GI Ớ I THI Ệ U V Ề ĐỀ TÀI
Lý do ch ọn đề tài
Trong bối cảnh toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế, hoạt động ngoại thương đóng vai trò thiết yếu đối với mỗi quốc gia Tỷ giá hối đoái, như một chỉ số phản ánh mối quan hệ kinh tế quốc tế, là công cụ chính sách vĩ mô quan trọng giúp thúc đẩy phát triển kinh tế, ổn định giá trị nội tệ, kích thích xuất khẩu và đảm bảo cân bằng cán cân thanh toán Do đó, việc quản lý tỷ giá để đạt được các mục tiêu kinh tế là một vấn đề quan trọng hàng đầu.
Phá giá tiền tệ là biện pháp điều chỉnh tỷ giá nhằm giảm giá đồng nội tệ, từ đó thúc đẩy xuất khẩu và hạn chế nhập khẩu, góp phần cải thiện thâm hụt cán cân thanh toán Tuy nhiên, một chính sách tỷ giá không hợp lý có thể dẫn đến suy thoái kinh tế Tại Việt Nam, nghiên cứu về chính sách tỷ giá hối đoái đang trở nên nhạy cảm do tầm quan trọng của nó đối với nền kinh tế Mặc dù xuất khẩu đã tăng trưởng ấn tượng, cán cân thanh toán của Việt Nam vẫn thâm hụt Do đó, cần làm rõ mối quan hệ giữa chính sách tỷ giá và hoạt động ngoại thương, cũng như hiệu quả của chính sách phá giá trong việc cải thiện cán cân thanh toán Nghiên cứu này sẽ xem xét tác động của hiệu ứng đường cong J đến cán cân thương mại và dịch vụ, đồng thời kiểm tra sự khác biệt giữa hai bộ phận chính của cán cân vãng lai là hàng hóa và dịch vụ.
M ụ c tiêu nghiên c ứ u
Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thanh toán, đồng thời xem xét tác động của việc định giá cao đồng Việt Nam đến cán cân thương mại và dịch vụ Bài viết cũng đi sâu vào hiệu ứng đường cong J, đánh giá ảnh hưởng của nó lên hai thành phần của cán cân thanh toán: cán cân thương mại và cán cân dịch vụ, cũng như sự khác biệt trong tác động của hiệu ứng này giữa hai thành phần trên.
N ộ i dung nghiên c ứ u
Từ các mục tiêu nghiên cứu trên, bài nghiên cứu tập trung giải quyết các vấn đề sau:
Để hiểu rõ về lý thuyết hiệu ứng đường cong J, cần phân tích tác động của biến động tỷ giá đối với cán cân thanh toán và xem xét các nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện trước đây.
Bài viết này giới thiệu phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu, cùng với cách xử lý dữ liệu để tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị, nhằm đánh giá tính dừng của các biến như GDP, REER, TBg và TBs Ngoài ra, bài viết cũng thực hiện kiểm định đồng liên kết để phân tích mối liên hệ giữa các biến này.
Nếu các biến dừng cùng bậc, tác giả áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số để phân tích mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa cán cân thanh toán và các biến giải thích.
Khi các biến không dừng cùng bậc, mô hình VAR được áp dụng để xác định mối liên hệ giữa các biến Kết quả từ mô hình cho thấy tác động của hiệu ứng đường cong J khác nhau giữa cán cân thương mại và cán cân dịch vụ Tác giả cũng thực hiện kiểm định phân dư có phân phối chuẩn, phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai cho cả cán cân hàng hóa và cán cân dịch vụ.
Phương pháp nghiên cứ u
Nghiên cứu này áp dụng các mô hình kinh tế lượng và phương pháp kiểm định đã được đề xuất và phát triển bởi các nhà nghiên cứu nổi tiếng trên thế giới trong các công trình khoa học trước đó.
Tác giả kiểm tra tính dừng của từng biến thông qua kiểm định nghiệm đơn vị để tránh hồi quy giả trong phân tích dữ liệu Nếu các biến dừng cùng bậc, kiểm định đồng liên kết Johansen (1990) và mô hình hiệu chỉnh sai số được sử dụng để xác định mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa cán cân thương mại, dịch vụ và các biến giải thích Ngược lại, nếu các biến không dừng cùng bậc, mô hình VAR sẽ được ước lượng để xác định mối liên hệ giữa các biến.
Dữ liệu nghiên cứu bao gồm GDP theo quý của Việt Nam từ năm 1997 đến 2013, cùng với GDP phần còn lại của thế giới được tính toán dựa trên trung bình có trọng số của 15 quốc gia có giao dịch thương mại thường xuyên với Việt Nam Các quốc gia này bao gồm Mỹ, Nhật Bản, Nga, Hàn Quốc, Thái Lan, Úc, Hong Kong, Đức, Malaysia, Pháp, Anh, Hà Lan, Bỉ, Philippines và Singapore.
Tác giả sử dụng phần mềm EVIEW 6 để xử lí dữ liệu, tiến hành dự báo và thực hiện kiểm định.
Ph ạ m vi nghiên c ứ u
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích tác động của tỷ giá đối với cán cân thanh toán của Việt Nam, đặc biệt là cán cân thương mại và cán cân dịch vụ trong giai đoạn từ năm 1997 đến nay.
Từ năm 2013, dữ liệu GDP phần còn lại của thế giới được tính toán theo quý, dựa trên trung bình có trọng số của 15 quốc gia thường xuyên giao dịch thương mại với Việt Nam Các quốc gia này bao gồm Hàn Quốc, Mỹ, Úc, Hong Kong, Đức, Malaysia, Pháp, Anh, Hà Lan, Nga, Thái Lan, Singapore, Philippines, Nhật Bản và Bỉ.
Ý nghĩa của đề tài
Có sự khác biệt lớn giữa kỳ vọng về tác động của chính sách tỷ giá và tác động thực tế đến nền kinh tế Nghiên cứu này chỉ ra những tác động phức tạp của tỷ giá lên cán cân thương mại và dịch vụ của Việt Nam Thông tin này sẽ hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc xem xét các biện pháp điều hành tỷ giá phù hợp với thực tế và các mục tiêu đề ra.
K ế t c ấ u c ủ a bài nghiên c ứ u
Ngoài phần tóm tắt, danh mục bảng biểu, danh mục các thuật ngữ viết tắt, phụ lục, tài liệu tham khảo, đề tài gồm 5 chương, bao gồm:
Chương 1: Giới thiệu về đề tài
Chương 2: Tổng quan những nghiên cứu về hiệu ứng đường cong J
Trong chương này, tác giả khái quát lý thuyết và các nghiên cứu trên thế giới liên quan đến đường cong J.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu trình bày tóm tắt các mô hình và nguồn dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu Tác giả cũng mô tả các bước xử lý dữ liệu, tiến hành dự báo và thực hiện kiểm định bằng phần mềm EVIEW 6.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Trong chương này, tác giả trình bày các kết quả kiểm định cũng như các kết luận liên quan đến mô hình.
Chương 5: Kết luận Ở chương này, tác giả tổng kết nội dung nghiên cứu và đưa ra kết luận của bài.
T Ổ NG QUAN NH Ữ NG NGHIÊN C Ứ U V Ề ĐƯỜ NG CONG J
Khái quát lý thuy ế t
2.1.1Khái quát lý thuyết về hiệu ứng đừơng cong J
2.1.1.1Khái niệm đường cong J Đường cong J là một đường mô tả hiện tượng tài khoản vãng lai của một quốc gia sụt giảm ngay sau khi quốc gia này phá giá tiền tệ của mình và phải một thời gian sau tài khoản vãng lai mới bắt đầu được cải thiện.Quá trình này nếu biểu diễn bằng đồ thị sẽ cho một hình giống chữ cái J.
Cán cân vãng lai Thặng dư (+)
Hình 2.1 Hiệu ứng đường cong J
Khi một quốc gia tiến hành phá giá tiền tệ, giá trị hàng xuất khẩu tính bằng ngoại tệ sẽ giảm, trong khi giá hàng nhập khẩu tính bằng nội tệ sẽ tăng Điều này dẫn đến việc tăng cường xuất khẩu và giảm thiểu nhập khẩu, từ đó cải thiện cán cân vãng lai, tức là chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu.
Trong thực tế, hoạt động xuất nhập khẩu phụ thuộc vào các hợp đồng đã ký, do đó, lượng hàng xuất nhập khẩu không thay đổi ngay lập tức theo biến động giá cả do tỷ giá thay đổi Hơn nữa, việc điều chỉnh trang thiết bị sản xuất để tăng cường sản xuất hàng xuất khẩu cần một khoảng thời gian nhất định.
2.1.2Phân tích hiệu ứng phá giá nội tệ lên cán cân thanh toán
Tỷ giá chỉ ảnh hưởng đến cán cân thương mại và dịch vụ, trong khi các phần khác của cán cân thanh toán không bị tác động bởi sự thay đổi của tỷ giá.
Tác giả sẽ tập trung phân tích tác động của việc phá giá tỷ giá đối với cán cân thương mại và dịch vụ, vì đây là phạm vi nghiên cứu chính của bài viết.
Phá giá tiền tệ dẫn đến việc giảm giá trị của đồng nội tệ so với các ngoại tệ khác, làm tăng tỷ giá danh nghĩa Điều này kéo theo sự gia tăng tỷ giá thực, từ đó khuyến khích xuất khẩu và hạn chế nhập khẩu, góp phần cải thiện cán cân thanh toán.
Khi tỷ giá tăng, giá xuất khẩu bằng ngoại tệ giảm, trong khi giá nhập khẩu bằng nội tệ tăng, hiện tượng này được gọi là hiệu ứng giá cả Ngược lại, khi tỷ giá giảm, giá hàng xuất khẩu trở nên rẻ hơn, dẫn đến tăng khối lượng xuất khẩu và giảm khối lượng nhập khẩu, được gọi là hiệu ứng khối lượng Cán cân thanh toán sẽ xấu đi hoặc cải thiện tùy thuộc vào việc hiệu ứng giá cả hay hiệu ứng khối lượng chiếm ưu thế.
Trong thương mại quốc tế, giả định rằng khối lượng hàng hóa không bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi tỷ giá và mức giá cố định Tuy nhiên, khi tỷ giá thay đổi do phá giá tiền tệ, xuất khẩu trở nên rẻ hơn khi tính theo đồng ngoại tệ, trong khi nhập khẩu trở nên đắt hơn khi tính theo đồng nội tệ Hiệu ứng giá cả này rõ ràng đã góp phần làm xấu đi tài khoản vãng lai.
Khi đồng nội tệ bị phá giá, khối lượng xuất nhập khẩu sẽ bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi tỷ giá, dẫn đến hàng hóa xuất khẩu trở nên rẻ hơn đối với người tiêu dùng nước ngoài Điều này làm tăng khối lượng hàng xuất khẩu, trong khi giá nhập khẩu trở nên đắt hơn đối với người tiêu dùng trong nước, dẫn đến giảm lượng hàng nhập khẩu Kết quả là xuất khẩu tăng và nhập khẩu giảm, góp phần cải thiện cán cân tài khoản vãng lai.
Phá giá nội tệ thường dẫn đến việc gia tăng khối lượng xuất khẩu và giảm khối lượng nhập khẩu, tuy nhiên, giá trị tài khoản vãng lai có thể không được cải thiện Do đó, có thể xảy ra một số khả năng nhất định.
Hiệu ứng giá cả ảnh hưởng mạnh mẽ hơn hiệu ứng khối lượng trong thương mại quốc tế Dù khối lượng xuất khẩu tăng và khối lượng nhập khẩu giảm, nhưng sự giảm giá trị xuất khẩu tính bằng ngoại tệ và tăng giá trị nhập khẩu tính bằng nội tệ vẫn dẫn đến thâm hụt cán cân tài khoản vãng lai.
Trong ngắn hạn, khi tỷ giá tăng, giá hàng hóa xuất khẩu trở nên rẻ hơn, trong khi hàng nhập khẩu trở nên đắt hơn do giá cả và tiền lương trong nước tương đối cứng nhắc Điều này dẫn đến việc các hợp đồng xuất khẩu đã ký kết sẽ được thực hiện theo tỷ giá cũ.
Nhiều doanh nghiệp trong nước vẫn chưa huy động đủ nguồn lực để tăng cường sản xuất nhằm đáp ứng nhu cầu xuất khẩu và tiêu thụ nội địa đang gia tăng Trong ngắn hạn, cầu hàng nhập khẩu không giảm nhanh chóng do tâm lý tiêu dùng; khi đồng nội tệ bị phá giá, giá hàng nhập khẩu tăng, nhưng người tiêu dùng vẫn lo ngại về chất lượng hàng hóa nội địa hoặc chưa tìm được sản phẩm thay thế, dẫn đến việc cầu hàng nhập khẩu vẫn duy trì.
Trong ngắn hạn, lượng hàng xuất khẩu không tăng nhanh chóng và lượng hàng nhập khẩu cũng không giảm ngay lập tức Do đó, hiệu ứng giá cả có ảnh hưởng lớn hơn so với hiệu ứng số lượng.
Hiệu ứng cân bằng lẫn nhau xảy ra khi khối lượng xuất khẩu tăng và khối lượng nhập khẩu giảm đủ để bù đắp cho sự giảm giá trị xuất khẩu tính bằng ngoại tệ và sự tăng giá trị nhập khẩu tính bằng nội tệ Kết quả là tài khoản vãng lai vẫn duy trì được trạng thái cân bằng.
nghiên Các c ứ u th ự c nghi ệ m v ề hi ệ u ứng đườ ng cong J
Nghiên cứu này nhằm xác định sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J tại Việt Nam và so sánh ảnh hưởng của nó giữa cán cân thương mại và cán cân dịch vụ Để đạt được mục tiêu này và tránh hiện tượng hồi quy giả, trước tiên cần kiểm tra tính dừng của từng biến thông qua kiểm định nghiệm đơn vị Nếu các biến dừng cùng bậc, sẽ sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen (1990) và mô hình hiệu chỉnh sai số để phân tích mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa cán cân thương mại và các biến giải thích Ngược lại, nếu các biến không dừng cùng bậc, mô hình VAR sẽ được áp dụng để xác định mối liên hệ giữa các biến.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình lý thuyết về hiệu ứng đường cong J của Rose và Yellen (1989) để phân tích Mô hình này được xây dựng dựa trên cán cân thương mại, được thể hiện qua phương trình (3.1).
TB là cán cân thương mại
Y là thu nhập thực tế của quốc gia
Y* là thu nhập thực tế của nước ngoài
REER là tỷ giá hối đoái thực đa phương Tỷ giá hối đoái thực tế đa phương được xác định bởi phương trình (3.2).
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨ U
Phương pháp nghiên cứ u
Mục đích nghiên cứu này là xác định sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J tại Việt Nam và so sánh ảnh hưởng của nó giữa hai thành phần chính của cán cân thanh toán: cán cân thương mại và cán cân dịch vụ Để tránh hiện tượng hồi quy giả, nghiên cứu sẽ kiểm tra tính dừng của từng biến qua kiểm định nghiệm đơn vị Nếu các biến dừng cùng bậc, sẽ áp dụng kiểm định đồng liên kết Johansen (1990) và mô hình hiệu chỉnh sai số để phân tích mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa cán cân thương mại và các biến giải thích Ngược lại, nếu các biến không dừng cùng bậc, nghiên cứu sẽ sử dụng ước lượng mô hình VAR để xác định mối liên hệ giữa các biến.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình lý thuyết hiệu ứng đường cong J của Rose và Yellen (1989) để phân tích Mô hình này tập trung vào cán cân thương mại, được thể hiện qua phương trình (3.1).
TB là cán cân thương mại
Y là thu nhập thực tế của quốc gia
Y* là thu nhập thực tế của nước ngoài
REER là tỷ giá hối đoái thực đa phương Tỷ giá hối đoái thực tế đa phương được xác định bởi phương trình (3.2).
Trong đó: e i : tỷ giá đồng nội tệ so với đồng tiền j ở thời điểm i so với thời điểm 0.
Wj : tỷ trọng đồng tiền j trong quan hệ ngoại thương với Việt Nam.
: chỉ số giá của đồng tiền j tại thời điểm i so với thời điểm 0.
CPIi: chỉ số giá của đồng nội tệ trong nước tại thời điểm i so với thời điểm 0
Mô hình ước lượng ở dạng hàm logarit được trình bày ở phương trình (3.3).
Log(TB t ) = α + βLogGDP vn,t + γLogGDP W,t + λLogREER t + ε t (3.3) trong đó:
TBt là tỷ số giữa xuất khẩu danh nghĩa so với số lượng hàng hóa nhập khẩu danh nghĩa.
GDPvn,t là GDP trong nước.
GDPw,t là thu nhập của các nước còn lại trên thế giới.
REER là tỷ giá hối đoái thực đa phương được tính toán với 15 đối tác thương mại chính.
Hệ số β trong mô hình dự kiến sẽ có giá trị âm do thu nhập tăng dẫn đến nhập khẩu tăng, gây sụt giảm cán cân thương mại Tuy nhiên, nếu phần lớn hàng hóa nhập khẩu được sử dụng để tái xuất hoặc làm đầu vào sản xuất cho các sản phẩm thay thế hàng nhập khẩu, thì việc gia tăng hàng hóa nhập khẩu có thể mang lại tác động tích cực lên cán cân thương mại trong dài hạn.
Tương tự, hệ số γ được mong đợi sẽ mang giá trị dương dù không thể loại trừ khả năng ngược lại.
Một sự gia tăng trong REER ngụ ý một sự giảm giá của đồng nội tệ.
Phương trình (3.3) được áp dụng để ước lượng mối quan hệ lâu dài giữa cán cân thương mại và các biến giải thích, đồng thời cần thực hiện ước lượng cho cả ngắn hạn và dài hạn nhằm kiểm định hiệu ứng đường cong J Nghiên cứu này áp dụng kiểm định đồng liên kết của Pesaran và cộng sự (2001), cho phép ước lượng mối quan hệ trong cả hai khoảng thời gian này trong một bước Tác giả đã sử dụng mô hình tự hồi quy có độ trễ (ARDL) để ước lượng các hệ số cho ngắn hạn và dài hạn, với mô hình ARDL được trình bày trong phương trình (3.4).
log( TB t ) k log( TB t k ) k log(
Nghiên cứu của Bahmani-Oskooee và Wang (2006) đã áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số trong phương trình (3.4), kết hợp các biến trễ Trong đó, ECTt-1 đại diện cho phần dư trễ một kỳ từ phương trình (3.3).
Khi ước lượng mô hồi quy từ chuỗi thời gian, chúng ta thường gặp chuỗi thời gian không dừng, vi phạm giả thiết của OLS và dẫn đến hiện tượng "hồi quy giả mạo" với các hệ số có ý nghĩa thống kê và R² cao Để khắc phục, Engle-Granger đề xuất rằng sự kết hợp tuyến tính của chuỗi thời gian không dừng có thể tạo thành một chuỗi dừng, được gọi là đồng liên kết Phương trình đồng liên kết thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến.
Granger cho rằng khái niệm cân bằng dài hạn ổn định thực chất chỉ là sự tương đương thống kê của đồng liên kết Khi có đồng liên kết, bất kỳ cú sốc nào gây mất cân bằng sẽ kích hoạt quá trình điều chỉnh động ngắn hạn, giúp hệ thống tự hiệu chỉnh để trở lại trạng thái cân bằng Do đó, phương trình sai số được áp dụng để loại bỏ những sai lệch từ cân bằng dài hạn.
3.3Cách xử lý dữ liệu
Trong nghiên cứu này, mô hình phân tích mối quan hệ giữa cán cân dịch vụ và cán cân hàng hóa với các biến độc lập như GDP trong nước, thu nhập của các quốc gia khác và tỷ giá hối đoái thực giữa đồng Việt Nam và đô la Mỹ Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu theo quý từ quý 1 năm 1997 đến quý 4 năm 2023.
2013 với 64 quan sát, tất cả các biến được chuyển từ dữ liệu gốc sang dạng logarit cơ số tự nhiên Cụ thể nguồn dữ liệu như sau:
Dữ liệu về xuất nhập khẩu và GDP của Việt Nam được tổng hợp từ tổng cục thống kê giai đoạn quý 1 năm 1997 đến quý 4 năm 2013.
Dữ liệu GDP theo quý của 15 đối tác thương mại với Việt Nam được thu thập từ IFS
Tỷ giá thực đa phương (REER) được tính toán với 15 đối tác thương mại chính, kỳ gốc là quý 1 năm 2000.
Dữ liệu tỷ giá hối đoái theo quý của các quốc gia được thu thập từ IFS, với đồng USD làm đồng niêm yết và tỷ giá sử dụng là tỷ giá cuối kỳ.
3.3.2Kiểm định nghiệm đơn vị Đây là một kiểm định quan trọng khi phân tích tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian và xác định bậc liên kết của chúng Theo Nelson và Plosser (1982), dữ liệu tài chính nhìn chung là tích hợp, nghĩa là phương sai và hiệp phương sai của dữ liệu thay đổi theo thời gian Trong trường hợp này, có thể sẽ xuất hiện hiện tượng hồi quy giả khi áp dụng thuật toán bình phương tối thiểu (Ordinary least quares – OLS) Để thực hiện điều này tác giả áp dụng cả kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Augmented Dickey_Fuller) và PP (Phillips-Person) Khi đó, chuỗi dữ liệu được gọi là liên kết bậc d (ký hiệu là I(d)) nếu nó có tính dừng sau khi thực hiện sai phân d lần, với biến số có bậc liên kết lớn hơn hoặc bằng một thì chuỗi ban đầu là không dừng Tuy nhiên, thường với những dữ liệu kinh tế vĩ mô thì chúng sẽ dừng tại sai phân bậc 1. Đối với cả hai phương pháp này, việc kiểm định sẽ được thực hiện theo các trường hợp sau:
Để xác định sự tồn tại nghiệm đơn vị của chuỗi dữ liệu thời gian Yt, chúng ta có thể lựa chọn một trong ba khả năng thông qua các phương trình hồi quy khác nhau.
Với giả thuyết: H0 : δ = 0 (có nghiệm đơn vị - chuỗi thời gian không dừng) và H1 : δ < 0 (không có nghiệm đơn vị - chuỗi thời gian dừng)
Bảng 3.1 Kết quả giá trị thống kê t của kiểm định nghiệm đơn vị
Phương pháp ADF Phương pháp PP
Không chặn không xu thế
Có chặn, có xu thế
Không chặn không xu thế
Có chặn, có xu thế
Ghi chú : *, **, *** là ký hiệu bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa lần lượt tại 1%, 5% và 10%.
Bảng trên trình bày kết quả kiểm tra tính dừng của các biến, cho thấy rằng giả thuyết H0 được chấp nhận tại gốc, trong khi giả thuyết H0 bị bác bỏ tại sai phân bậc nhất của các biến.
Biến TBg được kiểm định nghiệm đơn vị tại gốc bằng phương pháp PP, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy chuỗi không dừng tại gốc Tuy nhiên, khi kiểm định bằng phương pháp ADF, chuỗi này không dừng trong trường hợp có chặn và có xu thế, nhưng lại dừng sau khi thực hiện sai phân bậc 1 Từ đó, tác giả kết luận rằng biến TBg không dừng tại gốc và chỉ dừng sau khi sai phân bậc 1.
Biến TBs được kiểm định nghiệm đơn vị tại gốc bằng phương pháp PP, với kết quả bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy chuỗi không dừng tại gốc Tuy nhiên, khi áp dụng phương pháp ADF, chuỗi không dừng trong trường hợp không có chặn và không có xu thế, nhưng lại dừng trong trường hợp có chặn và có xu thế với mức ý nghĩa 10% Kết luận cho thấy biến TBs không dừng tại gốc và dừng sai phân bậc 1.
Biến GDPvn không dừng tại gốc, theo kết quả kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp ADF Trong khi đó, khi áp dụng phương pháp ADF cho sai phân bậc 1, chuỗi lại dừng Do đó, tác giả kết luận rằng biến GDPvn chỉ dừng sau khi thực hiện sai phân bậc 1.
Cách x ử lý d ữ li ệ u
Bài nghiên cứu này xây dựng mô hình với biến phụ thuộc là cán cân dịch vụ và cán cân hàng hóa, cùng với các biến độc lập như thu nhập GDP trong nước, thu nhập từ các quốc gia khác và tỷ giá hối đoái thực giữa đồng Việt Nam và đô la Mỹ Dữ liệu được sử dụng theo quý từ quý 1 năm 1997 đến quý 4 năm 2023.
2013 với 64 quan sát, tất cả các biến được chuyển từ dữ liệu gốc sang dạng logarit cơ số tự nhiên Cụ thể nguồn dữ liệu như sau:
Dữ liệu về xuất nhập khẩu và GDP của Việt Nam được tổng hợp từ tổng cục thống kê giai đoạn quý 1 năm 1997 đến quý 4 năm 2013.
Dữ liệu GDP theo quý của 15 đối tác thương mại với Việt Nam được thu thập từ IFS
Tỷ giá thực đa phương (REER) được tính toán với 15 đối tác thương mại chính, kỳ gốc là quý 1 năm 2000.
Dữ liệu tỷ giá hối đoái của các quốc gia được thu thập theo quý, với đồng USD là đồng niêm yết Tỷ giá sử dụng trong phân tích là tỷ giá cuối kỳ, lấy từ nguồn IFS.
3.3.2Kiểm định nghiệm đơn vị Đây là một kiểm định quan trọng khi phân tích tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian và xác định bậc liên kết của chúng Theo Nelson và Plosser (1982), dữ liệu tài chính nhìn chung là tích hợp, nghĩa là phương sai và hiệp phương sai của dữ liệu thay đổi theo thời gian Trong trường hợp này, có thể sẽ xuất hiện hiện tượng hồi quy giả khi áp dụng thuật toán bình phương tối thiểu (Ordinary least quares – OLS) Để thực hiện điều này tác giả áp dụng cả kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Augmented Dickey_Fuller) và PP (Phillips-Person) Khi đó, chuỗi dữ liệu được gọi là liên kết bậc d (ký hiệu là I(d)) nếu nó có tính dừng sau khi thực hiện sai phân d lần, với biến số có bậc liên kết lớn hơn hoặc bằng một thì chuỗi ban đầu là không dừng Tuy nhiên, thường với những dữ liệu kinh tế vĩ mô thì chúng sẽ dừng tại sai phân bậc 1. Đối với cả hai phương pháp này, việc kiểm định sẽ được thực hiện theo các trường hợp sau:
Để xác định sự tồn tại nghiệm đơn vị của chuỗi dữ liệu thời gian Yt, chúng ta có thể lựa chọn một trong ba khả năng thông qua các phương trình hồi quy.
Với giả thuyết: H0 : δ = 0 (có nghiệm đơn vị - chuỗi thời gian không dừng) và H1 : δ < 0 (không có nghiệm đơn vị - chuỗi thời gian dừng)
Bảng 3.1 Kết quả giá trị thống kê t của kiểm định nghiệm đơn vị
Phương pháp ADF Phương pháp PP
Không chặn không xu thế
Có chặn, có xu thế
Không chặn không xu thế
Có chặn, có xu thế
Ghi chú : *, **, *** là ký hiệu bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa lần lượt tại 1%, 5% và 10%.
Bảng kết quả tính dừng của các biến cho thấy rằng giả thuyết H0 được chấp nhận tại gốc, trong khi tại sai phân bậc nhất, giả thuyết H0 bị bác bỏ.
Biến TBg được kiểm định nghiệm đơn vị tại gốc bằng phương pháp PP, cho thấy bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 1%, cho thấy chuỗi không dừng tại gốc Tuy nhiên, khi kiểm định bằng phương pháp ADF, chuỗi được xác định là không dừng trong trường hợp có chặn và có xu thế Kết quả cho thấy chuỗi dừng sai phân bậc 1, từ đó tác giả kết luận rằng biến TBg không dừng tại gốc và dừng sai phân bậc 1.
Biến TBs được kiểm định nghiệm đơn vị tại gốc bằng phương pháp PP, cho thấy bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 1% cho chuỗi dừng tại gốc Tuy nhiên, khi kiểm định bằng phương pháp ADF, chuỗi không dừng trong trường hợp không có chặn và không xu thế, và dừng trong trường hợp có chặn và có xu thế với mức ý nghĩa 10% Kết quả cho thấy chuỗi dừng sai phân bậc 1, do đó tác giả kết luận rằng biến TBs không dừng tại gốc và dừng sai phân bậc 1.
Biến GDPvn không dừng tại gốc và dừng sai phân bậc 1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi không dừng khi sử dụng phương pháp ADF, nhưng dừng khi áp dụng sai phân bậc 1.
Biến GDPw không dừng tại gốc, nhưng lại dừng sau khi thực hiện sai phân bậc 1 Phương pháp PP và ADF cho thấy chuỗi không dừng tại gốc, đặc biệt khi có xu thế và chặn Kết luận này nhấn mạnh tính chất dừng của biến GDPw sau khi xử lý.
Biến REER không dừng tại gốc, và chuỗi sai phân bậc 1 được xác định là dừng thông qua phương pháp PP và ADF Kết quả cho thấy chuỗi này không có xu thế và đạt mức ý nghĩa 10%.
Trong nghiên cứu này, tất cả các biến đều không dừng tại gốc nhưng dừng sai phân bậc nhất Kết quả thu được phù hợp với hầu hết dữ liệu thời gian đã được xác nhận trong các nghiên cứu trước, tạo điều kiện cần thiết cho việc thực hiện các thống kê kiểm định tiếp theo.
3.3.3Kiểm định đồng liên kết
Trong phần kiểm định nghiệm đơn vị, tất cả các biến lựa chọn đều không dừng tại gốc nhưng dừng sai phân bậc nhất Mục đích của phần này là sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen để xác định số lượng tổ hợp tuyến tính của các biến trong mô hình (4) có tính dừng Điều này nhằm làm rõ về mặt kinh tế có bao nhiêu mối quan hệ dài hạn giữa các biến Để thực hiện điều này, tác giả áp dụng các giả thuyết cho kiểm định thống kê.
H0: Có mối quan hệ đồng liên kết ( r = 0, 1, 2, …)
H1: Có (r + 1) mối quan hệ đồng liên kết.
Để xác định độ trễ tối ưu, tác giả sử dụng mô hình VAR và chú trọng đến việc lựa chọn chuẩn thông tin, với hai giá trị chính là giá trị tuyệt đối lớn nhất của các tiêu chí Akaike (AIC), Schwarz (SIC) hoặc Hannan-Quinn (HQ), và giá trị thấp nhất của sai số dự báo cuối cùng (FPE) Theo Stock và Watson (2007), nếu bậc tự hồi quy p không đủ lớn, có thể dẫn đến việc độ trễ được chọn không chính xác, ngay cả trong các nghiên cứu với mẫu lớn Mặc dù AIC có thể không hoàn toàn phù hợp, nó vẫn được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu Do đó, nghiên cứu này cũng áp dụng chuẩn AIC để xác định độ trễ tối ưu, với kết quả được trình bày trong cột (5) thông qua phần mềm Eviews.
Bảng 3.2 Xác định độ trễ tối ưu cho TBg, GDPVN, GDPw, REER Độ trễ LogL LR FPE AIC SC HQ
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
Bảng 3.2 cho thấy nếu dựa vào chuẩn AIC thì độ trễ tối ưu được lựa chọn cho các biến TBg, GDPvn, GDPw, REER là k = 4.
Bảng 3.3 Xác định độ trễ tối ưu cho TBs, GDPVN, GDPw, REER
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)
Bảng 3.3 cho thấy nếu dựa vào chuẩn AIC thì độ trễ tối ưu được lựa chọn cho các biến TBs, GDPvn, GDPw, REER là k = 4.
Vậy độ trễ tối ưu là k = 4 Tác giả tiến hành kiểm định đồng liên kết đa biến Johansen với độ trễ tối ưu là k = 4.
Bảng 3.4 Xác định số liên kết cho các biến TBg, GDPVN, GDPw, REER
No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
Bảng trên chỉ ra rằng giả thuyết H0: r = 0 bị bác bỏ với mức ý nghĩa 5%, cho thấy có sự liên kết giữa các biến TBg, GDPVN, GDPw và REER Điều này chứng tỏ rằng trong dài hạn, các biến này có mối quan hệ với nhau.
Bảng 3.5 Xác định TBs, GDPvn, GDPw, REER
No of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
Bảng 3.5 chỉ ra rằng giả thuyết H0, tức là không có mối liên kết r = 0, bị bác bỏ với mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy có sự liên kết giữa các biến TBs, GDPvn, GDPw và REER, đồng thời khẳng định rằng trong dài hạn tồn tại một mối quan hệ giữa các biến này.
