Luận văn thạc sĩ Lê Đức Cảnh: Vai trò chính sách tiền tệ trong khủng hoảng tài chính

Đánh giá vai trò của chính sách tiền tệ trong việc giảm thiểu tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu tại các quốc gia Châu Á.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2016

114
3
0

Phí lưu trữ

35 Point

Tóm tắt

I. Vai trò chính sách tiền tệ châu Á thời khủng hoảng là gì

Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã tạo ra một cú sốc kinh tế và xã hội nghiêm trọng, làm tổn thất ước tính 50 nghìn tỷ USD tài sản trên toàn thế giới. Đối với các quốc gia châu Á, một khu vực kinh tế năng động và hội nhập sâu rộng, tác động của cuộc khủng hoảng là không thể tránh khỏi. Nhiều nền kinh tế lớn như Nhật Bản, Trung Quốc, Hàn Quốc đều ghi nhận sự sụt giảm tăng trưởng đáng kể. Trong bối cảnh đó, việc tìm hiểu và đánh giá vai trò của chính sách tiền tệ trong việc giảm thiểu tác động tiêu cực trở thành một vấn đề cấp thiết. Nghiên cứu này tập trung phân tích các lựa chọn chính sách tiền tệ mà các ngân hàng trung ương (NHTW) tại châu Á đã áp dụng. Mục tiêu là để xác định mức độ hiệu quả của các công cụ này trong việc ổn định kinh tế vĩ mô và phục hồi tăng trưởng GDP. Không giống như các nghiên cứu trước đây thường tập trung vào chế độ tỷ giá hối đoái, luận văn này tiếp cận theo hướng phân tích cụ thể các công cụ chính sách. Các công cụ này bao gồm việc điều chỉnh lãi suất, sử dụng dự trữ ngoại hối, và quản lý tỷ giá. Phân tích được thực hiện trên dữ liệu của 49 quốc gia châu Á trong giai đoạn 2008-2009, thời điểm khủng hoảng diễn ra mạnh mẽ nhất, nhằm cung cấp một bằng chứng khách quan và khoa học về cách các nền kinh tế này đối phó với cú sốc bên ngoài.

1.1. Bối cảnh khủng hoảng tài chính 2008 tại châu Á

Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu khởi phát từ Mỹ đã nhanh chóng lan rộng, gây ảnh hưởng nặng nề đến kinh tế châu Á. Nhật Bản chính thức tuyên bố suy thoái vào tháng 11/2008. Kinh tế Trung Quốc, động lực tăng trưởng của thế giới, giảm tốc xuống mức thấp nhất trong 19 năm. Hàn Quốc chứng kiến đồng won mất giá hơn 40%. Các nền kinh tế Đông Nam Á, vốn phụ thuộc nhiều vào xuất khẩu và đầu tư nước ngoài, cũng đối mặt với nhiều khó khăn. Singapore là quốc gia đầu tiên trong khu vực rơi vào suy thoái. Bối cảnh này đặt ra yêu cầu cấp bách cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra các biện pháp ứng phó kịp thời. Ổn định tài chính và phục hồi kinh tế trở thành ưu tiên hàng đầu.

1.2. Câu hỏi nghiên cứu về vai trò chính sách tiền tệ

Câu hỏi trung tâm của nghiên cứu là liệu các lựa chọn chính sách tiền tệ có thực sự đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu tác động tiêu cực của cuộc khủng hoảng tại châu Á hay không. Cụ thể, nghiên cứu kiểm định xem sự khác biệt giữa tăng trưởng GDP dự báo và thực tế có bị ảnh hưởng bởi các công cụ chính sách như lãi suất, tỷ giá và dự trữ ngoại hối hay không. Thay vì chỉ so sánh giữa các quốc gia neo tỷ giá và thả nổi, nghiên cứu tập trung vào hiệu quả của các lựa chọn chính sách thay thế. Cách tiếp cận này, lấy cảm hứng từ Dabrowski (2015), cho rằng không phải chế độ tỷ giá hối đoái tự nó quyết định khả năng phục hồi, mà là các thiết lập cụ thể của công cụ chính sách mới thực sự tạo ra sự khác biệt.

II. Thách thức nào cho chính sách tiền tệ đối phó khủng hoảng

Việc vận hành chính sách tiền tệ tại các quốc gia châu Á trong giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu phải đối mặt với nhiều thách thức phức tạp. Thứ nhất, mức độ hội nhập kinh tế và tài chính sâu rộng khiến các nền kinh tế này rất nhạy cảm với các cú sốc bên ngoài. Dòng vốn bên ngoài có thể đảo chiều đột ngột, gây áp lực lớn lên tỷ giá và hệ thống tài chính. Thứ hai, các công cụ chính sách truyền thống như điều hành lãi suất có thể bị hạn chế hiệu quả trong bối cảnh thanh khoản toàn cầu bị thắt chặt và niềm tin thị trường suy giảm. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây cũng đưa ra những kết quả hỗn hợp về vai trò của chế độ tỷ giá hối đoái. Berkmen và cộng sự (2012) cho rằng tỷ giá hối đoái linh hoạt có lợi ích, nhưng lợi ích này bị giới hạn. Trong khi đó, Tsangarides (2012) lại kết luận rằng lựa chọn chế độ tỷ giá không phải là nhân tố quan trọng. Sự không nhất quán này cho thấy cần một góc nhìn mới, tập trung vào sự kết hợp của các công cụ chính sách thay vì chỉ một yếu tố đơn lẻ. Những thách thức này đòi hỏi một phương pháp phân tích đủ tinh vi để bóc tách các tác động đa chiều, qua đó đánh giá chính xác vai trò của chính sách tiền tệ.

2.1. Tác động của cú sốc bên ngoài lên kinh tế châu Á

Kinh tế châu Á, với đặc điểm định hướng xuất khẩu và phụ thuộc vào thương mại quốc tế, dễ bị tổn thương bởi các cú sốc bên ngoài. Khi khủng hoảng xảy ra, nhu cầu tiêu dùng tại các thị trường lớn như Mỹ và châu Âu sụt giảm mạnh, kéo theo sự sụt giảm nghiêm trọng trong xuất khẩu của các nước châu Á. Đồng thời, sự thắt chặt các điều kiện tài chính toàn cầu và sự đảo chiều của dòng vốn bên ngoài gây áp lực lên cán cân thanh toán và dự trữ ngoại hối. Những yếu tố này tạo ra một môi trường đầy thách thức, nơi hiệu quả của chính sách tiền tệ nội địa có thể bị suy giảm đáng kể.

2.2. Vai trò tranh cãi của chế độ tỷ giá hối đoái

Lý thuyết kinh tế thường cho rằng chế độ tỷ giá hối đoái linh hoạt giúp một quốc gia hấp thụ các cú sốc tốt hơn. Tuy nhiên, các bằng chứng thực nghiệm trong cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu lại không hoàn toàn rõ ràng. Blanchard và cộng sự (2010a) tìm thấy rằng các quốc gia có tỷ giá cố định có mức tăng trưởng thấp hơn, nhưng Berkmen và cộng sự (2012) lại chỉ ra rằng lợi ích của tỷ giá linh hoạt là hạn chế. Nghiên cứu của Lê Đức Cảnh (2016) cũng cho thấy các biến giả về chế độ tỷ giá hối đoái (neo cứng, neo mềm, thả nổi có quản lý) đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy, củng cố thêm cho lập luận rằng việc chỉ tập trung vào chế độ tỷ giá là chưa đủ.

III. Cách hồi quy phân vị phân tích khủng hoảng tài chính 2008

Để phân tích sâu sắc vai trò của chính sách tiền tệ, nghiên cứu đã áp dụng phương pháp hồi quy phân vị (Quantile Regression). Đây là một phương pháp thống kê hiện đại, do Koenker và Bassett giới thiệu năm 1978, cho phép khắc phục nhiều nhược điểm của phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) truyền thống. Thay vì chỉ ước lượng tác động của các biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc (như OLS), hồi quy phân vị xem xét tác động này trên toàn bộ phân phối của biến phụ thuộc, từ các phân vị thấp đến các phân vị cao. Điều này đặc biệt hữu ích khi phân tích dữ liệu kinh tế trong giai đoạn khủng hoảng, vốn thường có sự biến động lớn và phân phối không đối xứng. Ví dụ, phương pháp này cho phép đánh giá xem một chính sách có tác động khác nhau đối với các quốc gia bị ảnh hưởng nặng nề nhất (phân vị cao của sụt giảm GDP) so với các quốc gia ít bị ảnh hưởng hơn (phân vị thấp) hay không. Bằng cách sử dụng mô hình hồi quy này, nghiên cứu có thể cung cấp một bức tranh chi tiết và vững chắc hơn về hiệu quả của các lựa chọn chính sách tiền tệ tại các quốc gia châu Á trong việc đối phó với khủng hoảng tài chính toàn cầu.

3.1. Ưu điểm của hồi quy phân vị so với phương pháp OLS

Phương pháp hồi quy phân vị sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội. Thứ nhất, nó không bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lai (outliers), vốn thường xuất hiện trong dữ liệu khủng hoảng. Thứ hai, phương pháp này không đòi hỏi giả định về phân phối chuẩn của sai số, giúp kết quả đáng tin cậy hơn. Thứ ba, và quan trọng nhất, nó cho phép phân tích một cách chi tiết mối quan hệ giữa các biến ở những điểm khác nhau của phân phối. Điều này giúp phát hiện ra những tác động không đồng nhất mà phương pháp OLS dựa trên giá trị trung bình sẽ bỏ qua. Chẳng hạn, một chính sách có thể hiệu quả với nhóm quốc gia có tăng trưởng GDP sụt giảm ít, nhưng lại vô hiệu với nhóm sụt giảm nhiều.

3.2. Dữ liệu và mô hình nghiên cứu cho 49 quốc gia châu Á

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng của 49 các quốc gia châu Á trong hai năm 2008 và 2009. Biến phụ thuộc chính là sai số GDP dự báo (GDP_FE), đo lường sự khác biệt giữa tăng trưởng GDP dự báo trước khủng hoảng và tăng trưởng thực tế. Các biến độc lập bao gồm ba công cụ chính sách tiền tệ (chênh lệch lãi suất SPREAD, tỷ giá hối đoái E_RATE, dự trữ ngoại hối RESERVES), cùng một loạt biến kiểm soát vĩ mô như độ mở thương mại (EXPORT), tài khoản vãng lai (CA), và các chỉ số về sức khỏe khu vực tài chính (ROA, ROE, Z_SCORE). Mô hình hồi quy được xây dựng để kiểm định tác động của các biến này lên sai số GDP dự báo trên các phân vị khác nhau.

IV. Top 3 công cụ chính sách tiền tệ trọng tâm tại châu Á

Trong bối cảnh khủng hoảng tài chính toàn cầu, các nhà điều hành tại châu Á đã sử dụng kết hợp nhiều công cụ chính sách. Tuy nhiên, nghiên cứu tập trung vào ba công cụ chính được xem là trọng tâm trong việc ứng phó với các cú sốc bên ngoài: dự trữ ngoại hối, chênh lệch lãi suất, và tỷ giá hối đoái. Dự trữ ngoại hối được xem là tấm đệm quan trọng, giúp các ngân hàng trung ương can thiệp thị trường để ổn định tỷ giá và cung cấp thanh khoản ngoại tệ khi cần thiết. Nhiều quốc gia châu Á, với kinh nghiệm từ cuộc khủng hoảng 1997-1998, đã tích lũy một lượng dự trữ đáng kể và sử dụng chúng như một công cụ chính. Chênh lệch lãi suất (SPREAD), đo lường sự thay đổi trong chi phí vay vốn của khu vực tư nhân, phản ánh nỗ lực của NHTW trong việc nới lỏng hoặc thắt chặt các điều kiện tiền tệ trong nước. Cuối cùng, sự thay đổi của tỷ giá hối đoái (E_RATE) thể hiện mức độ linh hoạt mà một quốc gia cho phép để đồng nội tệ điều chỉnh trước các áp lực từ bên ngoài. Phân tích đồng thời ba công cụ này giúp làm rõ chiến lược tổng thể và vai trò của chính sách tiền tệ tại các quốc gia châu Á.

4.1. Phân tích công cụ dự trữ ngoại hối trong khủng hoảng

Dự trữ ngoại hối đóng vai trò như một tuyến phòng thủ đầu tiên. Các nghiên cứu của Aizenman và Sun (2012) cho thấy các quốc gia mới nổi đã sử dụng cơ chế điều chỉnh dự trữ ngoại hối như một tấm đệm trong giai đoạn đầu của khủng hoảng. Việc sử dụng dự trữ giúp giảm thiểu sự biến động đột ngột của tỷ giá, ngăn chặn sự rút vốn ồ ạt và duy trì niềm tin vào hệ thống tài chính. Đối với các quốc gia châu Á, kinh nghiệm từ cuộc khủng hoảng tài chính khu vực năm 1997 đã thúc đẩy việc tích lũy dự trữ lớn, tạo ra một bộ đệm an toàn quan trọng để đối phó với khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008.

4.2. Tác động của chênh lệch lãi suất SPREAD đến GDP

Biến chênh lệch lãi suất (SPREAD) được đo bằng sự khác biệt giữa lãi suất cho vay khu vực tư nhân và lãi suất huy động. Trong giai đoạn khủng hoảng, hầu hết các NHTW đều có xu hướng cắt giảm các lãi suất chính sách để kích thích kinh tế. Tuy nhiên, việc nới lỏng này có thực sự truyền dẫn đến chi phí vay vốn của doanh nghiệp và hộ gia đình hay không lại là một vấn đề khác. Việc phân tích biến SPREAD giúp đánh giá hiệu quả của kênh truyền dẫn lãi suất và tác động của nó đến tăng trưởng GDP. Một số nghiên cứu như của Puri và cộng sự (2010) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của lãi suất cho vay khu vực tư nhân trong việc ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế.

V. Kết quả Vai trò thực sự của chính sách tiền tệ ở châu Á

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm từ luận văn của Lê Đức Cảnh (2016) mang lại một số phát hiện quan trọng và có phần bất ngờ. Kết luận chính là, tại các quốc gia châu Á, việc lựa chọn chính sách tiền tệvai trò không quá quan trọng trong việc giảm thiểu tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu. Phân tích hồi quy phân vị cho thấy hầu hết các hệ số của các biến chính sách không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy sự sụt giảm tăng trưởng GDP chủ yếu bị chi phối bởi các yếu tố khác. Cụ thể, các quốc gia châu Á chịu ảnh hưởng lớn từ dòng vốn bên ngoài và mức độ hội nhập sâu rộng. Thay vì dựa vào các công cụ tiền tệ truyền thống, các nhà hoạch định chính sách đã tập trung hơn vào việc ổn định tài chính nội địa và sử dụng dự trữ ngoại hối làm công cụ chính để kiểm soát khủng hoảng. Kết quả này không phủ nhận hoàn toàn vai trò của chính sách tiền tệ, mà chỉ ra rằng trong bối cảnh một cú sốc toàn cầu quy mô lớn, hiệu quả của nó bị hạn chế và phụ thuộc vào nhiều yếu tố vĩ mô khác. Đây là một phát hiện quan trọng, giúp định hình lại cách nhìn nhận về năng lực của NHTW trong các cuộc khủng hoảng quy mô lớn.

5.1. Tầm ảnh hưởng của sai số GDP dự báo đến kết quả

Một phát hiện đáng chú ý là mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và tăng trưởng kinh tế không phải là đồng nhất. Cụ thể, mức độ khác biệt giữa tăng trưởng GDP dự báo và tăng trưởng thực tế có ảnh hưởng đến kết quả. Đối với nhóm 10% quốc gia có mức độ khác biệt nhỏ nhất (tức là bị ảnh hưởng ít nhất bởi khủng hoảng), lựa chọn chính sách tiền tệ lại thể hiện vai trò quan trọng. Ngược lại, ở các quốc gia có mức độ khác biệt lớn hơn (bị ảnh hưởng nặng nề hơn), vai trò này trở nên mờ nhạt. Điều này cho thấy hiệu quả của chính sách tiền tệ có thể phụ thuộc vào mức độ nghiêm trọng của cú sốc bên ngoài mà nền kinh tế phải đối mặt.

5.2. Yếu tố bất ngờ Tác động của giá dầu thế giới

Khi mở rộng mô hình hồi quy bằng cách đưa thêm biến giá dầu (OIL), nghiên cứu đã phát hiện ra một yếu tố quan trọng. Giá dầu thế giới có vai trò đáng kể trong việc giải thích và hỗ trợ giải thích cho các lựa chọn chính sách tiền tệ nhằm giảm thiểu tác động của khủng hoảng. Sự biến động của giá dầu, một cú sốc bên ngoài quan trọng khác, có thể đã tương tác với các chính sách kinh tế vĩ mô và ảnh hưởng đến kết quả tăng trưởng GDP của các quốc gia châu Á. Việc đưa biến này vào mô hình giúp khắc phục hiện tượng lệch lạc do thiếu biến và mang lại một cái nhìn toàn diện hơn về các yếu tố tác động đến kinh tế khu vực trong giai đoạn này.

VI. Bài học chính sách tiền tệ và tương lai kinh tế châu Á

Từ những kết quả phân tích, có thể rút ra nhiều bài học quan trọng cho việc điều hành chính sách tiền tệ tại các quốc gia châu Á. Bài học lớn nhất là không nên quá kỳ vọng vào các công cụ tiền tệ đơn lẻ trong việc chống lại một cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Thay vào đó, cần có một sự phối hợp chính sách đồng bộ, bao gồm cả chính sách tài khóa và các biện pháp ổn định tài chính vĩ mô. Việc tăng cường tích lũy dự trữ ngoại hối đã được chứng minh là một chiến lược phòng thủ hiệu quả, mang lại cho các ngân hàng trung ương không gian để hành động. Bên cạnh đó, việc duy trì một khu vực tài chính vững mạnh, có khả năng sinh lời tốt (thể hiện qua chỉ số ROE) cũng giúp tăng khả năng phục hồi của nền kinh tế trước các cú sốc bên ngoài. Hướng tới tương lai, các nhà hoạch định chính sách cần tiếp tục nâng cao năng lực giám sát rủi ro hệ thống, đặc biệt là các rủi ro liên quan đến dòng vốn bên ngoài, và xây dựng các bộ đệm chính sách đủ mạnh để đối phó với những biến động khó lường của kinh tế toàn cầu.

6.1. Tổng kết các hàm ý chính sách cho ngân hàng trung ương

Các hàm ý chính sách chính bao gồm: (1) Sự cần thiết của một cách tiếp cận chính sách tổng hợp, không chỉ dựa vào chính sách tiền tệ. (2) Dự trữ ngoại hối là một công cụ phòng vệ quan trọng và cần được quản lý một cách linh hoạt. (3) Tăng cường sức khỏe và khả năng phục hồi của hệ thống ngân hàng trong nước là yếu tố then chốt để giảm thiểu tác động của khủng hoảng. (4) Cần chú ý đến các cú sốc hàng hóa như giá dầu, vì chúng có thể có tác động đáng kể đến tăng trưởng GDP và hiệu quả của các chính sách kinh tế vĩ mô.

6.2. Hạn chế của nghiên cứu và hướng phát triển tương lai

Mặc dù đã đưa ra những kết quả giá trị, nghiên cứu vẫn có những hạn chế nhất định, chủ yếu đến từ giới hạn của dữ liệu trong giai đoạn ngắn 2008-2009. Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng khung thời gian để bao quát cả giai đoạn phục hồi sau khủng hoảng. Ngoài ra, việc áp dụng các mô hình phi tuyến hoặc phân tích sâu hơn về các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ cũng là những hướng đi tiềm năng. Phân tích tác động của các biện pháp phi truyền thống, vốn được áp dụng rộng rãi hơn sau năm 2009, cũng sẽ cung cấp thêm những hiểu biết sâu sắc về vai trò của chính sách tiền tệ trong bối cảnh kinh tế hiện đại.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

16/08/2025
Luận văn thạc sĩ vai trò của chính sách tiền tệ trong việc giảm thiểu tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu tại các quốc gia châu á

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề như vậy ở bất kỳ phân vị nào của hàm phân bố có điều kiện. Hồi quy phân vị là gì Mô tả phân vị “đơn giản là một giá trị tương ứng với một tỷ lệ cụ thể của một mẫu được sắp xếp của một tổng thể” (Xem Gilchrist, 2001, trang 1). Ví dụ, một phân vị rất hay được sử dụng là giá trị trung vị, bằng tỷ lệ 0,5 của số liệu được sắp xếp. Nó tương ứng với phân vị có xác suất xảy ra bằng 0,5.

Phân vị 0,5 này đánh dấu ranh giới của hai phần bằng nhau của hai tập hợp con liên tục của tổng thể (Xem Gilchrist, 2001). Định nghĩa chính thức của phân vị: Giả sử Y là biến ngẫu nhiên liên tục với hàm phân bố có dạng: FY ( y)  P(Y  y )   (1) Với hàm phân bố FY(y) ta có thể xác định cho giá trị y cho trước một xác suất xuất hiện . Bây giờ nếu sử dụng phân vị, ta sẽ làm ngược lại, tức là với xác suất xuất hiện  cho trước ta cần xác định giá trị y tương ứng bằng bao nhiêu. Phân vị bậc  trong số liệu mẫu ám chỉ xác suất  của giá trị y.

FY ( y )   (2) Lưu ý là có hai trường hợp có thể xảy ra. Một mặt, nếu hàm FY(y) tăng đồng biến, thì có thể xác định phân vị cho bất cứ giá trị  nào nằm trong khoảng (0;1). Tuy nhiên, nếu phân bố của hàm không hoàn toàn đồng biến thì có thể có một số giá trị  không xác định được giá trị phân vị duy nhất. Trong các trường hợp như vậy ta sẽ TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 15 sử dụng giá trị nhỏ nhất của y cho xác suất τ.

Phương pháp bình phương tối thiểu Trong phân tích hồi quy các nhà nghiên cứu quan tâm tới việc phân tích sự thay đổi của một biến phụ thuộc (yi), biết trước thông tin về các biến độc lập (xi) của nó. Phương pháp bình phương tối thiểu là phương pháp chuẩn để cụ thể hoá mô hình hồi quy tuyến tính và ước lượng các thông số chưa biết của nó bằng cách cực tiểu hoá tổng sai số bình phương. Điều này dẫn đến việc lấy xấp xỉ hàm trung bình của phân bố có điều kiện của biến phụ thuộc. Phương pháp bình phương tối thiểu có các đặc trưng sau: tốt nhất, tuyến tính và các ước lượng là ước lượng không chệch nếu 4 giả thiết sau đây thỏa mãn: 1.

Các biến độc lập xi không phải là các biến ngẫu nhiên. Kỳ vọng toán của thành phần sai số (i) bằng 0, tức là E[i] = 0 3. Có tính thuần nhất - phương sai của thành phần sai số cố định, tức là var(i) = 2 4. Không có tự tương quan, tức là cov(i, j) = 0, (i ≠ j) Tuy nhiên, thường một hoặc hai giả thiết trên bị xâm phạm, dẫn đến kết quả là phương pháp bình phương tối thiểu không còn là tốt nhất, tuyến tính và có ước lượng không chệch nữa.

Hồi quy phân vị có thể giải quyết các vấn đề vốn là nhược điểm khi áp dụng OLS trên thực tế: (i) Thường thành phần sai số không phải là không đổi trên toàn bộ phân bố vì thế đã vi phạm tiên đề về tính thuần nhất; (ii) Thông qua việc coi giá trị trung bình là độ đo về vị trí, thông tin về đuôi của phân bố bị mất đi; (iii) OLS rất nhạy cảm với các giá trị ngoại lai có thể làm sai lệch kết quả đáng kể. Phương pháp hồi quy phân vị Hồi quy phân vị thực chất là chuyển hàm phân bố có điều kiện sang hàm phân vị có điều kiện bằng cách cắt nó ra thành những đoạn (tập hợp con) nhỏ. Các đoạn nhỏ này mô tả phân bố cộng dồn của biến phụ thuộc có điều kiện Y biết trước các biến giải thích của nó là xi có sử dụng các phân vị được định nghĩa bằng phương trình: (x) = *x nếu x > 0 (3) TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 16 (x) = (-1)*x nếu x < 0 Hàm kiểm tra này đảm bảo là:  Tất cả các  đều dương (>0)  Đơn vị đo phù hợp với xác suất  Trong phương pháp bình phương tối thiểu, mô hình hoá hàm phân bố có điều kiện của mẫu ngẫu nhiên (y1,.,yn) có hàm tham số μ(xi,), trong đó xi là các biến độc lập,  là ước lượng tương ứng và μ là giá trị trung bình có điều kiện, ta có bài toán cực tiểu hóa sau đây: n min  R  ( y i   ( xi ,  )) 2 ( 4) i 1 Theo cách ấy ta nhận được hàm kỳ vọng có điều kiện E[Y| xi]. Bây giờ bằng cách tương tự ta có thể tiến hành tương tự trong hồi quy phân vị.

Đặc trưng chính bây giờ là hàm  (phương trình 3) một hàm được coi như là hàm kiểm tra. Đối với biến phụ thuộc Y biết trước các biến giải thích X= x của nó và biết trước xác suất xuất hiện bằng , 0<<1, hàm phân vị có điều kiện được định nghĩa là phân vị bậc , QY | X(| x), của hàm phân bố có điều kiện FY | X(y| x). Để ước lượng vị trí của hàm phân bố có điều kiện, trung vị có điều kiện, QY|X(0,5| x), có thể được sử dụng làm một phương án khác của giá trị trung bình có điều kiện (Xem Lee (2005)). Trong hồi quy phân vị, ta cực tiểu hóa hàm sau: n min  R   ( y i   ( xi ,  )) (5) i 1 Ở đây, trái ngược với phương pháp bình phương tối thiểu, cực tiểu hóa được tiến hành cho từng tập con được định nghĩa bởi , trong đó ước lượng của hàm phân vị bậc  đạt được với hàm thông số (xi, ) (Koenker và Hallock (2001)).

Các đặc điểm đặc trưng cho hồi quy phân vị và điều làm nó khác với các phương pháp hồi quy khác như sau: 1. Phân bố có điều kiện của biến phụ thuộc Y có thể được đặc trưng thông qua các giá trị khác nhau của . Có thể phát hiện ra sự phân tán. Nếu số liệu phân tán, ước lượng hồi quy TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 17 trung vị có thể hiệu quả hơn ước lượng hồi quy trung bình.

Bài toán cực tiểu như trình bày ở phương trình (5) có thể giải được bằng phương pháp quy hoạch tuyến tính, và ước lượng một cách dễ dàng. Các hàm phân vị đồng thời cũng tương đương với các phép biến đổi đơn. Tức là Qh(Y | X)(x) = h(Q(Y | X)(x)), đối với bất kỳ một hàm nào. Minh hoạ bằng đồ thị hồi quy phân vị Trước khi bắt đầu các minh họa bằng số, mục này sẽ trình bày khái niệm hồi quy phân vị bằng đồ thị.

Trước tiên, chúng ta xem xét hình 3. Đối với giá trị cho trước của biến giải thích xi mật độ của biến phụ thuộc Y được biểu thị bằng độ lớn của các vòng tròn. Vòng tròn càng lớn, mật độ càng cao, với mốt là nơi mà mật độ cao nhất, thuộc về giá trị của xi có vòng tròn lớn nhất. Hồi quy phân vị trước tiên là kết nối những vòng tròn cùng kích cỡ, đó chính là các xác suất, thuộc các xi khác nhau, nhờ vậy cho phép ta tập trung vào mối quan hệ tương tác giữa các biến độc lập xi và biến phụ thuộc Y cho các phân vị khác nhau, như có thể thấy ở hình 3.

Các tập con này được đánh dấu bằng các đường phân vị, phản ánh mật độ xác suất của biến phụ thuộc Y cho trước biến độc lập xi.1: Xác suất xuất hiện của từng biến giải thích. Thí dụ được sử dụng trong hình 3.2 nguyên gốc là của Koenker và Hallock (2000), và nó minh họa ứng dụng thực nghiệm của Ernst Engel's (1857). Ông đã nghiên cứu mối quan giữa tiêu dùng thực phẩm - được coi là biến phụ thuộc, và thu nhập là biến độc lập. Trong hồi quy phân vị hàm có điều kiện của QY | X(|x) được phân ra TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 18 theo phân vị bậc .

Trong phân tích, phân vị bậc ,   {0,05; 0,1; 0,25, 0,5; 0,75; 0,9; 0,95}, được đánh dấu bằng các đường nét mảnh. Chúng được tách bạch bằng các vạt đậm nhạt khác nhau, các thông tin được đặt phía trên. Trung vị có điều kiện ( = 0,5) được đánh dấu bằng đường nét dày. Đường trung bình có điều kiện được đánh dấu bằng đường màu trắng.

Các vạt mầu trình bày các tập số liệu được khái quát hóa bởi các phân vị.2 có thể hiểu là sơ đồ đường viền trình bày đồ thị ba chiều, với chi tiêu cho lương thực thực phẩm và thu nhập, tương ứng với trục tung (y) và trục hoành (x). Chiều thứ ba là mật độ xác suất của các giá trị tương ứng. Mật độ của một giá trị được biểu thị bằng độ đậm của màu. Màu càng đậm, xác suất xuất hiện càng cao.

Ví dụ, ở đường biên ngoài, nơi mà mầu rất nhạt, mật độ xác suất cho tập số cho trước tương đối thấp, vì chúng được đánh dấu bằng các phân vị từ 0,05 đến 0,1 và từ 0,9 đến 0,95. Một điều quan trọng cần phải lưu ý là hình 2 trình bày cho từng tập hợp con xác suất xuất hiện riêng. Tuy nhiên, phân vị sử dụng xác suất cộng dồn của hàm điều kiện. Ví dụ, giá trị  = 0,05 có nghĩa là 5% số quan sát nằm phía dưới đường này,  = 0,25 có nghĩa là 25% số quan sát nằm dưới đường này và đường 0,1.2: Đường cong với giá trị trung vị được biểu thị bằng đường đen dày, còn đường trung bình được biểu thị bằng đường trắng mảnh.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 19 Đồ thị trong hình 3.2 cho thấy là sự biến động của sai số không trải đều trong phân bố. Sự phân tán của tiêu dùng thực phẩm tăng khi thu nhập của các hộ tăng. Đồng thời số liệu lệch về bên trái, được biểu thị bằng khoảng cách của các đường phân vị giảm phía trên đường trung vị. Đường này nằm phía trên đường trung bình.

Điều đó cho thấy là tiên đề mà phương pháp bình phương tối thiểu dựa vào là sự đồng nhất bị xâm phạm. Vì vậy các nhà thống kê đã khuyên sử dụng một phương pháp phân tích khác, đó là phương pháp hồi quy phân vị, phương pháp có khả năng giải quyết vấn đề này. Ưu nhược điểm của phương pháp hồi quy phân vị a.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ