So sánh các chỉ số MAPE, RMSE của các mơ hình MA(1), phƣơng pháp dự báo thơ, phƣơng pháp san mũ kép, phƣơng pháp phân tích.
qsama1f qsaff Thời điểm dự qd (san mũ qf (dự báo (phƣơng
q (mơ hình
báo kép) thơ) pháp phân
MA(1)) tích) 2019M10 NA 552.55 356 535.97 601.95 2019M11 NA 554.39 389 453.76 525.36 2019M12 NA 556.23 478 418.47 495.84 2020M01 NA 558.07 437.55 422.25 505.56 2020M02 NA 559.91 274.21 332.1 421.5 2020M03 NA 561.75 693.69 625.96 721.61 2020M04 NA 563.59 682.38 623.89 725.95 2020M05 NA 565.42 672.05 565.2 673.82 2020M06 NA 567.26 596.33 510.36 625.7 2020M07 NA 569.1 596.89 506.73 628.95 2020M08 NA 570.94 628.73 564.11 693.36 2020M09 NA 572.78 479 470 606.44
Bảng 2.4-15: Kết quả dự báo qua các mơ hình
So sánh các chỉ số MAPE, RMSE của các phương pháp dự báo
Dự báo thô:
RMSE: genr RMSE1=@sqrt(@mean(qf-q)^2)
MAPE: genr MAPE1=@mean(@abs((qf-q)/q))
Dự báo bằng phƣơng pháp san mũ kép:
RMSE: genr RMSE2=@sqrt(@mean(qd-q)^2)
MAPE: genr MAPE2=@mean(@abs((qd-q)/q))
Dự báo bằng phƣơng pháp phân tích:
RMSE: genr RMSE4=@sqrt(@mean(qsama1f-q)^2)
MAPE: genr MAPE4=@mean(@abs((qsama1f-q)/q))
Chọn MAPE1, MAPE2, MAPE3, MAPE4/Open as group
Chọn RMSE1, RMSE2, RMSE3, RMSE4/Open as group Nhóm có bảng tổng hợp sau:
Chỉ số Dự báo thơ San mũ kép Phƣơng pháp MA(1) phân tích
RMSE 0.8358 16.943 7.58E-14 0.2688 MAPE 0.3218 0.2634 0.185557 0.1935
Bảng 2.4-16: Kết quả RMSE, MAPE các mơ hình
Từ bảng trên có thể thấy, các mơ hình dự báo thơ, dự báo bằng phƣơng pháp phân tích và MA(1) đều có MAPE và RMSE nhỏ hơn 5, nên các mơ hình này đều phù hợp cho việc dự báo Sản lƣợng xuất khẩu gạo của Việt Nam tháng 10-2019 đến tháng 9-2020
Tuy nhiên, mơ hình dự báo thơ cịn nhiều khuyết điểm nhƣ chƣa xem xét đƣợc yếu tố mùa vụ của chuỗi thời gian nên hai mơ hình đƣợc chọn cuối cùng là dự báo bằng phƣơng pháp phân tích và MA(1), cụ thể nhƣ sau:
Mơ hình dự báo bằng phƣơng pháp phân tích:
̂ ̂ ̂
Mơ hình dự báo MA(1):
̂ ̂
CHƢƠNG 3: DỰ BÁO BẰNG MƠ HÌNH VAR 3.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu:
a. Các nghiên cứu về ảnh hưởng của tỷ giá USD/VND đến xuất khẩu
Xuất khẩu và xuất khẩu gạo nói riêng gắn liền với việc sử dụng các đồng tiền quốc gia khác nhau nên nó liên quan đến vấn đề thanh tốn quốc tế và tỷ giá hối đối. Trên thực tế có rất nhiều nghiên cứu nghiên cứu về ảnh hƣởng của tỷ giá đến xuất khẩu. Tuy nhiên, tìm hiểu một số nghiên cứu thực nghiệm về tác động của tỷ giá hối đoái đến xuất khẩu, có hai nhóm kết quả nghiên cứu khác nhau về tác động của tỷ giá hối đoái đến xuất khẩu. Nhóm thứ nhất, tỷ giá hối đối hoặc tỷ giá hối đoái thực giữa tiền tệ quốc gia xuất khẩu và tiền tệ quốc gia nhập khẩu tác động dƣơng lên khối lƣợng hoặc giá trị xuất khẩu (Usman Haleem và cộng sự (2005), Grafoute Amoro và Yao Shen (2013), Trần Thanh Long và Phạm Thị Quỳnh Hoa (2015)). Nhóm thứ hai, tỷ giá hối đoái hoặc tỷ giá hối đoái thực giữa tiền tệ quốc gia xuất khẩu và tiền tệ quốc gia nhập khẩu tác động âm lên khối lƣợng hoặc giá trị xuất khẩu (Mohammed B. Yusoff và Ahmed Hossain Sabit (2015), Sirikul Tulasombat và cộng sự (2015), Phạm Thị Ngân và Nguyễn Thanh Tú (2015), Lutengano Mwinuka và Felix Mlay (2015)), trái ngƣợc với lý thuyết chung nhƣng với những lời giải đáp thỏa đáng và đáng lƣu ý. Sau đây là một vài nghiên cứu thực nghiệm kiểm tra tác động của tỷ giá hối đoái và các yếu tố khác đến xuất khẩu hàng hóa giữa hai hay nhiều quốc gia với nhau.
Đầu tiên là các nghiên cứu chỉ ra tác động dƣơng. Usman Haleem và cộng sự (2005) nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái và các yếu tố khác đến xuất khẩu cam tƣơi của Pakistan. Dữ liệu chuỗi thời gian từ năm 1975 – 2004 với phƣơng pháp đồng liên kết. Kết quả nghiên cứu cho thấy giá sản xuất trong nƣớc tác động âm, giá xuất khẩu, tỷ giá hối đoái và GDP của quốc gia nhập khẩu tác động dƣơng đến khối lƣợng xuất khẩu cam tƣơi của Pakistan sang các quốc gia. Lutengano Mwinuka và Felix Mlay (2015) đã nghiên cứu tác động của tỷ giá và các yếu tố khác ảnh hƣởng đến xuất khẩu đƣờng của Tanzanra sang các
xuất khẩu, khối lƣợng sản xuất trong nƣớc tác động dƣơng; giá sản xuất trong nƣớc, chi phí sản xuất trong nƣớc tác động âm đến khối lƣợng xuất khẩu.
Grafoute Amoro và Yao Shen (2013) nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái và các yếu tố khác ảnh hƣởng đến xuất khẩu nông nghiệp của châu Phi sang các quốc gia (giới hạn ở hai mặt hàng cao su và ca cao). Dữ liệu nghiên cứu từ năm 1970 – 2005 bằng phƣơng pháp ƣớc lƣợng OLS. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ giá hối đoái FCFA USD tác động âm, khối lƣợng sản xuất trong nƣớc, giá sản xuất tác động dƣơng đến khối lƣợng xuất khẩu cao su. Tức là tỷ giá hối đối USD FCFA có tác động dƣơng đến xuất khẩu nông nghiệp của châu Phi.
Trần Thanh Long và Phạm Thị Quỳnh Hoa (2015) cũng vận dụng mơ hình lực hấp dẫn trong thƣơng mại để phát hiện và đo lƣờng mức độ tác động của các nhân tố tác động đến giá trị xuất khẩu thủy sản Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu hàng năm từ 2010 – 2014 của 30 quốc gia nhập khẩu thủy sản từ Việt Nam. Nghiên cứu thực hiện phƣơng pháp hồi quy kết hợp đồng thời phƣơng pháp OLS, FEM và REM bằng phần mềm Eview 8. Kết quả nghiên cứu cho thấy GDP của Việt Nam, GDP của các quốc gia nhập khẩu, GDP đầu ngƣời của các quốc gia nhập khẩu, Hiệp định thƣơng mại Việt Nam tác động dƣơng; tỷ giá tiền tệ của các quốc gia nhập khẩu/VND, khoảng cách địa lý từ Hà Nội đến thủ đô các quốc gia nhập khẩu tác động dƣơng đến giá trị xuất khẩu thủy sản Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu trái ngƣợc với các nghiên cứu trên, Mohammed B. Yusoff và Ahmed Hossain Sabit (2015) đã nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái thực và biến động tỷ giá hối đoái đến hoạt động xuất khẩu giữa các quốc gia ASEAN đến Trung Quốc. Dữ liệu nghiên cứu theo năm 1992 – 2011 của 5 quốc gia trong khối ASEAN đó là Malaysia, Singapore, Indonesia, Thái Lan và Phillipines với phƣơng pháp GMM. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ giá hối đoái thực song phƣơng, mức độ biến động tỷ giá hối đoái tác động âm và GDP Trung Quốc tác động dƣơng đến xuất khẩu của Malaysia, Singapore, Indonesia, Thái Lan và Phillipines đến Trung Quốc.
Sirikul Tulasombat và cộng sự (2015) đã nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái đến xuất khẩu nơng nghiệp nói chung, xuất khẩu mặt hàng cao su và gạo của Thái Lan đến các quốc gia. Dữ liệu nghiên cứu theo tháng từ tháng 1 2002 đến tháng 6/2014 với phƣơng pháp ƣớc lƣợng OLS. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ giá hối đoái (Baht so với tiền tệ quốc gia xuất khẩu) tác động âm đến xuất khẩu mặt hàng gạo, cao su và mặt hàng nơng nghiệp nói chung.
Phạm Thị Ngân và Nguyễn Thanh Tú (2015) đã nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái và các yếu tố khác đến giá trị xuất khẩu thủy sản Việt Nam sang thị trƣờng Âu Mỹ bằng việc sử dụng mơ hình lực hấp dẫn trong thƣơng mại quốc tế. Với dữ liệu nghiên cứu hàng năm ở giai đoạn 2006 – 2014 của 26 quốc gia Âu Mỹ và Việt Nam với 243 quan sát. Nghiên cứu thực hiện phƣơng pháp hồi quy kết hợp đồng thời phƣơng pháp OLS, FEM và REM bằng phần mềm Eview8. Kết quả cho thấy GDP của quốc gia xuất khẩu, GDP của quốc gia nhập khẩu, dân số của các quốc gia, tỷ giá hối đoái (VND USD) tác động dƣơng, khoảng cách địa lý tác động âm đến giá trị xuất khẩu thủy sản Việt Nam. Nhƣ vậy, tỷ giá hối đối USD VND có tác động âm đến giá trị xuất khẩu thủy sản Việt Nam.
Tóm lại, các cơng trình nghiên cứu thực nghiệm có những khác biệt nhất định về phƣơng pháp ƣớc lƣợng, các biến trong mơ hình, từ đó kết quả cũng khác nhau. Mặc dù vậy, các nghiên cứu thực nghiệm đều khẳng định xuất khẩu hàng hóa từ một quốc gia sang một quốc gia chịu ảnh hƣởng bởi các yếu tố điển hình sau nhƣ: GDP của hai quốc gia xuất khẩu và nhập khẩu. Tỷ giá hối đoái hoặc tỷ giá hối đoái thực giữa tiền tệ quốc gia xuất khẩu và quốc gia nhập khẩu có thể tác động dƣơng hoặc có thể tác động âm lên xuất khẩu và hiện là vấn đề còn nhiều tranh luận.
b. Ảnh hưởng của sản lượng xuất khẩu gạo lên tỷ giá hối đoái USD/VND
Nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đối, nhóm lấy mơ hình Mundell-Fleming làm cơ sở lý thuyết. Đây là mơ hình kinh tế học vĩ mô sử dụng 2 đƣờng
cho thấy mối quan hệ giữa sản lƣợng và tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong ngắn hạn. Qua đó nhận thấy xuất khẩu có ảnh hƣởng gián tiếp đến tỷ giá hối đối, thơng qua nhân tố cán cân thƣơng mại.
Cán cân thƣơng mại (Trade Balance) ghi lại những thay đổi trong xuất khẩu và nhập khẩu của một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định cũng nhƣ mức chênh lệch giữa chúng (xuất khẩu trừ đi nhập khẩu). Cán cân thƣơng mại là một phần cấu tạo nên đƣờng IS. Khi cán cân thƣơng mại thặng dƣ (xuất khẩu tăng lên hoặc nhập khẩu giảm đi) dẫn đến việc cầu ngoại tệ tăng lên. Khi cầu ngoại tệ tăng dẫn đến giá của ngoại tệ cũng tăng lên, dẫn đến tỷ giá hối đoái sẽ giảm đi. Khi cán cân thƣơng mại thâm hụt (xuất khẩu giảm hoặc nhập khẩu tăng), dẫn đến cầu nội tệ tăng lên, đồng nội tệ lên giá và tỷ giá hối đối tăng lên.
Cách thức tính: NX = EX - IM Trong đó:
NX là xuất khẩu ròng, thể hiện cán cân thƣơng mại EX là tổng giá trị xuất khẩu
IM là tổng giá trị nhập khẩu.
Trong nghiên cứu của Trần Mộng Uyên Ngân, tác giả có viết: “Đồng nội tệ có phản ứng nhanh nhạy với sự thay đổi trong cán cân thƣơng mại cao hơn đồng ngoại tệ. Thặng dƣ thƣơng mại đồng nghĩa với việc giá trị xuất khẩu cao hơn giá trị nhập khẩu, nói cách khác là hàng hóa nội địa đƣợc sử dụng nhiều hơn hàng hóa nhập ngoại, vì thế nhu cầu đồng nội tệ tăng cao, giá đồng nội tệ nhờ thế mà đƣợc nâng lên và tỷ lệ hối đoái giảm xuống” (Tran Mong Uyen Ngan, 2015)
Một nghiên cứu khác của Nick K Lioudis cũng chỉ ra rằng: Cán cân thƣơng mại ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đối thơng qua ảnh hƣởng của nó lên lƣợng cung và cầu ngoại hối.. Khi xuất khẩu ròng của một quốc gia khác khơng, điều đó có nghĩa là khi xuất khẩu khơng cân bằng với nhập khẩu, sẽ phát sinh cung hoặc cầu tiền tệ của một quốc gia, điều này làm ảnh hƣởng đến giá trị đồng nội tệ của quốc gia đó trên thị trƣờng thế giới. Nhu cầu về tiền tệ bị tác động bởi thƣơng mại, từ đó gây ra tác động đối với các giá trị tƣơng đối. Nếu một quốc giá xuất khẩu nhiều hơn nhập khẩu, nhu cầu đối với hàng hóa nƣớc đó
tăng lên, vì vậy dẫn tới một sự gia tăng nội tệ của quốc gia đó. Quy luật cung cầu trong kinh tế chỉ ra rằng khi nhu cầu cao, giá sẽ tăng, dẫn tới giá trị đồng tiền gia tăng. Ngƣợc lại, nếu một quốc gia nhập khẩu nhiều hơn xuất khẩu, nhu cầu đối với nội tệ của quốc gia đó sẽ giảm, vì vậy giá sẽ giảm. ( Nick K Lioudis - Cán cân thƣơng mại ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đoái nhƣ thế nào?)
3.2 Dự báo bằng mơ hình VAR trong EVIEWS Mơ hình VAR(k): EVIEWS Mơ hình VAR(k):
qt = a + a1rt-1 + a2rt-2 +…+ aprt-p + ut rt = b + b1qt-1 + b2qt-2 + …+ bqqt-q + u’t
Trong đó :
q : sản lƣợng gạo xuất khẩu của Việt Nam thời gian t r : tỷ giá hối đoái USD VND thời gian t
Bước 1: Kiểm tra tính dừng của chuỗi.
Giả thuyết thống kê: {H0: Chuỗi khơng dừng
H1: Chuỗi dừng
Chọn chuỗi r/Unit root test/Level/Augment Dickey Fuller test Ta đƣợc kết quả: P - value= 0.5345>0.05
H0 không bị bác bỏ, chuỗi r là chuỗi không dừng.
Tiếp tục chọn chuỗi r/Unit root test/ 1st difference/Augment Dickey Fuller test Ta đƣợc kết quả: P – value = 0.0054 < 0.05
H0 bị bác bỏ, chuỗi sai phân bậc 1 của r (d(r)) là chuỗi dừng. Nhƣ vậy, 2 chuỗi đƣợc chọn để chạy mơ hình VAR là q và d(r).
Trong Eviews, chọn 2 chuỗi q, r/Open as VAR/VAR type: Unrestricted VAR/Endogenous Variables: d(r) q/Lag Interval for Endogenous: 1 2
Trong cửa sổ Estimate, chọn View/Lag structure/Lag length criteria/Lags to
include:6 đƣợc kết quả nhƣ sau:
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -783.304 NA 3.44E+08 25.33239 25.401 25.35933 1 -774.522 16.71501 2.95e+08* 25.17811* 25.38396* 25.25894* 2 -772.04 4.563644 3.10E+08 25.22708 25.57017 25.36179 3 -767.698 7.703144 3.07E+08 25.21606 25.69638 25.40464 4 -765.289 4.118397 3.24E+08 25.26738 25.88494 25.50985 5 -764.692 0.982023 3.63E+08 25.37716 26.13195 25.67351 6 -758.343 10.03533* 3.38E+08 25.30139 26.19341 25.65162
Bảng 3.2-1: Kết quả kiểm tra độ trễ
Nhìn vào bảng trên, có thể thấy, độ trễ phù hợp nhất là p=1. Vì vậy, trên cửa sổ
Estimate, chọn Estimate/ VAR type: Unrestricted VAR/Endogenous Variables: d(r) q/Lag Interval for Endogenous: 1 1 đƣợc kết quả nhƣ sau:
D(R) Q D(R(-1)) -0.02213 0.092611 SE 0.12447 0.1207 Tvalue [-0.17782] [ 0.76730] Q(-1) 0.112701 0.476958 SE 0.11336 0.10993 Tvalue [ 0.99417] [ 4.33888] C -24.9188 262.3649 SE 59.8832 58.0686 T value [-0.41612] [ 4.51819] Bảng 3.2-2: Kết quả tại độ trễ bằng 1
Nhƣ vậy, mơ hình VAR đƣợc chọn là VAR(1), cụ thể nhƣ sau:
Q = 58.0686 + 0.092611d(r)t-1 + 0.476958Qt-1 + u’t
r = -24.9118 – 0.02213d(r)t-1 + 0.11336Qt-1 + ut
Bước 3: Kiểm tra mơ hình.
Tính ổn định: Trong bảng ƣớc lƣợng ở trên, chọn View/Lag Structure/AR Roots
Hình 3.2-3: Kiểm định nghiệm đơn vị
Hai nghiệm của phƣơng trình đặc trƣng đều nằm trong vịng trịn đơn vị, suy ra đây là một mơ hình VAR ổn định, có thể dùng để dự báo.
Ki m nh h nhân qu :ể đị ệ ả
Giả thuyết thống kê: {
H0: Khơng có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc H1: ó ả ƣởđếế ụ ộ
Trong bảng kết quả ƣớc lƣợng, chọn View Lag structure Granger Causality đƣợc bảng kết quả sau:
Biến phụ thuộc: d(r)
Excluded Chi square df Prob.
q 0.988384 1 0.3201
All 0.988384 1 0.3201
Kết quả Không ảnh hƣởng
Biến phụ thuộc: q
Excluded Chi square df Prob.
d(r) 0.588752 1 0.4429
All 0.588752 1 0.4429
Kết quả Không ảnh hƣởng
Bảng 3.2-5: Kết quả với biến phụ thuộc q
Nhìn vào 2 bảng trên, có thể thấy cả hai biến khơng có ảnh hƣởng đến nhau, nghĩa là hai biến khơng có quan hệ nhân quả. Vì vậy, mơ hình VAR khơng thể sử dụng trong bài dự báo này. Nhƣ vậy, mơ hình đƣợc chọn cuối cùng là mơ hình MA(1) và mơ hình dự báo bằng phƣơng pháp phân tích với kết quả dự báo nhƣ sau:
Mơ hình dự báo bằng phƣơng pháp phân tích:
̂ ̂ ̂
Mơ hình dự báo MA(1):
KẾT LUẬN
Từ hoạt động nghiên cứu, phân tích và sử dụng phần mềm Eviews 8, nhóm chúng tơi rút ra kết luận sau: Qua kiểm định quan hệ nhân quả thì hai biến tỷ giá hối đối USD VND và lƣợng xuất khẩu gạo của Việt Nam của các tháng trong giai đoạn tháng 1/2014 - tháng 9/2019 không ảnh hƣởng lẫn nhau nên nhóm chúng tơi khơng chạy đƣợc mơ hình Var. Nhƣ vậy, kết quả dự báo mơ hình MA(1) và dự báo bằng phƣơng pháp phân tích là mơ hình đƣợc chọn cho việc phân tích và dự báo lƣợng xuất khẩu gạo trong khảng thời gian từ tháng 10 năm 2019 đến tháng 9 năm 2020.
Thông qua việc thực hiện bài viết, nhóm chúng tơi đã có cơ hội để trau dồi kinh nghiệm và kiến thức của bản thân, biết cách tìm kiếm và xử lý số liệu sao cho những quan