Đề tài Nghiên cứu khoa học: Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát-Tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ ở Việt Nam trong giai đoạn 1997-2012

Nội dung text: Đề tài Nghiên cứu khoa học: Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát-Tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ ở Việt Nam trong giai đoạn 1997-2012

1. Mã số: 27 MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ LỆ LẠM PHÁT, TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VÀ CHI TIÊU CHÍNH PHỦ Ở VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 1997-2012
2. TÓM TẮT Bài nghiên cứu này nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ ở Việt Nam. Trong nghiên cứu này, chi tiêu chính phủ được tách thành chi thường xuyên và chi phát triển. Bài nghiên cứu được thực hiện bằng cách sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian trong giai đoạn 1997-2012. Các công cụ kinh tế như kiểm định nghiệm đơn vị ADF, mô hình ARDL, kiểm định đồng liên kết và quan hệ nhân quả Granger được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ đó. Các kết quả thu được bằng cách áp dụng các công cụ kinh tế cho thấy có một mối quan hệ dài hạn giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ. Trong ngắn hạn, tỷ lệ lạm phát không tác động đến tăng trưởng kinh tế nhưng chi tiêu chính phủ thì có. Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả cho thấy có quan hệ nhân quả hai chiều giữa tỷ lệ lạm phát và chi phát triển và có mối quan hệ nhân quả một chiều giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát, giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế, giữa chi tiêu chính phủ và tỷ lệ lạm phát.
3. MỤC LỤC Chương 1. Giới thiệu 5 1.1. Lý do chọn đề tài 5 1.2. Câu hỏi nghiên cứu 5 1.3. Mục tiêu nghiên cứu 5 1.4. Ý nghĩa của đề tài 5 1.5. Kết cấu đề tài 6 Chương 2. Các nghiên cứu trước đây 6 2.1. Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế 6 2.2. Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ 7 2.3. Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và lạm phát 8 Chương 3. Phương pháp nghiên cứu 9 3.1. Dữ liệu 9 3.2. Mô hình 9 3.3. Đo lường các biến 10 3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu 10 Chương 4. Kết quả 11 Chương 5. Kết luận 17 Tài liệu tham khảo 19 Phụ lục 21 Phụ lục 1: Dữ liệu thu thập 21 Phụ lục 2: Dữ liệu thô 22 Phụ lục 3: Dữ liệu chạy mô hình 23
4. Phụ lục 4: Kiểm định nghiệm đơn vị 24 Phụ lục 5: Ước lượng mô hình 30 Phụ lục 6: Ước lượng ECM 32 Phụ lục 7: Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư 34 Phụ lục 8: Kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier 38
5. 5 Chương 1. Giới thiệu 1.1. Lý do chọn đề tài Lạm phát có vai trò rất quan trọng trong điều hành chính sách kinh tế của mỗi quốc gia. Ở Việt Nam, trong những năm qua, lạm phát luôn là yếu tố căn bản tác động đến hiệu quả điều hành chính sách kinh tế. Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế là chủ đề nghiên cứu sâu rộng trong vài thập kỷ qua. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu chính thức nào về mối quan hệ giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ. Vì vậy, bài nghiên cứu này được thực hiện để bổ sung cho các nghiên cứu trước đó về lạm phát ở Việt Nam. 1.2. Câu hỏi nghiên cứu Bài nghiên cứu đi tìm câu trả lời cho 2 câu hỏi sau: . Thứ nhất: Tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ có tác động đến tăng trưởng kinh tế hay không? . Thứ hai: Giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ có một mối quan hệ nào hay không, nếu có thì quan hệ như thế nào? 1.3. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu của bài nghiên cứu là bổ sung cho các nghiên cứu thực nghiệm về lạm phát ở Việt Nam. Cụ thể là : . Đo lường mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và biến tăng trưởng kinh tế; . Đo lường mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và biến tổng chi tiêu chính; . Đo lường mối quan hệ giữa biến tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ, trong đó chi tiêu chính phủ được tách thành chi thường xuyên và chi phát triển; . Nghiên cứu hướng của mối quan hệ nhân quả giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ. 1.4. Ý nghĩa của đề tài Kết quả từ các mô hình trong bài nghiên cứu đều hữu ích cho việc đánh giá hiệu quả của các chính sách hiện tại cũng như việc phân tích các chính sách mới về kinh tế của đất nước.
6. 6 1.5. Kết cấu đề tài Bài nghiên cứu gồm có 5 chương. . Chương 1 giới thiệu về bài nghiên cứu; . Chương 2 xem xét các nghiên cứu trước đây; . Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu; . Chương 4 là kết quả; . Chương 5 đưa ra một số kết luận. Chương 2. Các nghiên cứu trước đây 2.1. Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế Một số nghiên cứu thực nghiệm cho thấy lạm phát có thể tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế khi nó vượt qua một ngưỡng nhất định. Fisher là người đầu tiên nghiên cứu vấn đề này. Trong bài nghiên cứu “Vai trò của các yếu tố kinh tế vĩ mô trong tăng trưởng kinh tế”, ông đã kết luận rằng khi lạm phát tăng ở mức độ thấp, mối quan hệ này có thể không tồn tại, hoặc mang tính đồng biến, nhưng một khi lạm phát ở mức cao thì mối quan hệ này là nghịch biến. De Gregorio, 1992 nghiên cứu ảnh hưởng của lạm phát lên tăng trưởng kinh tế bài học từ châu Mỹ Latinh. Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát dai dẳng có thể làm giảm tăng trưởng triển vọng của Đông Âu cũng như châu Mỹ Latinh. Tuy nhiên, các thảo luận trong bài không rút ra được bài học nào về mối quan hệ giữa lạm phát và các vấn đề về thiếu hụt và thặng dư tiền tệ. Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng cho thấy việc thiết lập một hệ thống thuế hiệu quả có thể ngăn chặn sự phụ thuộc mạnh mẽ lên thuế của lạm phát và do đó tránh những hậu quả tiêu cực đối với tăng trưởng kinh tế. Ông cũng đã nhấn mạnh rằng việc loại bỏ lạm phát là cần thiết nhưng không đủ điều kiện để thúc đẩy tăng trưởng. Barro, 1995 nghiên cứu về “Lạm phát và tăng trưởng kinh tế”. Từ những phân tích thực nghiệm, ông phát hiện ra rằng các tác động ước tính của lạm phát đối với tăng trưởng là tương quan âm một cách đáng kể. Do đó, có một số lý do để tin rằng các mối quan hệ nhân quả phản ánh từ lạm phát dài hạn cao hơn để làm giảm tăng trưởng. Trong mọi trường hợp, ảnh hưởng ước tính nhỏ của lạm phát dường như ảnh hưởng đến tăng
7. 7 trưởng là sai lệch. Trong thời gian dài, những thay đổi này trong tốc độ tăng trưởng có ảnh hưởng đáng kể đến mức sống. Bruno & Easterly, 1998 đề cập các bài viết gần đó cho thấy tăng trưởng kinh tế và lạm phát có tương quan âm, một phát hiện thường được cho là phản ánh một mối quan hệ dài hạn. Nhưng sự tương quan giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế chỉ xuất hiện với dữ liệu tần số cao và với các quan sát lạm phát cực lớn, không có sự tương quan chéo giữa mức trung bình dài hạn của tăng trưởng và lạm phát. Bằng cách nghiên cứu các cuộc khủng hoảng lạm phát cao rời rạc để làm sáng tỏ những nghịch lý thực nghiệm, hai ông phát hiện ra rằng sự tăng trưởng kinh tế giảm mạnh trong thời gian các cuộc khủng hoảng lạm phát cao rời rạc, sau đó phục hồi nhanh chóng và mạnh mẽ sau khi lạm phát giảm. Ericsson, Irons & Tryon, 2001 bằng cách thực hiện hồi quy ở nhiều quốc gia đã đưa đến kết luận lạm phát tác động tiêu cực đến tăng trưởng sản lượng nhưng không mạnh mẽ và không có một mối quan hệ dài hạn giữa tăng trưởng sản lượng và lạm phát. Guerrero, 2006 trong bài nghiên cứu của mình đã kết luận rằng hướng của quan hệ nhân quả giữa lạm phát và tăng trưởng không thể được xác định bằng cách kiểm tra sự tương quan giữa chúng. Kết quả từ bài nghiên cứu cũng cho thấy các nước đã trải qua siêu lạm phát có xu hướng thể hiện tỷ lệ lạm phát thấp hơn đáng kể so với các nước mà chưa trải qua. Tuy nhiên, những kinh nghiệm này không tương quan hợp lý với các yếu tố khác của tăng trưởng dài hạn. Hơn nữa, lạm phát có ảnh hưởng xấu đến sự phát triển đó là quan trọng về kinh tế và khá mạnh mẽ về mặt thống kê. 2.2. Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ có thể là tương quan dương hoặc âm hoặc không có mối quan hệ phụ thuộc vào sự tác động của chi tiêu chính phủ. Landu, 1983 và 1985 đã đo lường mối tương quan âm giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế và gợi ý rằng sự gia tăng chi tiêu chính phủ tương quan với sự suy giảm trong tăng trưởng kinh tế giữa các nước phát triển. Devarajan, Swaroop và Zou, 1996 đã đo lường mối tương quan âm giữa các thành phần vốn của chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế. Trong bài nghiên cứu của mình, các ông chia chi tiêu chính phủ thành chi hiệu quả và chi không hiệu quả và cho
8. 8 rằng những chi tiêu được coi là hiệu quả nhưng trở thành không hiệu quả nếu số lượng chi tiêu quá lớn. Loizidies và Vamvoukas, 2005 đã đo lường mối quan hệ nhân quả giữa quy mô của khu vực công (tức là tỷ lệ chi tiêu chính phủ theo GNP) và thu nhập bình quân đầu người thực tế. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy chi tiêu chính phủ tác động đến thu nhập thực tế cả trong dài hạn và ngắn hạn. Trong trường hợp của Hy Lạp, sự gia tăng sản lượng gây ra sự tăng trưởng trong chi tiêu công. 2.3. Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và lạm phát Atesoglu, 1998; Mallik và Chowdhury, 2002 đã sử dụng chi tiêu chính phủ trong ý nghĩa tổng hợp ở dạng hàm số của họ. Atesoglu, 1998 nghiên cứu “Lạm phát và thu nhập thực tế”. Mối tương quan âm giữa tỷ lệ lạm phát và thu nhập thực tế đã được tìm thấy khi chi tiêu chính phủ được kết hợp với dấu dự kiến giữa lạm phát và thu nhập thực tế đã thay đổi. Mối tương quan dương trong dài hạn cho rằng sự gia tăng vừa phải trong lạm phát sẽ làm tăng thu nhập thực tế Mallik và Chowdhury, 2002 bằng cách sử dụng phân tích đồng liên kết và mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số đã tìm thấy mối quan hệ dài hạn tương quan dương giữa lạm phát và thu nhập thực tế trong hầu hết các trường hợp. Bài nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng trái ngược với niềm tin của học thuyết kinh tế cổ điển mới, chi tiêu chính phủ cũng tương quan dương với thu nhập thực tế trong dài hạn. Bài nghiên cứu này dựa trên nghiên cứu “Lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ trong trường hợp của Pakistan: 1980-2010” của hai tác giả Muhammad Irfan Javaid Attari và Attiya Y. Javed. Ngoài việc nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế, giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ như các bài nghiên cứu trước đây, bài nghiên cứu này đo lường mối quan hệ giữa biến tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ, trong đó chi tiêu chính phủ được tách thành chi thường xuyên và chi phát triển và nghiên cứu hướng của mối quan hệ nhân quả giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ.
9. 9 Chương 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Dữ liệu Tổng sản phẩm quốc nội thực (Y) nằm trong giai đoạn 1997-2012 được lấy từ Tổng cục thống kê. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) nằm trong giai đoạn 1995-2012 được lấy từ Worldbank. Chi thường xuyên (GC) và chi phát triển (GD) của chính phủ nằm trong giai đoạn 1997-2012 được lấy từ Cổng thông tin điện tử của Bộ Tài chính. 3.2. Mô hình Bài nghiên cứu nghiên cứu các mối quan hệ giống nhau giữa GDP thực, tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ, và thực hiện theo dạng hàm số tương tự như của Atesoglu, 1998; và Mallik và Chowdhury, 2002 như sau: lnYt = f(∆lnPt, lnGt) (3.1) Trong đó: lnY = logarit tự nhiên của GDP thực ∆lnP = tỷ lệ lạm phát, bằng cách lấy sai phân bậc I của logarit tự nhiên CPI lnG = logarit tự nhiên của chi tiêu chính phủ thực Phương trình mô tả các mối quan hệ: lnYt = β0 + β1∆lnPt + β2lnGt + µt (M-1) Trong đó: β0 là hằng số, β1 và β2 là thông số độ dốc, µt là sai số hồi quy. Nghiên cứu này tách chi tiêu chính phủ thành chi thường xuyên và chi phát triển. Đầu tiên, hiệu ứng riêng lẻ của cả hai loại chi tiêu đã được kiểm định. Thứ hai, hiệu ứng kết hợp của cả hai loại chi tiêu đã được thực hiện bằng cách sử dụng cùng một phương trình (3.1). Ba phương trình khác nhau ( là M-2, M-3 và M-4) được rút ra như sau: lnYt = β0 + β1∆lnPt + β2lnGCt + µt (M-2) lnYt = β0 + β1∆lnPt + β2lnGDt + µt (M-3) lnYt = β0 + β1∆lnPt + β2lnGCt + β3lnGDt + µt (M-4) Trong đó: lnGC = logarit tự nhiên của chi thường xuyên thực của chính phủ lnGD = logarit tự nhiên của chi phát triển thực của chính phủ
10. 10 3.3. Đo lường các biến Biến của tổng sản phẩm quốc nội thực (Y), chi tiêu chính phủ (G), chi thường xuyên (GC) và chi phát triển (GD) tính bằng tỷ đồng. Trong đó: Chi tiêu chính phủ (G) = Chi thường xuyên (GC) + Chi phát triển (GD) Tỷ lệ lạm phát (P) (%) được đo lường bằng phần trăm thay đổi của logarit tự nhiên của chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Pt = (lnCPIt - lnCPIt-1) x 100% Trong đó: Pt là tỷ lệ lạm phát năm t CPIt là chỉ số giá tiêu dùng năm t CPIt-1 là chỉ số giá tiêu dùng năm t-1 Biến tỷ lệ lạm phát (∆lnPt) được tính bằng công thức: ∆lnPt = lnPt - lnPt-1 3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu Ở bước đầu tiên, kiểm định nghiệm đơn vị ADF đã được sử dụng để kiểm tra xem các biến số kinh tế có dừng hay không. Kiểm định ADF bao gồm hằng số không xu hướng ở cấp I(0) và sai phân cấp một I(1) của các biến. Độ trễ tối ưu (k) được lựa chọn theo Tiêu chuẩn Thông tin Schwarz (SIC). Sau khi tìm thấy tất cả các biến số kinh tế được tích phân bậc I(0) và I(1), bước thứ hai của kiểm định đồng liên kết ARDL đã được sử dụng bởi việc lựa chọn các bậc của độ trễ tối ưu VAR. Sau khi hoàn tất việc lựa chọn các bậc của độ trễ tối ưu VAR, bước thứ ba của các kiểm định đồng liên kết ARDL đã được thiết lập một mối quan hệ dài hạn (đồng liên kết) giữa các biến thông qua thống kê F bằng cách áp dụng kiểm định Bound. Trong giai đoạn đầu tiên, OLS được tính toán để đo lường mối quan hệ dài hạn. Ở giai đoạn thứ hai, thống kê F đã được tính toán bằng cách áp dụng kiểm định Wald trên ước lượng của OLS đã được tính toán ở giai đoạn đầu tiên. Sau khi tìm được mối quan hệ dài hạn giữa các biến, bước thứ tư là ước lượng các hệ số hồi quy trong dài hạn và ngắn hạn. Trong giai đoạn đầu tiên, các hệ số hồi quy trong dài hạn đã được ước lượng bằng cách sử dụng kỹ thuật OLS. Như ước lượng trong dài hạn đã được tính toán, hệ số (ECM) trong ngắn hạn đã được ước lượng trong giai
11. 11 đoạn tiếp theo. Các kết quả ước lượng của ECM cho phép đo lường tốc độ của những điều chỉnh cần thiết để điều chỉnh các giá trị dài hạn sau một cú sốc ngắn hạn. Sự chắc chắn của kiểm định liên kết ARDL của đồng liên kết được kiểm tra bởi các kiểm định nghiệm đơn vị phần dư. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger đã được sử dụng để kiểm tra hướng của quan hệ nhân quả giữa các biến. Nó đo lường theo 2 cách quan hệ nhân quả giữa hai hay nhiều biến. Mô hình trải qua các kiểm định dự đoán như mối tương quan nối tiếp và đặc điểm dạng hàm số. Để nghiên cứu mối tương quan nối tiếp, kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier (LM) được áp dụng. Cuối cùng, mô hình đã trải qua kiểm định tính dừng. CUSUM và CUSUMSQ được sử dụng như là giai đoạn cuối cùng của ước lượng ARDL để kiểm tra tất cả các hệ số trong mô hình ECM dừng hay không. Chương 4. Kết quả Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF được thể hiện trong bảng 1: Bảng 1: Thống kê kiểm định nghiệm đơn vị ADF Biến Cấp F-statistics Giá trị tới hạn ở mức 1% lnY I(0) 11.55947 -2.728252 lnG I(0) 9.616213 -2.728252 lnGC I(0) 7.141243 -2.728252 lnGD I(0) 3.927407 -2.728252 I(0) 1.052473 -2.886101 lnP I(1) -4.331902 -2.886101 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi dữ liệu thời gian của biến lnY, lnG, lnGC và lnGD dừng ở cấp I(0). Riêng chuỗi dữ liệu thời gian của biến lnP không dừng ở cấp I(0) nhưng dừng cấp I(1). Vì vậy, tất cả chuỗi thời gian của các biến số đều dừng trong trường hợp Việt Nam. Điều này ngụ ý rằng các cú sốc là tạm thời và tác động của chúng sẽ bị loại bỏ theo thời gian khi chuỗi hồi quy với phương sai dài hạn. Kết quả kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của từng mô hình được thể hiện trong bảng 2(a), bảng 2(b), bảng 2(c), bảng 2(d):
12. 12 Bảng 2(a) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô hình 1 Bậc LL LR FPE AIC SC HQ 0 -11.13 NA 0.002624 0.57 2.68 2.50 1 37.61 62.03* 2.12e-06* -4.66* -4.22* -4.93* Bảng 2(b) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô hình 2 Bậc LL LR FPE AIC SC HQ 0 -6.23 NA 0.001076 1.68 1.79 1.61 1 39.94 58.76* 1.39e-06* -5.08* -4.65* -5.35* Bảng 2(c) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô hình 3 Bậc LL LR FPE AIC SC HQ 0 -19.03 NA 0.011028 4.00 4.11 3.93 1 31.75 64.62* 6.15e-06* -3.59* -3.16* -3.84* Bảng 2(d) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô hình 4 Bậc LL LR FPE AIC SC HQ 0 2.33 NA 1.59e-05 0.30 0.45 0.21 1 67.16 70.72* 2.96e-09* -8.58* -7.85* -9.03* * Các ký hiệu bậc độ trễ đã chọn theo tiêu chuẩn: LL: log likelihood; LR:log likelihood ratio; FPE: Final prediction error; AIC: tiêu chuẩn thông tin Akaike ; SC: tiêu chuẩn thông tin Schwarz; HQ: tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn. Để chọn bậc độ trễ tối ưu cho VAR từ bảng 2 (a), (b), (c), (d) ở trên, điều quan trọng là chọn bậc đủ cao để đảm bảo rằng bậc tối ưu sẽ không vượt quá nó. Từ số liệu thống kê ở trên, VAR (1) được lựa chọn. Kết quả kiểm định Wald được thể hiện trong bảng 3:
13. 13 Bảng 3: Kiểm định Wald Mô hình Giá trị kiểm định F p-value M-1 432.309 0.000* M-2 831.641 0.000* M-3 77.925 0.000* M-4 507.614 0.000* * Thể hiện sự bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10% Bảng 3 cho thấy giá trị kiểm định F cho bậc của độ trễ 1 hóa ra là có ý nghĩa ở mức 10%. Kết quả kéo theo bằng chứng rằng có một mối quan hệ dài hạn giữa các biến số của toàn bộ mô hình. Các kết quả của các ước lượng các hệ số hồi quy trong dài hạn được thể hiện trong bảng 4: Bảng 4: Các ước lượng trong dài hạn mô hình ARDL Mô hình Ước lượng dài hạn M-1 lnY = 2.351* – 0.006∆lnP + 0.923*lnG M-2 lnY = 2.932* – 0.027∆lnP + 0.904*lnGC M-3 lnY = 3.263* + 0.039∆lnP + 0.939*lnGD M-4 lnY = 2.943* – 0.030∆lnP + 0.943*lnGC – 0.043lnGD * Ở mức ý nghĩa 10% Các kết quả được trình bày ở bảng 4 ở trên cho thấy rằng hệ số của tỷ lệ lạm phát có âm có dương, tuy nhiên điều này không có ý nghĩa thống kê. Hệ số chi tiêu chính phủ có ý nghĩa thống kê tương quan dương và điều này cũng được phát hiện trong trường hợp của Úc, Canada, Phần Lan, New Zealand, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Anh và Mỹ (Atesoglu, 1998; Mallik & Chowdhury, 2002). Trong mô hình 2 và 4, hệ số của chi thường xuyên của chính phủ có ý nghĩa thống kê. Hệ số của chi phát triển của chính phủ có ý nghĩa thống kê trong mô hình 3 nhưng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 4.
14. 14 Các kết quả ước lượng hệ số (ECM) trong ngắn hạn được thể hiện trong bảng 5: Bảng 5: Các ước lượng ECM mô hình ARDL Mô hình Biến phụ thuộc: ∆lnY M-1 0.095 – 0.005∆lnP + 0.420∆lnG – 0.842ECM(-1) M-2 0.077 – 0.029∆lnP + 0.491∆lnGC – 1.031ECM(-1) M-3 0.183 – 0.005∆lnP – 0.120∆lnGD – 0.420ECM(-1) M-4 0.094 – 0.037∆lnP + 0.489∆lnGC – 1.116∆lnGD – 0.973ECM(-1) Hệ số của cơ chế hiệu chỉnh sai số (ECM) là - 0.842, - 1.031, - 0.420 và -0.973 là khá lớn và điều này cho thấy 84.2%, 103.1%, 42% và 97.3% của trạng thái mất cân bằng trong GDP của những cú sốc năm trước điều chỉnh trở lại trạng thái cân bằng dài hạn trong năm nay. Sự chắc chắn của kiểm định liên kết ARDL của đồng liên kết được kiểm tra bởi các kiểm định nghiệm đơn vị phần dư. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị được thể hiện trong bảng 6: Bảng 6: Thống kê kiểm định nghiệm đơn vị phần dư Mô hình F-statistics Giá trị tới hạn ở mức 1% M-1 -1.168003 -2.792154 M-2 -2.985853 -2.84725 M-3 -0.937389 -2.792154 M-4 -3.438999 -2.84725 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị phần dư cho thấy chỉ có phần dư ở mô hình 2 và 4 là chuỗi dừng, tức các biến trong mô hình 2 và 4 có đồng liên kết. Hay nói cách khác, giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế, chi thường xuyên và chi phát triển có mối quan hệ dài hạn.
15. 15 Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả Granger được thể hiện trong bảng 7: Bảng 7: Các kết quả kiểm định F quan hệ nhân quả Granger Biến Giá trị kiểm định F p-value lnP → lnY 1.526 0.248 lnY → lnP 4.752* 0.057* lnG → lnY 1.196* 0.020* lnY → lnG 0.947 0.350 lnG → lnP 5.340* 0.046* lnP → lnG 0.011 0.921 lnGC → lnY 4.807* 0.049* lnY → lnGC 1.001 0.335 lnGD → lnY 2.093 0.174 lnY → lnGD 0.557 0.470 lnGC → lnP 5.911* 0.038* lnP → lnGC 3.110 0.112 lnGD → lnP 4.141* 0.072* lnP → lnGD 6.402* 0.032* lnGD → lnGC 23.432* 0.000* lnGC →lnGD 0.469 0.507 * Thể hiện sự bác bỏ của giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10% Các kết quả kiểm định cho thấy có quan hệ nhân quả hai chiều giữa tỷ lệ lạm phát và chi phát triển và có quan hệ nhân quả một chiều giữa GDP và tỷ lệ lạm phát; giữa tiêu chính phủ và GDP, giữa chi tiêu chính phủ và tỷ lệ lạm phát, giữa chi thường xuyên và GDP, giữa chi thường xuyên và tỷ lệ lạm phát, và giữa chi phát triển và chi thường xuyên. Các kết quả kiểm định cũng cho thấy rằng không có quan hệ nhân quả có hướng nào giữa chi phát triển và GDP. Trong trường hợp giữa tỷ lệ lạm phát và GDP, giữa GDP và chi tiêu chính phủ, giữa tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ, giữa GDP và chi thường xuyên, giữa tỷ lệ lạm phát và chi thường xuyên và giữa chi thường xuyên và chi phát triển cũng không có mối quan hệ nhân quả.
16. 16 Kết quả kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier (LM) được thể hiện trong bảng 8: Bảng 8: Kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier Mô hình Giá trị kiểm định F p-value M-1 8.208 0.019* M-2 0.011 0.921 M-3 8.629 0.017* M-4 0.020 0.891 * Thể hiện sự bác bỏ của giả thuyết ở mức ý nghĩa 10%. Kết quả kiểm định cho thấy việc chấp nhận giả thuyết H0 ở mô hình 2 và 4, tức là không có tự tương quan, điều đó có nghĩa là số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ một biến nào đều không bị ảnh hưởng bởi số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ một biến nào khác Các biểu đồ của thống kê CUSUM và CUSUMSQ được trình bày trong hình 1: Hình 1: Biểu đồ của CUSUM và CUSUMQ (a) M-1; (b) M-2; (c) M-3; (d) M-4 Biểu đồ của CUSUM và CUSUMQ cho biết rằng tất cả các hệ số trong mô hình ước lượng ECM đều dừng trong giai đoạn mẫu ở mức ý nghĩa 5%. Và tất cả các mô hình có thể đánh giá cho việc phân tích chính sách hiệu quả của các nhà hoạch định chính sách.
17. 17 Chương 5. Kết luận Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế là chủ đề nghiên cứu sâu rộng trong vài thập kỷ qua. Bài nghiên cứu này cũng nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ trong trường hợp của Việt Nam. Ở bước đầu tiên, nghiệm đơn vị được kiểm định và các kết quả kiểm định cho thấy rằng chuỗi dữ liệu thời gian là dừng. Thứ hai, ARDL được sử dụng để đo lường các ước lượng trong dài hạn và ngắn hạn. Hệ số dương của lạm phát được tìm thấy trong trường hợp của Việt Nam, tuy nhiên điều này không có ý nghĩa thống kê. Mối quan hệ được ước lượng giữa thu nhập thực tế và chi tiêu chính phủ là tương quan dương và dấu như vậy cũng được tìm thấy trong trường hợp của Úc, Canada, Phần Lan, New Zealand, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Anh và Mỹ (Atesoglu, 1998; Mallik & Chowdhury, 2002). Chi tiêu chính phủ chia thành chi thường xuyên và chi phát triển, hệ số của chi thường xuyên có ý nghĩa thống kê; nhưng hệ số chi phát triển chỉ có ý nghĩa thống kê trong mối quan hệ với thu nhập thực tế và tỷ lệ lạm phát, còn với thu nhập thực tế, tỷ lệ lạm phát và chi thường xuyên lại không có ý nghĩa thống kê. Sự chắc chắn được kiểm định bằng cách áp dụng đồng liên kết và kết quả kiểm định chỉ ra rằng trạng thái cân bằng trong dài hạn tồn tại giữa các biến. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger được sử dụng để kiểm tra hướng của quan hệ nhân quả giữa các biến của Việt Nam. Kết quả kiểm định cho thấy rằng có quan hệ nhân quả hai chiều giữa tỷ lệ lạm phát và chi phát triển và có quan hệ nhân quả một chiều giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát, giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế, giữa chi tiêu chính phủ và tỷ lệ lạm phát. Các kiểm định dự đoán sai phân được sử dụng để nghiên cứu tự tương quan, kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier được áp dụng và kết quả kiểm định cho rằng không có tự tương quan giữa tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, chi thường xuyên và chi phát triển. Mô hình thực hiện kiểm định tính dừng. CUSUM và CUSUMSQ được sử dụng như là giai đoạn cuối của ước lượng ARDL và kết quả kiểm định cho thấy tất cả các
18. 18 biến trong mô hình ECM đều dừng và có thể áp dụng cho việc phân tích chính sách hiệu quả.
19. 19 Tài liệu tham khảo Muhammad Irfan Javaid Attari & Attiya Y. Javed, 2013. Inflation, economic growth and government expenditure of Pakistan: 1980-2010, Procedia Economics and Finance. Atesoglu, H. S., 1998. Inflation and real income, Journal of Post Keynesian Economics 20, p. 487. Barro, R. J., 1995. Inflation and economic growth, Bank of England Quarterly Bulletin, p. 166. Bruno, M & Easterly, W., 1998. Inflation crises and long run growth, Journal of Monetary Economics 41, 3. Devarajan, S., Swaroop, V., Zou, H., 1996. The composition of the public expenditure and economic growth, Journal of Monetary Economics 37, 313. De Gregorio, J., 1992. The effects of inflation on economic growth: lessons from Latin America, European Economic Review 36, p.417. Ericsson, N. R., Irons, J. S., Tryon, R. W., 2001. Output and inflation in the long run, Journal of Applied Econometrics 16, p.241. Fischer, S., 1993. The role of macro-economic facts in growth, Journal of Monetary Economics 32, p. 482. Guerrero, F., 2006. Does inflation cause poor long-term growth performance?, Japan and World Economy 18, p. 72. Landau, D. L., 1983. Government expenditure and economic growth: a cross- country study, Southern Economic Journal 49, p. 783. Landau, D. L., 1985. Government expenditure and economic growth in the developed countries: 1952-76, Public Choice 47, 459. Loizidies, J., Vamvoukas, G., 2005. Government expenditure and economic growth: evidence from trivariate causality testing, Journal of Applied Econometrics 8, p. 125. Mallik, G., Chowdhury, A., 2002. Inflation, government expenditure and real income in the long run, Journal of Economic Studies29, p. 240. Pesaran, M. H., Shin, Y., 1999. An autoregressive distributed lag modeling approach to cointegration analysis. In: Storm, S. (Ed.), Econometrics and Economic
20. 20 Theory in 20th Century: The Ranger Frisch Centennial Symposium. Cambridge University Press, Cambridge Chapter 11. Pesaran, M. H., Shin, Y., Smith, R. J., 2001. Bound testing approaches to the analysis of level relationships, Journal of Applied Econometrics 16, p. 289.
21. 21 Phụ lục Phụ lục 1: Dữ liệu thu thập GDP Chi thường xuyên Chi phát triển CPI (tỷ đồng) (tỷ đồng) (tỷ đồng) 1995 67.08039976 1996 70.88721245 1997 313,623 73.16235601 51,267 19,482 1998 361,016 78.47847769 52,905 20,514 1999 399,942 81.70951694 55,120 29,697 2000 441,646 80.31200862 70,127 29,624 2001 481,295 79.96542655 77,049 40,236 2002 535,762 83.02876481 84,216 45,218 2003 613,443 85.70219966 102,522 59,629 2004 715,307 92.35194585 121,238 66,115 2005 914,001 100 149,893 79,199 2006 1,061,565 107.3857868 180,069 88,341 2007 1,246,769 116.3028765 232,010 104,302 2008 1,616,047 143.1878173 292,374 119,462 2009 1,809,149 153.2890856 326,666 181,363 2010 2,157,828 166.8729518 434,670 172,710 2011 2,779,880 198.0406091 535,160 175,000 2012 3,245,419 216.0508501 542,000 180,000
22. 22 Phụ lục 2: Dữ liệu thô Y P G GC GD 1996 5.51982 1997 313,623 3.15910 70,749 51,267 19,482 1998 361,016 7.01434 73,419 52,905 20,514 1999 399,942 4.03461 84,817 55,120 29,697 2000 441,646 -1.72513 99,751 70,127 29,624 2001 481,295 -0.43248 117,285 77,049 40,236 2002 535,762 3.75927 129,434 84,216 45,218 2003 613,443 3.16914 162,151 102,522 59,629 2004 715,307 7.47283 187,353 121,238 66,115 2005 914,001 7.95634 229,092 149,893 79,199 2006 1,061,565 7.12576 268,410 180,069 88,341 2007 1,246,769 7.97700 336,312 232,010 104,302 2008 1,616,047 20.79594 411,836 292,374 119,462 2009 1,809,149 6.81684 508,029 326,666 181,363 2010 2,157,828 8.49072 607,380 434,670 172,710 2011 2,779,880 17.12394 710,160 535,160 175,000 2012 3,245,419 8.70417 722,000 542,000 180,000
23. 23 Phụ lục 3: Dữ liệu chạy mô hình lnY I lnP lnG lnGC lnGD 1997 12.65595 -0.55806 1.15029 11.16689 10.84480 9.87725 1998 12.79668 0.79767 1.94796 11.20394 10.87625 9.92886 1999 12.89907 -0.55305 1.39491 11.34825 10.91727 10.29880 2000 12.99826 #NUM! #NUM! 11.51043 11.15806 10.29634 2001 13.08424 #NUM! #NUM! 11.67236 11.25220 10.60252 2002 13.19145 #NUM! 1.32423 11.77093 11.34114 10.71925 2003 13.32684 -0.17077 1.15346 11.99628 11.53783 10.99590 2004 13.48047 0.85781 2.01127 12.14075 11.70551 11.09915 2005 13.72559 0.06270 2.07397 12.34188 11.91768 11.27972 2006 13.87525 -0.11025 1.96372 12.50027 12.10109 11.38896 2007 14.03607 0.11284 2.07656 12.72579 12.35454 11.55504 2008 14.29549 0.95820 3.03476 12.92838 12.58579 11.69075 2009 14.40837 -1.11536 1.91940 13.13829 12.69669 12.10826 2010 14.58461 0.21958 2.13897 13.31691 12.98234 12.05937 2011 14.83792 0.70150 2.84048 13.47325 13.19032 12.07254 2012 14.99276 -0.67668 2.16380 13.48978 13.20302 12.10071 Trong đó: I = ∆lnPt = lnPt - lnPt-1
24. 24 Phụ lục 4: Kiểm định nghiệm đơn vị Null Hypothesis: LNY has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic 11.55947 1.0000 Test critical values: 1% level -2.728252 5% level -1.966270 10% level -1.605026 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 15 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNY) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:01 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 15 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNY( -1) 0.011520 0.000997 11.55947 0.0000 R-squared 0.129148 Mean dependent var 0.155787 Adjusted R-squared 0.129148 S.D. dependent var 0.056373 S.E. of regression 0.052607 Akaike info criterion -2.987611 Sum squared resid 0.038744 Schwarz criterion -2.940408 Log likelihood 23.40708 Hannan-Quinn criter. -2.988114 Durbin-Watson stat 1.871797
25. 25 Null Hypothesis: LNG has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic 9.616213 1.0000 Test critical values: 1% level -2.728252 5% level -1.966270 10% level -1.605026 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 15 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNG) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:02 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 15 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNG( -1) 0.012654 0.001316 9.616213 0.0000 R-squared 0.000596 Mean dependent var 0.154859 Adjusted R-squared 0.000596 S.D. dependent var 0.062392 S.E. of regression 0.062373 Akaike info criterion -2.647022 Sum squared resid 0.054466 Schwarz criterion -2.599819 Log likelihood 20.85266 Hannan-Quinn criter. -2.647525 Durbin-Watson stat 1.295607
26. 26 Null Hypothesis: LNGC has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic 7.141243 1.0000 Test critical values: 1% level -2.728252 5% level -1.966270 10% level -1.605026 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 15 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNGC) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:02 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 15 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNGC( -1) 0.013337 0.001868 7.141243 0.0000 R-squared 0.039415 Mean dependent var 0.157215 Adjusted R-squared 0.039415 S.D. dependent var 0.087490 S.E. of regression 0.085748 Akaike info criterion -2.010465 Sum squared resid 0.102938 Schwarz criterion -1.963262 Log likelihood 16.07849 Hannan-Quinn criter. -2.010968 Durbin-Watson stat 1.688014
27. 27 Null Hypothesis: LNGD has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic 3.927407 0.9997 Test critical values: 1% level -2.728252 5% level -1.966270 10% level -1.605026 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 15 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNGD) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:02 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 15 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNGD( -1) 0.013083 0.003331 3.927407 0.0015 R-squared -0.050823 Mean dependent var 0.148231 Adjusted R-squared -0.050823 S.D. dependent var 0.139568 S.E. of regression 0.143070 Akaike info criterion -0.986619 Sum squared resid 0.286568 Schwarz criterion -0.939416 Log likelihood 8.399641 Hannan-Quinn criter. -0.987122 Durbin-Watson stat 2.627164
28. 28 Null Hypothesis: LNP has a unit root Exogenous: None Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic 1.052473 0.9053 Test critical values: 1% level -2.886101 5% level -1.995865 10% level -1.599088 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 8 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNP) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:02 Sample (adjusted): 2005 2012 Included observations: 8 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNP( -1) 0.099247 0.094299 1.052473 0.3408 D(LNP(-1)) -0.819552 0.347796 -2.356417 0.0650 D(LNP(-2)) -0.724826 0.342813 -2.114350 0.0881 R-squared 0.581962 Mean dependent var 0.019066 Adjusted R-squared 0.414746 S.D. dependent var 0.674674 S.E. of regression 0.516138 Akaike info criterion 1.795112 Sum squared resid 1.331993 Schwarz criterion 1.824902 Log likelihood -4.180447 Hannan-Quinn criter. 1.594186 Durbin-Watson stat 2.178900
29. 29 Null Hypothesis: D(LNP) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -4.331902 0.0009 Test critical values: 1% level -2.886101 5% level -1.995865 10% level -1.599088 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 8 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNP,2) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:03 Sample (adjusted): 2005 2012 Included observations: 8 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNP( -1)) -2.222761 0.513114 -4.331902 0.0049 D(LNP(-1),2) 0.593380 0.322105 1.842191 0.1150 R-squared 0.825897 Mean dependent var -0.191811 Adjusted R-squared 0.796880 S.D. dependent var 1.155454 S.E. of regression 0.520750 Akaike info criterion 1.745224 Sum squared resid 1.627083 Schwarz criterion 1.765084 Log likelihood -4.980896 Hannan-Quinn criter. 1.611274 Durbin-Watson stat 2.008650
30. 30 Phụ lục 5: Ước lượng mô hình Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 03/22/14 Time: 09:22 Sample: 1997 2012 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.350938 0.391526 6.004552 0.0001 I -0.005937 0.039927 -0.148708 0.8847 LNG 0.923258 0.031399 29.40415 0.0000 R-squared 0.988566 Mean dependent var 13.83962 Adjusted R-squared 0.986280 S.D. dependent var 0.776255 S.E. of regression 0.090925 Akaike info criterion -1.758379 Sum squared resid 0.082674 Schwarz criterion -1.628006 Log likelihood 14.42946 Hannan-Quinn criter. -1.785176 F-statistic 432.3094 Durbin-Watson stat 0.855411 Prob(F-statistic) 0.000000 Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 03/22/14 Time: 09:23 Sample: 1997 2012 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.932098 0.268071 10.93777 0.0000 I -0.026644 0.028876 -0.922732 0.3779 LNGC 0.903760 0.022160 40.78300 0.0000 R-squared 0.994024 Mean dependent var 13.83962 Adjusted R-squared 0.992828 S.D. dependent var 0.776255 S.E. of regression 0.065737 Akaike info criterion -2.407133 Sum squared resid 0.043214 Schwarz criterion -2.276760 Log likelihood 18.64636 Hannan-Quinn criter. -2.433930 F-statistic 831.6410 Durbin-Watson stat 1.400805 Prob(F-statistic) 0.000000
31. 31 Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 03/22/14 Time: 09:23 Sample: 1997 2012 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.262827 0.849208 3.842201 0.0033 I 0.039454 0.091728 0.430121 0.6762 LNGD 0.938700 0.075193 12.48384 0.0000 R-squared 0.939704 Mean dependent var 13.83962 Adjusted R-squared 0.927645 S.D. dependent var 0.776255 S.E. of regression 0.208804 Akaike info criterion -0.095669 Sum squared resid 0.435990 Schwarz criterion 0.034704 Log likelihood 3.621850 Hannan-Quinn criter. -0.122467 F-statistic 77.92457 Durbin-Watson stat 0.528876 Prob(F-statistic) 0.000001 Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 03/22/14 Time: 09:23 Sample: 1997 2012 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.943261 0.281608 10.45164 0.0000 I -0.029625 0.031116 -0.952079 0.3659 LNGC 0.943366 0.103322 9.130364 0.0000 LNGD -0.043414 0.110374 -0.393334 0.7032 R-squared 0.994125 Mean dependent var 13.83962 Adjusted R-squared 0.992166 S.D. dependent var 0.776255 S.E. of regression 0.068705 Akaike info criterion -2.270331 Sum squared resid 0.042483 Schwarz criterion -2.096500 Log likelihood 18.75715 Hannan-Quinn criter. -2.306061 F-statistic 507.6138 Durbin-Watson stat 1.454147 Prob(F-statistic) 0.000000
32. 32 Phụ lục 6: Ước lượng ECM Dependent Variable: D(LNY) Method: Least Squares Date: 03/22/14 Time: 09:30 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 11 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.095090 0.045782 2.076998 0.0764 D(I) -0.005075 0.018854 -0.269161 0.7956 D(LNG) 0.419743 0.252921 1.659577 0.1410 U(-1) -0.841913 0.513060 -1.640964 0.1448 R-squared 0.440303 Mean dependent var 0.173549 Adjusted R-squared 0.200432 S.D. dependent var 0.054924 S.E. of regression 0.049112 Akaike info criterion -2.914120 Sum squared resid 0.016884 Schwarz criterion -2.769431 Log likelihood 20.02766 Hannan-Quinn criter. -3.005326 F-statistic 1.835587 Durbin-Watson stat 2.038929 Prob(F-statistic) 0.228654 Dependent Variable: D(LNY) Method: Least Squares Date: 03/22/14 Time: 09:31 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 11 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.077193 0.031388 2.459300 0.0435 D(I) -0.029028 0.017455 -1.663041 0.1403 D(LNGC) 0.490567 0.158337 3.098237 0.0174 U(-1) -1.031322 0.397911 -2.591844 0.0358 R-squared 0.671102 Mean dependent var 0.173549 Adjusted R-squared 0.530146 S.D. dependent var 0.054924 S.E. of regression 0.037648 Akaike info criterion -3.445769 Sum squared resid 0.009922 Schwarz criterion -3.301080 Log likelihood 22.95173 Hannan-Quinn criter. -3.536976 F-statistic 4.761071 Durbin-Watson stat 2.481064 Prob(F-statistic) 0.040950 Dependent Variable: D(LNY)
33. 33 Method: Least Squares Date: 03/22/14 Time: 09:31 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 11 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.182850 0.032267 5.666878 0.0008 D(I) -0.004813 0.024400 -0.197265 0.8492 D(LNGD) -0.120116 0.178799 -0.671793 0.5233 U(-1) -0.420226 0.537760 -0.781437 0.4602 R-squared 0.267323 Mean dependent var 0.173549 Adjusted R-squared -0.046681 S.D. dependent var 0.054924 S.E. of regression 0.056192 Akaike info criterion -2.644812 Sum squared resid 0.022102 Schwarz criterion -2.500123 Log likelihood 18.54646 Hannan-Quinn criter. -2.736018 F-statistic 0.851337 Durbin-Watson stat 2.235357 Prob(F-statistic) 0.508649 Dependent Variable: D(LNY) Method: Least Squares Date: 03/22/14 Time: 09:31 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 11 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.094135 0.036177 2.602038 0.0406 D(I) -0.037287 0.019555 -1.906799 0.1052 D(LNGC) 0.488681 0.159267 3.068308 0.0220 D(LNGD) -0.115550 0.120498 -0.958936 0.3746 U(-1) -0.973378 0.404753 -2.404869 0.0529 R-squared 0.714810 Mean dependent var 0.173549 Adjusted R-squared 0.524684 S.D. dependent var 0.054924 S.E. of regression 0.037867 Akaike info criterion -3.406544 Sum squared resid 0.008603 Schwarz criterion -3.225682 Log likelihood 23.73599 Hannan-Quinn criter. -3.520551 F-statistic 3.759658 Durbin-Watson stat 2.589661 Prob(F-statistic) 0.072936
34. 34 Phụ lục 7: Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư Null Hypothesis: DU01 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -1.168003 0.2064 Test critical values: 1% level -2.792154 5% level -1.977738 10% level -1.602074 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 11 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DU01) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:21 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 11 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DU01( -1) -0.419481 0.359143 -1.168003 0.2699 R-squared -0.073407 Mean dependent var 0.032704 Adjusted R-squared -0.073407 S.D. dependent var 0.073154 S.E. of regression 0.075792 Akaike info criterion -2.235147 Sum squared resid 0.057444 Schwarz criterion -2.198975 Log likelihood 13.29331 Hannan-Quinn criter. -2.257949 Durbin-Watson stat 1.257134
35. 35 Null Hypothesis: DU02 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -2.985853 0.0077 Test critical values: 1% level -2.847250 5% level -1.988198 10% level -1.600140 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 9 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DU02) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:22 Sample (adjusted): 1999 2012 Included observations: 9 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DU02( -1) -1.736218 0.581481 -2.985853 0.0203 D(DU02(-1)) 0.848788 0.327521 2.591554 0.0359 R-squared 0.533575 Mean dependent var 0.016373 Adjusted R-squared 0.466943 S.D. dependent var 0.061810 S.E. of regression 0.045128 Akaike info criterion -3.165495 Sum squared resid 0.014256 Schwarz criterion -3.121667 Log likelihood 16.24473 Hannan-Quinn criter. -3.260075 Durbin-Watson stat 1.718887
36. 36 Null Hypothesis: DU03 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -0.937389 0.2890 Test critical values: 1% level -2.792154 5% level -1.977738 10% level -1.602074 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 11 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DU03) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:24 Sample (adjusted): 1998 2012 Included observations: 11 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DU03( -1) -0.248796 0.265414 -0.937389 0.3706 R-squared -0.027157 Mean dependent var 0.045091 Adjusted R-squared -0.027157 S.D. dependent var 0.138015 S.E. of regression 0.139877 Akaike info criterion -1.009600 Sum squared resid 0.195655 Schwarz criterion -0.973428 Log likelihood 6.552802 Hannan-Quinn criter. -1.032402 Durbin-Watson stat 1.430499
37. 37 Null Hypothesis: DU04 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey -Fuller test statistic -3.438999 0.0034 Test critical values: 1% level -2.847250 5% level -1.988198 10% level -1.600140 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 9 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DU04) Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:24 Sample (adjusted): 1999 2012 Included observations: 9 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DU04( -1) -1.814362 0.527584 -3.438999 0.0109 D(DU04(-1)) 0.845422 0.283583 2.981215 0.0205 R-squared 0.612438 Mean dependent var 0.015262 Adjusted R-squared 0.557072 S.D. dependent var 0.061698 S.E. of regression 0.041062 Akaike info criterion -3.354358 Sum squared resid 0.011802 Schwarz criterion -3.310530 Log likelihood 17.09461 Hannan-Quinn criter. -3.448938 Durbin-Watson stat 1.692688
38. 38 Phụ lục 8: Kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 8.208378 Prob. F(1,9) 0.0186 Obs*R-squared 6.200986 Prob. Chi-Square(1) 0.0128 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:26 Sample: 1997 2012 Included observations: 13 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.354751 0.323128 -1.097865 0.3008 I 0.092884 0.044469 2.088762 0.0663 LNG 0.030570 0.026206 1.166529 0.2734 RESID(-1) 1.525332 0.532397 2.865027 0.0186 R-squared 0.476999 Mean dependent var 1.78E -15 Adjusted R-squared 0.302665 S.D. dependent var 0.083003 S.E. of regression 0.069313 Akaike info criterion -2.252705 Sum squared resid 0.043239 Schwarz criterion -2.078874 Log likelihood 18.64258 Hannan-Quinn criter. -2.288435 F-statistic 2.736126 Durbin-Watson stat 1.180446 Prob(F-statistic) 0.105632
39. 39 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.010526 Prob. F(1,9) 0.9205 Obs*R-squared 0.015187 Prob. Chi-Square(1) 0.9019 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:26 Sample: 1997 2012 Included observations: 13 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.005380 0.287233 -0.018729 0.9855 I 0.004335 0.052065 0.083265 0.9355 LNGC 0.000538 0.023926 0.022475 0.9826 RESID(-1) 0.085371 0.832089 0.102599 0.9205 R-squared 0.001168 Mean dependent var 2.18E -15 Adjusted R-squared -0.331776 S.D. dependent var 0.060009 S.E. of regression 0.069252 Akaike info criterion -2.254456 Sum squared resid 0.043163 Schwarz criterion -2.080625 Log likelihood 18.65396 Hannan-Quinn criter. -2.290186 F-statistic 0.003509 Durbin-Watson stat 1.416650 Prob(F-statistic) 0.999691
40. 40 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 8.628724 Prob. F(1,9) 0.0166 Obs*R-squared 6.363104 Prob. Chi-Square(1) 0.0117 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:27 Sample: 1997 2012 Included observations: 13 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.520361 0.663671 -0.784064 0.4531 I 0.096832 0.076547 1.264989 0.2376 LNGD 0.048553 0.058996 0.822998 0.4318 RESID(-1) 1.022824 0.348199 2.937469 0.0166 R-squared 0.489470 Mean dependent var -1.08E -15 Adjusted R-squared 0.319293 S.D. dependent var 0.190611 S.E. of regression 0.157263 Akaike info criterion -0.614128 Sum squared resid 0.222586 Schwarz criterion -0.440298 Log likelihood 7.991833 Hannan-Quinn criter. -0.649858 F-statistic 2.876241 Durbin-Watson stat 1.057127 Prob(F-statistic) 0.095619
41. 41 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.019927 Prob. F(1,8) 0.8912 Obs*R-squared 0.032300 Prob. Chi-Square(1) 0.8574 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/23/14 Time: 15:27 Sample: 1997 2012 Included observations: 13 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.001366 0.298476 0.004578 0.9965 I -0.005663 0.051921 -0.109065 0.9158 LNGC -0.011622 0.136960 -0.084855 0.9345 LNGD 0.012182 0.145324 0.083829 0.9353 RESID(-1) -0.131730 0.933190 -0.141161 0.8912 R-squared 0.002485 Mean dependent var 2.83E -16 Adjusted R-squared -0.496273 S.D. dependent var 0.059500 S.E. of regression 0.072782 Akaike info criterion -2.118972 Sum squared resid 0.042378 Schwarz criterion -1.901684 Log likelihood 18.77332 Hannan-Quinn criter. -2.163635 F-statistic 0.004982 Durbin-Watson stat 1.413187 Prob(F-statistic) 0.999939