Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
1 Thiết kế nghiên cứu

1 Thiết kế nghiên cứu

Tải bản đầy đủ - 0trang

23



kiểm định Johansen và phân tích mơ hình VECM. Mơ hình nghiên cứu đề xuất và các

giả thiết nghiên cứu cụ thể như sau :

LnFDt = β0 +γlnFDt-1+β1lnTOt+ β2lnFOt + β3lngdpit + β4lngovit

+β5lnstatet +β6lnenrollt +µt



(1)



Trong đó, FD là chỉ tiêu phát triển tài chính, TO là chỉ tiêu độ mở thương mại,

FO là chỉ tiêu độ mở tài chính. Các biến kiểm soát bao gồm GDP (gdp), tỷ lệ chi tiêu

của chính phủ đối với GDP (gov), tỷ lệ sản lượng công nghiệp của khu vực nhà nước

chia cho tổng sản lượng công nghiệp (state), và enroll là tỷ lệ người được đi học trong

độ tuổi đi học.





Sự phát triển tài chính (FD)



Một số biện pháp đo lường sự phát triển tài chính bao gồm tỷ lệ nợ phải trả của

hệ thống tài chính trên GDP danh nghĩa (Levine Et al, 2000), tỷ lệ tiền gửi trên GDP

(Rajan và Zingales, 2003), tỷ lệ tín dụng cho Khu vực tư nhân trên GDP (Levine và

cộng sự, 2000), và tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khốn trên GDP (Baltagi và cộng sự,

2009, Rajan và Zingales, 2003). Theo định nghĩa, có thể phân loại thành các biện pháp

đo lường quy mô và các biện pháp đo lường tính hiệu quả để đo lường sự phát triển tài

chính.

Biện pháp đầu tiên đo lường phát triển tài chính là quy mơ được đo bởi ba biến

sau đây: biến đầu tiên là tỷ lệ tổng dư nợ trong hệ thống tài chính (bao gồm cả ngân

hàng và phi ngân hàng tổ chức tài chính) trên GDP danh nghĩa; nó được ký hiệu DEPT

(Lu và Yao, 2009). Thứ hai là tỷ lệ của tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống

tài chính trên GDP danh nghĩa, và được ký hiệu là FIR. Chỉ số này là một xấp xỉ cho

các tỷ lệ tương quan tài chính (Goldsmith, 1969). Chỉ số thứ ba là tỷ lệ của tổng số tiền

tiết kiệm hộ gia đình trên GDP danh nghĩa; nó được ký hiệu là SAV (Guariglia và

Poncet, 2008) .

Biện pháp thứ hai là các chỉ số hiệu quả được đo bằng tỷ lệ tín dụng được phân

bổ cho các doanh nghiệp tư nhân trên tổng tín dụng trong nước (ký hiệu là PRV).

(Beck et al, 2000;. Chinn và Ito, 2006; Levine et al. , 2000). Khi tín dụng tư nhân



24



chủng tín dụng cấp cho khu vực tư nhân, như trái ngược với tín dụng cấp cho các

doanh nghiệp nhà nước (DNNN), được biết đến với hiệu quả thấp, hàm lượng cao của

PRV chỉ ra các dịch vụ tài chính hiệu quả hơn và phát triển trung gian tài chính lớn hơn

(Levine et al., 2000). Trong một hệ thống tài chính ngân hàng chiếm ưu thế tín dụng tư

nhân có lẽ là chỉ số hiệu quả tài chính quan trọng nhất (Brandt và Zhu, 2000; Song và

Yao, 2006). Thật vậy, nó đo lường mức độ mà cơng ty tư nhân có cơ hội để có được tài

chính ngân hàng (Baltagi et al., 2009) và sự dễ dàng mà các doanh nghiệp có được các

dự án (Rajan và Zingales, 2003). Như vậy, sự gia tăng PRV cũng phản ánh một sự nâng

cao hiệu quả của các ngân hàng đưa ra quyết định cho vay.





Độ mở thương mại (TO)



Có nhiều chỉ tiêu đo lường sự phát triển thương mại quốc tế của một quốc gia.

Tuy nhiên, chỉ tiêu quan trọng và thường được sử dụng nhất là độ mở thương mại. của

nền kinh tế (Trade Openness). Chỉ tiêu độ mở thương mại được tính bằng cách lấy giá

trị tổng kim ngạch xuất nhập khẩu (Export and Import) của một thời kỳ chia cho giá trị

của tổng sản phẩm trong nước cũng trong thời kỳ đó: TO= (Export + Import)/ GDP





Độ mở tài chính (FO)



Có hai biện pháp đo lường thay thế độ mở tài chính được sử dụng trong các tài

liệu nghiên cứu trước đây. Các biện pháp đo lường trên thực tế (chỉ số quy mô) đã

được phát triển bởi Lane và Milesi-Ferretti (2007), và được định nghĩa là tỷ lệ khối

lượng các tài sản và các khoản nợ nước ngoài của một quốc gia trên GDP. Các biện

pháp pháp lý (chỉ số hiệu quả) đã được đề xuất bởi Chinn và Ito (2006) và có thể được

xây dựng từ các biến giả đại diện cho các hạn chế về giao dịch tài chính xun biên

giới.Vì sự sẵn có của dữ liệu, biến FO được xây dựng theo tỷ lệ khối lượng các tài sản

và các khoản nợ nước ngoài của một quốc gia trên GDP danh nghĩa.

Bảng 3.1. Bảng tổng hợp các biến dùng trong mô hình

STT



Tên biến



Cách tính

+ (DEPT): Tổng dư nợ trong hệ thống tài chính/GDP.



25



1

2

3

4

5

3.2



+ (FIR): Tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống

FD (chỉ số về sự tài chính/GDP.

phát triển tài

+ (SAV): Tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình/GDP.

chính)

+ (PRV): Tín dụng tư nhân/tổng tín dụng.

TO (độ mở Tổng xuất và nhập/GDP

thương mại)

FO (độ mở tài FDI/GDP

chính)

GOV

Chi tiêu chính phủ/GDP

Enroll

Số trẻ em đi học/ Số trẻ em trong độ tuổi đi học

Phương pháp xử lý số liệu

Đề tài sử dụng phương pháp phân tích định lượng với sự trợ giúp của phần mềm



EVIEWS 8, Excel để đo lường sự tác động của các biến trên.

 Phân tích thống kê mô tả :Trên cơ sở thu thập dữ liệu, Tác giả tiến hành tính tốn và

mã hố các biến trên phần mềm Excel, sau đó nhập dữ liệu vào phần mềm EVIEWS 8

thực hiện thống kê mô tả. Nội dung phân tích thơng kê mơ tả là tóm tắt các đặc trưng

của dữ liệu phản ánh một cách tổng quát: giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn

nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn…

 Kiểm định tính dừng: Trước khi chạy hồi quy ta phải kiểm tra tính dừng của dữ liệu

để đảm bảo giả thiết của mơ hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu

nhiên. Theo Gujarati (1995), khi hồi quy giữa các chuỗi thời gian không dừng (nonstationary) sẽ có thể có hiện tượng hồi quy giả mạo (spurious regression) do yếu tố xu

thế tạo ra và kết quả ước lượng sẽ không thể tin cậy được. Do đó, trước khi chạy hồi

quy ta phải kiểm định tính dừng của dữ liệu; Trong bài, tác giả thực hiện kiểm định

Augmented Dicky-Fuller (1979) đối với các biến để xác định tính dừng;

 Kiểm định đồng liên kết của Johansen:là một phương pháp để kiểm định khả

năng đồng liên kết của một số chuỗi thời gian có thuộc tính I(1). Engle và Granger

(1987) cho rằng kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một

chuỗi dừng và các chuỗi thời gian khơng 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



26



mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Nói cách khác, nếu phần dư trong mơ hình

hồi quy giữa các chuỗi thời gian khơng 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 mơ hình. Trong

trường hợp khơng tồn tại các mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến thì ước lượng

mơ hình vector tự hồi quy (VAR). Trong trường hợp có tồn tại các mối quan hệ đồng

tích hợp giữa các biến thì sử dụng mơ hình vector tự hồi quy (VAR) sẽ khơng nhất

qn. Khi đó mơ hình sẽ bổ sung them thành phần hiệu chỉnh sai số (ECM). Mơ hình

biến đổi này được gọi là mơ hình VECM. Mơ hình VECM cũng có đày đủ các ưu điểm

của VAR, tuy nhiên VECM còn xét các tác động trong dài hạn.

 Mơ hình hiệu chỉnh sai số dạng vector (VECM)

Xét một mơ hình VAR(p) có dạng như sau:

Yt = A1 Yt-1 + A2 Yt-2 +…+Ap Yt-p + ut(2)

Ta biến đổi, viết lại mơ hình thành:

∆Yt = Yt – Yt-1= ПYt-1 + C1 ∆Yt-1 + C2 ∆Yt- 2 +…+Cp-1∆Yt-p + ut (3)

Trong đó: П = - (I-A1 - A2 -…-Ap ); Ci = − ∑Aj (j = i+1 → p), i-1,2,…, p-1; ПY t1



là phần hiệu chỉnh sai số của mơ hình; p là bậc tự tương quan (hoặc số trễ). Mặt khác,



П ≡ α x β’ Trong đó: Ma trận α là ma trận tham số điều chỉnh; β là ma trận hệ số dài

hạn thể hiện tối đa (n-1) quan hệ đồng liên kết trong một mơ hình n biến nội sinh. β’

đảm bảo rằng Yt sẽ hội tụ về cân bằng bền vững trong dài hạn. Mơ hình số (3) được

gọi là mơ hình hiệu chỉnh sai số Vector (VECM). Theo đó, mơ hình được phát triển từ

mơ hình VAR số (1) nhưng lại có dạng của một mơ hình hiệu chỉnh sai số (ECM) bao

gồm: (i) Các quan hệ ngắn hạn giữa ∆Y t và độ trễ của nó là ∆Yt-j thể hiện qua các tham

số Ci ; (ii) quan hệ dài hạn thể hiện qua thành phần hiệu chỉnh sai số ПYt-1. Tuy nhiên

điều khác biệt giữa VECM và ECM là thành phần hiệu chỉnh sai số của VECM có

dạng một Vectơ đồng tích hợp thể hiện mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến. Vectơ

đồng tích hợp này ràng buộc các hành vi trong dài hạn của biến nội sinh trong khi cho

phép sự biến động ở một mức độ nhất định trong ngắn hạn. Nhờ có lý thuyết đồng tích

hợp giữa các biến nên VECM có thể ước lượng được với các chuỗi dừng (I(1)) nhưng



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

1 Thiết kế nghiên cứu

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×