Mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và yếu tố kinh tế cơ bản bằng chứng thực nghiệm tại VN và malaysia

Lý do ch ọn đề tài

Quốc tế hoá và toàn cầu hoá hiện đang diễn ra một cách sâu rộng trên toàn Thế Giới.Việc hội nhập quốc tế có thể mang đến nguồn lực vô tận cho một quốc gia phát triển kinh tế như: vốn, lao động, khoa học kỹ thuật, hàng hóa… nhưng cũng chứa đầy nguy cơ từ các yếu tố bên ngoài Tỷ giá hối đoái thực là một thước đo cạnh tranh về giá và chi phí, khi biết được các yếu tố tác động đến tỷ giá thực, chúng ta có thể giải thích được dòng thương mại và dòng vốn quốc tế Tỷ giá hối đoái thực bị định giá cao hay thấp đều không tốt cho cân bằng chung của nền kinh tế Tỷ giá hối đoái thực bị định giá cao sẽ giảm sức cạnh tranh của hàng nội địa và giảm vị thế đối ngoại của nền kinh tế, ngược lại, tỷ giá hối đoái thực bị định giá thấp sẽ gây lạm phát vì tăng giá hàng nhập khẩu sẽ làm tăng chỉ số giá tiêu dùng. Bên cạnh đó, tỷ giá hối đoái thực còn là một yếu tố vĩ mô có mối tương quan với các yếu tố vĩ mô quan trọng khác trong và ngoài nước, vì thế, nếu không hiểu biết về tỷ giá và hành động đúng đắn, một quốc gia có thể nhập khẩu rủi ro, biến động xấu từ phần còn lại của thế giới Do vậy, chính sách về tỷ giá của mỗi quốc gia là yếu tố tiên quyết cho sự thành bại của họ trong quan hệ giao thương với các quốc gia khác;các nhà hoạch định chính sách cần phải nắm bắt một cách rõ ràng về tình hình biến động tỷ giá để đưa ra các chính sách đối nội và đối ngoại phù hợp, thúc đẩy nền kinh tế phát triển, cũng như dẫn dắt nền kinh tế vượt qua các giai đoạn khó khăn. Để có thể đưa ra quyết định về một chính sách tỷ giá hữu hiệu thì việc nghiên cứu các yếu tố kinh tế tác động đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực là cần thiết nhưng nó lại không hề dễ dàng Trong khi các tài liệu học tập cho rằng mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế là một mối quan hệ tuyến tính thì nghiên cứu của Meese and Rogoff (1991) đã cho thấy sự thất bại của mô hình tuyến tính trong việc giải thích mối quan hệ này Từ đây có rất nhiều nghiên cứu của các tác giả để tìm hiểu mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản nhưng đến gần đây mối quan hệ này vẫn là câu hỏi mở Chính vì thế, tác giả thực hiện đề tài nghiên cứu “Mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam và Malaysia” góp phần có thể tìm ra câu trả lời cho mối quan hệ này.

S ự c ầ n thi ế t c ủa đề tài

Để xây dựng chính sách tỷ giá hối đoái hiệu quả, mỗi quốc gia cần phải tìm hiểu các yếu tố cơ bản trong nền kinh tế ảnh hưởng đến sự thay đổi của tỷ giá hối đoái thực và xem xét tác động của chúng Việc dự đoán xu hướng tác động của các nhân tố kinh tế cơ bản là rất quan trọng, vì chúng có thể quyết định thành công hay thất bại của chính sách tỷ giá Do đó, nghiên cứu tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản đến tỷ giá hối đoái thực là một bước quan trọng trong việc xây dựng chính sách tỷ giá hối đoái hiệu quả.

M ụ c tiêu nghiên c ứ u

Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản là mối quan hệ tuyến tính hay phi tuyến?

Các yếu tố kinh tế cơ bản được lựa chọn trong mô hình thường bao gồm tổng sản phẩm quốc nội (GDP), lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất và đầu tư Những biến này được tính toán dựa trên dữ liệu kinh tế vĩ mô và vi mô, bao gồm cả dữ liệu từ các tổ chức tài chính và thống kê quốc gia Việc lựa chọn và tính toán các biến này giúp mô hình phản ánh chính xác tình hình kinh tế và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

Để kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản, nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính và mô hình kinh tế lượng Phương pháp này sẽ giúp xác định mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các biến kinh tế cơ bản như lạm phát, lãi suất, tăng trưởng kinh tế và thâm hụt ngân sách Mô hình kinh tế lượng sẽ được xây dựng dựa trên lý thuyết kinh tế và dữ liệu thực tế để đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản đến tỷ giá hối đoái thực.

Chiều hướng tác động của từng yếu tố kinh tế cơ bản lên tỷ giá hối đoái thực như thế nào?

Phương pháp nghiên cứ u

Phân tích định lượng giúp nhận thấy mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam và Malaysia thông qua mô hình ARDL Mô hình này được thực hiện theo trình tự cụ thể, cho phép đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế đến tỷ giá thực hiệu lực một cách chính xác Qua đó, nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa tỷ giá và các yếu tố kinh tế cơ bản tại hai quốc gia này.

Trước tiên, tác giả sẽ áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị ADF test để đánh giá tính dừng của các biến gốc Kết quả kiểm định cho thấy nếu các biến là hỗn hợp các chuỗi dừng ở sai phân bậc 0 và sai phân bậc 1, thì mô hình ARDL sẽ là lựa chọn phù hợp nhất cho mô hình nghiên cứu.

Sử dụng mô hình ARDL để kiểm định tính đồng liên kết và ước lượng phương trình đồng liên kết giữa tỷ giá thực hiệu lực đa phương và các yếu tố kinh tế cơ bản Trong trường hợp không tìm thấy mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính, chúng tôi chuyển sang kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa các biến Để giải quyết vấn đề hồi quy phi tuyến, thuật toán ACE được áp dụng để biến đổi biến, hỗ trợ cho việc chạy mô hình ARDL và khám phá mối quan hệ phức tạp giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản.

Mô hình ARDL được sử dụng để kiểm định mối quan hệ đồng liên kết của các biến sau khi chuyển đổi, nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa chúng Nếu kết quả chỉ ra mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến sau chuyển đổi, thì có thể kết luận rằng tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa các biến gốc Điều này có nghĩa là tỷ giá hối đoái thực hiệu lực có mối quan hệ phi tuyến với các yếu tố kinh tế cơ bản.

Tác giả đã thực hiện kiểm định tính phù hợp của mô hình thông qua một loạt kiểm định, bao gồm kiểm định Breusch - Pagan để đánh giá phương sai thay đổi, kiểm định Breuch – Godfrey để kiểm tra tự tương quan, kiểm định Cusum và Cusum of Square để đánh giá sự ổn định của mô hình nghiên cứu, và kiểm định Ramsey để đánh giá sự phù hợp của dạng hàm.

Ph ạ m vi nghiên c ứ u

Nghiên cứu này tập trung vào mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam và Malaysia, nhằm khám phá mối quan hệ phi tuyến giữa chúng Các yếu tố kinh tế cơ bản được lựa chọn bao gồm chênh lệch năng suất (PROD), tỷ lệ mậu dịch (TOT), chi tiêu chính phủ (GEXP), độ mở của nền kinh tế (OPEN) và tài sản nước ngoài ròng (NFA), nhằm đánh giá chiều hướng tác động của từng yếu tố lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực của đồng VND và MYR tại hai thị trường.

D ữ li ệ u nghiên c ứ u

Dữ liệu theo quý của Việt Nam và Malaysia với 5 đối tác thương mại lớn của hai nước giai đoạn Q1.2000 – Q3.2014 từ nguồn IFS IMF, DOTS IMF và GOS.

Năm đối tác thương mại lớn của Việt Nam: Trung Quốc, Úc, Hồng Kông, Hàn Quốc và Singapore

Năm đối tác thương mại lớn của Malaysia: Trung Quốc, Nhật Bản, Hoa Kỳ, Singapore và Hàn Quốc.

B ố c ụ c bài nghiên c ứ u

Bài nghiên cứu được chia làm 5 chương:

Chương 2: Tổng quan về các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản.

Chương 3: Dữ liệu và mô hình nghiên cứu

Chương 4: Kiểm định mối quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản của Việt Nam và Malaysia giai đoạn 2000q1-2014q3.

Nh ữ ng nghiên c ứ u tiêu bi ể u v ề m ố i quan h ệ phi tuy ế n gi ữ a t ỷ giá h ối đoái và các

đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản trong thời gian gần đây

2.2.1 Nghiên cứu của Ma and Kanas (2000) “Testing for a nonlinear relationship among fundamentals and exchange rates in ERM”

Bài nghiên cứu này đề xuất hai thử nghiệm phi tham số để kiểm tra mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản Thử nghiệm đồng liên kết phi tuyến giúp kiểm tra mối quan hệ dài hạn phi tuyến, trong khi thử nghiệm quan hệ nhân quả phi tuyến Granger giúp phát hiện mối quan hệ phi tuyến động giữa tỷ giá và nguyên tắc cơ bản Thử nghiệm này kiểm tra các giá trị của các yếu tố kinh tế cơ bản trong quá khứ ảnh hưởng đến giá trị hiện tại và tương lai của tỷ giá hối đoái, cung cấp bằng chứng về quan hệ nhân quả phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản trong dài hạn Để loại bỏ tác động của bong bóng thị trường, tác giả cũng kiểm định theo mô hình ARFIMA.

Mặc dù bài nghiên cứu của tác giả không đưa ra được chiều hướng cũng như độ lớn tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản lên tỷ giá hối đoái thực nhưng tác giả cũng đã đưa ra được mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các biến kinh tế cơ bản là phi tuyến Với các biến kinh tế cơ bản được lựa chọn là tiền tệ và sản lượng.Nghiên cứu của tác giả cho thấy rằng có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa tỷ giá và cung tiền đối với trường hợp Hà Lan-Đức, có thể được hiểu như là bằng chứng về một mối quan hệ phi tuyến dài hạn giữa tỷ giá hối đoái với các yếu tố kinh tế cơ bản Đối với trường hợp Pháp-Đức, tác giả tìm thấy bằng chứng về quan hệ nhân quả Granger phi tuyến của đồng France đối với tỷ giáFFr/DM, qua đó thiết lập rằng có tồn tại một mối quan hệ phi tuyến linh hoạt giữa các yếu tố kinh tế cơ bản với tỷ giá hối đoái DM/FFR.Kết quả này cũng phù hợp

- 11 - với giả thuyết sự thống trị của đồng tiền Đức trong khối liên minh EU (Artis và Nachane, 1990) Với việc sử dụng mô hình ARFIMA tác giả cũng khẳng định rằng mối quan hệ phi tuyến không phải do bong bóng thị trường.

2.2.2 Nghiên cứu của Grauwe và Vansteenkiste (2006) “Exchange rates and Fundamentals: A Non – Linear Relationship”

Tác giả kiểm định mối quan hệ phi tuyến tính giữa tỷ giá hối đoái danh nghĩa và các yếu tố kinh tế nền tảng Để làm như vậy, tác giả mở rộng các mô hình chuyển đổi Markov theo đề nghị của McConnell và Perez Quiros (2000) và Dewachter (2001) và kiểm định nó bằng cách sử dụng một mẫu của các nước lạm phát thấp và cao Phân tích thực nghiệm cho thấy đối với các nước lạm phát cao mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế nền tảng ổn định.Tuy nhiên, đối với các nước lạm phát thấp thì ngược lại.Tác giả phát triển một mô hình phi tuyến tính dựa trên sự tồn tại của chi phí giao dịch để có thể giải thích kết quả thực nghiệm.Sự so sánh này giữa các nước lạm phát cao và thấp sẽ cho phép chúng ta hiểu rõ thêm về bản chất của mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và yếu tố kinh tế cơ bản.Đồng thời tác giả cũng cho rằng mức độ lạm phát ảnh hưởng đến tính chất phi tuyến tính của tỷ giá hối đoái. Để ước tính các mô hình tác giả chọn dữ liệu tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản theo tháng Đối với các nước lạm phát thấp, dữ liệu giá đồng nội tệ, cung tiền, mức giá và lãi suất trong nước của Đức, Pháp, Ý, Nhật Bản, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ Đối với các nước lạm phát cao, dữ liệu về các biến tương tự cũng thu được cho Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Columbia và Ecuador Đối với các dữ liệu tỷ giá hối đoái, trong khi tác giả sử dụng cho các nước lạm phát thấp là tỷ giá hối đoái chính thức, đối với các nước lạm phát cao, tác giả cũng sử dụng tỷ giá hối đoái do thị trường quyết định (còn gọi là thị trường “đen” hoặc “song song”) theo Reinhart-Rogoff (2004) Sử dụng tỷ giá hối đoái song song có lợi thế là được xác định trong một thị trường tự do nên tránh được các tác động bóp méo chính sách của chính phủ Cuối cùng, tác giả xác định thời gian mẫu khi tỷ giá hối đoái trong nước lạm phát cao trong giai đoạn thả nổi Tác giả sử dụng điều này như là một khởi đầu cho việc phân loại tỷ giá hối đoái được trình bày bởi Reinhart và Rogoff (2004), và mở rộng phân tích nhờ các thông tin từ Ngân hàng Phát triển Liên Mỹ Latinh.

Nghiên cứu chỉ ra rằng ở những nước có lạm phát cao, mô hình nghiên cứu thế hệ đầu tiên về quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các nhân tố kinh tế cơ bản thường cho kết quả tốt hơn, với mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản Ngược lại, ở những nước có lạm phát thấp, mô hình phi tuyến có khả năng giải thích tốt hơn do các yếu tố kinh tế cơ bản tác động đến tỷ giá hối đoái thay đổi theo thời gian Sự khác biệt này có thể được giải thích bởi chi phí giao dịch trên thị trường hàng hóa, khi mà ở những nước có lạm phát cao, chi phí giao dịch cao hơn độ lớn của những cú sốc từ các yếu tố kinh tế cơ bản, dẫn đến tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản đến tỷ giá hối đoái giảm bớt Trong khi đó, ở những nước có lạm phát thấp, chi phí giao dịch thấp hơn độ lớn của những cú sốc, dẫn đến tỷ giá hối đoái thay đổi biến động theo thời gian và thể hiện mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản.

2.2.3 Nghiên cứu của Tang và Zhou (2013) “Nonlinear relationship between the real exchange rate and economic fundamentals: Evidence from China and Korea”

Nghiên cứu này khám phá mối quan hệ phi tuyến tiềm năng giữa tỷ giá hối đoái thực của đồng Nhân dân tệ và đồng Won với các yếu tố kinh tế cơ bản trong giai đoạn từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2009 Bằng cách sử dụng thuật toán ACE để chuyển đổi các biến gốc, tác giả đã kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và năm yếu tố kinh tế cơ bản, bao gồm chênh lệch năng suất, tỷ lệ mậu dịch, độ mở nền kinh tế, chi tiêu chính phủ và tài sản nước ngoài ròng Kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ phi tuyến đồng tuyến tính giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản đối với Trung Quốc và Hàn Quốc, với độ đàn hồi thay đổi theo thời gian.

Các yếu tố kinh tế cơ bản được lựa chọn đều có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ giá thực hiệu lực, trong đó tỷ lệ mậu dịch có tác động mạnh nhất so với các yếu tố còn lại Điều này cho thấy tỷ lệ mậu dịch đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, và những biến động trong tỷ lệ mậu dịch có thể tác động đáng kể đến tỷ giá này.

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ giá hối đoái thực hiệu lực có mối quan hệ phi tuyến tính với các yếu tố kinh tế cơ bản Cụ thể, chênh lệch năng suất có tác động cùng chiều đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, trong khi tỷ lệ mậu dịch cũng có tác động cùng chiều Tuy nhiên, độ mở thương mại có chiều hướng tác động lẫn lộn, thường dẫn đến giảm giá tỷ giá hối đoái thực sau khi mở cửa nền kinh tế, nhưng có thể tăng giá ngắn hạn trong giai đoạn đầu tự do hóa Ngược lại, chi tiêu chính phủ và tài sản nước ngoài ròng có tác động ngược chiều đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, trong đó chi tiêu chính phủ cao có thể làm suy yếu tăng trưởng kinh tế và mất giá đồng nội tệ.

Tác giả cũng đưa ra nhận định tỷ giá hối đoái danh nghĩa của đồng nhân dân tệTrung Quốc phản ứng mạnh mẽ với sự thay đổi của các yếu tố kinh tế cơ bản ngoại trừ tỷ lệ mậu dịch hơn tỷ giá hối đoái thực nhưng đối với đồng Won Hàn Quốc thì kết quả lại cho thấy điều ngược lại; tỷ giá hối đoái danh nghĩa phản ứng mạnh mẽ với sự thay đổi của các yếu tố kinh tế cơ bản hơn tỷ giá hối đoái thực kể cả tỷ lệ mậu dịch.Điều này cho thấy tỷ giá hối đoái danh nghĩa phản ứng mạnh mẽ hơn tỷ giá hối đoái thực khi có sự biến động của các yếu tố kinh tế Đồng thời, tác giả cho thấy rằng tác động tổng thể của các yếu tố kinh tế đến tỷ giá hối đoái của đồng nhân dân tệ Trung Quốc là mạnh mẽ hơn so với tỷ giá hối đoái Won Hàn Quốc điều này cho thấy sự khác biệt tỷ giá hối đoái thực ở hai thị trường có chế độ tỷ giá khác nhau Như vậy, mặc dù cả hai nước đều có mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản nhưng phản ứng của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với các yếu tố kinh tế cơ bản là hoàn toàn khác nhau.

Mô hình t ổ ng quát

Nghiên cứu thực nghiệm về tỷ giá thực ở trạng thái cân bằng đã áp dụng nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau Edwards (1989) đã phát triển một mô hình hành vi năng động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, trong khi Clark và Macdonald (1998) giới thiệu phương pháp tiếp cận hành vi cân bằng thị trường ngoại tệ (BIA) như một khuôn khổ mới cho việc phân tích thực nghiệm Các mô hình này đã liên kết tỷ giá hối đoái thực với các yếu tố kinh tế cơ bản như thương mại, lãi suất, nợ chính phủ, năng suất và tài sản nước ngoài ròng Tuy nhiên, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái với các yếu tố kinh tế cơ bản lại khác nhau khi các lý thuyết khác nhau được áp dụng, dẫn đến việc sử dụng các mô hình thông số kỹ thuật khác nhau với biến giải thích khác nhau để ước tính tỷ giá hối đoái thực ở trạng thái cân bằng.

Mô hình tổng hợp của Montiel (1999) xác định tỷ giá hối đoái thực cân bằng dài hạn dựa trên các giá trị trạng thái ổn định của các biến được xác định trước và giá trị lâu dài của cả hai biến số chính sách và các biến ngoại sinh Các biến này có thể được chia thành bốn nhóm chính, bao gồm các yếu tố từ phía cung trong nước, đặc biệt là hiệu ứng Balassa-Samuelson, cấu trúc của chính sách tài khóa, những thay đổi trong môi trường kinh tế quốc tế và chính sách tự do hóa thương mại Những yếu tố này đều có thể ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái thực dài hạn, bao gồm sự tăng trưởng năng suất nhanh hơn, thay đổi trong thành phần của chi tiêu chính phủ, những thay đổi trong điều kiện bên ngoài của nền kinh tế thương mại, dòng chuyển vốn bên ngoài, lạm phát nước ngoài, mức lãi suất thực tế và việc giảm trợ cấp xuất khẩu.

Các đặc điểm kỹ thuật thực nghiệm được sử dụng trong bài viết này là một ứng dụng của phương pháp tiếp cận của Menzie David Chinn (1991), tập trung vào việc phân tích các yếu tố kinh tế cơ bản ảnh hưởng đến tỷ giá thực hiệu lực (REER) của VNĐ và Ringgit Theo đó, các hành vi của REER được giả định được xác định bởi một tập hợp các yếu tố kinh tế cơ bản, bao gồm các biến số kinh tế vĩ mô và vi mô quan trọng.

REER = f (PROD, TOT,GEXT,OPEN,NFA)

Các biến phía bên phải đại diện cho sự tăng trưởng năng suất, thương mại, chi tiêu chính phủ, mở cửa kinh tế và các tài sản nước ngoài ròng, được lựa chọn dựa trên hướng dẫn của Montiel (1999) và phù hợp với dữ liệu sẵn có.

Thu ậ t Toán ACE (Alternating conditional expectation)

Thuật toán ACE được áp dụng để giải quyết vấn đề khó khăn khi sử dụng mô hình phi tuyến tính, vốn rất đa dạng và có thể bị trường hợp phi tuyến giả tạo ACE có khả năng chuyển đổi biến quan sát để khám phá mối quan hệ phi tuyến tính tiềm ẩn, giúp cải thiện mô hình phù hợp đáng kể so với các mô hình tuyến tính thông thường, như đã được chứng minh trong nghiên cứu của Wang và Murphy (2004).

Công thức chung của một mô hình hồi quy tuyến tính cho p biến độc lập bao gồm �� 1 , �� 2 , …, �� �� và một biến phụ thuộc Y được trình bày bằng phương trình:

Mô hình hồi quy tuyến tính được biểu diễn bằng phương trình Y = 𝛽𝛽 0 + ∑ 𝛽𝛽 1 �� 1 + ε, trong đó 𝛽𝛽 0, 𝛽𝛽 1, …, 𝛽𝛽 �� là hệ số hồi quy được ước tính, và ε là sai số ngẫu nhiên Phương trình này giả định rằng Y là sự kết hợp của các hiệu ứng tuyến tính của các biến �� 1, �� 2, …, �� �� và một sai số ngẫu nhiên ε, cho phép chúng ta phân tích và dự đoán giá trị của Y dựa trên các biến đầu vào.

Hồi quy bội thông thường yêu cầu giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến, đây là một ưu tiên quan trọng Điều này có nghĩa là vấn đề ước tính tập hợp các thông số được coi là mục tiêu chính trong mô hình hồi quy bội.

Cách tiếp cận hồi quy tuyến tính tham số chỉ có thể thành công khi giả định về mối quan hệ tuyến tính giữa các biến là chính xác Tuy nhiên, khi mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập là không biết hoặc không chính xác, hồi quy tuyến tính tham số có thể mang lại kết quả sai lầm và thậm chí gây hiểu nhầm Điều này đã tạo động lực cho việc sử dụng các kỹ thuật hồi quy phi tham số để ước tính và phân tích dữ liệu một cách chính xác hơn.

Những phương pháp hồi quy phi tham số được áp dụng để giải quyết vấn đề khi các biến không có mối quan hệ tuyến tính Trong đó, mô hình hồi quy ACE là một ví dụ điển hình, với dạng chung được biểu diễn như sau: θ(Y) = α + ∑ βi (Xi) + ε, cho phép chúng ta phân tích và hiểu mối quan hệ phức tạp giữa các biến một cách hiệu quả hơn.

Trong đú θ là hàm số của biến phụ thuộc Y, và ỉ �� là hàm số của biến độc lập

Mô hình ACE thay thế việc ước tính một hàm tuyến tính của biến p chiều X bằng cách ước tính p hàm số theo từng chiều riêng biệt, sử dụng phương pháp vòng lặp Các phép chuyển đổi được thực hiện bằng cách giảm thiểu các sai số không giải thích được của một mối quan hệ tuyến tính giữa các phụ thuộc và các biến độc lập chuyển đổi Thuật toán ACE bắt đầu bằng cách xác định các triển khai ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng 0 θ (Y), ỉ 1 ( 1 ), …, ỉ ( ) Phương sai 𝛽𝛽 2 không được giải thích bởi một hồi quy của biến phụ thuộc vào tổng của các biến độc lập biến đổi, với E[𝛽𝛽 2 (Y)] = 1.

Tối thiểu hóa 𝛽𝛽 2 được thực hiện thông qua các việc thực hiện tối thiểu hóa các hàm số đơn, kết quả là các phương trình:

Quá trình toán học cơ bản liên quan đến việc thực hiện thuật toán này là kỳ vọng có điều kiện và lặp lại cho đến khi đạt cực tiểu, do đó mà thuật toán này có tên là xen kẽ có điều kiện Quá trình này sẽ chuyển đổi các biến ∅ (θi), với i=1,2,…,p thành ∅∗ (θi), với i=1,2,…,p Trong không gian tối ưu, chuyển đổi biến phụ thuộc θ(Y) sẽ trở thành một phần quan trọng của quá trình tìm cực tiểu.

Khi sử dụng thuật toán ACE với giả định phân phối chuẩn và kỳ vọng bằng 0, e* đại diện cho sai số ngẫu nhiên không thể loại bỏ Sai số hồi quy tối thiểu được biểu thị bằng e*, phản ánh giới hạn của mô hình trong việc giảm thiểu sai số.

Các phép chuyển đổi ACE tối ưu có nguồn gốc duy nhất của dữ liệu nhất định và không yêu cầu một giả định nào về mẫu hàm cho biến phụ thuộc hoặc các biến độc lập và do đó cung cấp một công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu Hơn nữa, thuật toán ACE có thể xử lý các biến số khác hơn so với biến liên tục như phân loại (thứ tự hoặc không có thứ tự), số nguyên và biến chỉ số, những trường hợp này không cần các tính toán bổ sung Đối với các biến phân loại, chuyển đổi ACE có thể được coi là ước lượng điểm số tối ưu cho mỗi cấp độ giá trị của biến và do đó có thể được sử dụng để kết hợp các nhóm một cách chi li.

3.2.3.Kiểm định đồng liên kết ARDL (Autoregressive Distributed Lag)

Phương pháp ARDL được phát triển bởi Pesaran và cộng sự (1999) và Pesaran và cộng sự (2001).ARDL còn được gọi là mô hình phân phối tự hồi quy,là một mô hình phù hợp để ước lượng đồng liên kết tuyến tính trong dài hạn trong trường hợp các biến là một hỗn hợp các chuỗi dừng ở sai phân bậc 0 và sai phân bậc

Ta có phương trình tổng quát:

Trong đó y là biến phụ thuộc y = ln(Y); x là biến độc lập x = ln(X); �� �� là nhiễu trắng

Bước đầu tiêu trong ước lượng bằng phương pháp ARDL là sử dụng phương pháp OLS đối với phương trình sau:

Trong đó �� và ∅ �� là các số nhân dài hạn, �� �� và �� �� là các hệ số trong ngắn hạn,

�� �� là nhiễu trắng, p là số lượng độ trễ tối đa mà tác giả đưa vào mô hình.

Sau khi ước lượng phương trình, tác giả sử dụng kiểm định F-Test để đánh giá giả thiết về các số nhân dài hạn của các biến trễ Giả thiết này cho rằng các số nhân dài hạn của các biến trễ đều bằng 0, và được sử dụng để kiểm định tính hợp lệ của mô hình.

Bảng giá trị tới hạn do Pesaran và cộng sự (1999) cung cấp được tính toán dựa trên số lượng biến hồi quy và các giá trị định trước đưa vào mô hình, với hai mức giá trị tới hạn chính là giới hạn trên và giới hạn dưới Giới hạn dưới thể hiện giá trị tới hạn khi tất cả các biến hồi quy đều có tính chất I(0), trong khi giới hạn trên được tính toán với giả định tất cả các biến đều có liên kết bậc 1, I(1) Nếu giá trị F-statistic tính toán cao hơn giới hạn trên, giả thiết H0 bị bác bỏ, cho thấy không có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến.

Khi giá trị F-statistic rơi vào khoảng giữa hai giá trị trên và giá trị dưới, kết quả kiểm định không thể kết luận nguyên nhân có thể là do bậc liên kết của các biến hồi quy, do đó H0 được chấp nhận.

Khi mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến đã được xác định thông qua kiểm định F-statistic, bước tiếp theo là ước lượng mối quan hệ dài hạn giữa các biến Để thực hiện điều này, mô hình ARDL (Autoregressive Distributed Lag) tổng quát được áp dụng, giúp phân tích mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa các biến.

Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho các biến của mô hình được thực hiện bằng cách xem xét các tiêu chuẩn tối đa hóa 2 , hay tối thiểu hóa theo tiêu chuẩn SC hay SBC, trong đó p, 1 , 2 , …, là độ trễ tối ưu của mô hình và là sai số.

Các hệ số �� được tính theo công thức sau:

Độ m ở c ủ a n ề n kinh t ế (OPEN – Openness of economy)

Biến OPEN đo lường mức độ mở cửa của nền kinh tế và được sử dụng làm biến đại diện cho chính sách ngoại thương, tính bằng tỷ số giữa tổng thương mại so với GDP Chính sách ngoại thương càng theo hướng tự do hóa, thì độ mở của nền kinh tế càng lớn, nhưng tác động của sự mở cửa kinh tế đối với tỷ giá hối đoái thực là không chắc chắn Sự mở cửa của nền kinh tế có thể thay đổi do giảm thuế nhập khẩu, tăng hạn ngạch nhập khẩu hoặc giảm thuế xuất khẩu, dẫn đến giảm giá hàng hóa thương mại trong nước và kích thích sự gia tăng của cầu hàng nhập khẩu Tuy nhiên, hiệu ứng thu nhập của sự mở cửa đối với hàng hóa phi thương mại là không rõ ràng, nhưng Connolly và Devereux (1995) lập luận rằng hiệu ứng thay thế của sự cởi mở thường chiếm ưu thế hơn hiệu ứng thu nhập, dẫn đến mất giá của đồng nội tệ thông qua sự suy thoái của cán cân thương mại.

OPEN được tính toán bằng công thức:

1 �������� ���� : là độ mở của nền kinh tế quốc gia H trong khoảng thời gian t.

2 TFT: là đại diện cho tổng giá trị ngoại thương; ������giá trị ngoại thương của quốc gia H trong khoảng thời gian t; ���� : là đại diện cho tổng ������ ���� : là đại diện cho tổng giá trị ngoại thương của quốc gia i trong khoảng thời gian t.

Tài s ản nướ c ngoài ròng (NFA – Net Foreign Assets)

Tài sản nước ngoài ròng của một quốc gia được tính bằng tổng tài sản nước ngoài trừ đi tổng số nợ nước ngoài Thâm hụt trong tài khoản vãng lai làm tăng nợ nước ngoài ròng, buộc các nhà đầu tư nước ngoài yêu cầu lợi tức cao hơn để điều chỉnh danh mục đầu tư của họ Điều này thường dẫn đến sự mất giá của tiền tệ quốc gia để tăng cường khả năng cạnh tranh quốc tế và đạt được xuất khẩu ròng Do đó, vị thế tài sản nước ngoài ròng mạnh thường gắn liền với tỷ giá hối đoái tăng, trong khi vị thế yếu dự kiến sẽ dẫn đến sự mất giá đồng nội tệ Sự tăng lên của tài sản nước ngoài ròng thường làm giảm tỷ giá hối đoái thực hiệu chỉnh lạm phát (REER) và ngược lại.

NFA được tính theo công thức:

1 ������ ���� : là tài sản nước ngoài ròng của quốc gia H trong thời gian t.

2 TFA: là tổng tài sản nước ngoài; ������H trong thời gian t; ������ ���� : là tổng tài sản nước ngoài của quốc ���� : là tổng tài sản nước ngoài của quốc gia gia i trong thời gian t.

3 TFL: là tổng nợ nước ngoài; ������thời gian t; ������ ���� : là tổng nợ nước ngoài của quốc gia i trong thời ���� : là tổng nợ nước ngoài của quốc gia H trong gian t.

Các số liệu được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm dữ liệu quý của ViệtNam và Malaysiacùng 5 đối tác thương mại lớn của mỗi quốc gia trong giai đoạn từ quí 1 năm 2000 đến quý 3 năm 2014 Ngoại trừ các trường hợp quy định tại các chú thích liên quan, các dữ liệu được sử dụng để tính toán các biến ở trên được lấy trực tiếp từ cơ sở dữ liệu của IMF: Thống kê Thương mại (DOTS), Thống kê tài chính quốc tế (IFS) và Tổng cục thống kê (GSO) Lưu ý rằng trừ khi có những ghi chú khác, các biến thường biểu thị hàm logarit của các biến tương ứng trong phân tích thực nghiệm ví dụ reer=ln(REER).

KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ CƠ BẢN Ở VIỆT NAM VÀ MALAYSIAGIAI ĐOẠN 2000 – 2014

4.1.Tiến trình kiểm định và kết quả

Ki ểm đị nh s ố li ệ u g ốc ban đầ u

Trước khi đánh giá mối liên kết giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản, tác giả thực hiện kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị ADF test, nhằm đảm bảo rằng dữ liệu không có tính tự tương quan và ổn định trong suốt quá trình phân tích.

Kết quả kiểm định ADF ở Việt Nam và Malaysia cho thấy biến tot dừng ở bậc 0, trong khi các biến còn lại như reer, prod, open, gexp, NFA đều dừng ở sai phân bậc 1 Điều này cho thấy kiểm định ARDL là lựa chọn phù hợp để kiểm định đồng liên kết trong trường hợp này, phù hợp với khuyến nghị của Pesaran và cộng sự (1999).

Bảng 4.1.1.a: Kết quả kiểm định ADF test cho các biến gốc (Việt Nam)

Biến Hệ số chặn Xu hướng

Giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5% reer Có Không -0.960 -2.924 prod Có Có -1.735 -2.927

Tot Có Không -3.664 -2.924 open Có Không -0.108 -2.924 gexp Có Không -1.408 -2.924

Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa trên biểu đồ thời gian của từng biến, giúp phân tích và đánh giá xu hướng phát triển của dữ liệu Độ trễ được lựa chọn dựa trên kiểm định Schwarz, sử dụng tiêu chuẩn SC để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của mô hình.

Bảng 4.1.1.b:Kết quả kiểm định ADF test cho các biến gốc (Malaysia)

Biến Hệ số chặn Xu hướng Gía trị kiểm định

Giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5%

Reer Có Có -0.617 -2.925 prod Có Có -0.605 -2.924

Tot Có Có -3.570 -2.924 open Có Không -0.828 -2.924 gexp Có Có -2.695 -2.927

Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa trên biểu đồ thời gian của từng biến, giúp xác định rõ mối quan hệ và xu hướng của dữ liệu Độ trễ được lựa chọn dựa trên kiểm định Schwarz, sử dụng tiêu chuẩn SC để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của mô hình.

 Hình vẽ xu hướngcác biến gốc của Việt Nam theo kiểm định ADF

 Hình vẽ xu hướng các biến gốc củaMalaysia theo kết quả kiểm định ADF

Sau khi xác định tính dừng của các biến gốc, tác giả đã áp dụng phương pháp ARDL để kiểm định tính đồng liên kết giữa các biến này, qua đó đánh giá mối quan hệ dài hạn giữa chúng Mô hình kiểm định ARDL được xây dựng dựa trên các nguyên tắc thống kê và kinh tế, giúp xác định mối liên hệ giữa các biến trong mẫu dữ liệu Kết quả kiểm định sẽ cung cấp thông tin quan trọng về mối quan hệ giữa các biến gốc, giúp tác giả đưa ra kết luận về tính đồng liên kết giữa chúng.

Khi áp dụng mô hình ARDL, bước đầu tiên là lựa chọn độ trễ tối ưu để xác định mô hình phù hợp Tiêu chuẩn SC được sử dụng để lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình nghiên cứu này Kết quả cho thấy mô hình ARDL (3;0;0;0;0;0) là phù hợp cho các biến gốc Việt Nam, trong khi mô hình ARDL (0;0;0;3;2;0) là phù hợp cho các biến gốc Malaysia, dựa trên giá trị SC nhỏ nhất được xác định bằng phần mềm Stata.

Tác giả đã thực hiện kiểm định mô hình ARDL và sử dụng kiểm định Wald để xác định mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến gốc Kết quả kiểm định cho thấy mối quan hệ này được thể hiện rõ ràng qua các bảng số liệu, cụ thể là Bảng 4.1.1.cvà Bảng 4.1.1.d đối với trường hợp Việt Nam, và Bảng 4.1.1.e và Bảng 4.1.1.f đối với trường hợp Malaysia.

Bảng 4.1.1.c: Bảng kết quả ước lượng mô hình ARDL cho các biến gốc

Source SS df MS Number of = 54

Adj R-squared = 0.2573 Total 2.0755e-07 53 3.9160e-09 Root MSE = 5.4e-05

L3D.reer Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] reer

Bảng 4.1.1.d: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến gốc (Việt Nam)

Bảng 4.1.1.e: Bảng kết quả ước lượng mô hình ARDL cho các biến gốc

Source SS df MS Number of = 54

Adj R-squared = 0.6959 Total 348182525 53 006569482 Root MSE = 0447

D.reer Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] reer

Bảng 4.1.1.f: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến gốc (Malaysia)

Ta biết rằng cặp biên giới hạn ở mức ý nghĩa 5% và trong mô hình có hệ số chặn, không có biến xu hướng là [2.62;3.79] theo Pesaran và công sự (1999).

So sánh bảng giá trị kiểm định F – Statistic với giá trị tới hạn do Pesaran

Giá trị F-Statistic đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến Nếu giá trị này cao hơn giới hạn trên, giả thiết không có đồng liên kết sẽ bị bác bỏ, ngược lại, nếu thấp hơn giới hạn trên, giả thiết sẽ được chấp nhận, cho thấy không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến Trong trường hợp giá trị F-Statistic nằm trong khoảng giữa giới hạn trên và giới hạn dưới, kết luận vẫn chưa được xác định rõ ràng Đối với dữ liệu của Việt Nam và Malaysia, giá trị F-Statistic lần lượt là 1,68 và 1,16, đều thấp hơn giới hạn dưới 2,62, cho thấy các biến gốc không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa chúng.

Chuy ển đổ i d ữ li ệ u

Khi xác định được các biến gốc không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính, tác giả thực hiện chuyển đổi ACE cho các chuỗi biến gốc Các biến sau khi chuyển đổi được ký hiệu: �������� �� , �������� �� , ������ �� , �������� �� , �������� �� , ������ �� Việc thực hiện chuyển đổi ACE được thực hiện nhờ phần mềm thống kê R Tuy nhiên phương pháp ACE lại không đưa ra được mẫu hàm quan hệ giữa các biến trước và sau khi chuyển đổi Nên để có thể thấy được mối quan hệ giữa các biến trước và sau khi chuyển đổi tác giả tiến hành vẽ đồ thị phân tán các biến trước và sau khi chuyển đổi.

Biểu đồ4.1.2.a: Biểu đồ phân tán các biến trước và sau khi chuyển đổi (Việt

Biểu đồ 4.1.2.b: Biểu đồ phân tán các biến trước và sau khi chuyển đổi(Malaysia)

Xét trường hợp Việt Nam, biểu đồ 4.1.2.a cho thấy mối quan hệ phân tán giữa các biến trước và sau khi chuyển đổi Kết quả cho thấy tất cả các biến đều có mối quan hệ phi tuyến thay đổi theo thời gian riêng Tuy nhiên, mối quan hệ giữa biến REER và biến khác gần như là một đường thẳng, cho thấy hai biến này có mối quan hệ tuyến tính.

Kết quả nghiên cứu cho thấy biến ������ �� và prod có mối quan hệ phi tuyến đồng biến trong hầu hết khoảng thời gian nghiên cứu Đối với trường hợp của Malaysia, biểu đồ phân tán các biến trước và sau khi chuyển đổi cho thấy mối quan hệ giữa các biến trước và sau khi chuyển đổi là một mối quan hệ phi tuyến thay đổi theo thời gian, ngoại trừ mối quan hệ giữa biến reer và �������� ��, trong khi biến �������� �� và prod có quan hệ đồng biến phi tuyến.

4.1.3Kiểm định số liệu sau khi chuyển đổi

Bảng 4.1.3.a: Kết quả kiểm định ADF các chuỗi biến chuyển đổi (Việt Nam)

Biến Hệ số chặn Xu hướng Gía trị kiểm định

Giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5%

Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa trên biểu đồ thời gian của từng biến, trong khi độ trễ được lựa chọn theo kiểm định Schwarz dựa trên tiêu chuẩn SC, giúp đảm bảo độ chính xác và tin cậy của mô hình.

Bảng 4.1.3.b: Kết quả kiểm định ADF các chuỗi biến sau khi chuyển đổi (Malaysia)

Biến Hệ số chặn Xu hướng Gía trị kiểm định

Giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5%

Hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa trên biểu đồ thời gian của từng biến, giúp đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Độ trễ được lựa chọn dựa trên kiểm định Schwarz, sử dụng tiêu chuẩn SC để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của mô hình.

 Hình vẽ xu hướngcác biến sau chuyển đổi của Việt Nam theo kiểm định ADF

 Hình vẽ xu hướngcác biến sau chuyển đổi của Malaysia theo kiểm định ADF

Kết quả kiểm định ADF test cho thấy một hỗn hợp các biến dừng ở sai phân bậc 0 và sai phân bậc 1 Do đó, kiểm định ARDL được lựa chọn để kiểm định đồng liên kết, đảm bảo tính phù hợp và đáng tin cậy của mô hình.

Kết quả độ trễ tối đa được lựa chọn dựa trên phần mềm Stata dành cho mô hình ARDL, trong đó mẫu mô hình có giá trị SC nhỏ nhất được ưu tiên Cụ thể, mô hình phù hợp cho các biến chuyển đổi của Việt Nam là ARDL (1;1;0;1;4;0), còn mô hình phù hợp cho các biến gốc của Malaysia là ARDL (1;0;1;4;0;4).

Ta biết rằng cặp biên giới hạn ở mức ý nghĩa 5% và trong mô hình có hệ số chặn, không có biến xu hướng là [2.62;3.79] theo Pesaran và cộng sự (1999).

Kết quả kiểm định Wald cho thấy giá trị F-statistic của Việt Nam và Malaysia đều lớn hơn 3.79, cụ thể là 11.17 và 12.17, cho phép kết luận rằng các biến sau chuyển đổi có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính Theo nghiên cứu của Granger (1911) và Shinn (1991), nếu các biến gốc không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính nhưng các biến sau chuyển đổi lại có, thì các biến gốc có mối quan hệ phi tuyến Do đó, có thể kết luận rằng tồn tại mối quan hệ phi tuyến ẩn giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản.

Bảng 4.1.3.c: Kết quả kiểm định ARDL cho các biến sau khi chuyển đổi(Việt

Source SS df MS Number of = 54

Adj R-squared = 0.8324 Total 3.53503045 53 066698688 Root MSE = 10573

LD.reera Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] reera

Bảng 4.1.3.d: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến chuyển đổi (Việt Nam)

Bảng 4.1.3.e: Kết quả kiểm định ARDL cho các biến sau khi chuyển đổi(Malaysia)

Source SS df MS Number of = 54

Adj R-squared = 0.8356 Total 10.5340005 53 198754727 Root MSE = 18077

LD.reera Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] reera

Bảng 4.1.3.f: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến chuyển đổi (Malaysia)

Ki ểm đị nh s ự phù h ợ p c ủ a mô hình

Trước khi thực hiện phân tích hồi quy, tác giả đã kiểm định các giả định của mô hình nghiên cứu Quá trình này bao gồm việc kiểm định hai mô hình, trong đó mô hình thể hiện mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc sau khi chuyển đổi Kết quả kiểm định được trình bày chi tiết trong bảng 4.2.1.a và minh họa bằng biểu đồ 4.2.1.a và biểu đồ 4.2.1.b, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt thông tin.

Bảng 4.2.1.a: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình

2 (1)kiểm định tự tương quan của các biến trong mô hình �� 2 (1)> 0.05 kết

𝛽𝛽 ���� luận mô hình không có tự tương quan ����

𝛽𝛽 �� (2)kiểm định Ramsey test kiểm định sự phù hợp của dạng hàm 𝛽𝛽 �� (2)> 0.05 kết luận dạng hàm phù hợp.

𝛽𝛽 �� (1)kiểm định phương sai thay đổi của mô hình 𝛽𝛽 �� (1)> 0.05 kết luận mô hình không có phương sai thay đổi.

Biểu đồ4.2.1.a: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL (1;1;0;1;4;0)(Việt Nam)

Biểu đồ4.2.1.b: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL(1;0;1;4;0;4) (Malaysia)

Kết quả kiểm định tính vững của mô hình thông qua kiểm định CUSUM và CUSUMQ cho thấy các biến sau khi chuyển đổi đều đạt yêu cầu về tính vững Biểu đồ 4.2.1.a và biểu đồ 4.2.1.b minh họa rõ ràng rằng tất cả các đường CUSUM và CUSUMQ đều nằm trong giới hạn mức ý nghĩa 5%, chứng tỏ mô hình có tính vững cao.

Từ kết quả trên cho thấy mô hình nghiên cứu là vững, phù hợp và ổn định trong giai đoạn nghiên cứu.

K ế t qu ả h ồ i quy Vi ệ t Nam

Sau khi xác định các biến có mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến trong dài hạn và mô hình nghiên cứu là vững và phù hợp, tác giả đã tiến hành ước lượng mối quan hệ giữa các biến sau khi chuyển đổi và ước lượng mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái trước khi chuyển đổi và các biến độc lập sau khi chuyển đổi, kết quả được trình bày chi tiết trong bảng 4.2.2.

Bảng 4.2.2.: Kết quả ước lượng các biến sau khi chuyển đổi (Việt Nam)

Source SS df MS Number of = 59

Adj R-squared = 0.9438 Total 59.0000002 58 1.01724138 Root MSE = 23919 reera Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] proda 1.214358 2532374 4.80 0.000 7064282 1.72228 tota 1.134722 4040757 2.81 0.007 3242488 1.94519 opena 1.050069 0783069 13.41 0.000 8930049 1.20713 gexpa 1.208812 3856048 3.13 0.003 435387 1.98223 nfaa 9442648 2744331 3.44 0.001 3938218 1.49470 _cons 7.05e-09 0311395 0.00 1.000 -.0624579

Từ kết quả ước lượng ta có được phương trình thể hiện mối quan hệ

�������� �� và các biến �������� �� , ������ �� , �������� �� , �������� �� , ������ �� được thể bằng phương trình (4.2.2)

Dựa trên kết quả phương trình (4.2.2), có thể thấy rằng tất cả các biến ACE-chuyển đổi đều có ý nghĩa và đóng vai trò quan trọng trong việc tác động tích cực đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực chuyển đổi.

Kết hợp với biểu đồ phân tán 4.1.2.a ta có thể rút ra một số nhận xét như sau:

- Biến prod có tác động đồng biến lên reer trong suốt thời kỳ nghiên cứu hay nói cách khác chênh lệch trong năng suất có tác động cùng chiều đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực trong suốt thời kỳ nghiên cứu Hệ số của prod là lớn nhất cho thấy tác động của prod lên reer là mạnh mẽ nhất Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi khi prod giảm 1% thì reer giảm 1.214% Như vậy khi prod giảm thì reer giảmkhi đó đồng nội tệ đang được định giá thấp, điều này giúp tăng tính cạnh tranh của hàng hóa, thúc đẩy xuất khẩu.

Biến tot có tác động đồng biến lên reer trong suốt thời kỳ nghiên cứu, cho thấy tỷ lệ mậu dịch có tác động cùng chiều đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực Khi tot tăng 1%, reer cũng tăng lên 1.134%, cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa hai biến số này Tại Việt Nam, hiệu ứng thay thế mạnh mẽ hơn hiệu ứng thu nhập, dẫn đến việc hàng nhập khẩu trở nên rẻ hơn và thay thế một phần nhu cầu trong nước đối với hàng hóa phi thương mại, từ đó giảm giá hàng hóa phi thương mại và dẫn đến tỷ giá thực giảm, đồng nội tệ đang được định giá thấp.

NFA có tác động nghịch biến lên REER trong hầu hết chuỗi thời gian, trong khi mối quan hệ giữa các biến còn lại và REER không được thể hiện rõ ràng qua biểu đồ phân tán Đặc biệt, khi các nhân tố khác không thay đổi, kết quả cho thấy khi NFA tăng 1% thì REER giảm khoảng 0,944%.

Theo ước lượng mô hình, GEXP có tác động cùng chiều lên REER, cụ thể khi GEXP tăng 1% thì REER cũng tăng lên 1,208% Tuy nhiên, hiệu ứng này có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác, đặc biệt là ở Việt Nam, nơi hiệu ứng thu nhập khá mạnh mẽ Khi chi tiêu chính phủ tăng lên, việc tăng thuế để tài trợ cho chi tiêu này có thể dẫn đến giảm thu nhập và giảm nhu cầu hàng hóa phi thương mại, từ đó làm giảm giá tỷ giá hối đoái thực và định giá thấp đồng nội tệ.

Các yếu tố kinh tế cơ bản có tác động lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực ở Việt Nam theo chiều hướng khác nhau, đòi hỏi việc dự đoán xu hướng biến động để có chính sách kinh tế phù hợp Biến độ mở kinh tế và chi tiêu chính phủ là hai yếu tố quan trọng, đại diện cho chính sách ngoại thương và chính sách tài khóa, nhưng lại có tác động phức tạp và khó dự đoán Độ mở kinh tế của Việt Nam đang tăng nhanh và khó kiểm soát do chịu ảnh hưởng lớn từ môi trường kinh tế quốc tế Điều này đòi hỏi phải có giải pháp để tranh thủ các tác động tích cực và hạn chế các tác động tiêu cực từ sự thay đổi của kinh tế thế giới.

K ế t qu ả h ồ i quy Malaysia

Bảng 4.2.3.: Kết quả ước lượng các biến sau khi chuyển đổi Malaysia)

Source SS df MS Number of = 59

Adj R-squared = 0.9238 Total 59.0000003 58 1.01724138 Root MSE = 27845 reera Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] proda 1.156087 1019733 11.34 0.000 9515544 1.3606 tota 888799 2734527 3.25 0.002 3403223 1.43727 opena 2.495438 4544756 5.49 0.000 1.583876 3.40700 gexpa 1.215156 1987053 6.12 0.000 8166039 1.61370 nfaa 9276335 1692568 5.48 0.000 5881475 1.2671 _cons 1.13e-09 0362506 0.00 1.000 -.0727095

Từ kết quả ước lượng ta có được phương trình thể hiện mối quan hệ

�������� �� và các biến �������� �� , ������ �� , �������� �� , �������� �� , ������ �� được thể bằng phương trình (4.2.3)

Kết hợp với biểu đồ phân tán 4.1.2.b ta thấy chỉ có biến prod có tác động đồng biến lên reer; NFA vàgexp có tác động nghịch biến lên reer trong hầu hết chuỗi thời gian còn biến tot và open biểu đồ phân tán không cho thấy rõ được mối quan hệ với biến reer.

Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu và các yếu tố kinh tế cơ bản ở Việt Nam và Malaysia cho thấy sự phi tuyến Mặc dù hai quốc gia có điều kiện tự nhiên, kinh tế, chính trị, xã hội và mức độ tác động của các biến số kinh tế cơ bản lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực khác nhau, nhưng kinh nghiệm phát triển kinh tế của Malaysia có thể là bài học quý giá cho Việt Nam Từ đó, Việt Nam có thể đề ra các chính sách phù hợp và hiệu quả để đưa nền kinh tế phát triển mạnh mẽ trong tương lai.

Trên lý thuyết, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản có thể được phân loại thành ba loại: quan hệ đồng liên kết tuyến tính, đồng liên kết phi tuyến và không có mối quan hệ đồng liên kết Tuy nhiên, trong thực tế, không có lý thuyết kinh tế nào đảm bảo mối quan hệ tuyến tính giữa các biến số kinh tế, và việc bỏ qua các trường hợp phi tuyến có thể dẫn đến kết luận sai lầm về sự không tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết Vì vậy, nghiên cứu này tập trung vào việc khám phá mối quan hệ phi tuyến tiềm ẩn giữa tỷ giá thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản đối với hai đồng tiền là VND (Việt Nam đồng) và MYR (Malaysian Ringgit).

Nghiên cứu này đã thu thập dữ liệu của Việt Nam, Malaysia và năm đối tác thương mại lớn của mỗi nước trong giai đoạn từ Q1.2000 đến Q3.2014 và sử dụng mô hình ARDL kết hợp với thuật toán ACE để tìm kiếm mối quan hệ phi tuyến tiềm ẩn giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản Kết quả cho thấy cả VND và MYR đều tồn tại mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với năm yếu tố kinh tế cơ bản, bao gồm chênh lệch trong năng suất, tỷ lệ mậu dịch, độ mở của nền kinh tế, tài sản nước ngoài ròng và chi tiêu chính phủ.

Nghiên cứu đã phát hiện mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản, cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự phức tạp trong mối quan hệ này trong dài hạn Mô hình phi tuyến cho thấy sự linh hoạt hơn trong việc giải thích các vấn đề tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, đặc biệt là khi so sánh với các mô hình tuyến tính truyền thống Kết quả cũng chỉ ra rằng mặc dù tỷ giá hối đoái thực hiệu lực của đồng VND và MYR đều có mối quan hệ phi tuyến với các yếu tố kinh tế cơ bản, nhưng vẫn có sự khác biệt về chiều hướng tác động của các yếu tố này lên tỷ giá hối đoái thực.

Kết quả này có ý nghĩa quan trọng trong việc hoạch định chính sách liên quan đến tỷ giá hối đoái Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản là phi tuyến, vì vậy việc hoạch định chính sách cần phải linh hoạt và phù hợp với từng bối cảnh kinh tế cụ thể Các nhà hoạch định chính sách không nên dựa vào các hệ số co giãn liên tục như nhau, mà cần phải đưa ra những chính sách phù hợp để đảm bảo kết quả như kỳ vọng Việc thực hiện chính sách tỷ giá cần phải được xem xét cẩn thận để tránh những tác động không mong muốn khi bối cảnh kinh tế thay đổi.

H Ạ N CH Ế VÀ HƯỚ NG M Ở R Ộ NG NGHIÊN C Ứ U

Bài nghiên cứu này còn có nhiều hạn chế:

1 Nguồn số liệu: Số liệu chủ yếu lấy từ nguồn IFS và DOCS của IMF, tuy nhiên số liệu công bố của IFM không đủ cho tất cả các quý trong thời gian nghiên cứu đối với Việt Nam nên tác giả phải tổng hợp từ nhiều nguồn khác để bổ sung nên số liệu không thể thống nhất xuyên suôt cả đề tài.

Bài nghiên cứu đã tính toán các tỷ số dựa trên đồng tiền của Việt Nam và Malaysia với 5 đối tác thương mại điển hình của từng quốc gia Tuy nhiên, trên thực tế, cả hai quốc gia đều có rất nhiều đối tác thương mại khác ngoài những đối tác được đề cập trong nghiên cứu này.

3 Nghiên cứu chỉ mới kiểm định mối quan hệ của tỷ giá thực hiệu lực đa phương với năm yếu tố kinh tế cơ bản Thực tế, tỷ giá hối đoái thực còn chịu tác động bởi nhiều yếu tố kinh tế khác mà nghiên cứu chưa xem xét và đưa vào nghiên cứu, trong đó có thể có nhưng yếu tố kinh tế đặc thù của Việt Nam hayMalaysia chưa được xem xét Đây cũng có thể là hướng mở rộng nghiên cứu của đề tài.