80
DIỄN ĐÀN KHOA HỌC
Các biến sau khi thu thập xong đều được chuyển
sang dạng logarit. Trước hết, nghiên cứu tiến hành các
thủ tục kiểm định về tính dừng của chuỗi dữ liệu thời
gian và lựa chọn độ tr tối ưu thông qua phần mềm
Eview.
Ki mđ nh t nh dừng của chuỗi dữ liệu
Các chuỗi dữ liệu gồm giá dầu thế giới, CPI chung
và CPI theo từng bộ phận được đưa vào kiểm định
tính dừng của chuỗi dữ liệu bằng cách sử dụng kiểm
định Augmented Dickey - Fuller (ADF), để tăng thêm
tính khẳng định nghiên cứu thực hiện thêm kiểm định
Phillips –Perron. Kết quả cho thấy, các chuỗi gốc đều
không dừng nhưng khi lấy sai phân bậc một thì các
chuỗi đều đảm bảo tính dừng ở mức ý nghĩa 5%. Như
vậy, mô hình được ước lượng với các biến dạng logarit
ở sai phân bậc 1 bao gồm: giá dầu (OIL), CPI chung và
CPI từng nhóm.
Ki mđ nh đ trễ tối ưu
Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR nên lựa chọn độ
tr tối ưu theo các tiêu chuẩn kiểm định như Akaike
Information Criterion (AIC), Schwarz Information
Criterion (SC), Hannan-Quinn information (HQ) và
LR. Kết quả cho thấy, độ tr tối ưu theo cả 4 kiểm định
đều lựa chọn là 1 giữa biến CPI và OIL dạng sai phân.
Do đó, nghiên cứu lựa chọn độ tr là 1 để ước lượng
cho mô hình.
Tương tự các biến chỉ số giá theo các nhómhàng với
biến giá dầu, kết quả cho thấy độ tr tối ưu được lựa
chọn là 1 ở các nhóm chỉ số giá i, ii, iii, iv, v, vi, x, xi và
độ tr tối ưu là 2 ở nhóm chỉ số vii và độ tr tối ưu là 0
ở nhóm chỉ số viii, ix.
Ki mđ nh nhân qu Granger
Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy, tồn
tại mối quan hệ nhân quả giữa OIL và CPI (p-value
=0,0031), giữa OIL và IV (p-value =0,0001) và giữa OIL
và VII (p-value = 0,000) ở mức ý nghĩa 5%. Nói cách
khác, giá dầu thế giới tác động đến chỉ số giá chung
cũng như chỉ số giá của nhóm hàng nhà ở và vật liệu
xây dựng, chỉ số giá nhóm hàng giao thông. Còn mối
quan hệ nhân quả giữa OIL và các nhóm chỉ số giá còn
lại là không có ý nghĩa thống kê.
Phân t ch k t qu
Kết quả kiểm định nhân quả Granger cũng như kết
quả ước lượng từ mô hình VAR cho thấy, giá dầu thế
giới tác động đến CPI nhómnhà ở và vật liệu xây dựng
cũng như chỉ số giá của nhóm hàng hóa giao thông ở
mức ý nghĩa 5% và 10%. Kết quả này cho thấy, việc
tăng lên của CPI chung chủ yếu thông qua hai nhóm
nhóm: (i) Hàng ăn và dịch vụ ăn uống; (ii) Đồ uống và
thuốc lá; (iii) May mặc, mũ nón, giầy dép; (iv) Nhà ở
và vật liệu xây dựng; (v) Thiết bị và đồ dùng gia đình;
(vi) Thuốc và dịch vụ y tế; (vii) Giao thông; (viii) Bưu
chính vi n thông; (ix) Giáo dục; (x) Văn hoá, giải trí và
du lịch; (xi) Hàng hoá và dịch vụ khác.
Giai đoạn nghiên cứu được lựa chọn triển khai từ
năm 2010 – 2015.
K t qu nghiên cứu
BẢNG 2: KẾT QUẢ PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI CPI
VARIANCE DECOMPOSITION OF DLNCPI
Period
S.E.
DLNCPI
DLNOIL
1
0.004820
100.0000
0.000000
2
0.006230
91.44598
8.554018
3
0.006867
88.40243
11.59757
4
0.007169
87.18777
12.81223
5
0.007316
86.64606
13.35394
6
0.007389
86.38952
13.61048
7
0.007425
86.26434
13.73566
8
0.007443
86.20235
13.79765
9
0.007452
86.17142
13.82858
10
0.007457
86.15593
13.84407
11
0.007459
86.14816
13.85184
12
0.007460
86.14426
13.85574
13
0.007461
86.14230
13.85770
14
0.007461
86.14132
13.85868
15
0.007461
86.14083
13.85917
Nguồn: Tác giả tổng hợp
BẢNG 3: KẾT QUẢ PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI IV
VARIANCE DECOMPOSITION OF DLNIV:
Period
S.E.
DLNIV
DLNOIL
1
0.007603
100.0000
0.000000
2
0.010263
85.75659
14.24341
3
0.011175
81.65184
18.34816
4
0.011463
80.43786
19.56214
5
0.011552
80.07091
19.92909
6
0.011579
79.95924
20.04076
7
0.011587
79.92520
20.07480
8
0.011590
79.91482
20.08518
9
0.011590
79.91165
20.08835
10
0.011591
79.91069
20.08931
11
0.011591
79.91039
20.08961
12
0.011591
79.91030
20.08970
13
0.011591
79.91027
20.08973
14
0.011591
79.91027
20.08973
15
0.011591
79.91026
20.08974
Nguồn: Tác giả tổng hợp
