CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
4.3. Phân tích mối quan hệ đa biến giữa các biến số
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 ngồi
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 tin cậy và tác giả sẽ tiến hành hồi quy mơ hình SVAR theo độ trễ này.
4.3.2.3. Kết quả từ mơ hình SVAR khi khơng có tác động từ các yếu tố bên ngồi
Bảng 4.10. Kết quả mơ hình SVAR trong trường hợp khơng có tác động bên ngồi
DLIP DCPI DLM2 DINT DLCREDIT DREER DLVNI
DLIP 1 0 0 0 0 0 0
DCPI C(1) 1 0 0 0 0 0
DINT 0 0 C(9) 1 0 0 0 DLCREDIT C(3) 0 0 C(13) 1 0 0 DREER C(4) C(7) C(10) C(14) C(16) 1 0 DLVNI C(5) C(8) C(11) C(15) C(17) C(18) 1 Hệ số tác động z-statistic p-value C(1) -1.785591*** -23.75574 0.0000 C(2) -0.136507*** -9.046956 0.0000 C(3) -0.139132* -1.844712 0.0651 C(4) -0.233475*** -2.829125 0.0047 C(5) -0.009350 -0.124355 0.9010 C(6) 0.040573*** 2.755056 0.0059 C(7) 0.433524*** 5.743834 0.0000 C(8) -0.018063 -0.240302 0.8101 C(9) -3.029581*** -63.81731 0.0000 C(10) 1.203395*** 15.12121 0.0000 C(11) 0.049607 0.659971 0.5093 C(12) -0.123047*** -11.19349 0.0000 C(13) 0.087243 1.158491 0.2467 C(14) -0.501240*** -6.625162 0.0000 C(15) -0.008448 -0.112378 0.9105 C(16) -0.088017 -1.170987 0.2416 C(17) 0.014283 0.190023 0.8493 C(18) 0.002771 0.036865 0.9706
Ghi chú: Giả thiết Ho: Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê, tức là H0: βj = 0. *, ** và
*** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Bảng 4.10 cho thấy kết quả hồi quy ma trận hệ số cấu trúc SVAR với trật tự các biến trong ma trận được áp đặt theo thứ tự sau: DLIP, DCPI, DLM2, DINT, DLCREDIT, DREER. Với mức ý nghĩa 10%, kết quả ước tính cho thấy:
- Biến động của CPI chịu tác động tức thời từ biến IP trong nước. Hệ số tác động tức thời của IP bằng -1.7856 và có ý nghĩa thống kê cao, cho thấy khi giá trị sản xuất công nghiệp trong nước tăng 1% thì chỉ số CPI sẽ tăng lên 1,7856%.
- Biến động của cung tiền M2 chịu tác động tức thời từ biến động của IP, biến động của CPI và biến động của lãi suất INT. Hệ số C(2) = -0.136 và có ý nghĩa thống kê cao cho thấy, khi sản lượng tăng lên 1% thì cung tiền M2 sẽ tăng lên khoảng 0,136%. Hệ số C(6) = 0.0406 cho thấy khi chỉ số CPI tăng lên 1% thì cung tiền M2 sẽ giảm đi khoảng 0,04%. Trong khi đó, hệ số C(12) = -0.123 cho thấy khi lãi suất thị trường tăng lên 1% sẽ làm cung tiền trong nền kinh tế tăng lên 0,123%. Có thể thấy rằng, trong mối quan hệ tức thời với cung tiền đã xuất hiện hiện tượng Liquidity Puzzle: thắt chặt làm gia tăng lãi suất thị trường, kéo theo sự gia tăng trong cầu tiền của nền kinh tế, từ đó làm lượng cung tiền sẽ gia tăng.
- Biến động của lãi suất cho vay chịu tác động tức thời của cung tiền M2 với mức ý nghĩa thống kê cao (p-value = 0.0000). Hệ số tác động tức thời = -3.0296 cho thấy khi cung tiền M2 tăng 1% sẽ làm cho lãi suất cho vay trên thị trường tăng lên khoảng 0,0303% (3.0296 × 100) để kiềm chế lại sự gia tăng của cung tiền M2.
- Biến động của tổng cung tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước chịu tác động tức thời của sản lượng (p-value = 0.0651); trong khi lãi suất thị trường khơng có tác động tức thời đến tổng cung tín dụng (p-value = 0.2467). Hệ số tác động tức thời của sản lượng = - 0.1391, cho thấy khi sản lượng tăng lên 1% sẽ kéo theo sự gia tăng khoảng 13,91% (0.1391 × 100) trong cho tổng cung tín dụng từ Ngân hàng nhà nước.
- Biến động tỷ giá hối đoái thực đa phương REER chịu tác động của hầu hết các biến số trong nước (trừ tổng cung tín dụng và thị trường chứng khoán) với mức ý nghĩa thống kê 10%. Biến động của tỷ giá hối đoái thực đa phương chịu tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê của sản lượng và lãi suất cho vay trên thị trường với độ lớn của các tác động tức thời lần lượt là 0.2335 và 0.5012. Trong khi đó, CPI và cung tiền M2 đều có tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến tỷ giá hối đoái với giá trị của các hệ số tức thời lần lượt là 0.4335 và 1.2034.
- Biến động của chỉ số thị trường chứng khốn khơng chịu tác động tức thời từ các biến số khác (các hệ số tức thời đều khơng có ý nghĩa thống kê).
Bảng 4.11. Kiểm định về việc vượt quá định dạng trong áp đặt mơ hình cấu trúc với trường hợp khơng có tác động từ các yếu tố bên ngoài
Log likelihood -1366.535 LR test for over-identification:
Chi-square(10) 3190.870 Probability 0.0000
Ghi chú: Giả thiết H0: Mơ hình cấu trúc được áp đặt phù hợp.
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả kiểm định vượt quá định dạng áp đặt của mơ hình cấu trúc theo phương pháp LR test cho thấy bác bỏ giá thiết Ho. Điều này cho thấy, việc định dạng của mơ hình cấu trúc là phù hợp.
4.3.2.4. Phân tích hàm phản ứng đẩy IRF của các cú sốc trong trường hợp khơng có tác động từ các yếu tố bên ngoài
Sau khi xem xét tác động trong tức thời của các biến số, tác giả sẽ thực hiện phân tích các kết quả từ hàm phản ứng đẩy IRF để xem xét hiệu ứng truyền dẫn của qua các kênh truyền dẫn trong điều kiện khơng có các tác động từ bên ngồi. Hình 4.1. trình bày kết quả hàm phản ứng đẩy của các cú sốc đến sản lượng thực trong giai đoạn nghiên cứu
-.020 -.016 -.012 -.008 -.004 .000 .004 .008 .012 .016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLIP to Cholesky One S.D. DCPI Innovation
-.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLIP to Cholesky One S.D. DLM2 Innovation
-.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLIP to Cholesky One S.D. DINT Innovation
-.020 -.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLIP to Cholesky One S.D. DREER Innovation
-.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLIP to Cholesky One S.D. DLCREDIT Innovation
-.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLIP to Cholesky One S.D. DLVNI Innovation
Hình 4.1. Kết quả hàm phản ứng đẩy của sản lượng đối với các cú sốc tác động trong mơ hình SVAR đối với trường hợp khơng có các tác động từ bên ngồi
Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eviews 9
Kết quả phản ứng đẩy của sản lượng thực với các cú sốc khác cho thấy:
- Đối với cú sốc chỉ số giá hàng tiêu dùng (CPI): Sản lượng có xu hướng phản
ứng khơng rõ ràng đối với các cú sốc chỉ số giá CPI. Khi có một cú sốc CPI tăng lên 1 độ lệch chuẩn, sản lượng sẽ tăng và đạt cực đại gần 0,4% điểm sau 2 tháng. Tuy nhiên, sản lượng sẽ giảm ở tháng thứ 3 và đạt cực đại âm khoảng 0,5% điểm. Sau đó, sản lượng có xu hướng dao động quanh trạng thái cân bằng với biên độ giảm dần sau 7 tháng.