Kiểm định Dickey Fuller tính dừng của chuỗi:
Cặp giảthuyết: {H0: Chuỗi không dừng
H1: Chuỗi dừng Ta thấy: P – value = 0.0008 < α=0.05
Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Chuỗi qsa là một chuỗi dừng.
Hình 2.4-2: Giản đồ tự tương quan
Mơ hình AR:
Mơ hình AR là mơ hình tự hồi quy. Mơ hình AR (p):
∑
Theo giản đồ tƣơng quan riêng phần PACF, hệ số tự tƣơng quan của chuỗi có ý nghĩa thống kê tại độ trễ 1 nên nhóm chạy mơ hình AR(1) đƣợc bảng kết quả nhƣ sau:
Dùng lệnh ls qsa c ar(1):
Coefficient Pvalue Kết luận
c 503.7692 0.0000 Có ý nghĩa thống kê AR(1) 0.554332 0.0000 Có ý nghĩa thống kê Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu 0.145667 Khơng có bệnh Kiểm định tự tƣơng quan 0.1900 Khơng có bệnh Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi 0.8733 Khơng có bệnh Kiểm định bỏ sót biến 0.4619 Khơng có bệnh
Bảng 2.4-3: Kết quả ước lượng và kiểm định bệnh mơ hình AR(1)
Mơ hình MA:
Mơ hình MA(q):
∑
Mơ hình MA là tổng có trọng số của các tác động của các sốc ngẫu nhiên trong quá khứ. MA(q) đƣợc gọi là khả nghịch nếu nó có thể biểu diễn đƣợc dƣới dạng AR
Theo giản đồ tự tƣơng quan ACF bên trên, hệ số tự tƣơng quan của chuỗi có ý nghĩa thống kê tại độ trễ 1, 2, 3, 9 nên nhóm chạy mơ hình MA(1), MA(2), MA(3), MA(9) đƣợc bảng kết quả nhƣ sau:
Mơ hình MA(1) MA(2) MA(3) MA(9) Coef (c) 502.3997 501.9316 502.1315 497.8223 P-value (c) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Coef MA(i) 0.785444 0.215437 0.320732 -0.276686 P-value MA(i) 0.0000 0.0755 0.0074 0.0242 Kết luận Mơ hình có ý Mơ hình khơng Mơ hình có ý Mơ hình có ý
nghĩa thống có ý nghĩa thống nghĩa thống kê nghĩa thống kê kê tại kê tại tại tại
Bảng 2.4-4: Kết quả ước lượng bằng mơ hình MA
Vì mơ hình MA (2) khơng có ý nghĩa thống kê tại nên mơ hình bị loại bỏ. Nhóm tiếp tục kiểm định bệnh cho các mơ hình MA(1), MA(3), MA(9)
Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Chọn View/Residual Diagnostic/Histogram Normality test
Mơ hình MA(1) MA(3) MA(9) P - value 0.474687 0.472698 0.817313 Kết luận Khơng có bệnh Khơng có bệnh Khơng có bệnh
Bảng 2.4-5: Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu các mơ hình MAKiểm định tự tương quan Kiểm định tự tương quan
Chọn View/Residual Diagnostic/Serial correlation LM test/Lags to include:2 Mô hình MA(1) MA(3) MA(9) P - value 0.1586 0.0000 0.0000 Kết luận Khơng có bệnh Có bệnh Có bệnh
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Chọn View/Residual Diagnostic/Heteroskedascity test/ ARCH
Mơ hình MA(1) MA(3) MA(9) P – value 0.5693 0.0007 0.0200 Kết luận Khơng có bệnh Có bệnh Có bệnh
Bảng 2.4-7: Kiểm định phương sai sai số thay đổi các mơ hình MA Kiểm định bỏ sót biến
Chọn View/Stability Diagnostic/Ramsey Reset test/Number of fitted terms: 1 Mơ hình MA(1) MA(3) MA(9) P - value 0.9506 0.0044 0.2060
Kết luận Khơng có bệnh Có bệnh Khơng có bệnh
Bảng 2.4-8: Kiểm định bỏ sót biến các mơ hình MA
Từ các bảng tổng kết kết quả kiểm định trên, nhóm nghiên cứu thấy mơ hình MA(1) là mơ hình MA tốt nhất vì ít bệnh nhất, nên mơ hình này đƣợc giữ lại để xem xét về sau, 3 mơ hình cịn lại bị loại bỏ.
Mơ hình ARIMA:
Mơ hình ARIMA bậc p, d, q có phƣơng trình là:
d = c + 1 d t-1 + … + p d t-p + 1u t-1 + … + qu t-q + u t Trong đó:
AR(p) là mơ hình tự tƣơng quan bậc p Y(d) là chuỗi dừng khi lấy sai phân bậc d
Các tiêu chí đánh giá mơ hình ARIMA là AIC, SBC, HQC Cơng thức tính cụ thể nhƣ sau:
̂ ⁄
̂ ⁄
⁄
Mơ hình ARIMA phù hợp với chuỗi dừng, và nếu số liệu có tính mùa vụ ta phải tách tính mùa vụ ra khỏi chuỗi. Nhóm dùng chuỗi qsa là chuỗi đã hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ cho mơ hình ARIMA
Bước 1: Kiểm tra tính dừng của chuỗi dự báo.
Vì tính dừng của chuỗi qsa đã đƣợc kiểm định ở trên, nên sai phân đƣợc chọn của mơ hình ARIMA là d(0).
Bước 2: Tìm p,q bằng giản đồ tự tƣơng quan ACF và tự tƣơng quan riêng phần.
Dựa vào giản đồ đã có ở trên, nhóm chọn các cặp (p,q) = (1,1); (1,2); (1,3); (1,9).
Bước 3: Ƣớc lƣợng mơ hình.
Trên cửa sổ command nhóm dùng lần lƣợt các lệnh ls qsa ar(1) ma(1)/ ls qsa ar(1)
ma(2)/ ls qsa ar(1) ma(3)/ ls qsa ar(1) ma(9) cho ra kết quả trong bảng dƣới đây:
ARIMA (1,1) ARIMA (1,2) ARIMA (1,3) ARIMA (1,9) c 502.4563 500.6160 504.0696 499.1564 P value c 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 AR (i) 0.004580 0.805518 0.541179 0.549473 P value AR 0.9774 0.0000 0.0000 0.0000 MA (i) 0.770737 -0.575841 0.275391 -0.265120 P value MA 0.0000 0.0000 0.0255 0.0325 Kết luận Mơ hình khơng Mơ hình có ý Mơ hình có ý Mơ hình có ý
có ý nghĩa nghĩa thống kê nghĩa thống kê nghĩa thống kê thống kê tại tại tại tại
Bảng 2.4-9: Kết quả ước lượng các mơ hình ARIMA
Vì mơ hình ARIMA(1,1) khơng có ý nghĩa thống kê tại nên mơ hình bị loại bỏ. Nhóm tiếp tục kiểm định bệnh cho các mơ hình ARIMA(1,2), ARIMA(1,3), ARIMA(1,9).
Bước 4: Kiểm tra mơ hình và các giả định.
Kiểm định nhiễu trắng
Trên cửa sổ ƣớc lƣợng, chọn View/Residual Diagnostic/Heteroskedascity
test/ARCH
Mơ hình ARIMA(1,2) ARIMA(1,3) ARIMA(1,9) pvalue 0.7201 0.8401 0.6528
Kết luận Khơng có bệnh Khơng có bệnh Khơng có bệnh
So sánh các chỉ số
Mơ hình ARIMA(1,2) ARIMA(1,3) ARIMA(1,9) AIC 11.81952 11.85414 11.85620 SBC 11.91744 11.95206 11.95412 HQC 11.85832 11.89294 11.89500
Bảng 2.4-11: Kết quả các chỉ số AIC, SBC, HQC
Dựa vào các tiêu chí AIC, SBC, HQC, nhóm chọn ra mơ hình ARIMA(1,2) đều có các chỉ số AIC, SBC, HQC nhỏ nhất.
Từ các phƣơng pháp vừa thực hiện, 3 mơ hình đƣợc giữ lại để dự báo là AR(1), MA(1), ARIMA(1,2).
Trên cửa sổ dự báo, chọn Forecast/Forecast Sample: 2014M01-2019M09 cho ra kết quả nhƣ sau:
Mơ hình AR(1) MA(1) ARIMA(1,2) RMSE 108.4730 107.0634 108.0213 MAPE 19.44971 19.01949 19.31789
Bảng 2.4-12: Kết quả RMSE, MAPE các mơ hình AR, MA, ARIMA
Dựa vào các tiêu chí RMSE (căn bậc hai của sai số bình phƣơng trung bình) và MAPE (sai số dự báo), nhóm chọn đƣợc mơ hình tốt nhất để dự báo là mơ hình MA(1) với 2 chỉ số RMSE và MAPE nhỏ nhất.
Kiểm định nghiệm đơn vị
Dùng lệnh: ls qsa c t ma(1)
Ta đƣợc biểu đồ sau:
Hình 2.4-13: Kiểm định nghiệm đơn vị
Nghiệm của phƣơng trình nằm trong vịng trịn đơn vị, suy ra đây là một mơ hình ổn định, có thể dùng để dự báo.
Dự báo ngoài mẫu:
Trên cửa sổ ƣớc lƣợng, chọn Forecast/Forecast name: qsama1/Forecast Sample:
2014M01 2020M09 đƣợc chuỗi qsama1
Đƣợc kết quả nhƣ sau:
Hình 2.4-14: Biểu đồ dự báo ngồi mẫu qsama1f
So sánh các chỉ số MAPE, RMSE của các mơ hình MA(1), phƣơng pháp dự báo thô, 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 toán 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 đối đến xuất khẩu. Nhóm thứ nhất, 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 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 đoái USD FCFA có tác động dƣơng đến xuất khẩu nơng 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 đối 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