3. Ph ng pháp nghiên cu
3.4.Ph ng pháp nghiên cu thc ngh im
Trong bài nghiên c u này, tác gi s d ng mô hình t h i quy vector (VAR)
đ đánh giá xu h ng và m c đ ph thu c l n nhau gi a các chu i th i gian. Có th nói đây là m t trong nh ng mô hình ph bi n nh t trong nghiên c u
đ nh l ng các chính sách ti n t . B i l m i quan h gi a các bi n s kinh t
không đ n thu n ch theo m t chi u, bi n đ c l p (bi n gi i thích) nh h ng lên bi n ph thu c mà trong nhi u tr ng h p nó còn có nh h ng ng c l i.
Do đó chúng ta ph i xem xét nh h ng qua l i gi a các bi n này cùng m t lúc. Mô hình VAR s giúp gi i quy t đ c v n đ này, đây là mô hình khá
linh đ ng và d dàng s d ng trong phân tích v i chu i th i gian đa bi n. Nó là s m r ng thêm mô hình t h i quy đ n bi n. Mô hình VAR đ c bi t r t h u ích cho vi c mô t nh ng bi n đ ng c a chu i th i gian kinh t và d
báo. Mô hình này còn đ c s d ng trong vi c phân tích chính sách hay k t lu n mang tính c u trúc. Trong phân tích c u trúc, m t vài gi đ nh v c u trúc có tính nguyên nhân c a d li u d i d ng nghiên c u đ c áp đ t và k t qu c a nh ng tác đ ng gây ra c a các bi n đ ng không mong mu n hay nh ng cách tân c a các bi n c th trong mô hình đ c t ng k t l i. Nh ng tác đ ng
th ng đ c t ng k t l i v i nh ng công th c đo l ng ph n ng xung và sai s d báo trong mô hình phân tích ph ng sai. Mô hình VAR v c u trúc g m nhi u ph ng trình (mô hình h ph ng trình) và đ tr c a các bi n s . VAR
u đi m c a mô hình VAR:
ây là ph ng pháp đ n gi n; ta không c n ph i quan tâm v vi c xác
đ nh các bi n nào là bi n n i sinh và bi n nào là bi n ngo i sinh. T t c các bi n trong VAR đ u là bi n n i sinh.
o l ng quan h t ng h gi a các bi n theo th i gian.
Phép c l ng đ n gi n, t c là ph ng pháp OLS thông th ng có th
đ c áp d ng cho t ng ph ng trình riêng r .
Các d báo tính đ c b ng ph ng pháp này, trong nhi u tr ng h p, t t
h n các d báo tính đ c t các mô hình ph ng trình đ ng th i ph c t p
h n.
Nh c đi m c a mô hình VAR:
Do tr ng tâm c a mô hình đ c đ t vào d báo nên VAR ít phù h p cho phân tích chính sách.
Khi xét đ n mô hình VAR ta ph i xét đ n tính d ng c a các bi n trong mô hình. Yêu c u đ t ra khi c l ng mô hình VAR là t t c các bi n ph i d ng, n u trong tr ng h p các bi n này ch a d ng thì ta ph i l y sai phân
đ đ m b o chu i d ng.
Khó kh n trong vi c l a ch n đ tr thích h p. N u đ tr l n thì h s ta ph i c l ng s khá l n. Ngoài ra, khó kh n trong vi c l a ch n đ tr còn th hi n ch n u ta t ng đ dài c a b c tr s làm cho b c t do gi m, do v y nh h ng đ n ch t l ng các c l ng.
Các bi n tham gia vào VAR ph i có quan h t ng h .
S tham s c n c l ng quá nhi u.
Ph ng pháp c l ng mô hình VAR:
Ki m đ nh tính d ng c a các bi n trong mô hình. N u chu i d li u ch a
d ng thì ph i s d ng k thu t l y sai phân đ đ a v các chu i d ng.
L a ch n đ tr phù h p. Xem xét m c đ phù h p c a mô hình ch y ra b ng vi c ki m đnh tính d ng c a ph n d . N u ph n d c a mô hình d ng thì mô hình nh n đ c phù h p v i chu i th i gian và ng c l i. So sánh các mô hình phù h p và l a ch n mô hình phù h p nh t. Phân tích hàm ph n ng xung.
Phân tích phân rã ph ng sai.
3.5. Các b c th c hi n
đo l ng m i quan h gi a giá c hàng hóa và l m phát k v ng, tác gi th c hi n các b c sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
u tiên, tác gi th c hi n ki m đ nh nghi m đ n v đ xem xét tính d ng c a các chu i th i gian c a các bi n trong mô hình th c nghi m đ tránh hi n t ng h i quy gi trong quá trình phân tích d li u.
Ti p theo, tác gi l a ch n đ tr phù h p cho mô hình.
Sau đó, tác gi th c hi n ki m đ nh nhân qu Granger đ xác đ nh xem v i m t s thay đ i c a giá c hàng hoá có nh h ng t i l m phát k v ng trong ng n h n hay không.
Cu i cùng, tác gi ti n hành phân tích phân rã ph ng sai và phân tích
hàm ph n ng xung đ hi u rõ h n đóng góp c a giá c hàng hoá trong vi c gi i thích bi n đ ng c a l m phát k v ng và xem xét s t ng tác
c a l m phát k v ng tr c nh ng cú s c c a giá c hàng hoá.
Ngoài ra, tác gi tách m u d li u nghiên c u thành hai m u con g m m u
tr c kh ng ho ng kinh t th gi i (t tháng 01 n m 2004 đ n tháng 09
n m 2013). Vi c tách m u nghiên c u thành hai ph n nh m m c đích ki m
đ nh xem ph n ng c a l m phát k v ng tr c cú s c c a giá c hàng hoá
nh th nào tr c và sau kh ng ho ng kinh t th gi i.
Các k thu t phân tích đ c p trên đ u đ c tác gi th c hi n trên ph n m m Eviews 6.
4.K t qu nghiên c u th c nghi m
4.1. Ki m đ nh nghi m đ n v
u tiên, tác gi th c hi n ki m đ nh nghi m đ n v riêng l t ng bi n đ xác
đ nh thu c tính d ng c a các chu i s li u th i gian c a các bi n trong mô hình th c nghi m. Vi c xác đ nh tính d ng c a chu i th i gian r t quan tr ng vì khi phân tích chu i th i gian không d ng th ng cho nh ng k t qu h i quy gi m o.
Trong nghiên c u c a mình, tác gi s d ng ki m đ nh Augmented Dickey – Fuller (ADF) đ ki m tra tính d ng c a các bi n.
Các gi thi t c a ki m đ nh nh sau:
Ho: Chu i không có tính d ng. H1: Chu i có tính d ng.
N u tADF > t thì bác b gi thi t Ho, t c là chu i có tính d ng
và ng c l i.
K t qu ki m đnh tính d ng c a các bi n trong bài nghiên c u đ c th hi n b ng sau:
B ng 4.1: K t qu ki m đ nh tính d ng c a các bi n nghiên c u
Bi n
T i s li u g c
ban đ u Sai phân b c 1 K t qu
t(ADF) P(value) t(ADF) P(value)
GTB -2.605492 0.0948 -11.33990 0.0000 D ng t i sai phân b c 1 OIL -8.818544 0.0000 D ng t i s li u g c ban đ u RICE -6.164382 0.0000 D ng t i s li u g c ban đ u IPI -13.76781 0.0000 D ng t i s li u g c ban đ u RSG -2.937632 0.0442 D ng t i s li u g c ban đ u IG -2.904385 0.0480 D ng t i s li u g c ban đ u
EX 0.197009 0.9713 -8.423329 0.0000 D ng t i sai phân b c 1
VNI -2.226591 0.1982 -7.589325 0.0000 D ng t i sai phân b c 1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ngu n: K t qu thu t toán t ph n m m th ng kê do tác gi th c hi n
B ng trên cho th y có 3 bi n d ng sai phân b c 1 (GTB, EX, VNI), các bi n còn l i đ u d ng t i s li u g c ban đ u (OIL, RICE, IPI, RSG, IG). Do đó, các bi n k trên có th dùng đ h i quy trong mô hình VAR.
4.2. Xác đ nh đ tr t i u s d ng trong mô hình
Tr c khi h i quy mô hình VAR, chúng tôi ph i xác đ nh đ tr t i u c a mô hình. u tiên, chúng tôixác đ nh đ tr t i đa c a mô hình. Sau đó, t đ tr t i đa, chúng tôi xác đ nh đ tr c n lo i b đ có đ c đ tr t i u c a mô
hình.
4.2.1. Xác đ nh đ tr t i đa
K t qu xác đ nh đ tr t i đa th hi n qua b ng sau:
B ng 4.2: K t qu ki m đ nh đ tr t i đa c a mô hình nghiên c u
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(GTB) OIL RICE
Exogenous variables: C D(EX) D(VNI) IG IPI RSG Date: 09/26/13 Time: 10:55
Sample: 1 114
Included observations: 105
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 525.6921 NA 1.27e-08 -9.670326 -9.215362* -9.485966 1 543.8848 33.26659 1.06e-08 -9.845425 -9.162978 -9.568884* 2 554.1849 18.24595 1.04e-08 -9.870189 -8.960260 -9.501468
3 561.2443 12.10183 1.08e-08 -9.833225 -8.695814 -9.372324 4 582.3453 34.96729 8.64e-09* -10.06372 -8.698826 -9.510638 5 587.4904 8.232174 9.35e-09 -9.990293 -8.397917 -9.345031 6 600.1364 19.51095* 8.80e-09 -10.05974 -8.239882 -9.322298 7 608.9589 13.10777 8.92e-09 -10.05636 -8.009020 -9.226738 8 619.5790 15.17159 8.77e-09 -10.08722* -7.812397 -9.165416 * indicates lag order selected by the criterion
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
Ngu n: K t qu thu t toán t ph n m m th ng kê do tác gi th c hi n
K t qu b ng trên cho th y đ tr t i đa c a mô hình là 8.
B ng 4.2 cho th y, tiêu chí SC ch n đ tr là 0, tiêu chí HQ ch n đ tr là 1, tiêu chí FPE ch n đ tr là 4, tiêu chí LR ch n đ tr là 6 và tiêu chí AIC ch n đ tr là 8. Trong phân tích chu i th i gian, h u h t các nghiên c u hay s d ng tiêu chu n AIC đ l a ch n đ tr phù h p cho mô hình. Do đó, trong
bài nghiên c u này tác gi ch n đ tr t i đa là 8.
4.2.2. Xác đ nh đ tr t i u
Sau khi có đ tr t i đa, chúng ta c n xác đ nh đ tr c n lo i b đ mô hình
B ng 4.3: K t qu ki m đ nh đ tr c n lo i b c a mô hình nghiên c u
VAR Lag Exclusion Wald Tests Date: 09/26/13 Time: 10:57 Sample: 1 114
Included observations: 105
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
D(GTB) OIL RICE Joint Lag 1 5.809294 2.256281 24.73493 32.80702 [ 0.121266] [ 0.520948] [ 1.75e-05] [ 0.000144] Lag 2 5.860037 7.871162 5.675334 19.08169 [ 0.118622] [ 0.048751] [ 0.128520] [ 0.024507] Lag 3 4.029148 2.165754 7.563428 13.93623 [ 0.258334] [ 0.538725] [ 0.055951] [ 0.124612] Lag 4 15.26110 4.651442 0.565082 19.78054 [ 0.001607] [ 0.199173] [ 0.904377] [ 0.019316] Lag 5 0.216209 4.430092 2.396181 7.029023 [ 0.974931] [ 0.218611] [ 0.494346] [ 0.634098] Lag 6 1.904657 1.639577 3.156434 6.776437 [ 0.592429] [ 0.650450] [ 0.368129] [ 0.660383]
Lag 7 0.256398 5.603058 1.813381 7.825687 [ 0.968009] [ 0.132603] [ 0.612027] [ 0.551804] (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Lag 8 3.472581 10.98693 1.474484 16.08599 [ 0.324336] [ 0.011797] [ 0.688172] [ 0.065107]
df 3 3 3 9
Ngu n: K t qu thu t toán t ph n m m th ng kê do tác gi th c hi n
B ng trên cho th y c n lo i b đ tr 3, 5, 6, 7, 8. Vì v y, trong bài nghiên
c u này, tác gi ch n đ tr t i u c a mô hình là 1, 2, 4.
K t qu này t ng t khi tác gi s d ng ph ng pháp Portmanteau đ ki m
đ nh tính t t ng quan ph n d trong mô hình và đ a ra đ tr t i u. K t qu ki m đ nh Portmanteau đã cho th y đ tr c a mô hình VAR nên là 4.
B ng 4.4: K t qu ki m đ nh Portmanteau
VAR Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations Null Hypothesis: no residual autocorrelations up to lag h Date: 09/26/13 Time: 10:58
Sample: 1 114
Included observations: 109
Lags Q-Stat Prob. Adj Q-Stat Prob. df 1 3.067845 NA* 3.096251 NA* NA* 2 9.133628 NA* 9.275413 NA* NA* 3 22.62287 NA* 23.14643 NA* NA* 4 26.89693 NA* 27.58331 NA* NA*
5 31.01537 0.0003 31.89975 0.0002 9 *The test is valid only for lags larger than the VAR lag order. df is degrees of freedom for (approximate) chi-square distribution
4.3. Ki m đ nh nhân qu Granger
Ti p theo, tác gi s d ng ki m đ nh nhân qu Granger đ xem xét m i quan h trong ng n h n gi a các bi n s .
Ki m đ nh có các gi thi t nh sau:
H0: Giá c hàng hóa không có tác đ ng nhân qu Granger lên l m phát k
v ng.
H0: L m phát k v ng không tác đ ng nhân qu Granger lên giá c hàng
hóa.
T các gi thi t trên có th có b n tr ng h p nh sau:
Có nhân qu Granger m t chi u t giá c hàng hóasang l m phát k v ng.
Có nhân qu Granger m t chi u t l m phát k v ng sang giá c hàng hóa.
Có nhân qu Granger hai chi u gi a giá c hàng hóa và l m phát k v ng.
Không có nhân qu Granger gi a giá c hàng hóavà l m phát k v ng.
Chúng tôi s d ng th ng kê F c a ki m đ nh Wald đ ki m đ nh các gi thi t này. S d ng đ tr t i u v a xác đ nh (đ tr 4) trong ki m đ nh nhân qu Granger, ta có k t qu nh sau:
B ng 4.5: K t qu ki m đ nh nhân qu Granger gi a các bi n
Pairwise Granger Causality Tests Date: 09/26/13 Time: 11:00 Sample: 1 114
Lags: 4
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
OIL does not Granger Cause DGTB 109 4.02731 0.0045 DGTB does not Granger Cause OIL 2.58797 0.0413 RICE does not Granger Cause DGTB 109 6.82696 7.00E-05 DGTB does not Granger Cause RICE 1.08716 0.3671
Ngu n: K t qu thu t toán t ph n m m th ng kê do tác gi th c hi n
T k t qu c a hai b ng trên, chúng ta nh n th y r ng:
C OIL và RICE đ u có tác đ ng đ n l m phát k v ng
L m phát k v ng ch tác đ ng đ n giá d u (OIL).
K t qu trên có th đ c lỦ gi i nh sau:
i v i nhân t giá g o: nhân t giá g o có tác đ ng đ n l m phát k
v ng Vi t Nam là đi u h p lỦ. B i vì Vi t Nam là m t trong nh ng n c xu t kh u các s n ph m nông nghi p l n trên th gi i, trong đó g o là m t trong nh ng m t hàng xu t kh u th m nh c a Vi t Nam v i kim ng ch xu t kh u trên 1 t USD. Giá g o thay đ i s nh h ng tr c ti p đ n xu t kh u g o c a Vi t Nam, t đó tác đ ng đ n n n kinh t Vi t Nam nói chung và tâm lỦ c a ng i tiêu dùng nói riêng.
i v i nhân t giá d u: do Vi t Nam v n ch y u là n c nh p kh u
x ng d u nên khi giá d u th gi i t ng s làm giá x ng trong n c t ng theo. T đó, chi phí đ u vào c a các ngành kinh t đ u t ng lên. Ngoài ra, th tr ng x ng d u Vi t Nam v n còn đ c quy n, qu n lỦ không minh b ch, c ng thêm tâm lỦ “tátn c theo m a” nên m i khi giá x ng d u thay đ i s nh h ng r t l n đ n k v ng l m phát c a ng i dân.
M t khác, k t qu ki m đ nh c ng cho th y l m phát k v ng ch tác đ ng đ n nhân t giá d u.
i v i nhân t giá d u (OIL): khi l m phát k v ng t ng lên, đây là d u hi u cho th y n n kinh t đang phát tri n “nóng”, nhu c u đ i v i các y u t đ u vào t ng lên. Trong các chi phí đ u vào, d u là nhân t chi m t tr ng khá l n. Vì v y, khi l m phát k v ng t ng lên s làm cho giá d u c ng t ng theo.