PHẦN 2 PHƯƠNG PHÁP, MƠ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.2 Kiểm định đồng liên kết (Engl e Granger)
Khi ước lượng một mơ hình hồi quy với biến số là chuỗi thời gian, nếu như mơ hình đó là đồng liên kết thì sẽ khơng xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo – là trường hợp
xảy ra khi ta hồi quy các chuỗi thời gian có cùng xu thế, và các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn t và F vẫn có nghĩa. Trong đề tài này, tác giả chọn phương pháp kiểm
định đồng liên kết của Engle - Granger để tiến hành kiểm định.
BƯỚC 1: MƠ HÌNH BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT (OLS) – CHỌN MƠ HÌNH
PHÙ HỢP
Mơ hình tham khảo theo Effect of External Debt on Economic Growth of Nigeria,
Sulaiman & Azeez, 2012:
(a) GDP = B0 + B1EXD + B2EXD/X + B3INF + B4EXR + e1
Variable Coefficient
Std.
Error t-Statistic Prob.
C 6.939225 1.585258 4.377349 0.0003 EXD -0.004818 0.014751 -0.326651 0.7472 EXDX 0.001898 0.004278 0.443606 0.6619 INF -0.006052 0.003101 -1.951802 0.0644 EXR 2.31E-05 9.87E-05 0.234310 0.8170
R-squared 0.412580 Mean dependent var 6.860385 Adjusted R-squared 0.300691 S.D. dependent var 1.735593
S.E. of regression 1.451385
Akaike info
criterion 3.753954
Sum squared resid 44.23687 Schwarz criterion 3.995896 Log likelihood -43.80141 F-statistic 3.687393 Durbin-Watson stat 1.025966 Prob(F-statistic) 0.019992
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Ta nhận thấy một cách sơ bộ, hệ số của biến EXD và INF có quan hệ nghịch biến với GDP, điều này không phù hợp với kỳ vọng ta đặt ra ban đầu cho mơ hình là B1, B2 > 0; B3, B4 < 0. Bên cạnh đó, các giá trị-p cũng đều > 0.05 và R2hiệu chỉnh = 0.3 là khá thấp. Điều đó cho thấy đây có thể là mơ hình chưa phù hợp. Do đó tiến hành thử nghiệm phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với các biến logarit của các
đại lượng này ngoại trừ biến phụ thuộc GDP từ đó có thể tạo ra được một mơ hình
phù hợp hơn với dữ liệu.
Mơ hình lin – log và kết quả như sau:
(b) GDP = B0 + B1 log(EXD) + B2 log(EXD/X) + B3 (INF) + B4 log(EXR) + e2
Bảng 3.2.2: Kết quả từ OLS với mơ hình (b)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.614736 4.774021 0.966635 0.3459 LOG(EXD) -0.379776 0.770169 -0.493107 0.6276 LOG(EXDX) 0.748846 0.708717 1.056622 0.3039 LOG(INF) -0.631247 0.372376 -1.695189 0.1064 LOG(EXR) 0.218445 0.482259 0.452963 0.6557
R-squared 0.546121 Mean dependent var 6.862083 Adjusted R-squared 0.450567 S.D. dependent var 1.809410 S.E. of regression 1.341202 Akaike info criterion 3.608062 Sum squared resid 34.17764 Schwarz criterion 3.853489 Log likelihood -38.29674 F-statistic 5.715341 Durbin-Watson stat 0.904518 Prob(F-statistic) 0.003408
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Cũng tương tự với mơ hình (a) ở trên, mơ hình lin – log (b) cũng gặp các vấn đề
tương tự là: B1 < 0; B4 > 0; các giá trị p_value cũng đều > 0.05. Tuy nhiên, hệ số R2hiệu chỉnh = 0.45 > R2hiệu chỉnh = 0.3 ở mơ hình (a) cũng có thể xem là một thay đổi
đáng kể. Do đó, ta tiếp tục phép thử với mơ hình thứ 3.
Mơ hình log – log và kết quả:
(c)log(GDP) = B0 + B1 log(EXD) + B2 log(EXD/X) + B3 log(INF) + B4 log(EXR) + e3
Bảng 3.2.3: Kết quả từ OLS với mơ hình (c)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.973237 0.690597 1.409270 0.1749 LOG(EXD) -0.086712 0.111411 -0.778307 0.4460 LOG(EXDX) 0.141923 0.102521 1.384328 0.1823 LOG(INF) -0.081549 0.053867 -1.513894 0.1465 LOG(EXR) 0.090141 0.069762 1.292118 0.2118
R-squared 0.670002 Mean dependent var 1.885639 Adjusted R-squared 0.600528 S.D. dependent var 0.306967 S.E. of regression 0.194015 Akaike info criterion -0.258714 Sum squared resid 0.715192 Schwarz criterion -0.013286 Log likelihood 8.104568 F-statistic 9.644012 Durbin-Watson stat 0.932195 Prob(F-statistic) 0.000196
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Cũng tương tự với mơ hình (b) ở trên, mơ hình log – log (c) cũng gặp các vấn đề
tương tự là: B1 < 0; B4 > 0; các giá trị-p cũng đều > 0.05. Tuy nhiên, hệ số R2hiệu chỉnh
khắc phục tình trạng này, tác giả làm phép kiểm định xem mơ hình (c) có thừa biến hay khơng. Dựa vào kết quả một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây về tác động của nợ nước ngoài đến tăng trưởng kinh tế ở phần 1, tác giả nhận thấy biến EXR ít
được nhắc đến trong các mối quan hệ với GDP, nên tác giả sẽ làm kiểm định để loại
bỏ biến EXR trước tiên.
Kiểm định giả thiết: H0: B4 = 0 (với B4 là hệ số của EXR trong phương trình (c)) H1: B4 ≠ 0
Bảng 3.2.4: Kết quả kiểm định thừa biến EXR
Redundant Variables: LOG(EXR)
F-statistic 1.669570 Prob. F(1,19) 0.211812 Log likelihood ratio 2.021366 Prob. Chi-Square(1) 0.155100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.837221 0.175557 10.46510 0.0000 LOG(EXD) 0.007060 0.085935 0.082156 0.9353 LOG(EXDX) 0.074524 0.089725 0.830584 0.4160 LOG(INF) -0.114280 0.048328 -2.364680 0.0283
R-squared 0.641004 Mean dependent var 1.885639 Adjusted R-squared 0.587155 S.D. dependent var 0.306967 S.E. of regression 0.197236 Akaike info criterion -0.257824 Sum squared resid 0.778038 Schwarz criterion -0.061481 Log likelihood 7.093885 F-statistic 11.90364 Durbin-Watson stat 0.992645 Prob(F-statistic) 0.000108
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Theo kết quả của bảng trên, thống kê F = 1.669570 có xác suất p = 0.211812 > 0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0: B4 = 0, tức là EXR là biến khơng cần thiết trong mơ hình hồi quy (c). Do đó, ta sẽ loại bỏ biến EXR ra khỏi phương trình. Khi đó, ta được một phương trình mới:
(d) log(GDP) = 1.837221 + 0.007060log(EXD) + 0.074524log(EXD/X) – 0.114280log(INF) + e4
* Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình:
- R2hiệu chỉnh = 0.587155 có nghĩa là các biến trong mơ hình giải thích được 58,7% sự
thay đổi của GDP. Trên thực tế, đây là một con số khá cao, nên có thể nói mơ hình
(d) là phù hợp. R2hiệu chỉnh = 0.587155 cũng nhỏ hơn hệ số Dubin – Watson (d = 0.992645) nên khơng có hiện tượng tự tương quan
- Kiểm định thống kê F = 11.90364 có giá trị-p rất nhỏ = 0.000108 và nhỏ hơn 0.05 cũng cho thấy mơ hình (d) là mơ hình có ý nghĩa nghiên cứu .
- Hệ số B1 = 0.007060 > 0 (còn được gọi là hệ số co giãn trong mơ hình log) phù hợp với kì vọng, cho thấy nếu EXD tăng hoặc giảm 1% sẽ tác động đến lượng tăng hoặc giảm của GDP xấp xỉ 0.007%. Điều này cho thấy nợ nước ngồi có quan hệ
đồng biến với tăng trưởng kinh tế. Vay nợ nước ngoài bổ sung nguồn vốn bị thiếu
hụt do mất cân đối giữa tiết kiệm và đầu tư. Theo lý thuyết Debt Overhang, ở mức
nợ hợp lý, vay nợ tăng lên sẽ có tác động tích cực đến tăng trưởng. Do đó, nền kinh tế Việt Nam luôn đạt được tốc độ tăng trưởng cao.
- Hệ số B2 = 0.074524 > 0 cho thấy nếu giá trị hệ số (EXD/X) tăng hoặc giảm 1
đơn vị thì sẽ làm GDP tăng hoặc giảm xấp xỉ 0.075 đơn vị cho thấy mức độ bền
vững về nợ nước ngoài thể hiện qua khả năng chi trả các khoản nợ nước ngoài hiện tại
và trong tương lai từ nguồn thu xuất khẩu của quốc gia
- Hệ số B3 = - 0.112359 < 0 cho thấy INF có tác động ngược chiều với GDP. Cụ thể hơn là nếu INF tăng hoặc giảm 1% sẽ gây ra cho GDP giảm hoặc tăng 0.11%. Vay nợ nước ngồi đã làm cho chi tiêu của chính phủ tăng lên do đó làm tăng tỷ lệ lạm phát trong nền kinh tế là do phần lớn số nợ nước ngoài được chi cho đầu tư
BƯỚC 2: KIỂM ĐỊNH PHẦN DƯ R
Bảng 3.2.5: Kết quả kiểm định phần dư r
Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: None
Lag Length: 0 (Fixed)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.255111 0.0263 Test critical values: 1% level -2.674290
5% level -1.957204
10% level -1.608175
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Ta thấy: |t| = 2.255111, tức là |t| > |t0.05| = 1.957204
Như vậy, với mức ý nghĩa 95%, chuỗi r dừng, chứng tỏ mơ hình (d) đồng liên kết.
Do đó, tỷ lệ nợ nước ngồi EXD, tỷ lệ nợ nước ngoài trên xuất khẩu EXD/X và tỷ lệ
lạm phát INF đều có quan hệ cân bằng dài hạn với tốc độ tăng trưởng GDP của Việt
Nam qua các năm.