- SỰ CHUYỂN ĐỔI CỦA VẬN ĐỘNG THỊ TRƯỜNG VÀ TÁC ĐỘNG QUA LẠI GIỮA CÁC SẢN PHẨM CÁ NƯỚC NGỌT Ở TỈNH AN GIANG, VIỆT NAM. - Nnội dung bài viết sẽ tập trung vào việc phân tích và kiểm tra giá cả thị trường bán lẻ của sản phẩm cá nước ngọt có sự vận động như thế nào khi có sự biến đổi hoặc một cú sốc từ thị trường, đồng thời tìm hiểu sự tác động qua lại giữa các giá cả thị trường bán lẻ của các sản phẩm trong nghiên cứu. - Để đạt đến nội dung cần quan tâm, các mô hình kinh tế lượng sẽ được vận dụng: (i) Univariate GARCH. - Từ khóa: Sự chuyển đổi của vận động thị trường và tác động qua lại sản phẩm cá. - Mặc dù những sản phẩm này đáp ứng được người tiêu dùng quốc tế. - Tuy nhiên không vì vậy mà việc nghiên cứu thị trường tiêu thụ nội địa lại là vấn đề bị bỏ ngõ. - Để sản phẩm cá nước ngọt: Ba sa, Tra bè, Tra ao, cá Lóc, Rô phi có cơ hội mở rộng hơn thị trường trong nước nhằm. - hạn chế đến mức thấp nhất rủi ro và đe doạ từ sự biến động thị trường thế giới thông qua các rào cản thương mại, rào cản kỹ thuật trong thời gian gần đây từ thị trường Châu Âu và Mỹ, điển hình là việc chống phá giá vừa qua của Mỹ đã làm cho nhiều ngư dân trong vùng phải bị phá sản và chuyển đổi ngành nghề khác (Nguyen Thanh Tung, 2004). - Xuất phát từ vấn đề trên mục tiêu của bài viết là: (i) Phân tích hệ vận động thị trường tác động đến sản phẩm cá nước ngọt. - (ii) Phân tích sự tác động qua lại giữa các sản phẩm có thể thay thế cho nhau. - 2 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH GARCH VÀ MÔ HÌNH MỞ RỘNG 2.1 Nguyên lý cơ bản. - Sự phát triển mang tính quan trọng nhất trong xây dựng những thay đổi của mô hình là mô hình ARCH được giới thiệu bởi Engle (1982) (Lankshmi Bala, 2004).. - Mô hình ARCH được chỉ ra trong (3) chỉ sự thay đổi cũng như một sú sốc lớn của cụm biến số tác động đến biến số phụ thuộc. - Bollerslev (1986) (Lankshmi Balasubramanya,2004) đã mở rộng mô hình ARCH thành GARCH hay được gọi là Generalized ARCH.. - Mô hình GARCH(p,q) có dạng như sau.. - Mô hình đơn giản nhất của GARCH từ (4) được biểu diễn như sau. - Nelson’s (1991) đã thành công đối với mô hình EGARCH (Generalized Exponential ARCH), đồng thời lần đầu tiên Ông đã đi vào tìm hiểu xây dựng mô hình những tác động đòn bẩy. - Mô hình EGARCH được biểu diễn như sau. - Mô hình GJR hay còn được gọi là TARCH (Threshold ARCH) do Zakoian (1990) và Glosten, Jaganathan, và Runkle (1993) (Lankshmi Balasubramanya,2004) sáng lập một cách độc lập. - Mô hình được biểu diễn như sau. - thì trong mô hình này thể hiện có thông tin tác động tốt. - t 0 ) và thông tác động xấu. - t 0 ) có những ảnh hưởng khác nhau đến phương sai điều kiện và là biểu diễn thông tin tác động tốt, trong khi đó. - là biểu diễn thông tin tác động không tốt. - 0 chúng ta nói rằng có tác động đòn bẩy tồn tại. - 0 , tác động thông tin mang tính mất cân đối. - Điều này cho thấy thị trường có nhiều biến đổi khi ở đó có những thông tin tác động tốt và xấu.. - 2.2 Tiến trình ước lượng mô hình GARCH và mô hình mở rộng. - BA SA . - CÁ LÓC . - RÔ PHI . - Chỉ có AR(0) (Autoregression cấp 0) là xuất hiện đối với cá Rô phi, trong khi AR(1) (Autoregression cấp 1) tồn tại trong trong Ba sa, Tra ao, Tra bè, cá Lóc khi vận dụng mô hình GARCH.. - Từ kết quả ở bảng 1, y ˆ t có các giá trị ước lượng SK, K và JB đều có ý nghĩa cao (Kurtosis của năm loại sản phẩm đều lớn hơn 3). - Đồng thời chỉ riêng Rô phi là không xuất hiện mô hình ARMA (Autoregressive Moving Average) trong khi Ba sa Tra ao, Tra bè, cá Lóc thì có ARMA xuất hiện trong quá trình ước lượng GARCH.. - Kết quả kiểm định, Ba sa, Tra ao, Tra bè, cá Lóc, Rô phi sử dụng trực tiếp mô hình GARCH(1,1) để ước lượng, chỉ riêng cá Tra ao GARCH sẽ có dạng GARCH(0,1), đồng nghĩa mô hình ARCH tồn tại.. - Kết quả chạy mô hình của GARCH, EGARCH và GJR/TARCH cho các sản phẩm cá nước ngọt theo chuỗi thời gian giá cả được chỉ ra trong bảng 2.. - Xét riêng đối với sản phẩm cá Tra bè, theo bảng kết quả cho thấy, tất cả các hệ số. - 1 của 3 mô hình đều tồn tại ý nghĩa ở mức 1%. - Do hệ số 1 của EGARCH có giá trị âm, nên sự biến đổi có chiều hướng tốt làm ảnh hưởng đến sự thay đổi thị trường sản phẩm ít hơn so với sự biến đổi có chiều hướng không tốt. - 1 của GJR cũng có giá trị âm, điều này cho kết luận không có tồn tại sự tác động đòn bẩy cho thị trường sản phẩm cá Tra. - Hệ số 1 của GJR là 0.5, điều này cho thấy có thông tin tác động tích cực đến thị trường cá Tra là 0.5, trong khi đó thông tin tác động không tốt 0.03. - 1 của GARCH là 0.9 gần bằng 1, điều này nói lên có nhiều biến đổi liên tục đối với thị trường cá Tra. - Dựa trên giá trị nhỏ nhất của AIC/SC và giá trị lớn nhất của Log Likelihood, GJR có thể nói rằng, nó là mô hình nắm bắt được những động lực biến đổi của thị trường đối với sản phẩm cá Tra so với hai mô hình còn lại. - Tức là mô hình này cho kết quả dự báo chính xác và bám theo sự biến đổi thị trường.. - Tương tự nếu xét đến thị trường sản phẩm cá Rô phi, các hệ số 1. - 1 đều tồn tại ý nghĩa ở mức 1%, trong đó hệ số 1 của EGARCH có giá trị dương, có nghĩa là sự biến đổi tích cực tác động đến vận động thị trường cá Rô phi sẽ biến đổi lớn hơn là sự tác động mang tính chất xấu. - Như vậy việc phát triển thị trường cá Rô phi sẽ mang tính nhạy cảm tốt nếu có chính sách quan tâm hỗ trợ của nhà nước.. - 1 của GJR đối với cá Rô phi cũng là một hệ số âm, điều này ám chỉ không có sự tác động đòn bẩy nào tồn trại để làm bật dậy thị trường sản phẩm cá Rô phi. - Thông tin tốt tác động đến cá Rô phi 0.121 trong khi thông tin không tốt tác động 0.04. - Một lần nữa cho thấy cá Rô phi có chiều hướng tiến triển tốt khi có sự tác động từ phía chính sách. - Mặc dù giá trị 1. - Bảng 2: Kết quả ước lượng mô hình GARCH và mô hình mở rộng. - BA SA. - CÁ LÓC. - RÔ PHI. - Các giá trị trong dấu ngoặc. - Tương tự như cá Rô phi. - 1 của EGARCH đối với cá Lóc là một giá trị dương. - 1 =0.6 tồn tại ý nghĩa, điều này có nghĩa một cú sốc có tính chất tốt đến sản phẩm cá Lóc đem đến sự biến đổi nhiều hơn so với một cú sốc thị trường có chiều hướng biến đổi xấu. - Điều này có nghĩa là chính sách tác động tích cực cho sản phẩm cá Lóc sẽ cho kết quả khả thi trong việc phát triển. - Hệ số 1 của GJR có giá trị âm nên cho nhận định không có sự tác động đòn bẩy nào tồn tại đối với thị trường cá Lóc và những tác động của những sự kiện thời gian qua đem đến thị trường cá Lóc mang tính không cân đối. - 1 là 0.23 nói lên thông tin tác động tốt đến thị trường cá Lóc ít hơn thông tin tác động không tốt. - 1 ) của GARCH có giá trị 0.25 nhỏ hơn nhiều so với 1, điều này có nghĩa thị trường CáLóc không có biển đổi lớn tồn tại duy trì so với Rô phi, Tra bè.. - Xét về Ba sa, chỉ riêng hệ số 1 của mô hình EGARCH và GJR là không tồn tại ý nghĩa, trong khi 1. - 1 thì tồn tại ý nghĩa trong các mô hình. - Do vậy thị trường Ba sa không thể hiện rõ được mức độ tác động tốt và không tốt ảnh hưởng đến thị trường cá Ba sa. - Song song đó hệ số 1 cũng không tồn tại ý nghĩa trong mô hình GJR, nên điều này cũng sẽ không chỉ ra được sự tác động đòn bẩy nào được tồn tại trong mô hình lên sản phẩm cá Ba sa. - Tóm lại theo thông tin giá cả hàng ngày sản phẩm Ba sa không thể hiện rõ sự biến động thị trường tác động đến sản phẩm cá Ba sa, điều này có thể được thấy qua giá trị 1. - 3 MÔ HÌNH VAR (VECTOR AUTOREGRESSION) 3.1 Kiểm định Unit Root Test. - Việc thực hiện kiểm định Unit Root cho kết luận log của các sản phẩm không chấp nhận giả thiết ban đầu có sự tồn tại của Unit Root. - 3.3 Kết quả ước lượng VAR(1). - R-squared và F-statistic có giá trị rất cao, trong đó hàm log(Traao) có các giá trị R và F-statistic lớn nhất, kế đến log(caloc). - Theo bảng này, giá cả cá Ba sa không được thể hiện rõ từ sự tác động giá cả các sản phẩm còn lại, nhưng bị phụ thuộc vào giá cá biển, là loại cá được ngư dân mua về dùng để chế biến thức ăn cho cá. - Khi giá cá biển này tăng sẽ tác động giá bán lẻ cá Ba sa tăng theo. - Một lần nữa kết quả kiểm định “Pairwise Causality Tests” cũng đã chứng minh giá cả Ba sa không bị chi phối ảnh hưởng bởi các sản phẩm còn lại.. - Tức là nếu giá các sản phẩm này tăng lên sẽ làm giá tra trè cũng tăng (xem bảng 5). - Kết quả kiểm định Granger Causality Test ở bảng 4 cho thấy giả thiết ban đầu H0: thị trường Ba sa không tác động đến thị trường Tra bè đã bị loại bỏ vì giá trị F-statistic =10 và giá trị P (Probability. - Không có giá trị Root không nằm ngoài vòng tròn (No root lies outside the unit circle). - Mô hình VAR đáp ứng điều kiện ổn định (VAR satisfies the stability condition).. - một cú sốc thị trường làm thay đổi giá cả Ba sa sẽ làm tác động đến giá Tra bè, đồng thời cũng ảnh hưởng đến giá Rô phi bời vì Probability=0.019 cũng từ chối giả thiết ban đầu H0: giá Ba sa không ảnh hưởng đến giá Rô phi. - Kiểm định Granger Causality Test còn cho thấy giả thiết ban đầu H0: thị trường cá Rô phi không làm ảnh hưởng đến thị trường cá Lóc đã bị loại bỏ. - Tức là một cú sốc thị trường tác động đến Rô phi sẽ làm ảnh hưởng đến thị trường cá Lóc, đồng thời khi nào giá cá Rô phi tăng sẽ làm tăng giá cá Lóc.. - Bảng 5: Kết quả ước lượng VAR. - Bảng 5: Kết quả ước lượng VAR (tiếp theo). - Từ kết quả mô hình GARCH, mô hình mở rộng và ước lượng VAR, bài viết tìm thấy một số kết quả nổi bật của thị trường các sản phẩm cá nước ngọt như sau - Thị trường cá Tra và Rô phi có sự biến đổi kéo dài, trong đó thị trường cá Tra. - Thị trường cá Tra bè rất bị nhạy cảm với tác động không tốt từ sự vận động thị trường. - Mặc dù cá Tra có nhiều tác động quan tâm từ phía chính quyền tỉnh thông qua các chính sách đầu tư nhưng theo kết quả phân tích thì các chính sách này chưa thật sự làm bật dậy sự sự toả sáng phát triển thị trường góp phần duy trì sản xuất của ngư dân.. - Riêng đối với cá Rô phi, đây là một sản phẩm có chiều hướng tốt cho người nuôi, vì sản phẩm này rất nhạy cảm theo chiều hướng tích cực nếu có sự tác động tôt từ thị trường, từ phía chính sách. - Theo kết quả sự vận động của thị trường đối với sản phẩm này có chiều hướng tốt hơn là xấu cho người nuôi, nhưng vấn đề ở đây là chính sách đòn bẩy thúc đẩy sự phát triển cá Rô phi vẫn chưa được bộc lộ rõ nét.. - Cá Lóc và Ba sa có điểm chung là thị trường ít biến đổi. - Riêng cá Lóc có tính rất nhạy cảm đến sự phát triển nếu có sự tác động tích cực của thị trường, đặc biệt là từ phía chính sách quan quan tâm hỗ trợ. - Nhìn chung thị trường CáLóc còn bị bỏ ngõ nhiều từ các chính sách hỗ trợ điều này được thể hiện qua hệ số. - 1 của GJR là số âm, dẫn đến không có tác động đòn bầy làm bật dậy sự phát triển sản phẩm.. - Thị trường Ba sa không bị chi phối bởi thị trường Tra, Rô phi và cá Lóc, nhưng ở giá cả của Ba sa có quan hệ tuyến tính với giá cá biển trên thị trường mà ngư dân dùng nó vào việc chế biến thức ăn cho cá. - Tuy nhiên sự biến đổi bất thường của thị trường Ba sa sẽ làm ảnh hưởng đến thị trường cá Tra bè và Rô phi, đặc biệt là giá Ba sa tăng, sẽ dẫn đến giá Rô phi và cá Lóc sẽ tăng theo.. - Một cú sốc đem đến thị trường Rô phi sẽ làm ảnh hưởng đến thị trường cá Lóc.. - Khi giá Ba sa, giá cám tăng sẽ tác động giá Tra bè tăng theo.. - Nhà nước và chính quyền địa phương tranh thủ khai thác lợi thế thị trường cá Rô phi, vì sản phẩm này có cơ hội không những được thị trường xuất khẩu ưa chuộng mà nó còn có sự nhạy cảm tích cực cho sự phát triển thị trường nội địa nếu có tác động từ phía chính sách.. - Nhà nước và chính quyền địa phương cần qui hoạch cụ thể và có chính sách thận trọng hơn đầu từ và phát triển cá Tra bè vì đây là sản phẩm có nhiều biến động nhất và nhạy cảm với tác động xấu từ vận động của thị trường.. - Do vậy Nhà nước và chính quyền địa phương cần tạo điều kiện thuận lợi về kỹ thuật, vốn,… để người dân có cơ hội phát triển sản xuất để khai thác loại sản phẩm này vì nó mang tính ổn định cho người dân.