Tải bản đầy đủ
3 Kết quả ước lượng từ mô hình ESTAR

3 Kết quả ước lượng từ mô hình ESTAR

Tải bản đầy đủ

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