3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ
3.5 Mơ hình nghiên cứu tác động tuyến tính của nợ nước ngồi đối với tăng
3.5.2 Kiểm định các hạn chế của mơ hình hồi quy
Tương quan giữa các biến độc lập cao
Ma trận tương quan (bảng 3.2) nhằm đo lường mối quan hệ giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình. Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình < 0.8 thì sự kết hợp giải thích giữa các biến độc lập trong mơ hình là phù hợp và đáng tin cậy, ngược lại nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao hơn 0.8 thì xem như mơ hình bị hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả tính tốn hệ số tương quan của chương trình Eviews giữa tất cả cặp biến độc lập trong mơ hình đều có giá trị thấp hơn 0.8.
Kết luận: Mơ hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao
giữa các biến độc lập trong mơ hình.
Hàm hồi quy phụ:
Để kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, ta tiến hành xem
xét các hàm hồi qui phụ trong đó các biến độc lập sẽ lần lượt đóng vai trị là biến phụ thuộc. Nếu R2 của ít nhất một hàm hồi quy phụ lớn hơn R2 của hàm hồi quy gốc của mơ hình (1) thì mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Ngược lại, nếu R2 của tất cả hàm hồi quy phụ đều nhỏ hơn R2 của hàm hồi quy gốc của mô hình (1) thì kết luận mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định cặp giả thiết:
Ho: R2 = 0: các hệ số bi đồng thời bằng 0 => Mơ hình hồi quy không phù hợp.
H1: R2 ≠ 0: các hệ số bi không đồng thời bằng 0 => Mô hình hồi quy phù hợp.
Tiêu chuẩn kiểm định:
Với mức ý nghĩa α = 5 %,
- Nếu P-value của F-statistic < 5%, thì ta sẽ bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
- Nếu P-value của F-statistic > 5%, thì ta sẽ chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1.
Trước tiên, ta xét hàm hồi quy phụ trong đó biến lnINVESTi là biến phụ thuộc và OPENi, FISBALi, DEBTSERXi, lnDEBTGDPi là biến độc lập.
Mơ hình (1.1): lnINVESTi = b1+ b2*OPENi + b3*FISBALi + b4*DEBTSERXi + b5*lnDEBTGDPi.
Kết quả mơ hình (1.1) như sau:
Hình 3.2: Kết quả hồi quy của mơ hình (1.1)
Từ bảng kết quả ta thấy F-statistic = 9.121863 có p-value = 0,000231 <
α nên ta có thể bác bỏ giả thiết Ho: R2 = 0, chấp nhận giả thiết H1: R2 ≠ 0.
Nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp và các biến giải thích có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc lnINVESTi.
Đồng thời, kết quả cho thấy R2 của mơ hình hồi quy (1.1) = 0.645939 nhỏ hơn R2 của hàm hồi quy gốc ( = 0.777022)
=> Kết luận 1: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Tiếp theo, ta xét hàm hồi quy phụ trong đó biến OPENi là biến phụ thuộc và lnINVESTi, FISBALi, DEBTSERXi, lnDEBTGDPi là biến độc lập.
Mơ hình (1.2): OPENi = b1+ b2* lnINVESTi + b3*FISBALi + b4*DEBTSERXi + b5*lnDEBTGDPi.
Kết quả mơ hình (1.2) như sau:
Từ bảng kết quả ta thấy F-statistic =7.668721 có p-value = 0,000647 <
α nên ta có thể bác bỏ giả thiết Ho: R2=0, chấp nhận giả thiết H1:R2 ≠ 0. Tức mơ hình hồi quy phù hợp và các biến giải thích có ảnh hưởng đến OPENi. Kết quả cho thấy R2 của mơ hình hồi quy (1.2) = 0.605327 nhỏ hơn R2 của hàm hồi quy gốc (= 0.777022).
=> Kết luận 2: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Tiếp tục, ta xét hàm hồi quy phụ trong đó biến FISBALi là biến phụ thuộc và lnINVESTi, OPENi, DEBTSERXi, lnDEBTGDPi là biến độc lập.
Mơ hình (1.3): FISBALi = b1+ b2* lnINVESTi + b3* OPENi + b4*DEBTSERXi + b5*lnDEBTGDPi
Từ bảng kết quả mơ hình (1.3) ta thấy F-statistic =9.220815 có p-value
= 0,000216 < α nên ta có thể bác bỏ giả thiết Ho: R2=0, chấp nhận giả thiết H1:R2 ≠ 0. Nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp và các biến giải thích có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc FISBALi.
Đồng thời, kết quả cho thấy R2 của mơ hình hồi quy (1.3) = 0.648403 nhỏ hơn R2 của hàm hồi quy gốc ( = 0.777022).
=> Kết luận 3: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hình 3.4: Kết quả hồi quy của mơ hình (1.3)
Ta tiếp tục xét hàm hồi quy phụ trong đó biến DEBTSERXi là biến phụ thuộc và lnINVESTi, OPENi, FISBALi, lnDEBTGDPi là biến độc lập.
Mơ hình (1.4): DEBTSERXi = b1+ b2* lnINVESTi + b3* OPENi + b4*FISBALi + b5*lnDEBTGDPi
Từ bảng kết quả mơ hình (1.4) ta thấy F-statistic =11.84704 có p-value
= 0,000043 < α nên ta có thể bác bỏ giả thiết Ho: R2=0, chấp nhận giả thiết H1:R2 ≠ 0. Nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp và các biến giải thích có ảnh hưởng đến DEBTSERXi. Đồng thời, kết quả cho thấy R2 của mơ hình hồi quy (1.4) = 0.703212 nhỏ hơn R2 của hàm hồi quy gốc ( = 0.777022).
=> Kết luận 4: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hình 3.5: Kết quả hồi quy của mơ hình (1.4)
Cuối cùng, ta xét hàm hồi quy phụ trong đó biến lnDEBTGDPi là biến phụ thuộc và lnINVESTi, OPENi, FISBALi, DEBTSERXi là biến độc lập.
Mơ hình (1.5): lnDEBTGDPi = b1+ b2* lnINVESTi + b3* OPENi + b4*FISBALi + b5*DEBTSERXi
Từ bảng kết quả mơ hình (1.5) ta thấy F-statistic =14.05668 có p-value
= 0,000013 < α nên ta có thể bác bỏ giả thiết Ho: R2=0, chấp nhận giả thiết H1: R2 ≠ 0. Nghĩa là mơ hình hồi quy phù hợp và các biến giải thích có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc DEBTGDPi.
Kết quả cho thấy R2 của mơ hình hồi quy (1.5) = 0.737625 nhỏ hơn R2 của hàm hồi quy gốc ( = 0.777022).
=> Kết luận 5: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hình 3.6: Kết quả hồi quy của mơ hình (1.5)
Kết luận chung: Từ các kết luận (1), (2), (3), (4), (5) trong việc xem
xét 5 hàm hồi quy phụ, kết quả hồi quy cho thấy R2 của tất cả hàm hồi quy phụ đều nhỏ hơn R2 của hàm hồi quy gốc nên ta có thể kết luận rằng mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF):
Hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là mạnh hay yếu thông qua việc sử dụng nhân tử đại phương sai VIF (ta có VIF=1/(1- R2)). Theo kinh nghiệm, nếu VIF của một biến vượt quá 10, tức R2 >0,9, thì biến này được coi là có cộng tuyến cao với các biến độc lập khác. Ở đây, ta thấy R2 của năm hàm hồi quy phụ đều nhỏ hơn 90%.
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến mơ hình (1)
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -2,739 1,790 -1,530 ,142 DEBTSERX -,266 ,103 -,514 -2,587 ,018 ,297 3,369 OPEN -,006 ,008 -,143 -,831 ,416 ,395 2,534 FISBAL ,000 ,008 -,004 -,023 ,982 ,352 2,844 lnINVEST 1,640 ,475 ,629 3,453 ,003 ,354 2,824 lnDEBTGDP 1,288 ,250 1,091 5,160 ,000 ,262 3,811 a. Dependent Variable: Y
Ngược lại, nếu VIF của một biến độc lập nhỏ hơn 10 thì biến này được coi là không bị cộng tuyến với các biến độc lập khác. Từ kết quả tính
tốn của phần mềm SPSS, kết quả cho ta thấy chỉ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10.
Kết luận: Mơ hình khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết luận chung về việc kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình (1): Thơng qua việc xem xét ma trận tương quan giữa các biến giải
thích, hàm hồi quy phụ và chỉ số VIF của các biến giải thích, ta có thể kết luận mơ hình (1) khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến.
3.5.2.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Kiểm định Durbin-Watson
Để nhận xét mơ hình có hiện tượng tự tương quan hay không, ta dùng
kiểm định Durbin-Watson. Nếu hệ số Durbin-Watson nằm trong khoảng từ
1.5 đến 2.5 thì giữa các biến độc lập trong mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Từ kết quả hồi quy mơ hình (1), ta có giá trị của thống kê Durbin- Watson d = 2.029961 nằm trong khoảng 1.5 < d < 2.5. Như vậy, ta có thể kết luận rằng giữa các biến độc lập trong mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định Breusch-Godfrey (BG):
Cơ sở kiểm định:
Kiểm định giả thiết: H0: p1 = p2 = 0: không tồn tại tự tương quan chuỗi bậc hai.
Tiêu chuẩn kiểm định:Với mức ý nghĩa 10%,
- Nếu P-value của nR2 < 10%, thì ta sẽ bác bỏ giả thiết H0. - Nếu P-value của nR2 > 10%, thì ta sẽ chấp nhận giả thiết H0.
Theo kết quả kiểm định từ phần mềm Eviews, ta thấy nR2 = 2.721636 có P-value = 0.2565 > 0.1, như vậy, với mức ý nghĩa 10%, thì xác suất này lớn hơn 10% nên ta sẽ chấp nhận giả thiết H0 , nghĩa là khơng có tồn tại tự
tương quan đến bậc 2.
Kết luận: Qua kết quả kiểm định Durbin-Watson và Breusch-Godfrey, ta có
Hình 3.7: Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey mơ hình (1)
3.5.2.3 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy (Kiểm định Wald):
Kết quả hồi quy mơ hình (1) cho thấy, với mức ý nghĩa α = 5%, p-value của hệ số biến OPENi = 0.4164 (41.64%) lớn hơn α và p-value của hệ số biến FISBALi = 0.9818 (98.18%) lớn hơn α. Để có kết luận rằng các biến này có
mối quan hệ với biến phụ thuộc hay không, ta sẽ tiến hành kiểm định xem hệ số của các biến này có hay khơng giải thích được sự biến động của biến phụ thuộc thông qua kiểm định Wald.
Cơ sở kiểm định:
Kiểm định cặp giả thiết:
- H0: α2 = α3 = 0: Hệ số của hai biến OPENi và FISBALi trong mơ hình đồng thời bằng khơng => khơng giải thích được sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.
- H1: α2 ≠ α3 ≠ 0: Hệ số của hai biến OPENi và FISBALi trong mơ hình đồng thời khác khơng => giải thích được sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.
Tiêu chuẩn kiểm định:
- Khi Prob* của thống kê F < α = 10% => Bác bỏ giả thiết H0, Chấp nhận giả thiết H1.
- Khi Prob* của thống kê F > α =10% => Bác bỏ giả thiết H1, Chấp nhận giả thiết H0.
Kết quả kiểm định:
Hình 3.8: Kết quả kiểm định Wald mơ hình (1)
Kết quả cho thấy, với mức ý nghĩa α = 10%, Prob* của thống kê F =
thiết rằng hệ số của hai biến OPENi và FISBALi trong mơ hình giải thích
được sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam. Như vậy, ta chấp nhận
giả thiết H0 và kết luận rằng hệ số của hai biến OPENi và FISBALi trong mơ hình khơng giải thích được sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.
3.5.2.4 Kiểm định phần dư:
Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Cơ sở kiểm định: Kiểm định cặp giả thiết:
- H0: Phần dư khơng có phân phối chuẩn - H1: Phần dư có phân phối chuẩn
Tiêu chuẩn kiểm định: Với mức ý nghĩa 5%,
- Nếu P-value < 5% => bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thiết H0. - Nếu P-value > 5%=> bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
Kết quả kiểm định:
Kết quả cho ta thấy P-value > 5%. Do vậy, ta bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1 và kết luận rằng phần dư của mơ hình có phân phối chuẩn.
Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư
Hình 3.10: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị phần dư của mơ hình (1)
Kết quả từ phần mềm Eviews cho ta thấy trị tuyệt đối giá trị thống kê ADF =3.864430 lớn hơn trị tuyệt đối giá trị tới hạn ở mức 5% là 2.991878
hồi quy là chuỗi dừng. Khi phần dư của một chuỗi dừng khẳng định đây không phải là hồi quy giả mạo và các biến trong mơ hình là đồng liên kết
nghĩa là các biến trong mơ hình này có tồn tại quan hệ cân bằng về dài hạn.
3.5.2.5 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định White:
Cơ sở kiểm định: Kiểm định cặp giả thiết:
- H0: Mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi - H1: Mơ hình bị hiện tượng phương sai thay đổi
Tiêu chuẩn kiểm định: Với mức ý nghĩa α = 5%,
- Nếu P-value của nR2 < 5% thì ta sẽ bác bỏ giả thiết H1, chấp nhận giả thiết H0.
- Nếu P-value của nR2 > 5% thì ta sẽ bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
Kết quả kiểm định:
Kết quả cho ta thấy P-value của nR2 = 0.2295 > α = 5%. Do vậy, ta bác bỏ giả thiết H1 và chấp nhận giả thiết H0 và kết luận rằng mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Hình 3.11:Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi mơ hình (1)
3.5.3 Kết luận nghiên cứu mơ hình tác động tuyến tính của nợ nước
Sau khi thực hiện chạy mơ hình nghiên cứu tác động tuyến tính của nợ
nước ngoài đối với tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam cũng như tiến hành các
kiểm định lỗi của mơ hình, kết quả cho thấy có hai biến là độ mở cửa của nền kinh tế (OPENi) và cán cân ngân sách trên GDP (FISBALi) khơng có tác động
đến tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, vì theo lý thuyết và kết quả từ các cơng
trình nghiên cứu mà tác giả khảo sát cho rằng các biến này có ảnh hưởng đến
tăng trưởng kinh tế nên tác giả quyết định giữ lại các biến này trong mơ hình (1) nhưng khi phân tích tác động của các biến giải thích đến tăng trưởng kinh
tế, tác giả sẽ không xem xét các biến phụ thuộc đó tác động đến tăng trưởng kinh tế như thế nào.
Như vậy, trong năm biến độc lập được đưa vào mô hình hồi quy là tổng đầu tư so với GDP (INVEST i), độ mở cửa của nền kinh tế (OPENi), cán cân
ngân sách trên GDP (FISBALi), tỷ lệ thanh toán nợ trên xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ (DEBTSERXi), nợ nước ngoài so với GDP (DEBTGDPi), có ba biến giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc Yi – Tốc độ tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người thực với độ tin cậy 10%, đó là các biến:
Tổng đầu tư so với GDP (INVESTi)
Tỷ lệ thanh tốn nợ trên xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ (DEBTSERXi)
Nợ nước ngoài so với GDP (DEBTGDPi)
Do vậy, chúng ta có thể kết luận về các giả thiết của các biến độc lập như sau:
Tổng đầu tư so với GDP (INVESTi): có tác động cùng chiều với tăng trưởng kinh tế. Điều này hoàn toàn phù hợp với các cơng trình nghiên cứu của
Catherine Pattillo (2002), cơng trình nghiên cứu của Alfredo Schclarek (2004)
nhưng ngược với kết quả của cơng trình nghiên cứu của Folorunso S. Ayadi
tiêu phát triển kinh tế Việt Nam giai đoạn 2010-2020 là phát triển theo chiều
sâu, cơ bản là một nước cơng nghiệp và hình thành các thể chế kinh tế và mơ
hình phát triển có sức cạnh tranh cao, gắn với hội nhập toàn diện vào thế giới, mức tăng GDP bình qn 8% theo đó đòi hỏi lượng vốn đầu tư ngày càng
cao.
Chỉ số thanh toán nợ so với xuất nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ (DEBTSERXi): Trong ba cơng trình nghiên cứu mà tác giả đã khảo sát thì biến chỉ số thanh tốn nợ so với GDP khơng có mối quan hệ với tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu tại Việt Nam cho thấy chỉ số thanh tốn nợ so với xuất nhập khẩu có tác động ngược chiều và có ý nghĩa với tăng
trưởng kinh tế. Kết luận này phù hợp với quan điểm của Benedict Clement
(2003) rằng việc thanh toán nợ nước ngoài sẽ làm giảm nguồn vốn đầu tư
đồng thời khi các yếu tố khác khơng đổi, thanh tốn gốc và lãi nợ cao có thể làm tăng thâm hụt ngân sách, giảm tiết kiệm công, điều này lần lượt có thể làm tăng lãi suất hoặc làm giảm nguồn tín dụng sẵn có của đầu tư tư nhân từ