(LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu tác động của tỷ giá đồng đô la mỹ lên giá trị xuất khẩu của việt nam giai đoạn 2000 2017

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Tỷ giá hối đoái (TGHĐ) và rủi ro liên quan đến nó ảnh hưởng đến cân bằng thương mại là một chủ đề được các nhà kinh tế quan tâm Các mô hình nghiên cứu trước đây về tác động của rủi ro tỷ giá lên giá trị xuất khẩu thường cho ra kết quả không rõ ràng Tác động này có thể tích cực hoặc tiêu cực, tùy thuộc vào các giả định nghiên cứu ban đầu và cách định nghĩa biến động TGHĐ.

Nghiên cứu cho thấy rủi ro biến động tỷ giá có thể tác động tiêu cực đến giá trị xuất khẩu, như được chỉ ra trong các nghiên cứu của Arize (1995), Chowdhury (1993) và De Grawe (1984) Ngược lại, một số nghiên cứu khác cho rằng tỷ giá hối đoái có tác động tích cực nhưng không đáng kể, hoặc không có đủ bằng chứng cho thấy biến động tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng thống kê lên giá trị thương mại, như được nêu trong các nghiên cứu của Aristolelous (2001) và Gagnon (1993).

Các kết quả thiếu rõ ràng và nhất quán đã dẫn đến nhiều tranh cãi, đầu tiên là về thước đo biến động TGHĐ, với sự tranh luận giữa TGHĐ danh nghĩa và TGHĐ thực Bini-Smaghi (1991) cho rằng TGHĐ danh nghĩa phản ánh rủi ro của nhà xuất khẩu, trong khi Gotur (1985) lại ủng hộ TGHĐ thực vì nó thể hiện tác động của lạm phát và giá cả Tranh cãi thứ hai liên quan đến kỹ thuật thống kê trong ước lượng biến động TGHĐ; các nghiên cứu ban đầu sử dụng độ lệch chuẩn của TGHĐ (Akhtar và Hilton, 1984) nhưng bị chỉ trích do phân phối không chuẩn (Boothe và Glassman, 1987) Các nghiên cứu sau đó sử dụng độ lệch chuẩn trung bình của tốc độ tăng TGHĐ (Chowdhury, 1993), cho thấy không có kỹ thuật chung nào tối ưu cho thước đo biến động này Một vấn đề khác là thuộc tính chuỗi thời gian của các biến hồi quy trong hàm ước tính giá trị xuất khẩu; nhiều nghiên cứu đã bỏ qua thứ tự tích hợp của các biến, trong khi phương pháp đồng tích hợp của Johansen (1991) chỉ áp dụng cho các biến I(1) hoặc I(0) Tuy nhiên, Kroner và Lastrapes (1993) lại chỉ ra rằng thước đo biến động TGHĐ là chuỗi dữ liệu dừng, khiến cho kiểm định đồng kết hợp trở nên không đáng tin cậy.

Việt Nam hiện đang đối mặt với tình trạng nhập siêu, với kim ngạch xuất khẩu thấp, do đó, chỉ tiêu này được đánh giá kỹ lưỡng hàng năm để phản ánh khả năng cạnh tranh của quốc gia Nghiên cứu này nhằm đo lường tác động của tỷ giá hối đoái USD/VND và sự biến động của nó lên giá trị xuất khẩu của Việt Nam, đồng thời giải quyết các tranh cãi trong tài liệu trước đây Vì vậy, tôi thực hiện luận văn mang tên “Nghiên cứu tác động của tỷ giá đồng Đô la Mỹ lên giá trị xuất khẩu của Việt Nam trong giai đoạn 2000-2017” nhằm cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm cho một quốc gia đang phát triển như Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

Bài nghiên cứu này kiểm định tác động của tỷ giá thực tế USD/VND đến giá trị xuất khẩu của Việt Nam trong cả ngắn hạn và dài hạn Nghiên cứu nhằm trả lời ba câu hỏi chính liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ giá và xuất khẩu, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về ảnh hưởng của biến động tỷ giá đến nền kinh tế Việt Nam.

1 Tỷ giá hối đoái thực USD/ VND và biến động tỷ giá hối đoái thực USD/ VND có mối quan hệ đồng liên kết với giá trị xuất khẩu không ? Và mức độ, chiều hướng của mối quan hệ này như thế nào?

2 Có tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa tỷ giá hối đoái thực USD/VND, tỷ giá hối đoái thực USD/VND với giá trị xuất khẩu của Việt Nam không?

3 Tỷ giá hối đoái USD/VND có ảnh hưởng đến giá trị xuất khẩu của Việt Nam trong dài hạn hay không? Mức độ ảnh hưởng được lượng hóa như thế nào?

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu này tập trung vào mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái USD/VND thực và giá trị xuất khẩu của Việt Nam Dữ liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu kéo dài từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2017.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này áp dụng mô hình VECM để phân tích tác động của tỷ giá USD/VND đến giá trị xuất khẩu Dữ liệu được thu thập theo quý từ Tổng cục Thống kê Việt Nam và IMF Phần mềm Eview 8 được sử dụng để chạy mô hình dựa trên các dữ liệu thứ cấp đã thu thập.

Bài nghiên cứu sẽ thực hiện các bước sau: đầu tiên, kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bằng kiểm định ADF mở rộng Tiếp theo, kiểm định mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa giá trị xuất khẩu và biến động tỷ giá USD/VND thông qua kiểm định Cointegrated Test của Johansen Sau khi xác định độ trễ phù hợp, sẽ tiến hành kiểm định nhân quả Granger tuyến tính để ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến Cuối cùng, thông qua kết quả kiểm định VECM, bài nghiên cứu sẽ rút ra kết luận về tác động của tỷ giá USD/VND lên giá trị xuất khẩu.

Bố cục bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu gồm 5 chương như sau:

 Chương 2: Cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm

 Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

 Chương 4: Kết quả nghiên cứu

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Hiệu ứng phá giá tiền tệ

Phá giá tiền tệ là hành động giảm giá trị đồng nội tệ, dẫn đến tăng TGHĐ danh nghĩa, từ đó thúc đẩy xuất khẩu và giảm nhập khẩu, cải thiện cán cân thương mại Hiện tượng này tạo ra hai hiệu ứng: hiệu ứng giá cả, trong đó giá hàng hóa nhập khẩu tăng và giá hàng hóa xuất khẩu giảm, và hiệu ứng khối lượng, khi giá hàng hóa xuất khẩu giảm làm tăng sản lượng xuất khẩu và hạn chế sản lượng nhập khẩu Cán cân thương mại sẽ được cải thiện hoặc xấu đi tùy thuộc vào sự vượt trội giữa hiệu ứng giá cả và hiệu ứng khối lượng.

Trong ngắn hạn, khi tỷ giá hối đoái (TGHĐ) tăng mà giá hàng hóa trong nước chưa kịp điều chỉnh, hàng hóa xuất khẩu trở nên rẻ hơn trong khi hàng nhập khẩu lại đắt hơn Các doanh nghiệp trong nước chưa thể huy động nguồn lực để nâng cao năng suất nhằm đáp ứng nhu cầu xuất khẩu tăng Mặc dù giá hàng hóa nhập khẩu cao hơn, thói quen tiêu dùng vẫn khiến cầu hàng nhập khẩu không giảm ngay Do đó, sản lượng hàng hóa xuất khẩu và nhập khẩu không có sự gia tăng hoặc giảm mạnh Tóm lại, trong ngắn hạn, hiệu ứng giá cả vượt trội hơn hiệu ứng số lượng, dẫn đến tình trạng cán cân thương mại xấu đi.

Trong dài hạn, cầu hàng hóa nội địa tăng lên nhờ sự thay đổi thói quen tiêu dùng của người dân và sự gia tăng sản lượng của các doanh nghiệp trong nước Khi sản lượng trở nên co giãn, hiệu ứng số lượng vượt trội hơn so với hiệu ứng giá cả, dẫn đến việc cải thiện cán cân thương mại.

Theo Krugman (1991), hiệu ứng đường cong J mô tả sự giảm sút của tài khoản vãng lai một quốc gia sau khi phá giá đồng nội tệ, với sự cải thiện diễn ra sau đó Nguyên nhân của hiện tượng này là do trong ngắn hạn, hiệu ứng giá cả ảnh hưởng tiêu cực đến cán cân thương mại, trong khi trong dài hạn, hiệu ứng số lượng lại giúp cải thiện cán cân thương mại.

Nguồn : Tác giả tự tổng hợp 2.1.2 Hiệu ứng co giãn xuất nhập khẩu Marshall - Lerner

Hiệu ứng phá giá được nghiên cứu đầu tiên bởi Alfred Marshall và Abba Lerner, sau đó được mở rộng bởi Joan Robinson (1973) và Fritz Machlup (1955) Phương pháp này giả định rằng cung và cầu hàng hóa có hệ số co giãn hoàn hảo, tức là nhu cầu hàng hóa xuất nhập khẩu luôn được thỏa mãn ở mọi mức giá Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào phân tích tác động của phá giá đối với cán cân thương mại.

Hệ số co giãn xuất khẩu (ηx) và hệ số co giãn nhập khẩu (ηm) đo lường phần trăm thay đổi sản lượng xuất khẩu và nhập khẩu tương ứng khi tỷ giá thay đổi 1% Cụ thể, ηx được tính bằng công thức ηx= (dX/X)/(dE/E) và ηm bằng ηm= (dM/M)/(dE/E) Theo nghiên cứu của Marshall-Lerner, nếu tổng hệ số co giãn xuất khẩu và nhập khẩu (ηx + ηm) lớn hơn 1, việc phá giá tiền tệ sẽ có tác động tích cực đến cán cân thương mại.

Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng trong dài hạn (2 đến 3 năm), phá giá có ảnh hưởng đến xuất nhập khẩu, với điều kiện (ηx +ηm)>1 Hầu hết các nghiên cứu cho rằng hệ số co giãn xuất khẩu và nhập khẩu trong ngắn hạn thấp hơn so với dài hạn, do đó, điều kiện Marshall - Lerner (ηx +ηm)>1 chỉ có thể được duy trì trong dài hạn.

Tại các nước phát triển, hàng hóa đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế giúp xuất khẩu tăng nhanh và nhập khẩu giảm khi thực hiện phá giá tiền tệ Ngược lại, các nước đang phát triển gặp khó khăn do chất lượng hàng hóa thấp, dẫn đến xuất khẩu tăng chậm và nhập khẩu giảm chậm, làm xấu đi cán cân thương mại trong ngắn hạn Điều này cho thấy rằng, chính sách phá giá tiền tệ có thể cải thiện cán cân thương mại ở các nước phát triển, trong khi các quốc gia đang phát triển cần thận trọng khi áp dụng biện pháp này để kích thích xuất khẩu.

Bằng chứng thực nghiệm

2.2.1 Bằng chứng thực nghiệm tại nhóm các quốc gia phát triển

Nghiên cứu thực nghiệm từ nhiều quốc gia cho thấy biến động tỷ giá hối đoái có tác động âm và đáng kể đến giá trị xuất khẩu trong nước.

Bài nghiên cứu "Biến động tỷ giá hối đoái tại Thổ Nhĩ Kỳ và ảnh hưởng đến dòng chảy thương mại" của Vergil (2002) phân tích tác động của biến động tỷ giá hối đoái thực lên giá trị xuất khẩu của Thổ Nhĩ Kỳ đến Mỹ và ba đối tác thương mại chính trong EU, bao gồm Đức, Pháp và Ý, trong giai đoạn 1990 - 2000 Nghiên cứu áp dụng mô hình ECM để đánh giá mối quan hệ này.

Nghiên cứu sử dụng kiểm định đồng liên kết để đánh giá mối quan hệ giữa biến động tỷ giá hối đoái và giá trị xuất khẩu trong ngắn hạn Kết quả cho thấy tại Thổ Nhĩ Kỳ, biến động tỷ giá hối đoái có mối tương quan âm với giá trị xuất khẩu thực Trong khi đó, ở Đức, Pháp và Mỹ, biến động tỷ giá hối đoái thể hiện ý nghĩa thống kê trong dài hạn Đặc biệt, tại Đức, tỷ giá hối đoái cũng có tương quan âm với giá trị xuất khẩu trong ngắn hạn, trong khi các quốc gia khác không cho thấy mối liên hệ thống kê rõ ràng giữa các biến.

Trong bài nghiên cứu “Exchange Rate Volatility and Exports From East Asian Countries to Japan and the USA” (2002), Baak, Al-Mahmood và Vixathep đã áp dụng kiểm định Cointegrated Test để xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến Họ cũng sử dụng mô hình ECM để phân tích các ảnh hưởng ngắn hạn Nghiên cứu này nổi bật với sự tập trung địa lý và việc áp dụng nhiều công cụ nghiên cứu thực nghiệm Kết quả từ mô hình ECM cho thấy, tại Hàn Quốc, Singapore và Thái Lan, biến động tỷ giá hối đoái có tương quan âm với giá trị xuất khẩu trong cả dài hạn và ngắn hạn Thêm vào đó, chỉ số sản xuất của các nước nhập khẩu và tỷ giá thực song phương bị mất giá có tác động tích cực đến giá trị xuất khẩu của các nước trong nghiên cứu.

De Vita và Abbot (2004) đã áp dụng mô hình ARDL để phân tích tác động của tỷ giá hối đoái đối với kim ngạch xuất khẩu từ Anh sang các nước EU trong giai đoạn 1993-2004 Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa tỷ giá và hoạt động xuất khẩu, góp phần vào việc hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến thương mại quốc tế.

Nghiên cứu thực nghiệm năm 2001 cho thấy rằng biến động tỷ giá không ảnh hưởng đáng kể trong ngắn hạn, nhưng lại có mối tương quan âm với giá trị xuất khẩu của Anh sang các nước EU.

2.2.2 Bằng chứng thực nghiệm tại nhóm các quốc gia đang phát triển

Bằng chứng thực nghiệm từ các nước đang phát triển cho thấy kết quả không đồng nhất như ở các nước phát triển, với tỷ giá có thể có tương quan dương, âm hoặc thậm chí không có ý nghĩa với kim ngạch xuất khẩu Nguyên nhân chính là do nền kinh tế của các quốc gia này còn thiếu tính bền vững, chính sách tỷ giá hối đoái chưa ổn định và bị ảnh hưởng đáng kể bởi các biện pháp can thiệp của Chính phủ.

Bài nghiên cứu của Rey (2006) với tiêu đề “Biến động Tỷ giá Hối đoái Hiệu quả và Xuất khẩu của Các nước MENA đến EU” phân tích tác động của sự biến thiên tỷ giá hối đoái danh nghĩa và thực lên giá trị xuất khẩu của các quốc gia Trung Đông và Bắc Phi đến EU, sử dụng mô hình ECM và ARCH để lượng hóa biến thiên trong ngắn hạn và dài hạn với dữ liệu từ 1970 đến 2002 Kết quả cho thấy giá trị xuất khẩu thực có mối liên hệ với giá cả tương đối, GDP châu Âu và biến động tỷ giá hối đoái Trong dài hạn, xuất khẩu và biến động tỷ giá có tương quan âm tại Algeria, Ai Cập, Tunisia và Thổ Nhĩ Kỳ, trong khi tại Morocco và Israel lại có tương quan dương Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng biến động tỷ giá có ý nghĩa trong nhiều trường hợp, nhưng mối quan hệ âm hay dương phụ thuộc vào loại tỷ giá và quốc gia cụ thể.

Nghiên cứu của Yuen-Ling Ng năm 2008 mang tiêu đề “Mối quan hệ giữa tỷ giá thực và cán cân thương mại của Malaysia từ năm 1955 đến 2006” đã chỉ ra rằng có mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và cán cân thương mại Nghiên cứu sử dụng các phương pháp kiểm định như Granger causality và VECM, và kết luận rằng thu nhập nội địa cũng có mối quan hệ lâu dài với cán cân thương mại Hơn nữa, tỷ giá thực tế được xác định là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến cán cân thương mại trong dài hạn, đồng thời nghiên cứu cũng chỉ ra rằng không tồn tại hiệu ứng đường cong J trong trường hợp này.

Nghiên cứu của Mukhtar và Malik (2010) với tiêu đề “Biến động tỷ giá hối đoái và tăng trưởng xuất khẩu: Bằng chứng từ một số quốc gia Nam Á” đã phân tích tác động của biến động tỷ giá hối đoái đến giá trị xuất khẩu của Ấn Độ, Pakistan và Sri Lanka Sử dụng mô hình VECM và kiểm định đồng liên kết, tác giả đã đo lường các ảnh hưởng lâu dài giữa các biến từ dữ liệu thu thập trong giai đoạn 1960-2007 Kết quả cho thấy có sự tồn tại của các vector đồng liên kết giữa giá trị xuất khẩu thực, giá cả tương đối và biến động tỷ giá hối đoái trong dài hạn Cả trong ngắn hạn và dài hạn, biến động tỷ giá hối đoái có tác động tiêu cực và có ý nghĩa đến giá trị xuất khẩu của ba quốc gia này Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng cải thiện chính sách thương mại ngoại thương và thu nhập thực tế từ nước ngoài có mối tương quan tích cực với hoạt động xuất khẩu.

Nghiên cứu của Yusoff và Sabit (2015) mang tên “Tác động của Biến động Tỷ giá đến Xuất khẩu Song phương ASEAN-Trung Quốc” đã phân tích ảnh hưởng của biến động tỷ giá và tỷ giá thực đến giao thương xuất khẩu giữa các quốc gia ASEAN và Trung Quốc Sử dụng dữ liệu 20 năm từ 1992 đến 2011 của năm nước Malaysia, Singapore, Indonesia, Thái Lan và Philippines, nghiên cứu áp dụng phương pháp GMM cho dữ liệu bảng Kết quả cho thấy rằng biến động tỷ giá hối đoái và tỷ giá thực song phương có mối tương quan âm, trong khi GDP của Trung Quốc có mối tương quan dương với giá trị xuất khẩu của năm nước này sang Trung Quốc.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu này sẽ áp dụng mô hình VECM để phân tích mối quan hệ giữa giá trị xuất khẩu và sự biến động của TGHĐ, dựa trên các phương pháp tổng hợp từ chương 2 Mô hình VECM có nhiều ưu điểm nổi bật so với các mô hình khác.

Mô hình này thích hợp cho nghiên cứu với kích thước mẫu nhỏ, đặc biệt khi dữ liệu chỉ được thu thập trong giai đoạn 2000.

Mô hình này, ra mắt vào năm 2017, đã khắc phục được các khuyết tật liên quan đến việc bỏ sót biến và tự tương quan, đồng thời cho phép ước lượng các biến đồng thời trong cả ngắn hạn và dài hạn Hệ số được ước tính thông qua các phương trình đơn giản, dễ hiểu Đặc biệt, người dùng có thể chọn các độ trễ khác nhau cho từng biến khi áp dụng mô hình này.

Mô hình VECM được chọn cho nghiên cứu này nhờ vào những ưu điểm nổi bật, bao gồm khả năng ước lượng hiệu quả và tính dễ thực hiện.

3.1.1 Quy trình nghiên cứu Đầu tiên bài nghiên cứu thực hiện kiểm định nghiệm đơn bị ADF để kiểm tra dữ liệu thu thập được có ý nghĩa thống kê hay không Tiếp theo kiểm định Cointegrated test của Johansen được áp dụng để xác định mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến Sau khi xác định được độ trễ phù hợp, bài nghiên cứu kiểm định nhân quả Granger để xét chiều tác động giữa các biến của mô hình Bước cuối cùng là chạy kiểm định VECM để xác định các hệ số lượng hóa mức độ ảnh hưởng của biến TGHĐ USD/VND thực và biến mức độ biến động của tỷ giá USD/VND thực lên biến giá trị xuất khẩu

Hình 3.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu

Nguồn : Tác giả tự tổng hợp 3.1.2 Kiểm định nghiệm đơn vị

Kiểm định nghiệm đơn vị là bước quan trọng trong nghiên cứu định lượng để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu Chuỗi dữ liệu được coi là dừng nếu giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai không thay đổi theo thời gian và các độ trễ khác nhau Theo Gujarati (2003), chuỗi dừng có nghĩa là các giá trị dao động quanh giá trị trung bình Nếu chuỗi dữ liệu không dừng, có thể dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo, khiến cho kết quả ước lượng trở nên không đáng tin cậy.

Ramanathan (2002) chỉ ra rằng hầu hết các chuỗi dữ liệu thời gian trong kinh tế không có tính dừng Tuy nhiên, bằng cách lấy sai phân, chúng ta có thể chuyển đổi các chuỗi này thành chuỗi dừng Nếu chuỗi thời gian ban đầu đã được kiểm tra và có tính dừng, nó sẽ được ký hiệu là I(0) Ngược lại, nếu chuỗi dữ liệu không dừng tại I(0), chúng ta cần thực hiện lấy sai phân bậc 1 để đạt được tính dừng.

Kiểm định ADF nhằm kiểm tra tính dừng của dữ liệu

Kiểm định Cointegrated của Johansen nhằm xem xét có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến hay không

Kiểm định Granger nhằm xác định chiều tác động giữa các biến

Kiểm định VECM giúp xác định các hệ số của chuỗi thời gian dừng, được gọi là tích hợp bậc 1, ký hiệu là I(1) Nếu thực hiện lấy sai phân bậc d từ một chuỗi thời gian không dừng và thu được chuỗi dừng, dữ liệu ban đầu sẽ được gọi là tích hợp bậc d, ký hiệu I(d).

Nhiều phương pháp được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu Bài nghiên cứu này sẽ áp dụng kiểm định Dickey – Fuller mở rộng (ADF) nhằm đánh giá tình trạng dừng của chuỗi dữ liệu.

Về mặt lý thuyết , mô hình hồi quy của phương pháp kiểm định DF như sau:

∆Y t = α 0 + α 1 t + βY t-1 + u t (3.3) Nếu sai số u t là tự tương quan thì chúng ta biến đổi phương trình (3.3) thành:

∆Y t = α 0 + α 1 t + βY t-1 + ∑ i ∆Y t-i + ɛ t (3.4) Với : Y t : chuỗi dữ liệu thời gian đang xem xét

K: chiều dài độ trễ ɛt : nhiễu trắng

Phương trình (3.4) là dạng hồi quy của phương pháp kiểm định ADF Phương pháp kiểm định ADF dựa trên giả thiết sau:

H 0 : β = 0 hay chuỗi dữ liệu không dừng

H 0 : β < 0 hay chuỗi dữ liệu dừng

Giá trị kiểm định ADF được xác định qua phân phối xác suất τ, trong đó τ là tỷ lệ giữa giá trị hệ số ước lượng và sai số của nó Giá trị tới hạn τ đã được Mackinnon (1996) tính toán sẵn Để đưa ra quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0, chúng ta cần so sánh giá trị kiểm định τ tính toán với giá trị τ tới hạn của Mackinnon.

Nếu τ tính toán < τ tới hạn của Mackinnon : Bác bỏ giả thiết H 0 hay chuỗi dữ liệu là dừng

Nếu τ tính toán > τ tới hạn của Mackinnon : Chấp nhận giả thiết H 0 hay chuỗi dữ liệu là chuỗi không dừng

3.1.3 Kiểm định đồng liên kết Cointegrated test của Johansen

Nếu kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF chỉ ra rằng tất cả các biến không dừng và/hoặc có cùng bậc tích hợp, điều này có thể cho thấy sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn giữa các biến Để xác định mối quan hệ này, chúng ta áp dụng kiểm định đồng liên kết của Johansen (1998).

Kiểm định Johansen sử dụng phương pháp hợp lý cực đại và bao gồm hai tiêu chuẩn chính: kiểm định vết (trace test) và kiểm định giá trị riêng cực đại (Maximal eigenvalue test) Trong đó, r đại diện cho số lượng vector đồng liên kết có thể tồn tại Các giả thiết cho từng phương pháp kiểm định được trình bày rõ ràng.

 Kiểm định giá trị riêng cực đại (Maximal eigen value test)

Giả thiết cho tiêu chuẩn này như sau:

H 0 : có r vector đồng liên kết

H 1 : có (r +1) vector đồng liên kết

Ta so sánh giá trị riêng cực đại Maximal eigen với giá trị tới hạn Critical value để quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thiết H 0

Nếu Maximal eigen value > Critical value: bác bỏ giả thiết H 0

Nếu Maximal eigen value < Critical value: chấp nhận giả thiết H 0

 Tiêu chuẩn kiểm định vết (trace test)

Giả thiết cho kiểm định này như sau:

H 0 : số lượng vector đồng liên kết ≤ r

H 1 : số lượng vector đồng liên kết > r

Ta so sánh giá trị kiểm định vết Trace test với giá trị tới hạn Critical value để quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thiết H0

Nếu Trace test value < Critical value: chấp nhận giả thiết H 0

Nếu Trace test value > Critical value: bác bỏ giả thiết H 0

3.1.4 Kiểm định nhân quả Granger

Phân tích nhân quả Granger causality giúp xác định chiều hướng tác động giữa các cặp biến Tuy nhiên, việc giải thích kết quả phân tích nhân quả có thể phụ thuộc vào các giả định cụ thể.

Giả sử, tiến hành kiểm định nhân quả Granger cho hai chuỗi dữ liệu thời gian X và Y như sau:

Y t = α 1 + ∑ 1 Y t-1 + ∑ 1 X t-1 + ʋ t (3.6) Mối tương quan giữa X và Y sẽ rơi vào 4 trường hợp

 Nếu θ 0 và θ 1 không có ý nghĩa thống kê thì hai biến X và Y độc lập và không tồn tại quan hệ nhân quả giữa chúng

Nếu θ 0 có giá trị khác 0 và có ý nghĩa thống kê, trong khi θ 1 không có ý nghĩa thống kê, thì có thể kết luận rằng Y có mối quan hệ nhân quả đối với X, thể hiện mối quan hệ một chiều từ Y sang X.

Nếu θ1 có giá trị khác 0 và mang ý nghĩa thống kê, trong khi θ0 không có ý nghĩa thống kê, thì có thể kết luận rằng X có mối quan hệ nhân quả đối với Y, thể hiện mối quan hệ một chiều từ X đến Y.

 Nếu θ 0 và θ 1 khác 0 và có ý nghĩa thống kê thì hai biến X và Y tác động qua lại lẫn nhau

3.1.5 Kiểm định Vector hiệu chỉnh sai số VECM

Một mô hình VAR(k) có phương trình hồi quy như sau

Mô hình trên được viết lại thàn phương trình hồi quy theo VECM có dạng

∆Y t = μ + ∑ i ∆Y t-i + ʋ t (3.8) Với: μ = π Y t-1 là phần hiệu chỉnh sai số của mô hình

G: ma trận tham số ʋ t : vector hạng nhiễu trắng

Dữ liệu

Nghiên cứu này phân tích tác động của tỷ giá hối đoái thực USD/VND và sự biến động của nó đối với giá trị xuất khẩu của Việt Nam trong giai đoạn 2000-2017 Kết quả cho thấy tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng cạnh tranh của hàng hóa xuất khẩu, từ đó tác động trực tiếp đến tăng trưởng kinh tế của đất nước Việc hiểu rõ mối liên hệ này là cần thiết để xây dựng các chính sách kinh tế hiệu quả nhằm thúc đẩy xuất khẩu.

3.2.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Bài luận văn này đưa ra mô hình nghiên cứu vector sai số hiệu chỉnh (VECM) như sau:

 Số liệu giá trị xuất khẩu của Việt Nam, đơn vị tính là Triệu USD, được thu thập theo từng quý từ trang web của IMF

 Số liệu TGHĐ danh nghĩa USD/VND thu thập theo từng quý từ trang web của IMF

Sau khi thu thập và tính toán xong dữ liệu của các biến, chúng tôi thực hiện việc lấy log để tạo ra một chuỗi dữ liệu ổn định hơn, giúp việc phân tích trở nên dễ dàng hơn.

Bảng 3.1 Bảng mô tả cơ sở dữ liệu

Tên dữ liệu Ký hiệu Nguồn dữ liệu

Giá trị xuất khẩu của Việt Nam LEP IMF

TGHĐ danh nghĩa LNER IMF

TGHĐ thực LRER Được tính toán từ TGHĐ danh nghĩa Biến động TGHĐ USD/VND LLV Được tính toán từ TGHĐ thực

Nguồn : tác giả tự tổng hợp 3.2.2 Xử lý dữ liệu

 Tỷ giá hối đoái thực USD/VND

Tỷ giá hối đoái thực (RER) là tỷ giá hối đoái danh nghĩa đã được điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát, giúp phản ánh sức mua của đồng tiền trong nước so với nước ngoài Bài nghiên cứu lựa chọn TGHĐ thực thay vì TGHĐ danh nghĩa vì nó cung cấp cái nhìn chính xác hơn về sức cạnh tranh thương mại TGHĐ thực USD/VND được tính toán từ TGHĐ danh nghĩa bằng một công thức cụ thể.

 LV là biến động TGHĐ thực USD/VND được tính toán như sau:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả tổng quan các biến

Bảng 4.1 cho thấy biến giá trị xuất khẩu của Việt Nam (LEP) có sự biến động lớn nhất với độ lệch chuẩn đạt 1.10192 Ngoài ra, biến tỷ giá hối đoái thực USD/VND (LRER) cũng có mức độ biến động đáng kể, với độ lệch chuẩn là 0.159516.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến

Giá trị nhỏ nhất 5.627621 9.551018 9.00E-05 Độ lệch chuẩn 1.10192 0.159516 0.009254

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Kiểm định nghiệm đơn vị

Kiểm định nghiệm đơn vị là bước quan trọng đầu tiên để xác định tính chất kinh tế của chuỗi dữ liệu thu thập Việc này giúp chứng minh liệu dữ liệu có ý nghĩa hay không trong nghiên cứu.

Bảng 4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với giá trị xuất khẩu của Việt Nam t – Satistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.377188 0.0627 Test critical values: 1% level -4.092547

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Kết quả kiểm định ADF cho thấy tại mức ý nghĩa 1%, giá trị t-Statistic lớn hơn giá trị tới hạn (-3.377188 < -4.092547), do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết H0 rằng chuỗi dữ liệu không dừng Tiếp theo, chúng ta sẽ kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu ở sai phân bậc 1, với kết quả được trình bày trong Bảng 4.3 dưới đây.

Bảng 4.3 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với giá trị xuất khẩu của Việt Nam ở sai phân bậc 1 t – Satistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.70337 0.0000 Test critical values: 1% level -4.094550

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Kết quả kiểm định ADF cho thấy tại mức ý nghĩa 1%, giá trị t-Statistic nhỏ hơn giá trị tới hạn (-10.70337 < -4.094550) Do đó, giả thiết H0 về chuỗi dữ liệu không dừng bị bác bỏ, cho thấy chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1 (I(1)).

Bảng 4.4 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với tỷ giá hối đoái thực USD/VND t – Satistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.570627 0.7948 Test critical values: 1% level -4.092547

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Kết quả kiểm định ADF cho thấy tại mức ý nghĩa 1%, giá trị t-Statistic lớn hơn giá trị tới hạn (-1.570627 > -4.092547), do đó chấp nhận giả thiết H0 rằng chuỗi dữ liệu không dừng Tiếp theo, chúng ta sẽ kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu ở sai phân bậc 1, với kết quả được trình bày trong Bảng 4.5 dưới đây.

Bảng 4.5 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với tỷ giá hối đoái thực USD/VND ở sai phân bậc 1 t – Satistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.07588 0.0000 Test critical values: 1% level -4.094550

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Kết quả kiểm định ADF cho thấy tại mức ý nghĩa 1%, giá trị t – Statistic nhỏ hơn giá trị tới hạn (-10.07588 < -4.094550), do đó chúng ta bác bỏ giả thiết H0, tức là chuỗi dữ liệu không dừng Điều này có nghĩa là chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1 (I(1)).

Bảng 4.6 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với biến động tỷ giá hối đoái thực USD/VND t – Satistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.914287 0.0536

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Kết quả kiểm định ADF cho thấy tại mức ý nghĩa 1%, giá trị t-Statistic lớn hơn giá trị tới hạn (-1.914287 < -2.598907), dẫn đến việc chấp nhận giả thiết H0 rằng chuỗi dữ liệu không dừng Tiếp theo, chúng ta sẽ kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu ở sai phân bậc 1, với kết quả được trình bày trong Bảng 4.7 dưới đây.

Bảng 4.7 Kiểm định nghiệm đơn vị đối với biến động tỷ giá hối đoái thực USD/VND ở sai phân bậc 1 t – Satistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -11.19934 0.0000

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Kết quả kiểm định ADF chỉ ra rằng tại mức ý nghĩa 1%, giá trị t-Statistic (-11.19934) nhỏ hơn giá trị tới hạn (-2.598907), do đó chúng ta bác bỏ giả thiết H0 về chuỗi dữ liệu không dừng Điều này có nghĩa là chuỗi dữ liệu đã dừng ở sai phân bậc 1 (I(1)).

Kết quả kiểm định ADF cho thấy ba biến LEP, LLV và LRER đều đạt mức dừng tại bậc 1, cho thấy chuỗi dữ liệu có ý nghĩa thống kê Điều này cho phép chúng ta tiếp tục thực hiện các kiểm định VECM trong các phân tích tiếp theo.

Kiểm định đồng liên kết Cointegrated Test của Johansen (1991)

Sau khi kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu, nghiên cứu này áp dụng phương pháp Johansen (1991) để xác định mối quan hệ đồng liên kết giữa ba biến LEP, LRER và LLV Kết quả kiểm định được trình bày trong Bảng 4.6 dưới đây.

Bảng 4.8 Kiểm định đồng liên kết theo thống kê Trace

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Theo kiểm định Trace test, với giả thiết "Không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết", tại mức ý nghĩa 5%, giá trị thống kê Trace test là 63.56436, lớn hơn giá trị Critical value 29.797 Do đó, chúng ta bác bỏ giả thiết này.

Theo giả thuyết “Tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết”, tại mức ý nghĩa 5%, giá trị thống kê Trace test đạt 24.53424, lớn hơn giá trị Critical value là 15.495 Do đó, chúng ta bác bỏ giả thuyết này.

Theo giả thuyết "Tồn tại hai mối quan hệ đồng liên kết" với mức ý nghĩa 5%, giá trị thống kê Trace test là 1.536635, thấp hơn giá trị Critical value 3.8415 Do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết này.

Bảng 4.9 Kiểm định đồng liên kết theo thống kê Maximum Eigenvalue

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Theo kiểm định Maximum Eigenvalue, với giả thiết "Không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết" và "Tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết", tại mức ý nghĩa 5%, giá trị thống kê Max-Eigen lần lượt là 39.03012 và 22.99761, đều lớn hơn giá trị Critical value là 21.13162 và 14.2646 Do đó, chúng ta bác bỏ cả hai giả thiết này.

Còn giả thiết “Tồn tại hai mối quan hệ đồng liên kết”, tại mức ý nghĩa 5% giá trị thống ta chấp nhận giả thiết này

Cả hai kiểm định Trace test và Max-Eigen đều cho thấy có hai mối quan hệ đồng liên kết giữa ba biến LEP, LRER và LLV, cho thấy sự tồn tại của mối liên kết dài hạn giữa chúng.

Kiểm định nhân quả Granger

Trước khi thực hiện kiểm định nhân quả Granger, bài nghiên cứu sẽ xác định độ trễ tối ưu của mô hình

Bảng 4.10 Độ trễ tối ƣu của mô hình

VAR Lag Order Selection Criteria

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8 Độ trễ tối ưu của mô hình sẽ bằng độ trễ lớn nhất ta có được căn cứ theo các tiêu chuẩn

Độ trễ tối ưu của mô hình được xác định là 2, theo các chỉ số LR, FPE, AIC, SC và HQ tại bảng 4.8 Sau khi xác định độ trễ này, chúng ta tiến hành kiểm định Granger để đánh giá chiều hướng và mức độ quan hệ nhân quả giữa các cặp biến.

Bảng 4.11 Kiểm định quan hệ nhân quả Granger giữa các cặp biến

** Bác bỏ giả thiết H 0 ở mức ý nghĩa 5%

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Theo bảng 4.11, với mức ý nghĩa 5%, giả thiết rằng "Biến LRER không có tác động đến biến LEP" có xác suất Prob = 0.0216, nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5% Do đó, giả thiết này bị bác bỏ, cho thấy rằng TGHĐ thực USD/VND là nguyên nhân giải thích cho những biến động trong giá trị xuất khẩu của Việt Nam trong khoảng thời gian trễ 2 kỳ.

Kiểm định quan hệ giữa TGHĐ thực USD/VND, biến động TGHĐ thực USD/VND và giá trị xuất khẩu của Việt Nam trong ngắn hạn và dài hạn

Trước khi tiến hành hồi quy VECM, việc kiểm tra phần dư để xác định sự tồn tại của tự tương quan là cần thiết nhằm đảm bảo tính phù hợp của mô hình Kết quả kiểm tra này được trình bày chi tiết trong bảng 4.10.

Bảng 4.12 Kết quả kiểm định tự tương quan của phần dư Độ trễ LM – Statistic Prob

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Kết quả kiểm định tự tương quan phần dư của mô hình hồi quy theo phương pháp LM cho thấy p-value tại hai độ trễ đều lớn hơn 10% Do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0: "không có tự tương quan trong mô hình hồi quy" với mức ý nghĩa thống kê 10%.

4.5.2 Kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa TGHĐ thực USD/VND, biến động TGHĐ thực USD/VND và giá trị xuất khẩu

Nội dung phần này sẽ áp dụng mô hình VECM với kết quả như sau

Bảng 4.13 Kết quả kiểm định VECM mối quan hệ dài hạn giữa các biến LRER, LLV, LEP

* có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 5%

Nguồn : Tính toán từ phần mềm Eview 8

Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam trong giai đoạn 2000-2017 cho thấy tỷ giá hối đoái thực USD/VND có mối tương quan âm với giá trị xuất khẩu Cụ thể, hệ số hồi quy LRER là -3.963844, có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, cho thấy rằng trong dài hạn, khi tỷ giá hối đoái thực USD/VND tăng 1%, giá trị xuất khẩu của Việt Nam giảm 3,963844% Tương tự, biến động của tỷ giá hối đoái thực USD/VND với hệ số hồi quy -204.3921 cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, ngụ ý rằng nếu mức độ biến động của tỷ giá hối đoái thực USD/VND tăng 1%, giá trị xuất khẩu của Việt Nam sẽ giảm 204,3921%.

Phân tích kết quả nghiên cứu

Mô hình VECM cho thấy rằng sự tăng giá TGHĐ USD/VND có thể ban đầu thúc đẩy giá trị xuất khẩu của Việt Nam, nhưng trong dài hạn, tác động này có thể trở nên tiêu cực Nguyên nhân chính là do cấu trúc hàng hóa xuất nhập khẩu của Việt Nam chủ yếu là sản phẩm thô và sơ chế, với giá trị gia tăng thấp và chất lượng chưa cao Việt Nam cũng gặp khó khăn tại các thị trường xuất khẩu lớn như Nhật Bản, Mỹ và Trung Quốc, khiến cho hiệu ứng tích cực từ việc phá giá đồng nội tệ chỉ tồn tại ngắn hạn Hơn nữa, việc giảm giá đồng nội tệ làm tăng chi phí nhập khẩu nguyên liệu và thiết bị, cũng như chi phí lãi vay ngoại tệ, dẫn đến giá vốn sản xuất tăng, lợi nhuận giảm và sản lượng sản xuất sụt giảm, từ đó kéo theo giá trị xuất khẩu của Việt Nam giảm.