2.5. Xây dựng mơ hình hồi quy phân tích ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến xuất
2.5.1.3. Kiểm định giả thiết của mơ hình
Kiểm định F:
Khi đã xác định mơ hình điểu cẩn thiết là kiểm định xem mơ hình đó có thực sự có hiệu lực thống kê hay không. Kiểm định F (Fisher) sẽ cho ta thấy điều này:
Giả thuyết:
H0 : sự biến động của biến phụ thuộc không được giải thích bởi các biến độc lập H1 : sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích ít nhất bởi 1 biến độc l Nếu F tính > F(k-1),(n-k) : bác bỏ H0, chấp nhận H1
Nếu F tính < F(k-1),(n-k) : bác bỏ H1, chấp nhận H0 Từ kết quả hồi quy ta có: Ftính = 51.35040
Tra bảng Fisher ta có: F(k-1),(n-k) = F1; 8 = 5.32 với mức ý nghĩa 5% Từ đó ta có kết luận Ftính > F1; 8
Do đó, bác bỏ H0, chấp nhận H1. Vậy mơ hình có hiệu lực thống kê, tức là sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập theo mơ hình trên.
Kiểm định t:
Để kiểm định riêng cho từng biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc không, chúng ta sử dụng thống kê t (phân phối student):
Giả thuyết:
H0 : khơng có sự tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc H1 : có sự tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc
Nếu t tính > t bảng : bác bỏ H0 Nếu t tính < t bảng : chấp nhận H0
Thông qua kết quả ước lượng cho thấy giá trị ttỷ giá = 7.821170 và giá trị tGNIg = 2.784450 đều lớn hơn ttra bảng = t2,0.05 = 1.888 và P-value của 2 biến này nhỏ hơn 0.05 nên ta kết luận 2 biến này có ảnh hưởng đến nhập khẩu.
2.5.1.4. Kiểm tra sự vi phạm giả thuyết của mơ hình
Khi mơ hình kinh tế lượng được xây dựng ngồi vịêc kiểm định các hệ số Bi, kiểm định F, kiểm định t thì cần xem xét mơ hình có sự vi phạm một trong 3 hiện tượng sau hay không: Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicolinearty), hiện tượng phương sai không đồng đều (Heterocedasticity), hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation). Một khi bị vi phạm một trong 3 hiện tượng này sẽ làm cho chất lượng mơ hình xấu đi.
Hiện tượng đa cộng tuyến:
Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng mà giữa các biến giải thích có mối quan hệ tuyến tính hồn hảo hay xấp xỉ hoàn hảo.
Hiện tượng này xuất hiện làm cho sai số của mơ hình ước lượng lớn hơn, kiểm đinh t và F kém ý nghĩa.
Để phát hiện hiện tượng này ta tiến hành chạy mơ hình hồi quy bổ sung có biến phụ thuộc lần lượt là các biến độc lập của mơ hình hồi quy gốc. Nếu xuất hiện 1 hệ số R2 của mô hình bồ sung lớn hơn R2 của mơ hình hồi quy gốc thì sẽ tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 2.17. Hệ số Xác Định Của Các Mơ Hình Hồi Quy Bổ Sung
Biến phụ thuộc R2 Ghi chú
Nhập Khẩu 0.936190 Mơ hình gốc
Tỷ giá hối đối thực 0.159508 Mơ hình bổ sung
Tăng trưởng GNI thực 0.159508 Mơ hình bổ sung Nguồn: Kết quả hồi quy Theo kết quả hệ số xác định của các mơ hình hồi quy bổ sung cho thấy R2 của mơ hình hồi quy bổ sung nhỏ hơn R2 của mơ hình gốc nên ta kết luận mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Ta cũng có thể kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số tương quan cặp giữa các biến trong mơ hình thơng qua bảng 2.15 ở trên. Khi hệ số tương quan cặp giữa các biến nhỏ thì khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Hiện tượng phương sai không đồng đều
Hiện tượng phương sai không đồng đều là hiện tượng mà phương sai của đường hồi quy tổng thể ứng với các giá trị của biến độc lập là khác nhau. Khi hiện tượng phương sai không đồng đều xảy ta sẽ gây nên những kết quả không tốt như: các hệ số ước lượng là tuyến tính, khơng thiên lệch, khơng cịn là tốt nhất (not best). Từ đó, gây nên sự thiếu tin cậy giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Ta tiến hình xây dựng mơ hình hồi quy nhân tạo (Artifical Regression) với biến phụ thuộc là bình phương của các hệ số, biến độc lập là biến độc lập trong mơ hình gốc
Giả thiết:
H0 : khơng có hiện tượng phương sai khơng đồng đều H1 : có hiện tượng phương sai khơng đồng đều
Nếu Wstat > χ20.05; 2 = 6.0 thì bác bỏ H1, chấp nhận H1 và ngược lại Từ kết quả của mơ hình hồi quy nhân tạo ta có : R2A = 0.353889
Trị thống kê White Statistic : Wstat = N*R2A = 10* 0.353889= 3.53 < χ20.05; 2 Như vậy ta chấp nhận H1, bác bỏ H0, mơ hình khơng có hiện tượng phương sai không đồng đều. Qua kiểm định ta cũng thấy Prob = 0.000066 < 0.05 nên mơ hình hồi quy gốc có hiện tượng phương sai khơng đồng đều. Ta phải khắc phục hiện tượng phương sai không đồng đều (Phụ lục 8).
Sau khi khắc phục hiện tượng phương sai khơng đồng đều ta có: R2 = 0.84 thì mơ hình bác bỏ H1 (phụ lục 10).
Hiện tượng tự tương quan:
Hiện tượng tự tương quan là hiện tượng mà số hạng sai số của một mẫu quan sát nào đó trong tổng thể có mối quan hệ tuyến tính với số hạng sai số của mẫu quan sát khác trong tổng thể.
Hiện tượng này xuất hiện làm cho các kiểm định giả thuyết dễ sai lầm, các phương sai của hệ số ước lượng thường bị thấp hơn giá trị thực.
Kiểm tra hiện tượng này, ta xét trị số Durbin – Watson
Với kết quả của mơ hình ta có D = 1.303627 < 2 nên mơ hình có hiện tượng tự tương quan âm.
Tuy nhiên, Eviews sẽ giúp ta khắc phục hiện tượng tự tương quan như sau:
(theo phụ lục 9)
Sau khi chạy mơ hình Eviews khắc phục hiện tượng tự tương quan ta có DW = 2.161640. Như vậy, mơ hình có ý nghĩa rất tốt.
2.5.2. Phương trình hồi quy ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến xuất khẩu: EX = 0 + + 1 * ER + 3 * GDPGR (2) EX = 0 + + 1 * ER + 3 * GDPGR (2)
+ EX (Export: triệu USD/ năm): biến phụ thuộc là giá trị xuất khẩu hàng năm của Việt Nam
+ ER (Export rate): là biến độc lập thứ 1 là tỷ giá hối đoái giữa VND/USD. Nếu đồng nội tệ mất giá thì tỷ giá VND/USD tăng khi đó hàng hóa trong nước rẻ tương đối so với nước ngồi. Điều này khuyến khích xuất khẩu vì xuất khẩu thu về ngoại tệ.
+ GDPGR biến độc lập thứ 2 là tăng trưởng GDP thế giới thực, là tỷ lệ % tăng trưởng tổng sản phẩm của các quốc gia có tỷ trọng nhập khẩu hàng của Việt Nam
Kỳ vọng về dấu:
- Tỷ giá hối đoái: + - Tăng trưởng GDP: +
2.5.2.1. Phân tích tương quan giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc
Cũng tương tự như phân tích tương quan giữa nhập khẩu và các yếu tố ảnh hưởng đến nhập khẩu ta có các biểu đồ thể hiện tương quan cặp giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Bảng 2.18. Tương Quan Cặp Giữa Xuất Khẩu Và Các Yếu Tố Ảnh Hưởng
EX ER GDPG
EX 1.000000 0.875991 -0.370698
ER 0.875991 1.000000 -0.448209
GDPG -0.370698 -0.448209 1.000000
Nguồn: Kết quả hồi quy
Tỷ giá hối đoái thực:
Trong những năm gần đây sự biến động của tỷ giá hối đoái đã ảnh hưởng đến kim ngạch xuất khẩu tại Việt Nam.
Biểu đồ 2.6. Tương Quan Giữa Xuất Khẩu Và Tỷ Giá Hối Đối
Theo kết quả phân tích hồi quy ở biểu đồ trên cho thấy tỷ giá hối đoái và xuất khẩu có sự tương quan và tỷ lệ thuận với nhau. Khi tỷ giá tăng càng cao thì xuất khẩu tăng, có lợi cho nhà xuất khẩu. Tỷ giá giữa đồng Việt Nam và Đơ la Mỹ có sự tăng mạnh mẽ trong 2 năm gần đây do chịu sự ảnh hưởng của nền kinh tể thế giới ảnh hưởng đến kinh tế Việt Nam. Tỷ gía VNĐ/USD tăng làm lợi cho lĩnh vực xuất khẩu nhưng điều này cũng làm cho Nhà nước Việt Nam phải chịu bù lỗ như phải nhập khẩu nguyên liệu phục vụ cho ngành sản xuất hàng xuất khẩu, giữ giá cả trong nước khơng leo thang...Muốn làm được điều này thì Chính phủ phải chi ra một lượng ngoại tệ để duy trì nền kinh tế. Nhìn chung, 2 năm gần đây tỷ giá VNĐ/USD tăng đã khuyến khích hổ trợ cho lĩnh vực xuất khẩu của Việt Nam phát triển.
Tăng trưởng GDP thế giới
Nền kinh tế ngày càng tăng cao do đó nhu cầu tiêu dùng của thế giới ngày càng tăng cao và yêu cầu của họ và yêu cầu của họ về tiêu chuẩn các mặt hàng nhập khẩu
14000 15000 16000 17000 18000 19000 1000020000300004000050000600007000 EX EX R _ R EX R_R vs . EX
ngày càng khắc khe hơn. Một số thị trường xuất khẩu chủ yếu của Việt Nam là Mỹ, Châu Á, EU, Châu Âu và Châu Phi. Hầu hết các quốc gia này đều có tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm cao, và nhu cầu của họ về hàng hoá Việt Nam ngày càng cao một phần do giá rẻ và chất lượng.
2.5.2.2. Phân tích kết quả của mơ hình
Với số liệu từ năm 2000 – 2009 bằng phần mềm Eviews bằng phương pháp
ước lượng bình phương bé nhất (OLS) ta có kết quả ước lượng như sau:
Bảng 2.19. Kết Quả Ước Lượng Mơ Hình Hồi Quy EX
Dependent Variable: EX Method: Least Squares Date: 12/12/10 Time: 19:06 Sample: 2000 2009
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
EX 11.58701 2.656711 4.361411 0.0033
GDPG 260.2949 1931.843 -3.414144 0.0112
C -157282.8 46068.00 0.134739 0.8966
R-squared 0.767962 Mean dependent var 33257.15 Adjusted R-squared 0.701665 S.D. dependent var 17858.51 S.E. of regression 9754.327 Akaike info criterion 21.45213 Sum squared resid 6.66E+08 Schwarz criterion 21.54291 Log likelihood -104.2607 F-statistic 11.58371 Durbin-Watson stat 1.146808 Prob(F-statistic) 0.006018
Nguồn: Kết quả hồi quy Với kết quả trên ta có phương trình hồi quy:
EX = -157282.8 + 11.58701 * ER + 260.2949 * GDPG (2)
Với giá trị R2 = 76.79% có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 76.79% sự biến động của biến phụ thuộc. Nói cách khác thì 76.79% sự biến động
giá trị xuất khẩu qua các năm được giải thích bởi sự biến động của các nhân tố tác động được đưa vào mơ hình.
2.5.2.3. Kiểm định giả thiết của mơ hình
Ta cũng thực hiện các kiểm định tương tự như mơ hình hàm IM:
Kiểm định F:
Khi đã xác định mơ hình điểu cẩn thiết là kiểm định xem mơ hình đó có thực sự có hiệu lực thống kê hay không. Kiểm định F (Fisher) sẽ cho ta thấy điều này:
Giả thuyết:
H0 : sự biến động của biến phụ thuộc khơng được giải thích bởi các biến độc lập H1 : sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích ít nhất bởi 1 biến độc l Nếu F tính > F(k-1),(n-k) : bác bỏ H0, chấp nhận H1
Nếu F tính < F(k-1),(n-k) : bác bỏ H1, chấp nhận H0 Từ kết quả hồi quy ta có: Ftính = 11.58371
Tra bảng Fisher ta có: F(k-1),(n-k) = F1; 8= 5.32 với mức ý nghĩa 5% Từ đó ta có kết luận Ftính > F1; 8
Do đó, bác bỏ H0, chấp nhận H1. Vậy mơ hình có hiệu lực thống kê, tức là sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập theo mơ hình trên.
Kiểm định t:
Để kiểm định riêng cho từng biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc khơng, chúng ta sử dụng thống kê t (phân phối student):
Giả thuyết:
H0 : khơng có sự tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc H1 : có sự tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc
Nếu t tính > t bảng : bác bỏ H0 Nếu t tính < t bảng : chấp nhận H0
Thông qua kết quả ước lượng cho thấy giá trị ttỷ giá = 4.36 và giá trị tGDP = 3.41 đều lớn hơn ttra bảng = t2,0.05 = 1.888 và P-value của 2 biến này nhỏ hơn 0.05 nên ta kết luậm 2 biến này có ảnh hưởng đến xuất khẩu.
2.5.2.4. Kiểm tra sự vi phạm giả thuyết của mơ hình
Tương tự như mơ hình IM, ta sẽ kiểm định các giả thuyết của mơ hình:
Hiện tượng đa cộng tuyến:
Để phát hiện hiện tượng này ta tiến hành chạy mơ hình hồi quy bổ sung có biến phụ thuộc lần lượt là các biến độc lập của mơ hình hồi quy gốc. Nếu xuất hiện 1 hệ số R2 của mơ hình bồ sung lớn hơn R2 của mơ hình hồi quy gốc thì sẽ tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến (theo phụ lục 11 và phụ lục 12)
Bảng 2.19. Hệ số Xác Định Của Các Mơ Hình Hồi Quy Bổ Sung
Biến phụ thuộc R2 Ghi chú
Xuất khẩu 0.767962 Mơ hình gốc
Tỷ giá hối đối 0.200891 Mơ hình bổ sung
Tăng trưởng GDPf 0.200891 Mơ hình bổ sung Nguồn: Kết quả hồi quy Theo kết quả hệ số xác định của các mơ hình hồi quy bổ sung cho thấy R2 của mơ hình hồi quy bổ sung nhỏ hơn R2 của mơ hình gốc nên ta kết luận mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Ta cũng có thể kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số tương quan cặp giữa các biến trong mơ hình thơng qua bảng 2.18 ở trên. Khi hệ số tương quan cặp giữa các biến nhỏ thì khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Hiện tượng phương sai khơng đồng đều
Ta tiến hình xây dựng mơ hình hồi quy nhân tạo (Artifical Regression) với biến phụ thuộc là bình phương của các hệ số, biến độc lập là biến độc lập trong mơ hình gốc
Giả thuyết:
H0 : khơng có hiện tượng phương sai khơng đồng đều H1 : có hiện tượng phương sai khơng đồng đều
Nếu Wstat > χ20.05; 2 = 6.0 thì bác bỏ H1, chấp nhận H1
Từ kết quả của mơ hình hồi quy nhân tạo ta có : R2A = 0.325909
Trị thống kê White Statistic : Wstat = N*R2A = 10* 0.325909= 3.25909 < χ20.05; 2 Như vậy ta chấp nhận H1, bác bỏ H0, mơ hình có hiện tượng phương sai không đồng đều.
Tuy nhiên, Eviews sẽ giúp ta khắc phục hiện tượng phương sai không đồng đều
(phụ lục 14)
Qua khắc phục ta thấy R2A = 0.780880, ta có thể bác bỏ H1, chấp nhận H0.
Hiện tượng tự tương quan
Kiểm tra hiện tượng này, ta xét trị số Durbin – Watson
Với kết quả của mơ hình ta có D = 1.146808 nên mơ hình có hiện tượng tự tương quan âm.
Ta sẽ khắc phục hiện tượng tự tương quan bằng Eviews (phụ lục 15), ta có DW= 1.48. Vậy mơ hình có ý nghĩa thống kê.
Nhận xét:
Qua phân tích thống kê và kinh tế lượng cho thấy được tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến xuất nhập khẩu mà trong đó có tỷ giá hối đối. Hầu hết phương trình (1) và (2) đều có ý nghĩa thống kê, có sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Do đó, khi tỷ giá thay đổi kèm theo các rào cản của chính phủ tác động đến xuất nhập khẩu tại Việt Nam. Nhìn chung sự phụ thuộc của xuất nhập khẩu vào các yếu tố trong nước và ngoài nước là cần thiết và có hiệu quả. Tuy nhiên, Yếu tố tỷ giá khơng phải là yếu tố quyết định đến xuất nhập khẩu tại Việt nam vì chính sách tỷ giá ở Việt Nam cịn kiểm sốt chặt chẽ. Xuất nhập khẩu Việt Nam phụ thuộc vào cơ cấu kinh
tế nhiều hơn là tỷ giá. Xuất khẩu của Việt Nam phụ thuộc vào tổng cầu của nước ngồi là chính.
Kết luận chương 2:
Trong chương 2, đã tập trung phân tích thực trạng tình hình hoạt động xuất nhập khẩu, và chính sách tỷ giá hối đối của Việt Nam trong thời gian qua:
1. Phân tích tổng quan về tình hình xuất nhập khẩu của Việt Nam từ 2000 đến 2009
2. Phân tích cán cân thương mại của Việt Nam từ 2000-2009 và tác động của cán cân thương mại đến nền kinh tế Việt Nam
3. Khái quát Kim ngạch xuất nhập khẩu, cơ cấu mặt hàng xuất nhập khẩu, thị trường xuất nhập khẩu và Chính sách xuất nhập khẩu của Việt Nam 4. Thực trạng thị trường ngoại hối và tỷ giá hối đoái ở Việt Nam
5. Phân tích kết quả của mơ hình ảnh hưởng của tỷ giá đến hoạt động xuất nhập khẩu
CHƯƠNG 3