PHÂN TÍCH mối QUAN hệ GIỮA tỷ GIÁ hối đoái, XUẤT KHẨU và NHẬP KHẨU của VIỆT NAM GIAI đoạn từ năm 2000 đến 2018

Tên đề tài

Phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, xuất khẩu và nhập khẩu hàng hóa của Việt Nam giai đoạn từ năm 2000 đến 2018.

Mục tiêu nghiên cứu

Phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, xuất khẩu và nhập khẩu của Việt Nam giúp xác định sự tương tác giữa các yếu tố này trong cả ngắn hạn và dài hạn Nghiên cứu này cho phép đo lường phản ứng theo thời gian và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến các yếu tố còn lại.

Kết quả phân tích giúp chúng ta hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau, từ đó đánh giá hoạt động xuất nhập khẩu và kiểm soát lạm phát thông qua chính sách tỷ giá hối đoái trong phát triển kinh tế Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

- Bài tiểu luận sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng gồm các biến:

• FX: Tỷ giá hối đoái VND/USD

• XK: Giá trị xuất khẩu hàng hóa của Việt Nam

• NK: Giá trị nhập khẩu hàng hóa của Việt Nam

Sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị để xác định tính dừng của các chuỗi dữ liệu gốc Nếu các chuỗi này không dừng, cần thực hiện sai phân và tiếp tục áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của các chuỗi sai phân.

Sử dụng phương pháp định lượng, bài viết áp dụng đồng thời hai mô hình VAR và VECM để phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, nhập khẩu và xuất khẩu của Việt Nam trong cả ngắn hạn và dài hạn.

Mô hình vector tự hồi quy VAR được sử dụng để phân tích mối quan hệ ngắn hạn giữa tỷ giá hối đoái (FX), giá trị xuất khẩu (XK) và giá trị nhập khẩu (NK) Qua đó, nghiên cứu này giúp hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa các yếu tố kinh tế này.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com

GVHD: TS Nguyễn Huy Hoàng, HV: Bùi Thanh Toàn, Lớp: Cao học TCNH K13 3 nghiên cứu ảnh hưởng động của cú sốc biến này đối với các biến khác, đồng thời đánh giá tầm quan trọng của cú sốc này trong việc gây ra sự dao động của các biến còn lại.

Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) được áp dụng để phân tích mối quan hệ dài hạn giữa các biến Phần mềm Eviews 10 được sử dụng để thực hiện các phép tính và chạy mô hình này.

Đề xuất mô hình nghiên cứu

Tỷ giá hối đoái VND/USD (FX) ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị xuất khẩu (XK) và nhập khẩu (NK) hàng hóa của Việt Nam, với XK đạt hàng tỷ USD và NK cũng tương tự.

Mô hình VAR (Vector Autoregression) là một phương pháp phân tích thống kê, trong đó mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của chính nó và các biến số khác.

Mô hình VAR dạng tổng quát:

Trong đó: o Yt : Bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng o Ut : Vector các nhiễu trắng o Ai (i=1,2,…p) : Ma trận vuông cấp m*m o St : Vector các yếu tố xác định

GVHD: TS Nguyễn Huy Hoàng HV: Bùi Thanh Toàn Lớp: Cao học TCNH K13 4

PHẦN NỘI DUNG

Nguồn dữ liệu, bảng dữ liệu gốc

Số liệu về tỷ giá hối đoái, giá trị xuất khẩu và nhập khẩu của Việt Nam được thu thập từ dữ liệu của Ngân hàng Thế giới Bạn có thể truy cập thông tin chi tiết qua trang web: [World Bank Databank](https://databank.worldbank.org/reports.aspx?source=global-economic-monitor).

%28gem%29&Type=TABLE&preview=on#

(truy cập vào lúc 10:14 AM ngày 05/12/2019)

Exchange rate- Tỷ giá hối đoái (FX) (VND/USD)

Exports- Xuất khẩu (Tỷ USD)

Imports- Nhập khẩu (Tỷ USD)

Đồ thị các biến

2.1 Đồ thị biến Tỷ giá hối đoái- FX

Từ cửa sổ Eviews như hình sau:

Chọn FX → View → Graph → Ok Ta được:

2.2 Đồ thị biến Xuất khẩu- XK

Tương tự trên, chọn XK → View → Graph → Ok Ta được bảng sau:

2.3 Đồ thị biến Nhập khẩu- NK

Từ cửa sổ Eviews, chọn NK → View → Graph → Ok

2.4 Đồ thị biến sai phân bậc 1 của biến FX

Từ cửa sổ Eviews, chọn DFX → View → Graph → Ok

2.5 Đồ thị biến sai phân bậc 1 của biến XK

Từ cửa sổ Eviews, chọn DXK → View → Graph → Ok

2.6 Đồ thị biến sai phân bậc 1 của biến NK

Từ cửa sổ Eviews, chọn DNK → View → Graph → Ok

Thống kê mô tả các biến

Từ cửa sổ Eviews theo các bước như hình:

Rồi nhập FX XK NK → Ok, ta được bảng thống kê mô tả các biến như sau:

Kiểm định tính dừng

4.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi Tỷ giá hối đoái FX:

Dùng phần mềm Eviews, ta tiến hành kiểm định ADF cho chuỗi số liệu tỷ giá hối đoái với mức ý nghĩa 5% xem có dừng hay không?

Từ cửa sổ Eviews, mở chuỗi FX, chọn View/ Unit Root Test…/ Ok, ta được:

H0: FXt là không dừng (FXt ~ I(1))

➢ So sánh giá trị thống kê của kiểm định ADF (t-Statistic) với giá trị “Test critical values” tại mức ý nghĩa 5% (5% level)

➢ Từ bảng trên, ta thấy: tADF ~ -0.131059 > -2.874143 (Test critical value 5%)

➔ Chuỗi FX không dừng tại mức ý nghĩa 5%

4.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi xuất khẩu XK

Tương tự, ta tiến hành kiểm định ADF cho chuỗi số liệu xuất khẩu với mức ý nghĩa 5% xem có dừng hay không?

Từ cửa sổ Eviews, mở chuỗi XK, chọn View/ Unit Root Test…/ Ok, ta được:

H0: XKt là không dừng (XKt ~ I(1))

➢ Từ bảng trên, ta thấy: tADF ~ 2.681373 > -2.874868 (Test critical value 5%)

➔ Chuỗi XK không dừng tại mức ý nghĩa 5%

4.3 Kiểm định tính dừng của chuỗi nhập khẩu NK:

Tương tự, ta tiến hành kiểm định ADF cho chuỗi số liệu nhập khẩu với mức ý nghĩa 5% xem có dừng hay không?

Từ cửa sổ Eviews, mở chuỗi NK, chọn View/ Unit Root Test…/ Ok, ta được:

H0: NKt là không dừng (NKt ~ I(1))

➢ Từ bảng trên, ta thấy: tADF ~ 3.310744 > -2.874741 (Test critical value 5%)

➔ Chuỗi NK không dừng tại mức ý nghĩa 5%

4.4 Kiểm định tính dừng của sai phân bậc 1 của tỷ giá hối đoái DFX:

Dùng Eviews, ta tiến hành kiểm định ADF cho chuỗi sai phân bậc 1 của tỷ giá hối đoái DFX với mức ý nghĩa 5% xem có dừng hay không?

Từ cửa sổ Eviews, mở chuỗi DFX, chọn View/ Unit Root Test…/ Ok, ta được:

H0: DFXt là không dừng (DFXt ~ I(1))

➢ Từ bảng trên, ta thấy: tADF ~ -11.21192 < -2.874143 (Test critical value 5%)

➔ Chuỗi DFX dừng tại mức ý nghĩa 5%

4.5 Kiểm định tính dừng của sai phân bậc 1 của xuất khẩu DXK:

Dùng Eviews, ta tiến hành kiểm định ADF cho chuỗi sai phân bậc 1 của xuất khẩu DXK với mức ý nghĩa 5% xem có dừng hay không?

Từ cửa sổ Eviews, mở chuỗi DXK, chọn View/ Unit Root Test…/ Ok, ta được:

H0: DXKt là không dừng (DXKt ~ I(1))

➔ Chuỗi DXK dừng tại mức ý nghĩa 5%

4.6 Kiểm định tính dừng của sai phân bậc 1 của nhập khẩu DNK:

Dùng Eviews, ta tiến hành kiểm định ADF cho chuỗi sai phân bậc 1 của nhập khẩu DNK với mức ý nghĩa 5% xem có dừng hay không?

Từ cửa sổ Eviews, mở chuỗi DNK, chọn View/ Unit Root Test…/ Ok, ta được:

H0: DNKt là không dừng (DNKt ~ I(1))

➔ Chuỗi DNK dừng tại mức ý nghĩa 5%.

Chạy mô hình và khai thác kết quả

5.1 Chạy mô hình VAR: i Bước 1: Ước lượng mô hình VAR

Vào menu Eviews, chọn Quick/ Estimate Tại ô Endogenous variables nhập

“DFX DXK DNK” Tại ô Lag intervals for Endogenous nhập “ 1 6” Bấm OK:

GVHD: TS Nguyễn Huy Hoàng HV: Bùi Thanh Toàn Lớp: Cao học TCNH K13 17 ii Bước 2: Xác định độ trễ phù hợp và độ trễ tối ưu

Từ mô hình VAR ở bước 1, chọn View/ Lag Structure/ Lag Exclusion Test, ta được kết quả:

Ta chọn Lag cao nhất tương ứng có Joint < 0.05

→ Như bảng trên ta chọn Lag 6 → Độ trễ phù hợp là P = 6

** Lựa chọn độ trễ tối ưu, với độ trễ phù hợp P = 6:

Từ mô hình VAR, chọn View/ Lag Structure/ Lag Length Criteria…

Nhập 6 vào ô Lags to include, rồi OK Ta được:

Từ bảng trên, ta thấy tại Lag 6 có nhiều tiêu chuẩn được đánh dấu * nhất

→ Chọn độ trễ tối ưu P* = 6 iii Bước 3: Kiểm định nhân quả Granger

Nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến và sự phối hợp trong mô hình VAR

Từ mô hình VAR, chọn View/ Lag Structure/ Granger Causality… Ta có: Đọc kết quả tương tự “Kiểm định T” sử dụng P_value, P_value < 0.05

• Khi DFX là biến phụ thuộc, với mức ý nghĩa 5%:

 P_value (DXK) = 0.9999 > 0.05 → Xuất khẩu không thực sự là nguyên nhân gây ra sự biến động của tỷ giá hối đoái;

 P_value (DNK) = 0.6940 > 0.05 → Nhập khẩu không thực sự là nguyên nhân gây ra sự biến động của tỷ giá hối đoái;

 P_value (All) = 0.7506 > 0.05 → Sự kết hợp giữa xuất khẩu và nhập khẩu đều không thực sự là nguyên nhân gây ra sự biến động của tỷ giá hối đoái

• Khi DXK là biến phụ thuộc, với mức ý nghĩa 5%:

 P_value (DFX) = 0.1224 > 0.05 → Tỷ giá hối đoái không thực sự là nguyên nhân gây ra sự biến động của xuất khẩu;

 P_value (DNK) = 0.0022 < 0.05 → Nhập khẩu thực sự là nguyên nhân gây ra sự biến động của xuất khẩu;

 P_value (All) = 0.0009 < 0.05 → Sự kết hợp giữa tỷ giá hối đoái và nhập khẩu cũng thực sự là nguyên nhân gây ra sự biến động của xuất khẩu

• Khi DNK là biến phụ thuộc, với mức ý nghĩa 5%:

 P_value (DFX) = 0.5801 > 0.05 → Tỷ giá hối đoái không thực sự là nguyên nhân gây ra sự biến động của nhập khẩu;

 P_value (DXK) = 0.0000 < 0.05 → Xuất khẩu thực sự là nguyên nhân gây ra sự biến động của nhập khẩu;

Kết quả P_value (Tất cả) = 0.0000 < 0.05 cho thấy rằng sự kết hợp giữa tỷ giá hối đoái và xuất khẩu là nguyên nhân chính gây ra biến động trong nhập khẩu Bước tiếp theo là đọc hàm phản ứng xung (Impulse Response Function - IRFs) để hiểu rõ hơn về mối quan hệ này.

Hàm phản ứng là công cụ quan trọng trong việc phân tích ảnh hưởng của các biến trong mô hình, cho phép đánh giá tác động của một biến đến các biến khác theo thời gian Nó đóng vai trò thiết yếu trong phân tích nguyên nhân bằng thực nghiệm và đánh giá hiệu quả chính sách, đặc biệt trong mô hình VAR.

Từ mô hình VAR, chọn View/ Impulse Response, rồi chọn thứ tự DFX DXK

DNK, xong OK Ta được kết quả sau: Đọc IRFs:

Tỷ giá hối đoái (DFX) phản ứng với cú sốc của chính nó bằng cách giảm sốc nhanh chóng về vị trí cân bằng trong hai tháng đầu Đến tháng thứ ba, DFX có xu hướng tăng nhẹ, nhưng lại giảm đột ngột vào tháng thứ tư Sang tháng thứ năm, tỷ giá tăng mạnh trở lại, sau đó giảm từ tháng thứ bảy và duy trì ổn định.

Tỷ giá hối đoái (DFX) phản ứng với cú sốc xuất khẩu (DXK) bằng cách giảm trong hai tháng đầu sau cú sốc, sau đó tăng nhẹ vào tháng thứ ba Tuy nhiên, từ tháng thứ tư, DFX lại có xu hướng giảm mạnh, kéo dài đến tháng thứ bảy, khi nó bắt đầu tăng trở lại và duy trì ổn định.

Tỷ giá hối đoái (DFX) phản ứng mạnh mẽ trước cú sốc từ nhập khẩu (DNK) Sau khi xảy ra cú sốc, trong hai tháng đầu, DFX có xu hướng giảm Tuy nhiên, vào tháng thứ ba, tỷ giá này bắt đầu tăng trở lại Từ tháng thứ tư, DFX lại tiếp tục giảm mạnh cho đến tháng thứ bảy, sau đó ổn định và tăng lên cho đến tháng thứ mười, trước khi giảm nhẹ.

Phản ứng của xuất khẩu (DXK) đối với cú sốc tỷ giá hối đoái (DFX) cho thấy sự biến động rõ rệt Sau cú sốc DFX, DXK tăng trong hai tháng đầu, nhưng đến tháng thứ ba thì giảm đột ngột Đến tháng thứ tư, DXK phục hồi mạnh mẽ cho đến tháng thứ sáu lại giảm Từ tháng thứ bảy trở đi, DXK tiếp tục tăng và duy trì xu hướng tăng giảm nhẹ xung quanh mức cân bằng.

Phản ứng của Xuất khẩu (DXK) trước cú sốc trong quá khứ cho thấy sự biến động rõ rệt: trong hai tháng đầu, DXK giảm sâu đột ngột, sau đó tăng nhanh trong tháng thứ ba và đạt mức cân bằng Tuy nhiên, tháng thứ tư chứng kiến sự giảm tiếp theo, trước khi tăng trở lại và giữ ổn định trong tháng thứ năm và tháng thứ sáu Đến tháng thứ bảy, DXK lại tăng đột ngột, nhưng từ tháng chín trở đi, tình hình xấu đi với sự giảm nhanh, chỉ đến tháng mười mới có sự tăng nhẹ, và tháng mười hai lại giảm nhẹ.

Phản ứng của xuất khẩu (DXK) đối với cú sốc từ nhập khẩu (DNK) cho thấy sự biến động theo từng tháng Cụ thể, trong các tháng lẻ (1, 3, 5, 7, 9, 11), DXK có xu hướng tăng trưởng, trong khi đó, ở các tháng chẵn lại ghi nhận sự giảm sút Sự thay đổi này diễn ra quanh vị trí cân bằng, phản ánh tác động của cú sốc DNK lên hoạt động xuất khẩu.

Phản ứng của doanh nghiệp nhập khẩu (DNK) trước cú sốc tỷ giá hối đoái (DFX) cho thấy sự biến động rõ rệt Sau cú sốc, DNK ghi nhận sự tăng nhẹ trong tháng đầu, nhưng lại giảm sâu vào tháng 2 Đến tháng 4, DNK phục hồi và tăng trở lại, tuy nhiên, tháng 5 và tháng 6 lại chứng kiến sự giảm sút Cuối cùng, tháng 7, DNK tăng nhẹ và duy trì sự ổn định.

Phản ứng của DNK trước cú sốc của DXK cho thấy sự giảm sút mạnh mẽ trong hai tháng đầu sau cú sốc Sau đó, DNK trải qua những biến động luân phiên giữa tăng và giảm hàng tháng, cho đến tháng thứ mười mới bắt đầu có dấu hiệu ổn định.

Phản ứng của DNK trước cú sốc trong quá khứ cho thấy rằng DNK đã giảm thiểu tác động của cú sốc đó ngay lập tức.

Trong ba tháng đầu, chỉ đến tháng 4 mới có sự tăng trưởng, sau đó mỗi tháng diễn ra tình trạng luân phiên tăng và giảm xung quanh mức cân bằng Để hiểu rõ hơn về sai số dự báo, bước tiếp theo là đọc bảng phân rã phương sai sai số dự báo (VDF).

Phân rã phương sai sai số dự báo (VDF) là một phương pháp quan trọng để mô tả tính động của mô hình VAR Khác với IRF, VDF phân tích sự biến thiên của một biến nội sinh dựa trên các cú sốc khác nhau trong mô hình VAR Điều này cho phép đánh giá tầm quan trọng tương đối của từng cú sốc theo thời gian đối với sự biến động của các biến trong mô hình.

Từ mô hình VAR, chọn View/ Variance Decomposition/ OK Ta được bảng sau:

GVHD: TS Nguyễn Huy Hoàng HV: Bùi Thanh Toàn Lớp: Cao học TCNH K13 21 Đọc bảng VDF trên:

Phân rã phương sai VDF của biến DFX cho thấy rằng tỷ giá hối đoái trong 12 tháng qua giải thích 96.19% biến động của tỷ giá hối đoái hiện tại, trong khi xuất khẩu và nhập khẩu trong cùng khoảng thời gian chỉ giải thích lần lượt 1.53% và 2.26% biến động.

Phân rã phương sai VDF của biến DXK cho thấy rằng xuất khẩu trong 12 tháng trước đóng góp 81.81% vào biến động của xuất khẩu hiện tại Trong khi đó, nhập khẩu trong cùng khoảng thời gian chỉ giải thích được 12.79% biến động Tỷ giá hối đoái cũng có ảnh hưởng, nhưng mức độ chỉ đạt 5.39% đối với biến động xuất khẩu hiện tại.

Tiêu đề	Phân Tích Mối Quan Hệ Giữa Tỷ Giá Hối Đoái, Xuất Khẩu Và Nhập Khẩu Của Việt Nam Giai Đoạn Từ Năm 2000 Đến 2018
Tác giả	Bùi Thanh Toàn
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Huy Hoàng
Trường học	Trường Đại Học Tài Chính – Marketing
Chuyên ngành	Phương Pháp Nghiên Cứu Định Lượng II
Thể loại	tiểu luận
Năm xuất bản	2019
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	35
Dung lượng	2,3 MB