Biến Chuỗi gốc Sai phân bậc 1
ADF PP ADF PP IIP -2.545608 -2.865796* -11.78969*** -26.90932*** CPI -0.868177 -0.569539 -3.738950*** -5.077027*** OIL -2.210804 -2.260965 -9.494314*** -9.470903*** IR -2.338136 -2.311143 -8.625336*** -8.866497*** M2 -2.167421 -1.776581 -6.351574*** -10.97081***
* Có ý nghĩa thống kê tại mức 10% *** Có ý nghĩa thống kê tại mức 1%
Hai cột đầu tiên của bảng 4.2 trình bày kết quả kiểm định tính dừng của các biến ở chuỗi gốc. Kết quả cho thấy ngoại trừ biến IIP dừng ở chuỗi gốc theo kiểm định Phillips – Perron, các biến cịn lại đều khơng dừng. Vì vậy, để có được chuỗi dữ liệu dừng trước khi ước lượng mơ hình, bài nghiên cứu sẽ thực hiện lấy sai phân bậc nhất I(1) cho tất cả các biến.
Hai cột tiếp theo của bảng 4.2 trình bày kết quả kiểm định tính dừng của các biến ở sai phân bậc nhất I(1). Kết quả cho thấy tất cả các biến đều dừng ở mức ý nghĩa 1%.
Do vậy mơ hình sẽ được ước lượng với sai phân bậc nhất I(1) của tất cả các biến.
4.3. Kiểm định độ trễ tối ƣu của mơ hình
Mơ hình VAR quan tâm nhiều đến cấu trúc trễ vì vậy việc xác định độ trễ tối ưu là quan trọng. Trong nghiên cứu có nhiều tiêu chuẩn để xác định độ trễ tối ưu, như LR, FPE, AIC, SC và HQ. Về mặt thuật tốn thì việc này có vẻ q phức tạp nhưng với sự hỗ trợ của phần mềm thống kê, mọi việc trở nên dễ dàng hơn.
Bảng 4.3. Kiểm định độ trễ tối ƣu cho mơ hình
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1328.614 NA 4.05e-14 -16.64923 -16.55273 -16.61004 1 1435.732 206.1523 1.44e-14 -17.68217 -17.10313* -17.44703* 2 1465.170 54.80144 1.36e-14* -17.73798* -16.67641 -17.30689 3 1488.707 42.33688 1.39e-14 -17.71958 -16.17548 -17.09254 4 1507.319 32.30889 1.51e-14 -17.63924 -15.61260 -16.81624 5 1532.031 41.34108 1.53e-14 -17.63561 -15.12644 -16.61666 6 1558.645 42.85083 1.52e-14 -17.65591 -14.66422 -16.44102 7 1571.059 19.20638 1.80e-14 -17.49760 -14.02337 -16.08675 8 1601.729 45.52229* 1.71e-14 -17.56892 -13.61215 -15.96212
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
Trong mơ hình VAR, độ trễ tối ưu của mơ hình thường được lựa chọn dựa trên các kiểm định Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) và LR. Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu cho mơ hình được trình bày trong bảng 4.3, cho thấy độ trễ tối ưu là 1 đối với kiểm định SC, độ trễ tối ưu là 2 đối với kiểm định AIC, độ trễ tối ưu là 8 đối với kiểm định LR. Tuy nhiên, độ trễ được xác định trong các kiểm định này là chưa đủ để thực hiện đánh giá tác động của các cú sốc được lượng hóa trong mơ hình. Do vậy, trong bài này tác giả sử dụng phương pháp
Portmanteau và phương pháp LM để kiểm định tính tự tương quan phần dư trong mơ hình và đưa ra độ trễ tối ưu.
Kết quả kiểm định Portmanteau và kiểm định LM đã cho thấy độ trễ của mơ hình VAR nên là 4. Do vậy, bài nghiên cứu sẽ sử dụng độ trễ là 4 để ước lượng mơ hình.
4.4. Kiểm định tính ổn định của mơ hình
Để phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai thì mơ hình VAR cần phải đạt tính ổn định. Một mơ hình được gọi là ổn định khi nó tạo ra các giá trị biến dao động xung quanh giá trị trung bình và phương sai khơng đổi theo thời gian.
Kết quả kiểm định tính ổn định của mơ hình với độ trễ tối ưu là 4 được trình bày trong hình 4.1, cho thấy các nghiệm đơn vị đều nằm trong khoảng -/+1. Vì vậy, mơ hình ước lượng có sự ổn định cần thiết nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
4.5. Kiểm định nhân quả Granger
Kiểm định nhân quả Granger được sử dụng để kiểm định chiều hướng tác động của các cặp biến. Kết quả kiểm định nhân quả Granger được trình bày trong bảng 4.4.
Bảng 4.4. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob.
DLNIIP does not Granger Cause DLNOIL 163 2.28502 0.1051
DLNOIL does not Granger Cause DLNIIP 0.17469 0.9511
DLNCPI does not Granger Cause DLNOIL 163 1.33602 0.2591
DLNOIL does not Granger Cause DLNCPI 3.03932 0.0191**
DIR does not Granger Cause DLNOIL 163 1.66481 0.1610
DLNOIL does not Granger Cause DIR 2.99314 0.0206**
DLNM2 does not Granger Cause DLNOIL 163 0.50802 0.6027
DLNOIL does not Granger Cause DLNM2 2.10492 0.0828*
* Có ý nghĩa thống kê tại mức 10% ** Có ý nghĩa thống kê tại mức 5%
Từ bảng 4.4, kết quả cho thấy rằng sự biến động trong giá dầu thế giới (OIL) có tác động đến sự thay đổi của các biến lạm phát (CPI), lãi suất (IR) và cung tiền (M2) ở các mức ý nghĩa 5% và 10%, tuy nhiên giá dầu thế giới lại không tác động đến biến chỉ số sản lượng công nghiệp (IIP). Đồng thời, kết quả cũng cho thấy các biến kinh tế vĩ mô của Việt Nam không ảnh hưởng đến sự biến động trong giá dầu thế giới.
Các kết quả trên là phù hợp với kỳ vọng của tác giả. Việt Nam là một nước vừa xuất khẩu dầu thô và vừa nhập khẩu dầu thành phẩm, sự phụ thuộc của Việt Nam vào giá dầu thế giới đã tăng lên đáng kể trong những thập kỷ vừa qua. Theo số liệu từ cơng ty dầu khí British Petrolium được Bloomberg dẫn lại, Việt Nam là quốc gia có trữ lượng dầu thơ cao thứ hai ở khu vực Đông Á, chỉ sau Trung Quốc với 4,4 tỷ thùng (tương đương gần 630 triệu tấn). Với mỏ "vàng đen" này, mỗi năm xuất khẩu dầu thơ đóng góp quan trọng cho thu ngân sách quốc gia. Do đó, biến động giá dầu
thế giới tác động không nhỏ đến nền kinh tế vĩ mô Việt Nam. Mặt khác, tỷ lệ tiêu thụ dầu của Việt Nam trên thị trường dầu mỏ thế giới tương đối nhỏ. Vì vậy, khơng quá ngạc nhiên rằng các hoạt động kinh tế Việt Nam không ảnh hưởng đến giá dầu thế giới.
4.6. Hàm phản ứng đẩy
Trong phần này bài nghiên cứu tiến hành phân tích hàm phản ứng đẩy nhằm mơ tả phản ứng của các biến kinh tế vĩ mô trước cú sốc giá dầu. Độ lớn của cú sốc được đo bằng một đơn vị độ lệch chuẩn của phần dư từ mơ hình VAR.
Hình 4.2 thể hiện hàm phản ứng đẩy của các biến kinh tế vĩ mô trước cú sốc giá dầu thế giới. Đồ thị cho ta thấy rằng các biến lạm phát, cung tiền, lãi suất và chỉ số sản lượng công nghiệp đều chịu tác động trước cú sốc giá dầu, phản ứng kéo dài trong nhiều tháng và bắt đầu ổn định trở lại trong thời gian tiếp theo.
-.010 -.005 .000 .005 .010 .015 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Response of DLNIIP to DLNOIL
-.001 .000 .001 .002
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Response of DLNCPI to DLNOIL
-.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 .20 .24 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Response of DIR to DLNOIL
-.006 -.004 -.002 .000 .002 .004 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Response of DLNM2 to DLNOIL Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Đầu tiên, chúng ta nhận thấy tác động mạnh mẽ của cú sốc giá dầu đối với lạm phát. Lạm phát bắt đầu tăng mạnh khi có cú sốc giá dầu và sau đó bắt đầu giảm dần. Tác động lớn nhất đạt được trong tháng thứ hai sau cú sốc, sau đó ảnh hưởng giảm dần và gần như kết thúc hoàn toàn sau khoảng 12 tháng. Điều này khá phù hợp về mặt lý thuyết. Như đã trình bày ở phần tổng quan lý thuyết, cú sốc giá dầu tạo ra áp lực lạm phát. Thứ nhất, giá dầu ảnh hưởng đến lạm phát theo hai cơ chế trực tiếp hoặc gián tiếp. Ảnh hưởng trực tiếp khi giá dầu tăng thì giá cả của các nhóm hàng hóa nhất định trong thành phần tính tốn chỉ số giá tiêu dùng tăng lên, như nhóm xăng dầu, nhiên liệu, đây là mặt hàng chiếm tỷ trọng khá lớn trong rổ hàng hóa tính chỉ số CPI của Việt Nam. Ảnh hưởng gián tiếp khi giá cả của các nhóm hàng hóa trung gian tăng làm cho chi phí sản xuất tăng lên và tăng giá bán thành phẩm, tạo ra lạm phát từ chi phí đẩy. Thứ hai, giá dầu ảnh hưởng đến lạm phát qua kênh cung cầu, sự tăng giá dầu làm cho cả tổng cung và tổng cầu suy giảm. Điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của Hamilton (1983) khi nghiên cứu tác động của giá dầu lên nền kinh tế vĩ mô của Mỹ trong giai đoạn 1948-1980, cú sốc giá dầu làm tăng giá cả các hàng hóa trong nước và từ đây gây ra áp lực cho lạm phát, chúng ta cũng tìm thấy kết luận tương tự trong nghiên cứu của Tang và cộng sự (2010) khi nghiên cứu tác động của giá dầu đến nền kinh tế vĩ mô của Trung Quốc, khi giá dầu tăng tạo ra tác động cùng chiều đến lạm phát. Ngoài ra nghiên cứu của Alom (2011) ở một số nước Châu Á và Thái Bình Dương trong giai đoạn 1980-2010 cũng tìm thấy những bằng chứng tương tự về việc cú sốc giá dầu có mối quan hệ cùng chiều và gây ra áp lực lên lạm phát.
Thứ hai, việc thay đổi chiều phản ứng của lạm phát đã thể hiện rõ cơ chế điều hành chính sách tiền tệ khá linh hoạt của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Việt Nam là quốc gia có tốc độ tăng trưởng kinh tế và lạm phát thường xuyên ở mức cao và không ổn định. Do đó, để đạt mục tiêu tăng trưởng kinh tế bền vững, ổn định giá cả và tạo cơng ăn việc làm, trong thời gian qua Chính phủ ln đặt mục tiêu trọng tâm của chính sách tiền tệ là ưu tiên kiềm chế lạm phát. Vì vậy, khi cú sốc giá dầu gây áp lực lên lạm phát trong nước, Chính phủ ngay lập tức sử dụng quyền lực của mình
để thực thi các cơng cụ của chính sách tiền tệ để kiềm chế lạm phát. Chúng ta có thể thấy rõ điều này khi quan sát việc điều hành chính sách tiền tệ trong giai đoạn từ năm 2008 đến nay, Ngân hàng Nhà nước đã thực thi hàng loạt các giải pháp của chính sách tiền tệ như: kiểm sốt cung tiền ở mức hợp lý, thông qua thị trường mở và hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại; điều chỉnh chính sách lãi suất phù hợp với diễn biến của chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng để kịp thời giảm dần mặt bằng lãi suất tạo điều kiện tháo gỡ khó khăn cho các doanh nghiệp trong điều kiện kinh tế cịn nhiều khó khăn, ban hành các quy định giám sát thận trọng đảm bảo an toàn hệ thống, quản lý hoạt động ngoại hối, vàng. Sự linh hoạt trong cơ chế điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước được minh chứng rõ ràng hơn khi chúng ta so sánh đồ thị hàm phản ứng đẩy của các biến lạm phát và biến cung tiền đối với cú sốc giá dầu. Qua đồ thị hàm phản ứng đẩy của các biến lạm phát và biến cung tiền đối với cú sốc giá dầu, chúng ta thấy khi cú sốc giá dầu tạo áp lực tăng lạm phát thì cung tiền cũng giảm sau đó. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Muhammad Arshad Khan (2011) khi nghiên cứu ở nền kinh tế Pakistan. Chuyển biến ngược chiều của biến cung tiền so với biến lạm phát cho thấy sự điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước phụ thuộc vào diễn biến của lạm phát, điều này phù hợp với nghiên cứu của Bernanke, Gertler và Watson (1997) cho rằng chính sách tiền tệ có thể được sử dụng để loại bỏ những tác động tiêu cực từ cú sốc giá dầu tạo ra.
Thứ ba, chúng ta nhận thấy biến lãi suất cũng chịu tác động đáng kể khi có cú sốc giá dầu, tương tự biến lạm phát. Về mặt lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm của Tang và cộng sự (2010), Alom (2011), cùng nhiều nghiên cứu khác về chủ đề này đã chỉ ra rằng cú sốc giá dầu tạo ra mối quan hệ cùng chiều với lạm phát và lãi suất. Điều này có nghĩa là cú sốc giá dầu sẽ làm gia tăng cầu tiền. Nếu Chính phủ khơng thể đáp ứng đủ cầu tiền trong thực tế, sẽ dẫn đến sự gia tăng của lãi suất và làm chậm quá trình tăng trưởng kinh tế. Mặt khác, cũng có thể thấy rằng, khi phải đối mặt với một cú sốc giá dầu, Ngân hàng Nhà nước có xu hướng giảm cung tiền và tăng lãi suất để thực hiện kiềm chế lạm phát. Những tác động lớn nhất của
cung tiền và lãi suất đạt được trong tháng thứ ba sau cú sốc và kết thúc hoàn toàn sau khoảng 12 tháng. Tất cả những kết quả này phù hợp với lý thuyết chung và sự mong đợi của tác giả.
Cuối cùng, về tác động của cú sốc giá dầu lên biến chỉ số sản lượng công nghiệp, quan sát hàm phản ứng đẩy của biến chỉ số sản lượng công nghiệp đối với cú sốc giá dầu, chúng ta thấy có sự tác động rất nhỏ và khơng rõ ràng, đồ thị cho thấy sự tác động chỉ biểu hiện rõ ở tháng thứ 2 nhưng không lớn lắm. Điều này giống với các hàm ý về mặt lý thuyết cũng như các nghiên cứu thực nghiệm của Lardic và Mignon (2006) và Tang và cộng sự (2010) cho rằng cú sốc giá dầu sẽ tạo ra tác động tiêu cực đến sản lượng đầu ra, tuy nhiên nó chỉ diễn ra rất nhỏ và có tác động khơng đáng kể. Bernanke cùng cộng sự (1997) cũng tìm thấy rằng các tác động của cú sốc giá dầu lên nền kinh tế không phải là kết quả từ sự thay đổi giá dầu mà là kết quả của chính sách thắt chặt tiền tệ. Rogoff (2006) lập luận rằng, so với thập kỷ trước, việc sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, mức độ tiêu thụ dầu nhiều hơn, vận dụng chính sách tiền tệ tốt hơn, thâm nhập thị trường tài chính sâu hơn và thị trường lao động linh hoạt hơn đã làm suy yếu sức ảnh hưởng của cú sốc giá dầu. Thật vậy, có thể do đặc điểm riêng của từng quốc gia nên đã tạo ra sự khác biệt này. Về mặt lý thuyết, nếu Việt Nam là một nước xuất khẩu dầu thô và nhập khẩu dầu thành phẩm, cùng với tốc độ tăng trưởng kinh tế như hiện nay, một sự gia tăng trong giá dầu thế giới sẽ ảnh hưởng bất lợi đến nền kinh tế. Vậy đâu là nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt giữa kết quả nghiên cứu và lý thuyết? Theo quan điểm của tác giả, nguyên nhân chủ yếu là do thị trường xăng dầu nước ta chịu ảnh hưởng từ các chính sách quản lý giá cả và can thiệp của Chính phủ nên phần nào đã điều tiết ảnh hưởng của cú sốc giá dầu khi nó truyền dẫn vào nền kinh tế.
Dưới đây là bảng 4.5, mơ tả phản ứng tích lũy của cú sốc giá dầu lên các biến kinh tế vĩ mơ, giải thích số liệu cụ thể hơn cho các kết luận trên.
Bảng 4.5. Phản ứng tích lũy của cú sốc giá dầu
Kỳ DLNIIP DLNCPI DIR DLNM2
1 -0.002307 0.000794 0.080489 0.000351 2 -0.001132 0.002345 0.207718 0.000322 3 0.000222 0.003716 0.338202 -0.001885 4 -0.000753 0.004623 0.451177 -0.002932 5 0.001889 0.005622 0.515353 -0.003050 6 -0.000515 0.006273 0.554229 -0.003006 7 -0.000368 0.006609 0.583460 -0.003339 8 -0.000398 0.006863 0.589241 -0.003337 9 -0.000948 0.006982 0.575859 -0.003113 10 -0.000752 0.007066 0.571372 -0.002887 11 -0.001069 0.007107 0.565188 -0.002758 12 -0.000974 0.007135 0.558052 -0.002676 13 -0.001057 0.007192 0.556153 -0.002550 14 -0.001039 0.007254 0.556247 -0.002463 15 -0.000996 0.007322 0.558590 -0.002433 16 -0.001018 0.007394 0.561703 -0.002414 17 -0.000997 0.007468 0.565238 -0.002392 18 -0.001011 0.007538 0.568920 -0.002374 19 -0.001003 0.007600 0.572075 -0.002367