Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ - 0trang

31



Biến IR có độ biến động trong khoảng từ giá trị 4,8 tới giá trị 15,0 với giá trị

trung bình của cỡ mẫu 7,64, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 2,83. Dữ liệu dao

động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình.

Biến M2 có độ biến động trong khoảng từ giá trị 2.50E+14 tới giá trị 5.68E+15

với giá trị trung bình của cỡ mẫu 2.00E+15, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là

1.61E+15. Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với

giá trị trung bình.

Qua việc mơ tả thống kê theo bảng 4.1 cho thấy, trong mơ hình, các biến có độ

lệch chuẩn đều nhỏ hơn so với giá trị trung bình mẫu của từng biến quan sát. Dữ

liệu nhìn chung mang tính đồng đều giữa các biến với nhau, cỡ mẫu nghiên cứu

gồm 168 quan sát, là cỡ tương đối trong thống kê.



32



4.2. Kiểm định tính dừng

Để kết quả ước lượng khơng bị thiên chệch, kiểm định tính dừng cho các biến

là cần thiết. Theo Gujarati (2003), một chuỗi dữ liệu theo thời gian là dừng khi giá

trị trung bình, phương sai, hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên

không đổi cho dù chuỗi được xác định vào thời điểm nào đi nữa. Chuỗi dừng có xu

hướng trở về giá trị trung bình và những dao động quanh giá trị trung bình sẽ là như

nhau. Nói cách khác, một chuỗi thời gian khơng dừng sẽ có giá trị trung bình thay

đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai.

Có nhiều phương pháp kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian như kiểm định

Dickey – Fuller (DF), kiểm định Phillips – Person (PP), kiểm định Augmented

Dickey – Fuller (ADF), kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan,… Trong bài nghiên

cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp Augmented Dickey – Fuller (ADF) và

phương pháp Phillips – Perron (PP) để xem xét tính dừng của chuỗi dữ liệu cho tất

cả các biến đưa vào mơ hình. Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mơ

hình được tổng hợp trong bảng 4.2.

Bảng 4.2. Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Biến



Chuỗi gốc

ADF



Sai phân bậc 1

PP



ADF



PP



IIP



-2.545608



-2.865796*



-11.78969***



-26.90932***



CPI



-0.868177



-0.569539



-3.738950***



-5.077027***



OIL



-2.210804



-2.260965



-9.494314***



-9.470903***



IR



-2.338136



-2.311143



-8.625336***



-8.866497***



M2



-2.167421



-1.776581



-6.351574***



-10.97081***



*



Có ý nghĩa thống kê tại mức 10%



***



Có ý nghĩa thống kê tại mức 1%



33



Hai cột đầu tiên của bảng 4.2 trình bày kết quả kiểm định tính dừng của các

biến ở chuỗi gốc. Kết quả cho thấy ngoại trừ biến IIP dừng ở chuỗi gốc theo kiểm

định Phillips – Perron, các biến còn lại đều khơng dừng. Vì vậy, để có được chuỗi

dữ liệu dừng trước khi ước lượng mơ hình, bài nghiên cứu sẽ thực hiện lấy sai phân

bậc nhất I(1) cho tất cả các biến.

Hai cột tiếp theo của bảng 4.2 trình bày kết quả kiểm định tính dừng của các

biến ở sai phân bậc nhất I(1). Kết quả cho thấy tất cả các biến đều dừng ở mức ý

nghĩa 1%.

Do vậy mơ hình sẽ được ước lượng với sai phân bậc nhất I(1) của tất cả các

biến.



34



4.3. Kiểm định độ trễ tối ƣu của mơ hình

Mơ hình VAR quan tâm nhiều đến cấu trúc trễ vì vậy việc xác định độ trễ tối ưu

là quan trọng. Trong nghiên cứu có nhiều tiêu chuẩn để xác định độ trễ tối ưu, như

LR, FPE, AIC, SC và HQ. Về mặt thuật tốn thì việc này có vẻ q phức tạp nhưng

với sự hỗ trợ của phần mềm thống kê, mọi việc trở nên dễ dàng hơn.

Bảng 4.3. Kiểm định độ trễ tối ƣu cho mơ hình

Lag



LogL



LR



FPE



AIC



SC



HQ



0



1328.614



NA



4.05e-14



-16.64923



-16.55273



1



1435.732 206.1523



1.44e-14



-17.68217



-17.10313* -17.44703*



2



1465.170 54.80144



1.36e-14* -17.73798* -16.67641



-17.30689



3



1488.707 42.33688



1.39e-14



-17.71958



-16.17548



-17.09254



4



1507.319 32.30889



1.51e-14



-17.63924



-15.61260



-16.81624



5



1532.031 41.34108



1.53e-14



-17.63561



-15.12644



-16.61666



6



1558.645 42.85083



1.52e-14



-17.65591



-14.66422



-16.44102



7



1571.059 19.20638



1.80e-14



-17.49760



-14.02337



-16.08675



8



1601.729 45.52229* 1.71e-14



-17.56892



-13.61215



-15.96212



-16.61004



LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion

SC: Schwarz information criterion

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Trong mô hình VAR, độ trễ tối ưu của mơ hình thường được lựa chọn dựa trên

các kiểm định Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion

(SC) và LR. Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu cho mơ hình được trình bày trong bảng

4.3, cho thấy độ trễ tối ưu là 1 đối với kiểm định SC, độ trễ tối ưu là 2 đối với kiểm

định AIC, độ trễ tối ưu là 8 đối với kiểm định LR. Tuy nhiên, độ trễ được xác định

trong các kiểm định này là chưa đủ để thực hiện đánh giá tác động của các cú sốc

được lượng hóa trong mơ hình. Do vậy, trong bài này tác giả sử dụng phương pháp



35



Portmanteau và phương pháp LM để kiểm định tính tự tương quan phần dư trong

mơ hình và đưa ra độ trễ tối ưu.

Kết quả kiểm định Portmanteau và kiểm định LM đã cho thấy độ trễ của mơ

hình VAR nên là 4. Do vậy, bài nghiên cứu sẽ sử dụng độ trễ là 4 để ước lượng mơ

hình.

4.4. Kiểm định tính ổn định của mơ hình

Để phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai thì mơ hình VAR cần

phải đạt tính ổn định. Một mơ hình được gọi là ổn định khi nó tạo ra các giá trị biến

dao động xung quanh giá trị trung bình và phương sai khơng đổi theo thời gian.

Kết quả kiểm định tính ổn định của mơ hình với độ trễ tối ưu là 4 được trình

bày trong hình 4.1, cho thấy các nghiệm đơn vị đều nằm trong khoảng -/+1. Vì vậy,

mơ hình ước lượng có sự ổn định cần thiết nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

1.5



1.0



0.5



0.0



-0.5



-1.0



-1.5

-1.5



-1.0



-0.5



0.0



0.5



1.0



1.5



Hình 4.1. Tính ổn định của mơ hình với độ trễ là 4



36



4.5. Kiểm định nhân quả Granger

Kiểm định nhân quả Granger được sử dụng để kiểm định chiều hướng tác động

của các cặp biến. Kết quả kiểm định nhân quả Granger được trình bày trong bảng

4.4.

Bảng 4.4. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger

Null Hypothesis



Obs



F-Statistic



DLNIIP does not Granger Cause DLNOIL



163



2.28502



0.1051



0.17469



0.9511



1.33602



0.2591



3.03932



0.0191**



1.66481



0.1610



2.99314



0.0206**



0.50802



0.6027



2.10492



0.0828*



DLNOIL does not Granger Cause DLNIIP

DLNCPI does not Granger Cause DLNOIL



163



DLNOIL does not Granger Cause DLNCPI

DIR does not Granger Cause DLNOIL



163



DLNOIL does not Granger Cause DIR

DLNM2 does not Granger Cause DLNOIL

DLNOIL does not Granger Cause DLNM2

*



Có ý nghĩa thống kê tại mức 10%



**



Có ý nghĩa thống kê tại mức 5%



163



Prob.



Từ bảng 4.4, kết quả cho thấy rằng sự biến động trong giá dầu thế giới (OIL) có

tác động đến sự thay đổi của các biến lạm phát (CPI), lãi suất (IR) và cung tiền

(M2) ở các mức ý nghĩa 5% và 10%, tuy nhiên giá dầu thế giới lại không tác động

đến biến chỉ số sản lượng công nghiệp (IIP). Đồng thời, kết quả cũng cho thấy các

biến kinh tế vĩ mô của Việt Nam không ảnh hưởng đến sự biến động trong giá dầu

thế giới.

Các kết quả trên là phù hợp với kỳ vọng của tác giả. Việt Nam là một nước vừa

xuất khẩu dầu thô và vừa nhập khẩu dầu thành phẩm, sự phụ thuộc của Việt Nam

vào giá dầu thế giới đã tăng lên đáng kể trong những thập kỷ vừa qua. Theo số liệu

từ công ty dầu khí British Petrolium được Bloomberg dẫn lại, Việt Nam là quốc gia

có trữ lượng dầu thơ cao thứ hai ở khu vực Đông Á, chỉ sau Trung Quốc với 4,4 tỷ

thùng (tương đương gần 630 triệu tấn). Với mỏ "vàng đen" này, mỗi năm xuất khẩu

dầu thơ đóng góp quan trọng cho thu ngân sách quốc gia. Do đó, biến động giá dầu



37



thế giới tác động không nhỏ đến nền kinh tế vĩ mô Việt Nam. Mặt khác, tỷ lệ tiêu

thụ dầu của Việt Nam trên thị trường dầu mỏ thế giới tương đối nhỏ. Vì vậy, khơng

q ngạc nhiên rằng các hoạt động kinh tế Việt Nam không ảnh hưởng đến giá dầu

thế giới.

4.6. Hàm phản ứng đẩy

Trong phần này bài nghiên cứu tiến hành phân tích hàm phản ứng đẩy nhằm mô

tả phản ứng của các biến kinh tế vĩ mô trước cú sốc giá dầu. Độ lớn của cú sốc được

đo bằng một đơn vị độ lệch chuẩn của phần dư từ mơ hình VAR.

Hình 4.2 thể hiện hàm phản ứng đẩy của các biến kinh tế vĩ mô trước cú sốc giá

dầu thế giới. Đồ thị cho ta thấy rằng các biến lạm phát, cung tiền, lãi suất và chỉ số

sản lượng công nghiệp đều chịu tác động trước cú sốc giá dầu, phản ứng kéo dài

trong nhiều tháng và bắt đầu ổn định trở lại trong thời gian tiếp theo.

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of DLNIIP to DLNOIL



Response of DLNCPI to DLNOIL



.015

.002

.010

.005



.001



.000

.000

-.005



-.010



-.001

2



4



6



8



10



12



14



16



18



20



22



24



2



4



Response of DIR to DLNOIL



6



8



10



12



14



16



18



20



22



24



20



22



24



Response of DLNM2 to DLNOIL



.24



.004



.20

.002



.16

.12



.000



.08

-.002



.04

.00



-.004



-.04

-.08



-.006

2



4



6



8



10



12



14



16



18



20



22



24



2



4



6



8



10



12



14



16



18



Hình 4.2. Phản ứng của các biến kinh tế vĩ mô đối với cú sốc giá dầu



38



Đầu tiên, chúng ta nhận thấy tác động mạnh mẽ của cú sốc giá dầu đối với lạm

phát. Lạm phát bắt đầu tăng mạnh khi có cú sốc giá dầu và sau đó bắt đầu giảm dần.

Tác động lớn nhất đạt được trong tháng thứ hai sau cú sốc, sau đó ảnh hưởng giảm

dần và gần như kết thúc hoàn toàn sau khoảng 12 tháng. Điều này khá phù hợp về

mặt lý thuyết. Như đã trình bày ở phần tổng quan lý thuyết, cú sốc giá dầu tạo ra áp

lực lạm phát. Thứ nhất, giá dầu ảnh hưởng đến lạm phát theo hai cơ chế trực tiếp

hoặc gián tiếp. Ảnh hưởng trực tiếp khi giá dầu tăng thì giá cả của các nhóm hàng

hóa nhất định trong thành phần tính tốn chỉ số giá tiêu dùng tăng lên, như nhóm

xăng dầu, nhiên liệu, đây là mặt hàng chiếm tỷ trọng khá lớn trong rổ hàng hóa tính

chỉ số CPI của Việt Nam. Ảnh hưởng gián tiếp khi giá cả của các nhóm hàng hóa

trung gian tăng làm cho chi phí sản xuất tăng lên và tăng giá bán thành phẩm, tạo ra

lạm phát từ chi phí đẩy. Thứ hai, giá dầu ảnh hưởng đến lạm phát qua kênh cung

cầu, sự tăng giá dầu làm cho cả tổng cung và tổng cầu suy giảm. Điều này cũng phù

hợp với nghiên cứu của Hamilton (1983) khi nghiên cứu tác động của giá dầu lên

nền kinh tế vĩ mô của Mỹ trong giai đoạn 1948-1980, cú sốc giá dầu làm tăng giá cả

các hàng hóa trong nước và từ đây gây ra áp lực cho lạm phát, chúng ta cũng tìm

thấy kết luận tương tự trong nghiên cứu của Tang và cộng sự (2010) khi nghiên cứu

tác động của giá dầu đến nền kinh tế vĩ mô của Trung Quốc, khi giá dầu tăng tạo ra

tác động cùng chiều đến lạm phát. Ngoài ra nghiên cứu của Alom (2011) ở một số

nước Châu Á và Thái Bình Dương trong giai đoạn 1980-2010 cũng tìm thấy những

bằng chứng tương tự về việc cú sốc giá dầu có mối quan hệ cùng chiều và gây ra áp

lực lên lạm phát.

Thứ hai, việc thay đổi chiều phản ứng của lạm phát đã thể hiện rõ cơ chế điều

hành chính sách tiền tệ khá linh hoạt của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Việt Nam

là quốc gia có tốc độ tăng trưởng kinh tế và lạm phát thường xuyên ở mức cao và

không ổn định. Do đó, để đạt mục tiêu tăng trưởng kinh tế bền vững, ổn định giá cả

và tạo công ăn việc làm, trong thời gian qua Chính phủ ln đặt mục tiêu trọng tâm

của chính sách tiền tệ là ưu tiên kiềm chế lạm phát. Vì vậy, khi cú sốc giá dầu gây

áp lực lên lạm phát trong nước, Chính phủ ngay lập tức sử dụng quyền lực của mình



39



để thực thi các cơng cụ của chính sách tiền tệ để kiềm chế lạm phát. Chúng ta có thể

thấy rõ điều này khi quan sát việc điều hành chính sách tiền tệ trong giai đoạn từ

năm 2008 đến nay, Ngân hàng Nhà nước đã thực thi hàng loạt các giải pháp của

chính sách tiền tệ như: kiểm sốt cung tiền ở mức hợp lý, thông qua thị trường mở

và hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại; điều chỉnh chính sách lãi suất

phù hợp với diễn biến của chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng để kịp thời giảm dần mặt

bằng lãi suất tạo điều kiện tháo gỡ khó khăn cho các doanh nghiệp trong điều kiện

kinh tế còn nhiều khó khăn, ban hành các quy định giám sát thận trọng đảm bảo an

toàn hệ thống, quản lý hoạt động ngoại hối, vàng. Sự linh hoạt trong cơ chế điều

hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước được minh chứng rõ ràng hơn khi

chúng ta so sánh đồ thị hàm phản ứng đẩy của các biến lạm phát và biến cung tiền

đối với cú sốc giá dầu. Qua đồ thị hàm phản ứng đẩy của các biến lạm phát và biến

cung tiền đối với cú sốc giá dầu, chúng ta thấy khi cú sốc giá dầu tạo áp lực tăng

lạm phát thì cung tiền cũng giảm sau đó. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên

cứu của Muhammad Arshad Khan (2011) khi nghiên cứu ở nền kinh tế Pakistan.

Chuyển biến ngược chiều của biến cung tiền so với biến lạm phát cho thấy sự điều

hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước phụ thuộc vào diễn biến của lạm

phát, điều này phù hợp với nghiên cứu của Bernanke, Gertler và Watson (1997) cho

rằng chính sách tiền tệ có thể được sử dụng để loại bỏ những tác động tiêu cực từ cú

sốc giá dầu tạo ra.

Thứ ba, chúng ta nhận thấy biến lãi suất cũng chịu tác động đáng kể khi có cú

sốc giá dầu, tương tự biến lạm phát. Về mặt lý thuyết và các nghiên cứu thực

nghiệm của Tang và cộng sự (2010), Alom (2011), cùng nhiều nghiên cứu khác về

chủ đề này đã chỉ ra rằng cú sốc giá dầu tạo ra mối quan hệ cùng chiều với lạm phát

và lãi suất. Điều này có nghĩa là cú sốc giá dầu sẽ làm gia tăng cầu tiền. Nếu Chính

phủ không thể đáp ứng đủ cầu tiền trong thực tế, sẽ dẫn đến sự gia tăng của lãi suất

và làm chậm quá trình tăng trưởng kinh tế. Mặt khác, cũng có thể thấy rằng, khi

phải đối mặt với một cú sốc giá dầu, Ngân hàng Nhà nước có xu hướng giảm cung

tiền và tăng lãi suất để thực hiện kiềm chế lạm phát. Những tác động lớn nhất của



40



cung tiền và lãi suất đạt được trong tháng thứ ba sau cú sốc và kết thúc hoàn toàn

sau khoảng 12 tháng. Tất cả những kết quả này phù hợp với lý thuyết chung và sự

mong đợi của tác giả.

Cuối cùng, về tác động của cú sốc giá dầu lên biến chỉ số sản lượng công

nghiệp, quan sát hàm phản ứng đẩy của biến chỉ số sản lượng công nghiệp đối với

cú sốc giá dầu, chúng ta thấy có sự tác động rất nhỏ và không rõ ràng, đồ thị cho

thấy sự tác động chỉ biểu hiện rõ ở tháng thứ 2 nhưng không lớn lắm. Điều này

giống với các hàm ý về mặt lý thuyết cũng như các nghiên cứu thực nghiệm của

Lardic và Mignon (2006) và Tang và cộng sự (2010) cho rằng cú sốc giá dầu sẽ tạo

ra tác động tiêu cực đến sản lượng đầu ra, tuy nhiên nó chỉ diễn ra rất nhỏ và có tác

động khơng đáng kể. Bernanke cùng cộng sự (1997) cũng tìm thấy rằng các tác

động của cú sốc giá dầu lên nền kinh tế không phải là kết quả từ sự thay đổi giá dầu

mà là kết quả của chính sách thắt chặt tiền tệ. Rogoff (2006) lập luận rằng, so với

thập kỷ trước, việc sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, mức độ tiêu thụ dầu nhiều

hơn, vận dụng chính sách tiền tệ tốt hơn, thâm nhập thị trường tài chính sâu hơn và

thị trường lao động linh hoạt hơn đã làm suy yếu sức ảnh hưởng của cú sốc giá dầu.

Thật vậy, có thể do đặc điểm riêng của từng quốc gia nên đã tạo ra sự khác biệt này.

Về mặt lý thuyết, nếu Việt Nam là một nước xuất khẩu dầu thô và nhập khẩu dầu

thành phẩm, cùng với tốc độ tăng trưởng kinh tế như hiện nay, một sự gia tăng

trong giá dầu thế giới sẽ ảnh hưởng bất lợi đến nền kinh tế. Vậy đâu là nguyên nhân

dẫn đến sự khác biệt giữa kết quả nghiên cứu và lý thuyết? Theo quan điểm của tác

giả, nguyên nhân chủ yếu là do thị trường xăng dầu nước ta chịu ảnh hưởng từ các

chính sách quản lý giá cả và can thiệp của Chính phủ nên phần nào đã điều tiết ảnh

hưởng của cú sốc giá dầu khi nó truyền dẫn vào nền kinh tế.



41



Dưới đây là bảng 4.5, mơ tả phản ứng tích lũy của cú sốc giá dầu lên các biến

kinh tế vĩ mơ, giải thích số liệu cụ thể hơn cho các kết luận trên.

Bảng 4.5. Phản ứng tích lũy của cú sốc giá dầu

Kỳ



DLNIIP



DLNCPI



DIR



DLNM2



1



-0.002307



0.000794



0.080489



0.000351



2



-0.001132



0.002345



0.207718



0.000322



3



0.000222



0.003716



0.338202



-0.001885



4



-0.000753



0.004623



0.451177



-0.002932



5



0.001889



0.005622



0.515353



-0.003050



6



-0.000515



0.006273



0.554229



-0.003006



7



-0.000368



0.006609



0.583460



-0.003339



8



-0.000398



0.006863



0.589241



-0.003337



9



-0.000948



0.006982



0.575859



-0.003113



10



-0.000752



0.007066



0.571372



-0.002887



11



-0.001069



0.007107



0.565188



-0.002758



12



-0.000974



0.007135



0.558052



-0.002676



13



-0.001057



0.007192



0.556153



-0.002550



14



-0.001039



0.007254



0.556247



-0.002463



15



-0.000996



0.007322



0.558590



-0.002433



16



-0.001018



0.007394



0.561703



-0.002414



17



-0.000997



0.007468



0.565238



-0.002392



18



-0.001011



0.007538



0.568920



-0.002374



19



-0.001003



0.007600



0.572075



-0.002367



20



-0.001012



0.007655



0.574695



-0.002357



21



-0.001027



0.007703



0.576756



-0.002344



22



-0.001032



0.007744



0.578409



-0.002329



23



-0.001041



0.007779



0.579666



-0.002316



24



-0.001048



0.007808



0.580639



-0.002304



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×