CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả mơ hình
4.3.1. Kết quả kiểm định tính dừng
Bảng 4.4. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu gốc
Biến số ADF KPSS Kết luận
KNXK gạo -6.963 *** .299 Không dừng
Tý giá hối đối -1.966 2.57 Khơng dừng
Chỉ số lạm phát -4.723 *** .224 Không dừng
Lãi suất -1.601 .668 Khơng dừng
Chú thích: *p-value< .1, **p-value< .05, ***p-value< .001
Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả Do tất cả các biến khơng thỏa mãn tính dừng, ta sẽ tiến hành lấy sai phân bậc 1 với tên các biến mới được ghi lại như sau:
- D.EX: KNXK gạo - D.Er: Tỷ giá hối đoái - D.CPI: Tỷ lệ lạm phát - D.I: Lãi suất
Bảng 4.5. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu sai phân bậc 1
Biến số ADF KPSS Kết luận
KNXK gạo -16.067 *** .00986 *** Dừng
Tý giá hối đoái -11.990 *** .0528 *** Dừng Tỷ lệ lạm phát -13.872 *** .015 *** Dừng
Lãi suất -13.441 *** .0583 *** Dừng
Chú thích: *p-value<.1, **p-value<.05, ***p-value<.001
Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả Kết quả trên cho thấy điều kiện dừng của chuỗi thời gian đã được thỏa mãn. Các biến dừng chung ở sai phân bậc 1 sẽ được sử dụng cho các kiểm định và ước lượng tiếp theo. 4.3.2. Xác định độ trễ tối ưu
Theo kết quả từ STATA (Phụ lục 4: Lựa chọn độ trễ tối ưu), độ trễ bằng 5 phù hợp với các tiêu chuẩn FPE và AIC sẽ được lựa chọn làm độ trễ tối ưu cho mơ hình.
4.3.3. Kiểm định đồng liên kết
Bảng 4.6. Kết quả kiểm tra tính đồng liên kết Số vecto Số vecto
đồng liên kết
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4 Mơ hình 5
0 91.17 132.61 106.80 113.04 95.19
1 52.23 72.31 53.99 57.33 44.05
2 15.81 32.70 17.93 19.61* 10.31*
3 1.08* 5.07* 4.50 4.77 2.25
Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả Việc lựa chọn mơ hình VECM phù hợp được tiến hành bằng cách lần theo trace test trên bảng tổng hợp kết quả kiếm tra số vecto đồng liên kết theo thứ tự từ trái sang phải (mơ hình 1 – 5) và lần lượt từ trên xuống dưới (ứng với số vecto đồng liên kết tăng dần). Mơ hình được lựa chọn sẽ là mơ hình đầu tiên có vết “trace test” ứng với số vecto đồng liên kết của dịng đó.
Như vậy, kết quả từ kiểm định cho thấy mơ hình (VECM) 4, với 2 vecto đồng liên kết là phù hợp để ước lượng cho các biến số.
4.3.4. Ước lượng mơ hình
Do tồn tại 2 vecto đồng liên kết, nên mơ hình VAR khơng cịn phù hợp để ước lượng cho các biến số ban đầu. Mơ hình VECM được lựa chọn cho kết quả như ở Phụ lục 5 với các hệ số hồi quy (Coef.) trong ngắn hạn được trình bày như sau:
Bảng 4.7. Kết quả ước lượng mơ hình VECM
EX Er CPI I EX (-1) 0.06 0.00 1.74 -3.16 EX (-2) 0.21* 0.00 2.16 -3.01 EX (-3) 0.27* 0.00 -9.33 -1.90 EX (-4) 0.12 0.00 -6.24 -3.79 ER (-1) 21.00 -0.13 6.03* 3.31 ER (-2) 19.71 -0.15 8.58* 3.02 ER (-3) 14.49 -0.05 1.14 -1.26 ER (-4) 93.45* -0.12 -2.65 2.08 CPI (-1) -358659 -2863.05 0.09 -0.22 CPI (-2) 2783839* -242.67 0.04 0.32 CPI (-3) 2178021 -1927.22 0.09 0.21 CPI (-4) 1727616 -239.48 0.02 0.20 I (-1) -809655 -752.67 0.04 -0.23* I (-2) -1463219* 2160.988 0.06 -0.07 I (-3) -1535986* 2497.80 -0.01 -0.03 I (-4) -97181 1941.06 -0.09* -0.01
Chú thích: *p-value< .1, **p-value< .05, ***p-value< .001
Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả
Theo kết quả ước lượng ngắn hạn từ mơ hình, ta có thể đưa ra một số nhận xét sau: (1) KNXK gạo trong quá khứ thay đổi 1% làm cho KNXK gạo thay đổi lần lượt
0.21% và 0.27% theo độ trễ 2 và 3 tháng. Trong khi đó, 1% thay đổi của tỷ giá tác động đến KNXK gạo đến 93% (độ trễ 4 tháng), và mức ảnh hưởng của lạm phát lãi suất đến KNXK gạo còn cao hơn rất nhiều lần. Điều này đồng nghĩa với việc, chỉ cần có một sự thay đổi rất nhỏ trong chính sách tiền tệ cũng có thể gây ra những ảnh hưởng nghiêm trọng cho xuất khẩu gạo của nước ta. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng trong ngắn hạn, yếu tố lãi suất có mức tác động ngược chiều trong khi các yếu tố còn lại tác động cùng chiều đến KNXK gạo.
(3) Lạm phát tăng 6% và 8% lần lượt ở các độ trễ 1 và 2 tháng khi đồng nội địa mất giá 1% so với USD. Và giảm 0.09% khi lãi suất tăng 1% (độ trễ 4).
(4) Lãi suất giảm 0.23% khi lãi suất tháng trước đó tăng 1%.
Ngồi ra, mơ hình cũng cho kết quả về mối quan hệ dài hạn (đồng liên kết) giữa các biến (Xem Phụ lục 6):
(1) Phương trình đầu tiên cho thấy khi lạm phát tăng 1% sẽ làm cho KNXK gạo giảm đi 1.57%.
(2) Phương trình thứ hai chỉ ra khi đồng nội tệ mất giá 1%, tỷ giá sẽ giảm đến 569,115%. Trong khi đó, một sự tăng của lãi suất 1% đẩy tỷ giá tăng 41,686%.
Như vậy, sự thay đổi của tỷ giá hối đoái sẽ thúc đẩy KNXK gạo tăng trưởng trong ngắn hạn. Tuy nhiên, về lâu dài, nhân tố này khơng cịn đóng góp đáng kể vào sự tăng trưởng KNXK gạo. Lạm phát tăng trong ngắn hạn cũng làm cho KNXK có sự tăng trưởng đáng kể do ảnh hưởng của việc mất giá đồng nội tệ giúp cho giá cả hàng hóa xuất khẩu trở nên cạnh tranh hơn. Nhưng trong dài hạn, những ảnh hưởng của chi phí đầu vào sẽ gây ra những hạn chế cho việc sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp, giá cả tăng lên gây tác động tiêu cực đến xuất khẩu. Ảnh hưởng của các nhân tố này sẽ được xem xét cụ thể hơn ở kết quả phân rã phương sai.
4.3.5. Kiểm định nhân quả Granger
Kiểm định nhân quả Granger dùng trong nghiên cứu nhằm mục đích trả lời cho câu hỏi có hay khơng sự thay đổi của nhân tố này xảy ra bởi nhân tố khác trong mơ hình và ngược lại. Mơ hình VAR được cấu thành từ một tập hợp các biến được hồi quy dựa trên giá trị q khứ của chính nó và các biến khác. Các biến số này được gắn kết với nhau qua những độ trễ trong mỗi phương trình, cũng như sự tương quan giữa các “nhiễu trắng”. Do đó, mơ hình VAR thường được ứng dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến thông qua kiểm định nhân quả.
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định nhân quả Granger
Chú thích: *p-value< .1, **p-value< .05, ***p-value< .001
Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả Từ kết quả trên ta thấy với độ tin cậy 95%, tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa các cặp biến với độ trễ bằng 5. Theo đó, các cặp biến có mối quan hệ nhân quả bao gồm:
- Kim ngạch xuất khẩu gạo (EX) chịu tác động bởi yếu tố tỷ giá (Er) và chỉ số lạm phát (CPI).
- Chỉ số lạm phát (CPI) chịu tác động bởi sự thay đổi của lãi suất (I) và tỷ giá hối đoái (Er).
- Lãi suất (I) cũng chịu ảnh hưởng từ sự biến động của chỉ số lạm phát (CPI). - Với độ trễ 5 tháng, tỷ giá hối đối (Er) khơng thay đổi theo các biến cịn lại. Bên cạnh đó, kết quả cịn cho thấy sự kết hợp của cả ba nhân tố tỷ giá hối đoái, lãi suất và chỉ số lạm phát có sự tác động đến KNXK gạo với độ tin cậy cao. Mặt khác, sự
D_I ALL 21.805 15 0.113 D_I D.CPI 12.497 5 0.029 D_I D.Er 4.0654 5 0.540 D_I D.EX 4.0108 5 0.548 D_CPI ALL 57.057 15 0.000 D_CPI D.I 21.126 5 0.001 D_CPI D.Er 30.098 5 0.000 D_CPI D.EX 9.3248 5 0.097 D_Er ALL 13.101 15 0.594 D_Er D.I 8.9065 5 0.113 D_Er D.CPI 2.0152 5 0.847 D_Er D.EX 2.4578 5 0.783 D_EX ALL 53.226 15 0.000 D_EX D.I 6.0178 5 0.304 D_EX D.CPI 17.584 5 0.004 D_EX D.Er 16.423 5 0.006 Equation Excluded chi2 df Prob > chi2 Granger causality Wald tests
tương tác giữa ba nhân tố KNXK gạo - Tỷ giá hối đoái- Lãi suất cũng tạo ra sự ảnh hưởng nhất định lên chỉ số lạm phát.
Ở độ trễ 5 tháng chỉ có hai yếu tố riêng lẻ tác động đến kim ngạch xuất khẩu gạo là tỷ giá hối đối và lạm phát. Tuy nhiên, mặc dù khơng có ảnh hưởng trực tiếp đến KNXK gạo, nhưng khi kết hợp với hai yếu tố cịn lại, lãi suất vẫn góp phần giải thích sự thay đổi của chỉ tiêu này.
Tỷ giá hối đối và lãi suất có tác động lên chỉ số lạm phát cũng là một kết quả khơng nằm ngồi các lý thuyết kinh tế:
- Tỷ giá hối đoái tăng đồng nghĩa với giá cả các mặt hàng trong nước tăng sự thu hút hơn so với mặt hàng nhập khẩu. Vì vậy các mặt hàng của nước ngồi ít có cơ hội chen chân vào thị trường trong nước, nhu cầu hàng nội địa tăng làm tăng giá các mặt hàng (cầu kéo), gây sức ép lên lạm phát.
- Lãi suất cũng gây ra sự ảnh hưởng lên chỉ số giá tiêu dùng thông qua việc điều chỉnh chính sách tiền tệ như các lý thuyết kinh tế đã từng đề cập: khi lãi suất được điều chỉnh tăng sẽ thu hút nguồn tiền gửi tiết kiệm, giảm chi tiêu tiêu dùng, và gây ra sức ép lên đầu tư do lãi vay tăng. Đây là một trong những biện pháp được chính phủ thực hiện trong các giai đoạn kiềm chế lạm phát.
Tỷ giá hối đoái cũng chịu tác động từ sự tương tác của bộ ba: KNXK gạo – Lạm phát – Lãi suất. Như đã đề cập ở lý thuyết, KNXK gạo có thể gây tác động lên chỉ số lạm phát. Tuy nhiên, KNXK gạo trong trường hợp này chưa thể hiện được sự ảnh hưởng rõ rệt lên các biến cịn lại có thể được giải thích do tỷ trọng của mặt hàng xuất khẩu này khá thấp so với tổng giá trị xuất khẩu của nước ta (trong quý 1/2019, KNXK gạo chỉ chiếm 1% trên tổng số). Con số này có lẽ khơng đủ để thấy được những tác động lên các yếu tố vĩ mô mà ta đang xem xét.
Lãi suất chịu ảnh hưởng từ chỉ số lạm phát trong giai đoạn trên có thể là kết quả của việc sử dụng lãi suất như một công cụ vĩ mô để kiềm chế lạm phát trong một số giai đoạn (2008, 2011).
4.3.6. Kiểm định tính ổn định của mơ hình
Mơ hình lựa chọn đảm bảo tính ổn định khi có tất cả các nghiệm đều nằm trong vịng tròn đơn vị.
Đồ thị 4.11. Tính ổn định của mơ hình 4.3.7. Phân rã phương sai 4.3.7. Phân rã phương sai
Phân rã phương sai được dùng để phân tích mức độ tác động lẫn nhau giữa các yếu tố. Khi ước lượng một biến phụ thuộc bất kỳ, thì tổng sai số bao gồm sai số được giải thích bởi các biến độc lập và sai số ngẫu nhiên khơng được giải thích bởi mơ hình. Hệ số phân rã phương sai của biến độc lập so với biến phụ thuộc ở một độ trễ nhất định cho biết sự thay đổi của biến độc lập đóng góp bao nhiêu phần trăm sự thay đổi của biến phụ thuộc ở độ trễ nhất định.
Phân rã phương sai được dùng để phân tích mức độ tác động lẫn nhau giữa các yếu tố. Khi ước lượng một biến phụ thuộc bất kỳ, thì tổng sai số bao gồm sai số được giải thích bởi các biến độc lập và sai số ngẫu nhiên khơng được giải thích bởi mơ hình. Hệ số phân rã phương sai của biến độc lập so với biến phụ thuộc ở một độ trễ nhất định cho
-1 -. 5 0 .5 1 Im ag in ar y -1 -.5 0 .5 1 Real
The VECM specification imposes 2 unit moduli
biết sự thay đổi của biến độc lập đóng góp bao nhiêu phần trăm sự thay đổi của biến phụ thuộc ở độ trễ nhất định.
Kết quả phân rã phương sai (Phụ lục 9) cho thấy các biến được giải thích chủ yếu bởi số liệu trong quá khứ của chính nó. Điều này được hiểu như sau:
- Đối với KNXK gạo: trong những khoảng thời gian ngắn hạn, KNXK gạo thường ít biến động do hồn cảnh gần như nhau (về thuế suất, điều kiện xuất khẩu, nguồn cung hàng, lượng cầu hàng…) nên đa số có giá trị khá đều đặn. Tuy nhiên về lâu dài, ta sẽ thấy được sự ảnh hưởng nhiều hơn từ những yếu tố vĩ mô như lạm phát, lãi suất, tỷ giá.
- Đối với tỷ giá: Điều này là dễ hiểu khi chúng ta đang theo đuổi một chính sách tỷ giá có sự can thiệp của chính phủ (chính sách tỷ giá thả nổi có kiểm sốt). Trong ngắn hạn, tỷ giá mặc dù biến động trước những thay đổi của thị trường nhưng vẫn được kiểm soát theo khung nhất định (biên dao động), và được điều chỉnh một phần bởi các công cụ của NHNN.
- Đối với chỉ số lạm phát CPI: chỉ số giá tiêu dùng, hay lạm phát chịu ảnh hưởng lớn từ yếu tố kỳ vọng. Vì vậy, mà mức độ lạm phát trong quá khứ có thể sẽ tác động lên nhận thức của người dân và dẫn đến lạm phát cao trong tương lai. - Đối với lãi suất: Lãi suất là một cơng cụ điều hành chính sách tiền tệ của NHNN.
Vì vậy trong điều kiện bình thường, lãi suất thường khơng biến động nhiều để đảm bảo sự ổn định của các chỉ tiêu kinh tế khác.
Đi vào chi tiết, kết quả phân rã phương sai được giải thích cụ thể như sau:
Sự thay đổi của kim ngạch xuất khẩu gạo chủ yếu được giải thích bởi chính những số liệu trong quá khứ của nó. Các yếu tố lãi suất, tỷ giá hối đối và chỉ số giá tiêu dùng ít tác động đến kim ngạch xuất khẩu gạo. Điều này có thể được giải thích như sau: trong ngắn hạn, các yếu tố vĩ mô tác động lên kim ngạch xuất khẩu khá chậm chạp. Vì đây đều là những nhân tố tác động gián tiếp đến kim ngạch xuất khẩu và cần có thời gian (độ trễ) để tạo nên những ảnh hưởng nhất định. Ở độ trễ 8 kỳ, KNXK gạo trong q khứ chỉ cịn giải thích 75% cho KNXK gạo hiện thời, các yếu tố còn lại tăng lên: tỷ giá 15%, lạm phát 5%, và lãi suất 3%. Như vậy, qua các mốc thời gian, loại trừ ảnh hưởng của dữ liệu
KNXK gạo quá khứ, ta thấy được tỷ giá hối đối là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến kim ngạch xuất khẩu gạo.
Lạm phát hầu hết được giải thích bởi chính những số liệu trong quá khứ. Điều này có thể được xem là liên quan đến kỳ vọng lạm phát trong cơng chúng: khi giá cả có xu hướng tăng, nếu chính phủ khơng tạo được lịng tin cho người dân, dẫn đến kỳ vọng lạm phát tương lai tăng, ảnh hưởng đến sự gia tăng lạm phát trong khoảng thời gian tiếp theo. Bên cạnh đó, chỉ số lạm phát cũng được chính phủ cố gắng duy trì ở mức ổn định để đảm bảo tăng trưởng nhưng vẫn trong giới hạn kiểm sốt, nên thường ít có biến động bất thường, đây cũng là lý do mà nó ít chịu tác động của các yếu tố khác trong ngắn hạn.
Cũng như các yếu tố vĩ mô khác, lãi suất quá khứ giải thích phần lớn cho mức lãi suất hiện tại. Do đây là một công cụ đặc biệt để điều chỉnh các chỉ số kinh tế khác, nên luôn được giữ ổn định bằng các biện pháp đặc biệt của NHNN, tránh sự biến động quá lớn. Mặt khác, lãi suất cũng tập trung giải quyết những vấn đề liên quan đến tỷ giá và xuất khẩu, đặc biệt là công cụ chủ yếu để điều chỉnh lạm phát. Nên khi những chỉ tiêu này có diễn biến xấu đi, NHNN sẽ điều chỉnh lãi suất phù hợp để chủ động phịng tránh rủi ro. Vì vậy, về lâu dài, các nhân tố như lạm phát, tỷ giá thậm chí là KNXK gạo vẫn có những ảnh hưởng nhất định lên lãi suất.
4.3.8. Hàm phản ứng đẩy
Hàm phản ứng đẩy phát hiện phản ứng của các biến phụ thuộc trong hệ VAR đối với các cú sốc của các biến trong mơ hình ở các giai đoạn tương lai. Do các hệ số đơn lẻ trong mơ hình ước lượng thường khó giải thích, nên khi áp dụng kỹ thuật này trên thực tế ta thường dùng ước lượng hàm phản ứng đẩy. Hàm phản ứng đẩy thể hiện phản ứng