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.