4. CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Kết quả ước lượng theo phương pháp đơn biến
Trước hết, tiến hành kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu, vì điều kiện ban đầu để chạy mơ hình AR bậc p là các chuỗi dữ liệu đều phải dừng, nếu không dừng, sẽ tiến hành thực hiện sai phân giữa các giá trị quan sát để biến chuỗi không dừng thành chuỗi dừng. Kiểm định nghiệm đơn vị được sử dụng cho chuỗi CPI theo tháng từ 01/2004 đến 02/2013. Kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) được sử dụng, độ trễ của mơ hình được xác định theo tiêu chuẩn SIC (Schwarz Information Criterion).
Bảng 4.1 – Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Dữ liệu ban đầu Dữ liệu ban đầu
Mẫu t-statistic Giá trị thống kê t với các mức ý nghĩa
CPI -3.943169
-3.492523*** -2.888669**
-2.581313*
(Ghi chú: *, **, *** thể hiện giá trị thống kê t tra bảng ở mức ý nghĩa 10%, 5%, và 1%)
Theo bảng kết quả cho thấy chuỗi CPI lấy theo tháng từ IMF đã dừng vì trị tuyệt đối của giá trị 𝜏 tính tốn đều lớn hơn các giá trị 𝜏 ở các mức ý nghĩa khác nhau. Với kết quả kiểm định ở bảng 4.2 bên dưới, bậc của mơ hình AR là p = 3 được lựa chọn. Và sau đó tiến hành thực hiện ước lượng mức dai dẳng trong lạm phát bằng tổng các hệ số tự hồi quy 𝜌 và chỉ số bán chu kỳ (h).
Bảng 4.2 – Lựa chọn giá trị trễ cho mơ hình AR(p) VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: INF_IMF Exogenous variables: C
Sample: 2004M01 2013M02 Included observations: 102
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -333.2709 NA 41.11836 6.554331 6.580066 6.564752 1 -181.4728 297.6433 2.137494 3.597506 3.648976 3.618348 2 -139.8639 80.77031 0.964054 2.801252 2.878458 2.832515 3 -134.4377 10.42684 0.883934 2.714464 2.817404* 2.756148 4 -132.3839 3.906150 0.865891 2.693802 2.822477 2.745907 5 -131.2723 2.092374 0.864048 2.691615 2.846025 2.754140 6 -129.5491 3.210027 0.851949 2.677433 2.857578 2.750380 7 -126.8159 5.037548* 0.823572* 2.643450* 2.849330 2.726817* 8 -126.6724 0.261749 0.837634 2.660243 2.891858 2.754032 * 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
Bảng 4.3 – Ước lượng mức dai dẳng trong lạm phát ở Việt Nam theo giả định giá trị trung bình của lạm phát là một số không đổi
Mẫu Biến(trễ) Hệ số ước lượng (𝜌)
Chỉ số bán chu kỳ (h) CPI
2004M1:2013M2 INF(3) 0,942395 11,68
Bảng kết quả 4.3 cho ta thấy việc ước lượng mức dai dẳng trong lạm phát ở Việt Nam khi không xem xét đến sự thay đổi trong chính sách tiền tệ và sự khác biệt giá trị trung bình trong lạm phát ở những thời kỳ khác nhau. Kết quả tổng các hệ số tự hồi quy 𝜌 = 0.942395. Điều này cho thấy lạm phát đang hoạt động ở trạng thái rất dai dẳng hay độ dai dẳng ở mức cao, và thời gian cần thiết để lạm phát hấp thu được một nửa cú sốc là gần 12 tháng. Tiếp theo Hình 4.1 sẽ cho ta thấy mức độ phù hợp giữa mơ hình ước lượng và giá trị thực tế là khá cao.
Hình 4.1 – Mức độ phù hợp giữa mơ hình ước lượng và giá trị thực tế
Như đã trình bày ở trên, phần ước lượng chưa tính đến những thay đổi trong chính sách tiền tệ hay sự khác biệt giá trị trung bình lạm phát ở những thời kỳ khác nhau. Sự thay đổi đó có thể là do cách đo lường lạm phát hoặc sự thay đổi trong tỷ lệ lạm phát của ngành. Trước khi xác định điểm gãy phù hợp cho chuỗi dữ liệu lạm phát, tôi thực hiện đo lường sự dai dẳng khi tính đến điều kiện giá trị trung bình của lạm phát thay đổi như đề xuất của Marques (2004). Với biến DEV_INF là kết quả chênh lệch giữa giá trị lạm phát tại thời điểm 𝑡 và giá trị trung bình của lạm phát tại thời điểm 𝑡 được tính tốn bằng kỹ thuật lọc Hodrick-Prescott. -3 -2 -1 0 1 2 3 0 5 10 15 20 25 30 04 05 06 07 08 09 10 11 12
Bảng 4.4 – Ước lượng mức dai dẳng trong lạm phát ở Việt Nam khi có tính đến sự thay đổi trong giá trị trung bình
Mẫu Biến (trễ) Hệ số ước lượng (𝜌) CPI
2004M1:2013M2 DEV_INF(4) 0,909979
Kết quả ước lượng cho thấy, nếu tính đến sự thay đổi trong giá trị trung bình, sự dai dẳng trong lạm phát cũng khá cao ở mức 𝜌 = 0.909979 nhưng thấp hơn giá trị 𝜌 khi giả định giá trị trung bình khơng đổi theo thời gian.
Sự thay đổi giá trị trung bình của lạm phát theo thời gian cũng có thể do sự thay đổi trong cơ chế chính sách tiền tệ, do đó, tơi tiến hành xác định điểm gãy phù hợp bằng kiểm định của Andrews và Ploberger (2004).
Bảng 4.5 – Kết quả kiểm định Andrews-Quandt Quandt-Andrews unknown breakpoint test Quandt-Andrews unknown breakpoint test
Null Hypothesis: No breakpoints within trimmed data Equation Sample: 2004M04 2013M02
Test Sample: 2005M09 2011M09 Number of breaks compared: 73
Statistic Value Prob.
Maximum LR F-statistic (2010M04) 2.913910 0.9995 Maximum Wald F-statistic (2008M07) 4.784402 0.9462 Exp LR F-statistic 0.709375 0.9990 Exp Wald F-statistic 0.932305 0.9736 Ave LR F-statistic 1.292167 0.9981 Ave Wald F-statistic 1.659792 0.9672 Note: probabilities calculated using Hansen's (1997) method
Trong kết quả cho thấy, theo phương pháp Maximum LR F-statistic thì điểm gãy là tháng 04/2010, cịn theo phương pháp Maximum Wald F-statistic thì điểm gãy là tháng 07/2008.
Tiếp theo tôi sử dụng kiểm định Chow để làm tăng thêm tính chắc chắn của kết quả kiểm định Andrews-Quandt.
Bảng 4.6a – Kết quả kiểm định Chow ở điểm gãy 07/2008 Chow Breakpoint Test: 2008M07 Chow Breakpoint Test: 2008M07
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Equation Sample: 2004M04 2013M02
F-statistic 1.949007 Prob. F(4,99) 0.1083 Log likelihood ratio 8.110694 Prob. Chi-Square(4) 0.0876 Wald Statistic 19.13761 Prob. Chi-Square(4) 0.0007
Bảng 4.6b – Kết quả kiểm định Chow ở điểm gãy 04/2010 Chow Breakpoint Test: 2010M04 Chow Breakpoint Test: 2010M04
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Equation Sample: 2004M04 2013M02
F-statistic 2.913910 Prob. F(4,99) 0.0252 Log likelihood ratio 11.90944 Prob. Chi-Square(4) 0.0180 Wald Statistic 11.59690 Prob. Chi-Square(4) 0.0206
Qua kết quả ở Bảng 4.6a, kiểm định Chow với kỹ thuật F-statistic chấp nhận giả thiết 𝐻0 là khơng có điểm gãy nào xảy ra, tuy hai kiểm định cịn lại bác bỏ và cho là có điểm gãy tại thời điểm 07/2008. Cịn ở Bảng 4.6b, cả ba kỹ thuật kiểm định đều cho thấy có điểm gãy xảy ra tại thời điểm tháng 04/2010, với mức ý nghĩa là 5%. Điểm gãy thứ nhất khá hợp lý vì sau cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu năm 2008 xảy ra, nền kinh tế ở các nước đều gặp khó khăn, Chính phủ Việt Nam cùng Bộ tài chính và Ngân hàng Trung ương Việt Nam đã thực hiện các chính sách thắt chặt kinh tế, kiểm soát lạm phát trong giai đoạn này nhằm làm cho nền kinh tế hoạt động ổn định trở lại. Tuy nhiên, cuối năm 2010 và qua năm 2011, nền kinh tế bộc lộ nhiều khó khăn, lạm phát gia tăng trở lại. Nguyên nhân là trong quá trình phát triển kinh tế, Việt Nam tập trung vào đầu tư nhưng lại kém hiệu quả trong việc sử dụng vốn, cung tiền trong các năm tăng cao trong khi thực lực của nền kinh tế không mạnh, hiệu quả sử dụng vốn thấp khiến lượng
hàng hóa sản xuất ra khơng tăng cùng mức độ với tăng cung tiền. Từ đó, dẫn tới giá cả leo thang, VND mất giá. Như vậy điểm gãy thứ 2 được xác định cũng là một điểm gãy hợp lý.
Tôi sẽ tiến hành tách chuỗi dữ liệu thành 2 phần trước và sau điểm gãy lần lượt cho từng điểm gãy và cho cả 2 điểm gãy cùng một lúc để kiểm tra mức độ dai dẳng trong từng thời kỳ con. Với từng thời kỳ con tôi cũng sử dụng mơ hình tự hồi quy bậc p AR(p) để tính mức dai dẳng lạm phát, kết hợp với chỉ số bán chu kỳ (h).
Bảng 4.7 – Ước lượng mức dai dẳng lạm phát khi xem xét điểm gãy trong chuỗi thời gian
(a) – Điểm gãy 07/2008 Mẫu Biến (độ trễ) Hệ số ước
lượng (𝜌) Chỉ số bán chu kỳ (h) CPI 2004M01:2008M07 DLOGINF_IMF(1) 0,646256 1,58 CPI 2008M08:2013M02 INF_IMF(3) 0,918375 8,14 (b) – Điểm gãy 04/2010
Mẫu Biến Hệ số ước lượng (𝜌) Chỉ số bán chu kỳ (h) CPI 2004M01:2010M04 DLOGINF_IMF(6) 0,567304 1,22 CPI
2010M05:2013M02 INF_IMF n/a n/a
(c) – Lấy cả 2 điểm gãy và tách thành 3 thời kỳ con Mẫu Biến Hệ số ước lượng
(𝜌) Chỉ số bán chu kỳ (h) CPI 2004M01:2008M07 DLOGINF_IMF(1) 0.646256 1,58 CPI
2008M08:2010M04 INF_IMF n/a n/a
CPI
Kết quả ở Bảng 4.7(a) cho thấy điểm gãy hợp lý trong kỳ nghiên cứu là tháng 07/2008, khi mà tôi đo lường được sự dai dẳng lạm phát mức khá (𝜌 = 0.646256) ở thời kỳ trước và cao (𝜌 = 0.918375) ở thời kỳ sau điểm gãy, tương ứng với thời gian mà cú sốc hấp thụ được một nửa là khoảng 2 tháng và 8 tháng tương ứng trước và sau điểm gãy. Hai trường hợp (b) và (c) không cho ta ý nghĩa thống kê cao khi chỉ có thời kỳ mẫu con trước điểm gãy đầu tiên là có thể đo lường.
Tóm lại, với phương pháp đơn biến, bài nghiên cứu đã cho kết quả sự dai dẳng
ở Việt Nam trong thời kỳ từ 01/2004 đến 02/2013 là khá cao, cả khi giả định khơng có sự thay đổi trong giá trị trung bình (ρ = 0.942395) và có sự thay đổi trong giá trị trung bình (ρ = 0.909979). Có điểm gãy chính sách ở tháng 07/2008 và tháng 04/2010; tuy nhiên, chỉ có điểm gãy đầu tiên là có giá trị thống kê cao.