CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Phương pháp phân tích trong nghiên cứu định lượng
Nguồn: Tổng hợp của tác giả Kiểm tra độ tin cậy và sự ổn định
của mô hình nghiên cứu
Có tồn tại đồng liên kết
Có tự tương quan
Kiểm tra tính dừng các chuỗi dữ liệu
Xác định độ trễ tối ưu cho các biến của mô hình
Kiểm định đồng liên kết
Lựa chọn mô hình nghiên cứu và kiểm định VECM VAR
Không tồn tại
Mô hình không ổn định
Không tự tương quan + Mô hình ổn định
Phân tích và trình bày kết quả của mô hình nghiên cứu
Hàm phản ứng đẩy Kiểm định
nhân quả Ganger
Phân rã phương sai Hệ số
VAR/VECM Ganger
Kiểm tra tự tương quan
Kiểm tra sự ổn định của mô hình
Luận án sử dụng phương pháp phân tích định lượng là kiểm định mô hình véc tơ tự hồi quy VAR dạng tổng quát, sử dụng phần mềm xử lý dữ liệu thống kê Stata.
Trước khi kiểm định 6 mô hình nghiên cứu cụ thể, luận án kiểm định hiện tượng đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu trong mỗi mô hình. Mô hình có các chuỗi dữ liệu không tồn tại hiện tượng đồng liên kết được áp dụng mô hình VAR. Trường hợp mô hình có các chuỗi dữ liệu tồn tại đồng liên kết, luận án áp dụng mô hình VECM để phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá và vốn ĐTNN tại Việt Nam.
Trong phạm vi nghiên cứu, luận án xác định trọng tâm là phân tích và trình bày chi tiết kết quả kiểm định mối quan hệ giữa mức độ tỷ giá và vốn ĐTNN và kết hợp phân tích chi tiết về những tác động của các biến kiểm soát vĩ mô cũng như khủng hoảng tài chính đến mối quan hệ giữa mức độ tỷ giá và vốn ĐTNN. Đồng thời, để có thể đánh giá đầy đủ, chi tiết các khía cạnh trong mối quan hệ giữa tỷ giá và vốn ĐTNN, luận án cũng tiến hành phân tích mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và vốn ĐTNN.
Trong các mô hình phân tích mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và dòng vốn ĐTNN vẫn xây dựng các kiểm soát để đảm bảo tính thống nhất giữa các mô hình. Tuy nhiên, để tránh trùng lắp về hình thức và phù hợp mục tiêu nghiên cứu, trong các mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và vốn ĐTNN, luận án chỉ trình bày vắn tắt kết quả và thảo luận kết quả về mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và vốn ĐTNN và bỏ qua phân tích tác động của các biến kiểm soát trong các mô hình này.
Các bước kiểm định nghiên cứu như sau:
Bước 1: Kiểm tra tính dừng các chuỗi dữ liệu
Thực hiện kiểm định Augmented Dickey-Fuller để kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu gốc của các biến trong mô hình. Nếu các chuỗi đều dừng ở chuỗi gốc, thực hiện bước tiếp theo.
Nếu có chuỗi dữ liệu gốc chưa dừng thì sử dụng kỹ thuật lấy sai phân và tiến hành kiểm định tính dừng của các chuỗi sai phân bậc nhất để đảm bảo các chuỗi đều dừng.
Bước 2: Xác định độ trễ tối ưu cho các biến của mô hình
Xác định độ trễ tối ưu là rất quan trọng trong ước lượng mô hình VAR. Nếu độ trễ quá lớn, các tham số cần ước lượng nhiều, đòi hỏi kích thước mẫu phải đảm bảo đủ lớn. Trường hợp, độ trễ quá nhỏ có thể mô hình sẽ bỏ sót những biến có ý nghĩa.
Độ trễ tối ưu được lựa chọn dựa trên các tiêu chí LR, FPE, AIC, HQIC, SBIC. Độ trễ có các thống kê nói trên nhận giá trị nhỏ nhất thì được xem là độ trễ tối ưu của mô hình.
Bước 3: Kiểm định đồng liên kết
Kiểm định quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu theo phương pháp Johansen với kiểm định Trace Statistics theo công thức: LRtr = -n ∑ log (1 − ) với là các giá trị riêng được sắp xếp theo thứ tự từ lớn đến nhỏ nhất.
Giả thiết H0: có nhiều nhất r mối quan hệ đồng liên kết (r=0, 1, 2, …, k-1) Bước 4: Lựa chọn mô hình (VAR hoặc VECM) và kiểm định nghiên cứu
Trường hợp 1 (không có đồng liên kết): Sử dụng mô hình VAR để ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn của các chuỗi dữ liệu.
Trường hợp 2 (có đồng liên kết): sử dụng mô hình VECM để ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn của các chuỗi dữ liệu.
Bước 5: Kiểm tra độ tin cậy và ổn định của mô hình
Kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư mô hình Giả thiết H0: phần dư không có tự tương quan
Nếu phần dư của mô hình dừng (không có tự tương quan) thì mô hình nhận được phù hợp với chuỗi thời gian (và ngược lại). Trường hợp phần dư của mô hình có xuất hiện hiện tượng tự tương quan, luận án cần thay đổi thực hiện kiểm định lại với các độ trễ khác nhau để lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
Kiểm định sự ổn định của mô hình
Sau khi ước lượng VAR/VECM, cần kiểm định tính ổn định của mô hình. Mô hình VAR/VECM với độ trễ đang thực hiện được xem là ổn định và phù hợp nếu các nghiệm đều nằm trong vòng tròn đơn vị (hoặc các mô đun tính toán được đều có giá trị nhỏ hơn 1). Trường hợp kiểm định cho thấy có nghiệm nằm ngoài vòng tròn đơn vị thì mô hình VAR/VECM với độ trễ đang thực hiện là chưa ổn định và phù hợp. Khi đó, cần thay đổi thực hiện kiểm định lại với các độ trễ khác nhau để lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
Bước 6: Phân tích và trình bày kết quả mô hình nghiên cứu
Hệ số VAR/VECM
Sau khi chạy mô hình VAR hoặc VECM, luận án trình bảy bảng tóm tắt về hệ số VAR/VECM về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.
Kiểm định nhân quả Granger
Kiểm định nhân quả Granger dùng để xác định chiều hướng tác động giữa các cặp biến trong các mô hình nghiên cứu. Luận án cần xác định có tồn tại hay không và nếu có thì biết được chiều hướng tác động của các cặp biến trong các mô hỉnh nghiên cứu.
Giả thuyết H0 được phát biểu là X không có tác động lên Y. Do vậy, nếu 1 hoặc nhiều hơn một hệ số ước lượng của biến trễ X tác động có ý nghĩa thống kê lên biến Y thì giả thuyết H0
bị bác bỏ và kết luận rằng X có tác động nhân quả lên Y và ngược lại. Nếu biến X và Y có tác động qua lại có ý nghĩa thông kê thì kết luận biến X và Y có quan hệ nhân quả Granger hai chiều.
Phân tích phân rã phương sai
Kỹ thuật phân rã phương sai dùng phân tích mức độ tác động của yếu tố này đến yếu tố khác và ngược lại. Khi ước lượng một biến phụ thuộc có tổng sai số bao gồm sai số được giải thích bởi các biến độc lập và sai số không được giải thích bởi mô hình. Hệ số phân rã phương sai của biến độc lập so với biến phụ thuộc ở một độ trễ nhất định cho biết sự thay đổi của biến độc lập đóng góp bao nhiêu % trong sự thay đổi của biến phụ thuộc ở độ trễ nhất định.
Phân tích tác động phản ứng đẩy giữa các biến
Khi xem xét các hệ số đơn lẻ trong mô hình VAR/VECM, ước lượng thường khó giải thích phản ứng của các biến phụ thuộc trong hệ VAR/VECM đối với các cú sốc của các biến trong mô hình ở các giai đoạn tương lai. Do đó, nghiên cứu cần áp dụng kỹ thuật ước lượng hàm phản ứng đẩy. Hàm phản ứng đẩy thực hiện ước lượng phản ứng của các biến phụ thuộc trong hệ VAR /VECM đối với các cú sốc của các biến trong mô hình trong một giai đoạn nhất định.
Tiểu kết Chương 3
Chương 3 trình bày thiết kế nghiên cứu bao gồm: xây dựng mô hình nghiên cứu, cách thức thu thập, xử lý dữ liệu và các phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu. Để kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá và vốn ĐTNN tại Việt Nam, luận án dự kiến sử dụng mô hình VAR hoặc VECM. Luận án đề xuất 6 mô hình chi tiết để phân tích mối quan hệ giữa yếu tố tỷ giá (gồm mức độ tỷ giá và hai thước đo biến động tỷ giá) và yếu tố vốn ĐTNN (vốn FDI và vốn FPI), đồng thời có xem xét tác động của chính các yếu tố đó trong quá khứ. Luận án sử dụng tỷ giá thực đa phương (REER) với tương quan 143 đối tác thương mại, đại diện cho mức độ tỷ giá trong mô hình kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá và vốn ĐTNN tại Việt Nam. Ngoài ra, để có thể đánh giá tổng quát, đa chiều về mối quan hệ giữa tỷ giá và vốn ĐTNN, làm cơ sở cho các hàm ý chính sách, luận án sẽ kết hợp kểm định và trình bày vắn tắt kết quả các mô hình phụ về mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và vốn ĐTNN. Cuối cùng, chương 3 cũng đã thiết kế mô hình nghiên cứu có kết hợp yếu tố khủng hoảng và các yếu tố vĩ mô có khả năng tác động đến tỷ giá và vốn ĐTNN.