Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU & THẢO LUẬN

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU & THẢO LUẬN

Tải bản đầy đủ

49

Bảng 4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị.
Biến

KPSS
Giá trị KPSS ở Giá trị tới hạn
bậc hiện tại
(5%)
0.11
0.146
0.14
0.146

ADF
Giá trị ADF ở
bậc hiện tại
-6.35
-12.76

Giá trị tới
hạn (5%)
-3.429
-3.429

Lựa chọn độ trễ tối ưu trong kiểm định KPSS theo phương pháp Newey/West (1994), kiểm định
KPSS với với xu hướng và hằng số. Lựa chọn độ trễ tối ưu trong kiểm định ADF theo chỉ số SIC,
kiểm định ADF với xu hướng và hằng số.

Đối với kiểm định KPSS, giá trị kiểm định của biến



tương ứng

là 0.11 và 0.14, trong khi đó giá trị so sánh ở mức ý nghĩa 5% là 0.146. Giá trị
thống kê nhỏ hơn giá trị so sánh vì vậy chấp nhận giả thuyết

: chuỗi dữ liệu là

dừng ở bậc hiện tại. Đối với kiểm định ADF, trị tuyệt đối giá trị kiểm định của biến


tương ứng là 6.35 và 12.76, trong khi trị tuyệt đối giá trị so sánh ở

mức ý nghĩa 5% là 3.429. Trị tuyệt đối giá trị kiểm định lớn hơn trị tuyệt đối giá trị
so sánh vì vậy bác bỏ giả thuyết

: Có một nghiệm đơn vị, vì vậy chấp nhận giả

thuyết đối là biến có tính dừng.
Theo kết quả kiểm định như trên, cho thấy rằng cả hai biến sử dụng trong mô
hình STAR đều dừng ở bậc hiện tại (chuỗi giá trị gốc) với mức ý nghĩa thống kê
thông thường, vì vậy khi tiến hành thực nghiệm không cần phải lấy sai phân các
biến này.
4.2 Kiểm định tuyến tính dựa theo chỉ định mô hình STAR.
Trước khi ước lượng các tham số của mô hình STAR, luận văn này thực hiện
kiểm định sự hiện diện cơ chế phi tuyến của mô hình STAR như đã thảo luận ở trên
về quy trình mô hình hóa cho mô hình STAR. Theo van Dijk và cộng sự (2002),
phương trình (*) sau khi thực hiện phép khai triển Taylor sẽ có dạng xấp xỉ như sau
(*’)

50

Sau đó, luận văn này sử dụng kiểm định thống kê LM và kiểm định F để kiểm
định tính tuyến tính dựa theo phương trình phụ (*’), giả thuyết
(hàm ý phương trình là tuyến tính).
Cố định độ trễ hồi quy N=6, và biến chuyển tiếp

trong bài này là các giá trị

trễ của lạm phát và các kết hợp tuyến tính của các biến trễ lạm phát, d chạy từ 1 đến
6. Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng bên dưới. Cả hai kiểm định LM và
F đều cho thấy một bằng chứng của phi tuyến trong mối quan hệ giữa ERPT và lạm
phát, kết quả kiểm định đều bác bỏ giả thuyết

đối với tất cả các trường hợp.

Bảng 5 : Kết quả kiểm định tính tuyến tính dựa theo chỉ định mô hình STAR.
Kiểm Biến chuyển tiếp
định
d=1


d=2
d=3
d=4
d=5
d=6
92.30
93.56
87.53
85.65
85.93
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
2.56
2.60
2.43
2.38
2.37
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

118.76
(0.000)
3.30
F
Linear AR
(0.000)
Kiểm Biến chuyển tiếp
định
d=1
d=2
d=3
d=4
d=5
d=6
118.76
75.78
83.51
67.06
96.54
47.63
LM
Linear AR
(0.000) (0.000) (0.000) (0.001) (0.000) (0.093)
3.30
2.11
2.32
1.86
2.68
1.32
F
Linear AR
(0.000) (0.001) (0.000) (0.004) (0.000)
(0.12)
LM

Linear AR

Độ dài trễ là N=6. Kiểm định thống kê LM, kiểm F được ký hiệu là tương ứng là LM, F. Số trong
ngoặc bên dưới giá trị thống kê là giá trị của p_value.

Trong đó giả thuyết

hàm ý mô hình là tuyến tính, số trong ngoặc đơn là giá

trị p_value của kiểm định. Kết quả cho thấy là bác bỏ giả thuyết
trường hợp của biến

, chỉ ngoại trừ biến

trong tất cả các

. Việc bác bỏ giả thuyết

với

mức ý nghĩa rất tốt (giá trị p_value bằng 0.000). Vì vậy kết luận rằng có tồn tại một
cơ chế phi tuyến đối với mô hình STAR đã chỉ định. Mức độ bác bỏ giả thuyết
tuyến tính là như nhau đối với hầu hết các trường hợp của biến chuyển tiếp

, vì

vậy chưa xác định được biến chuyển tiếp nào là tốt nhất, cho nên sẽ thực hiện quy
trình chọn biến

trong phần ước lượng mô hình.

51

4.3 Kết quả ước lượng từ mô hình ESTAR
Vì tính tuyến tính của mô hình STAR đã bị bác bỏ, và đến giai đoạn này chưa
xác định được mô hình STAR nào là phù hợp nhất để ước lượng ERPT, vì vậy luận
văn này lần lượt ước lượng các mô hình ESTAR, DLSTAR đối xứng và DLSTAR
bất đối xứng như đã nói đến trong phần phương pháp nghiên cứu ở trên. Trước tiên,
luận văn này sẽ ước lượng mô hình ESTAR, đây là mô hình chính trong phân tích
của luận văn này. Tính phi tuyến của mô hình ESTAR cho phép nhận diện sự bất
cân xứng của ERPT theo độ lớn của lạm phát.
Đối với ước lượng của mô hình ESTAR, đầu tiên là tìm độ dài trung bình trượt
d trong biến chuyển dịch

mà đặc tính kỹ thuật phù hợp nhất. Cố định độ dài trễ N

= 6 và tìm ra giá trị của d từ 1 đến 6 theo biến chuyển tiếp





để cho tổng bình phương phần dư từ hồi quy phi tuyến của (*) là nhỏ
nhất. Quy trình tìm kiếm này dẫn đễn lựa chọn d=5 tương ứng với biến chuyển tiếp


. Sau đó áp dụng phương pháp tiếp cận từ tổng quát đến cụ thể,

giống như đề xuất của van Dijk và cộng sự (2002), đến bước kỹ thuật cuối cùng.
Bắt đầu với một mô hình có độ dài trễ N = 6, chúng ta tuần tự loại bỏ các biến trễ
mà trị tuyệt đối giá trị thống kê t của hệ số tương quan nhỏ hơn 1. Kết quả đặc tính
kỹ thuật cuối cùng và các ước lượng cho mô hình ESTAR như sau:

(3.599) (9.671)

(1.990)

(1.162)

(5.094)

(1.393)

(1.438)

(1.796)

(1.391)

(2.897)

(1.386)

(1.190)

(3.593)

(3.043)

(60.179)
̂

(3.869)

̂

(3.526)
( ∑

{
(3.759)

(2.466)
)

}

̂

52

Trong đó trị tuyệt đối thống kê t được cho trong ngoặc phía dưới hệ số ước
lượng,

biểu thị hệ số xác định, se sai số chuẩn của hồi quy, obs là số quan sát,

LM (1) và LM (1 – 12) là p_value kiểm định thống kê nhân tử Lagrange cho hiện
tượng tương quan chuỗi bậc nhất, và cho đến bậc 12 ở phần dư.
Lưu ý là ước lượng của tham số chuyển tiếp

chia cho độ lệch chuẩn của nó là 0.570. Mô hình



chuyển dịch

được biểu diễn dưới dạng biến

thực hiện tốt trong điều kiện phù hợp và các hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê.
Hơn nữa, không có bằng chứng tự tương quan trong phần dư.
Trong kết quả ước lượng mô hình ESTAR này, mục tiêu là thu được ERPT theo
thời gian, ERPT hàm ý trong mô hình này là ̂

̂

̂ .

Hình 9 : ERPT so với biến chuyển tiếp: Mô hình ESTAR
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
ERPT
0.15
0.1
0.05
0
-1

0

1

2

3

-0.05

Theo các hệ số ước lượng, hình 9 thể hiện sự thay đổi của ERPT ̂
̂

̂ theo giá trị của biến chuyển tiếp



(những vòng tròn

biểu thị các điểm dữ liệu thực tế). Đồ thị cho thấy phần lớn quan sát tập trung ở

53

vùng có mức ERPT rất thấp (đưới 0.05), tuy nhiên mức độ ERPT bắt đầu tăng
nhanh khi biến chuyển tiếp lớn hơn 1% và trở nên lớn nhất khi biến chuyển tiếp (là
trung bình của các biến trễ lạm phát) vượt quá 2.5% tính theo trị tuyệt đối.
Hình 10 và 11 lần lượt thể hiện ước lượng trơn của ERPT liên thời gian theo kỳ
hiện tại và theo trung bình trượt 12 tháng. Cả hai đồ thị đều minh họa hai thời kỳ
riêng biệt của ERPT. Đầu tiên là thời kỳ ERPT trong ngắn hạn là rất thấp và ổn định
từ 1995 đến 2007, và mức truyền dẫn xoay quanh ngưỡng giá trị không, tương ứng
với thời kỳ lạm phát vừa phải và ổn định (xem hình 8, diễn biến lạm phát trong suốt
thời kỳ quan sát). Trong suốt thời gian quan sát còn lại từ 2008 đến 2014, đồ thị
ERPT theo thời gian đã thể hiện sự biến động đáng kể và phản ánh được mức độ
truyền dẫn cao khi lạm phát gia tăng vào năm 2008 (thời gian đại khủng hoảng kinh
tế toàn cầu) và năm 2011. Ngoài ra, từ 2012 đến nay, mức truyền dẫn trong ngắn
hạn có xu hướng thấp và ổn định trở lại do lạm phát đã được kiềm chế bởi các chính
sách tiền tệ của chính phủ.
Hình 10 : ERPT theo thời gian (kết quả từ mô hình ESTAR)
ERPT
.4

.3

.2

.1

.0

-.1
96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

54

Hình 11 : ERPT theo thời gian tính theo trung bình trượt 12 tháng (kết quả từ
mô hình ESTAR)
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

Dec-13

Dec-12

Dec-11

Dec-10

Dec-09

Dec-08

Dec-07

Dec-06

Dec-05

Dec-04

Dec-03

Dec-02

Dec-01

Dec-00

Dec-99

Dec-98

Dec-97

Dec-96

Dec-95

-0.05

Đồ thị về diễn biến của truyền dẫn tỷ giá theo thời gian đã thể hiện mối quan hệ
đồng biến nhưng theo cách phi tuyến giữa ERPT và lạm phát ở Việt Nam. Bởi vì
mức ERPT là không đáng kể trong môi trường lạm phát thấp và ổn định, nhưng khi
lạm phát tăng trên một ngưỡng nhất định (trong trường hợp này là 1%) thì ERPT
cũng gia tăng đáng kể, cụ thể là ERPT đã tăng từ mức gần bằng 0 lên mức gần bằng
0.4 khi lạm phát tăng cao trong những năm 2008 và 2011.
Kết quả ước lượng là tương tự như với nghiên cứu của Shintani và cộng sự
(2013) đã thực hiện ở Mỹ, mức độ truyền dẫn tỷ giá theo thời gian đã phản ánh
đúng các thời kỳ khác nhau của lạm phát. Tuy nhiên mức độ truyền dẫn tỷ giá ở Mỹ
là cao hơn so với Việt Nam và phần quan sát của lạm phát âm ở Việt Nam ngắn hơn
là do, thứ nhất, Shintani và cộng sự đã sử dụng chỉ số PPI để tính lạm phát, thứ hai
là môi trường lạm phát ở Việt Nam luôn cao hơn so với Mỹ.
4.4 Kết quả ước lượng mô hình DLSTAR đối xứng.
Tiếp theo, luận văn sẽ ước lượng mô hình DLSTAR. Có một vài lý do tại sao
cần thiết phải thực hiện ước lượng đối với mô hình DLSTAR. Thứ nhất, mô hình
DLSTAR có thể giải thích sự bất cân xứng của ERPT trong thời kỳ ổn định và biến

55

động của lạm phát. Thứ hai, Van Dijk và cộng sự (2002) đã chỉ ra, hàm chuyển tiếp
mũ trong mô hình ESTAR sẽ sụp đổ khi tham số tiến đến vô cùng. Do đó mô hình
ESTAR không lồng mô hình TAR với một một sự chuyển dịch đột ngột. Ngược lại,
mô hình DLSTAR có lồng ghép mô hình TAR vì cho phép

1



2

có xu hướng tiến

đến vô cùng. Thứ ba, quan trọng hơn, mô hình này có thể kết hợp cả sự điều chỉnh
đối xứng ( 1 =

2

= và c1 = c2 = c) và bất đối xứng ( 1 ≠

2

, c1 ≠ c2).

Để chọn tham số trễ cho biến chuyển tiếp và trễ của hồi quy trong phương pháp
đối xứng của mô hình DLSTAR, chúng ta sử dụng quy trình tương tự như sử dụng
cho mô hình ước lượng ESTAR. Chúng ta chọn d = 6 và kết quả ước lượng như
sau:

(3.725)

(9.178)

(1.231)

(2.646)

(2.743)

(1.766)

(2.652)

(1.049) (10.692)

(70.746)

(1.624)

(1.395)

(1.935)

(4.919)

(8.183)
̂

(5.634)

(3.441)

̂ ̂

(

( ∑

{

( 22.005)

)

(2.773)

})

( 22.005)

(

{

( ∑
(2.773)

)

})

Trong trường hợp mô hình DLSTAR đối xứng, như trong hình 12, hình dạng
ngụ ý của truyền dẫn tỷ giá ̂

̂

̂ ̂ giống như một hàm số của biến

56

chuyển tiếp



phần nào giống với hình dạng hàm chuyển tiếp của

trường hợp mô hình TAR hai giai đoạn. Ngoài việc giống với hình dạng của mô
hình ngưỡng, sự thay đổi của biến chuyển tiếp cũng lớn hơn, kết quả là các điểm số
liệu ERPT trên hình vẽ là cao hơn và truyền dẫn là hoàn toàn khi trung bình trượt
của lạm phát vượt 2.5%. Vì vậy, sự thay đổi theo thời gian của ERPT dựa vào mô
hình DLSTAR đối xứng thể hiện trong hình 13 trở nên lớn hơn so với dựa vào mô
hình ESTAR thể hiện trong hình 10.
Hình 12 : ERPT so với biến chuyển tiếp: Mô hình DLSTAR

57

Hình 13 : ERPT liên thời gian: Mô hình DLSTAR đối xứng
ERPT
1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0
1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

Hình 14 : ERPT liên thời gian theo trung bình trượt 12 tháng: Mô hình
DLSTAR

Tuy nhiên, do dữ liệu lạm phát của Việt Nam trong thời kỳ 1995 – 2014 có ít
quan sát lạm phát nhỏ hơn không (hay giảm phát), vì vậy hình 12 cho thấy hình
dạng đồ thị có một nữa phía bên trái là không đầy đủ. Nhưng chúng ta vẫn thấy

58

được ERPT là bất cân xứng theo độ lớn của tỷ lệ lạm phát trung bình, phần lớn
những điểm ERPT trên hình 12 tập trung ở vùng có giá trị ERPT < 0.2 tương ứng
với tỷ lệ lạm phát bình quân 1.5.
Một lần nữa, kết quả ước lượng từ mô hình DLSTAR đối xứng cũng phản ánh
mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát tương tự với bài nghiên cứu của Shintani và
cộng sự (2013). Sự khác biệt trong kết quả ước lượng ở Việt Nam và Mỹ cũng là
mức độ truyền dẫn tỷ giá ở Mỹ cao hơn. Do số quan sát lạm phát âm ở Việt Nam rất
ít (chỉ 17% tổng số quan sát) trong khi ở Mỹ số quan sát lạm phát lớn hơn không và
nhỏ hơn không là gần bằng nhau, vì vậy mà hình 12 có phần đuôi phía bên trái rất
ngắn còn ở Mỹ thì thể hiện sự đối xứng rõ ràng.
4.5 Kết quả ước lượng mô hình DLSTAR bất đối xứng.
Mô hình STAR cuối cùng được xem xét trong luân văn này là mô hình
DLSTAR bất đối xứng, mục đích xem xét mô hình này là nắm bắt sự điều chỉnh bất
đối xứng ( 1 ≠

2

, c1 ≠ c2) của ERPT trong hai miền tăng và giảm của lạm phát.

Tương tự như việc thực hiện các mô hình STAR bên trên, để tổng bình phương
phần dư của hồi quy là nhỏ nhất ta chọn d = 6 với biến chuyển tiếp là


. Sau đó lần lượt loại bỏ các biến trễ mà trị tuyệt đối giá trị thống kê t

của hệ số hồi quy nhỏ hơn 1. Kết quả ước lượng cuối cùng cho mô hình DLSTAR
bất cân xứng như sau:

(3.183) (10.472)

(2.762)

(5.360)

(2.294)

(1.565)

(1.502) (11.078)

(2.598)

(2.669)

(1.968)

(1.430)
̂

(5.818)

(2.784)

(2.430)

(1.481)

(8.278)

59

̂ ̂

̂

(
̂

( ∑

{

(2.561)

)

})

(

(24.543)

(0.402)

( ∑

{

)

})

(2.829)

Hình 15 : ERPT so với biến chuyển tiếp: mô hình DLSTAR bất cân xứng.

ERPT
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-1

0

1

2

3

Hình 16 : ERPT liên thời gian: mô hình DLSTAR bất đối xứng.