KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Xây dựng mô hình
4.1.3. Ước lượng và kiểm định mô hình
4.1.3.2. Quá trình ước lượng và kết quả
Bước đầu tiên: Ước lượng các phương trình tổng quát
Kết quả ước lượng ở bước đầu tiên được thể hiện trong Bảng 4. Qua đó, chúng ta nhận thấy kết quả không được khả quan mặc dù giá trị R2 đều rất cao (không thể hiện trong bảng). Trong tất cả các phương trình đều xảy ra tình trạng hoặc dấu các hệ số trái ngược với kỳ vọng (phương trình (3A) và (4A)) hoặc trị kiểm định t khá nhỏ tương ứng với p-value khá lớn (phương trình (1A), (2A).
Bảng 4: Các Hệ Số Ước Lượng ở Bước Đầu Tiên
Biến số Hệ số Sai số
chuẩn
Trị kiểm
định t P-value Phương trình (1A)
LOG(YD) 0.042799 1.063396 -0.078564 0.9388
INTRATE_3M -0.000200 0.000615 -0.324820 0.7514
LOG(CONS(-1)) 0.968160 0.538306 1.798529 0.0996
Phương trình (2A)
LOG(GDP) 0.740968 0.425046 1.743266 0.1091
INTRATE_SHORT -0.009135 0.004197 -2.176283 0.0522
LOG(INVEST(-1)) 0.363226 0.260714 1.393198 0.1911
Phương trình (3A)
LOG(WGDP) 1.397536 2.128995 0.65643 0.523
LOG(EXRATE) -0.09717 0.077686 -1.250799 0.2331
LOG(TARIFF) 0.060434 0.042158 1.433503 0.1753
LOG(EXPO(-1)/PEX(-1)) 0.673666 0.344771 1.953955 0.0726 Phương trình (4A)
LOG(CONS+INVEST+GOV) -0.43577 0.682387 -0.638602 0.5342
LOG(EXRATE) -0.28881 0.08292 -3.483011 0.004
LOG(TARIFF) 0.15884 0.043498 3.651622 0.0029
LOG(IMPO(-1)/PIM(-1)) 0.928689 0.200454 4.632931 0.0005 Nguồn: Kết quả ước lượng Eviews 4.1
43
Kiểm định nhân tử LM (xem chương 2) cho thấy phần lớn các phương trình đều có hiện tượng tương quan chuỗi. Điều này có thể được dự đoán trước, vì các chuỗi thời gian thường có tương quan chuỗi. Ngoài ra, biến phụ thuộc trễ dùng làm biến giải thích cũng góp phần vào hiện tượng này. Điều này gợi ý rằng mô hình đã bị đặc trưng sai. Do đó, công việc của bước tiếp theo là đặc trưng lại mô hình kết hợp với việc thực hiện các kiểm định chuẩn đoán để đơn giản hoá mô hình xúc tích và hiệu quả hơn.
Các bước trung gian: Đặc trưng lại mô hình
Đặc trưng lại mô hình thường bao gồm việc thay đổi dạng hàm số, thêm/bớt các biến, thực hiện thủ tục tự hồi quy thành phần sai số (để khắc phục hiện tượng tương quan chuỗi), v.v. Ở đây, đề tài thực hiện thủ tục tự hồi quy bậc một AR(1) hoặc/và bậc hai AR(2), và kiểm tra dấu hệ số, trị kiểm định t, p-value.
Ở bước này, hầu hết các biến tự hồi quy đều có ý nghĩa và kết quả ước lượng một số biến khác trở nên tốt hơn. Các biến quan trọng (liên quan đến mục tiêu thử nghiệm chính sách) có dấu đúng với kỳ vọng và các trị kiểm định được cải thiện.
Với phương trình (1A), các trị kiểm định t được cải thiện ngoại trừ biến trễ của tiêu dùng log(CONS(-1)). Đây là dấu hiệu cho thấy biến trễ này sẽ bị loại khỏi mô hình trong các bước tiếp theo.
Ở phương trình (2A), biến trễ log(INVEST(-1)) có p-value khá cao. Khi loại bỏ biến này khỏi mô hình thì p-value của các biến còn lại có giá trị rất tốt, tất cả đều nhỏ hơn 5%.
Với phương trình (3A) và (4A), sau một loạt thao tác kết hợp thực hiện tự hồi quy, thêm bớt biến số, kiểm định p-value thì cho thấy biến log(TARIFF) chính là “kẻ gây nhiễu”. Loại bỏ biến này ra khỏi hai phương trình thì hệ số ước lượng của các biến số đã có dấu đúng như kỳ vọng.
Tuy nhiên với phương trình (3A), p-value mặc dù đã được cải thiện nhưng vẫn còn ở mức khó chấp nhận được. Tới đây, dạng hàm số của (3A) được chuyển đổi trở lại thành dạng tuyến tính. Kết quả đạt được tốt hơn trước rất nhiều, ngoại trừ biến phụ thuộc trễ vẫn có trị kiểm định t khá thấp (-0.93). Như thường lệ,
44
biến này được loại ra khỏi mô hình, nhưng lại cho kết quả xấu hơn khi vẫn
“chung sống với lũ”. Với việc hệ số của các biến quan trọng khác trong mô hình có kết quả rất tốt, cùng với việc đánh giá cho thấy chất lượng phương trình hoàn toàn có thể chấp nhận được (trình bày chi tiết trong các phần tiếp theo), biến phụ thuộc trễ này vẫn được giữ lại làm biến giải thích trong mô hình.
Tóm lại, các bước trung gian không đi theo một phương hướng vạch sẵn nào cả. Tuy nhiên vẫn có một gợi ý tổng quát là: trong quá trình cải thiện chất lượng mô hình, chúng ta linh động kết hợp các nội dung của việc đặc trưng lại mô hình như đề cập ở phần trên thì kết quả sẽ trở nên khả quan hơn. Kết quả ước lượng cuối cùng được thể hiện trong phần tiếp theo.
Bước cuối: Kết quả ước lượng cuối cùng
Bảng 5: Kết Quả Cuối Cùng Của Các Hệ Số Ước Lượng
Biến số Hệ số Sai số
chuẩn Trị kiểm
định t P-value Phương trình (1B)
LOG(YD) 0.803513 0.036611 21.94760 0.0000
INTRATE_3M -0.000494 0.000317 -1.556332 0.1241
Phương trình (2B)
LOG(GDP) 1.342749 0.151130 8.884703 0.0000
INTRATE_SHORT -0.010202 0.003332 -3.061974 0.0091
Phương trình (3B)
WGDP 0.005264 0.001188 4.431882 0.0013
EXRATE 0.085539 0.035623 2.401232 0.0372
EXPO(-1)/PEX(-1) -0.290896 0.314053 -0.926265 0.3761 Phương trình (4B)
LOG(CONS+INVEST+GOV) 2.868139 0.054616 52.51494 0.0000
LOG(EXRATE) -0.631008 0.188749 -3.343112 0.0066
LOG(IMPO(-1)/PIM(-1)) 0.079195 0.012000 6.599681 0.0000 Nguồn: Kết quả ước lượng Eviews 4.1
45
Tiêu dùng (c)
LOG(CONS)= 2.2596 +0.8035*LOG(Yd) -0.0005*INTRATE_3M
+[AR(1)= 1.0963 +AR(2)= -0.6856]...(1B)
Đầu tư
LOG(INVEST)= -5.3261 +1.3427*LOG(GDP) -0.0102*INTRATE_SHORT ...(2B)
Xuất khẩu (b) (c)
EXPO/PEX= -7612.813 +0.0053*WGDP +0.0856*EXRATE -0.2909*EXPO(-1)/PEX(-1) +[AR(1)= 0.3771 +AR(2)= -0.2101]...(3B)
Nhập khẩu (a) (b) (c)
LOG(IMPO/PIM) =-22.9131 +2.8681*LOG(CONS+GOV+INVEST) -0.6310*LOG(EXRATE) +0.0792*D04*LOG(IMPO(-1)/PIM(-1)) +[AR(2)= -0.2101]...(4B) Ghi chú:
(a) D04 trong phương trình (4E) là biến giả, có giá trị 0 cho năm 2004 và 1 cho các năm khác.
(b) Trong các phương trình xuất nhập khẩu, đề tài đã cố gắng sử dụng biến giả D9198 (có giá trị 1 cho năm 1991 và 1998, có giá trị 0 cho các năm khác) nhằm thể hiện sự biến động trong xuất nhập khẩu qua hai biến cố: Sự sụp đổ của các nước xã hội chủ nghĩa Đông Âu năm 1991 và Cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997-1998. Tuy nhiên việc ước lượng đã không thành công.
(c) AR(p) trong các phương trình nhằm chỉ quá trình tự hồi quy của các thành phần sai số.
Như vậy, qua kết quả trên, chúng ta nhận thấy các hệ số ước lượng trong mô hình đều có dấu đúng như kỳ vọng, cụ thể như sau:
Bảng 6: Dấu Của Các Hệ Số Ước Lượng
Tiêu dùng Đầu tư Xuất khẩu Nhập khẩu Thu nhập khả dụng (+)
Sản lượng (+)
Cầu trong nước (+)
Cầu nước ngoài (+)
Tỷ giá hối đoái (+) (-)
Lãi suất (-) (-)
Ghi chú: (+) chỉ quan hệ đồng biến, (-) chỉ quan hệ nghịch biến
Ngoài ra, chúng ta nhận thấy trị kiểm định t của hầu hết các hệ số đều rất tốt. Kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi thông qua nhân tử LM cũng cho
46
thấy kết quả cuối cùng đã loại bỏ được hiện tượng tương quan chuỗi ở mức 5%:
giá trị p-value trong Bảng 7 đều lớn hơn mức 5% nên chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho cho rằng phương trình không có hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1 ở mức ý nghĩa 5%.
Đề tài cũng áp dụng thủ tục RESET của Ramsey (xem chương 2) để kiểm định xem mô hình có đặc trưng sai hay không. Qua Bảng 8, chúng ta nhận thấy trị kiểm định F khá nhỏ, tương ứng với giá trị p-value khá lớn, nên không thể bác bỏ giả thiết Ho cho rằng mô hình không bị đặc trưng sai ở các mức ý nghĩa 5%
hoặc 10%.
Bảng 7: Kiểm Định Tương Quan Chuỗi các Phương Trình Ước Lượng Cuối Cùng
Phương trình LM= số quan sát*R2 P-value
1B 3.0906 0.08
2B 1.7022 0.19
3B 0.2605 0.61
4B 1.0064 0.32
Nguồn: Kết quả kiểm định từ Eviews 4.1 Bảng 8: Kiểm Định Ramsey RESET
Phương trình Trị kiểm định F P-value
1B 2.0717 0.182
2B 3.1418 0.083
3B 0.4923 0.698
4B 2.4928 0.137
Nguồn: Kết quả kiểm định từ Eviews 4.1
Tới đây, chúng ta có thể bước đầu đánh giá chất lượng mô hình là chấp nhận được. Thảo luận cụ thể hơn về việc đánh giá chất lượng mô hình được trình bày trong phần tiếp theo.