BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐẠO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ----------------------------- NGUYỄN VĂN HIẾU
MỐI QUAN HỆ GIỮA ĐỘ MỞ TÀI CHÍNH, ĐỘ MỞ
THƯƠNG MẠI VÀ SỰ PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH TẠI
VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính- Ngân hàng
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. NGUYỄN THỊ LIÊN HOA
TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Mối quan hệ giữa độ mở tài chính, độ mở
thương mại và sự phát triển tài chính tại Việt Nam” là công trình nghiên cứu khoa
học của riêng tôi.
Các thông tin, dữ liệu được sử dụng trong luận văn là trung thực, các nội dung
trích dẫn đều có ghi nguồn gốc và các kết quả được trình bày trong luận văn chưa được
công bố tại bất kỳ công trình nghiên cứu nào trước đây. Nếu phát hiện có bất kỳ gian
lận nào, tôi xin chịu toàn bộ trách nhiệm trước Hội Đồng.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày ..... tháng ..... năm 2019
Tác giả luận văn
Nguyễn Văn Hiếu
MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ
TÓM TẮT
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .............................................................................................. 1
1.1 Tính cấp thiết của đề tài ........................................................................................ 1
1.2 Mục tiêu nghiên cứu .............................................................................................. 3
1.3 Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 3
1.4 Kết cấu của đề tài .................................................................................................. 3
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................................ 5
2.1 Các khái niệm cơ bản ............................................................................................ 5
2.1.1 Độ mở thương mại ........................................................................................ 5
2.1.2 Độ mở tài chính ............................................................................................. 6
2.1.3 Sự phát triển tài chính .................................................................................. 7
2.1.4 Mối quan hệ giữa độ mở tài chính, độ mở thương mại và sự phát triển tài chính .................................................................................................................... 8
2.2 Tổng quan các công trình nghiên cứu ................................................................. 9
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................... 17
3.1 Thiết kế nghiên cứu ............................................................................................. 17
3.1.1 Dữ liệu nghiên cứu ...................................................................................... 17
3.1.2 Mô hình nghiên cứu và các giả thiết ......................................................... 17
3.2 Phương pháp xử lý số liệu................................................................................... 20
3.2.1 Phân tích thống kê mô tả : ......................................................................... 20
3.2.2 Kiểm định tính dừng: ................................................................................. 21
3.2.3 Kiểm định đồng liên kết của Johansen: .................................................... 21
3.2.4 Kiểm định nhân quả Granger: .................................................................. 21
3.2.5 Phân tích mô hình VECM và hàm phản ứng xung IRF: ........................ 21
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ...................................................................... 24
4.1 Mô tả và phân tích thống kê ............................................................................... 24
4.2. Phân tích mối quan hệ giữa độ mở thương mại, độ mở tài chính và phát triển tài chính tại Việt Nam .................................................................................................. 29
4.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) .............................................. 29
4.2.2 Kiểm định đồng liên kết của Johansen (1991) ......................................... 30
4.2.3 Kiểm định quan hệ nhân quả (Granger causibility) ............................... 33
4.2.4 Phân tích mô hình VECM và phân tích hàm phản ứng xung IRF ........ 36
4.3 Kết quả nghiên cứu ............................................................................................. 47
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ............................................................................................. 50
5.1 Kết luận ................................................................................................................ 50
5.2 Hạn chế nghiên cứu ............................................................................................. 51
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC
DANH MỤC CỤM TỪ VIẾT TẮT
Cụm viết tắt Tên đầy đủ tiếng Anh Tên đầy đủ tiếng Việt
Trade Openness Độ mở thương mại TO
Financial Openness Độ mở tài chính FO
Financial Development Sự phát triển tài chính FD
Real Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội thực RGDP
Government Spending Chi tiêu chính phủ GOV
STATE
Share of Industrial Production of State-owned Enterprises
VECM Vector Error Correction Model
DEPT
PRV
SAV The Ratio of Total Loans in The Financial System (Including BothBanking and Non-Banking Financial Institutions) to The Nominal GDP The Ratio of Credit Allocated to Private Enterprises to Total Domestic Credit The Ratio of Total Household Savings to The Nominal GDP
FIR
Tỷ lệ sản lượng công nghiệp của khu vực nhà nước chia cho tổng sản lượng công nghiệp Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số. 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 Tỷ lệ tín dụng được phân bổ cho các doanh nghiệp tư nhân trên tổng tín dụng trong nước Tỷ lệ của tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình trên GDP danh nghĩa Tỷ lệ của tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên GDP danh nghĩa Doanh nghiệp nhà nước The Ratio of Total Loans and Deposits in The Financial System to Nominal GDP State-Owned Enterprises SOEs
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
Bảng 3.1. Bảng tổng hợp các biến dùng trong mô hình ................................................. 19
Bảng 4.1. Thống kê mô tả biến nghiên cứu ................................................................... 24
Bảng 4.2. Kiểm định nghiệm đơn vị ADF .................................................................... 29
Bảng 4.3. Kiểm định đồng liên kết ................................................................................ 31
Bảng 4.4. Xác định độ trễ tối ưu .................................................................................... 33
Bảng 4.5. Kiểm định Granger causibility (mô hình 1)................................................... 33
Bảng 4.6. Kiểm định Granger causibility (mô hình 2)................................................... 34
Bảng 4.7. Kiểm định Granger causibility (mô hình 3)................................................... 34
Bảng 4.8. Kiểm định Granger causibility (Mô hình 4) .................................................. 35
Bảng 4.9: Kiểm định tự tương quan Portmanteau ......................................................... 37
Bảng 4.10. Phân tích mô hình VECM ........................................................................... 37
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ
Biểu đồ 4.1. Độ mở thương mại của Việt Nam giai đoạn 1990-2017 ........................... 26
Biểu đồ 4.2. Độ mở tài chính của Việt Nam giai đoạn 1990-2017 ................................ 27
Biểu đồ 4.3. Sự phát triển tài chính của Việt Nam giai đoạn 1990-2017 ...................... 28
Hình 4.4. Hàm phàn ứng xung mô hình 1 ................................................................. . ...41
Hình 4.5. Hàm phàn ứng xung mô hình 2 ...................................................................... 42
Hình 4.6. Hàm phản ứng xung mô hình 3 ...................................................................... 44
Hình 4.7. Hàm phàn ứng xung mô hình 4 ...................................................................... 46
TÓM TẮT
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm tìm kiếm bằng chứng về mối quan hệ giữa
độ mở tài chính và độ mở thương mại lên sự phát triển thị trường tài chính tại Việt
Nam. Nghiên cứu được thực hiện trên dữ liệu 28 năm giai đoạn 1990-2017.
Tác giả thực hiện các kiểm định tính dừng (Augmented Dicky-Fuller (1979),
kiểm định quan hệ nhân quả (Granger causibility), kiểm định Johansen, phân tích mô
hình VECM và phân tích hàm phản ứng xung IRF để phân tích dữ liệu.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa độ mở thương
mại, độ mở tài chính và sự phát triển tài chính của Việt Nam giai đoạn 1990-2017. Kết
quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước, là một trong những cơ sở đáng tin cậy
để phân tích và dự báo.
1
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
Chương 1 của nghiên cứu sẽ giới thiệu khái quát lý do chọn đề tài và vấn đề
nghiên cứu. Nội dung của chương 1 bao gồm 4 phần: (1) Tính cấp thiết của đề tài, (2)
Mục tiêu nghiên cứu, (3) Phương pháp nghiên cứu, (4) Kết cấu của đề tài.
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Việt Nam đã hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế thế giới. Đây là cơ hội nhưng đi
kèm là không ít khó khăn và thách thức đòi hỏi cạnh tranh gay gắt và quyết liệt hơn.
Hiện Việt Nam đang hoàn thiện tiến trình đàm phán, ký kết các hiệp định thương mại
tự do thế hệ mới như: Hiệp định Thương mại tự do Việt Nam – EU; Hiệp định Thương
mại tự do Việt Nam - Liên minh kinh tế Á Âu..., tạo nên sức cộng hưởng để thúc đẩy
nền kinh tế cũng như các các doanh nghiệp bước sang một giai đoạn mới.Việt Nam vẫn
đang trong quá trình hoàn thiện thể chế kinh tế thị trường, nên còn rất nhiều việc phải
làm, nhất là đứng trước những yêu cầu ngày càng cao hơn để hội nhập sâu vào nền
kinh tế thế giới.
Kể từ khi Việt Nam hội nhập kinh tế quốc tế, gia nhập Tổ chức thương mại thế
giới (WTO) năm 2007, hợp tác đa phương cho đến nay, các bộ phận của thị trường tài
chính Việt Nam cơ bản được hình thành. Hệ thống định chế tài chính đã phát triển cả
về số lượng và chất lượng. Hoạt động quản lý nhà nước đối với thị trường tài chính
được thể chế hóa từng bước; các cơ quan quản lý nhà nước đối với hoạt động của thị
trường tài chính có sự phối hợp trong kiểm tra, giám sát… Thị trường tài chính tại Việt
Nam đã hình thành khuôn khổ pháp lý cần thiết cho sự vận hành của thị trường, từng
bước đa dạng hóa các sản phẩm và không ngừng nâng cao chất lượng dịch vụ. Công
tác quản lý nhà nước đối với thị trường tài chính ngày càng được hoàn thiện. Bên cạnh
những mặt tích cực đã đạt được, thị trường tài chính cũng bộc lộ không ít bất cập cũng
2
như tiềm ẩn nhiều rủi ro dẫn đến bất ổn đối với hoạt động của thị trường tài chính nói
riêng và của nền kinh tế nói chung.
Mở cửa thương mại và mở cửa tài khoản vốn (Yanikkaya, 2003; Fereidouni et
al, 2011; Eichengreen và Leblang, 2008), hai yếu tố này có mối quan hệ khăng khít;
một quốc gia mở cửa đối với thương mại có thể gây ra một mức độ mở cửa tài chính
lớn bằng cách thu hút (thông qua đầu tư) các dòng vốn trong lĩnh vực tài chính của
quốc gia. Aizenman và Noy (2003) thấy rằng sự gia tăng của độ lệch chuẩn của độ mở
thương mại có liên quan với mức tăng 9,5 phần trăm trong độ mở tài chính. Lý thuyết
kinh tế chỉ ra rằng các quốc gia có quyền tự do trao đổi quốc tế nhiều hơn để nó có thể
được hưởng lợi từ sự cởi mở về sản xuất sản lượng lớn hơn và đạt được thu nhập cao
hơn. Điều này là phù hợp với lý thuyết của Ricardo: khẳng định rằng thương mại quốc
tế mang lại sự sử dụng về hiệu quả hơn các nguồn lực của một quốc gia, do đó tăng
cường sự tăng trưởng kinh tế chung của một quốc gia (Georgios, 2002; Yanikkaya,
2003; Gwartney năm 2001; Niroomand và Nissan, 1997). Nó cũng khẳng định rằng
trong hầu hết các trường hợp, độ mở kinh tế lớn hơn thúc đẩy hoạt động kinh doanh và
tính sáng tạo dựa trên thực tế rằng sẽ có kỳ vọng sản xuất hiệu quả và khả năng cạnh
tranh trên thị trường quốc tế. Gwartney (2001) chỉ ra rằng sự cởi mở có thể khiến các
nước phải có chính sách và tổ chức để họ có thể cạnh tranh trong việc tạo ra môi
trường thuận lợi cho hoạt động thương mại và đầu tư. Rõ ràng trong thế giới toàn cầu
hóa, không có nhà đầu tư nào sẽ hứng thú đối với việc đầu tư vào một quốc gia có đặc
trưng bởi sự thù địch đối với các nhà đầu tư kinh doanh, bất ổn tiền tệ, phạm pháp, thuế
cao, và các dịch vụ công cộng chất lượng thấp (Gwartney, 2001).Với mục đích cách
tiếp cận để đạt được cái nhìn sâu sắc vào các tác động năng động của độ mở thương
mại và độ mở tài chính đối với sự phát triển tài chính ở Việt Nam, tác giả đã lựa chọn
đề tài “Mối quan hệ giữa độ mở tài chính, độ mở thương mại và sự phát triển tài
chính tại Việt Nam”, nghiên cứu xem xét các khía cạnh khác nhau của sự phát triển tài
3
chính, cụ thể là quy mô, hiệu quả và cạnh tranh, và kiểm tra cả tác động biên trực tiếp
của độ mở đối với các chỉ số khác nhau của phát triển tài chính. Nghiên cứu có thể
được coi như là một mô hình minh họa của liên kết giữa độ mở và phát triển tài chính
trong một quốc gia đang phát triển. Kết quả nghiên cứu này đóng góp quan trọng sự
phát triển nghiên cứu về lĩnh vực tài chính.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là: Nghiên cứu mối quan hệ giữa độ mở tài
chính, độ mở thương mại và sự phát triển tài chính tại Việt Nam giai đoạn 1990-2017.
1.3 Phương pháp nghiên cứu
Tác giả tiến hành nghiên cứu các cơ sở lý thuyết về độ mở tài chính, độ mở
thương mại và sự phát triển của tài chính và tổng quan về các kết quả nghiên cứu trước
đây để hình thành khung lý thuyết và xác định mô hình nghiên cứu của đề tài;
Từ kết quả nghiên cứu trên, tác giả sẽ đưa ra mô hình nghiên cứu định lượng
dựa trên mô hình của Chengsi Zhang , Yueteng Zhu , Zhe Lu (2015) với kích thước
mẫu trong phân tích thống kê cần phải đủ lớn để đạt được độ tin cậy nhất định theo
mục tiêu đã đề ra của luận văn. Riêng trong luận văn này, tác giả sử dụng mô hình hồi
quy với số liệu điều tra là dạng số liệu theo chuỗi thời gian (số liệu thống kê theo năm)
nên theo Greene W. H. (2003) và Tabachnick & Fidell (2007) thì kích thước mẫu sẽ
được xác định theo công thức n–k≥20 với n là số năm tham khảo, k là số biến độc lập.
Nghiên cứu này chọn số quan sát là 28 năm (từ năm 1990 đến năm 2017) để đảm bảo
được ý nghĩa thống kê; Nghiên cứu này thực hiện các kiểm định tính dừng (Augmented
Dicky-Fuller (1979), kiểm định quan hệ nhân quả (Granger causibility), kiểm định
Johansen và phân tích mô hình VECM, phân tích hàm phản ứng xung IRF để nghiên
cứu mối quan hệ giữa độ mở tài chính, độ mở thương mại và sự phát triển tài chính.
1.4 Kết cấu của đề tài
Luận văn có kết cấu 5 chương bao gồm :
4
Chương 1: Giới thiệu
Chương này tác giả nêu tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên
cứu, phương pháp nghiên cứu và cuối cùng trình bày bố cục, kết cấu của đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương này tác giả tổng hợp các khái niệm cơ bản về: độ mở thương mại, độ
mở tài chính, sự phát triển tài chính và trình bày tổng quan các nghiên cứu trước đây.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Tác giả trình bày thiết kế nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu và mô hình nghiên cứu
và các giả thiết. Tác giả cũng trình bày phương pháp xử lý số liệu ở chương này.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Nội dung chính của chương thể hiện các kết quả kiểm nghiệm đơn vị (Unit Root
Test), kiểm định đồng liên kết của Johansen, kiểm định quan hệ nhân quả (Granger
causibility) phân tích mô hình VECM và hàm phản ứng xung IRF.
Chương 5: Kết luận
Chương này, tác giả trình bày các thảo luận về kết quả nghiên cứu từ chương 4,
nêu lên hạn chế của đề tài và hướng mở rộng đề tài.
Tóm tắt chương 1
Chương 1 trình bày bức tranh toàn cảnh của nghiên cứu và đưa ra các cơ sở cho
các chương tiếp theo. Chương 1 cung cấp một cái nhìn tổng quan của nền tảng nghiên
cứu và mô tả ngắn gọn về nghiên cứu, bao gồm lý do nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu.
Cuối cùng là trình bày cấu trúc luận văn làm cơ sở để tác giả phát triển nghiên cứu ở
các chương tiếp theo.
5
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết về đề tài nghiên cứu bao gồm hai phần. Phần
thứ nhất trình bày các khái niệm cơ bản như: độ mở thương mại; độ mở tài chính; sự
phát triển tài chính. Phần thứ hai trình bày tổng quan các công trình nghiên cứu trước
đây.
2.1 Các khái niệm cơ bản
2.1.1 Độ mở thương mại
Độ mở thương mại cho thấy mức độ mà các quốc gia hoặc nền kinh tế cho phép
buôn bán trao đổi đổi mậu dịch với quốc gia hoặc nền kinh tế khác. Theo các nghiên
cứu trước đây, Marelli và Signorelli (2011); Yanikkaya (2003) Edwards (1993), xác
định độ mở thương mại là tỷ lệ của tổng giá trị thương mại (nhập khẩu + xuất khẩu)
trên thu nhập quốc dân của một quốc gia (GDP).
Mặc dù có nhiều bài nghiên cứu đã khám phá mối quan hệ độ mở thương mại
với các biến số kinh tế khác nhau, tuy nhiên các phát hiện của các tác giả lại cho kết
quả trái ngược nhau do xuất phát từ những khó khăn trong việc đo lường độ mở thương
mại (Yanikkaya, 2003; Manole và Spatareanu, 2010; Squalli và Wilson, 2011). Vấn đề
này đã đặt ra câu hỏi về tính hợp lệ về các kết quả nghiên cứu thực nghiệm đối với độ
mở thương mại vì các nghiên cứu khác nhau đã được đưa ra các biện pháp đo lường độ
mở thương mại khác nhau (Kandiero và Wadhawan, 2003). Rose (2004) cung cấp một
cách đo lường hữu ích đó là nhóm các biện pháp này thành bảy nhóm: đo lường dựa
trên các tỷ lệ thương mại (thương mại như là một tỷ lệ GDP); dòng chảy thương mại
điều chỉnh; biện pháp dựa trên kết quả giá; các hàng rào phi thuế quan; chỉ số hỗn hợp
(kết hợp các chỉ tiêu thuế quan và phi thuế quan với các chỉ số kinh tế và chính trị
khác) và các biện pháp chính thức và định lượng. Các phân loại có thể được xem xét
theo hai khía cạnh: xem xét độ mở thương mại là các dòng chảy thương mại và các
6
mức giá, phần còn lại là dựa trên những hạn chế thương mại hay đúng hơn là chính
sách. Yanikkaya (2003) phân loại các biện pháp này thành hai loại, các biện pháp dựa
trên khối lượng, quy mô thương mại và dựa trên hạn chế thương mại, trong đó xác định
mức độ phòng ngừa, ổn định của một nền kinh tế nói riêng. Tỷ lệ phụ thuộc thương
mại và tăng trưởng xuất khẩu là dựa trên kết quả các biện pháp mở cửa thương mại
(Balassa, 1982).
Trong bài này độ mở thương mại được đo lường bằng tổng giá trị thương mại
(xuất khẩu+ nhập khẩu)/ GDP.
2.1.2 Độ mở tài chính
Độ mở tài chính được thể hiện qua sự tự do hóa khu vực tài chính. Tự do hóa
khu vực tài chính đề cập đến việc loại bỏ hoặc nới lỏng các quy định được áp đặt bởi
chính phủ đối với khu vực tài chính trong nước. Độ mở tài chính nền kinh tế thường
được đo bằng tổng của các dòng vốn tư nhân trên tổng sản phẩm quốc dân (Aizenman
và Noy, 2003). Đo lường độ mở tài chính khó khăn hơn đo lường độ mở thương mại.
Các quốc gia sở hữu một mảng rộng và hệ thống kiểm soát giá cả phức tạp; khối lượng
rất nhiều các giao dịch tài chính phức tạp. Do đó, đo lường độ mở tài chính là một
thách thức lớn và thường không bao giờ hiệu quả (Eichengreen, 2001), đo lường độ mở
tài chính thực sự khó khăn (Edison, Levine, Ricci và Slok, 2002). Các nghiên cứu thực
nghiệm đã phát triển một số biện pháp đo lường độ mở tài chính khác nhau và sử dụng
chúng để phân tích ảnh hưởng của độ mở tài chính đối với tăng trưởng và rút ra những
kết luận chính sách. Các tài liệu nghiên cứu về độ mở tài chính và mối quan hệ tăng
trưởng có thể được xem xét trên 2 kênh tiếp cận: dựa trên thực tế (de facto) và dựa trên
luật (de jure). Lane và Milesi –Frerretti (2007), đã phát triển cách đo lường độ mở tài
chính dựa trên thực tế bằng số lượng tài sản và nợ nước ngoài trên GDP. Các nghiên
cứu tiếp cận theo phương pháp này tìm kiếm mối quan hệ giữa độ mở tài chính và tăng
trưởng kinh tế; mặt khác Chinn và Ito (2006) đo lường phát triển tài chính dựa trên luật
7
bằng cách xây dựng các biến giả đại diện cho các hạn chế giao dịch tài chính xuyên
biên giới. Các nghiên cứu trên kênh này cho rằng tác dụng tăng trưởng tích cực từ độ
mở tài chính là phát triển tốt hơn về hệ thống tài chính, chất lượng thể chế, môi trường
pháp lý và chính sách kinh tế vĩ mô (Bekaert, Harvey, Lundbland, 2005).
Mỗi thước đo về độ mở tài chính đều có ưu và nhược điểm. Thước đo thực tế ít
nhạy cảm với yếu tố nội sinh hơn thước đo dựa trên luật. Trong khi đó thước đo dựa
trên luật có được căn cứ tốt hơn về mặt lý thuyết (Baltagi và cộng sự, 2009).
Trong bài này tác giả áp dụng đo lường độ mở tài chính theo thực tế vì sự sẵn có
của dữ liệu. Biến độ mở tài chính được đo lường bằng tỷ lệ khối lượng các tài sản và
các khoản nợ nước ngoài của một quốc gia trên GDP danh nghĩa.
2.1.3 Sự phát triển tài chính
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 và công sự, 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 khoán trên GDP (Baltagi và cộng
sự, 2009, Rajan và Zingales, 2003). Theo định nghĩa, có thể phân loại thành các biện
pháp đo lường theo quy mô ( ví dụ: tổng nợ phải trả hoặc tổng tín dụng ), và các biện
pháp đo lường tính hiệu quả (ví dụ: tín dụng phân bổ cho khu vực tư nhân) để đo lường
sự phát triển tài chính.
Biện pháp đầu tiên đo lường phát triển tài chính là quy mô, 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 tổ chức tài chính phi ngân hàng ) trên GDP danh nghĩa; được ký hiệu là DEPT,
nó đo lường độ sâu tổng thể của các trung gian tài chính (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, nó đo lường quy mô tổng thể của các trung gian tài chính
(Goldsmith, 1969). Chỉ số thứ ba là tỷ lệ của tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình trên
8
GDP danh nghĩa; được ký hiệu là SAV, nó đại diện cho sự phát triển tài chính về các
nguồn tài trợ phi ngân hàng (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). Sự đàn áp và bóp méo tài
chính là đặc điểm nội tại của hệ thống tài chính Việt Nam, do đó là hợp lý khi xem xét
sự phát triển tài chính ở Việt Nam trên khía cạnh hiệu quả. Tín dụng tư nhân được coi
như là một thước đo ẩn đo lường sự phát triển tài chính. Tín dụng tư nhân là tín dụng
cấp cho khu vực tư nhân, và trái ngược lại là tín dụng cấp cho các doanh nghiệp nhà
nước (DNNN), nơi được biết đến với hiệu quả thấp. Tỷ lệ PRV cao cho thấy các dịch
vụ tài chính hiệu quả hơn và sự phát triển trung gian tài chính lớn hơn (Levine et al.,
2000). Trong một hệ thống tài chính do ngân hàng chi phối, 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 các công ty tư nhân có cơ hội để tiếp cận được tín
dụng của ngân hàng (Baltagi et al., 2009) và sự dễ dàng mà các doanh nghiệp có được
các dự án (Rajan và Zingales, 2003).
2.1.4 Mối quan hệ giữa độ mở tài chính, độ mở thương mại và sự phát triển tài
chính
Lý thuyết kinh tế chỉ ra rằng các quốc gia có quyền tự do trao đổi quốc tế nhiều
hơn để nó có thể được hưởng lợi từ sự cởi mở từ việc sản xuất sản lượng lớn hơn và
đạt được thu nhập cao hơn. Điều này là phù hợp với lý thuyết của Ricardo: khẳng định
rằng thương mại quốc tế mang lại sự sử dụng về hiệu quả hơn các nguồn lực của một
quốc gia, do đó tăng cường sự tăng trưởng kinh tế nói chung và sự phát triển tài chính
nói riêng của một quốc gia (Georgios, 2002; Yanikkaya, 2003; Gwartney năm 2001;
Niroomand và Nissan, 1997).
Có lẽ kênh trực tiếp nhất mà qua đó sự cởi mở sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển tài
chính là thông qua sự gia tăng quy mô của thị trường và nhu cầu về các dịch vụ tài
9
chính. Mở cửa thương mại tạo ra nhu cầu cho các sản phẩm tài chính mới, bao gồm các
công cụ cho tài chính thương mại và phòng ngừa rủi ro (Svaleryd và Vlachos, 2002) do
sự gia tăng của sự không chắc chắn, biến động thu nhập, cạnh tranh nước ngoài và các
cú sốc từ bên ngoài. Tuy nhiên Do and Levchenko (2004) cho rằng mở cửa thương mại
ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến sự phát triển tài chính tùy thuộc vào mức thu
nhập của các quốc gia. Những quốc gia có thu nhập tương đối cao chịu ảnh hưởng tích
cực từ tăng độ mở thương mại, trong khi những quốc gia có thu nhập tương đối thấp
chịu ảnh hưởng tiêu cực từ tăng độ mở thương mại. Lý do vì các nước này nhập khẩu
tài chính chuyên sâu hàng hóa hơn là phát triển hệ thống tài chính của riêng họ.
Sự cởi mở về tài chính có tiềm năng tăng thanh khoản và giảm chi phí vốn, do
đó thúc đẩy phát triển tài chính. Tăng độ mở tài chính có thể đóng góp cho tài chính
phát triển bằng cách cải thiện chức năng và dịch vụ tài chính của ngành tài chính và
nâng cao hiệu quả phân bổ vốn. Mishkin (2009) lập luận rằng sự gia nhập của vốn
nước ngoài thúc đẩy một loại hình chuyển giao công nghệ trên mạng, khiến các ngân
hàng trong nước nâng cấp cho vay theo tiêu chuẩn và theo thông lệ quốc tế tốt nhất.
Kose và những người khác (2009) cho rằng vốn tự do hóa tài khoản có thể áp đặt kỷ
luật đối với các chính sách kinh tế vĩ mô bằng cách tăng lợi ích của các chính sách phù
hợp, đồng thời làm tăng chi phí của những chính sách không phù hợp. Một số nghiên
cứu thực nghiệm chỉ ra rằng mở cửa tài chính nhiều khả năng làm cho chính sách tiền
tệ có kết quả tốt hơn.
Tuy nhiên việc tự do hóa thương mại và tự do hóa tài chính làm cho nền kinh tế
của một số quốc gia bị lệ thuộc vào các quốc gia khác, chính điều này có thể mang lại
những tác động tiêu cực đến sự phát triển tài chính của một quốc gia khi chịu tác động
từ các cú sốc từ bên ngoài (khủng hoảng).
2.2 Tổng quan các công trình nghiên cứu
Có nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về mối quan hệ tiềm tàng giữa
phát triển tài chính và phát triển kinh tế bao gồm: Beck và cộng sự, 2000; Darrat và
10
cộng sự, 2006; Ductor và Grechyna, 2015; Guariglia và Poncet, 2008; Levine, 1997.
Một số bài nghiên cứu xem xét đến nguồn gốc của sự phát triển tài chính xuất phát từ
quan điểm là từ sự tự do hóa tài chính (McKinnon, 1973), hệ thống pháp luật (La Porta
và cộng sự, 1998), sự sở hữu của chính phủ đối với các ngân hàng (Andrianova và
cộng sự, 2008), ổn định chính trị (Girma và Shortland, 2008).
Một nguồn khác của sự phát triển tài chính, được nêu lên ở một số ít bài nghiên
cứu nhưng đang ngày càng tăng lên về số lượng là sự mở cửa. Các tài liệu có liên quan
đã tập trung vào hai biến liên quan đến sự mở cửa bao gồm: giữa độ mở thương mại và
sự phát triển tài chính (Beck, 2002; Braun and Raddatz, 2005; Do and Levchenko,
2004; Mishkin, 2009); giữa độ mở tài chính và sự phát triển tài chính (Chinn và Ito,
2006; Levine, 2001); và giữa độ mở thương mại và độ mở tài chính (Aizenman và
Noy, 2009). Các nghiên cứu này thường tìm thấy mối liên hệ tích cực giữa sự cởi mở
và sự phát triển tài chính, và giữa mở cửa thương mại và mở cửa tài chính ở các nền
kinh tế đã và đang phát triển.
2.2.1 Tác động của độ mở thương mại đến phát triển tài chính
Do, Q.-T và Levchenko, A.A (2004), sử dung hồi quy OLS cho dữ liệu được thu
thập từ 20 quốc gia OECD và 55 nước đang phát triển trong giai đoạn 1965-1995 để
nghiên cứu về độ mở thương mại có tác động đến phát triển tài chính của một quốc gia
hay không. Trong bài nghiên cứu tác giả đã đưa ra các biến: phát triển tài chính (được
đo lường bằng tín dụng tư nhân/ GDP); độ mở thương mại (được đo lường bằng tổng
xuất nhập khẩu/GDP) và một số biến kiểm soát khác. Kết quả nghiên cứu đầu tiên cho
thấy rằng mức độ tác động của độ mở thương mại đến phát triển tài chính của mỗi quốc
gia phụ thuộc vào mức thu nhập trung bình của quốc gia đó. Đối với những quốc gia có
mức thu nhập trung bình cao, độ mở thương mại có tương quan dương với phát triển
tài chính, trong khi đối với những quốc gia có mức thu nhập thấp, mối tương quan này
là nghịch chiều.
11
Kim và cộng sự (2009) nghiên cứu tác động của độ mở thương mại đến phát
triển tài chính cho các quốc gia trên thế giới. Trong những bài nghiên cứu trước, các
tác giả đã cho thấy tác động tích cực của tự do thương mại đến phát triển tài chính. Tuy
nhiên, tác giả cho rằng mở cửa thương mại có thể làm gia tăng áp lực cạnh tranh, gia
tăng rủi ro từ đó dẫn đến những cuộc khủng hoảng thường xuyên, tức là tác động trong
ngắn hạn của độ mở thương mại đối với nền kinh tế. Chính vì thế, tác giả muốn tập
trung nghiên cứu tác động trong ngắn và dài hạn của độ mở thương mại đến phát triển
tài chính. Trong bài nghiên cứu, để đo lường phát triển tài chính tác giả sử dụng 3 biến:
tín dụng tư nhân, cung tiền M3, tài sản ngân hàng; độ mở thương mại đo lường bằng
logarit của tổng xuất nhập khẩu/GDP. Bên cạnh đó để kết quả nghiên cứu không bị
chệch, tác giả đưa thêm các biến kiểm soát khác vào mô hình nghiên cứu, gồm: GDP
trên đầu người, chi tiêu chính phủ/GDP, tỉ lệ lạm phát. Bằng cách sử dụng phương
pháp PMG (Pooled Mean Group) trên dữ liệu bảng cho 88 quốc gia từ 1960-2005
(được phân thành ba nhóm: nhóm nước thu nhập cao, nhóm nước thu nhập trung bình
và nhóm nước thu nhập thấp). Kết quả nghiên cứu cho thấy: tác động của độ mở
thương mại đến phát triển tài chính phụ thuộc vào mức thu nhập của các quốc gia. Đối
với những nước có thu nhập thấp, độ mở thương mại tác động cùng chiều đến phát
triển tài chính trong dài hạn, tác động nghịch chiều trong ngắn hạn. Đối với những
nước có thu nhập cao, độ mở thương mại tác động cùng chiều đến phát triển tài chính
trong dài hạn, không có tác động trong ngắn hạn.
2.2.2 Tác động của độ mở tài chính đến phát triển tài chính
Chinn và Ito (2006), nghiên cứu điều tra mối quan hệ giữa độ mở tài chính và
phát triển tài chính dựa trên dữ liệu bảng (panels data) của 108 quốc gia trong giai đoạn
1980-2000. Nghiên cứu cũng kiểm tra mối quan hệ giữa giữa tự do hóa hàng hóa và thị
trường tài chính. Kết quả nghiên cứu cho thấy độ mở tài chính càng tăng thì thị trường
vốn chủ sở hữu càng phát triển.
12
Asongu (2010) nghiên cứu lý thuyết về mối liên kết giữa độ mở và phát triển tài
chính tại 29 nước đang phát triển ở Châu Phi trong vòng 21 năm từ 1987-2008. Kết quả
cho thấy: độ mở tài chính ít có hiệu quả đến phát triển tài chính ở các nước có thu nhập
thấp. Kết quả đối với các nước có thu nhập trung bình là không đáng kể.
2.2.3 Tác động của độ mở thương mại, độ mở tài chính đến phát triển tài chính
Rajan và Zingales (2003), cho rằng kiểm tra các mối quan hệ giữa các cặp trên
có thể sẽ là không đầy đủ và thậm chí có thể gây hiểu nhầm. Rajan và Zingales đề nghị
rằng thiết lập một mối quan hệ ba biến giữa độ mở thương mại, độ mở tài chính và phát
triển tài chính là cần thiết. Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu ở 24 quốc gia công nghiệp
phát triển trong giai đoạn 1913-1999 với phương pháp hồi quy đa biến. Trong bài
nghiên cứu tác giả chỉ ra bốn yếu tố xác định sự phát triển tài chính: phát triển ngân
hàng (đo lường băng tỉ số tiền gửi ngân hàng trên GDP); phát triển thị trường vốn (đo
lường bằng tỷ số chứng khoán phát hành của những công ty nội địa được niêm yết trên
tổng vốn đầu tư cố định nội địa); chỉ số vốn hóa thị trường trên GDP; và số công ty nội
địa niêm yết/100 dân. Nghiên cứu này đã đưa ra lý thuyết nhóm lợi ích để tóm tắt kết
quả nghiên cứu của họ. Họ cho rằng lợi ích nhóm, trong ngành công nghiệp đặc thù và
ngành tài chính, thường xuyên không còn do sự phát triển tài chính. Lý do được đưa ra
là do sự phát triển tài chính sẽ tạo ra nhiều cơ hội cho các công ty mới được thành lập,
từ đó sẽ tăng cường sự cạnh tranh. Kết quả bài nghiên cứu cho thấy, khi quốc gia mở
cửa dòng vốn mạnh, phát triển tài chính tương quan dương mạnh với tự do hóa thương
mại; nhưng nếu mức độ mở cửa dòng vốn giảm thì độ tương quan giữa phát triển tài
chính và tự do hóa thương mại cũng giảm theo.
Dựa trên bài nghiên cứu của Rajan và Zingales (2003), Law (2009) đã nghiên
cứu tác động của động của độ mở thương mại, độ mở tài chính đến phát triển tài chính
bằng cách sử dụng dữ liệu bảng cho 43 nước đang phát triển trong 21 năm từ 1980-
2001, áp dụng phương pháp GMM và PMG để đưa ra kết quả ước lượng. Độ mở
13
thương mại được đo lường bằng tổng xuất nhập khẩu /GDP. Độ mở tài chính được đo
lường bằng dòng vốn tư nhân và chỉ số tự do hóa tài chính được xây dựng bởi hai nhà
nghiên cứu Chinn và Ito (2002). Sự phát triển tài chính được đo lường bằng hai yếu tố :
phát triển khu vực ngân hàng (đo lường bằng cung tiền M3/GDP, tín dụng dành cho tư
nhân/GDP, và tín dụng nội địa của khu vực ngân hàng/GDP), và phát triển thị trường
vốn (đo lường bằng số lượng các công ty nội địa được niêm yết trên sàn chứng khoán).
Kết quả thực nghiệm ở các nước đang phát triển ( Law, 2009), chỉ ra rằng việc mở cửa
đồng thời thương mại và tài khoản vốn có tác động tích cực đến sự phát triển tài chính
(bổ sung cho lý thuyết của Rajan và Zingales, 2003). Trong bài nghiên cứu cũng khẳng
định tác động của độ mở thương mại đối với phát triển tài chính đối với mỗi quốc gia
phụ thuộc vào thu nhập trung bình của quốc gia đó. Law nhấn mạnh rằng phát hiện của
ông nên được hiểu một cách thận trọng vì mẫu của ông là các nước đang phát triển, nơi
mà các lĩnh vực tài chính là chủ yếu được điều khiển bởi hệ thống ngân hàng.
Baltagi và cộng sự (2009), sử dụng phương pháp GMM trên dữ liệu bảng để
nghiên cứu về mở cửa thương mại, mở cửa tài chính và phát triển tài chính cho cả nước
đang phát triển và nước công nghiệp. Độ mở thương mại được đo lường bằng tổng xuất
nhập khẩu/GDP. Độ mở tài chính được đo lường bằng: chỉ số tự do hóa tài chính (thu
thập cho 42 nước đang phát triển từ 1980-2003) được tính bằng tổng tài sản và nợ nước
ngoài của quốc gia/GDP và chỉ số tự do hóa dòng vốn được đo lường từ bốn biến giả
về giới hạn giao dịch vốn được trình bày trong báo cáo của IMF. Nhân tố phát triển tài
chính được đo lường bằng tín dụng tư nhân và chỉ số vốn hóa chứng khoán thị trường.
Họ đã làm nổi bật hiệu ứng tương tác đồng thời giữa mở cửa thương mại và mở cửa tài
chính lên sự phát triển tài chính. Sự tương tác giữa mở cửa thương mại và mở cửa tài
chính có thể được dùng để đánh giá tác động biên của của sự gia tăng mở cửa thương
mại và tài chính lên sự phát triển tài chính. Bởi vì lý thuyết này chỉ ra rằng một quốc
gia sẽ mở cửa thương mại khi tài khoản vốn của nó bị đóng lại, lúc đó sẽ có các chính
14
sách tài chính bổ sung để ngăn chặn các tác động tiêu cực đến nền công nghiệp hiện tại
(ví dụ: lãi suất). Tuy nhiên các chính sách này sẽ ngăn chặn sự phát triển tài chính. Do
đó tác động biên của mở cửa thương mại sẽ là tiêu cực hay bằng không đối với sự phát
triển tài chính khi tài khoản vốn bị đóng cửa. Kết quả này chỉ ra rằng cả mở cửa thương
mại và mở cửa tài chính đều có ý nghĩa thống kê quan trọng trong việc xác định sự
phát triển tài chính. Mở cửa thương mại trong khi không mở cửa tài chính và ngược lại
vẫn có thể tạo ra sự phát triển tài chính.
Sự khác biệt về kết quả nghiên cứu, sử dụng dữ liệu từ các quốc gia khác nhau,
ngụ ý rằng các mô hình tương tác giữa mở cửa thương mại và mở cửa tài chính và phát
triển tài chính có thể khác nhau đáng kể giữa các quốc gia. Vì bối cảnh về lịch sử, kinh
nghiệm, văn hóa, thị trường tài chính là khác nhau giữa các quốc gia. Các nghiên cứu
thực nghiệm sử dụng dữ liệu từ các nước phát triển và đang phát triển dường như chỉ
cung cấp được một phần hỗ trợ cho các lý thuyết cơ bản.
Thomas và cộng sự (2008), nghiên cứu về mối liên kết giữa phát triển tài chính,
độ mở thương mại, độ mở tài chính và tăng trưởng bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi
thời gian của 16 nước ở khu vực Tiểu Sahara châu Phi. Để thực hiện nghiên cứu tác giả
đã sử dụng các biến: tăng trưởng (được đo lường bằng GDP thực trên đầu người), độ
mở thương mại (được đo lường bằng tổng xuất nhập khẩu/GDP), phát triển tài chính
(có thể được đo lường bằng nhiều chỉ tiêu khác nhau như: M2/GDP, tín dụng nội địa
cho khu vực tư nhân/GDP…). Kết quả ước lượng cuối cùng được đưa ra sau khi tác giả
thực hiện lần lượt các kiểm định. Thứ nhất, tác giả thực hiện phân tích khám phá nhân
tố để tìm ra những nhân tố đo lường sự phát triển tài chính. Thứ hai, tác giả thực hiện
kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết để xem xét tính dừng và mối đồng
liên kết trong chuỗi dữ liệu. Dựa theo đó, tác giả sẽ thực hiện các kiểm định mối quan
hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình. Cuối cùng, tác giả thực hiện kiểm định nhân
quả Granger, Var và VECM. Bài nghiên cứu đã đưa ra các kết quả: thứ nhất, không có
15
mối quan hệ trong dài hạn giữa các nhân tố phát triển tài chính, độ mở và tăng trưởng
kinh tế. Thứ hai, ít có bằng chứng cho thấy có mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài
chính và tăng trưởng kinh tế. Thứ ba, tồn tại một mối liên hệ giữa độ mở thương mại
và độ mở tài chính.
Hạnh (2009) điều tra các mối liên kết hai chiều giữa phát triển tài chính với độ
mở tài chính và độ mở thương mại của hai mươi chín nước đang phát triển tại châu Á
trong 14 năm từ 1994–2008. Trong bài nghiên cứu có các biến chính: phát triển tài
chính (được đo lường bằng cung tiền M3/GDP và tín dụng cho khu vực tư nhân/GDP ;
độ mở tài chính (được đo lường bằng FDI/GDP (FDI) và dòng vốn tư nhân/ GDP ); độ
mở thương mại (được đo lường bằng tổng xuất nhập khẩu của quốc gia/GDP). Ngoài
ra, còn có các biến kiểm soát khác: biến đo lường độ rủi ro quốc gia; tốc độ tăng trưởng
GDP; tỷ giá hối đoái thực; biến giả để đo lường khủng hoảng tài chính. Mối quan hệ
giữa phát triển tài chính và độ mở được tác giả kiểm định qua ba bước. Đầu tiên, tác
giả kiểm định tính dừng và số đồng liên kết của dữ liệu. Tiếp theo, tác giả sử dụng
phương pháp phân tích đồng liên kết của Pedroni (1999) để kiểm định mối quan hệ dài
hạn giữa các biến. Cuối cùng, tác giả sử dụng phương pháp Difference GMM được xây
dựng bởi Arellano và Bond (1991) để đưa ra kết quả ước lượng. Bài nghiên đã đạt
được những kết quả quan trọng sau: Thứ nhất, bài nghiên cứu cho thấy một mối quan
hệ nhân quả giữa phát triển tài chính với độ mở tài chính và độ mở thương mại. Sự mở
cửa thị trường hàng hóa và dịch vụ ở các nước đang phát triển là điều kiện tiên quyết
cho sự phát triển. Và ngược lại, phát triển tài chính và độ mở tài chính tạo điều kiện
cho các nước đang phát triển đạt được lợi ích lớn hơn trong việc mở cửa thương mại.
Thứ hai, bài nghiên cứu cho rằng mối quan hệ giữa các chỉ số đo lường phát triển tài
chính và độ mở tài chính là không đồng nhất. Tồn tại một mối tương quan dương giữa
độ mở tài chính và tín dụng dành cho khu vực tư nhân. Trong khi đó, không có bằng
chứng cho thấy mối quan hệ giữa độ mở tài chính với cung tiền M3.
16
Chengsi Zhang , Yueteng Zhu , Zhe Lu (2015) nghiên cứu thực nghiệm các tác
động năng động của độ mở thương mại và độ mở tài chính đối với sự phát triển tài
chính ở Trung Quốc. Ngoài việc sử dụng dữ liệu bảng của 30 tỉnh của Trung Quốc
trong giai đoạn 2000-2009, sử dụng phương pháp hồi quy GMM để nghiên cứu xem
xét các khía cạnh khác nhau của sự phát triển tài chính, cụ thể là quy mô, hiệu quả và
cạnh tranh, và kiểm tra cả tác động biên trực tiếp của độ mở về các chỉ số khác nhau
của phát triển tài chính. Nghiên cứu có thể được coi như là một mô hình minh họa của
liên kết giữa độ mở và phát triển tài chính trong một quốc gia. Kết quả nghiên cứu này
đóng góp quan trọng sự phát triển nghiên cứu về lĩnh vực tài chính. Kết quả nghiên cứu
điều tra thực nghiệm có một số phát hiện thú vị đáng chú ý. Đầu tiên, độ mở tài chính
có tác động tiêu cực đối với quy mô, nhưng lại tác động tích cực đối với hiệu quả và
cạnh tranh của phát triển tài chính ở Trung Quốc. Thứ hai, các tác động biên của độ mở
về hiệu quả tài chính và cạnh tranh là tích cực trong tỉnh có độ mở nhất, trong khi các
tác động biên của độ mở đối với quy mô của phát triển tài chính nói chung là tiêu cực.
Thứ ba, tác động biên của độ mở đối với phát triển tài chính khác nhau giữa các tỉnh
khác nhau ở Trung Quốc, và các vấn đề nhóm lợi ích đặc biệt nghiêm trọng ở các tỉnh
có mức độ thấp của độ mở thương mại và độ mở tài chính.
Tóm tắt chương 2
Chương này đã trình bày một cách có hệ thống các cơ sở lý thuyết của đề tài bao
gồm các khái niệm cơ bản về độ mở tài chính, độ mở thương mại và sự phát triển tài
chính. Chương này cũng tóm lược một số kết quả nghiên cứu trước đây về mối quan hệ
giữa độ mở tài chính, độ mở thương mại và sự phát triển tài chính là nền tảng để xây
dựng mô hình nghiên cứu ở chương sau.
17
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 2 đã trình bày các lý thuyết về độ mở thương mại, độ mở tài chính và
phát triển tài chính; các công trình nghiên cứu trong nước và quốc tế liên quan đến đề
tài. Chương 3 sẽ tập trung vào phương pháp và mô hình nghiên cứu để giải quyết các
câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu đã được đặt ra ở phần giới thiệu. Phương pháp sử dụng
để nghiên cứu là phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng mô hình VECM để
nghiên cứu, sử dụng các kiểm định đơn vị, quan hệ nhân quả Granger Causibility, kiểm
định đồng liên kết, phân tích hàm phản ứng xung IRF. Sau khi phân tích mô hình
VECM tác giả tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu .
3.1 Thiết kế nghiên cứu
3.1.1 Dữ liệu nghiên cứu
Thời kỳ lấy mẫu kéo dài qua các năm từ năm 1990 đến năm 2017 (28 năm) như
vậy tương ứng với 28 mẫu nghiên cứu. Nguồn dữ liệu GDP (Y), dân số, kim ngạch
xuất nhập khẩu, các chỉ tiêu tài chính của nền kinh tề như cho vay, tiền gửi, sản lượng
ngành công nghiệp khu vực nhà nước và tư nhân được lấy từ trang web của Tổng cục
Thống kê Việt Nam (https://www.gso.gov.vn) qua các năm.
3.1.2 Mô hình nghiên cứu và các giả thiết
Nghiên cứu mối quan hệ giữa độ mở thương mại, độ mở tài chính và sự phát
triển tài chính tại Việt Nam, tác giả vận dụng cơ sở lý thuyết về các lý thuyết độ mở
thương mại, độ mở tài chính, sự phát triển tài chính. Nghiên cứu dựa trên các nghiên
cứu thực nghiệm phát triển từ mô hình của các tác giả Chengsi Zhang , Yueteng Zhu ,
Zhe Lu (2015), Thomas và cộng sự, (2008); bên cạnh đó tham khảo các công trình
nghiên cứu nên tảng như Levine (2001); Beck (2002); Rajan và Zingales (2003), Braun
và Raddatz (2005); Chinn và Ito (2006) ; Aizenman và Noy (2009), Mishkin (2009),
Baltagi et al. (2009), Law (2009). Nghiên cứu này thực hiện các kiểm định tính dừng
18
(Augmented Dicky-Fuller (1979)), kiểm định quan hệ nhân quả (Granger causibility),
kiểm định Johansen và phân tích mô hình VECM. Mô hình nghiên cứu đề xuất và các
giả thiết nghiên cứu cụ thể như sau :
LnFDt= β0 +γlnFDt-1+β1lnTOt+ β2lnFOt+ β3{lnTOt x lnFOt}+β4lngdpt+
(1) β5lngovt +β6lnstatet +β7lnenrollt +µt
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)
Có 4 biện pháp đo lường sự phát triển tài chính:
- 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
- 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.
- Thứ ba là tỷ lệ của tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình trên GDP danh nghĩa; nó
được ký hiệu là SAV.
- Cuối cùng là tỷ lệ tín dụng được phân bổ cho các doanh nghiệp tư nhân trên
tổng tín dụng trong nước (ký hiệu là PRV).
Độ mở thương mại (TO)
Độ mở thương mại (trade openess) được tính bằng tổng giá trị kim ngạch xuất
nhập khẩu chia cho GDP. Tỷ lệ này cao cho thấy quốc gia đó mở cửa thương mại nhiều
và ngược lại.
Công thức tính : TO= (Export + Import)/ GDP
19
Độ mở tài chính (FO)
Có hai biện pháp đo lường độ mở tài chính được sử dụng trong các tài liệu
nghiên cứu trước đây. Thứ nhất là 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. Thứ hai là
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
xuyên biên giới. Mỗi biện pháp đều có điểm mạnh và điểm yếu, các chỉ số quy mô dễ
nhạy cảm với nội sinh hơn chỉ số hiệu quả, trong khi đo lường bằng chỉ số hiệu quả có
thể tốt hơn về mặt lý thuyết. Vì sự sẵn có của dữ liệu, biến FO trong bài nghiên cứu
này 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
FD (chỉ số về sự phát triển tài chính) 1
TO (độ mở thương mại) +(DEPT): Tổng dư nợ trong hệ thống tài chính/GDP. +(FIR): Tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính/GDP. +(SAV): Tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình/GDP. +(PRV): Tín dụng tư nhân/tổng tín dụng. Tổng kim ngạch xuất và nhập khẩu/GDP 2
FO (độ mở tài chính) (ASSET+FOREIGN DEBT)/GDP 3
4 GOV Chi tiêu chính phủ/GDP
State 5
Enroll Sản lượng công nghiệp của khu vực nhà nước/ Tổng sản lượng công nghiệp Số trẻ em đi học/ Số trẻ em trong độ tuổi đi học 6
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
20
Các biến kiểm soát: 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 tăng trưởng kinh tế có tác động đến phát triển tài chính. Theo quan điểm của
Levine (1997), sự thay đổi trong viễn thông, máy tính, các chính sách khu vực phí tài
chính, các thể chế, và bản thân tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến chất lượng của các
dịch vụ tài chính và cấu trúc của hệ thống tài chính. Do cải tiến công nghệ làm chi phí
giao dịch thấp hơn, chính sách tiền tệ và tài khóa ảnh hưởng đến việc đánh thuế các
trung gian tài chính. Hơn nữa tăng trưởng kinh tế làm thay đổi sự sẵn lòng của người
gửi tiết kiệm và nhà đầu tư phải trả các chi phí liên quan tham gia vào hệ thống tài
chính.
Sản lượng công nghiệp của khu vực nhà nước cũng liên quan đến sự phát triển
tài chính. Đặc biệt, mức độ sở hữu nhà nước cao trong nền kinh tế khu vực thể hiện sự
méo mó tài chính cao và hiệu quả phân bổ tài nguyên tài chính thấp.
Barro và Sala-i-Martin,1995; Dollar, 1992 cho rằng chi tiêu của chính phủ và cải
thiện trong giáo dục có thể tăng cường phát triển kinh tế do đó ảnh hưởng đến sự phát
triển tài chính.
3.2 Phương pháp xử lý số liệu
Tác giả sử dụng phần mềm EVIEWS 8, Excel để phân tích số liệu.
3.2.1 Phân tích thống kê mô tả :
Tác giả sử dụng phần mềm EVIEWS 8 để thực hiện tính toán, tóm tắt và lập
bảng, biểu đồ cho một tập dữ liệu để làm cho các đặc điểm chính của nó (trung bình,
phương sai, phân bố,…). Nội dung phân tích thông kê mô 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…
21
3.2.2 Kiểm định tính dừng:
Trước khi chạy hồi quy ta phải kiểm tra tính dừng của dữ liệu để đảm bảo giả
thiết của mô 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 (non-stationary) 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.
3.2.3 Kiểm định đồng liên kết của Johansen:
Kiểm định đồng liên kết Johansen là một phương pháp để kiểm định khả
năng đồng liên kết của một số chuỗi thời gian có thuộc tính I(1). Theo Engle và
Granger (1987) 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 trong mô hình.
3.2.4 Kiểm định nhân quả Granger:
Kiểm định nhân quả Granger được thực hiện để xác định có tồn tại mối quan hệ
nhân quả giữa các biến độ mở tài chính, độ mở thương mại và sự phát triển của thị
trường tài chính. Ngoài ra nó còn xác định thêm mối quan hệ nhân quả này là 1 chiều
hay 2 chiều.
3.2.5 Phân tích mô hình VECM và hàm phản ứng xung IRF:
Trong trường hợp không tồn tại các mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến thì
ước lượng mô 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 mô hình vector tự hồi quy (VAR) sẽ không
nhất quán. Khi đó mô hình sẽ bổ sung thêm thành phần hiệu chỉnh sai số (ECM). Mô
22
hình biến đổi này được gọi là mô hình VECM. Mô hình VECM cũng có đầy đủ các ưu
điểm của VAR, tuy nhiên VECM còn xét các tác động trong dài hạn.
Mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector (VECM)
Xét một mô hình VAR(p) có dạng như sau:
Yt = A1 Yt-1 + A2 Yt-2 +…+Ap Yt-p + ut (2)
Ta biến đổi, viết lại mô 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;
ПYt-1 là phần hiệu chỉnh sai số của mô hình; p là bậc tự tương quan (hoặc độ 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 mô hình n biến nội sinh.
β’ đảm bảo rằng Yt sẽ hội tụ về cân bằng bền vững trong dài hạn. Mô hình số (3) được
gọi là mô hình hiệu chỉnh sai số Vector (VECM). Theo đó, mô hình được phát triển từ
mô hình VAR (2) nhưng lại có dạng của một mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) bao
gồm: (i) Các quan hệ ngắn hạn giữa ∆Yt 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 có quan hệ đồng tích hợp mà không bị hồi quy giả mạo. Đây là điểm khác
biệt so với mô hình VAR, mô hình chỉ có thể ước lượng được khi tất cả các biến số là
dừng (I(0)). Với cấu trúc như vậy, mô hình VECM chứa thông tin về điều chỉnh cả
ngắn hạn và dài hạn với những thay đổi trong Yt , thông qua dự báo, ước lượng của Ci
và Π tương ứng.
23
Phân tích hàm phản ứng xung IRF để đánh giá mức độ phản ứng của biến
nghiên cứu khi chịu sự tác động từ các cú sốc từ các biến còn lại.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã xây dựng thiết kế nghiên cứu và lựa chọn mô hình nghiên cứu để
giải quyết các câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu đã được đặt ra ở phần giới thiệu. Phương
pháp sử dụng để nghiên cứu là phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng mô hình
VECM để nghiên cứu, sử dụng các kiểm định đơn vị, quan hệ nhân quả Granger
Causibility, kiểm định đồng liên kết. Sau khi phân tích mô hình VECM, phân tích hàm
phản ứng xung IRF tác giả tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu.
24
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi đã xây dựng được mô hình nghiên cứu và lựa chọn phương pháp ước
lượng ở chương 3. Tác giả sử dụng phần mềm EVIEW 8 và excel để phân tích dữ liệu.
Tác giả trình bày kết quả mô tả và phân tích thống kê, các kết quả kiểm nghiệm và kết
quả nghiên cứu tại chương này.
4.1 Mô tả và phân tích thống kê
Trong phần này tác giả tiến hành thống kê mô tả các nhân tố được liệt kê trong
mô hình nghiên cứu đồng thời phân tích đánh giá tổng quan các nhân tố trong mô hình
mối quan hệ giữa độ mở thương mại, độ mở tài chính và tăng trưởng kinh tế Việt Nam
với các dữ liệu cụ thể như : Xuất nhập khẩu, tăng trưởng kinh tế, độ mở thương mại, độ
mở tài chính (được định nghĩa là tỷ lệ khối lượng các tài sản và các khoản nợ nước
ngoài của một quốc gia trên GDP, Lane và Milesi-Ferretti (2007)), phát triển tài chính.
Phương pháp thông kê phân tích bao gồm phân tích cấu trúc bảng dữ liệu mô tả các giá
trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và độ lệch chuẩn, sử dụng đồ thị minh
họa các giá trị để làm rõ nổi bật mối quan hệ của các nhân tố ảnh hưởng cũng như số
liệu khảo sát một cách trực quan nhất. Kết quả thống kê mô tả cụ thể như sau:
Bảng 4.1. Thống kê mô tả biến nghiên cứu
Độ lệch chuẩn Biến Giá trị lớn nhất
EXPORT Giá trị trung bình 53.886,75 62.129,27 Giá trị nhỏ nhất 919,5 214.010
IMPORT 57.658,46 61.346,10 1850,3 211.100
GDP 1.418.529,25 1.525.308,79 41955 4.893.456
TO 1,4683 0,2067 1,1556 1,9462
332.104,50 334.679,46 6153 1.026.513
200.729,64 346.928,37 157 945.690
ASSET FOREIGN DEBT FO 0,2902 0,0943 0,1524 0,5286
25
EXPENDITURE 357.107,71 367.208,53 9186 1.029.674
FLEND 1.882.890,18 2.112.277,74 35662 6.709.563
FDEPO 2.073.083,25 2.294.481,71 40944 7.288.352
GDPDN 1.380.433,07 1.456.169,65 39284 4.674.532
DEPT GOV STATE ENROLL 1,2271 0,2448 0,4490 0,8735 0,1614 0,0358 0,1364 0,0711 0,9078 0,1416 0,2960 0,7550 1,5556 0,3180 0,6810 0,9580
PLEND 40944 2.073.083,25 2.294.481,71 7.288.352
FIR 2,5970 0,3236 1,9501 3,2558
SAVING 1.540.495,7544 1.828.463,2367 8.925,7920 5.954.223,0000
SAV 0,8819 0,3384 0,2272 1,2791
PRV 0,7199 0,1165 0,5120 0,8480
Nguồn : Trích xuất từ EVIEWS 8
Có thể thấy rằng trong những năm qua hoạt động xuất nhập khẩu đã đóng vai trò
không nhỏ trong duy trì và phát triển kinh tế xã hội. Đối với hoạt động xuất khẩu, Việt
Nam đang xuất khẩu ra thế giới với các sản phẩm chủ lực như: Sản phẩm dệt may;
Thủy sản; Gạo; Cà phê; Cao su; Gỗ và sản phẩm gỗ; Than đá; Tôm đông lạnh trong đó
ngành hàng dệt mây và thủy sản chiếm tỷ trọng lớn nhất với hơn 20% trong tổng giá trị
xuất khẩu tiếp theo là ngành hàng gỗ và sản phẩm gỗ, cà phê và lúa gạo. Thị trường
xuất khẩu chủ yếu là thị trường Nhật Bản, Hoa Kỳ và Trung Quốc. Theo bảng 4.1.
thống kê mô tả biến nghiên cứu thì trong giai đoạn 1990-2017 thì giá trị xuất khẩu
trung bình đạt 53.886 triệu USD, giá trị xuất khẩu thấp nhất đạt 919 triệu USD và cao
nhất đạt 214.010 triệu USD (năm 2017). Hoạt động này ngày càng gia tăng về quy mô
và tốc độ tăng trưởng cao. Bên cạnh những thuận lợi thì hoạt động xuất khẩu còn gặp
nhiều khó khăn như hàng xuất khẩu Việt Nam vẫn chủ yếu là các mặt hàng thô và sơ
chế, hàm lượng công nghệ trong các mặt hàng công nghiệp còn thấp, năng lực cạnh
tranh không cao, ngành công nghiệp phụ trợ yếu kém, giá trị gia tăng hàng xuất khẩu
26
thấp, lệ thuộc vào một số thị trường như Trung Quốc gây lo ngại về rủi ro đối với
thương mại quốc tế. Bên cạnh đó còn đối mặt với rủi ro pháp lý trong cạnh tranh
thương mại quốc tế và khó khăn trong thâm nhập thị trường. Đối với hoạt động nhập
khẩu, trong giai đoạn kể từ năm 1990 đến năm 2017 đạt giá trị bình quân 57.658 triệu
USD, giá trị nhập khẩu dao động từ 1850 triệu USD đến 211.100 triệu USD (năm
2017). Việt Nam đã nhập khẩu các mặt hàng chủ yếu như: Lương thực, thực phẩm và
động vật sống; Đồ uống và thuốc lá ; Nguyên liệu thô, không dùng để ăn, trừ nhiên
liệu; Nhiêu liệu, dầu mỡ nhờn và vật liệu liên quan; Dầu, mỡ, chất béo, sáp động, thực
vật; Hoá chất và sản phẩm liên quan; Hàng chế biến phân loại theo nguyên liệu; Máy
móc, phương tiện vận tải…Tương tự như xuất khẩu hoạt động nhập khẩu ngày càng
gia tăng về tốc độ cũng như quy mô, hoạt động nhập khẩu đang lấn át hoạt động xuất
khẩu cả về quy mô và giá trị.
Biểu đồ 4.1. Độ mở thương mại của Việt Nam giai đoạn 1990-2017
Nguồn : Dữ liệu tổng cục thống kê
27
Độ mở tài chính được đo lường bằng các chỉ tiêu tài sản quốc gia, nợ nước
ngoài và GDP, chỉ tiêu này đạt giá trị trung bình 1,4683 nghĩa là trong tài sản và nợ
nước ngoài của quốc gia giai đoạn 1990-2017 chiếm 146,8% GDP. Giai đoạn 1990-
2011 thì có thể thấy rằng độ mở tài chính của nước ta có xu hướng tăng nguyên nhân
chủ yếu là do sự gia tăng của các khoản nợ nước ngoài trong cơ cấu nợ công của Việt
Nam, khoản nợ nước ngoài ngày càng gia tăng ảnh hưởng lớn đến quản lý chi tiêu
công, đầu tư công nhằm phát triển kinh tế xã hội. Nợ chính phủ của Việt Nam chủ yếu
là các quốc gia phát triển như Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản, Úc, Canada…Tuy nhiên tín
hiệu tốt từ quản lý tài sản nhà nước là kể từ năm 2012 trở lại đây mặc dù nợ nước ngoài
liên tục tăng nhưng tốc độ tăng trưởng có xu hướng giảm đáng kể. Kết quả này cũng
phản ánh phần nào mức độ tự do hóa tài chính của Việt Nam gia tăng tiết kiệm đầu tư
và kiềm chế tốc độ tăng trưởng nợ công và nợ nước ngoài.
Biểu đồ 4.2. Độ mở tài chính của Việt Nam giai đoạn 1990-2017
Nguồn : Dữ liệu tổng cục thống kê
28
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng 4 biến đo lường sự phát triển tài chính
bao gồm: DEPT, SAV, PRV, FIR. 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; 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; Tỷ lệ của tổng số tiền
tiết kiệm hộ gia đình trên GDP danh nghĩa, được ký hiệu là SAV; 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).
Biểu đồ 4.3. Sự phát triển tài chính của Việt Nam giai đoạn 1990-2017
`
Nguồn : Dữ liệu tổng cục thống kê
Theo biểu đồ cho thấy rằng tín dụng khu vực tư nhân của Việt Nam có xu hướng
tăng trưởng qua các năm, từ khi chỉ hơn 50% những năm 90, lên đến trên 80% kể từ
năm 2010 cho đến nay điều này cho thấy vai trò quan trọng của kinh tế tư nhân. Kết
quả này phản ánh thực tế chính sách phát triển kinh tế tư nhân của Việt Nam hiện nay.
29
Mặc dù tín dụng khu vực tư nhân tăng về quy mô về tiết kiệm và cho vay song một
thực trạng có thể thấy rằng tín dụng khu vực này còn nhiều khó khăn thách thức. Trong
hệ thống doanh nghiệp, tổ chức kinh doanh Việt Nam hiện nay đa số quy mô vừa và
nhỏ trình độ quản lý, khoa học công nghệ còn hạn chế yếu kém khó lòng có thể cạnh
tranh bền vững trong nền kinh tế mở cửa hội nhập sâu rộng.
4.2. Phân tích mối quan hệ giữa độ mở thương mại, độ mở tài chính và phát triển
tài chính tại Việt Nam
4.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test)
Giả thuyết kiểm định:
H0: β = 0 (Yt là chuỗi dữ liệu không dừng)
H1: β < 0 (Yt là chuỗi dữ liệu dừng).
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho các chuỗi số liệu nghiên cứu được
trình bày ở Bảng 4.2.
Bảng 4.2. Kiểm định nghiệm đơn vị ADF 1
p-value Mô hình I (0) I (1)
LNTO 0.4143 0.0307**
LNFO 0.1289 0.0053**
LNFOLNTO 0.1479 0.0064**
LNDEBT 0.0035** 0.0001**
LNFIR 0.0003** 0.0000**
LNSAV 0.4253 0.0322**
LNPRV 0.4174 0.0304**
LNGOV 0.1747 0.008**
LNENROLL 0.7038 0.0170**
30
0.9725 LNSTATE 0.5782
0.0003** LNGDP 0.0000**
Ghi chú:dấu (**) thống kê có ý nghĩa mức 5%
Nguồn: Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Kết quả kiểm định ADF cho thấy giả thuyết H0 về tính không dừng (non-
stationary) của chuỗi ban đầu các chỉ số LNDEPT, LNFIR, LNGDP bị bác bỏ ở mức ý
nghĩa 5%, do đó chúng có tính dừng; đối với các chỉ số còn lại LNTO, LNFO,
LNFOLNTO, LNSAV, LNPRV, LNGOV, LNENROLL, LNSTATE không thể bị bác
bỏ giả thiết H0 bởi vì giá trị kiểm định của nó nhỏ hơn giá trị tới hạn tương ứng
(Mackinnon’s critical value).
Xét kiểm định ADF sai phân bậc một của các chuỗi chỉ số số LNTO, LNFO,
LNFOLNTO, LNSAV, LNPRV, LNGOV, LNENROLL được kiểm định thì kết quả lại
cho thấy giả thuyết H0 về tính không dừng không bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả
này cho phép chúng ta kết luận rằng chuỗi các giá trị này là có tính dừng. Như vậy các
biến chính của mô hình như LNSAV, LNFIR, LNDEBT, LNPRV, LNTO, LNFO
LNFOLNTO đều có tính dừng, tức giá trị trung bình thay sẽ không thay đổi theo thời
gian, hoặc giá trị phương sai không thay đổi theo thời gian hoặc cả hai.
4.2.2 Kiểm định đồng liên kết của Johansen (1991)
Dưới đây là kết quả kiểm định đồng liên kết mối quan hệ giữa độ mở tài chính,
thương mại và sự phát triển tài chính:
(1) LnDEPTt = β0 + γlnFDt-1+β1lnTOt+ β2lnFOt + β3{lnTOt x lnFOt}
+ β4lngdpt + β5lngovt +β6lnstatet +β7lnenrollt +µt
(2) LnSAVt = β0 + γlnFDt-1+β1lnTOt+ β2lnFOt + β3{lnTOt x lnFOt}
+ β4lngdpt + β5lngovt +β6lnstatet +β7lnenrollt +µt
(3) LnPRVt = β0 + γlnFDt-1+β1lnTOt+ β2lnFOt + β3{lnTOt x lnFOt}
+ β4lngdpt + β5lngovt +β6lnstatet +β7lnenrollt +µt
(4) LnFIRt = β0 + γlnFDt-1+β1lnTOt+ β2lnFOt + β3{lnTOt x lnFOt}
31
+ β4lngdpt + β5lngovt +β6lnstatet +β7lnenrollt +µt
Trong bài nghiên cứu này tác giả kiểm định định đồng liên kết bằng phương
pháp kiểm định Johansen (Johansen Cointergation Test) dựa trên 2 tiêu chuẩn để tìm
kiếm số véctơ đồng liên kết, giá trị thống kê Trace giá trị thống kê Max-Eigen. Giả
thiết H0 là có r mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu. Mức ý nghĩa thống kê
trong kiểm định của Johansen là 5%. Kết quả Kiểm định đồng liên kết của Johansen
được trình bày ở Bảng 4.3.
Bảng 4.3. Kiểm định đồng liên kết
Mô hình 1
Giả thiết Giá trị riêng
Không có đồng liên kết ** Có 1 đồng liên kết ** Có 2 đồng liên kết 0.824391 0.619957 0.454487
Giả thiết Giá trị riêng
Không có đồng liên kết ** Có 1 đồng liên kết ** Có 2 đồng liên kết 0.824391 0.619957 0.454487 Thống kê Trace 79.83654 39.82818 3.637690 Thống kê Max-Eigen 40.00836 22.25181 3.637690 Giá trị tới hạn ở 5% 40.17493 24.27596 4.129906 Giá trị tới hạn ở 5% 24.15921 17.79730 4.129906 Xác suất ** 0.0000 0.0003 0.0670 Xác suất ** 0.0002 0.0100 0.0670
Mô hình 2
Giả thiết Giá trị riêng
Không có đồng liên kết ** Có 1 đồng liên kết ** Có 2 đồng liên kết 0.789842 0.730294 0.376282
Giả thiết Giá trị riêng
Không có đồng liên kết ** Có 1 đồng liên kết ** Có 2 đồng liên kết 0.789842 0.730294 0.376282 Thống kê Trace 84.94195 49.06431 12.32090 Thống kê Max-Eigen 35.87765 30.13969 10.85731 Giá trị tới hạn ở 5% 40.17493 24.27596 18.92462 Giá trị tới hạn ở 5% 24.15921 17.79730 11.22480 Xác suất ** 0.0000 0.0000 0.0580 Xác suất ** 0.0008 0.0004 0.0580
Mô hình 3
Giả thiết Giá trị riêng Thống kê Trace Giá trị tới hạn ở 5% Xác suất **
32
Không có đồng liên kết ** Có 1 đồng liên kết ** Có 2 đồng liên kết 0.844110 0.682060 0.669843
Giả thiết Giá trị riêng
Không có đồng liên kết ** Có 1 đồng liên kết ** Có 2 đồng liên kết 0.844110 0.682060 0.669843 104.6257 61.87782 12.32090 Thống kê Max-Eigen 42.74788 26.35551 11.22480 40.17493 24.27596 35.52231 Giá trị tới hạn ở 5% 24.15921 17.79730 25.48831 0.0000 0.0000 0.0600 Xác suất ** 0.0001 0.0020 0.0100
Mô hình 4
Giả thiết Giá trị riêng
Không có đồng liên kết ** Có 1 đồng liên kết ** Có 2 đồng liên kết 0.824233 0.639622 0.380765
Giá trị riêng Giả thiết
Thống kê Trace 83.23883 43.25118 12.32090 Thống kê Max-Eigen 39.98765 23.47386 11.02322 Xác suất ** 0.0000 0.0001 0.0542 Xác suất ** 0.0002 0.0063 0.0542
Giá trị tới hạn ở 5% 40.17493 24.27596 19.77732 Giá trị tới hạn ở 5% Không có đồng liên kết ** 24.15921 0.824233 Có 1 đồng liên kết ** 17.79730 0.639622 Có 2 đồng liên kết 11.22480 0.380765 Ghi chú: dấu ** cho thấy việc bác bỏ giả thiết H0 tại mức ý nghĩa 5%
Nguồn: Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Kết quả ở bảng 4.3 biểu thị các giá trị riêng lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và giá trị
tới hạn tương ứng với các mô hình. Giá trị kiểm định chỉ ra rằng ta bác bỏ giả thuyết
ở cả 4 mô hình. Kiểm định cho thấy có tồn tại hai vector đồng liên kết hay H0 tại r
có thể nói có mối quan hệ trong dài hạn giữa tỷ lệ tổng dư nợ trong hệ thống tài chính = 0
(bao gồm cả ngân hàng và phi ngân hàng tổ chức tài chính) trên GDP danh nghĩa DEP,
tỷ lệ của tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình trên GDP danh nghĩa SAV, tỷ lệ của tổng số
tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên GDP danh nghĩa FIR, tỷ lệ tín
dụng được phân bổ cho các doanh nghiệp tư nhân trên tổng tín dụng trong nước PRV
và các biến độc lập.
Sau khi xác định được 2 đồng liên kết, bước tiếp theo sẽ tiến hành kiểm định độ
trễ tối ưu phục vụ xây dựng mô hình VECM. Kết quả kiểm định như sau:
33
Bảng 4.4. Xác định độ trễ tối ưu
Chỉ tiêu Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
Chi-squared test 27.75788** 31.92016** 27.04478** 25.57208**
statistics - lag2
P-value [ 0.033790] [ 0.010242] [ 0.040988] [ 0.040355]
Ghi chú: dấu (**) thống kê có ý nghĩa mức 5%
Nguồn: Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Như vậy mô hình VECM phân tích mối quan hệ giữa độ mở tài chính, thương
mại và sự phát triển tài chính được ước lượng với 2 độ trễ.
Sau khi tiến hành kiểm định đồng liên kết tác giả tiến hành kiểm định mối quan
hệ nhân quả với 2 độ trễ nhằm xác định mối quan hệ hai chiều giữa biến độc lập độ mở
tài chính, thương mại và sự phát triển tài chính của Việt Nam.
4.2.3 Kiểm định quan hệ nhân quả (Granger causibility)
Kiểm định Granger được thực hiện để xác định mối quan hệ nhân quả giữa sự
thay đổi của chỉ số đo lường sự phát triển tài chính LNFIR, LNSAV, LNPRV,
LNDEPT và các biến độc lập và kiểm soát LNTO, LNFO, LNFO x LNTO, LNGOV,
LNENROLL, LNSTATE, LNGDP được phân chia theo thứ tự mô hình 1 đến mô hình
4.
Kết quả kiểm định Granger causality tương ứng với 4 mô hình lần lượt được
trình bày cụ thể trong bảng 4.5 đến bảng 4.8 như sau:
Bảng 4.5. Kiểm định Granger causibility (mô hình 1)
Equation Chi2 Prob
Lndebt → Lnto 0.170971 0.9181
Lnto→Lndebt 1.835820 0.3994
Lndebt → Lnfo 8.396754 0.0150**
Lnfo→Lndebt 0.263423 0.8766
34
Lndebt →Lnfolnto 0.1775 3.458013
Lnfolnto→Lndebt 0.9536 0.094950
Ghi chú: dấu (**) thống kê có ý nghĩa mức 5%
Nguồn: Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Kết quả: Kết quả kiểm định cho thấy biến độ mở tài chính đo lường bằng 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 (DEPT) không tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều
đối với các biến TO, FO*TO ở mức ý nghĩa 5%. Có quan hệ nhân quả một chiều từ
LNDEPT sang LNFO nhưng không có quan hệ nhân quả từ LNFO sang LNDEPT ở
mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.6. Kiểm định Granger causibility (mô hình 2)
Equation Prob Chi2
Lnsav → Lnto 0.2072 3.148566
Lnto→Lnsav 0.4582 1.560994
Lnsav → Lnfo 0.9251 0.155744
Lnfo→Lnsav 0.7011 0.710316
Lnsav →Lnfolnto 0.1179 4.275244
Lnfolnto→Lnsav 0.4251 1.711035
Nguồn: Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Kết quả: Kết quả kiểm định cho thấy không có tồn tại mối quan hệ nhân quả
giữa biến độ mở tài chính đo lường bằng tỷ lệ của tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình
trên GDP danh nghĩa (SAV) và các biến TO, FO, TO*FO.
Bảng 4.7. Kiểm định Granger causibility (mô hình 3)
Equation Chi2 Prob
Lnprv → Lnto 1.710768 0.4251
Lnto→Lnprv 5.587832 0.0612***
35
0.136526 Lnprv → Lnfo 0.9340
0.657331 Lnfo→Lnprv 0.7199
Lnprv →Lnfolnto 5.565907 0.0619***
Lnfolnto→Lnprv 5.766811 0.0559***
Ghi chú: dấu (***) thống kê có ý nghĩa mức 10%
Nguồn: Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Kết quả: Kết quả kiểm định cho thấy biến độ mở tài chính đo lường bằng tỷ lệ
tín dụng được phân bổ cho các doanh nghiệp tư nhân trên tổng tín dụng trong nước
(PRV) và các biến FO không có mối quan hệ nhân quả hai chiều. Có quan hệ nhân quả
một chiều từ LNTO sang LNPRV nhưng không có quan hệ nhân quả từ LNPRV sang
LNTO ở mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.8. Kiểm định Granger causibility (Mô hình 4)
Equation chi2 Prob > chi2
Lnfir → lnto 0.715736 0.6992
Lnto→lnfir 0.386161 0.8244
Lnfir → lnfo 4.868719 0.0877***
Lnfo→lnfir 0.446899 0.7998
Lnfir →lnfolnto 3.147500 0.2073
Lnfolnto→lnfir 0.332601 0.8468
Ghi chú: dấu (***) thống kê có ý nghĩa mức 10%
Nguồn: Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Kết quả: Kết quả kiểm định cho thấy biến độ mở tài chính đo lường bằng tỷ lệ
của tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên GDP danh nghĩa
(FIR) và các biến TO, TO*FO không có mối quan hệ nhân quả hai chiều. Có quan hệ
nhân quả một chiều từ LNFIR sang LNFO nhưng không có quan hệ nhân quả từ LNFO
sang LNFIR ở mức ý nghĩa 10%.
36
Qua việc phân tích 04 mô hình tương ứng với 04 chỉ tiêu đo lường sự phát triển
tài chính cho thấy: có tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa độ mở thương mại, độ mở tài
chính và sự phát triển tài chính. Độ mở thương mại có tác động một chiều đến sự phát
triển tài chính đo lường bằng tỷ lệ tín dụng được phân bổ cho các doanh nghiệp tư nhân
trên tổng tín dụng trong nước (PRV).
4.2.4 Phân tích mô hình VECM và phân tích hàm phản ứng xung IRF
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 có quan hệ đồng tích hợp mà không
bị hồi quy giả mạo. Đây là điểm khác biệt so với mô hình VAR, mô hình chỉ có thể
ước lượng được khi tất cả các biến số là dừng I(0). Với cấu trúc như vậy, mô hình
VECM chứa thông tin về điều chỉnh cả ngắn hạn và dài hạn với những thay đổi của
biến phụ thuộc.
Trước khi tiến hành hồi quy ngắn hạn với mô hình VECM, tác giả tiến hành
kiểm định tương quan chuỗi giữa các phần dư, nếu các phần dư có tương quan chuỗi
với nhau thì mô hình không phù hợp và ngược lại. Việc kiểm định thực hiện bằng
phương pháp Lagrange và phương pháp Portmanteau.
Giả thuyết kiểm định:
H0: Không có tương quan chuỗi giữa các phần dư;
H1: Có tương quan chuỗi giữa các phần dư
Kết quả kiểm định tự tương quan phần dư của mô hình hồi quy theo phương
pháp Portmanteau Tests và phương pháp Lagrange- multiplier test ở 2 độ trễ được trình
bày như sau:
37
Bảng 4.9: Kiểm định tự tương quan LM và Portmanteau
Mô hình Lags Q-Stat Prob. LM-Stat Prob
NA* 17.61722 0.3468 1 23.20882 (1) NA* 18.49350 0.2958 2 42.15660
NA* 30.31446 0.0164 1 13.63227 (2) NA* 22.34134 0.1325 2 26.80844
NA* 30.31446 0.0164 1 5.884836 (3) NA* 22.34134 0.1325 2 20.26774
NA* 15.78443 0.4681 1 22.91810 (4) NA* 19.15350 0.2608 2 37.66296
Nguồn: Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Có thể nhận thấy giá trị P-value của cả hai kiểm định tại 2 độ trễ đều lớn hơn
0,05. Do vậy tác giả chấp nhận giả thiết H0 cho rằng không có hiện tượng tương quan
chuỗi giữa các phần dư, có thể kết luận rằng phần dư của mô hình là nhiễu trắng, mô
hình trên là phù hợp.
Kết quả phân tích mô hình VECM được trình bày ở bảng 4.10 như sau:
Bảng 4.10. Phân tích mô hình VECM
Tham số D(LNDEBT) D(LNSAV) D(LNPRV) D(LNFIR)
Cointeq1 -0.012719 0.175388 -1.021450 -0.148368
(0.02478) (0.15621) (0.32477) (0.09085)
[-0.51334] [ 1.12277] [-3.14514] [-1.63317]
D(LNDEBT(-1)) -0.547002 -0.401083 0.563993 -0.527519
(0.18620) (0.32623) (0.28899) (0.20058)
[-2.93768] [-1.22946] [ 1.95158] [-2.62991]
38
D(LNDEBT(-2)) -0.575099 0.014299 0.352213 -0.468195
(0.20036) (0.30743) (0.24443) (0.18538)
[-2.87038] [ 0.04651] [ 1.44093] [-2.52566]
D(LNTO(-1)) -1.004813 -0.341120 -0.233059** -0.011098
(0.78091) (0.29860) (0.09328) (0.01218)
[-1.28673] [-1.14240] [-2.49855] [-0.91087]
D(LNTO(-2)) 0.926041 0.066861 -0.063165 0.013877
(0.76554) (0.20881) (0.05758) (0.01116)
[ 1.20966] [ 0.32019] [-1.09691] [ 1.24400]
D(LNFO(-1)) -0.002079 -0.074994 -0.054077 -0.015028
(0.69445) (0.16048) (0.03827) (0.00959)
[-0.00299] [-0.46732] [-1.41322] [-1.56714]
D(LNFO(-2)) -0.178256 -0.097257 0.013770 -0.006536
(0.80351) (0.16907) (0.04582) (0.01175)
[-0.22185] [-0.57525] [ 0.30050] [-0.55636]
D(LNFOLNTO(-1)) 0.053768 -0.024452 -0.001494 -0.000139
(0.07215) (0.01699) (0.00444) (0.00107)
[ 0.74524] [-1.43960] [-0.33637] [-0.12971]
D(LNFOLNTO(-2)) 0.150042 -0.019940 0.003732 0.001732
(0.06210) (0.01704) (0.00435) (0.00097)
[ 2.41600] [-1.17016] [ 0.85791] [ 1.78868]
39
LNGDP -0.646949 0.043053 -0.053192 -0.012320
(0.24985) (0.06948) (0.02141) (0.00450)
[-2.58936] [ 0.61965] [-2.48458] [-2.74079]
LNENROLL -34.67017 -3.396219 -0.393435 -0.619651
(9.37351) (2.70650) (0.53052) (0.15963)
[-3.69874] [-1.25484] [-0.74160] [-3.88192]
LNSTATE -11.65833 -0.438325 -0.872321 -0.211550
(3.27025) (0.79809) (0.32011) (0.05765)
[-3.56497] [-0.54922] [-2.72505] [-3.66968]
LNGOV 4.309037 0.243134 -0.222224 0.060252
(1.17156) (0.25773) (0.09690) (0.01696)
[ 3.67805] [ 0.94337] [-2.29334] [ 3.55258]
R-squared 0.775290 0.724397 0.700742 0.766833
Adj. R-squared 0.505638 0.326304 0.341633 0.487032
F-statistic 2.875150 1.819669 1.951332 2.740641
Log likelihood 5.379131 42.17689 65.99093 101.6272
Akaike AIC 0.662684 -2.450164 -4.607907 -7.706711
Schwarz SC 1.304485 -1.758994 -3.966106 -7.064910
Ghi chú: Giá trị trong ngoặc đơn [] là thống kê t, trong dấu () là giá trị Standard
errors, ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Nguồn : Trích xuất dữ liệu Eviews 8,
40
Kết quả hồi quy VECM: Sau khi có kết quả phân tích mô hình VECM tôi sẽ
phân tích kết quả mô hình VECM lần lượt theo bốn phương pháp đo lường sự phát
triển tài chính, cụ thể như sau:
+ Thứ nhất, sự phát triển tài chính đo lường bằng tỷ lệ tổng dư nợ trong hệ
thống tài chính DEBT (bao gồm cả ngân hàng và phi ngân hàng tổ chức tài chính), ký
hiệu DEBT.
Kết quả hồi quy VECM cho thấy, khi các biến độc lập và kiểm soát LNTO,
LNFO, LNFO, LNFOLNTO, LNGOV, LNENROLL, LNSTATE, LNGDP thay đổi
1% thì LNDEBT thay đổi như thế nào. Kết quả cho thấy không tìm thấy chứng cứ
thống kê thể hiện sự tác động của độ mở thương mại, độ mở tài chính đến sự phát triển
tài chính hay dự nợ trong hệ thống tài chính với mức ý nghĩa thống kê 5%. Các biến
kiểm soát bao gồm GDP thực (LNGDP), tỷ lệ sản lượng công nghiệp của khu vực nhà
nước chia cho tổng sản lượng công nghiệp (LNSTATE), và lệ người được đi học trong
độ tuổi đi học (LNENROLL) có tác động tiêu cực đến dư nợ toàn hệ thống tài chính
với mức ý nghĩa 5%. Biến kiểm soát còn lại là chi tiêu chính phủ (LNGOV) tác động
tích cực đến sự phát triển tài chính hay dư nợ toàn bộ hệ thống tín dụng.
41
Response to Cholesky One S.D. Innov ations
Response of LNDEBT to LNDEBT
Response of LNDEBT to LNT O
Response of LNDEBT to LNFO
Response of LNDEBT to LNFOLNT O
.3
.3
.3
.3
.2
.2
.2
.2
.1
.1
.1
.1
.0
.0
.0
.0
-.1
-.1
-.1
-.1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of LNT O to LNDEBT
Response of LNT O to LNT O
Response of LNT O to LNFO
Response of LNT O to LNFOLNT O
.10
.10
.10
.10
.05
.05
.05
.05
.00
.00
.00
.00
-.05
-.05
-.05
-.05
-.10
-.10
-.10
-.10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of LNFO to LNDEBT
Response of LNFO to LNT O
Response of LNFO to LNFO
Response of LNFO to LNFOLNT O
.08
.08
.08
.08
.04
.04
.04
.04
.00
.00
.00
.00
-.04
-.04
-.04
-.04
-.08
-.08
-.08
-.08
-.12
-.12
-.12
-.12
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
7
8
9
10
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of LNFOLNT O to LNDEBT
Response of LNFOLNT O to LNT O
Response of LNFOLNT O to LNFO
Response of LNFOLNT O to LNFOLNT O
1.5
1.5
1.5
1.5
1.0
1.0
1.0
1.0
0.5
0.5
0.5
0.5
0.0
0.0
0.0
0.0
-0.5
-0.5
-0.5
-0.5
-1.0
-1.0
-1.0
-1.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Hình 4.4. Hàm phản ứng xung mô hình 1
Nguồn : Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Nghiên cứu chứng minh được có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong
mô hình trong dài hạn ở mô hình trên nên chúng ta có thể sử dụng kết quả hàm phản
ứng xung IRF (Impulse Respone Function) để xem xét trạng thái của biến sự phát triển
tài chính đo lường bằng dư nợ toàn hệ thống tài chính (LNDEBT) khi biến này tiếp
nhận những tác động bất thường (shocks) từ biến độ mở thương mại TO và độ mở tài
chính FO. Kết quả hàm phản ứng xung của biến LNDEPT đối với LNTO cho thấy, sự
mở cửa thương mại sẽ không tác động dư nợ toàn hệ thống tài chính trong năm đầu
tiên, nhưng từ năm thứ 2 sẽ ảnh hưởng tiêu cực rõ rệt. Đến năm thứ 3, mở cửa thương
mại sẽ ảnh hưởng tích cực lên dư nợ toàn hệ thống tài chính. Kết quả hàm phản ứng
42
xung của biến LNDEPT đối với LNFO cho thấy độ mở tài chính sẽ không ảnh hưởng
nhiều đến dư nợ toàn hệ thống tài chính trong năm đầu và có ảnh hưởng tiêu cực rõ rệt
từ năm thứ 2.
+ Thứ hai, sự phát triển tài chính đo lường bằng tỷ lệ tổng số tiền tiết kiệm hộ
gia đình trên GDP danh nghĩa, ký hiệu SAV.
Kết quả hồi quy VECM cho thấy, khi các biến độc lập và kiểm soát LNTO,
LNFO, LNFO, LNFOLNTO, LNGOV, LNENROLL, LNSTATE, LNGDP thay đổi
1% thì LNSAV thay đổi như thế nào. Kết quả cho thấy không tìm thấy chứng cứ thống
kê thể hiện sự tác động của độ mở thương mại, độ mở tài chính và các biến kiểm soát
đến sự phát triển tài chính hay tỷ lệ tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình trên GDP danh
Response to Cholesky One S.D. Innov ations
Response of LNSAV to LNSAV
Response of LNSAV to LNFO
Response of LNSAV to LNT O
Response of LNSAV to LNFOLNT O
.08
.08
.08
.08
.06
.06
.06
.06
.04
.04
.04
.04
.02
.02
.02
.02
.00
.00
.00
.00
-.02
-.02
-.02
-.02
-.04
-.04
-.04
-.04
10
10
10
10
9
9
9
9
8
8
8
8
7
7
7
7
6
6
6
6
5
5
5
5
4
4
4
4
3
3
3
3
2
2
2
2
1
1
1
1
Response of LNT O to LNSAV
Response of LNT O to LNT O
Response of LNT O to LNFO
Response of LNT O to LNFOLNT O
.08
.08
.08
.08
.06
.06
.06
.06
.04
.04
.04
.04
.02
.02
.02
.02
.00
.00
.00
.00
-.02
-.02
-.02
-.02
-.04
-.04
-.04
-.04
10
10
10
10
9
9
9
9
8
8
8
8
7
7
7
7
6
6
6
6
5
5
5
5
4
4
4
4
3
3
3
3
2
2
2
2
1
1
1
1
Response of LNFO to LNSAV
Response of LNFO to LNT O
Response of LNFO to LNFO
Response of LNFO to LNFOLNT O
.16
.16
.16
.16
.12
.12
.12
.12
.08
.08
.08
.08
.04
.04
.04
.04
.00
.00
.00
.00
-.04
-.04
-.04
-.04
-.08
-.08
-.08
-.08
-.12
-.12
-.12
-.12
10
9
10
10
10
9
9
9
8
8
8
8
7
7
7
7
6
6
6
6
5
5
5
5
4
4
3
4
4
3
3
2
3
2
2
2
1
1
1
1
Response of LNFOLNT O to LNSAV
Response of LNFOLNT O to LNT O
Response of LNFOLNT O to LNFO
Response of LNFOLNT O to LNFOLNT O
1
1
1
1
0
0
0
0
-1
-1
-1
-1
10
10
10
10
9
9
9
9
8
8
8
8
7
7
7
7
6
6
6
6
5
5
5
5
4
4
4
4
3
3
3
3
2
2
2
2
1
1
1
1
nghĩa với mức ý nghĩa thống kê mức 5%.
Hình 4.5. Hàm phản ứng xung mô hình 2
43
Nguồn : Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Nghiên cứu chứng minh được có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong
mô hình trong dài hạn ở mô hình trên nên chúng ta có thể sử dụng kết quả hàm phản
ứng xung IRF (Impulse Respone Function) để xem xét trạng thái của biến sự phát triển
tài chính đo lường bằng tỷ lệ của tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình trên GDP danh
nghĩa (LNSAV) khi biến này tiếp nhận những tác động bất thường (shocks) từ biến độ
mở thương mại TO và độ mở tài chính FO trong 10 kỳ tiếp theo. Kết quả hàm phản
ứng xung của biến LNSAV đối với LNTO và LNSAV đối với LNFO cho thấy cả độ
mở tài chính và độ mở thương mại tác động tiêu cực đến tỷ lệ của tổng số tiền tiết kiệm
hộ gia đình trên GDP danh nghĩa ngay trong năm đầu tiên và duy trì ở các năm tiếp
theo.
+ Thứ ba, sự phát triển tài chính đo lường bằng tỷ lệ tín dụng được phân bổ cho
các doanh nghiệp tư nhân trên tổng tín dụng trong nước, ký hiệu PRV.
Kết quả hồi quy mô hình VECM cho thấy độ mở thương mại (LNTO) đang tác
động tiêu cực đến sự phát triển tài chính hay tỷ lệ tín dụng phân bổ cho khu vực tư
nhân trong hệ thống tài chính với mức ý nghĩa thống kê 5%. Khi biến độ mở thương
mại tăng 1% thì biến độ mở tài chính sẽ giảm 0,23%. Đáng chú ý không tìm thấy
chứng cứ thống kê thể hiện sự tác động của độ mở tài chính đến sự phát triển tài chính
với mức ý nghĩa thống kê 5%. Các biến kiểm soát bao gồm GDP thực (LNGDP), tỷ lệ
sản lượng công nghiệp của khu vực nhà nước chia cho tổng sản lượng công nghiệp
(LNSTATE), chi tiêu chính phủ (LNGOV) có tác động tiêu cực đến phát triển tài chính
với mức ý nghĩa 5%.
44
Response to Cholesky One S.D. Innov ations
Response of LNPRV to LNPRV
Response of LNPRV to LNT O
Response of LNPRV to LNFO
Response of LNPRV to LNFOLNT O
.04
.04
.04
.04
.03
.03
.03
.03
.02
.02
.02
.02
.01
.01
.01
.01
.00
.00
.00
.00
-.01
-.01
-.01
-.01
-.02
-.02
-.02
-.02
10
10
10
10
9
9
9
9
8
8
8
7
8
7
7
7
6
6
6
6
5
5
5
5
4
4
4
3
4
3
3
2
3
2
2
2
1
1
1
1
Response of LNT O to LNPRV
Response of LNT O to LNT O
Response of LNT O to LNFO
Response of LNT O to LNFOLNT O
.15
.15
.15
.15
.10
.10
.10
.10
.05
.05
.05
.05
.00
.00
.00
.00
-.05
-.05
-.05
-.05
10
10
8
9
8
9
9
10
9
10
7
7
8
8
5
6
5
6
6
7
6
7
3
4
3
4
4
5
4
5
2
2
3
3
1
1
1
2
1
2
Response of LNFO to LNPRV
Response of LNFO to LNT O
Response of LNFO to LNFO
Response of LNFO to LNFOLNT O
.16
.16
.16
.16
.12
.12
.12
.12
.08
.08
.08
.08
.04
.04
.04
.04
.00
.00
.00
.00
-.04
-.04
-.04
-.04
-.08
-.08
-.08
-.08
10
9
10
9
8
8
10
7
7
9
6
6
5
10
8
4
9
5
7
3
8
4
5
6
6
7
3
4
2
5
2
2
3
1
3
4
1
1
1
2
Response of LNFOLNT O to LNPRV
Response of LNFOLNT O to LNT O
Response of LNFOLNT O to LNFO
Response of LNFOLNT O to LNFOLNT O
2
2
2
2
1
1
1
1
0
0
0
0
-1
-1
-1
-1
-2
-2
-2
-2
10
10
10
9
10
8
9
9
8
9
7
8
6
7
7
8
5
6
6
7
4
5
5
6
4
5
3
4
3
3
4
2
3
2
1
2
1
2
1
1
Hình 4.6. Hàm phản ứng xung mô hình 3
Nguồn : Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Nghiên cứu chứng minh được có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong
mô hình trong dài hạn ở mô hình trên nên chúng ta có thể sử dụng kết quả hàm phản
ứng xung IRF (Impulse Respone Function) để xem xét trạng thái của biến sự phát triển
tài chính đo lường bằng tỷ lệ tín dụng được phân bổ cho các doanh nghiệp tư nhân trên
tổng tín dụng trong nước (LNPRV) khi biến này tiếp nhận những tác động bất thường
(shocks) từ biến độ mở thương mại TO và độ mở tài chính FO trong 10 kỳ tiếp theo.
Kết quả hàm phản ứng xung của biến LNPRV đối với LNTO cho thấy độ mở thương
mại ảnh hưởng tiêu cực nhưng không rõ rệt đến tỷ lệ tín dụng được phân bổ cho các
doanh nghiệp tư nhân trên tổng tín dụng trong nước trong 2 năm đầu tiên, tuy nhiên
45
đến năm thứ 3 sẽ có ảnh tích cực rõ rệt. Kết quả hàm phản ứng xung của biến LNPRV
đối với LNFO cho thấy độ mở tài chính không ảnh hưởng rõ rệt đến tỷ lệ tín dụng được
phân bổ cho các doanh nghiệp tư nhân trên tổng tín dụng trong nước trong năm đầu
tiên, tuy nhiên sẽ có ảnh hưởng tiêu cực rõ rệt ở năm thứ 2 nhưng sau đó lại giảm dần
mức độ ảnh hưởng từ năm thứ 3.
+ Thứ tư, khi sự phát triển tài chính đo lường bằng tỷ lệ của tổng số tiền cho vay
và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên GDP danh nghĩa, ký hiệu FIR.
Kết quả hồi quy mô hình VECM cho thấy không tìm thấy chứng cứ thống kê thể
hiện sự tác động của độ mở thương mại, độ mở tài chính đến sự phát triển tài chính hay
tỷ lệ của tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên GDP danh nghĩa
với mức ý nghĩa thống kê 5%. Các biến kiểm soát bao gồm GDP thực (LNGDP), tỷ lệ
sản lượng công nghiệp của khu vực nhà nước chia cho tổng sản lượng công nghiệp
(LNSTATE), và lệ người được đi học trong độ tuổi đi học (LNENROLL) có tác động
tiêu cực đến tỷ lệ của tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên
GDP danh nghĩa với mức ý nghĩa 5%. Biến kiểm soát còn lại là chi tiêu chính phủ
(LNGOV) tác động tích cực đến sự phát triển tài chính hay tỷ lệ của tổng số tiền cho
vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên GDP danh nghĩa.
46
Response to Cholesky One S.D. Innov ations
Response of LNFIR to LNFIR
Response of LNFIR to LNT O
Response of LNFIR to LNFO
Response of LNFIR to LNFOLNT O
.005
.005
.005
.005
.004
.004
.004
.004
.003
.003
.003
.003
.002
.002
.002
.002
.001
.001
.001
.001
.000
.000
.000
.000
-.001
-.001
-.001
-.001
1
1
2
1
2
1
3
2
3
3
4
2
3
4
4
4
5
5
6
5
5
6
6
7
8
6
7
8
9
7
9
7
10
8
10
8
9
9
10
10
Response of LNT O to LNFIR
Response of LNT O to LNT O
Response of LNT O to LNFO
Response of LNT O to LNFOLNT O
.12
.12
.12
.12
.08
.08
.08
.08
.04
.04
.04
.04
.00
.00
.00
.00
-.04
-.04
-.04
-.04
-.08
-.08
-.08
-.08
1
1
1
2
2
2
1
3
3
4
3
4
2
3
4
5
6
5
4
5
5
7
6
6
6
8
9
7
7
8
7
10
8
9
10
8
9
10
9
10
Response of LNFO to LNFIR
Response of LNFO to LNT O
Response of LNFO to LNFO
Response of LNFO to LNFOLNT O
.10
.10
.10
.10
.05
.05
.05
.05
.00
.00
.00
.00
-.05
-.05
-.05
-.05
-.10
-.10
-.10
-.10
1
1
1
1
2
3
2
2
3
2
4
5
3
4
4
5
3
4
6
5
6
6
5
6
7
8
7
8
7
9
10
7
9
10
8
8
9
9
10
10
Response of LNFOLNT O to LNT O
Response of LNFOLNT O to LNFO
Response of LNFOLNT O to LNFIR
Response of LNFOLNT O to LNFOLNT O
1.5
1.5
1.5
1.5
1.0
1.0
1.0
1.0
0.5
0.5
0.5
0.5
0.0
0.0
0.0
0.0
-0.5
-0.5
-0.5
-0.5
-1.0
-1.0
-1.0
-1.0
1
1
2
3
2
3
1
2
4
1
2
4
3
5
6
3
4
5
6
4
7
8
5
7
8
5
9
6
9
10
10
6
7
7
8
8
9
10
9
10
Hình 4.7. Hàm phản ứng xung mô hình 4
Nguồn : Trích xuất dữ liệu Eviews 8
Nghiên cứu chứng minh được có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong
mô hình trong dài hạn ở mô hình trên nên chúng ta có thể sử dụng kết quả hàm phản
ứng xung IRF (Impulse Respone Function) để xem xét trạng thái của biến sự phát triển
tài chính đo lường bằng tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên
GDP danh nghĩa (LNFIR) khi biến này tiếp nhận những tác động bất thường (shocks)
từ biến độ mở thương mại TO và độ mở tài chính FO trong 10 kỳ tiếp theo. Kết quả
hàm phản ứng xung của biến LNFIR đối với LNTO cho thấy, sự mở cửa thương mại sẽ
không tác động rõ rệt đến tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên
GDP danh nghĩa trong năm đầu tiên, nhưng từ năm thứ 2 sẽ ảnh hưởng tiêu cực rõ rệt.
Kết quả hàm phản ứng xung của biến LNFIR đối với LNFO cho thấy độ mở tài chính
47
sẽ không ảnh hưởng nhiều đến tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính
trên GDP danh nghĩa trong 5 năm đầu và có ảnh hưởng tiêu cực rõ rệt từ năm thứ 6.
4.3 Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa độ mở thương mại và độ mở tài chính, sự phát
triển tài chính và tăng trưởng kinh tế Việt Nam, Tác giả sử dụng các dữ liệu tài chính
quốc gia từ năm 1990 đến năm 2017 (28 năm) như vậy tương ứng với 28 mẫu nghiên
cứu. Số mẫu nghiên cứu là phù hợp để thực hiện định lượng các vấn đề nghiên cứu với
phần mềm EVIEWS 8 bằng việc phân tích mô hình VECM đối với mô hình các nhân
tố được đề xuất bởi Chengsi Zhang, Yueteng Zhu, Zhe Lu (2015), sử dụng các kiểm
định đơn vị ADF, kiểm định quan hệ nhân quả Granger causibility, kiểm định đồng
liên kết, phân tích hàm phản ứng xung IRF. Kết quả thu được như sau:
Đối với mô hình xem xét sự phát triển tài chính đo lường bằng tỷ lệ tổng dư nợ
trong hệ thống tài chính (bao gồm cả ngân hàng và phi ngân hàng tổ chức tài chính), ký
hiệu DEBT. Kết quả hồi quy mô hình VECM cho thấy chưa có bằng chứng thống kê rõ
ràng thể hiện độ mở thương mại và độ mở tài chính có tác động đến sự phát triển tài
chính. Trong dài hạn khi đón nhận những cú sốc từ độ mở thương mại và độ mở tài
chính, sự phát triển tài chính hay dự nợ trong hệ thống tài chính sẽ có phản ứng tiêu
cực
Đối với mô hình xem xét sự phát triển tài chính đo lường bằng tỷ lệ của tổng số
tiền tiết kiệm hộ gia đình trên GDP danh nghĩa, ký hiệu SAV. Kết quả nghiên cứu cho
thấy chưa có bằng chứng thống kê rõ ràng độ mở thương mại và độ mở tài chính có tác
động đến sự phát triển tài chính. Trong dài hạn độ mở thương mại và độ mở tài chính
có tác động tiêu cực đến sự phát triển tài chính hay tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình
trên GDP danh nghĩa khi đón nhận những cú sốc.
Đối với mô hình xem xét sự phát triển tài chính đo bằng tỷ lệ tín dụng được
phân bổ cho các doanh nghiệp tư nhân trên tổng tín dụng trong nước, ký hiệu PRV. Kết
48
quả nghiên cứu cho thấy độ mở thương mại có tác động tiêu cực trong ngắn hạn đến sự
phát triển tài chính hay tỷ lệ tín dụng phân bổ cho khu vực tư nhân trong hệ thống tài
chính ở mức ý nghĩa 5%. Trong dài hạn sự phát triển tài chính có tương quan dương rõ
rệt với độ mở thương mại khi đón nhận những cú sốc. Kết quả này phù hợp với Kim và
cộng sự (2009). Kết quả nghiên cứu còn cho thấy trong chưa có bằng chứng thống kê
rõ ràng thể hiện độ mở tài chính có tác động đến sự phát triển tài chính. Trong dài hạn
sự phát triển tài chính sẽ phản ứng tiêu cực đối với những cú sốc từ độ mở tài chính.
Đối với mô hình xem xét sự phát triển tài chính đo lường bằng tỷ lệ của tổng số
tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên GDP danh nghĩa, ký hiệu FIR.
Kết quả nghiên cứu cho thấy chưa có bằng chứng thống kê rõ ràng thể hiện độ mở
thương mại và độ mở tài chính có tác động đến sự phát triển tài chính. Trong dài hạn
sự phát triển tài chính hay tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính trên
GDP danh nghĩa sẽ phản ứng tiêu cực từ việc mở thương mại và độ mở tài chính.
Tóm tắt chương 4
+ Sau khi phân tích mô hình VECM, tác giả thu được các kết quả đáng tin cậy
như sau:
Nội dung Sự phát triển tài chính FD đo lường bằng biến hiệu quả (PRV) Sự phát triển tài chính FD đo lường bằng biến quy mô ( DEBT, SAV, FIR)
Không có bằng chứng thông kê Tiêu cực
Không có bằng chứng thông kê Không có bằng chứng thông kê
Tác động của TO lên FD Tác động của FO lên FD
49
+ Phân tích hàm phản ứng đẩy IRF có kết quả như sau:
Nội dung Sự phát triển tài chính FD đo lường bằng biến hiệu quả (PRV) Sự phát triển tài chính FD đo lường bằng biến quy mô ( DEBT, SAV, FIR)
Ít có phản ứng trong năm đầu tiên, ảnh hưởng tiêu cực nhưng không rõ rệt từ năm thứ 2 Phản ứng tiêu cực nhưng không rõ rệt trong 2 năm đầu tiên, phản ứng tích cực rõ rệt từ năm thứ 3
Ít phản ứng trong năm đầu tiên, nhưng phản ứng tiêu cực rõ rệt từ năm thứ 2 Ít có phản ứng trong năm đầu tiên, ảnh hưởng tiêu cực nhưng không rõ rệt từ năm thứ 2 Sự phản ứng của FD khi nhận cú sốc từ TO Sự phản ứng của FD khi nhận cú sốc từ FO
50
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
5.1 Kết luận
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa độ mở thương mại và độ mở tài chính, sự phát
triển tài chính và tăng trưởng kinh tế Việt Nam, sử dụng các dữ liệu tài chính quốc gia
từ năm 1990 đến năm 2017. Thực hiện định lượng các vấn đề nghiên cứu với phần
mềm EVIEWS 8 bằng việc phân tích mô hình VECM đối với mô hình các nhân tố
được đề xuất bởi Chengsi Zhang , Yueteng Zhu , Zhe Lu (2015), kết hợp với việc kiểm
định nhân quả Granger và phân tích hàm phản ứng xung, bài nghiên cứu đã phần nào
đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra ban đầu. Cụ thể, kết quả nghiên cứu thực nghiệm
cho thấy tại Việt Nam:
+ Độ mở thương mại có tác động tiêu cực đến sự phát triển tài chính hay tỷ lệ
tín dụng phân bổ cho khu vực tư nhân trong hệ thống tài chính (PRV) ở mức ý nghĩa
5%. Kết quả này phù hợp với Kim và cộng sự (2009). Điều này phù hợp với giai đoạn
phát triển nền kinh tế Việt Nam từ 1990-2017. Lý do vì khi Việt Nam nhập khẩu tài
chính chuyên sâu hàng hóa hơn là phát triển hệ thống tài chính của riêng mình. Tín
dụng cho khu vực tư nhân trong hệ thống tài chính chịu ảnh hưởng nhiều từ các chính
sách tiền tệ và cơ chế phân bổ tín dụng theo chỉ định ưu tiên cho các tập đoàn kinh tế
nhà nước. Trong trường hợp của Việt Nam, độ mở thương mại cao chỉ đơn thuần phản
ánh tính chất gia công của hoạt động sản xuất trong nước chứ không có nghĩa chúng ta
có nền kinh tế hội nhập và tự do hóa thương mại cao hơn.
+ Không có bằng chứng thống kê về tác động của độ mở thương mại đối với sự
phát triển tài chính đo lường bằng các biến quy mô (DEBT, SAV, FIR).
+ Không có bằng chứng thống kê về tác động của độ mở tài chính lên sự phát
triển tài chính xét trên cả hai khía cạnh: quy mô và hiệu quả.
51
+ Phản ứng của biến phát triển tài chính được đo lường bằng các chỉ số hiệu quả
(PRV) là rõ rệt hơn so với khi được đo lường bằng các chỉ số về quy mô (DEBT, SAV,
FIR) khi chịu sự tác động từ các cú sốc bên ngoài từ độ mở tài chính và độ mở thương
mại.
5.2 Hạn chế nghiên cứu
Trong quá trình nghiên cứu của tác giả gặp không ít khó khăn về thời gian, lược
khảo các tài liệu tham khảo, hệ thống cơ sở lý thuyết đối với độ mở thương mại, sự
phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế vẫn còn hạn chế. Các biến đưa vào mô hình
vẫn chưa phù hợp với thực trạng của nền kinh tế Việt Nam. Do đó nghiên cứu này chỉ
phản ánh một phần nào đó về mối quan hệ giữa các yếu tố này. Trong thời gian tới, tác
giả sẽ đầu tư thời gian, kinh phí, mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu lớn hơn, bổ sung lý
thuyết nghiên cứu, nghiên cứu thêm các công trình nghiên cứu có liên quan trong nước
và quốc tế để tìm ra các nhân tố mới và mô hình phù hợp hơn nữa để nghiên cứu mối
quan hệ giữa độ mở thương mại, độ mở tài chính và sự phát triển tài chính tại Việt
Nam.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Aizenman và Noy (2003). On the two way feedback between financial and trade openness (N 10496). National Bureau of Economic Research.
Andrianova et al., (2008). Endogennous financial and trade openness. Review of Developme Economics, 13 (2), 175-189.
Arellano và Bond (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and application to employment equations. The review of economic studies, 58(2), 277-297.
Asongu (2010). Bank efficiency and openness in Africa: do income levels matter?
Baltagi et al. (2009). Financial development and openness: Evidence from panel data. Journal development economics, 89(2), 285-296.
Braun and Raddatz, 2005. Finance and the Business Cycle: International, Inter Industry Evidence
Chengsi Zhang , Yueteng Zhu , Zhe Lu (2015). Trade openness, financial openness, and financial development in China, EconPaper, https://econpapers.repec.org/article/eeejimfin/v_3a59_3ay_3a2015_3ai_3ac_3ap_3a28 309.htm.
Chinn and Ito (2006). What matters for financial development? Capital controls, institutions, an interactions. Journal of development economics, 81(1), 163-192.
Do, Q. T., & Levchenko, A.A. (2004). Trade and financial development. World Bank Poli Research Working Paper, (3347).
Eichengreen và Leblang (2008). Democracy and Globalization. Economics and Politics, 2008, vo 20, issue 3, 289-334.
Girma and Shortland, 2008). The political economy of financial development. Oxford Econom Papers, 60(4), 567-596.
Kaminsky (2003). Short-run pain, long-run gain: the effects of financial liberalization (No.w9787 National Bureau of Economic Research.
Kim và cộng sự (2010). Dynamic effects of trade openness on financial development. Econom Modelling, 27(1), 254-261.
Levine, R, Loayza, N., & Beck, T. (2000). Financial intermediation and growth: Causality an causes. Journal of monetary Economics, 46 (1), 31-77.
Marelli và Signorelli (2011). China and India: Openness, Trade and Effects on Economic Growt European Journal of Comparative Economics, 2011, vol. 8.
Rajan và Zingales (2003). The great reversals: the politics of financial development in the twentie century. Journal of financial economics, 69(1), 5-50.
Yanikkaya (2003). Trade openness and economic growth: a cross-country empirical investigatio Journal of Development Economics, 2003, vol. 72, issue 1, 57-89
Zhang, C., Zhu, Y., & Lu, Z. (2005). Trade openness, financial openness, and financial developme in China. Joural of International Money and Finace, 59, 287-309.
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Kiểm định đơn vị Unit Root
Null Hypothesis: LNTO has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
t-Statistic -2.308920 -4.374307 -3.603202 -3.238054
1% level 5% level 10% level
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNTO) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:34 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 27 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.* 0.4143 Prob.
Coefficient -0.387266 -1.074124 0.004673
0.167726 0.469054 0.003134
-2.308920 -2.289978 1.490934
0.0307 0.0320 0.1502
Variable LNTO(-1) C @TREND("1990")
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.195150 Mean dependent var 0.121982 S.D. dependent var 0.088065 Akaike info criterion 0.170619 Schwarz criterion 26.86648 Hannan-Quinn criter. 2.667142 Durbin-Watson stat 0.091805
0.007423 0.093983 -1.909318 -1.763053 -1.868751 1.864144
Null Hypothesis: LNFO has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
t-Statistic -3.095119 -4.374307 -3.603202 -3.238054
1% level 5% level 10% level
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNFO) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:36 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 27 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.* 0.1289 Prob.
Coefficient -0.597346 -1.042419 0.021414
0.192996 0.347832 0.007643
-3.095119 -2.996902 2.801731
0.0053 0.0066 0.0104
Variable LNFO(-1) C @TREND("1990")
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.304321 Mean dependent var 0.241077 S.D. dependent var 0.134878 Akaike info criterion 0.400228 Schwarz criterion 16.20900 Hannan-Quinn criter. 4.811887 Durbin-Watson stat 0.018471
0.030517 0.154826 -1.056720 -0.910455 -1.016152 1.681194
Null Hypothesis: LNFOLNTO has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
t-Statistic -3.015328 -4.374307 -3.603202 -3.238054
1% level 5% level 10% level
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNFOLNTO) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:38 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 27 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.* 0.1479 Prob.
0.167546 1.393463 0.051549
-3.015328 3.059797 -2.813220
0.0064 0.0057 0.0101
Coefficient -0.505205 4.263714 -0.145017
Variable LNFOLNTO(-1) C @TREND("1990")
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.321154 Mean dependent var 0.259441 S.D. dependent var 1.426575 Akaike info criterion 44.77254 Schwarz criterion -42.75745 Hannan-Quinn criter. 5.203976 Durbin-Watson stat 0.014109
-0.135363 1.657733 3.660596 3.806861 3.701164 2.076296
Null Hypothesis: LNFIR has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=5)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
1% level 5% level 10% level
t-Statistic -5.991847 -4.374307 -3.603202 -3.238054
Prob.* 0.0003
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNFIR) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:43 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 25 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.102481 0.004491 0.000203
-5.991847 3.628910 -2.538618
0.0000 0.0015 0.0187
Variable LNFIR(-1) C @TREND("1990")
Coefficient -0.614049 0.016296 -0.000516
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.667468 Mean dependent var 0.637237 S.D. dependent var 0.004893 Akaike info criterion 0.000527 Schwarz criterion 99.12374 Hannan-Quinn criter. 22.07949 Durbin-Watson stat 0.000005
-0.002674 0.008124 -7.689899 -7.543634 -7.649331 2.274749
Null Hypothesis: LNSAV has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
1% level 5% level 10% level
t-Statistic -2.286751 -4.374307 -3.603202 -3.238054
Prob.* 0.4253
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNSAV) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:45 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 27 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.124015 0.168577 0.002346
-2.286751 -1.983758 0.470130
Coefficient -0.283592 -0.334416 0.001103
0.0322 0.0599 0.6429
Variable LNSAV(-1) C @TREND("1990")
0.227633 Mean dependent var 0.157417 S.D. dependent var 0.067794 Akaike info criterion 0.101113 Schwarz criterion 33.40639 Hannan-Quinn criter. 3.241928 Durbin-Watson stat 0.058353
0.018362 0.073856 -2.432511 -2.286246 -2.391943 2.077037
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Null Hypothesis: LNPRV has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
1% level 5% level 10% level
t-Statistic -2.052568 -4.374307 -3.603202 -3.238054
Prob.* 0.4174
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNPRV) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:46 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 27 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.
Coefficient -0.143847 -0.069584 0.002646
0.136663 0.089844 0.003139
-2.052568 -0.774503 0.843039
0.03040 0.4469 0.4083
Variable LNPRV(-1) C @TREND("1990")
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.065405 Mean dependent var -0.019558 S.D. dependent var 0.029724 Akaike info criterion 0.019438 Schwarz criterion 54.01917 Hannan-Quinn criter. 0.769801 Durbin-Watson stat 0.475181
0.017057 0.029438 -4.081534 -3.935269 -4.040966 1.413542
Null Hypothesis: LNENROLL has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
1% level 5% level 10% level
t-Statistic -1.734821 -4.394309 -3.612199 -3.243079
Prob.* 0.7038
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNENROLL) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:51 Sample (adjusted): 1992 2017 Included observations: 26 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.0982 0.0170 0.1420 0.1254
Coefficient -0.208795 0.535648 -0.055189 0.002129
0.120356 0.205782 0.036105 0.001331
-1.734821 2.602988 -1.528576 1.599631
Variable LNENROLL(-1) D(LNENROLL(-1)) C @TREND("1990")
0.296732 Mean dependent var 0.191241 S.D. dependent var 0.008400 Akaike info criterion 0.001411 Schwarz criterion 82.84160 Hannan-Quinn criter. 2.812881 Durbin-Watson stat 0.065567
0.008864 0.009341 -6.570133 -6.373791 -6.518043 1.932110
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Null Hypothesis: LNGOV has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
1% level 5% level 10% level
t-Statistic -2.915431 -4.374307 -3.603202 -3.238054
Prob.* 0.1747
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNGOV) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:53 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 27 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.0080 0.0099 0.1048
Coefficient -0.606976 -0.955157 0.007857
0.208194 0.338442 0.004644
-2.915431 -2.822221 1.691606
Variable LNGOV(-1) C @TREND("1990")
0.282139 Mean dependent var 0.216879 S.D. dependent var 0.123251 Akaike info criterion 0.334199 Schwarz criterion 18.46271 Hannan-Quinn criter. 4.323305 Durbin-Watson stat 0.026088
0.003329 0.139276 -1.237016 -1.090751 -1.196449 1.223603
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Null Hypothesis: LNGDP has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
1% level 5% level 10% level
t-Statistic -6.006340 -4.374307 -3.603202 -3.238054
Prob.* 0.0003
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNGDP) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:55 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 27 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.
Coefficient -0.467776 5.481707 0.069211
0.077880 0.865685 0.012967
-6.006340 6.332219 5.337659
0.0000 0.0000 0.0000
Variable LNGDP(-1) C @TREND("1990")
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.705748 Mean dependent var 0.678998 S.D. dependent var 0.068997 Akaike info criterion 0.104732 Schwarz criterion 32.96689 Hannan-Quinn criter. 26.38293 Durbin-Watson stat 0.000001
0.183286 0.121779 -2.397351 -2.251086 -2.356784 1.548648
Null Hypothesis: LNSTATE has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
1% level 5% level 10% level
t-Statistic -0.564335 -4.374307 -3.603202 -3.238054
Prob.* 0.9725
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNSTATE) Method: Least Squares Date: 08/15/18 Time: 20:56 Sample (adjusted): 1991 2017 Included observations: 27 after adjustments
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.5782 0.1359 0.6443
0.122501 0.038189 0.004722
-0.564335 -1.548037 -0.468099
Variable LNSTATE(-1) C @TREND("1990")
Coefficient -0.069131 -0.059118 -0.002210
0.036617 Mean dependent var -0.050964 S.D. dependent var 0.021684 Akaike info criterion 0.010345 Schwarz criterion 61.90350 Hannan-Quinn criter. 0.418092 Durbin-Watson stat 0.663423
-0.032540 0.021152 -4.712280 -4.566015 -4.671713 1.210166
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Phụ lục 2: Kiểm định đồng liên kết Date: 08/15/18 Time: 21:15 Sample (adjusted): 1993 2017 Included observations: 25 after adjustments Trend assumption: No deterministic trend Series: LNDEBT LNTO LNFO LNFOLNTO Exogenous series: LNGDP LNENROLL LNSTATE LNGOV Warning: Critical values assume no exogenous series Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
0.05
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
Critical Value Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3*
0.824391 0.619957 0.454487 0.146287
79.83654 39.82818 3.637690 17.57636
40.17493 24.27596 4.129906 12.32090
0.0000 0.0003 0.0670 0.0060
Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
0.05
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Max-Eigen Statistic
Critical Value Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3*
0.824391 0.619957 0.454487 0.146287
40.00836 22.25181 3.637690 13.93867
24.15921 17.79730 4.129906 11.22480
0.0002 0.0100 0.0670 0.0163
Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Date: 08/15/18 Time: 21:23 Sample (adjusted): 1993 2017 Included observations: 25 after adjustments Trend assumption: No deterministic trend Series: LNSAV LNTO LNFO LNFOLNTO Exogenous series: LNGDP LNENROLL LNSTATE LNGOV Warning: Critical values assume no exogenous series Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
0.05
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
Critical Value Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3 *
0.789842 0.730294 0.376282 0.295842
84.94195 49.06431 12.32090 8.067311
40.17493 24.27596 18.92462 4.129906
0.0000 0.0000 0.0580 0.0053
Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
0.05
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Max-Eigen Statistic
Critical Value Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3 *
0.789842 0.730294 0.376282 0.295842
35.87765 30.13969 10.85731 8.067311
24.15921 17.79730 11.22480 4.129906
0.0008 0.0004 0.0580 0.0053
Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Date: 08/15/18 Time: 21:25 Sample (adjusted): 1993 2017 Included observations: 25 after adjustments Trend assumption: No deterministic trend Series: LNPRV LNTO LNFO LNFOLNTO Exogenous series: LNGDP LNENROLL LNSTATE LNGOV Warning: Critical values assume no exogenous series Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
0.05
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
Critical Value Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3 *
0.844110 0.682060 0.669843 0.353551
104.6257 61.87782 12.32090 10.03400
40.17493 24.27596 35.52231 4.129906
0.0000 0.0000 0.0600 0.0018
Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
0.05
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Max-Eigen Statistic
Critical Value Prob.**
None * At most 1 * At most 2 * At most 3 *
0.844110 0.682060 0.669843 0.353551
42.74788 26.35551 11.22480 10.03400
24.15921 17.79730 25.48831 4.129906
0.0001 0.0020 0.0100 0.0018
Max-eigenvalue test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Date: 08/15/18 Time: 21:35 Sample (adjusted): 1993 2015 Included observations: 23 after adjustments Trend assumption: No deterministic trend Series: LNFIR LNTO LNFO LNFOLNTO Exogenous series: LNGDP LNENROLL LNSTATE LNGOV Warning: Critical values assume no exogenous series Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
0.05
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
Critical Value Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3 *
0.824233 0.639622 0.380765 0.316558
83.23883 43.25118 12.32090 8.754098
40.17493 24.27596 19.77732 4.129906
0.0000 0.0001 0.0542 0.0037
Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
0.05
Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Max-Eigen Statistic
Critical Value Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3 *
0.824233 0.639622 0.380765 0.316558
39.98765 23.47386 11.02322 8.754098
24.15921 17.79730 11.22480 4.129906
0.0002 0.0063 0.0542 0.0037
Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Phụ lục 3: Xác định độ trễ tối ưu VAR Lag Exclusion Wald Tests Date: 08/15/18 Time: 22:27 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
LNFO 14.37170 [ 0.006199] 4.154139 [ 0.385547] 4
LNFOLNTO 6.918157 [ 0.140277] 6.117645 [ 0.190533] 4
Joint 23.71348 [ 0.095952] 27.75788 [ 0.033790] 16
Lag 1 Lag 2 df
LNDEBT 1.350572 [ 0.852739] 1.645497 [ 0.800593] 4
LNTO 4.687046 [ 0.320941] 10.75072 [ 0.029513] 4
VAR Lag Exclusion Wald Tests Date: 08/15/18 Time: 22:28 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
LNFO 6.800258 [ 0.146828] 1.904040 [ 0.753403] 4
LNFOLNTO 13.63737 [ 0.008547] 4.887979 [ 0.298986] 4
Joint 41.79758 [ 0.000423] 31.92016 [ 0.010242] 16
Lag 1 Lag 2 df
LNSAV 7.156639 [ 0.127839] 2.945682 [ 0.566956] 4
LNTO 6.281028 [ 0.179121] 16.43480 [ 0.002488] 4
VAR Lag Exclusion Wald Tests Date: 08/15/18 Time: 22:29 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
Lag 1 Lag 2 df
LNPRV 14.36468 [ 0.006218] 6.321366 [ 0.176400] 4
LNTO 6.726142 [ 0.151088] 9.842975 [ 0.043157] 4
LNFO 7.516209 [ 0.110997] 1.668049 [ 0.796513] 4
LNFOLNTO 15.65397 [ 0.003520] 8.174282 [ 0.085399] 4
Joint 42.64102 [ 0.000316] 27.04478 [ 0.040988] 16
VAR Lag Exclusion Wald Tests Date: 08/15/18 Time: 22:31 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
Lag 1 Lag 2 df
LNFIR 1.162000 [ 0.884315] 2.592136 [ 0.628217] 4
LNTO 5.363186 [ 0.252020] 11.48568 [ 0.021615] 4
LNFO 15.05996 [ 0.004578] 1.887100 [ 0.756514] 4
LNFOLNTO 9.992479 [ 0.040555] 4.336985 [ 0.362317] 4
Joint 27.35528 [ 0.037699] 25.57208 [ 0.040355] 16
Phụ lục 4: Phân tích mối quan hệ nhân quả VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 08/15/18 Time: 22:03 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Dependent variable: LNDEBT
Excluded LNTO LNFO LNFOLNTO All
Chi-sq 1.835820 0.263423 0.094950 1.853981
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNTO
Excluded LNDEBT LNFO LNFOLNTO All
Chi-sq 0.170971 7.965138 4.397407 8.892567
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNFO
Excluded LNDEBT LNTO LNFOLNTO All
Chi-sq 8.396754 3.214539 1.363216 12.93912
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNFOLNTO
Excluded LNDEBT LNTO LNFO All
Chi-sq 3.458013 5.639097 2.808373 10.26563
df 2 2 2 6
Prob. 0.3994 0.8766 0.9536 0.9326 Prob. 0.9181 0.0186 0.1109 0.1797 Prob. 0.0150 0.2004 0.5058 0.0440 Prob. 0.1775 0.0596 0.2456 0.1139
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 08/15/18 Time: 21:59 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Dependent variable: LNSAV
Excluded LNTO LNFO LNFOLNTO All
Chi-sq 1.560994 0.710316 1.711035 7.693945
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNTO
Excluded LNSAV LNFO LNFOLNTO All
Chi-sq 3.148566 6.116579 0.122506 14.00388
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNFO
Excluded LNSAV LNTO LNFOLNTO All
Chi-sq 0.155744 0.262504 1.261212 2.862832
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNFOLNTO
Prob. 0.4582 0.7011 0.4251 0.2614 Prob. 0.2072 0.0470 0.9406 0.0296 Prob. 0.9251 0.8770 0.5323 0.8259 Prob. 0.1179 0.0331 0.0453 0.0756
Excluded LNSAV LNTO LNFO All
Chi-sq 4.275244 6.813882 6.190621 11.44277
df 2 2 2 6
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 08/15/18 Time: 22:04 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Dependent variable: LNPRV
Excluded LNTO LNFO LNFOLNTO All
Chi-sq 5.587832 0.657331 5.766811 7.973759
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNTO
Excluded LNPRV LNFO LNFOLNTO All
Chi-sq 1.710768 4.280947 1.731200 11.53577
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNFO
Excluded LNPRV LNTO LNFOLNTO All
Chi-sq 0.136526 0.604901 1.216017 2.839334
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNFOLNTO
Prob. 0.0612 0.7199 0.0559 0.2400 Prob. 0.4251 0.1176 0.4208 0.0732 Prob. 0.9340 0.7390 0.5444 0.8287 Prob. 0.0619 0.0172 0.0541 0.0385
Excluded LNPRV LNTO LNFO All
Chi-sq 5.565907 8.127416 5.835649 13.30183
df 2 2 2 6
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 08/15/18 Time: 22:08 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Dependent variable: LNFIR
Excluded LNTO LNFO LNFOLNTO All
Chi-sq 0.386161 0.446899 0.332601 1.244016
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNTO
Excluded LNFIR LNFO LNFOLNTO All
Chi-sq 0.715736 8.084101 4.701043 9.827706
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNFO
Excluded LNFIR LNTO LNFOLNTO All
Chi-sq 4.868719 2.346648 1.122273 8.625389
df 2 2 2 6
Dependent variable: LNFOLNTO
Prob. 0.8244 0.7998 0.8468 0.9747 Prob. 0.6992 0.0176 0.0953 0.1321 Prob. 0.0877 0.3093 0.5706 0.1958 Prob. 0.2073 0.0610 0.0645 0.1325
Excluded LNFIR LNTO LNFO All
Chi-sq 3.147500 5.593306 5.480872 9.818373
df 2 2 2 6
Phụ lục 5: Phân tích mô hình VECM Vector Error Correction Estimates Date: 08/15/18 Time: 21:13 Sample (adjusted): 1993 2017 Included observations: 25 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
CointEq1 1.000000 9.394546 (11.9212) [ 0.78805] -38.11860 (8.23531) [-4.62868] -2.424411 (0.65723) [-3.68882]
D(LNDEBT) D(LNTO)
Cointegrating Eq: LNDEBT(-1) LNTO(-1) LNFO(-1) LNFOLNTO(-1) Error Correction: CointEq1 D(LNDEBT(-1)) D(LNDEBT(-2)) D(LNTO(-1)) D(LNTO(-2)) D(LNFO(-1))
-0.012719 (0.02478) [-0.51334] -0.547002 (0.18620) [-2.93768] -0.575099 (0.20036) [-2.87038] -1.004813 (0.78091) [-1.28673] 0.926041 (0.76554) [ 1.20966] -0.002079 (0.69445) [-0.00299]
0.010715 (0.00761) [ 1.40881] -0.106684 (0.05716) [-1.86648] -0.038003 (0.06150) [-0.61790] -0.045505 (0.23971) [-0.18983] -0.573662 (0.23500) [-2.44116] -0.024067 (0.21317) [-0.11290]
D(LNFO) 0.039213 (0.00615) [ 6.37184] 0.016735 (0.04625) [ 0.36185] 0.136822 (0.04977) [ 2.74936] -0.071879 (0.19396) [-0.37058] -1.153205 (0.19015) [-6.06485] 0.651265 (0.17249) [ 3.77571]
D(LNFOLNT O) -0.086078 (0.12894) [-0.66759] 0.643619 (0.96900) [ 0.66421] 0.089590 (1.04266) [ 0.08592] 1.532768 (4.06385) [ 0.37717] 8.822965 (3.98386) [ 2.21467] -5.663664 (3.61391) [-1.56718]
D(LNFO(-2)) D(LNFOLNTO(-1)) D(LNFOLNTO(-2)) LNGDP LNENROLL LNSTATE LNGOV
R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
-0.178256 (0.80351) [-0.22185] 0.053768 (0.07215) [ 0.74524] 0.150042 (0.06210) [ 2.41600] -0.646949 (0.24985) [-2.58936] -34.67017 (9.37351) [-3.69874] -11.65833 (3.27025) [-3.56497] 4.309037 (1.17156) [ 3.67805] 0.775290 0.505638 0.843552 0.290440 2.875150 5.379131 0.662684 1.304485 -0.084378 0.413079
0.356472 (0.24665) [ 1.44524] 0.027775 (0.02215) [ 1.25410] 0.040508 (0.01906) [ 2.12486] -0.112180 (0.07670) [-1.46266] -1.782389 (2.87737) [-0.61945] -1.237460 (1.00386) [-1.23270] -0.090622 (0.35963) [-0.25199] 0.624763 0.174479 0.079488 0.089156 1.387487 32.54236 -1.699336 -1.057535 0.006719 0.098126 5.28E-06 1.89E-07 47.52059 0.737340 3.502021
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
0.579623 (0.19958) [ 2.90425] 0.076602 (0.01792) [ 4.27457] 0.034571 (0.01543) [ 2.24117] 0.070422 (0.06206) [ 1.13478] 7.521072 (2.32822) [ 3.23040] 1.504400 (0.81227) [ 1.85209] -0.753787 (0.29099) [-2.59039] 0.883341 0.743351 0.052042 0.072140 6.310020 37.41320 -2.122887 -1.481086 0.030713 0.142399
-0.406185 (4.18148) [-0.09714] -0.733385 (0.37546) [-1.95329] -0.224964 (0.32319) [-0.69608] 0.395611 (1.30022) [ 0.30426] 13.04421 (48.7799) [ 0.26741] 8.042913 (17.0184) [ 0.47260] -2.816965 (6.09680) [-0.46204] 0.593483 0.105663 22.84493 1.511454 1.216602 -32.55779 3.961547 4.603348 -0.218740 1.598248
Vector Error Correction Estimates Date: 08/15/18 Time: 23:00
Sample (adjusted): 1993 2017 Included observations: 25 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
CointEq1 1.000000 2.009105 (0.44423) [ 4.52271] -0.665296 (0.38082) [-1.74701] -0.091499 (0.03466) [-2.63999]
D(LNSAV) D(LNTO)
-0.492678 (0.13549) [-3.63637] 0.329716 (0.28295) [ 1.16529] 0.538900 (0.26664) [ 2.02107] 0.592536 (0.25899) [ 2.28791] -0.123734 (0.18111) [-0.68319] -0.391539 (0.13919) [-2.81309] 0.230094 (0.14664)
D(LNFO) -0.345332 (0.29913) [-1.15446] 0.743837 (0.62469) [ 1.19072] 0.744931 (0.58869) [ 1.26540] 0.545487 (0.57179) [ 0.95400] -0.319071 (0.39986) [-0.79796] -0.205109 (0.30729) [-0.66747] -0.183935 (0.32375)
D(LNFOLNT O) 4.850996 (2.27556) [ 2.13178] 2.955645 (4.75223) [ 0.62195] 2.913060 (4.47837) [ 0.65047] -1.617434 (4.34978) [-0.37184] 7.144384 (3.04185) [ 2.34870] -3.370957 (2.33768) [-1.44201] 1.894917 (2.46286)
Cointegrating Eq: LNSAV(-1) LNTO(-1) LNFO(-1) LNFOLNTO(-1) Error Correction: CointEq1 D(LNSAV(-1)) D(LNSAV(-2)) D(LNTO(-1)) D(LNTO(-2)) D(LNFO(-1)) D(LNFO(-2))
0.175388 (0.15621) [ 1.12277] -0.401083 (0.32623) [-1.22946] 0.014299 (0.30743) [ 0.04651] -0.341120 (0.29860) [-1.14240] 0.066861 (0.20881) [ 0.32019] -0.074994 (0.16048) [-0.46732] -0.097257 (0.16907)
D(LNFOLNTO(-1)) D(LNFOLNTO(-2)) LNGDP LNENROLL LNSTATE LNGOV
R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
[-0.57525] -0.024452 (0.01699) [-1.43960] -0.019940 (0.01704) [-1.17016] 0.043053 (0.06948) [ 0.61965] -3.396219 (2.70650) [-1.25484] -0.438325 (0.79809) [-0.54922] 0.243134 (0.25773) [ 0.94337] 0.501571 -0.096543 0.062198 0.078865 0.838588 35.36314 -1.944621 -1.302819 0.014529 0.075314
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
[ 1.56912] -0.012387 (0.01473) [-0.84084] 0.022453 (0.01478) [ 1.51920] -0.150730 (0.06026) [-2.50128] 4.775443 (2.34743) [ 2.03433] 0.244631 (0.69221) [ 0.35341] 0.063398 (0.22354) [ 0.28361] 0.779124 0.514072 0.046789 0.068402 2.939517 38.63684 -2.229290 -1.587489 0.006719 0.098126 4.69E-07 1.67E-08 75.36421 -1.683844 1.080837
[-0.56814] -0.013891 (0.03253) [-0.42707] -0.006512 (0.03263) [-0.19957] -0.046823 (0.13305) [-0.35194] 3.242983 (5.18268) [ 0.62573] 0.387319 (1.52827) [ 0.25344] 0.488216 (0.49353) [ 0.98924] 0.488755 -0.124740 0.228069 0.151020 0.796673 20.42082 -0.645289 -0.003488 0.030713 0.142399
[ 0.76940] -0.467681 (0.24743) [-1.89014] 0.020990 (0.24823) [ 0.08456] 1.086478 (1.01211) [ 1.07347] -42.69380 (39.4262) [-1.08288] -3.493069 (11.6260) [-0.30045] -3.993938 (3.75441) [-1.06380] 0.765136 0.483299 13.19860 1.148852 2.714817 -26.24868 3.412929 4.054730 -0.218740 1.598248
Vector Error Correction Estimates Date: 08/15/18 Time: 23:00 Sample (adjusted): 1993 2017 Included observations: 25 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
CointEq1 1.000000 -0.285959 (0.04788) [-5.97238] 0.018495 (0.03744) [ 0.49398] -0.001978 (0.00329) [-0.60193]
D(LNPRV) D(LNTO)
Cointegrating Eq: LNPRV(-1) LNTO(-1) LNFO(-1) LNFOLNTO(-1) Error Correction: CointEq1 D(LNPRV(-1)) D(LNPRV(-2)) D(LNTO(-1)) D(LNTO(-2)) D(LNFO(-1)) D(LNFO(-2))
-1.021450 (0.32477) [-3.14514] 0.563993 (0.28899) [ 1.95158] 0.352213 (0.24443) [ 1.44093] -0.233059 (0.09328) [-2.49855] -0.063165 (0.05758) [-1.09691] -0.054077 (0.03827) [-1.41322] 0.013770 (0.04582) [ 0.30050]
0.828953 (1.49030) [ 0.55623] 0.522647 (1.32612) [ 0.39412] -1.197352 (1.12165) [-1.06749] 0.232306 (0.42803) [ 0.54273] -0.214620 (0.26424) [-0.81221] -0.170641 (0.17559) [-0.97182] 0.242085 (0.21027) [ 1.15130]
D(LNFO) -2.334585 (2.44340) [-0.95547] 0.652594 (2.17423) [ 0.30015] 0.226005 (1.83899) [ 0.12290] -0.406056 (0.70177) [-0.57862] -0.867553 (0.43324) [-2.00250] -0.113625 (0.28789) [-0.39469] -0.271210 (0.34475) [-0.78669]
D(LNFOLNT O) -39.65979 (17.5251) [-2.26303] 47.70863 (15.5945) [ 3.05932] 16.85690 (13.1900) [ 1.27800] -7.455574 (5.03340) [-1.48122] 5.261424 (3.10735) [ 1.69322] -5.546852 (2.06485) [-2.68632] -0.021900 (2.47268) [-0.00886]
D(LNFOLNTO(-1)) D(LNFOLNTO(-2)) LNGDP LNENROLL LNSTATE LNGOV
R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
-0.001494 (0.00444) [-0.33637] 0.003732 (0.00435) [ 0.85791] -0.053192 (0.02141) [-2.48458] -0.393435 (0.53052) [-0.74160] -0.872321 (0.32011) [-2.72505] -0.222224 (0.09690) [-2.29334] 0.700742 0.341633 0.004336 0.020824 1.951332 65.99093 -4.607907 -3.966106 0.021732 0.025664
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
0.013926 (0.02038) [ 0.68345] 0.035422 (0.01996) [ 1.77469] -0.014245 (0.09824) [-0.14500] -0.493880 (2.43444) [-0.20287] 0.161061 (1.46892) [ 0.10965] 0.012757 (0.44465) [ 0.02869] 0.568957 0.051705 0.091309 0.095556 1.099962 30.94788 -1.560685 -0.918884 0.006719 0.098126 4.57E-08 1.63E-09 102.1387 -4.012063 -1.247381
0.008834 (0.03341) [ 0.26444] 0.000739 (0.03272) [ 0.02259] -0.109109 (0.16107) [-0.67741] -1.755028 (3.99137) [-0.43971] -2.255639 (2.40835) [-0.93659] -0.150646 (0.72902) [-0.20664] 0.449798 -0.210444 0.245448 0.156668 0.681263 19.57632 -0.571854 0.069947 0.030713 0.142399
-0.790231 (0.23962) [-3.29786] -0.089669 (0.23472) [-0.38203] -1.147210 (1.15526) [-0.99303] 33.06214 (28.6278) [ 1.15490] -18.39801 (17.2737) [-1.06509] -12.68655 (5.22888) [-2.42625] 0.775312 0.505686 12.62675 1.123688 2.875509 -25.73930 3.368635 4.010436 -0.218740 1.598248
Vector Error Correction Estimates Date: 08/15/18 Time: 21:34 Sample (adjusted): 1993 2017 Included observations: 25 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq: LNFIR(-1) LNTO(-1) LNFO(-1) LNFOLNTO(-1) Error Correction: CointEq1 D(LNFIR(-1)) D(LNFIR(-2)) D(LNTO(-1)) D(LNTO(-2)) D(LNFO(-1))
CointEq1 1.000000 0.011983 (0.05442) [ 0.22021] -0.135794 (0.03438) [-3.95011] -0.008893 (0.00272) [-3.26471] D(LNFIR) -0.148368 (0.09085) [-1.63317] -0.527519 (0.20058) [-2.62991] -0.468195 (0.18538) [-2.52566] -0.011098 (0.01218) [-0.91087] 0.013877 (0.01116) [ 1.24400] -0.015028 (0.00959) [-1.56714]
D(LNTO) 2.817028 (1.70051) [ 1.65657] -9.063484 (3.75465) [-2.41393] -1.379851 (3.46996) [-0.39766] 0.067505 (0.22807) [ 0.29598] -0.545178 (0.20881) [-2.61088] -0.124605 (0.17951) [-0.69416]
D(LNFO) 9.389672 (1.67717) [ 5.59851] -1.509563 (3.70312) [-0.40765] 5.796795 (3.42234) [ 1.69381] 0.050027 (0.22494) [ 0.22240] -0.989745 (0.20594) [-4.80589] 0.527560 (0.17704) [ 2.97987]
D(LNFOLNT O) -15.62154 (30.9027) [-0.50551] 47.96051 (68.2317) [ 0.70291] 28.82456 (63.0581) [ 0.45711] 1.494125 (4.14467) [ 0.36049] 7.946919 (3.79461) [ 2.09426] -4.924118 (3.26207) [-1.50951]
D(LNFO(-2)) D(LNFOLNTO(-1)) D(LNFOLNTO(-2)) LNGDP LNENROLL LNSTATE LNGOV
R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
-0.006536 (0.01175) [-0.55636] -0.000139 (0.00107) [-0.12971] 0.001732 (0.00097) [ 1.78868] -0.012320 (0.00450) [-2.74079] -0.619651 (0.15963) [-3.88192] -0.211550 (0.05765) [-3.66968] 0.060252 (0.01696) [ 3.55258] 0.766833 0.487032 0.000196 0.004422 2.740641 101.6272 -7.706711 -7.064910 -0.001379 0.006175
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
0.362284 (0.21990) [ 1.64751] 0.026859 (0.02010) [ 1.33598] 0.042347 (0.01812) [ 2.33697] -0.147260 (0.08414) [-1.75017] -1.655510 (2.98795) [-0.55406] -1.451675 (1.07909) [-1.34528] -0.138653 (0.31747) [-0.43675] 0.676496 0.288290 0.068529 0.082782 1.742623 34.24832 -1.847680 -1.205879 0.006719 0.098126 1.48E-09 5.30E-11 141.5556 -7.439614 -4.674932
0.450800 (0.21688) [ 2.07858] 0.074497 (0.01983) [ 3.75713] 0.036771 (0.01787) [ 2.05753] 0.002502 (0.08299) [ 0.03015] 7.022480 (2.94694) [ 2.38297] 1.022319 (1.06428) [ 0.96058] -0.520154 (0.31311) [-1.66123] 0.850571 0.671257 0.066661 0.081646 4.743466 34.56618 -1.875320 -1.233519 0.030713 0.142399
0.425486 (3.99610) [ 0.10648] -0.698940 (0.36534) [-1.91310] -0.190988 (0.32929) [-0.57999] 0.963962 (1.52905) [ 0.63043] 27.43344 (54.2987) [ 0.50523] 14.54634 (19.6098) [ 0.74179] -3.521389 (5.76924) [-0.61037] 0.597287 0.114031 22.63117 1.504366 1.235964 -32.44968 3.952146 4.593947 -0.218740 1.598248
Phụ lục 6: Kiểm định Portmanteau Tests for Autocorrelations VEC Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations Null Hypothesis: no residual autocorrelations up to lag h Date: 08/16/18 Time: 00:08 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Adj Q-Stat 24.26377 45.01610 63.71713 80.22946 98.67637 104.7274 126.4843 147.3003 167.9449 186.9109 201.4248 213.4590
Q-Stat 23.20882 42.15660 58.41837 72.05899 86.49570 90.96816 106.1035 119.6791 132.2454 142.9653 150.5378 156.2933
Prob. NA* NA* 0.0001 0.0007 0.0012 0.0162 0.0100 0.0072 0.0053 0.0050 0.0083 0.0173
Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Prob. df NA* NA* NA* NA* 0.0006 28 0.0048 44 0.0142 60 0.1159 76 0.1493 92 0.2082 108 0.2896 124 0.4146 140 0.6084 156 0.7989 172 *The test is valid only for lags larger than the VAR lag order. df is degrees of freedom for (approximate) chi-square distribution *df and Prob. may not be valid for models with exogenous variables
VEC Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations Null Hypothesis: no residual autocorrelations up to lag h Date: 08/16/18 Time: 00:09 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Adj Q-Stat 14.25192 28.68296 47.07985 65.68271 84.98284 102.7198 120.4664 129.6864 142.1239 157.2909 174.2705 197.7436
Prob. NA* NA* 0.0134 0.0187 0.0186 0.0223 0.0249 0.0761 0.1269 0.1508 0.1506 0.0870
df NA* NA* 28 44 60 76 92 108 124 140 156 172
Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Q-Stat 13.63227 26.80844 42.80574 58.17331 73.27776 86.38767 98.73314 104.7462 112.3169 120.8895 129.7484 140.9747
Prob. NA* NA* 0.0363 0.0745 0.1165 0.1948 0.2968 0.5707 0.7654 0.8766 0.9383 0.9599
*The test is valid only for lags larger than the VAR lag order. df is degrees of freedom for (approximate) chi-square distribution *df and Prob. may not be valid for models with exogenous variables VEC Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations Null Hypothesis: no residual autocorrelations up to lag h Date: 08/16/18 Time: 00:11 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Adj Q-Stat 6.152329 21.90504 43.09963 61.37553 78.14154 82.29680 109.2936 128.3373 145.0206 162.4308 173.4892 197.9442
Q-Stat 5.884836 20.26774 38.69783 53.79530 66.91653 69.98781 88.76821 101.1880 111.3431 121.1836 126.9532 138.6491
Prob. NA* NA* 0.0340 0.0426 0.0579 0.2908 0.1054 0.0885 0.0955 0.0944 0.1604 0.0854
Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Prob. df NA* NA* NA* NA* 0.0859 28 0.1479 44 0.2518 60 0.6724 76 0.5760 92 0.6657 108 0.7853 124 0.8726 140 0.9574 156 0.9708 172 *The test is valid only for lags larger than the VAR lag order. df is degrees of freedom for (approximate) chi-square distribution *df and Prob. may not be valid for models with exogenous variables
VEC Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations Null Hypothesis: no residual autocorrelations up to lag h Date: 08/16/18 Time: 00:13 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Adj Q-Stat 23.95983 40.10896 58.90901 77.33662 99.33152 107.7455 124.8615 140.1477 157.8594 175.0542 187.9701 206.1499
Q-Stat 22.91810 37.66296 54.01082 69.23364 86.44703 92.66603 104.5729 114.5421 125.3231 135.0419 141.7807 150.4754
Prob. NA* NA* 0.0006 0.0014 0.0011 0.0097 0.0129 0.0204 0.0216 0.0238 0.0412 0.0386
Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Prob. df NA* NA* NA* NA* 0.0022 28 0.0089 44 0.0143 60 0.0939 76 0.1745 92 0.3150 108 0.4499 124 0.6025 140 0.7861 156 0.8803 172 *The test is valid only for lags larger than the VAR lag order. df is degrees of freedom for (approximate) chi-square distribution *df and Prob. may not be valid for models with exogenous variables
Phụ lục 7: Kiểm định LM Test VEC Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 08/16/18 Time: 00:20 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Prob 0.3468 0.2958 0.0202 0.2968 0.1865 0.9133 0.3503 0.3841 0.8102 0.0043 0.6643 0.2440
LM-Stat 17.61722 18.49350 29.59994 18.47627 20.79585 9.002978 17.55965 17.02261 10.98783 34.72513 13.11537 19.49119 Probs from chi-square with 16 df.
VEC Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 08/16/18 Time: 00:23 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Prob 0.0164 0.1325 0.2236 0.2829 0.1936 0.0721 0.0746 0.3253 0.7632 0.7178 0.5590 0.0512
LM-Stat 30.31446 22.34134 19.92527 18.73001 20.61886 24.87278 24.73514 17.97546 11.71761 12.37539 14.53399 26.20236 Probs from chi-square with 16 df.
VEC Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 08/16/18 Time: 00:25 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Prob 0.9842 0.4796 0.1642 0.1976 0.1544 0.9759 0.1050 0.3428 0.3153 0.5410 0.7896 0.0422
LM-Stat 6.324227 15.62310 21.38477 20.52195 21.66247 6.856480 23.33584 17.68221 18.14751 14.77718 11.31496 26.93714 Probs from chi-square with 16 df.
VEC Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 08/16/18 Time: 00:26 Sample: 1990 2017 Included observations: 28
Lags 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Prob 0.4681 0.2608 0.0019 0.0262 0.0235 0.9603 0.5848 0.4807 0.4249 0.2656 0.1164 0.0377
LM-Stat 15.78443 19.15350 37.27532 28.68449 29.07167 7.585013 14.18736 15.60729 16.40712 19.05882 22.90125 27.35187 Probs from chi-square with 16 df.
