1.3 .3Biến động giá dầu
2.2.2 Giai đoạn giá dầu cao
Chou, Tseng (2011) sau khi sử dụng CPI thế giới để xác định giá dầu thực tế, đã xác định được ba giai đoạn giá dầu ở mức cao là 1990M1-1993M3, 2005M1-2008M12, 2009M4-2010M12, tại đây mức giá dầu thực tế cao hơn giá trị trung bình trong mẫu nghiên cứu. Dựa vào cách xác định trên, tác giả xác định ba giai đoạn giá dầu cao liên quan đến mẫu nghiên cứu là 2006M1-2006M9, 2007M3-2008M10, 2009M6- 2013M6. Biến giả dt = 1 được đưa vào mơ hình trong giai đoạn giá dầu cao, giai
đoạn ngược lại dt = 0. Khi đó, tác động của biến giả trong mơ hình giá dầu cao được xác định như sau:
Trong đó, hệ số truyền dẫn giá dầu trong ngắn hạn trong thời kỳ giá dầu cao là θ1+ δ1+ ρβ0 và trong thời kỳ khác là θ1+ ρβ0
Bảng 2.9: Giai đoạn giá dầu cao và đƣờng Phillips
θ1 ρ β0 δ1 θ1+ ρβ0 θ1+ δ1+ ρβ0
Hệ số -0.004649 -0.006865 0.093621* 0.049394*** -0.00529 0.044102
***, **, * thể hiện mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
So sánh kết quả, ta thấy hệ số truyền dẫn ngắn hạn thì cao hơn trong thời kỳ giá dầu cao. Mức truyền dẫn là 0.044102 nghĩa là khi giá dầu tăng 1% sẽ làm gia tăng 0,044102% trong lạm phát, mức này cũng cao hơn so với kết quả nghiên cứu của Chou, Tseng (2011). Điều này thể hiện sự bất đối xứng trong truyền dẫn ngắn hạn của giá dầu, và chỉ ra rằng giá dầu cao đóng góp đáng kể tới lạm phát.
Sau khi so sánh kết quả thực nghiệm của phương trình (5) và (6), thấy rằng truyền dẫn của cú sốc giá dầu biến động mạnh thấp hơn mức truyền dẫn của giai đoạn giá dầu cao. Có thể gia tăng đáng kể trong giá dầu chỉ là một sự biến động tạm thời. Ngược lại, trong thời kỳ tăng của giá dầu, dầu được xem như mặt hàng thiết yếu chi phí cao sẽ hạn chế tiêu dùng các sản phẩm khác. Điều này làm tăng trọng lượng của dầu trong rổ hàng hóa tính CPI, kết quả mức truyền dẫn sẽ cao hơn trong ngắn hạn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Giá dầu được coi là một yếu tố của chi phí sản xuất làm tăng mức giá. Sử dụng mơ hình ECM dựa trên đường cong Phillip, tác giả ước tính mức truyền dẫn của giá dầu trong ngắn hạn và dài hạn. Kết quả từ mơ hình thực nghiệm cho thấy truyền dẫn trong dài hạn là khơng hồn tồn và có ý nghĩa thống kê. Mức truyền dẫn dài hạn tại Việt Nam thấp hơn mức truyền dẫn tại các nước trong khu vực các nước Châu Á mới nổi theo kết quả nghiên cứu của Chou, Tseng (2011) và các nước công nghiệp (Chen, 2009). Mức truyền dẫn có ý nghĩa trong ngắn hạn và thấp hơn mức truyền dẫn trong dài hạn. Điều này trái với kết quả cho rằng có sự sụt giảm trong truyền dẫn ở các nước (Chen, 2009; Hooker, 2002; Gregorio và cộng sự, 2007), nhưng giống với kết quả nghiên cứu của Chou, Tseng (2011). Ngoài ra, tác giả nghiên cứu ảnh hưởng của giá dầu trong ngắn hạn với hai giai đoạn cú sốc giá dầu đáng kể (giá dầu tăng mạnh) và thời kỳ giá dầu cao (giá dầu tăng liên tục) và cho thấy truyền dẫn trong giai đoạn giá dầu cao thì lớn hơn trong giai đoạn giá dầu biến động mạnh, vì cú sốc giá dầu có thể là tạm thời.
CHƢƠNG 3
XÁC ĐỊNH MỨC ĐỘ TÁC ĐỘNG CỦA GIÁ DẦU VÀO LẠM PHÁT VIỆT NAM THEO MƠ HÌNH VAR
Mục đích làm rõ hơn ảnh hưởng của giá dầu đối với nền kinh tế Việt Nam mà chủ yếu là trong lạm phát, tác giả dùng thêm mơ hình VAR dựa trên bài nghiên cứu của Du và cộng sự (2010) để tìm ra mối quan hệ giữa giá dầu và lạm phát. Mơ hình VAR có ưu điểm là khá đơn giản khi không phân biệt biến nào là biến nội sinh, biến nào là biến ngoại sinh. Hiểu được tương quan giữa giá dầu và lạm phát Việt Nam, tác giả đưa ra một số nhận xét và khuyến nghị chính sách.
3.1 Mơ hình nghiên cứu
Từ cơng trình của Sim (1980), mơ hình VAR đã trở thành một trong những phương pháp hàng đầu được sử dụng trong phân tích biến động của hệ thống kinh tế, đặc biệt là trong nghiên cứu về sự tương tác giữa các cú sốc về giá dầu và nền kinh tế vĩ mô. Tác giả dựa theo bài nghiên cứu của Du và các cộng sự (2010) xác định mức truyền dẫn giá dầu vào lạm phát CPI tại Việt Nam theo mơ hình VAR. Mơ hình VAR được thể hiện dưới dạng:
(7)
Trong đó,
yt = (y1t, y2t,… ynt) có nx1 vector biến nội sinh, trong đó yt-i thể hiện i độ trễ. Фi là nxn ma trận hệ số tương quan của yt-i với i = 1,2,…p. c =c1,c2,…cn là nx1 vector hệ số chặn của mơ hình VAR. εt = ε1, ε2, .. εn có nx1 vector phần dư.
- GDP thực tế. Do hạn chế về số liệu GDP theo tháng nên tác giả thay bằng số liệu giá trị sản lượng công nghiệp hàng tháng (IP), được lấy từ Ngân hàng phát triển Châu Á và Tổng cục thống kê.
- Lạm phát tính bằng chỉ số CPI
- Giá dầu thực tế tính theo đơ la Mỹ (OIL), tác giả lấy giá dầu thô thế giới từ IMF. - Lãi suất ngắn hạn (R) trong mơ hình VAR giúp nắm bắt được ảnh hưởng của các
chính sách tiền tệ.
- Theo Berbanke và cộng sự (1997), biến động giá dầu có thể ảnh hưởng tới chính sách tiền tệ của chính phủ, từ đó ảnh hưởng lên nền kinh tế. Vì vậy, biến cung tiền sẽ cho thấy tác động của yếu tố tiền tệ. Biến cung tiền (M2) được lấy từ IMF.
Tác giả phân tích các kết quả thực nghiệm của mơ hình VAR bao gồm quan hệ nhân quả Granger, hàm phản ứng xung và phân rã phương sai và chỉ tập trung vào sự tương tác giữa những cú sốc giá dầu với GDP và lạm phát.
3.2 Dữ liệu và các bƣớc thực hiện
Trong phần nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu theo tháng trong giai đoạn từ M1 2001 đến M6 2013. Dữ liệu thu thập chủ yếu từ các nguồn sau:
- Thống kê của quỹ tiền tệ quốc tế IMF: Thống kê tài chính (IFS) - Tổng cục thống kê Việt Nam: GOS
- Chỉ số tài chính và phát triển ngân hàng Châu Á (ADB). - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
Dùng mơ hình VAR để xem xét mức độ truyền dẫn của giá dầu vào chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam, tác giả thực hiện các bước sau:.
- Bước 1: Kiểm định nghiệm đơn vị để xem xét tính dừng hay khơng dừng của biến theo dãy số thời gian. Sau đó, lựa chọn độ trễ tối ưu cho các biến trong mơ hình.
- Bước 2: Thực hiện kiểm định mơ hình VAR
3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị
Tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị riêng lẻ từng biến để xác định thuộc tính dừng của các chuỗi số thời gian của các biến trong mơ hình thực nghiệm. Trong nghiên cứu này tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp ADF. Kết quả như sau:
Bảng 3.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị các biến trong phƣơng trình (7)
ADF 1% 5% 10% Kết quả LNM2 0.030433 -3.474567 -2.880853 -2.577147 Không dừng LNR -1.426001 -3.474567 -2.880853 -2.577147 Không dừng ADF LNM2 -10.12187 -3.474874 -2.880987 -2.577219 Dừng LNR -10.60328 -3.474874 -2.880987 -2.577219 Dừng
Chuỗi OIL, CPI và IP tác giả đã kiểm định tính dừng trong phần trên. Kết quả cho thấy các biến dừng ở sai phân bậc 1 I(1).
3.4 Chọn bƣớc trễ tối ƣu cho các biến trong mơ hình
Trước khi tiến hành phân tích mơ hình VAR, tác giả tiến hành chọn bước trễ cho các biến trong mơ hình. Kết quả kiểm định bước trễ cho thấy: theo các tiêu chuẩn LR, FPE, AIC độ trễ trong mơ hình được chọn là 4. Theo tiêu chuẩn HQ độ trễ lựa chọn là 2. Tham khảo các bài nghiên cứu liên quan, tác giả thấy độ trễ là 2 phù hợp cho mô hình (Du và cộng sự (2010), A. NAZIF ÇATIK và MEHMET KARAÇUKA (2012)).
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: DLNCPI DLNM2 DLNOIL DLNR DLNIP Exogenous variables: C Date: 09/18/13 Time: 23:52 Sample: 2001M01 2013M06
Included observations: 141
* indicates lag order selected by the criterion
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
Bảng 3.2: Độ trễ tối ƣu trong mơ hình VAR
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1070.282 NA 1.88e-13 -15.11038 -15.00582 -15.06789 1 1322.268 482.5257 7.54e-15 -18.33004 -17.70264* -18.07509 2 1362.255 73.73549 6.10e-15 -18.54262 -17.39240 -18.07521* 3 1395.257 58.51391 5.46e-15 -18.65613 -16.98307 -17.97625 4 1427.981 55.70000* 4.93e-15* -18.76568* -16.56980 -17.87335 5 1447.816 32.35581 5.36e-15 -18.69243 -15.97371 -17.58764 6 1471.709 37.27895 5.52e-15 -18.67672 -15.43517 -17.35947 7 1494.002 33.20363 5.86e-15 -18.63833 -14.87396 -17.10862 8 1512.072 25.63107 6.66e-15 -18.54003 -14.25283 -16.79786 3.5 Kiểm định Granger
Dùng kiểm định Granger tác giả chủ yếu tập trung vào mối quan hệ nhân quả giữa giá dầu, lạm phát và sản lượng. Granger xem một biến y có thể giúp dự báo một biến x. Tác giả lựa chọn giai đoạn xảy ra cú sốc là từ 2001:1-2008:12, giai đoạn sau là 2009:1-2013:6, vì giá dầu thô đạt mức cao nhất vào năm 2008 (132.55$/thùng) và đây cũng là năm diễn ra khủng hoảng kinh tế toàn cầu và cũng phù hợp với giai đoạn xảy ra cú sốc của Du và các cộng sự (2010). Ngoài ra, kiểm định tiêu chuẩn Chow (1960) cũng cho thấy mức ý nghĩa của F-statistic là 10% với cú sốc cấu trúc xảy ra vào 2008:12.
Chúng ta chia mẫu thành hai giai đoạn nghiên cứu với cú sốc cấu trúc là 2008:12, từ đó thực hiện kiểm định Granger cho toàn bộ mẫu và hai giai đoạn 2001:1-2008:12 và 2009:1-2013:6. Kết quả như sau:
Bảng 3.3: Kết quả kiểm định Granger
Giả thiết H0
2001:1-2013:6 2001:1-2008:12 2009:1-2013:6
Chi-sq p-value Chi-sq p-value Chi-sq p-value OIL khơng giải thích GDP 2,263609 0,3225 1,132325 0,5677 1,698578 0,4277 OIL khơng giải thích CPI 6,991087* 0,0303 6,633285** 0,0363 1,050907 0,5913 GDP khơng giải thích OIL 1,585849 0,4525 4,717375* 0,0945 2,247798 0,1288 CPI khơng giải thích OIL 3,299943 0,1921 5,285853* 0,0712 0,798571 0,6708
***, **,* thể hiện mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Bảng kiểm định Granger cho thấy trong giai đoạn 2001:1-2008:12 cũng như giai đoạn 2001:1-2013:6 biến giá dầu thế giới có ảnh hưởng tới CPI và khơng có ảnh
hưởng tới GDP. Đặc biệt, trong giai đoạn 2001:1-2008:12 GDP và CPI giải thích cho sự biến động của giá dầu.
Giai đoạn 2009:1-2013:12 và toàn bộ thời gian nghiên cứu thì GDP và CPI đều khơng có tác động tới giá dầu thế giới, điều này có thể giải thích do Việt Nam là nền kinh tế phụ thuộc 100% vào nhập khẩu xăng dầu thành phẩm, nền kinh tế nhỏ nên khơng có quyền trong việc quyết định giá dầu. Mặc dù, tháng 10 năm 2009 Việt Nam điều hành giá xăng dầu theo cơ chế thị trường có sự quản lý của Nhà Nước có thể làm cho giá xăng dầu nội địa tương quan mạnh hơn với giá dầu thế giới, nhưng giá xăng dầu thế giới lại khơng có tác động đáng kể tới nền kinh tế Việt Nam.
3.6 Hàm phản ứng xung
Tác giả dùng hàm phản ứng xung để ước tính mức độ tác động mạnh của các cú sốc giá dầu trên mơ hình VAR. Tác giả tập trung vào giai đoạn 2001:1-2008:12 vì giai đoạn 2009:1-2013:12 sự tương tác giữa giá dầu thế giới và kinh tế vĩ mô của Việt Nam là khơng đáng kể. Hình 2 thể hiện phản ứng của GDP, CPI, lượng cung tiền và lãi suất ngắn hạn đối với một đơn vị của biến động giá dầu với hai dải sai số chuẩn.
Hình 2: Hàm phản ứng xung của cú sốc giá dầu OIL
Kết quả cho thấy cú sốc giá dầu có tương quan dương làm tăng tốc độ tăng trưởng GDP. Mức tác động lớn nhất đạt được sau khoảng 5 tháng, sau đó ảnh hưởng của cú sốc trở nên nhỏ hơn sau 8 tháng.
Đúng như kỳ vọng, lạm phát CPI có tương quan dương với giá dầu thế giới trong khoảng trước 4 tháng. Mức tác động lớn nhất đạt được trong 2 tháng và sau đó giảm dần. Việt Nam là một nước nhập khẩu dầu, tăng giá dầu đã làm tăng chi phí sản xuất do đó làm tăng giá các mặt hàng khác. Trong khi đó, từ khoảng tháng 5 đến tháng 8 tương quan giữa giá dầu và lạm phát là âm. Kết quả từ bảng 3.4 thể hiện cú sốc giá dầu dương có phản ứng tích lũy dương tới lạm phát CPI. Đặc biệt hơn, 100% cú sốc giá dầu làm CPI gia tăng tích lũy khoảng 0.6%
Đối mặt với một cú sốc giá dầu dương, Ngân hàng trung ương có xu hướng giảm cung tiền và tăng lãi suất để ngăn chặn lạm phát. Tác động lớn nhất của lãi suất
ngắn hạn đạt được khoảng 2 tháng sau cú sốc và biến mất sau khoảng 8 tháng. Trong khi đó, biến cung tiền có tác động lớn nhất sau khoảng 4 tháng và biến mất sau khoảng 5 tháng.
Bảng 3.4: Phản ứng tích lũy của biến động giá dầu
Period DLNCPI DLNM2 DLNR DLNIP
1 0.001156 -0.000447 0.000934 -0.004469 2 0.003095 -0.002194 0.021023 -0.011856 3 0.004116 -0.005733 0.038758 -0.006434 4 0.004689 -0.007268 0.047561 0.005815 5 0.005034 -0.008138 0.051918 0.021161 6 0.005215 -0.008399 0.053299 0.037517 9 0.005551 -0.008316 0.053334 0.084999 12 0.005840 -0.008244 0.053591 0.128774 14 0.006023 -0.008225 0.053872 0.156442 15 0.006111 -0.008215 0.054005 0.169858
3.7 Phân rã phƣơng sai
Phân rã phương sai tách biệt các biến trong thành phần cú sốc vào mơ hình và cung cấp thêm thông tin về ảnh hưởng của từng thay đổi ngẫu nhiên đến các biến trong mơ hình VAR. Trong phần này tác giả tập trung chủ yếu vào phân rã phương sai của GDP và CPI để xem có bao nhiêu trong những thay đổi bất ngờ của hai biến này được giải thích bởi mỗi loại cú sốc khác nhau.
Kết quả thấy rằng cú sốc giá dầu tác động nhỏ tới biến động cho cả GDP và CPI. Biến cung tiền tác động lớn nhất tới GDP hơn là chính nó, mức tác động khá cao khoảng 20% sau khoảng 3 tháng. Đối với chỉ số CPI giải thích của GDP là một trong những quan trọng nhất, chiếm khoảng 20% sau 3 tháng, và cú sốc giá dầu chiếm khoảng 3%, trong khi cung tiền và lãi suất ngắn hạn đóng góp tương ứng khoảng 10% và 2%.
Hình 3: Phân rã phƣơng sai của GDP và CPI
Tóm lại, khi có một sự thay đổi trong cung tiền sẽ tác động mạnh tới GDP. Mặt khác khi có một cú sốc giá dầu, sản lượng sẽ biến động mạnh sau 5 tháng ở mức khoảng 8% và lạm phát CPI chịu biến động ngay ở mức 3%.
3.8 Tác động không đối xứng (Asymmetric) của giá dầu
Phân tích phần trên dựa trên giả định tác động của giá dầu vào nền kinh tế là tuyến tính, tuy nhiên phần lớn các bài nghiên cứu trước cho thấy khả năng tác động của giá dầu là không đối xứng. Trong phần này, tác giả xem xét tác động phi tuyến của giá dầu trong ba giai đoạn là 2001:1-2008:12, 2009:1-2013:6 và 2001:1-2013:6. Tác giả chọn phương pháp đánh giá của Mork (1989) cho rằng sự không đối xứng dựa
trên sự thay đổi của giá dầu, mà cụ thể là sự tăng giảm của giá dầu. Đánh giá như sau:
ot+ = { ot, nếu ot > 0, ngược lại = 0}, với ot+ là sự thay đổi dương trong giá dầu
ot- = { ot, nếu ot < 0, ngược lại = 0}, với ot- là sự thay đổi âm trong giá dầu
Để áp dụng mơ hình VAR, tác giả cũng thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị và Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo Mork (1989) như sau:
Bảng 3.5: Kiểm định nghiệm đơn vị trong chuỗi thay đổi giá dầu
ADF 1% 5% 10% Kết quả
ot+ -11.25931 -3.474567 -2.880553 -2.577147 Dừng
ot- -7.509485 -3.474567 -2.880553 -2.577147 Dừng