-0,591 | -2,282 | -3,994* | -3,894** | I(1) | |
Lãi suất cho vay, | -3,175** | -2,219 | -6,628* | -6,738* | I(1) |
Dự trữ bắt buộc, | -2,332 | -2,337 | -9,854* | -9,824* | I(1) |
Lãi suất tái cấp vốn, ƒ | -2,092 | -3,1169 | -9,756* | -9,731* | I(1) |
Giá trị thống kê: | |||||
Mức 1% | -3,469 | -4,014 | -3,470 | -4,014 | |
Mức 5% | -2,878 | -3,437 | -2,878 | -3,437 | |
Mức 10% | -2,576 | -3,142 | -2,576 | -3,142 | |
Chú thích: *, **, *** trình bày ý nghĩa thống kê ở mức tương ứng 10%, 5% và 1%. | |||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Hoạt Động Nghiệp Vụ Thị Trường Mở, Giai Đoạn 2000-2014 -
Diễn Biến Tăng Trưởng Kinh Tế, Lạm Phát Và Tăng Trưởng Tín Dụng Hàng Năm -
Thiết Lập Mô Hình Xác Định Kênh Truyền Dẫn Tín Dụng Ngân Hàng Ở Việt Nam -
Kiểm Định Sự Tồn Tại Kênh Tín Dụng Ngân Hàng Tại Việt Nam -
Tác Động Của Các Cú Sốc Chính Sách Tiền Tệ -
Gợi Ý Điều Hành Chính Sách Tiền Tệ Thông Qua Kênh Tín Dụng Ngân Hàng
Xem toàn bộ 138 trang tài liệu này.
Như vậy, tồn tại nghiệm đơn vị ở mức giá trị chỉ ra các biến có chung đặc điểm tự hồi quy trong mô hình.
3.3.3. Kiểm định lựa chọn bước trễ tối ưu và phương trình đồng tích hợp
Kiểm tra độ trễ tối ưu là bước tiếp theo tiến đến xác định bước trễ trong kiểm định số phương trình đồng tích hợp cũng như bước trễ tối ưu trong ước lượng mô hình VECM. Vì mô hình VECM là cách thức biến đổi khác của mô hình VAR sau khi sai phân bậc nhất trong điều kiện các biến tồn tại nghiệm đơn vị ở mức giá trị gốc, do đó xác định độ trễ tối ưu cho mô hình VECM có thể sử dụng mô hình VAR để ước lượng.
Từ bước trễ W}i~ nêu trên, bước trễ tối đa trong mô hình VAR được xác định trong khoảng từ bước trễ 1 đến bước trễ 13. Quy trình xác định bước trễ tối ưu thông qua phương pháp đơn giản là sử dụng từng bước trễ để ước lượng mô hình VAR, qua đó tìm ra giá trị cho từng tiêu chí Information Criteria of Akaike (AIC), Hannan-Quinn (HQC), Schwartz (SC) và Final prediction error (FPE).
Sử dụng phần mềm Eviews để tìm kiếm độ trễ tối ưu từ bước trễ 1 đến bước trễ 13 chỉ ra rằng tất cả các tiêu chí LR, FPE, AIC, SC và HQC cùng có bước trễ tối ưu ở bậc 4 trong phạm vi từ bước trễ 4 đến bước trễ 6. Từ bước trễ 7 đến bước 10, tiêu chí LR bắt đầu chạy theo và duy trì tối ưu ở bước 7. Tương tự như vậy, từ bậc 11 đến bậc 13, tiêu chí LR đạt bước trễ tối ưu ở bậc 11. Điều này có nghĩa nếu thử thêm bước trễ, thì bước trễ tối ưu theo tiêu chí LR sẽ dịch chuyển tăng lên. Tiêu chí AIC dừng ở bước trễ tối ưu bậc 4 đến phép thử bước trễ 11, sau đó dừng ở bước trễ tối ưu bậc 12 khi thử ở bậc 12 và 13. Các tiêu chí FPE, SC và HQC đều cho bước trễ tối ưu ở bước 4 cho đến phép thử ở bước trễ 13 (Bảng 3.4). Bước trễ tối ưu trong mô hình nghiên cứu của
Theo Melo and Pisu (2010) cũng sử dụng tiêu chí SC và HQC để quyết định độ trễ tối ưu. Hơn thế, để khẳng định độ trễ tối ưu, Melo and Pisu (2010) sẽ kiểm định tương quan chuỗi phần dư tới bậc thứ ℎ mà ở đó không thể chấp nhận giả thuyết không “ Không tồn tại tương quan chuỗi đến bậc thứ ℎ”. Nếu kết hợp cả hai phương pháp trên và đều đưa ra kết quả cùng bước trễ giống nhau thì đó là bước trễ được lựa chọn nghiên cứu.
Theo Lutkepohl (1990, trang 133), độ trễ tối ưu, `∗, được xác định phải thỏa mãn điều kiện `∗ ‘ƒ ≤ `∗ =’ƒ ≤ `∗ “]ƒ . Kết quả kiểm định độ trễ từ bước trễ 1 đến bước trễ 13 đã chỉ ra thỏa mãn điều kiện như kết luận của Lutkepohl (1990). Hơn nữa, kiểm định Lag Exclusion Wald Tests cung cấp bước trễ tối ưu chung giữa các biến ở bậc 4. Từ đây, bước trễ tối ưu được lựa chọn để đánh giá mô hình ở bước trễ thứ tư. Tuy nhiên, mô hình VAR và mô hình VECM có mối quan hệ với nhau thông qua hai đặc tính. Mô hình VECM là mô hình dạng đặc biệt của mô hình VAR khi và chỉ khi các biến trong mô hình không có tính dừng ở mức giá trị và tồn tại đồng tích hợp bậc nhất.
Bảng 3.4: Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: CREDIT RR RC RL IPI_TC CPI Exogenous variables: C
Sample: 2001M01 2014M12
Included observations: 155
LogL | LR | FPE | AIC | SC | HQ | |
0 | 1474.635 | NA | 2.37e-16 | -18.95013 | -18.83232 | -18.90228 |
1 | 3455.268 | 3782.369 | 3.01e-27 | -44.04216 | -43.21749 | -43.70720 |
2 | 3693.872 | 437.1843 | 2.21e-28 | -46.65641 | -45.12488 | -46.03434 |
3 | 3839.321 | 255.2404 | 5.40e-29 | -48.06866 | -45.83027 | -47.15948 |
4 | 3941.148 | 170.8067 | 2.33e-29* | -48.91804 | -45.97279* | -47.72175* |
5 | 3964.676 | 37.64387 | 2.78e-29 | -48.75711 | -45.10500 | -47.27370 |
6 | 3996.301 | 48.15168 | 3.01e-29 | -48.70066 | -44.34169 | -46.93014 |
7 | 4037.556 | 59.61974 | 2.91e-29 | -48.76846 | -43.70263 | -46.71083 |
8 | 4068.854 | 42.80765 | 3.24e-29 | -48.70779 | -42.93510 | -46.36305 |
9 | 4109.995 | 53.08577 | 3.21e-29 | -48.77413 | -42.29458 | -46.14228 |
10 | 4142.089 | 38.92703 | 3.64e-29 | -48.72373 | -41.53732 | -45.80477 |
11 | 4190.886 | 55.40773* | 3.40e-29 | -48.88885 | -40.99558 | -45.68278 |
12 | 4236.438 | 48.19748 | 3.39e-29 | -49.01211* | -40.41198 | -45.51893 |
13 | 4268.030 | 30.98075 | 4.15e-29 | -48.95523 | -39.64824 | -45.17494 |
* 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
VAR Lag Exclusion Wald Tests
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
CREDIT | RR | RC | RL | IPI_TC | CPI | Joint | |
Lag 1 | 165.5116 | 57.80679 | 78.37960 | 78.92008 | 912.1244 | 253.3822 | 1520.437 |
[0.0000] | [1.2e-10] | [7.7e-15] | [6.0e-15] | [0.0000] | [0.0000] | [0.0000] | |
Lag 2 | 3.401323 | 1.399458 | 6.750917 | 6.645900 | 151.2897 | 43.58923 | 213.7396 |
[0.7570] | [0.9658] | [0.3444] | [0.3548] | [0.0000] | [8.9e-08] | [0.0000] | |
Lag 3 | 5.266615 | 4.869111 | 5.283646 | 4.642644 | 38.56178 | 11.11703 | 76.45411 |
[0.5101] | [0.5607] | [0.5079] | [0.5903] | [8.7e-07] | [0.0848] | [9.7e-05] | |
Lag 4 | 5.504336 | 2.523490 | 12.87834 | 4.924360 | 14.89118 | 10.08160 | 63.54601 |
[0.4809] | [0.8658] | [0.0450] | [0.5535] | [0.0211] | [0.1212] | [0.0030] | |
Lag 5 | 1.547357 | 1.320132 | 3.865074 | 3.842428 | 9.712572 | 1.859207 | 25.75091 |
[0.9562] | [0.9705] | [0.6949] | [0.6979] | [0.1372] | [0.9321] | [0.8971] | |
Lag 6 | 1.241355 | 2.734869 | 6.670041 | 6.351087 | 8.480504 | 3.353447 | 31.43776 |
[0.9747] | [0.8413] | [0.3524] | [0.3850] | [0.2049] | [0.7633] | [0.6853] | |
Lag 7 | 4.470500 | 3.529651 | 7.785018 | 12.38189 | 6.750739 | 9.080723 | 43.03905 |
[0.6132] | [0.7400] | [0.2542] | [0.0539] | [0.3445] | [0.1690] | [0.1953] | |
Lag 8 | 13.72907 | 5.821192 | 4.742899 | 1.473634 | 8.073682 | 4.102775 | 41.37220 |
[0.0328] | [0.4435] | [0.5771] | [0.9612] | [0.2327] | [0.6627] | [0.2476] | |
Lag 9 | 10.44603 | 8.880302 | 8.846026 | 4.668961 | 6.611816 | 1.126628 | 47.02068 |
[0.1070] | [0.1804] | [0.1824] | [0.5869] | [0.3582] | [0.9803] | [0.1033] | |
Lag 10 | 3.255214 | 6.775864 | 10.26372 | 12.22890 | 7.249439 | 3.537800 | 41.21697 |
[0.7762] | [0.3420] | [0.1139] | [0.0570] | [0.2983] | [0.7389] | [0.2529] | |
Lag 11 | 3.516926 | 7.243210 | 33.81395 | 11.69462 | 9.358031 | 3.969745 | 64.65575 |
[0.7417] | [0.2989] | [7.3e-06] | [0.0691] | [0.1544] | [0.6807] | [0.0023] | |
Lag 12 | 2.778078 | 4.722931 | 18.60526 | 6.840569 | 3.647305 | 9.907986 | 50.24946 |
[0.8361] | [0.5798] | [0.0048] | [0.3358] | [0.7242] | [0.1285] | [0.0576] | |
Lag 13 | 5.603511 | 3.391979 | 8.254561 | 8.658718 | 3.136410 | 7.304729 | 33.22625 |
[0.4690] | [0.7582] | [0.2200] | [0.1937] | [0.7915] | [0.2935] | [0.6012] |
df 6 6 6 6 6 6 36
Bước trễ tối ưu được xác định thông qua mô hình VAR nêu trên được sử dụng để làm căn cứ xác định phương trình đồng tích hợp. Dựa trên kết quả tìm bước trễ tối ưu bậc 7 đối với từng biến và bước trễ tối ưu chung áp dụng cho tất cả các biến từ mô hình VAR, đề tài sẽ sử dụng lần lượt từng bước trễ trong phạm vi từ 1 đến 6 để tìm ra bước trễ tối ưu nhất mà thỏa mãn điều kiện tồn tại tối đa 2 phương trình tích hợp cho cả hai phương pháp kiểm định: Trace test và Maximum Eigenvalue test. Với bước trễ tối ưu bậc 1, cả hai kiểm định đều cho kết luận tồn tại tối đa 3 phương trình đồng tích hợp. Từ bước trễ thứ 3 đến bước trễ thứ 6, kết quả chỉ ra tồn tại 1 phương trình đồng tích hợp dưới kiểm định Trace test và tối đa 2 phương trình đồng tích hợp theo kiểm định Maximum Eigenvalue test. Duy nhất chỉ 2 bước trễ tối ưu mới đem lại kết quả tồn tại tối đa 2 phương trình tích hợp cho cả 2 phương pháp kiểm định nêu trên. Đó chính là lý do đề tài sẽ sử dụng bước trễ tối ưu bậc 2 để ước lượng mô hình VECM. Kết quả kiểm định đồng tích hợp Johansen được mô tả trong bảng 3.5. Giả thuyết =2 ở
cột thứ nhất của Bảng 3.5 mô tả số lượng phương trình tồn tại đồng tích hợp nhiều
nhất có thể. Dưới phương pháp kiểm định Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) thì giả thuyết =2: không tồn tại phương trình đồng tích hợp trong mẫu nghiên cứu bị bác bỏ ở mức 5% do giá trị giá trị thống kê Trace Statistic (127,76) lớn hơn giá trị tới hạn (95,75). Tương tự như vậy, giả thuyết =2 ở mức nhiều hơn 1 phương trình đồng liên kết không thể bị bác bỏ ở mức 5% vì giá trị kiểm định Trace Statistic (69,65) nhỏ hơn giá trị tới hạn (69,81). Như vậy, theo phương pháp tiếp cận Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) mô hình tồn tại tối đa một phương trình đồng liên kết.
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định đồng tích hợp Johansen test
Sample (adjusted): 2001M05 2014M12 Included observations: 164 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: CREDIT RR RC RL IPI_TC CPI
Hypothesized No. of CE(s) | Eigenvalue | Trace Statistic | 0.05 Critical Value | Prob.** | |
None * | 0.298374 | 127.7657 | 95.75366 | 0.0001 |
Lags interval (in first differences): 1 to 3 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
0.212993 | 69.65151 | 69.81889 | 0.0515 | |
At most 2 | 0.075010 | 30.37048 | 47.85613 | 0.6999 |
At most 3 | 0.055135 | 17.58297 | 29.79707 | 0.5969 |
At most 4 | 0.034304 | 8.282008 | 15.49471 | 0.4357 |
At most 5 | 0.015473 | 2.557442 | 3.841466 | 0.1098 |
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Eigenvalue | Max-Eigen Statistic | 0.05 Critical Value | Prob.** | ||
None * | 0.298374 | 58.11420 | 40.07757 | 0.0002 | |
At most 1 * | 0.212993 | 39.28103 | 33.87687 | 0.0103 | |
At most 2 | 0.075010 | 12.78751 | 27.58434 | 0.8963 | |
At most 3 | 0.055135 | 9.300960 | 21.13162 | 0.8074 | |
At most 4 | 0.034304 | 5.724566 | 14.26460 | 0.6488 | |
At most 5 | 0.015473 | 2.557442 | 3.841466 | 0.1098 |
Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):
RR | RC | RL | IPI_TC | CPI | |
-7.810536 | 5.626595 | -85.18702 | 136.7281 | 2.235157 | 20.02357 |
21.81847 | 64.21254 | -6.072601 | -25.41441 | -26.05769 | -30.70855 |
-2.592172 | -26.37292 | -119.5545 | 92.37252 | 1.267059 | 6.181668 |
-2.079115 | -3.503892 | 31.93364 | -21.85855 | 11.34737 | -9.093181 |
-9.109984 | 16.32281 | -17.23097 | 3.698657 | 5.838323 | 17.68006 |
0.421056 | -28.46547 | 5.686886 | 21.01528 | -2.607540 | -1.268668 |
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):
-0.000363 | 0.001739 | 5.89E-05 | 0.001254 | 0.000204 | -0.000179 | ||
D(RR) | -0.000667 | -0.001610 | 0.000705 | 0.000609 | -0.000350 | 0.000176 | |
D(RC) | -0.000206 | 0.000350 | 0.001249 | -0.000565 | 0.000270 | -0.000163 | |
D(RL) | -0.002486 | 0.000337 | 0.000105 | -0.000442 | -0.000238 | -0.000183 | |
D(IPI_TC) | -7.53E-05 | 0.000214 | 3.67E-05 | 6.13E-06 | 2.08E-06 | 8.81E-05 | |
D(CPI) | 0.000440 | 0.000411 | 0.000381 | -0.000183 | -0.000373 | -8.89E-05 |
Tương tự như vậy, theo phương pháp kiểm định Maximum Eigenvalue, tại giả thuyết =2 ở mức nhiều nhất 2 phương trình đồng liên kết đều bị bác bỏ ở mức 5% vì Max-Eigen Statistic (12,78) nhỏ hơn giá trị tới hạn (27,58). Do đó, theo cách kiểm định này, mô hình VECM nghiên cứu tồn tại tối đa 2 phương trình đồng tích hợp.
Như vậy, kết quả kiểm định mối quan hệ đồng tích hợp đã cung cấp thông tin tồn tại nhiều nhất hai vec-tơ đồng tích hợp giữa các biến trong mô hình và cũng thỏa mãn điều kiện đầu tiên để có thể nghiên cứu kênh tín dụng ngân hàng thông qua sử dụng mô hình VECM.
3.3.4. Xác định điều kiện để áp dụng kênh tín dụng ngân hàng
Như đã nêu tại phần thiết lập mô hình và trình bày các bước để xác định sự tồn tại của kênh tín dụng ngân hàng, bước đầu tiên sẽ là tìm kiếm thông tin để qua đó làm cơ sở xác định điều kiện cần để tồn tại hàm cung - cầu tín dụng. Từ đây, các biến trong mô hình sẽ được chỉ định dựa trên cơ sở lý thuyết của Bernanke và Blinder (1988) và nghiên cứu thực nghiệm của de Mello và Pisu (2010), Sun và các cộng sự (2010), và Cyrille (2014). Kết quả kiểm định xác định số phương trình đồng tích hợp trong phần
3.4.3 cung cấp thông tin hệ số ước lượng dài hạn đồng tích hợp được tóm tắt lại trong bảng dưới đây.
Bảng 3.6: Hệ số ước lượng từ các vec-tơ đồng tích hợp theo phương pháp
kiểm định Johansen test
CREDIT | RR | RC | RL | IPI_TC | CPI | |
e5 | -7.81 | 5.62 | -85.18 | 136.72 | 2.23 | 20.02 |
eQ | 21.81 | 64.21 | -6.07 | -25.41 | -26.05 | -30.71 |
Theo de Mello và Pisu (2010), việc xác định hàm cung, hàm cầu trong mô hình kênh tính dụng ngân hàng phải dựa vào dấu của lãi suất cho vay đạt được từ kết quả của hai phương trình đồng tích hợp. Bảng 3.6 chỉ ra phương trình đồng tích hợp thứ nhất e5cho kết quả ước lượng dấu dương với lãi suất cho vay và dấu âm với lãi suất cho vay tại phương trình đồng tích hợp thứ hai eQ. Xét theo biến lãi suất tái cấp vốn, phương trình thứ hai chỉ ra biến tín dụng và biến lãi suất tái cấp vốn mang dấu ngược nhau. Điều này chỉ ra khi lãi suất tái cấp vốn giảm thì nhu cầu vay tái cấp vốn của các
tổ chức tín dụng tăng lên. Đó chính là mối quan hệ thể hiện của phương trình cung tín dụng. Như vậy, phương trình thứ nhất được xác định là phương trình cầu tín dụng và phương trình thứ hai là hàm cung tín dụng. Kết quả này cũng tương đồng với hệ số ước lượng từ phương trình đồng tích hợp trong bài báo thực nghiệm gốc của de Mello
và Pisu (2010), Sun và các cộng sự (2010). Điều này có nghĩa cũng tồn tại điều kiện cần để ước lượng hàm cung-cầu tín dụng như trường hợp của Việt Nam.
Sau khi xác định được hàm cung, hàm cầu tín dụng, thì việc loại bỏ biến không tồn tại mối quan hệ dài hạn trong mô hình là cần thiết. Kiểm định loại bỏ biến dài hạn (long-run exlusion test) sẽ được thực hiện.
Kiểm định loại bỏ biến dài hạn
Với 2 phương trình đồng tích hợp đã được kiểm định và có ý nghĩa thống kê, ma trận hệ số mối quan hệ dài hạn, e, được định nghĩa trong phần lý thuyết cùng với 6 biến trong mô hình sẽ được viết lại như sau:
–e55 e5Q›
•eQ5 eQQ
•
•e5 eQ
•
e = •
•e‚5 e‚Q
•
•e—5 e—Q
•
”e˜5 e˜Q™
Như vậy, để kiểm tra mỗi biến có tồn tại mối quan hệ trong dài hạn hay không, giả thuyết kiểm định loại bỏ biến không tồn tại trong không gian dài hạn được thiết lập cho mỗi biến được định nghĩa như sau:
= hk 9.: e55 = e5Q = 0
Ÿ 2
2
=¡¡: eQ5 = eQQ = 0
2
=¡ : e5 = eQ = 0
2
=¡¢: e‚5 = e‚Q = 0
=£¤£ : e = e = 0
2 —5 —Q
2
œ = ¤£ : e˜5 = e˜Q = 0
.i.9 .9j
Bác bỏ giả thuyết =2 nếu giá trị thống kê ¥Q lớn hơn giá trị phê phán
jh9.9ji¦
¥Qvới bậc tự do là 2 – số phương trình đồng tích hợp hoặc giá trị W − §¨T nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê 5%.
Với mỗi giả thuyết nêu trên, sử dụng phần mềm Eviews cung cấp kết kiểm định loại bỏ biến dài hạn được trình bày tại bảng 3.7 dưới đây (Giá trị trong ngoặc đơn tại mỗi biến phản ánh giá trị thống kê 7 − ©7¨7 ©7 €©):
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định loại bỏ biến dài hạn
CREDIT | RR | RC | RL | IPI_TC | CPI | |
Long-run exclusion test | 27,95*** | 21,50*** | 15,90*** | 31,64*** | 24,91*** | 28,74*** |
[0.00] | [0.00] | [0.00] | [0.00] | [0.00] | [0.00] |
Giá trị thống kê với bậc tự do 2:
Mức 10%: 4,605
Mức 5%: 5,991
Mức 1%: 9,210
Chú thích: *, **, *** trình bày ý nghĩa thống kê ở mức tương ứng 10%, 5% và 1%.
Như vậy, kiểm định loại bỏ biến dài hạn chỉ ra không một biến nào trong mô hình VECM bị loại bỏ trong mối quan hệ dài hạn ở mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là, các biến sẽ được sử dụng để đo lường mối quan hệ dài hạn giữa chúng là phù hợp trong kênh tín dụng ngân hàng và cũng tương đồng với các biến được lựa chọn trong các nghiên cứu của de Mello và Pisu (2010); Sun và các cộng sự (2010), và Cyrille (2014). Hay nói cách khác, các biến sẽ xuất hiện hoặc trong phương trình cung tín dụng hoặc trong phương trình cầu tín dụng hoặc trong cả hai phương trình. Như đã phân tích tại phần Kiểm định số phương trình đồng tích hợp để xác định liệu điều kiện cần để có thể áp dụng mô hình kênh tín dụng ngân hàng cũng như điều kiện cần tồn tại dấu ngược nhau của biến lãi suất cho vay giữa hai phương trình đồng tích hợp đối với mô hình sử dụng huy động vốn thay thế cho dư nợ tín dụng ngân hàng và lãi suất huy động thay thế cho tỉ lệ DTBB, bước tiếp theo là xác định sự tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến. Kiểm định sự tồn tại của biến tiền gửi trong không gian dài hạn đã không thể bác
bỏ giả thuyết =2 do giá trị thống kê ¥Q (3,176) nhỏ hơn giá trị phê phán ¥Q
.i.9 .9j jh9.9ji¦
(4,605) với bậc tự do là 2 và ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Như vậy, việc sử dụng huy động vốn thay thế cho dư nợ tín dụng ngân hàng và lãi suất huy động thay thế cho tỉ lệ DTBB là không thể tiếp tục các bước cần ước lượng của mô hình kênh tín dụng ngân hàng vì biến tiền gửi huy động là biến quan trọng, nghĩa là biến số lượng để phản ánh với quan hệ cung-cầu tín dụng, đã bị loại bỏ trong không gian dài hạn (Chi tiết kết quả tại Phụ lục 3).
Kết quả kiểm định không loại bỏ bất cứ biến nào từ mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình VECM, nhưng điều này không thể đưa ra kết luận là các biến đó