3 Do vậy, việc nghiên cứu xây dựng mơ hình phù hợp với điều kiện kinh tế - xã hội Việt Nam cần thiết Qua tìm hiểu thực tế cơng tác dự báo Việt Nam, với gợi ý giáo viên hướng dẫn GS Nguyễn Khắc Minh, NCS ñã mạnh dạn lựa chọn mơ hình mơ hình chuỗi thời gian phi tuyến STAR làm cơng cụ để nghiên cứu luận án tiến sĩ tên ñề tài gắn liền với cơng cụ là: “ Mơ hình chuỗi thời gian phi tuyến (STAR) phân tích dự báo tiêu kinh tế vĩ mô Việt Nam” cho cơng trình nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu luận án Mục tiêu nghiên cứu luận án bao gồm: - Tổng hợp sở lý thuyết mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn Trên sở đó, luận án tổng quan tình hình nghiên cứu thực nghiệm lạm phát cầu tiền mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn nước giới ðể rồi, từ ñây rút kinh nghiệm nghiên cứu lạm phát cầu tiền Việt Nam; - Phân tích thực trạng diễn biến lạm phát, vai trị điều hành sách tiền tệ nhằm kiểm soát lạm phát Việt Nam giai đoạn 2000-2011; - Xây dựng mơ hình đường Phillips phi tuyến phân tích lạm phát theo cách tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn - Xây dựng mơ hình hàm cầu tiền phi tuyến xác ñịnh ngưỡng lạm phát theo tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn - ðưa số khuyến nghị dựa sở kết ước lượng ñược ðối tượng phạm vi nghiên cứu luận án 3.1 ðối tượng Với lạm phát: - Phân tích biến động lạm phát Việt Nam giai ñoạn nghiên cứu từ năm 2000 ñến năm 2011; - Xác ñịnh nhân tố ảnh hưởng ñến lạm phát Việt Nam giai ñoạn nghiên cứu Với cầu tiền: - Phân tích vai trị sách tiền tệ kiểm sốt lạm phát, hiệu việc thực thi sách tiền tệ Việt Nam giai ñoạn từ 2000-2011; - Cơ chế hoạt động truyền dẫn sách tiền tệ ñến lạm phát tăng trưởng 3.2 Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi nghiên cứu luận án chủ yếu tập trung vào nghiên cứu họ lớp mơ hình chuỗi thời gian phi tuyến, cụ thể nghiên cứu mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR số trường hợp riêng họ mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn - Vì lớp mơ hình chuyển tiếp trơn (STR) ñã ñược nhiều nước giới nghiên cứu vận dụng vào phân tích hầu hết tiêu kinh tế vĩ mô, chẳng hạn tăng trưởng, lạm phát, cầu tiền để làm rõ quy trình vận dụng STR vào phân tích vĩ mơ, chúng tơi lựa chọn hai tiêu vĩ mơ quan trọng có tính thời Việt Nam thời gian gần ñây lạm phát, cầu tiền làm ñối tượng nghiên cứu ðối với tiêu kinh tế vĩ mô khác, quy trình STR vận dụng cách tương tự Với lý này, dựa sở số liệu ñược thu thập từ nhiều nguồn khác (GSO, NHNN, WB, IMF) kinh tế Việt Nam thời kỳ từ 2000 ñến 2011, tác giả xây dựng mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn để phân tích lạm phát cầu tiền Việt Nam Phương pháp nghiên cứu Phương pháp thống kê: số liệu luận án ñược thu thập từ nguồn: GSO, NHNN, WB, IMF Các số liệu sử dụng luận án liên quan tới việc phân tích định lượng như: GDP, CPI, khối lượng tiền M2, giá dầu giới Tất số liệu sau thu thập ñều có ñiều chỉnh gốc so sánh (năm 1994) để có phù hợp dãy số sử dụng ước lượng Phương pháp mơ hình hóa: phương pháp nhằm làm rõ phân tích định tính, định lượng trình bày bảng biểu, hình vẽ cụ thể ngơn ngữ toán học ðiểm mạnh phương pháp xây dựng, xác định mơ hình đối tượng (mơ hình hóa đối tượng) dùng mơ hình làm cơng cụ suy luận phục vụ yêu cầu nghiên cứu (phân tích mơ hình) Phương pháp phân tích kinh tế lượng: ứng dụng lớp mơ hình chuỗi thời gian phi tuyến STR để xây dựng mơ hình thực nghiệm cho biến số kinh tế vĩ mô lạm phát, cầu tiền Việt Nam giai ñoạn từ 2000-2011 Các phần mềm ñược sử dụng luận án gồm: phần mềm Eview 7.0; phần mềm Jmulti Các công cụ hỗ trợ cho việc phân tích định lượng mơ hình thực nghiệm xây dựng luận án Ý nghĩa khoa học luận án (i) ðề xuất mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn cho biến số vĩ mô là: lạm phát cầu tiền Việt Nam; (ii) Trình bày kết thực nghiệm mơ hình nói điểm (i); (iii) ðưa số khuyến nghị dựa sở kết ước lượng ñược ñiểm (ii), kiến nghị có sở khoa học, hợp lý Bố cục luận án Ngoài lời mở ñầu, kết luận, tài liệu tham khảo danh mục bảng, ñồ thị, luận án ñược chia thành ba chương: Chương 1: Tổng quan mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn phân tích kinh tế vĩ mơ Chương 2: Phân tích diễn biến lạm phát, vai trị sách tiền tệ kiểm sốt lạm phát Việt Nam Chương 3: Xây dựng mơ hình chuỗi thời gian phi tuyến cho phân tích lạm phát, cầu tiền Việt Nam giai ñoạn 2000-2011 Chương TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MƠ Trước ñây, ñối mặt với tượng phi tuyến kinh tế, nhà mơ hình thường xử lý cách lấy xấp xỉ tuyến tính cho tượng phi tuyến Với cách xử lý trên, nhiều giúp cho nhà kinh tế giải thích số tượng kinh tế phi tuyến Tuy nhiên, cách xử lý giúp cho nhà kinh tế giải ñược số nhỏ trường hợp riêng lẻ khơng phải cách trọn vẹn Vì thế, định phi tuyến cho thấy tính hữu ích việc giải thích cho trường hợp phi tuyến Và ngày nay, mơ hình phi tuyến ñã có chỗ ñứng vững việc mơ hình hóa tài kinh tế vĩ mơ Các mơ hình kinh tế lượng phi tuyến ñược chia thành hai nhóm Nhóm thứ mơ hình khơng xếp mơ hình tuyến tính vào dạng đặc biệt mơ hình phi tuyến Nhóm thứ hai gắn với số mơ hình quen thuộc, bao trùm mơ hình tuyến tính Mơ hình hồi quy hốn chuyển, mơ hình dạng hốn chuyển Markov, mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn ví dụ cho nhóm mơ hình Các nhà nghiên cứu quan tâm tới việc áp dụng mơ hình lựa chọn mơ hình tuyến tính làm xuất phát điểm sau xem xét dạng phi tuyến mở rộng chúng tỏ cần thiết Do vậy, chương luận án trình bày sở lý thuyết mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn, quy trình mơ hình hóa STR bao gồm: ñịnh, ước lượng ñánh giá Và ñể làm rõ vấn ñề lý thuyết khả ứng dụng lớp mơ hình thực tế, luận án trình bày tổng quan tình hình nghiên cứu ứng dụng mơ hình chuỗi thời gian chuyển tiếp trơn giới 1.1 Cơ sở lý thuyết mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn Trong phần sở lý thuyết này, tác giả khơng trình bày lại mơ hình tuyến tính mà trình bày tóm tắt ngắn gọn mơ hình chuyển tiếp trơn (STR) dạng chuẩn, trường hợp đặc biệt với quy trình mơ hình hóa STR 1.1.1 Mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) Mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) dạng mô hình hồi quy chuỗi thời gian phi tuyến, đề xuất Bacon Watts (1971) [21] dựa phát triển từ mơ hình hồi quy hốn chuyển mà Quandt (1958) [64] đưa trước đó, gần việc áp dụng lớp mơ hình STR nhiều nhà nghiên cứu quan tâm ñến ñánh giá lại, đáng kể nghiên cứu Granger Terasvirta (1996) [43], Terasvirta (1998) [72] Trong nghiên cứu mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR, Terasvirta [73] ñã ñưa dạng chuẩn tổng qt lớp mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) này, dạng chuẩn tổng quát biễu diễn dạng: y t = p ' x t + q ' x tG ( g, c, st ) + ut , t = 1, 2, ,T (1.1) Trong đó, (i) xt = ( z t' , wt' )’ véc tơ biến giải thích bao gồm: trễ biến nội sinh biến ngoại sinh; ' ' (ii) z t' = (1, y t - 1, ¼ , y t - p ) , w t = (w1t , ¼ , w kt ) véc tơ biến ngoại sinh; (iii) p = ( p , p 1, ¼ , p m )' q = (q0 , q1, ¼ , qm )' ((m+1)×1) véc tơ tham số, với m = p+ k; (iv) ut sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn; (v) G(γ, c, st) hàm biến chuyển tiếp st bị chặn ( £ G £ ), hàm số liên tục vị trí khơng gian tham số với giá trị st, γ tham số (ñộ dốc) tốc ñộ hàm chuyển tiếp, c = (c1, …, ck)’ véc tơ tham số vị trí (tham số ngưỡng) thỏa mãn: c1 ≤ … ≤ ck tham số ngưỡng cho biết vị trí mà q trình chuyển tiếp xảy Dấu ‘ ñầu ký tự π, θ, z, w…trong biểu thức (1.1) ma trận chuyển vị ma trận tương ứng π, θ, z, w Bằng cách biến đổi tốn học, ta viết lại phương trình (1.1) 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, ,T (1.2) Với cách biễu diễn dạng (1.2), cho thấy ứng với giá trị st cho tương ứng giá trị xác ñịnh hàm chuyển tiếp G( γ, c, st ) mơ hình STR xem mơ hình tuyến tính có hệ số { p + qG (g, c, s t )} biến ñổi theo thời gian ngẫu nhiên Theo cách biễu diễn dạng chuẩn tổng quát (1.1) ta xem mơ hình STR mơ hình hồi quy hốn chuyển hai chế ứng theo hai giá trị cực trị hàm chuyển tiếp G( γ, c, st ) = G( γ, c, st ) =1 ðể ý rằng, so với mơ hình mà Quandt đề xuất năm 1958 mơ hình STR có khác biệt chỗ cho phép thay đổi hai thời kỳ tiến trình liên tục, ứng với giá trị khác hàm chuyển tiếp G( γ, c, st ) nằm khoảng (0, 1) Người ta dùng hàm khả vi liên tục làm hàm chuyển tiếp miễn thỏa mãn ñiều kiện: £ G ( g, c, s t ) £ 1, " c, s t , g ¹ Tuy nhiên, thực nghiệm người ta thường hay lựa chọn dạng hàm chuyển tiếp có dạng là: hàm logistic, hàm mũ 1.1.2 Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn hàm logistic tổng quát (LSTR) Nếu hàm chuyển tiếp biểu thức (1.1) có dạng hàm logistic tổng qt: - K ỉ ïì ïü ï÷ ÷ , c1 £ c2 £ £ ck , g > G ( g, c, st ) = ỗỗ1 + exp ớù - g ế (st - ck )ý ữ ỗố ùợù ứ k=1 ỵùù ữ (1.3) Khi đó, phương trình (1.1) (1.3) xác định mơ hình STR logistic (LSTR): ìï y t = p ' x t + q ' x tG ( g, c, st ) + u t ïï ïï ïí - K ỉ ïï ïìï ïü ữ ù ỗ ữ ữ ùùù G ( g, c, st ) = ỗốỗ1 + exp ớù - g ế (st - ck )ý ï÷ ø k = ï ù ợ ỵ ùợ (1.4) Cỏc la chn ph biến K K = K = - ðối với K = tham số p + qG ( g, c, st ) thay ñổi ñơn ñiệu hàm st từ π tới π +θ Khi đó, mơ hình thu gọi LSTR1 có ngưỡng cho thấy trình chuyển hai trạng thái ñơn ñiệu - ðối với K = tham số p + qG ( g, c, st ) thay ñổi ñơn ñiệu xung quanh ñiểm (c1 + c2)/2, hàm logistic đạt giá trị cực tiểu, giá trị cực tiểu nằm 1/2 Khi đó, mơ hình gọi LSTR2 có hai ngưỡng, ngưỡng phía ngưỡng phía hai trạng thái 1.1.2.1 Mơ hình LSTR1 Với K =1, hàm chuyển tiếp (1.3) trở thành: G K= ( g, c, s t ) = ,g > + exp {- g (st - c )} (1.5) Tham số c (1.5) giải thích ngưỡng hai thời kỳ, hàm GK=1 hàm ñơn ñiệu tăng từ ñến theo biến chuyển tiếp st Khi st = c, hàm G K= 1( g, c, c) = 0, , nói tham số vị trí c đại diện cho ñiểm chuyển tiếp hai thời kỳ với lim G K = = lim G K = = st đ - Ơ st đ + ¥ Hình 1.1 ðồ thị hàm LSTR1 với c = 10 Hình 1.1, cho thấy tốc độ tham số ñộ dốc γ cho phép trình chuyển tiếp GK=1 từ đến diễn nhanh - Với γ = cho thấy trình chuyển tiếp GK=1 từ ñến tương ñối chậm, với γ = 10 cho thấy trình chuyển tiếp diễn nhanh Khi γ = 0, hàm GK=1 = 0,5 Trong trường hợp mơ hình (1.1) mơ hình hồi quy tuyến tính Trong thực nghiệm, mơ hình LSTR với K = (LSTR1) mơ hình hóa hành vi bất đối xứng Ví dụ, giả sử biến chuyển tiếp st ño lường giai ñoạn chu kỳ kinh doanh Khi đó, mơ hình LSTR1 mơ tả tính chất chúng miền tăng trưởng khác với tính chất động miền suy thối, cho phép chuyển tiếp trơn từ thái cực sang thái cực 1.1.2.2 Mơ hình LSTR2 Với K = 2, hàm chuyển tiếp logistic (1.3) trở thành: G K= ( g, c1, c2 , s t ) = , c1 £ c2 , g > + exp {- g (st - c1 )(st - c2 )} Rõ ràng, hàm chuyển tiếp G2 ñối xứng quanh ñiểm (1.6) c1 + c2 lim G K = = , hàm logistic ñạt giá trị cực tiểu Giá trị cực tiểu nm gia st đ Ơ v 1/2 Khi γ → ∞, hàm GK=2 ñạt giá trị 0; Khi c1 = c2 với γ < ∞, hàm GK=2 = 0,5 Khi đó, tham số γ kiểm sốt độ dốc vị trí c1 c2 hàm chuyển tiếp 11 Hình 1.2 ðồ thị hàm LSTR2 với c1 = -1, c2 =1 Hình 1.2, mô tả hàm GK=2 với hai giá trị khác tham số c1 , c2 c1 = - c2 = Khi γ = hàm chuyển tiếp G (γ , c1 , c2 , st ) = 0,5 lúc mơ hình LSTR2 trở thành mơ hình hồi quy tuyến tính Trong thực nghiệm mơ hình LSTR2 (K = 2) phù hợp trường hợp mơ tả tính chất động cục trình tương tự ứng với giá trị lớn nhỏ st lại khác nhận giá trị trung bình 1.1.3 Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn hàm mũ (ESTR) Lập luận tương tự trên, hàm chuyển tiếp (1.1) có dạng hàm mũ tổng quát: { } G E ( g, c, st ) = - exp - g (st - c1* ) , g> (1.7) Khi đó, phương trình (1.1) (1.7) xác định mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTR): 12 ìï y t = p ' x t + q ' x tG E ( g, c, st ) + u t ïï í ïï G E ( g, c, st ) = - exp - g (st - c1* ) , ïỵ { } (1.8) g> Hàm chuyển tiếp GE ñơn ñiệu ñối xứng xung quanh st = c1* Nếu tham số ñộ dốc γ nhận giá trị nhỏ trung bình đồ thị hàm ESTR cho hình dạng giống với đồ thị của hàm LSTR2, giá trị cực tiểu chúng khác Hình 1.3 ðồ thị hàm ESTR với c1* = Hình 1.2 hình 1.3 cho thấy hai mơ hình LSTR2 ESTR cho phép tái chuyển ñổi cấu trúc Tuy nhiên, mặt trực quan ta nhìn thấy với giá trị γ lớn, trình chuyển tiếp st từ đến trở lại mơ hình ESTR diễn nhanh nhiều so với trình chuyển tiếp mơ hình LSTR2 q trình chuyển tiếp LSTR2 thường diễn chậm mà khoảng trống hai vị trí c1 c2 lớn Khi γ → ∞ (1.1) với (1.7) trở thành tuyến tính, hàm chuyển tiếp GE =0 st = c1* , GE =1 vị trí cịn lại Do đó, mơ hình ESTR khơng phải xấp xỉ tốt mơ hình LSTR2 γ mơ hình LSTR2 lớn khoảng cách (c2 – c1 ) không gần Phụ lục Kết ước lượng mơ hình chế LSTR1 đường Phillips phi tuyến (hình gốc) *** Thu, 27 Mar 2014 16:11:36 *** STR ESTIMATION variables in AR part: CONST CPI_log_d1(t-1) CPI_log_d1(t-2) Gap(t) OIL_log_d1(t) Gap(t-1) OIL_log_d1(t-1) Gap(t-2) OIL_log_d1(t-2) Gap(t-3) OIL_log_d1(t-3) restriction theta=0: CONST Gap(t) OIL_log_d1(t) restriction phi=0: CPI_log_d1(t-1) CPI_log_d1(t-2) OIL_log_d1(t-1) Gap(t-2) OIL_log_d1(t-2) Gap(t-3) OIL_log_d1(t-3) restriction phi=-theta: transition variable: Gap(t-1) sample range: [2001 Q1, 2011 Q4], T = 44 transition function: LSTR1 number of iterations: 12330 variable - linear part -CONST Gap(t) OIL_log_d1(t) Gap(t-1) nonlinear part -CPI_log_d1(t-1) CPI_log_d1(t-2) Gap(t-1) OIL_log_d1(t-1) Gap(t-2) OIL_log_d1(t-2) Gap(t-3) OIL_log_d1(t-3) Gamma C1 AIC: SC: HQ: start estimate 0.95421 -0.00338 -0.08726 0.08354 SD t-stat p-value 0.88836 0.00303 -0.08384 0.7284 0.3452 0.0033 0.0299 0.048 2.5733 0.9265 -2.8042 15.1677 0.0153 0.3616 0.0088 0.0000 33411.49365 2.85407 -52456.95703 1.83469 -191.26385 0.00391 -5692.45508 0.53725 -2968.76611 -0.18606 1862.40527 0.36940 4486.37061 -0.16113 3800.01465 -0.87815 10.00000 2.74555 6.30310 3.33862 0.0000 0.0000 0.0245 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4779 0.0000 0.0000 0.0000 0.1597 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 5.7444 0.0000 0.0415 0.0165 0.8742 0.0256 0.0040 0.1109 0.0223 0.0769 0.0000 0.0153 -5.8771e+00 -5.3094e+00 -5.6666e+00 R2: adjusted R2: variance of transition variable: SD of transition variable: variance of residuals: SD of residuals: 9.7792e-01 0.9784 9.8156 3.1330 0.0022 0.0466 Phụ lục Kết kiểm ñịnh khuyết tật mơ hình đường Phillips phi tuyến (Hình gốc) *** Thu, 27 Mar 2014 16:21:20 *** Test of No Error Autocorrelation (NaN - matrix inversion problem): lag F-value 0.0416 2.2678 2.0279 1.6496 1.0501 0.8376 1.5841 df1 df2 28 26 24 22 20 18 16 *** Thu, 27 Mar 2014 16:21:20 *** ARCH-LM TEST with lags: test statistic: p-Value(Chi^2): F statistic: p-Value(F): 6.8780 0.5499 1.0628 0.4169 *** Thu, 27 Mar 2014 16:21:21 *** JARQUE-BERA TEST: test statistic: p-Value(Chi^2): skewness: kurtosis: 1.6412 0.4402 -0.1654 3.8864 p-value 0.8398 0.1236 0.1368 0.1975 0.4164 0.5569 0.2105 Phụ lục ðồ thị phân rã thành phần: tuyến tính phi tuyến; hàm chuyển tiếp biến chuyển tiếp mô hình đường Phillips phi tuyến Phụ lục ðồ thị ngưỡng độ dốc hàm chuyển tiếp mơ hình đường cong Phillips phi tuyến Source: Jmulti results Phụ lục Kết kiểm định tuyến tính lựa chọn dạng mơ hình STR cho hàm cầu tiền (kèm hình gốc kèm theo) *** Thu, 27 Mar 2014 13:09:32 *** TESTING LINEARITY AGAINST STR variables in AR part: CONST gM2(t-1) gM2(t-2) gGDP(t) gCPI(t) gGDP(t-1) gCPI(t-1) gGDP(t-2) gCPI(t-2) gGDP(t-3) gCPI(t-3) param not under test: sample range: [2001 Q1, 2011 Q4], T = 44 p-values of F-tests (NaN - matrix inversion problem): transition variable F F4 F3 F2 suggested model gM2(t-1) 2.6000e-01 3.9431e-01 2.0545e-01 1.1744e-01 Linear gM2(t-2) 1.0102e-01 9.6986e-02 5.3000e-01 2.4062e-01 Linear gGDP(t) 6.9061e-01 6.7517e-01 4.0051e-01 6.2688e-01 Linear gCPI(t)* 2.0904e-02 3.1687e-02 3.5303e-01 5.3000e-02 LSTR1 gGDP(t-1) 9.6100e-02 1.8058e-01 8.3100e-02 1.9060e-01 Linear gCPI(t-1) 4.3599e-01 6.1427e-01 3.2630e-01 5.8401e-02 Linear gGDP(t-2) 4.8913e-01 4.9764e-01 6.6612e-01 1.3781e-01 Linear gCPI(t-2) 5.6699e-01 7.1116e-01 9.0802e-02 7.2558e-01 Linear gGDP(t-3) 4.0728e-01 4.4464e-01 3.9540e-01 2.7352e-01 Linear gCPI(t-3) 6.1081e-01 5.9168e-01 2.4479e-01 9.0900e-01 Linear TREND NaN NaN 2.3232e-01 3.8449e-01 Linear Source: Jmulti results Phụ lục Kết ước lượng mơ hình chế LSTR1 hàm cầu tiền phi tuyến (kèm theo hình gốc) *** Thu, 27 Mar 2014 13:40:40 *** STR ESTIMATION variables in AR part: CONST gM2(t-1) gM2(t-2) gGDP(t) gGDP(t-1) gCPI(t-1) gGDP(t-2) gCPI(t-2) gGDP(t-3) gCPI(t-3) restriction theta=0: CONST gM2(t-1) gM2(t-2) gGDP(t) gGDP(t-1) gCPI(t-1) gCPI(t-3) restriction phi=0: gGDP(t-2) gCPI(t-2) gGDP(t-3) restriction phi=-theta: transition variable: gCPI(t) sample range: [2001 Q1, 2011 Q4], T = 44 transition function: LSTR1 number of iterations: variable start estimate SD t-stat p-value - linear part -CONST 1.16664 1.20764 0.3774 3.2002 0.0031 gM2(t-1) 0.67002 0.66822 0.1294 5.1647 0.0000 gM2(t-2) -0.47830 -0.47382 0.1255 -3.7751 0.0007 gGDP(t) 8.20351 8.15505 1.7020 4.7915 0.0000 gGDP(t-1) 0.85425 0.78689 2.0453 0.3847 0.7030 gCPI(t-1) -7.90568 -8.21804 2.4245 -3.3896 0.0019 gCPI(t-3) -3.90326 -4.17949 2.3515 -1.7774 0.0850 nonlinear part -gGDP(t-2) 15.01010 15.18303 2.4709 6.1446 0.0000 gCPI(t-2) -62.38587 -61.08694 32.2185 -1.8960 0.0670 gGDP(t-3) -16.53231 -17.33909 6.3638 -2.7247 0.0103 Gamma 7.33518 5.89772 4.3301 1.3620 0.1827 C1 0.05331 0.05894 0.0312 1.8879 0.0681 AIC: 9.6467e-01 SC: 1.4513e+00 HQ: 1.1451e+00 R2: 8.5552e-01 adjusted R2: 0.8588 variance of transition variable: 0.0193 SD of transition variable: 0.1391 variance of residuals: 2.0911 SD of residuals: 1.4460 Source: Jmulti results Phụ lục Kết kiểm ñịnh khuyết tật mơ hình hàm cầu tiền phi tuyến (Hình gốc) *** Thu, 27 Mar 2014 15:06:05 *** Test of No Error Autocorrelation (NaN - matrix inversion problem): lag F-value 0.2419 0.0626 0.3063 1.6194 1.1510 0.9115 0.9078 0.7433 df1 df2 30 28 26 24 22 20 18 16 p-value 0.6264 0.9394 0.8206 0.2019 0.3640 0.5067 0.5222 0.6542 *** Thu, 27 Mar 2014 15:06:07 *** Parameter Constancy Test (NaN - matrix inversion problem): variables not under test: transition function H1 H2 H3 F-value 1.3703 2.2147 0.0000 df1 10.0000 20.0000 30.0000 df2 20.0000 10.0000 0.0000 p-value 0.2625 0.0982 NaN *** Thu, 27 Mar 2014 15:06:07 *** ARCH-LM TEST with lags: test statistic: p-Value(Chi^2): F statistic: p-Value(F): 1.3776 0.9946 0.1791 0.9919 *** Thu, 27 Mar 2014 15:06:07 *** JARQUE-BERA TEST: test statistic: p-Value(Chi^2): skewness: kurtosis: 2.2981 0.3169 0.5446 3.2594 Source: Jmulti results Phụ lục 10 ðồ thị ngưỡng ñộ dốc hàm chuyển tiếp mơ hình hàm cầu tiền phi tuyến Phụ lục 11 ðồ thị phân rã thành phần: tuyến tính phi tuyến; hàm chuyển tiếp biến chuyển tiếp mơ hình đường Phillips phi tuyến Phụ lục 12 Mơ hình ước lượng ARIMA (3,1,1), đồ thị giá trị dự báo mơ hình Dependent Variable: DLOGCPI Method: Least Squares Date: 04/17/14 Time: 14:47 Sample (adjusted): 2001Q1 2011Q4 Included observations: 44 after adjustments Convergence achieved after 18 iterations MA Backcast: 2000Q4 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C AR(3) MA(1) 0.003047 -0.418070 0.965732 0.003984 0.173693 0.036993 0.764764 -2.406949 26.10605 0.4488 0.0207 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.571964 0.551084 0.019118 0.014986 113.2330 27.39313 0.000000 Inverted AR Roots Inverted MA Roots 37-.65i -.97 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 37+.65i 0.003588 0.028534 -5.010589 -4.888939 -4.965475 1.888969 -.75 08 04 00 06 04 -.04 02 -.08 00 -.02 -.04 -.06 01 02 03 04 05 Residual 06 07 Actual 08 09 Fitted 10 11