Bi n ngo i sinh
Qu c gia Các bi n trong mô hình Vi t t t Ngu n n v
Giá d u th gi i OILP IFS-IMF ôla/thùng
M GDP th c c a M GDP_US C c phân tích
kinh t M (BEA)
Tri u ôla
M Lãi su t FED R_US IFS-IMF %
Ch s ch ng khoán S&P 500
S&P500 S&P Dow Jones Indices LLC
34
Bi n n i sinh
Qu c gia Bi n Vi t t t Ngu n n v
Malaysia S n l ng công nghi p RIP_M IFS-IMF T ringgit Ch s giá tiêu dùng CPI CPI_M IFS-IMF Index
2005=100 T giá h i đoái gi a
MYR và USD
EXR_M IFS-IMF MYR/USD
Philippin S n l ng công nghi p RIP_P IFS-IMF Tri u peso Ch s giá tiêu dùng CPI CPI_P IFS-IMF Index
2005=100 T giá h i đoái gi a PHP
và USD
EXR_P IFS-IMF PHP/USD
Singapore S n l ng công nghi p RIP_S IFS-IMF Tri u đôla Ch s giá tiêu dùng CPI CPI_S IFS-IMF Index
2005=100 T giá h i đoái gi a
SGD và USD
EXR_S IFS-IMF SGD/USD
Thái Lan S n l ng công nghi p RIP_T IFS-IMF T bath Ch s giá tiêu dùng CPI CPI_T IFS-IMF Index
35
T giá h i đoái gi a THB và USD
EXR_T IFS-IMF THB/USD
Vi t Nam T ng s n l ng qu c gia GDP
GDP_V IFS-IMF T VN
Ch s giá tiêu dùng CPI CPI_V IFS-IMF Index 2005=100 .T giá h i đoái gi a
VN và USD
EXR_V IFS-IMF VN /USD
L u ý: IFS: H th ng c s d li u các ch tiêu tài chính c a Qu Ti n t Qu c t IMF;
FED: C c D tr liên bang Hoa K .
Cú s c ngo i sinh đ u tiên t p trung vào cú s c cung đ i di n b i giá d u th c. H u h t các qu c gia trong bài nghiên c u đ u ph i nh p kh u nguyên li u cho ngành công nghi p (Cushman và Zha, 1997). S c ép t ng tr ng c a h v n ph thu c vào xu t kh u sang các n c công nghi p, đ c bi t là v i M , cú s c th ng m i đ i di n b i cú s c s n l ng c a M . Cú s c ngo i sinh th ba quan tâm đ n s truy n d n chính sách ti n t n c ngoài, ph thu c vào m c đ h i nh p tài kho n v n và các ch đ t giá h i đoái. Các qu c gia ông Á nói chung đư áp d ng m t t giá h i đoái c đ nh so v i đ ng đôla M ho c m t r ti n t trong đó đ ng ôla chi m m t t tr ng nh t đnh (Reinhart và Rogoff, 2004). Do đó, v i vi c s d ng t giá h i đoái so v i đ ng đôla làm cú s c ngo i sinh, tác gi hy v ng r ng các bi n trong n c nh y c m v i lãi su t c a M . Cu i cùng, trong n n kinh t , có m t xu h ng: h ng t i tài kho n v n m . c bi t v i n n kinh t các qu c gia đ c h ng l i t dòng v n qu c t nh Vi t Nam. D i nh h ng c a s bi n đ ng cao nh th hi n qua cu c kh ng ho ng châu Á và g n đây h n c a cu c kh ng ho ng tài chính toàn c u. ây là lý do t i sao tác gi ch n cú s c tài chính ngo i sinh đ
36
n m b t c ng th ng v th tr ng tài chính, đ i di n b i ch s ch ng khoán S&P 500. Bi n t giá h i đoái đ c ch n b i b n ch t c a bi n này t o thành c ch truy n t i quan tr ng trong b t kì cú s c nào (Cushman và Zha, 1997).
Các b cti n hành ch y mô hình SVAR trên Eviews 6.0 nh sau:
B c 1: Ki mđ nh tính d ngc a các bi n.
B c 2: Ki mđ nh giá tr đ tr t i u (Lag Structure/Lag Length Criteria…).
B c 3: Ki m đ nh t t ng quan ph n d (ph ng pháp Portmanteau Autocorrelation Test).
B c 4: c l ng mô hình và các bi n s theo ph ng pháp Var B c 5: Xây d ng Ma Tr n m c tiêu A0
B c 6: c l ng mô hình và các bi n s theo ph ng pháp Svar B c 7: Khai báo ma tr n A0 vào mô hình SVAR hi nt i B c 8: Phân tách ph ng sai và phân rã Cholesky
37
4. K T QU NGHIÊN C U
4.1 K t qu các ki m đ nhban đ u
4.1.1 K t qu ki m đ nh tính d ng ADF
S d ng ph ng pháp Augmented Dickey-Fuller đ ki m tra tính d ng cho chu i d li u đ u vào l n l t trong các tr ng h p có xu h ng và không có xu