giá dầu WTI và các yếu tố có sự ảnh hưởng của giá dầu

Than,nguồnnhiên liệu cho các dạng máy đầu tiên trong sự đổi mới của nền công nghiệp đã đượcthay thế trong thời gian này Dầu mỏ chiếm đến 41.2% trong tổng sản lượng tiêu thụ năng lượng củ

LỜI MỞ ĐẦU

Thị trường dầu mỏ luôn được các tầng lớp trong xã hội, nhà đầu tư, phân tích,doanh nghiệp và chính phủ của các quốc gia trên thế giới quan tâm một cách đặcbiệt, vì những ảnh hưởng của thị trường sâu rộng đến mọi mặt đời sống và các chiếnlược phát triển kinh tế Không giống các thị trường thông thường, dầu khí có sự đadạng và phức tạp chịu sự chi phối từ quan hệ người mua người bán, các nhà đầu cơ

và các mục tiêu chính trị của các quốc gia xuất khẩu và nhập khẩu dầu mỏ lớn trênthế giới (OPEC và nhóm OECD)

Lý do chọn đề tài:

Trong nghành học Kinh tế công nghiệp, thị trường dầu mỏ luôn là vấn đề lớnđòi hỏi người học nghiên cứu tìm tòi và có những hiểu biết nhất định để có thể giảithích được các hiện tượng kinh tế, cũng là nơi đòi hỏi vận dụng sâu rộng các kiếnthức vi mô, vĩ mô, các đặc điểm đặc trưng riêng của mặt hàng dầu mỏ Được nghiêncứu về sự thay đổi, biến động của thị trường là cơ hội quý giá để được thực nghiệmlại những kiến thức đã học qua môi trường thực tế, cũng như áp dụng những kiếnthức đã học để phục vụ cho mục tiêu phân tích và dự báo là vinh dự cho môt sinhviên học khoa Kinh tế công nghiệp như em

Mục đích nghiên cứu:

Thông qua phương pháp kinh tế lượng để phân tích giá dầu, tính toán và lượnghóa các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp để từ đó làm rõ được mối quan hệ kinh tế giữagiá và các yếu tố ảnh hưởng Từ đó, dự báo được giá dầu đến năm 2014

Đối tượng nghiên cứu:

Đối tượng được nghiên cứu trong mô đề tài là giá dầu WTI Do phản ánh đượcnhững biến động liên tục của giá dầu trong những năm qua và có tính thương mạiquốc tế tốt nhất mà giá dầu WTI được đưa vào mô hình làm biến ngoại sinh, phục

vụ cho quá trình nghiên cứu một cách khách quan và chi tiết, dễ dàng thu nhập vànghiên cứu

Nhiệm vụ và phạm vi nghiên cứu:

Nhiệm vụ:

Thông qua thực tập tốt nghiệp để một lần nữa ôn lại những kiến thức quantrọng của ngành học Kinh tế công nghiệp, nắm vững và vận dụng các kiến thức

Kinh tế lượng, Phân tích và dự báo nhu cầu năng lượng và Lý thuyết giá Từ đó,phân tích hiện trạng của ngành dầu khí và dự báo được giá dầu.

Phạm vi:

Toàn bộ bài luận xoay quanh giá dầu WTI và các yếu tố có sự ảnh hưởng rõràng Bài viết chỉ tập trung đến quan hệ cung cầu và các đặc trưng riêng của ngànhdầu khí, và bỏ qua các yếu tố của các thị trường liên quan như thị trường chứngkhoán và thị trường vàng Bài viết cũng loại bỏ hoặc giả định coi các yếu tố có liênquan đến lượng cung và lượng cầu như các yếu tố mùa vụ và tỷ lệ lãi là bất biến.Ngoài ra, dự báo sử dụng thêm phương pháp ARIMA để làm cơ sở so sánh vớiphương pháp sử dụng mô hình hồi quy

Phương pháp nghiên cứu:

Vận dụng kiến thức đã học được từ bộ môn Lý thuyết giá để hiểu rõ được cácyếu tố ảnh hưởng, xác định được các biến nội sinh Thông qua mô hình hồi quytuyến tính của kinh tế lượng để lượng hóa được các yếu tố ảnh hưởng, chứng minhcác kiến thức kinh tế đặc trưng dành cho ngành dầu khí Từ đó, giá dầu sẽ được dựbáo từ những kết quả đã nghiên cứu

LỜI CẢM ƠN

Em xin gởi lời cám ơn chân thành tới:

- Ban giám hiệu trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi

để em có môi trường học tập và nghiên cứu hiệu quả nhất

- PGS.TS Bùi Xuân Hồi đã tận tình giảng dạy giúp em nắm bắt những kiếnthức quan trọng từ môn Kinh tế lượng và Lý thuyết giá để có thể vận dụng chi tiếtvào mô hình kinh tế và giải thích các hiện tượng kinh tế

- Chuyên viên phòng phân tích dự báo thị trường Nguyễn Thành Luân trongViện Dầu Khí đã giúp em thêm kinh nghiệm sử dụng phần mềm dự báo

Chương 1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1 Giới thiệu dầu mỏ, vai trò của dầu mỏ trong nền kinh tế

Dầu mỏ là nguồn tài nguyên không tái sinh, có nguồn gốc xuất phát xa xưacùng với loài người, ngay từ những ngày đầu tiên của nền văn minh, dầu mỏ và cácsản phẩm của dầu mỏ đã xuất hiện trong đời sống và các nghi lễ Nhựa đường đượcbiến đến như dạng chất nhầy của dầu mỏ, đã được sử dụng như chất chống thấmnước và để sưởi ấm cho con người từ 6000 năm trước công nguyên, nó cũng đượcbiết đến như chất ướp xác của người Ai Cập cổ đại từ 3000 năm trước công nguyên.Dầu mỏ lần đầu tiên được sử dụng một cách phổ biến và đóng vai trò chính yếutrong sự phát triển của loài người từ cuối những năm của thế kỉ 19 Than,nguồnnhiên liệu cho các dạng máy đầu tiên trong sự đổi mới của nền công nghiệp đã đượcthay thế trong thời gian này

Dầu mỏ chiếm đến 41.2% trong tổng sản lượng tiêu thụ năng lượng của thếgiới ( tính theo số liệu cung cấp của IEA năm 2010 ), cộng với tính chất là nguồn tàinguyên không tái sinh nên nguồn năng lượng này đóng vai trò rất quan trọng trongnền kinh tế thế giới Đối với các nước xuất khẩu dầu ( OPEC), mặt hàng có tínhchất chiến lược trong nền kinh tế, không chỉ phục vụ nhiệm vụ an ninh năng lượngtrong nước mà còn tối đa hóa lợi ích về lâu dài cho các thành viên trong cả khối.Thông qua chính sách “giá hợp lý”, OPEC đóng vai trò là người cung cấp cuốicùng, đảm ứng nhu cầu về dầu cho cả thế giới Thay vì áp đặt giá như các năm từ

1973 đến 1981, OPEC đã thay đổi vai trò của mình, đạt được mục đích thống nhấtcác nước trong khối và duy trì lợi ích về lâu dài OPEC cũng có lợi thế trong quátrình tham dò, khai thác và lọc dầu, chính điểm này đã khiến cho giá thành và khảnăng đáp ứng nhu cầu tức thời của OPEC là cao hơn nhiều so với các quốc gia khaithác dầu thô không thuộc OPEC Không chỉ là nhóm xuất khẩu dầu lớn nhất, OPECcòn có trữ lượng về dầu mỏ lớn nhất trên thế giới ( chiếm đến 77% ), chính điểmnày đã khiến cho OPEC khẳng định được vị thế tuyệt đối về mặt hàng dầu mỏ trongnhững năm tiếp theo

Đối với các nước tiêu thụ ( chiếm 49.45% bởi OECD ), dầu mỏ đóng vai tròquan trọng trong an ninh năng lượng quốc gia, đảm bảo được nguồn cung cấp chính

là đảm bảo cho nền kinh tế được hoạt động liên tục, hơn nữa, dầu mỏ được tiêu thụchính bởi quá trình vận chuyển ( chiếm đến 50% tổng số tiêu thụ về dầu ) Trongkhi công nghệ và giá sử dụng các dạng nhiên liệu khác vẫn còn cao hơn giá sử dụngcác loại động cơ đốt trong hiện hành, dầu mỏ vẫn đóng vai trò quan trọng và khó bịthay thế trong sản xuất và vận chuyển

Ngày nay,dầu mỏ là nguyên liệu đầu vào của quá trình chưng lọc, sản xuất cácsản phẩm như dầu hỏa, diesel, xăng nhiên liệu , các sản phẩm này lại là nguồn nhiênliệu đầu vào của nhiều ngành sản xuất ( trong đó cũng có những ngành sản xuấtnăng lượng đầu vào cho các ngành khác như công nghiệp điện ) và dầu mỏ cũngđược biết đến như nguyên liệu đầu vào của các ngành hóa dầu như phân bón, dungmôi, nhựa đường và thuốc trừ sâu

1.2 Giới thiệu về giá dầu WTI và lý do phân tích

WTI ( là viết tắt của West Texas Intermediate, hay còn được biết đến với tênTexas light sweet ) là một hạng dầu thô được sử dụng như một chuẩn mực trong giádầu Hạng dầu này có tỷ trọng nhẹ và chứa ít hàm lượng lưu huỳnh, là mặt hàng cơbản trong các hợp đồng dầu của Chicago Mercantile Exchange ( được viết tắt CMEgroup, là tập đoàn cung cấp sàn giao dịch tài chính, bao gồm sàn giao dịch chứngkhoán như NYMEX ) Được đánh giá là loại dầu thô ngọt, WTI chứa 0.24% lưuhuỳnh, ít hơn 0.5% so với dầu Brent WTI được lọc chủ yếu ở Trung tây và vùng bờvịnh của Mĩ và được sử dụng ở khu vực Bắc Mĩ, khu vực tiêu thụ dầu mỏ lớn nhất (chiếm 22.37% tổng tiêu thụ dầu trên toàn thế giới)

Bắt đầu từ quyết định loại bỏ sự khống chế của chính phủ Mĩ đối với giá dầuvào tháng 1 năm 1981, chính điều này gây ảnh hưởng chung đến viển cảnh của thịtrường giao ngay tại Mĩ và trên toàn thế giới, và ảnh hưởng riêng đến đến khốilượng giao dịch trên thị trường giao ngay tại Mĩ, bao gồm cả WTI và các lớp kháccủa Mĩ Thay đổi từ kiểm soát tiến tới loại bỏ kiểm soát đã đặt tiền đề quá trình kếthợp các giao dịch thương mại và giá giao ngay đơn giản thành một hàng hóa trướckhi quá trình loại bỏ sự kiểm soát được phân chia ra thành nhiều hạng mục khácnhau dưới các cơ chế kiểm soát, và cũng tạo điều kiện thuận lợi gia tăng tính hàng

hóa và giao dịch của WTI Chính điều này đã tạo cơ sở đầy đủ cho việc ra đời củacác hợp đồng giấy trong các giao dịch dầu thô ngọt nội địa tại Crushing Oklahoma,được biết đến như WTI và được lưu hành thông qua CME group ( NYMEX) bắtđầu từ năm 1983

Chính từ sự thuận tiện, dễ dàng và minh bạch trong mua bán và trao đổi màdạng hợp đồng này thành khung chuẩn cho các tiêu chuẩn giá trên toàn thếgiới.Thay đổi trong thị trường dầu mỏ bao gồm các yếu tố sản xuất, dự trữ, trữlượng, tiêu thụ và cung cấp đều có ảnh hưởng mạnh mẽ đến thị trường giao dịch lớnnhất trên thế giới

Ngoài ảnh hưởng cung cầu, ảnh hưởng của các thể thức thương mại bao gồmcác thị trường mua bán các hợp đồng có kì hạn và thị trường chứng khoán dầu mỏđặc biệt là NYMEX có tính chất quyết định giá dầu trong ngắn hạn Vì vậy, thôngqua giá của loại dầu WTI đại diện cho thị trường này mà phân tích các yếu tố ảnhhưởng đến thị trường dầu trên toàn thế giới có thể gần chính xác nhất, phản ánhđược các biến động giá cả của thị trường dầu mỏ thế giới

1.3 Mối quan hệ kinh tế của giá dầu và các biến đưa vào mô hình:

Theo cơ sở lý thuyết giá năng lượng, giá của một mặt hàng năng lượng nhưdầu mỏ trong ngắn hạn luôn bị ảnh hưởng bởi lượng cung và cầu

Xuất phát từ phần cung cấp,nền công nghiệp dầu mỏ bao gồm khai thác, biếnđổi, vận chuyển, chế biến và phân phối dầu.Cấu trúc này trước những năm 1973 là

mô hình liên kết dọc tuyệt đối và vì vậy mà chuỗi giá trị dễ dàng kiểm soát và ổnđịnh hơn Sau năm 1973, cấu trúc thay đổi khi phần khai thác và sản xuất đượckiểm soát với OPEC, các khâu biến đổi, vận chuyển,chế biến và phân phối dầuđược thực hiện bởi các tập đoàn đa quốc gia như ExxonMobil Corp, Shell, BP.Chiến lược cung cấp của OPEC cũng có sự thay đổi và được biến đến với “giá hợplý”, sự thay đổi rõ rệt từ việc đóng vai trò kiểm soát thị trường dầu mỏ với quyềnlực đặt giá sang thành nhà cung cấp cuối cùng, có nhiệm vụ đáp ứng những nhu cầulớn và tức thời của thị trường, từ việc giá dầu được đặt ra bởi OPEC được thay đổibằng giá dầu mỏ được thả nổi, xác định bởi quan hệ cung cầu và chịu ảnh hưởng rấtlớn từ lượng cung của OPEC

Ngoài ra, với sự thay đổi đánh giá tổng trữ lượng được chứng minh bằng quátrình phát triển vượt bậc của công nghệ thăm dò và khai thác đã thay đổi đến toàn

bộ thị trường dầu mỏ Được biến đến là nguồn tài nguyên không tái sinh, giá củadầu mỏ luôn được tính thêm một loại chi phí tài nguyên không tài sinh.Vì vậy, loạinăng lượng này luôn được đặt trọng tâm trong các chính sách năng lượng của cácquốc gia Trước khủng hoảng 1986, trữ lượng được đánh giá thấp hơn vì công nghệthăm dò và khai thác vào thời gian này khá lạc hậu, chính điều này đã ảnh hưởnglớn đến chiến lược năng lượng của OPEC bằng việc thặt chặt quotas trong khối vàđẩy giá dầu lên cao tới đính điểm Mục đích chính là đảm bảo giữ vững được nguồntài nguyên trong thời gian dài nhất có thể và tối đa hóa lợi ích Tuy nhiên, với sựphát triển của công nghệ, tổng trữ lượng đã thay đổi một cách rõ rệt không chỉ trongnhóm xuất khẩu dầu OPEC mà còn trong các quốc gia xuất khẩu dầu không thuộcOPEC dẫn đến sự thay đổi trong chiến lược giá Xuyên suốt các năm 1990, cácnước thuộc nhóm chính của OPEC đã tăng sản lượng làm cho ( ngay cả khi chiếntranh vùng vịnh năm năm 1991 ) giá dầu hạ ở mức thấp nhất Ngành công nghiệpdầu mỏ đặc trưng bởi chi phí đầu tư khai thác rất lớn và tính rủi ro cao trong quátrình thăm dò để nâng cao nguồn cung ứng, vì vậy mà rào cản gia nhập ngành cũngnhư áp lực cạnh tranh giữa OPEC và các quốc gia xuất khẩu dầu mỏ trong thời giannày là vô cùng lớn Điều này này giải thích được sự thành công to lớn của OPECtrong suốt các năm 2000 khi sản lượng cung cấp của các quốc gia không thuộcOPEC là eo hẹp do không thể giữ vững được quy mô sản xuất OPEC trở lại vai tròchủ đạo trong việc định giá nhưng với quyền lực mạnh hơn và khó bị lật đổ hơn sovới OPEC của giai đoạn 1973 – 1981.Bằng việc loại bỏ các đối thủ tiềm năng vàgiảm trừ tính thiếu liên kết trong khối, lợi ích tổng thể lâu dài đã được xác lập vàgiữ vững

Với các đặc trưng phi vật chất của mình, dầu mỏ đóng vai trò như nguồn nănglượng chỉ đạo Trong thị trường thương mại quốc tế, dầu mỏ chính là mặt hàngđược trao đổi nhiều nhất bởi nhu cầu cực lớn của các dẫn xuất dầu như xăng, dầuhỏa, dầu máy bay, diesel , LPG Dầu chiếm 20% tiêu thụ năng lượng cuối cùng và35,8 % trong bảng cân bằng năng lượng thế giới Điều này chứng tỏ được ảnhhưởng lớn của lượng nhu cầu không thể thay thế của dầu trong nền kinh tế thế giớidẫn đến sự ảnh hưởng qua lại giữa lượng cầu và giá dầu Chứng minh bằng các

cuộc khủng hoảng lớn về dầu, ta thấy vai trò quyết định trong thị trường dầu mỏđược chuyển giao từ nhà cung cấp sang người tiêu dùng, OECD đều có sự thay đổitrong chiến lượng năng lượng của mình bằng nhập khẩu dầu ( bằng đánh thuế), thayđổi các nhà cung cấp ( sự thay đổi này rõ ràng nhất khi giá dầu tăng cao đỉnh điểmtrong năm 1981) và các chiến lược dự trữ với các bể chứa lớn làm cho giá dầu sụtgiảm và cân bằng trong thị trường được thiết lập Ngày nay, với sự thay đổi chiếnlược năng lượng của cả 2 phía cung cấp và tiêu dùng mà giá dầu thay đổi liên tục vàthất thường trong khoảng thời gian vừa qua.

Thị trường dầu mỏ được biết đến bao gồm các nhà cung cấp chính ( OPEC),nhóm tiêu thụ chính (OECD) Tuy nhiên trong những năm gần đây, cấu trúc này đã

có sự thay đổi bởi sự phát triển vượt bậc của một số nền kinh tế như Trung Quốc và

Ấn độ, chính nhu cầu dầu mỏ cho quá trình phát triển công nghiệp nặng của TrungQuốc đã chuyển cán cân tiêu thụ từ phía tây sang phía đông và các nhà cung cấpcũng đa dạng hơn nhằm giảm trừ ưu thế của OPEC

Là mặt hàng có tính thương mại quốc tế cao, việc giá dầu mỏ được xem xét trong

mô hình kinh tế vĩ mô với các yếu tố tăng trưởng về dân số và thu nhập là điều đã đượcchứng minh Trong các thống kê và nghiên cứu của EIA và BP, ngoài lượng cầu, dân

số và thu nhập luôn là hai biến số có ảnh hưởng lớn nhất đến giá dầu mỏ

Trong suốt 15 năm kể từ 1994 đến 2009, dân số đã tăng thêm hơn 1,1 tỉ dân( 16,26 % tổng dân số năm 2009 ) đánh dấu tốc độ tăng trưởng nhanh hơn bất kìkhoảng thời gian nào trước đó Sự tăng trưởng dân số đi kèm với nhu cầu sử dụngtăng cao, bao gồm trong đó là nhu cầu di chuyển Theo thông kê của IEA( International Energy Angecy), từ năm 1973 đến 2010, tỷ lệ tiêu thụ dầu dành chomục đích giao thông đã tăng từ 45,4% lên đến 61,5%

Trong ngắn hạn, giá dầu mỏ được xác định từ cân bằng giữa cung và cầu Đốivới thị trường dầu mỏ, hai yếu tố này đều có chung một đặc điểm là có độ co giãnrất nhỏ so với giá Theo J Cooper thì hệ số đàn hồi giá của cầu chỉ dao động trongkhoảng từ 0.109 đến – 0.023.Điều này được giải thích bởi những đặc trưng của thịtrường dầu mỏ

Trong ngắn hạn, thị trường nguồn năng lượng này phụ thuộc chủ yếu vào sựcung cấp của OPEC, hơn nữa, những nước này lại phụ thuộc vào dầu mỏ nên nhữngquyết định về tăng giảm sản lượng xuất khẩu chỉ phụ thuộc vào chi tiêu của quốc

gia Thêm vào đó, khả năng điều tiết ngắn hạn của các nước không thuộc khốiOPEC là vô cùng hạn chế Ngoài ra, đối với ngành công nghiệp dầu khí ( vồn làngành mang đầy đủ tính chất của kinh tế quy mô ) thì việc đầu tư cho dự trữ haykhai thác là điều khó có thể xảy ra trong ngắn hạn vì chi phí đầu tư là quá lớn vàthời gian từ thăm dò cho đến khi khai thác là khá dài Sự thay đổi trong quá trìnhphân phối quyền lực giữa OPEC và các tập đoàn đa quốc gia về vận chuyển, lọc vàphân phối dầu đã khiến cho thị trường trở nên ít nhạy cảm hơn.Chính vì những đặcđiểm trên mà sự thay đổi về cầu so với giá tại thị trường dầu mỏ là rất hạn chế.

Về lượng cầu, với mặt hàng thiết yếu, không thể thay thế trong ngắn hạn vàtiêu dùng tức thời như dầu mỏ thì giá cả sẽ không thể ảnh hưởng quá nhiều đếnquyết định tiêu dùng của người mua Thêm vào đó, giá dầu thô chỉ chiếm 30-40%trong giá của các sản phẩm dầu mỏ, điều đó có nghĩa là sự ảnh hưởng thật sự củagiá dầu thô lên lượng cầu chỉ đóng một phần chứ không thể ảnh hưởng toàn diện.Với những đặc điểm như vậy, khi lượng cung và cầu có sự thay đổi nào thìcũng dẫn đến sự thay đổi lớn về giá

Trong kinh tế môi trường, việc đánh giá giá nhiên liệu đặc biệt như dầu đều có

sự tham gia của CO2, là khí thải qua quá trình sản xuất dầu mỏ và tiêu thụ các sảnphẩm của dầu.Để đánh giá khách quan được sự thay đổi về giá dầu, CO2 là biến cầnthiết phản ánh được thông qua sự giảm trừ lượng tiêu thụ bằng các đạo luật hạn chếkhí thải của các chính phủ và công ước Kyoto

Từ đó ta đưa ra các biến và ḱ vọng về dấu đối với các biến

Mức độ ưu tiên của các biến:

Dựa theo các phân tích của BP, biến số lượng cầu luôn có ảnh hưởng nhiềunhất đến giá dầu Đứng thứ hai trong mức độ ưu tiên chính là thu nhập và dân số

Do đặc điểm riêng biệt của mặt hàng dầu và ảnh hưởng trực tiếp lên giá dầu, taxếp trữ lượng, CO2, lượng cung, công suất lọc dầu, dự trữ, tiêu thụ nhiệt lần lượtgiảm dần theo mức độ ưu tiên.

1.4 Phân tích hiện trạng giá

1.4.1 Phân tích xu thế

1.4.2.1 Lượng tăng giảm tuyệt đối(∂ i )

Chỉ số này phản ảnh sự thay đổi về trị số tuyệt đối của trị số trong dãy số giữahai thời gian nghiên cứu Nếu mức độ của hiện tượng tăng thì trị số mang dầudương (+) và ngược lại mang dấu âm (-)

Tùy theo mục đích nghiên cứu thì sẽ có lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn,bình quân và định gốc

Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn phản ánh mức độ chênh lệch giữa cácmức độ nghiên cứu(yi) mức độ kì liền trước đó (yi-1)

∂i=∂i - ∂i-1 i = 2,3…

trong đó :

∂i là lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn

n : là số lượng các mức độ trong dãy

1.4.2.2 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc (Δ i ):

Là mức độ chênh lệch tuyệt đối giữa mức độ kì nghiên cứu và mức độ kì dượcchọn làm gốc, thông thường mức độ của kì gốc là mức độ đầu tiên trong dãy số(y1) Chỉ tiêu này phản ánh được sự tăng (giảm) tuyệt đối trong thời gian dài

Công thức : Δi = yi – y1

1.4.2.3 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân (Δ tb ):

Là mức bình quân của các mức tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn

Nếu kí hiệu Δtb là lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân, ta có công thức sau:

Δtb=

Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân không có ý nghĩa khi các mức độ củadãy số không có cùng xu hướng (cùng tăng hoặc cùng giảm) vì hai xu hướng tráingược nhau sẽ triệu tiêu lẫn nhau làm sai lệch bản chất của hiện tượng Ta

Δtb = Δ19/n

1.1.1 Tốc độ phát triển

Tốc độ phát triển là tương đối phản ánh tốc độ và xu hướng phát triển của hiệntượng theo thời gian.

1.1.1.1 Tốc độ phát triển liên hoàn (ti):

Chỉ số phản ánh sự phát triển của hiện tượng giữa hai thời gian liền nhau Ta

1.1.2.1 Tốc độ tăng giảm liên hoàn(ai):

Chỉ tiêu phản ánh sự biến động tăng(giảm) giữa hai thời gian liên nhau, là tỉ sốgiữa lượng tăng (giảm) giữa hai thời gian liền nhau, là tỉ số giữa lượng tăng (giảm)liên hoàn kì nghiên cứu với mức độ kì liền trước trong dãy số thời gian (yi-1)

1.1.2.2 Tốc độ tăng giảm định gốc(Ai):

Chỉ số phản ánh tỷ số giữa lượng tăng(giảm) định gốc nghiên cứu, với mức độ

kì gốc, thương là mức độ đầu tiên trong dẫu (yi)

A2 = T2 – 1

A3 = T3 – 1

An = Tn – 1.

1.1.3 Giá trị tuyệt đối của 1% tăng ( giảm)(gi):

Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1% tăng (giảm) của tốc độ tăng (giảm) liên hoàn thìtương ứng với một trị số tuyệt đối là bao nhiêu

gn= yn/100

1.2 Phương pháp dự báo giá dầu

1.2.1 Giới thiệu chung về dự báo giá dầu:

Khái niệm dự báo:

Theo từ điển Việt Nam : “Dự báo là báo trước về tình hình có nhiều khả năngxảy ra, dựa trên cơ sở số liệu, những thông tin đã có” Trong kinh tế, dự báo là đoántrước sự vận động của đối tượng kinh tế trong tương lai, đó là kết quả nhận thức chủquan của con người dựa trên một số cơ sở nhất định

- Dự báo: Dự báo khoa học mang tính xác xuất và phương án trongkhoảng thời gian hữu hạn về lương lai phát triển của đối tượng kinh tế

oTính xác xuất: Dự báo dựa trên việc xử lý chuối thông tin baogồm yếu tố ngẫu nhiên và yếu tố phát triển Kết quả dự báo so vớithực tế sẽ có sự chênh lệch mang tính xác xuất

oTính phương án: Kết quả dự báo được biểu hiện bằng nhiềudạng khác nhau (định tính, định lương, dự báo điểm, dự báo khoảng).oTính thời gian hữu hạn: Khoảng cách giữa thời điểm dự báo vàthời điểm hiện tại được gọi là khoảng cách dự báo (tầm xa dự báo).Khoảng cách dự báo gọi là khoảng thời gian hữu hạn

1.2.1.1 Khái niệm dự báo giá năng lượng

Dự báo giá năng lượng cố gắng trả lời cho các câu hỏi sau về tương lai:

- Giá năng lượng là bao nhiêu?

- Tỷ trọng ảnh hưởng của từng yếu tố lên giá năng lượng là bao nhiêu?

- Đặc điểm tiêu thụ, sản xuất và cung cấp ảnh hưởng lên giá năng lượngnhư thế nào?

Chất lượng dự báo giá liên quan trực tiếp đến quyết định đầu tư, thị trường tàichính, xã hội – chính trị, do đó cần nâng cao chất lượng dự báo

Nâng cao chất lượng dự báo cần:

- Hiểu rõ cơ chế định giá năng lượng

- Nghiên cứu rõ cách thức sử dụng giá và hệ thống giá trong quá khứ

- Hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến giá năng lượng như:

oChính sách năng lượng, môi trường và an ninh năng lượng cảuquốc gia

oNhu cầu năng lượng của thế giới và trong nướcoTăng trưởng kinh tế

oCông nghệ tham dò,khai thác, sản xuất và phân phốioCấu trúc kinh tế

oKịch bản phát triển kinh tế có độ tin cậy và rõ ràng

1.2.1.2 Vai trò của dự báo giá năng lượng:

Vai trò dự báo kinh tế

Dự báo kinh tế giúp các nhà quản lý chủ được trước các biến động về kinh tế,

xã hội và môi trường để tránh các rủi ro trong kinh doanh và tạo lợi thế cạnh tranh;đóng góp vai trò quan trọng trong lập kế hoạch phát triển kinh tế và xã hội một cáchhiệu quả; hỗ trợ điều chỉnh kết hoạch khi có biến động xảy ra trong quá trình thựchiện

Dự báo giá năng lượng có tầm quan trọng đặc biệt trong công tác quy hoạchnăng lượng Đối với chính phủ, các nhà quản lý năng lượng và các công ty kinhdoạnh năng lượng hoặc có liên quan và người sử dụng năng lượng, dự báo nănglượng giúp định hình rõ phương án sử dụng năng lượng trong tương lai, từ đó có thểthiết lập các kết hoạch đầu tư, khai tác, sản xuất, khả năng thay thế năng lượng

trong tương lai từ đó vạch rõ các kết hoạch sử dụng công nghệ bao gồm đầu tư vàphát triển.

1.2.1.3 Phân loại dự báo giá năng lượngPhân loại dự báo kinh tế

- Phân loại theo thời gian

oDự báo ngắn hạn (từ 1 đến 3 năm)oDự báo trung hạn ( từ 3 năm đến 5 năm, nhỏ hơn 10 năm)oDự báo dài hạn (trên 10 năm)

- Phân loại theo đối tượng kinh tế

Dự báo dân số, nhu cầu năng lượng, nhu cầu tiêu thụ, khả năng sản xuất, dựtrữ, trữ lượng và lượng khí thải

- Phân loại theo kết quả dự báo

oDự báo điểmoDự báo khoảng

- Phân loại theo phương pháp tiếp cận đối tượng

oDự báo khảo sát: Thăm dò trực tiếp đối tượng kinh tế nhằmphát hiện ra quy luật, trên cơ sở đó đưa ra những kết luận về xu thếphát triển có thể xảy ra trong tương lai bằng phương pháp thích hợp.oDự báo định mức: Còn gọi là dự báo mục tiêu Dự báo địnhmức tìm ra phương pháp tối ưu để đạt được mục tiêu phát triển trongtương lai Phương pháp tiếp cận gián tiếp sự chêch lệch giữa hiệntrạng và tương lai được giải quyết thông qua chính sách và giải pháp

- Phân loại theo tiếp cân toán học:

oGồm 3 lớp dự báo (ngoại suy, chuyên gia và mô hình hóa) 8loại và 19 nhóm

- Phân loại theo phương pháp và kết quả dự báo:

oPhương pháp dự báo định tínhoPhương pháp dự báo định lượngPhân loại dự báo giá năng lượng: cách phân loại tương tự như phân loại dự báokinh tế

- Phương pháp ngoại suy dãy số thời gian

- Phương pháp hồi quy.

- Phương pháp chuyên gia

- Phương pháp mô hình hóa

- Phương pháp xây dựng kịch bản

Quy trình dự báo giá năng lượng:

- Tìm các mối quan hệ bản chất giữa giá năng lượng và các nhân tốquyết định đến giá năng lượng

oNhững mối quan hệ này sau đó được tập hợp thành các phươngtrình toán học

oViệc được các mối quạn hệ này vào các phương trình toán họcđược gọi là mô hình hóa hoặc dự thảo mô hình

oTập các phương trình toán học này được gọi là mô hình giánăng lượng

- Nhận diện các biến này qua sự thay đổi theo thời gian có thể ảnhhưởng tới giá năng lượng

- Xây dựng các phương án hợp lý cho giá trị các biến này trong thờigian xác định

oCác phương án phải được thực hiện với việc đặt giả thuyết chặtchẽ, rõ ràng – Kịch bản

oBước này gọi là bước lập kịch bản

- Tính toán nhu cầu năng lượng trong tương lai với các số liệu của cácbiến này

- Có thể thấy dự báo giá năng lượng chủ yếu là nhiệm vụ dự báo cácgiá trị tương lai của các biến kĩ thuật, kinh tế và xã hội, mà có ảnh hưởng đếngiá năng lượng

- Dự thảo mô hình là nhiệm vụ khó khăn nhất trong công tác dự báo giánăng lượng

oThời gian cần thiết cho dự thảo mô hình có thể kéo dài vàinăm

oĐiều này phụ thuộc vào việc nhận thức mô hình và phạm vinhiệm vụ của mô hình (mức độ tổng hợp và vùng địa lý)

- Bước lập kịch bản cũng có tính chất quan trọng tương tự vì độ chínhxác của kịch bản phụ thuộc vào nhiều việc chọn kịch bản phát triển

- Các mô hình được sử dụng cũng quan trọng như cách xây dựng môhình

- Có nhiều phương pháp xây dựng dự báo nhu cầu năng lượng và tùythuộc vào điều kiện khác nhau sẽ có mô hình phù hợp

1.2.2 Dự báo chuỗi thời gianTrong nghiên cứu định lượng, ta có 3 loại số liệu cơ bản là số liệu theo thờigian, số liệu chéo và số liệu hỗn hợp Đối với vấn đề kinh tế, loại số liệu thườngxuyên tiếp cận nhiều nhất chính là dự báo chuối thời gian như chuỗi số liệu GDP,chỉ số giá vàng, giá dầu theo thời gian Tuy nhiên, chuỗi thời gian cũng gây rakhông ít khó khăn cho các nhà nghiên cứu Trong nhiều trường hợp, các mô hìnhhồi quy cổ điển không có phù hợp với loại dữ liệu này Chính vì vậy, trong trườnghợp nghiên cứu giá dầu, ta cần sử dụng cả 2 phương pháp ARIMA và dự báo hồiquy cổ điển với bộ số liệu thời kì hậu nghiệm, sau đó so sánh kết quả dự báo tại thời

kì này từ đó có thể đưa ra được mô hình tốt nhất cho việc dự báo

Mô hình hồi quy đa biến dựa trên các biến độc lập X1, X2, X3 để giải thích chobiến phụ thuộc Y, sử dụng các dự liệu trong quá khứ của biến X để giải thích cho sửthay đổi của Y từ quá khứ đến hiện tại với các giả định tại một mô hình cụ thể

Mô hinh ARIMA không sử dụng các biến độc lập giải thích cho biến phụthuộc mà sử dụng các giá trị trong quá khứ của Y để giải thích cho bản thân nó ởhiện tại, chính vì vậy, mô hình chỉ sử dụng Trung bình trượt, đồng liên kết và tự hồiquy chứ không giải đinh bất cứ một mô hình cụ thể nào, mà việc xác định mô hình

là dựa trên phân tích dự liệu từng trường hợp cụ thể

Mô hinh ARIMA không dựa trên bất kì một lý thuyết kinh tế nào nên có đượctính linh hoạt và tiết kiệm hơn các phương pháp khác, khả năng hiệu quả trong dựbáo cũng đã được chứng minh

Tại bài nghiên cứu, ta áp dụng cả hai mô hình với bộ cục chung như sau :

- Kiểm định dữ liệu > Ước lượng mô hình tại giai đoạn hậu nghiệm >

Dự báo tại giai đoạn hậu nghiệm > Dự báo tại giai đoạn tiền nghiệm

1.2.2.1 Mô hình hồi quy đa biến

Dự báo hậu nghiệm sử dụng mô hình kinh tế lượng áp dụng cho phần số liệunằm ở khoảng thời gian đầu, sử dụng mô hình kinh tế lượng để giải thích được xuthế và sự thay đổi của biến ngoại sinh (giá dầu) Thông qua các giả thuyết kiểmđịnh độ phù hợp của các biến nội sinh giải thích cho giá dầu Sau đó, so sánh các sốliệu dự báo và số liệu thực tế ở giai đoạn hậu nghiệm để thấy được khoảng sai lệchcủa dự báo, tính toán được phần trăm sai lệch cụ thể phục vụ cho dự báo tiềnnghiệm sau này.

1.2.2.1.1 Thiết lập mô hìnhThiệt lập mô hình dựa trên khả năng thu nhập dữ liệu về các biến phụ thuộc vàđộc lập Do xây dựng theo quan hệ giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc theothời gian, vì vậy quá trình thu thập dữ liệu nhất thiết phải có số đo tại các thời điểmkhác nhau Khoảng thời gian hoặc thời đoạn của chuỗi thời gian thường sẽ là hàngnăm, hàng quý hoặc hàng tháng Trong quá trình thu thập dữ liệu, việc so sánh vàđưa ra nhận xét về sự phù hợp của bộ số liệu với các yêu cầu phân tích và lý thuyếtkinh tế là hoàn toàn cần thiết để sử dụng bộ số liệu đã thu thập được cho thiết lập

mô hình

Xây dựng mô hình trong giai đoạn hậu nghiệm bằng mô hình toán học mô tảmối quan hệ kinh tế giữa giá dầu và các yếu tố ảnh hưởng Một phương trình baogồm một biến phụ thuộc (giá dầu) và nhiều biến giải thích Sự tác động của mộtbiến giải thích (biến nội sinh) lên biến phụ thuộc (biến ngoại sinh) sẽ được đo lườngbằng hệ số của nó và hình thức hàm của phương trình Phương trình được thiết lập

βi là hệ số biểu thị mối quan hệ về lượng giữa biến giải thích và biến phụcthuộc.

β0 là sai số ngẫu nhiên biểu diễn cho các nhân tố không xác định được đượctác động lên biến phụ thuộc vào thời điểm t

1.2.2.1.2 Ước lượng mô hìnhSau khi mô hình đã được thiết lập với bộ dữ liệu phù hợp, quá trình tiếp theochính là tính toán các ước lượng, thông số chưa biết của mô hình, bao gồm như tung

độ hốc, số hạng độ dốc, các thông số khác như trung bình và phương sai của phân

bố xác xuất Phương trình ước lượng sau đó sẽ được sử dụng để kiểm định các giảthuyết hoặc dự báo các giá trị của biến phụ thuộc, những giá trị của các biến độc lậpcho truowcs

Ước lượng mô hình hồi quy đa biến

Ta có hàm hồi quy mẫu tổng quát được viết dưới dạng như sau:

= -2∑(yi - ( i + 2 x2i + 3 x3i + k xki))xki = 0

Hệ phương trình mà chúng ta có thể gọi đó là phương trình chuẩn Chúng

ta có thể giải K phương trình chuẩn này để tìm K hệ số beta chưa biết

1.2.2.1.3 Kiểm định mô hình

Ước lượng hoặc các mô hình kinh tế luôn đem đến các kết quả không thỏađang Công thức của mô hình kinh tế lượng đặc biệt chịu ảnh hưởng của các lýthuyết kinh tế, sự hiểu biết của các nhà kinh tế hoặc kinh nghiệm trong quá khứ.Các nhân tố này của mô hình chỉ chỉ ra được vấn đề tổng quát đang nghiên cứu tới.Những kết quả đầu tiên có thể gây ngạc nhiên cho người điều tra vì các biến đượccho là quan trọng, có ưu tiên cao thì lại xuất hiện sau những biến được cho là khôngquan trọng Chính vì vậy, kiểm định chuẩn đoán mô hình nhiều lần nhắm chắc chắn

là những giả định đặt ra và các phương pháp ước lượng được sử dụng phù hợp vớinhững dữ liệu đã thu thập Mục tiêu chính là tìm được những kết luận phù hợp nhất

Để đạt được điều này, thường phải thiết lập lại các mô hình và dĩ nhiên là ướclượng lại mô hình bằng nhiều kĩ thuật khác nhau, cải tiến được mô hình và kiểmđịnh tính đúng đắn của các lý thuyết

Kiểm định tự tương quan Breusch-Godfrey(BG):

Thuật ngữ tự tương quan có thể được định nghĩa như quan hệ tương quan giữacác thành viên của chuỗi của các quan sát được sắp xếp theo thời gian Mô hình hồiquy tuyến tính giả định rằng quan hệ tự tương quan như vậy không tồn tại các nhiễu

được tạo bởi sơ đồ tự hồi quy bậc p như sau:

ut =

trong đó là nhiễu ngẫu nhiên tùy ý với giá trị trung bình bằng 0 và phươngsai không đổi

Giả thuyết H0 của cho rằng , nghĩa là tất cả các hệ số tựhồi quy đồng thời bằng 0 Là không có tự tương quan ở bất cứ bậc nào cả Breusch-Godfrey đã chỉ ra giả thuyết không có thể được kiểm định như sau:

- Ước lượng mô hình hồi quy bằng quy trinh OLS thông thường thuđược các phần dư ut

- Hồi quy ut được xác định theo tất cả các biến độc lập trong mô hìnhhồi quy cộng với các biến số độc lập bổ sung này, trong đó các biến sau làcác giá trị trễ đã ước lượng trong bước 1 Do đóm nếu p = 4, ta sẽ đưa 4 giátrị trễ của các phần dư như các biến hồi quy bổ sung của mô hình Thu đượcgiá trị R2 từ phép hồi quy này, một phép hồi quy phụ

- Nếu cỡ của mẫu đủ lớn, Breusch-Godfrey chỉ ra rằng (n-p)R2 ,nếu 1 trong các giá trị (n-p)R2 vượt quá giá trị Chi-bình phương tới hạn (bậc

tự do là bậc n) ta có thể loại bỏ giả thuyết không, trong trường hợp này có là

có ít nhất 1 p khác 0 một cách đáng kể

Kiểm định Wald:

Trong mô hình hồi quy đa biến, giá thiết “không” chi rằng mô hình không có ýnghĩa được hiểu là tất cả các hệ số hồi quy riêng (các tham số độ dốc) đều bằngkhông

Ứng dụng kiểm định Wald (được gọi với tên khác là kiểm định F) được tiến

hành với các bước sau:

Bước 1 Giả thuyết không là H0: H0 : β1 = β2 = .= βk = 0 Giả thuyết ngược lại

là H1 : có ít nhất một trong những giá trị của không bằng không

Bước 2 Trước tiên hồi quy Giá dầu theo một số hạng không đổi và X1, X2,

Xk, sau đó tính tổng bình phương sai số RSSU Kế đến tính RSSR Phân phối F là tỷ

số của hai biến ngẫy nhiên phân phối chi bình phương độc lập Điều này cho ta trịthống kê:

Fc = ~ F(α, k – m, n – k)

Vì H0 : β1 = β2 = = βk = 0, ta thấy rằng trị thống kê kiểm định đối với giảthuyết này sẽ là :

Fc = ~ F(α,k – 1, n – k)

Bước 3 Từ số liệu trong bảng F tương ứng với bậc tự do k – 1 cho tử số và n –

k cho mẫu số, và với mức ý nghĩa cho trước Δ, ta có F * (α, k – 1, n – k) sao cho diện tích bên phải của F* là α

Bước 4 Bác bỏ giả thuyết không ở mức ý nghĩa α nếu Fc > F *.Đối với phương

pháp giá trị p, tính giá trị p = P(F > Fc|H0) và bác bỏ giả thuyết không nếu giá trị

p nhỏ hơn mức ý nghĩa.

Đa cộng tuyến:

Là hiện tượng khi có các biến giải thích có quan hệ gần như tuyến tính, xảy rakhi một biến giải thích được biển diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các biến giảithích còn lại đối với mọi thời điểm thu thập của số liệu

Nguồn gốc của đa cộng tuyến bao gồm : do phương pháp thu thập dữ liệu, cácbiến độ lập vĩ mô được quan sát theo dữ liệu chuỗi thời gian

Hậu quả của đa cộng tuyến : sai số chuẩn hồi quy lớn, làm cho khoảng tin cậylớn và thống kê t ít có ý nghĩa và khi đó các ước lượng không thật chính xác, làmcho không có cơ sở bác bỏ giả thuyết “không” nhưng trong thực tế không đúng nhưvậy Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến khiến việc xác định đúng tác động củamỗi biến độc lập lên biến phụ thuộc trở nên sai lệch, thậm chí là sai hoàn toàn.Ngoài ra, các máu ngẫu nhiên khác nhau ít nhưng có thể cho kết quả ước lượng

khác nhau nhiều do Var( i*) quá lớn

Phát hiện đa cộng tuyến: Giá trị của R2 cao với các giá trị của trị thống kê tthấp, những giá trị cao cho các hệ số tương quan, các hệ số hồi quy nhạy với cácđặc trưng

Phương pháp phát hiện đa cộng tuyến:

- Xét hệ số tương quan và tương quan riêng

- Phát hiện qua hồi quy phụ

- Thừa số tăng phương sai(Variance inflation factor – VIF)

Giải pháp khắc phục:

- Bỏ qua đa cộng tuyến.

Chấp nhận tính đa cộng tuyến của mô hình nếu mô hình vẫn giải thích tốt đượcbiến giải thích và mục tiêu nghiên cứu, ngoài ra không ảnh hưởng tới khả năng dựbáo sau này, đảm bảo sai lệch trong khoảng cho phép Điều này hoàn toàn hợp lýkhi mục tiệu của mô hình là dự báo thì đa cộng tuyến không phải là vấn đề nghiệmtrọng hay là hậu quả của việc bỏ qua đa cộng tuyến có thể chấp nhận được

- Loại bỏ biến

Tính đa cộng tuyến chính là quan hệ tuyến tính giữa các biến, cách hợp lý nhất

để loại bỏ hoặc giảm bớt tính đa cộng tuyến chính là loại bỏ một hay nhiều biến rakhỏi mô hinh Loại bỏ các biến không thể giải thích được quan hệ kinh tế đã phân

tích từ trước và các biến của F-value quá cao sẽ cải thiện mức ý nghĩa của các biến

còn lại và ý nghĩa chung của mô hình Các biến còn lại sẽ giải thích được những tácđộng của các biến còn lại vì chính các liên quan chặt chẽ với chúng

- Tái thiết lập mô hình

Sau khi loại bỏ biến, việc tái thiết lập mô hình được thực hiện để xem xét lại

độ phù hợp của mô hình, khả năng giải thích cho biến ngoại sinh, tính đa cộngtuyến đã được giảm trừ đã phù hợp với mục đích dự báo Việc loại bỏ biến và táithiết lập mô hình có thể vô ích nếu mức ý nghĩa của mô hình không tăng hoặc giảm,điều đó chứng tỏ mối liên quan giữa các biến nội sinh có thể giải thích được bằngquan hệ kinh tế, việc tái thiết lập mô hình phải đảm bảo làm tăng mức ý nghĩa của

mô hình, loại bỏ hoặc giảm tính đa cộng tuyến đến mức chấp nhận được

- Bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới

Bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới sử dụng trong trường hợp mô hìnhkhông thể xử lý đa cộng tuyến bằng phương pháp loại bỏ biến, điều này hoàntoàn có thể xảy ra khi bộ số liệu có tính bất ổn cao giữa các thời kì, việc thiết lập

mô hình với số biến hoặc không đủ hoặc quá nhiều sẽ đi đến tính thiếu chinh xáccủa mô hình Việc loại bỏ biến lúc này sẽ không khả thi vì tính đa cộng tuyến cóthể ảnh hưởng phức tạp hơn cà chỉ được giảm trừ hoặc loại bỏ khi có thêm biếnkhác có khả năng giải thích được biến ngoại sinh trong mô hình và loại bỏ cácbiến không phù hợp, từ đó tăng ý nghĩa của mô hình và giảm (loại bỏ) tính đacông tuyến trong mô hình

- Sử dụng thông tin tiền nghiệm

Sử dụng các mô hình tiền nghiệm giải thích được các mối quan hệ giữa cácbiến liên quan, từ đó kết hợp với thông tin có sẵn để giải thích được chính xác đượcbiến ngoại sinh

1.2.2.1.4 Dự báo hậu nghiệm

Ta đã có được mô hình sau bước thiết lập mô hình và kiểm định mô hình ởgiai đoạn hậu nghiệm Với một số liệu theo thời gian, việc dự báo hậu nghiệm sẽđược thực hiện ở giai đoạn cuối trong dãy thời gian nhằm kiểm định tính chính xáccủa mô hình trong việc dự báo Đối chiếu dữ liệu giữa số liệu thực và số liệu dự báotheo mô hình sẽ cho thấy được những sai lệch từ đó đưa ra được khoảng sai số trong

dự báo cho tương lai Việc dự báo hậu nghiệm rất quan trọng dựa theo mục đích dựbáo đã dặt ra, nếu kết quả của mô hình trong dự báo hậu nghiệm có sai số vượtngoài khoảng cho phép, điều này chứng tỏ việc xác lập mô hình là chưa chính xác,trong trường hợp này, bổ sung biến hoặc loại bỏ biến là điều cần thiết để tái lập lại

mô hình, giảm trừ hoặc loại bỏ sai số, tăng tính chính xác của việc dự báo

Tại giai đoạn dự báo hậu nghiệm, ta sử dụng 4 tiêu thức sau để đánh giá tínhhợp lý trong dự báo của mô hình:

- Trung bình phương sai số dự báo MSE (Mean Square Error)

1.2.2.2 Mô hình ARIMA

Áp dụng phương pháp luận BOX-JENKINS (BJ) nhằm xác định các trị sốtrung bình trượt, sai phân cấp thứ d và tự hồi quy, từ đó xác định được mô hình phùhợp

Box-Jenkins đã đưa ra phương pháp để xác định mô hình này qua các bước:Nhận dạng  Ước lượng Kiểm traDự báo

1.2.2.2.1 Nhận dạng số liệu:

Khác biệt với mô hình hồi quy cổ điển, mô hình ARIMA chỉ quan tâm đến sốliệu cần dự báo, trong trường hợp này chính là giá dầu WTI

- Kiểm định tính dừng của số liệu:

oĐịnh nghĩa: Một quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là dừng nếu

kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ của nókhông đổi theo thời gian

Cụ thể, Yt được gọi là dừng nếu:

- Trung bình: E(Yt) = µ (t)

(1)

- Phương sai: Var(Yt)= E(Yt –µ)2 = σ2 (t)

(2)

- Đồng phương sai: Cov(Yt,Yt+k) = E[(Yt – µ)(Yt+k – µ)]= γk (t)(3)

Điều kiện thứ 3 có nghĩa là hiệp phương sai giữa Yt và Yt+k chỉ phụ thuộc vào

độ trễ về thời gian (k) giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm t

Ví dụ Cov(Y2,Y7)=Cov(Y10,Y15)=Cov(Y30,Y35)=…=Cov(Yt,Yt+5) NhưngCov(Yt,Yt+5) có thể khác Cov(Yt,Yt+6)…

Quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là không dừng nếu nó vi phạm ít nhất mộttrong ba điều kiện trên.

oHậu quả:

Trong mô hình hồi quy cổ điển, ta giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọngbằng không, phương sai không đổi và chúng không tương quan với nhau Với dữliệu là các chuỗi không dừng, các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, F mấthiệu lực, ước lượng và dự báo không hiệu quả hay nói cách khác phương pháp OLSkhông áp dụng cho các chuỗi không dừng

Điển hình là hiện tượng hồi quy giả mạo: nếu mô hình tồn tại ít nhất một biếnđộc lập có cùng xu thế với biến phụ thuộc, khi ước lượng mô hình ta có thể thuđược các hệ số có ý nghĩa thống kê và hệ số xác định R2 rất cao Nhưng điều này cóthể chỉ là giả mạo, R2 cao có thể là do hai biến này có cùng xu thế chứ không phải

do chúng tương quan chặt chẽ với nhau

Trong thực tế, phần lớn các chuỗi thời gian đều là chuỗi không dừng, kết hợpvới những hậu quả trình bày trên đây cho thấy tầm quan trọng của việc xác địnhmột chuỗi thời gian có tính dừng hay không

=

; = Trường hợp mẫu có khích thước nhỏ thì mẫu số của là n-k-1 và của làn-1

Đồ thị thể hiện ρk ở độ trễ k được gọi là lược đồ tương quan mẫu.

Bartlett đã chỉ ra rằng nếu một chuỗi là ngẫu nhiên và dừng, thì các hệ số tựtương quan mẫu sẽ có phân phối xấp xỉ chuẩn với kỳ vọng toán bằng 0 và phươngsai 1/n, với n khá lớn ~ N(0, 1/n)

Ta cần kiểm định giả thiết: H0: ρk = 0 (chuỗi dừng)

H1: ρk ≠ 0

z =

Nếu ∈(-Zα /2/ n, Zα /2/ n) thì chấp nhận giả thiết H0 với mức ý nghĩa α Giátrị của các chỉ số Z tra trong bảng đã được tính toán sẵn

Kiểm định nghiệm đơn vị:

Nhiễu trắng (White Noise)

Một Ut đáp ứng đầy đủ các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển,tức có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng khônggọi là nhiễu trắng

Bước ngẫu nhiên:

Nếu Yt = Yt-1+Ut với Ut là nhiễu trắng, thì Yt được gọi là bước ngẫu nhiên

Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller

Xét mô hình Yt = ρYt-1+Ut với Ut là nhiễu trắng

Nếu ρ=1 thì Yt là bước ngẫu nhiên và không dừng Do đó để kiểm định tínhdừng của Yt ta kiểm định giả thiết:

H0: ρ=1 (chuỗi không dừng)

H1: ρ≠1

Ở đây ta không thể sử dụng kiểm định t vì Yt có thể là chuỗi không dừng.Trong trường hợp này ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm định DF như sau:

Phân phối theo quy luật DF

Nếu | ta bác bỏ giả thiết H0 và kết luận chuỗi dừng

Tiêu chuẩn DF cũng được áp dụng cho các mô hình sau:

(1) (2) (3)Với giả thiết H0: γ=0 (chuỗi dừng) Nếu Ut tự tương quan, ta cải biên mô hình(3) thành mô hình:

(4)Tiêu chuẩn DF áp dụng cho mô hình (4) được gọi là tiêu chuẩn mở rộngDickey – Fuller (ADF)

- Biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng:

Xét bước ngẫu nhiên: Yt=Yt-1+Ut với Ut là nhiễu trắng

Ta lấy sai phân cấp I của Yt: D(Yt)=Yt-Yt-1=Ut Trong trường hợp này D(Yt) làchuỗi dừng vì Ut là nhiễu trắng

Trường hợp tổng quát, với mọi chuỗi thời gian nếu sai phân cấp I của Yt chưadừng ta tiếp tục lấy sai phân cấp II, III… Các nghiên cứu đã chứng minh luôn tồntại một giá trị d xác định để sai phân cấp d của Yt là chuỗi dừng Khi đó Yt được gọi

là liên kết bậc d, ký hiêu là I(d).

Sai phân cấp d được lấy như sau:

+ Sai phân cấp I của Yt: D(Yt)=Yt-Yt-1

+ Sai phân cấp II: D(D(Yt))=D2(Yt)=(Yt-Yt-1)-(Yt-1-Yt-2)

Mô hình sử dụng các quá trình tự hồi quy (AR), trung bình trượt (MA), xácđịnh hệ số sai phân cấp d và từ đó ta có thể thiết lập mô hình ARIMA từ các biến sốtrên.

Sau khi đã kiểm định và ta có được một chuỗi thời gian có tính dừng, nó có thểtuân theo nhiều quá trình khác nhau:

- Quá trình Tự Hồi Quy (AR)

Nếu một chuỗi thời gian tuân theo mô hình:

Với Y là chuỗi dừng và Ut là nhiễu trắng, ta nói Y tuân theo quá trình Tự hồi

quy bậc p Ký hiệu AR(p)

- Quá trình Trung Bình Trượt (MA)

Nếu một chuỗi thời gian tuân theo mô hình:

Với Y là chuỗi dừng và Ut là nhiễu trắng, ta nói Y tuân theo quá trình Trung

bình trượt bậc q Ký hiệu MA(q)

- Quá trình Trung bình trượt kết hợp Tự hồi quy (ARMA)

Tất nhiên, có nhiều khả năng Y có cả đặc điểm của AR và MA, khi đó ta nói Ytuân theo quá trình Trung bình trượt kết hợp Tự hồi quy Ký hiệu ARMA(p,q)Một quá trình ARMA(p,q) sẽ có p số hạng tự hồi quy và q số hạng trung bìnhtrượt như sau:

bình trượt, và cần lấy sai phân bậc d đề chuỗi dừng Phương trình tổng quát nhưsau:

Dd(Yt ) = + [α1 Dd(Yt -1) +…+ αpDd(Yt -p)] + [ 1Ut-1 +…+ qUt-q ]+ Ut

Như vậy, xác định được các giá trị p, d, q ta sẽ mô hình hóa được chuỗi Đồngthời ta dễ dàng nhận ra, mô hình ARIMA chỉ sử dụng các giá trị quá khứ của bảnthân nó chứ hoàn toàn không sử dụng thêm một biến độc lập nào khác Đây chính làtriết lý “hãy để dữ liệu tự nói”

- p: Công cụ chủ yếu để xác định p,q là dựa trên Lược đồ tương quan

và Tương quan riêng phần của chuỗi đã được biến đổi thành chuỗi dừng

Để xác định p, BJ đưa ra phương pháp nhận dạng như sau: một chuỗi dừng tựtương quan bậc p nếu:

+ Các hệ số tự tương quan giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình sin

+ Các hệ số tương quan riêng phần giảm đột ngột xuống giá tri bằng 0 cónghĩa ngay sau độ trễ p

- q: Tương tự như cách xác định p, tuy nhiên đổi vai trò giữa các hệ sốtương quan và tương quan riêng phần Một chuỗi dừng trung bình trượt bậc qnếu:

+ Các hệ số tương quan riêng phần giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình sin.+ Các hệ số tự tương quan giảm đột ngột xuống giá tri bằng 0 có nghĩa ngaysau độ trễ q

Sau khi tìm được d,p,q ta sẽ xây dựng được mô hình với các biến AR, MA vàgiá trị Ut

1.2.2.2.3 Ước lượng mô hình:

Để ước lượng các hệ số của mô hình, đôi khi ta có thể thực hiện bằng phươngpháp bình phương tối thiểu, nhưng cũng có trường hợp phải sử dụng các phương

pháp ước lượng phi tuyến Ngày nay, với sự trợ giúp của các phần mềm thống kê, ta

có thể dễ dàng thực hiện điều này

1.2.2.2.4 Kiểm định mô hình

Ta sử dụng các kiểm định về hệ số tự tương quan và tự tương quan riêng phần,nhiễu trắng như đã sử dụng ở phần nhận dạng số liệu Nếu mô hình không phù hợp

ta buộc phải xác định lại các hệ số d,p,q để xây dựng lại mô hình mới

Một chuỗi dữ liệu có thể coi là phù hợp với nhiều mô hình ARIMA khác nhau,

vì vậy, việc thử nhiều mô hình để chọn được mô hình phù hợp nhất là điều cầnthiết

Tiêu chuẩn đưa ra ở phần dự báo ta thường sử dụng là Log likehood (càng lớncàng tốt), Akaike, Schawarz (càng nhỏ càng tốt) hoặc so sánh với dữ liệu quá khứ

để lựa chọn được mô hình thích hợp nhất

1.2.2.2.5 Dự báoMột trong số các lý do về tính phổ biến của phương pháp lập mô hình ARIMA

là thành công của nó trong dự báo Trong nhiều trường hợp, các dự báo thu được từphương pháp này tin cậy hơn so với các dự báo từ phương pháp lập mô hình kinh tếlượng truyền thống, đặc biệt là đối với dự báo ngắn hạn Tất nhiên, từng trường hợpphải được kiểm tra cụ thể

Với tính linh hoạt, tiết kiệm và khả năng dự báo tốt, mô hình ARIMA đã được

sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới, tuy nhiên, cần có sự xem xét cẩn thận trong từngtrường hợp để đạt được kết quả tốt nhất

1.3 Công cụ hỗ trợ:

Phần mềm EView (Econometric Views) là phần mềm phân tích và thống kêdành cho Windows, được phát triển bởi Quantitative Micro Software (QMS), ngàynày là một phần của HIS Phiên bản 1.0 được lưu hành lần đầu tiên vào tháng 3 năm

1994, thay thế phần mềm Micro TSP Phiên bản mới nhất hiện nay là Eview 8.0.Các phiên bản của EViews được sử dụng chung các hoạt động thống kê vàphân tích kinh tế, sử dụng cho dự đoán chuỗi thời gian và dự báo Eviews kết hợpgiữa bảng tính và các dữ liệu có liên quan với các bảng mục truyền thông được sửdụng chung trên một giao diện Windows

Eviews phần lớn dựa trên nguồn tài nguyên và các dạng file nằm trong kho dữliệu Tuy nhiên, các nguồn ra, vào hỗ trợ bởi một lượng lớn định dạng, bao gồmdatabank, Excel PSPP/SPSS, DAP/SAS, RATS và TSP.

2 Phân tích hiện trạng của giá dầu :2.1 Giới thiệu số liệu:

cung

Lượng

Công suất lọc

Trữ lượng

Số liệu được thu thập từ năm 1994 theo số liệu của EIA và World Bank.

Thị trường dầu mỏ có tính thương mại quốc tế rất lớn, ảnh hưởng của giá dầu

mỏ trên thế giới có thể ảnh hưởng trực tiếp đến giá dầu mỏ tại quốc gia như ViệtNam Sự ảnh hưởng này có được từ khung biểu giá tính dầu được quy định chuẩntại các hợp đồng mua bán và tại các nhà phân phối( đối với Việt Nam là Singapore)

Giá dầu được tính chung dựa trên giá FOB (là giá đã bao gồm toàn bộ các chi phíkhai thác, sản xuất và vận chuyển tới cảng) Khi dầu được đưa về các quốc gia hoặcnhà tiêu thụ sẽ có thêm các chi phí bảo hiểm từ đó có được giá CIF; cộng với cácloại thuế nhập khẩu và tiêu thụ đặc biệt cùng các chi phí định mức, lợi nhuận, thuếmôi trường và thuế giá trị gia tăng mà đưa ra được giá trị hiện hành Vì vậy, việcxem xét giá thế giới hoàn toàn có thể làm hệ tham chiếu ( chung hệ số góc chỉ khác

là sự thay đổi hệ số chặn xuất phát từ sự sai lệch các chi phí cố định từ giá FOB đếngiá bán hiện hành) làm cơ sở đánh giá và dự báo được giá dầu của Việt Nam tronghiện hành và tương lai

2.2 Dân số

Do tính chất thương mại quốc tế cao của dầu mỏ, vai trò của giá của loại hànghóa có nhu cầu tiêu dùng cuối cùng cao nhất này có ảnh hưởng không nhỏ đến

chính sách và hoạch định kinh tế của các quốc gia, sự tác động qua lại này khiếncho giá dầu mỏ cần được xem xét như một biến ngoại sinh trong mô hình kinh tế vĩ

mô với biến nội sinh đầu tiên là dân số

Trong 15 năm từ năm 1994 đến năm 2009, dân số đã tăng lên hơn 1,1 tỷ dânđánh dấu tốc độ tăng trưởng nhanh hơn bất kì khoảng thời gian nào trước đó Sựtăng trưởng nhanh chóng chủ yếu thuộc về các quốc gia thuộc khu vực châu Á nhưTrung Quốc và Ấn Độ, nơi có dân số trẻ và nền kinh tế phát triển nhanh chóng Nhucầu xuất phát từ khu vực này chủ yếu bao gồm nhiên liệu cho các quá trình côngnghiệp, di chuyển và điện năng Theo một thống kê của IEA ( International EnergyAngency), tỷ lệ tiêu thụ dầu dành cho mục đích giao thông đã tăng từ 45.4% lên61.5% Điều này được giải thích bằng sự gia tăng của các phương tiện giao thông,vốn được phát triển theo hướng đa dạng hóa, tiện lợi, an toàn, dễ sử dụng và tiếtkiệm nhiên liệu hơn Với những đặc điểm trên mà bộ phận người tiêu dùng có thunhập thấp và trung bình có thể dễ dàng có được phương tiện di chuyển với giá cảhợp lý, thúc đẩy và gia tăng được số lượng người tiêu thụ

Dân số luôn được xem xét trong bất kì bài toán vĩ mô nào, đối với nhu cầunăng lượng cũng có tính chất tương tự và giá cả lại chịu ảnh hưởng trực tiếp từ nhucầu năng lượng Trong những năm vừa qua, thế giới chứng kiến sự gia tăng đều đặn

1.44488048 5

δi > 0 cho thấy quy mô dân số ngày càng tăng, tuy nhiên mức độ tăng rất ổnđịnh đặc biệt trong những năm gần đây khi δi liên tục ở quanh mức 0.76 tỷ dân, tốc

độ phát triển ti liên tục ở mức 101%, ở mức độ trực quan trên biểu đồ ta thầy dân sốthế giới trong những năm qua được biểu hiện bởi một đường chéo có xu hướng tăngdần về phía phải Xu hướng này có nhiều khả năng tiếp tục do sự tăng trưởng đềuđặn dân số ở các quốc gia châu Á, vốn được kiểm soát chặt chẽ bởi chính phủ Hơnnữa các quốc gia này phần lớn đều trong thời kì dân số trẻ và dân số vàng (ngoại trừNhật Bản), thời kì này có thể kéo dài thêm nhiều chục năm nữa, điều này kéo theonhu cầu sử dụng dầu và các sản phẩm của dầu trong những năm tới trên toàn thếgiới vẫn được tăng đều đặn bởi nhân tố dân số

2.3 Tổng sản phẩm thế giới:

GWP (Gross World Product – tổng sản phẩm toàn thế giới), trong phạm vikinh tế học vĩ mô, tổng sản phẩm và dân số luôn đóng vai trò quan trọng giải thíchcác hiện tượng vì sự phát triển của kinh tế luôn được đo đếm thông qua tổng sảnphẩm của quốc gia hay toàn thế giới Thế giới chứng kiến 20 năm của quá trình hộinhập và thông thương mạnh mẽ, có hơn 1,6 tỷ dân đã tăng trưởng nhưng sự pháttriển của kinh tế và thu nhập đã đặt mức cao hơn rất nhiều Theo thống kê và dự báocủa BP (British Petroleum), tổng thu nhập thật sự của thế giới đã tăng 87% sau 20năm và có thể tăng 100% trong vòng 20 năm kế tiếp Thu nhập tăng cao chính là

nguyên nhân chính của việc gia tăng các nhu cầu sử dụng năng lượng trong đó códầu mỏ và các sản phẩm của dầu

Mức tiêu thụ năng lượng theo người vào năm tới có thể đạt mức tương đươngvới mức nhưng năm 1970 – 1990 ( 0.7%), nhưng cường độ năng lượng sẽ gia tăngvới khoảng rộng hơn rất nhiều Điều này được giải thích bởi sự hội nhập sâu rộngcủa các quốc gia đang và kém phát triển, thay đổi cán cân kinh tế thế giới nhờ quátrình hội nhập toàn cầu, công xưởng của thế giới sẽ được đẩy sang các quốc gia cótài nguyên và nguồn nhân công chi phí thấp, mức tiêu thụ năng lượng ở các quốcgia này sẽ có chiều hướng gia tăng mạnh Kinh tế trong dài hạn sẽ có xu hướngchuyển từ các ngành công nghiệp nặng sang các ngành công nghiệp tiêu dùng ítnăng lượng hơn, tuy nhiên sự phát triển kinh tế tại các quốc gia này sẽ khiến mứcthu nhập bình quan trong cả nước tăng cao Tầng lớp dân cư có thu nhập thấp vàvừa sẽ có nhiều khả năng tiêu thụ năng lượng phụ vụ cho nhu cầu đi lại và sinh hoạtnhiều hơn vào những năm tới Trong khi các ngành công nghệ cao vẫn được duy trì

và phát triển ở các quốc gia phát triển Tính trên tổng quát, tổng sản phẩm của thếgiới được gia tăng mạnh mẽ và đẩy giá năng lượng (bao gồm dầu sẽ gia tăng) trongnhững năm vừa qua và nhiều năm tới đây Ta kết luận được rằng tổng thu nhập thếgiới có ảnh hưởng trực tiếp tới thị trường, nhu cầu và giá dầu mỏ trong thời kì hiệntại và tương lai

Tổng sản phẩm thế giới trong giai đoạn này phát triển không đều đặn, sự sụtgiảm gắn liền với những năm có khủng hoảng lớn trên thế giới như khủng hoảng tàichính châu Á năm 1997 (δ i = - 0.08), cuộc khủng hoảng này tuy xuất phát từ châu Ávới những quốc gia bị ảnh hưởng nhiều nhất là Indonesia, Hàn Quốc và Thái Lannhưng lại có ảnh hưởng đến toàn thế giới, khiến cho tình trạng đình trệ các dòngvốn nước ngoài, tăng tình trạng đầu cơ và rút vốn hàng loạt dẫn đến sản xuất bị sụtgiảm nghiêm trọng Cuộc khủng khoảng tiếp theo chính là vào năm 2001, dánh dấu

sự đổ vỡ kinh tế vủa Mỹ Đánh dấu từ cuối năm 2000 với “khủng hoảng chấmcom”, hàng loạt các công ty định giá, mua bán cổ phiếu và trái phiếu trên mạng rađời kèm theo là sự không ổn định và thiếu đảm bảo, giá trị thực thế được đánh giásai lệch và dẫn đến sự đổ vỡ của hàng loạt ngành kinh tế (nổi trội là bất động sản vàtài chính) đã dấn đến sự đổ vỡ của nền kinh tế Mĩ Thêm vào đó là cuộc tấn côngkhủng bố 11/9 và các vụ bê bối về kiểm toán đã khiến suy thoái nền kinh tế Mỹ vàtoàn thế giới Ta thấy được trên bảng phân tích hiện trạng với δ i = -0.19, vàtrực quantrên biểu đồ là sự sụt giảm nhẹ

Cuộc khủng hoảng đánh dấu mức tàn phá kinh tế nhiều nhất vào năm 2009,xuất phát từ Mỹ trong giai đoạn 2007 – 2009 diễn ra trên nhiều lĩnh vực tài chính(tín dụng, bảo hiểm, chứng khoán) và bắt đầu từ khủng hoảng tín dụng nhà ở thứcấp, xuất phát từ các đánh giá sai lệch thị trường nhà ở làm cho xuất hiện hiệntượng bong bóng thị trường nhà ở, sau đó là sự đổ vỡ liên tục trong nhiều ngành tàichính và lan ra toàn thế giới, cuộc khủng hoảng này ảnh hưởng sâu rộng trong nhiều

năm gần đầy và chỉ có dấu hiệu khôi phục vào giai đoạn cuối năm 2012 Sụt giảmkinh tế dẫn đến các ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường dầu mỏ và phản ánh qua giádầu, giá dầu giảm từ 22.12 xuống 20.61 USD/thùng từ năm 1996 đến năm 1997, từ30.38 xuống 25.98 từ năm 2000 đến năm 2001 và từ 99.67 đến xuống 61.95USD/thùng từ năm 2008 đến 2009 đánh dầu mức sụt giảm lớn nhất từ trước tới nay.

Ta thấy các cuộc khủng hoảng có diễn biến theo xu hướng có ảnh hưởng rộng hơn,diễn biến nhanh hơn, lâu hơn và để lại hậu quả nặng hơn theo thời gian

2.4 Lượng cầu dầu mỏ

Trong các biến ảnh hưởng tới giá dầu mỏ, lượng cầu dầu mỏ luôn là biến cóảnh hưởng mạnh mẽ nhất Điều này có được nhờ sự thất bại trong định giá củaOPEC trong những năm 1973 – 1986, dẫn đến quá trình chuyển quyền lực từ khuvực người mua sang khu vực người bán Trong nhóm người mua cũng có sự thayđổi rất lớn tăng tính đa dạng người mua Sự chuyển dịch nhóm người mua lớn đã có

xu hướng từ nhóm nước OECD sang nhóm không thuộc OECD

Năm 2000, OECD chiếm 62.87% tổng lượng tiêu thụ dầu mỏ và các sản phẩmdầu nhưng đến năm 2009 thì con số này chỉ còn 54,13% và đến năm 2012, lượngtiêu thụ của 2 nhóm này đã gần bằng nhau khi OECD chỉ chiếm 50.78% Sự pháttriển của Trung Quốc, Brazin và các quốc gia đang phát triển, đặc biệt quá trìnhcông nghiệp hóa tiêu thụ nhiều nhiên liệu đầu vào (bao gồm dầu) đã thay đổi cấutrúc người mua, đa dạng hóa nhu cầu, chính điều nay đã khiến giá dầu biến độngphức tạp hơn so với giai đoạn đầu những năm 1970 Trong 3 cuộc khủng khoảnglớn kể trên, Trung Quốc là nước duy nhất có ảnh hưởng ít nhất và vẫn tiếp tục quátrình phát triển không ngừng của mình Trong những cuộc khủng hoảng này, TrungQuốc đóng vai trò như người gánh đỡ thị trường với các sản phẩm có giá rẻ mạttràn ngập toàn bộ thị trường Cùng là nguyên liệu dầu vào là nhiên liệu ( dầu và cácnhiên liệu khác) nhưng với giá nhân công rẻ, Trung Quốc vẫn có thể phát triển vàtiếp tục tiêu dùng với khối lượng lớn ngay cả khi thế giới đang ngập tràn khủnghoảng