Luận Án Tiến Sĩ Về Mô Hình STAR Trong Phân Tích Và Dự Báo Kinh Tế Vĩ Mô Ở Việt Nam

Luận án tiến sĩ khám phá mô hình chuỗi thời gian phi tuyến star trong phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô tại Việt Nam.

• Tác giả: Nguyễn Minh Hải
• Người hướng dẫn: GS. Nguyễn Khắc Minh
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Kinh tế vĩ mô
• Đề tài: Phân Tích và Dự Báo Kinh Tế Vĩ Mô Việt Nam Qua Mô Hình STAR
• Loại tài liệu: Luận án
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. Chương 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MÔ
• 1.1. Cơ sở lý thuyết mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn
• 1.1.1. Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR)
• 1.1.2. Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm logistic tổng quát (LSTR)
• 1.1.3. Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm mũ (ESTR)
• 1.1.4. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR)
• 1.1.5. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTAR)
• 1.1.6. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR)
• 1.2. Quy trình mô hình hóa LSTR
• 1.2.1. Thiết lập mô hình
• 1.2.2. Ước lượng các tham số của mô hình LSTR
• 1.2.3. Kiểm định thu hẹp mô hình
• 1.2.4. Đánh giá chất lượng mô hình bằng các kiểm định
• 1.3. Tổng quan về nghiên cứu mô hình chuỗi thời gian chuyển tiếp trơn trên thế giới
• 1.3.1. Tình hình nghiên cứu ở nước ngoài và trong nước về lạm phát
• 1.3.2. Tình hình nghiên cứu ở nước ngoài và trong nước về cầu tiền
• 1.3.3. Một số hướng nghiên cứu khác ở trong và ngoài nước có ứng dụng mô hình chuỗi thời gian phi tuyến
• 1.4. Tóm tắt chương 1
• 2. Chương 2: PHÂN TÍCH DIỄN BIẾN LẠM PHÁT, VAI TRÒ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TRONG KIỂM SOÁT LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM
• 2.1. Diễn biến lạm phát Việt Nam giai đoạn từ 2000 đến 2011
• 2.1.1. Diễn biến lạm phát trong giai đoạn 2000-2006
• 2.1.2. Lạm phát trong giai đoạn từ 2007-2011
• 2.2. Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2011
• 2.3. Vai trò của chính sách tiền tệ trong kiểm soát lạm phát từ năm 2000 đến 2011
• 2.3.1. Quy trình hoạt động của của chính sách tiền tệ
• 2.3.2. Cơ chế lan truyền của CSTT đến tăng trưởng kinh tế và lạm phát
• 2.3.3. Hoạt động điều hành CSTT của NHNN trong kiểm soát lạm phát và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam giai đoạn 2000-2011
• 2.4. Phân tích các nhân tố cơ bản quyết định đến lạm phát Việt Nam trong giai đoạn 2000-2011
• 2.4.1. Lạm phát bị ảnh hưởng bởi nhân tố tâm lý, kỳ vọng
• 2.4.2. Ảnh hưởng bởi nhân tố thay đổi sản lượng
• 2.4.3. Ảnh hưởng từ giá dầu thế giới
• 2.4.4. Ảnh hưởng từ tăng trưởng tiền tệ
• 2.5. Tóm tắt chương 2
• 3. Chương 3: XÂY DỰNG CÁC MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN PHI TUYẾN CHO PHÂN TÍCH LẠM PHÁT, CẦU TIỀN Ở VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000-2011
• 3.1. Thực trạng về nghiên cứu lạm phát ở Việt Nam trong thời gian gần đây
• 3.2. Xây dựng đường Phillips phi tuyến phân tích lạm phát theo cách tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn
• 3.2.1. Xây dựng mô hình
• 3.2.2. Mô tả số liệu và thống kê các biến
• 3.2.3. Kết quả kiểm định chỉ định mô hình
• 3.2.4. Ước lượng mô hình phi tuyến
• 3.2.5. Phân tích kết quả
• 3.2.6. Kết luận và đề xuất giải pháp
• 3.2.7. Dự báo lạm phát cho các năm 2012, 2013
• 3.3. Xây dựng hàm cầu tiền phi tuyến xác định ngưỡng lạm phát theo tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn
• 3.3.1. Xây dựng hàm cầu tuyến phi tuyến dạng chuyển tiếp trơn
• 3.3.2. Mô tả số liệu và thống kê các biến
• 3.3.3. Kết quả kiểm định chỉ định hàm cầu tiền theo tiêu chuẩn STR
• 3.3.4. Ước lượng hàm cầu tiền phi tuyến
• 3.3.5. Một số phân tích kết quả ước lượng
• 3.4. Tóm tắt chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• CÔNG TRÌNH TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phân Tích Kinh Tế Vĩ Mô Việt Nam Qua Mô Hình STAR

Phân tích và dự báo kinh tế vĩ mô là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu kinh tế, đặc biệt là đối với Việt Nam, một nền kinh tế đang phát triển. Mô hình STAR (Smooth Transition Autoregressive) đã trở thành một công cụ hữu ích trong việc phân tích các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô. Mô hình này cho phép nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến giữa các biến số, từ đó đưa ra những dự báo chính xác hơn về tình hình kinh tế.

1.1. Khái Niệm Về Mô Hình STAR Trong Kinh Tế Vĩ Mô

Mô hình STAR là một dạng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn, cho phép phân tích các biến động kinh tế theo cách phi tuyến. Mô hình này giúp nhận diện các ngưỡng quan trọng trong các chỉ số kinh tế, từ đó đưa ra những dự báo chính xác hơn.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Phân Tích Kinh Tế Vĩ Mô

Phân tích kinh tế vĩ mô giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định đúng đắn trong việc điều hành nền kinh tế. Việc sử dụng mô hình STAR trong phân tích giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo, từ đó hỗ trợ cho việc xây dựng chính sách kinh tế hiệu quả.

II. Những Thách Thức Trong Phân Tích Kinh Tế Vĩ Mô Việt Nam

Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô. Những biến động từ bên ngoài, như khủng hoảng kinh tế toàn cầu, có thể ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế trong nước. Việc áp dụng các mô hình truyền thống đôi khi không còn phù hợp với thực tế.

2.1. Ảnh Hưởng Của Biến Động Kinh Tế Toàn Cầu

Các yếu tố như giá dầu, lạm phát toàn cầu và chính sách tiền tệ của các nước lớn có thể tác động mạnh đến nền kinh tế Việt Nam. Điều này đòi hỏi các nhà phân tích phải có những công cụ mạnh mẽ để dự báo chính xác.

2.2. Hạn Chế Của Các Mô Hình Truyền Thống

Các mô hình truyền thống thường giả định rằng các mối quan hệ giữa các biến là tuyến tính và không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, thực tế cho thấy rằng các mối quan hệ này có thể thay đổi, dẫn đến những sai lệch trong dự báo.

III. Phương Pháp Phân Tích Kinh Tế Vĩ Mô Bằng Mô Hình STAR

Mô hình STAR cung cấp một phương pháp tiếp cận mới trong phân tích kinh tế vĩ mô. Bằng cách sử dụng các biến chuyển tiếp, mô hình này cho phép nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến giữa các chỉ số kinh tế, từ đó đưa ra những dự báo chính xác hơn.

3.1. Quy Trình Xây Dựng Mô Hình STAR

Quy trình xây dựng mô hình STAR bao gồm việc xác định các biến số, ước lượng các tham số và kiểm định chất lượng mô hình. Điều này giúp đảm bảo rằng mô hình phản ánh đúng thực tế kinh tế.

3.2. Ưu Điểm Của Mô Hình STAR So Với Các Mô Hình Khác

Mô hình STAR có khả năng nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến, điều này giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo. Ngoài ra, mô hình này cũng linh hoạt hơn trong việc điều chỉnh theo các thay đổi trong dữ liệu.

IV. Ứng Dụng Mô Hình STAR Trong Dự Báo Kinh Tế Vĩ Mô Việt Nam

Mô hình STAR đã được áp dụng thành công trong việc dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô tại Việt Nam. Các nghiên cứu cho thấy rằng mô hình này có thể cải thiện độ chính xác của các dự báo về lạm phát và tăng trưởng kinh tế.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Về Lạm Phát

Nghiên cứu cho thấy rằng mô hình STAR có thể dự báo chính xác diễn biến lạm phát trong các giai đoạn khác nhau. Điều này giúp các nhà hoạch định chính sách có cơ sở để điều chỉnh chính sách tiền tệ kịp thời.

4.2. Dự Báo Tăng Trưởng Kinh Tế

Mô hình STAR cũng đã được sử dụng để dự báo tăng trưởng kinh tế, cho thấy khả năng nắm bắt các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng một cách hiệu quả.

V. Kết Luận Về Mô Hình STAR Trong Phân Tích Kinh Tế Vĩ Mô

Mô hình STAR đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô tại Việt Nam. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo mà còn hỗ trợ cho việc xây dựng chính sách kinh tế phù hợp.

5.1. Tương Lai Của Mô Hình STAR Tại Việt Nam

Với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu, mô hình STAR có thể được cải tiến và áp dụng rộng rãi hơn trong phân tích kinh tế vĩ mô tại Việt Nam.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Các Nhà Nghiên Cứu

Các nhà nghiên cứu nên tiếp tục khai thác và phát triển mô hình STAR, đồng thời kết hợp với các phương pháp phân tích khác để nâng cao độ chính xác của các dự báo kinh tế.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ với tiêu đề "Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến (STAR) trong phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ở Việt Nam" do nghiên cứu sinh Nguyễn Minh Hải thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của GS. Nguyễn Khắc Minh và PGS. Ngô Văn Thứ, bảo vệ tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân (Hà Nội, tháng 4 năm 2014). Công trình thuộc lĩnh vực toán kinh tế ứng dụng và kinh tế lượng thực nghiệm, tập trung nghiên cứu hành vi phi tuyến của các biến số vĩ mô.

Về tính cấp thiết, phân tích và dự báo động thái của các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô giữ vai trò trọng yếu trong việc hỗ trợ điều hành chính sách và ổn định nền kinh tế, đặc biệt đối với một quốc gia đang phát triển như Việt Nam – nơi có nền kinh tế mở quy mô nhỏ và chịu nhiều tổn hại trước các biến động bất lợi từ môi trường quốc tế. Trong bối cảnh kinh tế thế giới và trong nước xuất hiện ngày càng nhiều yếu tố bất ổn, việc xây dựng công cụ định lượng chuẩn xác giúp giảm thiểu rủi ro, phòng tránh nguy cơ đổ vỡ kinh tế.

Về khoảng trống nghiên cứu, lý thuyết kinh tế truyền thống khi xây dựng mô hình kinh tế lượng thường áp đặt giả thiết các hệ số bất biến theo thời gian. Tuy nhiên, từ cuối thập niên 1990 trở lại đây, sự phát triển của hệ thống tài chính, sự thay đổi cấu trúc thành tố tiền tệ, điều chỉnh thể chế, cùng các cú sốc như biến động giá dầu mỏ, lương thực và can thiệp chính sách mạnh về lãi suất, cung tiền, tỷ giá hay khối lượng tín dụng đã dẫn tới sự xuất hiện của các mối quan hệ phi tuyến trong các chuỗi thời gian vĩ mô. Trước đây, các nhà kinh tế thường xử lý hiện tượng phi tuyến bằng phương pháp xấp xỉ tuyến tính, song cách tiếp cận này chỉ giải quyết được một số trường hợp cục bộ mà không triệt để. Tại Việt Nam, việc áp dụng mô hình tuyến tính truyền thống gặp nhiều trở ngại do dữ liệu thống kê phức tạp vượt quá năng lực thu thập, nguồn dữ liệu quốc tế rời rạc; đồng thời các yếu tố thể chế và tính mở cửa thị trường khiến việc dùng biến giả trong mô hình tuyến tính dễ mang lại kết quả ước lượng sai lệch. Phần lớn các công trình nghiên cứu vĩ mô trong nước về lạm phát và cầu tiền vẫn dựa trên cách tiếp cận hồi quy tuyến tính, rất hiếm công trình ứng dụng có hệ thống lớp mô hình chuỗi thời gian phi tuyến.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án được tác giả xác định và đánh số gồm 5 nội dung:

1. Tổng hợp cơ sở lý thuyết về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn. Trên cơ sở đó, luận án tổng quan tình hình nghiên cứu thực nghiệm về lạm phát và cầu tiền bằng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn ở các nước trên thế giới, từ đây rút ra kinh nghiệm nghiên cứu về lạm phát và cầu tiền ở Việt Nam;
2. Phân tích thực trạng diễn biến lạm phát, vai trò điều hành chính sách tiền tệ nhằm kiểm soát lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2011;
3. Xây dựng mô hình đường Phillips phi tuyến phân tích lạm phát theo cách tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn;
4. Xây dựng mô hình hàm cầu tiền phi tuyến xác định ngưỡng lạm phát theo tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn;
5. Đưa ra một số khuyến nghị dựa trên cơ sở các kết quả ước lượng được.

Đối tượng nghiên cứu của luận án:

• Đối với lạm phát: Phân tích các biến động về lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000-2011 và xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lạm phát trong giai đoạn này.
• Đối với cầu tiền: Phân tích vai trò của chính sách tiền tệ trong kiểm soát lạm phát, hiệu quả thực thi chính sách tiền tệ tại Việt Nam giai đoạn 2000-2011, cùng cơ chế lan truyền của chính sách tiền tệ đến lạm phát và tăng trưởng kinh tế.

Phạm vi nghiên cứu:

• Không gian: Nền kinh tế Việt Nam.
• Thời gian: Giai đoạn thu thập số liệu chuỗi thời gian thực nghiệm từ năm 2000 đến năm 2011; thực hiện các dự báo lạm phát cho các năm 2012 và 2013.
• Nội dung học thuật: Tập trung nghiên cứu lý thuyết họ mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) và mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR), vận dụng quy trình mô hình hóa vào hai chỉ tiêu vĩ mô trọng điểm là lạm phát và cầu tiền.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án thực hiện tổng quan hệ thống các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến mô hình chuyển tiếp trơn, các phân tích thực nghiệm về lạm phát và hàm cầu tiền:

Về nghiên cứu lạm phát trên thế giới:

• Teräsvirta (1994) phân tích các vi phạm về tính bất biến của hệ số trong mô hình kinh tế lượng tuyến tính.
• Dolado, Ramon và Naveira phân tích tác động của đường cong Phillips phi tuyến nhằm tìm kiếm quy tắc chính sách tiền tệ tối ưu cho Đức, Pháp, Tây Ban Nha và Mỹ, chứng minh quy tắc chính sách tiền tệ tối ưu mang tính phi tuyến và có sự phi tuyến trong hoạt động điều hành lãi suất ngắn hạn của các ngân hàng trung ương châu Âu.
• Qaiser Munir, Kasim Mansur và Fumitaka Furuoka nghiên cứu quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng tại Malaysia giai đoạn 1970-2005 bằng mô hình tự hồi quy ngưỡng (TAR), xác định ngưỡng lạm phát là 3,89%.
• Schaling mở rộng nghiên cứu của Svensson (1997) về lạm phát mục tiêu tại châu Âu, mô tả lạm phát mục tiêu bằng đường cong lồi Phillips và chỉ ra độ lệch dương của tổng cầu từ sản lượng tiềm năng gây lạm phát cao hơn tác động chống lạm phát của độ lệch âm.
• Mayes và Viren nghiên cứu dữ liệu EU và OECD giai đoạn 1987-2001, ghi nhận tính chất phi tuyến và bất đối xứng của đường cong Phillips và Luật Okun.
• Huh nghiên cứu tại Úc bằng mô hình tự hồi quy vector (VAR) kết hợp chỉ định tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTAR), phát hiện chi phí sản lượng để giảm lạm phát có tính bất đối xứng.
• Böhm áp dụng mô hình STAR cho phương trình lạm phát tại Áo, ghi nhận biến động tỷ lệ thất nghiệp có tác động lớn hơn đến lạm phát trong thời kỳ giá cả tăng cao.
• Kavkler và Böhm phân tích hệ thống tiền tệ gắn với đường cong Phillips và Luật Okun tại Đức bằng hồi quy chuyển tiếp trơn, làm rõ các phản ứng chính sách bất đối xứng trước các cú sốc cấu trúc như thống nhất nước Đức và khủng hoảng dầu mỏ.
• Gregoriou kiểm định hành vi phi tuyến của khoảng chênh lạm phát so với mục tiêu tại 5 quốc gia OECD trong thập niên 1990 bằng mô hình chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR). Tốc độ điều chỉnh về mục tiêu được ước lượng với hệ số chuyển tiếp $c$ cụ thể: Vương quốc Anh đạt $c = 0,435$, Úc đạt $c = 0,427$, New Zealand đạt $c = 0,401$, Thụy Điển đạt $c = 0,256$, và Canada đạt $c = 0,242$.

Về nghiên cứu lạm phát tại Việt Nam:

• Nguyễn Thị Thu Hằng và cộng sự tổng hợp các nghiên cứu trước đó và chỉ rõ các hạn chế: phần lớn công trình chỉ lấy giá dầu hoặc giá gạo thế giới đại diện cho phía cung; dữ liệu kết thúc ở năm 2008 nên không bao quát giai đoạn biến động mạnh sau khủng hoảng tài chính; kết quả về vai trò của tiền tệ còn mâu thuẫn. Nhóm tác giả đã sử dụng mô hình VECM mở rộng 3 kênh (ngang giá sức mua - PPP, tổng cầu - AD, tổng cung - AS), chứng minh quán tính lạm phát của Việt Nam ở mức cao và mức chuyển tỷ giá sang lạm phát là đáng kể trong ngắn hạn.
• Đặng Huyền Linh thiết lập đường cong Phillips dạng sai phân logarit cho chuỗi số liệu 1990-2011: $$\text{dlog}(\text{infla}) = 0,031 + 1,169 \cdot \text{dlog}(ur) + 0,348 \cdot \text{dlog}(\text{infla}_{-1}) + 0,126 \cdot \text{dlog}(pm$ \cdot er) + 0,117 \cdot d2008 + 0,094 \cdot d2011$$
• Vương Thị Thảo Bình ước lượng phương trình lạm phát theo đường Phillips mở rộng giai đoạn 2000-2011: $$g_cpi = 0,065 + 1,035 \cdot g_cpi_{-1} - 0,675 \cdot g_cpi_{-2} + 0,2926 \cdot g_cpi_{-3} + 0,097 \cdot gap_{-1} + 0,075 \cdot (d1 \cdot CAUDN) + 0,0416 \cdot g_oil$$ Kết quả cho thấy tâm lý, kỳ vọng là nhân tố tác động mạnh nhất đến lạm phát, kế đến là áp lực cầu kéo, trong khi tác động của giá dầu ở mức thấp hơn.
• Phạm Thị Thu Trang sử dụng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTR1) giai đoạn 2000-2009 với 4 nhóm yếu tố (tiền tệ, cung, cầu, kỳ vọng), kết luận yếu tố tiền tệ tác động mạnh nhất đến lạm phát.
• Nghiên cứu của nhóm tác giả (tài liệu [10]) áp dụng mô hình LSTAR cho lạm phát Việt Nam, bác bỏ giả thuyết tuyến tính và xác định dư cung tiền cùng tỷ giá có tác động lớn đến lạm phát.
• Nguyễn Khắc Minh, Nguyễn Minh Hải và Phan Tất Hiển tổng kết kinh nghiệm mô hình hóa ESTAR khoảng chênh lạm phát mục tiêu của 5 nước OECD, đề xuất bài học điều hành lạm phát mục tiêu linh hoạt cho Việt Nam.

Về nghiên cứu cầu tiền trên thế giới và tại Việt Nam:

• Huang, Lin, Cheng (2001) nghiên cứu cầu tiền Đài Loan giai đoạn 1962-1996, chỉ ra sự can thiệp của chính phủ vào lãi suất và CPI tạo nên mối quan hệ phi tuyến, thay đổi nhanh hơn trong pha suy thoái.
• Choi và Saikkonen (2004) xác định cầu tiền nhạy cảm hơn với lãi suất khi lãi suất ở mức cao do chi phí cơ hội nắm giữ tiền gia tăng.
• Youngsoo Bae, Vikas Kakkar và Masao Ogaki (2006) khẳng định dạng hàm cầu tiền dài hạn phi tuyến mô tả dữ liệu Nhật Bản tốt hơn dạng tuyến tính.
• Chen và Wu (2005) áp dụng mô hình ESTAR cho cầu tiền Mỹ và Anh giai đoạn 1961-1997, chỉ rõ kiểm định đồng tích hợp tuyến tính không phù hợp khi tồn tại chi phí giao dịch.
• Sarno, Taylor và Peel (2003) dùng mô hình cân bằng hiệu chỉnh phi tuyến (Nonlinear CEM dạng ESTAR) chứng minh hàm cầu tiền của Mỹ ổn định suốt giai đoạn 1869-1997.
• Lütkepohl và cộng sự phân tích cầu tiền M1 tại Đức giai đoạn 1962-1995, cho thấy biến động mùa vụ bị phá vỡ sau sự kiện thống nhất tiền tệ năm 1990 và dạng hàm STR mô tả dữ liệu tốt hơn mô hình tuyến tính.
• Darran Austin và Bert Ward nghiên cứu cầu tiền Trung Quốc giai đoạn 1987-2004, xác định hàm cầu tiền ổn định khi lạm phát duy trì dưới ngưỡng 5,37%.
• Tại Việt Nam: Võ Trí Thành và Suiwah Leung (1996) nghiên cứu cầu tiền M1 giai đoạn 1977-1991 bằng mô hình hiệu chỉnh từng phần (PAM); Đặng Trí Trung (2002) dùng PAM ước lượng M1 giai đoạn 1991-2002 nhưng thu được hệ số sản lượng công nghiệp quá nhỏ ($0,066$), chưa phản ánh sát thực tiễn chuyển đổi kinh tế; Hà Quỳnh Hoa (2008) ứng dụng mô hình VECM ước lượng M1 (1994M7-2006M12) và M2 (2000M6-2006M12); Nguyễn Phi Lân (2010) dùng VECM phân tích hàm cầu tiền M2 mở rộng giai đoạn 1999-2010; Bùi Duy Phú áp dụng mô hình LSTR1 phân tích cầu tiền M1 giai đoạn 2000Q1-2010Q4 và khuyến nghị duy trì chênh lệch lạm phát giữa các tháng dưới mức 1,014%.

Về các ứng dụng phi tuyến khác:

• Skalin và Teräsvirta (1999) dùng ESTAR phân tích chu kỳ kinh doanh Thụy Điển 1870-1988; Hall và cộng sự (2001) dùng LSTAR dự báo hiện tượng El Nino từ số liệu 1876-1998; Forster và cộng sự (2007) áp dụng LSTAR cho các nước Trung và Đông Âu; Ralf Bruggemann và Jana Riedel (2011) mô hình hóa lãi suất ngắn hạn tại Anh.
• Nguyễn Khắc Minh, Nguyễn Mạnh Hùng và Nguyễn Việt Hùng ước lượng mô hình LSTR1 cho tăng trưởng GDP 3 khu vực tại Việt Nam giai đoạn 1985-2006 ($T = 22$):
  • Công nghiệp: $\text{LnGDPCN} = 11,02 + 0,028t - (0,092 - 0,0084t) \left[1 + \exp\left{-(7,76/\hat{\sigma}_t)(t - 0,445)\right}\right]^{-1}$, với $\hat{\sigma} = 0,0135, R^2 = 0,9968$;
  • Dịch vụ: $\text{LnGDPDV} = 11,52 + 0,043t - (0,065 - 0,024t) \left[1 + \exp\left{-(6,18/\hat{\sigma}_t)(t - 0,374)\right}\right]^{-1}$, với $\hat{\sigma} = 0,0131, R^2 = 0,9935$;
  • Nông nghiệp: $\text{LnGDPNN} = 10,61 + 0,0065t - (-0,2005 - 0,0337t) \left[1 + \exp\left{-(168,51/\hat{\sigma}_t)(t - 0,318)\right}\right]^{-1}$, với $\hat{\sigma} = 0,0069, R^2 = 0,9932$.

Khoảng trống luận án giải quyết: Hầu hết các công trình nghiên cứu kinh tế lượng tại Việt Nam trước năm 2012 dừng lại ở việc áp dụng mô hình tuyến tính hoặc các mô hình đồng tích hợp tuyến tính (VECM, PAM), vốn bỏ qua tính bất đối xứng và các điểm gãy cấu trúc khi nền kinh tế chuyển dịch thể chế. Các nghiên cứu phi tuyến hiếm hoi trước đó chỉ khảo sát phạm vi hẹp (như khối lượng tiền M1 thay vì tổng phương tiện thanh toán M2, hoặc chuỗi số liệu kết thúc sớm trước năm 2010). Luận án định vị là công trình vận dụng toàn diện quy trình kiểm định, chỉ định và ước lượng họ mô hình STR/STAR để giải quyết đồng thời hai bài toán vĩ mô then chốt của Việt Nam giai đoạn 2000-2011: ước lượng đường Phillips phi tuyến nhằm phân tích và dự báo lạm phát, đồng thời xây dựng hàm cầu tiền phi tuyến để xác định ngưỡng lạm phát tối ưu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn

Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) do Bacon và Watts (1971) đề xuất dựa trên mô hình hồi quy hoán chuyển của Quandt (1958), sau đó được Granger và Teräsvirta (1996), Teräsvirta (1998, 2004) hoàn thiện. Dạng chuẩn tổng quát của mô hình STR được biểu diễn như sau: $$y_t = \pi' x_t + \theta' x_t G(\gamma, c, s_t) + u_t, \quad t = 1, 2, \dots, T$$ hoặc viết dưới dạng hệ số biến đổi theo thời gian: $$y_t = {\pi + \theta G(\gamma, c, s_t)}' x_t + u_t$$ Trong đó:

• $x_t = (z_t', w_t')'$ là vector các biến giải thích gồm trễ của biến nội sinh $z_t' = (1, y_{t-1}, \dots, y_{t-p})'$ và vector các biến ngoại sinh $w_t' = (w_{1t}, \dots, w_{kt})'$;
• $\pi = (\pi_0, \pi_1, \dots, \pi_m)'$ và $\theta = (\theta_0, \theta_1, \dots, \theta_m)'$ là các vector tham số kích thước $((m+1) \times 1)$ với $m = p + k$;
• $u_t$ là sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn độc lập đồng nhất;
• $G(\gamma, c, s_t)$ là hàm chuyển tiếp trơn liên tục, nhận giá trị bị chặn trong đoạn $[0, 1]$, phụ thuộc vào biến chuyển tiếp $s_t$, tham số độ dốc $\gamma > 0$ (chỉ tốc độ chuyển tiếp) và vector tham số vị trí $c = (c_1, \dots, c_K)'$ với $c_1 \le \dots \le c_K$ (chỉ ngưỡng diễn ra quá trình chuyển tiếp).

Các dạng hàm chuyển tiếp trơn cụ thể:

1. Hàm logistic tổng quát (LSTR): $$G(\gamma, c, s_t) = \left[ 1 + \exp\left{ -\gamma \prod_{k=1}^K (s_t - c_k) \right} \right]^{-1}, \quad \gamma > 0, \quad c_1 \le \dots \le c_K$$
   • Khi $K = 1$ (mô hình LSTR1): Hàm chuyển tiếp đơn điệu tăng từ 0 đến 1 theo $s_t$. Tại $s_t = c$, $G = 0,5$. LSTR1 thích hợp mô hình hóa hành vi bất đối xứng giữa hai trạng thái (chẳng hạn suy thoái và tăng trưởng).
   • Khi $K = 2$ (mô hình LSTR2): Hàm chuyển tiếp đối xứng qua điểm giữa $(c_1 + c_2)/2$, tại đó $G$ đạt cực tiểu (giá trị cực tiểu nằm giữa 0 và 0,5). LSTR2 thích hợp khi động thái của chuỗi tương đồng ở cả hai giá trị rất cao và rất thấp của $s_t$, nhưng khác biệt ở khoảng giá trị trung bình.
2. Hàm mũ (ESTR): $$G_E(\gamma, c, s_t) = 1 - \exp\left{ -\gamma (s_t - c_1^)^2 \right}, \quad \gamma > 0$$ Hàm $G_E$ nhận giá trị bằng 0 tại $s_t = c_1^$ và tiến tới 1 khi $s_t$ rời xa $c_1^*$.
3. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn đơn biến (STAR): Xuất hiện khi vector $x_t$ không chứa biến ngoại sinh $w_t$ mà chỉ gồm các trễ của biến phụ thuộc $x_t = (1, y_{t-1}, \dots, y_{t-p})'$ và biến chuyển tiếp là trễ của chính nó $s_t = y_{t-d}$ ($1 \le d \le p$). Tùy theo dạng hàm chuyển tiếp, ta có mô hình LSTAR1, LSTAR2 hoặc ESTAR.

Bảng tổng hợp hành vi của biến trễ chuyển tiếp $y_{t-d}$ trong các mô hình:

Dạng mô hình	Trạng thái của biến chuyển tiếp $y_{t-d}$	Giá trị hàm $G$	Dạng phương trình tương ứng
LSTAR	$y_{t-d} \to -\infty$	$G \to 0$	$y_t = \pi_0 + \pi_1 y_{t-1} + \dots + \pi_p y_{t-p} + u_t$
	$y_{t-d} \to +\infty$	$G \to 1$	$y_t = (\pi_0 + \theta_0) + (\pi_1 + \theta_1) y_{t-1} + \dots + u_t$
ESTAR	$y_{t-d} \to c$	$G \to 0$	$y_t = \pi_0 + \pi_1 y_{t-1} + \dots + \pi_p y_{t-p} + u_t$
	$y_{t-d}$ rời xa $c$	$G \to 1$	$y_t = (\pi_0 + \theta_0) + (\pi_1 + \theta_1) y_{t-1} + \dots + u_t$

Quy trình mô hình hóa LSTR

Quy trình mô hình hóa LSTR gồm ba bước cơ bản:

1. Thiết lập mô hình:
   • Xuất phát từ mô hình tuyến tính tối ưu, thực hiện kiểm định tính phi tuyến theo Luukkonen (1988a) bằng cách thay thế hàm chuyển tiếp bằng khai triển Taylor bậc 3 quanh $\gamma = 0$: $$y_t = \beta_0' x_t + \beta_1' x_t s_t + \beta_2' x_t s_t^2 + \beta_3' x_t s_t^3 + u_t^*$$
   • Kiểm định giả thuyết không $H_0'': \beta_1 = \beta_2 = \beta_3 = 0$. Luukkonen đề xuất dùng thống kê kiểm định $F$ thay cho kiểm định nhân tử Lagrange (LM-test) để tránh hiện tượng sai chệch khi cỡ mẫu nhỏ hoặc trung bình: $$F_{qs} = \frac{(SSR_0 - SSR_1) / [3(m + 1)]}{SSR_1 / [T - 4(m + 1)]} \sim F(3(m + 1), T - 4(m + 1))$$
   • Lựa chọn giữa LSTR1 và LSTR2 theo trình tự kiểm định của Teräsvirta (2004) dựa trên ba cặp giả thuyết: $H_{04}: \beta_3 = 0$ (thống kê $F_4$); $H_{03}: \beta_2 = 0 \mid \beta_3 = 0$ (thống kê $F_3$); và $H_{02}: \beta_1 = 0 \mid \beta_2 = \beta_3 = 0$ (thống kê $F_2$). Nếu $H_{03}$ bị bác bỏ mạnh nhất (dựa trên $p$-value nhỏ nhất), mô hình được lựa chọn là LSTR2 (hoặc ESTR); trong các trường hợp còn lại, lựa chọn LSTR1.
2. Ước lượng tham số:
   • Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất phi tuyến (NLS) để tìm vector tham số $\Phi = (\pi', \theta', \gamma, c)'$ tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư $Q_T(\Phi) = \sum_{t=1}^T [y_t - F(x_t, \Phi)]^2$.
   • Sử dụng thuật toán Leybourne (1998) để tìm giá trị ban đầu cho $\gamma$ và $c$ thông qua lưới tìm kiếm; khi $\gamma$ và $c$ cố định, mô hình trở thành tuyến tính và các tham số $\pi, \theta$ được ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS).
   • Tiến hành kiểm định thu hẹp mô hình bằng cách đặt các ràng buộc tham số ($\pi_j = \theta_j = 0$, hoặc $\pi_j = 0$, $\pi_j = -\theta_j$, $\theta_j = 0$) để loại dần các biến không có ý nghĩa thống kê.
3. Đánh giá chất lượng mô hình:
   • Kiểm định không có tự tương quan chuỗi của phần dư dựa trên bổ đề Godfrey với thống kê $F_{LM}$ thông qua hồi quy phụ của phần dư $\hat{u}_t$ theo các trễ của nó và các đạo hàm riêng.
   • Kiểm định không có thành phần phi tuyến bị bỏ sót bằng cách mở rộng mô hình với hàm chuyển tiếp thứ hai $H(\gamma_2, c_2, s_{2t})$, khai triển Taylor bậc 3 quanh $\gamma_2 = 0$ và thực hiện kiểm định giả thuyết hệ số bằng 0 thông qua thống kê $F$.

Dữ liệu và công cụ phân tích

• Nguồn tư liệu: Dữ liệu vĩ mô được thu thập từ Tổng cục Thống kê (GSO), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
• Xử lý dữ liệu: Toàn bộ chuỗi số liệu định lượng (GDP, CPI, M2, giá dầu thế giới...) được tác giả chuyển đổi và điều chỉnh về cùng một gốc so sánh là năm 1994 nhằm đảm bảo tính nhất quán giữa các chuỗi dữ liệu trong quá trình ước lượng.
• Công cụ phần mềm: Phần mềm EViews 7.0 và JMulTi.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn trong phân tích kinh tế vĩ mô

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết toán học của họ mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR), phân loại chi tiết các dạng mô hình:

• Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn logistic tổng quát (LSTR) với hai dạng chính là LSTR1 ($K = 1$) và LSTR2 ($K = 2$).
• Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTR) và các mô hình tự hồi quy đơn biến tương ứng (STAR, LSTAR1, LSTAR2, ESTAR).
• Quy trình mô hình hóa 3 giai đoạn của LSTR: thiết lập mô hình (kiểm định phi tuyến Luukkonen, kiểm định lựa chọn cấu trúc Teräsvirta); ước lượng tham số (phương pháp NLS, thuật toán tìm giá trị khởi tạo Leybourne, kỹ thuật thu hẹp tham số); và kiểm định chẩn đoán khuyết tật mô hình (kiểm định tự tương quan Godfrey, kiểm định thành phần phi tuyến bị bỏ sót).
• Khảo cứu toàn diện các nghiên cứu ứng dụng mô hình chuyển tiếp trơn trên thế giới và tại Việt Nam trong các lĩnh vực lạm phát, cầu tiền và các biến số kinh tế vĩ mô khác (tăng trưởng sản lượng, chu kỳ kinh doanh, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất).

Chương 2: Phân tích diễn biến lạm phát, vai trò chính sách tiền tệ trong kiểm soát lạm phát ở Việt Nam

Chương 2 tập trung phân tích thực trạng diễn biến kinh tế vĩ mô của Việt Nam giai đoạn 2000-2011:

• Diễn biến lạm phát được chia làm hai giai đoạn: Giai đoạn 2000-2006 (lạm phát duy trì ở mức tương đối thấp và ổn định) và giai đoạn 2007-2011 (lạm phát biến động phức tạp, tăng vọt vào năm 2008 và năm 2011).
• Phân tích mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát theo số liệu quý từ quý I/2000 đến quý IV/2011 (và mở rộng quan sát đến quý IV/2012).
• Đánh giá vai trò và cơ chế truyền tải của chính sách tiền tệ (CSTT) do Ngân hàng Nhà nước điều hành; so sánh mục tiêu đặt ra và kết quả thực hiện thực tế của CSTT trong hai thời kỳ 2001-2006 và 2007-2011.
• Phân tích các kênh truyền dẫn chính tác động đến lạm phát Việt Nam giai đoạn 2000-2011, bao gồm:
  1. Nhân tố tâm lý và lạm phát kỳ vọng;
  2. Mối quan hệ giữa sản lượng thực tế, sản lượng tiềm năng và khoảng chênh sản lượng (GAP) đối với chỉ số CPI;
  3. Ảnh hưởng của các cú sốc bên ngoài thông qua biến động giá dầu thế giới;
  4. Tác động từ sự gia tăng của khối tiền tệ, biểu hiện qua mức tăng trưởng M2, tín dụng cho nền kinh tế và vốn huy động so với GDP.

Chương 3: Xây dựng các mô hình chuỗi thời gian phi tuyến cho phân tích lạm phát, cầu tiền ở Việt Nam giai đoạn 2000-2011

Chương 3 là phần thực nghiệm cốt lõi của luận án, tập trung vào hai nội dung mô hình hóa:

• Xây dựng mô hình đường Phillips phi tuyến phân tích lạm phát:
  • Kiểm định tính dừng và nghiệm đơn vị của các chuỗi số liệu; lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình.
  • Thực hiện kiểm định tính tuyến tính dựa trên chỉ định của STR; xác định biến chuyển tiếp thích hợp là độ lệch sản lượng trễ $GAP_{t-1}$.
  • Ước lượng mô hình hai cơ chế LSTR1 cho lạm phát (dlnCPI), xác định giá trị ngưỡng chuyển tiếp và tốc độ chuyển tiếp $\gamma$.
  • Kiểm định chẩn đoán mô hình và tiến hành dự báo lạm phát: thực hiện dự báo lạm phát dlnCPI cho năm 2011 để so sánh với số liệu thực tế nhằm đánh giá độ tin cậy; sau đó thực hiện dự báo tốc độ tăng lạm phát cho các năm 2012 và 2013.
• Xây dựng hàm cầu tiền phi tuyến xác định ngưỡng lạm phát:
  • Thống kê mô tả và kiểm định nghiệm đơn vị các biến số trong hàm cầu tiền thực tế.
  • Tiến hành kiểm định lồng nhau để lựa chọn biến lạm phát đại diện thích hợp.
  • Thực hiện kiểm định chỉ định hàm cầu tiền theo tiêu chuẩn mô hình STR.
  • Ước lượng các tham số của hàm cầu tiền phi tuyến dạng chuyển tiếp trơn, từ đó xác định ngưỡng lạm phát mà tại đó hàm cầu tiền có sự thay đổi hành vi cấu trúc; phân tích các hệ số co giãn ở phần tuyến tính và phần phi tuyến.

Kết quả và những đóng góp mới

Theo các công bố và phần tổng kết của luận án, công trình mang lại các đóng góp mới về lý luận và thực tiễn:

Về lý luận và phương pháp:

• Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết toán học và quy trình mô hình hóa của họ mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR/STAR), bao gồm kỹ thuật kiểm định phi tuyến dựa trên khai triển Taylor bậc 3 của Luukkonen, quy tắc lựa chọn dạng hàm của Teräsvirta và thuật toán tìm giá trị khởi tạo NLS của Leybourne.
• Đề xuất và ứng dụng thành công khung phân tích chuỗi thời gian phi tuyến cho các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam, mở rộng hướng tiếp cận nghiên cứu vượt ra ngoài các giả định tuyến tính truyền thống.

Về thực tiễn và chính sách:

• Xác lập bằng chứng thực nghiệm về tính phi tuyến trong mối quan hệ giữa lạm phát và các biến số vĩ mô tại Việt Nam giai đoạn 2000-2011 thông qua đường cong Phillips dạng LSTR1 với biến chuyển tiếp là khoảng chênh sản lượng trễ ($GAP_{t-1}$), cung cấp công cụ dự báo lạm phát cho các năm 2012-2013.
• Ước lượng thành công hàm cầu tiền phi tuyến dạng STR, qua đó xác định ngưỡng lạm phát tác động tới sự ổn định của hàm cầu tiền tại Việt Nam.
• Đề xuất các khuyến nghị chính sách đối với Ngân hàng Nhà nước:
  • Hoạt động điều hành chính sách tiền tệ cần chú trọng tính phi tuyến và độ trễ của các biến số kinh tế vĩ mô, chuyển từ cơ chế phản ứng thụ động sang điều hành linh hoạt, có tính đón đầu dựa trên dự báo;
  • Kiểm soát chặt chẽ tốc độ tăng trưởng tín dụng và cung tiền M2, tránh các cú sốc tiền tệ đột ngột làm bùng phát lạm phát;
  • Theo dõi sát sao độ lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng nhằm điều tiết tổng cầu hợp lý;
  • Ổn định kỳ vọng lạm phát và tâm lý thị trường thông qua việc minh bạch hóa các mục tiêu điều hành chính sách vĩ mô.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Về hạn chế:

• Nguồn số liệu kinh tế vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu (2000-2011) còn tồn tại sự phân tán, thiếu đồng bộ giữa các cơ quan thống kê; số liệu theo tần suất cao (tháng, quý) đòi hỏi các kỹ thuật điều chỉnh và quy đổi về năm gốc 1994.
• Luận án mới chỉ tập trung phân tích sâu vào hai chỉ tiêu vĩ mô then chốt là lạm phát và cầu tiền bằng họ mô hình chuyển tiếp trơn đơn phương trình hoặc hồi quy chuyển tiếp trơn hai cơ chế, chưa mở rộng thành hệ phương trình phi tuyến đồng thời đa biến.

Về hướng nghiên cứu tiếp:

• Mở rộng áp dụng quy trình mô hình hóa hồi quy chuyển tiếp trơn (STR/STAR) cho các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô quan trọng khác của nền kinh tế Việt Nam như tỷ giá hối đoái, lãi suất, xuất nhập khẩu và tăng trưởng kinh tế giữa các ngành.
• Cập nhật chuỗi dữ liệu thời gian cho các giai đoạn tiếp theo sau năm 2011 để kiểm chứng lại tính ổn định của các ngưỡng lạm phát và các hệ số chuyển tiếp trong bối cảnh nền kinh tế tiếp tục tái cơ cấu.

Giá trị tham khảo

Luận án có giá trị tham khảo chuyên môn cho các nhóm đối tượng:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Toán kinh tế, Kinh tế lượng và Kinh tế học vĩ mô: Tham khảo chi tiết Chương 1 về cơ sở toán học của mô hình STR/STAR, thuật toán ước lượng NLS của Leybourne, các kiểm định phi tuyến của Luukkonen, kiểm định lựa chọn cấu trúc của Teräsvirta và các kiểm định chẩn đoán mô hình của Godfrey; tham khảo quy trình thực hành định lượng trên phần mềm EViews 7.0 và JMulTi.
• Chuyên gia phân tích và nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước, Bộ Tài chính, Bộ Kế hoạch và Đầu tư: Tham khảo Chương 2 và Chương 3 về các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ, tác động phi tuyến của độ lệch sản lượng tới lạm phát, cơ chế vận động của hàm cầu tiền và phương pháp dự báo lạm phát theo ngưỡng chuyển tiếp.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả lựa chọn mô hình chuỗi thời gian phi tuyến (STR/STAR) thay vì mô hình tuyến tính truyền thống?

Tác giả chỉ ra rằng các mô hình tuyến tính dựa trên giả định hệ số bất biến theo thời gian. Tại một nền kinh tế đang chuyển đổi như Việt Nam, các cú sốc bên ngoài (giá dầu, khủng hoảng tài chính) và các điều chỉnh chính sách mạnh mẽ (lãi suất, tỷ giá, cung tiền, cải cách thể chế) tạo ra các điểm gãy cấu trúc và các hành vi bất đối xứng. Việc xấp xỉ tuyến tính hoặc sử dụng biến giả không giải quyết được bản chất liên tục của quá trình chuyển đổi giữa các trạng thái kinh tế, do đó mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) là công cụ phù hợp để mô tả các mối quan hệ phi tuyến này.

2. Thủ tục kiểm định tính phi tuyến của Luukkonen (1988a) trong luận án được thực hiện như thế nào?

Để kiểm định tính tuyến tính mà không gặp phải vấn đề tham số không xác định dưới giả thuyết không, Luukkonen đề xuất thay thế hàm chuyển tiếp logistic $G(\gamma, c, s_t)$ bằng khai triển Taylor bậc 3 xung quanh điểm $\gamma = 0$. Phương trình hồi quy phụ có dạng: $$y_t = \beta_0' x_t + \beta_1' x_t s_t + \beta_2' x_t s_t^2 + \beta_3' x_t s_t^3 + u_t^*$$ Kiểm định giả thuyết không $H_0'': \beta_1 = \beta_2 = \beta_3 = 0$. Luukkonen sử dụng thống kê kiểm định $F$ với bậc tự do $3(m+1)$ và $T - 4(m+1)$ thay cho thống kê nhân tử Lagrange (LM-test) để loại bỏ hiện tượng sai chệch khi cỡ mẫu quan sát ở mức nhỏ hoặc trung bình.

3. Quy tắc của Teräsvirta (2004) phân biệt việc lựa chọn giữa mô hình LSTR1 và LSTR2 dựa trên tiêu chí nào?

Sau khi bác bỏ giả thuyết tuyến tính, Teräsvirta đề xuất thực hiện chuỗi ba kiểm định giả thuyết lồng nhau dựa trên phương trình hồi quy phụ của khai triển Taylor:

• $H_{04}: \beta_3 = 0$ (thống kê $F_4$);
• $H_{03}: \beta_2 = 0 \mid \beta_3 = 0$ (thống kê $F_3$);
• $H_{02}: \beta_1 = 0 \mid \beta_2 = \beta_3 = 0$ (thống kê $F_2$). Nếu kiểm định $H_{03}$ có mức độ bác bỏ mạnh nhất (giá trị $p$-value nhỏ nhất), mô hình LSTR2 (hoặc ESTR) sẽ được ưu tiên lựa chọn. Trong các trường hợp còn lại, tác giả lựa chọn mô hình LSTR1.

4. Dữ liệu thực nghiệm của luận án được thu thập từ những nguồn nào và xử lý ra sao?

Các chuỗi số liệu kinh tế vĩ mô được thu thập từ Tổng cục Thống kê (GSO), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) trong thời kỳ 2000-2011. Nhằm đảm bảo tính đồng nhất và khả năng so sánh giữa các chuỗi số liệu định lượng (GDP, CPI, M2, giá dầu thế giới...), toàn bộ dữ liệu được tác giả quy đổi và điều chỉnh về cùng một năm gốc so sánh là năm 1994 trước khi đưa vào ước lượng trên phần mềm EViews 7.0 và JMulTi.

5. Biến chuyển tiếp được lựa chọn trong mô hình đường Phillips phi tuyến ở Chương 3 là biến nào?

Trong Chương 3, thông qua các kiểm định chỉ định mô hình STR đối với các biến giải thích tiềm năng, tác giả lựa chọn biến độ lệch sản lượng trễ một thời kỳ ($GAP_{t-1}$ - phần chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng) làm biến chuyển tiếp để ước lượng mô hình LSTR1 cho tỷ lệ lạm phát (dlnCPI).

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Minh Hải đã hệ thống hóa lý thuyết họ mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR/STAR) và ứng dụng thành công vào phân tích hai chỉ tiêu kinh tế vĩ mô trọng yếu của Việt Nam là lạm phát và cầu tiền giai đoạn 2000-2011. Các kết quả thực nghiệm với mô hình đường Phillips phi tuyến dạng LSTR1 và hàm cầu tiền dạng STR đã chỉ ra các ngưỡng chuyển tiếp trạng thái cấu trúc, cung cấp cơ sở định lượng để dự báo lạm phát các năm 2012-2013 và phục vụ công tác điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật về kinh tế lượng chuỗi thời gian phi tuyến và phân tích chính sách kinh tế vĩ mô tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MÔ Trước ñây, khi ñối mặt với các hiện tượng phi tuyến trong kinh tế, các nhà mô hình thường xử lý bằng cách lấy xấp xỉ tuyến tính cho các hiện tượng phi tuyến. Với cách xử lý như trên, ít nhiều nó ñã giúp cho các nhà kinh tế giải thích ñược một số các hiện tượng kinh tế phi tuyến. Tuy nhiên, cách xử lý như thế này cũng chỉ giúp cho các nhà kinh tế giải quyết ñược một số nhỏ các trường hợp riêng lẻ chứ không phải là một cách trọn vẹn. Vì thế, các chỉ ñịnh phi tuyến ñã cho thấy tính hữu ích của nó trong việc giải thích cho các trường hợp phi tuyến.

Và ngày nay, các mô hình phi tuyến ñã có một chỗ ñứng vững chắc hơn trong việc mô hình hóa tài chính và kinh tế vĩ mô. Các mô hình kinh tế lượng phi tuyến có thể ñược chia thành hai nhóm. Nhóm thứ nhất là các mô hình không xếp mô hình tuyến tính vào một dạng ñặc biệt của mô hình phi tuyến. Nhóm thứ hai gắn với một số mô hình quen thuộc, nó bao trùm cả mô hình tuyến tính.

Mô hình hồi quy hoán chuyển, các mô hình dạng hoán chuyển Markov, và mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn là những ví dụ cho nhóm mô hình này. Các nhà nghiên cứu quan tâm tới việc áp dụng các mô hình này có thể lựa chọn mô hình tuyến tính làm xuất phát ñiểm và sau ñó xem xét dạng phi tuyến mở rộng nếu chúng tỏ ra là cần thiết. Do vậy, chương một của luận án sẽ trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn, quy trình mô hình hóa STR của nó bao gồm: chỉ ñịnh, ước lượng và ñánh giá. Và ñể làm rõ hơn vấn ñề lý thuyết và khả năng ứng dụng của lớp mô hình trên trong thực tế, thì tiếp theo luận án sẽ trình bày tổng quan tình hình nghiên cứu về ứng dụng mô hình chuỗi thời gian chuyển tiếp trơn trên thế giới.

Cơ sở lý thuyết mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn Trong phần cơ sở lý thuyết này, tác giả sẽ không trình bày lại các mô hình tuyến tính mà chỉ trình bày tóm tắt ngắn gọn về mô hình chuyển tiếp trơn (STR) dạng chuẩn, và các trường hợp ñặc biệt của nó cùng với quy trình mô hình hóa của STR. Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) là một trong các dạng của mô hình hồi quy chuỗi thời gian phi tuyến, ñược ñề xuất bởi Bacon và Watts (1971) [21] dựa trên sự phát triển từ mô hình hồi quy hoán chuyển mà Quandt (1958) [64] ñã ñưa ra trước ñó, và gần ñây việc áp dụng lớp mô hình STR ñược rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm ñến và ñánh giá lại, trong ñó ñáng kể nhất là các nghiên cứu của Granger và Terasvirta (1996) [43], Terasvirta (1998) [72]. Trong một nghiên cứu mới nhất về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR, Terasvirta [73] ñã ñưa ra dạng chuẩn tổng quát về lớp của mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) này, dạng chuẩn tổng quát của nó ñược biễu diễn dưới dạng: y t = p ' x t + q ' x tG ( g, c, st ) + ut , t = 1, 2,.1) Trong ñó, 1 (i) xt = ( z t' , wt' )’ là một véc tơ các biến giải thích bao gồm: các trễ của biến nội sinh và các biến ngoại sinh; ' ' (ii) z t' = (1, y t - 1, ¼ , y t - p ) , và w t = (w1t , ¼ , w kt ) là các véc tơ của các biến ngoại sinh; (iii) p = ( p 0 , p 1, ¼ , p m )' và q = (q0 , q1, ¼ , qm )' là các ((m+1)×1) véc tơ tham số, với m = p+ k; (iv) ut là sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn; (v) G(γ, c, st) là một hàm của biến chuyển tiếp st và bị chặn ( 0 £ G £ 1 ), hàm số này liên tục tại mọi vị trí trong không gian tham số với mọi giá trị của st, trong ñó γ là tham số (ñộ dốc) chỉ tốc ñộ của hàm chuyển tiếp, và c = (c1, …, ck)’ là véc tơ các tham số vị trí (tham số ngưỡng) thỏa mãn: c1 ≤ … ≤ ck và tham số ngưỡng này cho biết vị trí mà quá trình chuyển tiếp có thể xảy ra. 1 Dấu ‘ trên ñầu mỗi ký tự π, θ, z, w…trong biểu thức (1.1) là các ma trận chuyển vị của các ma trận tương ứng π, θ, z, w.

8 Bằng cách biến ñổi toán học, ta có thể viết lại phương trình (1.1) dưới dạng khác là: y t = p ' x t + q ' x tG ( g, c, st ) + ut = {p + qG ( g, c, st )}' x t + u t , t = 1, 2,.2) Với cách biễu diễn ở dạng (1.2), cho thấy ứng với mỗi giá trị của st sẽ cho tương ứng một giá trị xác ñịnh của hàm chuyển tiếp G( γ, c, st ) chính vì thế mô hình STR có thể xem là một mô hình tuyến tính có các hệ số { p + qG (g, c, s t )} biến ñổi theo thời gian ngẫu nhiên. Theo cách biễu diễn ở dạng chuẩn tổng quát (1.1) thì ta có thể xem mô hình STR như là một mô hình hồi quy hoán chuyển hai cơ chế ứng theo hai giá trị cực trị của hàm chuyển tiếp là G( γ, c, st ) = 0 và G( γ, c, st ) =1. ðể ý rằng, so với mô hình mà Quandt ñề xuất năm 1958 thì mô hình STR có sự khác biệt hơn ở chỗ nó cho phép sự thay ñổi giữa hai thời kỳ trong cùng một tiến trình là liên tục, ứng với mỗi giá trị khác nhau của hàm chuyển tiếp G( γ, c, st ) nằm trong khoảng (0, 1). Người ta có thể dùng bất kỳ hàm khả vi liên tục nào làm hàm chuyển tiếp miễn là nó thỏa mãn ñiều kiện: 0 £ G ( g, c, s t ) £ 1, " c, s t , g ¹ 0.

Tuy nhiên, trong thực nghiệm người ta thường hay lựa chọn dạng hàm chuyển tiếp có dạng là: hàm logistic, hàm mũ. Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm logistic tổng quát (LSTR) Nếu hàm chuyển tiếp trong biểu thức (1.1) có dạng là hàm logistic tổng quát: - 1 æ ïì K ïüö ï÷ G ( g, c, st ) = çç1 + exp íï - g Õ (st - ck )ý ÷ , c1 £ c2 £ .3) çè ïîï k=1 þïï ÷ ø Khi ñó, các phương trình (1.3) cùng nhau xác ñịnh mô hình STR logistic (LSTR): ìï y t = p ' x t + q ' x tG ( g, c, st ) + u t ïï ïï ïí (1.4) - 1 ïï æ ïìï K ïü ï ö ÷ ç ïïï G ( g, c, st ) = çèç1 + exp íï - g Õ (st - ck )ýï÷ ÷ ÷ ø ïî ï î k = 1 þï 9 Các lựa chọn phổ biến nhất của K là K = 1 và K = 2. - ðối với K = 1 các tham số p + qG ( g, c, st ) thay ñổi ñơn ñiệu và là một hàm của st từ π tới π +θ. Khi ñó, mô hình thu ñược gọi là LSTR1 sẽ có một ngưỡng duy nhất và cho thấy quá trình chuyển giữa hai trạng thái là ñơn ñiệu.

- ðối với K = 2 các tham số p + qG ( g, c, st ) thay ñổi ñơn ñiệu xung quanh ñiểm giữa (c1 + c2)/2, tại ñó hàm logistic ñạt giá trị cực tiểu, giá trị cực tiểu nằm giữa 0 và 1/2. Khi ñó, mô hình ñược gọi là LSTR2 sẽ có hai ngưỡng, một ngưỡng phía trên và một ngưỡng phía dưới giữa hai trạng thái. Mô hình LSTR1 Với K =1, hàm chuyển tiếp (1.5) 1 + exp {- g (st - c )} Tham số c trong (1.5) ñược giải thích là ngưỡng giữa hai thời kỳ, hàm GK=1 là một hàm ñơn ñiệu tăng từ 0 ñến 1 theo biến chuyển tiếp st. Khi st = c, thì hàm G K= 1( g, c, c) = 0, 5 , có thể nói rằng tham số vị trí c ñại diện cho các ñiểm chuyển tiếp giữa hai thời kỳ với lim G K = 1 = 0 và lim G K = 1 = 1.

st ® - ¥ st ® + ¥ Hình 1. ðồ thị của hàm LSTR1 với c = 1 10 Hình 1.1, cho thấy tốc ñộ của tham số ñộ dốc γ sẽ cho phép quá trình chuyển tiếp của GK=1 từ 0 ñến 1 diễn ra nhanh như thế nào. - Với γ = 1 cho thấy quá trình chuyển tiếp của GK=1 từ 0 ñến 1 tương ñối chậm, với γ = 10 cho thấy quá trình chuyển tiếp diễn ra khá nhanh. Khi γ = 0, thì hàm GK=1 = 0,5.

Trong trường hợp này mô hình (1.1) là một mô hình hồi quy tuyến tính. Trong thực nghiệm, mô hình LSTR với K = 1 (LSTR1) có thể mô hình hóa hành vi bất ñối xứng. Ví dụ, giả sử rằng biến chuyển tiếp st ño lường các giai ñoạn trong chu kỳ kinh doanh. Khi ñó, mô hình LSTR1 có thể mô tả tính chất của chúng trong miền tăng trưởng khác với tính chất ñộng trong miền suy thoái, và cho phép chuyển tiếp trơn từ thái cực này sang thái cực kia.

Mô hình LSTR2 Với K = 2, hàm chuyển tiếp logistic (1.6) 1 + exp {- g (st - c1 )(st - c2 )} c1 + c2 Rõ ràng, hàm chuyển tiếp G2 ñối xứng quanh ñiểm giữa và 2 lim G K = 2 = 1 , và tại ñó hàm logistic ñạt giá trị cực tiểu. Giá trị cực tiểu nằm giữa 0 st ® ± ¥ và 1/2. Khi γ → ∞, hàm GK=2 ñạt giá trị bằng 0; Khi c1 = c2 với γ < ∞, thì hàm GK=2 = 0,5. Khi ñó, tham số γ sẽ kiểm soát ñộ dốc và vị trí c1 và c2 của hàm chuyển tiếp.

ðồ thị của hàm LSTR2 với c1 = -1, c2 =1 Hình 1.2, mô tả về hàm GK=2 với hai giá trị khác nhau của tham số c1 , c2 là c1 = - 1 và c2 = 1. Khi γ = 0 hàm chuyển tiếp G (γ , c1 , c2 , st ) = 0,5 lúc này mô hình LSTR2 trở thành mô hình hồi quy tuyến tính.