CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KIỀU HỐI VÀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI, PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ
2.4 Phương pháp nghiên cứu
Mục đích của bài nghiên cứu này là kiểm định tác động của biến kiều hối đến tăng trưởng kinh tế và chỉ ra được kiều hối có phải là kênh cung ứng tích cực cho nền kinh tế các nước đang phát triển hay không. Phát triển hướng nghiên cứu của Nyamongo, E. et al. (2012), bài này dựa vào mô hình của nhóm tác giả và cũng sử dụng ước lượng Pooled, Fixed và Random Effect được dùng cho phương pháp OLS với dữ liệu bảng có mẫu dữ liệu gồm 28 nước Châu Á- Thái Bình Dương trong giai đoạn 1995 – 2018 với kỳ vọng kiều hối có tác động phi tuyến đến tăng trưởng kinh tế của các quốc gia trong mẫu. Tuy nhiên để đạt kết quả tốt hơn, độ tin cậy cao hơn và giải quyết vấn đề nội sinh giữa các biến, bài nghiên cứu sử dụng thêm phương pháp hồi quy hai bước (TSLS) với biến công cụ là độ trễ của tỷ lệ kiều hối trên GDP.
Đầu tiên, tác giả sử kiểm định rằng liệu tỷ lệ kiều hối trên GDP có tác động đến tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người thực hay không. Ở phương trình (1), biến biến động kiều hối và các chỉ số tài chính, biến tương tác vẫn chưa được sử dụng. Phương trình (1) có dạng:
YPCGi,t = (β1 – 1)YPCRi,t-1+ β2REMYi,t + β3GOVi,t + β4GIi,t + β5TRit + β6GERi,t + β7INFi,t + βt + ài + Ԑi,t (1)
Tiếp theo, hồi quy các phương trình (2) (3) sau khi lần lượt thêm biến biến động kiều hối và các biến chỉ số tài chính, biến tương tác vào mô hình để khảo sát
tính ảnh hưởng của biến động kiều hối và độ sâu tài chính của quốc gia tiếp nhận kiều hối đến sự tăng trưởng kinh tế của các nước trong bảng dữ liệu:
YPCGi,t = (β1 – 1)YPCRi,t-1+ β2REMYi,t + β3GOVi,t + β4GIi,t + β5TRit + β6GERi,t + β7INFi,t + β8REMVi,t + βt + ài + Ԑi,t (2)
YPCGi,t = (β1 – 1)YPCRi,t-1+ β2REMYi,t + β3GOVi,t + β4GIi,t + β5TRit + β6GERi,t + β7INFi,t + β8FDi,t + β8(REMY.FD)i,t + βt + ài + Ԑi,t (3)
Trước tiên, bài nghiên cứu sẽ sử dụng lần lượt các phương pháp OLS với hồi quy gộp, hồi quy theo hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên mà không giải quyết các vấn đề nội sinh và các ước lượng bị chệch. Tuy nhiên nếu muốn sử dụng phương pháp OLS thì bộ dữ liệu phải thoả mãn các giả định sau:
• Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là tuyến tính. Biến độc lập là cho trước và không ngẫu nhiên.
• Sai số là đại lượng ngẫu nhiên, có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai không thay đổi
• Các biến độc lập trong mô hình không tương quan với nhau. Nếu các biến độc lập có mối tương quan với nhau sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến làm kết quả hồi quy không còn hiệu quả,
• Không có sự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên.
• Các biến độc lập trong mô hình không tương quan với sai số ngẫu nhiên.
Nếu vi phạm giả thiết này mô hình sẽ bị hiện tượng nội sinh.
Tuy nhiên vấn đề nội sinh xảy ra dựa trên giả thuyết rằng kiều hối có thể tác động tới tăng trưởng kinh tế ở nước tiếp nhận và do đó ảnh hưởng tới giá trị kiều hối tương lai có thể nhận được. Vì vậy để giải quyết vấn đề này, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương hai bước bé nhât (TSLS) và cố gắng tìm các biến công cụ có tương quan cao với biến nội sinh, nhưng không liên quan đến biến sai số. Theo Nyamongoa, E. et al. (2012) biến công cụ có thể là giá trị độ trễ của biến
nội sinh. Còn Chami et al., (2008) ông cho rằng nên sử dụng chi phí giao dịch làm biến công cụ tìm năng. Tuy nhiên, biến chi phí giao dịch thì thường không có dữ liệu và không quan sát trực tiếp được. Do đó, phải tìm một biến mà có thể quan sát được và có mối tương quan với kiều hối cũng như bao gồm sự thay đổi của chi phí giao dịch. Theo Chami tuy công cụ này không loại bỏ được tất cả vấn đề nội sinh, nhưng nó lại cải thiện đáng kể đối với biến trễ của biến nội sinh. Vì vậy biến công cụ để giải quyết vấn đề nội sinh trong bài nghiên cứu là tỷ lệ kiều hối trên GDP của các quốc gia còn lại trong mẫu nghiên cứu và độ trễ của biến nội sinh.
Sau khi xác định được biến nội sinh, bài nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm tra tính tương thích và tính phù hợp của biến công cụ. Biến nào thỏa mãn điều kiện biến công cụ tức là có mối quan hệ với biến nội sinh và không có tương quan với sai số của mô hình.
Sau đó, tác giả sẽ sử dụng hồi quy với phương pháp TSLS. Bước đầu, hồi quy theo phương pháp OLS và TSLS với hồi quy gộp, hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên cho phương trình (1) v phương trình (2) để so sánh kết quả. Kế đến, bài nghiên dùng kiểm định F-test để khảo sát giá trị của mô hình giữa mô hình hiệu ứng cố định và mô hình dạng gộp. Nếu bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là mô hình tốt nhất để kiểm định chỉ có thể là mô hình hiệu ứng cố định hoặc mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên. Sau đó để lựa chọn giữa hai mô hình này thì nghiên cứu sẽ thực hiện bằng cách sử dụng kiểm định Hausman, nếu kết quả là chấp nhận H0 tức mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên sẽ hợp lý nhất. Mô hình được chọn sẽ tiếp tục sử dụng phương pháp OLS và TSLS hồi quy phương trình (3) đển phục vụ việc nghiên cứu.
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU