Năm LSDH LP THNS GDP M2 % % % GDP % % 1992 21.6 17.6 -2.43 8.6 33.7 1993 14.4 5.2 -4.89 8.1 19 1994 22.4 14.4 -1.55 8.8 33.2 1995 22.4 12.7 -4.07 9.5 22.6 1996 17.5 4.5 -3 9.3 22.7 1997 14 3.6 -4.05 8.2 26.1 1998 15.2 9.2 -2.5 3.5 25.6 1999 11.7 0.2 -4.98 4.2 39.3 2000 10.4 -0.6 -4.95 5.5 56.2 2001 10.5 0.8 -4.67 6.9 25.5 2002 10.65 4 -4.96 7.1 17.6 2003 10.7 3 -4.9 7.3 24.9 2004 11.7 9.5 -4.85 7.8 29.5 2005 13.6 8.4 -4.86 8.4 29.7 2006 13.7 6.6 -4.99 8.2 33.6 2007 11.8 12.63 -5.65 8.5 46.1 2008 17.1 19.89 -4.58 6.3 20.3 2009 10.1 6.52 -6.9 5.3 29 2010 13.1 11.75 -5.6 6.8 33.3 2011-UTH 14 18.8 -4.9 5.8 10.6
Nguồn : IMF, WB, Bộ Tài Chính, Ngân hàng phát triển Châu Á “ ADB”
2.3.5. Phương pháp ước lượng
Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lãi suất trong mơ hình thực nghiệm, chúng tơi thực hiện cách bước sau :
Ước lượng mơ hình hồi qui bằng phương pháp bình phương bé nhất ‘OLS” , tiếp đến kiểm tra sự phù hợp của hàm hồi qui, kiểm định các biến giải thích có phù hợp với mơ hình hồi qui có thể loại ra hoặc thêm biến vào mơ hình ( kiểm định cặp giả thuyết dùng phương pháp giá trị tới hạn), kiểm định mơ hình hồi qui đã điều chỉnh, sau đó kiểm tra các khuyết tật của mơ hình như kiểm tra phát hiện phương
33
sai sai số thay đổi ( dùng phương pháp đồ thị và kiểm định WHITE ), kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ( kiểm tra R2, trị thống kê t; hệ số tương quan cặp giữa các
biến; hồi qui nhạy cảm với đặc trưng; sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF); kiểm tra hiện tượng tự tương quan “tương quan chuỗi” ( sử dụng phương pháp đồ thị, kiểm định Durbin_Wastom,kiểm định Lagrane “LM”), kết luận và nói lên ý nghĩa của mơ hình.
2.3.6. Mơ hình hồi qui thực nghiệm tác động của thâm hụt ngân sách đối với lãi suất ở Việt Nam suất ở Việt Nam
2.3.6.1. Ước lượng mơ hình hồi qui bằng phương pháp bình phương bé nhất
LSDH = β1 +β2 * LP + β3* THNS + β4* GDP + β5* M2 + Ut
Theo kết quả chạy mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế Việt Nam giai đoạn 1992-2011 hình [2.1]: ta có hàm hồi qui mẫu cụ thể ước lượng sự tác động của THNS đối với lãi suất của Việt Nam như sau :
LSDH = 15.90834 + 0.260509*LP + 1.874232*THNS + 0.622599*GDP (4.786246 ) (3.371022 ) (5.019675) (2.265373)
+ 0.003549*M2
(0.079340 )
34
Dependent Variable: LSDH Method: Least Squares Date: 03/16/12 Time: 15:46 Sample: 1992 2011
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 15.90834 3.323761 4.786246 0.0002
LP 0.260509 0.077279 3.371022 0.0042
THNS 1.874232 0.373377 5.019675 0.0002
GDP 0.622599 0.274833 2.265373 0.0387
M2 0.003549 0.044728 0.079340 0.9378
R-squared 0.816054 Mean dependent var 14.32750
Adjusted R-squared 0.767002 S.D. dependent var 3.968344 S.E. of regression 1.915514 Akaike info criterion 4.350167 Sum squared resid 55.03789 Schwarz criterion 4.599100
Log likelihood -38.50167 F-statistic 16.63646
Durbin-Watson stat 1.632572 Prob(F-statistic) 0.000022
Hình 2.1: Mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế Việt Nam giai đoạn 1992-2011 giai đoạn 1992-2011
2.3.6.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi qui Cơ sở kiểm định. Cơ sở kiểm định.
- Kiểm định giả thuyết cặp : + Giả thuyết không :
H0: R2 = 0 H1: R2 > 0
- Dùng phương pháp giá trị tới hạn để kiểm định giả thuyết :
& = '
() − +) (1 − ')() − +)
+ Tra bảng F với mức ý nghĩa α và 2 bậc tự do (k-1,n-k) ta được giá trị tới hạn Fα(k-1,n-k)
35
++ F0 > Fα(k-1,n-k) Bác bỏ giả thuyết H0 ++ F0 < Fα(k-1,n-k) Chấp nhận giả thuyết H0
Kết quả từ hình [2.1]: Mơ hình hồi qui tuyến tính với dữ liệu của Việt Nam 1992-2011, ta có :
F0= 16,63646 với mức ý nghĩa 5% (α = 5%) ta có Fα(k-1,n-k) = F0,05(4,15) =3.0556.
F0 = 16,63646 > F0,05(4,15) =3.0556 Bác bỏ giả thuyết H0
Kết luận: Hàm hồi qui phù hợp, hay ít nhất một trong bốn biến độc lập (LP,
THNS, GDP, M2) là có giải thích cho biến phụ thuộc lãi suất ‘LSDH”
2.3.6.3. Phát hiện sự có mặt của các biến giải thích là khơng cần thiết Cơ sở kiểm định. Cơ sở kiểm định.
- Kiểm định cặp giả thuyết.
H0: βi = 0 là biến Xi trong mơ hình là biến khơng thích hợp ( thừa nhận biến Xi thật sự không ảnh hưởng đến y.
H1: βi ≠0 biến Xi có thật sự ảnh hưởng đến y - Dùng phương pháp giá trị tới hạn :
. = !/ ∗012
Tra bảng t-student với mức ý nghĩa α/2 nếu là kiểm định hai phía, hoặc mức ý nghĩa α nếu là kiểm định một phía, để có giá trị tới hạn .3
4
() − +) ℎặ6 .7() − +)
So sánh t0 với gái trị tới hạn :
Kiểm định phía phải : . > .7() − +) Bác bỏ giả thuyết H0.
Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi qui. - Kiểm định hệ số của biến “LP”: (β2)
- Kiểm định cặp giả thuyết sau :
Giả thuyết không : H0 : β2 = 0
36
Kết quả từ hình [2.1]: Mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế Việt Nam (1992-2011), ta có :
Biến Hệ số Sai số chuẩn T-Stat Prob
(2) LP 0.260509 0.077279 3.371022 0.0042
t0= 3.371022, với mức ý nghĩa 5% ( α = 0,05) tra bảng t-student ta được
..(20 − 5 ) = ..(15 ) = 1.7531; ta thấy t0 = 3.371022 > 1.7531
Bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1
Biến “LP” trong mơ hình là biến thích hợp.
- Kiểm định sự cần thiết của biến “LP” trong mơ hình hồi qui.
Redundant Variables: LP
F-statistic 11.36379 Probability 0.004200
Log likelihood ratio 11.27882 Probability 0.000784 Test Equation:
Dependent Variable: LSDH Method: Least Squares Date: 03/16/12 Time: 15:27 Sample: 1992 2011
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 19.62336 4.025170 4.875162 0.0002
THNS 2.144259 0.468123 4.580545 0.0003
GDP 0.735354 0.350165 2.100022 0.0519
M2 -0.035336 0.055473 -0.637002 0.5331
R-squared 0.676700 Mean dependent var 14.32750
Adjusted R-squared 0.616081 S.D. dependent var 3.968344 S.E. of regression 2.458834 Akaike info criterion 4.814108 Sum squared resid 96.73382 Schwarz criterion 5.013254
Log likelihood -44.14108 F-statistic 11.16320
Durbin-Watson stat 1.125428 Prob(F-statistic) 0.000336
Hình 2.2: Bảng kết quả Redundant Variables của biến “LP”
Theo kết quả hình [2.2]: Bảng kết quả Redundant Variables của biến “LP”, ta có : F = 11.136379 tương ứng P_Value = 0,004200 < 0.05 ( Mức ý nghĩa 5% )
Bác bỏ giả thuyết H0 (β2 = 0)
Chấp nhận giả thuyết H1 (β2 ≠ 0)
Hệ số hồi qui của biến “ LP” khác 0 là sự thật
37
- Kiểm định hệ số của biến thâm hụt ngân sách “THNS” : (β3).
Theo mơ hình [2.1]: Mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế Việt Nam (1992-2011), ta có :
Biến Hệ số Sai số chuẩn T-Stat Prob
(3) THNS 1.87423 0.373377 5.0197 0.0002
- Kiểm định cặp giả thuyết :
Giả thuyết không : Ho : β3 = 0
H1 : β3 ≠ 0
Ta thấy :t0 = 5.0197 > ..(15 ) = 1.7531 Bác bỏ giả thuyết H0 : β3 = 0
chấp nhận giả thuyết H1
Biến “THNS” trong mơ hình là biến cần thiết.
- Kiểm định sự cần thiết của biến “THNS” trong mơ hình hồi qui.
Redundant Variables: THNS
F-statistic 25.19714 Probability 0.000152
Log likelihood ratio 19.71491 Probability 0.000009 Test Equation:
Dependent Variable: LSDH Method: Least Squares Date: 03/16/12 Time: 15:53 Sample: 1992 2011
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.889054 3.955723 1.235945 0.2343
LP 0.343730 0.119637 2.873100 0.0110
GDP 0.907158 0.426251 2.128224 0.0492
M2 0.000110 0.070888 0.001553 0.9988
R-squared 0.507061 Mean dependent var 14.32750 Adjusted R-squared 0.414635 S.D. dependent var 3.968344 S.E. of regression 3.036147 Akaike info criterion 5.235912 Sum squared resid 147.4910 Schwarz criterion 5.435059 Log likelihood -48.35912 F-statistic 5.486121 Durbin-Watson stat 0.713016 Prob(F-statistic) 0.008716
Hình 2.3: Bảng kết quả Redundant variables của biến “ THNS”
Theo kết quả hình [2.3]: Bảng kết quả Redundant variables của biến “ THNS”, ta có :
38
F = 25.19714 tương ứng P_value = 0.000152 < 0.05 ( mức ý nghĩa 5%)
Bác bỏ giả thuyết H0: β3 = 0
Chấp nhận giả thuyết H1: β3 ≠ 0. Tức là hệ số hồi qui biến “ THNS” ≠ 0
Kết luận: Biến “ THNS” là biến cần thiết trong mơ hình. - Kiểm định hệ số của biến tăng trưởng kinh tế “GDP”: (β4).
Theo kết quả hình [2.1]: Mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế của Việt Nam (1992-2011), ta có :
Biến Hệ số Sai số chuẩn T-Stat Prob
(4) GDP 0.6226 0.274833 2.2654 0.0387
- Kiểm định cặp giả thuyết :
Giả thuyết không : Ho : β4 = 0
H1 : β4 ≠ 0
Ta thấy :t0 = 2.2654 > ..(15 ) = 1.7531 Bác bỏ giả thuyết H0 : β4 = 0
Chấp nhận giả thuyết H1 : β4 ≠ 0
Biến “GDP” là biến thích hợp trong mơ hình.
- Kiểm định sự cần thiết của biến “GDP” trong mơ hình hồi qui.
Redundant Variables: GDP
F-statistic 5.131913 Probability 0.038726
Log likelihood ratio 5.885121 Probability 0.015269 Test Equation:
Dependent Variable: LSDH Method: Least Squares Date: 03/16/12 Time: 16:11 Sample: 1992 2011
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 21.09833 2.701134 7.810917 0.0000
LP 0.281815 0.086040 3.275375 0.0048
THNS 2.048699 0.409816 4.999067 0.0001
M2 -8.30E-05 0.050140 -0.001656 0.9987
R-squared 0.753122 Mean dependent var 14.32750
Adjusted R-squared 0.706832 S.D. dependent var 3.968344 S.E. of regression 2.148660 Akaike info criterion 4.544423 Sum squared resid 73.86787 Schwarz criterion 4.743569
Log likelihood -41.44423 F-statistic 16.26974
Durbin-Watson stat 1.545561 Prob(F-statistic) 0.000041
39
Từ kết quả hình [2.4]: Bảng kết quả Redundant variables của biến “ GDP”, ta có : F =5.131913 có xác suất P_value = 0.038726 < 0.05 ( mức ý nghĩa 5%)
Bác bỏ giả thuyết H0: β4 = 0
Chấp nhận giả thuyết H1: β4 ≠ 0. Có nghĩa là hệ số hồi qui của biến ‘GDP’ ≠ 0.
Kết luận: Biến “ GDP’ là biến cần thiết trong mơ hình hồi qui. - Kiểm định hệ số của biến tăng trưởng cung tiền “M2”: (β5).
Theo kết quả hình [2.1]: Mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế Việt Nam ( 1992-2011), ta có :
Biến Hệ số Sai số chuẩn T-Stat Prob
(5) M2 0.003549 0.044728 0.079340 0.9378
- Kiểm định cặp giả thuyết :
Giả thuyết không : H0 : β5 = 0 H1 : β5 ≠ 0
Ta thấy : t0 = 0.079340 < ..(15 ) = 1.7531 Chấp nhận giả thuyết H0 : β5 = 0 .
Biến : “M2” là biến khơng thích hợp trong mơ hình.
- Kiểm định sự cần thiết của biến “M2” trong mơ hình hồi qui.
40
Redundant Variables: M2
F-statistic 0.006295 Probability 0.937811
Log likelihood ratio 0.008391 Probability 0.927012 Test Equation:
Dependent Variable: LSDH Method: Least Squares Date: 03/16/12 Time: 16:10 Sample: 1992 2011
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 16.02793 2.868864 5.586854 0.0000
LP 0.258927 0.072309 3.580846 0.0025
THNS 1.873778 0.361554 5.182564 0.0001
GDP 0.621818 0.265991 2.337742 0.0327
R-squared 0.815977 Mean dependent var 14.32750 Adjusted R-squared 0.781473 S.D. dependent var 3.968344 S.E. of regression 1.855077 Akaike info criterion 4.250586 Sum squared resid 55.06099 Schwarz criterion 4.449733 Log likelihood -38.50586 F-statistic 23.64858 Durbin-Watson stat 1.616167 Prob(F-statistic) 0.000004
Hình 2.5: Bảng kết quả Redundant variables của biến “ M2”
Theo kết quả hình [ 2.5]: Bảng kết quả Redundant variables của biến “ M2”, ta có : F = 0.006295 có xác suất P_ value = 0.937811 > 0.05 ( mức ý nghĩa 5%)
Chấp nhận giả thuyết H0: β5 = 0. Có nghĩa là biến “M2” khơng thích hợp
trong mơ hình.
Kết luận: Biến “M2” là biến khơng cần thiết trong mơ hình hồi qui. - Dùng kiểm định Wald kiểm tra sự có mặt của biến “M2” là khơng cần thiết .
Nhìn vào kết quả hình [2.1]: Mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế Việt Nam (1992-2011), ta thấy biến “M2” không cần thiết.
Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(5)
F-statistic 0.006295 Probability 0.937811 Chi-square 0.006295 Probability 0.936762
Hình 2.6: Bảng kết quả kiểm tra biến “M2”
Giả thuyết : Ho : β5 = 0 H1 : β5 ≠ 0
41
Theo kết quả hình [2.6], ta thấy:
Prob (F_Statistic ) = 0.937811 > 0.05 Chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận : Biến “M2” là biến khơng cần thiết trong mơ hình hồi qui. Nhận xét chung mơ hình:
Mơ hình hồi qui có 4 biến giải thích LP, THNS,GDP, M2 sau khi kiểm định thì chỉ có 3 biến LP, THNS, GDP là biến cần thiết trong mơ hình. Trước khi tiến hành điều chỉnh điều mơ hình hồi qui tuyến tính ban đầu chúng tơi nhận xét sau :
+ Xét về dấu kỳ vọng, dựa vào cơ sở lý thuyết kỳ vọng ban đầu thì chỉ có 3 biến LP, THNS, GDP đúng với kỳ vọng, riêng biến M2 khơng có trùng khớp với kỳ vọng ban đầu và giá trị thống t khơng có ý nghĩa nên bị loại ra khỏi mơ hình.
Trong mơ hình hồi qui ban đầu hình [2.1]: ta thấy R2 = 0.816054 0.816 cho biết mơ hình giải thích được 81.6% sự biến động lãi suất ( tăng hay giảm ) do sự thay đổi của 3 biến ( LP, THNS, GDP, M2) trong mơ hình gây ra cịn lại 19,4% là do các yếu tố ngẫu nhiên khác giải thích.
2.3.7. Mơ hình hồi qui đã điều chỉnh
Kết quả ước lượng mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu kinh tế Việt Nam sau điều chỉnh (minh họa hình 2.7)
Dependent Variable: LSDH Method: Least Squares Date: 03/16/12 Time: 08:22 Sample: 1992 2011
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 16.02793 2.868864 5.586854 0.0000
LP 0.258927 0.072309 3.580846 0.0025
THNS 1.873778 0.361554 5.182564 0.0001
GDP 0.621818 0.265991 2.337742 0.0327
R-squared 0.815977 Mean dependent var 14.32750 Adjusted R-squared 0.781473 S.D. dependent var 3.968344 S.E. of regression 1.855077 Akaike info criterion 4.250586 Sum squared resid 55.06099 Schwarz criterion 4.449733 Log likelihood -38.50586 F-statistic 23.64858 Durbin-Watson stat 1.616167 Prob(F-statistic) 0.000004
42
Theo kết quả mơ hình trên hình [2.7]: ta có hàm hồi qui mẫu mơ tả mối quan hệ của các biến kinh tế như sau :
LSDH = 16.02793 + 0.258927*LP + 1.873778*THNS + 0.621818*GDP
(5.586854 ) (3.580846) (5.182564) (2.337742)
Các biến giải thích có giá trị t đều có ý nghĩa thống kê ( giá trị trong ngoặc
đơn) , và giải thích được 81,59% cho biến phụ thuộc “LSDH”.
Ý nghĩa của các hệ số hồi qui trong mơ hình ước lượng :
β1 =16.02793 > 0: Cho biết khi tỷ lệ lạm phát “LP”, thâm hụt ngân sách ’THNS”, tăng trưởng kinh tế : ”GDP” bằng 0 thì lãi suất tăng trung bình là 16.0279. β2 = 0.258927 > 0 : Cho biết khi tỷ lệ lạm phát “ LP” tăng (giảm) 1% với điều kiện các biến còn lại trong mơ hình (THNS, GDP ) khơng đổi thì lãi suất tăng ( giảm ) là 0.2589.
β3 = 1.873778 >0 : Cho biết khi Tỷ lệ thâm hụt ngân sách so với % GDP “ THNS’ tăng (giảm) 1% với điều kiện các biến cịn lại trong mơ hình ( LP, GDP) khơng đổi thì lãi suất tăng ( giảm) là 1.8737.
β4 = 0.621818 > 0 : Cho biết khi tăng trưởng kinh tế ‘ GDP” tăng (giảm )1% với điều kiện các biến cịn lại trong mơ hình ( LP, THNS) khơng đổi thì lãi suất tăng (giảm) là 0.6218.
Qua đó cho thấy trong các nhân tố trên chỉ có biến “ THNS” tác động lớn nhất đến lãi suất “LSDH”.
Nhận xét :
Mơ hình hồi qui sau điều chỉnh hình [2.7]: ta thấy R2 = 0.8159 cho biết mơ hình giải thích được 81.59 % sự biến động lãi suất ( tăng hay giảm ) do sự thay đổi của 3 biến ( LP, THNS, GDP) trong mơ hình gây ra cịn lại 19,41% là do các yếu tố ngẫu nhiên khác giải thích.
So sánh kết quả hai mơ hình trước điều chỉnh và sau điều chỉnh thì R2 từ 0.8160 ( mơ hình trước điều chỉnh) giảm xuống 0.8159 ( mơ hình sau điều chỉnh) điều này nói lên rằng việc bỏ bớt biến “ M2” đã bớt giải thích nhưng khơng đáng kể gần 1% sự biến động của lãi suất hàng năm. Và R2 đều chỉnh đã tăng từ 0.7670029 ( mơ hình trước điều chỉnh) lên 0.781473 ( mơ hình sau điều chỉnh)
43 Mơ hình trước điều chỉnh Mơ hình sau điều chỉnh Hằng số 15.90834 16.02793 (4.786246) (5.586854) LP 0.260509 0.258927 (3.371022) (3.580846 ) THNS 1.874232 1.873778 (5.019675 ) (5.182564) GDP 0.622599 0.621818 (2.265373) (2.337742) M2 0.003549 (0.07934) ESS 55.03789 55.06099 R2 0.816054 0.815977 ' @@@@ 0.767002 0.781473 F 16.63646 23.64858 d.f 20 20
Ghi chú: Giá trị trong hoặc đơn là giá trị thống kê t
2.3.8. Kiểm định các khuyết tật của mơ hình hồi qui đã điều chỉnh
Kết quả từ hình [2.7]: mơ hình hồi qui đã điều chỉnh sự tác động thâm hụt ngân sách lên lãi suất của Việt Nam (1992-2011) :
Hằng số LP THNS GDP 16.02793 0.258927 1.873778 0.621818 (5.586854) (3.580846 ) (5.182564) (2.337742) [ 0.0000] [0.0025] [0.0001] [0.0327] ESS R2 F d.f 55.06099 0.815977 0.781473 23.64858 20
Ghi chú: Giá trị trong hoặc đơn là trị thống kê t, trong hoặc vuông là P_Value