CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
3.3. Phân tích biến
3.3.2. Sự bất ổn về lạm phát
Để ước lượng mơ hình cần phải đánh giá mức độ lan truyền trong cơ chế giá của từng quốc gia, hay độ nhiễu trong các tín hiệu giá, biểu thị là ht (độ bất ổn của lạm phát) trong phương trình (1) và (2). Để đạt được điều đó, tơi sử dụng mơ hình
ARCH / GARCH để ghi nhận sự chênh lệch log của loạt chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng. Chỉ số giá tiêu dùng được thu thập từ IMF theo tháng.
Trước khi ước lượng mơ hình, các hiệu ứng ARCH được kiểm tra và xác nhận bằng phép thử Lagrange Multiplier (LM). Ngoài ra, như thể hiện trong Bảng 3.2, do tính sẵn có của dữ liệu đối với một số quốc gia, năm đầu tiên bắt đầu muộn hơn so với các quốc gia khác.
Bảng 3.2. Độ trễ p, q trong mơ hình ARCH (p)/ GARCH (p,q) khi ước lượng độ
biến động lạm phát.
No. Country Thời gian ARCH(p) GARCH(q)
1 Australia 1988 – 2016 1 1 2 Brunei Darussalam 2000 – 2016 1 3 Canada 1986 – 2016 1 2 4 Hong Kong 1986 – 2016 1 5 Trung Quốc 1986 – 2016 1 1 6 Indonesia 1986 – 2016 1 2 7 Nhật Bản 1986 – 2016 1 8 Malaysia 1986 – 2016 1 9 Mexico 1986 – 2016 1 2 10 Philippines 1986 – 2016 2 11 Russian Federation 1992 – 2016 2 12 Singapore 1986 – 2016 1 1 13 Thailand 1988 – 2016 1 2 14 Việt Nam 1995 – 2016 1 2
Nguồn: Tính tốn của tác giả Mơ hình GARCH (p, q) có dạng sau:
Trong đó πt biểu thị lạm phát, i.month là các hiệu ứng tháng, ∈t = μt và μt là một phương trình nhiễu trắng biến đơn vị, trung bình khơng.
Như được mô tả trong Bảng 3.2, ta thấy rằng đối với hầu hết các quốc gia, một mơ hình ARCH đơn giản (1) hoặc ARCH (2) là đủ để làm cho phần dư khơng có hiệu lực với ARCH bậc cao hơn. Đối với những quốc gia khác, sử dụng mơ hình GARCH (p, q) bậc thấp thay vì mơ hình ARCH bậc cao hơn.
Để đảm bảo rằng mơ hình được lựa chọn được xác định rõ ràng, sự bất ổn của lạm phát ht được tính bằng bình trong năm của phương sai có điều kiện của chênh lệch log của loạt chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng đã được tính tốn từ mơ hình ARCH / GARCH để phù hợp với tần suất của dữ liệu cấp ngân hàng. Như vậy, sau khi hồi quy chuỗi CPI 12 tháng trong năm của một nước bằng mơ hình ARCH/GARCH, ta thu được chuỗi phương sai có điều kiện. Sau đó lấy trung bình chuổi phương sai 12 tháng này ta thu được một quan sát, đó chính là sự bất ổn của lạm phát ht, hay độ nhiễu trong các tín hiệu giá. Ở đây, phương sai có điều kiện cao hơn hàm ý độ nhiễu trong cơ chế giá cao hơn, nghĩa là nội dung thông tin về giá đã giảm. Trong những trường hợp như vậy, người ra quyết định sẽ không thể dự đốn tính khả thi của các dự án và do đó sẽ hành xử một cách thận trọng hơn.