6. Bố cục luận văn
2.4. Lựa chọn sử dụng phần mềm kinh tế lượng
Việc ứng dụng lớp mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn trong phân tích kinh tế hiện còn khá mới nên chưa có nhiều sự hỗ trợ tốt nhất từ các phần mềm thống kê – kinh tế lượng.
Phần mềm truyền thống thường được sử dụng là Eviews chưa hỗ trợ cho lớp mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn, kể cả phiên bản 8 gần nhất.
Một phần mềm mã nguồn mở đang được sử dụng rộng rãi bởi các nhà toán thống kê trên tồn thế giới là R tuy có một số packages hỗ trợ nhưng chưa đầy đủ cho lớp mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn, điển hình như mơ hình LSTR. Hạn chế này dẫn đến sự nhọc cơng và tốn kém thời gian lập trình cho người nghiên cứu.
Một điều may mắn là một số nhà toán học tiên phong trong lớp mơ hình STR như Timo Teräsvirta đã cùng phát triển phần mềm JMulti 4. Dù chưa phải là phần mềm tốt nhất nhưng JMulti 4 hỗ trợ khá tốt cho việc lựa chọn các mơ hình trong họ STR và được thiết kế phù hợp với quy trình xây dựng mơ hình nêu trong luận văn.
Bên cạnh JMulti 4, luận văn cũng sử dụng bổ sung phần mềm X-13ARIMA- SEATS phục vụ cho kỹ thuật điều chỉnh yếu tố mùa vụ, và phần mềm RATS với đặc tính nhanh, linh hoạt, tiện lợi trong việc xử lý dữ liệu.
Tóm tắt Chương 2
Chương 2 xác định khung phân tích làm cơ sở cho việc xây dựng mơ hình kinh tế lượng. Phương pháp thực nghiệm – lớp mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn – cũng được hệ thống hóa để định lượng mối quan hệ giữa lạm phát và sự truyền dẫn tỷ giá. Tùy vào dạng của hàm chuyển tiếp như hàm logistic hoặc hàm mũ mà ta sẽ có các mơ hình STR khác nhau.
Chương này cũng trình bày q trình xây dựng mơ hình trong luận văn, bao gồm nội dung tổng quát và chi tiết các bước. Nhìn chung, quy trình xây dựng một mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn trong họ STR khá phức tạp và đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về kinh tế lượng cùng nhiều kỹ năng thao tác với các phần mềm thống kê. Các mơ hình STR xuất phát từ mơ hình tự hồi quy (AR) thông thường nên một trong những bước quan trọng đầu tiên là cần xác định độ trễ phù hợp cho AR qua việc sử dụng các phương pháp như Box-Jenkin. Mơ hình bao hàm nhiều biến độc lập khác nhau thì mơ hình AR tổng quát càng phức tạp. Để đi đến một mô hình AR tinh gọn làm đầu vào cho STR cần tiến hành chạy thử các mơ hình với sự kết hợp các độ trễ khác nhau và loại bỏ bớt biến dần dần dựa vào các thủ tục kiểm định.
Việc xác định biến chuyển tiếp cũng không đơn giản. Người nghiên cứu cần dựa vào các lý thuyết nền tảng và các nghiên trước để nhận diện các biến chuyển tiếp có thể có. Mơ hình AR ban đầu sẽ được thực hiện với các kết hợp biến chuyển tiếp khác nhau. Biến chuyển tiếp được chọn dựa vào hệ số kiểm định tuyến tính F. Bước này có thể kết hợp với việc lựa chọn định dạng mơ hình STR phù hợp. Q trình ước lượng mơ hình địi hỏi sự hỗ trợ của các phần mềm thống kê – kinh tế lượng hiện đại để áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất phi tuyến và các thủ tục tối ưu hóa phức tạp.
Chương 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1. Kết quả thực nghiệm
3.1.1. Phân tích dữ liệu ban đầu
Thống kê mô tả cho các biến cơ sở (PPI, IMP) cùng biểu đồ chuỗi thời gian đã điều chỉnh mùa vụ của tỷ lệ lạm phát tính theo PPI và chi phí biên của nhà nhập khẩu khi điều chỉnh giá tính theo IMP được cung cấp sau đây.
Bảng 3.1. Thống kê mô tả các biến cơ sở được sử dụng
PPI IMP Số lượng quan sát 56 56 Trung bình 186.43 162.30 Trung vị 157.72 155.12 Giá trị lớn nhất 321.82 244.86 Giá trị nhỏ nhất 97.64 98.94 Độ lệch chuẩn 80.81 49.41
Hình 3.1. Tỷ lệ lạm phát và Chi phí biên của nhà nhập khẩu khi điều chỉnh giá, 2001 - 2014
Chi phí biên Tỷ lệ lạm phát
Kiểm định nghiệm đơn vị
Để xem xét các chuỗi dữ liệu đưa vào mơ hình có tính dừng hay không, kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng:
Bảng 3.2. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
Biến 𝐻0 Các giá trị tới hạn Giá trị thống kê
kiểm định
1% 5% 10%
𝜋𝑡 Nghiệm đơn vị -3.55224 -2.91465 -2.59473 -3.23842
Δ(𝑠𝑡+ 𝑝𝑡∗) Nghiệm đơn vị -3.55224 -2.91465 -2.59473 -5.51872
Kết quả kiểm định cho thấy các biến đưa vào mơ hình đều dừng (bác bỏ nghiệm đơn vị ở mức ý nghĩa 5%; đặc biệt đối với biến Δ(𝑠𝑡+ 𝑝𝑡∗), có thể bác bỏ nghiệm đơn vị
ở mức ý nghĩa 1%).
3.1.2. Xác định mơ hình AR
Do chuỗi dữ liệu dùng cho việc xây dựng mơ hình có tần suất theo quý nên để ước đốn cấu trúc của mơ hình STR, luận văn cố định độ trễ tối đa là 6 cho các biến, tương đương khoảng thời gian trễ 18 tháng (khi sử dụng dữ liệu tần suất tháng) thường được dùng trong các phân tích chuỗi thời gian, điển hình như van Dijk và cộng sự (2000).
Quan sát đồ thị hệ số tự tượng quan và tương quan riêng phần (ACF, PACF) của hai chuỗi dữ liệu trong hình 3.2 và 3.3, áp dụng phương pháp Box-Jenkin, ta nhận thấy: ACF của cả hai chuỗi dữ liệu đều có dạng suy giảm nhanh dần theo hình sin; PACF của 𝜋𝑡 có đỉnh nhọn ở độ trễ thứ 2 và tắt về 0 sau độ trễ 2, PACF của Δ(𝑠𝑡 + 𝑝𝑡∗) có đỉnh nhọn ở độ trễ thứ 1 và tắt về 0 sau độ trễ 1. Do đó, mơ hình AR tổng quát làm cơ sở cho việc xây dựng cấu trúc STR có dạng:
𝜋𝑡 = 𝜙0+ 𝜙11𝜋𝑡−1 + 𝜙12𝜋𝑡−2 + 𝜙20Δ(𝑠𝑡 + 𝑝𝑡∗) + 𝜙21Δ(𝑠𝑡−1+ 𝑝𝑡−1∗ ) + 𝜀𝑡
3.1.3. Kiểm định tuyến tính, lựa chọn biến chuyển tiếp và định dạng mơ hình STR STR
Như đã trình bày, theo cách tiếp cận của Shintani và cộng sự (2013), luận văn xem xét sử dụng trung bình di động của tỷ lệ lạm phát quá khứ, 𝑧𝑡 = 𝑑−1∑𝑑𝑗=1𝜋𝑡−𝑗. Giá trị 𝑑 được cho phép chạy từ 1 đến 6 và 𝑑 phù hợp nhất sẽ được chọn căn cứ vào kết quả của kiểm định tuyến tính.
Hình 3.2. ACF và PACF của tỷ lệ lạm phát 𝜋𝑡
Hình 3.3. ACF và PACF của chi phí biên Δ(𝑠𝑡+ 𝑝𝑡∗)
Bảng 3.3. Kiểm định tuyến tính theo các định dạng mơ hình STR Biến chuyển tiếp F F4 F3 F2 Mơ hình đề xuất
Z1 NaN NaN NaN NaN Linear
Z2 NaN NaN NaN NaN Linear
Z3 1.8906e-02 1.3038e-01 1.2796e-02 3.8886e-01 LSTR2
Z4 1.5293e-03 5.6871e-02 1.4281e-03 3.3141e-01 LSTR2
Z5 3.3391e-03 6.4270e-01 1.2657e-04 2.6130e-01 LSTR2
Z6 2.8018e-03 9.7956e-01 3.9574e-05 1.7553e-01 LSTR2
Ghi chú: Thống kê F của giả thuyết gốc H01, H04, H03, H02 được ký hiệu là F, F4 , F3 , F2
Bảng 3.3 cho thấy kết quả của việc thực hiện kiểm định các giả thiết gốc H0, H4, H3 và H2 thu được các giá trị thống kê tương ứng là F, F4, F3 và F2.
Theo chỉ định mơ hình đề xuất là LSTR2 và các biến chuyển tiếp có khả năng là 𝑧3, 𝑧4, 𝑧5, 𝑧6; luận văn tiến hành ước lượng mơ hình với từng biến chuyển tiếp. Kết quả thu được với biến chuyển tiếp 𝑧4 = 4−1∑4𝑗=1𝜋𝑡−𝑗 là tốt nhất, các hệ số ước lượng trong mơ hình có ý nghĩa thống kê cao. Phụ lục 3 trình bày kết quả ước lượng với các biến chuyển tiếp còn lại.
Về ý nghĩa kinh tế, sự lựa chọn này khá hợp lý. Với tần suất dữ liệu hàng quý, biến 𝑧4 là giá trị trung bình di động của tỷ lệ lạm phát quá khứ với độ trễ bậc 4, tức trễ lạm phát trong vịng 1 năm trước đó. Đã có nhiều nghiên cứu như của Phạm Thế Anh (2009), Nguyễn Đức Thành (2011) cho rằng yếu tố lạm phát kỳ vọng là một nhân tố quan trọng ảnh hưởng tới lạm phát của Việt Nam trong hiện tại, trong đó loại kỳ vọng thường là kỳ vọng thích nghi được cấu thành từ sức ỳ hay hiện tượng trễ của lạm phát quá khứ.
3.1.4. Ước lượng mơ hình phi tuyến
Với cấu trúc của mơ hình AR ban đầu và biến chuyển tiếp 𝑧4 = 4−1∑4𝑗=1𝜋𝑡−𝑗, luận văn tiến hành ước lượng mơ hình LSTR2 bằng phương pháp bình phương phi tuyến nhỏ nhất. Kết quả mơ hình thu được:
𝜋𝑡 = −2.97984 + 1.64616𝜋𝑡−1+ 0.16671𝜋𝑡−2− 0.35394Δ(𝑠𝑡+ 𝑝𝑡∗) − 0.35394Δ(𝑠𝑡−1+ 𝑝𝑡−1∗ ) + [3.72153 − 1.26367𝜋𝑡−1− 0.27072𝜋𝑡−2+ 0.99565Δ(𝑠𝑡+ 𝑝𝑡∗) − 0.91208Δ(𝑠𝑡−1+ 𝑝𝑡−1∗ )]𝐺(𝑧𝑡; 𝛾̂, 𝑐̂) + 𝜀̂𝑡 𝐺(𝑧𝑡; 𝛾, 𝑐) = (1 + exp {−23.22334 (1 4∑ 𝜋𝑡−𝑗 4 𝑗=1 − 4.02472) (1 4∑ 𝜋𝑡−𝑗 4 𝑗=1 − 6.69893)}) −1
Bảng 3.4. Kết quả ước lượng mơ hình với biến chuyển tiếp 𝑧4
variable start estimate SD t-stat p-value
----- linear part ------ CONST -0.48476 -2.97984 2.6519 -1.1237 0.2690 π(t-1) 1.33196 1.64616 0.3604 4.5670 0.0001 π(t-2) 0.14015 0.16671 0.4710 0.3539 0.7256 ∆(St+Pt)(t) 0.00829 -0.35394 0.1340 -2.6422 0.0124 ∆(St+Pt)(t-1) -0.20512 0.69420 0.2937 2.3638 0.0239 ---- nonlinear part ---- CONST 4.34530 3.72153 2.6753 1.3910 0.1732 π(t-1) -2.71785 -1.26367 0.4027 -3.1379 0.0035 π(t-2) -0.71891 -0.27072 0.4925 -0.5497 0.5861 ∆(St+Pt)(t) 0.75827 0.99565 0.1969 5.0569 0.0000 ∆(St+Pt)(t-1) 0.76158 -0.91208 0.3755 -2.4292 0.0206 Gamma 0.50000 23.22334 17.3448 1.3389 0.1895 C1 -0.43880 4.02472 0.0590 68.2149 0.0000 C2 7.96690 6.69893 0.0559 119.7470 0.0000
Bảng 3.4. cung cấp chi tiết về các giá trị ước lượng. Các biến trong mơ hình đều cho thấy có ý nghĩa thống kê. Từ kết quả chẩn đoán theo phương pháp Box-Jenkin cũng như so sánh với kết quả ước lượng mơ hình STR của Nguyễn Minh Hải (2014) đối với các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô, biến 𝜋𝑡−2 không thể loại bỏ khỏi mơ hình.
Hệ số γ = 23.22334 cho biết tốc độ chuyển tiếp thẳng đứng từ thời kỳ lạm phát thấp đến thời kỳ lạm phát cao. Các tham số thay đổi đối xứng xung quanh ngưỡng
(𝑐1+𝑐2)
2 = 5,361825.
Khung phân tích trong Chương 2 đã chỉ ra rằng, ERPT là một hàm phi tuyến trơn của lạm phát, với động lực của nó có thể xấp xỉ bởi hàm chuyển tiếp dạng chữ U với tập hợp các tỷ lệ lạm phát trễ được dùng như các biến chuyển tiếp. Vì thế, kết quả của hàm chuyển tiếp trong mơ hình có thể được dùng để phản ánh hành vi của ERPT.
Hình 3.4. Hàm chuyển tiếp G và Biến chuyển tiếp Z4
Phần phụ lục 1 trình bày các lưới tìm kiếm (grid search) phục vụ cho việc xác định các giá trị khởi tạo (starting values) của các biến chuyển tiếp trong thủ tục hồi quy bình phương nhỏ nhất phi tuyến.
3.1.5. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Bảng 3.5. Các kiểm định sự phù hợp của mơ hình
AIC: 8.8944e-01 SC: 1.4012e+00 HQ: 1.0820e+00 R2: 8.1770e-01 adjusted R2: 0.8216 variance of transition variable: 4.5979 SD of transition variable: 2.1443 variance of residuals: 1.9349 SD of residuals: 1.3910
Test of No Error Autocorrelation:
lag F-value df1 df2 p-value 1 0.4678 1 32 0.4989 2 0.1834 2 30 0.8333 3 0.1633 3 28 0.9201 4 0.1078 4 26 0.9787 5 0.2740 5 24 0.9229 6 0.2756 6 22 0.9425
Các biến độc lập giải thích được 82,16% biến động của tỷ lệ lạm phát. Các giá trị p-value của hệ số kiểm định Godfrey’s F tại các độ trễ từ 1 đến 6 đều dẫn đến chấp nhận giả thuyết không rằng không tồn tại tự tương quan trong phần sai số của mơ hình.
Do sự hạn chế của các phần mềm thống kê trong việc hỗ trợ nhận diện và giải quyết các vấn đề liên quan đến kiểm định tính phi tuyến cịn tồn tại, phân phối chuẩn của phần dư nên các kiểm định này khơng được thực hiện.
3.2. Phân tích kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm từ mơ hình trong mục 3.1 có thể làm rõ mối quan hệ 2 chiều giữa tỷ giá và lạm phát cùng sự truyền dẫn tỷ giá.
3.2.1. Ảnh hưởng của các yếu tố đến lạm phát hiện tại
Theo kết quả ước lượng từ mơ hình, các biến độc lập có ý nghĩa thống kê cao nhất trong việc giải thích lạm phát hiện tại bao gồm:
- Lạm phát một quý trước đó;
- Chi phí biên mà nhà nhập khẩu phải gánh chịu khi định giá lại do có sự thay đổi tỷ giá danh nghĩa, bao gồm giá trị hiện tại và một quý trước đó.
Lạm phát một quý trước đó
Lạm phát của quý trước có ảnh hưởng lớn đến lạm phát hiện tại. Nhận định này phù hợp với nghiên cứu của Phạm Thế Anh (2009) khi cho rằng do sự phản ứng chậm trễ của các chính sách kiềm chế lạm phát, tính chất dai dẳng của hành vi tăng giá, kỳ vọng về lạm phát đã làm gia tăng lạm phát hiện tại.
Chi phí biên mà nhà nhập khẩu phải gánh chịu khi định giá lại do có sự thay
đổi tỷ giá danh nghĩa
Giá trị p-value và hệ số kiểm định t-statistics của biến Δ(𝑠𝑡+ 𝑝𝑡∗) có ý nghĩa thống kê cao cho thấy đóng góp quan trọng của biến này trong việc giải thích lạm phát hiện tại. Chi phí biên mà nhà nhập khẩu phải gánh chịu khi định giá lại xuất phát từ sự thay đổi tỷ giá danh nghĩa. Việc phá giá đồng nội tệ trong hiện tại ngay lập tức có thể làm gia tăng lạm phát. Cũng theo Nguyễn Đức Thành (2011), lạm phát bị ảnh hưởng bởi tỷ giá trong ngắn hạn là đáng kể.
3.2.2. Mối quan hệ giữa lạm phát và sự truyền dẫn tỷ giá
Hình 3.5 biểu thị mối quan hệ giữa mức độ truyền dẫn tỷ giá và giá trị trễ trung bình của lạm phát một năm trước đó (biến chuyển tiếp z4).
Kết quả từ mơ hình cho thấy:
- Thứ nhất, mối quan hệ giữa mức độ truyền dẫn tỷ giá và môi trường lạm phát của Việt Nam phù hợp với quan điểm của Taylor (2000) khi cho rằng sự chuyển dịch tỷ giá thấp hơn có liên quan đến môi trường lạm phát thấp. Cụ thể, ứng với thời kỳ 1993 – 1996 và 2001 – 2006, lạm phát được duy trì ở mức thấp, tỷ giá neo giữ theo đồng USD một cách cứng nhắc.
- Bên cạnh đó, kết quả thực nghiệm từ mơ hình cũng cho thấy một kết quả thú vị từ thực tiễn kinh tế Việt Nam: Thậm chí trong mơi trường lạm phát thấp, sự chuyển dịch tỷ giá tại Việt Nam vẫn ở mức cao. Điều này có thể thấy rõ trong giai đoạn 1997 -
Hình 3.5. ERPT và giá trị trung bình di động của trễ lạm phát 1 năm trước đó
2000 với ảnh hưởng mạnh mẽ của cuộc khủng hoảng tài chính châu Á và 2013 - 2014. Gắn liền với những giai đoạn biến động mạnh này là sự chênh lệch lớn giữa tỷ giá chính thức và tỷ giá thị trường tự do. Lạm phát trong hai giai đoạn này ở mức thấp do ảnh hưởng từ suy thoái kinh tế nhưng trước sức ép của thị trường đã buộc Ngân hàng nhà nước phải nới rộng biên độ tỷ giá hoặc chính thức phá giá, làm cho VND mất giá mạnh mẽ so với thời điểm trước đó. Đối với giai đoạn 2013 – 2014, tỷ giá bình quân liên ngân hàng được giữ cố định ở mức 20.828 VND/USD trong suốt một thời gian dài (từ đầu năm 2012) trước khi được điều chỉnh nhẹ lên 21.036 VND/USD từ cuối tháng 6/2013, trong khi đó, biên độ giao dịch giữ nguyên ở mức 1% từ đầu tháng 2/2011; đến tháng 6/2014, trong điều kiện lạm phát giảm nhanh, tỉ giá USD/VND điều chỉnh lên mức 21.246 VND/USD để can thiệp thị trường ngoại hối.
- Giá trị trung bình di động của trễ lạm phát 4 quý (1 năm) trước đó (đóng vai trị là biến chuyển tiếp trong mơ hình) và ERPT có thể được biểu diễn dưới dạng hàm