[ THẠC SĨ ] PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CÁN CÂN THƯƠNG MẠI CỦA ICELAND GIAI ĐOẠN 1980 - 2018

Mục tiêu nghiên cứu Cán cân thương mại là một mục nằm trong tài khoảng vãng lai của cán cân thương mại quốc tế. Trong đó cán cân thương mại sẽ ghi lại những thay đổi về quá trình xuất nhập khẩu của một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định nào đó và là công cụ để đo lường sức mạnh của nền kinh tế tại nhiều thời điểm. Đề tài nghiên cứu nhằm xác định mối quan hệ và mức độ tác động của các nhân tố đến cán cân thương mại của Iceland trong giai đoạn từ năm 1980 đến năm 2018. Qua đó đưa ra các gợi ý cũng như là dự báo trong chính sách điều hành cán cân thương mại trong kinh tế. Những yếu tố tác động đến cán cân thương mại Thu nhập quốc dân (GNI) Thu nhập quốc dân là thước đo bao quát nhất của các hoạt động kinh tế trong một nước, được tạo bởi tất cả các hoạt động sản xuất trong nước và quốc tế của các công ty của một quốc gia trong vòng 1 năm. Sư thay đổi của thu nhập quốc dân thể hiện được thực lực của một quốc gia từ đó tác động đến sự biến đổi của cán cân thương mại của quốc gia đó. Tỷ giá hối đoái (ER) Tỷ giá hối đoái hiểu theo nghĩa chung nhất là giá cả của một đồng tiền được biểu hiện thông qua đồng tiền khác qua đó có ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động xuất, nhập khẩu của một quốc gia. Vì thế tỷ giá hối đoái là một trong những nhân tố tác động trực tiếp đến sự biến động của cán cân thương mại của một quốc gia. Tỷ lệ thất nghiệp (UEM) Tỷ lệ thất nghiệp là tình trạng người lao động muốn có việc làm mà không tìm được việc làm, được tính dựa trên phần trăm số người lao động không có việc làm trên tổng số lực lượng lao động xã hội. Qua đó, tỷ lệ thất nghiệp cũng là thước đo để đánh giá sức mạnh của nền kinh tế, và tương tự như thu nhập quốc dân (GNI) và tỷ giá hối đoái (ER) nó cũng sẽ có những tác động và có thể dự báo những biến động có thể xảy ra đối với cán cân thương mại của một quốc gia. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là một chỉ số cơ bản để đo lường giá cả hàng hóa dịch vụ và cho biết liệu nền kinh tế có bị lạm phát hoặc giảm phát hay không. Từ đó tác động đến sự biến động, thay đổi của cán cân thương mại của một quốc gia.

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Cán cân thương mại là một mục nằm trong tài khoảng vãng lai của cán cân thương mại quốc tế Trong đó cán cân thương mại sẽ ghi lại những thay đổi về quá trình xuất nhập khẩu của một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định nào đó và là công cụ để đo lường sức mạnh của nền kinh tế tại nhiều thời điểm Đề tài nghiên cứu nhằm xác định mối quan hệ và mức độ tác động của các nhân tố đến cán cân thương mại của Iceland trong giai đoạn từ năm 1980 đến năm 2018 Qua đó đưa ra các gợi ý cũng như là dự báo trong chính sách điều hành cán cân thương mại trong kinh tế

Những yếu tố tác động đến cán cân thương mại

Thu nhập quốc dân (GNI)

Thu nhập quốc dân là thước đo bao quát nhất của các hoạt động kinh tế trong một nước, được tạo bởi tất cả các hoạt động sản xuất trong nước và quốc tế của các công ty của một quốc gia trong vòng 1 năm Sư thay đổi của thu nhập quốc dân thể hiện được thực lực của một quốc gia từ đó tác động đến sự biến đổi của cán cân thương mại của quốc gia đó

Tỷ giá hối đoái (ER)

Tỷ giá hối đoái giữ vai trò quan trọng trong hoạt động xuất, nhập khẩu của quốc gia, ảnh hưởng trực tiếp đến cán cân thương mại Giá của một đồng tiền được biểu hiện thông qua đồng tiền khác chính là tỷ giá hối đoái Đây là nhân tố tác động lớn đến sự biến động của cán cân thương mại.

Tỷ lệ thất nghiệp (UEM)

Tỷ lệ thất nghiệp là tình trạng người lao động muốn có việc làm mà không tìm được việc làm, được tính dựa trên phần trăm số người lao động không có việc làm trên

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là một chỉ số cơ bản để đo lường giá cả hàng hóa dịch vụ và cho biết liệu nền kinh tế có bị lạm phát hoặc giảm phát hay không Từ đó tác động đến sự biến động, thay đổi của cán cân thương mại của một quốc gia.

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài xây dựng bộ dữ liệu hàng năm về các nhân tố kinh tế vĩ mô ở Iceland trong khoảng thời gian từ năm 1980 đến năm 2018 Dữ liệu sau khi được thu thập từ các trang thống kê có uy tín như IMF, WB, GSO… sẽ được tiến hành phân tích bằng cách sử dụng mô hình hồi quy OLS - một trong những kỹ thuật tiêu chuẩn và phổ biến hiện nay hay được các nhà nghiên cứu sử dụng để phân tích chuỗi dữ liệu Ngoài ra, các kiểm định khuyết tất của mô hình cũng được thực hiện nhằm loại bỏ các lỗi thường gặp của mô hình từ đó xác định được chính xác các tác động của các yếu tố vĩ mô đến biến động của giá trị cán cân thương mại của Iceland trong giai đoạn 1980-2018.

Ý nghĩa của đề tài

Bằng việc xem xét các tác động của các nhân tố vĩ mô đến biến động của cán cân thương mại, bài tiểu luận đã ứng dụng để kiểm định mối tác động này ở Iceland Từ kết quả nghiên cứu này, các nhà doanh nghiệp có thể có những phòng ngừa trước các biến động của thị trường, các nhà đầu tư cá nhân cũng như là tổ chức chủ động hơn trong các chiến thuật đầu tư của họ theo sự thay đổi của tình hình kinh tế vĩ mô và các nhà hoạch định sẽ có thể đưa ra được những chính sách hợp lý cho sự phát triển kinh tế.

MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT, NGUỒN SỐ LIỆU

Mô hình đề xuất

Tên biến Ký hiệu Đơn vị Nguồn

Giá trị cán cân thương mại EB ISK (triệu

Thu nhập quốc dân GNI ISK (triệu

Tỷ giá hối đoái ER USD/ISK WB, IMF

Tỷ lệ thất nghiệp UEM % WB, IMF

Chỉ số giá tiêu dùng (lấy năm 2010 là năm gốc) CPI % WB, IMF

Mô hình định lượng hồi quy đa biến được sử dụng trong bài nghiên cứu có dạng như sau:

“Ui” là sai số ngẫu nhiên

Biến phụ thuộc: Y – giá trị cán cân thương mại (EB)

Biến giải thích (độc lập)

X2: Thu nhập quốc dân (GNI)

X3: Tỷ giá hối đoái (ER)

Nguồn số liệu, bản số liệu gốc

Nguồn số liệu: Từ nguồn số liệu của Ngân hàng thế giới (WB): http://databank.worldbank.org/data/source/world-development-indicators#

Giá trị cán cân thương mại (triệu

Thu nhập Quốc dân (triệu Krona)

Tỷ giá hối đoái (USD/ISK)

Đồ thị các biến

Bảng thống kê mô tả các biến

EB GNI ER UEM CPI

CHẠY MÔ HÌNH VÀ KHAI THÁC KẾT QUẢ 14

Chạy mô hình và khai thác kết quả (Sử dụng EVIEWS)

Từ nguồn số liệu của Ngân hàng thế giới WB, kết quả hồi quy tuyến tính của Y theo X2, X3, X4, X5 như sau:

Kiểm định T và kiểm định F

3.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình gốc – Kiểm định F

Với mức ý nghĩa α = 5%~ 0.05, để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta kiểm định các giả thiết sau:

Ho: Mô hình không phù hợp (R 2 = 0)

Từ kết quả mô hình, có thể thấy p-value (F-statistic) = 0.000000 < α = 0.05 => Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa 5% mô hình phù hợp

Ngoài ra, hệ số xác định R 2 = 0.641423 cho thấy các yếu tố thu nhập quốc dân, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng có thể giải thích được 64.1423% giá trị của cán cân thương mại

3.2.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần của mô hình gốc – Kiểm định T

Với mức ý nghĩa α = 5% ~ 0.05, ta lần lượt kiểm định các biến độc lập có thực sự tác động lên biến động của biến phụ thuộc hay không Cụ thể như sau:

- Hệ số gốc của biến thu nhập quốc dân (GNI)

Ho: Thu nhập quốc dân không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2=0)

H1: Thu nhập quốc dân thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2#0)

Dựa trên kết quả kiểm định giả thuyết Ho, có cơ sở bác bỏ Ho với mức ý nghĩa thống kê α = 5% Như vậy, thu nhập quốc dân được xác định có tác động đến sự biến động của cán cân thương mại của Việt Nam.

- Hệ số gốc của tỷ giá hối đoái (ER)

Ho: Tỷ giá hối đoái không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Tỷ giá hối đoái thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3#0)

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ giá hối đoái thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại

H1: Tỷ lệ thất nghiệp thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β4#0)

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ lệ thất nghiệp thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại

- Hệ số gốc của chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Ho: Chỉ số giá tiêu dùng không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Chỉ số giá tiêu dùng thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3#0)

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói chỉ số giá tiêu dùng thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại.

Kiểm tra các khuyết tật của mô hình gốc

Với mức ý nghĩa α = 5%, ta lần lượt kiểm tra các khuyết tật của mô hình bao gồm các hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng đa cộng tuyến,

3.3.1 Kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 2 bằng kiểm định B-G (Breusch- Godfrey)

Với mức ý nghĩa α = 5%, ta sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey để kiểm định với giả thiết:

Ho: Mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan

H1: Mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan

Ta có kết quả như sau:

Vì p-value (Chi-square) = 0.000 < 0.05 = > có cơ sở để bác bỏ Ho Do đó với mức ý nghĩaα = 5%, mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan

3.3.2 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Với mức ý nghĩa α = 5%, ta sử dụng kiểm định White để kiểm định với giả thiết:

Ho: Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Vì p-value (Obs*R-squared) = 0.4739 > 0.05 => chưa có cơ sở để bác bỏ Ho Do đó với mức ý nghĩa α = 5%, mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

3.3.3 Kiểm tra đa cộng tuyến bằng lập ma trận hệ số tương quan

- Kết quả ma trận hệ số tương quan như sau:

Qua bảng hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau, có thể thấy giữa biến GNI và ER có tương quan dương khá lớn (88,46%), tương tự như vậy là tương quan dương giữa GNI và CPI (96,72%), ER và UEM là 74.71% và giữa CPI và UEM là tương quan dương (68.30%) Do đó dự báo có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

HIỆU CHỈNH MÔ HÌNH

Hiệu chỉnh mô hình

Như vậy để mô hình (1) ta thấy có hiện tượng tự tương quan và đa công tuyến

Do đó,để khắc phục các hiện tượng khuyết tật của mô hình (1) ta lần lượt lấy sai phân của các biến trong mô hình như sau:

Tên biến Biến cũ Biến sai phân

Giá trị cán cân thương mại EB → DEB

Thu nhập quốc dân GNI → DGNI

Tỷ giá hối đoái ER → DER

Tỷ lệ thất nghiệp UEM → DUEM

Chỉ số giá tiêu dùng (lấy năm 2010 là năm gốc) CPI → DCPI

Mô hình hồi quy các biến sau hiệu chỉnh như sau:

DEB = β1 + β2 DGNI + β3 DER + β4DUEM+ β5 DCPI (2)

4.1.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình– Kiểm định F

Với mức ý nghĩa α = 5%, để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta kiểm định các giả thiết sau:

Ho: Mô hình không phù hợp (R 2 = 0)

Từ kết quả mô hình, có thể thấy p-value (F-statistic) = 0.00000022 < α = 5%

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa 5% mô hình vẫn phù hợp

Ngoài ra, hệ số xác định R 2 = 0.545442 cho thấy các yếu tố thu nhập quốc dân, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng có thể giải thích được 54.5442 % giá trị của cán cân thương mại

4.1.2 Kiểm định hệ số góc riêng phần – Kiểm định T

Với mức ý nghĩa α = 5% ~ 0.05, ta lần lượt kiểm định các biến độc lập có thực sự tác động lên biến động của biến phụ thuộc hay không Cụ thể như sau:

Ho: Thu nhập quốc dân không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2=0)

H1: Thu nhập quốc dân thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2#0)

=> Chưa cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói thu nhập quốc dân không thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại

- Hệ số gốc của tỷ giá hối đoái (DER)

Ho: Tỷ giá hối đoái không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Tỷ giá hối đoái thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3#0)

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ giá hối đoái thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại

- Hệ số gốc của tỷ lệ thất nghiệp (DUEM)

Ho: Tỷ lệ thất nghiệp không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β4=0)

H1: Tỷ lệ thất nghiệp thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β4#0)

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ lệ thất nghiệp

Ho: Chỉ số giá tiêu dùng không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Chỉ số giá tiêu dùng thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3#0)

=> Chưa cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói chỉ số giá tiêu dùng không còn có tác động lên biến động của cán cân thương mại

KẾT LUẬN: Từ các kết quả trên ta thấy biến chỉ số thu nhập quốc dân (DGNI) và chỉ số giá tiêu dùng (DCPI) đưa vào mô hình đã không còn hợp lý Vậy mô hình hồi quy lúc này chỉ còn 2 biến độc lập đó là tỷ giá hối đoái (DER) và tỷ lệ thất nghiệp (DUEM):

Kiểm định sự phù hợp của mô hình sau hiệu chỉnh – Kiểm định F

Với mức ý nghĩa α = 5%, để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy ta kiểm định các giả thiết sau:

Ho: Mô hình không phù hợp (R 2 = 0)

Từ kết quả mô hình, có thể thấy p-value (F-statistic) = 0.00000015 < α = 5%

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa 5% mô hình vẫn phù hợp

Ngoài ra, hệ số xác định R 2 = 0.469510 cho thấy các yếu tố thu nhập quốc dân, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng có thể giải thích được 46.9510% giá trị của cán cân thương mại.

Kiểm định hệ số góc riêng phần của mô hình sau hiệu chỉnh – Kiểm định T

Với mức ý nghĩa α = 5% ~ 0.05, ta lần lượt kiểm định các biến độc lập có thực sự tác động lên biến động của biến phụ thuộc hay không Cụ thể như sau:

- Hệ số gốc của tỷ giá hối đoái (DER)

Ho: Tỷ giá hối đoái không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2=0)

H1: Tỷ giá hối đoái thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β2#0)

=> Có cơ sở để bác bỏ Ho, nên với mức ý nghĩa α = 5% có thể nói tỷ giá hối đoái thực sự có tác động lên biến động của cán cân thương mại

- Hệ số gốc của tỷ lệ thất nghiệp (DUEM)

Ho: Tỷ lệ thất nghiệp không thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương mại (β3=0)

H1: Tỷ lệ thất nghiệp thực sự tác động lên biến động của giá trị cán cân thương

Kiểm tra các khuyết tật của mô hình sau hiệu chỉnh

4.4.1 Kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 2 bằng kiểm định B-G (Breusch- Godfrey)

Với mức ý nghĩa α = 5% ~ 0.05, ta sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey để kiểm định với giả thiết:

Ho: Mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan

H1: Mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan

Ta có kết quả như sau:

Vì p-value (Chi-square) = 0.9942 > 0.05 = > chưa có cơ sở để bác bỏ Ho Do đó với mức ý nghĩaα = 5%, mô hình đã không còn xảy ra hiện tượng tự tương quan

4.4.2 Kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White

Với mức ý nghĩa α = 5% ~ 0.05, ta sử dụng kiểm định White để kiểm định với giả thiết:

Ho: Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Ta có kết quả như sau:

Vì p-value (Obs*R-squared) = 0.9082 > 0.05 = > chưa có cơ sở để bác bỏ Ho Do đó

4.4.3 Kiểm tra đa cộng tuyến

- Kết quả ma trận hệ số tương quan như sau:

Qua bảng hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau, có thể thấy tương quan giữa các biến đã giảm xuống (xấp xỉ 50%) Tuy nhiên để có thể kiểm định kỹ hơn khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, ta sẽ dùng hệ số phương sai phóng đại VIF để kiểm định

Ta có kết quả như sau:

Nhìn vào cột Centered VIF, ta thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 => Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

4.4.4 Kiểm tra sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn bằng kiểm định JB (Jarque – Bera)

Với mức ý nghĩa α = 5% ~ 0.05, ta sử dụng kiểm định Jarque-Bera để kiểm

Ho: Sai số ngẫu nhiên của mô hình tuân theo quy luật phân phối chuẩn

H1: Sai số ngẫu nhiên của mô hình không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

Ta có kết quả như sau:

Qua bảng ta thấy, p-value (JB)=0.000113 < 0.05 = > có cơ sở để bác bỏ Ho

Như vậy với mức ý nghĩa 5%, sai số ngẫu nhiên của mô hình không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

Mặc dù sai số ngẫu nhiên của mô hình không phân có dạng phân phối chuẩn tuy nhiên do số lượng quan sát là tương đối lớn (từ năm 1980 – 2018: 38 quan sát) do đó các kiếm định T và F vẫn có thể áp dụng được trong trường hợp này

Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, mô hình hiệu chỉnh (3) là phù hợp và nó cũng thỏa mãn các giả thiết của phương pháp bình quân tối thiểu (OLS).

Hàm hồi quy mẫu, giải thích ý nghĩa các hệ số

+ β2= 1,885.314 >0: Trong điều kiện tỷ lệ thất nghiệp không thay đổi, thì khi tỷ giá hối đoái tăng/giảm 1 USD/ISK thì giá trị trung bình của cán cân thương mại tăng/giảm 1,885.314 triệu Krona

+ β3= 15,958.09 >0: Trong điều kiện tỷ giá hối đoái không thay đổi, thì khi tỷ lệ thất nghiệp tăng/giảm 1% thì giá trị trung bình của cán cân thương mại tăng/giảm 15,958.09 triệu Krona

ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ- KIẾN NGHỊ ĐỀ XUẤT 29 5.1 Ước lượng các hệ số hồi quy (đối xứng, tối đa, tối thiểu) 29

Ước lượng khoảng đối xứng

Tham khảo khi tính trên Eview

Ngoài ra, theo công thức ta có:

Với độ tin cậy 95%, trong điều kiện tỷ lệ thất nghiệp không đổi, nếu tỷ giá hối đoái thay đổi 1 USD/ISK thì giá trị của cán cân thương mại dao động trong khoảng từ 593.366 đến 3,177.26 triệu Krona

Ước lượng tối đa

Tương tự, ta có công thức khoảng ước lượng tối đa: β 2 < β̂ + se(β 2 ̂) × t 2 α n−k

Vậy với độ tin cậy 95%, trong điều kiện tỷ lệ thất nghiệp không đổi, thì giá trị trung bình của cán cân thương mại sẽ dao động tối đa không lớn hơn 2,958.971 triệu Krona β 3 < β̂ + se(β 3 ̂) × t 3 α n−k

Vậy với độ tin cậy 95%, trong điều kiện tỷ giá hối đoái không đổi, thì giá trị trung bình của cán cân thương mại sẽ dao động tối đa không lớn hơn 26,598.67 triệu Krona

Ước lượng tối thiểu

Tương tự, ta có công thức khoảng ước lượng tối thiểu: β 2 > β̂ − se(β 2 ̂) × t 2 α n−k

Trong điều kiện tỷ lệ thất nghiệp không đổi, với độ tin cậy 95%, giá trị trung bình của cán cân thương mại sẽ dao động tối thiểu không nhỏ hơn 811,65 triệu krona.

Vậy với độ tin cậy 95%, trong điều kiện tỷ giá hối đoái không đổi, thì giá trị trung bình của cán cân thương mại sẽ dao động tối thiểu không nhỏ hơn 2,098.98 triệu Krona

Dự báo

Đặt giả thuyết số liệu năm 2019, tỷ giá hối đoái là 130 USD/ISK, tỷ lệ thất nghiệp là 3% Với độ tin cậy 95%, ta dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của cán cân thương mại Iceland như sau

Khoảng giá trị trung bình và giá trị cá biệt lần lượt là:

GTCB [ 𝑌̂o - t/2n-k) * Se(Yo); 𝑌̂o + t/2n-k) * Se(Yo) ]

Trong đó Ŷo và Se (Yo) là những dữ liệu đã có trong Eview, ta đặt tên và trích xuất ra như sau

- Từ kết quả hồi quy chọn Forecast, Ŷo chính là Forecast name ta đặt tên ydb; S.E (optional) là Se(Yo) ta đặt tên se1

Thực hiện các hướng dẫn trên Eviews ta có các kết quả như sau:

- Ta tìm được các khoảng giá trị trung bình và giá trị cá biệt như sau:

Khoảng tin cậy Giá trị TB [109,391.82; 455,079.74]

Khoảng tin cậy Giá trị CB [109,391.82; 470,819.51]

CANDUOITRUNGBINH CANTRENTRUNGBINHCANDUOICABIET CANTRENCABIET nhập quốc dân, tỷ giá hối đoái và tỷ lệ thất nghiệp thực sự có tác động đến sự biến động của giá trị cán cân thương mại tại Iceland trong giai đoạn từ năm 1980-2018 Vì vậy dựa trên phân tích này các nhà nghiên cứu, các nhà kinh tế và các nhà làm chính sách có thể một phần nào đó điều tiết được cán cân thương mại thông qua việc điều tiết các nhân tố ảnh hưởng đến cán cân thương mại như thu nhập quốc dân, tỷ giá hối đoái và tỷ lệ thất nghiệp

Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế nhất định bởi vì bài viết chỉ phân tích các nhân tố vĩ mô cơ bản, ngoài ra còn nhiều yếu tố cũng có thể tác động đến giá trị cán cân thương mại của một quốc gia Do đó, để có thể hoàn thiện hơn nữa, sẽ cần tiếp tục nghiên cứu thêm các yếu tố vĩ mô bên ngoài cũng như là các biến nội tại khác để hoàn thiện mô hình, và cho kết quả một cách đầy đủ và khách quan hơn.