Bộ ba bất khả thi và lựa chọn chính sách cho Việt Nam

267 232 0
Bộ ba bất khả thi và lựa chọn chính sách cho Việt Nam

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Header Page of 166 BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - Đinh Thị Thu Hồng BỘ BA BẤT KHẢ THI LỰA CHỌN CHÍNH SÁCH CHO VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng Mã số: 62340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: GS TS Trần Ngọc Thơ TP Hồ Chí Minh - Năm 2014 Footer Page of 166 Header Page of 166 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận án Tiến sĩ “Bộ ba bất khả thi lựa chọn sách cho Việt Nam” nghiên cứu thực Các thông tin, số liệu sử dụng luận án trung thực có nguồn đáng tin cậy Nghiên cứu sinh: Đinh Thị Thu Hồng Khóa 2009 Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh Footer Page of 166 Header Page of 166 MUÏC LUÏC Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục i Danh mục bảng v Danh mục hình vii Danh mục chữ viết tắt ix MỞ ĐẦU Chương 1: Khung lý thuyết chứng thực nghiệm 1.1 Từ mô hình IS-LM đến mô hình Mundell-Fleming 1.1.1 Hiệu sách tài khóa sách tiền tệ chế độ tỷ giá cố định 1.1.2 Hiệu sách tài khóa sách tiền tệ chế độ tỷ giá thả 1.2 Lý thuyết ba bất khả thi 1.3 Các nghiên cứu mở rộng lý thuyết ba bất khả thi 10 1.3.1 Bộ ba bất khả thi mở rộng mẫu hình kim cương 10 1.3.2 Thước đo mức độ đạt mục tiêu ba bất khả thi 12 1.3.2.1 Độc lập tiền tệ 13 1.3.2.2 Ổn định tỷ giá hối đoái 17 1.3.2.3 Hội nhập tài 20 1.3.3 Vai trò dự trữ ngoại hối 24 1.3.4 Sự lựa chọn sách theo lý thuyết ba bất khả thi quốc gia 28 1.3.5 Mối quan hệ lý thuyết ba bất khả thi biến số kinh tế vĩ mô 30 Kết luận chương 37 Chương 2: Phương pháp nghiên cứu liệu 38 2.1 Hồi quy với liệu bảng 39 Footer Page of 166 Header Page of 166 2.1.1 Các ước lượng 39 2.1.2 Phương pháp hồi quy FGLS 43 2.1.3 Hồi quy với biến giả 44 2.2 Phương pháp liệu nghiên cứu 45 2.2.1 Phương pháp kiểm định mối quan hệ tuyến tính số ba bất khả thi 45 2.2.2 Phương pháp kiểm định tác động việc lựa chọn sách đến biến số 47 kinh tế vĩ mô 2.2.3 Mô tả biến 48 2.2.4 Trình tự phân tích 59 2.2.5 Phương pháp tính số ba bất khả thi 61 2.2.5.1 Chỉ số độc lập tiền tệ (MI) 61 2.2.5.2 Chỉ số ổn định tỷ giá (ER) 62 2.2.5.3 Chỉ số hội nhập tài (FO) 63 2.3 Thống kê mô tả liệu nghiên cứu 64 Sự lựa chọn sách ba bất khả thi quốc gia mẫu quan sát 2.3.1 66 2.3.1.1 Mức độ độc lập tiền tệ (MI) quốc gia mẫu quan sát 67 2.3.1.2 Mức độ ổn định tỷ giá (ER) quốc gia mẫu quan sát 70 2.3.1.3 Mức độ hội nhập tài (FO) quốc gia mẫu quan sát 73 2.3.2 Sự kết hợp sách theo lý thuyết ba bất khả thi 75 2.3.3 Mức độ dự trữ ngoại hối quốc gia mẫu mẫu hình kim cương 78 Kết luận chương 83 Chương 3: Kết nghiên cứu thảo luận 84 3.1 Kết kiểm định mối quan hệ tuyến tính biến ba 84 3.2 Kết kiểm định tác động kết hợp sách đến biến kinh tế vĩ mô 87 Kết hồi quy biến phụ thuộc Biến động tăng trưởng 87 3.2.1.1 Kết hồi quy cho toàn mẫu nhóm nước phát triển 87 3.2.1.2 Tác động sách ba bất khả thi đến Biến động tăng trưởng – trường 94 3.2.1 hợp Việt Nam 3.2.2 Kết hồi quy biến phụ thuộc Tăng trưởng trung bình 3.2.2.1 Kết hồi quy cho toàn mẫu nhóm nước phát triển Footer Page of 166 98 98 Header Page of 166 3.2.2.2 Tác động sách ba bất khả thi đến Tăng trưởng trung bình – 102 trường hợp Việt Nam 3.2.3 Kết hồi quy biến phụ thuộc Biến động lạm phát 107 3.2.3.1 Kết hồi quy cho toàn mẫu nhóm nước phát triển 107 3.2.3.2 Tác động sách ba bất khả thi đến Biến động lạm phát – trường 111 hợp Việt Nam 3.2.4 Kết hồi quy biến phụ thuộc Lạm phát trung bình 116 3.2.4.1 Kết hồi quy cho toàn mẫu nhóm nước phát triển 116 3.2.4.2 Tác động sách bất khả thi đến Lạm phát trung bình – trường hợp 119 Việt Nam 3.2.5 Kết hồi quy biến phụ thuộc Thất nghiệp trung bình 124 3.2.5.1 Kết hồi quy cho toàn mẫu nhóm nước phát triển 124 3.2.5.2 Tác động sách bất khả thi đến Lạm phát trung bình – trường hợp 128 Việt Nam 3.3 Phân tích ảnh hưởng chi phối mức độ phát triển tài chi tiêu 134 phủ 3.3.1 Vai trò mức độ phát triển tài 136 3.3.1.1 Tác động số ba bất khả thi đến Biến động tăng trưởng 137 3.3.1.2 Tác động số ba bất khả thi đến Biến động lạm phát 139 3.3.2 141 Vai trò chi tiêu phủ 3.3.2.1 Tác động số ba bất khả thi đến Biến động tăng trưởng 143 3.3.2.2 Tác động đến số ba bất khả thi đến Biến động lạm phát 145 3.3.3 Mức độ phát triển tài chi tiêu phủ Việt Nam 147 Kết luận chương 153 Chương 4: Một số khuyến nghị sách cho Việt Nam 156 4.1 Vận dụng lý thuyết ba bất khả thi việc lựa chọn sách mục tiêu 156 4.2 Nâng cao uy tín mức độ độc lập Ngân hàng Nhà nước 160 4.3 Gia tăng tính linh hoạt tỷ giá hối đoái 162 4.4 Kiểm soát rủi ro hội nhập tài 164 4.5 Tăng cường tích lũy dự trữ ngoại hối 168 Footer Page of 166 Header Page of 166 4.6 Một số đề xuất khác 170 Kết luận Chương `173 Kết luận hướng nghiên cứu Danh mục công trình tác giả Tài liệu tham khảo Phụ lục Footer Page of 166 Header Page of 166 DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 2.1: Tương quan kỳ vọng biến mô hình 57 Bảng 2.2: Nguồn liệu 58 Bảng 2.3: Thống kê mô tả biến sở mô hình 65 Bảng 3.1: Kết kiểm định mối quan hệ tuyến tính số 84 Bảng 3.2: Kết hồi quy Biến động tăng trưởng 87 Bảng 3.3: Kết hồi quy Biến động tăng trưởng (khi có biến giả VN) 94 Bảng 3.4: Tóm tắt tác động số ba sách đến Biến động tăng trưởng 98 Bảng 3.5: Kết hồi quy Tăng trưởng trung bình 98 Bảng 3.6: Kết hồi quy Tăng trưởng trung bình (khi có biến giả VN) 103 Bảng 3.7: Tóm tắt tác động số ba sách đến Tăng trưởng trung bình 107 Bảng 3.8: Kết hồi quy Biến động lạm phát 108 Bảng 3.9: Kết hồi quy Biến động lạm phát (khi có biến giả VN) 111 Bảng 3.10: Tóm tắt tác động số ba sách đến Biến động lạm phát 115 Bảng 3.11: Kết hồi quy Lạm phát trung bình 116 Bảng 3.12: Kết hồi quy Lạm phát trung bình (khi có biến giả VN) 119 Bảng 3.13: Tóm tắt tác động số ba sách đến Lạm phát trung bình 124 Bảng 3.14: Kết hồi quy Thất nghiệp trung bình 124 Footer Page of 166 Header Page of 166 Bảng 3.15: Kết hồi quy Thất nghiệp trung bình (khi có biến giả VN) 129 Bảng 3.16: Tóm tắt tác động số ba sách đến Thất nghiệp trung 133 bình Bảng 3.17: Các số ba bất khả thi tác động đến Biến động tăng trưởng theo mức 137 độ phát triển tài Bảng 3.18: Các số ba bất khả thi tác động đến Biến động lạm phát theo mức độ 139 phát triển tài Bảng 3.19: Các số ba bất khả thi tác động đến Biến động tăng trưởng theo mức 143 độ chi tiêu phủ Bảng 3.20: Các số ba bất khả thi tác động đến Biến động lạm phát theo mức độ 145 chi tiêu phủ Bảng 4.1: Dự trữ ngoại hối mục tiêu kinh tế Footer Page of 166 169 Header Page of 166 DANH MỤC CÁC HÌNH Trang Hình 1.1: Quan hệ IS – LM – BP chế độ tỷ giá cố định Hình 1.2: Quan hệ IS – LM – BP chế độ tỷ giá thả Hình 1.3: Tam giác minh họa lý thuyết ba bất khả thi Hình 1.4: Mẫu hình kim cương lý thuyết ba bất khả thi 12 Hình 2.1: Tốc độ tăng trưởng GDP quốc gia mẫu 66 Hình 2.2: Mức độ độc lập tiền tệ quốc gia mẫu 68 Hình 2.3: Tăng trưởng lãi suất Việt Nam 69 Hình 2.4: Tăng trưởng lãi suất Trung Quốc 70 Hình 2.5: Mức độ ổn định tỷ giá quốc gia mẫu 71 Hình 2.6: Xu hướng dòng vốn tư nhân vào nước thị trường 73 Hình 2.7: Mức độ hội nhập tài quốc gia mẫu 74 Hình 2.8: Sự lựa chọn sách ba bất khả thi quốc gia 75 Hình 2.9: Vốn FDI vào Việt Nam qua năm (FDI thực hiện) 78 Hình 2.10: Tỷ lệ dự trữ ngoại hối/GDP quốc gia mẫu 80 Hình 2.11: Đồ thị kim cương quốc gia mẫu 81 Hình 3.1: Sự kết hợp sách 10 quốc gia Châu Á 85 Hình 3.2: Sự kết hợp sách quốc gia phát triển mẫu 85 Hình 3.3: Sự kết hợp sách Việt Nam 86 Footer Page of 166 Header Page 10 of 166 10 Hình 3.4: Lựa chọn sách Việt Nam 148 Hình 3.5: Mức độ phát triển tài quốc gia mẫu quan sát 149 Hình 3.6: Mức độ chi tiêu phủ quốc gia mẫu quan sát 151 Hình 4.1: Các tiêu kinh tế Việt Nam 159 Footer Page 10 of 166 Header Page 253 of 166 253 PHỤ LỤC Phương pháp đo lường mức độ độc lập tiền tệ Ito Kawai (2012) Trong nghiên cứu năm 2012 Ito Kawai, tác giả đưa mô hình đo lường độc lập tiền tệ dựa vào lãi suất: Với lãi suất nước tổng hợp, với tỉ trọng lãi suất đồng tiền giống hệ số tác động đồng tiền rổ tiền tệ dùng để tính mức độ ổn định tỷ giá Đó là: Phương pháp xuất phát từ ý tưởng giống cách tính MI tác giả Ai enman, Chinn Ito Chỉ khác đây, Ito Ka cho quan tiền tệ nước sở đưa vào tập hợp lãi suất K giống mức lãi suất nước tổng hợp, sử dụng R2 hiệu chỉnh công thức (1) để đo lường mức độ độc lập tiền tệ Nếu quốc gia sở theo đuổi sách tiền tệ gần giống với quốc gia bao gồm công thức, phù hợp mô hình phải cao (nghĩa gần 1), hay sách tiền tệ quốc gia sở phụ thuộc vào sách tiền tệ theo tỷ trọng quốc gia giỏ tính Tuy nhiên, theo tác giả Ito Kawai, việc tính toán dựa vào công thức (1) có vài bất cập Thứ nhất, chuỗi liệu lãi suất iit không dừng, làm cho giả mạo R2 hiệu chỉnh không đáng tin cậy56 Thứ hai, mô công thức (1) thiếu biến kiểm soát, không đánh giá tác động có yếu tố khác (như điều kiện nước giới) đến định lãi suất quan điều hành sách tiền tệ Ví dụ có cú sốc tác động đến tất quốc gia liên quan công thức, hệ số ước lượng phụ thuộc vào lãi suất nước có ý nghĩa giả mạo gần 1, sách tiền tệ nước không phụ thuộc vào sách tiền tệ nước Do đó, để khắc phục vấn đề trên, tác giả điều chỉnh phương trình (1) thành phương trình sau: 56 Ito Ka trích dẫn từ nghiên cứu Obstfeld cộng (2005) Footer Page 253 of 166 Header Page 254 of 166 254 Trong đó, mức thay đổi lãi suất nước sở nước qua kỳ 12 tháng; đại diện cho khe hổng sản lượng, đại diện cho khe hổng lạm phát, đại diện cho tốc độ tăng trưởng hàng năm kinh tế giới, % thay đổi hàng năm giá dầu thô, tập hợp biến giả đại diện cho nước có lạm phát cao, siêu lạm phát hay khủng hoảng tiền tệ Phương trình (4) xây dựng cách loại bỏ lãi suất nước khỏi phương trình (3), phương trình (5) xây dựng cách loại bỏ biến kiểm soát đại diện cho điều kiện nước nước ngoài, trừ biến giả Sử dụng mô hình ước lượng tập trung vào giá trị R2 hiệu chỉnh, tác giả đưa hai tiêu đo lường độc lập tiền tệ sau: Theo hai công thức này, số MI_1 cao khả giải thích biến lãi suất nước công thức (3) Vì thế, số cao quốc gia độc lập tiền tệ Trong đó, MI_2 dựa ý tưởng lãi suất nước giải thích nhiều cho thay đổi lãi suất nước R2 hiệu chỉnh phương trình (5) gần đến R2 hiệu chỉnh phương trình (3), MI_2 nhỏ Vì thế, giá trị MI_2 cao sách tiền tệ quốc gia độc lập Cả hai công thức đo lường độc lập tiền tệ cho thấy tác động điều kiện nước, điều kiện giới lãi suất nước đến thay đổi lãi suất nước Vậy sở để lựa chọn sử dụng hai phương pháp trên? Việc lựa chọn MI_1 MI_2 không quan trọng biến kiểm soát nước, giới lãi suất nước hoàn toàn độc lập với Nhưng điều khó xảy thực tế quan điều hành sách tiền tệ nước nước đối mặt với cú sốc giống phản ứng lại cách tương tự Nhất quốc gia gần mặt địa lý lại gặp phải cú sốc, quốc gia sở với sách tiền tệ độc lập hoàn toàn hành xử giống quan tiền tệ nước ngoài, song mô hình lại cho kết có phản ứng với lãi suất nước Chẳng hạn như, hai quốc gia có lạm phát cao phải thực sách thắt chặt cung tiền, tăng lãi suất Do đó, dù hai quốc gia độc lập tiền tệ lãi suất lại có mối quan hệ lẫn Như vậy, phương trình (4) đúng, phương trình (5) phù hợp lãi suất nước biến kiểm soát điều kiện nước nước tương quan cao với Hơn nữa, phương trình (5) đúng, phương trình (4) phù hợp biến kiểm soát tương quan cao với lãi suất nước Vì vậy, tác giả cho nên tiến hành ước lượng hai công thức (4) (5) Nếu R2 hiệu chỉnh công thức (4) lớn công thức (5), tác giả sử dụng MI_1 trường hợp kết luận biến kiểm soát kinh tế nội địa giới không tương quan cao với lãi suất nước i* Quá trình cho biết khả giải thích thêm biến lãi Footer Page 254 of 166 Header Page 255 of 166 255 suất nước công thức (3) so với công thức (4), MI_1 đo lường tốt sách độc lập tiền tệ Ngược lại, R2 hiệu chỉnh công thức (5) lớn công thức (4), tác giả sử dụng MI_2 Trong trường hợp này, thấy khả giải thích thêm biến kiểm soát nội địa giới công thức (3) so với công thức (5) Còn R2 hiệu chỉnh công thức (4) (5) gần nhau, sử dụng giá trị trung bình MI_1 MI_2 Footer Page 255 of 166 Header Page 256 of 166 256 PHỤ LỤC Các phương pháp số đo lường tự hóa tài khoản vốn Phương pháp đo lường IMF IMF đo lường mức độ tự hay kiểm soát tài khoản vốn cách đơn giản dựa Báo cáo năm chế tỷ giá hạn chế ngoại hối (AREAER) Quan điểm xây dựng báo cáo dựa tồn quy định hạn chế ngăn cản dòng vốn xuyên biên giới phân biệt giao dịch người cư trú người không cư trú quốc gia Chỉ số SHARE Chỉ số SHARE xây dựng dựa AREAER áp dụng từ năm 1967 Trong khoảng thời gian xem xét, số năm mà quốc gia tháo bỏ biện pháp để ngăn chặn dòng vốn tự di chuyển định SHARE lớn hay nhỏ Ví dụ, AREAER đánh giá thị trường vốn mở cửa năm khoảng thời gian 10 năm số SHARE 0,5 Chỉ số dễ tính toán lại hàm chứa nhiều hạn chế Nó có ý nghĩa nhiều SHARE =1 (quốc gia chưa kiểm soát vốn) SHARE = (quốc gia áp đặt giới hạn) Tuy nhiên khoảng 0 F = -0.2059 sd_perincome Coef rlincome rlincome2 usir totshock trade1 sd_cpi fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res er er_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt _cons 0648075 -.0242311 (omitted) -.0060977 -.0000406 0010432 -.0006602 (omitted) -.0001735 0829602 -.0582337 0663995 0428203 -.107904 -.0219839 0293263 0060708 -.0000723 -.0001247 012101 sigma_u sigma_e rho 01230025 01397803 43641247 F test that all u_i=0: Std Err t P>|t| = = mi1 mi1_res er er_ mi1 mi1_res er er_ 5.01 0.0000 [95% Conf Interval] 0504947 0404009 1.28 -0.60 0.202 0.550 -.0353725 -.1043854 1649874 0559231 003258 0000519 0005318 0019346 -1.87 -0.78 1.96 -0.34 0.064 0.436 0.053 0.734 -.0125614 -.0001435 -.0000119 -.0044982 0003661 0000624 0020983 0031779 0000704 0487183 0175869 0386289 0136707 0410615 040298 0443113 0142806 0002144 0004291 0129086 -2.46 1.70 -3.31 1.72 3.13 -2.63 -0.55 0.66 0.43 -0.34 -0.29 0.94 0.015 0.092 0.001 0.089 0.002 0.010 0.587 0.510 0.672 0.737 0.772 0.351 -.0003133 -.0136956 -.0931257 -.0102392 0156981 -.1893688 -.101934 -.0585861 -.0222614 -.0004976 -.000976 -.0135094 -.0000338 1796161 -.0233417 1430382 0699425 -.0264392 0579662 1172387 0344031 000353 0007266 0377114 (fraction of variance due to u_i) F(12, 100) = 1.37 Prob > F = 0.1935 (=> không bác bỏ H0, dùng Pooled regression) So sánh Pooled regression model REM: xtreg sd_perincome rlincome rlincome2 usir totshock trade1 sd_cpi fipolicy fc pricredit reserve > res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt,re Random-effects GLS regression Group variable: year Number of obs Number of groups = = 130 13 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.4353 between = 0.8118 overall = 0.5305 Random effects u_i ~ Gaussian corr(u_i, X) = (assumed) Std Err Wald chi2(19) Prob > chi2 sd_perincome Coef rlincome rlincome2 usir totshock trade1 sd_cpi fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res er er_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt _cons 104555 -.0331665 0029041 -.0042308 -.0000756 0006273 0006013 0239544 -.00013 087488 -.0485305 0643737 0384502 -.1098532 -.0282915 0530031 0257896 -.000232 -.0005284 -.0078834 0489961 0387058 001033 003162 0000502 0005007 0018551 0048351 0000708 0469437 0176316 0391616 0138115 039828 039689 0431433 0133185 000198 0004239 0123687 z sigma_u sigma_e rho 01397803 (fraction of variance due to u_i) 2.13 -0.86 2.81 -1.34 -1.51 1.25 0.32 4.95 -1.84 1.86 -2.75 1.64 2.78 -2.76 -0.71 1.23 1.94 -1.17 -1.25 -0.64 P>|z| 0.033 0.392 0.005 0.181 0.132 0.210 0.746 0.000 0.066 0.062 0.006 0.100 0.005 0.006 0.476 0.219 0.053 0.241 0.213 0.524 Footer Page 260 of 166 = = 124.31 0.0000 [95% Conf Interval] 0085244 -.1090285 0008795 -.0104282 -.000174 -.000354 -.0030346 0144778 -.0002687 -.0045199 -.0830878 -.0123816 0113801 -.1879146 -.1060806 -.0315562 -.0003142 -.00062 -.0013593 -.0321255 2005857 0426956 0049287 0019666 0000228 0016087 0042372 033431 8.72e-06 1794959 -.0139732 1411289 0655203 -.0317918 0494975 1375624 0518934 0001561 0003024 0163588 Header Page 261 of 166 261 xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects sd_perincome[year,t] = Xb + u[year] + e[year,t] Estimated results: Var sd_peri~e e u Test: sd = sqrt(Var) 0003756 0001954 0193811 013978 Var(u) = chi2(1) = Prob > chi2 = 0.00 0.9678 (=> không bác bỏ H0, dùng Pooled regression)  So sánh Pooled regression model FEM: xtreg av_perincome rlincome rlincome2 usir totshock sd_inf fipolicy fc pricredit reserve > di_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt,i( year)fe note: usir omitted because of collinearity note: fc omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Group variable: year Number of obs Number of groups = = 130 13 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.6485 between = 0.1725 overall = 0.5553 corr(u_i, Xb) F(16,101) Prob > F = -0.2450 av_perincome Coef rlincome rlincome2 usir totshock sd_inf fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res er er_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt _cons -.2263877 1866383 (omitted) -.0147572 0022157 0020264 (omitted) 0000826 0278284 -.0189935 0733497 0658975 -.1422873 0419479 -.0102921 -.0635441 001382 0001188 0105852 sigma_u sigma_e rho 01084818 01748617 27791521 F test that all u_i=0: Std Err t P>|t| = = mi1 mi1_res er er_res f mi1 mi1_res er er_res f 11.65 0.0000 [95% Conf Interval] 0602023 0498008 -3.76 3.75 0.000 0.000 -.3458128 0878468 -.1069625 2854297 0041142 0012386 0023499 -3.59 1.79 0.86 0.001 0.077 0.391 -.0229187 -.0002414 -.0026351 -.0065956 0046728 006688 0000887 0561695 0216654 0464339 017159 0509957 0499234 0551578 016209 0002264 0005356 0155807 0.93 0.50 -0.88 1.58 3.84 -2.79 0.84 -0.19 -3.92 6.10 0.22 0.68 0.354 0.621 0.383 0.117 0.000 0.006 0.403 0.852 0.000 0.000 0.825 0.498 -.0000933 -.0835967 -.0619719 -.0187626 0318587 -.243449 -.0570866 -.1197103 -.0956984 0009329 -.0009436 -.0203227 0002584 1392535 0239849 165462 0999363 -.0411256 1409825 0991262 -.0313898 0018312 0011812 0414932 (fraction of variance due to u_i) F(12, 101) = 0.84 Prob > F = 0.6113 (=> không bác bỏ H0, dùng Pooled regression) So sánh Pooled regression model REM: xtreg av_perincome rlincome rlincome2 usir totshock > di_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt,re sd_inf fipolicy fc pricredit reserve Random-effects GLS regression Group variable: year Number of obs Number of groups = = 130 13 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.6455 between = 0.7573 overall = 0.6580 Random effects u_i ~ Gaussian corr(u_i, X) = (assumed) Std Err Wald chi2(18) Prob > chi2 av_perincome Coef rlincome rlincome2 usir totshock sd_inf fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res er er_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt _cons -.2299557 1916408 -.0029589 -.0124672 0013807 0012354 -.0216737 0000925 0224061 -.0210216 0840173 0675898 -.1453802 0488007 -.0188924 -.0617943 0013792 0001035 0297965 0567945 0459219 0012783 0038908 0011388 0021795 0058701 0000869 0534037 0212291 0460104 0168024 0481142 0470015 0516272 0152322 0002026 0005205 014865 z sigma_u sigma_e rho 01748617 (fraction of variance due to u_i) -4.05 4.17 -2.31 -3.20 1.21 0.57 -3.69 1.06 0.42 -0.99 1.83 4.02 -3.02 1.04 -0.37 -4.06 6.81 0.20 2.00 Footer Page 261 of 166 P>|z| 0.000 0.000 0.021 0.001 0.225 0.571 0.000 0.288 0.675 0.322 0.068 0.000 0.003 0.299 0.714 0.000 0.000 0.842 0.045 = = 213.60 0.0000 [95% Conf Interval] -.3412708 1016356 -.0054644 -.020093 -.0008513 -.0030362 -.033179 -.0000779 -.0822634 -.0626299 -.0061615 0346576 -.2396823 -.0433205 -.1200798 -.0916489 0009821 -.0009167 0006616 -.1186406 281646 -.0004535 -.0048413 0036126 0055071 -.0101685 0002628 1270755 0205868 174196 1005219 -.0510782 1409219 082295 -.0319397 0017763 0011236 0589314 Header Page 262 of 166 262 xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects av_perincome[year,t] = Xb + u[year] + e[year,t] Estimated results: Var av_peri~e e u Test: sd = sqrt(Var) 0007698 0003058 0277453 0174862 Var(u) = chi2(1) = Prob > chi2 = 0.22 0.6382 (=> không bác bỏ H0, dùng Pooled regression)  So sánh Pooled regression model FEM: xtreg ln_sd_cpi rlincome rlincome2 trade1 av_inf gov_exp oilshock worldoutputgap vm2 fc pricredit reserve > fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt,i( year)fe note: oilshock omitted because of collinearity note: worldoutputgap omitted because of collinearity note: fc omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Group variable: year Number of obs Number of groups = = 130 13 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.8393 between = 0.7487 overall = 0.7273 corr(u_i, Xb) F(17,100) Prob > F = 0.1648 ln_sd_cpi Coef rlincome rlincome2 trade1 av_inf gov_exp oilshock worldoutpu~p vm2 fc pricredit reserve er er_res fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt _cons -.307594 4116415 -.0025186 1284045 -1.95e-12 (omitted) (omitted) 0056646 (omitted) -.0017017 -2.633053 -.1773437 2.376835 -.0191146 5083089 7730601 1.309722 3002076 0132323 -.0009409 1.101329 sigma_u sigma_e rho 32029971 28952657 55033397 F test that all u_i=0: Std Err 1.074983 867915 0012935 0131665 7.06e-13 t P>|t| = = er er_res 30.73 0.0000 [95% Conf Interval] -0.29 0.47 -1.95 9.75 -2.76 0.775 0.636 0.054 0.000 0.007 -2.44033 -1.310277 -.0050848 1022824 -3.35e-12 1.825142 2.13356 0000476 1545265 -5.49e-13 0050277 1.13 0.263 -.0043102 0156393 0017621 9686595 2873037 8356876 2797705 1.059495 8387242 9326438 3166695 0063134 0091208 2723841 -0.97 -2.72 -0.62 2.84 -0.07 0.48 0.92 1.40 0.95 2.10 -0.10 4.04 0.337 0.008 0.538 0.005 0.946 0.632 0.359 0.163 0.345 0.039 0.918 0.000 -.0051976 -4.554846 -.747346 7188545 -.5741713 -1.593699 -.8909447 -.5406171 -.3280556 0007068 -.0190364 5609263 0017942 -.7112599 3926586 4.034815 5359421 2.610317 2.437065 3.16006 9284708 0257579 0171545 1.641731 (fraction of variance due to u_i) F(12, 100) = 1.44 Prob > F = 0.1593 (=> không bác bỏ H0, dùng Pooled regression) So sánh Pooled regression model REM: xtreg ln_sd_cpi rlincome rlincome2 totshock1 av_inf fipolicy oilshock worldoutputgap vm2 fc pricredit reserve mi1 mi1 > _res fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt,re Random-effects GLS regression Group variable: year Number of obs Number of groups = = 130 13 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.8284 between = 0.9330 overall = 0.8598 Random effects u_i ~ Gaussian corr(u_i, X) = (assumed) Std Err Wald chi2(20) Prob > chi2 ln_sd_cpi Coef rlincome rlincome2 totshock1 av_inf fipolicy oilshock worldoutpu~p vm2 fc pricredit reserve mi1 mi1_res fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt _cons -2.002055 1.878313 -.0201286 132535 -.0787022 8907845 0000195 0057643 2208776 -.0017197 -.8252862 -.7045958 -.0022797 -.426608 880901 4127019 1.890464 5816817 0096788 0029881 1.173004 9828127 7786682 0735293 0146768 04073 3659866 0000189 0051288 0996819 0013006 1.097199 3612871 7960947 318368 1.138847 8285295 8572672 3066371 0036175 0074528 3100381 z sigma_u sigma_e rho 29707403 (fraction of variance due to u_i) -2.04 2.41 -0.27 9.03 -1.93 2.43 1.03 1.12 2.22 -1.32 -0.75 -1.95 -0.00 -1.34 0.77 0.50 2.21 1.90 2.68 0.40 3.78 P>|z| 0.042 0.016 0.784 0.000 0.053 0.015 0.301 0.261 0.027 0.186 0.452 0.051 0.998 0.180 0.439 0.618 0.027 0.058 0.007 0.688 0.000 Footer Page 262 of 166 = = 668.58 0.0000 [95% Conf Interval] -3.928332 3521518 -.1642433 103769 -.1585316 173464 -.0000175 -.004288 0255048 -.0042688 -2.975758 -1.412705 -1.562597 -1.050598 -1.351197 -1.211186 2102511 -.0193161 0025886 -.0116191 565341 -.0757775 3.404475 1239861 161301 0011271 1.608105 0000565 0158167 4162505 0008294 1.325185 0035138 1.558037 1973819 3.112999 2.03659 3.570677 1.182679 0167691 0175953 1.780668 Header Page 263 of 166 263 xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ln_sd_cpi[year,t] = Xb + u[year] + e[year,t] Estimated results: Var ln_sd_cpi e u Test: sd = sqrt(Var) 5787368 088253 7607475 297074 Var(u) = chi2(1) = Prob > chi2 = 1.41 0.2350 (=>không bác bỏ H0, dùng Pooled regression)  So sánh Pooled regression model FEM: xtreg av_unemployment rlincome rlincome2 usir totshock sd_inf fipolicy fc pricredit reserve > fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt,i( year)fe note: usir omitted because of collinearity note: fc omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Group variable: year Number of obs Number of groups = = 130 13 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.6323 between = 0.0951 overall = 0.5853 corr(u_i, Xb) F(16,101) Prob > F = -0.0946 av_unemplo~t Coef rlincome rlincome2 usir totshock sd_inf fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res er er_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt _cons -.2715194 -2.340929 (omitted) -.8555942 2879348 1638146 (omitted) -.0305106 -9.027667 3.681433 -10.53264 -6.713969 19.66509 5.694195 -6.227129 1.194407 -.0048735 0503274 8.804279 sigma_u sigma_e rho 66473765 1.577827 15073821 F test that all u_i=0: Std Err t P>|t| = = mi1 mi1_res er er_res mi1 mi1_res er er_res 10.86 0.0000 [95% Conf Interval] 5.432225 4.493669 -0.05 -0.52 0.960 0.604 -11.04759 -11.25516 10.50455 6.573302 3712387 1117664 2120368 -2.30 2.58 0.77 0.023 0.011 0.442 -1.592032 0662203 -.2568093 -.1191566 5096492 5844385 0079993 5.06833 1.954934 4.189862 1.548303 4.601486 4.504729 4.977047 1.462585 0204295 0483261 1.405891 -3.81 -1.78 1.88 -2.51 -4.34 4.27 1.26 -1.25 0.82 -0.24 1.04 6.26 0.000 0.078 0.063 0.014 0.000 0.000 0.209 0.214 0.416 0.812 0.300 0.000 -.046379 -19.08187 -.1966301 -18.8442 -9.785387 10.53698 -3.241974 -16.10025 -1.706968 -.0454001 -.0455386 6.015369 -.0146421 1.026537 7.559496 -2.221081 -3.642552 28.7932 14.63037 3.645993 4.095782 0356532 1461935 11.59319 (fraction of variance due to u_i) F(12, 101) = 0.29 Prob > F = 0.9896 So sánh Pooled regression model REM: xtreg av_unemployment rlincome rlincome2 usir totshock sd_inf fipolicy fc pricredit reserve > fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt,re Random-effects GLS regression Group variable: year Number of obs Number of groups = = 130 13 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.6299 between = 0.8630 overall = 0.6452 Random effects u_i ~ Gaussian corr(u_i, X) = (assumed) av_unemplo~t Coef rlincome rlincome2 usir totshock sd_inf fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res er er_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt _cons -.1238631 -2.25422 -.2756717 -.66914 2359001 1330378 -1.320149 -.0294607 -8.874076 3.727043 -9.869787 -6.5844 19.3044 4.96917 -5.730405 1.664847 -.0093687 0490649 10.09371 sigma_u sigma_e rho 1.577827 Std Err 4.971 4.019363 111884 3405482 099671 1907601 5137914 0076084 4.674223 1.858104 4.027113 1.470651 4.211249 4.113857 4.518725 1.333216 0177353 0455567 1.301078 Wald chi2(18) Prob > chi2 z -0.02 -0.56 -2.46 -1.96 2.37 0.70 -2.57 -3.87 -1.90 2.01 -2.45 -4.48 4.58 1.21 -1.27 1.25 -0.53 1.08 7.76 P>|z| 0.980 0.575 0.014 0.049 0.018 0.486 0.010 0.000 0.058 0.045 0.014 0.000 0.000 0.227 0.205 0.212 0.597 0.281 0.000 = = 201.82 0.0000 [95% Conf Interval] -9.866844 -10.13203 -.4949604 -1.336602 0405486 -.2408452 -2.327162 -.0443729 -18.03539 0852266 -17.76278 -9.466822 11.05051 -3.093842 -14.58694 -.9482092 -.0441293 -.0402245 7.543646 9.619118 5.623587 -.0563831 -.0016777 4312516 5069208 -.3131363 -.0145486 2872331 7.368859 -1.976791 -3.701977 27.5583 13.03218 3.126134 4.277903 025392 1383543 12.64378 (fraction of variance due to u_i) (=> kiểm định Breusch - Pagan => không bác bỏ H0, dùng Pooled regression) Footer Page 263 of 166 Header Page 264 of 166 264 PHỤ LỤC KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TỰ TƯƠNG QUAN PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI BIẾN ĐỘNG TĂNG TRƯỞNG xtserial sd_perincome rlincome rlincome2 usir totshock trade1 sd_cpi fipolicy fc pricredit reserve > r_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt mi1 mi1_res er e Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 10.640 Prob > F = 0.0098 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of sd_perincome chi2(1) Prob > chi2 = = 9.06 0.0026 xtserial sd_perincome rlincome rlincome2 usir totshock > o fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt trade1 sd_inf fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res f Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 12.384 Prob > F = 0.0065 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of sd_perincome chi2(1) Prob > chi2 = = 14.37 0.0001 xtserial sd_perincome rlincome rlincome2 usirchange totshock > s fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt trade1 sd_inf fipolicy fc pricredit reserve er er_re Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 11.319 Prob > F = 0.0083 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of sd_perincome chi2(1) Prob > chi2 = = 10.29 0.0013 TĂNG TRƯỞNG TRUNG BÌNH xtserial av_perincome rlincome rlincome2 usir totshock > fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 23.293 Prob > F = 0.0009 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of av_perincome chi2(1) Prob > chi2 = = 0.24 0.6251 Footer Page 264 of 166 sd_inf fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res er er_res Header Page 265 of 166 265 xtserial av_perincome rlincome rlincome2 usir totshock > s fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt sd_inf fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res fo fo_re Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 28.303 Prob > F = 0.0005 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of av_perincome chi2(1) Prob > chi2 = = 0.14 0.7063 xtserial av_perincome rlincome rlincome2 usir > dp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt tot sd_inf fipolicy fc pricredit reserve er er_res fo fo_res fdi_g Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 31.099 Prob > F = 0.0003 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of av_perincome chi2(1) Prob > chi2 = = 0.03 0.8670 BIẾN ĐỘNG LẠM PHÁT xtserial ln_sd_cpi rlincome rlincome2 trade1 av_cpi fipolicy oilshock worldoutputgap vm2 fc pricredit reserve > mi1_res er er_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt mi1 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 99.528 Prob > F = 0.0000 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln_sd_cpi chi2(1) Prob > chi2 = = 0.12 0.7295 xtserial ln_sd_cpi rlincome rlincome2 totshock1 av_inf fipolicy oilshock worldoutputgap vm2 fc pricredit reserve mi1 > mi1_res fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 66.419 Prob > F = 0.0000 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln_sd_cpi chi2(1) Prob > chi2 = = 36.77 0.0000 xtserial ln_sd_cpi rlincome rlincome2 trade1 av_inf gov_exp oilshock worldoutputgap vm2 fc pricredit reserve > es fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 48.738 Prob > F = 0.0001 Footer Page 265 of 166 er er_r Header Page 266 of 166 266 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln_sd_cpi chi2(1) Prob > chi2 = = 26.07 0.0000 LẠM PHÁT TRUNG BÌNH xtserial ln_av_cpi rlincome rlincome2 totshock trade1 sd_inf fipolicy oilshock worldoutputgap > ve mi1 mi1_res er er_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt vm2 fc pricredit reser Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 85.947 Prob > F = 0.0000 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln_av_cpi chi2(1) Prob > chi2 = = 7.28 0.0070 xtserial ln_av_cpi rlincome rlincome2 totshock trade1 sd_inf fipolicy oilshock worldoutputgap vm2 fc pricredit reserve > mi1 mi1_res fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 82.619 Prob > F = 0.0000 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln_av_cpi chi2(1) Prob > chi2 = = 6.44 0.0111 xtserial ln_av_cpi rlincome rlincome2 totshock trade1 sd_inf fipolicy oilshock worldoutputgap > ve er er_res fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt vm2 fc pricredit reser Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 78.580 Prob > F = 0.0000 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln_av_cpi chi2(1) Prob > chi2 = = 6.85 0.0089 THẤT NGHIỆP TRUNG BÌNH xtserial av_unemployment rlincome rlincome2 usir totshock sd_inf fipolicy fc pricredit reserve > s fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 119.291 Prob > F = 0.0000 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of av_unemployment chi2(1) Prob > chi2 = = 7.04 0.0080 Footer Page 266 of 166 mi1 mi1_res er er_re Header Page 267 of 166 xtserial av_unemployment rlincome rlincome2 usir totshock > fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt 267 trade1 sd_inf fipolicy fc pricredit reserve mi1 mi1_res trade1 sd_inf fipolicy fc pricredit reserve er er_res Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 180.545 Prob > F = 0.0000 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of av_unemployment chi2(1) Prob > chi2 = = 26.54 0.0000 xtserial av_unemployment rlincome rlincome2 usir totshock > fo fo_res fdi_gdp fpi_gdp other_gdp shortdebt totaldebt Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 9) = 127.641 Prob > F = 0.0000 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of av_unemployment chi2(1) Prob > chi2 = = 21.17 0.0000 Footer Page 267 of 166 ... mật thi t tới lý thuyết ba bất khả thi Một hướng nghiên cứu quan trọng mang ý nghĩa thực tiễn cao lựa chọn kết hợp mục tiêu sách theo lý thuyết ba bất khả thi quốc gia/ khu vực nào; lựa chọn. .. định ràng buộc sách theo lý thuyết ba bất khả thi Mục tiêu nghiên cứu luận án thể qua câu hỏi nghiên cứu cụ thể: - Các quốc gia Châu Á mẫu quan sát Việt Nam lựa chọn sách ba bất khả thi thực tế... dừng lại tiêu đo lường sách ba mặt pháp lý mà chưa phản ánh thực tế việc thực thi sách Trong Việt Nam, số nghiên cứu vận dụng lý thuyết ba bất khả thi để phân tích lựa chọn sách sử dụng số Ai enman,

Ngày đăng: 20/03/2017, 04:42

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan