2. Tạp chí tiền chứng minh
Esra Ballı
Abdurrahman Nazif Çatık
Quản lý dữ liệu, ước tính mô hình TVP-VAR, giải thích kết quả thực nghiệm, chỉnh sửa bản thảo.
Giải thích kết quả thực nghiệm, xem xét tài liệu, chỉnh sửa bản thảo.
Đánh giá tài liệu, quản lý dữ liệu, ước tính các bài kiểm tra nghiệm đơn vị phi tuyến tính, giải
thích kết quả thực nghiệm, chỉnh sửa bản thảo.
Tín dụng tác giả
Jeffrey B. Nugent
Machine Translated by Google
3. Tạp chí tiền chứng minh
Từ khóa: Cán cân thương mại, cán cân vãng lai, cú sốc dầu mỏ, tự hồi quy véc tơ tham số biến thiên
theo thời gian (TVP-VAR), biến động ngẫu nhiên, Trung Quốc, Nga.
Tác giả tương ứng: Abdurrahman Nazif Çatık
trừu tượng
e-mail: a.nazif.catik@ege.edu.tr
Bằng chứng sử dụng mô hình TVP-VAR
Abdurrahman Nazif ÇATIK
e-mail: nugent@usc.edu
Tác động thay đổi theo thời gian của các cú sốc dầu đối với cán cân thương mại:
Jeffrey B. NUGENT
Điện thoại: +90 (446) 225 20 92
Điện thoại: +90 (232) 311 18 43
Bài viết này nghiên cứu tác động của các cú sốc cung và cầu dầu đối với cán cân tài khoản
vãng lai của Trung Quốc và Nga trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 1993 đến quý 3 năm 2018
bằng cách sử dụng mô hình tự hồi quy véc tơ tham số thay đổi theo thời gian (TVP-VAR) với
biến động ngẫu nhiên. Để giúp hiểu rõ các kết quả và gắn kết chúng với các sự kiện nổi
tiếng, phân tích này tập trung vào hai quốc gia có các đặc điểm thương mại dầu khác nhau—
Nga với tư cách là nước xuất khẩu dầu và Trung Quốc với tư cách là nước nhập khẩu dầu. Chúng
tôi nhận thấy rằng việc xác định nguồn gốc của chúng đóng vai trò quan trọng trong việc tìm
hiểu tác động của các cú sốc giá dầu đối với cán cân thương mại. Kết quả chỉ ra rằng cú sốc
cầu dầu có ảnh hưởng lớn hơn nhiều đến cán cân thương mại và có thể quy cho cú sốc giá dầu
hơn là cú sốc cung dầu. Do vị trí khác nhau của họ trên thị trường dầu mỏ toàn cầu – một
bên là nhà xuất khẩu dầu mỏ và bên kia là nhà nhập khẩu dầu mỏ – các phản ứng riêng lẻ của
Trung Quốc và Nga khác nhau đáng kể. Phù hợp với những phát hiện liên quan đến phản ứng bốc
đồng, việc phân tích sai số dự báo thay đổi theo thời gian chứng minh rằng cả cú sốc cung
và cầu dầu mỏ đều có ảnh hưởng lớn nhất trong và ngay sau thời kỳ khủng hoảng.
Đại học Erzincan Binali Yıldırım, Khoa Kinh tế, 24100, Erzincan/Thổ Nhĩ Kỳ
1
Đại học Ege, Khoa Kinh tế, Izmir/Thổ Nhĩ Kỳ
Esra BALLI e-
mail: esra.balli@erzincan.edu.tr
Đại học Nam California, Khoa Kinh tế, Kaprielian Hall, 3620 S Vermont Ave, Los Angeles, CA
90089, USA Điện thoại: +1 (213)740-2107
Machine Translated by Google
4. 1
Theo IEA (2014), một trong những yếu tố chính giúp giá thế giới ổn định trong thời kỳ này là nhu cầu dầu ở
mức trung bình của nhiều quốc gia có tốc độ tăng trưởng kinh tế chậm. Ngược lại, Kilian và Hicks
(2013) tiết lộ rằng động lực đằng sau sự gia tăng giá dầu từ năm 2003 đến 2008 là tốc độ tăng trưởng kinh tế
tăng mạnh của nhiều nền kinh tế mới nổi.
Tạp chí tiền chứng minh
cú sốc giá ở các nước xuất khẩu dầu mỏ và nhập khẩu dầu mỏ trong cả ngắn hạn và dài hạn đã
2017; Lee và cộng sự, 2019; Lee và Lee, 2019), hoặc rủi ro nợ công (Bouri và cộng sự, 2017, 2020).
và các hiệu ứng khác nhau theo thời gian và không gian. Vì vậy, việc truy tìm và đánh giá đúng dầu
khủng hoảng tài chính (Hamilton, 2009); rủi ro cụ thể theo quốc gia (Wu và Zhang, 2014; Lee et al.,
tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau làm cơ sở cho các cú sốc giá tích cực bằng cách chứng minh rằng sự gia tăng
của một nền kinh tế nhập khẩu dầu, nhưng sự gia tăng do cú sốc cầu tích cực sẽ không ảnh hưởng
Dầu là nguyên liệu đầu vào quan trọng cho sản xuất ở hầu hết mọi quốc gia, nhưng có tầm quan trọng khác nhau
Quyết định của các quốc gia (OPEC) (Hamilton, 1983; Hamilton, 2011; Chen và cộng sự, 2016), toàn cầu
tỷ giá giữa các quốc gia.1 Tương tự như vậy, các cú sốc về nguồn cung dầu có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố
xấu đi so với các nước nhập khẩu dầu mỏ. Baumeister và Hamilton (2019) đã nhấn mạnh
giá dầu gây ra bởi một cú sốc nguồn cung sẽ gây ra sự sụt giảm trong cán cân tài khoản vãng lai
1. Giới thiệu
chẳng hạn như căng thẳng chính trị (Huntington, 2018), Tổ chức Xuất khẩu Dầu mỏ
ảnh hưởng của những thay đổi kết quả trong giá dầu, có thể bị ảnh hưởng bởi sự khác biệt trong tăng trưởng
giá dầu tăng đã cải thiện cán cân tài khoản vãng lai của các nước xuất khẩu dầu nhưng
điều kiện cung hoặc cầu. Những cú sốc phát sinh từ những thay đổi trong nhu cầu về dầu, và
(Mỹ) suy thoái giữa thời kỳ hậu chiến và năm 1972. Huntington (2015) đã chứng minh làm thế nào
2
tác động tùy thuộc vào việc liệu nguồn gốc của giá dầu tăng có phải do dầu hay không
được chứng minh là khá thách thức. Kilian (2009) lập luận rằng cú sốc giá dầu có thể có tác động khác
Hamilton (1983) tiết lộ rằng sự gia tăng giá dầu đã góp phần vào một số
Machine Translated by Google
5. Tạp chí tiền chứng minh
nước liên quan đến giá tài sản ở các nước xuất khẩu dầu mỏ, gây ra một dòng điện tạm thời
Mặc dù thông thường trong các tài liệu khẳng định rằng giá dầu tăng dẫn đến kết quả bất lợi cho
dầu và các yếu tố khác là lớn, phản ứng của giá dầu thực đối với sự gia tăng đột ngột của dầu
Giá dầu tăng có thể dẫn đến giảm giá tài sản tại các nước nhập khẩu dầu
những cách rất khác nhau.
dầu trong hàm sản xuất của một quốc gia là rất nhỏ và độ co giãn thay thế giữa
bằng cách gây ra sự mất giá đồng tiền của các nước nhập khẩu dầu mỏ, làm gián đoạn
giá tài sản có thể thay đổi do cú sốc cung hoặc cầu dầu thông qua kênh định giá.
về giá dầu biến động mạnh, đe dọa sự ổn định cán cân thương mại của các nước trong khu vực.
nền kinh tế thông qua các kênh thương mại hoặc định giá. Theo giả định rằng thị phần của
nước xuất khẩu, cơ chế này dường như hoạt động trực tiếp thông qua ảnh hưởng của nó đối với
có thể gây ra sự chuyển giao của cải từ các nhà nhập khẩu dầu sang các nhà xuất khẩu dầu thông qua kênh thương mại
số dư tài khoản và giảm mức tiêu thụ của họ (Bodenstein et al., 2011). Ngoài ra,
cán cân tài khoản vãng lai của nền kinh tế đó. Kết quả là, sự phát triển trong thị trường dầu mỏ có thể mang lại
mất cân bằng tài khoản vãng lai (Allegret et al., 2015). Tuy nhiên, sự mất cân đối như vậy có thể ảnh hưởng đến
có thể là do sự chuyển giao của cải từ một quốc gia nhập khẩu dầu mỏ sang một hoặc nhiều quốc gia dầu mỏ
sẽ phụ thuộc vào giá dầu thực tế (Kilian et al., 2009). Do đó, sự bùng nổ của giá dầu
thậm chí hướng của những hiệu ứng như vậy cũng vẫn chưa rõ ràng. Ví dụ, nếu giá dầu tăng
3
theo đó những hiệu ứng như vậy được nhận ra thường không rõ ràng. Kết quả là, cường độ, thời gian và
ngược lại, có thể gây ra thâm hụt thương mại dầu mỏ trong một nền kinh tế nhập khẩu dầu mỏ, quy mô của nền kinh tế đó
mất cân bằng tài khoản ở cả các nước xuất khẩu và nhập khẩu dầu mỏ (Kilian et al., 2009).
nền kinh tế nhập khẩu dầu mỏ và thuận lợi cho các nước xuất khẩu dầu mỏ, các cơ chế
giá sẽ được dự kiến là nhỏ. Tuy nhiên, trong điều kiện thị trường không đầy đủ, điều này
Machine Translated by Google
6. Tạp chí tiền chứng minh
quan điểm về đặc tính biến động cao của giá dầu thay đổi theo thời gian, không giống như hầu hết các
tác động của những cú sốc như vậy có khả năng thay đổi mạnh theo thời gian. Trong bối cảnh đó, mục tiêu chính
nước sản xuất dầu mỏ lớn thứ ba thế giới, sau Mỹ và Ả Rập Saudi (BP, 2019). TRÊN
phân tích mối liên hệ giữa sản xuất dầu, cán cân thương mại và biến động theo thời gian. Thứ ba, trong
nhập khẩu và xuất khẩu, những nước cũng có thể bị ảnh hưởng bởi những cú sốc giá này,
of Finance, 2019), và sản lượng của chúng chiếm 12% sản lượng dầu toàn cầu, khiến nó
cân bằng của các nước nhập khẩu và xuất khẩu dầu trước những cú sốc dầu mỏ và các yếu tố bên ngoài khác.
Nga và Trung Quốc, cho phép chúng tôi sử dụng các kỹ thuật ước tính phù hợp hơn cho
nguồn gốc khác nhau của những cú sốc này cũng như trong những hoàn cảnh rất khác nhau của dầu
doanh thu từ đó chiếm 46% tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (Bộ Nga
thặng dư tài khoản vãng lai lớn nhưng đại diện cho các vị trí đối lập trong thị trường dầu mỏ. Thực vậy,
sự tôn trọng quan trọng. Đầu tiên, chúng tôi hướng đến định lượng những khác biệt có thể có trong các phản ứng của thương mại
các yếu tố theo thời gian. Thứ hai, mẫu chuỗi thời gian của chúng tôi dài hơn so với các nghiên cứu trước đây về
Do việc đánh giá đúng tác động của các cú sốc giá dầu theo thời gian phụ thuộc nhiều vào
từ năm 2016 đến 2018, 63,2% xuất khẩu của Nga bao gồm nhiên liệu hóa thạch (OECD, 2019),
Trung Quốc với tư cách là nước nhập khẩu dầu ròng và Nga là nước xuất khẩu dầu ròng, cả hai đều đang hoạt động
Bài viết này nhằm mục đích mở rộng các tài liệu hiện có liên quan đến các cú sốc giá dầu đối với cán cân thương mại ở một số nước.
các nước xuất khẩu và nhập khẩu dầu mỏ trong một khuôn khổ thay đổi theo thời gian. Với mục đích này, chúng tôi chọn
xem xét tác động có thể có của cú sốc cung và cầu dầu đối với cán cân thương mại dầu mỏ
nước tiêu thụ dầu lớn thứ hai trên toàn cầu sau Mỹ.
4
của bài viết này là để đóng góp vào tài liệu về mối quan hệ cú sốc dầu mỏ-cán cân thương mại bằng cách
mặt khác, năm 2018, Trung Quốc đã tiêu thụ 13,5% nhu cầu dầu mỏ của thế giới, trở thành nước
Machine Translated by Google
7. Tạp chí tiền chứng minh
trên nhiều nền kinh tế, thực sự trong các bối cảnh khác nhau sử dụng các cách tiếp cận khác nhau. Nghiên cứu nhỏ,
Mô hình TVP-VAR được sử dụng trong bài báo này có một lợi thế quan trọng so với mô hình phi tuyến tính khác
nghiên cứu là nỗ lực đầu tiên để xem xét tác động của các cú sốc dầu đối với cán cân thương mại của một trong hai
Có nhiều nghiên cứu đã điều tra tác động kinh tế vĩ mô của cú sốc giá dầu
mô hình tự hồi quy vector tham số (TVP-VAR) với biến động ngẫu nhiên. Thứ tư, các
và về cán cân thương mại của Canada (Gnimassoun et al., 2017), theo hiểu biết tốt nhất của chúng tôi,
được mô tả trong Phần 4. Phần 5 tóm tắt các phát hiện thực nghiệm và Phần 6 cung cấp
2. Phê bình văn học
kết quả, chúng tôi phân tích tác động của cú sốc giá dầu bằng cách sử dụng phương pháp phi tuyến tính, thay đổi theo thời gian
tài liệu nghiên cứu tác động của cú sốc giá dầu đối với giá dầu ở Trung Quốc (Gong và cộng sự, 2020)
cầu, nguồn cung dầu và cú sốc tỷ giá hối đoái mà những tác động này đối với cán cân thương mại là
ước tính được xác định và trình bày trong Phần 3. Phương pháp luận của mô hình TVP-VAR
một số nhận xét kết luận.
nghiên cứu thường giả định tuyến tính trong mối quan hệ giữa giá dầu và các
thực hiện cho cả Trung Quốc và Nga. Trong khi phương pháp TVP-VAR đã được sử dụng trong
phân hủy dựa trên mô hình TVP-VAR để định lượng tầm quan trọng tương đối của dầu
cú sốc giá đối với cán cân thương mại được xem xét ngắn gọn trong Phần 2. Dữ liệu được sử dụng trong VAR
thay đổi dần dần và bất ngờ trong thị trường dầu mỏ. Cuối cùng, chúng tôi tiến hành dự báo lỗi
Phần còn lại của bài viết này được tổ chức như sau. Các tài liệu liên quan về tác dụng của dầu
rằng sự phát triển của các tham số thay đổi theo thời gian và các điều khoản lỗi cho phép chúng tôi nắm bắt cả hai
5
thông số kỹ thuật, ví dụ: ngưỡng hoặc tự hồi quy véc tơ chuyển đổi chế độ Markov (VAR), trong
Trung Quốc hoặc Nga sử dụng mô hình TVP-VAR.
Machine Translated by Google
8. Tạp chí tiền chứng minh
cú sốc giá dầu đối với tài khoản vãng lai của Nigeria trở nên tiêu cực, phù hợp với Schubert
xem xét mối liên hệ giữa cú sốc giá dầu và số dư tài khoản vãng lai của 27 quốc gia,
các quốc gia được hưởng lợi từ những cú sốc giá dầu tích cực chỉ khi những cú sốc này dẫn đến một
cán cân của Nigeria. Gần đây hơn, Longe et al. (2019) đã chứng minh rằng những tác động của
Ở các nước xuất khẩu dầu mỏ, Allegret et al. (2014) đã áp dụng mô hình chuyển đổi trơn tru của bảng điều khiển để
Taghizadeh-Hesary et al. (2019) nhận thấy rằng cán cân tài khoản vãng lai của các nước xuất khẩu dầu
đối tác, do ảnh hưởng của cú sốc giá dầu đối với cán cân thương mại của một quốc gia với bất kỳ quốc gia nào
Chuku et al. (2011) nhận thấy rằng cú sốc giá dầu tích cực ảnh hưởng tích cực đến tài khoản vãng lai
cân bằng của các nước nhập khẩu và xuất khẩu dầu mỏ như Trung Quốc và Nga.
các nước nhập khẩu cũng phụ thuộc nhiều vào mức độ đa dạng hóa ngành của quốc gia đó.
tài khoản vãng lai, trong khi những biến động nguồn cung dầu không có tác dụng. Hơn nữa, họ lập luận rằng
loại cán cân thương mại với các quốc gia khác nói chung, chứ không phải với thương mại cá nhân
quốc gia này có khả năng bị bù đắp bởi tác động đối với một quốc gia khác theo hướng ngược lại.
tuy nhiên, vẫn chưa được tiến hành để điều tra tác động của cú sốc giá dầu đối với thương mại
tác động của biến động giá dầu đối với cán cân thương mại của các nước xuất khẩu dầu mỏ và dầu mỏ
Gnimassoun và cộng sự. (2017) nhận thấy rằng ở Canada, biến động nhu cầu dầu ảnh hưởng tích cực đến
Ả Rập và Venezuela. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của việc điều tra các tác động đối với từng
ảnh hưởng đến cán cân đối ngoại của bốn quốc gia OPEC khác nhau là Iran, Nigeria, Saudi
mặc dù mức độ của tác động này phụ thuộc nhiều vào mức độ phát triển tài chính của nó.
mô hình trễ để làm nổi bật mức độ bất đối xứng trong cách tăng và giảm giá dầu
6
kết luận rằng việc tăng giá dầu có tác động tích cực đến tài khoản vãng lai của một quốc gia,
tăng giá dầu thực tế. Baek et al. (2019) đã áp dụng phân phối tự hồi quy phi tuyến tính
Machine Translated by Google
9. Tạp chí tiền chứng minh
tác động tiêu cực đến cán cân tài khoản vãng lai của Ấn Độ. Xác nhận mối quan hệ bất đối xứng
tài khoản vãng lai vì tác động tiêu cực của việc tăng giá dầu lên cán cân thương mại
giá và số dư tài khoản vãng lai của Thổ Nhĩ Kỳ, nhận thấy rằng cú sốc giá dầu đã tác động ngắn
tác động đến nền kinh tế của Liberia. Sahoo và cộng sự. (2019) nhận thấy rằng việc tăng giá dầu có
Zaouali (2007) kết luận rằng một cú sốc giá dầu bất ngờ có rất ít tác động đến nền kinh tế của Trung Quốc.
Ozlale và Pekkurnaz (2010) đã sử dụng mô hình SVAR để kiểm tra mối quan hệ giữa dầu
chứng minh rằng những cú sốc cung hoặc cầu dầu dẫn đến tăng giá dầu
thị trường tài chính. Gbatu và cộng sự. (2017) khẳng định rằng các cú sốc giá dầu khác nhau có tác động khác nhau
kinh tế, lúc đầu hạ thấp chúng, nhưng sau đó tăng chúng lên.
làm giảm cán cân thương mại dầu mỏ của những nước nhập khẩu dầu thiếu một
(2018) đã xác nhận phát hiện này bằng cách chứng minh rằng các loại cú sốc khác nhau đã ảnh hưởng đến nền kinh tế của Trung Quốc.
tài khoản. Bodenstein và cộng sự. (2011) đã sử dụng mô hình cân bằng chung ngẫu nhiên động để
(2014), tìm kiếm mối quan hệ đường cong chữ J trong cán cân thương mại của một quốc gia nhỏ, mở cửa, nhập khẩu dầu mỏ
kinh tế khá khác nhau.
chịu ảnh hưởng nặng nề hơn bởi hai cú sốc cầu hơn là bởi cú sốc cung dầu. Công và Lâm
Yalta và Yalta (2017) phát hiện ra rằng những thay đổi về giá dầu có ảnh hưởng đáng kể đến hiện tại
các cú sốc cung dầu khác nhau đối với bốn quốc gia châu Á, bao gồm cả Trung Quốc, và nhận thấy rằng Trung Quốc
tăng giá dầu có xu hướng làm giảm tỷ lệ tài khoản vãng lai trên GDP. Ngoài ra, đối với Thổ Nhĩ Kỳ,
7
đã sử dụng mô hình tự hồi quy véc tơ cấu trúc (SVAR) để phân tích tác động của ba
lệch hướng. Tuy nhiên, sau khi xem xét các cú sốc cấu trúc, kết quả cho thấy một
giữa thay đổi giá dầu và thâm hụt thương mại, Ahad và Anwer (2020) đã xác định rằng một
bù đắp bằng thành công của nó trong việc thu hút vốn nước ngoài và dòng vốn đầu tư. Cunado và cộng sự. (2015)
điều hành số dư tài khoản vãng lai sau khi kiểm soát chênh lệch sản lượng và tỷ giá hối đoái
Machine Translated by Google
10. Tạp chí tiền chứng minh
các quốc gia, Rafiq et al. (2016) đã điều tra tác động của giá dầu đối với ba biện pháp khác nhau
được coi là cả các nước nhập khẩu và xuất khẩu dầu mỏ. Ví dụ, Kilian et al. (2009)
Sự phụ thuộc nhiều hơn vào dầu mỏ có xu hướng đẩy các quốc gia đó vào những cú sốc giá dầu nghiêm trọng hơn. Vì
biến động đã gây ra những ảnh hưởng đáng kể. Đối với các bộ lớn hơn của cả nhập và xuất dầu
Trong khi nhiều nghiên cứu nói trên chỉ phân tích các nhà nhập khẩu hoặc xuất khẩu dầu, những nghiên cứu khác
các nền kinh tế châu Phi, cũng như trong các nhóm nước xuất khẩu và nhập khẩu dầu mỏ.
bằng chứng cho thấy sự thay đổi giá dầu ảnh hưởng đến cán cân thương mại dầu bất đối xứng
tổng cán cân thương mại đã được xem xét, kết quả cung cấp ít bằng chứng cho thấy giá dầu
Pa-ki-xtan.
sự khác biệt đáng kể tồn tại giữa Brazil, Nga, Ấn Độ, Trung Quốc và Nam
sự khác biệt đáng kể giữa các nhà xuất khẩu dầu này với nước xuất khẩu dầu khác. Baek và Kwon (2019) cung cấp
giữa ngắn hạn và dài hạn cho sáu quốc gia châu Phi. Tuy nhiên, khi cả phi dầu và
tăng giá dầu dẫn đến tăng thâm hụt thương mại của một nước nhập khẩu dầu mỏ,
cán cân thương mại phi dầu mỏ và sự xuất hiện của các cú sốc khác. Nasir et al. (2018) khẳng định rằng
số dư tài khoản vãng lai không chỉ phụ thuộc vào loại cú sốc mà còn phụ thuộc vào phản ứng của
phản ứng của các quốc gia khác nhau trong Hội đồng Hợp tác vùng Vịnh (GCC) đối với các cú sốc dầu mỏ và tìm thấy
tiết lộ rằng tác động của cú sốc cung và cầu dầu đối với cả thương mại hàng hóa và
số dư vẫn tồn tại trong ba phần tư. Nasir et al. (2019) đã sử dụng mô hình SVAR để kiểm tra
tác động đáng kể đến cán cân thương mại dầu mỏ của 28 quốc gia xuất khẩu dầu mỏ, không có tác động nào như vậy 8
cả các nước xuất khẩu và nhập khẩu dầu sử dụng một số biện pháp khác nhau. Kết quả
biến mất sau ba phần tư. Đối với Nga, tác động tích cực của cú sốc giá dầu đối với thương mại
của số dư tài khoản vãng lai, nhận thấy rằng, trong khi giá dầu tăng tích cực và
nghiên cứu tác động động của cú sốc cung và cầu dầu đối với cân bằng bên ngoài đối với
chẳng hạn, tác động tiêu cực ban đầu của cú sốc giá dầu đối với cán cân thương mại của Trung Quốc đã được tìm thấy
Machine Translated by Google
11. Tạp chí tiền chứng minh
cán cân thương mại của các nước xuất khẩu dầu mỏ và sự xấu đi của các nước nhập khẩu dầu mỏ.
(2000) phát hiện ra rằng sự thay đổi giá dầu là nguyên nhân gây ra nhiều biến động trong thương mại
trên thị trường, chúng tôi lập luận rằng mô hình TVP-VAR đóng vai trò là công cụ phù hợp hơn cho
tăng giá dầu gây ra bởi nhu cầu kinh tế toàn cầu thúc đẩy sự cải thiện trong
những thay đổi trong nhu cầu thế giới, với ít thay đổi trong sản xuất dầu toàn cầu. Backus và Crucini
quốc gia theo những cách rất khác nhau. Hơn nữa, nhiều nghiên cứu điều tra tác động của dầu
Trong bài báo này, do hành vi không ổn định của giá dầu và sự gián đoạn nguồn cung dầu đã trải qua
bất đối xứng trong mối quan hệ giữa giá dầu và cán cân thương mại và kết luận rằng một
khó khăn về nguồn cung dầu, sự thay đổi giá dầu của năm 2007-2008 là kết quả nhiều hơn từ
Kilian (2009) khẳng định rằng không phải tất cả các cú sốc giá dầu đều có tác động giống nhau đối với nền kinh tế của đất nước.
cung hoặc cầu—có thể ảnh hưởng đến cán cân thương mại của dầu nhập khẩu và dầu xuất khẩu
cú sốc giá đã sử dụng các phương pháp tuyến tính không xem xét các yếu tố phi tuyến tính quan trọng.
đã được tìm thấy cho 40 quốc gia nhập khẩu dầu mỏ. Gần đây hơn, Jibril et al. (2020) tìm thấy
Hamilton (2009) lập luận rằng, trong khi những biến động giá dầu trước đó có mối liên hệ chặt chẽ hơn với
chỉ có tác động tương đối ngắn hạn đối với tài khoản vãng lai. Thật vậy, dựa trên bằng chứng cho Hoa Kỳ,
cán cân thương mại là một nhiệm vụ rất khó khăn, do sự khác biệt về nguồn gốc của cú sốc dầu mỏ—
ảnh hưởng lâu dài. Ví dụ, Rebucci và Spatafora (2006) nhận thấy rằng cú sốc giá dầu đã
Các tài liệu được phác thảo ở trên chỉ ra rằng việc phân tích tác động của các cú sốc giá dầu đối với các quốc gia
9
những cú sốc, ngay cả trong nhóm các nước xuất khẩu và nhập khẩu dầu mỏ, nằm giữa ngắn hạn và
giữa các nước công nghiệp lớn.
cán cân thương mại của các nước xuất nhập khẩu dầu mỏ theo thời gian. Vì vậy, chúng tôi sử dụng như vậy
Một khía cạnh khác mà tài liệu đã xác định các tác động khác nhau của giá dầu
phân tích tác động của các loại cú sốc giá dầu khác nhau và các yếu tố bên ngoài khác đối với
Machine Translated by Google
12. 2
3
Tất cả các biến được điều chỉnh theo mùa bằng phương pháp Census X13.
Vì chúng tôi có dữ liệu hàng quý nên tham số độ mịn của bộ lọc Hodrick-Prescott được đặt thành 1.600.
tỷ giá hối đoái từ xu hướng dài hạn của nó, thu được bằng cách sử dụng bộ lọc của Hodrick và Prescott (1997).3
Để xem xét tác động của cú sốc giá dầu đối với cán cân thương mại của Trung Quốc và Nga, bài viết này
(1)
Pekkurnaz (2010), Schröder (2013) và Gnimassoun (2017), là độ lệch trong giá trị thực
3. Dữ liệu
như sau.
được tính bằng cách chuyển đổi giá dầu thế giới bằng đô la Mỹ (US$) mỗi thùng thành giá dầu trong nước
đại diện cho sự sai lệch của tỷ giá hối đoái thực, được tính theo Ozlale và
đại diện các nước xuất khẩu dầu mỏ và nhập khẩu dầu mỏ.
Vectơ của các biến nội sinh được giải thích bằng mô hình VAR có thể được biểu thị
cơ sở dữ liệu.2
biểu thị giá thực của dầu,
tiền tệ và sau đó chia nó cho chỉ số giá tiêu dùng của mỗi quốc gia.
mô hình nghiên cứu tác động của cú sốc giá dầu đối với cán cân thương mại của Nga và Trung Quốc như
quý 1 năm 1993 đến quý 3 năm 2018. Tất cả dữ liệu được thu thập từ Datastream
là sản lượng dầu toàn cầu tính bằng thùng và
10
tần suất, chạy từ dữ liệu sớm nhất có sẵn cho hai quốc gia, lần đầu tiên
Ở đâu
tỷ trọng xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ so với nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ theo giá năm 2010.
(2010), và Gnimassoun et al. (2017). Bộ dữ liệu cho các quốc gia này có báo cáo hàng quý
,
Cuối cùng, xmt đóng vai trò là một chỉ số về cán cân thương mại của mỗi quốc gia, được tính như nhật ký của
bài báo sử dụng mô hình VAR bốn biến theo Kilian (2009), Ozlale và Pekkurnaz
=
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
13. 4
4
Kết quả của các bài kiểm tra gốc đơn vị tuyến tính có sẵn theo yêu cầu từ tác giả tương ứng.
phá vỡ cấu trúc phổ biến. Ví dụ, phá vỡ ngày trong sản xuất dầu và trong thương mại
11
các bài kiểm tra. Kết quả của những thử nghiệm đó chỉ ra rằng tất cả các biến, ngoại trừ
cũng là những trường hợp mà cả hai quốc gia đều phải chịu những cú sốc chung và kết quả là
43% lượng dầu tiêu thụ toàn cầu năm 2014, không có gì ngạc nhiên khi lần thứ 4 dầu thế giới bứt phá
phép thử nghiệm đơn vị, ví dụ, Augmented Dickey và Fuller (1981) và Phillips và Perron (1988)
được tìm thấy là tích phân theo thứ tự một, (1).
các quốc gia, trong hầu hết các trường hợp, ngày cụ thể của sự phá vỡ cấu trúc khác nhau giữa Trung Quốc và
qua đó những tác động này được thực hiện khác nhau giữa các quốc gia và theo thời gian. Tuy nhiên, có
các biến bằng cách sử dụng các bài kiểm tra nghiệm đơn vị. Tính dừng của mỗi biến được kiểm tra đầu tiên bằng cách sử dụng tuyến tính
Nga, phản ánh mức độ ảnh hưởng của sự thay đổi giá dầu và các cơ chế
phá vỡ cấu trúc. Dựa trên kết quả của cả hai bộ kiểm định nghiệm đơn vị, tất cả các biến ngoại trừ
Trung Quốc và Nga. Đáng chú ý, mặc dù phạm vi thời gian của dữ liệu giống hệt nhau đối với hai
kết quả, ảnh hưởng đến cán cân thương mại và nền kinh tế tổng thể của không chỉ của Nga mà còn của
Là bước đầu tiên trong phân tích thực nghiệm, chúng tôi điều tra các thuộc tính chuỗi thời gian của
,
được chứng thực bởi phép thử nghiệm đơn vị Kapetanios (2005), cho phép có tới năm gốc nội sinh
phá vỡ cấu trúc trong sản xuất dầu thế giới cũng như giá dầu thực tế và cán cân thương mại cho cả hai
một nhà cung cấp dầu lớn, ảnh hưởng mạnh mẽ đến cả sản xuất dầu và giá dầu toàn cầu và, như một
Những kết quả đó là
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Kapetanios (2005) được báo cáo trong Bảng 1 xác định quan trọng
1998, phản ánh tác động của cuộc khủng hoảng tài chính thời kỳ đó xảy ra ở Nga, như
Trung Quốc. Vì theo báo cáo EIA (2015), chỉ riêng Trung Quốc đã chiếm khoảng
ở cấp độ, trong khi
,
sự cân bằng của Trung Quốc và Nga được phát hiện là đã xảy ra trong hai quý đầu tiên của
đứng yên
nhập mô hình TVP-VAR trong sự khác biệt đầu tiên.
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
14. Tạp chí tiền chứng minh
Loạt
10.569**
2003Q1
2009Q1
2014Q1
quyết định
1996Q3
2008Q2
2011Q1
2014Q1
-10.509*** Δreermist -
2014Q3
tôi(0)
12.882**
2008Q2,
cán cân thương mại theo thời gian.
-5.426
1998Quý 2
Quý 4 năm 2003,
2015Q3
Phá vỡ
tôi(1)
tôi(1)
1997Q4
N
sản xuất, được kích hoạt bởi sự sụt giảm mạnh trong sản xuất của Ả Rập Saudi, trùng với năm 2014
-8.123**
-7.864**
2014Q1
Δreermist -
Δxmt
Ngày phá vỡ loạt phim
1995Q3
dầu mỏ 2010Q4,
Bảng 1. Kapetanios (2005) Thử nghiệm nghiệm nguyên đơn vị với phá vỡ cấu trúc
-
2014Q4
2008Q3
Δroil 2000Q2
Bài kiểm tra
Δxmt
xmt
1995Quý 2
sự hư hỏng
2000Q2
tâ -4.739
điểm dừng trong giá dầu thực tế của Trung Quốc và cán cân thương mại. Nhìn chung, tầm quan trọng của
-
xmt
Quý 4 năm 1997,
Bài kiểm tra
Trung Quốc
1998Quý 2
-9.128***
*
2014Q2
1997Q2
-6.102
2008Q1
ngày
2014Q3
báo cáo lại 1995Q2
*
tôi(1)
2013Q4
1998Quý 2
điểm ngắt cấu trúc trong chuỗi thời gian của cả hai quốc gia ủng hộ quan điểm rằng việc sử dụng
tôi(0)
Nga
Quý 1 năm 1996,
2000Q2,
thống kê
-
tôi(1)
tôi(1)
Δoilprot 1995Q2,
Mức độ
2001Q1
1999Q4
Δroil
1998Q1
2010Q4
thống kê
12
2008Q4
-5,694**
4,890
-
Quý 1 năm 1998,
của các phương pháp tuyến tính có thể không phù hợp để định lượng tác động của các cú sốc dầu đối với
người theo chủ nghĩa tái khẳng định
1999Q1,
Quý 1 năm 2004,
Sự khác biệt đầu tiên
1995Quý 2
sự hư hỏng
-6.357
Quý 4 năm 1994
ta
Machine Translated by Google
15. Ghi chú: *, ** và *** lần lượt biểu thị ý nghĩa ở các mức 10, 5 và 1%. Mô hình cho phép phá vỡ trong phần chặn
và độ dốc. Các giá trị tới hạn được lấy từ Kapetanios (2005).
, ,
…...,
thuật ngữ chặn và độ trễ của các biến nội sinh trong mô hình VAR được xác định trong
+ = +
4. Phương pháp luận
ứng dụng trong bối cảnh hiện nay.
là đồng nhất và
Mô hình TVP-VAR bao gồm bốn phương trình không gian trạng thái, một phương trình đo lường,
Trung Quốc và Nga sử dụng mô hình Bayesian TVP-VAR với biến động ngẫu nhiên. Cogley và
2016Q2
các mối quan hệ kinh tế vĩ mô được phân tách thành (a) những mối quan hệ do ước tính
Phương trình đo của TVP-VAR có thể được biểu diễn như sau.
= +
2015Q3
khả năng phân tách những đóng góp tổng thể của các ảnh hưởng khác nhau thành nhiều
biểu diễn véc tơ của
,
Như đã chỉ ra ở trên, chúng tôi đã ước tính tác động của các cú sốc giá dầu đối với số dư tài khoản vãng lai của
Phương trình (1). Trong cài đặt này, người ta cho rằng thuật ngữ lỗi
,
Sargent (2005) và Primiceri (2005) đã chỉ ra một so sánh rất quan trọng
và ba phương trình chuyển tiếp, cùng nhau nhằm giải thích cho cả sự tiến hóa trong
trong đó đại diện cho các tham số chặn thay đổi theo thời gian,
lợi thế của mô hình TVP-VAR trong bối cảnh này cho phép giải thích sự phát triển của
sự thay đổi trong các hệ số và (b) những thay đổi do chính những thay đổi dễ bay hơi. Cái này
2005Q4
tham số và biến động ngẫu nhiên.
(2)
13
"#$ là ma trận chứa một
+ +
các cơ chế và yếu tố có lẽ là lợi thế quan trọng nhất của mô hình TVP-VAR
các hệ số thay đổi theo thời gian được viết dưới dạng ma trận là
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
16. Tạp chí tiền chứng minh
5
5
Thông số kỹ thuật của mô hình TVP-VAR được hoàn thành bằng cách xác định quy luật chuyển động của
(4)
được sử dụng bởi Kilian (2009), trong khi * là một ma trận đường chéo đại diện cho các biến động ngẫu nhiên.
như sau.
0
0
0
C
C
b
cho #ℎ:, biểu thị vectơ nhật ký của các biến động ngẫu nhiên, ℎ
>
= = = <
3.
(3)
Θ = Θ + 6 /
= / + 7
lnℎ:, = lnℎ:, + ;
đi theo các bước đi ngẫu nhiên mà không có quá trình đánh chặn.
,
14
thường được phân phối xung quanh giá trị trung bình bằng 0 với ma trận hiệp phương sai thay đổi theo thời gian, % , nghĩa là,
1
Đ.
0
0
ma trận hiệp phương sai khác nhau % có thể được phân tách thành hai ma trận sau, ) và *
0 1
0
giữa các cú sốc cấu trúc dựa trên quy trình nhận dạng đệ quy tương tự như
7
nằm trên
C
Hai phương trình đầu tiên trong (5) cho và / chỉ ra rằng các tham số của phép đo
phương trình, và )
0 0 0 A3
0
Ω = ) *(A )′
1 3 * = .ℎ, 0
các tham số không gian trạng thái theo thời gian, như sau.
0? 0 0
0
,
.6 ; 3~'
Phương trình cuối cùng
0, .Ω 0 0 0
) = .
0 0
~'(0, % ). Để định lượng các tương tác năng động giữa các cú sốc thương mại và giá dầu, thời gian
(5)
,
0 0 @ 0
Ma trận ) có dạng tam giác thấp hơn, đo lường các mối quan hệ đồng thời
0
sử dụng hệ số Cholesky, như sau.
0
0
1
/0,
/1, /10,
/2, /20, /21,
ℎ0,
ℎ1,
0
ℎ2, 0 0
Do mô hình bước đi ngẫu nhiên không cố định, hạn chế ổn định được áp đặt cho sự phát triển của các tham số
thay đổi theo thời gian theo cách được đề xuất bởi Cogley và Sargent (2005).
Machine Translated by Google
17. Tạp chí tiền chứng minh
Việc sử dụng thuật toán MCMC trong ước lượng TVP-VAR có thể được giải thích thêm như sau: Thứ nhất, như
Koop (2003) đã chỉ ra, không giống như khả năng cực đại chỉ đưa ra ước lượng điểm của biến trạng thái, các
mô hình có nhiều biến trạng thái có thể được tính toán một cách đơn giản. ước lượng bằng thuật toán MCMC.
MCMC cho phép lấy mẫu từ phân phối sau, do đó cung cấp một số chỗ để xác thực sự hội tụ của các tham số. Thứ
hai, việc đưa biến động ngẫu nhiên vào mô hình TVP-VAR của chúng tôi làm tăng thêm độ khó tính toán trong ước
tính do hàm khả năng không có dạng đóng. Trong trường hợp này, MCMC cung cấp một cách ít tính toán hơn để lấy
mẫu đệ quy phân phối sau có điều kiện, trong đó các giá trị cuối cùng của tham số điều hòa được sử dụng trong
mô phỏng (Nakajima, 2011).
15
phương trình) và độc lập với nhau, để đơn giản hóa các suy luận và tăng hiệu quả
các phương trình không gian trạng thái cuối cùng có thể gây ra tham số hóa quá mức và làm cho chính xác
các phương trình được giả định là có phân phối chuẩn (nghĩa là tương tự như các phương trình trong phép đo
đòi hỏi phải ước tính đồng thời nhiều tham số trong phép đo và
trước khi đánh giá sự phân bố sau khớp của các tham số (Primiceri, 2005;
tài liệu kinh tế lượng. Theo tiêu chuẩn trong các mô hình TVP-VAR, các thuật ngữ lỗi của quá trình chuyển đổi
cán cân thương mại của hai nước. Như đã giải thích ở trên, việc áp dụng mô hình TVP-VAR
về sản lượng dầu mỏ toàn cầu, giá dầu thực tế, tỷ giá hối đoái thực tế sai lệch, và thương mại
sự không ổn định của tham số do mật độ xác suất trước của các hệ số được xác định
Aye và cộng sự, 2015; Mwabutwa và cộng sự, 2016).
đường chéo của * đi theo bước đi ngẫu nhiên hình học phù hợp với tài chính
cân bằng của Trung Quốc và Nga để ước tính tác động của cú sốc cung và cầu dầu đối với
Mục đích của phần này là trình bày cách áp dụng mô hình TVP-VAR cho dữ liệu
nghiên cứu TVP-VAR, việc sử dụng suy luận Bayes có thể ngăn ngừa khả năng
thuật toán Markov Chain Monte Carlo (MCMC).6 Như đã trình bày ở trên
5. Kết quả và Thảo luận
Để tránh vấn đề này, phương pháp Bayesian được sử dụng để ước tính mô hình TVP-VAR bằng cách sử dụng
và tính nhất quán của các ước lượng.
ước tính khó khăn.
6
Machine Translated by Google
18. (HỞ)
(EF)0
(VÍ DỤ)
(EG)0
(EH)0
(EF)
(HỞ)
(VÍ DỤ)
(EG)0
(EF)0
(EH)0
(EF)
7
0,026
Nghĩa là
0,568
0,212
0,405
0,007
49.540
56.030
0,659
phương trình đo lường và trạng thái cho mỗi quốc gia, quy trình lấy mẫu nhiều bước là
21.020
0,745
0,037
0,032
0,085
0,087
0,259
11.790
0,727
Bảng 2. Các thông số ước tính được chọn của các mô hình TVP-VAR
và mô hình không gian trạng thái không bình thường, yêu cầu sử dụng các phương pháp lấy mẫu khác nhau.
0,058
0,432
không hiệu quả
46.150
0,656
0,021
0,022
0,005
0,042
0,201
0,026
0,419
11.300
0,100 0,244
0,207
73.360
Trung Quốc
Theo Nakajima (2011), chúng tôi áp dụng quy trình lấy mẫu nhiều bước của Shephard và
0,908
0,005
0,042
0,177
Sự ra đời của biến động ngẫu nhiên thay đổi theo thời gian làm cho mô hình trở thành một mô hình phi tuyến tính.
0,159
0,051
0,019 0,767
77.060
0,042
0,088
0,288
0,157
0,216
Nga
56.810
0,081
Tiêu chuẩn nhà phát triển 95%L 95%U CD
0,396
0,019
0,089
Pitt (1997) và Watanabe và Omori (2004) vì nó cho phép lấy mẫu trực tiếp từ bản gốc
0,030
0,033 0,708
0,042
0,282
0,043
93.420
0,194
0,413
0,079
Tham số
0,549
0,096
Tiêu chuẩn nhà phát triển 95%L 95%U CD
62.200
Tham số
0,007
dạng của mô hình.7 Để đạt được sự hội tụ của các tham số thay đổi theo thời gian trong
không hiệu quả
0,037
0,049
0,255
Nghĩa là
16
0,043
0,133
18.360
Tạp chí tiền chứng minh
các phần tử đường chéo của ma trận và h , tương ứng, trong đó IW
và G đại diện cho các bản phân phối Inverse Wishart và Gamma. Để xác định các giá trị ban đầu của các tham số
thay đổi theo thời gian, chúng ta sử dụng các tiên nghiệm phẳng như sau: 0=a0=h0=0 và 0=a0=h0. Để biết thêm chi
tiết về ước tính của mô hình TVP-VAR dựa trên thuật toán MCMC, xem Nakajima (2011).
Để xác định số lượng độ trễ trong VAR, chúng tôi ước tính mô hình có từ một đến sáu độ trễ và sau đó chọn cấu
trúc độ trễ phù hợp trên cơ sở Tiêu chí thông tin Akaike (AIC) thấp nhất. Giá trị AIC tối thiểu đó thu được khi
mô hình được ước tính với hai độ trễ. Chúng tôi sử dụng các tiên nghiệm sau giống như trong Nakajima (2011)
trong ước tính Bayes của mô hình TVP-VAR, ~IW(25,0.01I),
()i-2~G(5,0.02),
(h)i 2 ~G(5,0.02), trong đó ()i-2 và
(h)i-2 là i
quần què
Machine Translated by Google
19. số 8
10
9
Thử nghiệm CD do Geweke (1992) đề xuất để đánh giá sự hội tụ của Chuỗi Markov trong các mô hình Bayes dựa
trên sự so sánh giữa n0 đầu tiên và n1 cuối cùng , các kết quả được tính toán thông qua công thức sau: (x0-x1)/
02n0+12n1 trong đó xj=1/nji=mjmj+nj-1x(i) là lần rút thứ i và j2nj là sai số chuẩn của xj. Nếu việc lấy mẫu
MCMC mang lại các ước tính về tính dừng, thì phân bố sau của các tham số sẽ gần với chuẩn thông thường và do
đó có thể chấp nhận giả thuyết vô hiệu về sự hội tụ của phân bố sau.
Các xét nghiệm chẩn đoán sâu hơn được trình bày trong Hình A3 và A4. Bảng đầu tiên của các hình minh họa tự
tương quan mẫu, trong khi các đường dẫn mẫu của các tham số đã chọn được trình bày trong bảng thứ hai và các
phân phối sau của chúng trong bảng cuối cùng. Rõ ràng là các đường dẫn sau mẫu của các tham số đã chọn thể hiện
hành vi ổn định vì các hàm tự tương quan của chúng ngay lập tức hội tụ về không. Phân phối của các tham số đã
chọn gần với bình thường, do đó cũng hỗ trợ sự hội tụ cho phân phối sau.
Như Fry và Pagan (2011) đã phác thảo, hai phương pháp cung cấp kết quả giống hệt nhau mặc dù quá trình phân
tách QR được cho là ít đòi hỏi tính toán hơn.
Dựa trên cách tiếp cận này, đầu tiên, mô hình TVP-VAR được ước tính, dựa trên thuật toán MCMC và các đáp
ứng xung trực giao được tính toán bằng cách sử dụng phân tích Cholesky của ma trận hiệp phương sai thay đổi
theo thời gian, t . Sau đó, trong bước thứ hai, các câu trả lời được nhân với một vectơ xung được vẽ ngẫu nhiên
và kiểm tra xem liệu chúng có thỏa mãn tập hợp các hạn chế về dấu hiệu hay không. Nếu tất cả các câu trả lời
của các biến trong mỗi lần rút thăm MCMC có dấu hiệu áp đặt, chúng sẽ được bảo lưu. Nếu chúng không thỏa mãn
điều kiện, phép rút thăm sẽ bị loại bỏ và mô hình tiếp tục lấy mẫu cho đến khi đạt được dấu hiệu dự kiến của
các câu trả lời như Uhlig (2005) đã đề xuất. Cho rằng phép quay được sử dụng trong việc tạo vectơ xung ngẫu
nhiên, trong khi Rubio-Ramirez và cộng sự (2010) đã sử dụng phép phân tách QR của ma trận vuông theo phân phối chuẩn chuẩn.
các yếu tố không hiệu quả cho thấy rằng các giả thuyết vô hiệu, bao gồm cả sự hội tụ đến hậu quả
các quan sát trong mẫu được giữ lại dưới dạng mẫu “đốt cháy”.
các yếu tố không hiệu quả.8 Kết quả kiểm tra CD của Geweke (1992) và các giá trị thấp của
Như đã chỉ ra trong phương trình (4), hệ số Cholesky được sử dụng để xác định phương sai
được thực hiện bằng cách lấy mẫu 100.000 từ phân phối sau. 10.000 đầu tiên
Trung Quốc hoặc Nga.9
được báo cáo trong Bảng 2, cùng với chẩn đoán hội tụ liên quan (CD) và
phân phối, không thể bị từ chối đối với bất kỳ tham số nào của TVP-VAR được ước tính cho
phương pháp.10 Để xác định các cú sốc cấu trúc, chúng tôi áp đặt các dấu hiệu hạn chế sau đối với
các tham số dựa trên ước tính MCMC của mô hình TVP-VAR cho Trung Quốc và Nga là
phân biệt cú sốc cung dầu với cú sốc cầu dầu dựa trên sự bác bỏ của Uhlig (2005)
17
Phương tiện sau, độ lệch chuẩn và khoảng tin cậy 95% của các giá trị được chọn
ma trận hiệp phương sai của phần dư dạng rút gọn. Ngoài ra, các dấu hiệu hạn chế được sử dụng để
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
20. 11
12
12
Để so sánh những thay đổi về cường độ của các phản ứng theo thời gian, theo Nakajima (2011), các phản ứng
thúc đẩy được tính toán bằng cách cố định kích thước cú sốc ban đầu bằng với trung bình chuỗi thời gian của biến
động ngẫu nhiên trong toàn bộ khoảng thời gian ước tính.
Tuy nhiên, các kết quả không nhạy cảm lắm với việc lựa chọn độ dài trễ, các kết quả rất giống với kết quả này
khi độ dài trễ thay thế bằng hai hoặc ba phần tư.
Tạp chí tiền chứng minh
các tham số vì chúng cũng yêu cầu một thứ nguyên bổ sung để vẽ các phản hồi được tính toán tại
phát sinh từ sự biến động của nhu cầu có thể sẽ mất thời gian và đòi hỏi chi phí đáng kể. (3 trong
giá dầu của một trong hai quốc gia không bị ảnh hưởng bởi sự sai lệch tỷ giá hối đoái.
các mô hình khác biệt đáng kể so với các mô hình thu được bằng cách sử dụng VAR tuyến tính với thời gian bất biến
18
ngay lập tức đối với những cú sốc về nhu cầu dầu dương kể từ bất kỳ sự điều chỉnh nào trong sản xuất dầu
và Nga dường như không có tác động đáng kể đến thị trường dầu mỏ, chúng tôi giả định rằng giá trị thực
Có thể thấy, các phản hồi được tính toán bằng TVP-VAR
tăng giá dầu thực tế cho cả hai nước. (2) Sản lượng dầu thế giới không đáp ứng
rằng đường cung dầu có độ dốc thẳng đứng. Ngoài ra, do tỷ giá hối đoái của Trung Quốc
giả định không có ảnh hưởng dài hạn đáng kể nào của sản xuất dầu đối với giá dầu thực tế là
của các số liệu trong Bảng (a) thể hiện các phản hồi tích lũy thay đổi theo thời gian trong thời gian
chân trời W = 0, 1, 2, . . . . ,12.
gỡ rối nguồn cung dầu từ cú sốc nhu cầu dầu. (1) Cú sốc cung dầu tiêu cực sẽ dẫn đến
tầm quan trọng cốt yếu trong việc gỡ rối các cú sốc cung dầu khỏi các cú sốc cầu dầu vì nó ngụ ý
giá thực tế của dầu tăng trong thời hạn (trong vòng bốn quý).11 Theo Kilian (2009),
ma trận hiệp phương sai của mô hình TVP-VAR, tương ứng được thể hiện trong Hình 1, 2 và 3. Mỗi
giá dầu thế giới. (4) Sản lượng dầu thô giảm sẽ chỉ gây ra một hạn chế và ngắn hạn
và Gnimassoun et al. (2017), sự gia tăng nhu cầu dầu dẫn đến sự gia tăng liên tục trong
các cú sốc và sai lệch tỷ giá hối đoái thực, trong từng trường hợp, được tính toán từ phương sai
điểm mọi thời đại. Ngoài việc cung cấp hình minh họa ba chiều, các số liệu trong Panel
phù hợp với các tài liệu trước đó, ví dụ, Kilian (2009), Baumeister và Peersman (2013),
Ước tính phản ứng của cán cân thương mại của mỗi quốc gia đối với các cú sốc cung, cầu dầu
Machine Translated by Google
21. 13
Các phản ứng về cán cân thương mại của Trung Quốc và Nga dựa trên ước tính của mô hình VAR tuyến tính liên quan
mà không có các giả định hạn chế về dấu đối với các mẫu con ước tính khác nhau được vẽ trong Hình A1. Những thay
đổi về dấu hiệu và cường độ của các phản ứng tuyến tính trên hai mẫu khác nhau cho thấy rằng các ước tính VAR
tiêu chuẩn bất biến theo thời gian được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây có thể không đủ để nắm bắt các
tương tác động giữa các cú sốc dầu mỏ và cán cân thương mại.
Tạp chí tiền chứng minh
Hình 1 minh họa tác động tích lũy của việc giảm sản lượng dầu toàn cầu đối với thương mại
cân bằng hơn của Trung Quốc.
điều tra.13
những biến động trong nguồn cung dầu toàn cầu có ảnh hưởng nghiêm trọng hơn đối với bên ngoài của Nga
(xem Hình A2). Phản ứng của Trung Quốc đối với cú sốc cung dầu không thay đổi nhiều giữa
giá cả và xu hướng tăng trong sản xuất dầu toàn cầu trong thời gian đó. Phản ứng lớn nhất của
các dải lỗi tiêu chuẩn thể hiện ý nghĩa thống kê của chúng trong suốt thời gian theo
tác động tích cực đến cán cân thương mại của Trung Quốc. Điều này ngụ ý rằng, với tư cách là một quốc gia xuất khẩu dầu ròng,
thời hạn bị điều tra. Xét về mức độ của các cú sốc cung dầu, tác động tiêu cực
trong quý 3 năm 1998, khi giá dầu thực tế ở mức thấp nhất trong toàn bộ
quý 2 năm 2001 và quý cuối cùng của năm 2005 do sự ổn định tương đối của dầu thực
(b) của mỗi hình mô tả các phản hồi tích lũy trong khoảng thời gian 12 quý với hai
tác động của cú sốc cung dầu đối với tài khoản vãng lai của Nga rõ ràng hơn so với
các dải lỗi tiêu chuẩn trong Bảng (b) chỉ ra rằng cả hai phản hồi đều có ý nghĩa trong toàn bộ
Hình 1, phản ứng nhỏ nhất của cán cân thương mại của Trung Quốc đối với sự gián đoạn nguồn cung dầu xảy ra
ảnh hưởng đến cán cân thương mại của Nga. Các phản hồi thay đổi theo thời gian tích lũy với hai
phản ứng dường như được liên kết chặt chẽ nhất với những thay đổi trong giá dầu thực tế. Như thể hiện trong
tác động tiêu cực đến tài khoản vãng lai của Trung Quốc, trong khi nguồn cung dầu giảm lại có tác động tích cực
Cán cân thương mại của Trung Quốc đã phản ứng tiêu cực với sự gián đoạn nguồn cung dầu trong quá khứ, nhưng như vậy
19
cân bằng của Trung Quốc và Nga. Phù hợp với kỳ vọng, một cú sốc cung dầu tiêu cực đã có một
Machine Translated by Google
22. Tạp chí tiền chứng minh
Một. Phản ứng tích lũy thay đổi theo thời gian
quý 2009, trùng với thời điểm kết thúc cuộc khủng hoảng tài chính thế giới và giá dầu tăng cao
Cán cân thương mại của Trung Quốc đối với sự gián đoạn nguồn cung dầu trong giai đoạn này xảy ra trong lần thứ hai
thùng trong quý đầu tiên của năm 2014 lên 34 đô la Mỹ trong quý đầu tiên của năm 2016.
20
được gọi là “sự sụt giảm lớn” trong đó giá dầu thô giao ngay giảm từ 110 đô la Mỹ mỗi
b. Phản ứng tích lũy thay đổi theo thời gian ở h=12 với dải sai số chuẩn ±2 Hình 1. Phản
ứng tích lũy thay đổi theo thời gian của cán cân vãng lai trước các cú sốc cung dầu
giá cả. Một tác động đáng chú ý khác của cú sốc cung dầu ở Trung Quốc xảy ra trong giai đoạn
Machine Translated by Google
23. b. Các phản ứng tích lũy thay đổi theo thời gian ở h=12 với dải sai số tiêu chuẩn ±2 Hình 2.
Các phản ứng tích lũy thay đổi theo thời gian đối với các cú sốc về nhu cầu dầu mỏ
thời kỳ. Hơn nữa, những thay đổi trong các phản ứng này cũng bị ảnh hưởng bởi sự dao động trong
sản xuất dầu toàn cầu. Tác động của các cú sốc cung dầu có xu hướng tăng lên sau năm 1994 và 21
so với của Trung Quốc, do phản ứng trong tài khoản vãng lai đối với các cú sốc cung dầu là tích cực trong suốt
Các phản ứng trong cán cân thương mại của Nga đối với các cú sốc nguồn cung dầu đã đi theo một con đường hoàn toàn khác
Một. Phản ứng tích lũy thay đổi theo thời gian
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
24. Tạp chí tiền chứng minh
tác động tích cực và đáng kể đến cán cân thương mại của Nga ngay từ đầu phân tích
và quý đầu tiên của năm 2002, do sự suy giảm trong sản xuất dầu vừa xảy ra
tác động tiêu cực của cú sốc nhu cầu dầu đối với cán cân thương mại của Trung Quốc là lớn nhất và
tăng cầu có tác động cải thiện cán cân thương mại. Thật vậy, cú sốc nhu cầu dầu đã có một
cú sốc cung trên cán cân tài khoản vãng lai được quan sát thấy giữa quý IV năm 2001
ảnh hưởng đến cán cân thương mại của các quốc gia tương ứng. Như thể hiện trong Bảng (b) của Hình 2,
Các phản ứng của cán cân thương mại của Nga đối với các cú sốc về nhu cầu dầu mỏ khác hoàn toàn với các phản ứng
cuộc điều tra. Do đó, có thể suy luận rằng, đối với một quốc gia xuất khẩu dầu ròng như Nga, dầu
Sau đó, ảnh hưởng của cú sốc sản xuất dầu lại tăng lên. Tác động lớn nhất của dầu
Hình 2. So với cú sốc cung dầu, cú sốc cầu dầu có tác động rõ rệt hơn
thời điểm giá dầu thô ổn định ở mức xấp xỉ 100 USD/thùng.
của Trung Quốc ở chỗ họ đã phản ứng tích cực với những cú sốc như vậy trong phần lớn thời gian dưới
suy giảm mạnh vào quý cuối năm 1998 do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính Nga.
Phản ứng của cán cân thương mại Trung Quốc và Nga đối với cú sốc nhu cầu dầu mỏ được trình bày trong
2015.
cũng được ghi nhận là xảy ra giữa năm 2011 và quý đầu tiên của năm 2015, trong đó
Cán cân đối ngoại của Nga trong thời kỳ “đại lao dốc” xảy ra vào quý cuối cùng của
mỗi thùng. Phản ứng tiêu cực và đáng kể trong cán cân thương mại của Trung Quốc đối với cú sốc nhu cầu dầu mỏ
22
suy giảm. Ngược lại với Trung Quốc, cú sốc cung dầu tiêu cực có tác động nhỏ nhất đối với
phản ứng lên đến đỉnh điểm trong cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, khi giá dầu vượt quá 100 đô la Mỹ
cho đến cuộc khủng hoảng tài chính Nga năm 1998. Tuy nhiên, như thể hiện trong phần (b) của Hình 2,
trước Chiến tranh Iraq (xem Hình A2), sau đó tác động của các cú sốc cung giảm dần
đáng kể trong quý đầu tiên của năm 2007, khi giá dầu thô tăng trên 60 đô la Mỹ. Những cái này
Machine Translated by Google
25. Tạp chí tiền chứng minh
b. Các phản hồi thay đổi theo thời gian tích lũy ở h=12 với dải sai số chuẩn ±2
trở nên tích cực và có ý nghĩa đối với cán cân thương mại giữa năm 2003 thông qua cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu
Một. Phản ứng tích lũy thay đổi theo thời gian
những phản ứng đó trở nên tiêu cực nhưng không đáng kể sau cuộc khủng hoảng đó cho đến năm 2003, nhưng sau đó
23
sau năm 2015 khi giá dầu giảm đáng kể.
Hình 3. Phản ứng tích lũy thay đổi theo thời gian của số dư tài khoản vãng lai đối với các cú sốc chênh lệch tỷ giá
hối đoái thực
khủng hoảng năm 2008. Tuy nhiên, tác động tương tự đó trở nên tiêu cực (nhưng không có ý nghĩa thống kê)
Machine Translated by Google
26. Tạp chí tiền chứng minh
liên quan đến tác động của một cú sốc như vậy, cán cân thương mại của cả hai nước đã giảm
Tuy nhiên, tác động tiêu cực đáng kể nhất của cú sốc chênh lệch tỷ giá hối đoái thực đối với
tăng giá đồng nội tệ trong dài hạn. Phù hợp với dự đoán
khi tỷ giá hối đoái giảm đáng kể do hậu quả của cuộc khủng hoảng tài chính của chính nó.
lệch hướng. Một cú sốc tích cực đối với sự sai lệch tỷ giá hối đoái thực thể hiện một sự thay đổi tạm thời
tác động bất lợi nhất của việc điều chỉnh sai tỷ giá hối đoái đối với cán cân thương mại xảy ra sau năm 1998
qua ba số liệu này, có thể thấy rằng sự sai lệch tỷ giá hối đoái thực có tác động lớn hơn
Hình 3 trình bày phản ứng của cán cân thương mại đối với các cú sốc tỷ giá hối đoái thực
hơn cú sốc cung dầu, nhưng tác động nhỏ hơn cú sốc cầu dầu. Đối với Nga, các
Bằng cách so sánh mức độ ảnh hưởng của các cú sốc khác nhau đối với số dư tài khoản vãng lai
24
Phân tích.
cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu.
đáng kể để đối phó với các cú sốc tăng giá tiền tệ trong suốt thời kỳ dưới
Cán cân thương mại của Trung Quốc xảy ra trong quý đầu tiên của năm 2009 và do đó có liên quan đến
Machine Translated by Google
27. Để bổ sung cho phân tích ở trên về các phản ứng thay đổi theo thời gian, chúng tôi trình bày một phản ứng thay đổi theo thời gian
phân tích phân hủy phương sai để tiết lộ thêm tầm quan trọng tương đối của dầu và 25
Hình 5. Phân tách phương sai theo thời gian: Nga
Hình 4. Phân tách phương sai theo thời gian: Trung Quốc
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
28. Tạp chí tiền chứng minh
sự thay đổi trong các cú sốc cán cân thương mại. Mặc dù phần được giải thích bởi cú sốc nhu cầu dầu
nói chung, sự phân tách lỗi dự báo cho cả hai quốc gia chứng thực những phát hiện thu được
sai lệch tỷ giá hối đoái và cú sốc nhu cầu dầu giải thích 6,02% và 2,60% thương mại
các cú sốc chênh lệch tỷ giá hối đoái thực cùng nhau giải thích ít hơn ước tính 2%
trong mỗi trường hợp, đối với ℎ = 1, 2, 4, "#$ 8 thời hạn dự báo quý tới tương ứng. Trong
cú sốc cân bằng trong quý cuối cùng của năm 1993 (xem Hình 4). Trong thời gian đầu đó, thực
được giải thích bởi các cú sốc lệch tỷ giá hối đoái thực. Tại đường chân trời dự báo một phần tư
quý 2 năm 2009, thời điểm trùng với cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Khi đó, nguồn cung cấp dầu mỏ và
sự phân tách đối với cán cân thương mại của Trung Quốc được trình bày trong Hình 4 và của Nga trong Hình 5,
đường chân trời, ℎ = 1, chỉ ra rằng 90,5% sự thay đổi trong cán cân thương mại của nó được giải thích bằng thương mại
phần phương sai lỗi dự báo được giải thích bởi cú sốc nhu cầu dầu vượt quá phần
(ℎ = 1), lỗi dự báo lớn nhất được giải thích bởi cú sốc nhu cầu dầu là 35,03% trong lần thứ hai
biến tỷ giá hối đoái trong việc giải thích cán cân thương mại của Trung Quốc và Nga. Phương sai
Như được hiển thị trong Hình 4 cho Trung Quốc, sự phân tách phương sai ở dự báo trước đó
chân trời dự báo.
chiếm một phần lớn hơn trong các cú sốc cán cân thương mại. Thật vậy, vào quý đầu tiên của năm 1996,
Tuy nhiên, khả năng giải thích của các cú sốc khác thay đổi đáng kể theo cả thời gian và
sai lệch giảm dần trong giai đoạn được nghiên cứu, trong khi các cú sốc về nhu cầu dầu
khoảng 31,61% sự thay đổi trong các cú sốc cán cân thương mại của Trung Quốc. Ngược lại, những đóng góp 26
cán cân thương mại được giải thích bằng cú sốc của chính quốc gia đối với biến số đang được nghiên cứu.
sự thay đổi trong cán cân thương mại của Trung Quốc. Tuy nhiên, khả năng giải thích của tỷ giá hối đoái thực
cho thấy một sự suy giảm nhẹ vào cuối giai đoạn điều tra, nó vẫn chiếm
từ những phản ứng thay đổi theo thời gian của họ. Đáng chú ý, ở cả hai quốc gia, hầu hết các biến thể trong
các cú sốc cân bằng tương ứng, trong khi các cú sốc cung dầu chiếm ít hơn 1%
Machine Translated by Google
29. những thay đổi trong cán cân thương mại. Sau cuộc khủng hoảng đó, sự đóng góp của cú sốc nhu cầu dầu
ước tính trước. Nhìn chung, cú sốc nhu cầu dầu là cú sốc quan trọng thứ hai trong
lỗi dự đoán phần lớn được giải thích bởi những cú sốc trực tiếp đối với cán cân thương mại của chính nó, với
và cú sốc cung dầu cũng tăng lên, chiếm lần lượt 6,27% và 5,91% tổng
Hình 4 chỉ ra một đường dẫn thời gian tương tự như các kết quả phân tách đó dựa trên một phần tư
đến 3. Tương tự như kết quả cán cân thương mại của Trung Quốc, trong quý cuối cùng của năm 1993,
cân bằng. Sự đóng góp của cú sốc nhu cầu dầu vào cú sốc cán cân thương mại ở Nga tăng lên
khủng hoảng tài chính Nga. Vào thời điểm đó, những đóng góp của sự sai lệch tỷ giá hối đoái thực
dưới sự điều tra. Các phân tách lỗi dự báo cho các khoảng thời gian dài hơn được vẽ trong
chứng thực bằng chứng từ phân tích phản ứng xung thay đổi theo thời gian từ Hình 1
ở Nga cao hơn ở Trung Quốc và chiếm khoảng 5% sự thay đổi trong thương mại
tăng mạnh theo thời gian, đạt mức cao nhất là 25,20% vào quý I năm 1998, có thể do ảnh hưởng của
cung dầu và các cú sốc chênh lệch tỷ giá hối đoái thực vẫn ở mức thấp trong suốt thời kỳ
Đối với Nga, phân tách lỗi dự báo của cán cân thương mại được trình bày trong Hình 5
cú sốc nguồn cung (với 3,40%) và sai lệch tỷ giá hối đoái thực (với 2,94%).
lớn hơn ở các tầm nhìn dự báo cao hơn. Khả năng giải thích của các cú sốc cung dầu là
27
bởi cú sốc của chính nó (66,41%), tiếp theo là cú sốc từ nhu cầu dầu (với 27,25%), dầu
năng giải thích. Tuy nhiên, sự đóng góp của các cú sốc khác, đặc biệt là cú sốc về nhu cầu dầu mỏ,
trong quý 2 năm 2006 khi giá dầu thô giao ngay trên một thùng đã tăng lên trên 60 đô la Mỹ. Sau năm 2004, các
kỳ, hầu hết phương sai sai số dự báo trong cán cân thương mại của Trung Quốc được tính trực tiếp
vào thời điểm đó, trong khi tỷ giá hối đoái thực và cú sốc cung dầu hầu như không có
giảm dần xuống 10,5% vào quý cuối cùng của năm 2004, nhưng sau đó tăng lên 13,9% vào cuối năm 2004.
giải thích những thay đổi trong cán cân thương mại (sau những cú sốc của chính nó). Đến cuối ước tính
94,77% trong khoảng thời gian một phần tư, h = 1. Cú sốc về nhu cầu dầu giải thích 5,05% cho sự thay đổi
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
30. gần 50% từ 101 đô la Mỹ trong quý 3 năm 2014 lên 53,92 đô la Mỹ một thùng trong quý đầu tiên
sản xuất, giá dầu thực tế, và tỷ giá hối đoái thực sự sai lệch. Cách tiếp cận này cho phép chúng tôi
do so với hai quý trước, giá dầu thô đã giảm
Trung Quốc và Nga sử dụng mô hình TVP-VAR, bao gồm dữ liệu hàng quý về dầu toàn cầu
Là một nước xuất khẩu dầu ròng, cán cân thương mại của Nga chịu tác động tích cực hơn nhiều từ dầu mỏ
28
sau đó, xuống mức thấp nhất là 1,7% trong quý đầu tiên của năm 2015. Sự suy giảm đáng kể này có thể là
Bài báo này đã phân tích tác động của các cú sốc cung cầu dầu mỏ đối với cán cân thương mại của
các vị trí khác nhau (nghĩa là nhập khẩu dầu so với xuất khẩu dầu) trên thị trường dầu mỏ toàn cầu.
cú sốc nhu cầu hơn so với của Trung Quốc trong suốt thời kỳ. Những kết quả này phù hợp với kết quả
một phần của cú sốc cán cân thương mại được giải thích bởi cú sốc nhu cầu dầu giảm xuống dưới 10% và,
6. Kết luận
cán cân thương mại.
hơn so với những cú sốc về nhu cầu dầu, nhưng chúng khác nhau theo thời gian phần lớn là do
lệch cung và tỷ giá hối đoái thực chiếm khoảng 5% thay đổi trong
quốc gia, tương ứng. Kết quả chỉ ra rằng tác động của các cú sốc cung dầu nhỏ hơn
cân bằng được giải thích bởi cú sốc nhu cầu dầu trong phân tích của chúng tôi được ước tính là 9,8%, trong khi dầu
Trung Quốc và Nga, đại diện của một nước nhập khẩu dầu lớn và một nước xuất khẩu dầu mỏ lớn
quý năm 2015. Vào cuối giai đoạn phân tích, phương sai sai số dự báo trong thương mại của Nga
định lượng các tác động thay đổi theo thời gian của các cú sốc cung và cầu dầu đối với cán cân thương mại của
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
31. hoặc nguồn cung dầu giảm, Nga có thể dễ bị tổn thương trước sự gia tăng mạnh nguồn cung dầu toàn cầu hoặc
nền kinh tế phụ thuộc nhiều vào nhập khẩu dầu mỏ. Những kết quả này phù hợp với kết quả của
những tác động cụ thể đối với từng quốc gia. Ví dụ, lưu ý rằng so sánh của chúng tôi về
dòng chảy ít có khả năng hơn. Ngược lại, trong khi không dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa từ nhu cầu dầu ngày càng tăng
Tương tự như vậy, cán cân thương mại của Trung Quốc đã bị ảnh hưởng bất lợi bởi cú sốc nhu cầu dầu vì
nguồn khác nhau của những cú sốc này. Một số kết quả này mang lại chính sách quan trọng tiềm năng
số dư tài khoản vãng lai lớn và ngày càng tăng. Nếu điều này là không thể nữa, những kết quả này
gió địa phương và các nguồn nhập khẩu năng lượng khác ra khỏi các quốc gia mà từ đó ổn định
(2018) cho Brazil và Nga, và Nasir et al. (2019) cho các nước GCC.
cán cân của Nga và Trung Quốc thay đổi đáng kể theo thời gian và phụ thuộc nhiều vào
không phải của nước Nga xuất khẩu dầu mỏ. Trung Quốc đã có thể giảm thiểu tác động của những cú sốc này bằng
gợi ý rằng Trung Quốc nên giảm sự phụ thuộc vào năng lượng nhập khẩu và đa dạng hóa hơn nữa vào
thu được trước đây bởi Chuku et al. (2011) và Longe et al. (2019) cho Nigeria, Nasir et al.
Nhìn chung, kết quả của chúng tôi cho thấy tác động của cú sốc cung và cầu dầu đối với thương mại
Cán cân thương mại của Trung Quốc thay đổi theo thời gian.
ngày càng tiêu cực và có ý nghĩa đối với cán cân thương mại theo thời gian của Trung Quốc nhập khẩu dầu mỏ nhưng
kết quả của phân tích này cũng chứng minh mức độ tác động của các cú sốc cung cấp dầu đối với
cung cấp dầu, cũng như những thứ xảy ra do điều chỉnh tỷ giá hối đoái, đã trở thành
29
chung, và Yalta và Yalta (2017) cho Thổ Nhĩ Kỳ, một quốc gia nhập khẩu dầu mỏ khác. Tuy nhiên, các
sự gia tăng tiềm tàng không thể đoán trước trong nhu cầu dầu toàn cầu và giảm trong nhu cầu toàn cầu
nhu cầu dầu giảm. Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng Nga nên giảm bớt mối đe dọa như vậy
Cunado và cộng sự. (2015) cho Trung Quốc, Allegret et al. (2015) đối với các nước nhập khẩu dầu ròng ở
kết quả sử dụng cùng một mô hình TVP-VAR cho Trung Quốc và Nga đã chứng minh tác động của
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
32. Chúng tôi rất biết ơn Ban Giám sát và Lập kế hoạch của Đại học Ege về Phát triển Tổ chức và Ban
Giám đốc Thư viện và Tài liệu vì sự hỗ trợ của họ trong dịch vụ chỉnh sửa và hiệu đính nghiên cứu
này.
Allegret, JP, Couharde, C., Coulibaly, D., & Mignon, V. (2014). Tài khoản vãng lai và dầu mỏ
Sự nhìn nhận
Phát triển, 29(2), 163-180.
Ahad, M., & Anwer, Z. (2020). Mối quan hệ bất đối xứng giữa cú sốc giá dầu và thương mại
30
trong tổng kim ngạch xuất khẩu.
thâm hụt: Bằng chứng từ Pakistan. Tạp chí Kinh tế & Thương mại Quốc tế
Người giới thiệu
232-247.
kết quả bằng cách áp dụng các chính sách đa dạng hóa xuất khẩu và tăng tỷ trọng xuất khẩu phi dầu mỏ
Bài học từ mô hình phụ thuộc lẫn nhau về thương mại và tài chính. Mô hình kinh tế, 49,
Allegret, JP, Mignon, V., & Sallenave, A. (2015). Cú sốc giá dầu và mất cân đối toàn cầu:
Các từ viết tắt
Tài chính và Tiền tệ Quốc tế, 47, 185-201.
biến động giá ở các nước xuất khẩu dầu mỏ: vai trò của phát triển tài chính. Tạp chí của
ĐTM
Chẩn đoán Brazil, Nga, Ấn Độ, Trung Quốc
và Nam Hội tụ Cân bằng
chung ngẫu nhiên động Cơ quan quản lý
thông tin năng lượng Hoa Kỳ Hội đồng hợp
tác vùng Vịnh Tổng sản phẩm
quốc nội Chuỗi Markov
Monte Carlo Mô hình trễ phân
tán tự hồi quy phi tuyến tính Tổ chức các nước
xuất khẩu dầu mỏ Hoa Kỳ
NARDL
ĐSGE
MCMC
đĩa CD
GDP
BRICS
CHÚNG TA
GCC
OPEC
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
33. 31
Backus, DK, & Crucini, MJ (2000). Giá dầu và các điều khoản thương mại. Tạp chí của
với nhận dạng không đầy đủ: Xem xét lại vai trò của các cú sốc cung và cầu dầu mỏ.
Các nhà xuất khẩu và nhập khẩu dầu MENA. Chính sách năng lượng, 111073.
Tạp chí Tài chính Thị trường Mới nổi, 14(2), 176-196.
Baumeister, C., & Hamilton, JD (2019). Giải thích cấu trúc của tự hồi quy véc tơ
Bouri, E., Jalkh, N., & Roubaud, D. (2017). Cú sốc biến động hàng hóa và chủ quyền BRIC
Bouri, E., Kachacha, I., & Roubaud, D. (2020). Điều kiện thị trường dầu mỏ và rủi ro chủ quyền trong
lãi suất ở Nam Phi? bằng chứng từ một mô hình tự hồi quy véc tơ thay đổi theo thời gian.
Thương mại & Phát triển Kinh tế, 28(5), 533-547.
Baek, J., Ikponmwosa, MJ, & Choi, YJ (2019). Giá dầu thô và cán cân thương mại:
Tạp chí Kinh tế Quốc tế, 83(2), 168-184.
rủi ro: Cách tiếp cận GARCH-phân vị. Chính sách tài nguyên, 61, 385-392.
Aye, GC, Gupta, R., & Modise, MP (2015). Giá cổ phiếu có ảnh hưởng đến tiêu dùng và
Bằng chứng bất đối xứng từ các nước thành viên OPEC được lựa chọn. Tạp chí Quốc tế
Bodenstein, M., Erceg, CJ, & Guerrieri, L. (2011). Những cú sốc dầu và điều chỉnh bên ngoài.
thương mại: Bằng chứng từ các nước châu Phi được lựa chọn. Kinh tế Thế giới, 42(11), 3235-3252.
kinh tế. Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ: Kinh tế vĩ mô, 5(4), 1–28.
Baek, J., & Kwon, KD (2019). Tác động bất đối xứng của thay đổi giá dầu đối với cán cân
Baumeister, C., & Peersman, G. (2013). Tác động thay đổi theo thời gian của cú sốc nguồn cung dầu đối với Hoa Kỳ
kinh tế quốc tế, 50(1), 185-213.
American Economic Review, 109(5), 1873-1910.
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
34. 32
Sự quản lý
russia-insights.pdf
bài Thế chiến thứ hai Hoa Kỳ. Review of Economic dynamics, 8(2), 262-302.
các nền kinh tế châu Á. Chính sách năng lượng, 86, 867-879.
Chen, H., Liao, H., Tang, BJ, & Wei, YM (2016). Tác động của rủi ro chính trị của OPEC đối với
ôn tập. Tạp chí Văn học Kinh tế, 49(4), 938-60.
thống kê
Thông tin
CHÚNG TA
BP (2019).
động của số dư tài khoản vãng lai ở Nigeria. Đánh giá Năng lượng của OPEC, 35(2), 119-139.
990.
Tính toán các khoảnh khắc sau. Trong Thống kê Bayesian 4. Được chỉnh sửa bởi José-Miguel Bernardo,
Fry, R., & Pagan, A. (2011). Dấu hiệu hạn chế trong tự hồi quy véc tơ cấu trúc: Một vấn đề quan trọng
https://www.bp.com/content/dam/bp/business
Cunado, J., Jo, S., & de Gracia, FP (2015). Tác động kinh tế vĩ mô của cú sốc giá dầu ở Việt Nam
Gbatu, AP, Wang, Z., Wesseh Jr, PK, & Tutdel, IYR (2017). Tác động của giá dầu
giá dầu thô quốc tế: Một phân tích thực nghiệm dựa trên các mô hình SVAR. Năng lượng
Dickey, DA, & Fuller, WA (1981). Thống kê tỷ lệ khả năng cho thời gian tự hồi quy
cú sốc đối với các nền kinh tế nhỏ nhập khẩu dầu mỏ: Bằng chứng chuỗi thời gian đối với Liberia. Năng lượng, 139, 975-
Kinh tế học, 57, 42-49.
Chuku, CA, Akpan, UF, Sam, NR, & Effiong, EL (2011). Cú sốc giá dầu và
Ôn tập.
dãy có căn đơn vị. Kinh tế lượng: tạp chí của Hiệp hội Kinh tế lượng, 1057-1072.
ĐTM(2015).
Geweke, J. (1992). Đánh giá độ chính xác của các phương pháp tiếp cận dựa trên lấy mẫu đối với
Năng
lượng https://www.eia.gov/beta/international/analysis_includes/countries_long/China/china.pdf
trang web/vi/toàn cầu/công ty/pdfs/energy-economics/statistical-review/bp-stats-review-2019-
Cogley, T., & Sargent, TJ (2005). Trôi dạt và biến động: chính sách tiền tệ và kết quả trong
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
35. chính sách, 115, 426-433.
Gnimassoun, B., Joëts, M., & Razafindrabe, T. (2017). Trên liên kết giữa tài khoản vãng lai
nền kinh tế, 91(2), 228-248.
Huntington, HG (2018). Đo lường sự gián đoạn nguồn cung dầu: Một viễn cảnh lịch sử. Năng lượng
Gnimassoun, B. (2017). Sai lệch tỷ giá hối đoái và cán cân đối ngoại dưới một hệ thống tiền tệ cố định.
Review of International Economics, 25(5), 949-974.
Hamilton, Tiến sĩ (1983). Dầu mỏ và kinh tế vĩ mô kể từ Thế chiến II. Tạp chí chính trị
cuộc điều tra. Tạp chí Tiền tệ, tín dụng và Ngân hàng, 1-16.
50, 70-79.
Nhà xuất bản Đại học Oxford, 169–93.
Giá dầu. Năng lượng, 117306.
kinh tế vĩ mô. Năng lượng, 149, 424-437.
Hodrick, RJ, & Prescott, EC (1997). Chu kỳ kinh doanh của Hoa Kỳ sau chiến tranh: một nghiên cứu thực nghiệm
Huntington, HG (2015). Thương mại dầu thô và thâm hụt tài khoản vãng lai. Kinh tế năng lượng,
James O. Berger, Alexander Philip Dawid và Adrian Frederick Melhuish Smith. Oxford:
Gong, X., Chen, L., & Lin, B. (2020). Phân tích tác động động của các cú sốc dầu khác nhau đối với
Gong, X., & Lin, B. (2018). Tác động thay đổi theo thời gian của cú sốc cung và cầu dầu đối với Trung Quốc
Nghiên cứu.
Hamilton, tiến sĩ luật (2011). Cú sốc dầu lịch sử (Số w16790). Cục kinh tế quốc gia
Kinh Tế, 152, 63-78.
Cục nghiên cứu kinh tế quốc gia.
33
và biến động giá dầu ở các nền kinh tế đa dạng: Trường hợp của Canada. Quốc tế
Hamilton, Tiến sĩ (2009). Nguyên nhân và Hậu quả của Cú sốc Dầu mỏ 2007-08 (Số w15002).
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
36. 34
Kapetanios, G. (2005). Kiểm tra UnitRoot đối với giả thuyết thay thế lên đến m
Koop, G. (2003). kinh tế lượng Bayes. John Wiley & các con trai.
Đánh giá, 43(4), 446-469.
mất cân bằng: Nguồn gốc của cú sốc dầu có quan trọng không?. Chính sách năng lượng, 111100.
cú sốc 2003–2008?. Tạp chí Dự báo, 32(5), 385-394.
rủi ro quốc gia. Kinh tế năng lượng, 66, 571-581.
số dư tài khoản vãng lai và tỷ giá hối đoái chính thức ở Nigeria. Năng lượng OPEC
Jibril, H., Chaudhuri, K., & Mohaddes, K. (2020). Giá dầu và thương mại bất đối xứng
Kilian, L., & Hicks, B. (2013). Tăng trưởng kinh tế mạnh bất ngờ có khiến giá dầu tăng?
Kilian, L., Rebucci, A., & Spatafora, N. (2009). Cú sốc dầu mỏ và cân bằng bên ngoài. Tạp chí của
Lee, CC, Lee, CC, & Ning, SL (2017). Mối quan hệ động của cú sốc giá dầu và
Longe, AE, Muhammad, S., Ajayi, PI, & Omitogun, O. (2019). Giá dầu, độ mở thương mại,
IEA (2014). Cơ quan Năng lượng Quốc tế. Triển vọng Năng lượng Thế giới 2014. Paris, Pháp.
kinh tế quốc tế, 77(2), 181-194.
trên thị trường dầu thô. Tạp chí Kinh tế Hoa Kỳ, 99(3), 1053-69.
tương lai hàng hóa năng lượng?. Tạp chí Thị trường Tương lai, 39(3), 366-383.
Lee, CC, Lee, CC, & Liên, D. (2019). Rủi ro quốc gia và sự không chắc chắn về tài chính có quan trọng đối với
Kilian, L. (2009). Không phải cú sốc giá dầu nào cũng giống nhau: Tháo gỡ cú sốc cung cầu
vấn đề rủi ro quốc gia?. Kinh tế Năng lượng, 77, 46-53.
Phá vỡ cấu trúc. Tạp chí Phân tích Chuỗi Thời gian, 26(1), 123-133.
Lee, CC, & Lee, CC (2019). Cú sốc giá dầu và hoạt động ngân hàng Trung Quốc: Do
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
37. 35
Nakajima, J. (2011). Mô hình VAR thông số thay đổi theo thời gian với Độ biến động ngẫu nhiên: An
76-88.
nước xuất khẩu và nhập khẩu dầu lớn. Kinh tế năng lượng, 56, 42-50.
Phát triển, 41(1), 33.
cho các nền kinh tế mới nổi lớn: Một phân tích so sánh của BRICS. Kinh tế năng lượng, 76,
Primiceri, GE (2005). Thời gian thay đổi véc tơ cấu trúc tự hồi quy và chính sách tiền tệ.
Rafiq, S., Sgro, P., & Apergis, N. (2016). Cú sốc dầu bất đối xứng và cân bằng bên ngoài của
cơ chế truyền tải ở Malawi: Cách tiếp cận TVP-VAR. Tạp chí Kinh tế
Nasir, MA, Naidoo, L., Shahbaz, M., & Amoo, N. (2018). Hệ lụy của cú sốc giá dầu
các cú sốc và nền kinh tế vĩ mô của GCC: Phân tích VAR cấu trúc. Chính sách tài nguyên, 61, 166-
Biometrika, 75(2), 335-346.
Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, 72(3), 821-852.
Mwabutwa, CN, Viegi, N., & Bittencourt, M. (2016). Sự phát triển của chính sách tiền tệ
179.
Nasir, MA, Al-Emadi, AA, Shahbaz, M., & Hammoudeh, S. (2019). Tầm quan trọng của dầu
Phillips, PC, & Perron, P. (1988). Kiểm tra nghiệm đơn vị trong hồi quy chuỗi thời gian.
nền kinh tế Thổ Nhĩ Kỳ. Chính sách năng lượng, 38(8), 4489-4496.
và Nghiên cứu Kinh tế, Ngân hàng Nhật Bản.
Ozlale, U., & Pekkurnaz, D. (2010). Giá dầu và tài khoản vãng lai: Một phân tích cơ cấu cho
Tổng quan về Phương pháp luận và Ứng dụng Thực nghiệm (Số 11-E-09). Viện tiền tệ
OECD (2019). Hỗ trợ nhiên liệu hóa thạch: Tóm tắt quốc gia Nga
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
38. giá dầu thô quốc tế. Chính sách năng lượng, 72, 78-86.
tiếng Nga
Schröder, M. (2013). Các nước đang phát triển có nên định giá thấp đồng tiền của họ không?. Tạp chí
Kinh tế Phát triển, 105, 140-151.
Wu, G., & Zhang, YJ (2014). Yếu tố Trung Quốc có quan trọng? Một phân tích kinh tế lượng của
Rubio-Ramirez, JF, Wagoner, DF, & Zha, T. (2010). Tự hồi quy véc tơ cấu trúc: Lý thuyết nhận dạng
và thuật toán suy luận. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, 77(2), 665-696.
Sahoo, M., Mallick, H., & Mahalik, MK (2019). Điều gì làm xấu đi cán cân tài khoản vãng lai của Ấn
Độ: nhập khẩu dầu thô hay nhập khẩu vàng?. Thư kinh tế ứng dụng, 1-5.
Uhlig, H. (2005). Tác động của chính sách tiền tệ đến sản lượng là gì? Kết quả từ một thủ tục nhận
dạng bất khả tri. Tạp chí Kinh tế Tiền tệ, 52:381–419.
loạt mô hình: Nhận xét về Shephard & Pitt (1997). Sinh trắc học, 246-248.
Triển vọng, 4(2006), 71-96.
Watanabe, T., & Omori, Y. (2004). Bộ lấy mẫu nhiều bước để ước tính thời gian không phải Gaussian
(2019)
và truyền biến động giá dầu. Chính sách năng lượng, 133, 110872.
Rebucci, A., & Spatafora, N. (2006). Giá dầu và sự mất cân đối toàn cầu. IMF kinh tế thế giới
=65
https://www.minfin.ru/ru/statistics/fedbud/?id_65=80041&page_id=3847&popup=Y&area_id
Taghizadeh-Hesary, F., Yoshino, N., Rasoulinezhad, E., & Chang, Y. (2019). liên kết thương mại
36
Bộ
Shephard, N., & Pitt, MK (1997). Phân tích khả năng của chuỗi thời gian đo lường phi Gaussian.
Biometrika, 84(3), 653-667.
tài khoản. Nguồn năng lượng, Phần B: Kinh tế, Kế hoạch và Chính sách, 12(10), 859-867.
Tài chính
tài khoản. Động lực kinh tế vĩ mô, 18(2), 316-337.
Yalta, AY, & Yalta, AT (2017). Sự phụ thuộc vào dầu nhập khẩu và những tác động của nó đối với hiện tại
của
Schubert, SF (2014). Tác động động của cú sốc giá dầu và tác động của chúng đối với hiện tại
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
39. Nhân vâ t
191-214.
cân bằng
37
Zaouali, S. (2007). Tác động của giá dầu cao hơn đối với nền kinh tế Trung Quốc. Đánh giá của OPEC, 31(3),
phản hồi buôn bán
của
tuyến tính
A1.
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
40. 4,5
0,8
-.2
-.3
12,24
12,20
8,0
2.0
4,9
2015
1.6
Cán cân thương mại (Nga)
.1
-.số 8
4.0
Cán cân thương mại (Trung Quốc)
12,44
1995 2000 2005 2010 2015
-.4
5.0
7,5
1995 2000 2005 2010 2015
4.8
12.16
Hình A2. Dữ liệu (ở dạng cấp nhật ký)
1.4
.4
.0
12h40
1995 2000 2005 2010 2015
3,5
Sai lệch tỷ giá hối đoái thực (Trung Quốc)
2000
1995 2000 2005 2010 2015
4,5
1995 2000 2005 2010 2015
12.12
12.08
7,0
1995 2000 2005 2010 2015
4.7
38
.2
-.1
1.2
12,36
12,32
9,0
3.0
Giá dầu thực (Trung Quốc)
2005
2.0
Sai lệch tỷ giá hối đoái thực (Nga)
4.4
1995
6,5
4.6
1.0
.0
-.2
12.28
8,5
2,5
5.0
1.8
Giá dầu thực (Nga)
.2
2010
Sản xuất dầu toàn cầu
-.6
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
41. Tạp chí tiền chứng minh
39
Hình A3. Chức năng tự tương quan mẫu các đường dẫn mẫu và mật độ sau cho các tham số đã chọn: Trung Quốc
Machine Translated by Google
42. Tạp chí tiền chứng minh
40
Hình A4. Chức năng tự tương quan mẫu các đường dẫn mẫu và mật độ sau cho các tham số đã chọn: Nga
Machine Translated by Google
43. 2. Mô hình tự hồi quy vectơ tham số thay đổi theo thời gian (TVP-VAR) với các hạn chế về dấu được sử dụng.
1. Tác động của cú sốc dầu đối với tài khoản vãng lai của Trung Quốc và Nga đang được điều tra.
3. Cú sốc nhu cầu dầu có tác động tích cực đến cán cân thương mại của Nga nhưng tiêu cực đối với Trung
Quốc.
4. Cú sốc cung và cầu dầu mỏ được cho là có tác động tối đa trong và ngay sau thời kỳ khủng hoảng.
Nghiên cứu nổi bật
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
44. Các tác giả tuyên bố rằng họ không có lợi ích tài chính cạnh tranh hoặc mối quan hệ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến công
việc được báo cáo trong bài báo này.
Tuyên bố lợi ích
Các tác giả tuyên bố các lợi ích tài chính/mối quan hệ cá nhân sau đây có thể được coi là lợi ích cạnh tranh tiềm năng:
Tạp chí tiền chứng minh
Machine Translated by Google
