Mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở các nước đông nam á

Kết quả nghiên cứu của kiểm định nhân quả Granger cho thấy cho thấy chỉ có mối quan hệ nhân quả 1 chiều do tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính.. Vậy quan điểm nào sẽ thích h

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-

NGUYỄN KIM NGÂN

MỐI QUAN HỆ NHÂN QUẢ GIỮA PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở CÁC NƯỚC ĐÔNG NAM Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2014

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-

NGUYỄN KIM NGÂN

MỐI QUAN HỆ NHÂN QUẢ GIỮA PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở CÁC NƯỚC ĐÔNG NAM Á

Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2014

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi với sự giúp đỡ của thầy

hướng dẫn Số liệu thống kê được lấy từ các nguồn đáng tin cậy, nội dung và kết

quả nghiên cứu của luận văn này chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào cho tới thời điểm này

TP Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2014

Học Viên

Nguyễn Kim Ngân

Trang

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các chữ viết tắt

Danh mục các bảng, biểu

Danh mục các hình vẽ, đồ thị

TÓM TẮT 1

Chương 1.Giới thiệu 2

1.1 Đặt vấn đề 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3 Phương pháp nghiên cứu 3

1.4 Ý nghĩa của bài nghiên cứu 4

1.5 Bố cục của bài nghiên cứu 4

Chương 2 Tổng quan lý thuyết 5

2.1 Trường phái thứ 1: Cho rằng phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế 5

2.2 Trường phái thứ 2: Cho rằng tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính 7

2.3 Trường phái thứ 3: Cho rằng có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế 8

Chương 3 Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu 13

3.1 Phương pháp nghiên cứu 13

3.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị 13

3.1.2 Kiểm định đồng liên kết 14

3.1.3 Kiểm định nhân quả 15

3.2 Dữ liệu 16

ước tiến hành phương pháp nghiên cứu 19

Chương 4 Kết quả nghiên cứu 23

4.1 Trường hợp 1: Biến PRIVCRE đại diện cho biến phát triển tài chính 23

4.1.1 Kiểm định hệ số tương quan 23

4.1.2 Thống kê mô tả 24

4.1.3 Kiểm định nghiệm đơn vị 25

4.1.4 Kiểm định đồng liên kết 26

4.1.5 Xác định độ trễ tối ưu 27

4.1.6 Xác định độ trễ cần loại bỏ 27

4.1.7 Kiểm định nhân quả Granger 28

4.1.8 Kết quả chạy mô hình VAR 29

4.1.9 Kiểm tra tính ổn định của mô hình 32

4.1.10 Phân tích hàm phản ứng xung 33

4.1.11 Phân tích phân rã phương sai 36

4.2 Trường hợp 2: Biến BANKDEP đại diện cho biến phát triển tài chính 37

4.2.1 Kiểm định hệ số tương quan 37

4.2.2 Thống kê mô tả 38

4.2.3 Kiểm định nghiệm đơn vị 39

4.2.4 Kiểm định đồng liên kết 40

4.2.5 Xác định độ trễ tối ưu 41

4.2.6 Xác định độ trễ cần loại bỏ 42

4.2.7 Kiểm định nhân quả Granger 42

4.2.8 Kết quả chạy mô hình VAR 43

4.2.9 Kiểm tra tính ổn định của mô hình 46

4.2.10 Phân tích hàm phản ứng xung 47

ểm định hệ số tương quan 50

4.3.2 Thống kê mô tả 51

4.3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị 52

4.3.4 Kiểm định đồng liên kết 53

4.3.5 Xác định độ trễ tối ưu 54

4.3.6 Xác định độ trễ cần loại bỏ 55

4.3.7 Kiểm định nhân quả Granger 56

4.3.8 Kết quả chạy mô hình VAR 57

4.3.9 Kiểm tra tính ổn định của mô hình 59

4.3.10 Phân tích hàm phản ứng xung 60

4.3.11 Phân tích phân rã phương sai 63

4.4 Tóm tắt các kết quả nghiên cứu 64

Chương 5 Kết luận, hạn chế của đề tài và gợi mở nghiên cứu 70

5.1 Kết luận 70

5.2 Hạn chế của đề tài 74

5.3 Gợi mở nghiên cứu 75 Tài liệu tham khảo

Phụ lục

Chữ viết tắt Tên đầy đủ tiếng Việt Tên đầy đủ tiếng Anh

ADF Kiểm định Dickey-Fuller Augmented DickeyFuller Test VAR Mô hình VAR Vecto AutoRegression

VECM Mô hình VECM Vecto error correction model

Bảng 4.1: Kiểm định hệ số tương quan giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Bảng 4.2: Thống kê mô tả của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Bảng 4.4: Kiểm định đồng liên kết giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Bảng 4.5: Xác định độ trễ tối ưu của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Bảng 4.6: Xác định độ trễ cần loại bỏ của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Bảng 4.7: Kiểm định nhân quả Granger giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Bảng 4.8: Kết quả mô hình VAR của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Bảng 4.9: Kiểm định hệ số tương quan giữa biến LNBANKDEP và LNPCGDP

Bảng 4.10: Thống kê mô tả của biến LNBANKDEP

Bảng 4.11: Kiểm định tính dừng của biến LNBANKDEP và LNPCGDP

Bảng 4.12: Kiểm định đồng liên kết giữa biến LNBANKDEP và LNPCGDP

Bảng 4.13: Xác định độ trễ tối ưu của biến LNBANKDEP và LNPCGDP

Bảng 4.14: Xác định độ trễ cần loại bỏ của biến LNBANKDEP và LNPCGDP

Bảng 4.15: Kiểm định nhân quả Granger giữa biến LNBANKDEP và LNPCGDP

Bảng 4.16: Kết quả mô hình VAR của biến LNBANKDEP và LNPCGDP

Bảng 4.17: Kiểm định hệ số tương quan giữa biến LNLIQLIAB và LNPCGDP

Bảng 4.18: Thống kê mô tả của biến LNLIQLIAB và LNPCGDP

Bảng 4.19: Kiểm định tính dừng của biến LNLIQLIAB và LNPCGDP

Bảng 4.20: Kiểm định đồng liên kết giữa biến LNLIQLIAB và LNPCGDP

Bảng 4.21: Xác định độ trễ tối ưu của biến LNLIQLIAB và LNPCGDP

Bảng 4.22: Xác định độ trễ cần loại bỏ của biến LNLIQLIAB và LNPCGDP

Bảng 4.23: Kiểm định nhân quả Granger giữa biến LNLIQLIAB và LNPCGDP

Bảng 4.24: Kết quả mô hình VAR của biến LNLIQLIAB và LNPCGDP

Hình 4.1 : Tính ổn định mô hình của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP Hình 4.2: Phản ứng của biến LNPCGDP đối với cú sốc LNPCGDP

Hình 4.3: Phản ứng của biến LNPCGDP đối với cú sốc LNPRIVCRE Hình 4.4: Phản ứng của biến LNPRIVCRE đối với cú sốc LNPCGDP Hình 4.5: Phản ứng của biến LNPRIVCRE đối với cú sốc LNPRIVCRE Hình 4.6: Phân rã phương sai của biến LNPCGDP

Hình 4.7: Phân rã phương sai của biến LNPRIVCRE

Hình 4.8: Tính ổn định mô hình của biến LNBANKDEP và LNPCGDP Hình 4.9: Phản ứng của biến LNPCGDP đối với cú sốc LNBANKDEP Hình 4.10: Phản ứng của biến LNBANKDEP đối với cú sốc LNPCGDP.Hình 4.11: Phản ứng của biến LNBANKDEP đối với cú sốc LNBANKDEP Hình 4.12: Phân rã phương sai của biến LNPCGDP

Hình 4.13: Phân rã phương sai của biến LNBANKDEP

Hình 4.14: Tính ổn định mô hình của biến LNLIQLIAB và LNPCGDP Hình 4.15: Phản ứng của biến LNPCGDP đối với cú sốc LNLIQLIAB Hình 4.16: Phản ứng của biến LNLIQLIAB đối với cú sốc LNPCGDP Hình 4.17: Phản ứng của biến LNLIQLIAB đối với cú sốc LNLIQLIAB Hình 4.18: Phân tích phân rã phương sai của biến LNPCGDP

Hình 4.19: Phân tích phân rã phương sai của biến LNLIQLIAB

TÓM TẮT

Mục đích chính của đề tài là nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính

và tăng trưởng kinh tế cho 9 nước trong khu vực Đông Nam Á với bộ số liệu từ năm

1993 đến năm 2013 Các biến được sử dụng để đo lường cho biến phát triển tài chính

và biến tăng trưởng kinh tế trong bài nghiên cứu bao gồm: biến GDP thực tế bình quân đầu người đo lường cho biến tăng trưởng kinh tế, biến phát triển tài chính được đo

lường bởi 3 biến lần lượt là tỷ lệ tín dụng được cung cấp bởi các ngân hàng cho khu

vực tư nhân so với GDP, tỷ lệ nợ tiền gửi của ngân hàng so với GDP, tỷ lệ nợ thanh khoản so với GDP

Đề tài tiến hành nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế bằng cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết

dạng bảng Kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết dạng bảng

sẽ có 2 trường hợp xảy ra là nếu các biến dừng và có mối quan hệ đồng liên kết thì

chạy mô hình VECM, nếu các biến dừng và không có mối quan hệ đồng liên kết thì

chạy mô hình VAR Bài nghiên cứu với dữ liệu của 9 nước Đông Nam Á từ năm 1993 đến 2013 cho thấy kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết

dạng bảng là các biến dừng và không có mối quan hệ đồng liên kết, do đó mô hình VAR sẽ được chạy trong trường hợp này Kết quả nghiên cứu của kiểm định nhân quả Granger cho thấy cho thấy chỉ có mối quan hệ nhân quả 1 chiều do tăng trưởng kinh tế

dẫn đến phát triển tài chính Kết quả nghiên cứu của phân tích hàm phản ứng xung cho

thấy có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

Kết quả nghiên cứu của phân tích phân rã phương sai cho thấy biến tăng trưởng kinh tế làm biến tỷ lệ tín dụng được cung cấp bởi các ngân hàng cho khu vực tư nhân so với GDP biến động nhiều hơn là làm biến tỷ lệ nợ tiền gửi của ngân hàng so với GDP và

biến tỷ lệ nợ thanh khoản so với GDP biến động

Chương 1 Giới thiệu

1.1 Đặt vấn đề

Có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với các yếu tố như lạm phát, thị trường chứng khoán, lãi suất, cán cân thương mại, nợ công, tự do hóa chính sách tiền tệ, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài …… Các nghiên cứu này đánh giá mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và các nhân tố trên để từ đó có cơ sở đưa ra các biện pháp thích hợp nhằm phát huy và điều chỉnh những nhân tố cần thiết để đạt được tốc

độ tăng trưởng kinh tế cao và bền vững, hay có những biện pháp, chính sách thích hợp

để điều chỉnh tăng trưởng kinh tế nhằm thúc đẩy các nhân tố trên thay đổi theo hướng thích hợp Cũng với mục đích này đề tài với nghiên cứu về “Mối quan hệ nhân quả

giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở các nước Đông Nam Á” được

tiến hành

Trong nhiều năm qua, có rất nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa phát triển tài chính

và tăng trưởng kinh tế Theo nghiên cứu của Schumpeter (1911) nhấn mạnh tầm quan

trọng của việc phát triển tốt thị trường tài chính để tăng trưởng kinh tế Để phát triển

tốt thị trường tài chính thì theo Levine (2005) thị trường tài chính dự kiến huy động các khoản tiết kiệm và góp chung các khoản tiết kiệm lại, phòng hộ và gom góp các rủi ro

lại, giảm bớt việc trao đổi của hàng hóa và dịch vụ, giám sát các doanh nghiệp và áp

dụng quản trị doanh nghiệp, phân bổ vốn hiệu quả nhất cho người sử dụng Thông qua

tất cả các chức năng thị trường tài chính có khả năng thu hút tiền gửi và đảm bảo tiền

gửi này tốt hơn, đồng thời phân bổ hiệu quả hơn những nguồn lực dẫn đến tăng trưởng

của nền kinh tế Trong nghiên cứu của mình King và Levine (1993) cũng đồng ý với quan điểm này là ở các nước có thị trường tài chính phát triển hơn thì tăng trưởng kinh

tế nhanh hơn

Nghiên cứu của Patrick (1966) thừa nhận rằng mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế không chỉ theo chiều tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính mà còn theo chiều ngược lại Nghĩa là giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế có mối quan hệ nhân quả hai chiều Kết luận của Patrick còn cho rằng trong giai đoạn đầu của quá trình tăng trưởng kinh tế thì hiện tượng phát triển tài chính

dẫn đến tăng trưởng kinh tế chiếm ưu thế, sau đó nền kinh tế tăng trưởng theo xu

hướng tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính và tăng mạnh

Có rất nhiều quan điểm về mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế như phát triển tài chính là nguyên nhân dẫn đến tăng trưởng kinh tế,

tăng trưởng kinh tế là nguyên nhân dẫn đến phát triển tài chính, hay giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ nhân quả 2 chiều Vậy quan điểm nào sẽ thích hợp cho việc nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế cho các nước ở khu vực Đông Nam Á, để biết được quan điểm nào thích

hợp bài nghiên cứu được thực hiện bằng cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị và

kiểm định đồng liên kết dạng bảng Nếu kết quả cho ra các biến dừng và có mối quan

hệ đồng liên kết thì sử dụng mô hình VECM, ngược lại các biến dừng và không có mối quan hệ đồng liên kết thì sử dụng mô hình VAR

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài sẽ tập trung nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này tiến hành kiểm chứng mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế cho các nước trong khu vực Đông Nam Á Đầu tiên bài nghiên cứu thực

hiện kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết dạng bảng để xác định sẽ nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế theo

mô hình VAR hay VECM

Khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết dạng bảng thì kết

quả sẽ có 2 trường hợp xảy ra Trường hợp 1 là các biến dừng và có mối quan hệ đồng liên kết thì mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế sẽ liên quan đến việc đánh giá của hai phương trình được sử dụng trong mô hình VECM

(phương trình thứ 1 xét tác động của biến phát triển tài chính và biến tăng trưởng kinh

tế đến biến phát triển tài chính, phương trình thứ 2 xét tác động của biến tăng trưởng kinh tế và biến phát triển tài chính đến biến tăng trưởng kinh tế) Trường hợp thứ 2 là các biến dừng và không có mối quan hệ đồng liên kết thì mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế sẽ liên quan đến việc đánh giá của hai

phương trình được sử dụng trong mô hình VAR (phương trình thứ 1 xét tác động của

biến phát triển tài chính và biến tăng trưởng kinh tế đến biến phát triển tài chính,

phương trình thứ 2 xét tác động của biến tăng trưởng kinh tế và biến phát triển tài chính đến biến tăng trưởng kinh tế)

1.4 Ý nghĩa của bài nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh

tế nhằm tìm ra nguyên nhân dẫn đến phát triển tài chính và nguyên nhân dẫn đến tăng

trưởng kinh tế Nếu nguyên nhân dẫn đến phát triển tài chính là do tăng trưởng kinh tế

từ đó sẽ có những biện pháp, chính sách thích hợp để điều chỉnh tăng trưởng kinh tế

nhằm thúc đẩy phát triển tài chính theo chiều hướng thích hợp Nếu phát triển tài chính

là nguyên nhân dẫn đến tăng trưởng kinh tế từ đó sẽ có cơ sở để đưa ra các biện pháp thích hợp nhằm phát huy và điều chỉnh phát triển tài chính để đạt được tốc độ tăng

trưởng kinh tế mong muốn

1.5 Bố cục nghiên cứu

Bài nghiên cứu được chia thành 5 phần như sau:

Chương 1: Giới thiệu

Chương 2: Tổng quan lý thuyết

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận, hạn chế của đề tài và gợi mở nghiên cứu

Chương 2 Tổng quan lý thuyết

Mặc dù có rất nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để quan sát mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tuy nhiên kết quả của các bài nghiên cứu không

có ý kiến chung về mối quan hệ này Có 3 trường phái chính đại diện cho ý kiến của các nhà kinh tế về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế:

2.1 Trường phái thứ 1: Cho rằng phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế

King và Levine (1993) với nghiên cứu “Tài chính và tăng trưởng: Schumpeter có thể đúng” trong cuốn Tạp chí kinh tế theo quý đã sử dụng dữ liệu trên 80 quốc gia trong giai đoạn 1960 đến 1989 để nghiên cứu về mối quan quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế

và phát triển tài chính Trong đó biến GDP thực tế bình quân đầu người đại diện cho

biến tăng trưởng kinh tế và 4 biến đại diện cho biến phát triển tài chính lần lượt là tỷ lệ

nợ thanh khoản so với GDP, tỷ lệ tài sản ngân hàng so với tài sản ngân hàng cộng tài

sản ngân hàng trung ương, tỷ lệ các khoản vay cho khu vực tư nhân phi tài chính so với

tổng tín dụng nội địa, tỷ lệ tín dụng khu vực tư nhân phi tài chính so với GDP Tác giả

sử dụng phép hồi qui cho dữ liệu bảng, kết quả cho thấy có sự tương quan mạnh mẽ do phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế (trong đó chỉ có 3 biến đại diện cho

biến phát triển tài chính lần lượt là tỷ lệ tài sản ngân hàng so với tài sản ngân hàng

cộng tài sản ngân hàng trung ương, tỷ lệ các khoản vay cho khu vực tư nhân phi tài chính so với tổng tín dụng nội địa, tỷ lệ tín dụng khu vực tư nhân phi tài chính so với GDP là có ý nghĩa trong mối quan hệ với tăng trưởng kinh tế), ngoài ra King và Levine còn kết luận rằng Schumpeter có thể đúng về việc nhấn mạnh tầm quan trọng của thị

trường tài chính đối với tăng trưởng kinh tế, nói cách khác các nước có hệ thống tài chính phát triển hơn thì tăng trưởng kinh tế nhanh hơn

Ahmeda và Ansarib (1998) với nghiên cứu “ Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế: Kinh nghiệm ở Nam Á” trong cuốn Tạp chí kinh tế ở Châu Á đã lấy dữ liệu ở 3 nước

Nam Á là Ấn Độ, Pakistan và Sri Lanka để chạy hồi quy phân tích mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế Kết quả cho thấy có mối quan hệ nhân quả 1 chiều do phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế đồng thời nhấn mạnh phát triển tài chính đã thực sự góp phần quan trọng vào tăng trưởng kinh tế ở các nước này Dimitris và Efthymios (2004) với nghiên cứu “Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh

tế: bằng chứng từ kiểm định nghiệm đơn vị dạng bảng và kiểm định đồng liên kết dạng

bảng” trong cuốn Tạp chí phát triển kinh tế đã thực hiện nghiên cứu bằng cách sử dụng

dữ liệu của 10 nước đang phát triển từ năm 1970 đến 2000 với biến sản lượng đầu ra

thực tế được đại diện cho biến tăng trưởng kinh tế và biến phát triển tài chính được đo

lường bằng tỷ lệ tiền gửi ngân hàng so với tổng GDP danh nghĩa và vốn đầu tư Tác giả

sử dụng dữ liệu bảng cho kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định mối quan hệ đồng liên kết, sau đó chạy mô hình VECM cho ra kết quả có mối quan hệ nhân quả 1 chiều

từ phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế

Tsangyao và Steven (2005) với nghiên cứu “Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế:

trường hợp ở Đài Loan” cũng đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa phát triển tài chính

và tăng trưởng kinh tế bằng cách sử dụng dữ liệu ở Đài Loan từ năm 1962 đến 1998,

với biến GDP thực tế bình quân đầu người đại diện cho tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ M2

so với GDP đại diện cho phát triển tài chính Bài nghiên cứu sử dụng mô hình VECM cho thấy có mối quan hệ nhân quả một chiều do phát triển tài chính dẫn đến tăng

trưởng kinh tế, đồng thời cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của phát triển tài chính trong

việc tăng trưởng của Đài Loan

Eita và Jordaan (2007) với nghiên cứu “Phân tích mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế đối với Botswana” đã sử dụng dữ liệu ở Botswana từ

năm 1977 đến 2006 với biến GDP thực tế bình quân đầu người đại diện cho tăng

trưởng kinh tế còn biến phát triển tài chính lần lượt đại diện bởi 3 biến là tỷ lệ tín dụng cho khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng so với GDP, tỷ lệ M2 so với GDP,

tỷ lệ nợ tiền gửi ngân hàng so với GDP để nghiên cứu Tác giả cũng thực hiện kiểm

định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết, sau đó chạy mô hình VECM cho ra kết

quả có mối quan hệ nhân quả 1 chiều từ phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế

và kết luận rằng lĩnh vực tài chính rất quan trọng đối với việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và phát triển ở Botswana

Wadud (2009) với nghiên cứu “ Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế: mối quan

hệ đồng liên kết và mô hình VECM tiếp cận với các quốc gia Nam Á” sử dụng dữ liệu

ở 3 nước Ấn Độ, Pakistan, Bangladesh từ năm 1976 đến 2008 với biến tỷ lệ M2 so với GDP thực tế đại diện cho biến phát triển tài chính và biến tăng trưởng kinh tế được đo

lường bằng biến GDP thực tế bình quân đầu người để tìm ra mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế Bài nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, đồng thời chạy mô hình VECM cho kết quả có một mối quan hệ ổn định giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế của các nước này và có mối quan hệ nhân quả 1 chiều từ phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế

2.2 Trường phái thứ 2: Cho rằng tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính

Hurlin và Venet (2001) với nghiên cứu “Kiểm định nhân quả trong mô hình dữ liệu

bảng với hệ số cố định” để tìm ra câu trả lời cho mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế đã sử dụng dữ liệu từ năm 1967 đến 1998 cho 16 quốc gia ở Châu Phi và sử dụng biến GDP thực tế bình quân đầu người để đo lường biến

tăng trưởng kinh tế, biến phát triển tài chính được đo lường lần lượt bằng 2 biến là tỷ lệ M2 so với GDP, tỷ lệ tín dụng của ngân hàng cho khu vực tư nhân so với GDP Tác giả

chạy mô hình VAR cho kết quả không tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế trong 7 quốc gia, tuy nhiên tác giả lại tìm thấy mối quan

hệ nhân quả 1 chiều do tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính ở các nước còn

lại

Odhiambo (2004) với nghiên cứu “Phát triển tài chính có còn thúc đẩy tăng trưởng kinh tế? Một bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ này ở Nam Phi” Trong một thời gian dài mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế đều được giả định rằng sự phát triển tài chính rất quan trọng và nó là nguyên nhân dẫn đến

tăng trưởng kinh tế Với nghiên cứu của mình Odhiambo đã thực hiện mô hình VECM cho các nước ở Nam Phi cùng với việc sử dụng GDP thực tế đại diện cho biến tăng

trưởng kinh tế và biến phát triển tài chính được đo lường bằng 3 dữ liệu khác nhau Kết

quả đưa ra một cái nhìn mới về mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế ở Nam Phi là tồn tại mối quan hệ nhân quả do tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính

Sindano (2009) với nghiên cứu “Sự chỉ dẫn mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Namibia” đã sử dụng dữ liệu từ năm 1993 đến 2007 cùng với biến tăng trưởng kinh tế được đại diện bởi tổng sản lượng trong nước, biến phát triển kinh tế được đại diện lần lượt bởi M2 và tín dụng khu vực tư nhân để chạy

mô hình VECM Kết quả cho thấy tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính trong mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Namibia

2.3 Trường phái thứ 3: Cho rằng có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

Patrick (1966) với nghiên cứu “Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở các nước kém phát triển” đã đưa ra kết quả khá đa dạng Patrick thừa nhận rằng mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế không chỉ theo chiều tăng

trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính mà còn theo chiều ngược lại Nghĩa là giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ nhân quả hai chiều Kết luận

của Patrick cho rằng trong giai đoạn đầu của quá trình tăng trưởng kinh tế thì hiện

tượng phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế chiếm ưu thế, sau đó nền kinh tế

tăng trưởng theo xu hướng tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính và tăng

mạnh

Jung (1986) trong nghiên cứu “Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế: bằng chứng

quốc tế” đã sử dụng dữ liệu của 56 quốc gia với GNP thực tế bình quân đầu người được sử dụng để đại diện cho biến tăng trưởng kinh tế và biến phát triển tài chính được đại diện bởi 2 biến là tỷ lệ tiền tệ trên GNP, tỷ lệ của M2 trên GNP Kết quả cho thấy

có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính

Nhưng khi chia 56 quốc gia thành 2 nhóm nước phát triển và kém phát triển kết quả cho thấy ở nhóm nước kém phát triển tồn tại mối quan hệ nhân quả 1 chiều do phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế

Spears (1992) với nghiên cứu “Vai trò của các trung gian tài chính trong tăng trưởng kinh tế ở châu Phi” đã sử dụng dữ liệu ở 5 nước Châu Phi với biến tỷ lệ tài sản tài chính so với GDP, tỷ lệ gần như tiền so với M2 (quasi money so với M2), tỷ lệ M2 so

với GDP làm đại diện cho phát triển tài chính Nghiên cứu cho ra kết quả biến tỷ lệ M2

so với GDP đại diện cho phát triển tài chính là nguyên nhân dẫn đến tăng trưởng kinh

tế xảy ra ở tất cả các nước, trong khi mối quan hệ nhân quả 2 chiều chỉ xảy ra ở 1 nước Arestis và Demetriades (1996) với nghiên cứu “ Tài chính và tăng trưởng: sự xem xét

thể chế và quan hệ nhân quả” sử dụng dữ liệu từ năm 1949 đến 1992 của 12 quốc gia

với 3 biến lần lượt đại diện cho phát triển tài chính là tỷ lệ M2 so với GDP, tỷ lệ tín

dụng cho khu vực tư nhân so với GDP, tỷ lệ M2 trừ tiền trong lưu thông so với GDP và GDP thực tế bình quân đầu người đại diện cho tăng trưởng kinh tế để chạy mô hình VAR Kết quả cho thấy có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính tuy nhiên mối quan hệ nhân quả này khá yếu

Demetriades và Hussein (1996) trong nghiên cứu “Phát triển tài chính có phải là nguyên nhân dẫn đến tăng trưởng kinh tế hay không? Bằng chứng từ dữ liệu thời gian

từ 16 quốc gia” trong cuốn Tạp chí kinh tế phát triển đã sử dụng dữ liệu của 16 quốc gia và sử dụng biến tỷ lệ tín dụng cho khu vực tư nhân so với GDP và tỷ lệ nợ tiền gửi ngân hàng so với GDP như 2 nguồn dữ liệu lần lượt đại diện cho biến phát triển tài chính Kết quả cho thấy có 7 quốc gia có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa tăng

trưởng kinh tế và phát triển tài chính, trong khi đối với 6 quốc gia khác chỉ có mối quan hệ nhân quả 1 chiều do tăng trường kinh tế dẫn đến phát triển tài chính

Luintel và Khan (1999) với nghiên cứu “Một nghiên cứu đánh giá lại mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế: thực hiện bằng mô hình VAR” trong cuốn

Tạp chí kinh tế phát triển đã sử dụng dữ liệu cho 10 quốc gia để chạy mô hình VAR

Kết quả cho thấy có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng

tế bình quân đầu người đại diện cho biến tăng trưởng kinh tế Kết quả cho thấy có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, đồng thời đưa ra kết luận rằng phát triển tài chính đóng góp vào tăng trưởng kinh tế ở các nước phát triển cao hơn ở các nước công nghiệp

Yousif (2002) với nghiên cứu “Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế: Một cách nhìn mới từ bằng chứng thực nghiệm của các nước đang phát triển” sử dụng dữ liệu cho 30 nước đang phát triển cho giai đoạn 1970 đến 1999 Kết quả ủng hộ mạnh mẽ quan điểm phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế có quan hệ nhân quả với nhau và

là quan hệ nhân quả hai chiều Ngoài ra còn có một số kết quả khác cho rằng phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế, tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính,

giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế không có mối quan hệ nào nhưng các

kết quả này không mạnh mẽ như mối quan hệ 2 chiều Hơn nữa, kết quả của các nghiên

cứu gần đây với quan điểm của Ngân hàng Thế giới và các nghiên cứu thực nghiệm khác thì mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế không thể được

khái quát chung giữa các quốc gia vì mỗi quốc gia có chính sách kinh tế cụ thể khác nhau và nhiều mặt khác nhau

Ghirmay (2004) với nghiên cứu “Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở các nước Châu Phi vùng Sahara: Bằng chứng thực nghiệm từ việc phân tích chuỗi thời gian” đã

sử dụng dữ liệu của 13 nước ở Châu Phi vùng Sahara với biến tín dụng cho khu vực tư nhân đại diện cho biến phát triển tài chính để chạy mô hình VAR Kết quả cho thấy có

6 quốc gia tồn tại mối quan hệ nhân quả 2 chiều, các nước còn lại một số có mối quan

hệ nhân quả 1 chiều do phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế và một số có

mối quan hệ nhân quả 1 chiều do tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính Odhiambo (2005) với nghiên cứu “Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Tanzania: Một nghiên cứu thực nghiệm” sử dụng GDP thực tế bình quân đầu người đại

diện cho tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính được đại diện bởi 3 biến là tỷ lệ M2

so với GDP, tỷ lệ tiền tệ so với M1, tỷ lệ tín dụng khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng so với GDP để chạy mô hình VECM Kết quả cho thấy khi biến tỷ lệ M2 so

với GDP đại diện cho phát triển tài chính thì có mối quan hệ nhân quả 1 chiều do phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế, khi 2 biến còn lại đại diện cho phát triển tài chính thì tồn tại mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

Odhiambo (2008) với nghiên cứu “Phát triển tài chính ở Kenya: một kiểm định về giả thuyết phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế” để phục vụ cho việc kiểm định đồng liên kết và chạy mô hình VECM tác giả sử dụng dữ liệu ở Kenya từ năm 1968 đến 2002 với biến thu nhập bình quân đầu người đại diện cho tăng trưởng kinh tế và

biến phát triển tài chính được đại diện lần lượt bởi 3 biến là tỷ lệ M2 so với GDP, tỷ lệ

tiền tệ trong lưu thông so với M1, tỷ lệ tín dụng cho khu vực tư nhân được cung cấp

bởi ngân hàng so với GDP Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy khi biến tỷ lệ M2 so

với GDP đại diện cho phát triển tài chính thì có mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, nhưng khi 2 biến còn lại đại diện cho phát

triển tài chính thì lại thấy mối quan hệ nhân quả 1 chiều do tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính

Anthony và Tajudeen (2010) với nghiên cứu “Phát triển tài chính và tăng trưởng kinh

tế: Nghiên cứu ở 10 nước Châu Phi vùng Sahara” sử dụng dữ liệu từ năm 1980 đến

2005 của 10 nước Châu Phi thuộc vùng Sahara với GDP thực tế bình quân đầu người đại diện cho biến tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ M2 so với GDP đo lường cho biến phát triển tài chính để chạy mô hình VECM Kết quả cho thấy mối quan hệ nhân quả 1 chiều do phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế xảy ra ở các nước Cộng hòa Trung Phi, Cộng hòa Congo, Gabon và Nigeria, trong khi đó tăng trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính xảy ra ở Zambia và mối quan hệ nhân quả 2 chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế xảy ra ở các nước Kenya, Chad, Nam Phi, Sierra Leone và Swaziland

Từ các bài nghiên cứu được trình bày trong 3 trường phái ta thấy đa phần các nghiên

cứu ủng hộ cho trường phái thứ 3 đó là giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

có mối quan hệ nhân quả 2 chiều, tuy nhiên các nghiên cứu được trình bày ở trường phái thứ 3 phần lớn cho ra nhiều kết quả như vừa ủng hộ trường phái thứ 1 với trường phái thứ 3 hoặc ủng hộ trường phái thứ 2 với trường phái thứ 3, có khi cho ra kết quả

của cả 3 trường phái Các bài nghiên cứu cho kết quả khác nhau như vậy là vì tình hình

ở mỗi quốc gia khác nhau, mối quốc gia có chính sách kinh tế khác nhau.Vì vậy kết

quả nghiên cứu về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế không

thể được khái quát chung giữa các quốc gia - đây cũng là quan điểm của Ngân hàng

Thế giới và các nghiên cứu thực nghiệm khác

Chương 3 Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này tiến hành kiểm chứng mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế cho các nước trong khu vực Đông Nam Á Nếu kết quả cho thấy nguyên nhân bắt đầu từ phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế thì kết quả này hỗ trợ cho quan điểm supply – leading Nếu kết quả cho thấy nguyên nhân bắt đầu từ tăng

trưởng kinh tế dẫn đến phát triển tài chính thì kết quả này hỗ trợ cho quan điểm demand – following Nếu kết quả cho thấy mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế thì kết quả hỗ trợ cho quan điểm bi – directional

3.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị dạng bảng để kiểm định tính dừng của các biến nghiên cứu Kiểm định nghiệm đơn vị dạng bảng được đề

xuất bởi Maddala và Wu (1999), Choi (2001), Levin và cộng sự (2002) và Im và cộng

sự (2003) Với phương trình:

it it i it i

µ là ảnh hưởng cố định của mỗi quốc gia, ρi là

hệ số tự hồi quy,εitlà sai số Nếu hệ sốρi của y it− 1 trong thực tế bằng 1 tức là tình

huống không dừng hay chúng ta có thể nói rằng biến ngẫu nhiên y it có nghiệm đơn vị

Kiểm định nghiệm đơn vị dạng bảng được phân thành 2 loại dựa trên 2 giả định là tham số ρi thay đổi hoặc không đổi Các kiểm định giả định rằng các tham số tự hồi quy là không đổi giữa các quốc gia (ρi = ρ) theo Levin và cộng sự (2002) Và theo Maddala và Wu (1999), Choi (2001), Im và cộng sự (2003) giả định rằng các tham số

hồi quy ρi là thay đổi giữa các quốc gia Giả định của 2 loại kiểm định nghiệm đơn vị

là như nhau Giải thuyết thay đổi tùy thuộc việc giả định tham số ρi thay đổi hoặc không đổi

Đối với các kiểm định giả định ρi là không đổi – giả thuyết H Olà

i

ρ = 0 nghĩa là y it

là chuỗi không dừng cho tất cả chuỗi thời gian; H alà

i

ρ = ρ < 0 nghĩa là y it là chuỗi

dừng Đối với các kiểm định giả định ρi là thay đổi – giả thuyết H O là

Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định đồng liên kết dạng bảng theo Pedroni (1999)

Phương trình kiểm định đồng liên kết có dạng:

it it i it i

it k x

y =γ + +λ +ε (8)

t = 1 T là thời gian, i = 1 N là số lượng các quốc gia Cố định γivà độ dốc hệ

sốλithay đổi theo từng quốc gia

it it

với giả thuyết không có mối quan hệ đồng liên kết H O:

ψ = 1 cho tất cả chuỗi thời gian,

ngược lại với giả thuyết có mối quan hệ đồng liên kết thì ψi< 1 cho tất cả chuỗi thời gian Bài nghiên cứu sử dụng tất cả 7 thống kê được đề xuất để kiểm định đồng liên kết theo Pedroni

3.1.3 Kiểm định nhân quả

Sau khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết dạng bảng nếu các biến dừng và có mối quan hệ đồng liên kết thì tiến hành chạy mô hình VECM Nếu các biến dừng và không có mối quan hệ đồng liên kết thì tiến hành chạy mô hình VAR

để tìm mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

Mối quan hệ nhân quả hai chiều của phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế sẽ liên quan đến việc đánh giá của hai phương trình:

t k

j

j it j k

j

j it

j FD Y

1 1 1

j

j it j k

j

j it

j FD Y

1 2 1

µ , µ là ảnh hưởng cụ thể của quốc gia 2

Kiểm định nhân quả có thể được tiến hành theo 2 trường hợp: khi các biến có mối quan

hệ đồng liên kết và khi các biến không có mối quan hệ đồng liên kết

Trường hợp thứ 1: khi các biến dừng và đồng liên kết, kiểm định nhân quả Granger được sử dụng trong mô hình VECM Trong mô hình này, do có sự khác nhau giữa các

biến sau khi đã lấy sai phân có thể sẽ bỏ sót những thông tin dài hạn trong mối quan hệ

giữa các biến Trong trường hợp này phương trình (1) và (2) được viết lại theo :

=

∆

k j

k j

t it i j it j j

it j

FD

3 1 1 1 1

=

∆

k j

k j

t it i j it j j

it j

Y

4 1 2 2 2

λ đại diện cho mức độ điều chỉnh việc bỏ sót những thông tin dài hạn trong

mối quan hệ giữa các biến

Từ các thông số kỹ thuật trong phương trình (3) và (4) có 2 cách kiểm định mối quan

hệ nhân quả trong ngắn hạn và trong dài hạn:

Trong ngắn hạn: kiểm định mối quan hệ nhân quả thông qua biến ∆FD it−jvà

1i ≠

λ

Trường hợp thứ 2: khi các biến dừng và không có mối quan hệ đồng liên kết Toda và Phillips (1993) cho thấy mối quan hệ nhân quả vẫn có thể tồn tại giữa chúng Kiểm tra quan hệ nhân quả Granger có thể tiến hành bằng cách chạy mô hình VAR như trong

phương trình (3) và (4) ở trên nhưng không bao gồm E1it− 1 và

=

∆

k j

k j

t j it j j

it j

FD

5 1

=

∆

k j

k j

t j it j j

it j

Y

6 2

2

3.2 Dữ liệu

3.2.1 Các biến nghiên cứu

Biến phát triển tài chính có thể được xem như cải thiện về số lượng, chất lượng và hiệu

quả của các dịch vụ trung gian tài chính vì nó đại diện cho những cải tiến trong các

hoạt động của ngành tài chính, được chứng minh thông qua khả năng tiếp cận trung gian tài chính, cơ hội đa dạng hơn, cải thiện chất lượng thông tin, và các ưu đãi tốt hơn

về việc thận trọng cho vay và giám sát Tuy nhiên bản thân phát triển tài chính không

thể đo lường trực tiếp và khi thực hành trong các tài liệu hay sử dụng trong các nghiên

cứu thường dùng một số biến khác nhau để đại diện cho biến phát triển tài chính Nghiên cứu này sử dụng 3 nguồn dữ liệu xem như 3 biến lần lượt đại diện cho biến phát triển tài chính

Biến đầu tiên được đề cập trong bài nghiên cứu là biến tỷ lệ tín dụng được cung cấp

bởi các ngân hàng cho khu vực tư nhân so với GDP Đề tài lựa chọn biến này là bởi vì

nó chỉ dành cho các tài khoản tín dụng cấp cho khu vực tư nhân và không bao gồm khoản tín dụng từ ngân hàng trung ương, vì vậy nó sẽ cung cấp thông tin tốt hơn về

mối liên hệ giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính bởi vì tín dụng cho khu vực

tư nhân tăng năng suất hơn tín dụng cho khu vực công cộng Đồng thời biến tỷ lệ tín

dụng được cung cấp bởi các ngân hàng cho khu vực tư nhân so với GDP là một thước

đo về số lượng và chất lượng đầu tư của khu vực tư nhân nên nó sẽ đo lường chính xác

hơn về các hoạt động của phát triển tài chính Trong nghiên cứu của mình (Levine và

cộng sự, 2000) cho rằng biến này đã được tìm thấy có một ảnh hưởng mạnh mẽ và tích

cực hơn vào tăng trưởng kinh tế so với các biến đo lường khác của phát triển tài chính

Biến thứ 2 được sử dụng trong bài nghiên cứu là tỷ lệ nợ tiền gửi của ngân hàng so với GDP Mục đích của việc sử dụng biến này là đo lường tầm quan trọng của ngân hàng trong mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế Biến này được ưa thích hơn tỷ lệ M2 vì một tỷ lệ M2 tăng lên phản ánh sự gia tăng của lượng tiền tệ đang được sử dụng hơn là phản ánh sự gia tăng của tiền gửi ngân hàng Như vậy, tỷ lệ nợ

tiền gửi của ngân hàng so với GDP cung cấp nhiều thông tin trực tiếp hơn vào các trung gian tài chính

Biến thứ 3 được sử dụng trong bài nghiên cứu là biến tỷ lệ nợ thanh khoản so với GDP

Nợ thanh khoản là thước đo khái quát của cung tiền M3 bao gồm tổng tiền lượng tiền

mặt do ngân hàng trung ương phát hành lưu thông và tiền mà các ngân hàng thương

mại gửi tại ngân hàng trung ương, cộng với tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn, cộng với tất cả các khoản tiết kiệm khác gửi tại các tổ chức tín dụng (trái phiếu quốc gia, tín phiếu…)

Bài nghiên cứu sử dụng biến GDP thực tế bình quân đầu người để đo lường cho biến

tăng trưởng kinh tế, biến này cũng được ủng hộ bởi phần lớn các bài nghiên cứu của các tác giả như King và Levine (1993), Tsangyao và Steven (2005), Eita và Jordaan (2007), Hurlin và Venet (2001), Arestis và Demetriades (1996), Calderon và Liu

(2002), Odhiambo (2005), Anthony và Tajudeen (2010) Tổng sản phẩm nội địa tức

tổng sản phẩm quốc nội hay GDP là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ

cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định trong một thời gian

nhất định GDP thực tế bình quân đầu người là tổng sản phẩm nội địa tính theo sản

lượng hàng hóa và dịch vụ cuối cùng của năm nghiên cứu còn giá cả tính theo năm gốc chia cho dân số cũng tại thời điểm đó

3.2.2 Dữ liệu

Bài nghiên cứu sử dụng số liệu của 9 nước trong khu vực Đông Nam Á bao gồm các

nước: Brunei Darussalam, Campuchia, Indonesia, Lào, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan, Việt Nam Thời gian của dữ liệu được lấy được lấy theo năm trong giai đoạn từ năm 1993 đến 2013

Các biến được ký hiệu như sau:

PRIVCRE ký hiệu của tỷ lệ tín dụng được cung cấp bởi các ngân hàng cho khu vực tư nhân so với GDP

BANKDEP ký hiệu của tỷ lệ nợ tiền gửi của ngân hàng so với GDP

LIQLIAB ký hiệu của tỷ lệ nợ thanh khoản so với GDP

PCGDP ký hiệu của GDP thực tế bình quân đầu người

Nguồn dữ liệu:

Biến PCGDP, PRIVCRE được lấy từ web http://data.worldbank.org

Biến LIQLIAB, BANKDEP được lấy từ 2 trang web http://data.worldbank.org và https://research.stlouisfed.org

3.3 Các bước tiến hành phương pháp nghiên cứu

Bước 1 Lấy cơ số logarit của tất cả các biến để chuỗi dữ liệu được ổn định hơn

Bước 2 Phân tích hệ số tương quan giữa các biến để xem xét sự tương quan giữa các

biến cần nghiên cứu cùng chiều hay nghịch chiều Hệ số tương quan là một chỉ số

thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số, ví dụ hệ số tương quan

giữa biến x và y có giá trị từ -1 đến 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối Hệ số tương quan bằng 0 hay gần 0 có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau Nếu giá trị của hệ số tương quan là âm có nghĩa là khi x tăng cao thì y giảm và

ngược lại, khi x giảm thì y tăng Nếu giá trị hệ số tương quan là dương có nghĩa là

khi x t ăng cao thì y cũng tăng, và khi x giảm thì y cũng giảm theo

Bước 3 Phân tích thống kê mô tả của các biến nhằm xác định giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn (độ lệch chuẩn cho thấy mức

biến động giá trị của 1 biến xung quanh giá trị trung bình của chính nó, để xét mức độ

biến động của các biến nghiên cứu như thế nào) Phân tích thống kê mô tả còn để so sánh chênh lệch giữa giá trị lớn nhất với giá trị trung vị của các biến, chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất với giá trị trung vị của các biến

Bước 4 Thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị để xem xét tính dừng và không dừng cho các chuỗi thời gian của các biến trong mô hình thực nghiệm để tránh hiện tượng hồi quy giả trong quá trình phân tích dữ liệu Bài nghiên cứu kiểm tra tính dừng của chuỗi

dữ liệu bằng kiểm định nghiệm đơn vị - Augmented Dickkey Fuller (ADF) Đối với chuỗi gốc không dừng, sẽ được lấy sai phân cho đến khi chuỗi dừng trước khi đưa vào

mô hình

Bài nghiên cứu này sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị theo cả 2 phương pháp của Levin et al và Im et al Ở cùng một bậc sai phân thì cả 2 trường hợp của Levin et al (2002) và Im et al (2003) đều phải dừng thì mới chấp nhận Nếu 1 trường hợp dừng,

trường hợp còn lại không dừng thì không chấp nhận, xét bậc sai phân tiếp theo đến khi nào cả 2 trường hợp đều dừng

Bước 5 Thực hiện kiểm định đồng liên kết theo phương pháp phân tích Pedroni (1999)

để xem xét mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến Từ kết quả của bước 5 có 2 trường

hợp xảy ra:

Trường hợp 1: Nếu các biến dừng và có mối quan hệ đồng liên kết thì tiến hành chạy

mô hình VECM để tìm mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

Trường hợp 2: Nếu các biến dừng và không có mối quan hệ đồng liên kết thì tiến hành

chạy mô hình VAR để tìm mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

Bước 6 – trường hợp 1 – mô hình VECM

- Xác định độ trễ tối ưu của mô hình Chọn lựa độ trễ cho mô hình nghiên cứu là

một vấn đề cực kỳ phức tạp, có quá nhiều độ trễ sẽ dẫn đến có quá nhiều thông

số phải ước lượng Điều này làm mất bậc tự do của các biến ngẫu nhiên và làm

giảm độ chính xác của kết quả ước lượng Ngược lại, có quá ít độ trễ sẽ làm cho

phần dư của các phương trình hồi quy tự tương quan với nhau.Trong bài nghiên

cứu này, tác giả sử dụng 5 tiêu chuẩn phổ biến trên thế giới hiện nay để xác định

độ trễ tối ưu cho các mô hình Các tiêu chuẩn này bao gồm: LR (Sequential modified LR test statistic),FPE(Final prediction error), AIC(Akaike information

criterion), SC (Schwarz information criterion), HQ (Hannan-Quinn information

criterion) Bài nghiên cứu dựa vào các tiêu chuẩn kiểm định này để xác định độ

trễ tối ưu cho mô hình nghiên cứu theo quan điểm dựa vào đa số Độ trễ nào được nhiều tiêu chuẩn lựa chọn hơn sẽ được lựa chọn

- Sau khi đã lựa chọn được độ trễ tối ưu cho mô hình, bài nghiên cứu thực hiện

một số kiểm tra để loại bỏ các độ trễ không phù hợp làm cho mô hình không đạt được sự ổn định và tối ưu

- Kiểm định quan hệ nhân quả Granger để xem có tồn tại mối quan hệ giữa các

biến trong mô hình hay không

- Mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số VECM được sử dụng phân tích mối quan hệ nhân quả của hai biến trong mô hình

- Thực hiện kiểm tra tính đúng đắn của mô hình đã xây dựng bằng kiểm định nghiệm đơn vị đối với phần dư thu được từ mô hình, nếu phần dư thu được là chuỗi dừng thì mô hình là phù hợp và được sử dụng để phân tích

- Thực hiện phân tích phân rã phương sai để đánh giá phần đóng góp của cú sốc

từ các biến phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế và từ tăng trưởng kinh tế đến các biến phát triển tài chính

- Thực hiện phân tích hàm phản ứng xung để đánh giá sự phản ứng giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

Bước 6 – trường hợp 2 – mô hình VAR

- Xác định độ trễ tối ưu bằng cách chạy mô hình VAR với độ trễ bất kỳ Chọn lựa

độ trễ cho mô hình nghiên cứu là một vấn đề cực kỳ phức tạp, có quá nhiều độ

trễ sẽ dẫn đến có quá nhiều thông số phải ước lượng Điều này làm mất bậc tự

do của các biến ngẫu nhiên và làm giảm độ chính xác của kết quả ước lượng

Ngược lại, có quá ít độ trễ sẽ làm cho phần dư của các phương trình hồi quy tự

tương quan với nhau.Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng 5 tiêu chuẩn

phổ biến trên thế giới hiện nay để xác định độ trễ tối ưu cho các mô hình Các tiêu chuẩn này bao gồm: LR (Sequential modified LR test statistic),FPE(Final prediction error),AIC(Akaike information criterion), SC (Schwarz information

criterion), HQ (Hannan-Quinn information criterion) Bài nghiên cứu dựa vào các tiêu chuẩn kiểm định này để xác định độ trễ tối ưu cho mô hình nghiên cứu theo quan điểm dựa vào đa số Độ trễ nào được nhiều tiêu chuẩn lựa chọn hơn

sẽ được lựa chọn

- Sau khi đã lựa chọn được độ trễ tối ưu cho mô hình, bài nghiên cứu thực hiện

một số kiểm tra để loại bỏ các độ trễ không phù hợp làm cho mô hình không đạt được sự ổn định và tối ưu

- Kiểm định quan hệ nhân quả Granger để xem có tồn tại mối quan hệ giữa nhân

quả giữa các biến trong mô hình hay không

- Mô hình VAR được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

- Kiểm tra tính ổn định của mô hình

- Thực hiện phân tích hàm phản ứng xung để đánh giá tác động cú sốc của biến phát triển tài chính đến biến tăng trưởng kinh tế và đánh giá tác động cú sốc của

biến tăng trưởng kinh tế đến biến phát triển tài chính Phân tích hàm phản ứng xung là phân tích tác động của một cú sốc của một biến nội sinh lên các biến nội sinh khác thông qua các độ trễ khác nhau.Việc phân tích hàm phản ứng xung sẽ giúp cho chúng ta thấy được sự tương tác lẫn nhau giữa các biến nội sinh trong

mô hình

- Thực hiện phân tích phân rã phương sai để đánh giá mức độ đóng góp của các

biến trong mô hình VAR đến sự biến động của 1 biến cụ thể nào đó trong mô hình Phân tích phân rã phương sai tách một cú sốc thành các cú sốc thành

phần.Việc phân tích phân rã phương sai sẽ giúp cho chúng ta thấy được các yếu

tố ảnh hưởng đến sự biến động của các biến nội sinh

Chương 4 Kết quả nghiên cứu

Để kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế bài nghiên cứu tiến hành chạy mô hình VAR hoặc VECM lần lượt cho 3 biến PRIVCRE, BANKDEP, LIQLIAB đại diện cho phát triển tài chính và biến PCGDP đại diện cho

biến tăng trưởng kinh tế Trước hết lấy cơ số logarit cho tất cả các biến, các biến sau khi được lấy cơ số logarit được ký hiệu lần lượt với biến LNPRIVCRE là ký hiệu của

tỷ lệ tín dụng được cung cấp bởi các ngân hàng cho khu vực tư nhân so với GDP, biến LNBANKDEP là ký hiệu của tỷ lệ nợ tiền gửi của ngân hàng so với GDP, biến LNLIQLIAB là ký hiệu của tỷ lệ nợ thanh khoản so với GDP, biến LNPCGDP là ký

hiệu của GDP thực tế bình quân đầu người

4.1 Trường hợp 1: Biến PRIVCRE đại diện cho biến phát triển tài chính

4.1.1 Kiểm định hệ số tương quan

Thực hiện kiểm định hệ số tương quan giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP để đo

lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số này Kết quả kiểm định hệ số tương quan được trình bày trong bảng 4.1 sau

Bảng 4.1: Kiểm định hệ số tương quan giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Kết quả kiểm định hệ số tương quan ở bảng 4.1 cho thấy hệ số tương quan giữa 2 biến LNPRIVCRE và LNPCGDP là -0.52 nghĩa là 2 biến LNPCGDP và LNPRIVCRE có

hệ số tương quan âm và mối tương quan giữa 2 biến nghiên cứu là trung bình, hay nói cách khác khi biến LNPCGDP tăng thì biến LNPRIVCRE giảm và ngược lại

4.1.2 Thống kê mô tả

Thực hiện thống kê mô tả cho 2 biến LNPRIVCRE và LNPCGDP Kết quả thống kê

mô tả của 2 biến nghiên cứu được trình bày ở bảng 4.2 sau

Bảng 4.2: Thống kê mô tả của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Kết quả thống kê mô tả ở bảng 4.2 cho thấy đối với biến LNPCGDP số trung bình là 12.81%, số trung vị hay còn gọi là giá trị ở giữa của tập dữ liệu LNPCGDP đã được

sắp xếp theo thứ tự là 11.1%, giá trị lớn nhất của LNPCGDP so với số trung vị của nó thì cao hơn 6.06% ( vì 17.16% - 11.1% = 6.06%) và giá trị nhỏ nhất của biến LNPCGDP so với số trung vị của nó thì thấp hơn 1.52% (vì 11.1% - 9.58% = 1.52%),

độ lệch chuẩn cho thấy mức biến động giá trị của LNPCGDP xung quanh giá trị trung bình của nó là 2.54

Kết quả thống kê mô tả ở bảng 4.2 cho thấy đối với biến LNPRIVCRE số trung bình là 3.68%, số trung vị hay còn gọi là giá trị ở giữa của tập dữ liệu LNPRIVCRE đã được

sắp xếp theo thứ tự là 3.7%, giá trị lớn nhất của LNPRIVCRE so với số trung vị của nó thì cao hơn 1.41% ( vì 5.11% - 3.7% = 1.41%) và giá trị nhỏ nhất của biến LNPRIVCRE so với số trung vị của nó thì thấp hơn 2.86% (vì 3.7% - 0.84% = 2.86%),

độ lệch chuẩn cho thấy mức biến động giá trị của LNPRIVCRE xung quanh giá trị trung bình của nó là 1.01

Tóm lại qua kết quả thống kê ở bảng 4.2 ta thấy sự chênh lệch giữa giá trị lớn nhất của

biến LNPCGDP so với số trụng vị của nó cao hơn giá trị lớn nhất của biến LNPRIVCRE so với số trung vị của nó ( vì 6.06% > 1.41%), sự chênh lệch giữa giá trị

nhỏ nhất của biến LNPCGDP so với số trụng vị của nó nhỏ hơn giá trị nhỏ nhất của

biến LNPRIVCRE so với số trung vị của nó (vì 1.52% < 2.86%), mức độ biến thiên

của biến LNPCGDP cao hơn mức độ biến thiên của biến LNPRIVCRE (vì 2.54 > 1.01)

4.1.3 Kiểm định nghiệm đơn vị

Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Augmented Dickey –Fuller (ADF) để kiểm tra tính

dừng của các biến theo 2 phương pháp của Levin et al và Im et al Ở cùng một bậc sai phân thì 2 trường hợp của Levin et al (2002) và Im et al (2003) đều phải dừng thì mới

chấp nhận Giả thiết của kiểm định là H O: Chuỗi không có tính dừng Giả thuyết H O

sẽ bị bác bỏ nếu kết quả Pvalue của mô hình kiểm định nghiệm đơn vị nhỏ hơn 1%

Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị tóm lượt ở bảng 4.3 cho thấy biến nghiên cứu LNPRIVCRE và LNPCGDP là không dừng ở mức ý nghĩa 1% (vì Pvalue > 0.01)

nhưng các biến nghiên cứu D(LNPRIVCRE) và D(LNPCGDP) dừng ở sai phân bậc 1

với mức ý nghĩa 1% ( vì Pvalue < 0.01) Do đó các biến sai phân bậc 1 sẽ được dùng trong mô hình nghiên cứu

H

Bảng 4.4: Kiểm định đồng liên kết giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Pedroni Residual Cointegration Test

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Kết quả kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa 2 biến LNPCGDP và LNPRIVCRE được tóm lượt ở bảng 4.4 cho thấy giá trị của Panel v-Statistic = -1.61 < 0 và giá trị của Panel rho-Statistic, Panel PP-Statistic, Panel ADF-Statistic, Group rho-Statistic, Group

PP-Statistic,Group ADF-Statistic > 0 nên giả thuyết H O được chấp nhận hay nói cách khác không có mối quan hệ đồng liên kết giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP Qua kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết dạng bảng của biến LNPCGDP và biến LNPRIVCRE cho kết quả các biến đều dừng ở sai phân bậc 1 và

không có mối quan hệ đồng liên kết vì vậy mô hình VECM không thể được sử dụng ở đây mà thay vào đó là sử dụng mô hình VAR Ta tiến hành chạy mô hình VAR cho 2

(Schwarz information criterion), HQ (Hannan-Quinn information criterion) Bài

nghiên cứu sẽ sử dụng độ trễ mà đa số các tiêu chuẩn kể trên lựa chọn Kết quả kiểm định độ trễ cho mô hình cơ bản được thể hiện trong bảng 4.5 sau

Bảng 4.5: Xác định độ trễ tối ưu của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: LNPCGDP LNPRIVCRE

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Kết quả kiểm định độ trễ ở bảng 4.5 cho cho thấy tất cả 5 tiêu thức đều lựa chọn độ trễ

bằng 2 Do đó bài nghiên cứu quyết định chọn độ trễ là 2 cho mô hình VAR sử dụng

biến LNPCGDP và LNPRIVCRE

4.1.6 Xác định độ trễ cần loại bỏ

Thực hiện kiểm tra này để loại bỏ các độ trễ không phù hợp làm cho mô hình không đạt được sự ổn định và tối ưu Giá trị Pvalue của 2 biến nghiên cứu LNPCGP và

LNPRIVCRE phải cùng nhỏ hơn 5% thì độ trễ tương ứng mới được chấp nhận Kết

quả xác định độ trễ cần loại bỏ được trình bày trong bảng 4.6 sau

Bảng 4.6: Xác định độ trễ cần loại bỏ của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP VAR Lag Exclusion Wald Tests

Chi-squared test statistics for lag exclusion:

Numbers in [ ] are p-values

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Kết quả xác định độ trễ cần loại bỏ bảng 4.6 cho thấy Pvalue của 2 biến nghiên cứu ở

độ trễ 1 đều là 0.00 nên được chấp nhận ở mức ý nghĩa 5%( vì 0.00 < 0.05) Pvalue của

biến LNPRIVCRE và LNPCGDP ở độ trễ 2 là 0.00 và 0.03 nên được chấp nhận ở mức

ý nghĩa 5%( vì Pvalue < 0.05) Tóm lại pvalue ở độ trễ 1 và độ trễ 2 của 2 biến nghiên

cứu đều được chấp nhận ở mức ý nghĩa 5% Vậy độ trễ tối ưu của mô hình VAR khi sử

dụng 2 biến LNPCGDP và LNPRIVCRE sau khi xác định độ trễ cần loại bỏ là 2

4.1.7 Kiểm định nhân quả Granger

Thực hiện kiểm định nhân quả Granger để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa biến LNPCGDP và LNPRIVCRE Kiểm định nhân quả Granger có 2 giả thuyết như sau:

H bị từ chối nếu giá trị Pvalue của kết quả chạy ra từ kiểm định nhân

quả Granger nhỏ hơn 1% Kết quả của kiểm định nhân quả Granger giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP được trình bày ở bảng 4.7 sau

Bảng 4.7: Kiểm định nhân quả Granger giữa biến LNPRIVCRE và LNPCGDP Pairwise Granger Causality Tests

Null Hypothesis: F-Statistic Pvalue

LNPRIVCRE does not Granger Cause LNPCGDP 0.72 0.49 LNPCGDP does not Granger Cause LNPRIVCRE 16.82 0.00

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Kết quả kiểm định nhân quả Granger giữa LNPRIVCRE và LNPCGDP ở bảng 4.7 cho

thấy với giả thuyết H O có Pvalue là 0.49 nên giả thuyết H Ođược chấp nhận (vì 0.49 > 0.01) hay nói cách khác LNPRIVCRE không có mối quan hệ nhân quả với biến LNPCGDP Pvalue của giả thuyết H A là 0.00 nên giả thuyết H A bị bác bỏ ( vì 0.00 < 0.01) nghĩa là LNPCGDP có mối quan hệ nhân quả với biến LNPRIVCRE ở mức ý nghĩa 1% Tóm lại giữa biến LNPRIVCRE và biến LNPCGDP chỉ có mối quan hệ nhân quả 1 chiều do LNPCGDP dẫn đến LNPRIVCRE

4.1.8 Kết quả chạy mô hình VAR

Sau khi đã xác định được độ trễ tối ưu sử dụng trong mô hình VAR cho 2 biến LNPCGDP và LNPRIVCRE là 2 ta tiến hành chạy mô hình VAR Trong mô hình VAR hệ số t-statistic được đặt giả thuyết H B: hệ số không có ý nghĩa thống kê và giả thuyết H B bị bác bỏ khi giá trị tuyệt đối của t-statistic chạy ra từ mô hình lớn hơn giá

trị tuyệt đối t-statistic của các mức ý nghĩa 1% ( với giá trị t-statistic ở mức ý nghĩa 1%

là -2.639) Kết quả chạy mô hình VAR của 2 biến LNPCGDP và LNPRIVCRE với độ

trễ tối ưu là 2 được trình bày trong bảng 4.8 sau

Bảng 4.8: Kết quả mô hình VAR của biến LNPRIVCRE và LNPCGDP

Vector Autoregression Estimates

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Nguồn: Tác giả tự tính toán

Kết quả mô hình VAR ở bảng 4.8 cho thấy khi xét tác động của các biến đến LNPCGDP ta thấy giá trị tuyệt đối của t-statistic của LNPCGDP(-1) và LNPCGDP(-2)

lần lượt là 15.67 và 2.67 đều lớn hơn 2.639 giá trị tuyệt đối của t-statistic ở mức ý nghĩa 1% nên giả thuyết H B bị bác bỏ, nghĩa là hệ số của biến LNPCGDP(-1) và LNPCGDP(-2) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Giá trị tuyệt đối của t-statistic của LNPRIVCRE(-1) và LNPRIVCRE(-2) lần lượt là 0.1 và 0.11 đều nhỏ hơn giá trị tuyệt đối t-statistic của mức ý nghĩa 1% nên giả thuyết H B được chấp nhận, nghĩa là hệ số

của biến LNPRIVCRE(-1) và LNPRIVCRE(-2) không có ý nghĩa thống kê Giá trị tuyệt đối t-statistic của C là 0.29 nhỏ hơn 2.639 là giá trị tuyệt đối của t-statistic ở mức

ý nghĩa 1% nên hệ số của C không có ý nghĩa thống kê Tóm lại khi xét tác động của các biến đến LNPCGDP chỉ có hệ số của biến LNPCGDP(-1) và LNPCGDP(-2) có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% Hệ số xác định R2 là 99.98% nên mô hình có thể

giải thích được 99.98% mức độ biến động của biến LNPCGDP

Kết quả mô hình VAR ở bảng 4.8 cho thấy khi xét tác động của các biến đến LNPRIVCRE ta thấy giá trị tuyệt đối của t-statistic của LNPCGDP(-1) và LNPCGDP(-

2) đều là 5.8 > 2.639 là giá trị tuyệt đối của t-statistic ở mức ý nghĩa 1% nên giả thuyết

B

H bị bác bỏ, nghĩa là hệ số của biến LNPCGDP(-1) và LNPCGDP(-2) có ý nghĩa

thống kê ở mức 1% Giá trị tuyệt đối của t-statistic của LNPRIVCRE(-1) và LNPRIVCRE(-2) lần lượt là 17.49 và 3.29 đều lớn hơn 2.639 là giá trị tuyệt đối của t-statistic ở mức ý nghĩa 1% nên giả thuyết H B bị bác bỏ, nghĩa là hệ số của biến LNPRIVCRE(-1) và LNPRIVCRE(-2) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Giá trị tuyệt đối t-statistic của C là 1.02 nhỏ hơn 2.639 là giá trị tuyệt đối của t-statistic ở mức ý nghĩa 1% nên hệ số của C không có ý nghĩa thống kê Tóm lại khi xét tác động của các biến đến LNPRIVCRE thì tất cả hệ số của các biến LNPCGDP(-1), LNPCGDP(-2), LNPRIVCRE(-1) và LNPRIVCRE(-2) đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Hệ số xác định R2 là 98.26% nên mô hình có thể giải thích được 98.26% mức độ biến động của

biến LNPRIVCRE

Từ kết quả phân tích của các biến tác động đến LNPCGDP và LNPRIVCRE của mô hình VAR trong bảng 4.8 thì các tác động của các biến được viết lại trong 2 phương trình sau:

LNPCGDP = 1.21*LNPCGDP(-1) - 0.21*LNPCGDP(-2)

LNPRIVCRE = 1.70*LNPCGDP(-1) - 1.71*LNPCGDP(-2) + 1.2*LNPRIVCRE(-1)

- 0.22*LNPRIVCRE(-2)

Ở phương trình đầu tiên, xem xét tác động của biến LNPCGDP đến LNPCGDP ta

thấy: cứ 1% tăng lên của LNPCGDP thì sau 1 năm sẽ làm cho chính nó tăng lên 1.21%

nhưng cũng 1% tăng lên của LNPCGDP thì sau 2 năm lại làm cho chính nó giảm 0.21%

Ở phương trình thứ 2, đầu tiên xét tác động của LNPCGDP đến LNPRIVCRE ta thấy:

cứ 1% tăng lên của LNPCGDP thì sau 1 năm sẽ làm cho LNPRIVCRE tăng 1.7%

nhưng cũng 1% tăng lên của LNPCGDP thì sau 2 năm lại làm cho LNPRIVCRE giảm 1.71% Tiếp theo xét tác động của LNPRIVCRE đến LNPRIVCRE ta thấy: cứ 1% tăng lên của LNPRIVCRE thì sau 1 năm sẽ làm cho LNPRIVCRE tăng 1.2% nhưng cũng