Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-------oOo------

VÕ ĐỖ THANH XUÂN

NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT VÀ

THÂM HỤT NGÂN SÁCH Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng

Mã số : 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn ‘‘NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM

PHÁT VÀ THÂM HỤT NGÂN SÁCH Ở VIỆT NAM’’ là công trình nghiên cứu

của chính tác giả, nội dung đƣợc đúc kết từ quá trình học tập và các kết quả nghiên cứu

thực tiễn trong thời gian qua, số liệu sử dụng là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ

ràng. Luận văn đƣợc thực hiện dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của PGS. TS. NGUYỄN

THỊ LIÊN HOA.

Tác giả luận văn

VÕ ĐỖ THANH XUÂN

LỜI CẢM ƠN

Tôi chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu và Khoa Đào tạo Sau Đại học Trƣờng Đại

học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi học tập và

nghiên cứu trong suốt thời gian qua.

Tôi chân thành cảm ơn các Thầy Cô Trƣờng Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí

Minh đã nhiệt tình giảng dạy cho tôi trong suốt quá trình tham gia học tập tại Trƣờng,

đặc biệt cảm ơn Cô – PGS. TS. NGUYỄN THỊ LIÊN HOA đã tận tình chỉ bảo, góp ý

và động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn.

Trong quá trình hoàn tất đề tài, mặc dù đã cố gắng tham khảo tài liệu, tham khảo

nhiều ý kiến đóng góp, song thiếu sót là điều không thể tránh khỏi. Rất mong nhận

đƣợc thông tin đóng góp quí báu từ Quý Thầy, Cô, Đồng nghiệp và các bạn.

Xin trân trọng cảm ơn.

Tác giả luận văn

VÕ ĐỖ THANH XUÂN

MỤC LỤC

TÓM TẮT ........................................................................................................................ 1

1. CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU.......................................................................................... 2

1.1. Lời mở đầu ............................................................................................................ 2

1.2. Mục tiêu nghiên cứu .............................................................................................. 3

1.3. Câu hỏi nghiên cứu ............................................................................................... 3

1.4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ......................................................................... 3

2. CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY ........................... 4

2.1. Tổng quan học thuyết kinh tế Keynes mới ........................................................... 4

2.2. Tổng quan đƣờng cong Laffer............................................................................... 5

2.3. Tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây .................................................................... 7

3. CHƢƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................... 17

3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu của Dolado và Lütkepohl (DL) (1996) ...................... 17

3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu của luận văn ............................................................... 18

3.3. Mô hình nghiên cứu ............................................................................................ 19

3.4. Mô tả dữ liệu ....................................................................................................... 19

4. CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................. 20

4.1. Kiểm chứng các yếu tố tài chính: Chi tiêu chính phủ, cung tiền và lạm phát tác động đến thâm hụt ngân sách tại Việt Nam ................................................................... 20

4.2. Kết quả nghiên cứu các yếu tố tác động lên thâm hụt ngân sách ở Việt Nam .... 21

4.2.1. Phân tích quan hệ nhân quả Granger theo phƣơng pháp Dolado và Lütkepohl 21

4.2.1.1. Xác định độ trễ tối ƣu ......................................................................... 21

4.2.1.2. Phân tích mô hình VAR ...................................................................... 22

4.2.1.3. Phân tích mối quan hệ nhân quả Granger theo tiếp cận Dolado và Lütkepohl 23

4.2.1.4. Phân tích sự ổn định của mô hình VAR ............................................. 24

4.2.2. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger truyền thống ..................................... 25

4.2.2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị ................................................................... 25

4.2.2.2. Kiểm định đồng liên kết ...................................................................... 27

4.2.2.3. Kiểm định VECM ............................................................................... 32

4.2.2.4. Xác định mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến nghiên cứu ................ 35

4.2.2.5. Kiểm tra tính bền vững trong mô hình VECM ................................... 36

4.2.2.6. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger ................................................ 36

4.2.2.7. So sánh kết quả kiểm định theo phƣơng pháp DL và phƣơng pháp Granger truyền thống ........................................................................................... 37

5. CHƢƠNG 5: TỔNG KẾT ......................................................................................... 39

5.1. Kết quả nghiên cứu ............................................................................................. 39

5.2. Kiến nghị giải pháp ............................................................................................. 40

5.3. Những hạn chế của luận văn và hƣớng nghiên cứu tiếp theo ............................. 41

5.3.1. Hạn chế của luận văn .................................................................................... 41

5.3.2. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo .......................................................................... 42

TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................. 43

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ADB Ngân hàng phát triển Châu Á

Phƣơng pháp kiểm định nghiệm đơn vị theo Augmented Dickey- ADF

Fuller

AIC Akaike Information Criterion

DL Dolado và Lütkepohl

FD Thâm hụt ngân sách

GE Chi tiêu chính phủ

IMF Quỹ tiền tệ quốc tế

INF Lạm phát

MS Cung tiền M2

NHNN Ngân hàng nhà nƣớc

OLS Phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu

PP Phƣơng pháp kiểm định nghiệm đơn vị theo Philips-Perron

SIC Schwarz Information Criterion

VAR Mô hình véc tơ tự hồi quy VAR

VECM Mô hình hiệu chỉnh sai số VECM

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Tóm tắt tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây

Bảng 4.1: Tóm tắt các chỉ tiêu thống kê mô tả của các biến tài chính

Bảng 4.2: Độ trễ tối ƣu của mô hình VAR

Bảng 4.3: Kết quả phân tích mô hình VAR

Bảng 4.4: Phân tích quan hệ nhân quả Granger theo cách tiếp cận DL

Bảng 4.5: Phân tích sự ổn định của mô hình VAR

Bảng 4.6: Kiểm định nghiệm đơn vị

Bảng 4.7: Kiểm định tính dừng phần dƣ

Bảng 4.8: Kiểm tra lựa chọn mô hình

Bảng 4.9: Kiểm định đồng liên kết

Bảng 4.10: Kiểm định VECM

Bảng 4.11: Kiểm định tính dừng phần dƣng mô hình VECM

Bảng 4.12: Kết quả ƣớc lƣợng mối quan hệ ngắn hạn

Bảng 4.13: Kiểm tra tính bền vững mô hình VECM

Bảng 4.14: Kiểm định nhân quả Granger

TÓM TẮT

Nghiên cứu này đƣợc thực hiện để kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa thâm hụt

ngân sách, chi tiêu chính phủ, cung tiền và lạm phát. Tác giả tiến hành kiểm định giả

thuyết này cho Việt Nam với dữ liệu từ năm 1990 – 2012. Trong nghiên cứu này, tác

giả đã sử dụng phƣơng pháp của Dolado và Lütkepohl (DL) (1996) và phƣơng pháp

tiếp cận quan hệ nhân quả Granger truyền thống để kiểm tra quan hệ nhân quả trực tiếp

giữa các biến nghiên cứu. Với kết quả thực nghiệm thu đƣợc qua các kiểm định tính

dừng Unit root test, kiểm định nhân quả Granger, kiểm định đồng liên kết Engle-

Granger và Johansen Juselius (1990) cùng mô hình VECM (Vector Error Correction

Models) cho thấy rằng:

 Phân tích quan hệ nhân quả dựa trên phƣơng pháp tiếp cận theo DL cho rằng

thâm hụt ngân sách, lạm phát và cung tiền có tác động gây ra chi tiêu chính phủ

và không tồn tại mối quan hệ nào gây ra thâm hụt ngân sách.

 Kiểm định quan hệ Granger truyền thống cho rằng có mối quan hệ hai chiều giữa

thâm hụt ngân sách và chi tiêu chính phủ, và mối quan hệ một chiều giữa lạm

phát và cung tiền tác động đến chi tiêu chính phủ. Ngoài ra, kết quả còn cho thấy

có mối quan hệ nguồn cung tiền M2 có tác động một chiều gây ra lạm phát.

1. CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Lời mở đầu

Kinh tế Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều bất ổn kinh tế kể từ khi cuộc

khủng hoảng kinh tế tài chính toàn cầu xảy ra vào năm 2008. Những biến động tiêu cực

gần đây của kinh tế thế giới đã làm bộc lộ những khiếm khuyết cơ bản của nền kinh tế

đang duy trì với mục tiêu tăng trƣởng cao trƣớc mắt mà coi nhẹ sự ổn định lâu dài.

Tăng trƣởng kinh tế đã liên tục suy giảm, từ mức trên 8,2% trong giai đoạn 2004 –

2007, xuống còn xấp xỉ 6% trong giai đoạn 2008 – 2012. Trong khi đó, tỷ lệ lạm phát

tăng cao ở mức hai con số, bình quân khoảng gần 13% trong giai đoạn 2007-2012. Đặc

biệt thâm hụt ngân sách cao và nợ công tăng nhanh, do hậu quả của chính sách kích

thích kinh tế kéo dài thông qua chi tiêu công, đang tiếp tục là những nguy cơ tiềm ẩn

làm xấu thêm các chỉ số kinh tế vĩ mô và đe dọa sự ổn định của nền kinh tế trong tƣơng

lai. Thâm hụt ngân sách trong những năm gần đây lên tới xấp xỉ 5-6% GDP, trong đó

nợ công trong nƣớc và nợ công nƣớc ngoài lần lƣợt tăng nhanh lên mức 57% và 42%

GDP vào cuối năm 2010 và xấp xỉ 55% và 43% GDP vào năm 2012.

Các nghiên cứu thực nghiệm ở nhiều nƣớc trên thế giới đã chỉ ra rằng, sự quản lý

tài khóa yếu kém là nguyên nhân chính dẫn đến hàng loạt các vấn đề kinh tế nghiêm

trọng nhƣ lạm phát cao dai dẳng, thâm hụt cán cân tài khoản vãng lai lớn, tăng trƣởng

thấp, hoặc thậm chí là tăng trƣởng âm. Do vậy, mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách,

cung tiền, chi tiêu ngân sách và lạm phát là một trong những vấn đề quan trọng nhất

của nền kinh tế vĩ mô. Sự tác động qua lại của thâm hụt ngân sách và lạm phát hết sức

phức tạp và không phải lúc nào cũng tuân theo những qui tắc kinh tế. Lạm phát là một

vấn đề không phải xa lạ và là một đặc điểm của nền kinh tế hàng hóa. Tại mỗi thời kì

kinh tế với các mức tăng trƣởng kinh tế khác nhau sẽ có những mức lạm phát phù hợp.

Vì thế, việc xác định mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát đã và

đang đƣợc quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà kinh tế. Do đó, tác giả đã chọn đề tài:

“Nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách ở Việt Nam” cho

luận văn của mình. Với mục tiêu nghiên cứu là lạm phát có phải là tất cả nguyên nhân

gây nên thâm hụt ngân sách hay không và yếu tố chi tiêu chính phủ, cung tiền có tác

động nhƣ thế nào đến thâm hụt ngân sách ở Việt Nam.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

 Xác định lạm phát, chi tiêu chính phủ, cung tiền, yếu tố nào là nhân tố chính tác

động đến thâm hụt ngân sách ở Việt Nam.

 Tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố tài chính: Chi tiêu chính phủ,

lạm phát, cung tiền và thâm hụt ngân sách ở Việt Nam.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

Để giải thích mục tiêu nghiên cứu trên, tác giả đƣa ra một số câu hỏi nghiên cứu sau:

 Chi tiêu chính phủ, lạm phát, cung tiền có quan hệ tác động nhƣ thế nào đến

thâm hụt ngân sách Việt Nam?

 Có tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều tác động giữa các biến nghiên cứu:

Thâm hụt ngân sách, chi tiêu chính phủ, lạm phát, và cung tiền hay không?

1.4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tƣợng nghiên cứu: Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ, lạm phát, cung tiền

và thâm hụt ngân sách ở Việt Nam.

 Phạm vi nghiên cứu: Nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 1990 – 2012.

2. CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

2.1. Tổng quan học thuyết kinh tế Keynes mới

Suy thoái kinh tế toàn cầu đã tác động vào kinh tế Việt Nam. Xuất khẩu, đầu tƣ

nƣớc ngoài trực tiếp, giáp tiếp, cầu trong nƣớc, mạng lƣới kinh doanh và phát triển tất

cả đều giảm mạnh. Kể từ khi suy thoái kinh tế toàn cầu năm 2007 và mất cân đối kinh

tế lớn trên thế giới, thất nghiệp leo thang, đời sống ngƣời dân bị ảnh hƣởng nghiêm

trọng, sản xuất đình đốn, thu nhập và phân phối xấu đi, do đó vai trò can thiệp chủ

động và tích cực của nhà nƣớc trong việc quản lý nền kinh tế, theo John Maynard

Keynes (1883 – 1946) đƣợc nhấn mạnh hơn bao giờ hết. Các quốc gia suy thoái đã đƣa

ra ngân sách cho các nhóm giải pháp kích cầu.

Theo nhà kinh tế học John Maynard Keynes, sự giảm sút tổng cầu chính là

nguyên nhân dẫn đến khủng hoảng và do đó kích thích kinh tế là 1 giải pháp hiệu quả.

Kinh tế học Keynes ra đời nhấn mạnh vai trò can thiệp, điều chỉnh kinh tế của các

chính phủ thông qua tăng chi tiêu công để kích thích nhu cầu kinh tế và chính sách bảo

đảm việc làm đầy đủ cho công nhân nhằm khắc phục những khuyết tật của thị trƣờng

và tăng cƣờng quản lý để duy trì các chu kỳ kinh doanh.

Học thuyết kinh tế Keynes đƣợc cải biến cho phù hợp với bối cảnh kinh tế những

năm 1970 sau khủng hoảng kinh tế thế giới và đƣợc gọi là Học thuyết Keynes mới.

Kinh tế học Keynes mới dựa trên 3 nguyên tắc chủ yếu sau:

- Thứ nhất, nhu cầu là động lực tăng trƣởng kinh tế. Học thuyết kinh tế

Keynes mới cho rằng chính nhu cầu hàng hoá và dịch vụ của các doanh

nghiệp, chính phủ và ngƣời tiêu dùng tạo ra động lực cho tăng trƣởng kinh

tế. Tổng các nhu cầu này tăng lên, đặc biệt là tăng chi tiêu công của chính

phủ sẽ là một kích thích kinh tế gia tăng đầu tƣ xã hội. Để thúc đẩy tăng

trƣởng Chính phủ cần chủ động tăng chi tiêu công, tăng lƣơng cho ngƣời lao

động để họ có thêm thu nhập, kích thích tiêu dùng nhiều hơn tạo ra thu nhập

lớn hơn cho nền kinh tế.

- Thứ hai, phân phối công bằng của cải có vai trò trọng yếu trong tăng

trƣởng kinh tế. Trong điều kiện và hoàn cảnh kinh tế khó khăn, nhất là vào

thời kỳ khủng hoảng kinh tế, các nhà kinh tế học Keynes mới cho rằng có

rất ít khả năng và rất ít điều Chính phủ có thể làm đƣợc để tăng năng suất,

thành thử việc phân phối của cải một cách công bằng trở nên quan trọng.

Chính sách cắt giảm thuế cho tầng lớp thu nhập thấp trong xã hội để họ có

thể chi tiêu nhiều hơn còn quan trọng hơn và có tác dụng thúc đẩy tăng

trƣởng kinh tế hơn là đƣa ra các chính sách thuế có lợi cho đổi mới công

nghệ hoặc cấp tín dụng ƣu đãi cho hoạt động đầu tƣ và phát triển.

- Thứ ba, quản lý chu kỳ kinh doanh ngắn hạn là mục đích trƣớc tiên.

Thay vì chú trọng các mục tiêu dài hạn, học thuyết kinh tế học Keynes mới

chủ trƣơng duy trì cân bằng kinh tế ngắn hạn miễn sao nền kinh tế không rơi

vào khủng hoảng, cho dù chỉ là trong một vài năm trƣớc mắt. Đây là ƣu tiên

hàng đầu của các chính sách kinh tế kiểu Keynes mới.

2.2. Tổng quan đƣờng cong Laffer

Theo quan điểm kinh tế học trọng cung, thuế có thể là công cụ để kích thích tăng

trƣởng kinh tế. Thể hiện qua quan điểm: tỷ lệ tăng trƣởng kinh tế phụ thuộc vào tỷ lệ

tiết kiệm và sẽ đạt một mức tích luỹ cực đại nhất định. Theo đó, thu nhập tiết kiệm

đƣợc sẽ là nguồn lực để mở rộng đầu tƣ và kinh doanh. Nhƣ vậy, nhà nƣớc cần giảm

thuế để tăng thu nhập của dân cƣ và doanh nghiệp để làm tăng cơ hội đầu tƣ, từ đó kích

thích tăng trƣởng kinh tế.

Tiêu biểu cho tƣ tƣởng này là nhà kinh tế học A.Laffer (1940). Ông đã nghiên

cứu và đƣa ra mô hình đƣờng cong thể hiện mối quan hệ giữa thuế suất và tổng thu từ

thuế, gọi là đƣờng cong Laffer. Dựa trên đƣờng cong lý thuyết, Laffer đã chứng minh

đƣợc rằng tăng thuế ở Mỹ sẽ tác động tiêu cực tới năng suất xã hội, tức là ở một mức

thuế suất hợp lý, tổng thu từ thuế sẽ là tối đa.

Đường cong Laffer

Trong hình, trục tung mô tả tổng thu từ thuế T, trục hoành mô tả thuế suất t. Ở

điểm O, mức thuế suất là 0% đƣợc xã hội đồng tình nhất nhƣng Chính phủ lại không

thu đƣợc đồng thuế nào. Khi chính phủ áp dụng mức thuế suất tại A‟, tốc độ tăng của

tổng thu thuế là cao nhất, tổng thu từ thuế là TAB, tƣơng ứng với điểm A trên đƣờng

cong Laffer, xã hội đồng thuận với mức này. Khi thuế suất tăng từ A‟ đến E‟, tổng thu

thuế của Chính phủ là lớn nhất (Tmax) tƣơng ứng điểm cân bằng E, nhƣng tốc độ tăng

của tổng thu thuế lại có xu hƣớng giảm dần và sự phản đối của ngƣời dân cũng tăng

dần khi thuế suất càng tăng cao. Nếu chính phủ áp dụng mức thuế suất quá cao, vƣợt

quá điểm E‟, tổng thu thuế của chính phủ không những không tăng mà còn có xu

hƣớng giảm mạnh do ngƣời dân ngày càng phản đối mạnh mẽ. Điều đó làm gia tăng

tình trạng trốn thuế làm thất thu ngân sách và khiến cho động lực sản xuất của xã hội

triệt tiêu, làm giảm thu nhập của toàn xã hội. Cùng với đó, áp lực chi phí thuế cao sẽ

làm thu hẹp đầu tƣ, sản xuất và kinh doanh, do đó làm giảm tăng trƣởng kinh tế. Nếu

chính phủ đánh thuế ở điểm D với mức thuế suất 100%, chính phủ sẽ không thu đƣợc

đồng thuế nào vì hoạt động đầu tƣ, sản xuất và kinh doanh của xã hội bị ngƣng trệ.

Do đó, nếu muốn tăng tích luỹ vốn và mở rộng đầu tƣ, sản xuất và kinh doanh,

A.Laffer đề xuất rằng nên bãi bỏ phƣơng thức đánh thuế luỹ tiến và làm giảm lợi nhuận

của các công ty.

Trên thực tế, lý thuyết này đã đƣợc áp dụng ở Mỹ giai đoạn 1981 – 1986, thuế

suất cho cả cá nhân và doanh nghiệp đều đƣợc giảm thấp. Và các nƣớc công nghiệp

hoá cao khác cũng đã áp dụng lý thuyết này.

Tuy nhiên, một bất lợi của việc áp dụng đƣờng cong Laffer trong việc thực hiện

chính sách thuế là: ở những nƣớc bắt đầu đổi mới, việc hạ thấp thuế suất sẽ khiến thâm

hụt ngân sách tăng cao.

2.3. Tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây

Mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách, chi tiêu chính phủ, cung tiền/ tăng trƣởng

và lạm phát đã đƣợc nghiên cứu rất nhiều trong thời gian qua. Các nhà kinh tế học đã

phân tích mối quan hệ giữa các biến bằng cách sử dụng dữ liệu nghiên cứu trong

khoảng thời gian ở các quốc gia khác nhau và có nền kinh tế kỹ thuật khác nhau.

 Miller (1983): Tìm thấy mối quan hệ một chiều cho rằng thâm hụt ngân sách

trong tất cả các trƣờng hợp dẫn đến tạo ra áp lực lạm phát trong nền kinh tế. Sử dụng

phƣơng pháp mô hình VAR kiểm định dữ liệu trong khoảng thời gian 1948 – 1981, kết

quả cho thấy rằng thâm hụt ngân sách cao làm tăng lạm phát trong nền kinh tế Mỹ.

 Shabbir và Ahmed (1994): Dựa vào dữ liệu năm tài chính 1971–1972 – 1987-

1988 của Pakistan, tác giả đã sử dụng các biến nghiên cứu gồm: Thâm hụt ngân sách,

lạm phát, cung tiền, tín dụng ngân hàng và dự trữ ngoại hối để nghiên cứu tác động của

thâm hụt ngân sách và lạm phát. Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm hụt ngân sách có

tác động ảnh hƣởng trực tiếp cùng chiều đến lạm phát, ngoài ra tác giả cũng đƣa ra

nhận định thâm hụt ngân sách tác động thông qua cung tiền là nhỏ và không đáng kể.

 Nghiên cứu của tác giả Chaudhary và Ahmad (1995): Tác giả thực hiện

nghiên cứu nguồn cung tiền, thâm hụt ngân sách và lạm phát ở Pakistan trong giai đoạn

1973-1992, 1973-1982 và 1982-1992. Bằng việc sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu

OLS, kết quả phát hiện ra rằng thâm hụt ngân sách trong nguồn tài chính của đất nƣớc,

đặt biệt là từ hệ thống ngân hàng dẫn đến lạm phát trong một thời gian dài. Kết quả

cung cấp một mối quan hệ cùng chiều giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát trong thời

kỳ bao cấp của những năm bảy mƣơi. Kết luận chung rằng việc thực hiện chính sách

tiền tệ có thể đƣợc xác định bởi ngân hàng trung ƣơng, nhƣng tổng thể xây dựng chính

sách phụ thuộc nhiều vào quyết định tài chính của chính phủ. Để kiểm soát áp lực lạm

phát, chính phủ cần phải cắt giảm ngân sách thâm hụt.

 Tác giả Hondroyiannis và Papapetrou (1997): Bài nghiên cứu của tác giả

phân tích tác động trực tiếp và gián tiếp của thâm hụt ngân sách đối với lạm phát ở Hy

Lạp giai đoạn 1957 – 1993. Sử dụng phƣơng pháp Johansen và Juselius để phân tích

kiểm định đồng liên kết. Tác giả sử dụng kiểm định Granger để kiểm tra mối quan hệ

nhân quả giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát. Bằng chứng thực nghiệm cho thấy thâm

hụt ngân sách có tác động gián tiếp đến lạm phát. Tuy nhiên, họ cũng nói rằng sự gia

tăng lạm phát làm tăng thâm hụt ngân sách.

 Kivilcim (1998): Đã phân tích mối quan hệ lâu dài giữa thâm hụt ngân sách

và lạm phát trong nền kinh tế Thổ Nhĩ Kỳ trong thời gian 1950 – 1987. Ông thấy rằng

có mối quan hệ cùng chiều giữa sự thay đổi trong thâm hụt ngân sách gây ra thay đổi

trong lạm phát.

 Nghiên cứu của tác giả Tanzi (2000): Xem xét mối quan hệ giữa doanh thu

thuế và thâm hụt ngân sách ở các nƣớc Mỹ Latinh trong giai đoạn 1980 – 1999. Ông

thấy có thâm hụt ngân sách trong các nƣớc Mỹ Latinh sau khi tăng doanh thu thuế.

Ông nói rằng sự mất cân bằng này là kết quả của mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách

và lạm phát trong 6 nƣớc Châu Âu: Argentina, Brazil, Mexico, Colombia, Peru,

Venezuela. Tác giả đã cung cấp các bằng chứng thực nghiệm rằng thâm hụt ngân sách

đã góp phần quan trọng gây nên yếu tố lạm phát ở các nền kinh tế trong vòng 45 năm

qua. Kết quả nghiên cứu cũng nhận định tồn tại một mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát

và thâm hụt ngân sách, bằng chứng này cho thấy phù hợp với quan điểm rằng lạm phát

góp phần vào thâm hụt ngân sách.

 Cevdet và cộng sự (2001): Xem xét mối quan hệ lâu dài giữa tăng trƣởng sản

lƣợng với tỷ lệ lạm phát và thâm hụt ngân sách ở Thỗ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 1970 -

2001. Họ kết luận rằng những thay đổi trong thâm hụt ngân sách không có ảnh hƣởng

thƣờng trực lâu dài đến tỷ lệ lạm phát và khu vực công.

 Tác giả Catão và Terrones (2003): Tác giả đã nghiên cứu hơn 107 quốc gia

trong giai đoạn 1960 – 2001 đã chỉ ra rằng có một mối quan hệ tích cực giữa thâm hụt

ngân sách và lạm phát trong số các nhóm nƣớc lạm phát cao và nhóm nƣớc đang phát

triển, nhƣng không nằm trong số nền kinh tế có lạm phát thấp và tiên tiến. Họ nhận

thấy rằng nếu giảm 1% trong tỷ lệ thâm hụt ngân sách/tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

thƣờng làm giảm lạm phát dài hạn từ 1,5% - 6,0%, tùy thuộc vào kích thƣớc của cơ sở

thuế lạm phát.

 Solomon và Wet (2004): Đã thực hiện một nghiên cứu ảnh hƣởng của thâm

hụt ngân sách và lạm phát ở Tanzania. Với việc thiết lập các quan hệ nhân quả của

thâm hụt ngân sách với tỷ lệ lạm phát, tác giả đã sử dụng phƣơng pháp phân tích đồng

tích hợp trong giai đoạn 1967 - 2001, họ đã tìm thấy một mối quan hệ cùng chiều giữa

lạm phát và thâm hụt ngân sách, điều này cho thấy thâm hụt ngân sách có ảnh hƣởng

đáng kể đối với lạm phát. Bài nghiên cứu cũng kết luận rằng các nƣớc đang phát triển

nên chú trọng nhiều hơn đến lạm phát, vì lạm phát có xu hƣớng bị ảnh hƣởng nhiều từ

những cú sốc kinh tế nhƣ thâm hụt ngân sách cao. Theo tác giả, lạm phát nên đƣợc

kiểm soát hiệu quả bởi các chính sách tài chính.

 Alavirad, A. và S. Athawale (2005): Trong bài nghiên cứu, tác giả đã đánh

giá và phân tích tác động lạm phát đến doanh thu và chi tiêu chính phủ ở nƣớc Cộng

hòa hồi giáo Iran. Tác giả đã sử dụng kiểm định hội tụ đơn biến, phƣơng pháp tự hồi

quy ARDL và phƣơng pháp Phillips-Hansen, để nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa

các biến. Ngoài ra, tác giả còn sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số để nghiên cứu tác

động của mô hình trong thời gian ngắn. Phân tích của tác giả dựa trên chuỗi dữ liệu

thời gian hàng năm 1963 – 1999 và đã kết luận rằng tỷ lệ lạm phát có xu hƣớng tăng

chi tiêu nhanh hơn so với doanh thu của chính phủ. Trong tình hình lạm phát của đất

nƣớc, điều này sẽ làm tăng thâm hụt ngân sách của chính phủ .Việc tài trợ cho thâm hụt

ngân sách sẽ làm tăng cung tiền, dẫn đến làm gia tăng lạm phát trong nền kinh tế.

 Agha Khan (2006): Bài viết này tác giả nghiên cứu các mối quan hệ dài hạn

giữa lạm phát và chỉ số tài chính ở Pakistan, sử dụng dữ liệu hàng năm từ năm tài chính

1973 đến năm tài chính 2003. Tác giả đã dùng phƣơng pháp Johansen để phân tích

đồng liên kết, các kết quả thực nghiệm cho rằng, lạm phát trong dài hạn không chỉ liên

quan đến sự mất cân bằng tài chính, mà còn ảnh hƣởng tới nguồn tài trợ cho thâm hụt

ngân sách. Trong mô hình VECM, kết quả cho thấy rằng lạm phát bị ảnh hƣởng bởi

nguồn vay hỗ trợ ngân sách của chính phủ cũng nhƣ thâm hụt ngân sách. Các bằng

chứng thực nghiệm cho thấy rằng lạm phát ở Pakistan chủ yếu là do nền kinh tế không

bền vững.

 Marco và Andrew (2010): Nghiên cứu khảo sát mối quan hệ giữa thâm hụt

ngân sách cao và lạm phát ở các nƣớc công nghiệp phát triển. Nghiên cứu cho thấy

thâm hụt tài chính lớn ở các nƣớc công nghiệp phát triển không liên quan đến lạm phát

cao, và cũng không liên quan tới lạm phát cao trong các năm tiếp theo. Điều này ngụ ý

rằng, thâm hụt ngân sách cao không bao giờ gây ra lạm phát. Tác giả đã nghiên cứu

xem xét những kinh nghiệm cụ thể của ba nƣớc có thâm hụt ngân sách lớn nhất nhƣng

vẫn giữ lạm phát thấp: Phần Lan, Thụy Điển (trong những năm 1990) và Nhật Bản

(trong những năm 1990 và 2000). Trong trƣờng hợp của Phần Lan, Thụy Điển, có sự

mất cân bằng tài chính trong một thời gian ngắn, sau đó kinh tế tăng trƣởng trở lại, nợ

công bền vững. Do đó, thặng dƣ ngân sách và tăng trƣởng kinh tế vĩ mô ổn định. Ở

Nhật Bản, thâm hụt ngân sách nhiều hơn và liên tục, một phần là do tình trạng kinh tế

trì trệ. Do đó, nợ công tiếp tục gia tăng trong 20 năm qua, nhƣng sự mất cân bằng tài

chính vẫn chƣa xảy ra.

 Sahan F. (2010): Khảo sát mối quan hệ dài hạn giữa thâm hụt ngân sách và

lạm phát ở các nƣớc EU và Thổ Nhĩ Kỳ cho giai đoạn 1990 – 2008. Dữ liệu phân tích

là chỉ số giá tiêu dùng hàng năm và tỉ lệ thâm hụt ngân sách/GDP. Kết quả chính từ các

nghiên cứu thực nghiệm cho thấy bằng chứng rõ ràng rằng, thâm hụt ngân sách tài trợ

qua chính sách tiền tệ và cung tiền tăng cao có thể dẫn đến lạm phát. Các nƣớc phát

triển không có mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách. Ngoài ra, tác

giả cho rằng mặc dù có đồng tích hợp giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát ở các nƣớc

đang phát triển, tuy nhiên kiểm định của tác giả chỉ ra, không phải luôn có một mối

quan hệ lâu dài giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát, mà nó sẽ thay đổi liên quan đến

trình độ phát triển của quốc gia và đặc điểm cấu trúc của nền kinh tế mà nƣớc đó hiện

có. Trong khi đó, Thổ Nhĩ Kỳ có một mối quan hệ lâu dài giữa lạm phát và thâm hụt

ngân sách giữa năm 1990 – 2008.

 Tahir Mukhtar, Muhammad Zakaria (2010): Nghiên cứu trên mối quan hệ

giữa thâm hụt ngân sách, cung tiền và lạm phát ở Pakistan. Sử dụng dữ liệu hàng quý

cho giai đoạn 1960 – 2007 và phƣơng pháp nghiên cứu Johansen. Nghiên cứu này chỉ

ra rằng lạm phát ở Pakistan chủ yếu là do sự gia tăng cung tiền, vì vậy không ảnh

hƣởng đáng kể mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách.

 Ahmad Jafari Samimi và Sajad Jamshidbaygi (2011): Nghiên cứu mối quan

hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát, cung tiền ở Iran. Sử dụng dữ liệu hàng quý

cho giai đoạn 1990 – 2008, và mô hình đồng liên kết cho bốn biến nghiên cứu: Thâm

hụt ngân sách, tiền cơ sở, cung tiền và lạm phát. Kết quả của tác giả cho thấy có mối

quan hệ hai chiều giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát.

 Makochekanwa A., (2011): Nghiên cứu tác động của thâm hụt ngân sách đối

với lạm phát ở Zimbabwe với sử dụng dữ liệu hằng năm cho giai đoạn 1980 đến 2005.

Tác giả đã sử dụng bốn biến nghiên cứu gồm: Thâm hụt ngân sách, tỷ giá, tăng trƣởng

GDP và lạm phát. Cùng với thiết lập các quan hệ nhân quả giữa thâm hụt ngân sách và

lạm phát, sử dụng kỹ thuật Johansen để kiểm tra đồng liên kết. Tác giả tìm thấy một tác

động cùng chiều giữa thâm hụt ngân sách đối với lạm phát ở Zimbabwe.

 S.O. Oladipo và T.O. Akinbobola (2011): Nghiên cứu mối quan hệ giữa

thâm hụt ngân sách và lạm phát ở Nigeria trong giai đoạn 1970 – 2005. Tác giả đã sử

dụng bốn biến nghiên cứu gồm: lạm phát, tỷ giá, tổng sản phẩm GDP và thâm hụt ngân

sách. Sử dụng quan hệ nhân quả Granger và phƣơng pháp Johansen, tác giả đã đƣa ra

kết luận là không tìm thấy mối quan hệ nhân quả từ lạm phát sang thâm hụt ngân sách,

tuy nhiên có mối quan hệ nhân quả một chiều giữa thâm hụt ngân sách tác động đến

lạm phát. Hơn nữa, kết quả cũng cho thấy thâm hụt ngân sách ảnh hƣởng tới lạm phát

trực tiếp và gián tiếp thông qua biến động trong tỷ giá của nền kinh tế Nigeria.

 Aviral Tiwari, A.P. Tiwari và Bharti Pandey (2012): Nghiên cứu mối quan

hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát ở Ấn Độ. Họ nhận thấy rằng lạm phát không

phải là tất cả nguyên nhân gây ra thâm hụt ngân sách. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu

cho thấy rằng chi tiêu chính phủ, cung tiền đã đƣợc tìm thấy là yếu tố quyết định quan

trọng đến thâm hụt ngân sách.

 Tharaka và Masaru (2012): Kiểm tra mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách

và lạm phát ở Sri Lanka trong giai đoạn 1950 – 2010. Sử dụng phƣơng pháp mô hình

VAR, kết quả cho thấy có mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa thâm hụt ngân sách và

lạm phát. Bài nghiên cứu cũng đƣa ra kết luận rằng, yếu tố quyết định đến lạm phát là

thâm hụt ngân sách, tăng trƣởng cung tiền, lãi suất và tỷ giá thực.

 Parviz Saeidi và Younes Valizadeh (2012): Nghiên cứu ảnh hƣởng của thâm

hụt ngân sách, lạm phát và thất nghiệp của nền kinh tế Iran. Tác giả đã sử dụng phƣơng

pháp bình phƣơng nhỏ nhất OLS, LS để ƣớc lƣợng các biến nghiên cứu. Kết quả cho

thấy rằng thâm hụt ngân sách có ảnh hƣởng đến lạm phát và thất nghiệp.

Bảng 2.1: Tóm tắt tổng quan các nghiên cứu trƣớc đây

Phƣơng

Nhà nghiên

Đối tƣợng

Mẫu (Bộ

pháp nghiên

Kết quả

cứu

nghiên cứu

dữ liệu)

cứu

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu hàng

Mô hình VAR. Quan hệ 1 chiều giữa

Miller (1983)

thâm hụt ngân sách

năm, giai

thâm hụt ngân sách tạo

và lạm phát tại Mỹ.

đoạn 1948 –

áp lực lạm phát.

1981

Tác động của thâm

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Thâm hụt ngân sách có

Shabbir và

hụt ngân sách và

năm, giai

nghiên cứu

ảnh hƣởng cùng chiều

Ahmed(1994)

lạm

phát

ở

đoạn 1971 –

OLS

với lạm phát.

Pakistan.

1988

Mối quan hệ của

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Thâm hụt ngân sách

Chaudhary và

thâm hụt ngân sách,

năm, giai

nghiên cứu

dẫn đến lạm phát trong

Ahmad (1995)

cung tiền và lạm

đoạn:

OLS

thời gian dài. Kết quả

phát ở Pakistan.

1973-1992,

nghiên cứu cho thấy

1973-1982,

mối quan hệ cùng

1982-1992

chiều giữa thâm hụt

ngân sách và lạm phát

trong

thời kỳ của

những năm bảy mƣơi.

Mối quan hệ của

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Thâm hụt ngân sách có

Hondroyiannis

thâm hụt ngân sách

năm, giai

Johansen và

tác động gián tiếp đến

và Papapetrou

và lạm phát ở Hy

đoạn 1957 –

kiểm định

lạm phát. Tuy nhiên,

(1997)

tác giả cũng phân tích

Lạp.

1993.

nhân quả

rằng sự gia tăng lạm

Granger

phát làm tăng thâm hụt

ngân sách.

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Thâm hụt ngân sách có

Kivilcim (1998) Mối quan hệ giữa

thâm hụt ngân sách

năm, giai

Johansen.

ảnh hƣởng

tới

lạm

và lạm phát ở Thổ

đoạn 1950 –

phát.

Nhĩ Kỳ.

1987

Mối quan hệ giữa Dữ liệu hàng Kiểm định

Thâm hụt ngân sách

Tanzi (2000)

doanh thu thuế và

năm, giai

nhân quả

góp phần quan trọng

thâm hụt ngân sách

đoạn 1980 -

Granger.

gây ra lạm phát, và tồn

ở các nƣớc Mỹ

1999

tại mối quan hệ dài

Latinh.

hạn giữa lạm phát và

thâm hụt ngân sách.

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu năm,

Kiểm định

Thâm hụt ngân sách

Cevdet và cộng

thâm hụt ngân sách,

giai đoạn

chuỗi thời gian

không có ảnh hƣởng

sự (2001)

lạm phát và tăng

1970 -2000

và mô hình

lâu dài đến tỷ lệ lạm

trƣởng sản lƣợng ở

VECM.

phát.

Thổ Nhĩ Kỳ.

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu năm,

Mô hình phân

Quan hệ cùng chiều

Catão và

thâm hụt ngân sách

giai đoạn

tích ARDL.

giữa thâm hụt ngân

Terrones

và lạm phát ở 107

1960 – 2001

sách và lạm phát trong

(2003)

quốc gia.

các nhóm nƣớc đang

phát triển và lạm phát

cao

Ảnh hƣởng

của

Dữ liệu năm,

Phân tích đồng

Thâm hụt ngân sách có

Solomon và

thâm hụt ngân sách

giai đoạn

tích hợp.

ảnh hƣởng đáng kể

Wet (2004)

lên

lạm phát

tại

1967 – 2001

đến lạm phát.

Tanzania.

Phân tích tác động

Dữ liệu năm,

Kiểm định hội

Lạm phát làm tăng chi

Alaviral và

lạm phát đến doanh

giai đoạn

tụ đơn biến,

tiêu chính phủ, dẫn

Athawale

thu và chi

tiêu

1963 – 1999

phƣơng pháp

đến

tăng

thâm hụt

(2005)

chính phủ ở Cộng

tự hồi quy

ngân sách.

hoà hồi giáo Iran.

ADRL,

phƣơng pháp

Phillip-

Hansen, và

kiểm định

VECM.

Mối quan hệ dài

Dữ liệu năm,

Phƣơng pháp

Thâm hụt ngân sách

Agha Khan

hạn giữa lạm phát

giai đoạn

Johansen,

tác động đến lạm phát.

(2006)

và chỉ số tài chính

1973 – 2003.

kiểm định

ở Pakistan.

VECM.

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu năm,

Ƣớc lƣợng dữ

Thâm hụt ngân sách

Macro và

thâm hụt ngân sách

giai đoạn

liệu bảng.

cao ở các nƣớc công

Andrew (2010)

cao và lạm phát ở

1990 – 2000.

nghiệp

phát

triển

các

nƣớc

công

không làm cho lạm

nghiệp phát triển.

phát cao hơn và cũng

không ảnh hƣởng tới

lạm phát cao ở những

năm tiếp theo. Điều

này ngụ ý rằng, thâm

hụt ngân sách cao

không bao giờ gây ra

lạm phát.

Dữ liệu năm,

Phân tích đồng

Các nƣớc phát triển

Sahan F. (2010) Mối quan hệ dài

hạn giữa thâm hụt

giai đoạn

tích hợp.

không có mối quan hệ

dài hạn giữa thâm hụt

ngân sách và lạm

1990 – 2008.

ngân sách và lạm phát.

phát ở các nƣớc EU

Trong khi đó, Thổ Nhĩ

và Thổ Nhĩ Kỳ.

Kỳ có mối quan hệ dài

hạn giữa

thâm hụt

ngân sách và lạm phát.

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Lạm phát ở Pakistan

Tahir Mukhtar

thâm hụt ngân sách,

quý, giai

nghiên cứu

chủ yếu là do sự gia

và Muhammad

cung tiền và lạm

đoạn 1960 –

Johansen.

tăng cung tiền, không

Zakaria (2010)

ảnh hƣởng đáng kể

phát ở Pakistan.

2007.

mối quan hệ giữa lạm

phát và thâm hụt ngân

sách trong dài hạn.

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu hàng

Phân tích đồng

Có quan hệ hai chiều

Ahmad Jafari

thâm hụt ngân sách,

quý, giai

tích hợp.

giữa thâm hụt ngân

Samimi và

cung tiền và lạm

đoạn 1990 –

sách và lạm phát ở

Sajad

phát ở Iran

2008

Iran giai đoạn 1990-

Jamshidbaygi

2008.

(2011)

Tác động của thâm

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Có

tác động cùng

Makochekanwa

hụt ngân sách với

năm, giai

Johansen và

chiều giữa thâm hụt

A. (2011)

lạm

phát

ở

đoạn 1980 –

kiểm định

ngân sách đối với lạm

Zimbabwe

2005.

quan hệ nhân

phát ở Zimbabwe.

quả Granger.

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu hàng

Kiểm định

Không tìm thấy mối

Oladipo và

thâm hụt ngân sách

năm, giai

quan hệ nhân

quan hệ nhân quả từ

Akinbobola

và

lạm phát ở

đoạn 1970 –

quả Granger

lạm phát sang thâm

(2011)

Nigeria

2005.

và phƣơng

hụt ngân sách,

tuy

pháp

nhiên có mối quan hệ

Johansen.

một chiều giữa thâm

hụt ngân sách tác động

đến lạm phát qua biến

động của tỷ giá.

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Lạm phát không phải

Aviral Tiwari,

thâm hụt ngân sách

năm, giai

VAR và

là tất cả nguyên nhân

A.P. Tiwari và

và lạm phát ở Ấn

đoạn 1970 -

VECM, kiểm

gây ra thâm hụt ngân

Bharti Pandey

Độ.

2008

định nhân quả

sách. Chi tiêu chính

(2012)

Granger.

phủ và cung tiền là yếu

tố quyết định tác động

đến

thâm hụt ngân

sách.

Mối quan hệ giữa

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Có mối quan hệ hai

Tharaka và

thâm hụt ngân sách

năm, giai

VAR.

chiều giữa thâm hụt

Masaru (2012)

và lạm phát ở Sri

đoạn 1950 –

ngân sách và lạm phát.

Lanka.

2010.

Ảnh hƣởng

của

Dữ liệu hàng

Phƣơng pháp

Thâm hụt ngân sách có

Parviz Saeidi

thâm hụt ngân sách,

năm, giai

OLS, LS.

ảnh hƣởng đến lạm

và Younes

lạm phát và thất

đoạn 1979 –

phát và thất nghiệp.

Valizadeh

nghiệp

của nền

2006.

(2012)

kinh tế Iran.

3. CHƢƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Để nghiên cứu mối quan hệ tác động qua lại trực tiếp giữa sự thay đổi của thâm

hụt ngân sách, chi tiêu chính phủ, cung tiền và lạm phát, kiểm định chuẩn đƣợc sử

dụng trong bài nghiên cứu là phƣơng pháp kiểm định Engle-Granger theo cách tiếp cận

VECM. Nhƣng phƣơng pháp này đòi hỏi phải kiểm tra trƣớc một số thuộc tính nhƣ:

Kiểm tra tính dừng, kiểm định đồng liên kết và đƣa vào phân tích VECM của các biến

dữ liệu. Nếu việc kiểm tra này không đáp ứng đƣợc thì kết quả sẽ không có giá trị. Vì

vậy, tác giả đã dựa vào bài nghiên cứu của ba tác giả Aviral Kumar Tiwari, A.P. Tiwari

và Bharti Pandey (2012) đề xuất theo phƣơng pháp của Dolado và Lütkepohl (1996).

3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu của Dolado và Lütkepohl (DL) (1996)

Trong bài nghiên cứu của Dolado và Lütkepohl (DL) đã chỉ ra rằng kiểm định

Wald dùng để kiểm tra sự hạn chế hệ số của véc tơ tự hồi quy VAR có thuộc tính tiệm

cận không dừng cho các biến sai phân bậc 1. Dolado và Lütkepohl (DL) đã đƣa ra một

phƣơng án đề xuất ƣớc lƣợng mô hình VAR với sự khác biệt là thêm vào một độ trễ để

trở thành độ trễ thực của mô hình. Nghiên cứu của Dolado và Lütkepohl (DL) (1996)

xác định ƣớc lƣợng mô hình VAR(p+1) và thực hiện kiểm định chuẩn Wald (F-) đảm bảo cho kiểm định Wald có phân phối chuẩn tiệm cận X2.

Các kết quả thực nghiệm trong nghiên cứu của Dolado và Lütkepohl cho thấy

rằng, nếu hệ số ma trận bị giới hạn, thì việc thêm một độ trễ để xử lý đã cho ra những

kết quả trong kiểm định Wald có phân phối chuẩn tiệm cận.

Ƣu điểm của DL là tính toán tƣơng đối đơn giản và không đòi hỏi phải kiểm tra

tính hội tụ hoặc đồng liên kết của chuỗi dữ liệu. Đồng thời phƣơng pháp DL không cần

chắc chắn chuỗi dữ liệu có dừng hay hội tụ ở sai phân bậc 1. Toda và Yamamoto

(1995) đã chứng minh rằng kiểm định chuẩn Wald (F-) đƣợc dùng để thiết lập hội tụ trong phân phối cho một biến ngẫu nhiên X2, cho dù chuỗi xử lý dừng hoặc không

dừng. Vì thế, nghiên cứu của Dolado và Lütkepohl cho rằng kiểm tra nghiệm đơn vị và

sự hội tụ là không cần thiết để thực hiện trong các kiểm định DL.

Xem xét mô hình VAR(p) dƣới đây:

Y(t) = + A1Y(t-1) + … + ApY(t-p) + (t)

(t) ~ (0, Ω) là véc tơ n chiều và Ap là n x n ma trận của các

, Trong đó: Y(t) ,

tham số cho độ trễ p.

Để thực hiện các kiểm định DL, mô hình VAR(p+1) bên dƣới đƣợc sử dụng cho

các kiểm định ƣớc lƣợng quan hệ nhân quả nhƣ sau:

Y(t) = + Â1Y(t-1) + … + ÂpY(t-p) + Âp+1Y(t-p-1) +

Trong đó: ký hiệu mũ trên mỗi biến biểu thị cho ước lượng bình phương nhỏ nhất OLS.

Thứ tự p của quá trình giả định là được biết trước.

Vì chiều dài độ trễ thực sự hiếm khi xác định đƣợc trong thực tế, nó có thể đƣợc

ƣớc tính dựa vào một số tiêu chí lựa chọn độ trễ. Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử

dụng phƣơng pháp xác định độ trễ SIC và AIC. Yếu tố thứ j của Y(t) không có quan hệ

nhân quả với yếu tố thứ i của Y(t), nếu giả thuyết H0 sau đây bị bác bỏ.

H0: Ma trận Ak tại dòng i, cột j bằng 0, với k=1,….,p.

Giả thuyết H0 đƣợc thực hiện bằng kiểm định Wald (F-) để kiểm tra trƣờng hợp

mô hình VAR nêu bên trên.

3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu của luận văn

Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng 2 phƣơng pháp kiểm định: Đầu tiên,

tác giả sẽ thực hiện theo phƣơng pháp của Dolado và Lütkepohl (1996) để kiểm tra

quan hệ nhân quả tuyến tính giữa các biến dữ liệu. Sau đó, tác giả sẽ thực hiện thêm

phƣơng pháp kiểm định quan hệ nhân quả Engle – Granger truyền thống để kiểm tra

mối quan hệ nhân quả theo báo cáo trong phân tích của Dolado và Lütkepohl (1996).

3.3. Mô hình nghiên cứu

Để kiểm định mối quan hệ tác động qua lại trực tiếp giữa sự thay đổi của thâm

hụt ngân sách, chi tiêu chính phủ, cung tiền và lạm phát, tác giả đã sử dụng phân tích

Ln(Gross Fiscal Deficit)t= + 1ln(Inflation)t+ 2ln(Money Supply)t+ 3ln(Government Expenditure)t

tuyến tính mô hình hồi quy sau:

 Mô tả biến nghiên cứu:

o Biến độc lập:

 Inflation (Lạm phát)

 Money Supply (Cung tiền)

 Government Expenditure (Chi tiêu chính phủ)

o Biến phụ thuộc:

 Gross Fiscal Deficit (Tổng thâm hụt ngân sách)

Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng logarit tự nhiên (ln) cho tất cả các biến

để hạn chế tối đa sự biến động trong chuỗi dữ liệu.

3.4. Mô tả dữ liệu

Dữ liệu sử dụng trong bài đƣợc lấy từ nguồn Tổng cục thống kê, Bộ Tài chính,

Ngân hàng Phát triển Châu Á(ADB) và Quỹ tiền tệ quốc tế IMF từ năm 1990 – 2012.

Lạm phát đƣợc đo thông qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của tất cả các ngành. Đây

là chỉ số phản ánh mức thay đổi tƣơng đối của giá hàng tiêu dùng theo thời gian. Do đó

CPI là một trong những chỉ số đƣợc sử dụng phổ biến để xác định lạm phát.

Nguồn cung tiền đƣợc sử dụng trong nghiên cứu là cung tiền M2.

4. CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Kiểm chứng các yếu tố tài chính: Chi tiêu chính phủ, cung tiền và lạm phát

tác động đến thâm hụt ngân sách tại Việt Nam

Các chỉ tiêu thống kê mô tả của các biến tài chính:

Bảng 4.1: Tóm tắt các chỉ tiêu thống kê mô tả của các biến tài chính

Ln(FD) Ln(GE) Ln(INF) Ln(MS)

9.79 11.75 4.34 12.43 Mean

10.05 11.77 4.38 12.54 Median

12.0 13.62 4.87 15.12 Maximum

6.66 9.13 3.17 9.34 Minimum

1.48 1.30 0.34 1.77 Standard Deviation (S.D)

15.12 11.06 7.83 14.24 Coefficient of variation (C.V)

-0.28 -0.34 -1.70 -0.04 Skewness

2.27 2.31 7.10 1.79 Kurtosis

0.80 0.90 27.23 1.42 Jarque-Bera

0.67 0.67 0.00 0.49 (Probability)

(Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Eview)

 Kết quả thống kê mô tả cho thấy

Độ lệch chuẩn (S.D) của cung tiền là cao nhất (1.77) và lạm phát có S.D là thấp

nhất (0.34). Dữ liệu của độ lệch chuẩn S.D không phải là giải pháp tốt để đo lƣờng biến

động của chuỗi dữ liệu, do đó hệ số biến thiên (C.V) đã đƣợc tác giả tính toán cho thấy

rằng C.V của thâm hụt ngân sách là cao nhất, C.V cung tiền cao thứ hai và C.V của

lạm phát là thấp nhất. Thống kê J.B chỉ ra rằng các biến thâm hụt ngân sách, chi tiêu

chính phủ và cung tiền có phân phối chuẩn. Trong khi đó lạm phát có giá trị xác suất

p_value là xấp xỉ bằng 0 nên biến lạm phát không có phân phối chuẩn.

4.2. Kết quả nghiên cứu các yếu tố tác động lên thâm hụt ngân sách ở Việt Nam

4.2.1. Phân tích quan hệ nhân quả Granger theo phƣơng pháp Dolado và

Lütkepohl

4.2.1.1. Xác định độ trễ tối ƣu

Trƣớc khi thực hiện kiểm định mô hình VAR theo phƣơng pháp của Dolado và

Lütkepohl, tác giả phải xác định độ trễ tối ƣu dựa vào các chỉ tiêu Akaike (Akaike

Information Criterion – AIC) và Schwartz (Schwarz Information Criterion - SBC). Độ

trễ cực tiểu các chỉ tiêu trên sẽ đƣợc lựa chọn.

Bảng 4.2: Độ trễ tối ƣu của mô hình VAR

LR

Lag 0 1 2

LogL -8.513173 82.56524 97.95091

NA 138.7862* 17.58362

FPE 3.87e-05 3.15e-08* 4.08e-08

AIC 1.191731 -5.958595* -5.900086

SC 1.390687 -4.963811* -4.109477

HQ 1.234909 -5.742701* -5.511478

(Nguồn: tác giả tính toán với phần mềm Eview)

Xem bảng 4.2 cho thấy độ trễ tối ƣu đƣợc lựa chọn là 1, và đây cũng là độ trễ

đƣợc lựa chọn của các chỉ tiêu (LR, FPE, HQ).

Theo phƣơng pháp nghiên cứu của Dolado và Lütkepohl đề nghị độ trễ sẽ đƣợc

xác định là độ trễ của mô hình VAR + 1. Do đó, tác giả tiến hành sử dụng độ trễ là 2

(1+1) để tiến hành phân tích mô hình VAR.

Tác giả điều chỉnh độ trễ là 2 dựa vào nghiên cứu của DL theo kiểm định Wald để

khắc phục tình trạng các biến trong mô hình có phân phối chuẩn tiệm cận.

4.2.1.2. Phân tích mô hình VAR

Tác giả tiến hành kiểm định mô hình VAR với độ trễ p = 2 (1+1), kết quả nhƣ

Bảng 4.3: Kết quả phân tích mô hình VAR

Vector auto regressive estiamtes

Independent

Dependent variables

variables (k)

Ln (FD)

Ln (GE)

Ln (Inf)

Ln (MS)

Ln (FD)(-1)

-0.16

-0.10*

0.07

0.01

(0.30)

(0.02)

(0.08)

(0.06)

Ln (FD)(-2)

-0.07

0.04

0.11

-0.09

(0.39)

(0.03)

(0.10)

(0.08)

Ln (GE)(-1)

0.83

1.05*

0.38

-0.53

(2.05)

(0.17)

(0.53)

(0.42)

Ln (GE)(-2)

-0.32

-0.28***

-0.22

0.40

(1.42)

(0.12)

(0.37)

(0.29)

Ln (Inf)(-1)

-0.40

-0.17***

0. 26

-0.13

(1.09)

(0.09)

(0.28)

(0.22)

Ln (Inf)(-2)

0.22

-0.09

-0.24

0.14

(0.84)

(0.07)

(0.22)

(0.17)

Ln (MS)(-1)

0.32

0.32*

-0.10

1.09*

(1.29)

(0.11)

(0.33)

(0.27)

Ln (MS)(-2)

0.31

-0.10

-0.04

0.04

(1.60)

(0.14)

(0.41)

(0.33)

-0.74

1.86*

2.43***

0.97

(4.59)

(0.39)

(1.18)

(0.95)

VAR Model Summary

R-squared

0.94

1.00

0.83

1.00

Adj. R-squared

0.90

1.00

0.71

1.00

Sum sq.resids

2.01

0.01

0.13

0.09

S.E. equation

0.41

0.03

0.11

0.08

2412.994

7.13

889.13

F-statistic

23.60

46.66

23.29

27.88

Log likelihood

-5.21

-3.59

-1.36

-1.80

Akaike AIC

1.35

-3.14

-0.91

-1.35

Schwarz SC

1.80

Mean

11.99

4.42

12.70

10.03

Dependent

1.08

0.20

1.60

S.D dependent

1.30

Ghi chú: *, **, ***thể hiện tại mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%.

(Nguồn: tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eview)

 Kết luận

Dựa vào bảng kết quả phân tích mô hình VAR ở trên, tác giả có kết luận nhƣ sau:

Thâm hụt ngân sách năm trƣớc có ảnh hƣởng ngƣợc chiều đến chi tiêu chính phủ

trong năm hiện tại, trong khi đó chi tiêu chính phủ và nguồn cung tiền năm trƣớc có

ảnh hƣởng cùng chiều đến chi tiêu chính phủ năm tiếp theo. Điều này cho thấy, sự gia

tăng trong cung tiền và chi tiêu chính phủ trong năm nay sẽ làm tăng đáng kể chi tiêu

chính phủ trong các năm tiếp theo. Đồng thời, tỷ lệ lạm phát năm trƣớc có ảnh hƣởng

ngƣợc chiều đến chi tiêu chính phủ hiện tại, có nghĩa là lạm phát trong năm t sẽ làm

giảm áp lực tăng chi tiêu chính phủ trong năm t+1. Ngoài ra, kết quả trên cũng chỉ ra

rằng chi tiêu chính phủ năm t cũng bị ảnh hƣởng đáng kể bởi chi tiêu chính phủ trong

năm t+2. Và cung tiền năm trƣớc cũng bị tác động cùng chiều đến nguồn cung tiền của

năm hiện hành.

4.2.1.3. Phân tích mối quan hệ nhân quả Granger theo tiếp cận Dolado và

Lütkepohl

Tác giả tiến hành phân tích quan hệ nhân quả Granger cho mô hình VAR theo

cách tiếp cận Dolado và Lütkepohl (DL) với độ trễ là 2, kết quả đƣợc trình bày ở bảng

4.4 nhƣ sau:

Bảng 4.4: Phân tích quan hệ nhân quả Granger theo cách tiếp cận DL

VAR granger causality (modified wald test/ X2)

Dependent variables

Independent variables

Ln (FD)

Ln (GE)

Ln (Inf)

Ln (MS)

----------

18.24*

2.13

1.20

Ln (FD)

0.22

----------

0.51

1.87

Ln (GE)

0.15

7.90**

---------

0.77

Ln (Inf)

0.86

24.77*

0.73

-----------

Ln (MS)

Ghi chú: *, ** thể hiện tại mức ý nghĩa 1%, 5%

(Nguồn: tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eview)

 Kết luận

Từ kết quả trên cho thấy, thâm hụt ngân sách, lạm phát và cung tiền có tác động

gây ra chi tiêu chính phủ, trong khi đó không tồn tại mối quan hệ nào gây ra thâm hụt

ngân sách.

4.2.1.4. Phân tích sự ổn định của mô hình VAR

Để kết quả của mô hình VAR theo bảng 4.4 có giá trị, tác giả tiến hành phân tích

sự ổn định mô hình VAR, nếu mô hình có gốc nằm ngoài vòng tròn đơn vị, báo cáo kết

quả của bảng 4.4 sẽ không có giá trị.

Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: LFD LGE LINF LMS Exogenous variables: C Lag specification: 1 2 Date: 08/08/13 Time: 16:21

Root

0.990021 0.442400 - 0.499324i 0.442400 + 0.499324i -7.48e-05 - 0.492846i -7.48e-05 + 0.492846i 0.490165 -0.062029 - 0.045591i

Modulus 0.990021 0.667115 0.667115 0.492846 0.492846 0.490165 0.076981

Bảng 4.5: Phân tích sự ổn định của mô hình VAR

-0.062029 + 0.045591i

0.076981

No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.

(Nguồn: tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eview)

 Kết luận:

Trong kết quả trên, không có gốc nào nằm ngoài vòng tròn đơn vị, do đó, tình

trạng ổn định mô hình VAR đƣợc chấp nhận và tác giả có thể nói rằng kết quả quan hệ

nhân quả Granger có giá trị.

4.2.2. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger truyền thống

Để thực hiện kiểm định quan hệ nhân quả Granger trong khuôn khổ truyền thống,

bƣớc đầu tiên là phải kiểm định thuộc tính dừng của các biến dữ liệu.

4.2.2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị

Các chuỗi dữ liệu đƣợc sử dụng trong mô hình nghiên cứu có thời gian 1990 đến

2012, thu thập từ các nguồn nhƣ Tổng cục thống kê, Bộ tài chính, Quỹ tiền tệ quốc tế

IMF và Ngân hàng phát triển Châu Á ADB. Các chuỗi số theo thời gian của những đại

lƣợng kinh tế thƣờng hay biến động. Nên chuỗi dữ liệu thƣờng có nghiệm đơn vị (tức

chuỗi không dừng). Vì thế, trong khi ƣớc lƣợng các tham số hoặc kiểm định giả thuyết

của các mô hình, nếu không kiểm định thuộc tính dừng của biến chuỗi thì các kỹ thuật

phân tích thông thƣờng (chẳng hạn nhƣ kỹ thuật OLS) sẽ không còn chính xác và hợp

lý. Do đó, kết quả của mô hình sẽ dẫn đến “tƣơng quan giả”. Kết quả các loại hồi quy này sẽ dẫn đến các kiểm định thống kê nhƣ t, F, R2 sẽ bị lệch. Nói một cách khác, hồi quy lệch sẽ cho kết quả các kiểm định thống kê t và R2 rất tốt nhƣng mô hình có thể

hoàn toàn không có ý nghĩa. Vì vậy, trƣớc khi xây dựng và phân tích mô hình cần phải

có kiểm định thuộc tính dừng của các biến chuỗi trƣớc khi đƣa vào sử dụng.

Để kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian, bài nghiên cứu dựa vào kiểm

định ADF (Augmented Dickey – Fuller) truyền thống. Kiểm định PP (Phillips –

Perron) cũng đƣợc tham khảo để tăng thêm tính chính xác đối với kết luận về tính dừng

của các chuỗi. Độ trễ trong kiểm định ADF đƣợc lựa chọn dựa trên chỉ tiêu SIC

(Schwarz Information Criterion) và độ trễ trong kiểm định PP dựa vào tiêu chí mặc

định Newey – West theo phƣơng pháp của Bartlett kernel.

Bảng 4.6: Kiểm định nghiệm đơn vị

ADF

PP

Biến

Chặn

Chặn và xu thế

Chặn

Chặn và xu thế

LFD

-1.406249

-2.070947

-0.166514

-5.119618*

LGE

-0.272445

-2.826049

-2.621240

-2.886529

LINF

-5.353438*

-2.508163

-5.353438*

-6.817153*

LMS

-1.718123

-4.093646**

-1.702144

-3.595030***

D(LFD)

-8.245003*

-8.113943*

-11.73433*

-13.66545*

D(LGE)

-2.819170***

-2.610267

-2.819170***

-3.666638**

D(LINF)

-2.732853***

-6.402474*

-8.242936*

-7.090700*

D(LMS)

-2.723382***

-2.576771

-5.405116*

-5.115947*

Ghi chú: *, **, *** thể hiện tại mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.

(Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

 Kết quả

 Theo phương pháp kiểm định tính dừng ADF

o Dựa vào tiêu chuẩn ADF đƣợc áp dụng, ta thấy logarit cơ số tự nhiên của

biến lạm phát INF là dữ liệu dừng ở biến chặn. Cung tiền MS là chuỗi

dừng ở chặn và xu thế. Các biến thâm hụt ngân sách FD, chi tiêu chính

phủ GE, là chuỗi không dừng vì |t-statistic| nhỏ hơn |tα| ở mỗi mức ý

nghĩa 1%, 5% và 10%. Do đó, tác giả tính toán lấy sai phân bậc một cho

biến thâm hụt ngân sách FD, chi tiêu chính phủ GE, và kết quả là 2 biến

này dừng ở sai phân bậc 1.

 Theo phương pháp kiểm định tính dừng PP

o Đối với phƣơng pháp kiểm định tính dừng PP, tác giả thấy rằng logarit cơ

số tự nhiên của biến thâm hụt ngân sách FD, lạm phát INF và cung tiền

MS đều là chuỗi dữ liệu dừng ở biến chặn và có xu thế. Riêng chi tiêu

chính phủ GE là chuỗi dữ liệu không dừng, do đó, tác giả tiếp tục lấy sai

phân bậc một cho cả hai cách chặn và chặn xu thế. Kết quả cho thấy biến

chi tiêu chính phủ GE là chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc một.

4.2.2.2. Kiểm định đồng liên kết

Kết hợp tuyến tính dừng đƣợc gọi là phƣơng trình đồng liên kết. Phƣơng trình

này giải thích nhƣ mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Tác giả đã thực hiện

hai phƣơng pháp sau :

 Phƣơng pháp Engle – Granger

Để kiểm định đồng tích hợp theo phƣơng pháp Engle-Granger: trƣớc tiên tác giả

ƣớc lƣợng mô hình hồi quy ban đầu với biến thâm hụt ngân sách là biến phụ thuộc. Các

biến chi tiêu chính phủ, lạm phát và cung tiền M2 là biến độc lập. Kết quả thu đƣợc

phần dƣ. Sử dụng tiêu chuẩn ADF để kiểm tra tính dừng cho phần dƣ. Kết quả kiểm

định đƣợc cho ra ở bảng 4.7. Theo kết quả cho thấy phần dƣ thu đƣợc từ hàm hồi quy

có tính dừng (|t-statistic| lớn hơn |tα| ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%), có nghĩa là giữa

thâm hụt ngân sách và các biến chi tiêu chính phủ, lạm phát, cung tiền M2 đƣợc đƣa

vào mô hình hồi quy tồn tại mối quan hệ trong dài hạn.

Null Hypothesis: E has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=4)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -4.568789 -3.769597 -3.004861 -2.642242

Prob.* 0.0017

Bảng 4.7: Kiểm định tính dừng phần dƣ

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:34 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.983860 -0.020192

-4.568789 -0.263603

Variable E(-1) C

0.215344 0.076600

Prob. 0.0002 0.7948

-0.016725 0.501222 0.877004 0.976190 0.900369 1.803866

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.510689 Mean dependent var 0.486224 S.D. dependent var 0.359267 Akaike info criterion 2.581450 Schwarz criterion -7.647046 Hannan-Quinn criter. 20.87383 Durbin-Watson stat 0.000186

(Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

 Kiểm định Johansen

Tác giả sử dụng phƣơng pháp Johansen và Juselius (1990) dựa vào ƣớc lƣợng

Maximum Likelihood (ML) của mô hình VAR để kiểm tra số lƣợng véc tơ đồng liên

kết.

Để tiến hành phân tích véc tơ đồng liên kết, đầu tiên tác giả thực hiện lựa chọn

mô hình. Tƣơng tự ở mỗi chuỗi thời gian, có thể dừng sai phân hoặc dừng xu thế, trong

đó có thể có xu thế xác định và xu thế ngẫu nhiên. Vì vậy, các phƣơng trình đồng liên

kết có thể có hệ số cắt và xu thế xác định. Do không chắc chắn rằng dữ liệu đƣợc sử

dụng trong nghiên cứu này có xu thế xác định và mô hình VAR có xu hƣớng tuyến tính

hay không? Tác giả đã tiến hành kiểm tra chung cho tất cả năm mô hình. Trong thực tế,

mô hình đầu tiên và mô hình thứ năm ít khi đƣợc sử dụng trừ khi một loại kiểm định

nào đó chỉ ra rằng bất kỳ một mô hình nào cũng có thể sử dụng để phân tích. Do đó,

dựa vào kết quả thu đƣợc từ bảng 4.8 dƣới đây, tác giả đã chọn mô hình 3 cho nghiên

cứu của mình. Vì trong mô hình này, giá trị của tiêu chí SIC là tối thiểu.

Model selection test (Lag interval: 1 to 1)

Bảng 4.8: Kiểm tra lựa chọn mô hình

Models

[Data

None (No

None

Linear

Quadratic

trend

intercept &

(Intercept &

(Test

no trend)

trend)

type)]

AIC

-4.15

-4.97

-4.69

-4.85

-5.30

-5.59

-5.54

-5.53

-4.78

-5.26

-5.60

-6.01*

-5.85

-4.30

-4.99

-5.09

-5.72

-5.63

-3.57

-4.38

-5.09

SIC

-3.35

-3.98

-3.50

-3.66

-4.05

-4.20*

-4.10

-3.76

-3.19

-3.57

-3.81

-3.86

-2.31

-2.85

-2.90

-3.24

-1.18

-1.79

-2.30

(Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

Sau khi đã thực hiện lựa chọn mô hình, tác giả sử dụng độ trễ là 1 và mô hình 3

để tiến hành phân tích kiểm định đồng liên kết.

Bảng 4.9: Kiểm định đồng liên kết

Kiểm định vết ma trận (Trace)

Giá trị tới

Giá trị riêng

Giá trị Trace

hạn

Giả thuyết

Giá trị xác

của ma trận

(Trace

(Critical

H0

H1

suất p (Prob)

(Eigenvalue)

Statistic)

Value)

α= 5%

R=0*

R=1

0.749268

51.48509

47.85613

0.0219

R<=1

R=2

0.536221

22.43428

29.79707

0.2750

R<=2

R=3

0.218683

6.299003

15.49471

0.6602

R<=3

R=4

0.051789

1.116744

3.841466

0.2906

(*) Bác bỏ giả thuyết H0 (Không tồn tại véc tơ đồng liên kết) ở mức ý nghĩa 5%

Kiểm định giá trị riêng cực đại của ma trận (Maximum Eigenvalue)

R=0*

R=1

0.749268

29.05081

27.58434

0.0322

R<=1

R=2

0.536221

16.13527

21.13162

0.2171

R<=2

R=3

0.218683

5.182259

14.26460

0.7187

R<=3

R=4

0.051789

1.116744

3.841466

0.2906

(*) Bác bỏ giả thuyết H0 (Không tồn tại véc tơ đồng liên kết) ở mức ý nghĩa 5%

(Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

 Kết quả

Kiểm định Johansen cho thấy có tồn tại một véc tơ đồng liên kết ở mức ý nghĩa

5%, có nghĩa là tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa biến phụ thuộc thâm hụt ngân sách

với các biến độc lập là chi tiêu chính phủ, lạm phát và cung tiền M2.

Dựa trên ƣớc lƣợng đồng liên kết trong kiểm định Johansen, tác giả có hàm hồi

quy biểu diễn mối quan hệ dài hạn của biến số thâm hụt ngân sách với chi tiêu chính

phủ, lạm phát và nguồn cung tiền nhƣ sau:

Ln(FD) = -43.41242 + 4.951751Ln(GE) + 7.637612Ln(Inf) - 4.668340Ln(MS)

(1.84639) (1.85457) (1.16294)

[2.68186] [4.11827] [-4.01424]

Giá trị trong ngoặc tròn là sai số chuẩn, giá trị trong ngoặc vuông là giá trị thống kê t

 Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình

o Kiểm định hệ số hồi quy β1

Giả thuyết H0: β1 = 0 (Thâm hụt ngân sách không quan hệ tuyến tính chi tiêu

chính phủ)

Giả thuyết H1: β1 ≠ 0 (Thâm hụt ngân sách có quan hệ tuyến tính với chi tiêu

chính phủ)

Với mức ý nghĩa α = 5%, giá trị xác định t-critical = 2.101

Xét giá trị tuyệt đối của thống kê t tƣơng ứng với β1 là 2.68186 lớn hơn giá trị

tuyệt đối t-critical nên bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là với mức ý nghĩa α=5%, tồn tại

khả năng β1 ≠ 0 tức là thâm hụt ngân sách có quan hệ tuyến tính với chi tiêu chính phủ.

o Kiểm định hệ số hồi quy β2

Giả thuyết H0: β2 = 0 (Thâm hụt ngân sách không quan hệ tuyến tính với lạm

phát)

Giả thuyết H1: β2 ≠ 0 (Thâm hụt ngân sách có quan hệ tuyến tính với lạm phát)

Cũng với mức ý nghĩa α = 5%, giá trị tuyệt đối của thống kê t tƣơng ứng với β2 là

4.11827 lớn hơn giá trị tuyệt đối t- critical nên bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là với mức ý

nghĩa α = 5%, tồn tại khả năng β2 ≠ 0 tức là thâm hụt ngân sách có quan hệ tuyến tính

với lạm phát.

o Kiểm định giả thuyết β3

Giả thuyết H0: β3 = 0 (Thâm hụt ngân sách không ảnh hƣởng tới cung tiền)

Giả thuyết H1: β3 ≠ 0 (Thâm hụt ngân sách có ảnh hƣởng tới cung tiền)

Cũng với mức ý nghĩa α = 5%, giá trị tuyệt đối của thống kê t tƣơng ứng với β3 là

4.01424 lớn hơn giá trị tuyệt đối t- critical nên bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là với mức ý

nghĩa α = 5%, tồn tại khả năng β3 ≠ 0 tức là thâm hụt ngân sách có quan hệ tuyến tính

với cung tiền.

 Giải thích kết quả kiểm định

- Chi tiêu chính phủ: Nhìn chung, chi tiêu chính phủ tăng sẽ làm tăng thâm hụt

ngân sách nếu doanh thu không đƣợc tạo ra trong cùng một tỷ lệ. Tuy nhiên,

Tanzi (2000) nghiên cứu ở các nƣớc Mỹ La Tinh cho rằng thâm hụt ngân sách

vẫn tăng ngay cả khi tăng doanh thu thuế là do thiếu kiểm soát, quản lý chặt chẽ

hiệu quả trong các chƣơng trình xã hội. Điều đó đã làm tăng chi tiêu chính phủ.

Ngoài ra, Egeli (2000) cũng nói rằng gia tăng chi tiêu công cộng cũng làm gia

tăng thâm hụt ngân sách. Nguyên nhân chính là các chính sách sai lầm của

Chính phủ nhƣ là vay nợ để tài trợ cho thâm hụt. Vì vậy, với kết quả kiểm định

của tác giả phù hợp với lập luận lý thuyết, cụ thể nếu chi tiêu chính phủ tăng

(giảm) 1% so với GDP thì thâm hụt ngân sách tăng (giảm) 4,95% so với GDP

nếu lạm phát và nguồn cung tiền không thay đổi.

- Lạm phát: Lạm phát tăng sẽ làm tăng lãi suất danh nghĩa. Điều này dẫn đến làm

gia tăng thâm hụt ngân sách. Theo hiệu ứng Fisher, tỷ lệ lãi suất danh nghĩa bao

gồm tỷ lệ lãi suất thực tế và tỷ lệ lạm phát kỳ vọng. Nếu tăng lạm phát kỳ vọng,

sẽ làm tăng lãi suất danh nghĩa điều này dẫn đến tỷ lệ trả lãi cho các khoản nợ

của chính phủ tăng lên, gây ra tỷ lệ nợ/ GDP tăng và làm nợ công tăng lên. Do

đó làm tăng thâm hụt ngân sách. Theo kết quả kiểm định mô hình của tác giả,

thì khi lạm phát tăng (giảm) 1% so với GDP thì thâm hụt ngân sách tăng (giảm)

7,64% so với GDP nếu chi tiêu chính phủ và nguồn cung tiền không đổi.

- Nguồn cung tiền M2: Theo nghiên cứu của Dahan (1998) cho rằng, trong ngắn

hạn, chính sách thắt chặt tiền tệ có thể làm giảm tốc độ tăng trƣởng sản lƣợng,

dẫn đến doanh thu từ thuế có thể giảm, gây ra sự gia tăng thâm hụt ngân sách.

Bên cạnh đó, một chính sách thắt chặt tiền tệ, cũng làm cho lãi suất tăng lên, và

nhƣ lập luận ở trên, dẫn đến gia tăng nợ gây ra thâm hụt ngân sách tăng cao. Với

kết quả kiểm định của tác giả cho thấy rằng, nếu nguồn cung tiền M2 giảm

(tăng) 1% so với GDP thì làm cho thâm hụt ngân sách tăng (giảm) 4,67% so với

GDP nếu chi tiêu chính phủ và lạm phát không thay đổi.

4.2.2.3. Kiểm định VECM

Dựa vào kiểm định của Johansen, kết quả cho thấy tồn tại một véc tơ đồng liên

kết tại mức ý nghĩa 5%.Do đó, tác giả tiến hành kiểm định mô hình VECM. Bảng 4.10

dƣới đây cho thấy kết quả của kiểm định VECM nhƣ sau:

Cointegrating Eq: LFD(-1) LGE(-1) LINF(-1) LMS(-1) C Error Correction: CointEq1 D(LFD(-1)) D(LGE(-1)) D(LINF(-1)) D(LMS(-1)) C

Vector Error Correction Estimates Date: 08/12/13 Time: 00:33 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] CointEq1 1.000000 -4.951751 (1.84639) [ 2.68186] -7.637612 (1.85457) [ 4.11827] 4.668340 (1.16294) [-4.01424] 43.41242 D(LFD) -0.066767 (0.09679) [-0.68981] -0.572002 (0.27996) [-2.04317] 1.832213 (1.26183) [ 1.45203] -0.680892 (0.75250) [-0.90484] -0.650715 (1.69716) [-0.38341] 0.194555 (0.59318) [ 0.32799] 0.456790 0.275720 3.097683 0.454436 2.522722 -9.702094

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood

D(LGE) -0.040857 (0.00677) [-6.03203] -0.056694 (0.01959) [-2.89382] 0.331529 (0.08830) [ 3.75449] 0.104337 (0.05266) [ 1.98136] 0.117722 (0.11877) [ 0.99120] 0.105576 (0.04151) [ 2.54337] 0.963592 0.951456 0.015170 0.031801 79.39931 46.14851

D(LINF) -0.052906 (0.02548) [-2.07660] 0.072986 (0.07369) [ 0.99043] -0.309360 (0.33214) [-0.93141] 0.033107 (0.19807) [ 0.16714] -0.168322 (0.44673) [-0.37679] 0.138047 (0.15614) [ 0.88413] 0.401789 0.202386 0.214626 0.119618 2.014955 18.32779

D(LMS) -0.016091 (0.01699) [-0.94684] 0.036534 (0.04916) [ 0.74324] -0.229683 (0.22155) [-1.03669] -0.108624 (0.13212) [-0.82213] -0.009458 (0.29799) [-0.03174] 0.301597 (0.10415) [ 2.89576] 0.183448 -0.088737 0.095498 0.079790 0.673984 26.83064

Bảng 4.10: Kiểm định VECM

Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

1.495438 1.793873 0.254274 0.533973 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

-3.823668 -3.525233 0.205972 0.144336 1.17E-08 3.04E-09 86.73377 -5.593692 -4.200996

-1.983870 -1.685435 0.247914 0.076470

-1.174075 -0.875640 0.042789 0.133937 (Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

Sau khi đã ƣớc lƣợng mô hình bằng kiểm định VECM, tác giả tiến hành kiểm

định sự phù hợp của mô hình bằng cách kiểm định tính dừng của phần dƣ mô hình.

Theo kết quả cho thấy phần dƣ thu đƣợc từ hàm hồi quy có tính dừng vì |t-statistic| lớn

hơn |tα| ở các mức ý nghĩa 5%, 10%, chứng tỏ rằng mô hình VECM mà tác giả vừa

kiểm định là có ý nghĩa.

Null Hypothesis: RESIDUAL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -3.761708 -3.788030 -3.012363 -2.646119

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESIDUAL) Method: Least Squares Date: 08/12/13 Time: 00:37 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.381222 0.368698

Variable RESIDUAL(-1) C

0.101343 0.301021

-3.761708 1.224823

Prob.* 0.0106 Prob. 0.0013 0.2356

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid

0.426855 Mean dependent var 0.396690 S.D. dependent var 1.351412 Akaike info criterion 34.70000 Schwarz criterion

0.595848 1.739873 3.530570 3.630049

Bảng 4.11: Kiểm định tính dừng phần dƣ mô hình VECM

3.552160 1.914182

Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

-35.07099 Hannan-Quinn criter. 14.15045 Durbin-Watson stat 0.001320

(Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

4.2.2.4. Xác định mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến nghiên cứu

Từ kết quả trên, tác giả đã chỉ ra rằng có mối quan hệ đồng tích hợp giữa các

biến, do đó mô hình hiệu chỉnh sai số giữa các biến đƣợc áp dụng. Độ trễ đƣợc sử dụng

trong mô hình ngắn hạn là 1, bằng đúng độ trễ đƣợc áp dụng trong kiểm định đồng tích

hợp. Do đó, để ƣớc lƣợng mối quan hệ trong ngắn hạn, nghiên cứu sử dụng phƣơng

pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng bé nhất (OLS).

Bảng 4.12: Kết quả ƣớc lƣợng mối quan hệ ngắn hạn

Biến số

Hệ số

Sai số chuẩn

Thống kê t

Giá trị p_value

0.064349

0.501812

0.128233

0.8998

DLFD(1)

-0.545045

0.286980

-1.899247

0.0783***

DLGE(1)

-0.024880

2.259459

-0.011012

0.9914

DLINF(1)

0.445420

0.992648

0.448719

0.6605

DLMS(1)

1.006840

1.494894

0.673519

0.5116

ECT(-1)

-0.082326

0.054348

-1.514775

0.0862***

Ghi chú: *** thể hiện tại mức ý nghĩa 10%.

(Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

Từ kết quả trong bảng 4.12 cho thấy, trong ngắn hạn yếu tố thâm hụt ngân sách bị

tác động bởi chính nó ở độ trễ t+1, trong khi đó yếu tố chi tiêu chính phủ, lạm phát,

cung tiền không tác động đến thâm hụt ngân sách trong ngắn hạn.

Hệ số ƣớc lƣợng ECT là phần dƣ của phƣơng trình hồi quy đồng tích hợp, với độ

trễ là 1 trong ngắn hạn có mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0.1 đảm bảo nghiên cứu có

tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp. Với hệ số ECT (0.082326) cho thấy thâm hụt ngân

sách đƣợc điều chỉnh 8,23% trong 1 năm để đạt đến sự cân bằng trong dài hạn.

4.2.2.5. Kiểm tra tính bền vững trong mô hình VECM

Để kiểm tra tính bền vững trong mô hình VECM, tác giả đã kiểm định sự tƣơng

quan và đa cộng tuyến của phần dƣ mô hình:

Bảng 4.13: Kiểm tra tính bền vững của mô hình VECM

Giá trị kiểm định

Kết luận

Không có sự tƣơng quan

Serial correlation (Breusch- Godfrey serial LM)

Prob. Chi-square= 0.6071 ~ 60,71% > 5%

Heteroscedasticity (White heteroscedasticity test)

Prob. Chi-square= 0.1106 ~ 11.06% > 5%

Không có hiện tƣợng đa cộng tuyến

Jarque-Bera=1.230737

Normality (Jarque-Bera)

Có phân phối chuẩn

Prob=0.540442 ~ 54% >5%

(Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

 Nhận xét: Theo kết quả kiểm định trên cho thấy rằng, mô hình VECM ổn định

và có ý nghĩa.

4.2.2.6. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger

Để kiểm tra xem thâm hụt ngân sách, chi tiêu chính phủ, lạm phát, cung tiền có

mối quan hệ tác động qua lại hay không, tác giả tiến hành kiểm định nhân quả Granger

trên Eviews, với bảng kết quả nhƣ sau:

Bảng 4.13: Kiểm định nhân quả Granger

Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic Prob.

D(LGE) does not Granger Cause D(LFD) D(LFD) does not Granger Cause D(LGE)

5.68131 25.1655

0.0284** 9.E-05*

D(LInf) does not Granger Cause D(LFD) D(LFD) does not Granger Cause D(LInf)

0.10782 0.28245

0.7464 0.6016

D(LMS) does not Granger Cause D(LFD) D(LFD) does not Granger Cause D(LMS)

0.06438 0.00017

0.8026 0.9898

D(LInf) does not Granger Cause D(LGE) D(LGE) does not Granger Cause D(LInf)

9.88225 0.00167

0.0056* 0.9678

D(LMS) does not Granger Cause D(LGE) D(LGE) does not Granger Cause D(LMS)

21.1919 0.96061

0.0002* 0.3400

D(LMS) does not Granger Cause D(LInf) D(LInf) does not Granger Cause D(LMS)

3.48638 1.74312

0.0782*** 0.2033

Ghi chú: *,**, *** thể hiện có khả năng bác bỏ giả thiết H0 ở mức ý nghĩa lần lượt là 1%,5%,10%.

(Nguồn: Tác giả tự tính toán bằng phần mềm Eviews)

 Kết luận:

Theo bảng trên, cho thấy có quan hệ nhân quả hai chiều giữa thâm hụt ngân sách

đến chi tiêu chính phủ. Bên cạnh đó, cũng có mối quan hệ một chiều giữa lạm phát và

cung tiền tác động gây ra chi tiêu chính phủ. Ngoài ra, kết quả còn cho thấy có mối

quan hệ một chiều giữa nguồn cung tiền tác động đến lạm phát.

Dựa vào kết quả mối quan hệ nhân quả tác động giữa các biến trên đây, tác giả

thấy rằng lạm phát có ảnh hƣởng gián tiếp tới thâm hụt ngân sách thông qua tác động

của chi tiêu chính phủ.

4.2.2.7. So sánh kết quả kiểm định theo phƣơng pháp DL và phƣơng pháp Granger truyền thống

So sánh

Phƣơng pháp DL

Phƣơng pháp Granger truyền thống

Giống nhau:

Thâm hụt ngân sách, lạm phát và cung tiền gây ra chi tiêu chính phủ.

Khác nhau:

- Độ trễ: p=2

- Độ trễ: p=1

- Không có yếu tố nào tác

- Chi tiêu chính phủ tác động gây ra thâm hụt

ngân sách.

động gây ra thâm hụt ngân sách.

- Ảnh hƣởng của cung tiền gây ra lạm phát.

- Lạm phát tác động gián tiếp tới thâm hụt

ngân sách thông qua chi tiêu chính phủ.

 Nhận xét

Theo kết quả so sánh giữa hai phƣơng pháp kiểm định trên đây, tác giả nhận xét

nhƣ sau: Với kiểm định nhân quả Granger truyền thống cho thấy rằng, thâm hụt ngân

sách bị tác động trực tiếp bởi chi tiêu chính phủ và lạm phát có tác động gián tiếp gây

ra thâm hụt ngân sách ở độ trễ một năm. Điều này có nghĩa là sự gia tăng trong chi tiêu

chính phủ và lạm phát sẽ làm áp lực gây ra thâm hụt ngân sách trong nền kinh tế.

5. CHƢƠNG 5: TỔNG KẾT

5.1. Kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu này đƣợc thực hiện để kiểm tra mối quan hệ nhân quả tác động qua

lại giữa thâm hụt ngân sách, chi tiêu chính phủ, lạm phát, và cung tiền. Phân tích quan

hệ nhân quả dựa trên phƣơng pháp tiếp cận Dolado và Lütkepohl cho rằng thâm hụt

ngân sách, lạm phát và cung tiền có tác động gây ra chi tiêu chính phủ. Trong khi đó,

kiểm định quan hệ nhân quả Granger truyền thống thì cho rằng có mối quan hệ hai

chiều giữa thâm hụt ngân sách và chi tiêu chính phủ, và mối quan hệ một chiều giữa

lạm phát và cung tiền tác động đến chi tiêu chính phủ, song song đó nguồn cung tiền

M2 có tác động một chiều gây ra lạm phát.

Kết quả kiểm định tại Việt Nam phù hợp với nghiên cứu của Aviral Tiwari, A.P.

Tiwari và Bharti Pandey (2012), cho rằng lạm phát không phải là tất cả nguyên nhân

gây ra thâm hụt ngân sách, kết quả nghiên cứu đƣa ra chi tiêu chính phủ là yếu tố quan

trọng quyết định đến thâm hụt ngân sách.

Ngoài ra, kết quả kiểm định trên của tác giả còn cho thấy rằng giá trị quá khứ của

chi tiêu chính phủ có chứa thông tin quan trọng để dự đoán thâm hụt ngân sách. Bên

cạnh đó, giá trị quá khứ của lạm phát và nguồn cung tiền cũng có ảnh hƣởng để dự

đoán chi tiêu chính phủ trong tƣơng lai. Ngoài ra, tác giả cũng thấy rằng giá trị quá khứ

của cung tiền cũng có ảnh hƣởng đáng kể đến lạm phát của nền kinh tế.

Trong nghiên cứu này cũng cho thấy rằng, để bù đắp thâm hụt ngân sách bằng

nguồn vay nợ trong nƣớc hoặc nƣớc ngoài thông qua việc phát hành trái phiếu ra thị

trƣờng vốn, nếu việc phát hành diễn ra liên tục thì sẽ làm tăng lƣợng cầu quỹ cho vay,

do đó, làm lãi suất thị trƣờng tăng. Để giảm lãi suất, Ngân hàng trung ƣơng phải can

thiệp bằng cách mua các trái phiếu đó, hoặc phát hành thêm tiền bằng cách in tiền mới,

điều này làm tăng chi tiêu chính phủ là nguyên nhân chính tạo ra thâm hụt ngân sách.

5.2. Kiến nghị giải pháp

Với tình hình thâm hụt ngân sách kéo dài ở Việt Nam nhƣ hiện nay, cần có một

cuộc cải cách tài khóa triệt để và toàn diện nhằm đƣa ngân sách dần trở về trạng thái

cân bằng và duy trì sự ổn định lâu dài cho nền kinh tế. Việc sớm chuẩn bị cho một kế

hoạch tài khóa bền vững lâu dài sẽ giúp cho nền kinh tế tránh đƣợc những cú sốc tài

khóa tiêu cực trong tƣơng lai.

Do vậy, kiểm soát bội chi ngân sách là điều hết sức cần thiết. Để thực hiện đƣợc

điều này cần phải xem xét các vấn đề sau:

Thứ nhất, việc hạch toán ngân sách phải đƣợc thực hiện một cách minh bạch theo

chuẩn quốc tế. Hiện nay, có nhiều khoản chi ngân sách từ nguồn trái phiếu Chính phủ

tài trợ cho lĩnh vực y tế, giáo dục, các khoản cho vay, cho vay lại của Chính phủ… để

ngoại bảng cân đối ngân sách, không tính đầy đủ vào thâm hụt ngân sách và nợ công

nhƣ thông lệ quốc tế. Nhiều khoản chi vào những dự án lớn dài hạn đƣợc phân bổ dần

vào quyết toán ngân sách trong nhiều năm thay vì tính cả vào năm trái phiếu đƣợc phát

hành để vay nợ…Ngoài ra, sự không thống nhất trong cách hạch toán ngân sách khiến

cho các con số thống kê không phản ảnh chính xác thực trạng nợ công của Việt Nam,

gây nhiễu loạn thông tin của các chủ thể nền kinh tế và gây trở ngại cho việc so sánh,

đánh giá, quản lý rủi ro nợ công giữa Việt Nam với các quốc gia khác. Do vậy, Việt

Nam phải có phƣơng pháp tính toán đúng, đầy đủ ngân sách theo chuẩn quốc tế nhằm

phản ánh chính xác thực trạng tài khóa, làm cơ sở cho sử dụng chính sách kinh tế vĩ mô

hợp lý nhằm giảm bội chi và kiểm soát lạm phát. (UBKT Quốc Hội và UNDP, Báo cáo

kinh tế vĩ mô, 2012).

Thứ hai, cần phải có đánh giá toàn diện về tính hiệu quả của các khoản chi tiêu

công theo các lĩnh vực khác nhau. Cắt giảm các khoản chi tiêu công chƣa thật cần thiết,

đình hoãn những công trình đầu tƣ kém hiệu quả hoặc chƣa khởi công. Cắt giảm phải

dựa trên việc đánh giá sàng lọc những chƣơng trình/dự án chi tiêu kém hiệu quả, hoặc

những lĩnh vực mà khu vực tƣ nhân có thể làm tốt. Bên cạnh chi đầu tƣ, chi thƣờng

xuyên cũng phải đƣợc rà soát tích cực.

Thứ ba, cần thành lập một Hội đồng thẩm định đầu tƣ của DNNN để đánh giá

toàn diện khách quan, công khai minh bạch các thông tin hoạt động kinh doanh của

DNNN. Ngoài ra, Chính phủ cần đẩy mạnh hình thức cổ phần hoá các DNNN và tạo

môi trƣờng cạnh tranh lành mạnh để tạo điều kiện hoạt động cho các doanh nghiệp tƣ

nhân trên thị trƣờng.

Cuối cùng, Chính phủ cần cải thiện hệ thống thuế để đảm bảo nguồn thu ngân

sách đƣợc bền vững, hiệu quả.Việc tăng thuế này sẽ phải phù hợp trong sức chịu đựng

của nền kinh tế, nếu vƣợt quá ngƣỡng này sẽ ảnh hƣởng đến doanh thu của doanh

nghiệp cũng nhƣ thúc đẩy việc trốn thuế, lậu thuế. Việc tính toán mức thuế cần phải

đƣợc nghiên cứu kỹ cho phù hợp với nền kinh tế hiện nay, đảm bảo an sinh xã hội cho

ngƣời thu nhập thấp, khuyến khích tiết kiệm, phát triển hàng Việt Nam, hạn chế tiêu

dùng, đặc biệt là hàng tiêu dùng xa xỉ nhập khẩu.

5.3. Những hạn chế của luận văn và hƣớng nghiên cứu tiếp theo

5.3.1. Hạn chế của luận văn

Các nghiên cứu trên thế giới đã sử dụng dữ liệu trong giai đoạn rất dài, chẳng hạn

bài nghiên cứu của ba tác giả Aviral Kumar Tiwar, A.P. Tiwari và Bharti Pandey

(2012), dữ liệu đƣợc lấy trong vòng 38 năm, hay tác giả Makochekanwa A., (2011), dữ

liệu đƣợc lấy trong vòng 25 năm. Trong khi đó, do điều kiện và thời gian có hạn, cùng

với hệ thống dữ liệu ở Việt Nam không đƣợc công bố nhất quán và đầy đủ các năm,

nên trong quá trình nghiên cứu, tác giả gặp khó khăn lớn trong việc thu thập thông tin

số liệu. Nguồn dữ liệu tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu đƣợc lấy từ nhiều nguồn

khác nhau: Tổng cục thống kê, Bộ tài chính, Quỹ tiền tệ quốc tế IMF và Ngân hàng

Phát triển Châu Á ADB từ năm (1990 – 2012) nên dữ liệu có sự không đồng nhất, đây

là một trong những hạn chế lớn nhất của bài luận này.

Kết quả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm cho thấy có rất nhiều yếu tố tác

động đến thâm hụt ngân sách nhƣ tác động của lãi suất, tỷ giá, tăng trƣởng GDP…

Nhƣng do hạn chế về khả năng thu thập dữ liệu, tác giả không thể đƣa hết các yếu tố tài

chính vào mô hình để khảo sát tác động của chúng đến thâm hụt ngân sách. Đây cũng

là vấn đề cần nghiên cứu sâu thêm ở các bài nghiên cứu tiếp theo.

5.3.2. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo

Một số vấn đề có thể xem xét cho các nghiên cứu sau:

 Cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2008 đã ảnh hƣởng đến nền kinh tế thế giới.

Do đó, ta có thể phát triển nghiên cứu theo hƣớng mở rộng nghiên cứu ở các

nƣớc trong khu vực Đông Nam Á để biết đƣợc các yếu tố tài chính tác động

đến thâm hụt ngân sách nhƣ thế nào.

 Đề tài có thể mở rộng thêm các biến nghiên cứu nhƣ: lãi suất, tỷ giá, tăng

trƣởng GDP… để nghiên cứu mối quan hệ của các biến này tác động đến thâm

hụt ngân sách hay không, để từ đó nhằm xác định chính sách tài khoá cho phù

hợp với nền kinh tế.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

 Tài liệu tiếng Việt:

 Ủy ban kinh tế của Quốc hội và UNDP tại Việt Nam, 2012. Báo cáo kinh

tế Vĩ Mô 2012: Từ bất ổn vĩ mô đến con đƣờng tái cơ cấu. Hà Nội: Nhà

xuất bản Tri thức.

 Tài liệu tiếng Anh:

 Alavirad, A. and S.Athawale, 2005. The Impact of the Budget Deficit on

Inflation in the Islamic Republic of Iran. OPEC Review.

 Asif Idress Agha and Muhammad Saleem Khan, 2006. An empirical

analysis of fiscal imbalances and inflation in Pakistan. SBP Research

Bulletin, Vol. 2, No. 2.

 Aviral Kumar Tiwari, A.P. Tiwari, and Bharti Pandey,2012. Fiscal deficit

and inflation: what causes what? The case of India. Journal of

International Business and Economy (2012) 13(1): 57-81.

 Catão, L. and E. M. Terrones, 2003. An empirical investigation into

budget deficit inflation nexus in South Africa. The South Africa Journal

of Economics 71(2): 146-156.

 Cevdet A., E.C. Alper, and S. Ozmucur, 2001. Budget deficit, inflation

and debt sustainability: Evidence from Turkey (1997-2000). Mim.

Istanbul: Bogazici University.

 Chaudhary, M.A and N.Ahmad, 1995. Money supply, deficit and

inflation in Pakistan. Pakistan Development Review, Vol. 34.

 Dahan M. (1998). The Fiscal Effects of Monetary Policy. IMF Working

Paper, 98/66 May.

 Dolado, J.J and H.Lütkepohl, 1996. Making wald test work for

cointegrated VAR systems. Magazin 2(4): 62-78

 Egeli, H (2000) „Gelişmiş Ülkelerde Bütçe Açıkları’ , Dokuz Eylül

University Social Science Institute Magazin,Vol. 2, No:4

 Fischer S., Modigliani F. (1979). Towards an understanding of the

realeffects and costs of inflation. Weltwirtschaftliches Archiv Vol.

CXIV.

 Hondroyiannis and Papapetrou, 1997. Are budget deficits inflationary? A

cointegration approach. Applied Economics Letters, Vol. 4, No. 8.

 Kivilcim M., 1998. The relationship between inflation and the budget

deficit in Turkey. Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 16,

No. 4.

 Macro, B. and R. Andrew, 2010. What is the relationship between large

deficits and inflation in industrialized countries? Federal Reserve Bank of

Chicago 2010.

 Makochekanwa, A., 2010. The Impact of a Budget Deficit in Inflation in

Zimbabwe. MPRA Paper No. 24227, posted 03. August 2010.

 Miller P., 1983. Higher deficit policies lead to higher inflation. Federal

Reserve Bank of Minneapolis, Winter, 8-19.

 Mukhtar, T. and M. Zakaria, 2010. Budget Deficit, Money Supply and

Inflation: The Case of Pakistan. Privedna Kretanja I Ekonomska Politika

122/2010.

 Sahan, F., 2010. A Panel Cointegration Analysis of Budget Deficit and

Inflation for EU Countries and Turkey. Empirical Studies in Social

Sciences. 6th International Student Conference, Izmir University of

Economics, Izmir University of Economics, Izmir Turkey (2010).

 Shabbir, T. and A. Ahmed, 1994. Are government budget deficit

inflationary? Evidence from Pakistan. Pakistan Development Review,

Vol. 33.

 Solomon M. and Wet W. A., 2004. The effect of budget deficit on

inflation: The case of Tanzania. SAJEMS NS, Vol.7, No.1.

 S.O. Oladipo and T.O. Akinbobola, 2011. Budget Deficit and Inflation in

Nigeria: A Causal Relationship. Journal of Emerging Trends in

Economics and Management Sciences (JETEMS).

 Parviz Saeidi, Younes Valizadeh, 2012. Impact of Budget Deficit on

Inflation and Unemployment in Iran‟s Economy. Journal of Basic and

Applied Scientific Research ISSN 2090-4304.

 Tanzi V., 2000. Taxation in Latin America in the last decade. SAJEMS

NS, Vol.7.

 Tharaka Niroshan Devapriya and Masaru Ichihashi, 2012. How does the

budget deficit affect inflation in Sri Lanka. Graduate school for

International Development and Cooperation, Hiroshima University, 1-5-1

Kagamigama, Higashi Hiroshima, Hiroshima 739-8529, Japan.

 Toda, H. Y. and T. Yamamoto, 1995. Statistical inference in vector

autoregressions with possibly integrated processes. Journal of

Econometrics 66: 225-250.

Phụ lục

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

Jarque-Bera Probability

Sum Sum Sq. Dev.

LFD 9.794110 10.05397 11.99905 6.659294 1.475898 -0.275842 2.270304 0.801945 0.669669 225.2645 47.92205 23

LGE 11.74713 11.77354 13.61852 9.125436 1.303411 -0.342151 2.314694 0.898833 0.638000 270.1839 37.37539 23

LINF 4.335838 4.379524 4.870607 3.174673 0.342254 -1.704583 7.098028 27.23224 0.000001 99.72429 2.577026 23

LMS 12.43138 12.54176 15.12462 9.337678 1.766721 -0.040700 1.787580 1.415063 0.492859 285.9216 68.66864 23

Phụ lục 1: Thống kê mô tả các biến nghiên cứu:

Observations Phụ lục 2: Xác định độ trễ tối ƣu mô hình VAR

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: LFD LGE LINF LMS Exogenous variables: C Date: 08/08/13 Time: 15:00 Sample: 1990 2012 Included observations: 21

Lag 0 1 2

LogL -8.513173 82.56524 97.95091

LR NA 138.7862* 17.58362

FPE 3.87e-05 3.15e-08* 4.08e-08

AIC 1.191731 -5.958595* -5.900086

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

SC 1.390687 -4.963811* -4.109477

HQ 1.234909 -5.742701* -5.511478

LFD(-1) LFD(-2) LGE(-1) LGE(-2) LINF(-1) LINF(-2) LMS(-1) LMS(-2) C

Vector Autoregression Estimates Date: 08/08/13 Time: 15:00 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] LFD -0.160293 (0.29537) [-0.54269] -0.068766 (0.39495) [-0.17411] 0.826919 (2.05171) [ 0.40304] -0.322578 (1.41825) [-0.22745] -0.395505 (1.08678) [-0.36392] 0.217725 (0.83640) [ 0.26031] 0.321053 (1.28867) [ 0.24913] 0.310261 (1.60115) [ 0.19377] -0.738183 (4.59174) [-0.16076] 0.940245 0.900409 2.019068 0.410190 23.60257 -5.207902 1.353134 1.800786 10.02800

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent

LINF 0.068469 (0.07604) [ 0.90048] 0.114085 (0.10167) [ 1.12208] 0.378458 (0.52817) [ 0.71654] -0.223492 (0.36510) [-0.61214] 0.259301 (0.27977) [ 0.92684] -0.236653 (0.21532) [-1.09910] -0.101286 (0.33174) [-0.30532] -0.041696 (0.41219) [-0.10116] 2.431193 (1.18206) [ 2.05675] 0.826168 0.710280 0.133805 0.105595 7.129023 23.28920 -1.360876 -0.913223 4.417958

LMS 0.006135 (0.06109) [ 0.10042] -0.085485 (0.08169) [-1.04646] -0.530219 (0.42436) [-1.24945] 0.399582 (0.29334) [ 1.36217] -0.128563 (0.22478) [-0.57195] 0.142457 (0.17300) [ 0.82347] 1.092688 (0.26654) [ 4.09953] 0.038770 (0.33117) [ 0.11707] 0.956993 (0.94972) [ 1.00765] 0.998316 0.997193 0.086376 0.084841 889.1302 27.88479 -1.798551 -1.350899 12.69836

LGE -0.103535 (0.02498) [-4.14411] 0.038634 (0.03341) [ 1.15644] 1.049082 (0.17355) [ 6.04498] -0.277115 (0.11996) [-2.30998] -0.172669 (0.09193) [-1.87835] -0.090792 (0.07075) [-1.28333] 0.323364 (0.10900) [ 2.96654] -0.104047 (0.13543) [-0.76824] 1.862020 (0.38840) [ 4.79412] 0.999379 0.998965 0.014446 0.034696 2412.994 46.66182 -3.586840 -3.139188 11.98883

Phụ lục 3: Ƣớc lƣợng mô hình VAR

S.D. dependent

1.299792 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

1.078267 9.79E-09 1.04E-09 97.95091 -5.900086 -4.109477

0.196181

1.601341

Phụ lục 4: Phân tích quan hệ nhân quả Granger theo cách tiếp cận DL

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 08/08/13 Time: 15:01 Sample: 1990 2012 Included observations: 21

Dependent variable: LFD

Excluded LGE LINF LMS All

Chi-sq 0.223563 0.151975 0.856136 11.75491

df 2 2 2 6

Dependent variable: LGE

Excluded LFD LINF LMS All

df 2 2 2 6

Chi-sq 18.24006 7.897270 24.76985 196.1361 Dependent variable: LINF Chi-sq 2.132412 0.513849 0.731446 10.47408

Excluded LFD LGE LMS All

df 2 2 2 6

Dependent variable: LMS

Prob. 0.8942 0.9268 0.6518 0.0677 Prob. 0.0001 0.0193 0.0000 0.0000 Prob. 0.3443 0.7734 0.6937 0.1061 Prob.

Excluded

Chi-sq

0.5770 0.3919 0.6815 0.7259

LFD LGE LINF All

1.099858 1.873494 0.766898 3.635347

2 2 2 6

Phụ lục 5: Kiểm định nghiệm đơn vị

 Kiểm định nghiệm đơn vị theo phƣơng pháp ADF (Chặn, không xu

thế):

Null Hypothesis: LFD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.406249 -3.788030 -3.012363 -2.646119

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LFD) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:03 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.108723 -0.330668 1.375008

Prob.* 0.5595 Prob. 0.1767 0.0688 0.0854

Variable LFD(-1) D(LFD(-1)) C

0.077314 0.170834 0.755361

-1.406249 -1.935611 1.820333

0.254274 0.533973 1.464588 1.613805 1.496972 2.456209

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.299103 Mean dependent var 0.221225 S.D. dependent var 0.471222 Akaike info criterion 3.996899 Schwarz criterion -12.37817 Hannan-Quinn criter. 3.840686 Durbin-Watson stat 0.040821

Biến LFD

Null Hypothesis: D(LFD) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -8.245003 -3.788030 -3.012363 -2.646119

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LFD,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:03 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.393703 0.323460

Variable D(LFD(-1)) C

0.169036 0.109545

-8.245003 2.952747

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0082

0.078543 1.007661 1.473586 1.573065 1.495176 2.345570

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.781559 Mean dependent var 0.770062 S.D. dependent var 0.483192 Akaike info criterion 4.436011 Schwarz criterion -13.47266 Hannan-Quinn criter. 67.98008 Durbin-Watson stat 0.000000

Biến D(LFD):

Null Hypothesis: LGE has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -0.272445 -3.886751 -3.052169 -2.666593

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.9105

*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 17

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LGE) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:04 Sample (adjusted): 1996 2012 Included observations: 17 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.006809 -0.082153 0.222265 -0.176984 0.083671 -0.136976 0.263763

Variable LGE(-1) D(LGE(-1)) D(LGE(-2)) D(LGE(-3)) D(LGE(-4)) D(LGE(-5)) C

0.024991 0.365630 0.366612 0.297290 0.205264 0.129520 0.299144

-0.272445 -0.224688 0.606267 -0.595324 0.407629 -1.057568 0.881728

Prob. 0.7908 0.8267 0.5578 0.5649 0.6921 0.3151 0.3986

0.159467 0.061304 -2.176028 -1.832940 -2.141925 2.046022

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.175520 Mean dependent var -0.319168 S.D. dependent var 0.070411 Akaike info criterion 0.049577 Schwarz criterion 25.49624 Hannan-Quinn criter. 0.354809 Durbin-Watson stat 0.891380

Biến LGE:

Null Hypothesis: D(LGE) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -2.819170 -3.788030 -3.012363 -2.646119

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LGE,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:05 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.626366 0.126585

Variable D(LGE(-1)) C

0.222181 0.056013

-2.819170 2.259902

Prob.* 0.0726 Prob. 0.0110 0.0358

-0.006501 0.160372 -1.030410 -0.930931 -1.008820 1.077381

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.294931 Mean dependent var 0.257822 S.D. dependent var 0.138160 Akaike info criterion 0.362678 Schwarz criterion 12.81930 Hannan-Quinn criter. 7.947719 Durbin-Watson stat 0.010956

Biến D(LGE):

Null Hypothesis: LINF has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -5.353438 -3.769597 -3.004861 -2.642242

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LINF) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:05 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.395386 1.776323

Variable LINF(-1) C

0.073856 0.320059

-5.353438 5.549994

Prob.* 0.0003 Prob. 0.0000 0.0000

0.068017 0.176315 -1.386899 -1.287713 -1.363534 1.591113

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.588979 Mean dependent var 0.568428 S.D. dependent var 0.115829 Akaike info criterion 0.268326 Schwarz criterion 17.25589 Hannan-Quinn criter. 28.65930 Durbin-Watson stat 0.000031

Biến LINF:

Null Hypothesis: D(LINF) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.732853 -3.886751 -3.052169 -2.666593

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0891

*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 17

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LINF,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:06 Sample (adjusted): 1996 2012 Included observations: 17 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-2.141386 0.861147 0.369551 0.280254 0.015002 0.068953

Variable D(LINF(-1)) D(LINF(-1),2) D(LINF(-2),2) D(LINF(-3),2) D(LINF(-4),2) C

0.783572 0.619399 0.463908 0.282604 0.201602 0.043990

-2.732853 1.390295 0.796604 0.991687 0.074414 1.567450

Prob. 0.0195 0.1919 0.4425 0.3427 0.9420 0.1453

-0.007839 0.188523 -0.896396 -0.602321 -0.867164 1.993280

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.647416 Mean dependent var 0.487150 S.D. dependent var 0.135008 Akaike info criterion 0.200500 Schwarz criterion 13.61937 Hannan-Quinn criter. 4.039640 Durbin-Watson stat 0.025085

Biến D(LINF):

Null Hypothesis: LMS has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.718123 -3.769597 -3.004861 -2.642242

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LMS) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:07 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.021654 0.529577

Variable LMS(-1) C

0.012603 0.156546

-1.718123 3.382883

Prob.* 0.4088 Prob. 0.1012 0.0030

0.263043 0.102978 -1.710968 -1.611783 -1.687603 1.407057

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.128614 Mean dependent var 0.085045 S.D. dependent var 0.098502 Akaike info criterion 0.194054 Schwarz criterion 20.82065 Hannan-Quinn criter. 2.951945 Durbin-Watson stat 0.101218

Biến LMS:

Null Hypothesis: D(LMS) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.723382 -3.886751 -3.052169 -2.666593

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0906

*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 17

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LMS,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:08 Sample (adjusted): 1996 2012 Included observations: 17 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-2.099814 1.207979 0.665574 0.634832 0.185385 0.540880

Variable D(LMS(-1)) D(LMS(-1),2) D(LMS(-2),2) D(LMS(-3),2) D(LMS(-4),2) C

0.771032 0.599197 0.523662 0.329626 0.240923 0.202153

-2.723382 2.015997 1.271001 1.925912 0.769477 2.675594

Prob. 0.0198 0.0689 0.2299 0.0803 0.4578 0.0216

-0.002006 0.102282 -2.016856 -1.722781 -1.987625 2.133426

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.609354 Mean dependent var 0.431788 S.D. dependent var 0.077100 Akaike info criterion 0.065389 Schwarz criterion 23.14328 Hannan-Quinn criter. 3.431704 Durbin-Watson stat 0.041106

Biến D(LMS):

 Kiểm định nghiệm đơn vị theo phƣơng pháp ADF (Chặn, xu thế):

Null Hypothesis: LFD has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.070947 -4.571559 -3.690814 -3.286909

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.5262

*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 18

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LFD) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:08 Sample (adjusted): 1995 2012 Included observations: 18 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.350972 0.373204 0.369906 0.007576 0.188941 10.01267 0.273246

Variable LFD(-1) D(LFD(-1)) D(LFD(-2)) D(LFD(-3)) D(LFD(-4)) C @TREND(1990)

0.652345 0.577661 0.423126 0.306267 0.208022 4.578789 0.134626

-2.070947 0.646060 0.874221 0.024737 0.908278 2.186750 2.029672

Prob. 0.0627 0.5315 0.4007 0.9807 0.3832 0.0513 0.0673

0.190115 0.502338 1.051118 1.397373 1.098862 2.220516

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.677101 Mean dependent var 0.500974 S.D. dependent var 0.354861 Akaike info criterion 1.385186 Schwarz criterion -2.460059 Hannan-Quinn criter. 3.844398 Durbin-Watson stat 0.025769

Biến LFD:

Null Hypothesis: D(LFD) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -8.113943 -4.467895 -3.644963 -3.261452

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LFD,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:08 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.387473 0.487064 -0.013725

-8.113943 2.051931 -0.779154

Variable D(LFD(-1)) C @TREND(1990)

0.170999 0.237369 0.017615

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0550 0.4460

0.078543 1.007661 1.535654 1.684872 1.568038 2.434523

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.788686 Mean dependent var 0.765207 S.D. dependent var 0.488267 Akaike info criterion 4.291280 Schwarz criterion -13.12437 Hannan-Quinn criter. 33.59067 Durbin-Watson stat 0.000001

Biến D(LFD):

Null Hypothesis: LGE has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -2.826049 -4.440739 -3.632896 -3.254671

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LGE) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:09 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.316339 3.306085 0.051070

Variable LGE(-1) C @TREND(1990)

0.111937 1.059081 0.021842

-2.826049 3.121654 2.338219

Prob.* 0.2034 Prob. 0.0108 0.0056 0.0305

0.204231 0.141094 -1.428003 -1.279224 -1.392955 1.708739

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.437538 Mean dependent var 0.378331 S.D. dependent var 0.111247 Akaike info criterion 0.235142 Schwarz criterion 18.70803 Hannan-Quinn criter. 7.390027 Durbin-Watson stat 0.004226

Biến LGE:

Null Hypothesis: D(LGE) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.081486 -4.616209 -3.710482 -3.297799

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.5188

*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 17

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LGE,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:10 Sample (adjusted): 1996 2012 Included observations: 17 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.109312 0.015021 0.225573 0.045015 0.135464 0.194421 -0.000760

-2.081486 0.036922 0.902163 0.211281 1.031692 1.876394 -0.171887

Variable D(LGE(-1)) D(LGE(-1),2) D(LGE(-2),2) D(LGE(-3),2) D(LGE(-4),2) C @TREND(1990)

0.532943 0.406814 0.250035 0.213060 0.131303 0.103614 0.004423

Prob. 0.0640 0.9713 0.3882 0.8369 0.3265 0.0901 0.8670

-0.009982 0.086221 -2.171583 -1.828495 -2.137480 2.012476

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.581329 Mean dependent var 0.330127 S.D. dependent var 0.070568 Akaike info criterion 0.049798 Schwarz criterion 25.45846 Hannan-Quinn criter. 2.314187 Durbin-Watson stat 0.115461

Biến D(LGE):

Null Hypothesis: LINF has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.508163 -4.571559 -3.690814 -3.286909

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.3205

*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 18

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LINF) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:11 Sample (adjusted): 1995 2012 Included observations: 18 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.273824 0.680199 0.194218 0.274553 -0.201093 5.233492 0.030299

Variable LINF(-1) D(LINF(-1)) D(LINF(-2)) D(LINF(-3)) D(LINF(-4)) C @TREND(1990)

0.507871 0.435662 0.351237 0.252751 0.173609 2.057483 0.013793

-2.508163 1.561299 0.552954 1.086258 -1.158309 2.543637 2.196667

Prob. 0.0291 0.1467 0.5914 0.3006 0.2713 0.0273 0.0504

0.022642 0.126248 -1.312473 -0.966218 -1.264729 2.301589

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.519031 Mean dependent var 0.256684 S.D. dependent var 0.108845 Akaike info criterion 0.130321 Schwarz criterion 18.81226 Hannan-Quinn criter. 1.978416 Durbin-Watson stat 0.154763

Biến LINF:

Null Hypothesis: D(LINF) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.610267 -4.616209 -3.710482 -3.297799

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.2803

*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 17

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LINF,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:11 Sample (adjusted): 1996 2012 Included observations: 17 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-2.152029 0.879499 0.392382 0.301079 0.033333 0.087425 -0.001247

-2.610267 1.328832 0.766027 0.910242 0.134460 0.630555 -0.141268

Variable D(LINF(-1)) D(LINF(-1),2) D(LINF(-2),2) D(LINF(-3),2) D(LINF(-4),2) C @TREND(1990)

0.824448 0.661858 0.512230 0.330768 0.247906 0.138648 0.008826

Prob. 0.0260 0.2134 0.4614 0.3841 0.8957 0.5425 0.8905

-0.007839 0.188523 -0.780743 -0.437655 -0.746639 1.979101

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.648118 Mean dependent var 0.436988 S.D. dependent var 0.141457 Akaike info criterion 0.200100 Schwarz criterion 13.63631 Hannan-Quinn criter. 3.069767 Durbin-Watson stat 0.056870

Biến D(LINF):

Null Hypothesis: LMS has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -4.093646 -4.532598 -3.673616 -3.277364

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.0230

*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 19

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LMS) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:13 Sample (adjusted): 1994 2012 Included observations: 19 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.413868 1.071670 0.293789 0.538373 12.91754 0.369148

Variable LMS(-1) D(LMS(-1)) D(LMS(-2)) D(LMS(-3)) C @TREND(1990)

0.345381 0.283101 0.241068 0.180948 3.090166 0.090593

-4.093646 3.785469 1.218696 2.975297 4.180208 4.074788

Prob. 0.0013 0.0023 0.2446 0.0107 0.0011 0.0013

0.249588 0.078015 -2.645484 -2.347240 -2.595010 2.103867

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.616791 Mean dependent var 0.469403 S.D. dependent var 0.056828 Akaike info criterion 0.041983 Schwarz criterion 31.13210 Hannan-Quinn criter. 4.184805 Durbin-Watson stat 0.017372

Biến LMS:

Null Hypothesis: D(LMS) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -2.576771 -4.616209 -3.710482 -3.297799

1% level 5% level 10% level

Prob.* 0.2930

*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 17

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LMS,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:13 Sample (adjusted): 1996 2012 Included observations: 17 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-2.061965 1.158004 0.639633 0.621106 0.200466 0.562441 -0.002222

-2.576771 1.848777 1.176837 1.817518 0.799812 2.643302 -0.539797

Variable D(LMS(-1)) D(LMS(-1),2) D(LMS(-2),2) D(LMS(-3),2) D(LMS(-4),2) C @TREND(1990)

0.800213 0.626362 0.543519 0.341733 0.250642 0.212780 0.004117

Prob. 0.0276 0.0942 0.2665 0.0992 0.4424 0.0246 0.6011

-0.002006 0.102282 -1.927931 -1.584843 -1.893827 2.168819

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.620415 Mean dependent var 0.392664 S.D. dependent var 0.079710 Akaike info criterion 0.063538 Schwarz criterion 23.38741 Hannan-Quinn criter. 2.724092 Durbin-Watson stat 0.077825

Biến D(LMS):

 Kiểm định nghiệm đơn vị theo phƣơng pháp PP (Chặn, không xu

thế):

Null Hypothesis: LFD has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 8 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -0.166514 -3.769597 -3.004861 -2.642242

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LFD) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:16 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.074717 0.905285

Prob.* 0.9295 0.361123 0.117668 Prob. 0.4469 0.3486

Variable LFD(-1) C

0.096295 0.943092

-0.775919 0.959912

0.180988 0.624266 2.001158 2.100344 2.024524 2.369873

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.029223 Mean dependent var -0.019316 S.D. dependent var 0.630266 Akaike info criterion 7.944705 Schwarz criterion -20.01274 Hannan-Quinn criter. 0.602050 Durbin-Watson stat 0.446876

Biến LFD:

Null Hypothesis: D(LFD) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -11.73433 -3.788030 -3.012363 -2.646119

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LFD,2) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:17 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.393703 0.323460

Prob.* 0.0000 0.211239 0.079323 Prob. 0.0000 0.0082

Variable D(LFD(-1)) C

0.169036 0.109545

-8.245003 2.952747

0.078543 1.007661 1.473586 1.573065 1.495176 2.345570

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.781559 Mean dependent var 0.770062 S.D. dependent var 0.483192 Akaike info criterion 4.436011 Schwarz criterion -13.47266 Hannan-Quinn criter. 67.98008 Durbin-Watson stat 0.000000

Biến D(LFD):

Null Hypothesis: LGE has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 1 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -2.621240 -3.769597 -3.004861 -2.642242

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LGE) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:17 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.058469 0.886096

Prob.* 0.1039 0.013764 0.015574 Prob. 0.0121 0.0019

Variable LGE(-1) C

0.021191 0.248524

-2.759066 3.565427

0.204231 0.141094 -1.266014 -1.166829 -1.242649 1.612003

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.275689 Mean dependent var 0.239473 S.D. dependent var 0.123046 Akaike info criterion 0.302805 Schwarz criterion 15.92616 Hannan-Quinn criter. 7.612443 Durbin-Watson stat 0.012102

Biến LGE:

Null Hypothesis: D(LGE) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 0 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -2.819170 -3.788030 -3.012363 -2.646119

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LGE,2) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:17 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.626366 0.126585

Prob.* 0.0726 0.017270 0.017270 Prob. 0.0110 0.0358

Variable D(LGE(-1)) C

0.222181 0.056013

-2.819170 2.259902

-0.006501 0.160372 -1.030410 -0.930931 -1.008820 1.077381

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.294931 Mean dependent var 0.257822 S.D. dependent var 0.138160 Akaike info criterion 0.362678 Schwarz criterion 12.81930 Hannan-Quinn criter. 7.947719 Durbin-Watson stat 0.010956

Biến D(LGE):

Null Hypothesis: LINF has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 0 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -5.353438 -3.769597 -3.004861 -2.642242

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LINF) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:14 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.395386 1.776323

Prob.* 0.0003 0.012197 0.012197 Prob. 0.0000 0.0000

Variable LINF(-1) C

0.073856 0.320059

-5.353438 5.549994

0.068017 0.176315 -1.386899 -1.287713 -1.363534 1.591113

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.588979 Mean dependent var 0.568428 S.D. dependent var 0.115829 Akaike info criterion 0.268326 Schwarz criterion 17.25589 Hannan-Quinn criter. 28.65930 Durbin-Watson stat 0.000031

Biến LINF:

Null Hypothesis: D(LINF) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 19 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -8.242936 -3.788030 -3.012363 -2.646119

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LINF,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:16 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.794143 0.026164

Prob.* 0.0000 0.015919 0.002174 Prob. 0.0002 0.4264

Variable D(LINF(-1)) C

0.174498 0.032193

-4.551025 0.812715

-0.037970 0.186910 -1.111906 -1.012427 -1.090316 2.196948

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.521553 Mean dependent var 0.496372 S.D. dependent var 0.132644 Akaike info criterion 0.334293 Schwarz criterion 13.67501 Hannan-Quinn criter. 20.71183 Durbin-Watson stat 0.000218

Biến D(LINF):

Null Hypothesis: LMS has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 2 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -1.702144 -3.769597 -3.004861 -2.642242

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LMS) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:19 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.021654 0.529577

Prob.* 0.4164 0.008821 0.009018 Prob. 0.1012 0.0030

Variable LMS(-1) C

0.012603 0.156546

-1.718123 3.382883

0.263043 0.102978 -1.710968 -1.611783 -1.687603 1.407057

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.128614 Mean dependent var 0.085045 S.D. dependent var 0.098502 Akaike info criterion 0.194054 Schwarz criterion 20.82065 Hannan-Quinn criter. 2.951945 Durbin-Watson stat 0.101218

Biến LMS:

Null Hypothesis: D(LMS) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -5.405116 -3.788030 -3.012363 -2.646119

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LMS,2) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:20 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.874900 0.214449

Prob.* 0.0003 0.005410 0.004572 Prob. 0.0000 0.0003

Variable D(LMS(-1)) C

0.167353 0.047842

-5.227885 4.482444

-0.019590 0.117694 -2.191144 -2.091666 -2.169555 1.875643

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.589905 Mean dependent var 0.568322 S.D. dependent var 0.077327 Akaike info criterion 0.113611 Schwarz criterion 25.00701 Hannan-Quinn criter. 27.33078 Durbin-Watson stat 0.000048

Biến D(LMS):

 Kiểm định nghiệm đơn vị theo phƣơng pháp PP (Chặn, xu thế):

Null Hypothesis: LFD has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 0 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -5.119618 -4.440739 -3.632896 -3.254671

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LFD) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:28 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.116642 8.245076 0.240044

Prob.* 0.0024 0.155810 0.155810 Prob. 0.0001 0.0001 0.0001

Variable LFD(-1) C @TREND(1990)

0.218110 1.598655 0.047974

-5.119618 5.157509 5.003660

0.180988 0.624266 1.251485 1.400264 1.286533 1.484495

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.581149 Mean dependent var 0.537060 S.D. dependent var 0.424749 Akaike info criterion 3.427815 Schwarz criterion -10.76634 Hannan-Quinn criter. 13.18111 Durbin-Watson stat 0.000257

Biến LFD:

Null Hypothesis: D(LFD) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 6 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -13.66545 -4.467895 -3.644963 -3.261452

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LFD,2) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:30 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.387473 0.487064 -0.013725

-8.113943 2.051931 -0.779154

Prob.* 0.0000 0.204347 0.051676 Prob. 0.0000 0.0550 0.4460

Variable D(LFD(-1)) C @TREND(1990)

0.170999 0.237369 0.017615

0.078543 1.007661 1.535654 1.684872 1.568038 2.434523

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.788686 Mean dependent var 0.765207 S.D. dependent var 0.488267 Akaike info criterion 4.291280 Schwarz criterion -13.12437 Hannan-Quinn criter. 33.59067 Durbin-Watson stat 0.000001

Biến D(LFD):

Null Hypothesis: LGE has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 2 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -2.886529 -4.440739 -3.632896 -3.254671

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LGE) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:31 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.316339 3.306085 0.051070

Prob.* 0.1851 0.010688 0.008914 Prob. 0.0108 0.0056 0.0305

Variable LGE(-1) C @TREND(1990)

0.111937 1.059081 0.021842

-2.826049 3.121654 2.338219

0.204231 0.141094 -1.428003 -1.279224 -1.392955 1.708739

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.437538 Mean dependent var 0.378331 S.D. dependent var 0.111247 Akaike info criterion 0.235142 Schwarz criterion 18.70803 Hannan-Quinn criter. 7.390027 Durbin-Watson stat 0.004226

Biến LGE:

Null Hypothesis: D(LGE) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 1 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -3.666638 -4.467895 -3.644963 -3.261452

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LGE,2) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:31 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.799936 0.283231 -0.009981

-3.562558 2.993045 -1.983498

Prob.* 0.0480 0.014173 0.017483 Prob. 0.0022 0.0078 0.0628

Variable D(LGE(-1)) C @TREND(1990)

0.224540 0.094630 0.005032

-0.006501 0.160372 -1.132850 -0.983632 -1.100466 0.967104

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.421397 Mean dependent var 0.357107 S.D. dependent var 0.128588 Akaike info criterion 0.297626 Schwarz criterion 14.89492 Hannan-Quinn criter. 6.554695 Durbin-Watson stat 0.007268

Biến D(LGE):

Null Hypothesis: LINF has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -6.817153 -4.440739 -3.632896 -3.254671

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LINF) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:17 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.645425 2.667151 0.016477

Prob.* 0.0001 0.008258 0.006324 Prob. 0.0000 0.0000 0.0072

Variable LINF(-1) C @TREND(1990)

0.103862 0.400732 0.005474

-6.214279 6.655692 3.010224

0.068017 0.176315 -1.685948 -1.537169 -1.650900 1.910980

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.721704 Mean dependent var 0.692409 S.D. dependent var 0.097786 Akaike info criterion 0.181680 Schwarz criterion 21.54543 Hannan-Quinn criter. 24.63626 Durbin-Watson stat 0.000005

Biến LINF:

Null Hypothesis: D(LINF) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 11 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -7.090700 -4.467895 -3.644963 -3.261452

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LINF,2) Method: Least Squares Date: 08/08/13 Time: 15:17 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.831999 0.069264 -0.003337

-4.463020 0.940885 -0.653432

Prob.* 0.0001 0.015550 0.002725 Prob. 0.0003 0.3592 0.5217

Variable D(LINF(-1)) C @TREND(1990)

0.186421 0.073616 0.005107

-0.037970 0.186910 -1.040111 -0.890894 -1.007727 2.182511

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.532639 Mean dependent var 0.480710 S.D. dependent var 0.134690 Akaike info criterion 0.326547 Schwarz criterion 13.92117 Hannan-Quinn criter. 10.25708 Durbin-Watson stat 0.001064

Biến D(LINF):

Null Hypothesis: LMS has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 0 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -3.595030 -4.440739 -3.632896 -3.254671

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LMS) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:33 Sample (adjusted): 1991 2012 Included observations: 22 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.700949 6.836457 0.178655

Prob.* 0.0537 0.005377 0.005377 Prob. 0.0019 0.0013 0.0025

Variable LMS(-1) C @TREND(1990)

0.194977 1.812171 0.051210

-3.595030 3.772523 3.488652

0.263043 0.102978 -2.115099 -1.966320 -2.080051 1.035577

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.468849 Mean dependent var 0.412939 S.D. dependent var 0.078902 Akaike info criterion 0.118285 Schwarz criterion 26.26608 Hannan-Quinn criter. 8.385700 Durbin-Watson stat 0.002452

Biến LMS:

Null Hypothesis: D(LMS) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -5.115947 -4.467895 -3.644963 -3.261452

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(LMS,2) Method: Least Squares Date: 08/07/13 Time: 14:33 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.890538 0.229841 -0.000934

-4.987642 3.316337 -0.314148

Prob.* 0.0027 0.005381 0.004629 Prob. 0.0001 0.0038 0.7570

Variable D(LMS(-1)) C @TREND(1990)

0.178549 0.069306 0.002973

-0.019590 0.117694 -2.101374 -1.952156 -2.068990 1.867097

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.592142 Mean dependent var 0.546824 S.D. dependent var 0.079229 Akaike info criterion 0.112991 Schwarz criterion 25.06443 Hannan-Quinn criter. 13.06648 Durbin-Watson stat 0.000312

Biến D(LMS):

Date: 08/08/13 Time: 16:36 Sample: 1990 2012 Included observations: 21 Series: LFD LGE LINF LMS Lags interval: 1 to 1

Selected (0.05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model

Linear Intercept No Trend 1 1

Linear Intercept Trend 2 0

Data Trend: Test Type Trace Max-Eig

None No Intercept No Trend 1 1

None Intercept No Trend 1 1

*Critical values based on MacKinnon-Haug-Michelis (1999)

Quadratic Intercept Trend 2 0

Information Criteria by Rank and Model

Linear Intercept No Trend

Linear Intercept Trend

Quadratic Intercept Trend

Data Trend: Rank or No. of CEs

None Intercept No Trend

72.20836 86.73377 94.80141 97.39254 97.95091

72.20836 87.14326 101.1252 107.0779 109.3931

73.20718 88.14166 101.3792 107.1293 109.3931

0 1 2 3 4

59.56567 80.62334 89.23455 95.39712 97.95091

0 1 2 3 4

None No Intercept No Trend Log Likelihood by Rank (rows) and Model (columns) 59.56567 74.96379 82.21798 85.19444 85.45423 Akaike Information Criteria by Rank (rows) and Model (columns) -4.149111 -4.853694 -4.782664 -4.304232 -3.567070 Schwarz

-4.149111 -5.297461 -5.260433 -4.990202 -4.376277

-4.972225 -5.593692 -5.600134 -5.085003 -4.376277

-4.972225 -5.537454 -6.011925* -5.721705 -5.085059

-4.686398 -5.346825 -5.845641 -5.631362 -5.085059

Phụ lục 6: Lựa chọn mô hình kiểm định Johansen:

Criteria by Rank (rows) and Model (columns) -3.353284 -3.659954 -3.191011 -2.314665 -1.179590

0 1 2 3 4

-3.353284 -4.053982 -3.569302 -2.851418 -1.789840

-3.977442 -4.200996* -3.809524 -2.896480 -1.789840

-3.977442 -4.095018 -4.121837 -3.383964 -2.299666

-3.492658 -3.755171 -3.856075 -3.243882 -2.299666

Phụ lục 7: Kiểm định Johansen:

Date: 08/08/13 Time: 16:34 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LFD LGE LINF LMS Lags interval (in first differences): 1 to 1

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

0.05 Critical Value

Prob.**

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0219 0.2750 0.6602 0.2906

None * At most 1 At most 2 At most 3

0.749268 0.536221 0.218683 0.051789

51.48509 22.43428 6.299003 1.116744

Trace test indicates 1 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)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 At most 2 At most 3

0.749268 0.536221 0.218683 0.051789

29.05081 16.13527 5.182259 1.116744

27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0322 0.2171 0.7187 0.2906

Max-eigenvalue test indicates 1 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 Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

LFD -0.976037 5.038900 1.603634 0.754699

LGE -4.833094 2.589505 -9.799628 -4.420177

LINF -7.454596 -6.703864 7.270949 0.677792

LMS 4.556475 -4.870822 4.249464 2.950625

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(LFD) D(LGE) D(LINF) D(LMS)

0.068406 0.041860 0.054205 0.016486

-0.187639 -0.005162 0.055598 -0.013026

-0.125377 0.002096 -0.027512 0.008118

-0.020859 -0.001852 -0.000762 -0.014100

Log likelihood

86.73377

1 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

LINF -7.637612 (1.85457)

LMS 4.668340 (1.16294)

LFD 1.000000

LGE -4.951751 (1.84639)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(LFD) D(LGE) D(LINF) D(LMS)

-0.066767 (0.09679) -0.040857 (0.00677) -0.052906 (0.02548) -0.016091 (0.01699)

Log likelihood

94.80141

2 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

LFD 1.000000 0.000000

LGE 0.000000 1.000000

LINF -2.368920 (0.62707) 2.020807 (0.40407)

LMS -0.537987 (0.07679) -0.834120 (0.04948)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses) -0.816503 (0.47443) -0.215679 (0.03734) -0.118006 (0.11954) -0.113409 (0.09367)

-1.012258 (0.44410) -0.066865 (0.03495) 0.227247 (0.11189) -0.081727 (0.08768)

D(LFD) D(LGE) D(LINF) D(LMS)

Log likelihood

97.39254

3 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

LFD 1.000000 0.000000 0.000000

LGE 0.000000 1.000000 0.000000

LINF 0.000000 0.000000 1.000000

LMS -0.772928 (0.04026) -0.633704 (0.02477) -0.099176 (0.01523)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(LFD) D(LGE) D(LINF) D(LMS)

-1.213317 (0.43148) -0.063504 (0.03651) 0.183128 (0.11083) -0.068709 (0.09117)

0.412141 (0.90106) -0.236219 (0.07623) 0.151599 (0.23145) -0.192962 (0.19039)

-0.163642 (0.99377) -0.262206 (0.08408) -0.976835 (0.25526) 0.023451 (0.20998)

Phụ lục 8: Kiểm định VECM:

Vector Error Correction Estimates Date: 08/08/13 Time: 16:37 Sample (adjusted): 1992 2012 Included observations: 21 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] CointEq1 1.000000 -4.951751 (1.84639) [ 2.68186] -7.637612 (1.85457) [ 4.11827] 4.668340 (1.16294) [-4.01424] 43.41242 D(LFD) -0.066767 (0.09679) [-0.68981] -0.572002 (0.27996) [-2.04317] 1.832213 (1.26183) [ 1.45203] -0.680892 (0.75250) [-0.90484]

Cointegrating Eq: LFD(-1) LGE(-1) LINF(-1) LMS(-1) C Error Correction: CointEq1 D(LFD(-1)) D(LGE(-1)) D(LINF(-1))

D(LGE) -0.040857 (0.00677) [-6.03203] -0.056694 (0.01959) [-2.89382] 0.331529 (0.08830) [ 3.75449] 0.104337 (0.05266) [ 1.98136]

D(LINF) -0.052906 (0.02548) [-2.07660] 0.072986 (0.07369) [ 0.99043] -0.309360 (0.33214) [-0.93141] 0.033107 (0.19807) [ 0.16714]

D(LMS) -0.016091 (0.01699) [-0.94684] 0.036534 (0.04916) [ 0.74324] -0.229683 (0.22155) [-1.03669] -0.108624 (0.13212) [-0.82213]

D(LMS(-1)) C

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

-0.650715 (1.69716) [-0.38341] 0.194555 (0.59318) [ 0.32799] 0.456790 0.275720 3.097683 0.454436 2.522722 -9.702094 1.495438 1.793873 0.254274 0.533973 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

0.117722 (0.11877) [ 0.99120] 0.105576 (0.04151) [ 2.54337] 0.963592 0.951456 0.015170 0.031801 79.39931 46.14851 -3.823668 -3.525233 0.205972 0.144336 1.17E-08 3.04E-09 86.73377 -5.593692 -4.200996

-0.168322 (0.44673) [-0.37679] 0.138047 (0.15614) [ 0.88413] 0.401789 0.202386 0.214626 0.119618 2.014955 18.32779 -1.174075 -0.875640 0.042789 0.133937

-0.009458 (0.29799) [-0.03174] 0.301597 (0.10415) [ 2.89576] 0.183448 -0.088737 0.095498 0.079790 0.673984 26.83064 -1.983870 -1.685435 0.247914 0.076470

Phụ lục 9: Ƣớc lƣợng mô hình trong ngắn hạn:

Dependent Variable: DLFD Method: Least Squares Date: 09/06/13 Time: 15:18 Sample (adjusted): 1992 2011 Included observations: 20 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

0.064349 -0.545045 -0.024880 0.445420 1.006840 -0.082326

0.128233 -1.899247 -0.011012 0.448719 0.673519 -1.514775

0.501812 0.286980 2.259459 0.992648 1.494894 0.054348

Prob. 0.8998 0.0783 0.9914 0.6605 0.5116 0.0862

Variable C DLFD(1) DLGE(1) DLINF(1) DLMS(1) ECT(-1)

0.252419 0.547775 1.674119 1.972838 1.732432 2.205436

0.398715 Mean dependent var 0.183970 S.D. dependent var 0.494830 Akaike info criterion 3.427990 Schwarz criterion -10.74119 Hannan-Quinn criter. 1.856690 Durbin-Watson stat 0.166226

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared

0.178524 Prob. F(1,14) 0.264414 Prob. Chi-Square(1)

0.6791 0.6071

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 09/10/13 Time: 03:15 Sample: 1992 2012 Included observations: 21 Presample missing value lagged residuals set to zero.

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

0.001429 0.142161 -0.305202 0.164913 0.299611 -0.083336 -0.210921

0.028624 0.350936 -0.239635 0.188017 0.214885 -0.082749 -0.422521

0.049928 0.405090 1.273612 0.877118 1.394288 1.007095 0.499196

Variable C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) RESID(-1)

Prob. 0.9776 0.7309 0.8141 0.8536 0.8330 0.9352 0.6791

1.45E-16 0.399487 1.607933 1.956107 1.683496 2.027540

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.012591 Mean dependent var -0.410584 S.D. dependent var 0.474463 Akaike info criterion 3.151605 Schwarz criterion -9.883299 Hannan-Quinn criter. 0.029754 Durbin-Watson stat 0.999842

Phụ lục 10: Kiểm tra tính tƣơng quan của phần dƣ mô hình VECM:

Phụ lục 11: Kiểm tra tính đa cộng tuyến của phần dƣ mô hình VECM: Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

2.456176 Prob. F(8,12) 13.03777 Prob. Chi-Square(8) 8.374814 Prob. Chi-Square(8)

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/10/13 Time: 03:32 Sample: 1992 2012 Included observations: 21 Variable C LFD(-1)

-2.531917 -0.413664

2.199196 0.141464

-1.151292 -2.924162

0.0779 0.1106 0.3977 Prob. 0.2720 0.0127

1.007037 -0.009368 -0.433935 -0.039771 0.303097 -0.281806 -0.132167

1.024808 -0.017998 -0.703066 -0.210248 0.446213 -0.703476 -0.172348

LGE(-1) LINF(-1) LMS(-1) LFD(-2) LGE(-2) LINF(-2) LMS(-2)

0.982658 0.520507 0.617204 0.189161 0.679265 0.400590 0.766864

0.3257 0.9859 0.4954 0.8370 0.6634 0.4952 0.8660

0.151990 0.247138 -0.119201 0.328451 -0.022049 2.407222

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.620846 Mean dependent var 0.368077 S.D. dependent var 0.196459 Akaike info criterion 0.463153 Schwarz criterion 10.25161 Hannan-Quinn criter. 2.456176 Durbin-Watson stat 0.077900