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