Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Sự cần thiết của đề tài
Trong những năm gần đây, chính sách lạm phát mục tiêu đã trở thành lựa chọn phổ biến cho chính sách tiền tệ của nhiều quốc gia và đã mang lại những kết quả tích cực Tuy nhiên, một quốc gia không thể thực hiện đồng thời chính sách tiền tệ độc lập, ổn định tỷ giá và tự do hóa tài khoản vốn Việc theo đuổi lạm phát mục tiêu đồng nghĩa với việc không thể cùng lúc đạt được mục tiêu tỷ giá Dù vậy, Ngân hàng trung ương vẫn cần can thiệp vào thị trường hối đoái, vì tỷ giá là kênh quan trọng trong chính sách tiền tệ, ảnh hưởng đến mục tiêu ổn định giá cả và góp phần ổn định nền kinh tế Do đó, nghiên cứu tác động của biến động tỷ giá đến giá cả nội địa qua giá cả nhập khẩu là cần thiết trong nền kinh tế mở Mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát cùng với tác động của tỷ giá đến lạm phát là những vấn đề đang được nhiều nhà kinh tế học quan tâm.
Nghiên cứu về lạm phát và các yếu tố tác động đã được thực hiện nhiều từ những năm 1970, trong đó mức độ truyền dẫn tỷ giá (ERPT) vào mức giá nội địa được xác định là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến quy mô tác động của chính sách tiền tệ.
Theo nghiên cứu Nidhaleddine Ben Cheikh, Wặl Louhichi (2016), cho rằng mức độ truyền dẫn (ERPT) vào giá nhập khẩu là một vấn đề quan trọng đối với lạm phát
Các nhà hoạch định chính sách cần đánh giá tác động của thay đổi tiền tệ đối với giá nội địa để xác định áp lực lạm phát Điều này giúp họ phát triển các chính sách tiền tệ phù hợp nhằm đối phó với tình hình Ngân hàng trung ương không chỉ hiểu rõ động lực lạm phát mà còn dự đoán xu hướng lạm phát trong tương lai.
Các nghiên cứu về ERPT và lạm phát ngày càng tăng với nhiều cách tiếp cận mới
STR là công cụ quan trọng trong việc phân tích mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát ở các quốc gia, mang lại ý nghĩa thực nghiệm và lý luận Trước đây, các nhà kinh tế học thường áp dụng xấp xỉ tuyến tính cho các tình huống phi tuyến, mặc dù phương pháp này đã hỗ trợ một phần trong việc mô hình hóa các yếu tố kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, cách tiếp cận này chỉ giải quyết được một số trường hợp riêng lẻ và không thể xử lý triệt để vấn đề Do đó, mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trở thành giải pháp hữu ích cho những tình huống phức tạp như vậy.
Xuất phát từ thực tiễn nghiên cứu toàn cầu và trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang đối mặt với nhiều cơ hội và thách thức mới sau các cuộc khủng hoảng tài chính, việc đánh giá ảnh hưởng của ERPT (chuyển giao tỷ giá) đến lạm phát trở nên cần thiết Điều này cũng giải thích lý do tác giả chọn nghiên cứu về "Mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá tại Việt Nam."
NAM” Thông qua mô hình STR dựa trên nền tảng nghiên cứu của Nidhaleddine Ben
Cheikh và cộng sự (2012) cùng Shintani và cộng sự (2013) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát tại Việt Nam bằng cách sử dụng các biến kinh tế vĩ mô Nghiên cứu này khảo sát dữ liệu từ năm 2000 đến năm 2017 với tổng cộng 216 quan sát.
Mục tiêu nghiên cứu
Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến STR được xây dựng nhằm phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tại Việt Nam Nghiên cứu này cũng công thức hóa mức độ truyền dẫn của tỷ giá tác động đến lạm phát, giúp hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa các yếu tố kinh tế.
Môi trường lạm phát có tác động đáng kể đến mức độ truyền dẫn tỷ giá tại Việt Nam Cụ thể, mức độ truyền dẫn này phụ thuộc vào tỷ lệ lạm phát và diễn ra một cách mượt mà hơn so với những biến động gián đoạn, tùy thuộc vào các độ trễ lạm phát khác nhau.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp thực nghiệm để kiểm chứng nhận định của Taylor (2000) rằng cơ chế lạm phát thấp và ổn định sẽ dẫn đến sự suy giảm trong mức độ truyền dẫn của tỷ giá Cụ thể, ERPT sẽ thấp hơn trong môi trường lạm phát ổn định so với thời kỳ lạm phát cao trong nền kinh tế Việt Nam.
Đối tượng và phạm vị nghiên cứu của đề tài
Nghiên cứu này tập trung vào lạm phát, quá trình truyền dẫn tỷ giá và mối quan hệ giữa ERPT (Elasticity of Exchange Rate Pass-Through) và lạm phát tại Việt Nam Bài viết cũng phân tích sự bất cân xứng trong quá trình truyền dẫn tỷ giá, nhằm làm rõ những yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát trong bối cảnh kinh tế hiện nay.
- Phạm vi nghiên cứu: Dữ liệu được thu thập theo tháng từ năm 01/2000 –
12/2017 tại Việt Nam dựa trên số liệu của IMF và trung tâm dữ liệu trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Phương pháp nghiên cứu
Để phù hợp với nội dung và mục tiêu nghiên cứu, đề tài sử dụng mô hình STR với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 10 nhằm phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tại Việt Nam, đồng thời kiểm chứng kết luận của Taylor (2000).
Ý nghĩa khoa học của luận văn
Đến nay, đã có nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về vấn đề này trên toàn cầu, tuy nhiên, việc áp dụng mô hình chuỗi thời gian phi tuyến STR trong phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô tại Việt Nam vẫn còn hạn chế Do đó, cần chú trọng phát triển ứng dụng này để nâng cao hiểu biết về kinh tế vĩ mô trong bối cảnh Việt Nam.
Hầu hết các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tập trung vào việc đo lường sự truyền dẫn tỷ giá vào các chỉ số giá trong nước, trong khi chưa chú trọng nhiều đến mối quan hệ lạm phát có ảnh hưởng ngược lại đối với ERPT.
Tiếp cận vấn đề từ một góc độ mới, bài viết không chỉ tập trung vào việc đo lường mức độ truyền dẫn của tỷ giá hối đoái mà còn phân tích mối quan hệ giữa môi trường lạm phát và sự ảnh hưởng đến truyền dẫn tỷ giá Qua việc so sánh và đánh giá kết quả, nghiên cứu này đóng góp vào việc thực thi chính sách tiền tệ và chính sách tỷ giá, nhằm hỗ trợ mục tiêu chung là kiềm chế lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô.
Kết Cấu Của Luận Văn
Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát tại Việt Nam
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu
Các kênh truyền dẫn của tỷ giá hối đoái đến giá trong nước
Nghiên cứu của Lafleche (1996) chỉ ra rằng, sự biến động của tỷ giá hối đoái có khả năng tác động đến tỷ lệ lạm phát thông qua hai kênh chính: kênh trực tiếp và kênh gián tiếp, ảnh hưởng đến các chỉ số giá.
Khi đồng nội tệ giảm giá, giá hàng hóa nhập khẩu tăng cao, ảnh hưởng đến chỉ số giá nhập khẩu Nếu hàng hóa này được sử dụng cho tiêu dùng cuối cùng, nó sẽ tác động lên chỉ số giá tiêu dùng Ngược lại, nếu hàng hóa nhập khẩu là nguyên liệu cho sản xuất, chi phí sản xuất sẽ gia tăng, dẫn đến tăng giá tiêu dùng và gây áp lực lạm phát.
Kênh truyền dẫn gián tiếp cho thấy rằng sự mất giá của đồng nội tệ làm cho hàng hóa trong nước trở nên rẻ hơn, dẫn đến sự gia tăng xuất khẩu Hệ quả là cầu lao động và tiền lương tăng lên, kéo theo tổng cầu và có thể gây ra lạm phát, mặc dù ảnh hưởng này chỉ xảy ra trong dài hạn do tính cứng nhắc của giá cả ngắn hạn Ngoài ra, tình trạng đô la hóa gia tăng trong nền kinh tế có thể khuếch đại hiệu ứng này Khi tỷ giá biến động, đồng nội tệ mất giá sẽ làm tăng giá các tài sản định giá bằng ngoại tệ như bất động sản và hàng hóa xa xỉ, từ đó dẫn đến tăng giá tiêu dùng.
Hình 2.1.Cơ chế truyền dẫn tỷ giá đến giá trong nước
(Nguồn: Nghiên cứu của Lafleche (1996), trang 23)
Lafleche (1996) giới thiệu sơ đồ về truyền dẫn của tỷ giá đến giá cả trong nước thông qua kênh trực tiếp và gián tiếp như hình 1
Giá tiêu dùng tăng
Làm tăng giả cả hàng hóa thay thế và xuất khẩu Tiền lương tăng
Làm tăng giá cả sản xuất trong nước tăng
Giá cả nguyên liệu nhập khẩu đầu vào tăng giá
Hàng hóa nhập khẩu tăng giá Đồng nội tệ mất giá (tỷ giá hối đoái tăng)
Kênh trực tiếp Kênh gián tiếp
Cầu hàng hóa thay thế trong nước tăng
Truyền dẫn tỷ giá là phi tuyến
Bài viết được dựa theo tổng hợp các lý thuyết nghiên cứu về tính phi tuyến của truyền dẫn tỷ giá Nidhaleddine Ben Cheikh và cộng sự (2012, trang 5-7)
Hầu hết các nghiên cứu trước đây đều giả định sự truyền dẫn tỷ giá là tuyến tính
Mặc dù các lý thuyết thực tiễn chỉ đóng góp một phần nhỏ vào việc giải thích vấn đề phi tuyến và bất đối xứng trong truyền dẫn tỷ giá hối đoái, nhưng thực tế có nhiều yếu tố khác nhau có thể gây ra sự bất đối xứng trong cơ chế này Các lý thuyết của Gil-Pareja cung cấp cái nhìn sâu sắc về các trường hợp cụ thể liên quan đến vấn đề này.
Theo nghiên cứu của 2000 và Olivei (2002), khả năng truyền dẫn bất cân xứng có thể gia tăng khi tỷ giá thay đổi, phản ánh sự phản ứng với cả sự tăng giá và mất giá của tiền tệ Coughlin và Pollard (2004) cùng Bussière (2007) chỉ ra rằng mức độ truyền dẫn cũng có sự phản ứng bất đối xứng tùy thuộc vào quy mô thay đổi tỷ giá, do ảnh hưởng khác nhau giữa các biến động lớn và nhỏ Nhiều lý thuyết cho rằng có mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá và mức giá cả, và chúng ta sẽ đề cập đến ba lý do chính cho khả năng ERPT là phi tuyến.
Khi đồng tiền của quốc gia nhập khẩu mất giá, hàng hóa nước ngoài trở nên đắt hơn, buộc các doanh nghiệp nước ngoài phải điều chỉnh giá để giữ thị phần Ngược lại, khi đồng tiền của quốc gia nhập khẩu tăng giá, hàng hóa trở nên rẻ hơn, dẫn đến việc doanh nghiệp chấp nhận giảm giá nhập khẩu Mức độ truyền dẫn tỷ giá sẽ khác nhau tùy thuộc vào hướng thay đổi của tỷ giá; nếu doanh nghiệp muốn duy trì cạnh tranh và thị phần, sự tăng giá đồng tiền của quốc gia nhập khẩu có thể dẫn đến mức độ truyền dẫn cao hơn so với sự mất giá.
Trong kinh tế vi mô, nhiều doanh nghiệp thường phải đối mặt với những ràng buộc ngắn hạn Khi đồng tiền quốc gia nhập khẩu tăng giá, các nhà xuất khẩu sẽ nâng cao khả năng cạnh tranh giá bằng cách điều chỉnh mức giá của họ theo những thay đổi trong tỷ giá Tuy nhiên, để thực sự cải thiện năng lực cạnh tranh, doanh nghiệp cần có khả năng tăng cường hiệu suất và tối ưu hóa chi phí.
Trong thị trường bị giới hạn, các doanh nghiệp có thể tăng lợi nhuận bằng cách giữ nguyên mức giá hiện tại thay vì giảm giá theo tỷ giá của đồng tiền nhập khẩu Theo lập luận của Knetter (1994), khi các doanh nghiệp xuất khẩu phải đối mặt với hạn chế về số lượng, việc tăng giá đồng tiền của quốc gia nhập khẩu có thể dẫn đến sự truyền dẫn thấp hơn so với sự mất giá.
Hai lập luận trên đã phát sinh cách giải thích trái ngược nhau của sự bất cân xứng
Theo lý thuyết "mục tiêu thị phần", việc truyền dẫn sẽ gia tăng khi đồng tiền của nhà nhập khẩu tăng giá, ngược lại, theo giả thuyết "điều kiện ràng buộc", truyền dẫn tỷ giá sẽ đạt mức cao nhất khi tỷ giá hối đoái giảm.
Chi phí thực đơn cho thấy rằng các nhà xuất khẩu thường không điều chỉnh mức giá khi có sự thay đổi nhỏ trong tỷ giá hối đoái của nhà nhập khẩu Tuy nhiên, khi tỷ giá thay đổi vượt qua một ngưỡng nhất định, các doanh nghiệp sẽ thực hiện điều chỉnh giá Nghiên cứu của Coughlin và Pollard (2004) về giá nhập khẩu của 30 ngành công nghiệp tại Mỹ chỉ ra rằng hầu hết các doanh nghiệp phản ứng một cách bất cân xứng trước các thay đổi lớn và nhỏ của tỷ giá hối đoái, với ERPT có tương quan dương với độ lớn của sự thay đổi tỷ giá.
Các lý thuyết hiện tại tập trung vào tính phi tuyến trong truyền dẫn tỷ giá, đặc biệt liên quan đến độ lớn và chiều hướng của những thay đổi tỷ giá Một số yếu tố kinh tế vĩ mô, như môi trường lạm phát, có thể làm thay đổi hành vi của các doanh nghiệp nước ngoài, từ đó tạo ra sự phi tuyến trong truyền dẫn tỷ giá.
Lạm phát thấp và ổn định vào năm 2000 dẫn đến sự suy giảm trong mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái (ERPT) ở nhiều quốc gia phát triển Trong môi trường lạm phát ổn định, ERPT sẽ thấp hơn, cho thấy rằng sự thay đổi năng động của truyền dẫn phụ thuộc vào cơ chế lạm phát Điều này có thể được mô hình hóa theo cách phi tuyến Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về ERPT liên quan đến mức độ lạm phát.
Nghiên cứu của Pryzstupa và Wróbel (2011) đã bác bỏ giả thuyết truyền dẫn bất đối xứng trong môi trường lạm phát ở Ba Lan, sử dụng mô hình ngưỡng dựa theo đường cong Phillips Ngược lại, Shintani et al (2013) và Nogueira Jr cùng Leon-Ledesma (2008) đã phát hiện ra sự tương quan dương có ý nghĩa thống kê giữa ERPT và lạm phát thông qua mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR).
Một nguồn gốc quan trọng khác của sự truyền dẫn phi tuyến là chu kỳ kinh tế
Theo nghiên cứu của Goldfajn và Werlang (2000) về 71 quốc gia, đồng tiền mất giá có tác động lớn hơn đến giá cả trong bối cảnh kinh tế tăng trưởng Correa và Minella (2006) cùng Pryzstupa và Wróbel (2011) đã xác nhận hiện tượng bất cân xứng của ERPT trong khuôn khổ ngưỡng đường cong Phillips Sử dụng mô hình STR, Nogueira Jr và Leos-Ledesma (2008) phát hiện ra rằng ba trong số sáu quốc gia có sự truyền dẫn phản ứng phi tuyến với sự gia tăng sản lượng.
Khi nền kinh tế bùng nổ, tỷ lệ truyền dẫn tỷ giá hối đoái (ERPT) thường cao hơn so với thời kỳ suy thoái Các doanh nghiệp dễ dàng điều chỉnh giá cả theo những thay đổi về tỷ giá hối đoái khi nền kinh tế đang tăng trưởng mạnh mẽ, trong khi trong thời kỳ suy thoái, việc này trở nên khó khăn hơn do doanh số sụt giảm.
Mục tiêu của luận văn này là cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và lạm phát tại Việt Nam Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu sẽ phân tích ERPT dựa trên giả thuyết của Taylor (2000) thông qua mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR), nhằm làm rõ sự tương quan thuận giữa ERPT và lạm phát.
Các nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn tỷ giá
Nghiên cứu của Taylor (2000) chỉ ra rằng sự sụt giảm trong truyền dẫn tỷ giá liên quan đến môi trường lạm phát thấp và có sự bất cân xứng trong việc truyền dẫn giữa tăng giá và giảm giá Bài báo này phân tích khả năng lạm phát ổn định là nguyên nhân dẫn đến việc doanh nghiệp giảm mức độ truyền dẫn chi phí tăng lên từ biến động tỷ giá vào giá cả.
Trong những năm gần đây, 12 doanh nghiệp tại Mỹ đã chứng kiến sự suy giảm quyền định giá, liên quan chặt chẽ đến sự sụt giảm trong truyền dẫn tỷ giá Theo Taylor, khi cung tiền tăng dần và được duy trì ổn định, các doanh nghiệp sẽ tăng giá và giữ mức gia tăng này lâu dài, dẫn đến sự truyền dẫn lớn hơn và lạm phát gia tăng Ngược lại, nếu cung tiền tăng tạm thời, các doanh nghiệp chỉ tăng giá ở mức thấp và sau đó giá sẽ trở lại mức ban đầu, dẫn đến sự truyền dẫn thấp hơn.
Theo những kết quả mô phỏng, Taylor nhận định rằng lạm phát thấp có thể đã ảnh hưởng đến mức truyền dẫn và làm giảm quyền định giá của các doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Choudhri và cộng sự (2006) đã phát triển một mô hình lý thuyết kết hợp với kiểu định giá thay đổi của Taylor, nhằm ước lượng sự truyền dẫn tỷ giá vào giá tiêu dùng Mô hình này được sử dụng để kiểm định các giả thuyết liên quan đến ảnh hưởng của tỷ giá đến giá cả tiêu dùng.
J Taylor, bài báo khởi sự từ một mô hình kinh tế vĩ mô mở Một cơ sở dữ liệu lớn từ 1979-2000 của 71 quốc gia được sử dụng để ước lượng mối quan hệ này Có một bằng chứng mạnh về tương quan dương và có ý nghĩa thống kê giữa truyền dẫn và lạm phát bình quân qua các quốc gia và các thời kỳ Hơn nữa, bằng chứng hỗ trợ mạnh mẽ sự tương quan giữa lạm phát và truyền dẫn ở một số quốc gia mà nó đã trải qua sự chuyển đổi đáng kể trong môi trường lạm phát Bên cạnh đó, lạm phát giữ một vai trò quan trọng hơn hẳn các biến vĩ mô khác trong việc giải thích sự thay đổi của truyền dẫn tỷ giá hối đoái Quan hệ truyền dẫn được ước lượng riêng biệt cho mỗi cơ chế lạm phát (lạm phát thấp, vừa và cao) được xác định là bao gồm những quốc gia với lạm phát trung bình thấp hơn 10%, giữa 10% và 30% và trên 30%) Một số bằng chứng về ERPT mà bài này đã tìm thấy như sau:
ERPT trung bình theo từng nhóm tăng lên theo thời gian, với sự tương quan dương giữa lạm phát và truyền dẫn cho tất cả các nhóm Nhóm có lạm phát thấp ghi nhận tỷ lệ truyền dẫn tỷ giá hối đoái thấp nhất, trong khi nhóm lạm phát cao có tỷ lệ cao nhất.
Lạm phát cao và vừa ở các quốc gia như Argentina, Brazil và Peru đã có ảnh hưởng rõ rệt đến sự truyền dẫn tỷ giá Nghiên cứu cho thấy rằng sự biến động của lạm phát có thể làm thay đổi cách thức tỷ giá được điều chỉnh, từ đó tác động đến nền kinh tế và thị trường tài chính của những quốc gia này.
13 thấy rằng truyền dẫn cho cơ chế lạm phát cao là cao hơn cơ chế lạm phát vừa phải trong mỗi kỳ quan sát
Nghiên cứu cho thấy có sự tương quan dương và ý nghĩa thống kê giữa lạm phát và truyền dẫn, không chỉ ở những quốc gia có một cơ chế lạm phát mà còn ở những quốc gia trải qua hai cơ chế lạm phát khác nhau.
Nghiên cứu của Devereux và Yetman (2010) đã giới thiệu một mô hình lý thuyết nhằm giải thích các yếu tố quyết định ảnh hưởng đến việc truyền dẫn tỷ giá thấp vào chỉ số lạm phát Một trong những nguyên nhân chính được chỉ ra là sự chậm trễ trong việc điều chỉnh giá danh nghĩa.
Nghiên cứu của Devereux và Yetman (2010) không chỉ cung cấp bằng chứng mạnh mẽ cho sự tồn tại của giá cứng nhắc trong xác định mức độ truyền dẫn, mà còn chỉ ra mối quan hệ phi tuyến giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát.
Ở các quốc gia có lạm phát thấp, tỷ lệ truyền dẫn giá thường thấp hơn nhiều so với mức tối đa Ngược lại, tại những quốc gia có tỷ lệ lạm phát cao, tỷ lệ truyền dẫn giá lại cao hơn, do các doanh nghiệp nhận thấy rằng chi phí thay đổi giá được bù đắp nhiều hơn, vì giá hàng hóa hiện tại thường cách xa mức giá mong muốn.
Để nâng cao tính thuyết phục của nghiên cứu, tác giả đã bổ sung vào mô hình hồi quy biến lạm phát trung bình và độ lệch chuẩn của lạm phát Kết quả hồi quy cho thấy có ý nghĩa thống kê tốt, chỉ ra rằng sự biến động của lạm phát và tỷ giá là nguyên nhân làm gia tăng ERPT.
Tác giả mở rộng phân tích bằng cách loại trừ các quan sát về lạm phát cao (trên 50% hàng năm), cho rằng mô hình mô tả chính xác hơn trong bối cảnh lạm phát thấp và trung bình Điều này là do chính sách tiền tệ giả định thường không phản ánh tốt trong môi trường lạm phát cao Mô hình được ước lượng dựa trên mẫu phụ gồm 4 giai đoạn từ năm 1970.
Từ năm 1979 đến 2007, nghiên cứu đã áp dụng các giai đoạn khác nhau (1980-1989, 1990-1999, 2000-2007) để giảm thiểu sự thiên lệch trong các kết quả hồi quy Kết quả cho thấy có bằng chứng thống kê mạnh mẽ về mối quan hệ phi tuyến giữa lạm phát và sự truyền dẫn tỷ giá, khi kết hợp ước lượng các giai đoạn phụ và loại trừ những quan sát có lạm phát cao.
Mô hình lý thuyết cho thấy rằng hệ số âm của biến bình phương lạm phát có ý nghĩa cao trong 14 trường hợp Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự biến động của lạm phát và tỷ giá có thể giải thích tốt sự gia tăng truyền dẫn tỷ giá Đặc biệt, truyền dẫn tỷ giá cao hơn được ghi nhận ở các quốc gia có lạm phát cao, với mối quan hệ này mang tính phi tuyến Khi lạm phát vượt qua một ngưỡng nhất định, sự gia tăng trong truyền dẫn có xu hướng giảm xuống.
Phương pháp nghiên cứu mối quan hệ truyền dẫn tỷ giá và lạm phát tại Việt Nam
Khung phân tích
Hướng nghiên cứu của luận văn này là mô hình hóa tác động 2 chiều giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát:
Mức độ truyền dẫn của tỷ giá ảnh hưởng đến lạm phát, được định nghĩa là biến độc lập trong mô hình lượng hóa tỷ lệ lạm phát.
Môi trường lạm phát tác động trực tiếp đến mức độ truyền dẫn của tỷ giá, với mức độ này phụ thuộc vào tỷ lệ lạm phát Sự chuyển biến của tỷ giá diễn ra một cách mượt mà hơn là gián đoạn, tùy thuộc vào các độ trễ lạm phát khác nhau.
Nghiên cứu về lực lạm phát nhấn mạnh tầm quan trọng của độ trễ lạm phát Luận văn này trình bày mô hình độ trễ của lạm phát trong quá khứ, nhằm giải thích cho độ trễ của lạm phát hiện tại.
Luận văn được xây dựng trên cơ sở khung lý thuyết từ hai nghiên cứu của Devereux và Yetman (2010) cùng với Shintani và các cộng sự (2013) Sự khác biệt giữa hai mô hình nghiên cứu của hai tác giả này là điểm nhấn quan trọng trong việc phân tích và so sánh các phương pháp tiếp cận của họ.
Bảng 3.1 Điểm khác biệt giữa khung lý thuyết nghiên cứu Devereux và
Yetman (2010) và Shintani và cộng sự (2013) Tiêu chí Devereux và Yetman (2010) Shintani và cộng sự (2013)
Vấn đề điều chỉnh giá để tối đa hóa lợi nhuận của
Lựa chọn xác suất k thực hiện không điều chỉnh giá trong khoảng thời gian vô hạn theo khuôn khổ của mô hình định giá
Lựa chọn xác suất k t là yếu tố quan trọng trong việc duy trì nguyên tắc định giá hợp đồng trong suốt thời gian hợp đồng xác định, theo mô hình định giá xen kẽ kiểu Taylor (1980).
25 nhà nhập khẩu cứng nhắc kiểu Calvo (1983) tiêu chuẩn
Xác suất k là xác xuất chung cho tất cả các công ty trong nền kinh tế
Xác suất k t được chọn nhìn chung sẽ khác biệt qua các tập hợp định giá
Mức giá hợp đồng Cố định giá tại mức cố định
Quy tắc chỉ số hóa lạm phát trong suốt thời kỳ của hợp đồng
Theo hợp đồng, độ lệch giá so với mức giá mong muốn phụ thuộc vào tỷ lệ lạm phát tổng hợp của thời kỳ hợp đồng ban đầu
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ 2 nghiên cứu Devereux và Yetman (2010) và
Xem xét một nhóm các công ty nhập khẩu, mỗi công ty chuyên nhập khẩu một loại hàng hóa trung gian khác nhau từ nước ngoài và phân phối lại trên thị trường nội địa, hoạt động như những nhà cạnh tranh độc quyền.
Một nhà sản xuất hàng hóa cuối điển hình tại Việt Nam sẽ mua tất cả các hàng hóa nhập khẩu trung gian và kết hợp chúng để tạo ra sản phẩm nhập khẩu cuối cùng mà không kiểm soát giá thành Để mô tả hành vi định giá của công ty nhập khẩu, mô hình định giá xen kẽ (staggered pricing model) của Taylor (1980) được áp dụng, trong đó các hợp đồng giữa nhà nhập khẩu và nhà sản xuất hàng hóa cuối kéo dài N thời kỳ (N ≥ 2) Tỷ lệ không đổi 1/N cho phép các công ty nhập khẩu soạn thảo hợp đồng tại bất kỳ thời kỳ nào Một công ty nhập khẩu sẽ định giá hợp đồng tại thời điểm t – j (với j = 0, 1, , N – 1) và nhập khẩu hàng hóa i ϵ [0,1] tại thời điểm t, với hàm cầu được xác định theo mô hình này.
+ θ >1 là độ co giãn không đổi của hàng hóa thay thế
+ 𝑃 𝑡 (𝑖, 𝑡 − 𝑗) là giá của hàng hóa i được nhập khẩu bởi một công ty với hợp đồng bắt đầu trong thời kỳ t – j
1 (1− 𝜃) ⁄ là chỉ số giá cho hàng hóa trung gian tổng hợp được bán bởi các công ty nhập khẩu có các hợp đồng bắt đầu trong thời kỳ t – j
+ 𝐶 𝑡 ( 𝑡 − 𝑗) là cầu hàng hóa tổng hợp tương ứng
Tất cả các hàng hóa trung gian khác nhau, với i ϵ [0, 1], đều được nhập khẩu với mức giá niêm yết bằng ngoại tệ, 𝑃 𝑡 ∗, điều này nằm ngoài sự kiểm soát của các nhà nhập khẩu.
Chương trình xác định lượng cầu của hàng hóa i tại thời điểm t-j thông qua lũy thừa bậc –θ của tỷ lệ giữa giá hàng hóa i nhập khẩu theo hợp đồng bắt đầu trong thời kỳ t-j và chỉ số giá hàng hóa trung gian tổng hợp do các công ty nhập khẩu cung cấp trong cùng thời kỳ.
Lợi nhuận của nhà nhập khẩu được thể hiện dưới dạng nội tệ, tại thời điểm t được xác định bởi:
+ 𝑆 𝑡 là tỷ giá danh nghĩa
+ 𝜏 là chi phí vận chuyển đông lạnh mà nhà nhập khẩu phải gánh chịu
Mức giá mong muốn của nhà nhập khẩu làm tối đa hóa lợi nhuận trong nền kinh tế có giá linh hoạt là:
𝜃−1 và (1 + 𝜏)𝑆 𝑡 𝑃 𝑡 ∗ đại diện tương ứng cho phần tăng giá và chi phí biên
Bằng cách lấy log mức giá mong muốn, đại lượng giống nhau qua tất cả các công ty nhập khẩu 𝑃̂ 𝑡 = 𝑃̂ 𝑡 (𝑖, 𝑡 − 𝑗) chúng ta có:
𝜃−1+ 𝑙𝑛(1 + 𝜏) là chi phí phụ trội
Các hợp đồng thường được lập cho các thời kỳ cố định và có thể được thương lượng lại trong một số trường hợp Bằng cách thanh toán một khoản chi phí cố định F (> 0), các công ty có khả năng thanh lý hợp đồng và thiết lập lại mức giá mà họ mong muốn.
Trong giai đoạn đầu tiên N1 (≥ 1), các công ty tuân thủ quy tắc định giá hợp đồng và liên hệ đầy đủ mức giá của họ với lạm phát tổng hợp Khi chuyển sang giai đoạn thứ hai N2 = N – N1, nếu quyết định kết thúc hợp đồng, công ty sẽ xác định mức giá mong muốn là 𝑝̂ 𝑡 = 𝑠 𝑡 + 𝑝 𝑡 ∗ + 𝜇.
Chi phí biên ∆(𝑠 𝑡 + 𝑝 𝑡 ∗) tuân theo quá trình bước đi ngẫu nhiên với phương sai 𝜎 2, và xác suất chấm dứt hợp đồng không được biết tại thời điểm bắt đầu Do đó, việc định giá trong thời kỳ thứ hai trở nên phụ thuộc vào tình trạng hiện tại của công ty.
Trong nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013), xác suất chấm dứt hợp đồng trong thời kỳ thứ 2 được xác định là 28% Thay vì áp dụng giải pháp định giá theo thực trạng, nhóm tác giả đã tuân theo các nghiên cứu trước đó của Ball, Mankiw & Romer (1988), Romer (1990) và Devereux & Yetman (2010) Họ đã công thức hóa lại hành vi tối ưu của công ty, trong đó xác suất thay đổi hoặc không thay đổi giá so với mức giá mong muốn được xác định một cách nội sinh.
Xác suất có điều kiện k(t) đại diện cho khả năng công ty duy trì giá hợp đồng trong thời kỳ tiếp theo Sau khi thiết lập giá hợp đồng mới tại thời điểm t, các công ty sẽ quan sát tổng hợp 𝜋(t) và lựa chọn k(t) nhằm tối đa hóa lợi nhuận của mình.
Theo Walsh (2003), điều kiện tối đa hóa lợi nhuận có thể được diễn đạt qua việc sử dụng bình phương độ lệch kỳ vọng giữa giá thực tế và giá mong muốn trong từng thời kỳ Giá trị tối ưu của k(t) được xác định bằng cách tối thiểu hóa hàm tổn thất kỳ vọng.
+ 𝛽 là nhân tố chiết khấu
+ F là chi phí cố định
Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR)
Các nhà kinh tế học thường sử dụng xấp xỉ tuyến tính để xử lý các tình huống phi tuyến, nhưng phương pháp này chỉ giải quyết được một số trường hợp riêng lẻ và không thể hoàn toàn khắc phục vấn đề Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trở thành công cụ hữu ích cho các tình huống như vậy Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá là phi tuyến Trong phần này, tác giả giới thiệu mô hình hồi quy phi tuyến chuyển tiếp trơn để lượng hóa mối quan hệ phi tuyến giữa các đại lượng.
Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR), được đề xuất bởi Bacon và Watts (1971), là một dạng hồi quy chuỗi thời gian phi tuyến, phát triển từ mô hình hồi quy hoán chuyển của Quandt (1958) Gần đây, nhiều nhà nghiên cứu, đặc biệt là Granger và Terasvirta (1996) cùng với Terasvirta (1998), đã quan tâm và đánh giá lại việc áp dụng mô hình STR trong nghiên cứu kinh tế.
Mô hình STR tổng quát được xác định như sau:
(i) 𝑥 𝑡 là véc tơ các biến giải thích bao gồm: véc tơ trễ của biến nội sinh và các biến ngoại sinh;
(ii) ∅ = (∅ 0 , ∅ 1 , … , ∅ 𝑚 ) ′ và 𝜃 = (𝜃 0 , 𝜃 1 , … , 𝜃 𝑚 ) ′ là [(m+1) x 1] các véc tơ tham số;
(iii) 𝑢 𝑡 là sai số theo quy luật phân phối chuẩn;
Hàm 𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐) là một hàm liên tục và bị chặn trong khoảng (0,1) đối với biến chuyển tiếp zt, đồng thời nó cũng liên tục tại mọi vị trí trong không gian tham số cho mọi giá trị của zt.
(v) γ là tham số độ dốc, chỉ tốc độ của hàm chuyển tiếp
(vi) 𝑐 = (𝑐 1 , … , 𝑐 𝑘 ) ′ là véc tơ các tham số định vị (tham số ngưỡng), thỏa mãn
𝑐 1 ≤ ⋯ ≤ 𝑐 𝑘 , tham số ngưỡng này cho biết vị trí mà quá trình chuyển tiếp có thể xảy ra
Mô hình được đề cập trong biểu thức (3.2) có thể được hiểu là một mô hình tuyến tính, trong đó các hệ số (∅ + ∅𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐)) có sự biến đổi ngẫu nhiên theo thời gian.
3.2.1 Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm logistic tổng quát (LSTR)
Nếu hàm chuyển tiếp có dạng là hàm logistic tổng quát:
Khi đó mô hình STR logistic (LSTR):
Khi K = 1, các tham số ∅ + ∅𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐) thay đổi đơn điện và là hàm của 𝑧 𝑡 từ ∅ đến ∅ + 𝜃 Mô hình thu này có một ngưỡng duy nhất, gọi là LSTR1, cho thấy quá trình chuyển giữa hai trạng thái là đơn điệu Hàm chuyển tiếp trở thành:
Hình 3.3 Biểu diễn hình dạng của hàm chuyển tiếp khi tham số độ dốc 𝛾 1 và 𝛾 = 10
Hình 3.3 Đồ thị LSTR1 với c =1
(Nguồn: Alenka Kavkler và cộng sự (2007), trang 6)
Khi 𝑧 𝑡 = 𝑐 thì 𝐺 = 0,5, ta có tham số vị trí c đại diện cho các điểm chuyển tiếp giữa hai thời kỳ
Hình 3.3, cho thấy tốc độ của tham số độ dốc γ cho phép quá trình chuyển tiếp của G từ 0 đến 1 diễn ra nhanh như thế nào
- Với γ = 1 cho thấy quá trình chuyển tiếp của GK=1 từ 0 đến 1 tương đối chậm, với γ = 10 cho thấy quá trình chuyển tiếp diễn ra khá nhanh
- Khi γ = 0, thì hàm GK= 1 = 0,5 Trong trường hợp này mô hình (1.1) là một mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình LSTR với K = 1 (LSTR1) được sử dụng để mô hình hóa hành vi bất đối xứng trong thực nghiệm, đặc biệt khi biến chuyển tiếp zt đo lường các giai đoạn trong chu kỳ kinh doanh Mô hình này cho phép mô tả tính chất của chu kỳ kinh doanh trong miền tăng trưởng khác biệt so với miền suy thoái, đồng thời hỗ trợ chuyển tiếp mượt mà giữa hai thái cực này.
Khi K = 2, Hàm chuyển tiếp trở thành:
Các tham số trong hàm logistics thay đổi đối xứng xung quanh điểm giữa (𝑐1 + 𝑐2)/2, nơi hàm đạt giá trị cực tiểu nằm trong khoảng từ 0 đến ẵ Mô hình LSTR2 có hai ngưỡng: một ngưỡng trên và một ngưỡng dưới Khi 𝛾 tiến tới vô cực, hàm GK=2 đạt giá trị 0 Nếu 𝑐1 = 𝑐2 với 𝛾 hữu hạn, thì hàm GK=2 = 0,5 Tham số 𝛾 kiểm soát độ dốc và vị trí của c1 và c2 trong hàm chuyển tiếp.
Hình 3.4 Đồ thị của hàm số LSTR2 với c1 = -1, c2 =1
(Nguồn: Alenka Kavkler và cộng sự (2007), trang 7)
Hình 3.4 mô tả về hàm GK=2 với 2 giá trị khác nhau của tham số c1= -1, c2 =1
Khi γ = 0 Hàm chuyển tiếp 𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐) = 0,5 lúc này mô hình LSTR2 sẽ trở thành mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình LSTR2 thể hiện tính chất động cục bộ hiệu quả trong các quá trình tương tự, đặc biệt khi giá trị của 𝑧 𝑡 lớn và nhỏ Tuy nhiên, mô hình này lại có sự khác biệt khi giá trị 𝑧 𝑡 ở mức trung bình trong miền giữa.
3.2.2 Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm mũ (ESTR)
Nếu hàm chuyển tiếp là hàm mũ tổng quát :
𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐) = 1 − 𝑒𝑥𝑝{−𝛾 (𝑧 𝑡 − 𝑐 1 ∗ ) 2 }, 𝛾 > 0 Khi đó mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTR):
Hàm chuyển tiếp GE có tính chất đơn điệu và đối xứng xung quanh 𝑧 𝑡 = 𝑐 1 ∗ Khi tham số độ dốc có giá trị nhỏ và trung bình, đồ thị của hàm ESTR sẽ có hình dạng tương tự như đồ thị của hàm LSTR2, mặc dù giá trị cực tiểu của chúng lại khác nhau.
Hình 3.5 Đồ thị của hàm số ESTR với 𝒄 𝟏 ∗ = 𝟎
(Nguồn: Alenka Kavkler và cộng sự (2007), trang 7)
Mô hình LSTR2 và ESTR đều cho phép tái chuyển đổi cấu trúc, nhưng với giá trị γ lớn, quá trình chuyển tiếp của 𝑧 𝑡 từ 1 đến 0 và trở lại 1 trong mô hình ESTR diễn ra nhanh hơn nhiều so với mô hình LSTR2 Điều này là do quá trình chuyển tiếp trong LSTR2 thường diễn ra chậm hơn khi khoảng cách giữa hai vị trí c1 và c2 khá lớn.
Khi γ tiến tới vô cùng, hàm G sẽ bằng 0 tại 𝑧 𝑡 = 𝑐 1 ∗ và bằng 1 tại các vị trí khác Điều này cho thấy mô hình ESTR không phù hợp để thay thế cho mô hình LSTR2 khi γ trong mô hình LSTR2 lớn và khoảng cách giữa c2 và c1 không gần bằng 0.
Quy trình xây dựng mô hình
Luận văn áp dụng mô hình theo cách tiếp cận từ tổng quát đến cụ thể, theo đề xuất của Van Dijk và cộng sự (2000), bao gồm các bước cụ thể để thực hiện.
(i) Dựa vào các lý thuyết trước đây để xác định biến phụ thuộc, biến độc lập tiềm
37 năng, và dạng tổng quát mô hình STR có thể mô tả mối quan hệ giữa chúng
(ii) Kiểm đính tính dừng của chuỗi dữ liệu
Để kiểm định tính tuyến tính của mô hình STR, cần thực hiện kiểm định giả thuyết Ho với giả thuyết đối là tính phi tuyến Nếu giả thuyết tuyến tính bị bác bỏ, bước tiếp theo là lựa chọn biến chuyển tiếp 𝑧 𝑡 phù hợp và xác định dạng của hàm chuyển tiếp 𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐).
(iv) Ước lượng các tham số trong mô hình STR đã chọn
(v) Đánh giá mô hình thông qua các kiểm định chẩn đoán
3.3.1 Giai đoạn thiết lập mô hình
Bài viết bắt đầu với mô hình có độ dài trễ tối đa N = 6, dựa trên kinh nghiệm từ nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013) Chúng tôi cũng lựa chọn độ dài trễ tối đa là N để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy trong phân tích.
Kiểm định tính tuyến tính trong mô hình STR dựa trên biến chuyển tiếp đã xác định trước, với các lý thuyết kinh tế cung cấp gợi ý cho việc lựa chọn biến 𝑧 𝑡 Quá trình kiểm định được thực hiện cho từng biến trong bộ biến tiềm năng, thường là thành phần của 𝑧 𝑡 Nếu giả thuyết không tuyến tính bị bác bỏ cho ít nhất một mô hình, mô hình có mức độ bác bỏ mạnh nhất sẽ được chọn để ước lượng Sau khi xác định biến chuyển tiếp và bác bỏ tính tuyến tính, việc lựa chọn hình thức phù hợp của hàm chuyển tiếp là quyết định cuối cùng Để thực hiện kiểm định tuyến tính, chúng ta theo phương pháp của Van Dijk và Cộng sự (2002), sử dụng phương pháp khai triển Taylor bậc 3 với giả định 𝛾 = 0 Kết quả kiểm định áp dụng cho cả mô hình ESTR và LSTR, với giả định rằng biến chuyển tiếp st là một thành phần trong 𝑧 𝑡, trong đó 𝑧 𝑡 = (1, 𝑧̃ 𝑡 ′) ′, với 𝑧̃ 𝑡 ′ là (m x1) Tính xấp xỉ Taylor dẫn đến hồi quy phụ như đã nêu.
Giả thuyết không H0 được xác định là 𝛼 0 = 𝛼 1 = 𝛼 2 = 0 trong nghiên cứu của 38 khai Taylor Thống kê Lagrange (LM) được sử dụng với phân phối tiệm cận 𝑋 2 (3m), tuy nhiên, thống kê 𝑋 2 chỉ hiệu quả với mẫu nhỏ và vừa Do đó, phiên bản kiểm định F được áp dụng, xấp xỉ phân phối F với 3m và T-4m-1 bậc tự, như đã được van Dijk và cộng sự (2002) chỉ ra.
Kiểm định tuyến tính được thực hiện cho mỗi biến tiềm năng đã dược chọn trước
Nếu giả thuyết không bị bác bỏ cho một số biến tiếp theo, hãy chọn biến có sự bác bỏ mạnh nhất với giá trị p_value nhỏ nhất Trong trường hợp có nhiều giá trị p_value gần nhau, tiếp tục quy trình bằng cách ước lượng các mô hình STR tương ứng và thực hiện lựa chọn giữa chúng trong giai đoạn đánh giá.
Khi mô hình tuyến tính không còn phù hợp, chúng ta cần lựa chọn giữa mô hình LSTR hoặc ESTR Quyết định này có thể dựa vào hồi quy phụ theo phương trình (3.3) Việc chọn lựa giữa hai mô hình này có thể thực hiện thông qua kiểm định tuần tự các giả thuyết lồng.
3 Kiểm định H01: 𝛼 1 = 0, 𝛼 2 = 𝛼 3 = 0 Quy tắc quyết định như sau: ví dụ nếu kiểm định H02 tạo ra sự bác bỏ mạnh nhất (được đo bằng p_value), chọn mô hình ESTR Nếu không, chọn mô hình LSTR Để phản ảnh những đặc trưng về mối quan hệ 𝜋 𝑡 và ∆(𝑠 𝑡 + 𝑝 𝑡 ∗ ) trong một mô hình tham số chặt chẽ, luận văn sử dụng dạng STR tổng quát như sau:
Trong đó 𝜀 𝑡 ~𝑖 𝑖 𝑑 (0, 𝜎 𝜀 2 ), 𝛾 (> 0) là tham số xác định độ mượt của chuyển tiếp, và 𝑧 𝑡 là biến chuyển tiếp
3.3.2 Giai đoạn ước lượng các tham số hồi quy
Các tham số của mô hình STR được ước lượng bằng kỹ thuật bình phương bé nhất phi tuyến, tương đương với ước lượng hợp lý cực đại dưới giả định sai số phân phối chuẩn (Van Dijk và cộng sự, 2002) Nếu không đạt được giả định này, ước lượng bình phương bé nhất phi tuyến sẽ được xem như ước lượng gần đúng hợp lý cực đại Tham số chuyển tiếp 𝛾 được chuẩn hóa bằng cách chia cho độ lệch chuẩn của biến chuyển tiếp 𝑠 𝑡.
𝛼 𝑠 ̂ Khi đó, các hàm chuyển tiếp trở thành:
3.3.3 Giai đoạn đánh giá sự phù hợp của mô hình
Trong giai đoạn cuối, chất lượng ước lượng mô hình STR sẽ được kiểm tra qua các sai lầm tương tự như mô hình tuyến tính Một số kiểm định sai lệch có thể áp dụng trong lý thuyết STR, bao gồm kiểm định LM về tự tương quan phần dư, kiểm định LM-type về không có ARCH, và kiểm định Jarque-Bera về phân phối chuẩn trong phần dư Tuy nhiên, các kiểm định quan trọng trong mô hình STR thường tập trung vào việc phát hiện tự tương quan và các thành phần phi tuyến bị bỏ sót.
Chúng ta mô tả tóm tắt hai kiểm định như sau:
Sau khi ước lượng các tham số của mô hình STR, việc kiểm định giả thuyết về sự tồn tại của các yếu tố phi tuyến chưa được mô hình hóa là rất quan trọng Kiểm định này nhằm xác định xem liệu còn có yếu tố phi tuyến nào không được mô hình hóa hay không, và nó sẽ lặp lại quá trình kiểm định tuyến.
40 tính của mô hình STR Hồi quy để thực hiện kiểm định này được xác định như sau:
Mô hình được mô tả bởi phương trình 𝑦 𝑡 = 𝛼 0 ′ 𝑧 𝑡 + ∅ ′ 𝑧 𝑡 𝐺(𝑠 1𝑡 ; 𝛾, 𝑐) + ∑ 3 𝑗=1 𝛼 𝑗 ′ 𝑧̃ 𝑡 ′ 𝑠 2𝑡 𝑗 + 𝑢 𝑡 thể hiện mối quan hệ giữa các biến Giả thuyết H0 được đặt ra là không có yếu tố phi tuyến nào còn sót lại, cụ thể là H0: 𝛼 1 = 𝛼 2 = 𝛼 3 = 0 Biến 𝑠 2𝑡 có thể được lựa chọn từ tập con của các biến 𝑧 𝑡 hoặc có thể là 𝑠 1𝑡 Ngoài ra, có thể loại trừ một số thành phần trong phần phi tuyến thứ hai bằng cách giới hạn tham số tương ứng bằng 0 Kiểm định thống kê F được áp dụng tương tự như các kiểm định cho mô hình tuyến tính.
+ Kiểm định không có tự tương quan:
Hồi quy phương trình 3.4 thu được phần dư 𝑢̂ 𝑡 , tính giá trị trễ 𝑢̂ 𝑡 Thực hiện hồi quy phụ 𝑢̂ 𝑡 theo các giá trị trễ của nó 𝑢̂ 𝑡−1 ,…, 𝑢̂ 𝑡−𝑞 :
(*) 𝑢̂ 𝑡 = 𝛼 1 𝑢̂ 𝑡−1 + 𝛼 2 𝑢̂ 𝑡−2 + ⋯ + 𝛼 𝑞 𝑢̂ 𝑡−𝑞 + 𝑒 𝑡 Để kiểm định hiện tượng tự quan cho mô hình STR, thống kê kiểm định F thường được sử dụng để kiểm định giả thuyết:
𝐻 1 : 𝛼 1 2 + 𝛼 2 2 + … + 𝛼 𝑞 3 = 0 Với giá trị quan sát của thống kê kiểm định bằng:
Trong mô hình, n đại diện cho số lượng tham số, trong khi 𝑆𝑆𝑅 0 là tổng bình phương phần dư của mô hình STR và 𝑆𝑆𝑅 1 là tổng bình phương phần dư của hồi quy phụ phương trình (*).
Trong lý thuyết STR, các kiểm định tự tương quan phần dư và sự thay đổi của các tham số là những yếu tố quan trọng trong giai đoạn đánh giá Ngoài ra, kiểm định LM cho giả thuyết không có ARCH và kiểm định Jarque-Bera để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư cũng có thể được áp dụng hiệu quả.
Cơ sở dữ liệu
Tất cả số liệu trong luận văn này được thu thập từ IMF với sự hỗ trợ của trung tâm dữ liệu Trường Đại học Kinh Tế thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo tháng từ tháng 01/2000 đến tháng 12/2017, bao gồm chỉ số giá nhập khẩu (IMP) đã điều chỉnh theo mùa vụ, tỷ giá hiệu lực danh nghĩa đa phương (NEER) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) để tính lạm phát đã điều chỉnh theo mùa vụ.
Các biến dùng trong mô hình được xử lý như sau:
Cách thu thập số liệu:
Chỉ số giá nhập khẩu (IMP) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) được lấy năm gốc là 2010 và đã được IMF tính toán sẵn, đồng thời kiểm soát tính mùa vụ Bài nghiên cứu này sử dụng trực tiếp hai chuỗi dữ liệu này mà không cần tính toán thêm Dù IMP được tính theo đồng đô la Mỹ, nghiên cứu chỉ tập trung vào sự thay đổi mức giá, do đó việc sử dụng IMP tính theo USD là hoàn toàn hợp lý.
Trong giai đoạn từ 2000 đến 2004, chỉ số CPI và IMP có xu hướng biến động tương tự, với sự ổn định trong các năm trước khi bắt đầu tăng từ năm 2004 Năm 2008, cả hai chỉ số đều ghi nhận sự tăng mạnh do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế, nhưng đã chững lại trong năm 2009 và 2010 Từ năm 2011 đến 2017, chỉ số CPI tiếp tục tăng mạnh qua từng năm, trong khi chỉ số IMP có xu hướng biến động ổn định hơn.
Hình 3.6: Chỉ số giá tiêu dùng và chỉ số giá nhập khẩu tại Việt Nam từ 01/2000 đến 12/2017
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ IMF đối với số liệu CPI và trung tâm dữ liệu Đại học Kinh Tế TPHCM dữ liệu IMP)
Chỉ số NEER được tính toán từ tháng 1 năm 2000 đến tháng 12 năm 2017, sử dụng tỷ giá hối đoái hiệu lực danh nghĩa đa phương để phản ánh chính xác hơn tỷ giá hối đoái của Việt Nam với các đối tác thương mại NEER được biểu diễn dưới dạng ngoại tệ/VND, trong đó sự gia tăng của NEER cho thấy sự tăng giá của VND, còn sự suy giảm cho thấy sự mất giá của VND Dữ liệu tỷ giá hối đoái được cung cấp bởi trung tâm dữ liệu Đại học Kinh Tế TPHCM, và NEER được chuẩn hóa về mức 100 vào năm 2000.
Hình 3.7: Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa đa phương Việt Nam từ 01/2000 đến
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả được cung cấp từ trung tâm dữ liệu Đại học Kinh Tế TPHCM)
Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (NEER) của Việt Nam đạt đỉnh vào năm 2001, sau đó liên tục giảm mạnh trong giai đoạn 2001 đến cuối năm 2010, chạm đáy vào cuối năm 2010 Từ năm 2011 trở đi, NEER có xu hướng ổn định hơn và bắt đầu tăng nhẹ trở lại.
- Lạm phát được dùng cho biến phụ thuộc và biến chuyển dịch, luận văn sử dụng chỉ số giá tiêu dùng để tính lạm phát hàng tháng
Hình 3.8: Chỉ số lạm phát tại Việt Nam từ 01/2000 đến 12/2017
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ IMF)
Trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2006, chỉ số lạm phát tương đối ổn định
Môi trường lạm phát cao và biến động đã bắt đầu từ năm 2007 đến năm 2014, đặc biệt là trong năm 2008 khi khủng hoảng kinh tế ảnh hưởng mạnh mẽ, dẫn đến chỉ số lạm phát tăng đáng kể Tuy nhiên, từ năm 2015 đến cuối thời gian quan sát, chỉ số lạm phát đã ổn định trở lại.
3.4.2 Thống kê mô tả Bảng 3.2 Tóm tắt thống kê mô tả của các biến cơ sở được sử dụng
Tiêu chí CPI IMP NEER
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Bảng 3.1 trong luận văn mô tả các tính chất của các biến cơ sở, bao gồm giá trị cực đại (Maximun) và cực tiểu (Minimum) Giá trị trung bình (Mean) cho biết mức độ trung bình của các biến trong chuỗi quan sát Độ lệch chuẩn (Std Dev.) phản ánh mức độ dao động của biến số xung quanh giá trị trung bình, trong khi số quan sát (Observation) thể hiện tổng số lần quan sát được thực hiện.
Trong chương 3, tác giả phân tích lý thuyết dựa trên nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013), so sánh với lý thuyết của Devereux và Yetman (2010) Tác giả khái quát công thức EPRT trong N - thời kỳ, với các trường hợp cụ thể là N=2 và N=3, đồng thời minh họa mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát qua hình vẽ.
Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và lạm phát qua hai thời kỳ Tác giả áp dụng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR với hai dạng hàm chuyển tiếp là hàm logistic tổng quát (LSTR) và hàm mũ (ESTR) Bài viết cũng trình bày quy trình xây dựng và đánh giá mô hình, cùng với dữ liệu nghiên cứu nhằm kiểm nghiệm mối quan hệ này tại Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Kiểm định tính dừng
Để đảm bảo chất lượng dữ liệu, chuỗi dữ liệu cần phải trải qua kiểm định tính dừng trước khi thực hiện phân tích Nếu chuỗi không dừng, kết quả phân tích không thể áp dụng cho các giai đoạn khác, làm giảm giá trị dự báo Hơn nữa, việc phân tích hồi quy với chuỗi không dừng có thể dẫn đến hồi quy giả mạo, khiến các hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Để xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu, kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) là công cụ phổ biến được sử dụng.
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
Các giá trị tới hạn Giá trị thông kê kiểm định
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Kết quả kiểm định cho thấy các biến trong mô hình đều đạt mức ý nghĩa 1%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, không cần thực hiện việc lấy sai phân trong quá trình thí nghiệm.
Kiểm định tuyến tính dựa theo chỉ định mô hình STR, lựa chọn biến chuyển tiếp và định dạng mô hình STR
Phương trình mối quan hệ giữa lạm phát và ERPT được thiết lập với độ trễ hồi quy cố định N=6 Trong nghiên cứu này, biến chuyển tiếp 𝑧 𝑡 đại diện cho các giá trị trễ của lạm phát, với d chạy từ 1 đến 6.
Kết quả ước lượng cho mô hình chuyển tiếp STR được dựa trên phương trình:
Kết quả kiểm định tính phi tuyến được trình bày trong bảng dưới đây cho thấy có sự tồn tại của mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và lạm phát, với dữ liệu được phân tích từ phần mềm EViews 10.
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định tuyến tính (𝒛 𝒕 = 𝝅 𝒕−𝒅 ) p-value
Kiểm định tính phi tuyến d=1 d=2 d=3 d=4 d=5 d=6
Mô hình đề xuất LSTR LSTR LSTR LSTR LSTR LSTR
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Các giá trị p-value trong bài viết này liên quan đến các phiên bản F của các phép thử tuyến tính LM Cụ thể, hàng đầu tiên kiểm tra giả thuyết tuyến tính so với giả thuyết phi tuyến STR Nếu p-value < 0.05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát không phải là tuyến tính tại mức ý nghĩa 5% Ngược lại, nếu p-value ≥ 0.05, giả thuyết H0 được chấp nhận Dữ liệu cho thấy có bằng chứng phi tuyến ở tất cả các biến chuyển tiếp 𝑧 𝑡.
Hàng thứ hai đến hàng thứ tư đại diện cho các giá trị p trong phép thử tuần tự nhằm xác định hàm chuyển tiếp phù hợp, là ESTR hay LSTR Quy tắc quyết định là nếu thử nghiệm H03 cho kết quả từ chối mạnh nhất giả thuyết H03 (tức P-value nhỏ nhất), chúng ta sẽ chọn mô hình ESTR Ngược lại, nếu không, mô hình LSTR sẽ được chọn Qua đó, chúng ta xác định được mô hình cuối cùng.
- Lựa chọn biến 𝒛 𝒕 phù hợp: Như đã đề cập ở trên, các tham số của mô hình
Mô hình STR được ước lượng thông qua phương pháp bình phương nhỏ nhất phi tuyến tính, trong đó việc xác định biến trễ d trong biến chuyển tiếp 𝑧 𝑡 là rất quan trọng Sự lựa chọn biến chuyển tiếp dựa vào mô hình phi tuyến tính cuối cùng và kiểm định tính phi tuyến còn lại Luận văn này chọn các biến chuyển tiếp bằng cách đánh giá mô hình sau khi ước lượng, nhằm tìm ra mô hình có kết quả từ chối mạnh nhất đối với cả hai giả thuyết tuyến tính của mô hình cơ sở và tính không thay đổi của tham số trong quá trình lặp lại ước lượng mô hình phi tuyến tính.
Kết quả kiểm định thành phần phi tuyến còn sót lại được trình bày trong bảng dưới đây, được thu thập từ phần mềm Eviews 10.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định thành phần phi tuyến còn sót lại
Kiếm định thành phần phi tuyến còn sót lại d=1 d=2 d=3 d=4 d=5 d=6
Mô hình đề xuất LSTR
Hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Kết quả cho d=4 và d=5 cho thấy mô hình không còn yếu tố phi tuyến bổ sót Tiếp theo, chúng tôi thực hiện kiểm định tính nhất quán của tham số ước lượng để tìm biến chuyển tiếp tối ưu.
Kết quả kiểm định tính nhất quán của tham số ước lượng được trình bày trong bảng dưới đây, được thực hiện bằng phần mềm Eviews 10.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định tính nhất quán của tham số ước lượng
Kiểm định tính nhất quán của tham số ước lượng
Kết luận p-value d=4 0.4492 0.3649 0.4234 0.8714 Nhất quán tham số p-value d=5 0.3666 0.1269 0.2378 0.3752 Nhất quán tham số
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Trong quá trình phân tích, cả hai độ trễ đều đáp ứng các điều kiện cần thiết Tuy nhiên, độ trễ d=5 của biến chuyển tiếp zt được ưu tiên lựa chọn vì p-value tương ứng với d=5 cho thấy kết quả đáng tin cậy.
50 kiểm định tính phi tuyến nhỏ hơn, kế tiếp tiến hành xác định phương trình thể hiện mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá
Phương trình thể hiện mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá được xác định thông qua quy trình phân tích, trong đó lựa chọn độ trễ d=5 và N=6 Phân tích này được thực hiện bằng phần mềm Eviews.
10 ta có kết quả như sau:
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Tiến hành loại bỏ tuần tự các biến trễ có trị tuyệt đối giá trị thống kê t của hệ số tương quan nhỏ hơn 1, từ đó thu được kết quả mô hình.
R 2 = 49.95%, se = 0.6018, obs = 215 Trong đó R 2 biểu thị hệ số xác định, se là sai số chuẩn của hồi quy và obs là số quan sát
- Kiểm định tự tượng quan trong phần dư:
Ta có : Obs*R2 = 0.208375 với p = 0.9011 > α = 0.05 nên chấp nhận H0, nghĩa là không có tự tương quan
Kết luận: Các hệ số thống kê có ý nghĩa và không có tự tương quan trong phần dư
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lagsF-statistic 0.089820 Prob F(2,180) 0.9141Obs*R-squared 0.208375 Prob Chi-Square(2) 0.9011
Hình 4.1 ERPT so với biến chuyển tiếp Mô hình LSTR
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Hình 4.1 chỉ ra rằng ERPT đạt mức cao nhất khi tỷ lệ lạm phát có độ trễ là 5, với mức lạm phát vượt quá -0.3% và gần đạt 1, cho thấy sự truyền dẫn mạnh mẽ giữa tỷ giá danh nghĩa và chỉ số giá nhập khẩu với lạm phát trong giai đoạn 2000-2017 Khi lạm phát tăng 2 điểm đơn vị, ERPT gần như đạt giá trị 1 Ngược lại, mức độ ERPT với giảm phát là không đáng kể, trong khi mô hình LSTR cho thấy ERPT cao hơn trong bối cảnh lạm phát gia tăng Điều này cũng phản ánh mối tương quan dương giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá, khi truyền dẫn tỷ giá tăng thì lạm phát cũng tăng và ngược lại.
Hình 4.2 ERPT theo thời gian mô hình LSTR
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Hình 4.2 cho thấy ước lượng của ERPT theo thời gian cho mô hình LSTR, ERPT phản ứng khá nhạy đối với sự thay đổi của lạm phát
Chính sách tiền tệ gần đây tập trung vào việc kiểm soát lạm phát và duy trì ổn định tỷ giá hối đoái Nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn đã chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa lạm phát và tỷ giá Do đó, sự biến động của lạm phát thường đi kèm với những thay đổi của tỷ giá hối đoái.
Thời gian từ 2007 đến 2009 là giai đoạn quan trọng, khi nền kinh tế chịu ảnh hưởng tiêu cực từ cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á năm 1997 Kết quả là, tốc độ tăng trưởng kinh tế suy giảm và xảy ra hiện tượng giảm phát trong giai đoạn 1999-2001.
Từ năm 2000, một kế hoạch kích hoạt nền kinh tế thông qua nới lỏng tín dụng và mở rộng đầu tư nhà nước đã được thực hiện Chính sách kích thích này đã giúp nền kinh tế hồi phục và tăng trưởng, nhưng cũng đồng thời gây ra áp lực lạm phát cao từ năm 2007 Việc gia nhập WTO vào tháng 11/2006 đã tạo cơ hội giao lưu thương mại và đầu tư quốc tế, dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ dòng vốn đầu tư trực tiếp và gián tiếp Nhu cầu ổn định đồng VND trở nên cấp thiết.
