2.1 Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát của Việt Nam trong gia
2.1.2 Dữ liệu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng dữ liệu hàng tháng, từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 6 năm 2013. Nguồn dữ liệu và cách xử lý số liệu ban đầu như sau:
- Chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam (CPI): Được quy về kỳ gốc (M1 2001 = 100). Nguồn dữ liệu: IFS
- Sản lượng công nghiệp của Việt Nam (IP): Tổng cục thống kê Việt Nam GSO, ngân hàng phát triển Châu Á (ADB)
- Giá dầu thế giới (OIL). Nguồn dữ liệu: IFS
2.1.3 Các bƣớc thực hiện trong q trình chạy mơ hình
Để đo lường mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam, tác giả thực hiện các bước như sau:
- Đầu tiên, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị để xem xét tính dừng và khơng dừng của các biến trong mơ hình.
- Thứ hai, tác giả thực hiện kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johasen để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu. - Thứ ba, sử dụng mơ hình hiệu chỉnh sai số (ECM) để đo lường mức độ
truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát trong ngắn hạn.
2.1.4 Kiểm định nghiệm đơn vị
Trong nghiên cứu này tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF) (bao gồm xu hướng thời gian) cho chuỗi thời gian
của các biến lạm phát (CPI), sản lượng công nghiệp (IP) và giá dầu (OIL) để xác định thuộc tính dừng của các biến trong mơ hình. Kết quả như sau:
Bảng 2.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
ADF 1% 5% 10% Kết quả LNCPI -2.787772 -4.021254 -3.440471 -3.144707 Không dừng LNIP 0.761767 -4.025924 -3.442712 -3.146022 Không dừng LNOIL -2.449814 -4.023506 -3.441552 -3.145341 Không dừng ADF 1% 5% 10% Kết quả DLNCPI -6.644115 -4.021254 -3.440471 -3.144707 Dừng DLNIP -16.50363 -4.025924 -3.442712 -3.146022 Dừng DLNOIL -8.690173 -4.021254 -3.440471 -3.144707 Dừng
Kết quả kiểm định cho thấy các biến OIL, CPI, IP là chuỗi thời gian không dừng ở chuỗi gốc I(0) và dừng ở sai phân bậc nhất I(1).
2.1.5 Chọn bƣớc trễ tối ƣu cho các biến trong mơ hình
Bằng kiểm định trace và maximum-eigenvalue tác giả xác định độ trễ cho mơ hình. Kết quả của việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình được trình bày ở bảng 2.2 với các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ khác nhau. Tiêu chuẩn thông dụng AIC chọn độ trễ là 6 tháng, độ trễ này cũng là lựa chọn của tiêu chuẩn FPE. Theo tiêu chuẩn SC và HQ độ trễ là 2 tháng. Độ trễ tối ưu là 2 tháng cũng được các nghiên cứu của Du và các công sự (2010) lựa chọn khi nghiên cứu về truyền dẫn giá dầu sử dụng chuỗi dữ liệu thống kê theo tháng.
Theo tác giả, tại Việt Nam khi giá xăng dầu tăng, các mặt hàng tiêu dùng tăng giá ngay nên độ trễ được kỳ vọng là thấp. Vì vậy, tác giả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình ECM là 2 tháng.
Bảng 2.2: Bảng độ trễ tối ƣu
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: DLNCPI DLNOIL OPGAP Exogenous variables: C
Date: 08/31/13 Time: 00:25 Sample: 2001M01 2013M06 Included observations: 141
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 751.7477 NA 4.90e-09 -10.62053 -10.55780 -10.59504 1 790.5081 75.32155 3.21e-09 -11.04267 -10.79171 -10.94069 2 818.4544 53.11789 2.46e-09 -11.31141 -10.87223* -11.13294* 3 828.4083 18.49578 2.42e-09 -11.32494 -10.69754 -11.06999 4 836.8106 15.25524 2.45e-09 -11.31646 -10.50085 -10.98502 5 846.7464 17.61678 2.42e-09 -11.32974 -10.32590 -10.92181 6 859.7406 22.48633 2.29e-09* -11.38639* -10.19434 -10.90198 7 864.5676 8.147825 2.44e-09 -11.32720 -9.946930 -10.76631 8 877.5115 21.29771* 2.31e-09 -11.38314 -9.814653 -10.74576
* 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
2.1.6 Kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen
Bảng 2.3: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen1
Kiểm định Trace Kiểm định Max-Eigen Mối quan hệ đồng liên kết Trị riêng (Eigen Value) Thống kê Trace Giá trị tới hạn 5% Thống kê Max-Eigen Giá trị tới hạn 5% Không* 0.285219 64.39411 29.79707 49.35955 21.13162 Tối đa 1* 0.096985 15.03456 15.49471 14.99633 14.26460 Tối đa 2 0.000260 0.038230 3.841466 0.038230 3.841466
Tác giả sử dụng phương pháp Johansen để thực hiện kiểm định giả thuyết khả năng xảy ra các vectơ đồng liên kết giữa các dãy số thời gian không dừng. Kết quả cho thấy thống kê Trace có một mối quan hệ đồng liên kết ở mức 5%, thống kê Max- Eigen có hai mối quan hệ đồng liên kết ở mức 5%. Như vậy, có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến lựa chọn trong mơ hình.
2.1.7 Mức độ truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát trong dài hạn
Do giá dầu, lạm phát và độ chênh sản lượng có mối quan hệ đồng liên kết nên tác giả xem xét truyền dẫn giá dầu trong dài hạn bằng mơ hình thực nghiệm (3). Kết quả truyền dẫn giá dầu trong dài hạn được thể hiện trong bảng như sau:
Bảng 2.4: Truyền dẫn giá dầu vào lạm phát trong dài hạn
Constant βy β0
Coefficient -1.559428*** 0.583228*** 0.093621*
t-Statistic -3,604597 10,19155 1,86378
***, **, * thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%
Từ bảng kết quả trên cho thấy, trong dài hạn hầu như tất cả các biến trong phương trình đều ảnh hưởng đến lạm phát cụ thể như sau: βy có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, β0 có ý nghĩa thống kê tại mức 10%. Truyền dẫn trong dài hạn là 0.093621 nghĩa là khi giá dầu tăng 1% thì sẽ tác động làm lạm phát Việt Nam tăng 0,093621%, mức truyền dẫn là khơng hồn tồn. Nhìn chung, trong dài hạn mức truyền dẫn 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) mức truyền dẫn bình quân là 0.1178 và cũng thấp hơn mức truyền dẫn tại 19 nước công nghiệp bao gồm các quốc gia Châu Âu, Mỹ và Nhật theo tác giả Chen (2009) mức truyền dẫn bình quân là 0.1662. Ngược lại, mức truyền dẫn trên cao hơn mức truyền dẫn tại Đài Loan theo Chou, Tseng (2011) là 0.06 khi nghiên cứu về mức truyền dẫn giá dầu vào lạm phát tại Đài Loan.
Bảng 2.5 : Độ lớn mức truyền dẫn giá dầu theo nghiên cứu của Chou, Tseng (2011)
Tác động của biến độ chênh sản lượng lên lạm phát mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Mức truyền dẫn là 0.583228, điều này cho thấy khi sản lượng dài hạn tăng 1% sẽ làm giá cả hàng hóa tăng 0,583228%, mức truyền dẫn là khơng hồn tồn.
2.1.8 Mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn: mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM
Trước hết để áp dụng mô hình ECM hiệu quả tác giả thực hiện kiểm định tính dừng của ECt trong cơng thức (3). Kết quả EC chỉ không dừng tại mức 1%, nên việc áp dụng mơ hình ECM là khả thi.
Tác giả sử dụng mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM để tính tốn mức độ truyền dẫn của giá dầu trong ngắn hạn. Phần dư ECt được tính từ vec tơ đồng tích hợp theo phương pháp Johansen trong mơ hình (2), phần dư ECt được đưa vào mơ hình ECM nhằm đảm bảo mối quan hệ cân bằng dài hạn được thỏa mãn.
Bảng 2.6: Kết quả kiểm định tính dừng của giá trị EC trong phƣơng trình (3)
Adj. t-Stat Prob.*
Phillips-Perron test statistic -3.163952 0.0242
Test critical values: 1% level -3.474567
5% level -2.880853
10% level -2.577147
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Do các biến số ở dạng chuỗi gốc I(0) là dãy số thời gian không dừng, các biến số ở dạng sai phân bậc 1 I(1) là các dãy số thời gian có tính dừng nên ta đưa các biến số ở dạng sai phân bậc 1 vào mơ hình.
Theo Adolfson (2001), Chen (2009), truyền dẫn từng phần trong ngắn hạn là θ1, tổng mức truyền dẫn trong ngắn hạn là ω = θ1+ φβ0
Bảng 2.7: Kết quả mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM
Coefficient t-Statistic Constant 0.002711*** 4.165113 πt-1 0.466562*** 6.521778 πt-2 0.141910** 2.200245 OPGAP 0.006150 0.809838 ΔOt-1 0.017350** 2.140253 ΔOt-2 -0.007677 -1.031824 ECt-1 -0.007677* -1.654110 SRPT = θ1+ φβ0 0.016631
***, **, * thể hiện mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
Qua bảng kết quả hồi qui trên, ta thấy một số biến giải thích có ý nghĩa thống kê. Trong ngắn hạn, truyền dẫn từng phần là 0.017350 và tổng mức truyền dẫn của giá dầu vào lạm phát Việt Nam là 0.016631 tức là khi xảy ra một cú sốc làm giá dầu
thay đổi 1% sẽ làm lạm phát thay đổi là 0,016631% để điều chỉnh về mức cân bằng trong dài hạn, mức truyền dẫn này là khơng hồn tồn. Mức truyền dẫn này là cao hơn so với mức truyền dẫn ở các nước công nghiệp là 0.0049 (Chen, 2009) và mức truyền dẫn bình quân ở 12 nước mới nổi là 0.0045 (Chou, Tseng 2011)
Một yếu tố khác tác động lên lạm phát Việt Nam cần chú ý trong mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM là độ trễ của lạm phát (hay lạm phát kỳ vọng). Qua kết quả mơ hình cho thấy ảnh hưởng của mức lạm phát ở một tháng trước là 0.466562 cao hơn lạm phát hai tháng trước. Có thể khi lạm phát tăng đột ngột ở giai đoạn trước làm cho tâm lý người tiêu dùng kỳ vọng giá cả hàng hóa cịn tiếp tục tăng ở giai đoạn hiện tại nên giá tiêu dùng ở giai đoạn hiện tại tiếp tục tăng và cũng có thể do giá hàng hóa đã tăng rồi người bán ít khi hạ giá thành xuống làm cho giá hiện tại tiếp tục tăng. Theo tác giả cũng có thể do giá dầu biến động tạm thời nhưng các doanh nghiệp đã tăng giá bán ngay kéo theo tăng giá các mặt hàng tiêu dùng, hoặc do giá dầu trên thị trường đã giảm mà doanh nghiệp chưa giảm giá bán.
Yếu tố phần dư ECt trong mơ hình (4) mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê. Điều này khẳng định rằng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mơ hình với độ tin cậy 10% của các biến độc lập phía trên trong việc giải thích sự tự vận động của chỉ số giá tiêu dùng trở về vị trí cân bằng dài hạn khi có sự thay đổi của các biến độc lập.
So sánh bảng 2.4 và bảng 2.7 cho thấy mức truyền dẫn trong dài hạn lớn hơn trong ngắn hạn. Tác giả cho rằng có thể là do biến động trong giá dầu chỉ là tạm thời và giá các mặt hàng chưa kịp điều chỉnh. Điều này giống với kết quả nghiên cứu của Chen (2009) với mức truyền dẫn bình quân trong dài hạn là 0.166170 lớn hơn mức truyền dẫn bình quân ngắn hạn là 0.004925 và cả Chou, Tseng (2011).
2.2 Truyền dẫn trong ngắn hạn: Giai đoạn giá dầu biến động mạnh và giai đoạn giá dầu cao
Nhiều nghiên cứu đã thừa nhận rằng đường cong Phillips được xây dựng dựa trên hệ số không đổi là không đủ để đánh giá ảnh hưởng của truyền dẫn giá dầu đối với lạm phát. Điều này là do thay đổi cơ bản có thể xảy ra trong nền kinh tế của một quốc gia hoặc khu vực trong mẫu nghiên cứu. Ngoài ra, giá dầu cũng thay đổi mạnh trong một khoảng thời gian ngắn. Hamilton (1996) chỉ ra rằng giá dầu có ảnh hưởng đáng kể đối với nền kinh tế chỉ khi có một sự gia tăng đáng kể về giá trong quá khứ. Theo Mork (1989), chỉ có sự gia tăng trong giá dầu ảnh hưởng đến các biến kinh tế vĩ mô, giảm giá dầu khơng có ảnh hưởng đáng kể. Các nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng có một mối quan hệ phi tuyến giữa giá dầu và các biến kinh tế (Hooker, 2002; Hamilton, 2003).
Chou, Tseng (2011) cho rằng truyền dẫn giá dầu trong ngắn hạn không đối xứng và phi tuyến nên tác giả nghiên cứu truyền dẫn giá dầu trong ngắn hạn dưới hai dạng: giai đoạn giá dầu biến động mạnh và giai đoạn giá dầu cao.
2.2.1 Giai đoạn giá dầu biến động mạnh
Mơ hình đường cong Phillips chỉ ra tính bất đối xứng của truyền dẫn giá dầu trong ngắn hạn. Vì vậy, tác giả xem xét sự thay đổi trong truyền dẫn ngắn hạn khi giá dầu tăng lên đáng kể trong một thời gian ngắn. Vì khơng có tiêu chí cụ thể để xác định cú sốc giá dầu mạnh mẽ, Chou, Tseng (2011) đã quyết định khi tỷ lệ thay đổi của giá dầu vượt quá độ lệch chuẩn của trung bình mẫu, điều này cho thấy sự gia tăng bất thường và có thể được coi là một cú sốc giá dầu đáng kể. Phương trình (4) đã được xác định như sau:
Trong đó, Dt là biến giả mô tả cho sự gia tăng đáng kể trong giá dầu. Tác giả xác định giá trị trung bình mẫu nghiên cứu là 9,41%. Một sự gia tăng trong giá dầu vượt
quá 9,41% được xem là cú sốc giá dầu biến động mạnh Dt lúc này bằng 1, ngược lại Dt =0.Với tiêu chí này, từ 150 quan sát trong mẫu ta có 19 điểm xảy ra cú sốc giá dầu mạnh. Hệ số truyền dẫn trong ngắn hạn với sự ra tăng nhanh chóng của giá dầu là θ1+ γ1+ ρβ0 và θ1+ γ1 là ảnh hưởng bình thường trong giá dầu. Kết quả ước tính thể hiện như sau:
Bảng 2.8: Giá dầu biến động mạnh và đƣờng Phillips
θ1 ρ β0 γ 1 θ1+ ρβ0 θ1+ γ1+ ρβ0 Hệ số 0.014339 -0.008129 0.093621* 0.006879 0.013578 0.020457 ***, **, * thể hiện mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
Kết quả cho thấy mức truyền dẫn trong ngắn hạn là cao hơn khi chịu tác động mạnh của cú sốc giá dầu, điều này thể hiện biến động lớn trong giá dầu ngay lập tức được phản ánh trong lạm phát, đúng như kỳ vọng của tác giả đối với thị trường tiêu thụ xăng dầu tại Việt Nam. Mức ảnh hưởng thường xuyên của biến động giá dầu là 0.013578, nghĩa là khi giá dầu tăng 1% thì lạm phát tăng 0,013578%, mức truyền dẫn này là khơng hồn tồn và cao hơn mức truyền dẫn bình quân của 12 nước Châu Á trong nghiên cứu của Chou, Tseng (2011) là 0.0056.
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