3.3 Kết quả thực nghiệm
3.3.5 Phâ n tích phương sai
Bảng 3.6: Phân tích phương sai chỉ số giá Variance Decomposition of DIFCPI:
Period S.E. DIFBD DIFCPI DIFER DIFGDP2 DIFIR DIFM2
1 1.070421 0.000000 98.11728 0.000000 1.882724 0.000000 0.000000 2 1.762891 10.09826 68.81584 5.643602 4.247389 2.218533 8.976374 3 2.414559 5.769342 43.91738 12.07582 2.561970 5.912706 29.76279 4 2.610661 8.247582 37.94236 10.74836 3.052456 8.017292 31.99195 5 3.290362 5.413029 26.96962 10.94780 5.633761 10.76024 40.27556 6 3.826430 4.417861 19.95507 9.718368 6.680588 9.991971 49.23614 7 4.033313 4.046160 18.23036 9.704660 6.174281 12.07872 49.76582 8 4.105729 4.528937 18.28085 9.642311 6.150801 12.28112 49.11599 9 4.154222 5.104077 18.11981 10.38998 6.009944 12.25325 48.12293 10 4.310777 7.071163 17.18137 9.649811 5.822683 11.59264 48.68234 11 4.431771 6.974519 17.41596 9.130629 5.888433 13.50063 47.08982 12 4.613509 7.728311 21.02461 8.474555 5.601501 13.71697 43.45406
Cholesky Ordering: DIFGDP2 DIFCPI DIFM2 DIFBD DIFIR DIFER Kết quả phân tích phương sai được thể hiện ở bảng 3.6 cũng phù hợp với kết quả phân tích phản ứng cú sốc. Trong thời gian 12 kỳ các biến thâm hụt ngân sách, sản lượng, cung tiền, lãi suất, TGHĐ đều giải thích thấp hớn 50% cho biến chỉ số giá CPI. Hay nói cách khác sự thay đổi của các biến trên ảnh hưởng ít hơn 50% đến biến chỉ số giá CPI trong ngắn hạn. Do đó khi thay đổi chính sách trong cả cung tiền M2 và lãi suất IR cũng không mang lại thay đổi về giá cả như mong muốn bởi vì cả hai biến trên đều tác động ít hơn 30% trong ngắn hạn. Tuy nhiên trong trung hạn hạn thì có sự thay đổi, tác động của biến cung tiền M2 tăng dần lên gần đến mức 50% nhưng có xu hướng giảm xuống trong dài hạn. Điều này cũng phù hợp với kết quả phân tích hàm phản ứng cú sốc. Tác động của biến lãi suất có tăng lên trong trung và dài hạn nhưng không đáng kể (ít hơn 15%).
Đối với các biến còn lại (thâm hụt ngân sách, TGHĐ, sản lượng) mặc dù có có góp phần trong việc giải thích sự thay đổi của chỉ số giá nhưng không đáng kể, cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn đều thấp hơn mức 10%.
Bảng 3.7: Bảng phân tích phương sai GDP Variance Decomposition of DIFGDP2:
Period S.E. DIFBD DIFCPI DIFER DIFGDP2 DIFIR DIFM2
1 581.5651 0.000000 0.000000 0.000000 100.0000 0.000000 0.000000 2 1202.427 0.282704 10.00122 0.945799 87.91471 0.155577 0.699991 3 1337.016 0.459323 14.23773 0.913439 83.09471 0.165885 1.128907 4 1441.051 0.995459 13.32880 0.805953 73.91592 0.161557 10.79231 5 1736.681 0.836552 9.855264 1.580406 69.89480 0.946373 16.88660 6 2090.193 4.016477 11.88421 1.648950 68.07679 0.929478 13.44410 7 2319.982 4.385407 13.38881 1.338929 59.35137 1.577161 19.95832 8 2589.730 3.758272 12.90747 1.333682 49.06521 3.364532 29.57084 9 2946.398 6.465215 10.91204 1.144210 48.96452 2.605031 29.90898 10 3407.381 9.092226 12.39677 1.976085 50.29688 1.994009 24.24403 11 3565.648 8.418151 12.97923 1.964553 48.90845 2.900703 24.82891 12 3928.881 6.933580 14.86887 1.624472 41.15371 2.613500 32.80587
Cholesky Ordering: DIFGDP2 DIFCPI DIFM2 DIFBD DIFIR DIFER Phân tích phương sai đối với biến sản lượng GDP ta thấy ở kỳ đầu tiên chủ yếu là chính GDP giải thích cho sự thay đổi của chính nó, còn các biến khác không có ảnh hưởng gì. Các kỳ tiếp theo sự giải thích của các biến khác đối với GDP tăng dần lên, tuy nhiên không đáng kể. Trong các biến thì biến chỉ số giá và biến cung tiền M2 giải thích nhiều cho sự thay đổi của sản lượng hơn cả. Tuy nhiên phải đợi trong dài hạn thì mới thấy rõ tác động của hai biến này, nhưng để có sự tác động rõ rệt như mong muốn thì không có, bởi vì trong dài hạn biến cung tiền chỉ giải thích 30%
còn biến chỉ số giá thì thấp hơn (15%).
Bảng 3.8: Bảng phân tích phương sai BD, IR, ER và M2 Variance Decomposition of DIFBD:
Period S.E. DIFBD DIFCPI DIFER DIFGDP2 DIFIR DIFM2
1 6506.143 87.98534 0.054251 0.000000 2.484718 0.000000 9.475689 2 12122.35 69.14656 1.528657 0.036895 0.716731 2.787769 25.78339 3 17265.87 49.03795 5.821476 0.578333 0.993346 4.016605 39.55229 4 18218.19 45.41849 5.473522 1.400987 1.709044 8.409167 37.58879 5 19299.77 41.51564 5.098409 2.809954 2.944810 7.495514 40.13567 6 22315.30 35.36016 3.932671 5.928971 2.239374 7.480317 45.05851 7 24435.52 31.65586 8.353138 6.091142 2.953902 6.815190 44.13076 8 25805.84 28.71080 14.61355 5.666266 2.661330 6.114815 42.23324 9 29523.07 26.22310 14.02736 5.074253 2.777161 6.784621 45.11350 10 35905.51 24.70423 9.493303 4.659099 4.123316 5.782190 51.23786 11 40146.06 21.85770 8.026997 4.051428 5.251761 5.057067 55.75505 12 41154.83 20.80817 8.731343 3.894918 5.720706 4.841100 56.00376
Variance Decomposition of DIFER:
Period S.E. DIFBD DIFCPI DIFER DIFGDP2 DIFIR DIFM2
1 115.2153 5.027043 24.81385 44.16935 0.016127 8.288304 17.68533 2 148.4638 13.12704 25.49242 27.52222 4.096816 4.992836 24.76866 3 191.7808 36.33861 18.13749 16.50295 4.554970 2.992188 21.47380 4 224.8008 26.97166 15.71061 12.15313 5.006598 23.78519 16.37280 5 271.6595 30.34344 16.02792 8.818057 8.289501 16.96135 19.55974 6 293.6621 25.97459 19.80073 9.038546 7.116671 15.91452 22.15495 7 312.3212 24.88342 18.60170 10.43951 7.730186 14.96147 23.38371 8 319.4102 27.50598 17.92881 10.18014 7.413640 14.59920 22.37224 9 329.3582 25.87437 21.53546 9.584396 6.990382 13.85073 22.16466 10 341.8576 25.33259 23.06605 9.041983 6.540431 12.89974 23.11920 11 357.2376 26.03026 21.20637 8.282392 6.747180 13.42212 24.31167 12 392.1330 24.80854 17.67182 7.314230 6.779024 11.35393 32.07246
Variance Decomposition of DIFIR:
Period S.E. DIFBD DIFCPI DIFER DIFGDP2 DIFIR DIFM2
1 0.693729 6.370725 3.324984 0.000000 13.96201 58.25882 18.08346 2 0.899865 4.594192 17.36416 13.49259 8.304905 39.02574 17.21842 3 1.068576 3.825969 12.57848 27.57307 7.231790 36.57285 12.21784 4 1.281904 8.741997 25.15708 21.87251 5.124550 25.95827 13.14560 5 1.583244 6.274269 31.26419 26.83083 9.125367 17.88750 8.617845 6 1.772139 6.831994 26.38688 23.10910 8.640797 14.65148 20.37975 7 1.912363 6.369281 27.17145 19.85127 7.579847 15.75619 23.27196 8 1.958921 7.242778 26.76892 21.32782 7.235528 15.05583 22.36912 9 2.181679 5.873842 22.27195 18.58693 6.082463 13.57224 33.61258 10 2.359492 6.044825 19.13098 15.89706 5.373582 13.43191 40.12164 11 2.423441 5.734788 20.31981 15.07898 5.121270 15.47125 38.27390 12 2.553862 7.267210 25.11356 13.68272 4.902435 14.54637 34.48771
Variance Decomposition of DIFM2:
Period S.E. DIFBD DIFCPI DIFER DIFGDP2 DIFIR DIFM2
1 28293.89 0.000000 1.513338 0.000000 2.485478 0.000000 96.00118 2 38732.52 1.517340 0.855281 12.05107 2.290090 6.676630 76.60959 3 44057.62 1.324996 3.777407 15.46277 6.716453 9.217257 63.50111 4 48965.76 8.693351 4.065910 12.90064 5.852967 7.470978 61.01615 5 52238.68 7.887787 8.749937 12.56146 7.892369 9.293853 53.61459 6 52871.35 7.876202 8.730952 13.65314 7.793587 9.098444 52.84767 7 54398.59 8.310985 8.433884 12.93438 7.495269 12.43750 50.38799 8 56814.07 11.98809 8.454354 14.61537 6.897261 11.84911 46.19582 9 63500.79 9.670734 8.403376 11.75309 5.765410 9.528224 54.87917 10 73010.09 7.318270 13.93323 9.001603 4.431501 8.502757 56.81263 11 76575.65 8.657158 12.71466 8.194243 4.032863 11.23644 55.16464 12 80897.50 8.497978 13.49521 7.354166 5.235303 10.21401 55.20333
Cholesky Ordering: DIFGDP2 DIFCPI DIFM2 DIFBD DIFIR DIFER
Phân tích phương sai cũng cho thấy rằng, đối với biến thâm hụt ngân sách BD, ngay kỳ đầu tiên thì vẫn là sự thay đổi trong chính biến BD giải thích cho sự thay đổi của nó, nhưng trong trung và dài hạn biến cung tiền giải thích ngày càng nhiều hơn.
Trong dài hạn đã giải thích hơn 50% sự thay đổi của biến thâm hụt ngân sách. Đối với biến tỷ giá, trong ngắn hạn chỉ số giá giải thích nhiều hơn cả nhưng trong trung và dài hạn tác động của biến thâm hụt ngân sách và biến cung tiền M2 tăng dần lên.
Trong ngắn hạn biến lãi suất IR và biến cung tiền M2 chủ yếu giải thích cho sự thay đổi của chính nó. Nhưng trong trung và dài hạn đối với biến lãi suất thì sự tác động của tỷ giá và cung tiền tăng lên rõ rệt so với mức ban đầu. Chỉ số giá từ chỗ chỉ giải thích 3% sự thay đổi của lãi suất tăng lên 25% trong dài hạn, cón đối với cung tiền M2 là từ 18% tăng lên 34.5%. Cung tiền M2 vẫn chiếm phần lớn sự ảnh hưởng trong thay đổi của biến này (giảm dần và giữ ở mức hơn 50% trong trung và dài hạn), sau đó tác động đến biến này nhiều nhất trong các biến còn lại là biến chỉ số giá CPI (tăng dần và chiếm khoảng 13.5% trong dài hạn).
Nhìn chung, kết quả nghiên cứu của tác giả (2013) và kết quả nghiên cứu của Aliyu Shehu Usman Rano và Englama Abwaku (2009) có điểm tương đồng. Cả hai nghiên cứu đều đã xác định được mối quan hệ giữa lạm phát, sản lượng và các công cụ chính sách tệ. Cụ thể ta thấy rằng mặc dù hai nghiên cứu dựa trên hai quốc gia khác nhau nhưng đều cho thấy kết quả là mối liên kết yếu giữa biến lạm phát và các công cụ chính sách tiền tệ. Do đó, kết quả kiểm định của hai nghiên cứu đều cho rằng các quốc gia này chưa nên thực hiện LPMT trong thời điểm hiện tại mà chỉ nên tiến hành các bước đệm để tiến tới thực hiện LPMT.
Mặc dù kết luận là giống nhau nhưng trong từng mối quan hệ cụ thể giữa các biến thì không giống nhau. Ví dụ như đối với nghiên cứu của tác giả thì lãi suất và cung tiền có tác động nhiều hơn cả đến chỉ số giá còn tỷ giá thì không, nhưng với nghiên cứu Aliyu và Abwaku (2009) thì TGHĐ có tác động lớn đến chỉ số giá còn lãi suất thì không. Điều này cũng hợp lý, bởi vì hai bài nghiên cứu hai quốc gia khác nhau, mỗi quốc gia sẽ có tình hình kinh tế, cơ chế điều hành chính sách tiền tệ khác nhau, thời điểm nghiên cứu khác nhau nên cũng sẽ khác nhau.