6. Kết cấu ñề tài
3.1.2 Ước lượng mô hình ECM và VAR
Để nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa hai biến, ta sử dụng phương pháp hồi quy đồng liên kết và mơ hình sai số hiệu chỉnh được đề xuất bởi Engle và Granger (1987). Để xác định tính đồng liên kết giữa các biến, ta tiến hành kiểm định Engle -
Granger (EG) hay Augmented Engle - Granger (AEG) gồm 2 bước như sau:
- Bước 1: Sử dụng phương pháp bình phương bé nhất OLS để hồi qui phương
- Bước 2: Kiểm định tính dừng của chuỗi sai số ngẫu nhiên u^t. Nếu u^t dừng thì các biến trong mơ hình cĩ mối quan hệđồng liên kết.
Để nghiên cứu sự biến động trong ngắn hạn giữa các biến mà khơng cần xem xét biến nào là độc lập hay phụ thuộc ta sử dụng phương pháp phân tích phương sai trong mơ hình VAR. Phương pháp này nhằm phân tích thành phần tác động lên các biến cần xét dựa trên các yếu tố độ trễ của chúng. Để nhận dạng mơ hình VAR, phương pháp được sử dụng phổ biến là kiểm định nhân quả Granger.
3.1.3 Kiểm định quan hệ nhân quả Granger trong mơ hình đa biến
Trong mơ hình nghiên cứu, đã định dạng mơ hình dựa trên hàm sản xuất tân
cổđiển và dựa trên các giả thiết các biến độc lập là yếu tố đầu vào đối với sản lượng
(GDP). Tuy nhiên, lý thuyết cho thấy các biến này cĩ sự tương tác qua lại lẫn nhau.
Nghĩa là cĩ sự phản hồi giữa các biến. Sims (1980) cho rằng nếu tồn tại quan hệ đồng thời giữa một số biến thì các biến này hồn tồn cĩ vai trị như nhau, khơng cĩ sự phân biệt giữa các biến nội sinh và ngoại sinh. Tất cả các biến đều là nội sinh.
Sims đã đưa ra mơ hình tự hồi quy (VAR). VAR là mơ hình động của một số biến
thời gian. Trong mơ hình VAR, mỗi một tập hợp các biến được hồi quy dựa trên giá trị quá khứ của bản thân nĩ và giá trị của các biến khác. Mối quan hệ của các biến
được gắn kết với nhau bởi vì đưa vào độ trễ của các biến trong mỗi phương trình cũng như sự mở rộng tương quan trong số các “nhiễu trắng” của các phương trình khác nhau .
Một trong những sử dụng phổ biến của mơ hình VAR là kiểm định nhân quả
giữa các biến. Một biến yt được cho là quan hệ Granger (1969) được gây ra bởi biến wt nếu như thơng tin trong quá khứ và hiện tại của biến wt giúp để cải thiện sự dự
báo của biến yt. Kiểm định Granger trong mơ hình hai biến cĩ thể bị chệch do bỏ sĩt các biến. Do vậy, kiểm định một khối biến ngoại sinh (Block exogeneity test) hay cịn gọi kiểm định Granger trong mơ hình đa biến sẽ rất hữu ích trong việc khám phá sự kết hợp của các biến
Trong mơ hình VAR đa biến (chẳng hạn: yt wt và zt ...) với nhiều biến trễ sẽ
rất khĩ để xem xét biến yt tác động cĩ ý nghĩa đến biến wt và biến zt. Để xử lý vấn
đề này, sự kiểm định được tiến hành bằng cách giới hạn độ trễ của tất cả các biến
đến zero. Sự giới hạn chéo giữa các phương trình cĩ thể được kiểm định bằng việc
sử dụng kiểm định LR (Likelihood ratio). Ước lượng phương trình yt và zt bằng giá
trị độ trễ của {yt}, {Zt} và {wt} và tính ∑u. Sau đĩ ước lượng lại bằng việc loại trừ
giá trị độ trễ của{wt} và tính tốn ∑r. Thống kê LR cĩ dạng : (T-C)(log|∑r| - log|∑u|)
Trong đĩ, T là số biến quan sát cĩ thể sử dụng và C là tổng số các tham số
trong hệ thống khơng bị giới hạn; ∑r là ma trận phương sai - hiệp phương sai của các số dư của hệ thống cĩ giới hạn; ∑u là ma trận phương sai - hiệp phương sai của các số dư của hệ thống khơng bị giới hạn. Thống kê t cĩ phân phối chi bình phương với bậc tự do bằng với số biến giới hạn.
3.2 Mơ hình kiểm định
Dựa vào những lý giải phân tích trong chương 1, tác giả xây dựng mơ hình thể hiện mối quan hệ giữa lạm phát và đầu tư cơng như sau:
CPI = f(GDP, GI, PI, M2, ER, IR) Với:
CPI: chỉ số giá tiêu dùng GDP: tổng sản phẩm quốc nội GI: đầu tư cơng
PI: đầu tư tư nhân
M2: cung tiền
ER: tỉ giá hối đối IR: lãi suất cho vay
Quá trình kiểm định được thực hiện theo các bước sau:
hình bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị
Bước 2: Kiểm định tính đồng liên kết
Bước 3: Ước lượng mơ hình sai số hiệu chỉnh ECM để phân tích mối quan hệ
giữa đầu tư cơng và lạm phát trong dài hạn
Bước 4: Ước lượng mơ hình VAR
Bước 5: Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger trong mơ hình VAR
3.2.1 Mơ tả dữ liệu
Mơ hình sử dụng chuỗi dữ liệu thứ cấp, gồm chuỗi dữ liệu thời gian từ
năm 1986 đến năm 2012. Nguồn dữ liệu được thu thập từ Tổng Cục Thống kê (GSO) gồm chỉ số giá tiêu dùng (CPI), đầu tư cơng (GI), đầu tư tư nhân (PI); từ Quỹ
tiền tệ quốc tế (IMF) gồm tổng sản phẩm quốc dân (GDP), tỷ giá hối đối (ER), lãi suất cho vay (IR); từ Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) gồm cung tiền (M2). Trong mơ hình, tất cả các biến trên trừ biến lãi suất đều được lấy logarit cơ số tự
nhiên để hạn chế nhiễu.
Bảng 3.1: Các biến của mơ hình (1986-2012)
obs LCPI LGI LPI IR LGDP LER LM2
1986 -0.811300 3.688900 2.995700 0.780000 11.60080 5.193000 4.718500 1987 0.761600 4.875200 4.762200 1.200000 11.63650 6.309900 6.154900 1988 2.126500 6.688700 6.500100 1.200000 11.69490 6.856500 7.851300 1989 2.911900 7.680400 7.572500 0.456000 11.74060 8.403800 8.911800 1990 3.169100 8.039200 8.160500 0.288000 11.79030 8.776900 9.337700 1991 3.756400 8.539900 8.779600 0.300000 11.84680 9.214000 9.918400 1992 4.083800 9.069700 9.287300 0.300000 11.93020 9.323900 10.20890 1993 4.165500 9.828500 9.472700 0.216000 12.00790 9.272500 10.38250 1994 4.254400 9.942500 9.741000 0.192000 12.04670 9.302500 10.66910 1995 4.418500 10.32370 9.903500 0.204000 12.18370 9.309100 10.87260 1996 4.473900 10.66650 9.989700 0.201000 12.27290 9.308600 11.07720 1997 4.505400 10.88870 10.10640 0.144200 12.35130 9.365900 11.30910 1998 4.575700 11.08270 10.23280 0.144000 12.40740 9.493100 11.53680 1999 4.620100 11.25100 10.35910 0.127000 12.45400 9.542700 11.86810 2000 4.605200 11.40110 10.45140 0.105500 12.51970 9.558700 12.31440 2001 4.600800 11.53250 10.55870 0.094200 12.58630 9.597300 12.54180
2002 4.638800 11.65040 10.83190 0.090600 12.65470 9.634300 12.70430 2003 4.672100 11.74850 11.21700 0.094800 12.72560 9.649200 12.92690 2004 4.746600 11.84820 11.60600 0.097200 12.80060 9.664300 13.18500 2005 4.825800 11.99310 11.77830 0.110300 12.88160 9.671500 13.44540 2006 4.896700 12.12870 11.94470 0.111800 12.96070 9.680000 13.73500 2007 4.978400 12.19600 12.22930 0.111800 13.04190 9.686900 14.11430 2008 5.180400 12.25020 12.28780 0.157800 13.10310 9.699100 14.29930 2009 5.248500 12.56910 12.38880 0.100700 13.15500 9.744800 14.55380 2010 5.333400 12.66440 12.60980 0.131400 13.22060 9.831600 14.84130 2011 5.504700 12.74130 12.78270 0.169500 13.27780 9.928700 14.95530 2012 5.591700 12.83280 12.86100 0.134700 13.32760 9.944100 15.15740
Bảng 3.2: Thống kê mơ tả các giá trị của các biến trong mơ hình
LCPI LGI LPI IR LGDP LER LM2
Mean 4.142022 10.37489 10.05224 0.268981 12.45256 9.109737 11.61449 Median 4.600800 11.25100 10.35910 0.144200 12.45400 9.542700 11.86810 Maximum 5.591700 12.83280 12.86100 1.200000 13.32760 9.944100 15.15740 Minimum -0.811300 3.688900 2.995700 0.090600 11.60080 5.193000 4.718500 Sum 111.8346 280.1219 271.4105 7.262500 336.2192 245.9629 313.5911 Sum Sq. Dev. 54.12057 150.7321 151.3557 2.411991 8.031848 34.39135 183.0759 Observations 27 27 27 27 27 27 27 3.2.2 Kiểm định tính dừng
Trước khi thực hiện kiểm định mơ hình và đo lường mối quan hệ giữa lạm phát và đầu tư cơng, tác giả tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị hoặc kiểm định tính dừng (Stationary test) của các chuỗi thời gian. Kiểm định Augmented Dickey- Fuller (ADF) được triển khai để kiểm định chuỗi dừng các biến. Kết quả kiểm định
được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định tính dừng
ADF 1% level 5% level 10% level P-valuve Kết quả
Chuỗi gốc (level)
LCPI -1.811277 -4.440739 -3.632896 -3.254671 0.6645 Khơng dừng
LGI -6.608834 -4.356068 -3.595026 -3.233456 0.0001 Dừng
IR -15.28714 -4.394309 -3.612199 -3.243079 0.0000 Dừng
LGDP -2.624332 -4.356068 -3.595026 -3.233456 0.2733 Khơng dừng
LER -22.46947 -4.394309 -3.612199 -3.243079 0.0000 Dừng
LM2 -10.47211 -4.374307 -3.603202 -3.238054 0.0000 Dừng
Sai phân bậc 1 ( 1st difference)
LCPI -6.571374 -4.440739 -3.632896 -3.254671 0.0001 Dừng
LGDP -4.177173 -4.374307 -3.603202 -3.238054 0.0153 Dừng
Kết quả kiểm định cho thấy, các chuỗi thời gian trong mơ hình nghiên cứu đều là chuỗi dừng trừ LCPI, LGDP. Tác giả lấy sai phân bậc 1 thì các chuỗi D(LGDP), D(LCPI) đều là chuỗi dừng. Như vậy cĩ thể tồn tại mối quan hệđồng liên kết giữa mối liên hệ các biến trong dài hạn. Do đĩ, trước khi đi vào kiểm định mối quan hệ nhân quả
giữa đầu tư cơng và lạm phát, tác giả khảo sát mối quan hệđồng liên kết giữa các biến.
3.2.3 Kiểm định tính đồng liên kết và mối quan hệ trong dài hạn giữa đầu tư cơng và lạm phát
Kết quảước lượng của mơ hình hồi quy gốc
LCPI = -0.37220095563 + 0.268244573803*LGI + 0.297028659242*LPI + 0.816968044688*IR - 0.504400538188*LGDP + 0.587764126313*LER - 0.0471509070734*LM2+ u^t
Kiểm định tính dừng chuỗi u^t
ADF 1% level 5% level 10% level P-valuve Kết quả
Chuỗi gốc (level)
U^t -3.704705 -4.394309 -3.612199 -3.243079 0.0417 Dừng
=> Giữa đầu tư và lạm phát cĩ quan hệ đồng liên kết, nghĩa là cĩ mối quan hệ
cân bằng trong dài hạn giữa hai biến này. Trong ngắn hạn cĩ sự mất cân bằng nên ta dùng u^t coi là sai số hiệu chỉnh cân bằng. Do đĩ, ta cĩ thể coi số hạng sai số u^t là sai số cân bằng. Cơ chế hiệu chỉnh sai số ECM ( Error Correct Mechanism) được sử dụng
Bảng 3.4: Kết quảước lượng mơ hình ECM
Dependent Variable: D(LCPI) Method: Least Squares Sample (adjusted): 1986 2012
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.651951 1.349375 -0.483150 0.6355 LGI -0.079155 0.072923 -1.085470 0.0293 LPI -0.109680 0.124241 -0.882801 0.3904 IR 1.943962 0.585243 3.321629 0.0043 D(LGDP) 0.398832 0.998190 0.399555 0.6948 LER 0.065806 0.169202 0.388919 0.7025 LM2 0.151666 0.089569 1.693284 0.1098 ECM(-1) -0.042189 0.276800 -0.152418 0.8808
R-squared 0.883140 Mean dependent var 0.144383
Adjusted R-squared 0.832014 S.D. dependent var 0.186869
S.E. of regression 0.076590 Akaike info criterion -2.039489
Sum squared resid 0.093857 Schwarz criterion -1.646804
Log likelihood 32.47386 Hannan-Quinn criter. -1.935309
F-statistic 17.27375 Durbin-Watson stat 2.279667
Prob(F-statistic) 0.000002
D(LCPI) = -0.651950821064 - 0.079155361221*LGI - 0.109680366279*LPI + 1.94396151833*IR + 0.398831816364*D(LGDP) + 0.0658059939687*LER + 0.151665982374*LM2 - 0.0421893201938*u^( t-1) + u^t
=> Sự thay đổi ngắn hạn lạm phát cĩ quan hệ ngược chiều đầu tư cơng và khoảng 4,2% sai biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dài hạn của đầu tư cơng được loại trừ
sau mỗi năm. Với p-value của tham số sai số hiệu chỉnh này là 0.000002 thể hiện sự
kiểm chứng cĩ ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 1%
Mơ hình chỉ ra lạm phát và đầu tư cơng cĩ mối quan hệđồng liên kết với hệ số
đồng liên kết 0.079155361221 (p-value = 0.0293) => cĩ mối quan hệ nghịch biến trong
phát sẽ giảm ít hơn sự tăng trưởng đầu tư cơng.
3.2.4 Ước lượng mơ hình VAR và độ trễ tối ưu
Để phân tích rõ hơn về sự thay đổi lạm phát phụ thuộc như thế nào vào đầu tư
cơng và bản thân sự thay đổi lạm phát trong các thời kỳ trước đĩ, phương pháp sử dụng phổ biến là phương pháp phân tích kiểm định dựa trên việc sử dụng mơ hình VAR.
Trên cơ sở kiểm định nghiệm đơn vị (ADF) và cho ra kết quả là các chuỗi đều dừng ở sai phân bậc 1. Tác giả thực hiện xác định độ trễ cho mơ hình.
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 111.1673 NA 4.01e-13 -8.680612 -8.337013 -8.589455
1 320.9802 279.7504 7.30e-19 -22.08168 -19.33289 -21.35242
2 460.8104 104.8727* 1.42e-21* -29.65087* -24.49688* -28.28351* Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình được dựa trên các tiêu chuẩn khác nhau. Tiêu chuẩn thơng dụng AIC & SC, độ trễ tối ưu của mơ hình là 2. Bên cạnh đĩ, tiêu chuẩn HQ cũng chỉ độ trễ tối ưu là 2. Vì vậy, tác giả chọn độ trễ tối ưu cho mơ
hình VAR trong nghiên cứu này là 2.
Như vậy, model VAR như sau:
D(LCPI) = C(1,1)*D(LCPI(-1)) + C(1,2)*D(LCPI(-2)) + C(1,3)*LGI(-1) + C(1,4)*LGI(-2) + C(1,5)*LPI(-1) + C(1,6)*LPI(-2) + C(1,7)*IR(-1) + C(1,8)*IR(-2) + C(1,9)*D(LGDP(-1)) + C(1,10)*D(LGDP(-2)) + C(1,11)*LER(-1) + C(1,12)*LER(-2) + C(1,13)*LM2(-1) + C(1,14)*LM2(-2) + C(1,15)
LGI = C(2,1)*D(LCPI(-1)) + C(2,2)*D(LCPI(-2)) + C(2,3)*LGI(-1) + C(2,4)*LGI(-2) + C(2,5)*LPI(-1) + C(2,6)*LPI(-2) + C(2,7)*IR(-1) + C(2,8)*IR(-2) + C(2,9)*D(LGDP(-1)) + C(2,10)*D(LGDP(-2)) + C(2,11)*LER(-1) + C(2,12)*LER(-2) + C(2,13)*LM2(-1) + C(2,14)*LM2(-2) + C(2,15)
C(3,4)*LGI(-2) + C(3,5)*LPI(-1) + C(3,6)*LPI(-2) + C(3,7)*IR(-1) + C(3,8)*IR(-2) + C(3,9)*D(LGDP(-1)) + C(3,10)*D(LGDP(-2)) + C(3,11)*LER(-1) + C(3,12)*LER(-2) + C(3,13)*LM2(-1) + C(3,14)*LM2(-2) + C(3,15)
IR = C(4,1)*D(LCPI(-1)) + C(4,2)*D(LCPI(-2)) + C(4,3)*LGI(-1) + C(4,4)*LGI(-2) + C(4,5)*LPI(-1) + C(4,6)*LPI(-2) + C(4,7)*IR(-1) + C(4,8)*IR(-2) + C(4,9)*D(LGDP(-1)) + C(4,10)*D(LGDP(-2)) + C(4,11)*LER(-1) + C(4,12)*LER(-2) + C(4,13)*LM2(-1) + C(4,14)*LM2(-2) + C(4,15)
D(LGDP) = C(5,1)*D(LCPI(-1)) + C(5,2)*D(LCPI(-2)) + C(5,3)*LGI(-1) + C(5,4)*LGI(-2) + C(5,5)*LPI(-1) + C(5,6)*LPI(-2) + C(5,7)*IR(-1) + C(5,8)*IR(-2) + C(5,9)*D(LGDP(-1)) + C(5,10)*D(LGDP(-2)) + C(5,11)*LER(-1) + C(5,12)*LER(-2) + C(5,13)*LM2(-1) + C(5,14)*LM2(-2) + C(5,15)
LER = C(6,1)*D(LCPI(-1)) + C(6,2)*D(LCPI(-2)) + C(6,3)*LGI(-1) + C(6,4)*LGI(-2) + C(6,5)*LPI(-1) + C(6,6)*LPI(-2) + C(6,7)*IR(-1) + C(6,8)*IR(-2) + C(6,9)*D(LGDP(-1)) + C(6,10)*D(LGDP(-2)) + C(6,11)*LER(-1) + C(6,12)*LER(-2) + C(6,13)*LM2(-1) + C(6,14)*LM2(-2) + C(6,15)
LM2 = C(7,1)*D(LCPI(-1)) + C(7,2)*D(LCPI(-2)) + C(7,3)*LGI(-1) + C(7,4)*LGI(-2) + C(7,5)*LPI(-1) + C(7,6)*LPI(-2) + C(7,7)*IR(-1) + C(7,8)*IR(-2) + C(7,9)*D(LGDP(-1)) + C(7,10)*D(LGDP(-2)) + C(7,11)*LER(-1) + C(7,12)*LER(-2) + C(7,13)*LM2(-1) + C(7,14)*LM2(-2) + C(7,15)
Tiếp theo, tác giả kiểm định tính ổn định của mơ hình VAR, hình bên dưới cho thấy tất cả các nghiệm đều nằm ổn định hợp lý trong vịng trịn đơn vị, khơng cĩ
Hình 3.1: Các nghiệm của mơ hình VAR
Đồng thời, mơ hình cũng đáp ứng tính ổn định thơng qua bảng kết quả 3.5 dưới
đây. Vì vậy, đây là điều kiện thuận lợi để tác giả tiến hành kiểm định nhân quả Granger
ở phần sau: Bảng 3.5: Kiểm định tính ổn định Root Modulus 0.953140 0.953140 -0.124144 - 0.828629i 0.837877 -0.124144 + 0.828629i 0.837877 0.663930 - 0.495420i 0.828399 0.663930 + 0.495420i 0.828399 0.705007 - 0.184243i 0.728684 0.705007 + 0.184243i 0.728684 -0.326984 - 0.588539i 0.673273 -0.326984 + 0.588539i 0.673273 -0.635387 0.635387 0.202176 - 0.499301i 0.538680 0.202176 + 0.499301i 0.538680 0.189707 0.189707 -5.72e-05 5.72E-05
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
3.2.5 Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger giữa lạm phát và đầu tư cơng
Trong mơ hình VAR đa biến, việc kiểm định quan hệ nhân quả Granger cho ta
biết được sự thay đổi của một biến trong mơ hình chịu sự tác động bởi biến nào. Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả trong mơ hình VAR như sau.
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả trong mơ hình VAR
Biến phụ
thuộc DLCPI LGI LPI IR DLGDP LER LM2
DLCPI / 9.324233* 0.413960 24.58441* 1.396149 6.365525** 5.973898*** LGI 61.34005* / 6.744995 65.95203* 2.720623 5.126777*** 5.119105*** LPI 10.33183* 1.517592 / 20.31666* 1.016366 0.010115 1.779259 IR 17.54690* 0.070028 6.605923 / 1.130107 14.30276* 8.330263** DLGDP 2.372637 0.544096 2.494731 5.073194*** / 5.499699*** 6.880006** LER 49.48403* 3.291302 11.03951 18.54007* 0.824749 / 12.10730* LM2 13.17813* 1.235878 13.96422 0.932111 0.838171 7.147822** /
Từ kết quả ở bảng 3.6, cho thấy: Lạm phát và đầu tư cơng cĩ mối quan hệ hai chiều ở các mức ý nghĩa 1%.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đề cập đến phương pháp nghiên cứu và mơ hình kiểm định mối quan hệ giữa đầu tư cơng và lạm phát. Quy trình kiểm định được thực hiện qua các bước sau:
Bước 1: Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian đối với các biến trong mơ hình bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị
Bước 2: Kiểm định tính đồng liên kết
Bước 3: Ước lượng mơ hình sai số hiệu chỉnh ECM để phân tích mối quan hệ
giữa đầu tư cơng và lạm phát trong dài hạn
Bước 4: Ước lượng mơ hình VAR
Bước 5: Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger trong mơ hình VAR
Kết quả mơ hình cho thấy với 27 quan sát trong giai đoạn từ năm 1986 đến năm 2012 thì lạm phát và đầu tư cơng cĩ mối quan hệ ngược chiều trong dài hạn cũng như
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
4.1 Kết luận
Mục đích chính của luận văn là nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa đầu tư cơng và lạm phát ở Việt Nam. Bằng phương pháp hồi qui đồng liên kết, mơ hình sai số hiệu
