TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Trong suốt 20 năm qua, nghiên cứu về ERPT đã phát triển mạnh mẽ với nhiều tài liệu kinh tế đa dạng Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra vai trò quan trọng của ERPT trong cả nền kinh tế lớn và nhỏ, đặc biệt là ở các quốc gia phát triển, như được nêu trong các công trình của Anderton (2003) và Campa cùng Goldberg.
Nhiều nghiên cứu từ các tác giả như Campa (2005), Gagnon và Ihrig (2004), Hahn (2003), Ihrig (2006), McCarthy (2000), Mann (1986), Goldberg và Knetter (1997) đã chỉ ra những lý thuyết quan trọng trong kinh tế học Đặc biệt, học thuyết của Choudhri và Hakura (2006), Frankel (2005) và Mihaljet phát triển nhanh chóng, được áp dụng cho các nền kinh tế mới nổi với nhiều nét tương đồng, góp phần làm phong phú thêm hiểu biết về sự phát triển kinh tế toàn cầu.
(2000), Ito và Sato (2006), Rudrani Bhattacharya (2008)
Khái niệm "truyền dẫn tỷ giá hối đoái" có nhiều cách hiểu khác nhau tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu Các nhà kinh tế học thường chú trọng đến tác động của tỷ giá hối đoái lên chỉ số giá nhập khẩu và giá bán trong các lĩnh vực sản xuất Mann (1986) đã nghiên cứu mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá nhập khẩu của Hoa Kỳ và tác động của nó đến việc thiết lập giá bán Goldberg và Knetter (1997) định nghĩa truyền dẫn tỷ giá hối đoái là phần trăm thay đổi của giá cả nhập khẩu khi tỷ giá hối đoái thay đổi Trong khi đó, Jonathan McCarthy (2000) xem xét ảnh hưởng của biến động tỷ giá hối đoái và giá nhập khẩu đến tỷ lệ lạm phát trong nước.
Trong các nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá hối đoái tại các nước đang phát triển, vấn đề này được xem xét từ nhiều khía cạnh khác nhau Chẳng hạn, nghiên cứu của Ito và Sato (2006) phân tích tác động của cuộc khủng hoảng 1997-1998 đối với truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở các nước Châu Á, trong khi Rudrani Bhattacharya (2008) tập trung vào ảnh hưởng của biến động tỷ giá đến các chỉ số giá trong nước tại Ấn Độ.
Các nước đang phát triển thường có nền kinh tế mở và quy mô nhỏ, do đó quyền áp đặt giá trên thị trường bị hạn chế (Hakan Kara, 2005) Sự thay đổi tỷ giá sẽ ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá hàng hóa nhập khẩu, làm cho các chỉ số giá trong nước trở nên nhạy cảm với biến động của tỷ giá danh nghĩa.
Chính sách tài khóa và tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu tác động của biến động tỷ giá hối đoái lên giá cả, như đã chỉ ra bởi Gagnon và Ihrig (2004) Theo Devereux và Engel (2001) cùng Bacchetta và Wincoop (2003), việc định giá bằng đồng nội tệ giúp làm giảm mức độ ảnh hưởng của hiện tượng truyền tải tỷ giá hối đoái (ERPT).
Mức độ mở cửa mậu dịch của một quốc gia là yếu tố quan trọng trong lý thuyết ERPT, với mối liên hệ giữa tỷ giá và giá nhập khẩu theo cùng chiều, được đo qua chỉ số CPI Tuy nhiên, Romer (1993) chỉ ra rằng tình hình trở nên phức tạp khi xem xét lạm phát có tương quan nghịch với sự mở cửa Điều này tạo ra một kênh gián tiếp cho mối tương quan ngược chiều giữa mở cửa và lạm phát, làm cho các kênh trực tiếp và gián tiếp không cùng chiều, dẫn đến mối tương quan giữa truyền dẫn và mậu dịch có thể vừa cùng chiều vừa ngược chiều.
Trong bối cảnh Việt Nam là một nước đang phát triển, tác giả định nghĩa truyền dẫn tỷ giá hối đoái dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm cho nhóm nước này Cụ thể, truyền dẫn tỷ giá hối đoái được hiểu là phần trăm thay đổi của các chỉ số giá trong nước khi tỷ giá hối đoái danh nghĩa thay đổi 1% Các chỉ số giá trong nước bao gồm chỉ số giá nhập khẩu (IMP) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Nếu sự thay đổi 1% của tỷ giá dẫn đến chỉ số giá thay đổi 1%, thì được gọi là truyền dẫn hoàn toàn (complete pass-through) Ngược lại, nếu sự thay đổi nhỏ hơn 1%, sẽ được xem là truyền dẫn không hoàn toàn (incomplete pass-through).
Cái gì gây nên sự khác biệt về ERPT giữa các quốc gia?
Các nhà kinh tế học thường giả định rằng giá hàng hóa ngoại thương sẽ giống nhau khi quy đổi về cùng một loại tiền tệ ở các quốc gia, tức là duy trì trạng thái ngang bằng sức mua Tuy nhiên, thực tế cho thấy giả định này ít thuyết phục, đặc biệt trong các mẫu nhỏ và khoảng thời gian từ ngắn hạn đến trung hạn Học thuyết về ERPT đã cung cấp nhiều lý giải về sự không hoàn toàn của ERPT và sự khác biệt giữa các quốc gia trong suốt 2 thập kỷ qua Nhiều kiểm định thực nghiệm chỉ ra rằng ERPT có sự khác biệt theo từng quốc gia và thời gian, cũng như ảnh hưởng đến giá cả ở các mắc xích trong dây chuyền sản xuất như giá nhập khẩu, giá nhà sản xuất và giá tiêu dùng.
ERPT (Elasticity of Exchange Rate Pass-Through) trong ngành phụ thuộc vào chiến lược định giá của công ty, mà chiến lược này lại chịu ảnh hưởng từ cơ cấu ngành Nhiều nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng chiến lược định giá và sự thay đổi lợi nhuận của công ty có mối liên hệ chặt chẽ với biến động tỷ giá Cơ sở lý luận chủ yếu của các nghiên cứu này dựa trên công trình của Donbursch (1987), trong đó cho rằng sự khác biệt về ERPT xuất phát từ mức độ tập trung hóa thị trường, mức độ thâm nhập hàng hóa nhập khẩu và tính thay thế giữa hàng nhập khẩu và hàng sản xuất trong nước Donbursch cũng chỉ ra rằng các ngành có tính cạnh tranh cao và tỷ trọng hàng nhập khẩu lớn trong tổng doanh thu sẽ có ERPT cao hơn.
ERPT (Elasticity of Exchange Rate Pass-Through) tại quốc gia phụ thuộc vào ba yếu tố chính: độ co dãn tương đối của cầu và cung, môi trường kinh tế vi mô và các điều kiện kinh tế vĩ mô (Phillips, 1988) Trong bối cảnh không có các cú sốc khác, độ co dãn của cầu và cung theo giá là yếu tố quyết định chính của ERPT Đối với hàng hóa xuất khẩu, ERPT sẽ cao hơn khi độ co dãn của cầu lớn và độ co dãn của cung thấp Ngược lại, đối với hàng hóa nhập khẩu, ERPT sẽ tăng khi độ co dãn của cầu nhỏ và độ co dãn của cung lớn (Spitaller).
Trong một nền kinh tế nhỏ, tỷ lệ ERPT cần đạt mức toàn phần (bằng 1) vì cầu đối với xuất khẩu và cung đối với nhập khẩu đều có độ co dãn tuyệt đối Điều này xuất phát từ việc quốc gia đó không có khả năng tác động đến thị trường thế giới.
Trong các mô hình kinh tế vi mô, tỷ trọng nhập khẩu lớn hơn sẽ dẫn đến tác động mạnh mẽ hơn của ERPT đến giá trong nước Knettter (1993) chỉ ra rằng ngành nghề, thay vì quốc tịch công ty, là yếu tố quyết định hơn đến hành vi định giá Do đó, sự khác biệt về ERPT giữa các quốc gia có thể xuất phát từ cấu trúc ngành khác nhau Đặc biệt, nếu công ty không chú trọng đến chiến lược định giá trên thị trường nhỏ, thì ERPT sẽ có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn ở các nền kinh tế nhỏ.
Mann (1986) đã nghiên cứu các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến độ lớn của ERPT, cho rằng tỷ giá biến động thường xuyên có thể làm giảm ERPT do nhà nhập khẩu có xu hướng điều chỉnh tỷ suất lợi nhuận thay vì giá cả Tuy nhiên, nếu công ty dự đoán rằng thay đổi tỷ giá là lâu dài, họ sẽ có khả năng điều chỉnh giá hàng hóa, dẫn đến ERPT cao hơn Do đó, ERPT thường cao hơn ở những quốc gia có sự ổn định trong thay đổi tỷ giá.
Mức độ truyền dẫn tỷ giá (ERPT) chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các yếu tố vĩ mô, trong đó có mức phụ thuộc hàng nhập khẩu của quốc gia, được đo bằng tỷ lệ giá trị nhập khẩu/GDP; quốc gia có mức phụ thuộc cao sẽ có ERPT lớn hơn, như đã được nghiên cứu bởi McCarthy (2000) và Katherine H Anderson (2005) Tính ổn định của tổng cầu cũng là một yếu tố quan trọng, với những biến động của tổng cầu và tỷ giá có thể làm giảm ERPT, đặc biệt ở những quốc gia có tổng cầu biến động nhiều (Mann, 1986) Đồng tiền định giá hàng hóa cũng ảnh hưởng đến ERPT; quốc gia có đồng tiền không ổn định và tỷ lệ nhập khẩu cao thường có lợi hơn khi yết giá bằng ngoại tệ, dẫn đến tác động của tỷ giá không chỉ đối với hàng hóa nhập khẩu mà còn với hàng hóa nội địa (non-tradables), tạo ra ERPT toàn phần (Tsesliuk, 2002) Cuối cùng, sự khác biệt trong mức lạm phát giữa các quốc gia cũng giải thích sự khác biệt về ERPT; các nghiên cứu chỉ ra rằng ERPT thấp hơn ở các quốc gia với môi trường lạm phát thấp và cao hơn ở những nơi có lạm phát cao, như nghiên cứu của Taylor (2000) và Michele Ca’ Zorzi.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU
Phương pháp nghiên cứu chung
Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng mô hình VaR được sử dụng để phân tích tác động của ERPT đến giá nhập khẩu và giá tiêu dùng ở các nền kinh tế khác nhau, bao gồm cả các nước phát triển và các nước thị trường mới nổi Các nhà nghiên cứu đều thống nhất rằng ERPT đến giá cả trong nước không hoàn toàn và phụ thuộc vào đặc điểm riêng của từng quốc gia cũng như cơ cấu ngành trong nền kinh tế.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng mô hình VaR, tương tự như các nhà nghiên cứu trước đó, để phân tích nền kinh tế Việt Nam.
Mô hình VaR (Vector Autoregressive Models) là một phương pháp thống kê trong đó mỗi biến số được xác định dựa trên các giá trị quá khứ của chính nó và các biến số khác Mô hình này cho phép phân tích mối quan hệ giữa nhiều biến số theo thời gian, giúp dự đoán xu hướng và biến động trong dữ liệu.
Mô hình VaR có dạng chuẩn như sau:
: là vecto đại diện cho biến nội sinh c : là giá trị trung bình không đổi
: là ma trận hệ số tự động hồi quy
: là sai số ngẫu nhiên (thường là nhiễu trắng)
Mô hình VAR (Vector Autoregression) là một hệ thống phương trình động, bao gồm nhiều biến thời gian và các độ trễ của chúng Trong mô hình này, mỗi phương trình đều có p độ trễ cho từng biến, cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến theo thời gian.
Giá trị của biến số trong mô hình VaR chỉ dựa vào dữ liệu quá khứ của các biến số liên quan Vì vậy, việc ước lượng các phương trình không cần thông tin bổ sung nào ngoài các biến số trong mô hình Khi thực hiện dự báo, mô hình VaR chủ yếu được áp dụng cho các khoảng thời gian ngắn hạn, ngay cả khi sử dụng phương pháp dự báo động.
Mô hình VaR yêu cầu tất cả các biến số phải là biến dừng, do đó, việc kiểm tra tính dừng của các biến trong mô hình là rất quan trọng Khi ước lượng mô hình VaR, nếu các biến chưa dừng, cần thực hiện sai phân để đảm bảo chuỗi dữ liệu trở thành dừng Tình huống trở nên phức tạp hơn khi một hỗn hợp chứa cả biến dừng và biến không dừng, khiến việc biến đổi dữ liệu trở nên khó khăn.
Mô hình VaR(p) không xác định trước giá trị p, dẫn đến khó khăn trong việc xác định độ trễ phù hợp Việc lựa chọn khoảng trễ thích hợp gặp nhiều thách thức, vì khi tăng độ dài của trễ, bậc tự do sẽ giảm, ảnh hưởng đến chất lượng của các ước lượng.
Mô hình VaR không dùng để phân tích chính sách được do trọng tâm mô hình được đặt vào dự báo
Khi ước lượng đòi hỏi số quan sát nhiều do mô hình có nhiều phương trình.
Mô hình thực nghiệm
Mô hình rút gọn VAR trong nghiên cứu này, tương tự như các mô hình trước đây của McCarthy (2000) và Hahn (2003), sẽ xem xét 06 biến số: chỉ số giá dầu (oil_t), sản lượng (y_t), lãi suất ngắn hạn (i_t), tỉ giá (e_t), chỉ số giá nhập khẩu (imp_t) và chỉ số tiêu dùng (cpi) Trong đó, tỉ giá hối đoái và hai biến số giá là những yếu tố chính trong phân tích Sản lượng và giá dầu được đưa vào để đánh giá ảnh hưởng thực sự đến nền kinh tế, trong khi lãi suất phản ánh tác động của thị trường tiền tệ và chính sách tiền tệ đến mối quan hệ đang nghiên cứu.
Trong mô hình cơ bản, các biến được sắp xếp theo thứ tự nhất định Sắp xếp theo hệ thống đệ quy cho thấy rằng những biến động đồng thời ảnh hưởng đến các biến tương ứng và những biến phía sau, trong khi không tác động đến các biến đứng trước.
Giá dầu là yếu tố quan trọng nhất trong mô hình của chúng tôi, vì những biến động của nó có thể tác động đến tất cả các yếu tố khác Tuy nhiên, giá dầu không bị ảnh hưởng đồng thời bởi bất kỳ biến động nào khác.
Các biến số trong mô hình bao gồm sản lượng đầu ra, lãi suất cơ bản và tỉ giá hối đoái, đều có ảnh hưởng đồng thời đến các cú sốc như giá dầu, cầu, tiền tệ và tỉ giá Giá nhập khẩu ảnh hưởng đến giá tiêu dùng mà không bị ảnh hưởng ngược lại Các kỹ thuật cơ bản chỉ là một trong nhiều lựa chọn hợp lý trong bối cảnh hiểu biết hiện tại Do đó, tác giả thực hiện phân tích độ nhạy bằng cách áp dụng các mô hình khác nhau, được gọi là kiểm định Robustness.
Trong nghiên cứu này, các biến được xem là những yếu tố thay đổi theo thời gian và có sự tương tác lẫn nhau Do đó, việc lựa chọn mô hình VaR để kiểm định là hoàn toàn hợp lý, nhờ vào các mối quan hệ tác động qua lại giữa các biến này.
Mô hình var cho nghiên cứu thực nghiệm có dạng:
Y t :là vectơ gồm 6 biến ( Giá dầu, GDP, LSCB,NEER, IMP, CPI)
:là sai số ngẫu nhiên
Các bước thực hiện trong quá trình thực nghiệm mô hình Var
Để đo lường cú số tỷ giá hối đoái đến các chỉ số giá trong nước, tác giả thực hiện theo các bước sau :
Bước đầu tiên trong quá trình phân tích là kiểm định tính dừng và không dừng của chuỗi thời gian cho các biến trong mô hình thực nghiệm, sử dụng phương pháp kiểm định ADF (Kiểm định gốc đơn).
Nghiên cứu xác định tác động của cú số tỷ giá đến các chỉ số giá thông qua hàm phản ứng xung, sử dụng mô hình VAR 6 biến Thứ tự Cholesky được thiết lập với vector gồm 6 biến: Giá dầu, GDP, LSCB, NEER, IMP, và CPI.
Thứ tự sắp xếp các biến trong mô hình VAR có ảnh hưởng lớn đến kết quả, vì vậy tác giả thực hiện kiểm định robustness bằng cách thay đổi vị trí các biến theo các lý thuyết kinh tế Điều này nhằm đảm bảo rằng các kết luận rút ra từ mô hình là chính xác và đáng tin cậy.
Để hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của cú sốc các biến trong việc giải thích biến động lạm phát tại Việt Nam, phương pháp phân rã phương sai được áp dụng nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về các yếu tố ảnh hưởng.
Lựa chọn các biến cho mô hình và cơ sở dữ liệu phục vụ cho phân tích
Do gặp khó khăn trong việc đảm bảo tính sẵn có và độ tin cậy của dữ liệu, chúng tôi đã tiến hành ước lượng một số quý tại Việt Nam, bắt đầu từ quý I năm.
Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là chuỗi thời gian theo quý từ năm 2000 đến 2011, chủ yếu lấy từ Tổng cục Thống kê Việt Nam và IMF’s International Financial Statistics (IFS) Giá dầu được thu thập từ trang Bloomberg, trong khi GDP cũng được lấy từ Tổng cục Thống kê Việt Nam Chỉ số giá tiêu dùng được sử dụng để đo lường lạm phát và được tìm thấy từ nguồn của Tổng cục Thống kê Việt Nam Tỷ giá hối đoái sử dụng tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương từ cơ sở dữ liệu IFS và Bộ Kế hoạch và Đầu tư, kèm theo tính toán riêng Cuối cùng, lãi suất cơ bản được lấy từ Ngân hàng Nhà nước Tất cả các biến số đều đã được điều chỉnh theo mùa vụ.
Dữ liệu được quy về kỳ gốc Q1 2000
Dữ liệu được mô tả chi tiết như sau:
Tỷ giá hối đoái được đề cập ở đây là tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER), một chỉ số không phải là tỷ giá thực tế NEER được tính toán bằng cách lựa chọn một số loại ngoại tệ đặc trưng trong một rổ tiền tệ và tính tỷ giá trung bình của các tỷ giá danh nghĩa của các đồng tiền trong rổ, dựa trên tỷ trọng tương ứng của chúng.
Giỏ tiền tệ mà tác giả đề cập bao gồm 20 quốc gia là các đối tác thương mại chính của Việt Nam, như Nhật Bản, Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mỹ, Thái Lan, Úc, Hồng Kông, Đức, Malaysia, Pháp, Indonesia, Anh, Hà Lan, Nga, Philippines, Thụy Điển, Italia, Đan Mạch và Ấn Độ Những đối tác này đóng góp khoảng 90% kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam.
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa (NEER) là chỉ số quan trọng phản ánh tỷ lệ chuyển đổi của Việt Nam với các đối tác giao dịch NEER được thể hiện bằng VND so với các ngoại tệ, với sự gia tăng của NEER chỉ ra sự giảm giá của VND, trong khi sự giảm của NEER cho thấy sự tăng giá của VND Hoạt động kinh doanh của quốc gia thường biến động theo mùa vào cuối và đầu năm, do đó NEER cũng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố này Để có được kết quả chính xác, cần điều chỉnh NEER theo yếu tố mùa vụ bằng phương pháp Census X12.
Công thức tính tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER):
i: là các thời kỳ nghiên cứu
n: là số lượng các đối tác thương mại chính của Việt Nam
: là tỷ giá danh nghĩa của đồng tiền nước j so với VND tại thời điểm t (tính theo chỉ số)
Lưu ý là tỷ giá ở đây cũng được tính là số VND cần để đổi lấy 1 đơn vị tiền tệ nước j
Tỷ trọng của đồng tiền nước j tại thời điểm t phản ánh sự tương quan giữa tỷ trọng thương mại của nước j và tổng kim ngạch thương mại của Việt Nam với các quốc gia được chọn.
Giá dầu là chỉ số quan trọng phản ánh cú sốc cung trong nền kinh tế, ảnh hưởng đến giá nhập khẩu và giá nội địa Dữ liệu giá dầu được thu thập từ Blomberg và đã được điều chỉnh theo yếu tố mùa vụ bằng phương pháp Census X12 để đảm bảo tính chính xác.
Biến sản lượng, đại diện cho đầu ra của nền kinh tế, phản ánh sự phát triển kinh tế Việt Nam qua các thời kỳ Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biến GDP để phân tích, tuy nhiên, do GDP cũng chịu ảnh hưởng của yếu tố mùa vụ, nên cần thực hiện điều chỉnh theo mùa bằng phương pháp Census X12.
3.4.4 Chỉ số gía nhập khẩu (IMP):
IMP được dùng để đo lường giá cả hàng hóa nhập khẩu Dữ liệu được lấy từ Tổng cục Thống kê Việt Nam và tính toán của tác giả
3.4.5 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI):
CPI thường được sử dụng để đo lường lạm phát nội địa, và trong nghiên cứu này, CPI và lạm phát được xem như hai khái niệm thay thế cho nhau Dữ liệu được thu thập từ IFS và đã được điều chỉnh theo yếu tố mùa vụ để loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố này, vì CPI thường cao vào đầu và cuối năm cũng như trong các dịp lễ Phương pháp điều chỉnh mùa vụ được áp dụng là Census X12.
Lãi suất được đưa vào mô hình nhằm phản ánh chính sách tiền tệ của Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu, sử dụng lãi suất cơ bản của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Ngoài ra, lãi suất cũng được điều chỉnh theo mùa thông qua phương pháp Census X12.
NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO VIỆT NAM
Kiểm định nghiệm đơn vị và lựa chọn độ trễ cho mô hình
Trước khi tiến hành đo lường mức truyền dẫn tỷ giá bằng mô hình VAR đệ quy, tác giả đã thực hiện kiểm định ADF để xác định tính dừng của các biến trong mô hình Kết quả cho thấy hầu hết các biến là chuỗi thời gian không dừng ở chuỗi gốc I(0), ngoại trừ biến IMP và CPI, trong khi các biến còn lại dừng ở sai phân bậc nhất I(1) Bảng tổng hợp dưới đây trình bày kết quả kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF.
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định tính dừng cho các biến
ADF 1% level 5% level 10% level KẾT QuẢ
OIL -0,854058 -3,577723 -2,925169 -2,600658 Không dừng NEER 2,040994 -3,577723 -2,925169 -2,600658 Không dừng
LS -0,538061 -3,577723 -2,925169 -2,600658 Không dừng IMP -3,679731 -3,577723 -2,925169 -2,600658 Dừng
GDP 2,261633 -3,577723 -2,925169 -2,600658 Không dừng CPI 5,953104 -3,577723 -2,925169 -2,600658 Dừng
ADF 1% level 5% level 10% level KẾT QuẢ
Mô hình VAR đệ quy sử dụng phương pháp phân rã Cholesky cho các biến D(OIL), D(GDP), D(LS), D(NEER), IMP và CPI, trong đó D biểu thị sai phân bậc một Việc lựa chọn độ trễ cho mô hình được thực hiện dựa trên các tiêu chuẩn LR, SC, AIC, FPE và HQ.
Bảng 4.2 Chọn độ trễ tối ưu cho mô hình Var
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(OIL) D(GDP) D(LS) D(NEER)
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình được trình bày trong bảng 4.3 cho thấy các tiêu chuẩn khác nhau đều xác định độ trễ là 4 quí Độ trễ tối ưu này cũng được xác nhận trong các nghiên cứu của Jonathan McCarthy (2000) và Michele Ca’Zorzi cùng Marcelo Sánchez khi phân tích truyền dẫn tỷ giá hối đoái dựa trên chuỗi số liệu thống kê theo quí Do đó, tác giả quyết định chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VAR là 4 quí.
Đo lường cú sốc bằng mô hình Var
4.2.1 Hàm phản ứng xung (Impulse response function):
Kết quả hàm phản ứng xung cho 8 quý (2 năm) cho thấy thứ tự phân rã Cholesky là D(OIL) -> D(GDP) -> D(LS) -> D(NEER) -> IMP -> CPI Hàm phản ứng xung được sử dụng để đo lường tác động của cú sốc tỷ giá đến chỉ số giá IMP và CPI, trong đó D biểu thị các giá trị ở chuỗi sai phân bậc một Hình ảnh minh họa tác động tích lũy của các chỉ số giá, giá dầu, GDP, lãi suất và NEER khi chịu ảnh hưởng từ sự thay đổi của 1 đơn vị độ lệch chuẩn của NEER.
Hình 4.1: Tác động tích lũy do sự thay đổi 1 đơn vị độ lệch chuẩn của NEER
Accumulated Response of D(OIL) to D(OIL)
Accumulated Response of D(OIL) to D(NEER)
Accumulated Response of D(OIL) to D(GDP)
Accumulated Response of D(OIL) to IMP
Accumulated Response of D(OIL) to CPI
Accumulated Response of D(OIL) to D(LS)
Accumulated Response of D(NEER) to D(OIL)
Accumulated Response of D(NEER) to D(NEER)
Accumulated Response of D(NEER) to D(GDP)
Accumulated Response of D(NEER) to IMP
Accumulated Response of D(NEER) to CPI
Accumulated Response of D(NEER) to D(LS)
Accumulated Response of D(GDP) to D(OIL)
Accumulated Response of D(GDP) to D(NEER)
Accumulated Response of D(GDP) to D(GDP)
Accumulated Response of D(GDP) to IMP
Accumulated Response of D(GDP) to CPI
Accumulated Response of D(GDP) to D(LS)
Accumulated Response of IMP to D(OIL)
Accumulated Response of IMP to D(NEER)
Accumulated Response of IMP to D(GDP)
Accumulated Response of IMP to IMP
Accumulated Response of IMP to CPI
Accumulated Response of IMP to D(LS)
Accumulated Response of CPI to D(OIL)
Accumulated Response of CPI to D(NEER)
Accumulated Response of CPI to D(GDP)
Accumulated Response of CPI to IMP
Accumulated Response of CPI to CPI
Accumulated Response of CPI to D(LS)
Accumulated Response of D(LS) to D(OIL)
Accumulated Response of D(LS) to D(NEER)
Accumulated Response of D(LS) to D(GDP)
Accumulated Response of D(LS) to IMP
Accumulated Response of D(LS) to CPI
Accumulated Response of D(LS) to D(LS) Accumulated Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Phụ lục 2 trình bày tác động tích lũy của chỉ số giá IMP và CPI, bị ảnh hưởng bởi sự biến động từ 1 đơn vị độ lệch chuẩn của tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu lực NEER Để đánh giá mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái, cú sốc NEER sẽ được chuẩn hóa từ cú sốc do thay đổi 1 đơn vị độ lệch chuẩn của NEER thành cú sốc do thay đổi 1% đơn vị độ lệch chuẩn của NEER Nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng phương pháp "chuẩn hóa cú sốc tỷ giá" để xác định mức truyền dẫn tỷ giá một cách hiệu quả.
Phương pháp này được giới thiệu lần đầu bởi Daniel và Marco Rossi (2000), công thức như sau:
P t,t+j : sự thay đổi tích lũy của các chỉ số giá trong giai đoạn j do tác động của cú sốc tỷ giá
Nt,t+j : sự thay đổi tích lũy của tỷ giá do tác động của cú sốc từ chính nó trong giai đoạn j
Bảng 4.3: Kết quả hàm phản ứng xung của các chỉ số giá với cú sốc 1% từ NEER
Hình 4.2 Phản ứng của chỉ số IMP, CPI với cú sốc 1% NEER
Khi so sánh mức độ ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến các chỉ số giá, mô hình định lượng cho thấy rằng mức truyền dẫn đến chỉ số giá nhập khẩu cao hơn so với chỉ số giá tiêu dùng Tất cả các mức truyền dẫn này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Trong 8 quý kể từ khi có cú sốc tỷ giá hối đoái, mức truyền dẫn có xu hướng gia tăng qua các quý Mức truyền dẫn lên chỉ số giá nhập khẩu lớn nhất ở quý thứ 8 ERPT lên chỉ số giá nhập khẩu ở quý thứ 8 là 2,65 có nghĩa là khi có cú sốc thay đổi tỷ giá 1% thì chỉ số giá nhập khẩu cũng thay đổi tăng 2,65% Bảng kết quả định lượng cho thấy mức truyền dẫn lên chỉ số giá nhập khẩu là hoàn toàn kể từ quý thứ
Từ quý 6 trở đi, mối quan hệ giữa tỷ giá và chỉ số CPI đã có sự thay đổi rõ rệt Trong 6 quý đầu, khi tỷ giá tăng 1%, chỉ số CPI lại giảm lần lượt 0,07% ở quý 1, 0,14% ở quý 2, 0,6% ở quý 3 và 1,04% ở quý 4, cho thấy sự không cùng chiều giữa hai chỉ số này trong giai đoạn đầu.
Mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái lên chỉ số CPI đã tăng lên 1,04% trong quý 5 và 0,6% trong quý 6 Từ quý thứ 7 trở đi, sự truyền dẫn này diễn ra theo cùng chiều, với mức truyền dẫn hoàn toàn đạt được trong quý thứ 8.
Khi so sánh với mức ERPT trong nghiên cứu của Võ Văn Minh (2009) có thể thấy độ lớn mức truyền dẫn này có xu hướng tăng nhanh
Bảng 4.4 Kết quả nghiên cứu độ lơn ERPT của Võ Văn Minh (2009)
So sánh nghiên cứu về mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái tại một số quốc gia Châu Á cho thấy mức độ truyền dẫn của tỷ giá ảnh hưởng đến các chỉ số giá trong khu vực.
Việt Nam có mức độ nhạy cảm với các chỉ số giá cao hơn so với nhiều nước trong khu vực Châu Á, đặc biệt khi xảy ra cú sốc tỷ giá Điều này cho thấy rằng nền kinh tế Việt Nam dễ bị ảnh hưởng hơn trước những biến động về tỷ giá so với các quốc gia khác trong khu vực.
Bảng 4.5 kết quả nghiên cứu ERPT ở một số nước Châu Á trong khu vực
Mô hình VAR đệ quy có nhược điểm là kết quả phụ thuộc vào thứ tự sắp xếp của các biến Để đánh giá một cách toàn diện, tác giả đã tiến hành kiểm định mô hình VAR với thứ tự biến được sắp xếp theo hướng dẫn của Ito và Sato (2007).
Thứ tự 1 : D(OIL) -> D(GDP) -> D(LS) -> D(NEER) -> IMP ->CPI (đã được kiểm định ở mô hình cơ bản trên)
Thứ tự 2: D(OIL) -> D(GDP) -> D(NEER) -> D(LS) ->IMP ->CPI
Thứ tự 3: D(OIL) -> D(LS) - > D(NEER) -> D(GDP) ->IMP ->CPI
Thứ tự 4: D(OIL) -> D(NEER) -> D(GDP)-> IMP -> CPI -> D(LS)
Kết quả hàm phản ứng xung IRF cho các thứ tự 2, 3,4 lần lượt như sau:
Kết quả hàm phản ứng xung theo thứ tự phân rã Cholesky thứ 2 như sau:
Bảng 4.6: Kết quả hàm phản ứng xung của các chỉ số giá với cú sốc 1% từ
Hình 4.3 Phản ứng của chỉ số IMP, CPI với cú sốc 1% NEER theo thứ tự 2 thoi ky 1 2 3 4 5 6 7 8
Kết quả hàm phản ứng xung theo thứ tự phân rã Cholesky thứ 3 như sau:
Bảng 4.7: Kết quả hàm phản ứng xung của các chỉ số giá với cú sốc 1% từ NEER theo thứ tự 3
Hình 4.4 Phản ứng của chỉ số IMP, CPI với cú sốc 1% NEER theo thứ tự 3 thoi ky 1 2 3 4 5 6 7 8
Kết quả hàm phản ứng xung theo thứ tự phân rã Cholesky thứ 4 như sau:
Bảng 4.8: Kết quả hàm phản ứng xung của các chỉ số giá với cú sốc 1% từ
NEER theo thứ tự 4 thời kỳ 1 2 3 4 5 6 7 8
Hình 4.5 Phản ứng của chỉ số IMP, CPI với cú sốc 1% NEER theo thứ tự 4
Sau khi điều chỉnh thứ tự các biến kết quả, mô hình cho thấy sự khác biệt theo hai xu hướng Cả mô hình thứ nhất và thứ ba đều chỉ ra rằng ERPT có ảnh hưởng lớn hơn đến chỉ số giá nhập khẩu so với chỉ số giá CPI, và mức độ tác động ở hai mô hình này khá tương đồng.
Mô hình thứ 2 và thứ 4 cho thấy tác động của cú sốc thay đổi tỷ giá lên chỉ số giá CPI cao hơn so với chỉ số giá nhập khẩu Độ lớn tác động khi có sự thay đổi 1% tỷ giá hối đoái lên chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số giá tiêu dùng ở hai mô hình này khá tương đồng, đặc biệt là ERPT lên các chỉ số giá chỉ bắt đầu từ quý thứ 6 trở đi.
Việc thay đổi vị trí các biến trong mô hình đã chỉ ra sự khác biệt rõ rệt Mô hình 1 và 3 có sự tương đồng, trong khi mô hình 2 và 4 cũng tương tự nhau, nhưng hai cặp mô hình này lại cho kết quả hoàn toàn trái ngược Nghiên cứu định lượng với 4 mô hình cho thấy mức độ ERPT lên các chỉ số giá tại Việt Nam nhạy cảm với thứ tự sắp xếp của các biến trong mô hình.
4.2.3 Phân rã phương sai (Variance decompotition) :
Hàm phản ứng xung cung cấp thông tin về mức độ ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến các chỉ số giá, nhưng không thể hiện rõ tầm quan trọng của các cú sốc này trong việc giải thích sự biến động của chỉ số CPI Để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng này, chức năng phân rã phương sai đã được áp dụng.
Bảng 4.9 Tầm quan trọng của các biến số trong việc thay đổi của IMP :
Period D(OIL) D(GDP) D(LS) D(NEER) IMP CPI
Hình 4.6 Tầm quan trọng của các biến số trong việc thay đổi của IMP:
Nhìn vào hình cho thấy IMP bị ảnh hưởng mạnh nhất bởi D(GDP), D(OIl) và
Trong giai đoạn đầu, phương sai của IMP chủ yếu bị ảnh hưởng bởi cú sốc giá dầu và lãi suất Tuy nhiên, từ quý thứ 4 trở đi, phương sai của IMP lại chịu tác động mạnh từ các cú sốc liên quan đến giá dầu (D(OIL)), GDP (D(GDP)), lãi suất (D(LS)) và tỷ giá hối đoái danh nghĩa (D(NEER)).
- Cú sốc tỷ giá hối đoái ảnh hưởng chậm, dai dẳng theo thời gian và càng tác động mạnh trong giai đoạn sau
Bảng 4.10 Tầm quan trọng của các biến số trong việc thay đổi của CPI :
Period D(OIL) D(GDP) D(LS) D(NEER) IMP CPI
10 10.91000 21.60663 24.73849 8.500955 18.57776 15.66616 Hình 4.7 : Tầm quan trọng của các biến số trong việc thay đổi của CPI :
Kết quả phân tích cho thấy phương sai của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) bị ảnh hưởng chủ yếu bởi các yếu tố như tăng trưởng GDP, nhập khẩu (IMP) và lãi suất (D(LS)) Trong các quý đầu tiên sau cú sốc tỷ giá, CPI chủ yếu chịu tác động từ yếu tố IMP, GDP và chính nó Tuy nhiên, trong các quý tiếp theo, ảnh hưởng chủ yếu đến phương sai của CPI đến từ GDP, IMP và lãi suất.
- Cú sốc tỷ giá hối đoái thông qua chỉ số D(NEER) ảnh hưởng chậm đến CPI nhưng có tính chất gia tăng theo thời gian.
