5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
3.1.2. Lựa chọn độ trễ cho mô hình
Lựa chọn độ trễ thích hợp cho mô hình là một bƣớc rất quan trọng. Tăng độ trễ lên thì sẽ cải thiện mức độ phù hợp của mô hình nhƣng cũng đồng thời làm tăng nguy cơ xảy ra hiện tƣợng quá vừa dữ liệu (overfitting), tức là hiện tƣợng dữ liệu không cần thiết, hoàn toàn có thể loại bỏ vẫn đƣợc đƣa vào khiến cho kết quả trả về không tối ƣu và còn làm phức tạp thêm việc ƣớc lƣợng và phân tích kết quả.
Biện pháp thƣờng đƣợc sử dụng là xem xét sự đánh đổi giữa mức độ phù hợp và khả năng bỏ sót bậc tự do, sau đó lựa chọn độ trễ sao cho tối ƣu hóa đƣợc hai yếu tố này. Đây là phƣơng thức hoạt động của các chỉ tiêu lựa chọn độ trễ nhƣ Akaike (AIC) hay Schwarz (SC).
Một phƣơng pháp khác có thể sử dụng để lựa chọn độ trễ phù hợp đó là kiểm tra một cách có hệ thống về mức ý nghĩa của từng độ trễ, bằng cách dùng kiểm định LR (Likelihood Ratio Test). Cách xác định chỉ tiêu LR nhƣ sau:
LR = (T-n) {logp-1- logp} ~ 2
(2k) (3.1)
Trong công thức 3.1 thì T là số quan sát, n là số biến đƣa vào mô hình, logp là định thức của mô hình tự hồi quy véctơ ƣớc lƣợng đƣợc với độ trễ là p, logp-1 là định thức của mô hình tự hồi quy véc tơ ƣớc lƣợng đƣợc với độ trễ là p-1.
Để thực hiện kiểm định LR, trƣớc tiên chúng ta sẽ bắt đầu với một độ trễ lớn, chẳng hạn là 10. Đối với mỗi độ trễ, chúng ta ghi lại giá trị định thức logp và tính cả giá trị định thức logp-1, sau đó tính độ sai biệt LR theo công thức 3.1. Giá trị LR tính đƣợc theo công thức 3.1. phải tuân theo quy luật phân phối Chi-bình phƣơng.
Ý tƣởng của phƣơng pháp này là với mỗi độ trễ, nếu nhƣ việc bao hàm thêm cả độ trễ này không làm cải thiện mức độ phù hợp của mô hình thì sự sai
biệt về sai số có thể coi nhƣ là một nhiễu trắng, tức là có thể loại bỏ độ trễ này ra và sử dụng độ trễ ngay trƣớc đó.
Kết quả tính toán các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ cho mô hình đƣợc thể hiện trong bảng 3.2, trong đó các giá trị có đánh dấu * là những giá trị tƣơng ứng với độ trễ đƣợc lựa chọn theo từng chỉ tiêu.
Trong nghiên cứu này, tiêu chuẩn LR sẽ đƣợc sử dụng để lựa chọn độ trễ nhằm đƣa vào ƣớc lƣợng mô hình nghiên cứu vai trò của Tobin’s q trong cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam. Theo đó, độ trễ đƣợc sử dụng trong mô hình là 4 kỳ nghiên cứu, tức là 4 tháng.
Bảng 3.2. Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu cho mô hình
Độ trễ Định thức LR FPE AIC SC HQ 0 1473.237 N/A 4.12e-26 -38.585 -38.371* -38.499 1 1561.958 158.765 1.46e-26 -39.630 -37.913 -38.944* 2 1618.775 91.207 1.22e-26* -39.836 -36.616 -38.549 3 1662.067 61.520 1.55e-26 -39.686 -34.963 -37.799 4 1721.605 73.638* 1.38e-26 -39.963 -33.738 -37.475 5 1770.003 50.946 1.88e-26 -39.947 -32.219 -36.859 6 1833.845 55.442 2.06e-26 -40.338 -31.107 -36.649 7 1916.746 56.721 1.84e-26 -41.230* -30.497 -36.940
(Nguồn: Kết quả tính toán bằng phần mềm Eviews của tác giả)
3.2. NHẬN DIỆN MÔ HÌNH
Từ các dữ liệu đã thu thập và xử lý, chúng ta có thể dễ dàng ƣớc lƣợng đƣợc mô hình dạng rút gọn, hay là mô hình tự hồi quy véctơ chƣa có cấu trúc bằng phần mềm kinh tế lƣợng phổ thông.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm Eviews để ƣớc lƣợng mô hình dạng rút gọn bằng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất (OLS). Vì các biến đã đƣợc kiểm định tính dừng nên không có rủi ro xảy ra hiện tƣợng tƣơng quan ảo.
Từ mô hình dạng rút gọn đã ƣớc lƣợng này, để nhận diện đƣợc mô hình nghiên cứu, tức là khôi phục lại mô hình tự hồi quy véc tơ theo cấu trúc, chúng ta phải áp đặt các ràng buộc cấu trúc lên mô hình tự hồi quy véc tơ ƣớc lƣợng đƣợc. Các ràng buộc đó đã đƣợc xây dựng và trình bày trong chƣơng 2 của nghiên cứu này.
Tác giả sử dụng phần mềm kinh tế lƣợng Eviews và nhập các phƣơng trình ràng buộc áp dụng lên mô hình dạng rút gọn đã ƣớc lƣợng đƣợc để nhận diện mô hình tự hồi quy véctơ theo cấu trúc.
Kết quả ƣớc lƣợng các ma trận tham số A và C đƣợc trình bày trong bảng 3.3 và bảng 3.4.
Bảng 3.3. Kết quả ước lượng ma trận A
1.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 15.0029 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 -73.5651 0.01059 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 -1.51369 0.05166 0.00212 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 -0.03263 0.01237 0.00000 1.00000 -0.05733 0.00000 -3.65027 -0.24230 -0.07660 -1.83024 4.56143 1.00000 0.00000 -1.49369 0.26055 0.00209 1.25055 0.12136 0.07591 1.00000
Bảng 3.4. Kết quả ước lượng ma trận C 0.00188 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.05788 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.45077 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.01290 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.01589 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.08529 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.06239
(Nguồn: Kết quả tính toán bằng phần mềm Eviews của tác giả)
Phần lớn các hệ số ƣớc lƣợng đƣợc đều có ý nghĩa ở mức 5%, kiểm định LR cũng cho thấy kết quả có ý nghĩa thống kê với mức 5%, nhƣ vậy các ràng buộc cấu trúc đã đề xuất để ƣớc lƣợng mô hình tự hồi quy theo véctơ là phù hợp.
3.3. PHÂN TÍCH HÀM PHẢN ỨNG XUNG
Các biểu đồ hàm phản ứng xung sẽ giúp minh họa cho tác động của các cú sốc trực giao đến từng biến cụ thể. Việc phân tích hàm phản ứng xung sẽ cho chúng ta biết đƣợc phản ứng của chính sách tiền tệ trƣớc các biến động của nền kinh tế thế giới. Không những vậy, việc phân tích hàm phản ứng xung còn cho biết phản ứng của thị trƣờng chứng khoán trƣớc các cú sốc chính sách tiền tệ cũng nhƣ thời gian phản ứng.
Từ kết quả ƣớc lƣợng mô hình tự hồi quy véctơ theo cấu trúc và các cú sốc trực giao đã phân tách đƣợc, chúng ta sẽ tiến hành phân tích hàm phản ứng xung để minh họa tác động của các cú sốc trực giao này tới các biến cần quan sát theo thời gian.
3.3.1. Phản ứng của chính sách tiền tệ trƣớc sự biến động giá cả hàng hóa thế giới
Phản ứng của chính sách tiền tệ trƣớc sự biến động giá cả hàng hóa thế giới đƣợc thể hiện thông qua phản ứng phân rã của tỷ giá hối đoái danh nghĩa, cung tiền và lãi suất ngắn hạn của Việt Nam trƣớc cú sốc của giá cả hàng hóa thế giới trong hình 3.1, hình 3.2 và hình 3.3.
Hình 3.1. Phản ứng của tỷ giá hối đoái trước cú sốc giá cả thế giới
Biểu đồ trong hình 3.1 minh họa hàm phản ứng xung của tỷ giá hối đoái danh nghĩa của Việt Nam trƣớc sự biến động của giá cả hàng hóa thế giới. Trục hoành của đồ thị là trục thời gian với các giá trị mỗi khoảng chia là một tháng. Trục tung đo giá trị sai phân bậc một của tỷ giá hay mức độ tăng/giảm tỷ giá theo sự biến động giá cả hàng hóa thế giới, mỗi khoảng chia có giá trị là 0.2%. Có thể dễ dàng thấy rằng, khi có cú sốc về giá cả hàng hóa thế giới, tỷ giá hối đoái danh nghĩa có phản ứng rất nhanh và hết phản ứng sau 3 tháng. Phản ứng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa ở đây là tƣơng đối mạnh.
Hình 3.2. Phản ứng của cung tiền trước cú sốc giá cả thế giới
Biểu đồ trong hình 3.1 minh họa hàm phản ứng xung của cung tiền trƣớc sự biến động của giá cả hàng hóa thế giới. Trục hoành của đồ thị là trục thời gian với các giá trị mỗi khoảng chia là một tháng. Trục tung đo giá trị sai phân bậc một của cung tiền hay mức độ tăng/giảm cung tiền theo sự biến động giá cả hàng hóa thế giới, mỗi khoảng chia có giá trị là 0.2%. Mức cung tiền trong nƣớc có phản ứng trƣớc cú sốc giá cả hàng hóa thế giới nhƣng xu hƣớng phản ứng là không rõ ràng. Tác động của cú sốc giá cả hàng hóa thế giới đến cung tiền là rất khó xác định và nó cũng hết ảnh hƣởng sau 5 tháng.
Nhƣ vậy, Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam không sử dụng công cụ cung tiền để đối phó với sự thay đổi giá cả hàng hóa thế giới.
Hình 3.3. Phản ứng của lãi suất trước cú sốc giá cả thế giới
Biểu đồ trong hình 3.1 minh họa hàm phản ứng xung của lãi suất ngắn hạn đồng Việt Nam trƣớc sự biến động của giá cả hàng hóa thế giới. Trục hoành của đồ thị là trục thời gian với các giá trị mỗi khoảng chia là một tháng. Trục tung đo giá trị sai phân bậc một của tỷ giá hay mức độ tăng/giảm tỷ giá hối đoái theo sự biến động giá cả hàng hóa thế giới, mỗi khoảng chia có giá trị là 2%.
Tổng kết lại, kết quả phân tích hàm phản ứng xung cho thấy chính sách tiền tệ của Việt Nam phản ứng rất nhanh trƣớc sự biến động của giá cả hàng hóa thế giới, nhƣng chỉ có tỷ giá hối đoái danh nghĩa là có phản ứng rõ rệt, còn lãi suất ngắn hạn và cung tiền có phản ứng nhƣng không có xu hƣớng rõ ràng.
Vậy là, Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam sử dụng tỷ giá hối đoái làm công cụ để đối phó với cú sốc giá cả hàng hóa thế giới.