Tác động của cú sốc giá dầu đến các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế và phản ứng của chính sách tiền tệ

Trong một bối cảnh tương tự, nghiên cứu của Cunado và Gracia 2003 cho thấy rằng các cú sốc giá dầu có một tác động đáng kể đến tăng trưởng kinh tế khi thực hiện nghiên cứu một mẫu bao gồ

LÊ VĂN HIỂN

TÁC ĐỘNG CỦA CÚ SỐC GIÁ DẦU ĐẾN CÁC YẾU TỐ VĨ MÔ CỦA NỀN KINH TẾ VÀ PHẢN ỨNG CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp Hồ Chí Minh – Năm 2017

LÊ VĂN HIỂN

TÁC ĐỘNG CỦA CÚ SỐC GIÁ DẦU ĐẾN CÁC YẾU TỐ VĨ MÔ CỦA NỀN KINH TẾ VÀ PHẢN ỨNG CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS NGUYỄN QUỐC KHANH

Tp Hồ Chí Minh – Năm 2017

tố vĩ mô của nền kinh tế và phản ứng của chính sách tiền tệ” là công trình

nghiên cứu của riêng tôi

Các kết quả nghiên cứu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được công

bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác

Tác giả

Lê Văn Hiển

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

TÓM TẮT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 5

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 5

1.4 Phương pháp nghiên cứu 5

1.5 Phạm vi nghiên cứu 6

1.6 Ý nghĩa nghiên cứu 6

1.7 Điểm mới của nghiên cứu 6

1.8 Bố cục đề tài 7

Tóm tắt chương 1 8

CHƯƠNG 2: MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ DẦU VÀ NỀN KINH TẾ 9

2.1 Các nghiên cứu trước đây 9

2.1.1 Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa giá dầu và nền kinh tế 9

2.1.2 Nghiên cứu ảnh hưởng bất đối xứng của giá dầu 11

2.1.3 Nghiên cứu ảnh hưởng của bất ổn trong giá dầu lên nền kinh tế 14

2.2 Các kênh truyền dẫn của cú sốc giá dầu đến các biến kinh tế vĩ mô 17

2.2.1 Cú sốc lên nguồn cung 17

2.2.2 Hiệu ứng chuyển giao thu nhập và tổng cầu 17

2.2.3 Hiệu ứng số dư tiền thực 18

2.2.4 Áp lực lạm phát 19

3.1 Dữ liệu 23

3.2 Lý thuyết mô hình VAR 25

3.1.1 Định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn 26

3.1.1.1 Kiểm định tính dừng 26

3.1.1.2 Lựa chọn độ trễ tối ưu 27

3.1.2 Định dạng và ước lượng mô hình VAR cấu trúc 27

3.1.2.1 Phương pháp đệ quy- phân rã Cholesky 29

3.1.2.2 Phương pháp phi đệ quy 30

3.3 Phương pháp nghiên cứu 31

3.3.1 Mô hình hóa biến động giá dầu 31

3.3.2 Mô hình kinh tế lượng 32

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 38

4.1 Mẫu hình biến động có điều kiện dựa trên mô hình EGARCH 38

4.2 Ước lượng mô hình EGARCH 39

4.3 Kiểm định tính dừng 39

4.4 Lựa chọn độ trễ tối ưu của mô hình 40

4.5 Kiểm định tính ổn định của mô hình SVAR 42

4.6 Kiểm định nhân quả Granger 43

4.7 Ước lượng mô hình SVAR 45

4.7.1 Hàm phản ứng đẩy 45

4.7.2 Phân rã phương sai 50

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 53

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

ADB Ngân hàng phát triển châu Á

Bảng 4.1: Kết quả ước lượng biến động có điều kiện của giá dầu từ mô hình EGARCH(1,1)

Bảng 4.2: Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Bảng 4.3: Kiểm định độ trễ tối ưu mô hình VAR thứ nhất

Bảng 4.4: Kiểm định độ trễ tối ưu mô hình VAR thứ hai

Bảng 4.5: Kiểm định Granger Causality đối với biến CV_OP

Bảng 4.6: Kiểm định Granger Causality đối với biến HI

Bảng 4.7: Phân rã phương sai mô hình SVAR thứ nhất

Bảng 4.8: Phân rã phương sai mô hình SVAR thứ hai

Hình 1.1: Giá dầu thế giới giai đoạn 2002-2015

Hình 1.2: Giá dầu thế giới (USD/thùng) và giá xăng A92 Việt Nam (nghìn

đồng/lít) giai đoạn 2005 – 2015

Hình 2.1: Sơ đồ tác động của cú sốc giá dầu đến nền kinh tế

Hình 4.1: Phương sai có điều kiện của giá dầu thô hàng tháng từ mô hình EGARCH(1,1)

Hình 4.2: Kiểm định tính ổn định mô hình VAR thứ nhất

Hình 4.3: Kiểm định tính ổn định mô hình VAR thứ hai

Hình 4.4: Phản ứng của các biến kinh tế đối với biến động giá dầu CV_OP Hình 4.5: Phản ứng của các biến kinh tế đối với biến động giá dầu HI

của nền kinh tế Việt Nam và phản ứng của chính sách tiền tệ Bài nghiên cứu sử dụng mô hình VAR cấu trúc (SVAR) dựa trên dữ liệu hàng tháng trong khoảng thời gian 2001 – 2015 Mô hình EGARCH được ước lượng cho thấy tác động bất đối xứng quan trọng của cú sốc giá dầu lên biến động có điều kiện của giá dầu Hàm phản ứng đẩy có được từ mô hình SVAR cho thấy rằng bất ổn trong giá dầu làm giảm chỉ số CPI và lãi suất, làm tăng mức cung tiền nhưng không có tác động rõ ràng đối với chỉ số sản lượng công nghiệp và tỷ giá hối đoái Bài nghiên cứu cũng cho thấy rằng ngân hàng nhà nước Việt Nam chọn chính sách tiền tệ mở rộng để phản ứng với bất ổn trong giá dầu Kết quả phân tích phân rã phương sai cho thấy biến động giá dầu không đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích cho biến động của sản lượng công nghiệp, tuy nhiên biến động giá dầu là một yếu tố góp phần giải thích cho biến động của chỉ số CPI

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 Đặt vấn đề

Giống như các tư liệu sản xuất khác, dầu là một trong những nguồn năng lượng đầu vào quan trọng nhất trong hầu hết các hoạt động kinh tế, do vậy sự biến động của giá dầu có tác động cùng chiều đến giá sản xuất, giá tiêu dùng Kể từ khi giá dầu tăng kỷ lục lần đầu tiên vào những năm 1970 và có những biến động khó lường vào các giai đoạn sau đó, dầu đã trở thành mối quan ngại lớn đối với các nhà hoạch định chính sách nhằm cố gắng tăng cường hiệu quả sử dụng dầu và đa dạng hóa nguồn năng lượng đầu vào thay thế cho dầu

Giá dầu tăng liên tục từ giữa năm 2007 đạt ngưỡng 105,45 USD/thùng vào tháng 03/2008 Sau đó, giá dầu thô tiếp tục tăng nhanh và đạt mức giá 133,88 USD/thùng vào tháng 6/2008 Tuy nhiên, mức giá này không được duy trì lâu, trong

6 tháng liên tiếp sau, giá dầu thô đã liên tục giảm tới 69,28% xuống còn 41,12/USD thùng (tương đương với mức giá tháng 07/2004) Sang năm 2009, giá dầu tăng trở lại và dao động trong khoảng từ 70 –110 USD/thùng trong hai năm tiếp theo Từ tháng 06/2014 giá dầu liên tiếp giảm mạnh và chạm mức đáy 47,22 USD/thùng vào tháng 01/2015

Nhìn ở góc độ vĩ mô, giá dầu ảnh hưởng trực tiếp đến cả nguồn thu và chi phí của một quốc gia Mặc dù vai trò của Việt Nam trên thị trường dầu mỏ thế giới là không lớn, nhưng thị trường dầu mỏ Việt Nam lại khá đặc thù và chịu nhiều tác động Nước ta xuất khẩu dầu thô và nhập khẩu hầu hết các sản phẩm dầu mỏ Với

sự phụ thuộc đa chiều vào thị trường dầu mỏ thế giới nên những biến động về giá dầu thế giới cũng gây ra những tác động đa chiều tới kinh tế Việt Nam

Nguồn: U.S Energy Information Administration (EIA)

Hình 1.1: Giá dầu thế giới giai đoạn 2002-2015

Trong bối cảnh doanh thu dầu thô luôn chiếm từ 10 -20% trong tổng thu ngân sách nhà nước hàng năm và việc xuất khẩu mang về một lượng ngoại tệ không nhỏ đảm bảo cân đối cán cân thương mại thì việc giá dầu biến động sẽ ảnh hưởng đến ngân sách, đến cân đối vĩ mô và tăng trưởng kinh tế Ngoài ra, trên phương diện Việt Nam là một nước nhập khẩu một lượng lớn xăng dầu thành phẩm (với hơn 70% lượng xăng dầu nhập khẩu), khi giá dầu biến động thì giá các thành phẩm xăng dầu trên thị trường thế giới cũng bị ảnh hưởng theo Trên thị trường nội địa cũng nhận được các đợt điều chỉnh giá các sản phẩm xăng dầu từ điều hành của Nhà nước Điều này không những gây ảnh hưởng tới thu nhập của người tiêu dùng mà còn ảnh hưởng tới chi phí đầu vào của các ngành sản xuất kinh doanh, qua đó ảnh hưởng đến sức cạnh tranh của nền kinh tế, của các doanh nghiệp

Nguồn: IMF và xangdau.net

Hình 1.2: Giá dầu thế giới (USD/thùng) và giá xăng A92 Việt Nam

(nghìn đồng/lít) giai đoạn 2005 - 2015

Tác động của các cú sốc giá dầu lên hoạt động kinh tế vĩ mô đã trở thành một vấn đề trung tâm trong các nghiên cứu về kinh tế học năng lượng đã được tranh luận trong những năm gần đây Đã có nhiều nghiên cứu về tác động của những thay đổi trong giá dầu lên các hoạt động kinh tế vĩ mô (Aguriar-Conraria và Soares, 2011; Iwayemi và Fowowe, 2011; Milani, 2009; Holmes và Wang, 2003) Nghiên cứu của Reynolds và Kolodziej (2008) cho thấy rằng sự suy giảm trong sản lượng dầu gây ra sự sụt giảm trong tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Liên Xô cũ Những

cú sốc dầu mỏ có thể quan trọng đối với hoạt động kinh tế trong ngắn hạn chính vì khả năng các cú sốc làm gián đoạn quyết định mua sắm các hàng hóa lâu bền và hàng hoá đầu tư (Bernanke, 1983) Một sự gián đoạn lớn trong nguồn cung dầu làm

cho người ta không chắc chắn về tương lai, do đó chi tiêu của người tiêu dùng cho

xe hơi, nhà ở, đồ gia dụng, hàng hoá đầu tư tạm thời sụt giảm (Hamilton, 2003) Mặc dù có một số lượng đáng kể các bằng chứng trong quá khứ về mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu và hoạt động kinh tế vĩ mô, tuy nhiên bản chất của các mối quan

hệ hay thậm chí liệu rằng các mối quan hệ đó có tồn tại hay không vẫn chưa được xác định Để làm rõ thêm vấn đề này, hai hướng nghiên cứu đã xuất hiện Đầu tiên, trong buổi hội thảo nghiên cứu của mình, Hamilton (1983) kết luận rằng có đến bảy trong tám cuộc suy thoái ở Mỹ từ giữa cuối Thế chiến thứ II đến năm 1973 xảy ra sau khi có sự gia tăng đáng kể trong giá dầu Trong một bối cảnh tương tự, nghiên cứu của Cunado và Gracia (2003) cho thấy rằng các cú sốc giá dầu có một tác động đáng kể đến tăng trưởng kinh tế khi thực hiện nghiên cứu một mẫu bao gồm các nền kinh tế châu Âu Nhóm thứ hai bao gồm các nhà nghiên cứu tập trung vào tác động bất đối xứng của các cú sốc giá dầu lên hoạt động kinh tế vĩ mô (Davis, 1987; Hooker, 1996; Mork, 1989, 1994; Mork et al, 1994; Lee et al, 1995; Davis và Haltiwanger, 2001; Cunado và Gracia, 2005) Những nghiên cứu này cho rằng sản lượng đầu ra không phản ứng đối xứng đối với các cú sốc giá dầu Nguyên nhân chính của sự bất đối xứng như vậy là khi có một cú sốc gia tăng trong giá dầu thì những công nghệ mới sử dụng năng lượng thay thế để bảo tồn dầu như những công nghệ phụ thuộc vào than đá, khí hay thậm chí năng lượng mặt trời được phát triển Khi giá dầu giảm, các doanh nghiệp không từ bỏ các khoản đầu tư này ngay lập tức

để giảm thiểu chi phí chìm và do đó sự sụt giảm trong giá dầu có ít ảnh hưởng đến nền kinh tế hơn so với sự gia tăng trong giá dầu

Là một quốc gia xuất khẩu dầu thô, đồng thời cũng nhập khẩu dầu tinh, việc giá nguyên liệu biến động ảnh hưởng không nhỏ tới thu ngân sách và tăng trưởng kinh

tế của Việt Nam Đặc biệt dầu mỏ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong quá trình thực hiện công nghiệp hóa đất nước Vì vậy, xác định tác động của giá dầu đến nền kinh tế là điều quan trọng để cho các nhà hoạch định chính sách có thể thực hiện các biện pháp chính sách kịp thời nhằm ổn định nền kinh tế Và đây cũng chính là ý

tưởng cho nghiên cứu với đề tài “Tác động của cú sốc giá dầu đến các yếu tố vĩ

mô của nền kinh tế và phản ứng của chính sách tiền tệ”

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu được thực hiện để tìm hiểu tác động của các cú sốc về bất ổn trong giá dầu đến các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế Đồng thời xem xét phản ứng của chính sách tiền tệ trước các cú sốc về bất ổn giá dầu

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu nêu trên, nghiên cứu hướng đến trả lời 2 câu hỏi cụ thể sau:

1 Bất ổn trong giá dầu có tác động đến các yếu tố kinh tế vĩ mô của nền kinh

tế Việt Nam hay không?

2 Nếu sự bất ổn trong giá dầu có tác động đến các yếu tố kinh tế vĩ mô thì phản ứng của chính sách tiền tệ trong việc làm giảm tác động đó là gì?

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Để trả lời các câu hỏi nêu trên, nghiên cứu sử dụng các lý thuyết nghiên cứu trước đây để xem xét những ảnh hưởng kỳ vọng của biến động giá dầu lên các yếu

tố vĩ mô của nền kinh tế Sau đó, nghiên cứu đi vào thu thập một số nghiên cứu thực nghiệm về vấn đề này, cách thức, phạm vi và kết quả tìm được của các nghiên cứu

đó Trên cơ sở đó, nghiên cứu tiến hành so sánh và chọn phương pháp định lượng các biến phù hợp trong khả năng thu thập số liệu thực tế của Việt Nam Sau khi đã

có dữ liệu của các biến, nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy để xử lý và phân tích

số liệu nhằm trả lời cho hai câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra Để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu, đầu tiên bài nghiên cứu tiến hành ước lượng hai thước đo đại diện cho

sự bất ổn trong giá dầu Hai thước đo này bao gồm biến động có điều kiện của giá dầu được ước lượng bằng mô EGARCH và thước đo gia tăng ròng trong giá dầu của Hamilton Sau khi ước lượng hai thước đo đại diện cho sự bất ổn trong giá dầu, bài nghiên cứu sử dụng hàm phản đẩy của mô hình SVAR để xem xét tác động của các cú sốc trong độ bất ổn của giá dầu lên các biến vĩ mô của nền kinh tế cũng như

xem xét phản ứng của chính sách tiền tệ Thông qua kết quả, tiến hành so sánh với các nghiên cứu thực nghiệm ở trên để rút ra kết luận, hạn chế của nghiên cứu cùng những gợi mở hướng nghiên cứu tiếp theo

1.5 Phạm vi nghiên cứu

Bài nghiên cứu xem xét tác động của bất ổn trong giá dầu lên các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế Việt Nam, đồng thời xem xét phản ứng của chính sách tiền tệ đối với các cú sốc này

Dữ liệu của các biến số trong bài nghiên cứu là dữ liệu tháng trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 12 năm 2015

1.6 Ý nghĩa nghiên cứu

Việt Nam là một nước xuất khẩu dầu thô và nhập khẩu dầu thành phẩm, do đó một sự biến động trong giá dầu thô sẽ ảnh hưởng đa chiều đến nền kinh tế Vì vậy, nghiên cứu định lượng về tác động của bất ổn trong giá dầu đến nền kinh tế là một vấn đề mang tính cấp thiết, đặc biệt là cho các nhà hoạch định chính sách Nghiên cứu đã góp phần xác định mức độ tác động của các cú sốc trong độ bất ổn của giá dầu đến nền kinh tế Việt Nam (trong sự tương tác với các yếu tố kinh tế vĩ mô) Thông qua đó giúp các nhà hoạch định chính sách trong việc thực hiện các biện pháp chính sách can thiệp vào thị trường để điều tiết ảnh hưởng của cú sốc giá dầu khi nó truyền dẫn vào nền kinh tế

1.7 Điểm mới của nghiên cứu

Thứ nhất, nghiên cứu đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm cho lý thuyết về tác động của cú sốc giá dầu lên các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế Việt Nam

Thứ hai, bài nghiên cứu xem xét hai thước đo quan trọng đối với các cú sốc giá dầu dựa vào bài nghiên cứu của Ferderer (1996) Đó là thước đo biến động có điều kiện của giá dầu ước lượng bằng mô hình EGARCH được phát triển bởi Nelson (1991) và thước đo gia tăng ròng trong giá dầu của Hamilton

1.8 Bố cục đề tài

Bố cục đề tài bao gồm năm chương

 Chương 1: giới thiệu chung về đề tài nghiên cứu như lý do thực hiện nghiên cứu, mục tiêu, câu hỏi, phương pháp, phạm vi, ý nghĩa và điểm mới của nghiên cứu

 Chương 2: trình bày những nghiên cứu thực nghiệm trước đây về mối quan

hệ giữa biến động giá dầu và các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế

 Chương 3: mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong phân tích thực nghiệm

 Chương 4: trình bày các kết quả chính

 Chương 5: nhấn mạnh những kết luận quan trọng từ đề tài nghiên cứu

Tóm tắt chương 1

Chương 1 trình bày những nét sơ lược về nghiên cứu Một vấn đề trung tâm trong các nghiên cứu về kinh tế học năng lượng đã được tranh luận trong những năm gần đây là tác động của các cú sốc giá dầu lên hoạt động kinh tế vĩ mô Mặc dù

có một số lượng đáng kể các bằng chứng trong quá khứ về mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu và hoạt động kinh tế vĩ mô, tuy nhiên bản chất của các mối quan hệ hay thậm chí liệu rằng các mối quan hệ đó có tồn tại hay không vẫn chưa được xác định Mục đích của bài nghiên cứu là để tìm tác động của các cú sốc trong độ bất ổn của giá dầu lên các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế Việt Nam và phản ứng của chính sách tiền tệ trước các cú sốc này Dữ liệu được phân tích bao gồm các biến kinh tế vĩ mô trong giai đoạn 2001 - 2015 Bài nghiên cứu sử dụng hai thước đo đại diện cho sự bất ổn trong giá dầu bao gồm biến động có điều kiện của giá dầu được ước lượng bằng mô EGARCH và thước đo gia tăng ròng trong giá dầu của Hamilton Sau khi ước lượng hai thước đo đại diện cho sự bất ổn trong giá dầu, bài nghiên cứu sử dụng hàm phản đẩy của mô hình SVAR để xem xét tác động của các cú sốc trong

độ bất ổn của giá dầu lên các biến vĩ mô của nền kinh tế cũng như xem xét phản ứng của chính sách tiền tệ

CHƯƠNG 2 MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ DẦU VÀ NỀN KINH TẾ

2.1 Các nghiên cứu trước đây

2.1.1 Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa giá dầu và nền kinh tế

Tác động của cú sốc giá dầu đến các yếu tố kinh tế vĩ mô đã trở thành một trong

những chủ đề được nghiên cứu nhiều nhất trong kinh tế học năng lượng từ giữa thập

niên 70, sau khi xảy ra cuộc khủng hoảng dầu thô năm 1973 Những nghiên cứu đầu

tiên về vấn đề này bao gồm nghiên cứu của Rasche và Tattom (1977), Darby (1982)

và Bruno và Sachs (1982), tất cả các nghiên cứu đều tìm thấy mối quan hệ nghịch

biến giữa sự gia tăng trong giá dầu và tăng trưởng kinh tế

Nghiên cứu của Hamilton (1983) là nghiên cứu có tầm ảnh hưởng nhất trong

lĩnh vực này Sử dụng phương pháp VAR của Sim (1980) với số liệu của Mỹ thời

kỳ 1948 – 1973, Hamilton (1983) kết luận rằng giá dầu và tăng trưởng GNP của Mỹ

có mối quan hệ nghịch biến – có đến bảy trong tám cuộc suy thoái thời kỳ sau chiến

tranh ở Mỹ xảy ra sau khi có sự gia tăng đáng kể trong giá dầu thô

Theo sau Hamilton, có rất nhiều bài nghiên cứu của các tác giả về tác động của

giá dầu lên các biến số vĩ mô của Mỹ Bằng cách sử dụng phương pháp VAR với dữ

liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 1961 đến tháng 6 năm 1982, Burbidge và Harrison

(1984) đã chứng minh được rằng tác động của giá dầu có ảnh hưởng ngược chiều

lên các biến kinh tế vĩ mô ở các nước OECD (bao gồm Mỹ, Nhật Bản, Đức, Anh và

Canada) Tuy nhiên, kết quả của họ cho thấy cú sốc giá dầu giai đoạn 1973 – 1974

thì khác biệt đáng kể so với với giai đoạn 1979 – 1980 Trong giai đoạn 1979 –

1980 ảnh hưởng của biến động giá dầu lên giá cả và sản lượng là rất nhỏ đối với các

nước ngoại trừ Nhật Bản, trái lại trong giai đoạn 1973 – 1974 ảnh hưởng của giá

dầu lên các biến kinh tế vĩ mô là khá lớn

Sử dụng dữ liệu của Hamilton, Gisser và Goodwin (1986) tìm ra mối quan hệ

giữa cú sốc giá dầu và việc làm, đồng thời kiểm định liệu có sự khác nhau trong tác

động của giá dầu trước và sau năm 1973 hay không Tuy nhiên, họ không tìm được

cơ sở củng cố cho giả thiết này và kết quả của họ cũng tương tự với Hamilton

(1983)

Lippi và Nobili (2010) nghiên cứu những cú sốc cấu trúc (giá dầu, chỉ số sản lượng công nghiệp và các biến kinh tế vĩ mô khác) trên số liệu của Mỹ Sử dụng mô hình SVAR cho dữ liệu giai đoạn 1973 – 2007 ở Mỹ, hai ông cho thấy cú sốc về mặt cung của dầu làm giảm sản lượng của các ngành công nghiệp trong khi cú sốc

về mặt cầu có tác động đồng biến lên GDP

Du và cộng sự (2010) tìm hiểu mối quan hệ giữa giá dầu thế giới và hoạt động kinh tế vĩ mô Trung Quốc dựa trên số liệu từ giai đoạn tháng 1 năm 1995 đến tháng

12 năm 2008, sử dụng mô hình vectơ tự hồi quy VAR Kết quả của nghiên cứu cho thấy giá dầu thế giới tác động đáng kể lên hoạt động kinh tế của Trung Quốc

Sử dụng dữ liệu các biến kinh tế vĩ mô giai đoạn 2002 – 2010, Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Thu Giang (2012) đã kiểm định tác động của giá dầu đến nền kinh tế Việt Nam Để kiểm định mối quan hệ giữa giá dầu và giá trị sản lượng công nghiệp, tác giả sử dụng phương pháp đồng liên kết để xem xét mối quan hệ trong dài hạn và

mô hình hiệu chỉnh sai số (Error Correction Model –ECM) để xem xét mối quan hệ trong ngắn hạn Kết quả cho thấy giá dầu và giá trị sản lượng công nghiệp của Việt Nam có tương quan đồng biến trong dài hạn, còn trong ngắn hạn biến động của giá dầu trong hai tháng trước sẽ có tác động nghịch biến đến biến động của giá trị sản lượng công nghiệp hiện tại

Ran và Voon (2012), sử dụng dữ liệu từ quý I năm 1984 đến quý III năm 2007 cho Hồng Kông, Singapore, Hàn Quốc và Đài Loan, kết quả nghiên cứu thấy rằng giá dầu không có tác động đến hoạt động kinh tế thực của các quốc gia nghiên cứu Tuy nhiên, các tác giả phát hiện giá dầu tác động tích cực đối với tỷ lệ thất nghiệp

và CPI

Jimenez-Rodriguez và Sanchez (2012) cho thấy rằng các cú sốc giá dầu tạo ra

sự sụt giảm trong sản xuất công nghiệp tại Nhật Bản trong giai đoạn từ quý I năm

1976 đến quý II năm 2008, trong khi cú sốc giá dầu làm tăng tỷ lệ lạm phát

Lê và Chang (2013) tập trung vào vai trò của các cú sốc giá dầu trong cán cân thương mại Hai tác giả sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 1999 đến tháng

11 năm 2011 cho ba nền kinh tế Đông Á (Malaysia, Singapore và Nhật Bản), và thấy rằng cú sốc giá dầu gây ra những cải thiện trong cán cân thương mại ở Malaysia, nhưng không tác động đến cán cân thương mại tại Singapore, kết quả cũng cho thấy rằng tác động của các cú sốc giá dầu có thể khác nhau tùy theo mức

độ phụ thuộc dầu mỏ của một quốc gia

Cunado và cộng sự (2015) nghiên cứu về tác động của cú sốc dầu đến nền kinh

tế của bốn nước châu Á (Nhật Bản, Hàn Quốc, Ấn Độ , Indonesia), các tác giả sử dụng số liệu từ quý II năm 1997 đến quý III năm 2014 và tìm ra rằng sự tăng giá dầu bất ngờ với cùng độ lớn trên nguồn gốc của một cú sốc có thể mang lại các kết quả riêng biệt đối với hoạt động kinh tế và CPI

2.1.2 Nghiên cứu ảnh hưởng bất đối xứng của giá dầu

Mork (1989) đã cập nhật dữ liệu nghiên cứu đến năm 1988 để kiểm tra tính bền vững kết quả nghiên cứu của Hamilton do ông nhận thấy rằng những nghiên cứu trước đây chỉ thực hiện trong thời kỳ giá dầu tăng Phương pháp được ông sử dụng giống như nghiên cứu của Hamilton (1983) Kết quả nghiên cứu của Mork cho thấy rằng kết luận của Hamilton là không phù hợp với dữ liệu sau năm 1986 bởi vì Hamilton giả định rằng sự tăng (giảm) giá dầu dẫn đến giảm (tăng) tăng trưởng GDP trong tương lai Tuy nhiên kết quả từ nghiên cứu của Mork cho thấy rằng tác động này có thể là không đối xứng, trong đó giá dầu giảm có thể dẫn đến tăng trưởng GDP trong tương lai thấp hơn so với việc giá dầu tăng làm chậm tăng trưởng GDP

Mở rộng kết quả của Hamilton và kết hợp với những khám phá của Mork và Olsen (1994) về ảnh hưởng bất đối xứng tại các nước G10, châu Âu và châu Á Lardic và Mignon (2006), Cunado và Gracia (2005) đã nghiên cứu mối tương quan giữa thay đổi giá dầu và tăng trưởng GDP trên bảy nước thuộc khối OECD bao gồm Mỹ, Canada, Nhật Bản, Đức (West), Pháp, Vương quốc Anh, và Na Uy

Mối tương quan hai chiều giữa thay đổi giá dầu và tăng trưởng GDP đã được thực hiện cho mỗi quốc gia tương tự như kiểm định nhân quả Granger của Hamilton, trong đó đưa ra phương trình hồi quy của biến tăng trưởng GDP với độ trễ của tăng trưởng GDP và biến thay đổi giá dầu Tương tự như Mork đã thực hiện, giá dầu thực tăng và giảm sẽ được đưa vào như là các biến riêng biệt để kiểm tra sự bất đối xứng cho mỗi quốc gia Kết quả phân tích hai chiều cho thấy mối tương quan ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và tăng giá dầu Na Uy là quốc gia duy nhất cho thấy một mối tương quan cùng chiều đáng kể giữa tăng trưởng GDP và tăng giá dầu, không có gì là ngạc nhiên bởi Na Uy là nước có ngành công nghiệp dầu mạnh và là một trong các quốc gia dẫn đầu về xuất khẩu dầu mỏ trên thế giới Trong khi đó, mối tương quan giữa giá dầu giảm và tăng trưởng GDP là ngược chiều, như vậy giá dầu giảm có liên quan với sự sụt giảm tiếp theo trong sự phát triển chung tại các nước OECD này Sự khác biệt chung giữa các hệ số ước tính cho giá dầu tăng và giảm là những gợi ý cho hiệu ứng bất đối xứng Trong nghiên cứu về mối quan hệ trong dài hạn giữa giá dầu và hoạt động kinh tế trong các nước G7, châu Âu và khu vực châu Âu, Lardic và Mignon (2006) thấy rằng giá dầu tăng làm chậm lại hoạt động của nền kinh tế hơn so với giá dầu giảm làm kích thích nền kinh tế Các tác giả này thấy rằng các dữ liệu chuỗi thời gian của họ đưa ra đều không dừng, dẫn đến việc bác bỏ mối quan hệ đồng tích hợp thông thường Tuy nhiên dựa trên phát hiện về ảnh hưởng bất đối xứng của Mork, các tác giả này tìm thấy bằng chứng của đồng tích hợp không đối xứng giữa giá dầu và GDP trong hầu hết các nước châu Âu trong dữ liệu của họ Đồng tích hợp không đối xứng liên quan đến việc phân chia

dữ liệu chuỗi thời gian thành hai phần tích cực và tiêu cực, điều này phù hợp với kỹ thuật của Mork khi tách biến giá dầu tăng và giá dầu giảm thành các biến riêng biệt Cunado và Gracia (2005) đã kiểm tra mối quan hệ giữa các cú sốc về giá dầu và hoạt động kinh tế vĩ mô cho sáu quốc gia châu Á là Singapore, Hàn Quốc, Malaysia, Nhật Bản, Thái Lan và Phillipine sử dụng dữ liệu giai đoạn quý 1 năm

1975 đến quý 2 năm 2002 Tương tự như Mork và Olsen (1994), kiểm định nhân

quả Granger của Hamilton được đưa vào sử dụng và ảnh hưởng bất đối xứng của thay đổi giá dầu cũng được đề cập đến Đóng góp chính của nghiên cứu này là kiểm tra ảnh hưởng của biểu hiện giá dầu lên các loại tiền tệ khác nhau là nội tệ hoặc đồng đô la Mỹ (USD) Mối quan hệ giữa các cú sốc giá dầu và tốc độ tăng trưởng kinh tế là đáng kể hơn khi các giá dầu được định danh bằng đồng nội tệ Trong thử nghiệm để tìm bằng chứng về mối quan hệ nhân quả của những cú sốc giá dầu lên

tỷ lệ lạm phát, tất cả sáu nước đều có bằng chứng về mối quan hệ nhân quả khi giá dầu được định danh bằng đồng nội tệ nhưng mối quan hệ nhân quả chỉ tồn tại tại ba nước khi giá dầu được định danh bằng USD

Zhang (2008) nghiên cứu Nhật Bản bằng cách sử dụng dữ liệu từ quý I năm

1957 đến quý IV năm 2006 và thấy rằng sự thay đổi giá dầu và các hoạt động kinh

tế vĩ mô có một mối quan hệ phi tuyến tính

Rahman and Serletis (2010) đã sử dụng mô hình VAR chuyển tiếp trơn (logistic smooth transition VAR model) để kiểm tra tác động bất đối xứng của cú sốc giá dầu

và chính sách tiền tệ lên hoạt động kinh tế vĩ mô, sử dụng dữ liệu hàng tháng đối với nền kinh tế Mỹ trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 1983 đến tháng 12 năm

2008 Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy rằng cú sốc giá dầu làm giảm tốc độ tăng trưởng sản lượng của Mỹ nhiều hơn trong giai đoạn biến động giá dầu cao so với trong giai đoạn biến động giá dầu thấp

Gần đây, nghiên cứu của Elder và Serletis (2010), Naifar và Dohaiman (2013),

Jo (2014) đã tìm ra mối quan hệ phi tuyến giữa giá dầu, lãi suất và lạm phát ở một

số quốc gia Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu này tập trung vào trường hợp của

Mỹ và các nước Châu Âu mà chưa chú trọng đến vai trò ngày càng gia tăng của các quốc gia Châu Á trên thị trường dầu thế giới

2.1.3 Nghiên cứu ảnh hưởng của bất ổn trong giá dầu lên nền kinh tế

Trái ngược với những nghiên cứu trên đây tập trung vào những cú sốc giá dầu, nghiên cứu từ trước tới nay về độ bất ổn giá dầu và ảnh hưởng của nó lên các yếu tố

vĩ mô kinh tế là rất hạn chế

Độ bất ổn mạnh mẽ của giá dầu gia tăng đáng kể từ giữa những năm 1980 và đã tiếp tục tồn tại cho đến ngày hôm nay Đặc điểm chủ yếu của giá dầu là nó có xu hướng tăng cho đến năm 1980 sau đợt tăng giá mạnh là giảm đột ngột do đó phản ánh sự gia tăng đáng kể trong độ bất ổn giá dầu

Sự thay đổi đột ngột của giá dầu vào giữa năm 1980 đã thúc đẩy Hooker (1996) tìm ra tầm quan trọng của độ bất ổn trong giá dầu và không thừa nhận các giả định nền tảng về mối quan hệ giữa giá dầu và kinh tế vĩ mô của Mỹ Những giả định trước nghiên cứu của Hooker cho rằng có các mối tương quan tiêu cực giữa tăng trưởng kinh tế vĩ mô và việc tăng giá dầu, và độ bất ổn giá dầu có ảnh hưởng không đối xứng lên các biến số kinh tế vĩ mô Hooker đã phát hiện ra rằng mối quan hệ đã

bị thay đổi đáng kể thông qua các khám phá của ông rằng giá dầu gây ra mối quan

hệ nhân quả Granger lên một loạt các biến kinh tế vĩ mô trong chuỗi dữ liệu đến năm 1973 nhưng lại không gây gây ra mối quan hệ nhân quả Granger lên các biến kinh tế vĩ mô trong chuỗi dữ liệu đến năm 1994 Phân tích chỉ ra rằng mối quan hệ giữa giá dầu và sản lượng đã thay đổi mà mối quan hệ tuyến tính giản đơn và ngay

cả mối quan hệ bất đối xứng được đưa ra bởi Mork (1989) cũng chưa mô tả được Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của bất ổn trong giá dầu trong giai đoạn sau năm

1973 Ông phát hiện ra rằng giữa năm 1973 và 1994, những thay đổi trong mức giá dầu không ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp cũng không ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP Ngược lại, độ bất ổn trong giá dầu có thể dự đoán được GDP trong cùng giai đoạn Điều này cho thấy rằng không phải là giá dầu mà chính độ bất ổn trong giá dầu mới ảnh hưởng tiêu cực đáng kể lên hoạt động kinh tế trong giai đoạn 1973-

1994

Bổ sung nghiên cứu của Hooker là nghiên cứu của Lee và Ni (1996) cho thấy rằng thay đổi về mức giá dầu một mình không đủ để gây ra quan hệ nhân quả giữa giá dầu thực đến kinh tế vĩ mô trong năm 1992 Mà độ bất ổn trong giá dầu cũng phải được đưa vào để giá dầu vẫn có thể là một yếu tố để dự báo cho tăng trưởng GNP thực Để theo dõi độ bất ổn trong giá dầu, các tác giả còn đưa vào một biến

“cú sốc” như là một thước đo của mức độ “bất ngờ” mà ở đó xảy ra cú sốc giá dầu Trong khoảng thời gian giữa năm 1949 và 1992, biến “cú sốc” rất có ý nghĩa thống

kê trong việc giải thích tăng trưởng GNP Kết quả này phù hợp với quan điểm cho rằng ảnh hưởng của một sự thay đổi trong giá dầu thực phụ thuộc vào mức độ “bất ngờ” của cú sốc dầu Độ bất ổn thấp trên thị trường dầu trước một đợt tăng giá mạnh dẫn đến ảnh hưởng của cú sốc giá dầu lên nền kinh tế vĩ mô cao hơn là độ bất

ổn cao

Ferderer (1996) cũng thừa nhận phát hiện của Hooker Bằng việc sử dụng dữ liệu của Mỹ từ năm 1970 đến năm 1990 để phân tích mối quan hệ giữa bất ổn trong giá dầu và biểu hiện của nền kinh tế Ông cho rằng độ bất ổn trong giá dầu gây ảnh hưởng mạnh mẽ tới tăng trưởng sản lượng hơn so với sự thay đổi trong giá dầu, mặc

dù cả sự thay đổi trong giá dầu và độ bất ổn trong giá dầu đều có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng sản lượng Cả hai biến trên đều ảnh hưởng mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê hơn so với các biến chính sách tiền tệ, chẳng hạn như lãi suất của Cục dự trữ Liên Bang Mỹ Thực tế là cả sự thay đổi trong giá dầu và độ bất ổn trong giá dầu đều giúp dự báo tăng trưởng sản lượng ngay cả khi các biện pháp chính sách tiền tệ đã được thắt chặt

Năm 1996, Ferderer sử dụng hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai để mở rộng kết quả của kiểm định nhân quả Granger, trong đó chỉ ra thời gian ảnh hưởng của cú sốc giá dầu và độ bất ổn trong giá dầu lên các biến số kinh tế vĩ mô Một đóng góp thú vị là ông phát hiện ra rằng độ bất ổn trong giá dầu có ảnh hưởng tiêu cực và đáng kể tức thời lên tăng trưởng và sau đó kéo dài trong 11 tháng, trong khi

sự thay đổi giá dầu thì cần một năm mới ảnh hưởng tiêu cực đáng kể lên tăng

trưởng sản lượng Ngoài ra, Ferderer quan sát thấy rằng độ bất ổn trong giá dầu tương quan mạnh mẽ với việc tăng giá dầu thực Điều này ngụ ý rằng các ảnh hưởng tiêu cực của độ bất ổn trong giá dầu lên tăng trưởng sản lượng cũng giống như giai đoạn giá dầu tăng hoặc giá dầu giảm Kết quả của Ferderer giống như các nghiên cứu trước đó nhấn mạnh tầm quan trọng của độ bất ổn trong giá dầu hơn việc giá dầu thay đổi đối với nền kinh tế vĩ mô Mỹ

Guo và Kliesen (2005) xem xét ảnh hưởng của biến động giá dầu lên nền kinh

tế Mỹ Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp đo lường biến động được xây dựng dựa trên giá dầu thô tương lai được giao dịch hàng ngày trên sàn NYMEX Họ thấy rằng trong giai đoạn 1984-2004, biến động giá dầu có ảnh hưởng đáng kể lên các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô chính của Mỹ, chẳng hạn như đầu tư cố định, tiêu dùng, việc làm và tỷ lệ thất nghiệp Bài nghiên cứu cũng đưa ra rằng những thay đổi trong giá dầu là không đáng kể bằng sự không chắc chắn về giá dầu trong tương lai Họ cũng tìm thấy rằng các biến kinh tế vĩ mô cơ bản không dự báo biến động của giá dầu thực mà chỉ ra rằng phương sai của giá dầu trong tương lai phản ứng một cách ngẫu nhiên Họ lý giải rằng điều này chủ yếu là do các sự kiện ngoại sinh, như các cuộc tấn công khủng bố và xung đột quân sự ở Trung Đông

Huang và cộng sự (2005) kiểm tra tác động của cả cú sốc giá dầu và các cú sốc biến động giá dầu lên hiệu suất kinh tế vĩ mô Họ ghi nhận rằng thay đổi trong giá dầu giải thích tốt hơn các hoạt động kinh tế vĩ mô so với sự biến động của giá dầu Elder và Serletis (2010) nghiên cứu ảnh hưởng của sự không chắc chắn trong giá dầu lên hoạt động đầu tư sử dụng dữ liệu của Mỹ và kết quả cho thấy rằng sự không chắc chắn trong giá dầu có xu hướng làm giảm đầu tư ở Mỹ Điều đáng quan tâm là mặc dù đã có nhiều nghiên cứu được thực hiện ở nhiều quốc gia, tuy nhiên vẫn chưa có nghiên cứu nào về mối quan hệ giữa giá dầu và sản lượng ở các nền kinh tế đang phát triển

2.2 Các kênh truyền dẫn của cú sốc giá dầu đến các biến kinh tế vĩ mô

Theo nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Thu Giang (2012), dựa trên nghiên cứu của Brown và Yucel (2002) thì tác động của sự thay đổi giá dầu lên các biến kinh tế vĩ mô thông qua các kênh truyền dẫn chính như sau:

2.2.1 Cú sốc lên nguồn cung

Sự gia tăng giá dầu có thể được xem là một chỉ báo cho một cú sốc nguồn cung làm giảm sản lượng tiềm năng, như trong nghiên cứu của Rasche và Tatom (1977

và 1981), Barro (1984) và Brown và Yucel (1999) Sự gia tăng này báo hiệu sự khan hiếm của nguồn năng lượng vốn được xem là nguyên liệu đầu vào cơ bản của sản xuất Do đó, tốc độ tăng trưởng sản lượng và năng suất sẽ sụt giảm, điều này dẫn đến giảm mức tăng lương thực và tăng tỷ lệ thất nghiệp

“Nếu người dân nhìn nhận đây là một cú sốc ngắn hạn, họ sẽ giữ ổn định chi tiêu bằng cách tiết kiệm ít hơn và tăng vay mượn, điều này làm tăng lãi suất thực cân bằng Tăng trưởng sản lượng chậm lại, lãi suất thực tăng sẽ làm giảm lượng cầu đối với số dư tiền mặt thực tế, và với mức tăng trưởng cung tiền nhất định, tỷ lệ lạm phát sẽ tăng Như vậy, giá dầu tăng sẽ làm giảm tăng trưởng GDP, làm tăng lãi suất thực và nguy cơ lạm phát

Nếu tiền lương danh nghĩa khó thay đổi theo hướng giảm đi, sự suy giảm trong tăng trưởng GDP sẽ làm tăng tỷ lệ thất nghiệp và làm tăng trưởng GDP giảm hơn nữa – nếu lạm phát tương lai không bằng đúng mức sụt giảm trong tăng trưởng Sự suy giảm ban đầu trong tăng trưởng GDP đi cùng với sự sụt giảm trong năng suất lao động Nếu mức giảm tiền lương thực không bằng mức giảm trong năng suất lao động, doanh nghiệp sẽ cắt giảm nhân công, làm tăng tỷ lệ thất nghiệp và giảm GDP Điều này gây áp lực làm tăng lạm phát.” (Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Thu Giang,

2012, trang 15)

2.2.2 Hiệu ứng chuyển giao thu nhập và tổng cầu

“Cú sốc giá dầu có thể tác động đến hoạt động kinh tế thông qua hiệu ứng chuyển giao sức mua từ những nước nhập khẩu dầu thô sang những nước xuất khẩu

dầu thô khi giá dầu tăng, như trong nghiên cứu của Fried và Schulze (1975) và Dohner (1981) Sự tăng giá dầu sẽ chuyển giao thu nhập từ các nước nhập khẩu dầu thô sang các nước xuất khẩu dầu thô, điều này làm giảm cầu tiêu dùng ở nước nhập khẩu và tăng cầu ở nước xuất khẩu, tuy nhiên mức độ tăng lại ít hơn, điều này làm tổng cầu của cả thế giới đối với sản phẩm của nước nhập khẩu giảm, làm tăng cung tiết kiệm Cung tiết kiệm tăng gây áp lực giảm lãi suất thực, và mức giảm này có thể lấn át mức tăng lãi suất thực do người tiêu dùng ổn định chi tiêu Lãi suất giảm sẽ kích thích đầu tư, điều này sẽ bù đắp cho mức giảm trong tiêu dùng, vì vậy tổng cầu không thay đổi ở các nước nhập khẩu dầu thô.” (Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Thu Giang, 2012, trang 15)

Tuy nhiên, nếu giá cả khó điều chỉnh giảm, sự sụt giảm trong tiêu dùng hàng hóa sản xuất ở những nước nhập khẩu dầu mỏ sẽ làm tăng trưởng GDP giảm hơn nữa Tiêu dùng giảm sẽ tạo áp lực làm giá giảm về điểm cân bằng mới Nếu giá không giảm, mức giảm trong tiêu dùng sẽ lớn hơn mức tăng trong đầu tư Do đó, tổng cầu sẽ giảm làm tăng trưởng GDP toàn cầu giảm thêm Tuy nhiên, theo Horwich và Weimer (1984), ngay cả khi giá không giảm thì tăng trưởng GDP cũng không giảm theo, do chính sách tiền tệ và/hoặc chính sách tài khóa có thể được sử dụng để kích cầu ở những quốc gia nhập khẩu dầu thô

2.2.3 Hiệu ứng số dư tiền thực

Theo Mork (1994), hiệu ứng số dư tiền thực là cơ sở đầu tiên để lý giải tác động của giá dầu đến nền kinh tế Pierce và Enzler (1974) cho rằng giá dầu tăng sẽ làm tăng cầu tiền Nếu chính sách tiền tệ không thể làm tăng cung tiền để làm mức cầu tăng thì lãi suất sẽ tăng, điều này góp phần làm chậm tốc độ tăng trưởng Tương tự, giá dầu tăng có thể làm giảm đầu tư vì lúc này lợi nhuận của nhà sản xuất giảm, từ

đó giảm cầu tiền

2.2.4 Áp lực lạm phát

Giá dầu tăng sẽ tạo áp lực tăng lạm phát trong nền kinh tế (Hooker, 1992 và Tang và cộng sự, 2010) Vì những sản phẩm phụ thuộc vào dầu chiếm tỷ trọng cao trong rổ hàng hóa tính CPI

Giá dầu tăng

Lạm phát tăng

Sản lượng giảm trong ngắn hạn

Thất nghiệp tăng Thu nhập giảm

PPI tăng Lợi nhuận

Cầu tiền giảm Lãi suất giảm

Sản lượng giảm trong dài hạn

CPI tăng

Chính sách tiền tệ:

Kiểm soát lạm phát Lãi suất tăng Đầu tư giảm

Sản lượng giảm trong dài hạn

Chi phí sản xuất và Chi tiêu tăng

Cầu tiền tăng Lãi suất tăng

Hình 2.1: Sơ đồ tác động của cú sốc giá dầu đến nền kinh tế

2.3 Phản ứng của chính sách tiền tệ

Trong một chừng mực nhất định, chính sách tiền tệ sẽ định hình cách nền kinh

tế hấp thụ các cú sốc giá dầu Nếu những nhà làm chính sách muốn giữ nguyên tốc

độ tăng trưởng GDP danh nghĩa thì tỷ lệ lạm phát sẽ tăng đúng với mức giảm GDP thực Một chính sách tiền tệ nới lỏng (thắt chặt) sẽ phần nào bù đắp (làm tăng) sự suy giảm trong GDP thực trong khi lại làm tăng (giảm) áp lực lạm phát

Nếu cú sốc giá dầu làm tăng lãi suất thực (như đã đề cập ở phần trên), vòng quay của tiền sẽ tăng, và nhà điều hành chính sách tiền tệ phải giảm tốc độ tăng trưởng cung tiền bằng cách nâng lãi suất thực cao hơn nữa để ổn định tăng trưởng GDP danh nghĩa Nếu tốc độ tăng trưởng cung tiền không đổi khi vòng quay tiền tăng, tăng trưởng GDP danh nghĩa sẽ tăng và lạm phát sẽ tăng Nếu nhà làm chính

sách giữ nguyên lãi suất thực, tăng trưởng cung tiền sẽ tăng làm tăng tỷ lệ lạm phát Tuy nhiên, nếu cú sốc giá dầu không ảnh hưởng đến lãi suất thực, việc ổn định lãi suất, tăng trưởng GDP danh nghĩa và cung tiền vẫn có thể đạt được bằng những chính sách tiền tệ tương tự

Có nhiều nghiên cứu khẳng định chính sách tiền tệ là kênh quan trọng truyền dẫn tác động của cú sốc giá dầu đến nền kinh tế, có thể kể đến Bohi (1989, 1991), Bernanke, Gertler và Watson (1997) và Lee và cộng sự (2009) Tuy nhiên, Ferderer (1996), Davis và Haltiwanger (1998) và Hamilton và Herrera (2000) lại cho rằng tác động của chính sách tiền tệ nhỏ hơn tác động của biến động giá dầu

có thể quan trọng đối với hoạt động kinh tế trong ngắn hạn chính vì khả năng các cú sốc làm gián đoạn quyết định mua sắm các hàng hóa lâu bền và hàng hoá đầu tư (Bernanke, 1983) Một sự gián đoạn lớn trong nguồn cung dầu làm cho người ta không chắc chắn về tương lai và, do đó, chi tiêu của người tiêu dùng cho xe hơi, nhà

ở, đồ gia dụng, hàng hoá đầu tư tạm thời sụt giảm (Hamilton, 2003) Mặc dù có một

số lượng đáng kể các bằng chứng trong quá khứ về mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu

và hoạt động kinh tế vĩ mô, tuy nhiên bản chất của các mối quan hệ hay thậm chí liệu rằng các mối quan hệ đó có tồn tại hay không vẫn chưa được xác định Để làm

rõ thêm vấn đề này, hai hướng nghiên cứu đã xuất hiện Đầu tiên, trong buổi hội thảo nghiên cứu của mình, Hamilton (1983) kết luận rằng có đến bảy trong tám cuộc suy thoái ở Mỹ từ giữa cuối Thế chiến thứ II và năm 1973 xảy ra sau khi có sự gia tăng đáng kể trong giá dầu Trong một bối cảnh tương tự, nghiên cứu của Cunado và Gracia (2003) cho thấy rằng các cú sốc giá dầu có một tác động đáng kể đến tăng trưởng kinh tế đối với một mẫu bao gồm các nền kinh tế châu Âu Nhóm thứ hai bao gồm các nhà nghiên cứu tập trung vào các tác động bất đối xứng của các

cú sốc giá dầu lên các hoạt động kinh tế vĩ mô (Davis, 1987; Hooker, 1996; Mork,

1989, 1994; Mork et al, 1994; Lee et al, 1995; Davis và Haltiwanger, 2001; Cunado

và Gracia, 2005) Những nghiên cứu này cho rằng sản lượng đầu ra không phản ứng đối xứng đối với các cú sốc giá dầu

Theo Brown và Yucel (2002) thì tác động của sự thay đổi giá dầu lên các biến kinh tế vĩ mô thông qua các kênh truyền dẫn chính như: cú sốc lên nguồn cung, hiệu

ứng chuyển giao thu nhập và tổng cầu, hiệu ứng chuyển giao tiền thực và áp lực lạm phát

Trong một chừng mực nhất định, chính sách tiền tệ sẽ định hình cách nền kinh

tế hấp thụ các cú sốc giá dầu Nếu những nhà làm chính sách muốn giữ nguyên tốc

độ tăng trưởng GDP danh nghĩa thì tỷ lệ lạm phát sẽ tăng đúng với mức giảm GDP thực Một chính sách tiền tệ nới lỏng (thắt chặt) sẽ phần nào bù đắp (làm tăng) sự suy giảm trong GDP thực trong khi lại làm tăng (giảm) áp lực lạm phát Có nhiều nghiên cứu khẳng định chính sách tiền tệ là kênh quan trọng truyền dẫn tác động của cú sốc giá dầu đến nền kinh tế, có thể kể đến Bohi (1989, 1991), Bernanke, Gertler và Watson (1997) và Lee và cộng sự (2009) Tuy nhiên, Ferderer (1996), Davis và Haltiwanger (1998) và Hamilton và Herrera (2000) lại cho rằng tác động của chính sách tiền tệ nhỏ hơn tác động của biến động giá dầu

CHƯƠNG 3

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu nghiên cứu

Trên thực tế có rất nhiều biến số vĩ mô tác động lên hoạt động của nền kinh tế như đầu tư, tiêu dùng, đầu tư trực tiếp từ nước ngoài,…Khi sử dụng các biến này có thể tăng khả năng giải thích của mô hình Tuy nhiên khi sử dụng chúng cũng sẽ làm giảm bậc tự do Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây,

để trả lời các câu hỏi nghiên cứu về tác động của bất ổn trong giá dầu đến các biến

số vĩ mô của nền kinh tế Việt Nam, bài nghiên cứu sử dụng các biến: biến động giá dầu (CV_OP và HI), chỉ số sản lượng công nghiệp (IPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), lãi suất tái cấp vốn (IR), cung tiền (M2), tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa VND và USD (EX)

Trong số sáu biến được sử dụng trong mô hình, biến đại diện cho biến ngoại sinh là biến động giá dầu Trong năm biến còn lại mô tả nền kinh tế Việt Nam, chỉ

số sản lượng công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng được xem như là các biến phi chính sách Lãi suất tái tái cấp vốn và cung tiền M2 đại diện cho công cụ của chính sách tiền tệ để nắm bắt phản ứng của chính sách tiền tệ đối với các cú sốc trong bất

ổn về giá dầu Tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa VND và USD đại diện như là một biến thông tin thị trường

Bảng 3.1: Bảng mô tả các biến sử dụng trong mô hình hồi quy

đơn vị tính: %/năm

các tháng, được điều chỉnh yếu tố mùa vụ

STT Biến Ý nghĩa Nguồn Giải thích

bằng phương pháp Census X12

tháng 01/2001, được điều chỉnh yếu tố mùa

vụ bằng phương pháp Census X12

công nghiệp

Intergration Center và Tổng cục thống kê

Dữ liệu được điều chỉnh yếu tố mùa vụ bằng phương pháp Census X12

kiện của giá dầu

Được ước lượng bằng

mô hình EGARCH(1,1)

Sử dụng giá dầu WTI

Sử dụng giá dầu WTI

sang logarith cho các biến nhằm giảm bớt độ phân tán cao cũng như có một số quan sát có giá trị bất thường của dữ liệu gốc và việc dùng dữ liệu dưới dạng logarith để thuận lợi trong việc nhận dạng và phân tích dữ liệu

Tác giả sử dụng giá dầu thô West Texas Intermediate (WTI) hàng tháng, dữ liệu được thu thập từ Cơ quan thông tin Năng lượng Mỹ (EIA), để ước lượng biến động

có điều kiện của giá dầu (CV_OP) và chỉ số gia tăng ròng trong giá dầu của Hamilton (HI) Đồng thời tác giả sử dụng phương pháp Census X12 để điều chỉnh

dữ liệu của biến chỉ số sản lượng lượng công nghiệp (IPI), biến chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và biến cung tiền (M2) nhằm loại bỏ tác động của yếu tố mùa vụ

3.2 Lý thuyết mô hình VAR

Từ công trình nghiên cứu của Christopher A Sims (1980), mô hình tự hồi quy véc tơ (VAR) đã trở thành một trong những phương pháp hàng đầu được sử dụng phổ biến rộng rãi cho việc phân tích biến động trong hệ thống kinh tế tài chính, đặc biệt là phân tích sự ảnh hưởng giữa các biến số kinh tế vĩ mô, để từ đó đưa ra giải pháp chính sách kinh tế phù hợp Bởi lẽ, mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không đơn thuần chỉ theo một chiều, biến độc lập ảnh hưởng lên biến phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp biến phụ thuộc cũng có thể có ảnh hưởng ngược lại Do đó

ta phải xét ảnh hưởng qua lại giữa các biến này cùng một lúc Chính vì thế mô hình kinh tế lượng đưa vào trong nghiên cứu không phải là mô hình một phương trình

mà là mô hình nhiều phương trình

Mô hình VAR là một mô hình gồm nhiều phương trình VAR là sự kết hợp của hai phương pháp tự hồi quy đơn chiều (Univariate Autoregression – AR) và hệ phương trình ngẫu nhiên (Simultanous Equations – SEs) VAR là phương pháp kết hợp các ưu điểm của phương pháp AR là rất dễ ước lượng bằng phương pháp tối thiểu hóa phần dư (OLS) và ưu điểm của SEs là ước lượng nhiều biến trong cùng một hệ thống Đồng thời VAR khắc phục được nhược điểm của phương pháp SEs là

nó không cần quan tâm đến tính nội sinh của các biến kinh tế Các biến kinh tế vĩ

mô thường mang tính nội sinh khi chúng tác động qua lại lẫn nhau Thuộc tính này

làm cho phương pháp cổ điển hồi quy bội dùng một phương trình hồi quy nhiều biến bị sai lệch khi ước lượng Hơn nữa, mô hình VAR còn có thể phân tích cơ chế truyền tải của các cú sốc thông qua các hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Function – IRF) Hàm phản ứng đẩy sẽ cho biết các biến còn lại trong mô hình phản ứng như thế nào khi xảy ra cú sốc với một biến trong mô hình Bên cạnh đó, mô hình VAR còn có thể phân tích tầm quan trọng của các cú sốc của các biến trong việc giải thích cho sự biến động của một biến trong mô hình thông qua chức năng phân rã phương sai (Variance Decomposition) Đây là cũng lý do tác giả sử dụng

mô hình VAR cho bài nghiên cứu

Mô hình đầu tiên được Sims giới thiệu có dạng:

3.1.1 Định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn

Việc nghiên cứu một mô hình VAR được bắt nguồn từ việc định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn Đây là tiền đề để có thể đi sâu vào xem xét các tính chất và ứng dụng của mô hình VAR Việc định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn được thực hiện như sau:

3.1.1.1 Kiểm định tính dừng

Trong phân tích chuỗi thời gian, bất kì một chuỗi thời gian nào có tính chất dừng mới cho ra một kết quả ước lượng đáng tin cậy Điều này được đề cập đến một cách rõ ràng và chính xác nhất trong “time series analysis: forecasting and control”,

Box-Jenkins và Reinsel (1970) Do đó, vấn đề đầu tiên trong việc ước lượng và định dạng mô hình VAR là kiểm định xem chuỗi dữ liệu đang quan sát là dừng hay không Nếu chuỗi dữ liệu là dừng thì tiến hành ước lượng trên chuỗi dữ liệu này, nếu chuỗi dữ liệu là không dừng, ta sẽ tiến hành lấy sai phân và xem xét tính dừng của chuỗi sai phân Việc lấy sai phân sẽ dừng lại khi kết quả của chuỗi sai phân là dừng Nếu chuỗi dừng sau khi lấy sai phân p lần, ta gọi chuỗi dữ liệu gốc ban đầu là chuỗi tích hợp bậc p, kí hiệu I(p) Các nghiên cứu trước đây thường sử dụng các kiểm định ADF (Augmented Dickey - Fuller) và PP (Philips - Perron), kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF), kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan,… để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

3.1.1.2 Lựa chọn độ trễ tối ưu

Việc lựa chọn trễ tối ưu trong mô hình VAR là một phần hết sức quan trọng và phức tạp trong thủ tục định dạng Hơn nữa, vấn đề chọn độ trễ phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người sử dụng mô hình hơn là sử dụng một công thức định lượng đơn giản Mặc dù vậy, người ta cũng dựa vào một số tiêu chuẩn để có thể quyết định lựa chọn độ trễ nào tối ưu cho mô hình Một số tiêu chuẩn được đề cập đến ở đây như là: AIC (Akaike Information Creterion), SC (Schwarz Information Criterion), LR (Sequential Modified LR Test Statistic), HQ (Hannan-Quinn Information Criterion), FPE (Final Prediction Error)

3.1.2 Định dạng và ước lượng mô hình VAR cấu trúc

Chúng ta xem xét lại mô hình VAR cấu trúc được trình bày ở phần đầu Mô hình gồm có 2 biến nội sinh và được xem xét với 2 trễ (VAR bậc 2, VAR(2))

Mô hình được trình bày dưới dạng phương trình:

Hoặc dạng ma trận:

Với = là ma trận các biến nội sinh trong mô hình

= là ma trận hệ số chặn

Cũng như hầu hết các mô hình hệ phương trình được nghiên cứu trước đó, mô hình VAR cấu trúc gặp phải vấn đề tác động qua lại giữa các biến nội sinh (cơ chế liên hệ ngược) khiến cho việc áp dụng phương pháp OLS để ước lượng trở nên khập khiễng Do đó, mô hình VAR cấu trúc sẽ được biến đổi về dạng mô hình VAR rút gọn được trình bày ở trên VAR rút gọn được suy ra từ VAR cấu trúc có dạng

= (*)

Mô hình (*) chính là dạng VAR rút gọn được trình bày ở trên Ta nhận thấy rằng, ước lượng VAR cấu trúc sẽ cho chúng ta 9 hệ số trong khi chúng ta phải khôi phục lại 10 hệ số ở mô hình VAR cấu trúc Như vậy, mô hình VAR dạng cấu trúc là không định dạng được Để định dạng được mô hình VAR cấu trúc, chúng ta cần có một số ràng buộc giữ ma trận sai số trong mô hình VAR rút gọn và ma trận sai số trong mô hình VAR cấu trúc Dưới đây tác giả xin được trình bày phương pháp

để giải quyết vấn đề này

3.1.2.1 Phương pháp đệ quy- phân rã Cholesky

Như đã nêu ở trên, để định dạng được mô hình VAR cấu trúc ta phải tiến hành ước lượng mối quan hệ giữa sai số trong mô hình rút gọn và trong mô hình cấu trúc

Mối quan hệ giữa và được thể hiện ở phương trình sau: