Hiệu ứng đường cong j tỷ giá và cán cân thương mại việt nam

CÁC NGHIÊN CỨU CÓ TRƯỚC VỀ HIỆU ỨNG ĐƯỜNG

CÁC NGHIÊN CỨU CÓ TRƯỚC VỀ HIỆU ỨNG ĐƯỜNG CONG

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng hiệu ứng đường cong J của cán cân thương mại liên quan đến tỷ giá không phải lúc nào cũng xảy ra một cách chắc chắn.

Mohsen Bahmani Oskooee và Gour G.Goswami (2003) đã nghiên cứu tác động của việc phá giá đồng Yen lên cán cân thương mại của Nhật Bản với chín đối tác thương mại lớn nhất Họ áp dụng mô hình gốc của Rose và Yellen (1989) thông qua phương pháp hiệu chỉnh sai số vector (VECM), theo hướng dẫn của Pesaran và Shin (1995) cùng với Pesaran và các cộng sự (1996) để xây dựng mô hình trễ phân bố ARDL Kết quả từ số liệu song phương chỉ cho thấy hiệu ứng đường cong J trong mối quan hệ thương mại giữa Nhật Bản với Đức và Ý, trong khi không phát hiện hình dáng hiệu ứng nào đáng kể với các quốc gia khác Đối với số liệu tổng thể, không có bằng chứng cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J trong cán cân thương mại giữa Nhật Bản và toàn cầu.

Pavle Petrovic và Mirjana Gligoric (2010) đã tiến hành ước lượng mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá và cán cân thương mại của Serbia bằng hai phương pháp phân tích đồng liên kết của Johansen và phương pháp ARDL Họ tiếp tục sử dụng mô hình VECM và hàm phản ứng đẩy (IRF) để nghiên cứu hiệu ứng đường cong.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong ngắn hạn, việc phá giá đồng tiền có thể làm xấu đi cán cân thương mại, nhưng trong dài hạn, nó lại có tác động tích cực, dẫn đến cải thiện cán cân thương mại Điều này chứng minh sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J trong kinh tế.

Ng Yuen-Ling, Har Wai-Mun và Tan Geoi-Mei (2008) đã tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại của Malaysia từ năm 1955 đến 2006, áp dụng các phương pháp như kiểm định Engle-Granger, mô hình hiệu chỉnh sai số vector và kiểm định Johansen-Juselius, cùng với hàm phản ứng đẩy IRF Kết quả cho thấy cán cân thương mại của Malaysia không tuân theo đường cong hình chữ J và không có bằng chứng cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J trong cán cân thương mại của nước này.

Jaleel Ahmad và Jing Yang (2004) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa thương mại song phương của Trung Quốc với các quốc gia G-7 nhằm kiểm tra lý thuyết đường cong J Các tác giả áp dụng các phương pháp kiểm định đồng liên kết và kiểm định nhân quả để phân tích mối quan hệ dài hạn và biến động ngắn hạn của cán cân thương mại so với tỷ giá thực Kết quả nghiên cứu cho thấy có một số bằng chứng về cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn, nhưng không có bằng chứng cho thấy hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.

Olubenga Onafowora (2003) đã nghiên cứu tác động ngắn hạn và dài hạn của tỷ giá thực đối với cán cân thương mại của ba nước ASEAN (Indonesia, Malaysia, Thái Lan) trong quan hệ thương mại với Nhật Bản và Hoa Kỳ, sử dụng dữ liệu quý từ 1980:1 đến 2001:4 Nghiên cứu áp dụng kiểm định đồng liên kết, mô hình hiệu chỉnh sai số vector và hàm phản ứng đẩy Kết quả cho thấy trong dài hạn, có mối quan hệ ổn định giữa cán cân thương mại, tỷ giá thực và tổng sản phẩm quốc nội của từng nước cùng đối tác thương mại Trong ngắn hạn, hiệu ứng đường cong J xuất hiện ở cán cân thương mại của Indonesia và Malaysia với Hoa Kỳ, Nhật Bản, cũng như của Thái Lan với Hoa Kỳ; tuy nhiên, cán cân thương mại của Thái Lan với Nhật Bản không theo dạng J mà tương tự dạng S.

Rabeya Khatoon và Mohammad Mahbubur Rahman (2009) đã sử dụng kiểm định đồng liên kết để phân tích mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực đa phương và cán cân thương mại của Bangladesh Nghiên cứu cũng áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector để khảo sát biến động ngắn hạn của các yếu tố này, dựa trên số liệu từ năm.

1972 đến 2006 của Bangladesh và 21 đối tác thương mại, các tác giả không tìm thấy sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J.

Nghiên cứu của Yi Hsing (2008) trên 7 nước châu Mỹ Latinh đã phát hiện hiệu ứng đường cong J ở 3 quốc gia là Chile, Ecuador và Uruguay, trong khi không tìm thấy bằng chứng về hiệu ứng này ở 4 nước còn lại: Argentina, Brazil, Colombia và Peru.

Mohsen Bahmani-Oskooee và Ali M Kutan (2006) đã phát hiện ra hiệu ứng đường cong J tồn tại ở ba quốc gia, bao gồm Bulgaria, Croatia và Nga, trong số 11 quốc gia được nghiên cứu, bao gồm Bulgaria, Croatia, Cyprus, Czech, Hungary, Ba Lan, Romania, Nga, Slovakia, Thổ Nhĩ Kỳ và Ukraine.

Kishore Kulkarni và Andrew Clarke (2009) đã nghiên cứu hiệu ứng đường cong J ở một số quốc gia châu Phi và châu Á Kết quả cho thấy Zambia có hiệu ứng đường cong J, trong khi Nigeria và Lavia không xuất hiện hiệu ứng này Đặc biệt, tại Thái Lan, không chỉ không có hiệu ứng đường cong J mà còn tồn tại hiệu ứng J ngược.

David Matesanz Gomez, Guadalupe Fugarolas Alvarez Ude (2006): trong ngắn hạn cán cân thương mại Argentina không thấy thiệu ứng đường cong J.

Nghiên cứu hiệu ứng đường cong J đối với cán cân thương mại của Việt Nam là cần thiết để xác định sự xuất hiện của hiệu ứng này ở cả mức độ tổng thể và song phương Điều này giúp Việt Nam xây dựng các biện pháp và chính sách phù hợp cho từng giai đoạn, từ đó cải thiện tình hình thương mại với phần còn lại của thế giới.

ln TB j,t     b k ln TB j,t k   c k ln Y i,t k   d k ln Y j,t k   e k ln RER j,t k k 1 k 0 k 0 k 0

  1 ln TB j,t 1   2 ln Y i,t 1   3 ln Y j,t 1   4 ln RER j,t 1   t

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆU ỨNG ĐƯỜNG CONG J CHO VIỆT NAM - SỐ LIỆU CỦA MÔ HÌNH

Mô hình nghiên c ứ u hi ệ u ứ ng đườ ng cong J cho Vi ệ t Nam

Trong luận văn này, tác giả áp dụng mô hình trễ phân bố trong quá trình tự hồi quy (ARDL) của M Bahmani-Oskooee và G Goswami (2003) để phân tích hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn và dài hạn đối với cán cân thương mại song phương cũng như cán cân thương mại gộp của Việt Nam khi đồng tiền Việt Nam bị phá giá.

Tác giả sẽ phân tích riêng biệt tác động của đường cong J và hiệu ứng dài hạn đối với cán cân thương mại của Việt Nam với từng quốc gia.

Mô hình ARDL song phương đã được áp dụng để lựa chọn 11 quốc gia, từ đó ước lượng cán cân thương mại của Việt Nam với thế giới Các quốc gia này đại diện cho tổng khối lượng chiếm hơn 75% giá trị ngoại thương của Việt Nam, được phân tích qua mô hình ARDL gộp.

2.1.1 Mô hình ARDL song phương:

Mô hình song phương nghiên cứu hiệu ứng đường cong J của cán cân thương mại song phương của Việt Nam với từng nước trong số 11 nước được lựa chọn.

• TB j ,t - Cán cân thương mại của Việt Nam với nước j tại thời điểm t;

 X j ,t - Xuất khẩu của Việt Nam đến nước j tại thời điểm t;

 M j ,t - Nhập khẩu của Việt Nam từ nước j tại thời điểm t;

• Y i,t - Tổng sản phẩm quốc nội thực của Việt Nam tại thời điểm t;

• Y j ,t - Tổng sản phẩm quốc nội thực của nước đối tác j tại thời điểm t;

• RER j ,t - Tỷ giá thực của VND với đồng tiền của nước j tại thời điểm t;

CPI jt RER j ,t = E jt ht CPI

 E jt - Tỷ giá danh nghĩa của VND với đồng tiền đối tác j theo phương pháp yết giá trực tiếp;

 CPI jt - Chỉ số giá tiêu dùng của đối tác j tại thời điểm t;

 CPI ht - Chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam tại thời điểm t;

- Tất cả các biến của mô hình đều được quy về dạng chỉ số so với năm gốc được chọn – chỉ số các biến tại năm gốc là 1.

  1 lnTB t1   2 lnY t1   3 lnY w,t1   4 ln REER t1   t

Việt Nam có 11 quốc gia có trao đổi thương mại lớn nhất, chiếm hơn 75% giá trị ngoại thương của đất nước Những quốc gia này đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy kinh tế và phát triển thương mại của Việt Nam trên thị trường toàn cầu.

• TB t - Cán cân thương mại của Việt Nam với thế giới (bằng tổng 11 nước) tại thời điểm t.

• Y t - Tổng sản phẩm quốc nội thực của Việt Nam tại thời điểm t ;

• Y w,t - Tổng sản phẩm quốc nội thực của thế giới tại thời điểm t;

• REER t - Tỷ giá thực hữu hiệu của VND với đồng tiền của 11 nước được chọn.

- tỷ trọng trao đổi thương mại của đối tác j trong tổng giá trị

(tổng 11 đối tác đã chọn) ngoại thương Việt Nam. ω jt (M jt + X jt )

- Tất cả các biến của mô hình đều được quy về dạng chỉ số so với năm gốc được chọn – chỉ số các biến tại năm gốc là 1.

2.1.3 Các bước tính toán, khảo sát:

- Tính toán giá trị các biến TB i,t , Y i,t , Y j ,t

, toán các sai phân bậc nhất của chúng.

Khảo sát tính dừng của các biến ban đầu và biến sai phân được thực hiện thông qua kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller (ADF Unit root test) nhằm xác định tính dừng và bậc liên kết của các biến Việc này rất quan trọng, vì hồi quy các chuỗi thời gian không dừng có thể dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo Nếu các biến không dừng nhưng sai phân cùng bậc của chúng là dừng, ta có thể thực hiện hồi quy với các biến đã lấy sai phân; tuy nhiên, điều này có thể bỏ sót thông tin dài hạn về mối quan hệ giữa các biến.

Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test) được sử dụng để xác định xem các chuỗi biến không dừng có đồng liên kết hay không Nếu có sự đồng liên kết, hồi quy các biến này sẽ cho kết quả chính xác và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa chúng Phương pháp phổ biến trong kiểm định này là kiểm định đồng liên kết của Johansen.

Mô hình hồi quy ARDL song phương (2.1.1) và mô hình ARDL gộp (2.1.2) được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa cán cân thương mại và tỷ giá trong cả ngắn hạn và dài hạn Các bước thực hiện bao gồm xác định biến số, kiểm tra tính ổn định và ước lượng các hệ số để làm rõ ảnh hưởng của tỷ giá đến cán cân thương mại.

• Khảo sát mô hình với các độ trễ khác nhau từ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8.

• Thực hiện F test để xác định tại độ trễ nào tồn tại mô hình.

• Xác định độ trễ tối ưu: áp dụng tiêu chuẩn AIC (AIC - Akaike’s Informaiton Criterion).

Để xác định hiệu ứng đường cong J khi phá giá, cần xem xét các giá trị của hệ số e k từ biến sai phân bậc nhất của tỷ giá Nếu e k có giá trị âm trong những giai đoạn đầu và sau đó chuyển sang giá trị dương ở những giai đoạn tiếp theo, điều này cho thấy cán cân thương mại sẽ trải qua hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.

Phá giá đồng tiền có thể tạo ra hiệu ứng tích cực trong dài hạn đối với cán cân thương mại nếu hệ số δ4 của biến tỷ giá có giá trị dương Điều này cho thấy rằng sự giảm giá của đồng tiền sẽ góp phần cải thiện tình hình xuất nhập khẩu và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

- Các kiểm định của mô hình:

• Tính giải thích của mô hình.

• Kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test và Durbin-Watson test),

• Kiểm định sự phù hợp của mô hình (Ramsey RESET Test),

• Kiểm định sự ổn định của mô hình (CUSUM Test và CUSUM of Square Test).

Mô t ả và tính toán s ố li ệ u

Số liệu cơ bản được thu thập và tham khảo từ các nguồn:

- Tỷ giá: Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế (IMF - International Monetery Fund).

- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI – Consumer Price Index): Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế.

Giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác được thống kê từ Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế và Tổng Cục Thống Kê Việt Nam, phản ánh sự phát triển và mở rộng của thương mại quốc tế.

- Tổng sản phẩm quốc nội (GDP – Gross Domestic Product): Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế, Tổng Cục Thống Kê Việt Nam.

2.2.2 Lựa chọn đối tác thương mại:

- Chọn 11 nước có giá trị XNK lớn nhất, tỷ trọng XNK của các nước này với

VN chiếm hơn 75% tổng giá trị XNK của VN với thế giới là: China, Japan, USA, Korea, Singapore, Taiwan, Thailand, Australia, Malaysia, Germany, Hongkong.

(Xem chi tiết “Đối tác thương mại với Việt Nam và tỷ trọng thương mại giai đoạn 2000 – 2011” tại Phụ lục 1).

2.2.3 Các số liệu cơ bản:

- Giá trị nhập khẩu theo quý của Việt Nam với 11 nước và vùng lãnh thổ nêu trên (Sẽ được tác giả cung cấp khi có yêu cầu).

- Giá trị xuất khẩu theo quý của Việt nam với 11 nước và vùng lãnh thổ nêu trên (Sẽ được tác giả cung cấp khi có yêu cầu).

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của Việt Nam được so sánh theo quý với 11 quốc gia và vùng lãnh thổ khác nhau, dựa trên các năm gốc 1999, 2005, và 2006, tùy thuộc vào từng quốc gia và vùng lãnh thổ Thông tin chi tiết sẽ được cung cấp khi có yêu cầu từ độc giả.

Tỷ giá danh nghĩa trung bình theo quý của đồng tiền Việt Nam so với USD, cùng với 11 nước đối tác và vùng lãnh thổ liên quan, sẽ được tác giả cung cấp khi có yêu cầu.

Tổng sản phẩm quốc nội thực (Real GDP) của Việt Nam theo quý được so sánh với 11 nước và vùng lãnh thổ khác, sử dụng giá cố định của các năm 1994, 1999, 2005 và 2006 tùy theo từng quốc gia Thông tin chi tiết sẽ được cung cấp bởi tác giả khi có yêu cầu.

2.2.4 Lựa chọn năm gốc để tính toán số liệu cho các biến:

Chọn năm gốc là 1999 vì:

- Năm 1999 là năm đầu tiên sử dụng đồng Euro.

- Sự thuận tiện có sẵn của số liệu: các số liệu thống kê gốc nêu trên tác giả có được từ năm 1999.

Từ năm 1999 đến nay, số lượng đối tác thương mại của Việt Nam đã ổn định và ngày càng đa dạng, với số lượng tăng từ 43 nước vào năm 1986 lên 100 nước vào năm 1995, 192 quốc gia vào năm 2000, và hiện tại đã vượt qua con số 200 quốc gia.

2.2.5 Tính toán các biến của mô hình:

(Phụ lục 2 - Kết quả sẽ được tác giả cung cấp khi có yêu cầu).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU HIỆU ỨNG ĐƯỜNG CONG J CHO VIỆT NAM & KẾT LUẬN KHÁM PHÁ

Kh ả o sát đồ ng liên k ế t gi ữ a các bi ế n b ằ ng Johansen Cointegration Test …

3.2.1 Khảo sát đồng liên kết giữa các biến của mô hình ARDL song phương:

Khảo sát đồng liên kết giữa các biến bằng phương pháp Johansen Cointegration Test cho thấy có một hoặc nhiều phương trình đồng liên kết tồn tại Việc hồi quy các biến này sẽ mang lại kết quả hồi quy thực, phản ánh mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình ARDL song phương.

(Chi tiết tại Phụ lục 3.2.a).

3.2.2 Khảo sát đồng liên kết giữa các biến của mô hình ARDL gộp:

Khảo sát đồng liên kết giữa các biến bằng phương pháp Johansen Cointegration Test cho thấy có sự tồn tại của phương trình đồng liên kết Kết quả hồi quy các biến này chỉ ra rằng mối quan hệ giữa chúng là thực tế và thể hiện sự cân bằng dài hạn trong mô hình ARDL gộp.

(Chi tiết tại Phụ lục 3.2.b).

Kết quả nghiên cứu hiệu ứng đường cong J cho cán cân thương mại song phương giữa Việt Nam với 11 đối tác - Mô hình ARDL song phương

3.3.1 Kết quả khảo sát F-Test cho các biến trễ thêm vào của mô hình

Áp dụng các mức trễ từ 0 đến 8 cho mô hình hồi quy, chúng tôi tiến hành khảo sát F-test (Khảo sát biến thừa) tại mỗi mức trễ để đánh giá sự ảnh hưởng của các biến bổ sung (ln TB j,t) Kết quả từ các mô hình này sẽ giúp xác định tính cần thiết của các biến thêm vào trong phân tích.

−1 , ln RER j ,t − 1 ) có tồn tại trong

Bảng 3.3.1 Giá trị F-statistics tính toán được với các mức trễ.

Mức trễ df F-critical value China Japan US Korea Singapore Taiwan

Bảng 3.3.1 Giá trị F-statistics tính toán được với các mức trễ (tiêp).

Mức trễ df F-critical value Thailand Australia Malaysia Germany Hongkong

Khảo sát các biến trễ thêm vào thông qua kiểm định F cho thấy giá trị thống kê F tính được rất nhạy cảm với mức độ trễ của các biến sai phân bậc nhất.

• Nếu F-statistics value lớn hơn F-critical value thì bác bỏ giả thiết H0.

• Nếu F-statistics value nhỏ hơn F-critical value thì chấp nhận giả thiết

Tất cả các đối tác đều có ít nhất một giá trị F-statistics lớn hơn giá trị F-critical ở mức ý nghĩa 5%, do đó chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 tại các mức trễ này Điều này cho thấy rằng tất cả các hệ số của biến trễ bổ sung không thể bằng 0.

- Vậy tồn tại nhiều mô hình với các mức trễ khác nhau nhưng chỉ có một mô hình là tối ưu.

3.3.2 Xác định độ trễ tối ưu của mô hình ARDL song phương:

Khi có nhiều phương trình hồi quy đồng liên kết, việc lựa chọn độ trễ tối ưu hoặc mô hình tối ưu có thể được thực hiện bằng cách áp dụng tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion) với giá trị nhỏ nhất.

Hồi quy mô hình với các mức trễ được xác định thông qua khảo sát biến thừa, đồng thời khảo sát giá trị AIC của mô hình tại các mức trễ khác nhau giúp lựa chọn mô hình tối ưu.

Bảng 3.3.2 Độ trễ và giá trị AIC mô hình song phương.

China Japan US Korea Singapore Taiwan

Mức trễ được chọn 8 lags 2 lags 1 lag 2 lags 3 lags 4 lags

Bảng 3.3.2 Độ trễ và giá trị AIC mô hình song phương (tiếp theo).

Thailand Australia Malaysia Germany Hongkong

Mức trễ được chọn 3 lags 2 lags 1 lag 2 lags 6 lags

3.3.3 Hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn của mô hình ARDL song phương:

Bảng 3.3.3 Khảo sát hệ số e k tại các mức trễ - Hiệu ứng đường cong J.

China Japan US Korea Singapore Taiwan

Hình dáng hiệu ứng trong ngắn hạn

Không đặc biệt Không đặc biệt Không đặc biệt J Không đặc biệt J

Bảng 3.3.3 Khảo sát hệ số e k tại các mức trễ - Hiệu ứng đường cong J (tiếp).

Thailand Australia Malaysia Germany Hongkong

Hình dáng hiệu −8 ứng trong ngắn hạn

Không đặc biệt Hình sin ngược

Hệ số e k trong mô hình ARDL cho thấy hiệu ứng ngắn hạn của việc phá giá đối với cán cân thương mại Cụ thể, nếu e k có giá trị âm ở các trễ đầu tiên và chuyển sang giá trị dương ở những trễ tiếp theo, thì cán cân thương mại sẽ phản ánh hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.

- Hồi quy mô hình ARDL song phương tại mức trễ tối ưu, khảo sát hệ số e k của biến sai phân bậc nhất của tỷ giá thực ( ∆ ln RER t ).

Tất cả các hệ số của sai phân bậc 1 của tỷ giá thực đều có giá trị thống kê đáng kể ở mức ý nghĩa 5% tại ít nhất một mức trễ, cho thấy rằng các quan hệ thương mại song phương đều bị ảnh hưởng bởi tỷ giá trong ngắn hạn.

Tất cả các hệ số của biến sai phân bậc nhất của tỷ giá thực đều có giá trị âm, cho thấy rằng khi VND bị phá giá (tỷ giá tăng), cán cân thương mại sẽ bị ảnh hưởng xấu và giảm sút.

Hệ số e k của sai phân bậc nhất của tỷ giá thực đối với quan hệ thương mại song phương với Korea, Taiwan và Malaysia cho thấy giá trị âm ở các mức trễ đầu, sau đó chuyển sang giá trị dương ở các mức trễ tiếp theo Điều này cho thấy hiệu ứng đường cong J chỉ tồn tại trong trường hợp của Korea, Taiwan và Malaysia.

Hệ số e k của sai phân bậc nhất của tỷ giá thực ảnh hưởng đến quan hệ thương mại song phương với các quốc gia khác Tỷ giá này không chỉ có hình dáng đặc thù mà còn có thể biểu hiện dưới dạng khác, như trường hợp của Hongkong, nơi tỷ giá có thể giống như hình Sin ngược.

3.3.4 Hiệu ứng trong dài hạn của mô hình ARDL song phương:

- Hệ số δ 4 của mô hình ARDL xác định hiệu ứng trong dài hạn của phá giá

Việc giảm giá VND có tác động khác nhau đến cán cân thương mại của Việt Nam Cụ thể, giá trị dương (+) cho thấy rằng sự giảm giá có thể cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn, trong khi giá trị âm (-) lại chỉ ra rằng giảm giá có thể gây ra tác động tiêu cực đến cán cân thương mại trong cùng khoảng thời gian.

- Tại mức trễ tối ưu, khảo sát mô hình hồi quy, sau đó xác định giá trị của F- test (F-statistics hoặc Prob F-statistics):

• Nếu Prob F-statistics > 0.05 thì chấp nhận giả thiết H0: các hệ số của phương trình hồi quy đồng thời = 0;

Nếu giá trị Prob F-statistics nhỏ hơn 0.05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1, điều này cho thấy các hệ số trong phương trình hồi quy khác không bằng 0 Kết luận này cho thấy rằng hiệu ứng của việc giảm giá tỷ giá thực trong ngắn hạn sẽ tiếp tục kéo dài đến dài hạn.

Bảng 3.3.4 Khảo sát hệ số δ 4 - Hiệu ứng trong dài hạn.

China Japan US Korea Singapore Taiwan

Mức trễ 8 lags 2 lags 1 lag 2 lags 3 lags 4 lags

Hệ số δ 4 của ln RER t −1

Giả thiết H 0 Bác bỏ Chấp nhận Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ

Hiệu ứng trong dài hạn Tăng Không xác định Tăng Giảm Tăng Tăng

Bảng 3.3.4 Khảo sát hệ số δ 4 - Hiệu ứng trong dài hạn

Thailand Australia Malaysia Germany Hongkong

Mức trễ 3 lags 2 lags 1 lag 2 lags 6 lags

Hệ số δ 4 của ln RER t −1 2.242409 -0.080736 -2.117062 -0.392237 9.441400

Giả thiết H 0 Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ

Hiệu ứng trong dài hạn Tăng Giảm Giảm Giảm Tăng

- Ngoại trừ với Nhật Bản, Prob(F-statistic) > 0.05 nên chấp nhận giả thiết

H0: Các hệ số của phương trình hồi quy đồng thời bằng 0, cho thấy không thể xác định hiệu ứng của việc phá giá VND đối với cán cân thương mại song phương giữa Việt Nam và Nhật Bản trong dài hạn Tuy nhiên, nếu xem xét ở mức ý nghĩa 10%, việc phá giá VND lại có tác động tích cực đến cán cân thương mại này.

Tất cả các giá trị Prob(F-statistic) nhỏ hơn 0.05 cho thấy rằng chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là các hệ số trong phương trình hồi quy không đồng thời bằng 0 Điều này có nghĩa là chúng ta chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy các hệ số trong phương trình hồi quy khác 0 Kết luận này cho thấy hiệu ứng giảm giá đồng nội tệ có ảnh hưởng đến cán cân thương mại song phương của Việt Nam với 10 đối tác khác trong dài hạn.

3.3.5 Các kiểm định của các mô hình ARDL song phương:

3.3.5.1 Kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình

Tự tương quan là mối quan hệ giữa các thành phần trong chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (dữ liệu chéo).

- Bằng thống kê Durbin-Watson (d statistic)

• Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương.

• Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan.

• Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.

- Bằng Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

B-G LM test có giả thiết:

• H0: không tồn tại tự tương quan của các biến cho đến bậc k.

• H1: tồn tại tự tương quan của các biến cho đến bậc k.

Nếu Prob Chi-Square(k) > 0.05 thì chấp nhận H0, Nếu Prob Chi-Square(k) < 0.05 thì bác bỏ H0.

3.3.5.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình ARDL song phương:

- Sự phù hợp của mô hình ARDL song phương được kiểm định bằng Ramsey RESET Test thêm vào 1 biến và Ramsey RESET Test thêm vào 2 biến.

- Ramsey RESET Test trả lời cho câu hỏi:

• Mô hình có thiếu biến không.

• Hình thức của các hàm: có phải chuyển thành hàm log, hàm mũ, hay hàm nghịch không.

- Ramsey RESET Test có giả thiết:

• H0: Mô hình được xác định là đúng (nếu có biến thêm vào thì hệ số của biến = 0).

• H1: Mô hình được xác định là không đúng (cần có biến khác thêm vào).

Nếu F statistics có ý nghĩa ở mức 5% thì bác bỏ giả thiết H0.

3.3.5.3 Kiểm định sự ổn định của mô hình ARDL song phương:

Kết quả khảo sát hiệu ứng đường cong J cho cán cân thương mại của Việt Nam với thế giới – Mô hình ARDL gộp

3.4.1 Kết quả khảo sát F-test cho các biến thêm vào của mô hình

Áp dụng các mức trễ từ 0 đến 8 cho mô hình hồi quy, chúng tôi tiến hành khảo sát F-test (Khảo sát biến thừa) tại mỗi mức trễ để đánh giá sự ảnh hưởng của các biến bổ sung, cụ thể là lnTBt.

− 1 , ln REER t − 1 ) có tồn tại trong mô

Khảo sát các biến trễ thêm vào thông qua kiểm định F cho thấy giá trị thống kê F rất nhạy cảm với mức độ trễ của các biến sai phân bậc nhất.

• Nếu F-statistics value lớn hơn F-critical value thì bác bỏ giả thiết H0.

• Nếu F-statistics value nhỏ hơn F-critical value thì chấp nhận giả thiết

Bảng 3.4.1 Giá trị thống kê F tính toán được với các mức trễ.

Mức trễ df F-critical value F-statistics value

F-statistics tại mức trễ 4 lags vượt qua giá trị F-critical ở mức ý nghĩa 5%, do đó chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy hệ số của các biến trễ bổ sung là khác 0.

- Vậy tồn tại một mô hình với các mức trễ 4 lags.

3.4.2 Xác định độ trễ tối ưu của mô hình ARDL gộp:

- Trong trường hợp có nhiều phương trình hồi quy đồng liên kết, áp dụng tiêu chuẩn AIC để lựa chọn độ trễ tối ưu hay mô hình tối ưu.

- Chỉ có một mức trễ 4 lags được chọn, do đó chỉ có một phương trình hồi quy đồng liên kết.

Bảng 3.4.2 Độ trễ và giá trị AIC mô hình gộp

Mức trễ được chọn 4 lags

3.4.3 Khảo sát hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn của mô hình

Hệ số e k trong mô hình ARDL gộp cho thấy hiệu ứng ngắn hạn của việc phá giá đối với cán cân thương mại Nếu e k có giá trị âm ở những kỳ đầu và sau đó chuyển sang giá trị dương ở các kỳ tiếp theo, điều này chỉ ra rằng cán cân thương mại sẽ trải qua hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.

- Hồi quy mô hình ARDL tại mức trễ tối ưu 4 lags, khảo sát hệ số e k có được từ mô hình.

Bảng 3.4.3 Khảo sát hệ số e k - Hiệu ứng đường cong J.

Hình dáng hiệu ứng trong ngắn hạn J

Hệ số của sai phân bậc 1 của tỷ giá thực hiệu dụng có ý nghĩa thống kê ở mức 5% tại mức trễ 4 lags, cho thấy rằng quan hệ thương mại song phương bị ảnh hưởng bởi tỷ giá thực hiệu dụng trong ngắn hạn.

Các hệ số của sai phân bậc 1 của tỷ giá thực hiệu dụng có giá trị âm, cho thấy rằng việc phá giá đồng nội tệ (tỷ giá tăng) sẽ làm xấu đi cán cân thương mại trong ngắn hạn.

Hệ số sai phân bậc nhất của tỷ giá thực hiệu dụng ảnh hưởng tiêu cực đến quan hệ thương mại của Việt Nam với thế giới ở mức trễ đầu, nhưng lại chuyển sang giá trị dương ở mức trễ t-4 Điều này cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J trong quan hệ thương mại của Việt Nam với các nước khác.

3.4.4 Khảo sát hiệu ứng trong dài hạn của mô hình ARDL gộp:

Hệ số δ4 cho thấy tác động của việc giảm giá VND đối với cán cân thương mại trong dài hạn Nếu δ4 có giá trị dương (+), điều này cho thấy rằng việc giảm giá VND có tác động tích cực, cải thiện cán cân thương mại Ngược lại, nếu δ4 có giá trị âm (-), điều này chỉ ra rằng giảm giá VND có thể dẫn đến hiệu ứng tiêu cực đối với cán cân thương mại trong dài hạn.

Bảng 3.4.4 Khảo sát hệ số δ 4 - Hiệu ứng trong dài hạn.

Hệ số δ 4 của ln REER t

Tại mức trễ tối ưu, tiến hành khảo sát mô hình hồi quy và xác định giá trị của F-test (F-statistics hoặc Prob F-statistics) Nếu giá trị Prob F-statistics lớn hơn 0.05, thì chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, tức là các hệ số của phương trình hồi quy đều bằng 0.

Prob F-statistics < 0.05 thì bác bỏ giả thiết H

0 ; suy ra hiệu ứng của giảm giá của tỷ giá thực trong ngắn hạn sẽ kéo dài đến dài hạn.

- Ở đây ta có: Prob(F-statistic) = 0.000133 < 0.05 nên bác bỏ giả thiết H

0 : các hệ số của phương trình hồi quy đồng thời = 0 - có nghĩa là chấp nhận

H 1 : các hệ số của phương trình hồi quy không đồng thời = 0.

4 có giá trị dương (+) cho thấy phá giá có hiệu ứng cải thiện cán cân thương mại của Việt Nam trong dài hạn

- Như vậy hiệu ứng giảm giá đồng nội tệ có tác động đến dài hạn.

3.4.5 Các kiểm định của mô hình ARDL gộp:

Bảng 3.4.5 Kết quả kiểm định (Chi tiết tại Phụ lục 3.4.b). Đối tác thương mại

Kiểm định hay tham số Tham số Giá trị Kết luận

Tính giải thích của mô hình R-Squared 0.81369 Tốt

Tính giải thích của mô hình Adj R-

Durbin-Watson d 2.142901 Không có tự tương quan

BG serial correclation LM Pro Chi-

Squared 0.1609 Không có tự tương quan Ramsey’s RESET (1) Pro F-stat 0.8738 Mô hình phù hợp Ramsey’s RESET (2) Pro F-stat 0.3560 Mô hình phù hợp

CUSUM Wt Trong Ổn định về hệ số

CUSUM of square St Trong Ổn định về tham số hay phương sai