Đơn vị Trung bình Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Số quan sát OIL USD/Barrel 65,93 133,88 19,39 28,07 180 G_F % 3,82 7,34 0,61 1,15 180 IP Tỷ đồng 72.400 214.000 16.700 53.400 180 CPI Điểm 90,04 146,15 47,64 35,54 180 M2 Tỷ đồng 1.910.000 5.840.000 233.000 1.650.000 180 INT % 11,09 20,25 6,96 2,85 180 CREDIT Tỷ đồng 51.200 308.000 7.980 57.900 180 REER Điểm 108,99 146,96 87,10 15,41 180 VNI Điểm 439,20 1.137,69 136,21 212 180
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Bảng 4.1 cho thấy kết quả thống kê mô tả của các biến số trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 12 năm 2015 với một số đặc điểm như sau:
- Trung bình giá dầu thế giới hàng tháng trong giai đoạn nghiên cứu là khoảng 65,93 USD/barrel. Giá dầu thế giới cao nhất và thấp nhất trong 1 tháng lần lượt đạt giá trị khoảng 133,88 USD/barrel và 19,39 USD/barrel. Độ lệch chuẩn của giá dầu thế giới
là 28,07 USD/barrel cho thấy trung bình biến động của giá trị giá dầu so với giá trị trung bình là khoảng 28,07 USD/barrel.
- Bình quân tăng trưởng nước ngoài trong giai đoạn nghiên cứu là khoảng 3,82%/tháng. Giá trị tăng trưởng cao nhất trong một tháng là khoảng 7,34%/tháng, trong khi giá trị tăng trưởng thấp nhất là 0,61%/tháng. Biến động so với giá trị trung bình trong tăng trưởng của các quốc gia này là khoảng 1,15%/tháng.
- Trung bình giá trị sản xuất công nghiệp thực của Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu là khoảng 72,4 nghìn tỷ đồng/tháng. Giá trị sản xuất công nghiệp thực cao nhất trong 1 tháng là khoảng 214 nghìn tỷ đồng, trong khi giá trị sản xuất công nghiệp thực thấp nhất trong 1 tháng là khoảng 16,7 nghìn tỷ đồng. Bình quân những biến động trong giá trị sản xuất cơng nghiệp so với giá trị trung bình hàng tháng là khoảng 53,4 nghìn tỷ đồng.
- Chỉ số giá hàng tiêu dùng (CPI) (so với năm gốc 2010) trung bình hàng tháng của Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu là khoảng 90,04 điểm. Chỉ số CPI cao nhất và thấp nhất trong 1 tháng là khoảng 146,15 điểm và 47,64 điểm. Bình quân sai lệch trong chỉ số CPI là 35,54 điểm sao với giá trị trung bình.
- Trung bình giá trị cung tiền (M2) của nền kinh tế là khoảng 1.910 nghìn tỷ đồng/tháng. Giá trị cung tiền cao nhất và thấp nhất trong 1 tháng lần lượt là khoảng 5.840 nghìn tỷ đồng và 233 nghìn tỷ đồng. Bình quân những biến động trong giá trị cung tiền M2 so với giá trị trung bình là khoảng 1.650 nghìn tỷ đồng.
- Lãi suất cho vay trung bình hàng tháng của Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu là khoảng 11,09%. Lãi suất cho vay cao nhất trong 1 tháng là khoảng 20,25%, trong khi lãi suất thấp nhất là khoảng 6,96%. Sai lệch trung bình của lãi suất so với giá trị trung bình tại mỗi tháng là 2,85%.
- Trung bình giá trị của tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước là khoảng 51,2 nghìn tỷ đồng/tháng. Giá trị tổng cung tín dụng cao nhất và thấp nhất trong 1 tháng lần lượt là khoảng 308 nghìn tỷ đồng và 7,980 nghìn tỷ đồng. Bình quân biến động trong tổng cung tín dụng so với giá trị trung bình là khoảng 57,9 nghìn tỷ đồng.
- Giá trị REER trung bình hàng tháng của các đồng ngoại tệ so với VND là 108,99 điểm. Giá trị cao nhất và thấp nhất của REER trong 1 tháng lần lượt là 146,96 điểm và 87,1 điểm. Biến động so với giá trị trung bình của REER là 15,41 điểm.
- Trung bình chỉ số Vn-Index hàng tháng là 439,2 điểm. Chỉ số Vn-Index cao nhất và thấp nhất trong 1 tháng lần lượt là 1.137,69 điểm và 136,21 điểm. Biến động sai lệch bình quân của chỉ số Vn-Index là 212 điểm so với giá trị trung bình.
Trong bài nghiên cứu, tác giả sẽ lấy logarithm của hầu hết các chuỗi dữ liệu (trừ biến tăng trưởng nước ngồi, CPI và tỷ giá hối đối thực) nhằm tạo sự đồng nhất về đơn vị; giảm sự biến động chung của các các chuỗi dữ liệu với nhau; đồng thời cũng sẽ giúp làm trơn các chuỗi dữ liệu nghiên cứu.
4.2. Tương quan Pearson – mối quan hệ đơn biến giữa các biến số
Tiếp theo, tác giả sẽ xem xét về mối quan hệ quan đơn biến giữa các biến với sản lượng trong mẫu dữ liệu thông qua ma trận tương quan (tương quan Pearson)
Bảng 4.2. Tương quan Pearson – mối tương quan đơn biến giữa các biến số
Correlation
Probability LIP G_F INT CPI LCREDIT LM2 LOIL REER LVNI LIP 1.000 ----- G_F -0.052 1.000 0.490 ----- INT 0.031 0.537 1.000 0.682 0.000 ----- CPI 0.975 -0.113 0.073 1.000 0.000 0.132 0.330 ----- LCREDIT 0.585 0.142 0.476 0.670 1.000 0.000 0.058 0.000 0.000 ----- LM2 0.981 0.015 0.130 0.972 0.656 1.000 0.000 0.837 0.081 0.000 0.000 ----- LOIL 0.690 0.456 0.578 0.661 0.494 0.741 1.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 -----
REER 0.875 -0.426 -0.221 0.898 0.477 0.841 0.366 1.000
0.000 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000 0.000 -----
LVNI 0.463 0.253 0.085 0.366 0.065 0.487 0.525 0.300 1.000
0.000 0.000 0.255 0.000 0.388 0.000 0.000 0.000 -----
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Bảng 4.2 cho thấy kết quả kiểm định tương quan Pearson - mối quan hệ tương quan đơn biến giữa các biến số. Với mức ý nghĩa thống kê lựa chọn 10%, có thể đưa ra một số kết luận về mối quan hệ đơn biến giữa các biến số như sau:
- Các biến số trong nước như CPI, LCREDIT, LM2, REER và LVNI đều có tác động dương và có ý nghĩa thống kê cao (p-value đều là 0.000) đến sản lượng. Điều này cho thấy, trong mối quan hệ đơn biến giữa các biến số, sự gia tăng trong chỉ số CPI, tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước, tỷ giá hối đoái thực đa phương (Việt Nam đồng yếu đi tương đối so với rổ ngoại tệ) hay chỉ số thị trường chứng khoán đều sẽ làm cho sản lượng gia tăng. Nói cách khác, trong mối quan hệ đơn biến giữa các biến số, 3 kênh truyền dẫn CSTT (trừ kênh lãi suất) đều có tác động dương đến giá trị sản lượng của quốc gia
- Đối với hai biến số ngoại tác, chỉ có giá dầu có tác động dương có ý nghĩa thống kê cao (p-value = 0.000) đến giá trị sản xuất công nghiệp trong nước, trong khi tăng trưởng nước ngồi khơng có tác động (p-value = 0.354). Điều này cho thấy, khi giá dầu thế giới tăng, giá trị sản xuất công nghiệp trong nước cũng sẽ gia tăng.
4.3. Phân tích mối quan hệ đa biến giữa các biến số
Sau khi xem xét mối quan hệ đơn biến giữa các biến số, tác giả sẽ xem xét về tác động của các biến số trong mối quan hệ đa biến thơng qua mơ hình SVAR.
4.3.1. Kết quả kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu
Bảng 4.3. Kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu
Log của giá dầu thế giới
LOIL -1.846749 Không dừng
DLOIL -9.343605*** Dừng
Tăng trưởng nước ngoài G_F -3.355760** Dừng
Log của sản lượng
LIP -1.897607 Không dừng
DLIP -9.480184*** Dừng
Chỉ số giá hàng tiêu dùng CPI
CPI -2.371644 Không dừng
DCPI -6.347194*** Dừng
Log của cung tiền M2
LM2 -0.947416 Không dừng
DLM2 -10.94957*** Dừng
Lãi suất cho vay
INT -0.612393 Không dừng
DINT -6.974331*** Dừng
Log của tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước
LCREDIT -1.394224 Không dừng DLCREDIT -19.03089 *** Dừng
Tỷ giá hối đoái thực đa phương
REER -1.870083 Không dừng
DREER -10.20059*** Dừng
Log của chỉ số thị trường chứng khoán Vn-Index
LVNI -2.078024 Không dừng
DLVNI -9.252368*** Dừng
Ghi chú: L là kí hiệu sau khi lấy logarithm cho các chuỗi dữ liệu, D là kí hiệu cho
sai phân bậc 1, viết tắt là I(1). Giả thiết Ho: Chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị (chuỗi dữ liệu không dừng). Giá trị kiểm định trong bảng là giá trị t-statistics. Ký hiệu ***, **, * ứng với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 10% và 10%. Tiêu chí lựa chọn độ trễ tối ưu trong kiểm định tính dừng là SIC với độ trễ tối đa là 4.
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả kiểm định tính dừng trong bảng 4.3 cho thấy, hầu hết các chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1 (trừ chuỗi dữ liệu về tăng trưởng nước ngồi). Vì thế, tác giả
- Trường hợp 1: Hồi quy mơ hình VAR và SVAR để xem xét sự truyền dẫn ở trong nước khi khơng có tác động từ bên ngồi, với 7 chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1 là DLIPP, DCPI, DLM2, DINT, DLCREDIT, DREER, DLVNI.
- Trường hợp 2: Hồi quy mơ hình VAR và SVAR để xem xét sự truyền dẫn ở trong nước khi có tác động từ bên ngồi, với 9 chuỗi dữ liệu, bao gồm 8 chuỗi dừng ở sai phân bậc 1 là DLIP, DCPI, DLM2, DINT, DLCREDIT, DREER, DLVNI và DLOIL và 1 chuỗi dữ liệu dừng ở chuỗi gốc là G_F.
4.3.2. Truyền dẫn CSTT khi khơng có tác động từ bên ngồi
4.3.2.1. Lựa chọn độ trễ tối ưu khi khơng có tác động của từ bên ngoài
Trước tiên, tác giả sẽ kiểm định độ trễ tối ưu trong mơ hình VAR rút gọn. Dựa trên độ trễ tối ưu này, tác giả sẽ thực hiện hồi quy mơ hình SVAR để xem xét tác động qua các kênh truyền dẫn CSTT khi khơng có các yếu tố từ bên ngồi.
Bảng 4.4. Độ trễ tối ưu của mơ hình VAR khi khơng có các yếu tố từ bên ngồi
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 68.28988 NA 1.15e-09 -0.716841 -0.588235 -0.664658 1 215.9494 281.5030 3.63e-10 -1.870753 -0.841904* -1.453290* 2 276.6038 110.6677 3.18e-10* -2.007062* -0.077970 -1.224319 3 306.2341 51.63633 4.02e-10 -1.780515 1.048819 -0.632492 4 339.2081 54.76384 4.91e-10 -1.593077 2.136500 -0.079773 5 398.2051 93.15325* 4.46e-10 -1.710001 2.919819 0.168582 6 432.0516 50.67073 5.50e-10 -1.532767 3.997296 0.711097 7 477.0298 63.65334 6.04e-10 -1.485728 4.944577 1.123416 8 522.5879 60.74412 6.69e-10 -1.445472 5.885076 1.528952 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
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết qua kiểm định độ trễ tối ưu trong họ mơ hình VAR cho thấy, tiêu chí SC và HQ lựa chọn độ trễ tối ưu tại bậc 1, tiêu chí FPE và AIC lựa chọn độ trễ tối ưu tại bậc 2, tiêu chí LR lựa chọn độ trễ tối ưu tại bậc 5. Để lựa chọn độ trễ phù hợp nhất, bài nghiên cứu sẽ tiến hành hồi quy với cả 3 độ trễ 1, 2 và 5, sau đó dựa vào 3 tiêu chí Log Likelihood, AIC, SC (trong đó ưu tiên lựa chọn độ trễ theo tiêu chí AIC nếu các tiêu chí khơng thống nhất với nhau) để lựa chọn độ trễ phù hợp trong mơ hình VAR. Sau khi lựa chọn mơ hình có độ trễ phù hợp nhất theo các tiêu chí lựa chọn mơ hình, tác giả cũng tiến hành thực hiện các kiểm định hồi quy về tính phù hợp của mơ hình. Nếu mơ hình hồi quy có các tiêu chí là tốt nhất nhưng các kiểm định không được đáp ứng các giả thiết, tác giả sẽ tiến hành lựa chọn mơ hình khác với các tiêu chí tốt hơn so với các mơ hình cịn lại và có các kiểm định đáp ứng được giả thiết.
Bảng 4.5. Chỉ tiêu lựa chọn mơ hình VAR rút gọn phù hợp trong trường hợp khơng có các yếu tố từ bên ngồi
Tiêu chuẩn VAR (1) VAR (2) VAR (5)
Log Likelihood 223.4888 283.7589 394.8032
AIC -1.881896 -2.019875 -1.641416
SC -0.880886 -0.135718 2.933768
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy mơ hình VAR độ trễ bậc 2 có chỉ tiêu AIC và SIC tốt nhất. Mặt khác, mơ hình này đều đáp ứng được các kiểm định giả thiết. Do đó, tác giả lựa chọn bậc 2 là bậc độ trễ tối ưu của mơ hình VAR ở trường hợp này.
4.3.2.2. Ước lượng mơ hình VAR rút gọn trong trường hợp khơng có các yếu tố từ bên ngoài bên ngoài
Sau khi lựa chọn được độ trễ tối ưu, tác giả sẽ thực hiện hồi quy mơ hình VAR rút gọn và đưa ra các kiểm định cho thấy mơ hình VAR rút gọn tại bậc 2 là phù hợp nhất. Từ đó, tác giả sẽ hồi quy và phân tích mơ hình SVAR tại độ trễ bậc 2 để xem xét tác động của các kênh truyền dẫn khi khơng có tác động từ các yếu tố bên ngoài.
(i) Kiểm định AR Root Test về sự ổn định của mơ hình hồi quy
Bảng 4.6. Kiểm định AR Root về sự ổn định của mơ hình hồi quy trong trường hợp khơng có tác động từ các yếu tố bên ngồi
Root Modulus 0.692069 0.692069 -0.210114 - 0.523515i 0.564107 -0.210114 + 0.523515i 0.564107 0.292698 - 0.391465i 0.488791 0.292698 + 0.391465i 0.488791 -0.485435 0.485435 0.473199 - 0.081264i 0.480127 0.473199 + 0.081264i 0.480127 0.140317 - 0.447815i 0.469283 0.140317 + 0.447815i 0.469283 -0.339158 - 0.249640i 0.421128 -0.339158 + 0.249640i 0.421128 -0.103728 - 0.228294i 0.250754 -0.103728 + 0.228294i 0.250754 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Bảng 4.6 cho thấy tất cả các điểm (nghiệm) của mơ hình đều có giá trị Modulus nhỏ hơn 1, tức là các điểm này đều nằm trong vịng trịn đơn vị. Điều đó cho thấy mơ hình VAR rút gọn tại độ trễ bậc 2 có sự ổn định, bền vững.
(ii) Kiểm định về tự tương quan của mơ hình hồi quy
Bảng 4.7. Kiểm định LM test về tự tương quan bậc cao của mơ hình hồi quy trong trường hợp khơng có tác động từ các yếu tố bên ngoài
Lags LM-Stat Prob
1 52.71094 0.3326 2 48.31968 0.5006 3 62.70177 0.0903 4 58.45657 0.1669 5 49.12236 0.4682 6 51.37268 0.3809
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả kiểm định tự tương quan bậc cao cho thấy tại các bậc của mơ hình, giá trị p-value đều lớn hơn 10% (trừ bậc 3, giá trị p-value lớn hơn mức 5%). Nhìn chung, kết quả này cho thấy mơ hình khơng bị hiện tượng tự tương quan bậc cao.
(iii) Kiểm định về phương sai thay đổi của mơ hình hồi quy
Bảng 4.8. Kiểm định White về phương sai thay đổi của mơ hình hồi quy trong trường hợp khơng có tác động từ các yếu tố bên ngoài
Joint test:
Chi-sq df Prob.
402.7706 784 0.5327
Kết quả kiểm định White về phương sai thay đổi của mơ hình cho thấy giá trị p- value lớn hơn mức 10%. Điều này cho thấy mơ hình VAR tại độ trễ bậc 2 khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.9. Kiểm định tính dừng phần dư của các mơ hình sau khi hồi quy trong trường hợp khơng có tác động từ các yếu tố bên ngoài
Group unit root test: Summary
Series: RESID01, RESID02, RESID03, RESID04, RESID05, RESID06, RESID07 Sample: 2001M01 2015M12
Method Statistic Prob.** Cross- sections Obs
Null: Unit root (assumes common unit root process)
Levin, Lin & Chu t* -35.2458 0.0000 7 1232 Null: Unit root (assumes individual unit root process)
ADF - Fisher Chi-square 803.811 0.0000 7 1232
PP - Fisher Chi-square 820.269 0.0000 7 1232
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả kiểm định về tính dừng phần dư từ cả 3 phương pháp trên đều cho thấy phần dư của mơ hình hồi quy VAR tại độ trễ bậc 2 là dừng với mức ý nghĩa cao (p – value = 0.0000)
Từ 4 kiểm định về tính dừng, tự tương quan, phương sai thay đổi và tính ổn định của phần dư trong mơ hình hồi quy cho thấy các phần dư từ mơ hình VAR tại độ trễ bậc 2 là một nhiễu trắng. Khi đó, kết quả hồi quy VAR tại độ trễ bậc 2 là đáng