Ảnh hưởng của đại dịch covid 19 đối với xuất khẩu hàng dệt may việt nam

9 Anh hưởng đại dịch Covid-19 xuất hàng dệt may Việt Nam vũ TRựC PHỨC* TRẦN QUANG CẢNH** Tóm tắt Nghiên cứu nhằm đánh giá tác động đại dịch Covid-19 đến giá trị xuất hàng dệt may Việt Nam Sử dụng mô hĩnh SARỈMA (tự hồi quy tích hợp trung bĩnh trượt có yếu tố thời vụ), kết phân tích phần mềm SAS cho thấy, so với giá trị ước tính trước thời kỳ đại dịch Covid-19, năm 2020, tổng giá trị xuất hàng dệt may giảm khoảng tỷ 286 triệu USD (giảm tương đương 18.2%) Nếu tính từ tháng 01/2020 đến tháng 05/2021, tổng giá trị xuất hàng dệt may giảm khoảng tỷ 967 triệu USD (giảm tương đương 16.4%), trung bình tháng giảm khoảng 468.6 triệu USD (giảm tương đương 16.4%) (Bài viết sử dụng cách viết sô' thập phân theo chuẩn quốc tế) Từ khoá: SARIMA, ảnh hưởng Covid-19, xuất dệt may Việt Nam Summary Using Seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model, the paper is to assess impact of the Covid-19 pandemic on the export value of Vietnam’s textiles and garments Results from SAS software show that, compared with the estimated value before the Covid-19 outbreak, the total export value of textiles and garments witnessed a drop of about $6.286 million in 2020 (equivalent to a decrease of 18.2%) Calculating from January 2020 to May 2021, the total export value of textiles and garments declined about $7.967 million (equivalent to a decrease of 16.4%), experiencing average monthly decrease of about $468.6 million (equivalent to a decrease of 16.4%) (In this article, decimal numbers are written under international standards) Keywords: SARIMA, impact of Covid-19, export of Vietnam’s textiles and garments GIỚI THIỆU Đã có nhiều nghiên cứu đánh giá tác động đại dịch Covid-19 đến khía cạnh kinh tế, có lĩnh vực xuâ't - nhập Tuy nhiên, Việt Nam, đánh giá hầu hết đánh giá định tính, cịn đánh giá định lượng chủ yếu sử dụng giá trị kỳ nghiên cứu so sánh với giá trị kỳ trước để tính tốn tỷ lệ phần trăm hay giá trị thiệt hại đại dịch Covid-19 gây Trong kinh tế, liệu thường chuỗi thời gian, nên cịn mang yếu tố chuỗi liên kết, như: chu kỳ, xu thế, thời vụ chịu ảnh hưởng nhiều thời kỳ trước Vì vậy, việc sử dụng số kỳ trước để so sánh với kỳ nghiên cứu, vơ tình loại bỏ yếu tố xu chu kỳ khỏi chuỗi số dẫn đên kêt đánh giá có nhiều hạn chế Để khắc phục hạn chế nghiên cứu trước, nhóm tác giả sử dụng giá trị xuất hàng dệt may Việt Nam giai đoạn chưa có đại dịch Covid-19 mơ hình SARIMA để dự báo giá trị xuất hàng dệt may cho giai đoạn từ tháng 01/2020 đến tháng 05/2021 - giai đoạn xảy đại dịch Covid-19 Giá trị dự báo coi giá trị xuất hàng dệt may đạt khơng có đại dịch Covid-19 sử dụng giá trị dự báo này, so sánh với giá trị thực tế đạt giai đoạn có đại dịch Covid-19 để có ước lượng xác số thiệt hại đối xuất hàng dệt may Việt Nam đại dịch Covid-19 gây Việc đánh giá thiệt hại đại dịch Covid-19 gây ngành dệt may - ngành có giá trị kinh tế lớn kinh tế Việt Nam, để từ đưa khuyến nghị thích hợp thực cần thiết doanh nghiệp ngành *, **, Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng Ngày nhận bài: 20/7/2021; Ngày phản biện: 17/8/2021; Ngày duyệt đăng: 22/8/2021 72 Kinh tế Dự báo sở LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU đoạn chuỗi cung ứng sản xuất lưu thơng hàng hóa (Bạc Hồng Việt, 2020) Đã có nhiều nghiên cứu đánh giá tác động đại dịch Covid-19 đến khía cạnh kinh tế, Cơ sở lý thuyết Lý thuyết mơ hình SARIMA như: Sản xuất, kinh doanh, sô' lượng quy mô doanh nghiệp (Phạm Hồng Chương, 2020); Lạm phát Việt nghiên cứu sử dụng mơ hình SARIMA Hiện nay, để có dự báo Nam đến cung - cầu hàng hóa Việt Nam, tác động xác tiêu kinh tế - xã hội, người gián tiếp đến tỷ giá sách tiền tệ (Hồng Tuấn Dung, 2020); Xuất sản phẩm nơng nghiệp ta sâu tìm hiểu, nghiên cứu đề (Hoàng Mạnh Hùng cộng sự, 2020); Chuỗi cung xuất số phương pháp dự báo liệu ứng tồn cầu (Ngơ Dương Minh, 2020) Với cấu trúc chuỗi thời gian có yếu tố thời vụ Trong đó, mơ hình SAR1MA phát triển kinh tế gia công, gián đoạn chuỗi giá từ mơ hình ARIMA (tự hồi quy tích trị tồn cầu tập đoàn lớn đầu tư Việt Nam hợp trung bình trượt - Autoregressive chắn dẫn đến suy giảm sản lượng giá Integrated Moving Average) trị xuât - nhập (Trần Thọ Đạt, 2020) Dệt may ngành xuất chủ lực Việt Nam, đóng góp Geogre Box Gwilym Jenkins (1976) phù hợp với liệu chuôi thời khơng nhỏ vào tăng trưởng kinh tế đất nước (Hồng gian thời vụ nào, quý Tiến Mạnh cộng sự, 2021) chắn năm; ngày tuần; 11, 12 tháng không nằm tầm ảnh hưởng tiêu cực năm Nếu chuỗi liệu quan khủng hoảng từ đại dịch Covid-19 lần Phương pháp nghiên cứu sát có tính mùa vụ, mơ hình ARIMA Dữ liệu nghiên cứu tổng quát lúc SARIMA(p,d,q) Dữ liệu nghiên cứu giá trị xuất hàng dệt (P,D,Q)L(với p Q bậc may Việt Nam từ tháng 01/2004 đên tháng 5/2021 thành phần vụ AR MA, D bậc sai phân có tính thời vụ, L số thời đoạn lấy từ Vietstock (https://finance.vietstock.vn/du-lieuvi-mo) vòng chu kỳ) Trong năm qua, có nhiều Xây dựng hàm dự báo Đê’ xây dựng hàm dự báo, nhóm tác giả sử dụng nghiên cứu sử dụng mơ hình SARIMA liệu giá trị xuất hàng dệt may Việt Nam từ tiến hành để dự báo nhiều vấn tháng 01/2004 đến tháng 12/2018 - giai đoạn chưa đề kinh tế - xã hội Chaitip cộng xảy đại địch Covid-19 (2008) áp dụng SARIMA, ARIMA, Với phần mềm SAS phiên University, nhóm mơ hình Holt-Winters, mạng thần tác giả thực kiểm định tính dừng dãy sô'; Xác kinh, VAR, GMM, ARCH GARCH-M, định thành phần mơ hình SARIMA gồm: p,d,q ARCH-GARCH, TARCH, PARCH phần dư P,D,Q biến động thời vụ; Ước EGARCH, nhằm dự báo lượng khách lượng tham sơ' mơ hình phương pháp ước du lịch tới Thái Lan Tương tự vậy, Suhartono (2011) thực lượng hợp lý cực đại Đánh giá mơ hình phương pháp với liệu khách theo Để đánh giá phù hợp mơ hình, nhóm tác giả đường hàng khơng tới Ball thực kiểm định tính ngẫu nhiên phần dư; sử Tại Việt Nam, có nhiều cơng dụng mơ hình để dự báo giá trị xuất tháng trình sử dụng mơ hình sARIMA để dự báo, như: Nguyễn Khấc Hiếu (2014) sứ hàng dệt may Việt Nam năm 2019 giai đoạn dụng mơ hình SARIMA để dự báo lạm chưa chịu ảnh hưởng đại dịch Covid-19; So sánh phát tháng cuối năm 2014; Vương giá trị xuất dự báo tháng năm 2019 với giá trị xuất thực tháng năm 2019 Quốc Duy Huỳnh Hải Au (2014) ứng Đánh giá kết ảnh hưởng đại dịch Covid-19 dụng mơ hình SARIMA dự báo Áp dụng mơ hình dự báo có từ bước ngắn hạn lạm phát từ tháng 8/2013 đến trên, sử dụng liệu nghiên cứu giá trị xuất tháng 7/2014 cho thấy, mơ hình SARIMA hàng dệt may Việt Nam từ tháng 01/2004 đến tháng (1,0,1 )(2,0,3)12 phù hợp 12/2019 - thời kỳ chưa chịu ảnh hưởng đại dịch Tổng quan nghiên cứu tác động Covid-19, nhóm tác giả thực dự báo giá trị xuất đại dịch Covid-19 đến ngành/lĩnh từ tháng 01/2020 đến tháng 05/2021 Kết vực kinh tế Từ đầu năm 2020 đến nay, đại dịch giả định cho giá trị xuất hàng dệt may Việt Covid-19 gây ảnh hưởng lớn đến Nam đạt khơng có đại dịch Covid-19 So kinh tế tất quốc gia sánh kết dự báo với kết xuất hàng dệt giới Tại Việt Nam, đại dịch Covid-19 may thực giai đoạn này, đánh giá thiệt hại đại dịch Covid-19 gây đốì với hàng dệt ảnh hưởng không nhỏ đến tất may Việt Nam lĩnh vực kinh tế - xã hội, gây gián Economy and Forecast Review 73 HÌNH 1: KẾT QUẢ KIEM tra tính dừng chuỗi số Det_may(1 12) 1000 500 -500 ACF -1000 PACF HÌNH 2B: GIẢN Đồ Tự TƯƠNG QUAN RIÊNG PHAN ACF HÌNH 3: GIẢN Đồ Tự TƯƠNG QUAN CƯA PHAN dư Lag Nguồn: Kết quà phân tích từ SAS, 2021 74 KẾT QUẢ NGHIÊN cứu Kiểm tra tính dừng Kết kiểm tra tính dừng (Hình 1) cho thấy, sai phân bậc chuỗi số giá trị xuất hàng dệt may chuỗi dừng Nhận dạng mơ hình Phân tích giản đồ tự tương quan tương quan riêng phần cho kết Hình 2a Hình 2b Kết giản đồ tự tương quan (Hình 2a) cho thấy, hệ số tự tương quan từ độ trê thứ trở nằm đường viền, nhiên đến độ trễ 12 24 lại lớn vượt đường viền Giản đồ tự tương quan riêng phần (Hình 2b) cho thây, hệ số nhỏ có tăng lên độ trê thứ 11 Từ kết phân tích đồ thị tự tương quan tương quan riêng phần, sau thử nghiệm số mơ hình, dựa giá trị AIC (Akaike infer criterion) SBC (schwarz bayesian criterion), xác định mơ hình SARIMA (p,d,q)(P,D,Q)L cho chuỗi liệu sau: ARIMA (0,l,l)(0,l,l)12 Trong mơ hình: p = fắ bậc tự hồi quy; d = sai phân bậc chuỗi liệu; q = bậc trung bình trượt; p = bậc tự hồi quy của yếu tố mùa vụ độ trễ 12; D = sai phân bậc chuỗi liệu; Q = bậc trung bình trượt của yếu tố thời vụ độ trễ 12 Ước lượng mơ hình Kết ước lượng mơ hình ARIMA (0,l,l)(0,1,1)12 thể Bảng Bảng cho thấy, hệ số ước lượng có ý nghĩa thơng kê mức ý nghĩa 1% Đánh giá mơ hình Kiểm định mơ hình' Kiểm định tính phù hợp mơ hình thực thơng qua kiểm định tính ngẫu nhiên phần dư giản đồ tự tương quan (Hình 3) Giản đồ tự tương quan phần dư (Hình 3) cho thấy, phần dư chuỗi ngẫu nhiên Từ có sỡ để kết luận, mơ hình dự báo phù hợp với chuỗi liệu So sánh giá trị dự báo: sử dụng mơ hình để dự báo giá trị xuất tháng hàng dệt may Việt Nam năm 2019 giai đoạn chưa chịu ảnh hưởng đại dịch Covid-19; So sánh giá trị xuất dự báo tháng năm 2019 với giá trị xuất thực tháng năm 2019 Kết so sánh thể Bảng Hình Kinh tế Dự báo HÌNH 4: ĐỒ THỊ so SÁNH KẾT QUẢ Dự BÁO Bảng Hình cho thấy, kết dự báo khớp với giá trị thực tế phản ánh đầy đủ bước ngoặt thay đổi chuỗi liệu Như vậy, mơ hình xây dựng sử dụng để dự báo cho giá trị xuất hàng dệt may Việt Nam giai đoạn Đánh giá kết ảnh hưởng đại dịch Covid-19 Áp dụng mơ hình dự báo có từ bước trên, sử dụng liệu nghiên cứu giá trị xuất hàng dệt may Việt Nam từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2019, thời kỳ chưa chịu ảnh hưởng VỚI GIÁ TRỊ THựC TẾ NĂM 2019 Nguồn: Kết phân tích từ Excel, 2021 BẢNG 1: KẾT QUẢ ước LƯỢNG củA DÃY số XUẤT KHAU dệt may Ước lượng khẫ xảy tô'i đa Tham sô' Giá trị kiểm định t Sai sô' chuẩn Trọng sô' hồi quy Xấp xỉ Pr > Itl Lag MA1,1 0.72981 0.05356 13.63