Mơ hình nghiên cứu - : MƠ HÌNH KẾ QUẢ NH ÊN ỨU- 123docz.net

HƯƠN 3 : MƠ HÌNH KẾ QUẢ NH ÊN ỨU

3.2 Mơ hình nghiên cứu

3.2.1 Kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian.

Việc kiểm định tính dừng là cần thiết vì nếu một vài hay tất cả các biến trong mơ hình khơng dừng thì việc kiểm định theo quy ước và khoảng tin cậy sẽ không

đáng tin. Khi một chuỗi được xác định là khơng dừng, việc nghiên cứu đặc tính của chúng chỉ phù hợp với giai đoạn khảo sát và kết quả nghiên cứu không thể sử dụng cho các giai đoạn khác.

Vấn đề khác liên quan đến tính khơng dừng là vấn đề tương quan giả tạo. Nếu như mơ hình có ít nhất một biến độc lập khơng dừng, biến này thể hiện một xu hướng tăng (giảm) và biến phụ thuộc cũng có xu hướng như vậy, thì khi ước lượng mơ hình có thể ta sẽ thu được các hệ số có ý nghĩa thống kê và R2 cao, nhưng điều này có thể là giả mạo, R2 cao có thể là do hai biến này đều có vùng xu thế. Yule (1926) đã đề cập vấn đề này. Granger và Newbold (1974) cũng xác nhận điều này khi cho biết t số t và R2 nhận được khá lớn nhưng thực sự khơng có ý nghĩa kinh tế (Hồng Ng c Nhậm, 2007).

Một chuỗi thời gian được g i là dừng nếu kỳ v ng, phương sai không đổi theo thời gian, hiệp phương sai giữa hai thời điểm bất kỳ chỉ phụ thuộc vào độ dài giữa hai thời điểm mà khơng phụ thuộc vào bản thân thời điểm đó.

Một trong các tiêu chuẩn để kiểm định tính dừng là kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) thông qua tiêu chuẩn ADF (Augumented Dickey – Fuller).

Xét mơ hình Yt = ρYt-1 + Ut (với Ut là nhiễu trắng) (3.1) Nếu ρ = 1, khi đó Yt là một bước đi ngẫu nhiên và là một chuỗi không dừng. Do đó để kiểm định tính dừng của Yt ta sẽ kiểm định giả thiết H0: ρ = 1.

∆Yt = Yt - Yt-1 = (ρ – 1) Yt-1 + Ut (với ∆ là toán tử sai phân) Đặt ρ – 1 = γ ta có ∆Yt = Yt - Yt-1 = γYt-1 + Ut

Sai phân cấp I: ∆Yt = Yt - Yt-1

Sai phân cấp II: ∆(∆Yt)= ∆2(Yt)= Yt - 2Yt-1 + Yt-2 . Và tương tự cho sai phân bậc k.

Yt được g i là liên kết bậc nhất nếu ∆Yt là chuỗi dừng, ký hiệu là I(1) và ∆Yt có

Để tìm ra chuỗi Yt là khơng dừng thì ta sẽ ước lượng (3.1) và kiểm định giả thiết H0: ρ = 1 (chuỗi là không dừng); ρ # 1 (chuỗi dừng) hoặc H0: γ =0 (chuỗi khơng dừng). Mơ hình (3.1) phân phối theo quy luật DF nếu /t/ > /ta/ thì bác bỏ giả thiết H0.

Nếu các Ut lại tự tương quan thì cải biên thành mơ hình:

∆Yt = β1 + β2t + γ1Yt-1 + …. + γk∆Yt-k + εt (3.2) Tiêu chuẩn DF áp dụng cho (3.2) được g i là tiêu chuẩn ADF.

3.2.2 Kiểm định Hasman test.

Có nhiều kỹ thuật để giải quyết vấn đề này, trong đó có 2 kỹ thuật nổi bật là mơ hình tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM).

Để lựa ch n được một trong hai mơ hình phù hợp với bộ dữ liệu nghiên cứu, tác giả đã tiến hành kiểm định Hausman trong việc lựa ch n giữa 2 mơ hình, với giả thiết:

H0: Cov(µi,Xit) = 0 H1: Cov(µi,Xit) ≠ 0.

Trong đó mơ hình sử dụng panel data có dạng: Y = β0 + µi + βiXit + vi

Nghĩa là nếu thành phần sai số cá nhân µi và một hay nhiều hơn một biến hồi quy độc lập tương quan với nhau thì REM bị chệch, trong khi đó ước lượng FEM khơng bị chệch.

Hay nói cách khác, giả thiết H0 : ước lượng của FEM và REM là khơng khác nhau.

3.3 Mơ hình kiểm định

Để kiểm định mơ hình (1.6) trong chương I, ta có phương trình thống kê như sau:

Y= β0i + β1 Iit + β2 Gcit + β3 Giit + β4 TOPit + β5COit + uit (3.3)

Y = Ln(GDPRit): là giá trị logarit tự nhiên của GDP thực tế. Điều lưu ý ở đây là các quốc gia được ch n có năm cở sở khác nhau nên GDP thực cũng có năm cơ sở khác nhau. Đơn vị tính tốn là USD.

Iit = K/NGDP là giá trị tổng vốn đầu tư tư nhân trên GDP danh nghĩa. Đơn vị tính tốn là phần trăm.

Gcit = G1/NGDP là giá trị chi tiêu thường xuyên của Chính phủ trên GDP danh nghĩa. Đơn vị tính tốn là phần trăm.

Giit = G2/NGPD là giá trị chi tiêu đầu tư của Chính phủ trên GDP danh nghĩa. Đơn vị tính tốn là phần trăm.

TOPit = Z/NGDP là giá trị tổng kim ngạch xuất nhập khẩu trên NGDP danh nghĩa. Đơn vị tính tốn là phần trăm.

COit = C/NGDP là giá trị tổng tiêu dùng tư nhân trên NGDP danh nghĩa. Đơn vị tính tốn là phần trăm.

uit : là sai số

i là đơn vị chéo thứ i và t là thời đoạn thứ t. Theo quy ước, chúng ta sẽ cho i là ký hiệu cho đơn vị chéo của 4 quốc gia Việt Nam, Indonesia, Malaysia và Thailand, t là ký hiệu theo thời gian từ năm 1994 đến năm 2011.

Phương trình (3.3) cho biết rằng tốc độ tăng trưởng GDP thực phụ thuộc vào đầu tư tư nhân, tiêu dùng tư nhân, chi tiêu thường xuyên của Chính phủ, Chi tiêu đầu tư của Chính phủ và tổng kim ngạch xuất nhập khẩu.

3.4 ữ liệu nghiên cứu thực nghiệm.

Toàn bộ dữ liệu của từng biến được thu thập theo từng quốc gia: Việt Nam, Indonesia, Malaysia và Thailand, tiếp theo dữ liệu được xử lý bằng cách quy đổi từ đồng nội tệ của từng nước sang t đô la Mỹ với t giá tương ứng của từng năm. Bộ dữ liệu của cả Việt Nam, Indonesia, Malaysia và Thailand được thu thập thống nhất từ Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB) trong khoảng thời gian từ năm 1994 đến

năm 2011. 4 dữ liệu chéo được xác định: Việt Nam, Indonesia, Malaysia và Thailand với 18 quan sát từng nước. Như vậy có tổng cộng 4 * 18 = 72 quan sát (Phụ lục 1)

Mô tả dữ liệu:

Dựa vào bộ dữ liệu, và chuyển đổi sang các chỉ tiêu thích hợp để phục vụ mục tiêu nghiên cứu, ta dùng các chỉ tiêu sau: Ln(RGDP), I = K/NGDP, CO = C/NGDP, Gi = G2/NGPD, TOP = Z/NGDP, Gc = G1/NGDP, sau đó vẽ đồ thị biểu diễn như sau:

0 1 2 3 4 5 6 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Viet Nam Thailand Indonesia Malaysia

Đồ thị 3.1: Ln(RGDP) bình quân đầu người 4 nước.

Theo đồ thị 3.1, Ta thấy GDP bình quân đầu người đều gia tăng, và càng về sau càng ổn định. Điều này hàm ý rằng tăng trưởng kinh tế ở 4 nước Việt Nam, Malaysia, Thailand và Indonesia nói riêng và các nước Đơng Nam Á nói chung rất khả quan và tiếp tục đạt được những thành công trong việc thực thi các chính sách. Ngồi ra, đồ thị cịn chỉ rõ thu nhập bình qn đầu người của Việt Nam cịn có một khoảng cách tương đối lớn so với một số nước trong khu vực.

0 10 20 30 40 50 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Viet Nam Thailand Indonesia Malaysia

Đồ thị 3.2: Chi đầu tư tư nhân trên NGDP

Đồ thị 3.2 cho thấy đầu tư tư nhân của Việt Nam tăng dần và ổn định qua các năm cịn đầu tư tư nhân của Indonesia có sự trỗi dậy sau cuộc khủng hoảng Châu Á trong khi đầu tư tư nhân của Thailand và Malaysia lại có biến động và khơng rõ xu hướng. Điều này hàm ý rằng môi trường đầu tư tại Việt Nam và Indonesia được cải thiện rõ rệt. Cụ thể, Việt Nam khơng ngừng cải cách thủ tục hành chính, sửa đổi luật doanh nghiệp, các luật thuế nhằm khuyến khích đầu tư, bên cạnh đó thể chế chính trị ở Việt Nam có tính ổn định cao. Đối với Indonesia, từ những năm 2000 trở lại đây, đầu tư tư nhân gia tăng dưới sự khuyến khích của Chính phủ. Cịn riêng Thailand, những bất ổn chính trị kéo dài đã làm nản lòng những nhà đầu tư trong nước lẫn quốc tế vì đầu tư vào nơi này chứa đựng nhiều rủi ro, và kết quả là khơng có sự gia tăng trong đầu tư đối với Thailand.

0 20 40 60 80 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Viet Nam Thailand Indonesia Malaysia

Đồ thị 3.3: không cho thấy một xu hướng rõ ràng nào về khoản chi tiêu dùng tư nhân cho cả Việt Nam, Indonesia, Malaysia và Thailand. Đặc biệt sau cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính tồn cầu năm 2008, nhu cầu chi tiêu tư nhân ở các nước này có giảm xuống và sau đó Chính phủ các nước đã phải kích cầu để kích thích tiêu dùng. 0 5 10 15 20 25 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Viet Nam Thailand Indonesia Malaysia

Đồ thị 3.4: Chi thường xuyên chính phủ trên NGDP

Đồ thị 3.4: cho biết chi thường xuyên của 4 nước tăng dần theo thời gian, có nghĩa là các hoạt động thường xuyên cho bộ máy nhà nước có dấu hiệu phình ra. Có thể giải thích là Chính phủ cần phải chi nhiều hơn để kiểm soát nền kinh tế ngày càng hội nhập và phát triển. Bên cạnh đó, các khoản chi cho quốc phịng, an ninh tăng nhanh là để tự bảo vệ lợi ích quốc gia trong giai đoạn có nhiều diễn biến phức tạp trong khu vực và trên thế giới.

0 2 4 6 8 10 12 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Viet Nam Thailand Indonesia Malaysia

Theo đồ thị 3.5: Việt Nam đang cho thấy những thay đổi trong cơ sở hạ tầng, giáo dục, y tế, … khi liên tục qua các năm gia tăng vốn đầu tư của Chính phủ. Mục đích là đầu tư vào những chức năng “cốt lõi” sẽ giúp cải thiện môi trường kinh doanh và giảm chi phí cho các doanh nghiệp, hay nói cách khác là kích thích kinh tế tư nhân. Thailand, Malaysia và Indonesia lại cho thấy một xu hướng giảm lớn qua các năm.

0 50 100 150 200 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Viet Nam Thailand Indonesia Malaysia

Đồ thị 3.6: tổng kim ngạch xuất nhập khẩu trên NGDP.

Đồ thị 3.6 cho thấy một các biểu hiện mạnh mẽ nhất về hội nhập kinh tế của Việt Nam và Thailand, theo thời gian thì mức hội nhập càng sâu rộng do đó làm nền kinh tế phát triển nhanh hơn. Ở khu vực Đơng Nam Á, chúng ta có hợp tác AFTA; ở cấp độ lớn hơn là WTO, ngồi ra có các hợp tác song phương, đa phương khác nữa. Hội nhập lớn nhất và có xu hướng ổn định là Malaysia nhưng cả Malaysia và Indonesia lại không cho thấy mức độ mở rộng quy mô giao thương kinh tế.

0 5 10 15 20 25 30 35 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Viet Nam Thailand Indonesia Malaysia

Đồ thị 3.7 biểu diễn mối quan hệ giữa quy mô chi tiêu công so với GDP. Sau khủng hoảng Châu Á năm 1997 thì quy mơ chi tiêu cơng của Việt Nam và Malaysia có xu hướng tăng lên trong khi Thailand và Indonesia lại không cho thấy xu hướng của quy mô chi tiêu công. Quy mô chi tiêu giữa các nước khơng có nhiều sự khác biệt khi quy mô chi tiêu công chiếm từ 20 đến 25% so với GDP.

Bảng 3.2: Trị thống kê mô tả các biến dữ liệu giai đoạn 1994 – 2011 RGDP I CO GC GI TOP RGDP I CO GC GI TOP Mean 172.1080 28.61674 57.39803 16.18106 5.420897 95.34155 Median 141.7679 26.99656 55.91961 16.37413 5.713930 85.45596 Maximum 846.8326 43.63990 74.66309 22.03345 10.93609 187.6880 Minimum 16.28113 11.36741 41.56078 7.928689 1.185489 39.53788 Std. Dev. 151.8509 7.211479 9.267236 3.105371 2.630197 46.25565 Skewness 2.204991 0.482218 0.032732 -0.629064 -0.081077 0.493976 Kurtosis 9.034170 2.648197 1.876383 3.158161 2.016250 1.951920 Jarque-Bera 167.5774 3.161707 3.800403 4.823709 2.982175 6.223563 Probability 0.000000 0.205799 0.149538 0.089649 0.225128 0.044522 Sum 12391.77 2060.406 4132.658 1165.036 390.3046 6864.591 Sum Sq. Dev. 1637168. 3692.386 6097.598 684.6764 491.1736 151910.5 Observations 72 72 72 72 72 72 (Trích xuất từ Eview 6.0) 3.5 Phân tích thực nghiệm

Phần phân tích thực nghiệm được dựa vào bộ dữ liệu thu thập từ ngân hàng phát triển Châu Á và cơng cụ phân tích hỗ trợ là phần mềm Stata 11.0 (hướng dẫn tại phụ lục 17) ngoài ra kết hợp với phần mềm Eview 6.0.

Trong dự báo chuỗi thời gian, ln có giả định rằng xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn tương lai. Vì vậy, dữ liệu phải thể hiện được xu hướng dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn, tức phải có tính dừng thì mới có thể đại diện cho xu hướng vận động trong tương lai và cũng nhằm loại trừ kết quả hồi quy giả mạo. Để kiểm định tính dừng của các biến chuỗi thời gian, kiểm định Augmented Dickey - Fuller (ADF) truyền thống với giả thuyết:

H0: ρ = 0 => kết luận: chuỗi có nghiệm đơn vị hoặc chuỗi khơng dừng.

H1: ρ < 0 => kết luận: chuỗi khơng có nghiệm đơn vị hoặc chuỗi dừng.

Trên phần mềm Stata 11, với giá trị P-value < α (1%) thì bác bỏ giả thiết H0, và nếu khơng thể bác bỏ giả thiết H0 thì tiếp tục lấy sai phân và tiến hành kiểm định tính dừng với sai phân bậc 1, bậc 2, … Kết quả thu được trong bảng:

Bảng 3.3: kiểm định nghiệm đơn vị bảng ADF với hằng số khơng có xu thế Variables Lags t-value p-value N T Variables Lags t-value p-value N T LNRGDP 0 -3.652 0.0326 4 18 I 0 -3.245 0.049 4 18 CO 0 -3.505 0.1769 4 18 1 -7.433 0.0000 4 18 Gc 0 -5.63 0.0006 4 18 Gi 0 -3.375 0.0596 4 18 TOP 0 -2.077 0.395 4 18 1 -7.667 0.0000 4 18 Từ bảng tổng hợp ta có nhận xét như sau: có 4 biến LNRGDP, I, Gc, Gi là có tính dừng cịn CO và TOP có tính dừng sau khi dùng sai phân bậc 1.

Sau khi xác định được tính dừng của bộ dữ liệu, ta căn cứ vào đây để kiểm định Hausman test.

3.5.2 Kiểm định Hausman test:

H0: Cov(µi,Xit) = 0 H1: Cov(µi,Xit) ≠ 0.

Hay nói cách khác thì

Giả thiết H0 : ước lượng của FEM và REM là không khác nhau. Giả thiết H1: ước lượng FEM tốt hơn.

Khi P-value < α (5%), ta bác bỏ H0. Nếu bác bỏ H0 thì REM khơng hợp lý và

FEM nên được đưa vào sử dụng.

Kết quả kiểm định dựa trên bộ số liệu nghiên cứu và sử dụng phần mềm Stata 11 đã cho thấy P-value = 0,000 < α (5%), ta bác bỏ giả thiết H0, vì vậy mơ hình FEM là phù hợp hơn so với mơ hình REM (xem phụ lục 15).

Ngồi ra, trích xuất từ Stata 11 cũng cho thấy mơ hình FEM tốt hơn REM và OLS.

Bảng 3.4: So sánh mơ hình OLS, FEM, REM

(1) (2) (3) VARIABLES OLS FIXED RANDOM I 0.00196 0.0295*** 0.00196

(0.870) (0.000325) (0.870) DCO 0.0518 -0.000246 0.0518

(1) (2) (3) VARIABLES OLS FIXED RANDOM

(0.139) (0.991) (0.134) Gc -0.00605 0.129*** -0.00605 (0.821) (1.44e-07) (0.821) Gi -0.219*** -0.0139 -0.219*** (3.85e-09) (0.653) (0) DTOP -0.0146** -0.00794* -0.0146** (0.0488) (0.0770) (0.0445) Constant 6.105*** 1.997*** 6.105*** (0) (0.000394) (0) Observations 68 68 68 R-squared within R-squared between R-squared overall 0.475 0.495 0.9022 0.0078 0.1090 0.8787 0.4748 Number of Country 4 4 pval in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Kết luận: Bằng kiểm định Hausman, Mơ hình tác động cố định (FEM) là tốt hơn cả, do đó tác giả sử dụng kết quả từ mơ hình FEM để trình bày kết quả kiểm định. Tất nhiên, cũng có thể sử dụng kết quả từ mơ hình tác động ngẫu nhiêu REM để thảo luận thêm về tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Ngoài ra, dựa vào các thông số của R2 chúng ta có thể so sánh được tính khơng đồng nhất giữa các quốc gia.

R2 “overall” đặc trưng cho mức độ lý giải của các biến giải thích cho sự thay