Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Tải bản đầy đủ

34

(Nguồn: tác giả tự tính toán)
Hình 4.2 cho ta thấy xu hướng thay đổi của các chỉ số phát triển của Việt Nam
trong vòng 17 năm từ 1995 đến 2012.

Hình 4.2 Các chỉ số tăng trưởng, tỷ lệ tín dụng và tỷ lệ tiền mở rộng trong
GDP trong giai đoạn 1995 – 2012.
Nguồn: Tính toán và vẽ đồ thị từ dữ liệu nghiên cứu.
Nhìn chung, tỷ lệ khối tiền mở rộng trên GDP (M2Y) và tỷ lệ tín dụng tư
nhân trên GDP (PCY) tăng lên đều đặn qua các năm trong giai đoạn nghiên cứu.
Bên cạnh đó, tỷ lệ tăng trưởng sản lượng dù có thay đổi không ổn định, đã qua
giai đoạn tăng trưởng nhanh, nhưng vẫn là số dương. Tăng trưởng tín dụng và
tiền tệ rất cao nhưng tăng trưởng sản lượng lại không như kỳ vọng. Dưới đây là
một vài thống kê mô tả về các chỉ tiêu này.

35

Bảng 4.1 Một số thống kê mô tả quan trọng

Tên biến
Trung

LNGDP

M2Y

PCY

PRK

PUK

IY

LNL

INF

INF2

FDI

EXPORT

12,8

64,10

56,77

99827,7

60150,9

31,5

17,61

10,15

130,0

5323,9

31437,9

0,36

33,29

32,97

46447,9

40497,2

3,94

0,12

5,33

143,5

3608,0

19990,0

Cực tiểu

12,18

19,56

18,48

27185

17857

27,14

17,41

2,67

7,17

2225,6

6273,6

Cực đại

13,33

114,85

114,72

173089

132276

39,57

17,78

22,67

514,8 11500,2

68902,9

bình
Độ lệch
chuẩn

Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả

36

Bảng 4.1 trình bày các thống kê mô tả của các biến trong mô hình. Trong
giai đoạn nghiên cứu, kinh tế Việt Nam tăng trưởng trung bình với tỷ lệ 12,8%,
với năm tăng trưởng mạnh nhất đạt tới gần 13,3%. Trung bình tỷ lệ tín dụng tư
nhân trên GDP là khoảng 56,77%, số liệu của tín dụng tư nhân giao động mạnh
với độ lệch chuẩn là 32,97% với số liệu cao nhất trong dữ liệu là 114,72%. Trung
bình tỷ lệ M2 trên GDP là gần 64% với giá trị cao nhất trong dữ liệu là gần
114,85%. Tỷ lệ (%) đầu tư so với GDP trong giai đoạn nghiên cứu trung bình
khoảng 31,5% và không chênh lệch quá nhiều giữa các năm, với độ lệch chuẩn
thấp khoảng 3,94%.
4.2 Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính
Tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và các thước đo phát triển tài chính
được phác họa bởi các đồ thị phân tán dưới đây.

37

Hình 4.3 Tương quan giữa thu nhập (GDP) và các chỉ số phát triển tài chính

Nguồn: Tính toán và vẽ đồ thị từ dữ liệu nghiên cứu.
Hình 4.3 cho thấy rằng có thể có mối quan hệ đồng biến giữa thu nhập với
tỷ lệ khối tiền mở rộng trên GDP (M2/GDP) và giữa thu nhập với tỷ lệ tín dụng

38

tư nhân (private credit) trên GDP. Như vậy, có thể nhìn nhận trực quan rằng phát
triển tài chính có thể đóng góp vào tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, mối quan hệ
này cần phải được kiểm chứng thông qua các kỹ thuật phân tích hồi quy sẽ được
trình bày trong phần tiếp theo của chương này.
4.3 Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.3.1 Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình
Để thực hiện hồi quy với các biến trong phương trình hồi quy là dữ liệu
chuỗi thời gian, ta cần kiểm tra xem các chuỗi thời gian này là dừng (stationary)
hay không dừng (nonstationary), được gọi là kiểm định tính dừng. Luận văn này
sử dụng kiểm định Dickey-Fuller mở rộng để kiểm định tính dừng của các chuỗi
thời gian trong mô hình. Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình
được trình bày chi tiết trong phụ lục 1 và được tổng hợp trong Bảng 3.2 dưới
đây.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm dịnh tính dừng các biến trong mô hình
Tên biến

Giá trị thống kê

P-value

Kết luận

LNGDP

-1,258

0,6482 Không dừng

M2Y

-0,574

0,8768 Không dừng

PCY

-0,512

0,8896 Không dừng

PRK

-0,962

0,7667 Không dừng

PUK

0,734

0,9905 Không dừng

IY

-1,279

0,6389 Không dừng

LNL

-7,745

0,0000 Dừng

INF

-3,948

0,0017 Dừng

INF2

-4,179

0,0007 Dừng

FDI

-0,345

0,9189 Không dừng

39

EXPORT

1,907

0,9985 Không dừng
Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả

Theo Bảng 4.2, các giá trị p-value của các biến LNL, INF, INF2 trong mô
hình đều nhỏ hơn 5%. Như vậy, các biến LNL, INF và INF2 là các chuỗi thời
gian dừng (stationary), còn tất cả các biến còn lại đều là chuỗi không dừng. Để
khắc phục tình trạng này, nghiên cứu sẽ tạo các biến sai phân bậc nhất của các
chuỗi thời gian trong mô hình nhằm tạo được các chuỗi dừng. Bảng dưới đây sẽ
tóm tắt kết quả kiểm định Dickey-Fuller mở rộng cho các biến sai phân bậc một.
Bảng 4.3. Kết quả kiểm dịnh tính dừng các chuỗi sai phân bậc một
Tên biến

Giá trị thống kê

P-value

Kết luận

dLNGDP

-2,417

0,1371 Không dừng

dM2Y

-5,226

0,0000 Dừng

dPCY

-3,576

0,0062 Dừng

dPRK

-4,770

0,0001 Dừng

dPUK

-5,084

0,0000 Dừng

dIY

-3,042

0,0311 Dừng

dLNL

-0,527

0,8867 Không dừng

dINF

-6,574

0,0000 Dừng

dINF2

-6,507

0,0000 Dừng

dFDI

-2,902

0,0451 Dừng

dEXPORT

-2,482

0,1200 Không dừng
Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả

40

Sau khi lấy sai phân bậc 1, vẫn còn các chuỗi dLNGDP, dLNL,
dEXPORT là không dừng. Như vậy, nghiên cứu tiếp tục lấy sai phân bậc hai và
tiến hành kiểm định Dickey-Fuller mở rộng cho các biến sai phân bậc hai này.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm dịnh tính dừng các chuỗi sai phân bậc hai
Tên biến

Giá trị thống kê

P-value

Kết luận

ddLNGDP

-3,316

0,0142 Dừng

ddLNL

-4,264

0,0005 Dừng

ddEXPORT

-5,175

0,0000 Dừng
Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả

Theo kết quả kiểm định Dickey-Fuller mở rộng cho các biến sai phân bậc
hai, tất cả các chuỗi đều có p-value <0.05, như vậy kết luận các chuỗi đều dừng.
Sau khi lấy sai phân của các biến trong mô hình (3.1) và (3.2), ta có hai phương
trình hồi quy mới, với các biến sai phân bậc 2, như sau:
Phương trình (4.1): ddlnGDP = b0 + b1ddPRK + b2dPUK +b3dIY + b4ddLNL +
b5dINF + b6dINF2 + b7dFDI+ b8ddEXPORT+ b9dM2Y
Phương trình (4.2): ddlnGDP = b0 + b1ddPRK + b2dPUK +b3dIY + b4ddLNL +
b5dINF + b6dINF2 + b7dFDI+ b8ddEXPORT+ b9dPCY
Hai phương trình (4.1) và (4.2) sẽ là hai phương trình hồi quy, được sử
dụng để phân tích mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế,
như mục tiêu nghiên cứu của luận văn này.
4.3.2 Kết quả kiểm định tương quan chuỗi và đa cộng tuyến
Mục này trình bày kết quả của kiểm định tự tương quan (autocorrelation)
và kiểm định đa cộng tuyến (multicolinearity) cho mô hình nghiên cứu. Đầu tiên,
Bảng 3.3 trình bày kết quả kiểm định đa cộng tuyến, mà cụ thể là kết quả tính
toán các hệ số tương quan cặp tương ứng của các biến trong mô hình. Theo kết

41

quả tính toán, trong Bảng 3.3, các hệ số tương quan từng cặp của các biến trong
mô hình đều không cao, và đều có giá trị (tuyệt đối) thấp hơn 0,8. Chỉ có ba
trường hợp hệ số tương quan cặp của ddM2Y-ddIY, ddINF-ddM2Y, ddINFddPRK, ddINF-ddINF2 có hệ số tương quan khá cao, lần lượt là 0,8223, 0,8343,
0,9232 và 0,8957

42

Bảng 4.5. Hệ số tương quan cặp (Pairwise correlation)
Phương trình 3.1
ddM2Y

ddPRK

ddPUK

ddIY

ddLNL

ddINF

ddINF2

ddFDI

ddEXPORT

ddM2Y

1

ddPRK

0,5799

1

ddPUK

0,6907

0,0330

1

ddIY

0,8223

0,5353

0,5555

1

ddLNL

0,2068

0,0312

-0,0001

-0,1770

1

ddINF

-0,8343

-0,7489

-0,4322

-0,7213

-0,1951

1

ddINF2

-0,7231

-0,9232

-0,1683

-0,6498

-0,0964

0,8957

1

ddFDI

-0,1119

-0,7048

-0,2784

-0,1055

-0,1411

0,4434

0,6490

1

ddEXPORT

-0,2362

-0,6816

0,1809

-0,3478

-0,0905

0,5375

0,6180

0,6632

1

43

Phương trình 3.2
ddPCY

ddPRK

ddPUK

ddIY

ddLNL

ddINF

ddINF2

ddFDI

ddEXPORT

ddPCY

1

ddPRK

0,6215

1

ddPUK

0,5971

0,0330

1

ddIY

0,7951

0,5353

0,5555

1

ddLNL

0,1143

0,0312

-0,0001

-0,1770

1

ddINF

-0,7856

-0,7489

-0,4322

-0,7213

-0,1951

1

ddINF2

-0,6990

-0,9232

-0,1683

-0,6498

-0,0964

0,8957

1

ddFDI

-0,1669

-0,7048

0,2784

-0,1055

-0,1411

0,4434

0,6490

1

ddEXPORT

-0,4798

-0,6816

0,1809

-0,3478

0,0905

0,5375

0,6180

0,6632

1

Nguồn: Tính toán của tác giả

44

Kết quả kiểm định tự tương quan được trình bày trong các bảng dưới đây.
Luận văn này sử dụng kiểm định Durbin-Watson và kiểm định Breush-Godfrey
để kiểm tra sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Durbin-Watson
Mô hình

Giá trị thống kê
Durbin-Watson (dw)

Giá trị tra bảng (5%)
dL

dU

Kết luận

Mô hình (3.1)

1,1877

0,843

2,822

dL < dw < 4 - dU

Mô hình (3.2)

1,6087

0,843

2,822

dL < dw < 4 - dU

Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả
Theo kết quả trình bày trong Bảng 4.6, cả hai mô hình hồi quy đều cho kết
quả giá trị thống kê Durbin – Watson nằm trong khoảng (dL, 4-dU), đây là
khoảng giá trị không thể cho ta thông tin để kết luận về sự tồn tại của hiện tượng
tự tương quan. Hay nói cách khác, kiểm định Durbin – Watson chưa cho biết
rằng liệu có tồn tại hiện tượng tự tương quan hay không. Trong bối cảnh này,
kiểm định Breush – Godfrey sẽ được áp dụng, như một cách bổ sung, để xem xét
sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan. Trong trường hợp của luận văn này,
kiểm định Breush – Godfrey sẽ được tiến hành ở độ trễ bậc hai.
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định Breush – Godfrey
Mô hình

Giá trị thống kê F

p-value

Mô hình (3.1)

3,579

0,1171

Mô hình (3.2)

0,747

0,4270

Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả
Trong kiểm định Breush – Godfrey, giả thiết H0 là không có hiện tượng tự
tương quan. Với p-value của thống kê F, như trong Bảng 3.7, là 0,1171 và
0,4270, ta có thể chấp nhận giả thiết H0 ở mức ý nghĩa 5%. Như vậy, ta có thể