Trong quá trình phân tích và tìm kiếm dữ liệu cho bài nghiên cứu của mình, tác giả có tham khảo một số dữ liệu trong một số báo cáo của các tổ chức
có uy tín như:
- GSO: Tổng cục thống kê Việt Nam - MOF: Bộ Tài chính Việt Nam - ADB: Ngân hàng phát triển Châu Á - IMF: Quỹ tiền tệ quốc tế
- WB: Ngân hàng thế giới
Mô tả chi tiết các biến:
- GDP: đại diện cho tốc độtăng trưởng kinh tếhàng năm (%)
- M2: thay đổi trong cung tiền (money supply) hàng năm (%)
- EXPEND: tổng chi tiêu của Chính phủ (tỷđồng)
LEXPEND: giá trị logarit của EXPEND
- EX: giá trị xuất khẩu của Việt Nam (triệu USD)
LEX: giá trị logarit của EX
Để đo lường các yếu tố tác động lên tăng trưởng kinh tế trong mô hình thực nghiệm, tác giả thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: thực hiện kiểm tra trật tự tích hợp của các biến (intergration order). Trật tự tích hợp các biến quyết định việc lựa chọn phương pháp thích hợp
để ước lượng các tham số của mình. Nếu các biến có cùng trật tự tích hợp,
phương pháp bình phương bé nhất OLS (ordinary least square) là phù hợp nhất
để ước lượng mô hình. Nếu các biến không có cùng trật tự, việc dùng OLS sẽ đưa ra các kết quả không chính xác và vì thế phương pháp tiếp cận khác là cần
được xem xét. Đểxác định trật tự của các biến cũng như kiểm định tính dừng và không dừng (unit roots or non-stationary) của các chuỗi thời gian trong mô hình thực nghiệm, tác giả kiểm định nghiệm đơn vị phương pháp Augmented Dickey
Fuller test (ADF) và Phillips – Perron test.
Theo định nghĩa, một chuỗi thời gian được xem là dừng nếu giá trị trung bình và phương sai của nó không thay đổi theo thời gian và trị số hiệp phương
sai giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc khoảng cách giữa hai giai đoạn đó và không
Nếu một vài hay tất cả các biến trong mô hình là không dừng, việc kiểm
định giả thuyết theo quy ước và khoảng tin cậy sẽkhông đáng tin. Khi một chuỗi
được xác định là không dừng, việc nghiên cứu đặc tính của chúng chỉ phù hợp
trong giai đoạn được khảo sát và kết quả nghiên cứu không thể sử dụng cho các
giai đoạn khác, ngoài ra phân tích hồi quy cho các chuỗi không dừng có thể đưa đến kết quả là hồi quy giả mạo. Hồi quy giả mạo có hệ số xác định R2 cao và thống kê t có ý nghĩa nhưng th ực sự không có ý nghĩa (Granger và Newbold,
1974).
Có nhiều cách để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian như: dùng đồ
thị; hàm tự tương quan và giản đồ tự tương quan; kiểm định nghiệm đơn vị; tuy nhiên, kiểm định nghiệm đơn vị là cách dùng phổ biến hiện nay.
Tính dừng được thiết lập bằng cách kiểm định nghiệm đơn vịtheo phương pháp Augmented Dickey Fuller test (ADF); phương pháp luận của kiểm định
này như sau:
Kiểm định ADF cho nghiệm đơn vị được hình thành theo mô hình hồi quy:
Δyt= β0+ δYt+ γ1ΔYt-1+ γ2ΔYt-2 + … + γpΔYt-p + µt (3.2) Với:
Y: biến chuỗi thời gian cần khảo sát
Δ: toán hạn sai phân
β, δ, γ1... γp: các tham sốước lượng µt: nhiễu trắng
H0: δ = 0 (Yt là chuỗi không dừng) H1: δ ≠ 0 (Yt là chuỗi dừng)
Một xu thế thời gian (t) có thể được thêm vào phương trình (3.2) nếu Yt dừng quanh một quá trình tuyến tính xác định. Vì thế, phương trình (3.2) trở
thành:
Δyt= β0+ αt + δYt+ γ1ΔYt-1+ γ2ΔYt-2+ … + γpΔYt-p + µt (3.3) Với:
t: biến xu thế
α: tham sốước lượng cho biến tham số
Bước 2: sử dụng phương pháp phân tích đồng liên kết (cointergration) của Engle – Granger đểđo lường các mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến (quan hệ đồng liên kết). Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian không dừng đó được cho là đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là
phương trình đồng liên kết và có thể được giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Nói cách khác, nếu phần dư trong mô hình h ồi quy giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy là thực và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình. Và nếu như
mô hình là đồng liên kết thì sẽ không xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo, và khi
đó các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn t và F vẫn có ý nghĩa.
Có nhiều phương pháp kiểm định mối quan hệ đồng liên kết: kiểm định Engle – Granger, kiểm định CRDW, phương pháp VAR của Johasen. Tuy nhiên, kiểm định Engle – Granger là kỹ thuật kiểm định đồng tích hợp phổ biến nhất trong việc áp dụng nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định sự tồn tại của các
vecto đồng tích hợp và cho phép các nhà nghiên cứu có thể kiểm định nhiều giả
Bước 3: khảo sát mối quan hệ động trong ngắn hạn giữa tăng trưởng kinh tế và các biến tác động trong mô hình. Mô hình đi ều chỉnh sai số ECM
(Error Correction Model) được sử dụng nếu tồn tại các mối quan hệ trong dài hạn kể trên.
Theo Granger (1983, 1986), khái niệm cân bằng dài hạn chỉđịnh sựtương đương về mặt thống kê của đồng tích hợp. Tất nhiên, trong bối cảnh ngắn hạn có thể có sự mất cân bằng và sự mất cân bằng này có thể tồn tại quá trình điều chỉnh
động ngắn hạn như cơ chế hiệu chỉnh sai số (Error Correction Mechanism). Cơ
chế này sẽđưa hệ thống trở lại cân bằng dài hạn. Thực tế cho thấy, đồng tích hợp hàm ý sự tồn tại dạng hàm hiệu chỉnh sai số động trong xem xét quan hệ giữa các biến, do vậy mô hình ECM đư ợc sử dụng trong ước lượng sẽ cho phép xác
định cân bằng dài hạn từ sự vận động ngắn hạn được xác định từ dữ liệu thực tế. Mô hình ECM tổng quát: Δyt = γ1Δxt+ γ2ξ t-1 +ωt (3.4)
Phương trình (3.4) mô tảΔytđược giải thích bởi Δxt và ξ t-1.
ξ t-1: sai số cân bằng (equilibrium error) đã xảy ra trong thời gian trước đó. ξ t-1 thể hiện sựđiều chỉnh hướng đến cân bằng dài hạn. Nếu γ2 có ý nghĩa thống kê, thì nó cho ta biết một tỷ lệ mất cân đối trong y ở một thời đoạn trước đó được
điều chỉnh ở thời đoạn tiếp theo.