Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tại một số quốc gia đang phát triển Đông Nam Á

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

HỒ THỊ YẾN NHI

SỰ PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TẠI MỘT SỐ QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN ĐÔNG NAM Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

HỒ THỊ YẾN NHI

SỰ PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TẠI MỘT SỐ QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN ĐÔNG NAM Á

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế “Mối quan hệ giữa phát triển tài chính

và tăng trưởng kinh tế tại một số quốc gia đang phát triển Đông Nam Á” là công trình nghiên cứu của riêng tôi, có sự hỗ trợ từ người hướng dẫn khoa học là PGS.TS.Nguyễn Thị Ngọc Trang

Những số liệu được sử dụng trong luận văn là trung thực, được chỉ rõ nguồn trích dẫn. Kết quả trong luận văn này chưa từng được công bố trong bất kỳ nghiên cứu nào từ trước đến nay.

TP.HCM, ngày……tháng…… năm 2018

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU ................................................................................... 1

1.1. Lý do chọn đề tài .......................................................................................... 1

1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu .................................................................. 2

1.3. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 2

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

1.5. Đóng góp của đề tài ..................................................................................... 3

1.6. Bố cục đề tài ................................................................................................. 4

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT .......................................................... 5

2.1. Lý thuyết về tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính ....................... 5

2.1.1. Tăng trưởng kinh tế .............................................................................. 5

2.1.1.1. Các khái niệm .................................................................................... 5

2.1.1.2. Nguồn gốc tăng trưởng kinh tế .......................................................... 6

2.1.2. Phát triển tài chính ............................................................................... 8

2.1.2.1. Các khái niệm .................................................................................... 8

2.1.2.2. Đo lường phát triển tài chính ............................................................ 8

2.2. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ........................................... 10

2.2.1. Cơ sở lý thuyết ..................................................................................... 10

2.2.2. Các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ..................................................................... 12

2.2.2.1. Các nghiên cứu nước ngoài ............................................................. 14

2.2.2.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam ............................................................. 19

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................ 20

3.1. Dữ liệu nghiên cứu ................................................................................. 20

3.2. Mô hình và các biến nghiên cứu ............................................................ 21

3.2.1. Trình bày mô hình và các biến nghiên cứu ........................................ 21

3.2.2. Các kiểm định thực hiện trong mô hình ............................................ 22

3.2.2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị ................................................................ 23

3.2.2.2. Kiểm định đồng liên kết ................................................................... 24

3.2.2.3. Mô hình hiệu chỉnh sai số ................................................................ 25

3.2.2.4. Kiểm định nhân quả Granger ......................................................... 25

3.2.2.5. Kiểm định tính vững ........................................................................ 26

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN ......................... 27

4.1. Thống kê mô tả .......................................................................................... 27

4.2. Kiểm định tính dừng ................................................................................. 29

4.3. Chọn độ trễ tối ưu cho các biến trong mô hình ........................................ 30

4.4. Kiểm định đồng liên kết và mối quan hệ dài hạn ..................................... 31

4.5. Kết quả ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số .......................................... 34

4.6. Kiểm định nhân quả Granger ................................................................... 36

4.7. Kiểm định tính vững .................................................................................. 37

4.8. Thảo luận kết quả nghiên cứu ................................................................... 38

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................... 40

5.1. Kết luận ...................................................................................................... 40

5.2. Kiến nghị .................................................................................................... 41

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

M1: Tổng lượng tiền mặt do Ngân hàng Trung ương phát hàng đang được lưu thông (Tiền cơ sở, tiền hẹp, tiền có thể chi tiêu ngay lập tức) + Tiền mà các ngân hàng thương mại gửi tại Ngân hàng trung ương.

M2: Tổng các khoản tiền gửi không kỳ hạn của ngân hàng tại ngân hàng trung ương và tiền giấy cũng như tiền kim loại trong lưu thông, các khoản tiền có thể sử dụng làm phương tiện thanh toán, các khoản tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn.

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product)

ADF: Kiểm định Augmented Dickey – Fuller

ARDL: Mô hình tự hồi quy phân phối trễ (Autoregressive Distributed Lag)

OLS: Phương pháp bình phương nhỏ nhất (Ordinary least square method)

ECM: Mô hình hiệu chỉnh sai số (Error correction model)

VAR: Mô hình vectơ tự hồi quy (Vector Autoregression)

IFS: Thống kê tài chính quốc tế (International Financial Statistics)

IMF: Qũy tiền tệ quốc tế (International Monetary Fund)

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Các nghiên cứu ủng hộ Supply-leading (F (cid:1) Y) ................................... 15 Bảng 2.2: Các nghiên cứu ủng hộ Demand-following (Y (cid:1) F) ............................. 16 Bảng 2.3: Các nghiên cứu ủng hộ quan hệ nhân quả hai chiều (Y ↔ F) ................. 18

Bảng 2.4: Các nghiên cứu không ủng hộ tồn tại mối quan hệ nhân quả (Y ⇏ F, F ⇏

Y) .......................................................................................................................... 18

Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu các biến ở Việt Nam ......................................... 27

Bảng 4.2: Hệ số tương quan giữa các biến ở Việt Nam .......................................... 28

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng ................................................................. 29 Bảng 4.4: Kết quả lựa chọn độ trễ .......................................................................... 30

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn, trường hợp Việt Nam. .............................................................................................................. 31

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định đồng liên kết, trường hợp Việt Nam. ........................ 32

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định đồng liên kết. ........................................................... 33

Bảng 4.8: Kết quả ước lượng dài hạn. .................................................................... 33

Bảng 4.9: Kết quả ước lượng ECM, trường hợp Việt Nam. ................................... 35 Bảng 4.10: Kết quả kiểm định nhân quả Granger theo phương pháp Toda

Yamamoto ............................................................................................................. 36

Bảng 4.11: Kết quả ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn – MÔ

HÌNH 2, trường hợp Việt Nam. ............................................................................. 37

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định nhân quả Granger theo phương pháp Toda Yamamoto, MÔ HÌNH 2, trường hợp Việt Nam. ................................................... 38

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu áp dụng mô hình ARDL đồng liên kết do Peseran và Smith (1998), Peseran và cộng sự (2001) phát triển, nhằm tìm hiểu sự tồn tại của mối tương quan giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế trong dài hạn ở Việt Nam và các nước đang phát triển khu vực Đông Nam Á trong giai đoạn 2005 – 2017. Bên cạnh đó, tác giả sử dụng phương pháp Toda Yamamoto (1995) để kiểm chứng mối quan hệ nhân quả Granger giữa hai đối tượng nghiên cứu trên.

Kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, tuy nhiên mối quan hệ này là ngược chiều đối với biến cung tiền M2/GDP và cùng chiều đối với biến tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP. Ngoài ra, quan hệ nhân quả hai chiều cũng xảy ra ở Indonesia, Malaysia, Philippines, tuy nhiên chỉ có quan hệ nhân quả một chiều từ phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Thái Lan. Từ đó, tác giả so sánh kết quả nghiên cứu ở Việt Nam với các nước đang phát triển trong khu vực để đưa ra những kiến nghị chính sách quan trọng.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Lý do chọn đề tài

Hệ thống tài chính là một sự tương tác phức tạp của nhiều thành phần tài chính, nơi mà cả các trung gian tài chính và thị trường tài chính có mối liên hệ tới tăng trưởng kinh tế (Levine, 2005). Mặc dù, mối quan hệ này đã được thừa nhận trong các lý thuyết gần đây, nhưng trong lịch sử quan điểm này đã không được chú trọng cho đến khi Schumpeter (1911) khẳng định rằng các trung gian tài chính đóng góp vào tiến bộ khoa học và phát triển kinh tế bằng cách huy động vốn, tạo môi trường thuận lợi cho các hoạt động sản xuất - thương mại, quản lý rủi ro, đánh giá quản lý dự án.

Các nghiên cứu lý thuyết về mối quan hệ giữa phát triển của lĩnh vực tài chính và tăng trưởng kinh tế bắt đầu bởi Bagehot (1873). Bagehot (1873) nhấn mạnh khả năng di chuyển vốn rất quan trọng cho tăng trưởng kinh tế. Levine (1997) đã chứng minh rằng lĩnh vực tài chính có tác động đến tăng trưởng kinh tế bằng cách tích lũy vốn và phát triển công nghệ bằng mô hình tăng trưởng nội sinh. Trong khi đó nhiều nghiên cứu thực nghiệm như Goldsmith (1969) và King and Levine (1993) chỉ ra có mối tương quan cao giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính. Mặt khác, Robinson (1952) và Lucas (1988) mâu thuẫn với Bagehot và Schumpeter. Robinson (1952) đã khẳng định tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính. Lucas (1988) cho rằng các nhà kinh tế nhấn mạnh ảnh hưởng của phát triển ngành tài chính đến tăng trưởng kinh tế.

Triển vọng phát triển mạnh mẽ về kinh tế của các quốc gia khu vực Đông Nam Á đã nhận được nhiều sự quan tâm trong thời gian gần đây. Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự báo đến năm 2020, khu vực này sẽ trở thành nền kinh tế lớn thứ 5 thế giới. Nhiều nước thành viên Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN) đã lọt vào top các nền kinh tế tăng trưởng nhanh nhất toàn cầu, như Philippines hay Việt Nam, với tốc độ hơn 6% mỗi năm. Hơn hai thập kỷ gần đây, các nước trong

khu vực đã đạt được tốc độ tăng trưởng kinh tế đáng kể, lĩnh vực tài chính của họ cũng đã phát triển trong quá trình mở rộng kinh tế.

Trong các thập kỷ gần đây đã có nhiều nghiên cứu đã kiểm tra mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu cho các nước và các khu vực khác nhau đưa ra các quan điểm khác nhau về tác động của phát triển tài chính đối với tăng trưởng kinh tế. Mối quan hệ cũng như tác động của phát triển tài chính đối với tăng trưởng kinh tế vẫn là một vấn đề gây nhiều tranh luận. Hiểu rõ tác động của phát triển tài chính đối với tăng trưởng sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách có những định hướng rõ ràng hơn trong chính sách phát triển của mỗi quốc gia và khu vực. Do đó, tác giả thực hiện đề tài: “Mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tại một số quốc gia đang phát triển Đông Nam Á”, bao gồm các nước Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam. Luận văn này sẽ cung cấp hàm ý chính sách quan trọng đối với các nhà làm chính sách trong khu vực và cho phép họ đánh giá chi phí và lợi ích gắn liền với tự do hóa và phát triển hệ thống tài chính. 1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu của luận văn là tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế và sự tác động của phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế.

Câu hỏi nghiên cứu gồm: - Có tồn tại quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

không?

- Phát triển tài chính có tác động như thế nào đến tăng trưởng kinh tế?

1.3. Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu thu thập dữ liệu chuỗi thời gian, sử dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ ARDL (Autoregressive Distributed Lag) và phương pháp kiểm định nhân quả Toda Yamamoto.

Mô tả cụ thể và chi tiết cho phương pháp nghiên cứu được trình bày ở Chương

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế; tác động của phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở các nước đang phát triển khu vực Đông Nam Á.

Phạm vi nghiên cứu: luận văn được tiến hành trên mẫu gồm 5 quốc gia đang phát triển ở Đông Nam Á, gồm: Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam trong giai đoạn quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017. Việc chọn các quốc gia được xác định dựa trên sự tương đồng về tốc độ tăng trưởng kinh tế với Việt Nam. Từ đó, sự so sánh kết quả nghiên cứu của Việt Nam với các nước này mang tính khái quát và hợp lý hơn. 1.5. Đóng góp của đề tài

Thứ nhất, luận văn này nghiên cứu trường hợp cụ thể của các nền kinh tế đang phát triển ở Đông Nam Á, trong đó có Việt nam, đây là một khu vực kinh tế ngày càng phát triển và hội nhập vào thị trường toàn cầu. Bài nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian riêng cho từng quốc gia, kiểm định mối quan hệ trên ở Việt Nam để củng cố thêm cho các nghiên cứu trước, đồng thời kiểm định ở các nước đang phát triển trong khu vực để chúng ta có cái nhìn khái quát và mang tính so sánh. Từ đó, bài nghiên cứu sẽ cung cấp các bằng chứng hữu ích cho các nhà làm chính sách trong khu vực và giúp họ có những định hướng rõ ràng hơn trong chính sách phát triển của mỗi quốc gia và khu vực.

Thứ hai, ngoài phương pháp đo lường truyền thống của phát triển tài chính là tỷ lệ cung tiền M2/GDP, tác giả sử dụng phương pháp đo lường khác là tỷ lệ cung tiền M2 trừ đi lượng tiền mặt lưu thông/GDP để cho phép so sánh kết quả nghiên cứu nhằm đảm bảo kết quả tin cậy. Phương pháp đo lường mới này đã được sử dụng bởi một số tác giả nước ngoài (Demetriades và Hussein, 1996; Abu-Bader và Abu-Qam, 2008) và cho ra kết quả có ý nghĩa thống kê cao, tuy nhiên chưa được áp dụng trong nghiên cứu ở Việt Nam.

Thứ ba, dữ liệu của các biến số là dữ liệu chuỗi thời gian, được thu thập theo quý trong giai đoạn từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017. Đối với dữ liệu của

các quý trong năm 2017 chưa được cập nhật trên trang web của IMF, tác giả thu thập trực tiếp từ trang web của cơ quan thống kê ở mỗi nước. Việc mở rộng mẫu quan sát đến năm 2017 có thể giúp bài nghiên cứu cập nhật đầy đủ các thay đổi về kinh tế - tài chính của các quốc gia và đưa ra những nhận định mang tính khái quát tốt hơn so với những nghiên cứu trước đây. 1.6. Bố cục đề tài

Ngoài chương mở đầu giới thiệu và danh mục tài liệu tham khảo, bài nghiên

cứu được kết cấu thàng 4 chương:

Chương 2: Giới thiệu khung phân tích, các nghiên cứu trước đây về mối quan

hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, cùng phương pháp nghiên cứu;

Chương 3: Trình bày phương pháp nghiên cứu và dữ liệu; Chương 4: Các kết quả thực nghiệm và thảo luận; Chương 5: Nêu ra các kết luận và hàm ý chính sách.

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

Chương 2 sẽ trình bày các lý thuyết nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế để làm rõ các cơ chế tác động. Tiếp theo, tác giả tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm của các nghiên cứu trước đã nghiên cứu mối quan hệ này. 2.1. Lý thuyết về tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính

2.1.1. Tăng trưởng kinh tế 2.1.1.1. Các khái niệm

Trong kinh tế học, tăng trưởng kinh tế chính là sự tăng lên về thu nhập của một nước theo thời gian. Sự tăng lên theo số tuyệt đối thể hiện quy mô tăng trưởng, còn sự tăng lên theo tỷ lệ thể hiện tốc độ tăng trưởng nhanh hay chậm qua các mốc thời gian.

Để phản ánh sự tăng trưởng kinh tế, người ta thường dùng hai chỉ tiêu là tổng

sản phẩm quốc nội và tổng sản phẩm quốc dân:

+ Tổng sản phẩm quốc nội (GDP): là một chỉ tiêu kinh tế đo lường tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ quốc gia trong thời kỳ nhất định (thường là một năm). Đây là tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ được sản xuất bên trong lãnh thổ quốc gia, bất kể người sản xuất thuộc quốc tịch nào.

GDP được tính như sau:

(cid:1)(cid:2)(cid:3) = (cid:5) + (cid:7) + (cid:1) + (cid:8)(cid:9) (1)

Trong đó: C là tiêu dùng của tất cả các cá nhân (hộ gia đình) trong nền kinh tế I là đầu tư của các nhà đầu tư G là tổng chi tiêu của chính phủ NX là xuất khẩu ròng của nền kinh tế. NX = xuất khẩu – nhập khẩu. + Tổng sản phẩm quốc dân (GNP): là một chỉ tiêu kinh tế đo lường tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ cuối cùng mà quốc gia đó sản xuất trong một thời kỳ (thường

là một năm) bằng các yếu tố sản xuất của chính mình. Đây là tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ do những người có cùng quốc tịch tạo ra, bất kể hoạt động sản xuất kinh doanh được tiến hành bên trong hay bên ngoài quốc gia đó.

Trong luận văn này, tác giả sử dụng tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc

nội để tính toán tốc độ tăng trưởng kinh tế.

2.1.1.2. Nguồn gốc tăng trưởng kinh tế

Trong quá trình phát triển của kinh tế học, các nhà kinh tế học đã dùng các lý

thuyết kinh tế để giải thích nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế:

• Quan điểm của trường phái cổ điển:

Hai nhà kinh tế học thuộc trường phái cổ điển là Adam Smith và David Ricardo là những nhà kinh tế học đầu tiên đưa ra những lý luận mang tính hệ thống về tăng trưởng kinh tế. Adam Smith đã đưa ra các học thuyết về “Gía trị lao động”, “Bàn tay vô hình”. Theo ông, nguồn gốc của tăng trưởng là từ lao động. Sự tăng về số lượng đội ngũ người lao động và năng suất của họ chính là yếu tố hình thành nên sự tăng trưởng.

Kế thừa những tư tưởng của A. Smith, Ricardo đã hoàn thiện và phát triển những lý thuyết trên. Ông cho rằng ngành quan trọng nhất là sản xuất nông nghiệp, do đó các yếu tố đầu vào của tăng trưởng kinh tế là vốn, lao động và đất đai. Trong ba yếu tố này, đất đai là yếu tố quan trọng nhất. Khi mở rộng sản xuất nông nghiệp, người ta sẽ phải sản xuất ở những mảnh đất kém màu mỡ hơn, dẫn đến năng suất lao động giảm sút, gây ra sự tăng giá lương thực. Khi đó, tiền lương danh nghĩa của công nhân cũng tăng lên, làm lợi nhuận của nhà tư bản giảm xuống. Các nhà tư bản không còn động cơ để sản xuất, làm cho tăng trưởng kinh tế bị hãm lại.

Tóm lại, lập luận của Ricardo là đất đai quyết định chi phí sản xuất lương thực, dẫn đến quyết định lợi nhuận của nhà tư bản, lợi nhuận ảnh hưởng đến tích lũy tư bản và điều đó tác động đến tăng trưởng. Do đó, đất đai là giới hạn của sự tăng trưởng

• Quan điểm của trường phái Tân cố điển:

Trong mô hình tân cổ điển, các nhà kinh tế bác bỏ quan điểm của các nhà kinh tế học cổ điển cho rằng trong các ngành sản xuất nhất định, những tỷ lệ kết hợp của lao động và vốn là không thay đổi. Họ cho rằng các yếu tố đầu vào có thể kết hợp theo nhiều tỷ lệ khác nhau. Theo đó, việc lựa chọn công nghệ phù hợp nhằm kết hợp có hiệu quả nhất các yếu tố đầu vào để cho năng suất cao sẽ tạo ra sự gia tăng về sản phẩm. Hay nói cách khác quan điểm này đề cao vai trò của tiến bộ kỹ thuật trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế.

• Quan điểm của Keynes:

Ông cho rằng tiêu dùng là yếu tố quan trọng để xác định sản lượng. Theo ông, sự trì trệ trong hoạt động kinh tế có nguyên nhân từ việc giảm xu hướng tiêu dùng của hộ gia đình khi thu nhập của họ tăng lên. Để đạt được ổn định và tăng trưởng trong dài hạn thì cần phải có sự thúc đẩy đầu tư và tăng hiệu suất của tư bản so với lãi suất.

Mặc khác, Keynes đề cao vai trò to lớn của chính phủ trong việc tạo động lực cho nền kinh tế bằng các gói kích cầu đầu tư quy mô lớn, ổn định kinh tế vĩ mô nhằm tạo môi trường ổn định cho sản xuất, đồng thời thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng, lạm phát cao nhằm mở rộng khối lượng tiền tệ trong lưu thông.

• Quan điểm của kinh tế học hiện đại: Việc áp dụng chính sách của Keynes đã giúp các nước thoát ra khỏi khủng hoảng. Tuy nhiên, quá lạm dụng vao trò của nhà nước đã một phần làm cho nền kinh tế thiếu đi sự linh hoạt của thị trường. Do đó, sự xích lại dần nhau của hai trường phái kinh tế đang là xu hướng chung của các lý thuyết kinh tế hiện đại, với tiêu biểu là mô hình nền kinh tế hỗn hợp.

Quan điểm về sự cân bằng của kinh tế học hiện đại là điểm giao nhau của tổng mức cung và tổng mức cầu hàng hóa. Mức cân bằng này thường không đạt mức tiềm năng, mà ở dưới mức sản lượng tiềm năng, trong điều kiện nền kinh tế hoạt động bình thường, có thất nghiệp và lạm phát.

Lý thuyết tăng trưởng kinh tế hiện đại có cùng quan điểm với mô hình kinh tế tân cổ điển là các yếu tố đầu vào của sản xuất là lao động, vốn, tài nguyên thiên nhiên, khoa học công nghệ được dùng để xác định tổng mức cung của nền kinh tế.

Ngoài ra, lý thuyết tăng trưởng kinh tế hiện đại cho rằng thị trường chức năng điều tiết hoạt động của nền kinh tế. Trên thị trường, tổng cung và tổng cầu tác động lẫn nhau và giải quyết các vấn đề về thu nhập thực, việc làm – thất nghiệp, giá cả – lạm phát. Mặt khác, chiều hướng phát triển kinh tế của các nước thế giới là nhà nước ngày càng giữ chức năng quan trọng trong đời sống kinh tế. Việc phát triển nền kinh tế thị trường cần phải có sự tham gia của chính phủ để đảm bảo cơ chế thị trường được hoạt động tốt và tránh được những khuyết tật vốn có.

2.1.2. Phát triển tài chính

2.1.2.1. Các khái niệm

Adnan (2011) chỉ ra rằng phát triển tài chính là các yếu tố, chính sách và thể chế nhằm tạo ra các thị trường và trung gian tài chính hiệu quả cũng như khả năng tiếp cận vốn và các dịch vụ tài chính sâu rộng.

Theo Levine (2005), chức năng của hệ thống tài chính là giảm thiểu những chi phí giao dịch và chi phí thông tin làm cản trở các hoạt động kinh tế. Một hệ thống tài chính phát triển tốt và hiệu quả sẽ có khả năng đẩy mạnh tăng trưởng kinh tế thông qua việc sử dụng các nguồn lực một cách hữu ích và phân bổ chúng một cách hiệu quả. Đồng thời, sự phát triển tài chính thông qua việc tăng tiết kiệm và đầu tư, đẩy mạnh tích lũy vốn, từ đó thúc đẩy tăng trường kinh tế của quốc gia.

2.1.2.2. Đo lường phát triển tài chính

Để lượng hóa mức độ phát triển tài chính, World Bank (2014c) đưa ra khoảng 100 chỉ số khác nhau, nhưng được phân loại thành 4 nhóm, bao gồm: Độ sâu tài chính (Financial Depth), Khả năng tiếp cận tài chính (Financial Access), Hiệu quả (Efficiency) và Tính ổn định (Stabilization). Trong thực tế, tỷ số giữa dư nợ tín dụng, dư nợ huy động hay cung tiền M2 so với GDP là các chỉ tiêu phổ biến để đo lường phát triển tài chính.

Tuy nhiên, phát triển tài chính không nhất thiết phải được đo lường bằng những chỉ số phức tạp, mà nó thường được đo lường một cách truyền thống bằng các chỉ số định lượng dựa trên cung tiền và tổng tín dụng. Mặc dù các chỉ số này không cho phép tiếp cận một cách chính xác sự phát triển tài chính của một quốc gia, đó là những chỉ số duy nhất có thể tiếp cận được trong các nghiên cứu về tiền tệ được sử dụng trong các thống kê của IMF, đặc biệt là cho các nước đang phát triển. Tác giả Al-Yousif (2002) trong bài nghiên cứu của mình đã đưa ra các biện pháp đo lường sự phát triển tài chính dựa trên các chỉ số về hoạt động, quy mô và mức độ phát triển của hệ thống tài chính. Các chỉ tiêu này đo lường hoạt động của các trung gian tài chính và hiệu quả của khu vực tài chính. Để đo lường hoạt động của các trung gian tài chính, tác giả đã sử dụng tỷ lệ tiền trong lưu thông chia cho cơ sở tiền (M1). Tỷ lệ này thấp cho thấy các tổ chức tài chính được đa dạng hóa tốt và sử dụng tốt các phương thức thanh toán không dùng tiền mặt. Để đo lường quy mô của khu vực tài chính, tác giả sử dụng tỷ lệ cung tiền M2 chia cho GDP, thường được dùng để đo lường mức độ tiền tệ hóa trong nền kinh tế.

Tác giả Levine (1997) đã sử dụng tỷ lệ tín dụng khu vực tư nhân (Private Credit ration) để đo lường hoạt động của các tổ chức tín dụng. Tín dụng khu vực tư nhân là giá trị các khoản tín dụng ngân hàng cấp cho khu vực tư nhân, không bao gồm các khoản tín dụng cấp cho khu vực công (gồm cơ quan nhà nước ở trung ương và địa phương, cũng như các doanh nghiệp công). Mặt khác, theo King và Levine (1993b), M1/GDP không có mối liên hệ chặt chẽ với mức độ tăng trưởng kinh tế.

Nhìn chung các nghiên cứu trước đây, các phương pháp đo lường mức độ phát triển tài chính thường bao gồm đo lường quy mô và mức độ phát triển của trung gian tài chính. Theo đó, các biện pháp được đưa ra để đo lường thường mang tính kế thừa các nghiên cứu trước nên khá phù hợp và tương đồng. Dựa trên những nghiên cứu nêu trên, luận văn sử dụng hai phương pháp đo lường mức độ phát triển tài chính theo truyền thống đó là tỷ lệ cung tiền M2 chia cho GDP để đo lường quy mô của khu vực tài chính và tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được

cung cấp bởi ngân hàng chia cho GDP để đo lường sự phát triển của các trung gian tài chính.

2.2. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ nhân quả

giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế 2.2.1. Cơ sở lý thuyết Nhằm tìm hiểu về vai trò của phát triển tài chính đối với tăng trưởng kinh tế, các nhà kinh tế học đã đưa ra nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế. Schumpeter (1911) đã nhấn mạnh vai trò của các dịch vụ tài chính trong việc hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. McKinnon (1973) và Shaw (1973) cũng đã đề cập đến vai trò quan trọng của các trung gian tài chính trong việc kích thích phát triển kinh tế. Trong khi đó, một số tác giả khác (như Adams, 1819; Robinson, 1952; Hicks, 1969, Demetriades và Hussein, 1996) lại không tin rằng tài chính tác động tích cực tăng trưởng kinh tế, mà họ cho là phát triển tài chính theo sau tăng trưởng kinh tế. Những tác giả này đã dựa trên lập luận rằng tăng trưởng kinh tế sẽ làm tăng nhu cầu về các công cụ tài chính mới, từ đó làm cho tài chính phát triển.

Patrick (1966) đã nêu lên mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế. Vấn đề ông đưa ra ở đây là phát triển tài chính là kết quả của tăng trưởng kinh tế (hiện tượng cầu đẩy) hay ngược lại phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế (hiện tượng cung kéo). Theo Patrick, trong thực tế dường như có sự tác động qua lại giữa hiện tượng cầu đẩy và hiện tượng cung kéo. Đây chính là nguyên nhân tạo ra sự tác động của tăng trưởng kinh tế đến phát triển tài chính.

Mặt khác của Christopoulos và Tsionas (2004) đã tiến hành khảo sát mối quan hệ dài hạn giữa độ sâu tài chính và tăng trưởng kinh tế. Kết quả ủng hộ cho giả thuyết có một mối quan hệ cân bằng duy nhất giữa độ sâu tài chính, tăng trưởng và các biến phụ thuộc. Mối quan hệ đồng liên hết duy nhất này ngụ ý rằng chỉ có quan hệ nhân quả một chiều từ độ sâu tài chính đối với tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu khác cho rằng tăng trưởng kinh tế làm phát sinh nhu cầu

ngày càng cao đối với các công cụ tài chính mới, từ đó tạo ra một sự mở rộng và phát triển trong lĩnh vực tài chính, Gurley and Shaw (1967).

Các bài nghiên cứu chủ yếu dựa trên nền tảng các mô hình tăng trưởng như:

mô hình Harrod – Domar, mô hình Solow, mô hình tăng trưởng nội sinh.

• Mô hình Harrod – Domar: Mô hình Harrod-Domar được xây dựng cho một nền kinh tế khép kín cho thấy vai trò của tiết kiệm trong việc thúc đẩy gia tăng tổng sản phẩm quốc dân (GNP). Để có đủ vốn cung cấp cho việc mở rộng đầu tư, nền kinh tế cần phải gia tăng tiết kiệm.

Mô hình tăng trưởng cổ điển Harrod-Domar được mở rộng cho những nền kinh tế mở bởi Kennedy (1966), với vai trò của tiết kiệm tương tự. Một nghiên cứu dựa trên mô hình cổ điển rất phổ biến là Schumpeter (1911), đã ủng hộ luận điểm các trung gian tài chính thông qua hoạt động tài chính như là nhận tiền gửi tiết kiệm, đánh giá dự án, giám sát rủi ro…đóng vai trò quan trọng trong việc cải tiến công nghệ và phát triển kinh tế.

• Mô hình Solow Phát triển dựa trên mô hình Harrod-Domar, Solow (1956) đã giới thiệu mô hình tăng trưởng Solow (Tân cổ điển). Cũng như mô hình Harrod-Domar, mô hình tăng trưởng Solow cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của tiết kiệm và vốn đầu tư trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Solow cho rằng năng suất của nền kinh tế có thể được mở rộng nếu xã hội tích lũy một phần nguồn lực của họ và đầu tư cho tương lai.

Một đóng góp khác cho mô hình tăng trưởng tân cổ điển là Goldsmith (1969), chỉ ra cách mà các công cụ tài chính ngắn hạn chuyển hóa thành dài hạn và cách mà các công cụ tài chính dài hạn tác động đến tăng trưởng kinh tế. Cách tiếp cận này được phát triển dựa trên mô hình Harrod-Domar. Goldsmith (1969) cho rằng tính thanh khoản được hình thành trong hệ thống tài chính nếu có dư thừa người tiết kiệm (những người tiết kiệm nhiều hơn là đầu tư) và người đi vay (những người đầu

tư nhiều hơn là tiết kiệm), từ đó sự dư thừa sẽ được chuyển đến nhà đầu tư thông qua các công cụ tài chính.

• Mô hình tăng trưởng nội sinh Lý thuyết tăng trưởng nội sinh của Lucas (1988) trình bày tác động của phát triển tài chính đối với tăng trưởng kinh tế ở các nước đang phát triển trong dài hạn, mối quan hệ này phát sinh từ các dịch vụ tài chính khu vực như việc tích lũy vốn và cải tiến công nghệ.

Khác với mô hình Solow, mô hình tăng trưởng nội sinh cho rằng yếu tố công nghệ và các yếu tố ngoại sinh khác là nhân tố chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế. Mô hình này khẳng định các trung gian tài chính có khả năng ảnh hưởng đến quá trình tạo lập và phát triển, những cải tiến có được thông qua các hoạt động nghiên cứu tốn kém chỉ được áp dụng khi có sẵn các nguồn vốn từ bên ngoài thông qua hệ thống tài chính.

Valverde và công sự (2007), bằng mô hình tăng trưởng nội sinh đã chứng minh hiệu quả hoạt động của các định chế tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế như thế nào. Mô hình tăng trưởng mới của Greenwood và Jovanovic (1990) cho rằng tăng cường tích lũy vốn có thể khuyến khích tăng trưởng kinh tế nhanh hơn. Khi doanh nghiệp và nhà kinh doanh cần vốn, các trung gian tài chính có thể cung cấp những thông tin quan trọng, từ đó giảm được chi phí xác minh và giám sát những công ty này.

Diamond (1984) cũng ủng hộ trung gian tài chính có thể giám sát hiệu quả những người đi vay và nắm giữ các danh mục đầu tư đa dạng để có thể duy trì sự an toàn cho những người gửi tiền. Điều này sẽ giúp giảm thiểu chi phí thông tin bất cân xứng và chi phí giao dịch và tăng tính hiệu quả của đầu tư.

Luận văn này dựa vào nền tảng lý thuyết của mô hình tăng trưởng nội sinh để đánh giá sự ảnh hưởng của phát triển tài chính đối với tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam và các nước đang phát triển Đông Nam Á.

2.2.2. Các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ nhân quả giữa phát

triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

Những nghiên cứu về mối tương quan giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế đã được thực hiện từ những năm đầu thế kỷ 20. Nhìn chung, những kết quả trước đây về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế có thể chia làm 4 xu hướng sau:

Thứ nhất, quan điểm về cung kéo (supply-leading) cho rằng phát triển tài chính có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Theo quan điểm này, các trung gian tài chính ảnh hưởng đến tăng trưởng thông qua hai kênh: một là tăng tính hiệu quả của tích lũy vốn dẫn đến tăng năng suất biên của vốn, hai là tăng quy mô tiết kiệm và nâng cao hiệu quả đầu tư. Một trung gian tài chính hoạt động tốt sẽ giúp phân bổ nguồn lực hiệu quả từ nơi dư thừa đến nơi thiếu vốn, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. “Phát triển tài chính bao gồm các cải tiến trong việc (i) cung cấp thông tin đầy đủ về các dự án tiềm năng, (ii) giám sát đầu tư và thực hiện quản trị doanh nghiệp, (iii) thương mại, đa dạng hóa và quản trị rủi ro, (iv) huy động tiết kiệm và (v) trao đổi hàng hóa dịch vụ. Mỗi chức năng tài chính trên có thể ảnh hưởng đến quyết định tiết kiệm và đầu tư, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.” (Levine, 2004).

Thứ hai, quan điểm về cầu đẩy (demand-following) cho rằng tăng trưởng kinh tế làm cho tài chính phát triển. Theo quan điểm này, khi nền kinh tế thực mở rộng, nhu cầu về các công cụ tài chính mới tăng lên và do đó ngành tài chính phản ứng hiệu quả với nhu cầu vày.

Thứ ba, giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ nhân quả hai chiều (bidirectional causality hoặc feedback causality). Từ quan điểm này, một lĩnh vực tài chính hoạt động hiệu quả có thể tạo điều kiện cho kinh tế phát triển thông qua việc tăng cường ứng dụng công nghệ mới và giới thiệu các cải tiến về sản phẩm dịch vụ, từ đó làm tăng nhu cầu về các dịch vụ tài chính mới. Khi trung gian tài chính phản ứng với những yêu cầu này, những thay đổi sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (Majid, 2007).

Thứ tư, giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế không tồn tại mối quan hệ nhân quả (independent hypothesis). Giả thuyết này được đưa ra bởi Robert

Lucas (người đoạt giải Nobel kinh tế) vàn năm 1988. Ông cho rằng “các nhà kinh tế học đã quá đề cao vai trò của các yếu tố tài chính đối với tăng trưởng kinh tế”.

2.2.2.1. Các nghiên cứu nước ngoài

King and Levine (1993a) đã sử dụng số liệu xuyên quốc gia để phân tích tác động của phát triển hệ thống tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở 80 quốc gia và vùng lãnh thổ từ 1960-1989. Bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất 3 giai đoạn (3SLS), tác giả phát hiện mối quan hệ dương và có ý nghĩa thống kê cao giữa mức độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người và mức độ phát triển tài chính. Mối quan hệ dương này được lý giải là do phát triển tài chính dẫn đến tăng lợi nhuận thông qua việc cung cấp ba dịch vụ: đo lường khả năng sinh lợi của các dự án đầu tư bằng việc thu thập các thông tin, huy động các nguồn tiền tiết kiệm để cung cấp cho đầu tư phát triển, đa dạng hóa rủi ro cho danh mục đầu tư.

Phương pháp nghiên cứu dữ liệu bảng đã được áp dụng trong nghiên cứu của Levine và các cộng sự (2000) và chứng minh tác động của phát triển trung gian tài chính lên tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu thực nghiệm này tiến hành trên mẫu gồm 71 quốc gia trong giai đoạn từ năm 1960-1995 sử dụng 2 phương pháp tiếp cận kinh tế: ước lượng GMM (General Method of Moments) và ước lượng biến công cụ chéo. Theo đó, các thành phần ngoại sinh của phát triển trung gian tài chính có mối quan hệ tích cực với tăng trưởng kinh tế.

Hassan và cộng sự (2011) đã nghiên cứu thực nghiệm với mẫu 168 quốc gia trong giai đoạn 1980-2007, đã chỉ ra được vai trò của phát triển tài chính cũng như các yếu tố khác như chi tiêu chính phủ, thương mại, lạm phát… đối với tăng trưởng kinh tế. Các tác giả đã thực hiện mô hình chuỗi thời gian nhiều chiều khác nhau trong khung phân tích VAR, phân tách sai số dự báo và kiểm định nhân quả Granger về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế. GDP ban đầu thấp liên kết với một tốc độ tăng trưởng cao hơn, sau khi kiểm soát các biến khu vực tài chính và khu vực sản xuất, kết luận này phù hợp với nghiên cứu của Bekaert và cộng sự (2005) và Barro (1997). Tác giả đã chứng minh mối quan hệ dài

hạn giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, tương tự với kết quả nghiên cứu của King và Levine (1993a); Levine và công sự (2000).

Bittencourt (2011) đã nghiên cứu thực nghiệm để xem phát triển tài chính có thực sự thúc đẩy tăng trưởng kinh tế như lý thuyết Schumpeter đã nêu. Tác giả sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng thời gian của bốn quốc gia Mỹ Latinh trong giai đoạn từ 1980 đến 2007. Kết quả nghiên cứu công nhận lý thuyết Schumpeter là đúng. Sự phát triển tài chính có tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế.

Abida và cộng sự (2015) đã xem xét mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở ba nước Bắc Phi (Tunisia, Morocco và Ai Cập) trong giai đoạn 1980-2012. Bằng phương pháp hồi quy GMM để ước lượng mô hình dữ liệu bảng, bài nghiên cứu đã tìm thấy sự tác động tích cực giữa hai yếu tố này. Bảng 2.1: Các nghiên cứu ủng hộ Supply-leading (F (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1) Y)

Tác giả Quốc gia Giai đoạn Phương pháp Quan hệ

F (cid:1) Y 80 quốc gia 1960-1989 King and Levine (1993a) Bình phương nhỏ nhất 3 giai đoạn (3SLS)

F (cid:1) Y 71 quốc gia 1960-1995 GMM, biến công cụ chéo Levine và các cộng sự (2000)

F (cid:1) Y 1980-2007 VAR, Granger 168 quốc gia Hassan và cộng sự (2011)

1980-2007 F (cid:1) Y Bittencourt (2011) POLS, FE, RC, FE-IV 4 quốc gia Mỹ Latinh

F (cid:1) Y 1980-2012 GMM 3 quốc gia Bắc Phi Abida và cộng sự (2015) Biến số GDP, Tỷ lệ tiền gửi, tỷ lệ tín dụng, đầu tư GDP, Nợ thanh khoản, tín dụng tư nhân GDP, M3, Tín dụng nội địa, tiết kiệm, chi tiêu CP, lạm phát GDP, M2, đầu tư, độ mở kinh tế GDP, nợ thanh khoản, tín dụng nội

địa

Nguồn: tác giả tự tổng hợp. Demetrides và Hussein (1996) đã phát hiện mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế bằng ứng dụng mô hình VAR và mô hình hiệu chỉnh sai số ECM cho mẫu dữ liệu chuỗi thời gian của 16 nước được chọn lọc theo tiêu chí dân số năm 1990 lớn hơn 1 triệu người và có đủ dữ liệu của ít nhất 27 quan sát liên tục. Tác giả đã dùng hai biến số phản ánh phát triển tài chính là tỷ lệ tiền gửi ngân hàng/ GDP và tỷ lệ cho vay bởi ngân hàng/ GDP. Kết quả cho thấy đa số các bằng chứng ủng hộ mối quan hệ nhân quả hai chiều, và một vài bằng chứng cho thấy tăng trưởng kinh tế đã dẫn đến phát triển tài chính.

Odhiambo (2004) đã xem xét mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế bằng các phương pháp: mô hình hiệu chỉnh sai số, kiểm định nhân quả Granger, trên dữ liệu chuỗi thời gian của Nam Phi từ 1968 đến 2000. Kết quả thực nghiệm đã bác bỏ mối quan hệ nhân quả hai chiều và kết luận chỉ có tăng trưởng kinh tế dẫn đến sự phát triển của lĩnh vực tài chính.

Waqabaca (2004) đã thực hiện kiểm định mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Fiji, sử dụng các biến đại diện cho tài chính như tỷ lệ tài sản tài chính/GDP, tỷ lệ tín dụng tư nhân/GDP. Kết quả thực nghiệm chứng minh mối quan hệ nhân quả trong ngắn hạn theo hướng từ tăng trưởng kinh tế đến phát triển tài chính. Bài nghiên cứu ủng hộ luận điểm các hệ thống tài chính ít phức tạp sẽ có xu hướng thiên về nguồn cầu phụ thuộc.

Carby và các công sự (2012) đã tiến hành nghiên cứu theo quan điểm cung kéo và cầu đẩy của Patrick tại Barbados trong giai đoạn 1946-2011 và 3 giai đoạn ngắn bằng mô hình VECM. Kết quả đã ủng hộ giả thuyết cầu đẩy khi cho thấy tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng tích cực đến sự phát triển thị trường tài chính trong ngắn hạn và xảy ra mối quan hệ hai chiều giữa hai biến số này trong dài hạn. Bảng 2.2: Các nghiên cứu ủng hộ Demand-following (Y (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1) F)

Tác giả Quốc gia Giai đoạn Biến số Quan hệ

Demetrides Y (cid:1) F Phương pháp >=27 quan sát Johansen, 16 quốc GDP, tỷ lệ tiền

gia VAR, ECM Y ↔ F

Nam Phi 1968-2000 Y (cid:1) F và Hussein, (1996) Odhiambo (2004) ECM, Granger

Fiji 1970-2000 bVAR Y (cid:1) F Waqabaca (2004)

Barbados 1946-2011 Carby và các công sự (2012) VECM, VAR, Granger gửi và cho vay bởi ngân hàng GDP, M2, currency ratio Tỷ lệ tài sản tài chính/GDP, tỷ lệ tín dụng tư nhân/GDP. tỷ lệ M2/GDP, tỷ lệ tổng tín dụng/GDP

Y (cid:1) F Y ↔ F (dài hạn) Nguồn: tác giả tự tổng hợp. Nghiên cứu của Luintel và Khan (1999) thu thập dữ liệu của 10 quốc gia kém phát triển để nghiên cứu mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế thông qua mô hình vector tự hồi quy VAR. Kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều trong dài hạn ở tất cả 10 quốc gia.

Al-Yousif (2002) nghiên cứu mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế với dữ liệu 30 quốc gia đang phát triển bằng phương pháp kiểm định nhân quả Granger và mô hình hiệu chỉnh sai số ECM. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy những bằng chứng mạnh mẽ về mối quan hệ nhân quả hai chiều. Bên cạnh đó, tác giả cũng tìm ra một vài bằng chứng ủng hộ cho giả thiết “cung kéo”, “cầu đẩy” và không có mối quan hệ nhân quả giữa hai yếu tố. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng hàm ý cho rằng mối quan hệ phụ thuộc vào đặc điểm của quốc gia và việc lựa chọn yếu tố phản ánh phát triển tài chính. Điều này dẫn đến một thực tế là các quốc gia có chính sách và hệ thống tài chính khác nhau sẽ có mức độ phát triển tài chính khác nhau. Kết quả này cũng phù hợp với World Bank (1993) cho rằng các chính sách kinh tế là đặc trưng của mỗi quốc gia và hiệu quả của chúng tùy thuộc vào các tổ chức thực thi chính sách đó.

Yucel (2009) nghiên cứu mối quan hệ này ở Thổ Nhĩ Kỳ cho giai đoạn 1989- 2007. Tác giả sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen and Juselius và kiểm định nhân quả Granger và tìm thấy mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa phát triển tài chính, độ mở thương mại và tăng trưởng kinh tế.

Bảng 2.3: Các nghiên cứu ủng hộ quan hệ nhân quả hai chiều (Y ↔ F)

Quan hệ Tác giả Quốc gia Giai đoạn Phương pháp

16 quốc gia >=27 quan sát Johansen, VAR, ECM Y (cid:1) F Y ↔ F Demetrides, và Hussein, (1996)

Y ↔ F 10 quốc gia 36 (cid:1) 41 quan sát Johansen, VAR Luintel & Khan (1999)

1970-1999 Y ↔ F Biến số GDP, tỷ lệ tiền gửi và cho vay bởi ngân hàng GDP, tỷ lệ tiền gửi, lãi suất thực Currency/M1, M2/GDP Al-Yousif (2002) Johansen, ECM, Granger 30 quốc gia đang phát triển

GDP, M2 Y ↔ F Thổ Nhĩ Kỳ 1989-2007 Johansen, Granger Yucel (2009)

Barbados 1946-2011 VECM, VAR, Granger Carby và các cộng sự (2012) Y (cid:1) F Y ↔ F (dài hạn) tỷ lệ M2/GDP, tỷ lệ tổng tín dụng/GDP

Nguồn: tác giả tự tổng hợp. Perera và Paudel (2009) nghiên cứu về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tại Sri Lanka bằng dữ liệu chuỗi thời gian từ 1955-2005. Tác giả sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen and Juselius và kiểm định nhân quả Granger và đi đến kết luận bài nghiên cứu cho rằng phát triển tài chính không thực sự thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

Christopoulos và Tsionas (2004) với phạm vi nghiên cứu là 10 quốc gia đang phát triển từ năm 1970-2000, để kiểm định mối quan hệ giữa phát triển tài chính theo chiều sâu và phát triển kinh tế. Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định đồng liên kết và hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình VECM. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng phát triển tài chính theo chiều sâu chỉ có tác động đến tăng trưởng kinh tế trong dài hạn. Ngoài ra, nghiên cứu không có đủ bằng chứng về mối quan hệ trên trong ngắn hạn.

Bảng 2.4: Các nghiên cứu không ủng hộ tồn tại mối quan hệ nhân quả (Y ⇏⇏⇏⇏ F, F ⇏⇏⇏⇏ Y)Y)Y)Y)

Quốc gia Giai đoạn Phương pháp Tác giả Perera và Sri Lanka 1955-2005 Johansen, Biến số GDP, M1, Quan hệ Không

Granger

Paudel (2009)

1970-2000 Johansen, VECM, OLS Christopoulos và Tsionas (2004) 10 quốc gia đang phát triển Không (ngắn hạn) M2, tiết kiệm, tín dụng trong nước GDP, tiền gửi, đầu tư, tỷ lệ làm phát

Nguồn: tác giả tự tổng hợp.

2.2.2.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam

Hiện tại cũng đã có một số nghiên cứu đánh giá mối quan hệ giữa phát triển tài

chính và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.

Anwar và Nguyen (2011) đã sử dụng dữ liệu bảng của 61 tỉnh thành từ năm 1997-2006, để nghiên cứu mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. Dựa trên phương pháp kiểm định GMM, bài nghiên cứu đã tìm thấy mối tương quan dương mạnh mẽ giữa phát triển tài chính và tăng trường kinh tế khi sử dụng các biến số khác nhau phản ánh thước đo tài chính (tỷ lệ tín dụng và tổng sản phẩm trên địa bàn tỉnh GPP, tỷ lệ cung tiền M2 và tổng sản phẩm trên địa bàn tỉnh GPP).

Nhìn chung có khá nhiều những ý kiến khác nhau về mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế - nguyên nhân khách quan có thể đến từ sự khác biệt về thể chế, chính sách, đặc điểm của từng quốc gia và khu vực, nguyên nhân chủ quan có thể đến từ việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu và các yếu tố đại diện cho các biến số trong mô hình. Bài nghiên cứu này tiếp tục kiểm định bổ sung mối quan hệ trên với số liệu chuỗi thời gian ở Việt Nam và các nước Đông Nam Á nhằm củng cố các kết quả về mối quan hệ nhân quả, giúp ích cho các nhà hoạch định trong vấn đề chính sách kinh tế - tài chính.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Từ nền tảng khảo lược các nghiên cứu được phân tích ở chương 2, chương này sẽ xây dựng khung tiếp cận nghiên cứu, trình bày mẫu nghiên cứu và các biến đo lường, phát triển xây dựng mô hình hồi quy cũng như phương pháp xử lý nhằm đạt được kết quả định lượng tin cậy trả lời câu hỏi nghiên cứu.

3.1. Dữ liệu nghiên cứu

Luận văn sử dụng dữ liệu theo quý từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017

(kích thước mẫu là 52), dựa trên các nguồn sau:

- Nguồn dữ liệu từ International Financial Statistics được đăng tải trên trang web của IMF là http://www.imf.org (International Financial Statistics). Dựa vào bảng thống kê theo từng chỉ số, tác giả thu thập các dữ liệu bao gồm: GDP danh nghĩa, GDP thực, Cung tiền M2, Tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng.

- Dữ liệu từ báo cáo hàng năm và báo cáo tình hình kinh tế - xã hội hàng quý của Tổng cục Thống kê được đăng tải trên trang web www.gso.gov.vn, tác giả thu thập dữ liệu về GDP danh nghĩa hàng quý của Việt Nam.

- Ngoài ra, một số website khác cũng được sử dụng để tham khảo tính chuẩn hóa của dữ liệu như: Ngân hàng nhà nước Việt Nam (www.sbv.gov.vn), World Bank (www.worldbank.org), Cơ quan thống kê Indonesia (www.bps.go.id), Cơ quan thống kê Malaysia (www.dosm.gov.my), Cơ quan thống kê Philippines (www.psa.gov.ph), Cơ quan thống kê Thái Lan (www.nso.go.th).

Nghiên cứu của Al-Yousif (2002) và một số nghiên cứu khác đa phần đều sử dụng chuỗi dữ liệu theo năm, tuy nhiên, do việc thống kê số liệu các biến số vĩ mô theo năm tại các nước Đông Nam Á bị hạn chế nên để đảm bảo kích thước mẫu ở mức chấp nhận được, bài nghiên cứu thu thập dữ liệu chuỗi thời gian theo quý. Đối với các nước Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan, dữ liệu theo quý của các biến số có trên trang web IMF khá đầu đủ. Tuy nhiên dữ liệu theo quý của GDP thực của Việt Nam không có sẵn, tác giả đã sử dụng GDP danh nghĩa và chỉ số

GDP deflator để tính được GDP thực, từ đó tính tốc độc tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người.

Việc chọn các quốc gia được xác định dựa trên sự tương đồng về tốc độ tăng trưởng kinh tế với Việt Nam. Từ đó, sự so sánh kết quả nghiên cứu của Việt Nam với các nước này mang tính khái quát và hợp lý hơn.

3.2. Mô hình và các biến nghiên cứu

3.2.1. Trình bày mô hình và các biến nghiên cứu Luận văn áp dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ ARDL và phương pháp kiểm định nhân quả Toda Yamamoto để tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia đang phát triển ở Đông Nam Á (Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam) trong giai đoạn quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017. Dựa theo nghiên cứu của Al-Yousif (2002), tác giả tiến hành dựa trên mô hình hồi quy tuyến tính sau:

(2) (cid:1)(cid:3)(cid:14) = (cid:15)(cid:16) + (cid:15)(cid:17)(cid:18)(cid:14) + (cid:19)(cid:14)

Trong đó - Biến phụ thuộc (GP)

• Tăng trưởng kinh tế: được thu thập bằng cách lấy tốc độ tăng GDP thực BQ đầu người. Việc sử dụng GDP thực làm công cụ đo lường giúp phản ánh được thu nhập gia tăng của nền kinh tế tạo ra trong năm và loại trừ đi yếu tố giá cả qua các năm – tức chỉ tăng thuần túy về lượng so với năm so sánh.

- Biến độc lập (F): là thước đo của sự phát triển tài chính. Trong nghiên cứu

này, tác giả sẽ sử dụng hai thước đo tài chính như sau:

• Tỷ lệ cung tiền M2/GDP (M): Cung tiền M2 bao gồm các khoản tiền gửi không kỳ hạn của ngân hàng tại ngân hàng trung ương và tiền giấy cũng như tiền kim loại trong lưu thông, các khoản tiền có thể sử dụng làm phương tiện thanh toán, các khoản tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn. Biến này đo lường chiều sâu tài chính hoặc quy mô của khu vực trung gian tài chính. Quy mô của hệ thống tài chính càng lớn thì đóng góp của

nó vào các hoạt động kinh tế càng mạnh mẽ thống qua việc huy động tiền gửi tiết kiệm và chuyển chúng sang hoạt động sản xuất, từ đó tăng trưởng kinh tế. Dựa trên các lý thuyết và nghiên cứu đã nêu, tỷ lệ cung tiền M2/GDP được kỳ vọng sẽ có tương quan cùng chiều với tăng trưởng kinh tế.

• Tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng /GDP (DC): là các khoản tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng. Bao gồm các khoản vay, chứng khoán phi cổ phiếu, các khoản tín dụng thương mại và các khoản phải thu khác đi kèm với một yêu cầu trả nợ. Tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng là mức độ mà khu vực tư được các tổ chức tài chính tài trợ bằng cho vay, đáp ứng các khoản giao dịch thương mại, đầu tư. Đây là một chỉ số dùng để đánh giá khả năng của khu vực tài chính trong việc hỗ trợ nền kinh tế.

- (cid:19)(cid:14) là sai số. Mô hình nghiên cứu với hai biến đại diện cho phát triển tài chính có dạng

như sau:

(3)

(cid:1)(cid:3)(cid:14) = (cid:15)(cid:16) + (cid:15)(cid:17)(cid:20)(cid:14) + (cid:15)(cid:21)(cid:2)(cid:5)(cid:14) + (cid:19)(cid:14) 3.2.2. Các kiểm định thực hiện trong mô hình Bài nghiên cứu kiểm chứng mối quan hệ cân bằng dài hạn và quan hệ nhân quả giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính tại một số quốc gia đang phát triển ở Đông Nam Á thông qua phương pháp tự hồi quy phân phối trễ (ARDL), được giới thiệu bởi Pesaran và Smith (1998), Pesaran và cộng sự (2001). Tác giả sử dụng phương pháp ARDL bởi những ưu điểm khác biệt so với các phương pháp khác: i) có thể được áp dụng bất kể tính dừng của các biến trong trong mẫu là bậc gốc I(0), bậc 1 I(1) hay hỗn hợp, chỉ cần đảm bảo bậc dừng tối đa là bậc 1 (Pesaran và cộng sự, 2001; Acaravci và Ozturk, 2012); ii) mô hình ARDL có thể được sử dụng đối với bất kỳ mẫu dữ liệu dù lớn hay nhỏ và cho ra kết quả đáng tin cậy (Pesaran và cộng sự, 2001; Ghatak và Siddiki, 2001); iii) có thể cùng lúc ước lượng

(cid:26)(cid:21)

(cid:26)(cid:17)

(cid:26)(cid:30)

hệ số hồi quy ngắn hạn và dài hạn trong cùng một mô hình và mô hình hiệu chỉnh sai số có thể phản ánh sự điều chỉnh ngắn hạn về cân bằng dài hạn mà không phải lo việc bỏ sót các thông tin dài hạn (Ahmed và Long, 2013). Mô hình hồi quy ARDL được viết như sau:

(cid:29)(cid:27)(cid:17)

(cid:25)(cid:27)(cid:17)

(cid:31)(cid:27)(cid:17) (4)

(cid:22)(cid:23)(cid:1)(cid:3)) = (cid:15)(cid:16) + (cid:24) (cid:15)(cid:17)(cid:25) (cid:22)(cid:23)(cid:1)(cid:3)(cid:13)(cid:14)(cid:28)(cid:25) + (cid:24) (cid:15)(cid:21)(cid:29) (cid:22)(cid:23)(cid:20)(cid:13)(cid:14)(cid:28)(cid:29) + (cid:24) (cid:15)(cid:30)(cid:31) (cid:22)(cid:23)(cid:2)(cid:5)(cid:13)(cid:31)(cid:28)(cid:25)

+ (cid:17)(cid:1)(cid:3)(cid:14)(cid:28)(cid:17) + (cid:21)(cid:20)(cid:14)(cid:28)(cid:17) + (cid:30)(cid:2)(cid:5)(cid:14)(cid:28)(cid:17) + !(cid:14)

μ#

Trong đó: d là sai phân; t là thời gian; GPt là biến phụ thuộc; Mt, DCt là các là sai số; a0 là hệ số chặn; a1; a2; a3 lần lượt là các tham số ngắn biến độc lập; hạn; b1, b2, b3 lần lượt là các tham số dài hạn; i là độ trễ của biến GP, i thay đổi từ 1 đến n1; j là độ trễ của biến M, j thay đổi từ 1 đến n2; k là độ trễ của biến DC, k thay đổi từ 1 đến n3.

Để có thể trả lời cho câu hỏi nghiên cứu, luận văn sử dụng một số kiểm định

được thực hiện tuần tự như sau:

3.2.2.1. Kiểm định nghiệm đơn vị

Trong nghiên cứu thực nghiệm sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian, chuỗi dừng đóng vai trò rất quan trọng. Nếu một chuỗi không dừng, chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó cho riêng giai đoạn đang xem xét mà không thể khái quát hóa kết quả phân tích cho các giai đoạn khác. Hơn nữa, nếu chúng ta có hai hay nhiều chuỗi không dừng, phân tích hồi quy có thể xảy ra hiện tượng hồi quy giả mạo (spurious regression) và làm cho các kiểm định thống kê thông thường (t, F, DW, R2) không đáng tin cậy, nghiên cứu của Granger & Newbold (1974), Stock & Watson (1986).

Do đó bước đầu tiên khi xây dựng và phân tích mô hình là phải kiểm định xem các chuỗi dữ liệu có dừng hay không. Nếu chuỗi dữ liệu là dừng thì sẽ tiến hành ước lượng trên chuỗi dữ liệu này, nếu chuỗi dữ liệu không dừng thì sẽ lấy sai phân và xem xét tính dừng của các chuỗi sai phân trước khi đưa vào mô hình.

Có nhiều cách có thể xác định một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng. Trong đó, phương pháp phổ biến thường được sử dụng là kiểm định nghiệm đơn vị

Dickey và Fuller mở rộng (augmented Dickey-Fuller test - ADF) (Dickey và Fuller, 1981). Để kết quả của kiểm định ADF được chính xác, ta phải chọn được độ trễ k tối ưu, bằng cách sử dụng tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike’s Information Criterion). Cụ thể, tại giá trị AIC nhỏ nhất sẽ là độ trễ k tối ưu của mô hình ARDL. Phần mềm Eviews sẽ hỗ trợ tìm ra giá trị này để thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị.

3.2.2.2. Kiểm định đồng liên kết

Kết quả hồi quy có thể là giả mạo khi chúng ta tiến hành trên các chuỗi thời gian không dừng với nhau. Tuy nhiên, Engle và Granger (1987) cho rằng trong một số trường hợp khi kết hợp các chuỗi thời gian không dừng lại cho ra một chuỗi dừng. Khi đó kết quả hồi quy là thực và các chuỗi thời gian không dừng trên có mối quan hệ cân bằng trong dài hạn.

Mục đích của kiểm định đồng liên kết này là kiểm tra xem giữa các biến trong mô hình có mối quan hệ cân bằng trong dài hạn hay không. Để thực hiện điều này, tác giả sử dụng kiểm định đường bao (bound test).

Các kiểm định đồng liên kết rất nhạy cảm với sự lựa chọn độ trễ. Độ trễ tối ưu được xác định dựa trên các tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), Schwars (SC) và Hannan Qiunn (HQ). Độ trễ nào làm cho các chỉ số thống kê nói trên có giá trị nhỏ nhất thì đó được xem là độ trễ tốt nhất cho mô hình.

Tiếp đó, tác giả ước lượng phương trình (4) bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS). Kết quả phương pháp Bounds Test đưa ra là kiểm định thống kê F- statistic sẽ được so sánh với giá trị giới hạn trên và giới hạn dưới của 2 đường bao ứng với từng mức ý nghĩa xác định (đường bao dưới ứng với I(0), đường bao trên ứng với I(1)):

+ Nếu giá trị của thống kê F nhỏ hơn giá trị giới hạn của đường bao dưới thì không thể bác bỏ giả thiết H0. Nghĩa là ủng hộ giả thiết không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết.

+ Nếu giá trị của thống kê F lớn hơn giá trị giới hạn của đường bao trên thì

bác bỏ giả thiết H0. Nghĩa là khẳng định sự tồn tại mối quan hệ đồng liên kết.

+ Nếu giá trị của thống kê F nằm giữa hai đường bao thì không thể đưa ra

được kết luận.

3.2.2.3. Mô hình hiệu chỉnh sai số

Bước thứ ba, mô hình hiệu chỉnh sai số được dùng để đo lường mối quan hệ

(cid:26)(cid:17)

(cid:26)(cid:21)

(cid:26)(cid:30)

năng động trong ngắn hạn giữa các biến. Phương trình tổng quát có dạng như sau:

(cid:25)(cid:27)(cid:17)

(cid:29)(cid:27)(cid:17)

(cid:31)(cid:27)(cid:17)

(5) + $ %(cid:5)(cid:20)(cid:14)(cid:28)(cid:17) + !(cid:14) ( Số hạng hiệu chỉnh sai số $

) thể hiện tốc độ điều chỉnh để trở về %(cid:5)(cid:20)(cid:14)(cid:28)(cid:17) trạng thái cân bằng sau một cú sốc ngắn hạn, dấu của hệ số điều chỉnh sai số ECM phải âm và có ý nghĩa thống kê. Các kiểm định bổ sung được thực hiện để củng cố tính thích hợp của mô hình ARDL, bao gồm tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

3.2.2.4. Kiểm định nhân quả Granger

Tác giả tiếp tục xem xét tác động nhân quả giữa các biến số trong mô hình

thông qua kiểm định Toda Yamamoto.

Toda và Yamamoto (1995) đề xuất phương pháp xác định mối quan hệ nhân quả dựa trên kiểm định Wald hiệu chỉnh (MWALD). Phương pháp này có thể khắc phục được các khuyết điểm của phương pháp nhân quả Granger truyền thống, chẳng hạn như vấn đề lựa chọn độ trễ (Guajarati, 1995) cũng như vấn đề hồi quy giả mạo (Huang và cộng sự, 2008).

+,-.

Phương pháp kiểm định Toda Yamamoto sử dụng mô hình vectơ tự hồi quy (VAR), trong đó các biến số là bậc nhất sẽ giúp giảm thiểu rủi ro do việc xác định sai bậc liên kết của chuỗi dữ liệu (Mavrotas và Kelly, 2001). Xét mô hình VAR cho ba biến số GPt, Mt và DCt

)(cid:27)(cid:17)

/(cid:27)*0(cid:17)

)(cid:27)(cid:17)

/(cid:27)*0(cid:17)

GP# = a(cid:16) + (cid:24) a(cid:17)) GP#(cid:28)) + (cid:24) a(cid:21)) GP#(cid:28)) + (cid:24) a(cid:30)) M#(cid:28)) + (cid:24) a2) M#(cid:28))

+,-.

/(cid:27)*0(cid:17)

+,-.

(cid:2)(cid:5)#(cid:28)) + (cid:24) a4) (cid:2)(cid:5)#(cid:28)) + !(cid:17)# (cid:23)6(cid:13) + (cid:24) a3) )(cid:27)(cid:17)

)(cid:27)(cid:17)

/(cid:27)*0(cid:17)

)(cid:27)(cid:17)

/(cid:27)*0(cid:17)

+,-.

M# = (cid:16) + (cid:24) b(cid:17)) M#(cid:28)) + (cid:24) b(cid:21)) M#(cid:28)) + (cid:24) b(cid:30)) GP#(cid:28)) + (cid:24) b2) GP#(cid:28))

/(cid:27)*0(cid:17)

+,-.

(cid:2)(cid:5)#(cid:28)) + (cid:24) a4) (cid:2)(cid:5)#(cid:28)) + μ(cid:21)# (cid:23)7(cid:13) + (cid:24) a3) )(cid:27)(cid:17)

)(cid:27)(cid:17)

/(cid:27)*0(cid:17)

)(cid:27)(cid:17)

/(cid:27)*0(cid:17)

+,-.

DC# = :(cid:16) + (cid:24) :(cid:17)) (cid:2)(cid:5)#(cid:28)) + (cid:24) :(cid:21)) (cid:2)(cid:5)#(cid:28)) + (cid:24) :(cid:30)) GP#(cid:28)) + (cid:24) :2) GP#(cid:28))

/(cid:27)*0(cid:17)

M#(cid:28)) + (cid:24) :4) M#(cid:28)) + μ(cid:30)# (cid:23)8(cid:13) + (cid:24) c3) )(cid:27)(cid:17)

Trong đó: n là độ trễ được lựa chọn bởi tiêu chuẩn thông tin Akake và Schwarz; dmax là bậc liên kết cao nhất của chuỗi dữ liệu, thu được từ kiểm định tính dừng của ba biến số.

Xét phương trình (6), Mt tác động nhân quả Granger lên GPt hay Mt (cid:1) GPt

nếu a3i ≠ 0 với mọi i.

3.2.2.5. Kiểm định tính vững

Ở bài nghiên cứu này, ngoài cách tiếp cận theo mô hình chính, tác giả còn phân tích theo phương pháp đo lường khác của phát triển tài chính nhằm đảm bảo kết quả tin cậy.

Mô hình Các biến

Mô hình chính GP, M, DC 1

GP, MC, DC 2

Robustness check: Phương pháp đo lường khác của phát triển tài chính

Mô hình 2 cũng được thực hiện tuần tự các bước kiểm định và phân tích như mô hình 1 cho trường hợp ở Việt Nam. Sau đó, tác giả sẽ so sánh kết quả từ mô hình 1 và mô hình 2 để xác định kết quả tin cậy.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN

4.1. Thống kê mô tả

Phương pháp này được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng quát nhất về mẫu nghiên cứu. Bảng 4.1 cho thấy kết quả thống kê mô tả các biến ở Việt Nam trong giai đoạn từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017. Kết quả thống kê mô tả cho các biến ở Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan được trình bày trong phần Phụ lục.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu các biến ở Việt Nam

GP M DC

0,096229 4,339635 3,778040 Trung bình

0,164184 4,321686 3,868587

0,767037 7,559428 6,241117

-0,553531 1,983994 1,690615

0,366539 1,287210 1,073346

52 52 52 Trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn Số quan sát Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10.

Trong giai đoạn này, các quốc gia trong mẫu có tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người trung bình hàng quý khoảng từ 0,85% đến 9,62%. Thấp nhất là ở Việt Nam vào quý 1 năm 2008: -55,3%, do tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế đến từ nước Mỹ, tiềm ẩn từ năm 2007 và bùng phát vào năm 2008, đã lan sang các nước trên thế giới. Cuộc khủng hoảng xảy ra trong điều kiện Việt Nam mới gia nhập WTO từ đầu năm 2007. Nhờ vào sự linh hoạt ứng phó, áp dụng các biện pháp phù hợp, đưa ra các giải pháp xử lý kịp thời, nên Việt Nam đã không bị rơi vào vòng xoáy của cuộc khủng hoảng tài chính – kinh tế thế giới, đã đạt được những kết quả tích cực từ giữa năm 2009 đến nay. Tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người cao nhất là ở Việt Nam vào quý 4 năm 2012 là 76,7%.

Đối với chỉ số đại diện cho phát triển tài chính: tỷ lệ cung tiền M2/GDP trung bình khoảng từ 149% đến 511%, trong đó tỷ lệ cao nhất thuộc về Việt Nam trong quý 1 năm 2017 là 755%. Tỷ số này của Việt Nam có xu hướng tăng lên từ mức 314% vào quý 1 năm 2005 đến 463% vào quý 4 năm 2017, đạt mức cao nhất vào quý 1 năm 2017 ở mức 755%, cùng xu hướng với các nước trong khu vực. So với các quốc gia trong mẫu nghiên cứu, độ sâu tài chính của Việt Nam ở mức cao, tương đồng với các nước Malaysia, Thái Lan, cao hơn hẳn so với các nước Indonesia và Philippines.

Tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP cao nhất là 624% cũng ở Việt Nam quý 1 năm 2017. Tỷ lệ này của Việt Nam đã tăng lên đáng kể tính từ quý 1 năm 2005, 277% đến 390% quý 4 năm 2017. Việt Nam nằm ở nhóm các nước có tỷ lệ vốn tín dụng ngân hàng trên GDP cao cùng với các nước Malaysia, Thái Lan, gấp đôi so với các nước còn lại. Điều này có thể đến từ lý do: năm 2017, NHNN Việt Nam đã đặt ra mục tiêu tăng trưởng tín dụng từ mức 18% lên 21%. Với mục tiêu tăng trưởng tín dụng, NHNN cần có sự thận trọng trong điều hành cung tiền M2, bởi vì khi phần tăng thêm của tăng trưởng tín dụng thấp hơn phần tăng thêm của M2 sẽ dẫn đến rủi ro lạm phát. Tỷ lệ cung tiền M2/GDP của Việt Nam cao hơn mức trung bình của các nước trong khu vực, cho thấy Việt Nam đang kém hiệu quả về tác động của cung tiền đối với tăng trưởng GDP.

Bảng 4.2: Hệ số tương quan giữa các biến ở Việt Nam

GP M DC

1 GP

-0,6219 1 M

-0,6344 0,7481 1 DC

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10.

Bảng 4.2 cho thấy một cái nhìn sơ lược về mối tương quan giữa các biến trong mô hình ở Việt Nam. Tốc độ tăng trưởng kinh tế tỷ lệ nghịch với hai thước đo

tài chính. Hệ số tương quan giữa hai biến số tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam đều mang dấu âm, nghĩa là trái với kỳ vọng ban đầu rằng phát triển tài chính sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, đây mới chỉ là quan sát thống kê ban đầu, kết quả của phân tích định lượng sẽ được thảo luận ở phần tiếp theo.

4.2. Kiểm định tính dừng

Bước đầu tiên cần phải kiểm định tính dừng để xác định các biến số chỉ dừng tại I(0) hoặc I(1) để đảm bảo kiểm định đường bao. Tác giả thực hiện kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller mở rộng (augmented Dickey-Fuller test) với giả thiết H0: chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị (chuỗi thời gian không dừng) và giả thiết H1: chuỗi thời gian không có nghiệm đơn vị (chuỗi thời gian dừng). Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.3:

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng

Quốc gia Biến số Chuỗi gốc Sai phân bậc 1 Kết quả

-2,71* Indonesia GP I(0)

-1,83 -3,39** M I(1)

-1,86 -2,76* DC I(1)

-4,82*** I(0) Malaysia GP

-1,78 -5,14*** I(1) M

-0,75 -2,86* I(1) DC

-2,99** I(0) Philippines GP

0,73 -4,09*** I(1) M

1,92 -3,12** I(1) DC

-6,56*** I(0) Thailand GP

-1,45 -8,21*** I(1) M

-1,15 -2,78* I(1) DC

-3,38** I(0) Vietnam GP

-0,40 -3,17** I(1) M

-2,99** -1,24 I(1) DC

Ghi chú: các dấu *, **, *** cho biết ý nghĩa thống kê ở các mức 10%, 5%, 1%.

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10. Theo bảng kết quả 4.5 nhận thấy, biến tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người đã dừng ở chuỗi dữ liệu gốc. Tuy nhiên, hai biến đại diện cho phát triển tài chính là tỷ lệ cung tiền M2/GDP và tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP không dừng ở chuỗi dữ liệu gốc mà dừng ở chuỗi sai phân cấp 1.

4.3. Chọn độ trễ tối ưu cho các biến trong mô hình

Tiếp đó, tác giả thực hiện chọn độ trễ cho các biến trong mô hình bằng cách ứng dụng mô hình tự hồi quy vector không hạn chế (unrestricted VAR). Mô hình VAR sẽ tự động lựa chọn độ trễ tối ưu dựa trên một số tiêu chuẩn: tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SC) và tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn….

Bài nghiên cứu này dựa tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) để lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình. Cụ thể, độ trễ k được lựa chọn sao cho giá trị AIC nhỏ nhất. Bảng 4.4 thống kê lại kết quả lựa chọn độ trễ tốt nhất:

Bảng 4.4: Kết quả lựa chọn độ trễ

Quốc gia Độ trễ tối ưu

Indonesia 3

Malaysia 3

Philippines 3

Thailand 3

Vietnam 3

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10. Như vậy, dựa theo các tiêu chí AIC, ta có thể thấy độ trễ tối ưu của các biến

trong mô hình là 3 quý.

4.4. Kiểm định đồng liên kết và mối quan hệ dài hạn

Sau khi xác định được độ trễ tối ưu, tác giả tiến hành ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn (unrestricted ECM) với độ trễ đã chọn. Kết quả ghi nhận ở Việt Nam như sau:

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn, trường hợp Việt Nam.

Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất

0.126453 0.487001 0.332998 0.165272 0.079708 0.072315 0.070559 0.080541 0.078540 0.078388 0.603038 0.049925 0.050514 2.738620 1.816533 1.081213 -0.842680 1.822962 2.387828 0.637105 -1.603172 -1.488983 0.596634 -4.342409 -3.825608 3.694763

0.0096 0.0779 0.2870 0.4051 0.0769 0.0225 0.5282 0.1179 0.1454 0.5546 0.0001 0.0005 0.0007

0.082006 Akaike info criterion 0.235373 Schwarz criterion 59.51782 Hannan-Quinn criter. -0.005477 0.689332 -1.938243 -1.431459 -1.746728

Biến số C 0.346307 D(GP(-1)) 0.884653 D(GP(-2)) 0.360042 D(GP(-3)) -0.139272 D(M(-1)) 0.145304 D(M(-2)) 0.172675 D(M(-3)) 0.044953 D(DC(-1)) -0.129120 D(DC(-2)) -0.116945 D(DC(-3)) 0.046769 GP(-1) -2.618639 M(-1) -0.190995 DC(-1) 0.186638 R-squared 0.989461 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.985848 S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Kiểm định tự tương quan

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared 1.388878 Prob. F(3,32) 5.529916 Prob. Chi-Square(3) 0.2640 0.1369 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared 1.388878 Prob. F(3,32) 5.529916 Prob. Chi-Square(3) 0.2640 0.1369

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10.

Dựa trên kết quả hồi quy bảng 4.5 ta thấy, giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh đều là 0,98. Đồng thời giá trị thống kê F của các kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi đều có giá trị xác suất lớn hơn mức ý nghĩa 1%. Do đó, mô hình ước lượng trên là phù hợp và sẽ được dùng để kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa các biến số trong bài.

Vì các chuỗi thời gian trong mô hình là hỗn hợp chuỗi gốc và chuỗi dừng bậc 1, nên cần phải kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi này. Tác giả sử dụng phương pháp Bounds Test thông qua hai giả thiết: H0: là giữa các biến hỗn hợp I(0) và I(1) không có mối quan hệ đồng liên kết và giả thiết H1: là có mối quan hệ đồng liên kết.

Kết quả kiểm định của Việt Nam thể hiện trong bảng 4.6:

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định đồng liên kết, trường hợp Việt Nam.

Số Giá trị Giá trị giới hạn của các đường bao theo Pesaran (1997)

bậc thống kê F

90% 95% 97,5% 99% F-statistic k I(0) I(1) I(0) I(1) I(0) I(1) I(0) I(1)

2 7,43* 3,17 4,14 3,79 4,85 4,41 5,52 5,15 6,36

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10. Ghi chú: dấu * bác bỏ giả thuyết H0 về việc không tồn tại mối quan hệ đồng

liên kết giữa các biến số tại mức ý nghĩa 1%.

Kết quả kiểm định đường bao ở Việt Nam cho thấy giá trị thống kê F lớn hơn giá trị giới hạn của đường bao trên ứng với mức ý nghĩa 1%. Như vậy có thể bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1: tồn tại mối quan hệ đồng liên kết, hay nói cách khác là tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình ở Việt Nam.

Kết quả kiểm định đồng liên kết cho các biến trong mô hình của các nước còn lại được trình bày trong phần phục lục. Bảng 4.7 thống kê lại kết quả kiểm định Bounds như sau:

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định đồng liên kết.

Mức ý nghĩa Quốc gia

Mối quan hệ đồng liên kết Có Indonesia 1%

Malaysia Có 1%

Philippines Có 5%

Thái Lan Không

Có 1% Việt Nam

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10. Kết quả nghiên cứu trong bảng 4.7 cho thấy mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế có ý nghĩa thống kê ở 4 trên 5 nước trong mẫu nghiên cứu, đó là Indonesia, Malaysia, Philippines và Việt Nam.

Bảng 4.8: Kết quả ước lượng dài hạn.

Biến hồi quy M Biến hồi quy DC Quốc gia p-value p-value Hệ số Hệ số

Indonesia 0,0384 0,3532 -0,0426** 0,0218

Malaysia 0,0552*** 0,0014 -0,0078 0,4178

Philippines -0,0155 0,3311 0,0361*** 0,0089

Thái Lan 0,0283 0,8237 0,0087 0,9393

-0,1909*** 0,0005 0,1866*** 0,0007 Việt Nam

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10. Bảng 4.8 trình bày kết quả ước lượng dài hạn giữa tăng trưởng kinh tế và hai biến số đo lường phát triển tài chính, như sau: Đối với biến tỷ lệ cung tiền M2/GDP, phát triển tài chính có tác động tích cực đến tăng trưởng ở Malaysia, trong khi đó ở Việt Nam, phát triển tài chính lại có tương quan ngược chiều với tăng trưởng kinh tế. Bên cạnh đó, đối với biến tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP, phát triển tài chính có tác động tích cực đến tăng trưởng ở Philippines và Việt Nam, ngược lại có ảnh hưởng tiêu lực lên tăng trưởng kinh tế ở Indonesia.

4.5. Kết quả ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số

Việc tồn tại mối quan hệ đồng liên kết đã khẳng định về sự tồn tại của mối quan hệ trong dài hạn giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Kết quả ước lượng trong bảng 4.5 cho thấy hệ số của tăng trưởng kinh tế, hệ số của cung tiền M2/GDP và tín dụng nội địa/GDP đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% với các giá trị lần lượt là -2.618639; -0.190995; 0.186638. Từ đây chúng ta có thể xác định được hệ số mối quan hệ dài hạn giữa cung tiền M2/GDP và tăng trưởng kinh tế là –(0.190995/-2.618639) = -0,072 và hệ số mối quan hệ dài hạn giữa tín dụng nội địa/GDP và tăng trưởng kinh tế là –(0.186638/-2.618639) = 0,071. Điều này thể hiện ý nghĩa: cung tiền M2 có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế trong dài hạn và tương đương với một đơn vị gia tăng của chỉ số tỷ lệ cung tiền M2/GDP sẽ dẫn tới 0,072 đơn vị suy giảm trong GDP thực. Trong khi đó, tín dụng nội địa có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế trong dài hạn và tương đương với một đơn vị gia tăng của chỉ số tỷ lệ tín dụng nội địa/GDP sẽ dẫn tới 0,071 đơn vị gia tăng trong GDP thực ở Việt Nam.

Sau khi đã xác định được mối quan hệ dài hạn, tác giả sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số có giới hạn (restricted ECM) để đo lường mối quan hệ năng động trong ngắn hạn của các biến số. Đầu tiên, chúng ta thực hiện hồi quy phương trình bằng phương pháp bình phương bé nhất OLS, sau đó lưu lại giá trị phần dư và sử dụng phần dư này như là biến giải thích trong mô hình restricted ECM. Kết quả kiểm định bảng 4.9 cho thấy hệ số của ECMt-1 là âm -0.556669 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cho thấy trong 1 năm tốc độ điều chỉnh của GDP thực về trạng thái cân bằng là 55,6%.

Bên cạnh đó giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh lần lượt là 0,99 và 0,98. Đồng thời giá trị thống kê F của các kiểm định LM và kiểm định White đều có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa 1%. Do đó, mô hình ước lượng trên là khá phù hợp và không có tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong mô hình.

Bảng 4.9: Kết quả ước lượng ECM, trường hợp Việt Nam.

Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất

0.012715 0.124974 0.142032 0.098197 0.061855 0.059240 0.059415 0.068058 0.066715 0.065809 0.167920 -0.853814 -7.420347 -6.172911 -8.315634 0.238756 0.951929 -1.670655 0.493636 -0.205148 2.694645 -3.315092

0.3989 0.0000 0.0000 0.0000 0.8126 0.3475 0.1035 0.6246 0.8386 0.0106 0.0021 0.990459 Mean dependent var

0.017085 0.678633 -2.143076 -1.710063 -1.980131 1.970825 Biến số C -0.010857 D(GP(-1)) -0.927353 D(GP(-2)) -0.876753 D(GP(-3)) -0.816574 D(M(-1)) 0.014768 D(M(-2)) 0.056392 D(M(-3)) -0.099262 D(DC(-1)) 0.033596 D(DC(-2)) -0.013687 D(DC(-3)) 0.177331 ECT(-1) -0.556669 R-squared Adjusted R-squared 0.987809 S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.074930 Akaike info criterion 0.202121 Schwarz criterion 61.36230 Hannan-Quinn criter. 373.7289 Durbin-Watson stat 0.000000

Kiểm định tự tương quan

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared

0.123366 Prob. F(3,33) 0.521264 Prob. Chi-Square(3) 0.9457 0.9142 Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic Obs*R-squared

2.944217 Prob. F(10,36) 21.14511 Prob. Chi-Square(10) 0.0084 0.0201 Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10.

4.6. Kiểm định nhân quả Granger

Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho các biến trong mô hình của 5 nước

nghiên cứu được thống kê trong bảng 4.10 như sau:

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định nhân quả Granger theo phương pháp Toda Yamamoto

Quốc gia Giả thiết không Null hypothesis

Thống kê Chi-sq Chi-sq statistic 31,52354*** Xác suất p-value 0,0000

0,645366 0,8860

13,12485*** 0,0044

10,84777** 0,1039

11,68322*** 0,0086

26,90595*** 0,0078

17,77130*** 0,0005

26,29322*** 0,0000

8,919340** 0,0304

31,49110*** 0,0000

3,792130 0,2848

13,19104*** 0,0042

6,401769* 0,0936

0,203447 0,9770

7,308730* 0,0627

1,394714 0,7068

20,43963*** 0,0001

118,5859*** 0,0000

14,64169*** 0,0021

0,0000 149,0087*** Indonesia M không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên M DC không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên DC Malaysia M không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên M DC không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên DC Philippines M không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên M DC không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên DC Thailand M không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên M DC không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên DC Vietnam M không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên M DC không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên DC

Ghi chú: các dấu *, **, *** cho biết ý nghĩa thống kê ở các mức 10%, 5%, 1%. Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10.

Các kết quả kiểm định ở bảng 4.6 cho thấy kết quả như sau: - Quan hệ nhân quả hai chiều giữa phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh

tế ở Indonesia, Malaysia, Philippines và Việt Nam;

- Quan hệ nhân quả một chiều đi từ phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh

tế ở Thái Lan.

4.7. Kiểm định tính vững

Để kiểm định tính vững (robustness testing) của kết quả hồi quy ở trên, tác giả sẽ sử dụng một thước đo tài chính khác để thay thế cho tỷ lệ cung tiền M2 chia cho GDP, đó là tỷ lệ cung tiền M2 trừ đi lượng tiền mặt lưu thông rồi chia cho GDP cho trường hợp của Việt Nam. Phương pháp đo lường phát triển tài chính bằng tỷ lệ M2 trừ đi lượng tiền mặt lưu thông chia cho GDP được giới thiệu bởi Demetriades và Hussein (1996), áp dụng cho trường hợp các nước đang phát triển. Theo tác giả, ở các nước này, lượng tiền mặt lưu thông ngoài ngân hàng chiếm tỷ lệ lớn trong cung tiền M2, cho nên khi M2 tăng lên có thể là sự tăng lượng tiền mặt lưu thông hơn là sự tăng lên của tiền gửi ngân hàng. Dẫn đến thước đo M2/GDP sẽ ít phản ánh vai trò trung gian tài chính của hệ thống ngân hàng. Mà sự tăng lên của M2/GDP sẽ phản ánh sự tháo chạy vốn (capital flight) vì vậy sẽ tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế.

Bảng 4.11: Kết quả ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn – MÔ HÌNH 2, trường hợp Việt Nam.

Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất

0.110403 0.480540 0.326224 0.159413 0.090348 0.083902 0.083721 0.083555 0.081098 0.083217 0.599162 0.053427 0.051698 2.461706 1.969528 1.106002 -0.965296 1.904185 2.721616 0.288460 -1.841976 -2.145634 0.669948 -4.510215 -3.957302 3.837168

Biến số 0.271779 C 0.946437 D(GP(-1)) 0.360805 D(GP(-2)) -0.153881 D(GP(-3)) 0.172040 D(MC(-1)) 0.228348 D(MC(-2)) 0.024150 D(MC(-3)) -0.153907 D(DC(-1)) -0.174006 D(DC(-2)) 0.055751 D(DC(-3)) -2.702349 GP(-1) -0.211427 MC(-1) 0.198374 DC(-1) 0.990245 Mean dependent var R-squared Adjusted R-squared 0.986900 S.D. dependent var 0.0189 0.0568 0.2763 0.3410 0.0651 0.0101 0.7747 0.0740 0.0389 0.5073 0.0001 0.0004 0.0005 -0.005477 0.689332

-2.015550 -1.508766 -1.824036 1.536602 S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.078896 Akaike info criterion 0.217862 Schwarz criterion 61.37320 Hannan-Quinn criter. 296.0755 Durbin-Watson stat 0.000000 Kiểm định tự tương quan

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared 1.973677 Prob. F(3,32) 7.494771 Prob. Chi-Square(3) 0.1377 0.0577 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared 2.255002 Prob. F(12,35) 20.92943 Prob. Chi-Square(12) 0.0305 0.0514

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10.

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định nhân quả Granger theo phương pháp Toda Yamamoto, MÔ HÌNH 2, trường hợp Việt Nam.

Quốc gia Giả thiết không Null hypothesis

Thống kê Chi-sq Chi-sq statistic 19,41655*** Xác suất p-value 0,0002

118,1124*** 0,0000

16,68317*** 0,0008

144,9197*** 0,0000 Việt Nam MC không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên MC DC không tác động nhân quả Granger lên GP GP không tác động nhân quả Granger lên DC

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10. Kết quả hồi quy từ bảng 4.7 và bảng 4.8 vẫn chỉ ra mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế và mối quan hệ này là ngược chiều đối với biến tỷ lệ cung tiền M2 trừ đi lượng tiền mặt lưu thông/GDP và cùng chiều đối với biến tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP.

4.8. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Thông qua kết quả nghiên cứu, tác giả nhận thấy mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Indonesia, Malaysia,

Philippines, Việt Nam và mối quan hệ nhân quả một chiều từ phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Thái Lan. Ngoài ra, nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng về tác động tích cực của phát triển tài chính đại diện bởi tỷ lệ cung tiền M2/GDP đối với tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, điều này có thể đến từ một số nguyên nhân như sau: thứ nhất, để đo lường mức độ phát triển tài chính, có rất nhiều chỉ số được dùng như chỉ số vốn hóa thị trường chứng khoán, chỉ số thanh khoản của hệ thống ngân hàng….Do nguyên nhân từ việc thu nhập dữ liệu các chỉ số này của Việt Nam bị hạn chế, nên luận văn chỉ sử dụng hai chỉ số đo lường độ sâu tài chính phổ biến là tỷ lệ cung tiền M2 và tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng trên GDP. Do vậy, sự hạn chế trong thước đo phát triển tài chính có thể chưa cung cấp được bằng chứng về tác động tích cực của phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Thứ hai, do dữ liệu nghiên cứu chuỗi thời gian của đề tài chỉ thu thập được là 52 quan sát. Vì vậy, việc phân tích dữ liệu với chuỗi thời gian ngắn gặp nhiều khó khăn và hạn chế hơn so với việc phân tích chuỗi thời gian có nhiều quan sát như thông thường.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1. Kết luận

Một nền tài chính phát triển mạnh luôn được xem là nhân tố đóng góp cần thiết cho phát triển kinh tế của một quốc gia. Tuy nhiên, các nghiên cứu lý thuyết hiện tại không cung cấp cho chúng ta những kết quả xác định về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, mà còn tùy thuộc vào đặc trưng riêng biệt của từng quốc gia và mỗi phương pháp nghiên cứu khác nhau. Vì vậy, các nghiên cứu thực hiện riêng cho mỗi quốc gia để cung cấp bằng chứng ủng hộ mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế là thực sự cần thiết.

Với mục tiêu của bài nghiên cứu đã đánh giá thực nghiệm mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế cho ở các quốc gia đang phát triển ở khu vực Đông Nam Á, bài nghiên cứu đã kiểm định hai nhân tố là tỷ lệ cung tiền M2/GDP và tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng /GDP có ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế không. Bằng phương pháp kiểm đinh đồng liên kết ARDL và mô hình ECM với chuỗi thời gian theo quý trong giai đoạn từ 2005 đến 2017, bài nghiên cứu đã tìm ra mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn giữa hai nhân tố đại diện cho phát triển tài chính và tảng trưởng kinh tế. Đối với biến tỷ lệ cung tiền M2/GDP, phát triển tài chính có tác động tích cực đến tăng trưởng ở Malaysia, trong khi đó ở Việt Nam, phát triển tài chính lại có tác động ngược chiều đến tăng trưởng kinh tế. Bên cạnh đó, đối với biến tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP, phát triển tài chính có tác động tích cực đến tăng trưởng ở Philippines và Việt Nam, ngược lại có tác động tiêu lực lên tăng trưởng kinh tế ở Indonesia. Riêng ở Thái Lan, tác động này là cùng chiều ở cả hai biến đại diện phát triển tài chính nhưng không có ý nghĩa thống kê.

Kết quả kiểm định Toda Yamamoto cho thấy tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính ở Indonesia, Malaysia, Philippines và Việt Nam. Ngoài ra, nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ nhân quả một chiều từ phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Thái Lan. Kết quả nghiên cứu

này khá tương đồng với nghiên cứu của Al-Yousif (2002) với mẫu 30 quốc gia đang phát triển cho thấy mối quan hệ nhân quả hỗn hợp.

5.2. Kiến nghị

Ở Việt Nam, khi đưa ra các chính sách để tăng trưởng kinh tế, các nhà hoạch định chính sách cần lưu ý các nhân tố tỷ lệ cung tiền M2/GDP và tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP, vì đây là những nhân tố đã tác động đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam trong 13 năm qua. Bài nghiên cứu đã phát hiện rằng sự gia tăng quy mô khu vực tài chính đại diện bằng tỷ lệ cung tiền M2/GDP làm suy yếu tăng trưởng trong khi tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP lại thúc đẩy tăng trưởng, ngụ ý rằng chính sách tăng trưởng kinh tế bằng công cụ cung tiền của Việt Nam chưa thực sự hiệu quả.

Bên cạnh đó, tăng trưởng tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng sẽ góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Một hệ thống ngân hàng hoạt động tốt sẽ góp phần thúc đẩy tăng trưởng tín dụng, qua đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Do đó, cần có những chính sách hỗ trợ phát triển hệ thống ngân hàng, để tạo nguồn huy động vốn một cách đa dạng, phục vụ việc cấp tín dụng cho nền kinh tế, góp phần thúc đẩy tăng trưởng tổng sản lượng của nền kinh tế Việt Nam.

Luận văn này gợi ý ra một số hướng nghiên cứu mở rộng cho các nghiên cứu cùng lĩnh vực được thực hiện trong tương lai. Các nghiên cứu trong tương lai nên đa dạng hóa các chỉ số đo lường phát triển tài chính và không bị hạn chế trong phạm vi chỉ gồm thước đo độ sâu tài chính. Ngoài ra, do dữ liệu nghiên cứu của đề tài chỉ gồm 52 quan sát, chưa đủ dài để thấy được tác động của chiều sâu tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, nên hướng nghiên cứu tiếp theo nên dùng dữ liệu chuỗi thời gian định kỳ hàng tháng sẽ đáp ứng được yêu cầu về độ dài của chuỗi dữ liệu.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Anh

Abida, Z., Sghaier, I. M. & Zghidi, N. (2015). Financial Development and

Economic Growth: Evidence from North African Countries. Economic

Alternatives, Issue 2.

Abu-Bader, S. & Abu-Qam, A. S. (2008). Financial development and economic

growth: The Egyptian experience. Journal of Policy Modeling, Volume 30,

Issue 5, 887-898.

Acaravci, A., & Ozturk, I. (2012). Electricity consumption and economic growth

nexus: A multivariate analysis for Turkey. The Amfiteatru Economic Journal,

14(31), 246-257.

Adams, J. (1819). Banks and politics in America: From the revolution to the civil

war. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Adnam, N. (2011). Measurement of financial development: A fresh approach. In 8th

International Conference on Islamic Economics and Finance.

Ahmed, K., & Long, W. (2013). An empirical analysis of CO2 emission in Pakistan

using EKC hypothesis. Journal of International Trade Law and Policy, 12(2),

188-200.

Anwar, S. & Nguyen, L. P. (2011). Financial development and economic growth in

Vietnam. Journal of Economics and Finance. Vol. 35, Issue 3, 348-360.

Al-Yousif, Y. K. (2002). Financial development and economic growth Another look

at the evidence from developing countries. Review of Financial Economics 11

(2002) 131–150.

Bagehot, W. (1873). Lombard street: A Description of the Money Market.

Barro, R. (1997). Determinants of economic growth. Cambridge, MA: MIT press.

Bekaert, G., Harvey, C. R., & Lundblad, C. (2005). Does financial liberalization

Bittencourt, M., (2012). Financial development and economic growth in Latin

America:mIs Schumpeter right?, Journal of Policy Modeling, 34, 341-355.spur

growth? Journal of Financial Economics, 77, 3–55.

Bryman, A. & Cramer, D. (2004). Quantitative data analysis with SPSS 12 and 13:

a guide for social scientists. Routledge, New York.

Carby Y., Craigwell R., Wright A., và Wood A. (2012). Finance and growth

causality: A test of the Patrick’s Stage-of-development hypothesis.

International Journal of Business and Social Science, Vol. 3, No. 21.

Christopoulos, D. K. and Tsionas, E. G. (2004). Financial development and

economic growth: Evidence from panel unit root and cointegration tests.

Journal of Development Economics, 73(1), 55-74.

Demetriades, P. & Hussein, K., (1996). Does financial development cause

economic growth? Time series evidence from 16 countries. J Dev Econ 51(2):

387–411.

Diamond, D. W. (1984). Financial Intermediation and Delegated Monitoring.

Review of Economic Studies, 51(3), 393-414.

Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Cointegration and error correction:

Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276.

Ghatak, S., & Siddiki, J. (2001). The use of the ARDL approach in estimating

virtual exchange rates in India. Journal of Applied Statistics, 28(5), 573-583.

Goldsmith, R. W. (1969), Financial structure and development. Yale University

Press. New Haven, CT.

Granger, C. W., & Newbold, P. (1974, July). Spurious regressions in econometrics.

Journal of Econometrics, 111–120.

Greenwood, J., & Jovanovic, B. (1990). Financial Development, Growth, and the

Distribution of Income. Journal of Political Economy, 98(5), 1076-1107.

Gujarati, D. (1995). Basic Econometrics 3rd ed., New York: McGraw-Hill

Gurley, J. G. and Shaw, E. S. (1967). Financial structure and economic

development. Economic Development and Culture Change, 15, 257-268.

Hassan et al (2011). Financial development and economic growth: New evidence

from panel data. The Quarterly Review of Economics and Finance, 51(2011),

88-104.

Hicks, J. R. (1969). A theory of economic history. Oxford: Clarendon Press.

Huang, B. N., Hwang, M. J., & Yang, C.W. (2008). Causal relationship between

energy consumption and GDP growth revisited: A dynamic panel data

approach. Ecological Economics, 6, 41-54.

Kennedy, C. (1966). Keynesian theory in an open economy. Social and Economic

Studies, Vol. 15, No. 1, 1-21.

King, R. G. and Levine, R. (1993). Finance and Growth: Schumpeter might be

right. The quarterly Journal of Economics, Volume 108, Issue 3, 717-737.

King, R. G. and Levine, R. (1993a). Finance, entrepreneurship and growth: Theory

and evidence. Journal of Monetary Economics, 32(3), 513.

Kramers, J. J. M., Ericsson, N. R. & Dolado J. , (1992). The power of cointegration

tests, Oxford Bulletin of Economics and Statistics 54, 325-348.

Levine et al (2000). Financial intermediation and growth: Causality and causes.

Journal of Monetary Economics, 46, 31-77.

Levine, R. (1997). Financial development and economic growth: Views and agenda.

Journal of Economic Literature, 35, 688-726.

Levine, R. (2004). Finance and Growth: Theory and Evidence, NBER Working

Paper, No. 10766.

Levine, R. (2005). Chapter 12: Finance and growth: theory, evidence and

mechanisms. In Phillipe Aghion and Steven Durlauf (Ed), Handbook of

Economic Growth (pp. 865-934). Amsterdam: North- Holland: Elsevier

Publishers.

Lucas, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of

Monetary Economics, 22, 3-42.

Luintel, K. B. & Khan, M. (1999). A quantitative reassessment of the finance-

growth nexus: evidence from a multivariate VAR. Journal of Development

Economics, Vol. 6, 381-405.

Majid, M. S. (2007). Does Financial Development and Inflation Spur Economic

Growth in Thailand? ChulalongkornJournal of Economics, 19, 161–184.

Mavrotas, G., & Kelly, G. (2001). Old wine in new bottles: Testing causality

between savings and growth. Manchester School, 69, 97-105.

McKinnon, R. I. 1973. Money and capital in economic development. Washington:

Brookings Institution Press.

Odhiambo, N. M. (2004). Is financial development still a spur to economic growth?

A causal evidence from South Africa. Savings and Development, Vol. 28, No.

1, 47-62.

Patrick, H. T. (1966). Financial development and economic growth in

underdeveloped countries. Economic Development and Cultural Change, 14,

174-189.

Perera, N., & Paudel, R. (2009). Financial development and economic growth in Sri

Lanka. Applied Econometrics and International Development, 9(1), 157-164.

Pesaran, M. H., & Smith, R. J. (1998). Structural analysis of cointegrating VARs.

Journal of Economic Surveys, 12(5), 471-505.

Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to

theanalysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16, 289-

326.

Robinson, J. (1952). The generalization of the general theory. In: the rate of interest

and otheressays. Macmillan, London.

Schumpeter, J. A. (1911). The Theory of Economic Development. Cambridge, MA:

Harvard University Press.

Shaw, E. S. (1973). Financial Deepening in Economic Development, Vol. 39, New

York: Oxford University Press.

Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. Quarterly

Journal of Economics and Statistics, 39, 312-320.

Stock, J., & Watson, M. (1989). Interpreting the evidence on money-income

causality. Journal of Econometrics, 40, 161–182.

Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions

with possibly integrated processes. Journal of econometrics, 66(1), 225-250.

Valverde, S. C., Lopez del Paso, R., & Fernandez, F. R. (2007). Financial

Innovations in Banking: Impact on Regional Growth. Regional Studies, 41(3),

311-326.

Waqabaca, C. (2004). Financial development and economic growth in Fiji.

Economics Department, Reserve Bank of Fiji.

World Bank (1993). The Asian miracle: economic growth and public policy. New

York: Oxford University Press.

World Bank (2014c). Prosperity for All: Ending Extreme Poverty. A Note for the

World Bank Group for the Spring 2014 Meetings.

Yucel, F. (2009). Causal relationships between financial development, trade

openness and economic growth: the case of Turkey. Journal of Social Sciences

5(1): 33-42.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Dữ liệu

Quốc gia

Biến M

Thời gian

Indonesia 2005Q1

Biến GP 0,0070

1,6174

Biến DC 0,9595

Thời gian 2011Q3

Biến GP 0,0397

1,3699

Biến DC 1,0950

Indonesia 2005Q2

0,0404

1,6056

0,9736

2011Q4

0,0601

1,4967

1,1044

Indonesia 2005Q3

0,0603

1,6186

0,9342

2012Q1

-0,0037

1,4771

1,1484

Indonesia 2005Q4

0,0634

1,5858

0,8969

2012Q2

0,0132

1,4908

1,1629

Indonesia 2006Q1

0,0638

1,5315

0,8952

2012Q3

0,0379

1,4781

1,2307

Indonesia 2006Q2

0,0180

1,5476

0,8701

2012Q4

0,0335

1,5807

1,2192

Indonesia 2006Q3

0,0383

1,4877

0,9125

2013Q1

-0,0113

1,5499

1,2608

Indonesia 2006Q4

0,0708

1,5829

0,8791

2013Q2

0,0117

1,5426

1,2570

Indonesia 2007Q1

0,0035

1,4988

0,8950

2013Q3

0,0322

1,5189

1,3050

Indonesia 2007Q2

0,0393

1,5091

0,8887

2013Q4

0,0664

1,5753

1,2389

Indonesia 2007Q3

0,0474

1,4707

0,9602

2014Q1

0,0035

1,4604

1,2416

Indonesia 2007Q4

0,0701

1,5932

0,9378

2014Q2

0,0456

1,4761

1,2166

Indonesia 2008Q1

0,0039

1,4363

0,9390

2014Q3

0,0449

1,4600

1,2903

Indonesia 2008Q2

0,0577

1,3955

0,9349

2014Q4

0,0488

1,5470

1,2833

Indonesia 2008Q3

0,0996

1,3395

1,0084

2015Q1

-0,0179

1,5564

1,2700

Indonesia 2008Q4

0,0876

1,4690

0,9813

2015Q2

-0,0005

1,5194

1,2537

Indonesia 2009Q1

-0,0278

1,4573

0,9463

2015Q3

0,0515

1,5065

1,2965

Indonesia 2009Q2

0,0056

1,4315

0,9159

2015Q4

0,0432

1,5462

1,2930

Indonesia 2009Q3

0,0503

1,3839

0,9616

2016Q1

-0,0169

1,5559

1,2662

Indonesia 2009Q4

0,0556

1,4755

0,9194

2016Q2

-0,0148

1,5406

1,2387

Indonesia 2010Q1

-0,0047

1,4026

0,9433

2016Q3

0,0490

1,4780

1,2859

Indonesia 2010Q2

0,0240

1,4043

0,9404

2016Q4

0,0424

1,5666

1,2669

Indonesia 2010Q3

0,0551

1,3618

0,9942

2017Q1

-0,0033

1,5548

1,2481

Indonesia 2010Q4

0,0514

1,4696

0,9797

2017Q2

-0,0009

1,5520

1,2191

Indonesia 2011Q1

0,0066

1,4003

1,0177

2017Q3

0,0433

1,5002

1,2614

0,0276

1,3860

1,0239

2017Q4

0,0402

1,5517

1,2629

Indonesia 2011Q2

Quốc gia

Biến M

Thời gian

Malaysia 2005Q1

Biến GP -0,0367

5,1710

Biến DC 4,2415

Thời gian 2011Q3

Biến GP 0,0415

5,0487

Biến DC 4,1476

Malaysia 2005Q2

0,0219

5,0282

4,1314

2011Q4

0,0177

5,1281

4,1501

Malaysia 2005Q3

0,0411

4,7053

3,9568

2012Q1

-0,0523

5,3545

4,2956

Malaysia 2005Q4

0,0108

4,7337

4,0265

2012Q2

0,0285

5,3126

4,3581

Malaysia 2006Q1

-0,0359

4,9215

4,1154

2012Q3

0,0391

5,3330

4,3919

Malaysia 2006Q2

0,0220

4,7911

4,0588

2012Q4

0,0322

5,2835

4,4049

Malaysia 2006Q3

0,0419

4,6596

3,9048

2013Q1

-0,0714

5,6959

4,6970

Malaysia 2006Q4

0,0074

5,0313

4,0257

2013Q2

0,0308

5,7036

4,7442

Malaysia 2007Q1

-0,0374

5,3248

4,1561

2013Q3

0,0426

5,4557

4,5980

Malaysia 2007Q2

0,0295

5,0495

4,0168

2013Q4

0,0327

5,2179

4,4618

Malaysia 2007Q3

0,0468

4,7360

3,9442

2014Q1

-0,0590

5,4548

4,6845

Malaysia 2007Q4

0,0181

4,5441

3,6809

2014Q2

0,0333

5,3919

4,6814

Malaysia 2008Q1

-0,0368

4,8415

3,7853

2014Q3

0,0338

5,2819

4,6592

Malaysia 2008Q2

0,0201

4,5594

3,6643

2014Q4

0,0329

5,2430

4,6092

Malaysia 2008Q3

0,0322

4,4081

3,6128

2015Q1

-0,0563

5,6023

4,9132

Malaysia 2008Q4

-0,0285

4,9155

3,9708

2015Q2

0,0246

5,4564

4,8949

Malaysia 2009Q1

-0,0952

5,6596

4,5397

2015Q3

0,0318

5,3114

4,8584

Malaysia 2009Q2

0,0419

5,5054

4,4678

2015Q4

0,0320

5,1396

4,7624

Malaysia 2009Q3

0,0602

5,2273

4,2439

2016Q1

-0,0605

5,4229

5,0189

Malaysia 2009Q4

0,0264

5,0878

4,0744

2016Q2

0,0236

5,2825

4,9288

Malaysia 2010Q1

-0,0446

5,1238

4,1212

2016Q3

0,0354

5,0720

4,7923

Malaysia 2010Q2

0,0306

5,0626

4,1822

2016Q4

0,0342

4,8827

4,6362

Malaysia 2010Q3

0,0281

4,9858

4,1075

2017Q1

-0,0496

5,0621

4,7845

Malaysia 2010Q4

0,0226

4,8861

4,0341

2017Q2

0,0157

4,9953

4,7411

Malaysia 2011Q1

-0,0485

4,9967

4,1414

2017Q3

0,0401

4,8450

4,6005

Malaysia 2011Q2

0,0269

5,0818

4,1751

2017Q4

0,0379

4,8387

4,5374

Quốc gia

Biến M

Thời gian

Philippines 2005Q1

Biến GP 0,0988

2,2774

Biến DC 0,9739

Thời gian 2011Q3

Biến GP 0,0762

2,3570

Biến DC 1,2996

Philippines 2005Q2

-0,1218

2,1548

0,9509

2011Q4

-0,0519

2,1443

1,2311

Philippines 2005Q3

0,0587

2,1704

0,9712

2012Q1

0,1201

2,3285

1,3267

Philippines 2005Q4

-0,0184

1,9163

0,8530

2012Q2

-0,0860

2,2202

1,2812

Philippines 2006Q1

0,1239

2,2419

0,9522

2012Q3

0,0755

2,2524

1,3578

Philippines 2006Q2

-0,1201

2,2433

0,9052

2012Q4

-0,0440

2,0952

1,3083

Philippines 2006Q3

0,0716

2,3000

0,9233

2013Q1

0,1233

2,3564

1,4129

Philippines 2006Q4

-0,0314

2,1442

0,8781

2013Q2

-0,0835

2,3946

1,3767

Philippines 2007Q1

0,1391

2,4601

0,9273

2013Q3

0,0780

2,6266

1,5094

Philippines 2007Q2

-0,1134

2,3339

0,8915

2013Q4

-0,0540

2,4754

1,4455

Philippines 2007Q3

0,0730

2,2841

0,9068

2014Q1

0,1169

2,8492

1,6003

Philippines 2007Q4

-0,0322

2,1246

0,9116

2014Q2

-0,0882

2,6570

1,5221

Philippines 2008Q1

0,1375

2,3241

0,9768

2014Q3

0,0903

2,8035

1,7075

Philippines 2008Q2

-0,1340

2,1802

0,9658

2014Q4

-0,0646

2,5354

1,6224

Philippines 2008Q3

0,0781

2,2200

1,0481

2015Q1

0,1276

2,9642

1,7667

Philippines 2008Q4

-0,0251

2,1188

0,9976

2015Q2

-0,1008

2,7483

1,6355

Philippines 2009Q1

0,1142

2,5017

1,0981

2015Q3

0,1003

2,9294

1,7913

Philippines 2009Q2

-0,1515

2,3468

1,0638

2015Q4

-0,0618

2,6185

1,7094

Philippines 2009Q3

0,0853

2,3997

1,1017

2016Q1

0,1311

3,0716

1,8696

Philippines 2009Q4

-0,0358

2,1713

1,0259

2016Q2

-0,1002

2,8362

1,7730

Philippines 2010Q1

0,1242

2,4103

1,0965

2016Q3

0,1032

2,9992

1,9545

Philippines 2010Q2

-0,0932

2,2506

1,0431

2016Q4

-0,0612

2,7233

1,8613

Philippines 2010Q3

0,0903

2,3889

1,1538

2017Q1

0,1291

3,1587

2,0862

Philippines 2010Q4

-0,0503

2,1854

1,1000

2017Q2

-0,1041

2,9510

1,9640

Philippines 2011Q1

0,1120

2,4260

1,2158

2017Q3

0,1053

3,1563

2,1702

-0,1065

2,3089

1,2024

2017Q4

-0,0545

2,7927

1,9492

Philippines 2011Q2

Quốc gia

Biến M

Thời gian

Biến DC

Thời gian

Thái Lan 2005Q1

4,0546

3,6239 2011Q3

Biến GP -0,0145

Biến GP -0,0037

4,5242

Biến DC 3,8186

Thái Lan 2005Q2

-0,0303

4,1240

3,7552 2011Q4

-0,0028

5,0535

4,2738

Thái Lan 2005Q3

0,0048

4,0682

3,6880 2012Q1

0,1179

4,6821

3,9663

Thái Lan 2005Q4

0,0748

3,9311

3,5426 2012Q2

-0,0496

4,7205

4,1175

Thái Lan 2006Q1

0,0011

3,8841

3,4348 2012Q3

-0,0132

4,8034

4,1676

Thái Lan 2006Q2

-0,0398

4,0280

3,5781 2012Q4

0,0957

4,6897

4,1185

Thái Lan 2006Q3

0,0052

4,0519

3,5817 2013Q1

0,0195

4,7297

4,1486

Thái Lan 2006Q4

0,0841

3,9607

3,4499 2013Q2

-0,0729

4,9652

4,4122

Thái Lan 2007Q1

0,0128

3,9374

3,3190 2013Q3

-0,0142

4,9103

4,4093

Thái Lan 2007Q2

-0,0518

4,0728

3,4706 2013Q4

0,0744

4,9104

4,4029

Thái Lan 2007Q3

0,0071

4,0201

3,4116 2014Q1

0,0089

4,9516

4,4285

Thái Lan 2007Q4

0,0744

3,8045

3,2681 2014Q2

-0,0588

5,0073

4,5412

Thái Lan 2008Q1

0,0018

3,8367

3,2289 2014Q3

-0,0126

4,9318

4,4919

Thái Lan 2008Q2

-0,0497

3,8024

3,3441 2014Q4

0,0848

4,8623

4,3623

Thái Lan 2008Q3

-0,0053

3,8189

3,4225 2015Q1

0,0193

5,0246

4,4541

Thái Lan 2008Q4

0,0297

4,2340

3,6245 2015Q2

-0,0607

5,0683

4,5647

Thái Lan 2009Q1

-0,2551

4,3381

3,5720 2015Q3

-0,0114

4,8895

4,4603

Thái Lan 2009Q2

-0,0376

4,3259

3,6164 2015Q4

0,0812

4,7059

4,2549

Thái Lan 2009Q3

0,0208

4,2219

3,5588 2016Q1

0,0241

4,8166

4,3073

Thái Lan 2009Q4

0,0881

4,1460

3,4070 2016Q2

-0,0561

4,9336

4,4580

Thái Lan 2010Q1

0,0441

3,9470

3,2007 2016Q3

-0,0153

4,7576

4,3549

Thái Lan 2010Q2

-0,0648

4,0901

3,4067 2016Q4

0,0788

4,7071

4,2543

Thái Lan 2010Q3

-0,0093

4,1848

3,4882 2017Q1

0,0276

4,7505

4,2934

Thái Lan 2010Q4

0,0642

4,2857

3,5657 2017Q2

0,2461

4,9057

4,4533

Thái Lan 2011Q1

0,0425

4,1501

3,4335 2017Q3

-0,0113

4,7079

4,2826

-0,0780

4,4843

3,7475 2017Q4

0,0320

4,7066

4,2434

Thái Lan 2011Q2

Quốc gia

Biến M

Thời gian

Biến GP -0,0869

3,1479

Biến DC 2,7754

Thời gian 2011Q3

Biến GP 0,0192

4,1759

Biến DC 4,1992

0,3153

2,5210

2,2789

2011Q4

0,6706

2,5936

2,6456

-0,0426

2,7936

2,5262

2012Q1

-0,5452

5,1805

5,1279

0,5805

1,9840

1,6906

2012Q2

0,2951

4,2262

4,0593

-0,4854

3,7969

3,0437

2012Q3

0,0190

4,3733

4,0398

0,3137

3,0025

2,4677

2012Q4

0,7670

2,7150

2,4184

0,0252

3,0328

2,5829

2013Q1

-0,4931

5,3686

4,5463

0,5576

2,1747

1,7941

2013Q2

0,2147

4,5741

3,8861

-0,5072

4,5011

3,5012

2013Q3

0,0919

4,3134

3,6330

0,3400

3,6435

2,8939

2013Q4

0,2830

3,6055

2,9824

0,0396

3,7817

3,0918

2014Q1

-0,3798

5,7459

4,6021

0,5642

2,7288

2,3235

2014Q2

0,2049

4,9971

3,9307

-0,5535

5,1174

4,7424

2014Q3

0,1022

4,6799

3,6741

0,4627

3,4858

3,3971

2014Q4

0,2589

3,9708

3,1226

0,0514

3,4484

3,2415

2015Q1

-0,3663

6,3623

4,9906

0,5343

2,5245

2,2338

2015Q2

0,1995

5,5007

4,3663

-0,5162

5,2881

4,5633

2015Q3

0,1051

5,1233

4,1082

0,3514

4,2238

3,8511

2015Q4

0,2511

4,3023

3,4983

0,0119

4,3300

4,1588

2016Q1

-0,3797

7,1016

5,6920

0,5326

2,9300

2,8666

2016Q2

0,2108

6,1745

4,9357

-0,5085

5,4627

5,3343

2016Q3

0,1247

5,6814

4,5490

0,3566

4,4009

4,2400

2016Q4

0,2651

4,6443

3,8057

0,0339

4,5679

4,4234

2017Q1

-0,3774

7,5594

6,2411

0,5592

3,1227

3,1192

2017Q2

0,2100

6,4513

5,3748

-0,5460

5,6495

5,8520

2017Q3

0,1288

5,8930

4,9028

0,4223

4,0507

4,2295

2017Q4

0,3176

4,6363

3,9031

Việt Nam 2005Q1 Việt Nam 2005Q2 Việt Nam 2005Q3 Việt Nam 2005Q4 Việt Nam 2006Q1 Việt Nam 2006Q2 Việt Nam 2006Q3 Việt Nam 2006Q4 Việt Nam 2007Q1 Việt Nam 2007Q2 Việt Nam 2007Q3 Việt Nam 2007Q4 Việt Nam 2008Q1 Việt Nam 2008Q2 Việt Nam 2008Q3 Việt Nam 2008Q4 Việt Nam 2009Q1 Việt Nam 2009Q2 Việt Nam 2009Q3 Việt Nam 2009Q4 Việt Nam 2010Q1 Việt Nam 2010Q2 Việt Nam 2010Q3 Việt Nam 2010Q4 Việt Nam 2011Q1 Việt Nam 2011Q2

Quốc gia

Thời gian 2011Q3

Biến MC 3,6491

2011Q4

2,2468

2012Q1

4,5023

2012Q2

3,7055

2012Q3

3,8145

2012Q4

2,3571

2013Q1

4,6934

2013Q2

4,0316

2013Q3

3,8184

2013Q4

3,1700

2014Q1

5,0265

2014Q2

4,3735

2014Q3

4,1291

2014Q4

3,4768

2015Q1

5,5382

2015Q2

4,8225

2015Q3

4,5008

2015Q4

3,7607

2016Q1

6,1888

2016Q2

5,4323

2016Q3

4,9976

2016Q4

4,0630

2017Q1

6,6023

2017Q2

5,6751

2017Q3

5,1828

2017Q4

4,0531

Thời Biến gian MC Việt Nam 2005Q1 2,4526 Việt Nam 2005Q2 2,0270 Việt Nam 2005Q3 2,2578 Việt Nam 2005Q4 1,5827 Việt Nam 2006Q1 3,0246 Việt Nam 2006Q2 2,4515 Việt Nam 2006Q3 2,5049 Việt Nam 2006Q4 1,7640 Việt Nam 2007Q1 3,6763 Việt Nam 2007Q2 3,0410 Việt Nam 2007Q3 3,1515 Việt Nam 2007Q4 2,2490 Việt Nam 2008Q1 4,2402 Việt Nam 2008Q2 2,9646 Việt Nam 2008Q3 2,9881 Việt Nam 2008Q4 2,1294 Việt Nam 2009Q1 4,3861 Việt Nam 2009Q2 3,5623 Việt Nam 2009Q3 3,6813 Việt Nam 2009Q4 2,4803 Việt Nam 2010Q1 4,6849 Việt Nam 2010Q2 3,8154 Việt Nam 2010Q3 3,9782 Việt Nam 2010Q4 2,6969 Việt Nam 2011Q1 4,8620 Việt Nam 2011Q2 3,5317

Phụ lục 2: Thống kê mô tả dữ liệu các biến

1. Indonesia

GP M DC

0,031780 1,498907 1,090868 Trung bình

0,039525 1,502693 1,059447

0,099613 1,618587 1,304987

-0,027848 1,339455 0,870075

0,029392 0,070796 0,157426

52 52 52 Trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn Số quan sát

2. Malaysia

GP M DC

0,008775 5,112571 4,340991 Trung bình

0,026662 5,084799 4,269742

0,060219 5,703626 5,018923

-0,095229 4,408119 3,612842

0,038640 0,301388 0,365433

52 52 52 Trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn Số quan sát

3. Philippines

GP M DC

0,013366 2,460165 1,320517 Trung bình

0,020163 2,356722 1,223468

0,139122 3,158730 2,170199

-0,151549 1,916273 0,852954

0,095674 0,310279 0,377317

52 52 52 Trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn Số quan sát

4. Thái Lan

GP M DC

0,008597 4,452289 3,899621 Trung bình

0,003292 4,504251 3,786903

0,246094 5,068308 4,564732

-0,255102 3,802382 3,200667

0,069706 0,417872 0,443932

52 52 52 Trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn Số quan sát

5. Việt Nam

GP M DC

0,096229 4,339635 3,778040 Trung bình

0,164184 4,321686 3,868587

0,767037 7,559428 6,241117

-0,553531 1,983994 1,690615

0,366539 1,287210 1,073346

52 52 52 Trung vị Tối đa Tối thiểu Độ lệch chuẩn Số quan sát

Phụ lục 3: Hệ số tương quan giữa các biến

1. Indonesia

GP M DC

1 GP

-0,0680 1 M

-0,2276 0,2412 1 DC

2. Malaysia

GP M DC

1 GP

-0,3260 1 M

-0,1212 0,7186 1 DC

3. Philippines

GP M DC

1 GP

0,2722 1 M

0,1101 0,6997 1 DC

4. Thái Lan

GP M DC

1 GP

0,0369 1 M

0,0722 0,7638 1 DC

Phụ lục 4: Kiểm định nghiệm đơn vị

5. Indonesia

5.1. Biến GP

Null Hypothesis: GP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -2.710074 Prob.* 0.0799

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

5.2. Biến M

Null Hypothesis: M has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.3594 t-Statistic -1.835170

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658

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

Null Hypothesis: D(M) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.0161 t-Statistic -3.394349

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658

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

5.3. Biến DC

Null Hypothesis: DC has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 5 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.3476 t-Statistic -1.860312

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.581152 -2.926622 -2.601424

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

Null Hypothesis: D(DC) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.0719 t-Statistic -2.760622

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.581152 -2.926622 -2.601424

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

6. Malaysia

6.1. Biến GP

Null Hypothesis: GP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -4.825898 Prob.* 0.0003

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658

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

6.2. Biến M

Null Hypothesis: M has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 5 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -1.785732 Prob.* 0.3828

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.581152 -2.926622 -2.601424

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

Null Hypothesis: D(M) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -5.141788 Prob.* 0.0001

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.581152 -2.926622 -2.601424

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

6.3. Biến DC

Null Hypothesis: DC has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 5 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -0.752003 Prob.* 0.8229

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.581152 -2.926622 -2.601424

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

Null Hypothesis: D(DC) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 10 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -2.866668 Prob.* 0.0583

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.605593 -2.936942 -2.606857 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

7. Philippines 7.1. Biến GP

Null Hypothesis: GP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -2.991828 Prob.* 0.0430

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658

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

7.2. Biến M

Null Hypothesis: M has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 6 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.9916 t-Statistic 0.731442

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.584743 -2.928142 -2.602225

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

Null Hypothesis: D(M) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 5 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.0025 t-Statistic -4.090306

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.584743 -2.928142 -2.602225

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

7.3. Biến DC

Null Hypothesis: DC has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 10 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.9998 t-Statistic 1.928693

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.600987 -2.935001 -2.605836

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

Null Hypothesis: D(DC) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 9 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.0325 t-Statistic -3.123798

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

-3.600987 -2.935001 -2.605836 1% level 5% level 10% level

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

8. Thái Lan

8.1. Biến GP

Null Hypothesis: GP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -6.563641 Prob.* 0.0000

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.568308 -2.921175 -2.598551

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

8.2. Biến M

Null Hypothesis: M has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.5485 t-Statistic -1.454182

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.565430 -2.919952 -2.597905

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

Null Hypothesis: D(M) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.0000 t-Statistic -8.210009

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.568308 -2.921175 -2.598551

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

8.3. Biến DC

Null Hypothesis: DC has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.6854 t-Statistic -1.156336

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

-3.577723 -2.925169 -2.600658 1% level 5% level 10% level

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

Null Hypothesis: D(DC) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.0680 t-Statistic -2.785657

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

-3.577723 -2.925169 -2.600658 1% level 5% level 10% level

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

9. Việt Nam (MÔ HÌNH 1)

9.1. Biến GP

Null Hypothesis: GP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -3.382822 Prob.* 0.0165

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.574446 -2.923780 -2.599925

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

9.2. Biến M

Null Hypothesis: M has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -0.407221 Prob.* 0.8994

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658

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

Null Hypothesis: D(M) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

t-Statistic -3.173541 Prob.* 0.0280

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658

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

9.3. Biến DC

Null Hypothesis: DC has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.6464 t-Statistic -1.246651

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658

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

Null Hypothesis: D(DC) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.0424 t-Statistic -2.997478

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level -3.577723 -2.925169 -2.600658

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

Phụ lục 5: Chọn độ trễ tối ưu

1. Indonesia

FPE 0.001710 0.001481 0.000864

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(GP) Exogenous variables: C D(M) D(DC) Date: 09/14/18 Time: 12:49 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 41 AIC LR LogL -3.533506 NA 75.43687 -3.677580 7.135633 79.39039 91.45104 -4.217124 21.17967 113.0078 4.065835* 0.000432* -4.927208* -4.863661 106.7050 -4.866793 107.7693 -4.910366 109.6625 -4.882038 110.0818 -4.835788 110.1336 -4.763320 103.6481 -4.926123 113.9855 0.000454 0.000453 0.000435 0.000448 0.000471 0.000501 0.000434 5.070127 1.713133 2.955311 0.634027 0.075895 20.82418 1.335469 Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SC -3.408122 -3.510402 -4.008151 -4.425675 -4.571100* -4.532438 -4.534216 -4.464094 -4.376049 -4.512553 -4.382796

HQ -3.487848 -3.616703 -4.141028 -4.744578 -4.757126 -4.745040 -4.773393* -4.729846 -4.668376 -4.672004 -4.728273

* 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

2. Malaysia

FPE 0.002434 0.001670 0.001184 SC -3.055257 -3.390471 -3.693300 AIC -3.180641 -3.557649 -3.902272

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -5.707375 -5.786887 -5.875861 -5.749036 -6.138367 -6.107252 -6.112282 0.000195 0.000181 0.000166 0.000187 0.000128 0.000133 0.000133 0.242058 4.233631 4.408171 66.34405 0.593329 0.512294 1.506706 -5.414814 -5.452531 -5.499711 -5.498270 -5.678628 -5.605719 -5.568955

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(GP) Exogenous variables: C D(M) D(DC) Date: 09/14/18 Time: 12:47 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 41 HQ LR LogL -3.134983 NA 68.20313 -3.496772 15.75418 76.93180 84.99658 -3.826176 14.16255 136.4311 10.54896* 0.000124* -6.167370* -5.749426* -6.015178* -5.600841 124.0012 -5.665133 126.6312 -5.738888 129.4552 -5.657721 123.8552 -5.970956 136.8365 -5.924621 137.1987 -5.914432 138.3018

3. Philippines

AIC -1.920446 -2.983006 -3.166345

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.988162 1.148994 0.049558 4.472558 87.41743 0.067840 0.442856

HQ -1.874788 -2.922129 -3.090249 -5.595312* -5.488954 -5.459772 -5.397321 -5.477597 -5.523890 -5.533652 -5.485468

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(GP) Exogenous variables: C D(M) D(DC) Date: 09/14/18 Time: 12:50 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 41 SC FPE LR LogL -1.795063 0.008582 NA 42.36914 -2.815828 0.002967 41.11959 65.15161 69.91007 -2.957372 0.002471 8.356307 129.1358 5.451438* 0.000186* -5.762724* -5.302985 -5.302927 0.000218 121.7075 -5.595488 -5.247170 0.000222 122.4213 -5.581526 -5.158144 0.000233 122.4530 -5.534294 -5.629790 0.000212 125.4107 -5.211845 -5.615205 -5.364438* 0.000214 121.1117 -5.214749 -5.716282 0.000196 129.1838 -5.139991 -5.683318 0.000204 129.5080 * 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

4. Thái Lan

AIC -1.562132 -1.704118 -1.922736

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -2.133586 -2.085048 -2.050422 -2.058407 -2.015518 -1.966802 -1.925262 0.006956 0.007315 0.007589 0.007550 0.007908 0.008337 0.008734

HQ -1.516474 -1.643241 -1.846640 -2.044166* -2.027051 -1.963294 -1.913449 -1.906214 -1.848107 -1.784171 -1.727412

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(GP) Exogenous variables: C D(M) D(DC) Date: 09/14/18 Time: 12:51 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 41 SC FPE LR LogL -1.436748 0.012280 35.02370 NA -1.536940 0.010659 38.93441 7.058353 44.41610 9.626376 -1.713764 0.008571 49.77737 9.153396* 0.006935* -2.135481* -1.884715* -1.841025 50.73851 1.594092 -1.750692 50.74348 0.007990 -1.674272 51.03366 0.452964 -1.640462 52.19734 1.759713 -1.555779 52.31812 0.176753 -1.465268 52.31943 0.001857 -1.381934 52.46787 0.202739 * 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

5. Việt Nam

FPE 0.076652 0.012271 0.009076 SC 0.400972 -1.387636 -1.646111 AIC 0.269012 -1.563583 -1.866044

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -2.424467 -2.392893 -2.354158 -2.298639 -2.290587 -2.235138 -2.183817 0.005209 0.005390 0.005621 0.005967 0.006046 0.006432 0.006822 1.307888 0.671479 0.454162 0.000953 1.187576 0.002560 0.097394 -2.116560 -2.041000 -1.958278 -1.858773 -1.806734 -1.707298 -1.611990

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(GP) Exogenous variables: C D(M) D(DC) Date: 08/22/18 Time: 22:22 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 41 HQ LR LogL 0.315070 NA -1.842218 -1.502173 60.42081 32.14449 38.58879 -1.789281 11.09852 49.82861 18.73304* 0.005145* -2.434923* -2.171003* -2.342808* -2.316999 50.64041 -2.270073 51.07207 -2.215985 51.37485 -2.145114 51.37551 -2.121709 52.23056 -2.050908 52.23248 -1.984234 52.30870

Phụ lục 6: Kiểm định đồng liên kết

1. Indonesia

Wald Test: Equation: Untitled

Test Statistic

F-statistic Chi-square

df (3, 33) 3 Probability 0.0001 0.0000

Value 10.04673 30.14020 Null Hypothesis: C(12)=C(13)=C(14)=0 Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

C(12) C(13) C(14)

Std. Err. 0.240057 0.039007 0.017694

Value -1.195028 0.014607 -0.030593 Restrictions are linear in coefficients.

2. Malaysia

Wald Test: Equation: Untitled

Test Statistic

F-statistic Chi-square

df (3, 35) 3 Probability 0.0006 0.0001

Value 7.412349 22.23705 Null Hypothesis: C(11)=C(12)=C(13)=0 Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

C(11) C(12) C(13)

Std. Err. 0.616530 0.015979 0.009529 Value -2.426219 0.055274 -0.007813 Restrictions are linear in coefficients.

3. Philippines

Wald Test: Equation: Untitled

Test Statistic

F-statistic Chi-square

df (3, 35) 3 Probability 0.0020 0.0004

Value 6.044526 18.13358 Null Hypothesis: C(11)=C(12)=C(13)=0 Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

C(11) C(12) C(13)

Std. Err. 0.421152 0.015728 0.013043

Value -1.217061 -0.015500 0.036135 Restrictions are linear in coefficients.

4. Thái Lan

Wald Test: Equation: Untitled

Test Statistic

F-statistic Chi-square

df (3, 35) 3 Probability 0.0198 0.0106

Value 3.736522 11.20956 Null Hypothesis: C(11)=C(12)=C(13)=0 Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

C(11) C(12) C(13)

Value -1.399625 0.028327 0.008793 Std. Err. 0.462041 0.126233 0.114718

Restrictions are linear in coefficients.

5. Việt Nam

Wald Test: Equation: Untitled

Test Statistic

F-statistic Chi-square

df (3, 35) 3 Probability 0.0006 0.0001

Value 7.439395 22.31819 Null Hypothesis: C(11)=C(12)=C(13)=0 Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

C(11) C(12) C(13)

Value -2.618639 -0.190995 0.186638 Std. Err. 0.603038 0.049925 0.050514

Restrictions are linear in coefficients.

Phụ lục 7: Ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn

1. Indonesia

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 23:02 Sample (adjusted): 2006Q2 2017Q4 Included observations: 47 after adjustments

0.057194 0.769101 0.212465 0.453824 0.163424 -2.003908 0.117537 -1.751564 0.093701 -0.707588 0.068261 -4.786309 0.074518 -5.057684 0.065655 -2.500405 0.091240 0.815073 0.119917 0.261141 0.109666 2.689082 0.240057 -4.978093 0.039007 0.374486 0.017694 -1.729029 0.4473 0.6529 0.0533 0.0891 0.4842 0.0000 0.0000 0.0175 0.4209 0.7956 0.0111 0.0000 0.7104 0.0932 0.043988 0.096421 -0.327486 -0.205873 -0.066302 -0.326719 -0.376887 -0.164164 0.074367 0.031315 0.294901 -1.195028 0.014607 -0.030593

Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(GP(-4)) D(M(-1)) D(M(-2)) D(M(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) GP(-1) M(-1) DC(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.944630 Mean dependent var 0.922818 S.D. dependent var 0.011458 Akaike info criterion 0.004332 Schwarz criterion 151.6686 Hannan-Quinn criter. 43.30707 Durbin-Watson stat 0.000000

-0.000501 0.041241 -5.858239 -5.307132 -5.650854 2.014413 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.935455 Prob. F(3,30) 4.020535 Prob. Chi-Square(3) 0.4357 0.2593 F-statistic Obs*R-squared Heteroskedasticity Test: White

0.513815 Prob. F(13,33) 7.911898 Prob. Chi-Square(13) 0.8997 0.8493

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 3.259851 Prob. Chi-Square(13) 0.9968

2. Malaysia

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 22:55 Sample (adjusted): 2006Q1 2017Q4 Included observations: 48 after adjustments

Std. Error t-Statistic

0.056660 0.476688 0.311974 0.128329 0.032891 0.030023 0.032866 0.043858 0.045329 0.048141 0.616530 0.015979 0.009529 -3.974840 1.551510 0.356870 -3.772058 0.715884 0.525321 0.459544 -3.710287 -1.987329 -1.120549 -3.935282 3.459226 -0.819920

Coefficient -0.225215 0.739586 0.111334 -0.484063 0.023546 0.015772 0.015104 -0.162725 -0.090083 -0.053944 -2.426219 0.055274 -0.007813 Prob. 0.0003 0.1298 0.7233 0.0006 0.4788 0.6027 0.6487 0.0007 0.0548 0.2701 0.0004 0.0014 0.4178

0.000564 0.059057 -5.614417 -5.107633 -5.422902 1.522817 Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(M(-1)) D(M(-2)) D(M(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) GP(-1) M(-1) DC(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.963644 Mean dependent var 0.951179 S.D. dependent var 0.013049 Akaike info criterion 0.005960 Schwarz criterion 147.7460 Hannan-Quinn criter. 77.30878 Durbin-Watson stat 0.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

1.639503 Prob. F(3,32) 6.394852 Prob. Chi-Square(3) 0.1997 0.0939 F-statistic Obs*R-squared Heteroskedasticity Test: White

2.482894 Prob. F(12,35) 22.07197 Prob. Chi-Square(12) 0.0180 0.0367

24.87016 Prob. Chi-Square(12) 0.0155

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

3. Philippines

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 22:47 Sample (adjusted): 2006Q1 2017Q4 Included observations: 48 after adjustments

Std. Error t-Statistic

Coefficient 0.019488 -0.152924 -0.350858 -0.583205 -0.028477 -0.029968 0.014355 -0.125599 -0.197203 -0.135847 -1.217061 -0.015500 0.036135 0.024612 0.317977 0.202929 0.102181 0.026592 0.029865 0.030070 0.069967 0.064243 0.064713 0.421152 0.015728 0.013043 0.791841 -0.480928 -1.728972 -5.707585 -1.070890 -1.003455 0.477383 -1.795121 -3.069646 -2.099205 -2.889839 -0.985491 2.770550

Prob. 0.4338 0.6336 0.0926 0.0000 0.2915 0.3225 0.6361 0.0813 0.0041 0.0431 0.0066 0.3311 0.0089 -0.000752 0.188143 -6.121949 -5.615165 -5.930435 2.004359 Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(M(-1)) D(M(-2)) D(M(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) GP(-1) M(-1) DC(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.997844 Mean dependent var 0.997104 S.D. dependent var 0.010124 Akaike info criterion 0.003588 Schwarz criterion 159.9268 Hannan-Quinn criter. 1349.676 Durbin-Watson stat 0.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.220607 Prob. F(3,32) 0.972615 Prob. Chi-Square(3) F-statistic Obs*R-squared Heteroskedasticity Test: White

1.133281 Prob. F(12,35) 13.43165 Prob. Chi-Square(12) 0.8814 0.8079 0.3663 0.3385

13.61767 Prob. Chi-Square(12) 0.3258

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

4. Thái Lan

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 22:35 Sample (adjusted): 2006Q1 2017Q4 Included observations: 48 after adjustments

t-Statistic Std. Error Coefficien t

0.158956 0.385435 0.332003 0.219988 0.191840 0.178157 0.184224 0.221349 0.200306 0.197736 0.462041 0.126233 0.114718 -0.920171 0.845082 0.429765 -0.741191 -1.434674 -0.508949 0.496897 1.095360 0.310585 -1.082094 -3.029223 0.224404 0.076651

Prob. 0.3638 0.4038 0.6700 0.4635 0.1603 0.6140 0.6224 0.2808 0.7580 0.2866 0.0046 0.8237 0.9393 0.648913 Mean dependent var

-0.000892 0.101605 -2.261556 -1.754772 -2.070041 2.126988 Variable C -0.146266 D(GP(-1)) 0.325725 D(GP(-2)) 0.142683 D(GP(-3)) -0.163053 D(M(-1)) -0.275228 D(M(-2)) -0.090673 D(M(-3)) 0.091540 D(DC(-1)) 0.242457 D(DC(-2)) 0.062212 D(DC(-3)) -0.213969 GP(-1) -1.399625 M(-1) 0.028327 DC(-1) 0.008793 R-squared Adjusted R-squared 0.528541 S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.069765 Akaike info criterion 0.170350 Schwarz criterion 67.27733 Hannan-Quinn criter. 5.390877 Durbin-Watson stat 0.000044

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

1.208235 Prob. F(3,32) 4.883855 Prob. Chi-Square(3) F-statistic Obs*R-squared Heteroskedasticity Test: White

1.025374 Prob. F(12,35) 12.48540 Prob. Chi-Square(12) 0.3226 0.1805 0.4482 0.4075

0.0218 F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 23.77436 Prob. Chi-Square(12)

5. Việt Nam

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 22:41 Sample (adjusted): 2006Q1 2017Q4 Included observations: 48 after adjustments

Std. Error t-Statistic

Coefficient

0.346307 0.884653 0.360042 -0.139272 0.145304 0.172675 0.044953 -0.129120 -0.116945 0.046769 -2.618639 -0.190995 0.186638 0.126453 0.487001 0.332998 0.165272 0.079708 0.072315 0.070559 0.080541 0.078540 0.078388 0.603038 0.049925 0.050514 2.738620 1.816533 1.081213 -0.842680 1.822962 2.387828 0.637105 -1.603172 -1.488983 0.596634 -4.342409 -3.825608 3.694763

0.989461 Mean dependent var 0.985848 S.D. dependent var 0.082006 Akaike info criterion 0.235373 Schwarz criterion 59.51782 Hannan-Quinn criter. Prob. 0.0096 0.0779 0.2870 0.4051 0.0769 0.0225 0.5282 0.1179 0.1454 0.5546 0.0001 0.0005 0.0007 -0.005477 0.689332 -1.938243 -1.431459 -1.746728

Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(M(-1)) D(M(-2)) D(M(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) GP(-1) M(-1) DC(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared 0.2640 0.1369

1.388878 Prob. F(3,32) 5.529916 Prob. Chi-Square(3)

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 2.054436 Prob. F(12,35) 0.0485

19.83724 0.0702

Obs*R-squared Scaled explained SS 0.0564

Prob. Chi- Square(12) Prob. Chi- Square(12) 20.60691

Phụ lục 8: Ước lượng ECM

1. Indonesia

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 23:03 Sample (adjusted): 2006Q3 2017Q4 Included observations: 46 after adjustments

Std. Error t-Statistic

0.001906 0.140176 0.128271 0.114772 0.092341 0.059819 0.069576 0.055961 0.083268 0.109893 0.105286 0.223125 -0.702982 -1.440885 -2.839535 -0.626978 0.662347 -5.493689 -1.391681 1.805818 1.844383 -1.744829 1.794303 -4.666961

Coefficient -0.001340 -0.201977 -0.364231 -0.071960 0.061162 -0.328627 -0.096827 0.101055 0.153578 -0.191744 0.188915 -1.041318 Prob. 0.4869 0.1588 0.0076 0.5349 0.5122 0.0000 0.1731 0.0798 0.0739 0.0900 0.0817 0.0000

0.000484 0.041134 -6.007313 -5.530276 -5.828612 1.799992 Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(GP(-4)) D(M(-1)) D(M(-2)) D(M(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) ECT(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.948343 Mean dependent var 0.931630 S.D. dependent var 0.010756 Akaike info criterion 0.003933 Schwarz criterion 150.1682 Hannan-Quinn criter. 56.74408 Durbin-Watson stat 0.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.629891 Prob. F(3,31) 2.642926 Prob. Chi-Square(3) F-statistic Obs*R-squared Heteroskedasticity Test: White

0.351988 Prob. F(11,34) 4.702857 Prob. Chi-Square(11) 0.6012 0.4500 0.9658 0.9447

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 2.081519 Prob. Chi-Square(11) 0.9982

2. Malaysia

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 22:56 Sample (adjusted): 2006Q2 2017Q4 Included observations: 47 after adjustments

Std. Error t-Statistic

0.002494 0.103717 0.112431 0.065040 0.037658 0.035671 0.036789 0.058346 0.048047 0.049003 0.270903 0.132841 -11.82685 -10.20488 -14.84649 1.104828 0.693500 0.025075 -2.393681 0.349063 1.545167 -1.172079

Coefficient 0.000331 -1.226650 -1.147349 -0.965616 0.041606 0.024738 0.000922 -0.139662 0.016771 0.075718 -0.317520 Prob. 0.8951 0.0000 0.0000 0.0000 0.2766 0.4924 0.9801 0.0220 0.7291 0.1311 0.2489

0.001571 0.059278 -5.244423 -4.811410 -5.081477 1.762233 0.943743 Mean dependent var 0.928116 S.D. dependent var 0.015893 Akaike info criterion 0.009093 Schwarz criterion 134.2439 Hannan-Quinn criter. 60.39242 Durbin-Watson stat 0.000000 Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(M(-1)) D(M(-2)) D(M(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) ECT(-1) 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:

1.235233 Prob. F(3,33) 4.744983 Prob. Chi-Square(3) 0.3125 0.1915

F-statistic Obs*R-squared

Heteroskedasticity Test: White

1.966237 Prob. F(10,36) 16.60244 Prob. Chi-Square(10) 0.0675 0.0836

18.05398 Prob. Chi-Square(10) 0.0541

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

3. Philippines

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 22:49 Sample (adjusted): 2006Q2 2017Q4 Included observations: 47 after adjustments

Std. Error t-Statistic

0.002844 0.065958 0.086359 0.062925 0.028371 0.033343 0.032390 0.074001 0.062077 0.066878 0.204596 1.797709 -15.02958 -9.469145 -12.91201 -2.046401 -0.508118 0.926875 -0.975143 -1.083889 -0.143112 -1.870462

Coefficient 0.005113 -0.991319 -0.817742 -0.812484 -0.058059 -0.016942 0.030022 -0.072161 -0.067284 -0.009571 -0.382690

Prob. 0.0806 0.0000 0.0000 0.0000 0.0481 0.6145 0.3602 0.3360 0.2856 0.8870 0.0696 -0.003796 0.188979 -5.868929 -5.435915 -5.705983 1.588399 0.997036 Mean dependent var 0.996212 S.D. dependent var 0.011630 Akaike info criterion 0.004870 Schwarz criterion 148.9198 Hannan-Quinn criter. 1210.894 Durbin-Watson stat 0.000000 Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(M(-1)) D(M(-2)) D(M(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) ECT(-1) 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:

3.185290 Prob. F(3,33) 10.55379 Prob. Chi-Square(3) 0.0365 0.0144

F-statistic Obs*R-squared

Heteroskedasticity Test: White

1.201790 Prob. F(10,36) 11.76314 Prob. Chi-Square(10) 14.49057 Prob. Chi-Square(10) 0.3224 0.3012 0.1518

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

4. Thái Lan

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 22:37 Sample (adjusted): 2006Q2 2017Q4 Included observations: 47 after adjustments

t-Statistic Std. Error

0.010199 0.204438 0.200274 0.162148 0.173461 0.173181 0.171432 0.198824 0.193974 0.189596 0.265329 0.204759 -0.816913 -1.218972 -1.954975 -1.528674 1.145894 1.311896 1.284324 -1.021052 -1.811750 -3.717368

Prob. 0.8389 0.4194 0.2308 0.0584 0.1351 0.2594 0.1979 0.2072 0.3140 0.0784 0.0007 0.661322 Mean dependent var

0.000656 0.102130 -2.361266 -1.928253 -2.198320 1.976496 Variable Coefficient C 0.002088 D(GP(-1)) -0.167008 D(GP(-2)) -0.244129 D(GP(-3)) -0.316996 D(M(-1)) -0.265166 D(M(-2)) 0.198447 D(M(-3)) 0.224901 D(DC(-1)) 0.255354 D(DC(-2)) -0.198058 D(DC(-3)) -0.343501 ECT(-1) -0.986327 R-squared Adjusted R-squared 0.567245 S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.067185 Akaike info criterion 0.162499 Schwarz criterion 66.48975 Hannan-Quinn criter. 7.029580 Durbin-Watson stat 0.000005

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.134103 Prob. F(3,33) 0.566084 Prob. Chi-Square(3) 0.9390 0.9042

F-statistic Obs*R-squared

Heteroskedasticity Test: White

1.216198 Prob. F(10,36) 11.86856 Prob. Chi-Square(10) 0.3138 0.2939

30.03432 Prob. Chi-Square(10) 0.0008

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

5. Việt Nam

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/22/18 Time: 22:28 Sample (adjusted): 2006Q2 2017Q4 Included observations: 47 after adjustments

Std. Error t-Statistic

Coefficient -0.010857 -0.927353 -0.876753 -0.816574 0.014768 0.056392 -0.099262 0.033596 -0.013687 0.177331 -0.556669 Prob. 0.3989 0.0000 0.0000 0.0000 0.8126 0.3475 0.1035 0.6246 0.8386 0.0106 0.0021

0.017085 0.678633 -2.143076 -1.710063 -1.980131 1.970825 Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(M(-1)) D(M(-2)) D(M(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) ECT(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.990459 Mean dependent var 0.987809 S.D. dependent var 0.074930 Akaike info criterion 0.202121 Schwarz criterion 61.36230 Hannan-Quinn criter. 373.7289 Durbin-Watson stat 0.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared 0.123366 Prob. F(3,33) 0.521264 Prob. Chi-Square(3)

0.9457 0.9142

Heteroskedasticity Test: White

2.944217 Prob. F(10,36) F-statistic Obs*R-squared 21.14511 Prob. Chi-Square(10) Scaled explained SS 61.50942 Prob. Chi-Square(10) 0.0084 0.0201 0.0000

Phụ lục 9: Kiểm định Toda Yamamoto

1. Indonesia

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/15/18 Time: 23:31 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 47

Dependent variable: GP

Excluded M DC All df 3 3 6 Chi-sq 31.52354 13.12485 121.0500 Dependent variable: M

Excluded GP DC All df 3 3 6 Chi-sq 0.645366 40.33160 54.64063 Dependent variable: DC

Excluded GP M All df 3 3 6 Chi-sq 10.84777 6.164988 43.62077 Prob. 0.0000 0.0044 0.0000 Prob. 0.8860 0.0000 0.0000 Prob. 0.0126 0.1039 0.0000

2. Malaysia

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/15/18 Time: 23:30 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 47

Dependent variable: GP

df 3 3 6 Chi-sq 11.68322 17.77130 20.92618 Excluded M DC All Dependent variable: M

df 3 3 6 Chi-sq 26.90595 11.86801 30.60175 Excluded GP DC All Dependent variable: DC

df 3 3 6 Chi-sq 26.29322 3.669431 32.11277 Excluded GP M All Prob. 0.0086 0.0005 0.0019 Prob. 0.0000 0.0078 0.0000 Prob. 0.0000 0.2994 0.0000

3. Philippines

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/15/18 Time: 23:26 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 47

Dependent variable: GP

df 3 3 6 Chi-sq 8.919340 3.792130 14.32541 Excluded M DC All Dependent variable: M

df 3 3 6 Chi-sq 31.49110 14.54395 114.5637 Excluded GP DC All Dependent variable: DC

df 3 3 6 Chi-sq 13.19104 6.398120 15.08259 Excluded GP M All Prob. 0.0304 0.2848 0.0262 Prob. 0.0000 0.0023 0.0000 Prob. 0.0042 0.0938 0.0196

4. Thái Lan

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/15/18 Time: 23:24 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 47

Dependent variable: GP

df 3 3 6 Chi-sq 6.401769 7.308730 8.067724 Excluded M DC All Dependent variable: M

df 3 3 6 Chi-sq 0.203447 6.256472 7.509395 Excluded GP DC All Dependent variable: DC

df 3 3 6 Chi-sq 1.394714 4.923730 9.942525 Excluded GP M All Prob. 0.0936 0.0627 0.2332 Prob. 0.9770 0.0998 0.2763 Prob. 0.7068 0.1775 0.1271

5. Việt Nam

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/15/18 Time: 23:20 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 47

Dependent variable: GP

df 3 3 6 Chi-sq 20.43963 14.64169 23.85041 Excluded M DC All Dependent variable: M

df 3 3 6 Chi-sq 118.5859 6.165910 133.3825 Excluded GP DC All Dependent variable: DC

df 3 3 6 Chi-sq 149.0087 12.54205 156.9600 Excluded GP M All Prob. 0.0001 0.0021 0.0006 Prob. 0.0000 0.1038 0.0000 Prob. 0.0000 0.0057 0.0000

Phụ lục 10: Robustness testing – MÔ HÌNH 2, trường hợp Việt Nam

1. Kiểm định nghiệm đơn vị cho biến MC

Null Hypothesis: MC has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.8897 t-Statistic -0.459922

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

-3.577723 -2.925169 -2.600658 1% level 5% level 10% level

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

Null Hypothesis: D(MC) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on AIC, maxlag=10)

Prob.* 0.0292 t-Statistic -3.155694

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

-3.577723 -2.925169 -2.600658 1% level 5% level 10% level

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

2. Chọn độ trễ tối ưu

SC 0.376754 -1.394869 -1.646615

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1.259722 0.685433 0.407199 0.002172 1.159525 0.004304 0.103541

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(GP) Exogenous variables: C D(MC) D(DC) Date: 08/24/18 Time: 21:41 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 41 HQ AIC FPE LR LogL 0.290851 0.074818 0.244794 NA -1.406286 -1.509406 0.012182 -1.570816 59.87727 32.27468 -1.789786 0.009071 -1.866548 10.88993 38.59787 49.92075 18.87148* 0.005119* -2.440042* -2.176122* -2.347927* -2.320457 0.005191 -2.427925 50.70265 -2.274029 0.005369 -2.396849 51.14329 -2.218202 0.005609 -2.356375 51.41475 -2.147378 0.005953 -2.300903 51.41626 -2.122851 0.006039 -2.291729 52.25111 -2.052122 0.006424 -2.236352 52.25434 -1.985716 0.006812 -2.185299 52.33537

-2.120019 -2.044956 -1.960495 -1.861037 -1.807876 -1.708513 -1.613472 * 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

3. Kiểm định đồng liên kết

Wald Test: Equation: Untitled

Test Statistic

F-statistic Chi-square

df (3, 35) 3 Probability 0.0004 0.0000

Value 7.838758 23.51627 Null Hypothesis: C(11)=C(12)=C(13)=0 Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

C(11) C(12) C(13)

Std. Err. 0.599162 0.053427 0.051698 Value -2.702349 -0.211427 0.198374 Restrictions are linear in coefficients.

4. Ước lượng quan hệ dài hạn

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/24/18 Time: 21:42 Sample (adjusted): 2006Q1 2017Q4 Included observations: 48 after adjustments

Coefficient Std. Error t-Statistic

0.271779 0.110403 0.946437 0.480540 0.360805 0.326224 -0.153881 0.159413 0.172040 0.090348 0.228348 0.083902 0.024150 0.083721 -0.153907 0.083555 -0.174006 0.081098 0.055751 0.083217 -2.702349 0.599162 -0.211427 0.053427 0.198374 0.051698 2.461706 1.969528 1.106002 -0.965296 1.904185 2.721616 0.288460 -1.841976 -2.145634 0.669948 -4.510215 -3.957302 3.837168

Prob. 0.0189 0.0568 0.2763 0.3410 0.0651 0.0101 0.7747 0.0740 0.0389 0.5073 0.0001 0.0004 0.0005 -0.005477 0.689332 -2.015550 -1.508766 -1.824036 1.536602 Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(MC(-1)) D(MC(-2)) D(MC(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) GP(-1) MC(-1) DC(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.990245 Mean dependent var 0.986900 S.D. dependent var 0.078896 Akaike info criterion 0.217862 Schwarz criterion 61.37320 Hannan-Quinn criter. 296.0755 Durbin-Watson stat 0.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared 1.973677 Prob. F(3,32) 7.494771 Prob. Chi-Square(3)

0.1377 0.0577 Heteroskedasticity Test: White

2.255002 Prob. F(12,35) 20.92943 Prob. Chi-Square(12) 19.56615 Prob. Chi-Square(12)

F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 0.0305 0.0514 0.0758

5. Ước lượng ECM

Dependent Variable: D(GP) Method: Least Squares Date: 08/24/18 Time: 21:44 Sample (adjusted): 2006Q2 2017Q4 Included observations: 47 after adjustments

Std. Error t-Statistic

0.012483 0.117045 0.135441 0.094133 0.069849 0.068034 0.067815 0.067799 0.066733 0.065844 0.165455 -0.768336 -8.020751 -6.674405 -8.632157 0.243014 1.191269 -2.340382 0.451186 -0.586689 3.371108 -3.395050

Coefficient -0.009591 -0.938791 -0.903989 -0.812569 0.016974 0.081047 -0.158714 0.030590 -0.039151 0.221967 -0.561729 Prob. 0.4473 0.0000 0.0000 0.0000 0.8094 0.2413 0.0249 0.6546 0.5611 0.0018 0.0017

0.017085 0.678633 -2.225922 -1.792908 -2.062976 1.969072 0.991218 Mean dependent var 0.988778 S.D. dependent var 0.071889 Akaike info criterion 0.186051 Schwarz criterion 63.30916 Hannan-Quinn criter. 406.3202 Durbin-Watson stat 0.000000 Variable C D(GP(-1)) D(GP(-2)) D(GP(-3)) D(MC(-1)) D(MC(-2)) D(MC(-3)) D(DC(-1)) D(DC(-2)) D(DC(-3)) ECT(-1) 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:

0.9500 0.9208 0.116182 Prob. F(3,33) 0.491224 Prob. Chi-Square(3)

F-statistic Obs*R-squared

Heteroskedasticity Test: White

0.0005 0.0042 4.343902 Prob. F(10,36) 25.70064 Prob. Chi-Square(10)

0.0000 F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 64.37432 Prob. Chi-Square(10)

6. Kiểm định nhân quả

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 09/15/18 Time: 23:23 Sample: 2005Q1 2017Q4 Included observations: 47

Dependent variable: GP

df 3 3 6 Chi-sq 19.41655 16.68317 23.05437 Excluded MC DC All Dependent variable: MC

df 3 3 6 Chi-sq 118.1124 5.573367 145.6834 Excluded GP DC All Dependent variable: DC

df 3 3 6 Chi-sq 144.9197 11.85775 164.7382 Excluded GP MC All Prob. 0.0002 0.0008 0.0008 Prob. 0.0000 0.1343 0.0000 Prob. 0.0000 0.0079 0.0000

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tại một số quốc gia đang phát triển Đông Nam Á

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

HỒ THỊ YẾN NHI

SỰ PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TẠI MỘT SỐ QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN ĐÔNG NAM Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

HỒ THỊ YẾN NHI

SỰ PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TẠI MỘT SỐ QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN ĐÔNG NAM Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

PGS. TS. NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Quốc gia

Biến M

Biến M

Thời gian

Biến GP 0,0070

Biến DC 0,9595

Thời gian 2011Q3

Biến GP 0,0397

Biến DC 1,0950

Quốc gia

Biến M

Biến M

Thời gian

Biến GP -0,0367

Biến DC 4,2415

Thời gian 2011Q3

Biến GP 0,0415

Biến DC 4,1476

Quốc gia

Biến M

Biến M

Thời gian

Biến GP 0,0988

Biến DC 0,9739

Thời gian 2011Q3

Biến GP 0,0762

Biến DC 1,2996

Quốc gia

Biến M

Biến M

Thời gian

Biến DC

Thời gian

Biến GP -0,0145

Biến GP -0,0037

Biến DC 3,8186

Quốc gia

Biến M

Biến M

Thời gian

Biến GP -0,0869

Biến DC 2,7754

Thời gian 2011Q3

Biến GP 0,0192

Biến DC 4,1992

Quốc gia

Thời gian 2011Q3

Biến MC 3,6491

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật