CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA THÂM HỤT CÁN CÂN VÃNG LAI VÀ THÂM HỤT NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC TẠI VIỆT NAM
4.2. Mô hình kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình
Các dữ liệu kinh tế vĩ mô được thống kê dưới dạng chuỗi thời gian thường không có tính dừng. Nếu sử dụng các chuỗi dữ liệu thô này vào các mô hình kinh tế lượng có thể gặp phải trường hợp hồi quy không xác thực, hoặc các kết quả mô hình và dự báo là không đáng tin cậy. Trước khi đưa các chuỗi số liệu vào mô hình, cần thiết phải kiểm tra tính dừng để đưa ra các điều chỉnh phù hợp.
Kiểm định nghiệm đơn vị bằng kiểm định Dickey – Fuller gia tăng (ADF) sẽ giúp xác định chuỗi thời gian có tính dừng hay không. Ta có giả thuyết:
H0: Chuỗi thời gian không phải là chuỗi dừng H1: Chuỗi thời gian là chuỗi dừng
Bằng kiểm định ADF, nếu như giá trị tuyệt đối tính được của trị thống kê (tức là ||) cao hơn các giá trị tới hạn tuyệt đối T hoặc DF hoặc Mackinnon DF, thì giả thuyết cho rằng chuỗi thời gian là dừng sẽ không bị bác bỏ. Ngược lại, chuỗi thời gian đang xem xét sẽ là không dừng. Kiểm định ADF với các dữ liệu về NSNN, CCVL, tỷ giá và lãi suất cho ra các kết quả sau:
Bảng 8: Kết quả kiểm định ADF các chuỗi số liệu
GBD GCA ER IR
-7,277496 -8,536403 -0,047547 -1,539663
Giá trị tới hạn mức ý nghĩa
1% -3,548208 -3,531592 -3,530030 -3,533204 5% -2,912631 -2,905519 -2,904848 -2,906210 10% -2,594027 -2,590262 -2,589907 -2,590628 Kết luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Chấp nhận H0 Chấp nhận H0
D(ER) D(IR)
-8,639287 -7,539184
Giá trị tới hạn mức ý nghĩa
1% -3,531592 -3,533204
5% -2,905519 -2,906210
10% -2,590262 -2,590628
Kết luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm EVIEWS1 Kiểm định ADF cho thấy chuỗi số liệu GCA, GDB là chuỗi thời gian dừng, hai chuỗi ER và IR là chuỗi thời gian không dừng. Tiếp tục thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị với sai phân bậc 1 với hai chuỗi ER và IR cho kết quả là chuỗi dừng với cả hai chuỗi số liệu.
1 Kết quả cụ thể xem tại phụ lục
Như vậy, các chuỗi số liệu được đưa vào mô hình là tốc độ biến đổi của cán cân vãng lai GCA, tốc độ biến đổi của ngân sách Nhà nước GBD, sai phân bậc 1 của tỷ giá (D(ER)), sai phân bậc 1 của lãi suất (D(IR)).
4.2.2. Xây dựng mô hình tự hồi quy vector VAR
Xây dựng mô hình tự hồi quy vector VAR với 4 biến dừng GBD, GCA D(ER) và D(IR). Từ kết quả mô hình VAR2, xác định độ trễ tối ưu theo các tiêu chí:
Bảng 9: Xác định độ trễ tối ƣu của mô hình VAR Tiêu chí
Đỗ trễ LR FPE AIC SC HQ
0 N/A 16087081 27,94502 28,09511* 28,00256
1 45,14520 11418444 27,59986 28,35034 27,88758 2 18,99641 13743051 27,77347 29,12433 28,29136 3 14,82506 17903765 28,00873 29,95997 28,75679 4 64,13398* 5608834* 26,79171 29,34334 27,76995*
5 20,54724 5884866 26,74428 29,89629 27,95269 6 11,75686 8190133 26,92423 30,67662 28,36281 7 9,337530 12691038 27,13363 31,48641 28,80238 8 21,89852 10437149 26,59646* 31,54962 28,49539
*: độ trễ phù hợp với tiêu chí đánh giá
Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm EViews3 Như vậy, mô hình VAR với 4 biến xem xét sẽ có độ trễ tối ưu là 4. Ước lượng lại mô hình VAR tại độ trễ tối tư 44. Kiểm tra tính dừng của chuỗi phần dư bằng vòng tròn đơn vị, ta thấy tất cả các nghiệm đều nằm trong vòng tròn nên tất cả các chuỗi đều là chuỗi dừng, mô hình VAR là ổn định.
2 Kết quả cụ thể xem tại phụ lục
3Kết quả cụ thể xem tại phụ lục
4 Kết quả cụ thể xem tại phụ lục
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Hình 36: Vòng tròn đơn vị mô hình VAR
Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm EViews Với mô hình VAR tại độ trễ tối ưu bằng 4, ta kiểm định nhiễu trắng để biết phần dư có hiện tượng tự tương quan hay không. Kiểm định này có giả thuyết:
H0: Không có hiện tượng tự tương quan tại độ trễ tính toán H1: Có hiện tượng tự tương quan tại độ trễ tính toán
Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 10: Kết quả kiểm định nhiễu trắng mô hình VAR Độ trễ Xác suất P-value của cặp giả thuyết
1 0,2436
2 0,6403
3 0,9337
4 0,1857
5 0,4061
6 0,7896
7 0,7112
8 0,7334
Nguồn: Tác giả tính toán trên phần mềm EViews5
5 Kết quả cụ thể xem tại phụ lục
Với kết quả kiểm định trên, giả thuyết H0 được chấp nhận, phần dư của mô hình VAR không có tự tương quan tại tất cả các độ trễ tại các mức ý nghĩa 1%, 5%
và 10%.
Như vậy, mô hình VAR với 4 biến GBD, GCA, D(ER), D(IR) tại độ trễ tối ưu bằng 4 đã đáp ứng được mô hình ổn định và phần dư nhiễu trắng.
4.2.3. Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình VAR
Luận án đi vào tìm kiếm các mối quan hệ nhân quả giữa các biến bằng cách kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger của mô hình VAR. Kiểm định nhằm xem xét các chuỗi thời gian tại độ trễ bằng 4 có giải thích cho các biến còn lại và ngược lại hay không. Với kiểm định nhân quả Granger, ta có giả thuyết:
H0: Không có mối quan hệ nhân quả H1: Có mối quan hệ nhân quả
Khi đó, nếu thống kê F của kiểm định Wald cho kết quả giá trị thống kê F tính toán lớn hơn giá trị thống kê F phê phán ở một mức ý nghĩa nào đó thì giả thuyết H0 bị bác bỏ (tương ứng với giá trị P < 0,05 với mức ý nghĩa 5%).
Bảng kết quả kiếm định nhân quả Granger của mô hình VAR như sau:
Bảng 11: Kết quả kiểm định Granger mối quan hệ nhân quả
Giả thuyết H0 P-value Kết luận
GCA GBD 0.0010 Bác bỏ H0
D(ER) GBD 0.3187 Chấp nhận H0
D(IR) GBD 0.0521 Chấp nhận H0
GBD GCA 0.3047 Chấp nhận H0
D(ER) GCA 0.0000 Bác bỏ H0
D(IR) GCA 0.5334 Chấp nhận H0
GBD D(ER) 0.1534 Chấp nhận H0
GCA D(ER) 0.1879 Chấp nhận H0
D(IR) D(ER) 0.0067 Bác bỏ H0
GBD D(IR) 0.8447 Chấp nhận H0
GCA D(IR) 0.9809 Chấp nhận H0
D(ER) D(IR) 0.1584 Chấp nhận H0
Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm EVIEWS6
6 Kết quả cụ thể xem tại phụ lục
Các kết quả bác bỏ H0 (tức là có mối quan hệ nhân quả giữa 2 biến) trong bảng trên đều có mức ý nghĩa tại 1%, 5% và 10%. Dựa vào kết quả kiểm định Granger với độ trễ bằng 4, có thể thấy rằng tốc độ biến đổi NSNN không là nguyên nhân gây nên sự biến động của CCVL, tỷ giá hay lãi suất. Tốc độ thay đổi CCVL là nguyên nhân trực tiếp tạo ra tốc độ thay đổi của NSNN, nhưng không tác động đến các tỷ giá và lãi suất. Biến động lãi suất cho vay trên thị trường là nguyên nhân dẫn đến biến động tỷ giá, từ đó ảnh hưởng đến tốc độ thay đổi của CCVL.
4.2.4. Kiểm định đồng liên kết
Vì các chuỗi thời gian đưa vào mô hình có tồn tại chuỗi không dừng nên kết quả hồi quy sẽ có sác xuất là hồi quy giả mạo. Tuy nhiên, nếu các chuỗi thời gian này đồng liên kết, tức là khi kết hợp lại sẽ tạo ra chuỗi dừng, thì các biến có mối quan hệ trong dài hạn. Luận án sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen dựa trên cơ sở phương pháp luận VAR để kiểm tra xem các biến có mối quan hệ đồng liên kết hay không. Với kiểm định đồng liên kết Johansen, ta có giả thuyết:
H0: Có ít nhất n mối liên hệ đồng liên kết
H1: Không có ít nhất n mối liên hệ đồng liên kết
Trong đó, n nhận các giá trị lần lượt từ 0 đến số biến trừ 1. Với kiểm định này, khi trị giá thống kê nhỏ hơn giá trị phê phán ở mức ý nghĩa cụ thể thì giả thuyết H0 được chấp nhận, trong trường hợp ngược lại thì bị bác bỏ. Kết quả của kiểm định đồng liên kết Johansen với khoảng trễ 1 – 8 tại mức ý nghĩa 5% được mô tả ở bảng sau.
Bảng 12: Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen Giả thuyết H0 Giá trị
thống kê
Giá trị
phê phán P-value
Không có đồng liên kết 53,72117 40,17493 0,0013
Có ít nhất 1 mối quan hệ đồng liên kết 28,27171 24,27596 0,0149 Có ít nhất 2 mối quan hệ đồng liên kết 10,29728 12,32090 0,1067 Có ít nhất 3 mối quan hệ đồng liên kết 1,875949 4,129906 0,2010
Chú thích: Mức ý nghĩa thống kê: 5%
Nguồn: Tác giả xây dựng dựa trên kết quả kiểm định Granger7
7 Kết quả cụ thể xem tại phụ lục
Như vậy giá trị thống kê (Trace statistic) và P-value đã chỉ ra rằng có ít nhất 2 mối quan hệ đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%. Như vậy, các biến trong mô hình có mối quan hệ trong dài hạn, mô hình VAR là ổn định.
4.2.5. Phản ứng đẩy khi có cú sốc từ các biến trong mô hình
a. Phản ứng của D(ER) khi có cú sốc từ D(IR)
b. Phản ứng của GCA khi có cú sốc từ D(ER)
c. Phản ứng của GBD khi có cú sốc từ GCA
Hình 37: Phản ứng đẩy khi có các cú sốc
Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm EVIEWS8 Xét tác động của cú sốc từ D(IR) đến D(ER), từ D(ER) đến GCA và từ GCA đến GBD. Có thể thấy, các cú sốc vĩ mô sẽ để lại tác động trong dài hạn, với 3 cú sốc đang được xem xét thì phải mất đến 30 kỳ quan sát (30 quý) thì tác động của cú sốc mới bị triệt tiêu. Cú sốc từ D(IR) sẽ tác động mạnh nhất đến D(ER) vào quý thứ 2, khi D(IR) thay đổi 1 đơn vị có thể gây ra sự biến động cùng chiều (cùng tăng
8 Kết quả cụ thể xem tại phụ lục
hoặc cùng giảm) ở D(ER) với mức trung bình là 113 đơn vị. Còn cú số từ D(ER) lại cần phải đợi đến kỳ thứ 5 mới có thể đạt mức tác động tối đa lên GCA. Sau 4 tháng biến động ngược chiều, đến tháng thứ 5 tốc độ biến đổi CCVL chuyển hướng cùng chiều với D(ER), thay đổi 3,7 đơn vị khi D(ER) thay đổi 1 đơn vị. Tác động của cú sốc trong tốc độ thay đổi của CCVL đén tốc độ thay đổi NSNN có sự biến động liên tục về xu hướng. Đạt mức tác động cực đại và rõ ràng về chiều tác động là ở quý thứ 4, khi một sự thay đổi ở GCA sẽ dẫn đến một sự thay đổi ngược chiều ở GBD với mức biến đổi 0,35 đơn vị. Với các kỳ quan sát còn lại, xu hướng thay đổi của GCA và GBD cùng chiều hay ngược chiều là không thể khẳng định được, vì không có thời điểm nào toàn bộ khoảng biến động nằm cùng về 1 phía của trục hoành.
Như vậy, các cú sốc có tác động mạnh đến các biến khác trong khoảng 1 – 6 kỳ quan sát, sau đó giảm dần mức ảnh hưởng với xu hướng khá ổn định, và kéo dài đến khoảng 30 kỳ quan sát thì triệt tiêu ảnh hưởng.
4.2.6. Kết luận về loại hình thâm hụt kép tại Việt Nam
Kết quả kiểm định Granger trong mô hình VAR ổn định, với độ trễ tối ưu bằng 4 đã chỉ ra mối quan hệ giữa 4 biến số như sau:
Bảng
Sơ đồ 4: Mối quan hệ giữa các biến số trong kiểm định Granger
Nguồn: Tác giả xây dựng dựa trên kết quả kiểm định Granger Như vậy, thâm hụt kép tại Việt Nam không tuân theo học thuyết của Keynes:
THNSNN là nguyên nhân dẫn đến THCCVL. Các yếu tố như lãi suất, tỷ giá cũng
IR ER
GCA GBD
không phải là yếu tố trung gian dẫn truyền trong mối quan hệ giữa CCVL và NSNN. THK tại Việt Nam có chiều tác động từ THCCVL đến THNSNN.
Đây là loại hình THK phổ biến khi các nền kinh tế đối mặt với khủng hoảng, hoặc các nền kinh tế chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ dòng vốn đầu tư nước ngoài. Giai đoạn 2000 – 2015, nền kinh tế Việt Nam mang cả 2 đặc trưng trên. Phần tiếp theo luận án sẽ đi vào phân tích các nguyên nhân dẫn đến tình trạng thâm hụt kép tại Việt Nam.