Bảng 23 cho thấy giá trị p-value chung cho từng độ trễ đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0.05, điều này cho thấy các giá trị trễ đều khác 0 có ý nghĩa thống kê, do vậy khơng cần thiết loại bỏ bất cứ độ trễ nào. Tuy nhiên, p-value riêng của các biến d(CPI) và d(Interest rate) ở độ trễ 3 đều tương đối lớn, nên tiểu luận xem xét bỏ độ trễ này đối với 2 biến chỉ số giá tiêu dùng và lãi suất trong từng phương trình ở hệ VAR.
Bước 7: Dự báo trong mẫu với hệ VAR có biến Tỷ giá là biến ngoại sinh
Nhóm tiến hành dự báo trong mẫu từ quý 1 năm 2006 đến quý 3 năm 2019 với mơ hình VAR có biến Tỷ giá là biến ngoại sinh. Sau đó, nhóm tính tốn chỉ tiêu Sai số phần trăm trung bình tuyệt đối MAPE bằng câu lệnh
genr mape_var = @mean(@abs((gdp_growth - gdp_growth_1)/gdp_growth))*100
Kết quả tính tốn chỉ tiêu MAPE = 27.60581%
Bước 8: Dự báo tăng trưởng kinh tế
Do biến tỷ giá hối đối được coi là biến ngoại sinh trong mơ hình VAR dự báo tăng trưởng nên nhóm tiến hành xây dựng kịch bản cho biến này. Vì Việt Nam theo hệ thống tỷ
giá hối đối thả nổi có điều tiết, nên mức tỷ giá luôn dao động ở những ngưỡng cho phép do NHTW quy định, tuy nhiên vẫn chịu mức chi phối của thị trường. Chính vì vậy, việc đưa ra một kịch bản cụ thể cho biến số này là một bài tốn tương đối khó. Vì thế, để việc dự báo trở nên khách quan hơn, nhóm sẽ tiến hành dự báo cho chuỗi tỷ giá hối đối bằng mơ hình ARIMA cho các quý từ quý 4 năm 2019 đến quý 4 năm 2020, sau đó sử dụng giá trị dự báo này để làm kịch bản cho chính biến tỷ giá, từ đó làm đầu vào để dự báo tăng trưởng cho các quý tới.
* Các bước thực hiện dự báo cho chuỗi Exchange rate bằng mơ hình ARIMA(p,d,q)
Bước 1: Kiểm tra tính mùa vụ của chuỗi tỷ giá bằng biểu đồ mùa vụ
Trước hết cần kiểm tra tính mùa vụ của chuỗi tỷ giá, nếu chuỗi tỷ giá có yếu tố mùa vụ rõ ràng thì cần tách yếu tố mùa vụ trước khi dựa báo bằng ARIMA.
15,000 16,000 17,000 18,000 19,000 20,000 21,000 22,000 23,000 24,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Means by Season
Exchange rate by Season
Nguồn: Tính tốn và biểu diễn với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 10
Hình 19: Tỷ giá VND/ USD của Việt Nam với yếu tố mùa vụ
Theo Hình 19, tỷ giá VND/ USD theo mùa vụ là không rõ ràng hay yếu tố mùa vụ không ảnh hưởng đến tỷ giá VND/ USD của Việt Nam. Thực tế với mức biến động thường
xuyên trên thị trường ngoại hối, tính mùa vụ trong tỷ giá là tương đối ít và hầu như không tác động đến chuỗi.
Bước 2: Kiểm định tính dừng của chuỗi
Mơ hình ARIMA cũng chỉ dự báo cho chuỗi dừng. Dựa vào kết quả kiểm định được đưa ra ở Bảng 20, có thể thấy chuỗi tỷ giá là chuỗi tích hợp bậc 1. Do đó d = 1.
Bước 3: Lựa chọn bậc của 2 mơ hình AR(p) và MA(q) bằng giản đồ tự tương quan (ACF) và tự tương quan riêng phần (PACF)
Nguồn: Tính tốn và biểu diễn với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 10
Hình 20: Giản đồ tương quan và tương quan riêng phần của chuỗi sai phân bậc 1 của Tỷ giá của Tỷ giá
Giản đồ tự tương quan và tự tương quan riêng phần được trình bày ở Hình 20. Theo Hình 20 nhìn vào giản đồ tự tương quan và tương quan riêng phần có thể lựa chọn p = 0, 5; d = 1 và q = 0, 5, do hệ số tương quan riêng và tương quan riêng phần tại bậc 5 là khác không và chuỗi dừng tại sai phân bậc 1. Chính vì thế nhóm tiểu luận tiến hành ước lượng 3
mơ hình ARIMA(5,1,0); ARIMA(0,1,5) và ARIMA(5,0,5) và đưa ra kết quả so sánh giữa các mơ hình qua các tiêu chí được trình bày ở Bảng
Mơ hình Adjusted R2 AIC SC HQ
ARIMA(5,1,0) 0.02956 14.24055 14.35105 14.28316
ARIMA(0,1,5) 0.07742 14.19927 14.30977 14.24189
ARIMA(5,0,5) 0.075962 14.22091 14.36825 14.27773
Nguồn: Tính tốn và tổng hợp với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 10