Phương pháp nội suy được tham khảo từ bài viết How- 123docz.net

: cú sốc giá sản xuất cú sốc giá tiêu dùng

13 Phương pháp nội suy được tham khảo từ bài viết How Economists ConvertQuarterly Data Into

3.4.Xác định điểm gãy cấu trúc

Để giải đáp mục tiêu nghiên cứu là tìm hiểu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và điều hành chính sách tiền tệ kiểm sốt lạm phát ở Việt Nam, luận văn tham khảo hướng nghiên cứu của Gagnon và Ihrig (2004), hay Coulibaly và Kempf (2010). Theo đó, lựa chọn mốc thời gian để tách dữ liệu làm hai mẫu với hai kỳ nghiên cứu khác nhau, và tiến hành so sánh mức độ và độ trễ truyền dẫn tỷ giá ở hai kỳ nghiên cứu này. Mốc thời gian được xác định khi quốc gia chuyển sang chính sách tiền tệ tập trung mạnh vào kiểm soát lạm phát/ lạm phát mục tiêu (hoặc ngược lại).

Đối với Việt Nam, vì chưa áp dụng lạm phát mục tiêu, trong khi chính sách tiền tệ lại đeo đuổi quá nhiều mục tiêu14, do đó, việc xác định mốc thời gian để tách dữ liệu dựa vào quan sát thực tiễn chuyển biến chính sách tiền tệ kiểm sốt lạm phát là khó thực hiện. Tuy nhiên, hiệu quả của chính sách tiền tệ kiểm sốt lạm phát được phản ánh qua thực tiễn lạm phát. Vì vậy, tác giả dựa trên thực tiễn lạm phát Việt Nam từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2012 và cho rằng điểm gãy có thể vào tháng 1/2007 (tỷ lệ lạm phát: 6.426%, là thời điểm Việt Nam gia nhập WTO) hoặc tháng 11/2007 (tỷ lệ lạm phát: 10.037%, thời điểm lạm phát bắt đầu vượt mốc hai con số so với giai đoạn trước tỷ lệ lạm phát chỉ dưới 10%).

Chính sách tiền tệ ở Việt Nam thời gian qua là chính sách tiền tệ đa mục tiêu. Việt Nam kỳ vọng vừa đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng, vừa kiểm soát giá cả – lạm phát, vừa ổn định tiền tệ (Ủy ban Kinh tế Quốc hội và UNDP Việt Nam (2012))

3025 25 20 15 Tỷ lệ lạm phát 10 5 -5

Hình 3.1: Diễn biến lạm phát của Việt Nam từ tháng 1/2001 đến tháng 12/2012

Đơn vị: %. Nguồn: GSO

Điểm xác định điểm gãy cấu trúc, tác giả tiến hành chạy mơ hình VAR giai đoạn từ tháng 1/2001 - tháng 12/2012 với biến giả Dummy và sử dụng kiểm định Likelihood Ratio (LR) được đề xuất bởi Sims (1980).

Mơ hình VAR với biến giả Dummy có dạng:

Yt = c + A(L)Yt-1 + bDummy + ut (5)

Với: b: véc tơ (7x1) các hệ số;

Dummy: biến giả nhận giá trị 0 trước thời điểm có điểm gãy và nhận giá trị 1 sau thời điểm có điểm gãy.

(Điểm gãy lần lượt được kiểm định vào thời điểm tháng 1/2007, và vào thời điểm tháng 11/2007).

Để kiểm định cho giả thuyết Ho: b=0 (khơng có điểm gãy cấu trúc), kiểm định LR được sử dụng15:

Trong đó :

LR = (T – m)(log∣Ω1∣- log∣Ω2∣) ∼

- T: tổng số quan sát trong mơ hình

- m: tổng các thơng số được ước lượng trong mơ hình VAR có dạng (5) (m = độ trễ * số biến nội sinh + số chặn + số biến giả)

- Ω1: định thức của ma trận phương sai – hiệp phương sai của phần dư mơ hình VAR có dạng (4)

- Ω2: định thức của ma trận phương sai – hiệp phương sai của phần dư mơ hình VAR có dạng (5)

Kiểm định LR theo phân phối chuẩn Chi bình phương, với số bậc tự do (df) tương đương với tổng số hạn chế được kiểm định (df = số biến giả * số phương trình). Trước khi tiến hành chạy mơ hình VAR dạng (4) và mơ hình VAR dạng (5) để xác định các thông số Ω1, Ω2, các kiểm định ban đầu được thực hiện. Kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF) cho thấy chuỗi dữ liệu từ tháng 1/2001 – tháng 12/2012 dừng tại chuỗi gốc đối với Output Gap, và dừng tại chuỗi sai phân bậc nhất đối với các biến còn lại (phụ lục 2). Kiểm định chọn độ trễ theo tiêu chí Likelihood Ratio (LR), Akaike Information Criterion (AIC), Schowarz Information Criterion (SC) cho kết quả không thống nhất, vì thế tác giả tiếp tục kiểm định tính tự tương quan của phần dư trong mơ hình theo kiểm định nhân tử Lagrange (LM), kết quả cho thấy tính tự tương quan phần dư sẽ bị loại bỏ khi tăng độ trễ lên 6, do đó, 6 là độ trễ tối ưu mơ hình (phụ lục 3). Kiểm định AR Roots cho thấy độ ổn định của mơ hình khi các nghiệm đều nằm trong giá trị +/-1 (phụ lục 4). Như vậy, VAR giai đoạn tháng 1/2001 – tháng 12/2012 được ước lượng với biến

Tham khảo từ Eviews 6 User’s Guide II, Chapter 34 - Vector Autoregression and Error Correction Models, pp. 349

Output Gap ở chuỗi gốc và các biến Oil, M, NEER, IMP, PPI và CPI ở chuỗi sai phân bậc nhất.

Kết quả kiểm định LR như sau:

Bảng 3.1 : Kết quả kiểm định LR

Điểm gãy Các thông số Chi-squared(df) P-value Kết luận

Tháng 1/2007 T=137 m=44 Ω1 =9.14E-27 Ω2 = 7.68E-27 16.18579796 (7) 0.023472 Bác bỏ Ho tại mức ý nghĩa 5% Tháng 11/2007 T=137 m=44 Ω1 =9.14E-27 Ω2 = 7.48E-27 18.63976619 (7) 0.009393 Bác bỏ Ho tại mức ý nghĩa 5%

Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê

Kiểm định LR cho thấy điểm gãy cấu trúc tại tháng 1/2007 và điểm gãy cấu trúc tại tháng 11/2007 đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, căn cứ vào giá trị p-value và diễn biến lạm phát cả giai đoạn 1/2001 – 12/2012, tác giả lựa chọn điểm gãy tại tháng 11/2007 để tách dữ liệu. Điểm gãy tháng 11/2007 cũng là thời điểm sau khi Việt Nam gia nhập WTO với độ trễ nhất định, khi quá trình hội nhập quốc tế và tự do hóa tài chính diễn ra mạnh mẽ trong khi nền tảng kinh tế vĩ mơ cịn lỏng lẽo, khiến chính sách tiền tệ bắt đầu lộ rõ bất ổn.

Như vậy, mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và chính sách tiền tệ kiểm sốt lạm phát tại Việt Nam sẽ được kiểm định thơng qua ước lượng mơ hình VAR 7 biến qua hai mẫu nhỏ, để có thể so sánh giữa hai thời kỳ. Mẫu thứ nhất gồm các quan sát từ tháng 1/2001 đến tháng 10/2007. Mẫu thứ hai gồm các quan sát từ tháng 11/2007 đến tháng 12/2012.

Như cơ sở lý thuyết đã trình bày, vì giai đoạn từ tháng 11/2007 – 12/2012 lạm phát biến động mạnh so với giai đoạn từ 1/2001 – 10/2007, tác giả mong đợi có sự gia tăng trong mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái lên các chỉ số giá cả tại giai đoạn sau so với giai đoạn trước, đồng thời mong đợi mức độ truyền dẫn giảm dần dọc theo chuỗi giá cả ở cả hai giai đoạn.

4.Kết quả nghiên cứu

4.1.Các kiểm định ban đầu

Tất các các kiểm định sau đây đều được thực hiện lần lượt cho mơ hình VAR ở hai giai đoạn, giai đoạn thứ nhất từ tháng 1/2001 – tháng 10/2007 và giai đoạn thứ hai từ tháng 11/2007 – tháng 12/2012.

4.1.1. Kiểm định nghiệm đơn vị

Sử dụng kiểm định ADF xem xét tính dừng của các biến đầu vào, kết quả cho thấy biến Output Gap dừng ở chuỗi gốc I(0), các biến cịn lại đều khơng dừng ở mức ý nghĩa 5%. Tiếp tục kiểm định ADF cho các biến chưa dừng ở sai phân bậc nhất I(1), kết quả cho thấy toàn bộ các chuỗi đều dừng ở mức ý nghĩa 5%.

Đối với các biến khơng dừng ở I(0) sẽ có khả năng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến, việc sử dụng VAR thay vì VECM có thể bỏ qua một số thông tin về mối quan hệ dài hạn. Tuy nhiên, vì luận văn tập trung vào các liên kết động ngắn hạn hơn là mối quan hệ dài hạn giữa các biến, và vì chuỗi dữ liệu ngắn, nên việc sử dụng mơ hình VAR sẽ có nhiều ý nghĩa hơn (Zorzi, Hahn và Sanchez (2007)). Hơn

nữa, nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước16 cũng sử dụng mơ hình VAR cho các

chuỗi I(0) và I(1). Vì vậy, hai mơ hình trong luận văn sẽ được ước lượng với biến Output Gap ở I(0) và các biến: Oil, M, NEER, IMP, PPI, CPI ở I(1).

Bảng 4.1: Kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp ADF – chuỗi dữ liệu 1/2001 – 10/2007

Chuỗi ADF

t-statistic

Test critical value Kết luận

1% level 5% level 10% level

Oil -2.961587 -4.075340 -3.466248 -3.159780 I(1)

Có thể kể đến như: Hahn (2003), Ito và Sato (2006), Zorzi, Hahn và Sanchez (2007), Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013).

∆Oil -8.909785 -3.514426 -2.898145 -2.586351

Output Gap -12.17482 -4.075340 -3.466248 -3.159780 I(0)

M 0.423043 -4.075340 -3.466248 -3.159780 I(1) ∆M -2.683310 -3.516676 -2.899115 -2.586866 NEER -2.152163 -4.075340 -3.466248 -3.159780 I(1) ∆NEER -7.870315 -3.514426 -2.898145 -2.586351 IMP -2.609626 -4.075340 -3.466248 -3.159780 I(1) ∆IMP -6.865858 -3.514426 -2.898145 -2.586351 PPI 1.580606 -4.075340 -3.466248 -3.159780 I(1) ∆PPI -3.456669 -3.515536 -2.898623 -2.586605 CPI -1.057310 -4.076860 -3.466966 -3.160198 I(1) ∆CPI -5.405788 -3.514426 -2.898145 -2.586351

Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê

Ghi chú: Kiểm định tính dừng ở chuỗi gốc có tính đến hệ số chặn và xu hướng. Kiểm định tính dừng ở chuỗi sai phân bậc nhất chỉ tính đến hệ số chặn.

Bảng 4.2: Kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp ADF – chuỗi dữ liệu 11/2007 – 12/2012

Chuỗi ADF

t-statistic

Test critical value Kết luận

1% level 5% level 10% level

Oil ∆Oil -3.091491 -4.688222 -4.121303 -3.544063 -3.3878451 -2.910860 -3.172314 -2.593090 I(1)

Output Gap -5.321604 -4.115684 -3.485218 -3.170793 I(0)

∆M -6.202760 -3.544063 -2.910860 -2.593090 NEER -1.875567 -4.115684 -3.485218 -3.170793 I(1) ∆NEER -9.348976 -3.544063 -2.910860 -2.593090 IMP -3.336517 -4.124265 -3.489228 -3.173114 I(1) ∆IMP* -2.459312 -2.605442 -1.946549 -1.613181 PPI -2.201289 -4.121303 -3.487845 -3.172314 I(1) ∆PPI -3.903393 -3.546099 -2.911730 -2.593551 CPI -3.333125 -4.121303 -3.487845 -3.172314 I(1) ∆CPI -3.517288 -3.544063 -2.910860 -2.593090

Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê

Kết quả kiểm định tính dừng tại chuỗi sai phân bậc nhất trường hợp khơng có chặn và khơng xu hướng. Khi xét đến trường hợp có chặn và xu hướng, hoặc trường hợp có chặn đều cho thấy chuỗi sai phân bậc nhất không dừng ở mức ý nghĩa 10%. Tuy nhiên, khi tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định PP (Phillips- Person), kết quả cho thấy có chuỗi dừng tại mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.

4.1.2. Kiểm định độ trễ tối ưu

Kiểm định độ trễ tối ưu theo các tiêu chí LR, AIC, SC, HQ cho các kết quả không thống nhất (phụ lục 5). Do đó, tác giả tiếp tục thực hiện thêm kiểm định tính tự tương quan phần dư trong mơ hình để đưa ra độ trễ tối ưu.

Đối với kiểm định tính tự tương quan phần dư, phần mềm Eviews 6 cung cấp kiểm định Portmanteau và kiểm định nhân tử Lagrange (LM). Kiểm định Portmanteau được khuyến khích sử dụng để kiểm định tính tự tương quan với độ trễ cao, khi các biến chuỗi gốc VAR có bậc đồng liên kết đã biết. Trong khi kiểm định nhân tử

Lagrange được áp dụng cho kiểm định tính tự tương quan với độ trễ thấp, và khi các biến chuỗi gốc VAR với bậc đồng liên kết chưa biết (Luetkepohl (2011)). Chính vì vậy, tác giả sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange để kiểm định tính tự tương quan phần dư.

Kiểm định nhân tử Lagrange được thực hiện lần lượt qua các độ trễ tại mơ hình ở hai giai đoạn. Tác giả nhận thấy, tại độ trễ 4, giả thuyết H0 (tính tự tương quan phần dư không tồn tại) được chấp nhận ở mức ý nghĩa 10% ở mơ hình giai đoạn trước và được chấp nhận ở mức ý nghĩa 1% ở mơ hình giai đoạn sau. Độ trễ 4 cũng là đề xuất của tiêu chuẩn LR ở cả hai mơ hình ở hai giai đoạn. Hơn nữa, các bài nghiên cứu dữ liệu tháng như Ito và Sato (2006), Faruqee (2006) cũng dựa vào tiêu chuẩn LR để chọn độ trễ. Do đó, độ trễ 4 được chọn là độ trễ tối ưu ở hai giai đoạn.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định nhân tử Lagrange ở độ trễ 4 Độ trễ

Giai đoạn từ 1/2001-10/2007 Giai đoạn từ 11/2007 –12/2012

LM-Stat P-value LM-Stat P-value

1 49.33052 0.4599 70.19124 0.0251 2 49.22333 0.4642 53.68208 0.2996 3 37.63277 0.8815 59.42491 0.1462 4 45.43427 0.6185 53.48004 0.3063 5 43.65977 0.6888 48.07312 0.5107 6 42.41824 0.7353 43.82477 0.6824

4.1.3. Kiểm định tính ổn định mơ hình

Để kiểm định tính ổn định mơ hình, tác giả sử dụng kiểm định AR Roots. Kết quả cho thấy khơng có nghiệm nào nằm ngồi vòng tròn đơn vị ở cả hai giai đoạn. Như vậy, mơ hình VAR là ổn định.

Giai đoạn 1/2001-10/2007 Giai đoạn 11/2007-12/2012

Hình 4.1: Kết quả kiểm định AR Roots

Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê

4.2.Phân tích phản ứng xung

Để xem xét sự truyền dẫn từ tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu lực vào các chỉ số giá trong nước, tác giả thực hiện phân tích phản ứng xung được ước đốn qua 12 kỳ (phụ lục 6) và chuẩn hóa cú sốc tỷ giá hối đoái. Kết quả hàm phản ứng xung của các chỉ số giá trước cú sốc 1% thay đổi trong phần dư phương trình hồi quy NEER được trình bày ở bảng sau:

Bảng 4.4: Kết quả hàm phản ứng xung của các chỉ số giá với cú sốc 1% thay đổi trong phần dư phương trình hồi quy NEER ở giai đoạn trước

(1/2001 – 10/2007)

Kỳ

21.5 1.5

1 Giai đoạn trước

Giai đoạn sau 0.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 IMP 0.089 0.304 0.329 0.332 0.828 0.999 1.243 1.366 1.323 1.366 1.367 1.425 PPI 0.131 0.342 0.432 0.529 0.853 0.904 0.988 0.985 0.871 0.850 0.837 0.868 CPI 0.013 0.021 0.074 0.123 0.192 0.296 0.396 0.411 0.403 0.414 0.424 0.464

Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê

Bảng 4.5: Kết quả hàm phản ứng xung của các chỉ số giá với cú sốc 1% thay đổi trong phần dư phương trình hồi quy NEER ở giai đoạn sau

(11/2007 – 12/2012)Kỳ Kỳ (tháng) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 IMP 0.036 0.466 0.802 0.941 1.589 0.992 0.929 1.032 0.714 0.722 0.680 0.524 PPI 0.023 0.093 0.639 0.993 1.579 1.115 1.113 1.092 0.996 1.130 1.117 1.101 CPI -0.007 0.219 0.398 0.446 0.780 0.474 0.458 0.606 0.516 0.639 0.618 0.526

Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm thống kê

Truyền dẫn cú sốc tỷ giá hối đoái vào các chỉ số giá – so sánh qua hai giai đoạn

Truyền dẫn cú sốc tỷ giá hối đối vào giá nhập khẩu:

Hình 4.2: Phản ứng của chỉ số giá nhập khẩu IMP với cú sốc 1% thay đổi trong phần dư phương trình hồi quy NEER

Mức độ tác động của cú sốc tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá nhập khẩu là dương ở cả hai giai đoạn. Đối với giai đoạn trước, sự truyền dẫn là hoàn toàn sau hơn 6 tháng, và tiếp tục xu hướng tăng ở những tháng sau đó. Nghiên cứu của Võ Văn Minh (2009) cho giai đoạn khá tương đồng (1/2001 – 2/2007) cho thấy sự truyền dẫn là hoàn toàn sau 5 tháng, tuy nhiên lại có xu hướng giảm dần ở những tháng sau đó và hầu như khơng cịn tác động sau thời gian 15 tháng. Tác giả cho rằng sự khác biệt này là do ở chuỗi dữ liệu IMP được sử dụng17.

Đối với giai đoạn sau, sự truyền dẫn là hoàn toàn sau hơn 4 tháng, đạt mức cao nhất là 1.589% sau 5 tháng và kể từ đó giảm dần.

Sự truyền dẫn hoàn toàn vào giá nhập khẩu cho thấy về mặt vi mơ, do đặc tính tự nhiên của sản phẩm, của ngành ở thị trường Việt Nam, các nhà xuất khẩu nước ngồi khơng phải đối mặt với áp lực cạnh tranh lớn và có sức mạnh thị trường đáng kể nên họ có thể duy trì mục tiêu lợi nhuận của họ, duy trì phần “đơn” lợi nhuận của họ và đẩy toàn bộ những thay đổi trong tỷ giá hối đoái cho người mua (Nguyễn Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường (2012)).

So sánh tương đối giữa hai giai đoạn, tác giả nhận thấy sự truyền dẫn cú sốc tỷ giá