Bảng Tổng Hợp Tính Dừng Của Các Chu I Dữ Liệu

dừng ở sai phân bậc 1; riêng biến LnGDP và INF dừng ở giá trị nguyên gốc, không cần sai phân.

Bảng 3.4: Bảng tổng hợp tính dừng của các chu i dữ liệu

Biến

Trình tự t ch hợp	(ADF) t-statistic	P-value
LNGDP	I(0)	-11,1718	0,0000
LNIG	I(1)	-3,2083	0,0225
LNIP	I(1)	-3,9470	0,0025
LNIF	I(1)	-3,9001	0,0002
LNLAB	I(1)	-4,2170	0,0010
LNLCU	I(1)	-5,4673	0,0000
LNOILP	I(1)	-6,2855	0,0000
INF	I(0)	-4,5209	0,0003

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 255 trang tài liệu này.

Ghi chú:LN là í hiệu sau hi lấy logarit cho c c chuỗi dữ liệu I(0) là í hiệu cho hông sai phân; I( ) là ý hiệu cho sai phân bậc 1

3.3.2.2. K m tr l g p ù ợp

Trong phần này, mục tiêu đầu tiên của nghiên cứu là xác định thứ tự độ trễ thực sự cho mô hình vì Lutkepohl (1999) chỉ ra rằng độ dài độ trễ được chọn cao hơn độ dài độ trễ thực thì sẽ làm tăng các lỗi dự báo bình phương trung bình của VAR; và nếu độ dài độ trễ lựa chọn thấp hơn độ dài độ trễ thực thì thường gây ra lỗi tự tương quan. Do đó, độ chính xác của dự báo từ các mô hình VAR phụ thuộc nhiều vào việc chọn độ dài độ trễ thực sự. Có một số tiêu chí thống kê để chọn một độ dài trễ. Nghiên cứu đã xác định các mô hình V R để phân tích bằng cách sử dụng các tiêu chí lựa chọn như: Tiêu chí thông tin Akaike (AIC), Tiêu chí thông tin (FPE) và Tiêu chí thông tin Hannan-Quinn (HQ). Bảng 3.3 dưới đây cho thấy kết quả của tiêu chí lựa chọn.

Bảng 3.5: Tổng hợp tiêu chí lựa chọn lag ph hợp cho hình VAR

Lag

M hình 1			M hình 2
FPE	AIC	HQ	FPE	AIC	HQ
0	1,11e-06	0,475	0,5303	0,048413	11,161	11,217
1	2,28e-10	-8,0154	-7,6835	0,000119	5,1548	5,4867
2	2,78e-10	-7,8204	-7,212	0,000106	5,0351	5,6436
3	2,58e-10	-7,9079	-7,0228	0,000084	4,7871	5,6722
4	3,18e-11	-10,0243	-8,8627	0,0000262	3,6003	4,762
5	1,27e-11*	-10.9803*	-9.5422*	1,64e-05*	3,094	4,5322*
6	1,60e-11	-10,8034	-9,0886	0,0000177	3,1121	4,8269
7	2,20e-11	-10,5707	-8,5793	0,0000206	3,1775	5,1689
8	2,74e-11	-10,4682	-8,2002	0,0000247	3,2434	5,5113
9	2,84e-11	-10,5894	-8,0448	0,000025	3,0992	5,6438
10	3,90e-11	-10,4822	-7,661	0,0000259	2,9253	5,7465
11	4,86e-11	-10,5395	-7,4418	0,0000304	2,8061	5,9038
12	4,97e-11	-10,8868	-7,5125	0,0000203	2,0315*	5,4058

Kết quả tín toán củ tác g ả, 2020

Các kết quả từ bảng 3.19 cho thấy mô hình thích hợp cho dữ liệu của cả hai mô hình nghiên cứu là V R (5) vì cả ba phương pháp đều đưa ra độ trễ 5 là thứ tự độ trễ tối thiểu.

Sau khi nghiên cứu đã xác định được mô hình VAR (5), tiếp tục chuyển sang quy trình ước lượng mô hình. Sau đó, nghiên cứu thực hiện quá trình kiểm tra chẩn đoán các khuyết tật của mô hình.

3.3.2.3. iểm định t tư ng quan của phần dư

Để kiểm tra mô hình có hay không có xảy ra hiện tượng tự tương quan của phần dư nghiên cứu đã sử dụng công cụ kiểm tra thống kê cho phần dư để chẩn đoán. Kết quả ở bảng 3.4 dưới đây cho thấy kết quả của các thử nghiệm tương quan của cả mô hình 1 và mô hình 2: Tại lag (1), với mức ý nghĩa 5%, ở cả hai mô hình,

đều có P-value lần lượt là 0,7991 > 0,05 và 0,7997 >0,05. Do đó hai mô hình đều không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

Bảng 3.6: Kiể định tự tương quan của phần dư cho hình 1 và 2

Lag

LRE* stat	df	Prob.	Rao F-stat	df	Prob.
M hình 1
1	18,9584	25	0,7991	0,7516	(25, 239,3)	0,7997
2	21,3293	25	0,6741	0,8497	(25, 239,3)	0,6750
3	23,2361	25	0,5638	0,9292	(25, 239,3)	0,5648
4	33,3185	25	0,1233	1,3600	(25, 239,3)	0,1240
5	23,4846	25	0,5493	0,9396	(25, 239,3)	0,5503
6	17,4258	25	0,8658	0,6887	(25, 239,3)	0,8662
M hình 2
1	28,1079	25	0,3029	1,1352	(25, 239,3)	0,3040
2	28,4661	25	0,2868	1,1505	(25, 239,3)	0,2879
3	21,5533	25	0,6614	0,8590	(25, 239,3)	0,6623
4	57,8471	25	0,0002	2,4832	(25, 239,3)	0,0002
5	34,3543	25	0,1005	1,4052	(25, 239,3)	0,1012
6	14,7727	25	0,9465	0,5807	(25, 239,3)	0,9467

3.3.2.4. iểm định tính ổn định của mô h nh VAR

Căn cứ vào kết quả kiểm tra độ ổn định của mô hình thể hiện ở hình 3.1 cho thấy: Các giá trị riêng đều nằm trong vòng tròn đơn vị, nên cả hai mô hình ước lượng (1) và (2) đều đã đáp ứng được các điều kiện về sự ổn định cần thiết nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

1.5

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

1.5

1.0 1.0

0.5 0.5

0.0 0.0

-0.5 -0.5

-1.0 -1.0

-1.5

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

-1.5

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Hình 3. 1: Kiể định tính ổn định của hình 1 và hình 2

3.3.2.5. iểm định phư ng sai của phần dư thay đổi

Giả thiết:

Ho : Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi H1 : Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Tiến hành kiểm định và có kết quả ở phụ lục như sau: Chi-sq df Prob.

763.6912 750 0,3562

Kết quả kiểm định đưa ra đã cho thấy giá trị Ta có Prob. = 0,356 > α= 0,05, nên chấp nhận giả thuyết Ho. Do đó, mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.

3.3.2.6. iểm định t tư ng quan chuỗi

Giả thiết:

H0 : Mô hình không có hiện tượng tự tương quan chuỗi tại lag p=1 H1 : Mô hình có hiện tượng tự tương quan chuỗi tại lag p=1

Tiến hành kiểm định và có kết quả tổng hợp ở bảng như sau:

Bảng 3..7: Kết quả iệ định tự tương quan chu i

Lag

LRE* stat	df	Prob.	Rao F-stat	df	Prob.
Mô hình 1
1	18,9584	25	0,7991	0,7516	(25, 239,3)	0,7997
2	21,3293	25	0,6741	0,8497	(25, 239,3)	0,6750
3	23,2361	25	0,5638	0,9292	(25, 239,3)	0,5648
4	33,3185	25	0,1233	1,3600	(25, 239,3)	0,1240
5	23,4846	25	0,5493	0,9396	(25, 239,3)	0,5503
6	17,4258	25	0,8658	0,6887	(25, 239,3)	0,8662
Mô hình 2
1	28,1079	25	0,3029	1,1352	(25, 239,3)	0,3040
2	28,4661	25	0,2868	1,1505	(25, 239,3)	0,2879
3	21,5533	25	0,6614	0,8590	(25, 239,3)	0,6623
4	57,8471	25	0,0002	2,4832	(25, 239,3)	0,0002
5	34,3543	25	0,1005	1,4052	(25, 239,3)	0,1012
6	14,7727	25	0,9465	0,5807	(25, 239,3)	0,9467

Kết quả kiểm định ở bảng 3.5 đưa ra đã cho thấy giá trị Pvalue ở tất cả các lag ở cả mô hình (1) và mô hình (2) đều lớn hơn α= 0,05 nên chấp nhận giả thuyết Ho. Do đó, cả hai mô hình đều không có hiện tượng tự tương quan chuỗi.

3.4. Kết quả hồi quy về mối quan hệ của đầu tư c ng và t ng trưởng kinh tế

3.4.1. ớc lượng VAR

Bảng 3.8: Kết quả ước lượng hình 1 với độ trễ p = 5



	LNGDP	LNIG	LNIP	LNIF	LNLAB


LNGDP(-1)	-0.267409	-0.018613**	-0.030726**	0.007027**	- 0.002236**
	(0.11298)	(0.02884)	(0.02518)	(0.02487)	(0.00236)

[-2.36688]	[-0.64543]	[-1.22042]	[ 0.28253]	[-0.94664]

LNGDP(-2)	0.032481	-0.020104**	-0.070305**	0.024117**	0.001462**
	(0.10980)	(0.02803)	(0.02447)	(0.02417)	(0.00230)
	[ 0.29582]	[-0.71731]	[-2.87330]	[ 0.99766]	[ 0.63682]

LNGDP(-3)	-0.132052	-0.005382**	-0.017536**	0.002986**	3.95E-05**
	(0.11463)	(0.02926)	(0.02554)	(0.02524)	(0.00240)
	[-1.15201]	[-0.18395]	[-0.68652]	[ 0.11831]	[ 0.01646]

LNGDP(-4)	-0.449641	0.024725**	-0.017560**	- 0.005635**	0.000932**
	(0.11365)	(0.02901)	(0.02533)	(0.02502)	(0.00238)
	[-3.95645]	[ 0.85236]	[-0.69335]	[-0.22520]	[ 0.39212]

LNGDP(-5)	0.028838	-0.024515**	-0.026289**	0.034959**	0.004474**
	(0.12139)	(0.03098)	(0.02705)	(0.02673)	(0.00254)
	[ 0.23756]	[-0.79121]	[-0.97181]	[ 1.30808]	[ 1.76245]

LNIG(-1)	-0.836509	0.741354	-0.051393	0.070286	-0.001412
	(0.62101)	(0.15851)	(0.13839)	(0.13672)	(0.01299)
	[-1.34702]	[ 4.67706]	[-0.37137]	[ 0.51409]	[-0.10877]

LNIG(-2)	1.209775	0.010827	-0.086638	0.016693	0.025871**
	(0.69632)	(0.17773)	(0.15517)	(0.15330)	(0.01456)
	[ 1.73739]	[ 0.06092]	[-0.55834]	[ 0.10889]	[ 1.77683]

LNIG(-3)	-1.019671	-0.008634	0.043881	-0.051875	-

				0.015019**
	(0.69903)	(0.17842)	(0.15577)	(0.15390)	(0.01462)
	[-1.45870]	[-0.04839]	[ 0.28170]	[-0.33708]	[-1.02754]

LNIG(-4)	-1.189123	0.092244	0.118252	0.666607	0.017847**
	(0.67616)	(0.17259)	(0.15068)	(0.14886)	(0.01414)
	[-1.75865]	[ 0.53448]	[ 0.78481]	[ 4.47804]	[ 1.26230]

LNIG(-5)	1.366447	-0.002507	-0.034530	-0.592064	- 0.010753**
	(0.60677)	(0.15488)	(0.13522)	(0.13359)	(0.01269)
	[ 2.25198]	[-0.01619]	[-0.25537]	[-4.43209]	[-0.84753]

LNIP(-1)	0.412219	0.080308	0.824575	-0.119652	- 0.001356**
	(0.66070)	(0.16864)	(0.14723)	(0.14546)	(0.01382)
	[ 0.62391]	[ 0.47621]	[ 5.60052]	[-0.82259]	[-0.09814]

LNIP(-2)	-1.393423	-0.023042	0.123487	0.044165	- 0.010466**
	(0.82738)	(0.21118)	(0.18437)	(0.18215)	(0.01730)
	[-1.68415]	[-0.10911]	[ 0.66976]	[ 0.24246]	[-0.60492]

LNIP(-3)	1.576246	0.060621	-0.091606	-0.104120	0.026775**
	(0.84268)	(0.21509)	(0.18779)	(0.18552)	(0.01762)
	[ 1.87051]	[ 0.28184]	[-0.48782]	[-0.56123]	[ 1.51952]

LNIP(-4)	1.617218	0.356269	0.379144	0.078652	3.14E-05**

(0.80803)	(0.20625)	(0.18006)	(0.17789)	(0.01690)
	[ 2.00144]	[ 1.72741]	[ 2.10562]	[ 0.44213]	[ 0.00186]

LNIP(-5)	-1.622513	-0.246589	-0.191623	-0.130965	- 0.015143**
	(0.64394)	(0.16436)	(0.14350)	(0.14177)	(0.01347)
	[-2.51967]	[-1.50028]	[-1.33538]	[-0.92380]	[-1.12458]

LNIF(-1)	0.456875	-0.169304	-0.128542	1.013071	0.021925**
	(0.53468)	(0.13648)	(0.11915)	(0.11771)	(0.01118)
	[ 0.85447]	[-1.24054]	[-1.07882]	[ 8.60616]	[ 1.96102]

LNIF(-2)	-0.169873	0.030899	-0.062443	-0.115628	- 0.012679**
	(0.40229)	(0.10268)	(0.08965)	(0.08857)	(0.00841)
	[-0.42226]	[ 0.30092]	[-0.69655]	[-1.30554]	[-1.50728]

LNIF(-3)	-0.570712	0.128414*	0.145860*	-0.008670*	0.010234**
	(0.38914)	(0.09933)	(0.08672)	(0.08567)	(0.00814)
	[-1.46660]	[ 1.29286]	[ 1.68202]	[-0.10120]	[ 1.25773]

LNIF(-4)	0.435642	0.546427	0.407077*	0.273644*	- 0.009575**
	(0.40106)	(0.10237)	(0.08937)	(0.08830)	(0.00839)
	[ 1.08622]	[ 5.33782]	[ 4.55479]	[ 3.09915]	[-1.14168]

LNIF(-5)	0.298780	-0.374448	-0.304901	-0.388862	0.008377**
	(0.52299)	(0.13349)	(0.11654)	(0.11514)	(0.01094)