TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI BỘ MÔN KINH TẾ ***** BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG 2 (Lưu hành nội bộ) GS TSKH Nguyễn Khắc Minh (Chủ biên) Hà Nội, 2015 MỤC LỤC Chƣơng 1 KỲ VỌNG VÀ CÁC MÔ HÌNH ĐỘNG 1 I MỞ ĐẦU 1 II C[.]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI BỘ MÔN KINH TẾ ***** BÀI GIẢNG KINH TẾ LƯỢNG (Lưu hành nội bộ) GS TSKH Nguyễn Khắc Minh (Chủ biên) Hà Nội, 2015 MỤC LỤC Chƣơng 1:KỲ VỌNG VÀ CÁC MƠ HÌNH ĐỘNG I MỞ ĐẦU II CÁC MÔ HÌNH KỲ VỌNG 2.1 Các mơ hình kỳ vọng ngây thơ 2.2 Mơ hình kỳ vọng thích nghi III ƢỚC LƢỢNG MƠ HÌNH KỲ VỌNG THÍCH NGHI 3.1 Giới thiệu 3.2 Ƣớc lƣợng dạng tự hồi quy 3.3 Ƣớc lƣợng dạng trễ phân bố IV CÁC BIẾN KỲ VỌNG VÀ TRỄ ĐIỀU CHỈNH 4.1 Mơ hình điều chỉnh phận 4.2 Mơ hình hiệu sai số 11 4.3 Điều chỉnh phận với kỳ vọng thích nghi 12 4.3 Trễ đa thức 15 4.3.1 Giới thiệu 15 4.3.2 Các trễ hữu hạn: trễ đa thức 15 4.4 Thí dụ minh hoạ 19 V TRỄ HỢP LÝ 22 VI CÁC KỲ VỌNG HỢ LÝ 23 6.1 Mơ hình kỳ vọng hợp lý 23 6.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng kỳ vọng hợp lý 25 6.3 Các kiểm định tính hợp lý 26 6.4 Ƣớc lƣợng mơ hình cầu cung dƣới kỳ vọng hợp lý 29 6.4.1.Trường hợp 29 6.4.2 Trường hợp 30 6.4.3 Tóm tắt 33 6.5 Thí dụ minh họa 33 6.6 Vấn đề tƣơng quan chuỗi mơ hình kỳ vọng hợp lý 37 VII TÓM TẮT 38 IIX BÀI TẬP 40 IX TÀI LIỆU THAM KHẢO 41 Chƣơng 2: MỘT SỐ ỨNG DỤNG KỲ VỌNG VÀ CÁC MƠ HÌNH ĐỘNG 42 I ƢỚC LƢỢNG HÀM CUNG NƠNG NGHIỆP VÀ MƠ HÌNH SIÊU LẠM PHÁT DƢỚI KỲ VỌNG THÍCH NGHI 42 1.1 Mô hình Nerlove mơ hình Cagan 42 1.2 Vấn đề ƣớc lƣợng 42 1.3 Nhận xét 44 II MƠ HÌNH LẠM PHÁT ĐƢỜNG PHILLIPS CĨ BỔ SUNG YẾU TỐ KỲ VỌNG 44 2.1 Cơ sở lý thuyết 44 2.2 Số liệu biến cho mơ hình 47 2.3 Kết ƣớc lƣợng 47 2.4 phân tích nguyên nhân gây lạm phát 48 IV CẦU TIỀN 51 4.1 Cầu tiền Friedman 51 4.1.1 Cơ sở lý thuyết 51 4.1.2 Hàm cầu tiền thực nghiệm (TD3) .53 4.2 Hàm cầu tiền dạng Keynes 55 4.2.1 Số liệu cho mơ hình 56 4.2.2 Kết ước lượng .56 V CẦU HÀNG LÂU BỀN THEO THÓI QUEN 57 5.1 Cơ sở lý thuyết 57 5.2 Thí dụ thực hành ( lấy số liệu ƣớc lƣợng) 58 IV CẦU NHẬP KHẨU 58 6.1 Mơ hình 58 6.2 Lựa chọn dạng hàm 58 6.3 Trễ mơ hình .59 6.3.1 M h nh c n n 59 6.3.2 M h nh m t c n n .59 6.4 Ƣớc lƣợng thực nghiệm 60 6.4.1.Nguồn số liệu 60 6.4.2 Ước lượng thực nghiệm .60 VII MƠ HÌNH VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA DOANH SỐ BÁN RA VÀ LƢỢNG HÀNG TỒN KHO 61 7.1 Mơ hình 61 7.2 Dữ liệu cho mơ hình trễ đa thức Almon 61 7.3 Biến đổi số liệu 62 IIX ƢỚC LƢỢNG MƠ HÌNH DƢỚI KỲ VỌNG HỢP LÝ 63 8.1.Ƣớc lƣợng mơ hình cung-cầu hoa qủa dƣới kỳ vọng hợp lý 63 8.2 Các phƣơng pháp ƣớc lƣợng 64 8.2.1 Mơ hình mạng nhện 64 8.2.2 Phươn pháp 2SLS ( nh phươn é nh t hai iai đoạn) 65 8.2.4 Phươn pháp ước lượn đồng thời 3SLS 66 8.2.5 Phươn pháp moment tổng quát 66 IX TÓM TẮT 67 IX TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 XI PHỤ LỤC SỐ LIỆU .68 Chƣơng 3: HỒI QUY VỚI BIẾN PHỤ THUỘC LÀ BIẾN GIẢ (MƠ HÌNH XÁC SUẤT TUYẾN TÍNH) LPM LOGIT PROBIT .78 I GIỚI THIỆU BIẾN PHỤ THUỘC LÀ BIẾN GIẢ 78 II MƠ HÌNH XÁC SUẤT TUYẾN TÍNH (LPM – Linear Probability Model) 79 2.1 Mơ hình 79 2.2 Các vấn đề ƣớc lƣợng LPM 80 2.2.1 Tính chuẩn nhiễu ui 80 2.2.2 Phươn sai sai số thay đổi nhiễu 81 2.2.3 Sự vi phạm ràng buộc ≤E(Yi/X) ≤ .82 2.2.4 R2 có cịn thước đo tính phù hợp mơ hình hay khơng? 82 2.3 Thí dụ LPM 83 III MƠ HÌNH PROBIT VÀ LOGIT 86 3.1 Giới thiệu 86 3.2 Mơ hình Logit 89 3.2.1 Mô hình logit- Phươn pháp Berkson .89 3.2.2 Mơ hình logit- Phươn pháp Gold er er (1964) .95 3.3 Mơ hình Probit 98 3.3.1 Mơ hình 98 3.3.2 Phươn pháp hợp lý cực đại ước lượng mơ hình 99 3.3.3 Thí dụ: Sử dụng thí dụ c p tím dụng phần m h nh lo it, ước lượn Pro it ta 100 IV VẤN ĐỀ MẪU KHÔNG CÂN XỨNG 101 V DỰ ĐOÁN ẢNH HƢỞNG NHỮNG THAY ĐỔI CỦA BIẾN GIẢI THÍCH 102 VI ĐO MỨC ĐỘ PHÙ HỢP 103 6.1 r2 = tƣơng quan bình phƣơng Y Yˆ 103 6.2 Các độ đo dựa tổng bình phƣơng phần dƣ 103 6.3 Các độ đo dựa tỷ số hợp lý 104 VII KIẾM ĐỊNH GIẢ THUYẾT ĐỐI VỚI MƠ HÌNH LOGIT VÀ PROBIT 106 7.1 Kiểm định tỷ số hàm hợp lý (LR) 106 7.2 Kiểm định sai số tiêu chuẩn Huber/White (QML) 107 7.3 Các sai số tiêu chuẩn mơ hình tuyến tính tổng qt (GLM Standard Errors) 107 7.4 Kiểm định phù hợp (Goođness-of-Fit Test) Hosmer- Lemeshow 107 7.5 Kiểm định phù hợp Andrews 108 VIII MƠ HÌNH PROBIT: VÍ DỤ THỰC NGHIỆM 109 IX SO SÁNH MÔ HÌNH LOGIT VÀ PROBIT 109 9.1 Giới thiệu 109 9.2 So sánh ƣớc lƣợng Logit Probit 110 9.3 Thí dụ: So sánh mơ hình Probit, Logit xác suất tuyến tính 111 X TÓM TẮT 112 XI BÀI TẬP 112 XII TÀI LIỆU THAM KHẢO 115 Chƣơng 4: ỨNG DỤNG CỦA MƠ HÌNH XÁC XUẤT TUYẾN TÍNH, MƠ HÌNH LOGIT VÀ PROBIT 116 I HÀM BIỆT THỨC TUYẾN TÍNH VÀ ỨNG DỤNG 116 1.1 Hàm biệt thức tuyến tính 116 1.2 Tổng quát hàm biệt thức khoảng cách phân biệt nhóm 117 1.3 Sự giống hồi quy bội mơ hình xác suất tuyến tính 119 1.4 Dự đoán phá sản số doanh nghiệp (VN) 122 II CÁC ỨNG DỤNG KHÁC CỦA LPM 123 2.1 Nghiên cứu việc tham gia lực lƣợng lao động - Nghiên cứu Cohen – Rea – Lerman 123 2.2 Mơ hình dự đoán việc xếp hạng trái phiếu Joseph Cappelleri 126 2.3 Mơ hình dự đốn vỡ nợ trái phiếu Daniel Rubinfeld 127 2.4 Đánh giá tác động dự án ODA Tadashi Kikuchi 128 III ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGIT 129 3.1 Mơ hình Logit dự đốn mục tiêu sáp nhập- Mơ hình J Kimball Dietrich Erich Sorensen 129 3.2 Dự đoán Xếp hạng trái phiếu Joseph Cappelleri 130 III ỨNG DỤNG MƠ HÌNH PROBIT 131 3.1 Mơ hình Ronald M Brow (Để tìm công ty cổ phần mẹ nắm giữ ngân hàng nhiều ngân hàng bang khác có khác biệt tài đặc điểm thị trƣờng với hay không) 131 3.2.Mơ hình Probit việc bán nợ ngân hàng thƣơng mại Pavel Phillis 135 IV ỨNG DỤNG TỔNG HỢP (mơ hình LMP, Logit Probit tác dụng ngăn ngừa hình phạt tử hình McManus) 137 VI TÓM TẮT 141 VII BÀI TẬP 141 4.1.Thu thập liệu doanh nghiệp thuộc ngành chế tác mơ mơ hình dự đốn phá sản số doanh nghiệp (VN) phần hàm biệt thức tuyến tính để dự báo phá sản 141 4.2 Mô theo mơ hình dự đốn Xếp hạng trái phiếu Joseph Cappelleri để tiến hành xếp hạng cổ phiếu CRV xếp hạng năm 2012 ( lấy cổ phiếu xếp hạng A B) .141 4.3 Xây dựng ƣớc lƣợng mơ hình để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu: loại doanh nghiệp có khả trón thuế cao 141 VIII TÀI LIỆU THAM KHẢO 141 CHƢƠNG 5: PHƢƠNG PHÁP PHÂN RÃ CHUỖI THỜI GIAN VÀ LỌC 143 A PHƢƠNG PHÁP PHÂN RÃ 143 I GIỚI THIỆU 143 1.1 Mơ hình cộng tính mơ hình nhân tính 143 1.2 Thành phần mùa chu kỳ 145 II PHÂN RÃ CỘNG TÍNH 145 2.1 Các bƣớc phƣơng pháp phân rã 145 2.2 Đánh giá mơ hình 149 2.3 Dự báo khoảng tin cậy .151 III PHÂN RÃ NHÂN TÍNH 152 3.1 Các bƣớc tính tốn phƣơng pháp phân rã nhân tính .152 3.2 Đánh giá mơ hình 154 3.3 Dự báo khoảng tin cậy .154 3.4 Kiểm định yếu tố mùa vụ 156 V LIÊN QUAN TỚI THÀNH PHẦN CHU KỲ 157 VI ƢU VÀ NHƢỢC ĐIỂM CỦA PHƢƠNG PHÁP PHÂN RÃ 158 VII PHƢƠNG PHÁP PHÂN RÃ CỦA CỤC ĐIỀU TRA DÂN SỐ MỸ 158 B PHƢƠNG PHÁP LỌC 159 I LỌC HODRICK VÀ PRESSCOTT (lọc HP) 159 II ƢỚC LƢỢNG TĂNG TRƢỞNG NĂNG SUẤT VÀ CẤU TRÚC NGẪU NHIÊN CỦA CÁC CÚ SỐC NGOẠI SINH 160 III MÔ PHỎNG MONTE CARLO 161 C TÓM TẮT 164 D BÀI TẬP 164 E TÀI LIỆU THAM KHẢO 164 Chƣơng 6:GIỚI THIỆU VỀ PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN 165 I MỞ ĐẦU 165 II MỘT SỐ CÔNG CỤ CƠ BẢN 167 2.1 Toán tử trễ đại số toán tử trễ .167 2.2 Các phƣơng trình sai phân tuyến tính 169 III CÁC QUÁ TRÌNH DỪNG 170 3.1 Các định nghĩa 170 3.2 Quá trình nhiễu trắng .172 3.3 Quá trình trung bình trƣợt 173 3.4 Quá trình tự hồi quy 174 IV THỦ TỤC BOX –JENKINS XÂY DỰNG CÁC MƠ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN DỪNG TUYẾN TÍNH 179 4.1 Triết lý xây dựng mơ hình 179 4.2 Định dạng 180 4.3 Ƣớc lƣợng 183 4.4 Kiểm tra chẩn đốn mơ hình 186 4.5 Các mơ hình mùa 187 V CHUỖI THỜI GIAN KHÔNG DỪNG 191 5.1 Hàm tất định thời gian 191 5.2 Quá trình ARMA bùng nổ 193 5.3 Q trình tích hợp 193 5.4 Kiểm định giả thiết nghiệm đơn vị 196 5.5 Thí dụ 201 5.5.1 Hàm tự tươn quan (ACF) Hàm tự tươn quan riên (PACF) chuỗi liệu kinh tế vĩ m Mỹ 201 5.5.2 Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller- Biến đổi liệu thành chuỗi dừng 202 5.5.3 Định dạng mô hình ARIMA cho chuỗi GDP Mỹ 204 5.5.4 Ước lượng mơ hình ARIMA 204 5.5.5 Kiểm định tính thích hợp mơ hình 207 5.5.6 Dự báo 207 5.5.7 Đánh iá dự báo 208 VI DỰ BÁO VỚI SAI SỐ BÌNH PHƢƠNG TRUNG BÌNH BÉ NHẤT 208 6.1 Dự báo với trình dừng 208 6.2 Dự báo chuỗi thời gian không dừng 211 VII TÓM TẮT 212 VIII BÀI TẬP 212 IX TÀI LIỆU THAM KHẢO 217 Chƣơng 7: MƠ HÌNH HIỆU CHỈNH SAI SỐ ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN 218 I NHỮNG VẤN ĐỀ THỰC HÀNH TRONG CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN 218 1.1 Xem xét chuỗi liệu thực tế 218 1.2 Kiểm tra tính dừng dựa biểu đồ tự tƣơng quan 220 1.3 Thực hành kiểm định nghiệm đơn vị choi tính dừng (lý thuyết trình bày mục 5.4 chƣơng 6) 222 1.3.1 Liệu chuỗi số liệu thời gian GDP có chuỗi dừng hay không? 223 1.3.2 Liệu chuỗi sai phân bậc nh t chuỗi GDP có dừng khơng? 224 1.4 Q trình dừng xu (TS) dừng sai phân (DS) 225 1.5 Hồi quy giả 227 II ĐỒNG TÍCH HỢP 229 2.1 Khái niệm đồng tích hợp ứng dụng vào mơ hình thực tế 229 2.2 Áp dụng kiểm định Engle-Granger (EG) Engle-Granger bổ sung (AEG) 230 2.3 Áp dụng kiểm định hồi quy đồng tích hợp Durbin-Watson (CRDW) 231 III ĐỒNG TÍCH HỢP VÀ CƠ CHẾ HIỆU CHỈNH SAI SỐ 231 3.1 Mơ hình ECM dạng đơn giản 231 3.2 Định dạng mơ hình ECM 233 3.3 Ƣu điểm mơ hình ECM 233 3.4 Ƣớc lƣợng thực nghiệm mơ hình ECM để giải thích lạm phát ngắn hạn dài hạn 234 3.4.1 Mơ hình 234 3.4.2 Thủ tục Engle-Gran er ước lượng mơ hình ECM 234 IV MỘT SỐ ỨNG DỤNG KHÁC CỦA CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN 238 4.1.1.Xây dựng mô hình ARIMA cho Vnindex 238 4.2 Mơ hình định giá tài sản (CAPM) thực hành 242 4.2.1 Mơ hình 242 4.2.2 Áp dụng mơ hình CAPM tính hệ số Beeta cho mã cổ phiếu HAP, REE AGF 242 4.3 Mô hình chuyển động Brown hình học Mơ hình phục hồi trung bình 243 4.3.1 Mơ hình 243 4.3.2 Kết thực nghiệm dự báo giá chứng khoán 244 4.4 Ứng dụng cho BMC 247 V TÓM TẮT 247 V BÀI TẬP 248 VII PHỤ LỤC SỐ LIỆU 250 VII TÀI LIỆU THAM KHẢO 255 Chƣơng 8:MƠ HÌNH VAR , MƠ HÌNH VCEM VÀ ỨNG DỤNG 256 I KHÁI QUÁT MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY THEO VECTƠ (VAR) 256 1.1 Giới thiệu 256 1.2 Mơ hình VAR dạng cấu trúc 256 1.3 Mơ hình VAR dạng rút gọn 257 1.3.1 Giới thiệu khái qt mơ hình VAR (dạng rút gọn) 257 1.4 Định dạng phân rã Cholesky 259 1.4.1 Định dạng: Một mơ hình c u trúc gọi định dạn tham số suy từ tham số mơ hình rút gọn tươn ứng 259 1.4.2 Phân rã Cholesky: 260 1.5 Hàm phản ứng ứng dụng phân tích chế truyền tải sốc 261 1.6 Phân rã phƣơng sai 263 1.7 Xây dựng Ƣớc lƣợng mơ hình VAR 264 II MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH SAI SỐ DẠNG VÉC TƠ 265 2.1 Giới thiệu 265 2.2 Mơ hình VCEM 266 2.3 Diễn giải tham số mơ hình 266 2.4 Các quan hệ đồng tích hợp .267 2.5 Kiểm định đồng tích hợp – kiểm định Johanson 268 III ỨNG DỤNG MƠ HÌNH VAR VÀ VCEM 268 3.1 Nghiên cứu Héctor A Valle S “Dự báo lạm phát mơ hình ARIMA mơ hình VAR Guatemala” .268 3.2 Mơ hình VAR để dự báo lạm phát cho Việt Nam 270 3.2.1 Tên biến mơ hình 270 3.2.2 Quy trình xây dựn , ước lượng kiểm định mơ hình VAR 270 3.2.3 Kiểm định tính dừng chuỗi số liệu 271 3.2.4 Chọn độ dài trễ: Mỗi mơ hình 272 3.2.5 Thuật tốn chọn mơ hình tốt 272 3.2.6 Ước lượng thực nghiệm mơ hình 273 3.2.7 Các kiểm định tính tính ổn định mơ hình 274 3.2.8 Kiểm định tính tự tươn quan phần dư 275 3.2.9 Kiểm định tính nh t phươn sai 277 3.2.10 Hàm phản ứng - ph n tích chế truyền tải sốc 277 3.2.11 Dự báo lạm phát cho năm 2011 280 3.2.12 Dự báo lạm phát cho năm 2012-2013 281 IV TÓM TẮT 282 VII PHỤ LỤC SỐ LIỆU 284 Chƣơng 9:CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHUỖI THỜI GIAN PHI TUYẾN (MƠ HÌNH HÓA HỒI CHUYỂN TIẾP TRƠN) 288 I MỞ ĐẦU 288 II CƠ SỞ LÝ THUYẾT MƠ HÌNH HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN 288 2.1 Giới thiệu 288 2.2 Mơ hình STR chuẩn 289 2.2.1 Mơ hình STR chuẩn dạng tổng qt 289 2.2.2 Mơ hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR) 289 2.3 Hàm chuyển tiếp hàm logistic tổng qt (LSTR) 289 2.4 Mơ hình LSTR1 LSTR2 290 2.4.1 Trường hợp tổng quát 290 2.4.2 Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn lo istic (LSTAR) 290 2.5 Ba chế mơ hình hồi quy hốn chuyển 290 2.6 Mơ hình STR mũ (ESTR) 290 2.6.1 Trường hợp tổng quát 290 2.6.2 Mơ hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR)) 291 2.7 Mơ hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn biến đổi theo thời gian (TV-STAR) 291 2.8 Mạng lƣới thần kinh nhân tạo 293 III Q TRÌNH MƠ HÌNH HÓA 293 3.1 Chỉ định mơ hình 294 3.1.1 Kiểm định tuyến tính 294 3.1.2 Lựa chọn dạng mô hình 295 3.1.3 Giảm kích cỡ mơ hình 296 3.2 Ƣớc lƣợng tham số 297 3.2.1 Giá trị an đầu 297 3.2.2 Một v n đề số hóa 297 3.2.3 Thủ tục lựa chọn biến mơ hình 298 3.3 Đánh giá- Kiểm định sai lầm định 298 3.3.1 Kiểm định mơ hình STR 298 3.3.2 Kiểm định khơng có tự tươn quan sai lầm 298 3.3.3 Kiểm định khơng có thành phần phi tuyến bỏ sót 299 3.3.4 Kiểm định tính vững tham số 300 3.3.5.Các kiểm định khác 302 3.3.6 Làm nh t kiểm định bác bỏ 302 IV MỘT SỐ THÍ DỤ THỰC NGHIỆM 303 4.1 Dữ liệu hóa chất 303 4.1.1 Kết ước lượng mơ hình tuyến tính 303 4.1.2 Kết ước lượng mơ hình LSTR1 305 4.1.3 Kết ước lượng mơ hình có ràng buộc 305 4.2 Cầu tiền M1 Đức 305 4.2.1 Giới thiệu 306 4.2.2 Kết ước lượng tuyến tính 306 4.2.3 Các kiểm định tham số kh n đổi mô hình .306 4.2.4 Kiểm định tuyến tính mơ hình 307 4.2.5 Kiểm định khơng có thành phần phi tuyến bị bỏ sót mơ hình 308 4.3 Tác động cải cách kinh tế Việt Nam tới tăng trƣởng kinh tế ba khu vực kinh tế 309 4.3.1 Giới thiệu 310 4.3.2.Ước lượng dạng tuyến tính 311 4.3.3 Lựa chọn dạng mơ hình 311 4.2.4 Ước lượng mơ hình LSTR1 .312 4.3.5 Giải thích kết 313 4.3.6 Các kết chuyển tiếp tối ưu 314 V TÓM TẮT 315 VI BÀI TẬP 315 TÀI LIỆU THAM KHẢO 315 Chƣơng 10:ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN PHI TUYẾN 316 I MƠ HÌNH HĨA HÀNH VI PHI TUYẾN CỦA KHOẢNG CHÊNH LẠM PHÁT SO VỚI MỤC TIÊU 317 1.1 Giả thiết bối cảnh áp dụng 317 1.2 Xây dựng mơ hình 318 1.3 Kiểm định tính phi tuyến .319 1.4 Ƣớc lƣợng thực nghiệm .319 1.4.1 Dữ liệu 319 2.4.2 Quy trình thực nghiệm 320 II MƠ HÌNH HĨA HÀNH VI PHI TUYẾN CỦA LẠM PHÁT 322 2.1 Mô hình 322 2.2 Ƣớc lƣợng thực nghiệm 323 2.2.1 Dữ liệu .323 2.2.2 Kiểm nghiệm đơn vị 323 2.2.3 Kiểm định tuyến tính 323 2.2.4 Ước lượng mơ hình phi tuyến 324 2.3 Đánh giá- Kiểm định sai lầm định 325 2.3.1 Kiểm định khơng có tự tươn quan sai lầm 325 2.3.2 Kiểm định khơng có thành phần phi tuyến bỏ sót 326 2.3.3 Kiểm định tính vững tham số 326 III MỐI LIÊN HỆ GIỮA CHỈ ĐỊNH TUYẾN TÍNH VÀ PPHI TUYẾN CỦA MỘT SỐ MƠ HÌNH LẠM PHÁT DỰA TÊN ĐƢỜNG PHILLIPS , MƠ HÌNH TIỀN TỆ TRUYỀN THỐNG VÀ MƠ HÌNH CẦU TIỀN 326 3.1 Mơ hình lạm phát dạng đƣờng Phillips có bổ xung yếu tố kỳ vọng 326 3.1.1 Mơ hình lạm phát dạng đường Phillips có bổ xung yếu tố kỳ vọng dạng tuyến tính 326 3.1.2 Mơ hình lạm phát dạn đường Phillips có bổ xung yếu tố kỳ vọng dạng chuyển tiếp trơn 329 3.2 Mơ hình lạm phát từ mơ hình tiền tệ truyền thống 330 3.2.1 Mơ hình lạm phát từ mơ hình tiền tệ truyền thống dạng tuyến tính 330 3.2.2 Mơ hình lạm phát từ mơ hình tiền tệ truyền thống dạng chuyển tiếp trơn 331 3.2 Mô hình lạm phát từ mơ hình cầu tiền 332 3.2.1 Mơ hình lạm phát từ mơ hình cầu tiền dạng tuyến tính 332 3.2.2 Mơ hình lạm phát từ mơ hình cầu tiền dạng chuyển tiếp trơn 333 IV MƠ HÌNH HĨA HÀNH VI PHI TUYẾN CỦA CẦU TIỀN 333 4.1 Giới thiệu 333 4.2 Các kết thực nghiệm 335 4.2.1 Các kết kiểm định tính dừng 335 4.2.2 Kiểm định đồng tích hợp Johansen 336 4.2.3 Kết kiểm định tính ngoại sinh yếu 336 4.2.4 Mơ hình hóa STR phi tuyến 337 V MƠ HÌNH HĨA TÁC ĐỘNG CỦA PHÁ GIÁ TIỀN TỆ ĐẾN TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM 340 5.1 Mơ hình 340 5.2 Kết ƣớc lƣợng mơ hình STR tác động phá giá tiền tệ đến tăng trƣởng 341 I TÓM TẮT 345 VII BÀI TẬP 345 VIII TÀI LIỆU THAM KHẢO 345 333 Tương tự, tăng chi phí hội việc giữ tiền làm tăng mức giá Nó làm giảm cầu tiền thực tế người dân, mức giá phải tăng ể cân mức cầu tiền thực tế giảm xuống iều kiện cung tiền danh nghĩa cho trước Bởi có yếu tố trễ trình iều chỉnh giá yếu tố ịnh tới giá thay ổi nên phương trình lạm phát mơ tả hàm cầu tiền ược viết sau: n1 n2 n3 s 0 s 0 s 0 Pt h0 h1s M t s h2 s yt s h3 s RL RD t s (10.39) Tổng lượng tiền ược sử dụng phương trình (10.39) tuân theo iều kiện sau: Nó phải hàm giải thích tốt cho vận ộng cầu tiền thực tế Lãi suất ối với tổng lượng tiền phải ược cố ịnh thấp mức lãi suất thị trường tự 3.2.2 Mơ hình lạm phát từ mơ hình cầu tiền dạng chuyển tiếp trơn Trong trường hợp hình lạm phát từ mơ hình cầu tiền tuyến tính tương ứng với mơ hình chuyển tiếp trơn dạng sau: n1 n2 mơ tả có n3 Pt h00 h10s M t ss h20s y t s h30s ( RL RD ) t s t s 0 s 0 s 0 n3 F ( s t ) h01 h11s M t ss h21s y t s h31s ( RL RD ) t s t t s 0 s 0 s 0 n1 n2 (10.40) Trong ó t nhiễu phân phối ộc lập ồng nhất, với trung bình khơng phương sai 2, F(st) hàm chuyển tiếp Chúng ta ịnh nghĩa F thông qua hàm logistic: F st , exp s t c 0 Trong ó ộ dốc hàm chuyển tiếp, c tham số ngưỡng cho biết vị trí tham số so với quan sát st IV MƠ HÌNH HĨA HÀNH VI PHI TUYẾN CỦA CẦU TIỀN 4.1 Giới thiệu Darran Austin, Bert Ward, Paul Dalziel (2011)? Trong nghiên cứu cầu tiền Trung Quốc xem xét hàm cầu tiền với việc chọn sử dụng lạm phát lãi suất danh nghĩa làm biến ại diện cho biến chi phí hội Để thực việc lựa chọn này, tập hợp kiểm ịnh bao gồm kiểm ịnh J Davidson Mc-Kinnon ược dùng ể 334 xác ịnh chuỗi cung cấp nhiều thông tin hàm cầu tiền Các mơ hình sau ánh giá ể so sánh với nhau: ược Mơ hình 1: yt = f1(gdpt, inft) (10.41a) Mơ hình 2: yt = f1(gdpt, intt) (10.41b) Bảng 10.8: Các kết kiểm định Mơ hình với Mơ hình Mơ hình với Mơ hình Kiểm ịnh J 1.7187 [.086] 2.31787 [.020] Kiểm ịnh N 0.73223 [.464] -15.3735[.000] AIC 1.2066 -1.2066 Kiểm ịnh N thống kê Cox; AIC Tiêu chí Thơng tin Akaike Trong ó yt số dư tiền thực tế thời iểm t, gdpt tổng sản phẩm nước thời kỳ t, inft tỷ lệ lạm phát thời kỳ t, intt lãi suất danh nghĩa thời iểm t Kết thu ược bảng 1, ó số ngoặc giá trị p-value thống kê t Các kết khẳng ịnh mức ý nghĩa 5% Mơ hình tốt mơ hình 2, iều ược kết từ kiểm ịnh N tiêu chí thơng tin ủng hộ Do vậy, tác giả lựa chọn lạm phát làm biến ại diện cho biến chi phí hội Sau chọn ược biến phù hợp, chiến lược mơ hình hóa hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) gồm ba giai oạn chính: ịnh, ước lượng ánh giá Trong giai oạn ầu, việc ịnh tuyến tính mơ hình cầu tiền ược xây dựng kiểm ịnh tính phi tuyến tham số Tác giả tiền hiệu chỉnh sai số sau: yt = ’ zt + ECt-1 + u1 ịnh dạng mơ hình tuyến tính có dạng mơ hình cầu t = 1,…, T ut iid (0, u2 ) (10.42) Trong ó y ược chọn làm thước o cung tiền, z véctơ biến giải thích (thu nhập, biến chi phí hội giá trị y trễ), EC phần hiệu chỉnh sai số bao gồm ộ chệch tiền so với giá trị cân dài hạn ước lượng ược u sai số thỏa mãn giả thiết chuẩn Để xây dựng mơ hình hiệu chỉnh sai số tuyến tính kiểm ịnh tính dừng ược dùng ể xác ịnh bậc sai phân dừng biến trước thực sử dụng tự hồi quy véctơ ể kiểm ịnh việc tồn mối quan hệ ồng tích hợp Trong trường hợp này, kiểm ịnh òi hỏi (i) khẳng ịnh mối quan hệ ồng tích hợp ước lượng ược ược xác ịnh hàm cầu tiền dài hạn (ii) cho phép sử dụng cách tiếp cận phương trình ơn (dựa kiểm ịnh tính ngoại sinh yếu) Mơ hình tuyến tính ó ược kiểm ịnh cho trường hợp ịnh STR phi tuyến 335 Tác giả sử dụng hàm chuyển tiếp logistic, G(.) biểu diễn mơ hình STR sau: yt = ’zt + ’ztG(, c, st) + ut, t = 1,…, T ut iid (0, u2 ) 1 K G ( , c, st ) 1 exp ( st ck ) , k 1 0 (10.43) zt wt' , xt' ' ma trận ((m + 1) ×1) biến giải thích với wt' (1, yt , , yt p ) ' vµ xt' ( x1t , , xkt ) ' G(.) hàm chuyển tiếp (bị giới hạn 1) phụ thuộc vào biến chuyển tiếp (st), tham số ngưỡng (c) tham số ― ộ trơn‖ 4.2 Các kết thực nghiệm 4.2.1 Các kết kiểm định tính dừng Các kết ược ghi Bảng 10.9 Bảng 10.9: Các kết kiểm định tính dừng Thống kê kiểm ịnh PP Giá trị p-value Thống kê kiểm KPSS M -0.912534 0.7788 1.108465*** Inc 0.342468 0.9790 1.119979*** Inf -2.034228 0.2719 0.458790* m -5.424290 0.0000*** 0.067464 inc -13.73043 0.0001*** 0.101855 inf -3.949000 0.0029*** 0.063653 ịnh Biểu thị bác bỏ giả thuyết gốc mức ***1% *10% Đối với thống kê KPSS, với biến giá trị tới hạn 1%, 5%, 10% tương ứng 0.347; 0.463; 0.347 Như Bảng 10.9, kết từ hai kiểm ịnh, ược thực cho giá trị tuyệt ối lẫn giá trị sai phân bậc một, ều cho thấy chuỗi dừng sai phân bậc I(1) Sau xác ịnh ược biến dừng sai phân bậc bắt ầu xây dựng mơ hình cầu tiền sử dụng thủ tục Johansen Độ dài trễ mơ hình VAR ban ầu ược lựa chọn cách dùng hai tiêu chí Hannan-Quinn Schwarz rút chiều dài trễ hai Bảng 10.10 trình bày kết kiểm ịnh ồng tích hợp giá trị riêng cực ại ược thực với mơ hình VAR Các kết giả thuyết gốc việc không tồn mối quan hệ ồng tích hợp bị hai kiểm ịnh bác bỏ giả thuyết nhiều có quan hệ không bị bác bỏ 336 4.2.2 Kiểm định đồng tích hợp Johansen Bảng 10.10: Kết kiểm định đồng tích hợp Johansen Kiểm ịnh xếp hạng ồng tích hợp khơng ràng buộc (vết) Giả thuyết khơng Giá trị riêng có CE(s) Thống kê vết Giá trị tới hạn 5% Xác suất a Khơng cób 0.323886 33.36054 29.79707 0.0186 Nhiều 0.080659 5.962953 15.49471 0.6999 Kiểm ịnh xếp hạng ồng tích hợp khơng ràng buộc (giá trị riêng cực ại) Giả thuyết Giá trị riêng khơng có CE(s) Thống kê riêng Giá trị tới hạn Xác suất a cực ại 5% Khơng cób 0.323886 27.39759 21.13162 0.0057 Nhiều 0.080659 5.886887 14.26460 0.6278 a McKinnon, Haug, Michelis (1999), p-values b Bác bỏ giả thuyết mức 0.05 Mơ hình hiệu chỉnh sai số véc tơ (VEC) thu ược có dạng: Xt = Xt-1 + ’Xt-1 + + t (10.44) Đối với mô hình VEC tuyến tính (10.44), ma trận gồm tham số cân dài hạn, ’Xt-1 gồm phần hiệu chỉnh sai số có tính dừng Các tham số ma trận o lường tốc ộ mà Xt iều chỉnh cụm biểu thức hiệu chỉnh sai số trễ Phương trình (4) ược ước lượng mối quan hệ ồng tích hợp (các kết mơ hình khơng ràng buộc ược ghi bảng) Trạng thái ngoại sinh yếu biến ược kiểm ịnh cách kiểm ịnh xem dòng ma trận tương ứng với biến lãi suất có khơng hay khơng; khơng biến ó biến ngoại sinh yếu ối với tham số ồng tích hợp dài hạn Trong trường hợp này, có giá trị mặt thống kê ể mơ hình hóa cầu tiền có iều kiện ối với biến này, bỏ chúng khỏi vế trái hệ thống mà không làm i thông tin Nếu thu nhập lạm phát ều ược ngoại sinh yếu mơ hình phù hợp mơ hình hiệu chỉnh sai số có iều kiện phương trình ơn 4.2.3 Kết kiểm định tính ngoại sinh yếu Bảng 10.11: Các kết kiểm định tính ngoại sinh yếu VEC Ràng buộc α p-value Thống kê 2 Thu nhập 0.446 0.504 lạm phát 3.42 0.0643 Đồng thời 3.44 0.179 337 Các kết từ Bảng 10.11 khẳng ịnh thu nhập lạm phát ngoại sinh yếu vừa riêng biệt vừa ồng thời ối với tham số cầu tiền thực tế dài hạn Do vậy, ặt iều kiện số dư tiền thực tế ối với hai biến khác ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số cân có iều kiện tương ứng Trong dạng phương trình tuyến tính kết hợp lý nhiều (thống kê t ngoặc phía hệ số): mt=0.0161–0.156(mt-1- mt-2)+ 0.0104inct* + 0.0515inft – 0.0369ect-1 + uˆt (10.45) (-2.02) (2.15) (4.31) (-6.12) Trong ó inct* = (inct + inct-1 + inct-2 + inct-3), ect = mt - mˆ tLR , mˆ tLR = 20.9 + 0.319inct – 0.057inft R2 = 0.585; p(AR) = 0.572; (1.48) (4.78) p(HS) = 0.589; p(ARCH) = 0.00212 Theo giá trị p-value kiểm ịnh LM ối với bệnh tự tương quan (AR) phương sai thay ổi (HS) khơng có chứng cho thấy có sai số ịnh mơ hình Tuy nhiên, việc xuất ARCH phần dư bắt nguồn từ tính phi tuyến trung bình có iều kiện Do vậy, bước kiểm ịnh mô hình ể thấy ược chứng tính phi tuyến 4.2.4 Mơ hình hóa STR phi tuyến Như bàn phần trước, giả thuyết tính chất tuyến tính giá trị trung bình ược kiểm ịnh ối với giả thuyết ối khác tính phi tuyến dạng STR, bao gồm ngưỡng lạm phát (xem bảng 5) Kiểm ịnh ầu tiên giả thuyết tuyến tính H01 cho thấy chúng bác bỏ giả thuyết tuyến tính mức 5%, với lạm phát trễ thời kỳ biến chuyển tiếp Các giả thuyết sau tiếp tục ược sử dụng ể xác ịnh dạng hàm hàm chuyển tiếp H04 kiểm ịnh ràng buộc 1 = 0, ràng buộc dạng hàm phù hợp LSTR1 ơn iệu ngưỡng khác không bị bác bỏ, hàm ý Bảng 10.12: Các kết kiểm định tuyến tính Biến chuyển tiếp (các kết H01 p-value) H04 H03 H02 mt-1 0.0710* 0.264 0.186 0.0731* mt-2 0.493 0.363 0.433 0.554 inct-1 * 0.391 0.254 0.242 0.830 inct-2 * 0.417 0.163 0.518 0.716 338 inft-1 0.0309** 0.00556*** 0.222 0.863 inft-2 0.580 0.365 0.512 0.640 ect-1 0.299 0.911 0.0209 0.819 ect-2 0.0675* 0.610 0.00790*** 0.436 Xu 0.969 0.462 0.994 0.952 Thể bác bỏ giả thuyết gốc mức ***1%; **5%; *10% Mơ hình STR ược ước lượng phương pháp hợp lý cực ại sử dụng thuật tốn Newton-Raphson Thuật tốn tìm kiếm c ể xác ịnh ược giá trị ban ầu thuật tốn ước lượng nhằm cực tiểu tổng bình phương phần dư Giá trị ban ầu tìm ược c = 5.1231 = 33.9158; giá trị vượt 10 dẫn tới chuyển tiếp mạnh hai chế Áp dụng thủ tục ― i từ tổng quát tới cụ thể‖, ràng buộc hệ số ý nghĩa hệ số lại có ý nghĩa mặt thống kê, thu ược mơ hình phi tuyến sau: mt 0.0236 0.00483inft 0.0242ect 1 (4.72) ( 2.52) 0.176inct * 0.372(mt 1 mt 2 ) 0.0.039ect 1 (4.18) ( 4.30) ( 2.90) 1 exp 1571 inft 1 5.37 (10.46) 1 R 0.687, p( AR) 0.7965, p( ARCH ) 0.0779 Trong phương trình (10.46), hai hệ số cụm biểu thức hiệu chỉnh sai số cân ều có dấu kỳ vọng có ý nghĩa mặt thống kê Khi lạm phát kỳ cuối vượt 5.37% trình hội tụ trạng thái cân diễn mạnh với hệ số hiệu -0.0632 Các tác ộng số inft ổn ịnh chế lạm phát cao chế lạm phát thấp, ược khẳng ịnh thơng qua việc biến số phần phi tuyến mơ hình khơng có ý nghĩa Sự thay ổi biến thu nhập inct* thay ổi tốc ộ tăng số dư tiền thực tế (mt-1 - mt-2) có ý nghĩa lạm phát vượt ngưỡng Kết thay ổi biến thu nhập trở nên có ý nghĩa lạm phát vượt ngưỡng Giả thuyết gốc không tồn tác ộng ARCH sai số không bị bác bỏ mức 5% 339 Bảng 10.13 Các kết kiểm định dạng phi tuyến chuyển tiếp trơn bổ sung them Biến chuyển tiếp H01 (các kết p-value) H04 H03 H02 mt-1 0.0694* 0.3883 0.0305** 0.0435** mt-2 0.0604* 0.0854* 0.1213 0.0545* 0.2841 0.0791 0.3658 0.4391 0.7430 0.3678 (yt + yt-1 0.2990 yt-2 + + yt-3)t-1 (yt + yt-1 0.8456 yt-2 + + yt-3)t-2 inft-1 0.1185 0.8195 0.6299 0.0007 inft-2 0.0070*** 0.0306** 0.5336 0.0008*** zt-1 0.0246** 0.6008 0.0182** 0.0184** zt-2 0.0584* 0.6324 0.0758* 0.0052*** Thể bác bỏ giả thuyết gốc mức ***1%; **5%; *10% Kiểm ịnh việc khơng cịn tồn tính phi tuyến dạng STR khác sử dụng khai triển chuỗi Taylor tương tự việc bổ sung thêm phận phi tuyến kiểm ịnh giả thuyết gốc H01: 1 = 2 = 3 = sử dụng phương trình hồi quy phụ: yt = 1zt + 2ztG(1, c1, st1) + z s j 1 ' j j t t d ut* (10.47) Như thấy bảng 6, giả thuyết gốc khơng có trường hợp phi tuyến bị bác bỏ Tuy nhiên, Terasvirta lưu ý: N Nhưng đó, việc bác bỏ khơng nói xác điều ngun nhân nên ý tưởng mở rộng thêm mơ hình cần phải xem xét để cân vấn đề khác rủi ro phù hợp mức Một biện pháp để đối phó lại với rủi ro phù hợp mức áp mức ý nghĩa thật thấp Điều quan trọng số kiểm định thực giai đoạn đánh giá lớn Trong trường hợp này, áp dụng mức ý nghĩa thấp, ví dụ 1% thay 5% ó việc bác bỏ giả thuyết khơng có trường hợp phi tuyến xảy 340 lạm phát trễ hai thời kỳ ược sử dụng làm biến chuyển tiếp hàm chuyển tiếp LSTR1 với ngưỡng khơng Kiểm ịnh tính ổn ịnh tham số với giả thuyết ối tham số biến ổi trơn sử dụng phowng trình kiểm ịnh sau kiểm ịnh H01: 1 = 2 = … = 6 = với một, hai ba ngưỡng theo thời gian sử dụng phương trình hồi quy phụ sau: yt = 0’zt + 'j zt (t*) j + j 1 j 1 z (t*) j G( , c, st ) ut* ' j 3 t (10.48) Như Bảng 10.14, giả thuyết gốc tham số không ổi bị bác bỏ ối với hàm Bảng 10.14: Kết kiểm định tham số không thay đổi Hàm tiếp chuyển F-value df1 df2 p-value H1 0.6168 50 0.7158 H2 0.6823 12 44 0.7589 H3 0.9891 18 38 0.4914 Một phương pháp dùng ể kiểm ịnh thành cơng việc mơ hình hóa phi tuyến tính toán việc phương sai số dư giảm i việc áp dụng mơ hình phi tuyến so với mơ hình hiệu chỉnh sai số tuyến tính Ở ây, phương sai phần dư giảm i khoảng 23% sau áp dụng mơ hình phi tuyến V MƠ HÌNH HĨA TÁC ĐỘNG CỦA PHÁ GIÁ TIỀN TỆ ĐẾN TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM 5.1 Mơ hình Mơ hình kinh tế lượng sử dụng ể nghiên cứu tác ộng phá giá tiền tệ ến tăng trưởng kinh tế Việt Nam dựa dạng mơ hình Edwards (1989b)58 Phương trình mơ hình ược biểu diễn sau: LnY= a0+a1LnE+a2LnM+a3 LnG +u (10.49) Trong ó , Y sản lượng hay GDP theo giá thực tế, G -chi tiêu Chính phủ, M tăng trưởng cung tiền, E tỉ giá thực Hệ số a1 o lường ộ co giãn sản lượng tỉ giá, dấu ộ lớn hệ số cho biết tác ộng phá giá ến sản lượng Vì tỷ giá hối ược xác ịnh ơn vị ồng nội tệ tính theo ơn vị tiền tệ quốc tế nên hệ số âm tỷ giá hối đoái hàm ý phá giá làm giảm sản lượng, ngược lại hệ số dương hàm ý phá giá thúc đẩy mở rộng sản lượng Hệ số a2 thể tác ộng cung 58 Tham khảo Edwards, S.(1989b), Real Exchange Rates, Devaluation, and Adjustment MIT Press, Cambridge, MA 341 tiền ến sản lượng ược kỳ vọng dấu dương (+) Hệ số a3 phản ánh tác ộng hiệu sách tài khóa ối với sản lượng ược kỳ vọng dấu dương (+) Phương trình ược ước lượng cách sử dụng hồi quy chuyển tiếp trơn phi tuyến (STR) Dạng phi tuyến phương trình ược biểu diễn sau: LnY= a0+a1LnE+a2LnM+a3 LnG +[a*0+a*1LnE+a*2LnM+a*3LnG] F(s,,c)+ (10.50) t iid (0, u2 ) K Hàm chuyển tiếp F ( , c, st ) 1 exp ( st c k ) k 1 1 , >0 hàm biến chuyển tiếp liên tục theo st bị chặn (bị chặn 1) phụ thuộc vào biến chuyển tiếp (st), tham số ngưỡng (c) tham số ― ộ trơn‖ Các véctơ biểu thị cho tham số phần tuyến tính phần phi tuyến mơ hình tương ứng Hàm chuyển G(.) có dạng ơn iệu ối xứng tùy thuộc vào K = hay K = hàm chuyển Nếu K = mơ hình ược gọi LSTR1 với ngưỡng trình chuyển hai trạng thái ơn iệu Nếu K = (mơ hình LSTR2) có ngưỡng phía ngưỡng phía hai trạng thái Quy trình mơ hình hóa STR bao gồm ba giai oạn ịnh, ước lượng ánh giá Giai oạn ịnh mơ hình kiểm ịnh tính chất phi tuyến mơ hình tuyến tính , từ ó lựa chọn biến chuyển cụ thể dạng mơ hình cụ thể (LSTR1 LSTR2) cho ước lượng phi tuyến 5.2 Kết ƣớc lƣợng mơ hình STR tác động phá giá tiền tệ đến tăng trƣởng Trong nghiên cứu nhóm nghiên cứu sử dụng số liệu chuỗi thời gian tần suất quý với 71 quan sát, từ quý I-1995 ến quý III-2012 cho biến trình bày phương trình (2) Các số liệu GDP chi tiêu phủ theo giá so sánh, số CPI Vụ Hệ thống Tài khoản Quốc gia - Tổng Cục Thống kê (GSO) ước tính Các số liệu cung tiền tỉ giá Việt Nam số CPI Mỹ ược lấy từ sở liệu IFS (International Financial Statistic) Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) Trong nghiên cứu tỉ giá thực ược tính Việt Nam ồng ôla Mỹ Để ánh giá ược ầy ủ tác ộng biến nội sinh (tỉ giá thực cung tiền) ến tăng trưởng, ộ trễ biến mơ hình ược chọn ộ trễ biến ngoại sinh (chi tiêu phủ) Do tất biến có mặt phương trình ước lượng (2) ều chuỗi thời gian không dừng nên biến ều ược chuyển thành sai phân bậc logarit tự nhiên Kiểm ịnh ịnh tuyến tính mơ hình khẳng ịnh khơng có dấu hiệu khuyết tật mức ộ phù hợp mơ hình cao với hệ số xác ịnh R2 = 342 0,7424 Kết ước lượng từ mơ hình tuyến tính cho thấy phá giá tiền tệ tác động tích cực đến sản lượng sau quý Bảng 10.15 Kiểm định tuyến tính dựa vào định STR Biến chuyển tiếp Giá trị p-value Chỉ định mơ hình Trend 1,6766e-01 Linear ∆yt-1 1,6211e-02 LSTR2 ∆yt-2 2,1432e-03 LSTR1 ∆yt-3 7,6766e-04 LSTR2 ∆yt-4 3,4737e-04 LSTR1 ∆gt 2,2492e-02 LSTR2 ∆gt-1 2,1313e-02 LSTR2 ∆gt-2 3,8443e-02 LSTR1 ∆mt 1,745e-04* LSTR1 ∆mt-1 6,1153e-02 Linear ∆mt-2 1,2492e-02 LSTR1 ∆et 5,5664e-01 Linear ∆et-1 3,5409e-02 LSTR1 ∆et-2 8,6211e-02 Linear Ghi chú: Kết ịnh dạng mơ hình phi tuyến dựa vào giá trị p-value nhỏ Bảng 10.15 trình bày giá trị p-value kết ịnh dạng mơ hình phi tuyến kiểm ịnh tuyến tính thực mơ hình tuyến tính ịnh Giá trị p-value thấp ngụ ý bác bỏ mạnh giả thiết tuyến tính Dựa phép so sánh giá trị p-value H02, H03, H04, mơ hình LSTR1 ược lựa chọn Mặc dù kiểm ịnh tuyến tính chứng tỏ phần lớn biến chuyển tiếp ều có giá trị việc chọn lựa biến chuyển tiếp dẫn ến vài dạng mơ hình phi tuyến khác mơ hình lý thuyết Edwards (phương trình 10.49) gợi ý vai trị cung tiền mối quan hệ phá giá sản lượng nên biến ∆mt ược chọn làm biến chuyển tiếp STR ể tiến hành ước lượng mơ hình LSTR1 Giá trị g c tiến hành cực tiểu hóa tổng bình phương phần dư trình grid search Tham số ộ dốc γ = 8,14 thể trình chuyển tiếp trơn từ thời kỳ tăng trưởng cung tiền ―chậm‖ (G = 0) ến thời kỳ tăng trưởng cung tiền ―nhanh hơn‖ (G = 1) Hệ số c = 24,46 thể ngưỡng tăng trưởng cung tiền mà ó tác ộng biến số ến sản lượng có bước chuyển tiếp, tức chất quan hệ kinh 343 tế biến số thay ổi kể từ ngưỡng Từ kết bảng 2, ta rút số nhận ịnh sau: + Chi tiêu phủ (biến Δg): Dấu biến chi tiêu phủ mang dấu + (dấu dương) thời kỳ tăng trưởng cung tiền thấp (G = 0) Ngược lại, thời kỳ tăng trưởng cung tiền cao (G = 1) dấu biến chi tiêu phủ mang dấu – (dấu âm) Tổng hệ số ∆gt-2 tác ộng ến tăng trưởng kinh tế – 0,232 Điều hàm ý tồn hiệu ứng thu hẹp sản lượng mở rộng chi tiêu phủ + Tỉ giá thực (biến Δe): Dấu biến tỉ giá thực mang dấu + (dấu dương) thời kỳ tăng trưởng cung tiền thấp (G = 0) Trong ó, thời kỳ tăng trưởng cung tiền cao (G = 1) dấu biến tỉ giá thực mang dấu – (dấu âm) Tác ộng tổng cộng hệ số Δet-2 ến tăng trưởng sản lượng + 0,357, nghĩa hoạt động kinh tế có khả năn cải thiện tiến hành phá giá tiền tệ Nhưng tác ộng xảy thời kỳ tăng trưởng cung tiền thấp ngưỡng 24,46% + Cung tiền (biến Δm): Dấu biến cung tiền ộ trễ biến mang dấu – (dấu âm) thời kỳ tăng trưởng cung tiền thấp (G = 0) Thời kỳ tăng trưởng cung tiền cao (G = 1) dấu biến cung tiền Δm mang dấu + (dấu dương) Tác ộng tổng cộng biến cung tiền ến tăng trưởng sản lượng với ộ trễ quý + 0,157, nghĩa tăng cung tiền có tác ộng tích cực ến tăng trưởng Sau ây kết ước lượng mô hình STR dạng phương trình (các số ngoặc t-ratio): y= 0,12173 - 0,0023921 (2,0768) + 0, 68316 (3,2666) 0, 56389 ( 2,6143) +[ 0, 36570 ( 1,8438) 0, 317 31 ( 1,8008) [1 y t-2 ( 1,7688) y t-4 m t-1 (2,1210) 1, 8466 y t-2 g t-2 m t-2 0, 82954 (1,7191) 2, 00369 (1,7115) exp{( 8,13643 ( mt ( 1,774) g t-2 0, 08486 ( 1,5748) 0, 75534 0, 07868 ( 1,8749) 2, 22570 ( 1,84538) y t-3 m t-2 0, 80778 ( 3,3847) 2, 69631 (1,7688) 24, 4634)}] y t-3 mt e t -2 y t-4 et-2 ] Kết ước lượng mơ hình tuyến tính mơ hình phi tuyến ều ủng hộ cho giả thuyết phá giá tiền tệ có hiệu ứng làm tăng sản lượng Tuy nhiên, phát mơ hình STR có nhiều khác biệt so với mơ hình tuyến tính, ó giai oạn tăng trưởng cung tiền thấp ngưỡng 24,46% tác ộng phá giá tiền tệ ến tăng 344 trưởng mạnh mẽ Ngược lại, tốc ộ tăng trưởng cung tiền cao ngưỡng 24,46% phá giá tiền tệ tác ộng tiêu cực ến sản lượng, thể dấu âm hệ số hồi quy thu ược Tất kiểm ịnh chuẩn oán kiểm ịnh tính phù hợp ược trình bày Bảng 10.16 Các kiểm ịnh chuẩn ốn khơng làm tăng thêm mối liên quan ối với mơ hình tuyến tính ịnh, giả thuyết khơng có tự tương quan, tham số khơng ổi Ngồi ra, giá trị p-value kiểm ịnh LM ARCH bậc 8, kiểm ịnh JarqueBera mơ hình phù hợp Bảng 10.16 Kết ƣớc lƣợng mô hình tuyến tính mơ hình chế LSTR1 GDP tăng trƣởng Biến chuyển tiếp Linear model LSTR1 G=0 Intercept 0, 07137 0,12173 (3,5414) (2,0768) Model G=1 ∆yt-1 ∆yt-2 0,5701 0, 0023921 0,36570 ∆yt-3 0,5032 0, 75534 0,82954 ∆yt-4 ( 6,5806) ( 6,0501) 0,5164 ( 5,5775) ( 2,7688) ( 2,774) 0, 68316 ( 2,8438) (2,6191) 0,80778 (3,2666) ( 3,3847) 0,1315 0, 08486 0,31731 (1,9962) (2,1210) ∆gt ∆gt-1 ∆gt-2 ∆mt 1, 4367 0, 07868 ∆mt-1 0, 6679 0,56389 ∆mt-2 1,9930 1,8466 ( 1,99881) ( 4,3135) ( 1,9851) ( 2,0018) ( 1,9974) ( 2,6143) ( 2,0987) 2, 00369 (2,3115) ∆et ∆et-1 ∆et-2 Transit Vb 0,8178 2, 479732 (5,6643) (2,2688) 2,12265 ( 2,29861) ∆mt 345 8,13643 γ/c [3,698127] c 24, 4634 [11,3493] Goodness SD of resid 0,036 R2 0,7424 0,92187 AIC/SC -5,09/-5,56 -7,83/-6,12 Diagnostics (p-values) Autocorr (8) 0,3413 0,7951 Normality 0,5976 0,7334 ARCH(8) 0,8745 0,5876 Constancy 0,5571 Nonlinearity Not computed (inversion problem) Ghi chú: giá trị thống kê t-statistics dấu ngoặt ơn I TÓM TẮT Chương nhằm giới thiệu ứng dụng mơ hình hồi quy chuỗi thời gian phi tuyến kinh tế Một số lĩnh vực ược quan tâm chương là: Mơ hình hóa hành vi phi tuyến khoảng chênh lạm phát so với mục tiêu Mô hình hành vi phi tuyến lạm phát Mơ hình hóa hành vi phi tuyến lạm phát dựa ường Phillips, mơ hình tiền tệ truyền thống mơ hình cầu tiền Mơ hình hóa hành vi phi tuyến cầu tiền Trung quốc Mô hình hóa tác ộng phá giá tiền tệ ến tăng trưởng kinh tế Việt Nam VII BÀI TẬP 10.1 Sử dụng chuỗi số liệu vĩ mô cho file excel , ước lượng mơ hình chuyển tiếp trơn cho Tỷ giá’ 10.2 Sử dụng chuỗi số liệu vĩ mơ cho file excel , ước lượng mơ hình chuyển tiếp trơn cho GDP’ 10.3 Sử dụng chuỗi số liệu vĩ mô cho file excel , ước lượng mơ hình chuyển tiếp trơn cho Lạm phát’ VIII TÀI LIỆU THAM KHẢO 346 Alida,P, (2007),‖ Inflation in Croatia with outlook to future,‖ http://mpra.ub.unimuenchen.de/3149/ Austin, D Ward and P Dalziel, (2006), ― The demand for money in China 19872004; A nonlinear modelling approach,‖ China Economic Review Bahmani - Oskooees, M., (1990), ―Exchange Rate Sensitivity of Demand for Money and the Effectiveness of Fiscal and Monetary Policy,‖ Applied Economics, Vol 22, 917 -925 Bahmani - Oskooee, M., (1995), ―Source of Inflation in Post - Revolutionary Iran,‖ International Economic Journal, Vol NO 2,61 -72 Bahmani - Oskooee, M., (1996), ―The Black Market Exchange Rate and Demand for Money in Iran,‖ Journal of Macroeconomics, Vol 18, No 1,171 - 176 Bernanke, Ben, (2004) and et al (1999), Inflation targeting: lessons from the international experience, Princeton University Press Durevall, D., (1998), ―The Dynamics of Chronic Inflation in Business and Economic Statistics, Vol 16, No.4, 423 - 432 razil,‖ Journal of Durevall, D and N Ndung' u, (1999), ―A Dynamic Model of Inflation for Kenya,‖ 1974 - 1996, IMF Working Paper, No 97 Gregoriou, A., A.Kontonikas and A Montagnoli, (2006),‖ Euro Area Inflation Differentials: Unit Roots, Structural Breaks and Non-linear Adjustment,‖ Andros.gregoriou@brunel.ac.uk Koster, M, (2005),"A macroeconomic model for South Africa: A non-linear economic modeling approach," Jalali - Naeini, S.A., (1997), The Analysis of Inflation, Monetary, Credit and Fiscal Policies, Higher Research Institute of Planning and Development, Tehran, Iran Leyboune, S and P Mizen, (1999), ― Understanding the disinflation in Australia, Canada and New Zealand using evidence from smooth transition analysis,‖ Journal of International Money and Finance, 18, 799-816 Lu tkepohl H et al (eds) (2004) ―Applied Time Series Econometrics‖ Cambridge University Press Nguyen Khac Minh, Nguyen Viet Hung & Nguyen Manh Hung (2008), ― The impact of Vietnam’s economic reforms on economic growth in three economic sectors,‖ International workshop on Growth , structural change, and policies in Vietnam since Doimoi Orphanides A and V Wieland,( 2000) "Inflation zone targeting," European Economic Review 44, 1351 -1387 347 Osborn, D.R and M Sensier, (2004), ― Modelling UK Inflation : Persistence, Seasonality and Monetary Policy,‖ http: www.ses.man.ac.uk/cgbcr/discussi.htm Sarantis N, (1999) "Modeling non - linearities in real effective exchange rates," Journal of International Money and Finance 18, 27 - 45 Svensson L, (1997) "Monetary policy and inflation targeting" NBER Reporter Winter 1997/98, 5-8 Nguyễn Khắc Minh, Phạm Văn Khánh , Đặng Huyền Linh (2012) ―Dự báo lạm phát phân tích nguyên nhân gây lạm phát Việt Nam‖ Trong ề tài nghiên cứu lạm phát Viện Chiến Lược Ngân hang, Ngân hang Nhà nước Việt Nam Nguyễn Khắc Minh cộng (2012‖ Lạm phát mục tiêu: Lý thuyết thực nghiệm― Hội thảo khoa học ― Khn khổ sách lạm phát mục tiêu: Lý thuyết thực tiễn Nguyễn Khắc Minh (2011) ― Chuỗi thời gian phi tuyến‖ khuông khổ dự án ETV2 i ài giảng KH&ĐT Để tránh việc bậc tự do, cho Yˆi =0.01 ước lượng Yi âm Yˆi =0.99 chúng lớn hay