GIỚI THIỆU
Mục tiêu nghiên cứu
Bài viết này giải thích khái niệm truyền dẫn tỷ giá hối đoái và cơ chế ảnh hưởng của tỷ giá đến lạm phát Nó cũng phân tích các nhân tố vĩ mô tác động đến mức độ truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát, dựa trên lý luận và tổng hợp kết quả từ các nghiên cứu trước đây.
1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu của mình toàn bộ nội dung của đề tài sẽ tập trung trả lời cho ba câu hỏi nghiên cứu chính
Thứ nhất: Giả định các yếu tố khác không đổi, tỷ giá thay đổi (mất giá)
1% thì lạm phát thay đổi bao nhiêu phần trăm?
Thứ hai: Tỷ giá hối đoái có thể giải thích bao nhiêu phần trăm những thay đổi của lạm phát?
Thứ ba: Có sự khác nhau về hệ số truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá trong nước giữa các quốc gia nghiên cứu hay không?
Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu mức độ và thời gian ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến lạm phát từ năm 2000 đến nay, bắt nguồn từ sự điều chỉnh tỷ giá sau cuộc khủng hoảng năm 2000 để phù hợp với điều kiện kinh tế mới.
- Dữ liệu nghiên cứu được thu thập, xử lý từ năm 2000-2013.
Phương pháp nghiên cứu
Để đáp ứng yêu cầu nghiên cứu, bài viết phân tích sự truyền dẫn của tỷ giá hối đoái đến các chỉ số giá và vai trò của các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến lạm phát tại các nước thực nghiệm thông qua chức năng phân rã phương sai.
1.5 Điểm mới của đề tài
Cho đến nay, đã có nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về vấn đề này trên toàn cầu, nhưng nghiên cứu tại Việt Nam vẫn còn hạn chế Hầu hết các công trình tập trung vào việc đo lường tác động của tỷ giá đến các chỉ số giá trong nước, mà chưa liên hệ nhiều với các công cụ thực thi chính sách tiền tệ Đề tài này chủ yếu tập trung vào kênh truyền dẫn gián tiếp ERPT, nhằm đo lường thời gian và mức độ ảnh hưởng đến lạm phát khi có biến động trong giá trị đồng tiền.
Tiếp cận vấn đề từ một góc nhìn mới, bài viết không chỉ đo lường mức độ truyền dẫn của tỷ giá hối đoái mà còn nhấn mạnh tầm quan trọng của các biến kinh tế vĩ mô trong việc giải thích biến động lạm phát Điều này giúp lựa chọn các công cụ chính sách phù hợp nhằm ổn định lạm phát Bài viết cũng so sánh và đánh giá kết quả, từ đó đóng góp vào việc thực thi chính sách tiền tệ và chính sách tỷ giá, góp phần kiềm chế lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô.
Nghiên cứu không chỉ tập trung vào Việt Nam mà còn mở rộng sang các quốc gia có điều kiện kinh tế tương đồng như Indonesia, Thái Lan và Philippines Mục tiêu là phân tích mức độ truyền dẫn tỷ giá vào chỉ số giá trong nước của các quốc gia này và xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc thực thi chính sách tiền tệ tại mỗi quốc gia nghiên cứu.
1.6 Kết cấu của đề tài
Nhằm để trả lời cho những vấn đề nêu trên, đề tài chia bố cục bài viết làm năm chương
Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu và thảo luận Chương 5: Kết luận
Chương này trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu, phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu và cấu trúc của đề tài, tạo nền tảng cho các chương tiếp theo.
Kết cấu của đề tài
Nhằm để trả lời cho những vấn đề nêu trên, đề tài chia bố cục bài viết làm năm chương
Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu và thảo luận Chương 5: Kết luận
Trong chương này, chúng tôi đã trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, cùng với bố cục của đề tài Những nội dung này sẽ tạo nền tảng cho các chương tiếp theo trong nghiên cứu.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Các quan điểm nghiên cứu trước đây
Lý thuyết tiền tệ chỉ ra rằng cung tiền quá mức gây ra sự bất ổn trong tỷ giá và giá cả trong nước, với tỷ giá hối đoái và lạm phát nhạy cảm trước cú sốc tiền tệ Mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến này cho thấy sự hiểu biết về truyền dẫn tỷ giá hối đoái là quan trọng đối với các nhà làm chính sách trong việc điều hành chính sách tiền tệ Khái niệm “truyền dẫn” vẫn chưa được thống nhất; Jonathan McCarthy (2000) định nghĩa nó là tác động của biến động tỷ giá hối đoái và giá nhập khẩu đến tỷ lệ lạm phát trong nước Goldberg và Knetter (1997) khẳng định rằng “truyền dẫn” xảy ra khi sự thay đổi tỷ giá ảnh hưởng đến giá cả trong nước qua giá nhập khẩu và xuất khẩu Tác giả định nghĩa truyền dẫn tỷ giá hối đoái là phần trăm thay đổi của các chỉ số giá trong nước khi tỷ giá hối đoái danh nghĩa thay đổi 1% Nếu tỷ giá hối đoái thay đổi 1% dẫn đến giá cả thay đổi 1%, thì sự truyền dẫn được gọi là “hoàn toàn”.
(complete pass-through), và nếu nhỏ hơn 1% thì sẽ được gọi là sự truyền dẫn
“không hoàn toàn” (incomplete pass-through)
Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy trong ngắn hạn, mối quan hệ giữa tỷ giá và giá cả không hoàn toàn tỷ lệ 1:1; khi tỷ giá thay đổi 1%, giá cả không nhất thiết sẽ thay đổi tương ứng Điều này đã được phát triển từ học thuyết trong hơn ba thập kỷ qua Ngoài ra, phân tích thực nghiệm cũng chỉ ra sự khác biệt trong ERPT giữa các quốc gia.
2.1.2 Cơ chế truyền dẫn của tỷ giá hối đoái đến giá trong nước
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
Lafleche (1996) giới thiệu sơ đồ về truyền dẫn của tỷ giá thông qua kênh trực tiếp và gián tiếp như hình 1
Khi đồng nội tệ giảm giá so với ngoại tệ, tỷ giá sẽ tác động đến giá nhập khẩu ròng, dẫn đến việc giá nguyên liệu nhập khẩu tăng Sự tăng này làm gia tăng chi phí sản xuất, từ đó đẩy giá hàng hóa tiêu dùng lên cao.
Khi đồng nội tệ giảm giá so với ngoại tệ, cầu về hàng hóa thay thế tăng lên và lợi thế xuất khẩu được cải thiện nhờ giá cả cạnh tranh hơn Tuy nhiên, sự gia tăng cầu này cũng dẫn đến việc tăng chi phí đầu vào, từ đó làm tăng giá tiêu dùng trong nước.
2.1.3 Nguyên nhân làm cho hiệu ứng ERPT không hoàn toàn
Nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng LOP (luật một giá) và PPP (ngang giá sức mua) không tồn tại trong ngắn hạn Sự không duy trì liên tục của ngang giá sức mua có nhiều nguyên nhân, bao gồm chênh lệch lạm phát và ảnh hưởng của các yếu tố khác đến tỷ giá hối đoái Điều này khiến mô hình lý thuyết PPP khó xảy ra trong thực tế, đặc biệt khi giả định các điều kiện hoàn hảo như không có chi phí vận chuyển, thuế quan, hạn ngạch và cạnh tranh hoàn hảo.
Hiệu ứng dịch chuyển chi tiêu cho thấy rằng sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái danh nghĩa không nhất thiết dẫn đến sự thay thế giữa hàng hóa sản xuất trong nước và hàng hóa quốc tế Điều này xảy ra vì giá cả tương đối của các mặt hàng không thay đổi nhiều đối với người tiêu dùng cuối cùng, hoặc do sự thiếu hụt hàng hóa thay thế cho hàng nhập khẩu.
Tỷ trọng nhập lượng phi mậu dịch trong hàng hóa cho thấy rằng, mặc dù có những loại hàng hóa và dịch vụ đồng nhất, nhưng giá cả của chúng vẫn có sự chênh lệch đáng kể trên toàn cầu.
Sự chênh lệch giá hàng hóa chủ yếu xuất phát từ tỷ giá hối đoái, nhưng những biến động này không ảnh hưởng lớn đến giá trị của hàng tiêu dùng cuối cùng Điều này là do tỷ giá chỉ tác động đến một phần nhỏ trong tổng giá trị của hàng hóa.
Trong một nền kinh tế lớn, hiệu ứng lạm phát từ việc giảm tỷ giá nội tệ kết hợp với sự giảm giá toàn cầu làm giảm ERPT Ngược lại, trong nền kinh tế nhỏ, sự giảm tỷ giá nội tệ không ảnh hưởng đến giá thế giới, dẫn đến ERPT đạt 100% Điều này cho thấy ERPT không đồng nhất giữa các quốc gia, với tỷ lệ cao hơn ở các nền kinh tế nhỏ so với các nền kinh tế lớn Mặc dù thị trường có thể đồng nhất, ước tính hiệu ứng ERPT vẫn có thể không đầy đủ.
Phân khúc thị trường và định giá thị trường (pricing to market - PTM) là quá trình điều chỉnh giá sản phẩm của nước xuất khẩu dựa trên biến động tỷ giá hối đoái Thay vì điều chỉnh giá bán thường xuyên, công ty xuất khẩu thường giữ giá cố định và điều chỉnh phần lãi trong giá để duy trì tính cạnh tranh Chiến lược này cho phép công ty chấp nhận thua lỗ tạm thời trong doanh thu nhằm bảo vệ thị phần trong dài hạn.
Mức độ định giá thị trường cao hơn dẫn đến hiệu ứng ERPT thấp hơn Các công ty có sức mạnh độc quyền trong việc bán sản phẩm khác biệt thường điều chỉnh giá bán tại các thị trường khác nhau dựa trên sở thích của người tiêu dùng Quyền định giá của họ phụ thuộc vào mức giá cạnh tranh so với đối thủ Biến động tỷ giá hối đoái tác động đến mức giá tương đối, từ đó ảnh hưởng đến sức mạnh độc quyền và quyết định giá của doanh nghiệp, khiến hiệu ứng ERPT chỉ phản ánh một phần của bức tranh tổng thể.
Sự khác biệt trong chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng đến hiệu ứng ERPT, với chính sách tỷ giá và chính sách tiền tệ của mỗi quốc gia đóng vai trò quan trọng Một chính sách tiền tệ ổn định cùng với tỷ lệ lạm phát thấp sẽ dẫn đến mức độ hiệu ứng ERPT cao hơn.
ERPT thấp hơn, vì ít có khả năng nhà xuất khẩu nước ngoài sẽ truyền dẫn các thay đổi tỷ giá hối đoái (Taylor, 2000).
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
2.2.1.1 Các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến độ lớn của mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào lạm phát
Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng mức truyền dẫn tỷ giá hối đoái (ERPT) thấp ở các quốc gia có lạm phát thấp, trong khi ở các quốc gia có lạm phát cao, ERPT sẽ lớn hơn Choudhri và cộng sự (2001) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa ERPT và môi trường lạm phát trên 71 quốc gia, chia thành ba nhóm: nhóm một với lạm phát dưới 10%, nhóm hai từ 10% đến 30%, và nhóm ba trên 30% trong giai đoạn 1979-2000 Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS để phân tích các yếu tố như lạm phát trung bình, phương sai lạm phát, độ mở cửa nền kinh tế, và biến động tỷ giá Kết quả cho thấy, khi truyền dẫn tỷ giá thấp và ổn định, ERPT cũng sẽ nhỏ hơn, và ERPT thường cao hơn ở các nước đang phát triển so với các nước công nghiệp.
Theo nghiên cứu của ông Osé Manuel Campa và Linda S Goldberg, cùng với José M González-Mínguez (2005), việc truyền dẫn tỷ giá đến giá nhập khẩu trong các quốc gia khu vực Euro đã được phân tích trong giai đoạn từ năm 1975 đến năm 2005 Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối liên hệ giữa biến động tỷ giá và giá cả hàng hóa nhập khẩu, đóng góp quan trọng cho việc hiểu rõ hơn về tác động của tỷ giá đến nền kinh tế Euro.
Năm 2003, nghiên cứu sử dụng mô hình VECM để phân tích ba biến: tỷ giá hối đoái, lợi nhuận biên nhập khẩu và chi phí biên xuất khẩu nhằm ước lượng mức độ truyền dẫn trong ngắn hạn và dài hạn tại các quốc gia khu vực EMU Kết quả cho thấy sự khác biệt về ERPT giữa các quốc gia, với ảnh hưởng của biến động tỷ giá đến giá nhập khẩu trong ngắn hạn cao nhưng chưa hoàn toàn (nhỏ hơn 1), và mức truyền dẫn khác nhau giữa các ngành công nghiệp và quốc gia Trong dài hạn, mức chuyển dịch cao hơn (gần bằng 1), không có bằng chứng thuyết phục cho thấy sự ra đời của đồng Euro đã làm thay đổi cấu trúc mức truyền dẫn tỷ giá vào giá nhập khẩu trong khu vực Euro Nghiên cứu cũng ủng hộ quan điểm của Taylor rằng môi trường lạm phát ổn định và thấp ở các nước sẽ dẫn đến ERPT nhỏ hơn và ngược lại.
Michele Ca’ Zorzi, Elke Hahn và Marcelo Sánchez (2007) đã áp dụng mô hình VAR để phân tích sự truyền dẫn của tỷ giá hối đoái ở 12 quốc gia đang phát triển tại châu Á, Mỹ Latinh, Trung và Đông Nghiên cứu cho thấy rằng các quốc gia này, khi có lạm phát ở mức một con số, sẽ có mức truyền dẫn thấp đến chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số giá tiêu dùng.
Nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái và lạm phát, phù hợp với kết quả của Taylor (2000) Tuy nhiên, mối tương quan giữa độ mở của quốc gia và sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái chỉ được xác nhận ở mức độ yếu.
2.2.1.1.2 Chính sách tiền tệ (ƣớc lƣợng qua Cung tiền M2)
Nghiên cứu của Rehana Siddiqui và Naeem Akhtar (1999) về ảnh hưởng của biến động tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá tại Pakistan cho thấy lạm phát nhập khẩu có tác động đáng kể đến chỉ số giá trong nước, với Mỹ là yếu tố tác động bên ngoài Sử dụng phương pháp ECM để phân tích các biến như chỉ số giá tiêu dùng (CPI), chỉ số giá bán sỉ (WPI), GDP, cung tiền M2 và lãi suất phi rủi ro, nghiên cứu chỉ ra rằng chính sách tiền tệ thông qua biến M2 ảnh hưởng đến lạm phát tại Pakistan Cụ thể, nếu chính sách tiền tệ mở rộng trong nước lớn hơn chính sách tiền tệ nước ngoài, chỉ số giá trong nước sẽ gia tăng, trong khi lạm phát kỳ vọng và lãi suất không có tác động đáng kể Điều này cho thấy cung tiền mở rộng có mối quan hệ tích cực với lạm phát trong nước tại Pakistan.
Mối liên hệ giữa lạm phát và tác động truyền dẫn của tỷ giá hối đoái cho thấy rằng các chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đến cách mà sự thay đổi tỷ giá hối đoái tác động đến giá cả hàng hóa nội địa, theo nghiên cứu của Joseph E Gagnon và Jane Ihrig.
(2004) trong nghiên cứu của mình về “Chính sách tiền tệ và hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá” trên 20 nước công nghiệp trong giai đoạn từ năm 1971 đến năm
Năm 2003, nghiên cứu bằng phương pháp mô phỏng Monte Carlo đã chia thành hai giai đoạn tại các quốc gia có sự thay đổi chế độ tỷ giá Kết quả cho thấy, truyền dẫn tỷ giá hối đoái giảm từ 0.16 ở giai đoạn đầu xuống còn 0.05 ở giai đoạn sau Ngoài ra, tỷ lệ lạm phát ở các quốc gia này thấp hơn so với các nước khác, do các nhà sản xuất và phân phối e ngại điều chỉnh giá bán sản phẩm khi biết Chính phủ thực thi chính sách lạm phát mục tiêu Họ chấp nhận giảm lợi nhuận biên trong một giới hạn nhất định, ngay cả khi đồng tiền nội địa bị mất giá, từ đó làm giảm tác động của tỷ giá hối đoái đến giá cả hàng hóa.
Nghiên cứu của Pierre L Skilos (2000) về "Điều hành chính sách tiền tệ minh bạch, rõ ràng, thị trường hiệu quả tại Canada" chỉ ra rằng trong môi trường lạm phát thấp, hành vi định giá của nhà sản xuất bị ảnh hưởng Khi ngân hàng trung ương tạo được niềm tin cho công chúng về việc lạm phát sẽ được duy trì ở mức thấp, nhà sản xuất có xu hướng không tăng giá bán sản phẩm.
Các quốc gia với chính sách tiền tệ đáng tin cậy và xu hướng kiềm chế lạm phát thường có tỷ lệ tác động truyền dẫn của tỷ giá thấp hơn.
Hiện nay, có ít nghiên cứu về tác động của dự trữ ngoại hối đến truyền dẫn ERPT tới chỉ số giá trong nước, trong khi hầu hết các bài viết tập trung vào ảnh hưởng của dự trữ ngoại hối đối với tỷ giá hối đoái Theo nghiên cứu của Aizenman và Riera-Crichton (2008), dự trữ ngoại hối được xem là yếu tố làm giảm tác động của các cú sốc thương mại lên tỷ giá hối đoái.
Năm 1988, ông đã chỉ ra rằng việc gia tăng dự trữ ngoại hối có tác động làm tăng chỉ số tỷ giá thực hiệu chỉnh (REER), đồng thời nhấn mạnh rằng ảnh hưởng của dự trữ ngoại hối lên giá cả có thể khác nhau tùy theo từng quốc gia.
Theo nghiên cứu của Zulfiqar Hyder và Sardar Shah (2004) về tác động của tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá trong nước tại Pakistan, các tác giả đã sử dụng mô hình VAR đệ quy để khảo sát dữ liệu tháng từ 01/1988 đến 09/2003, với sáu biến chính: lạm phát giá dầu, cú sốc tổng cầu, tăng trưởng cung tiền, thay đổi tỷ giá hối đoái, chỉ số lạm phát giá bán sỉ và CPI Nghiên cứu chia dữ liệu thành hai giai đoạn trước và sau khi Pakistan áp dụng chính sách tỷ giá thả nổi đồng Rupee/Dollar vào tháng 6/2000 Kết quả cho thấy hệ số truyền dẫn tỷ giá vào giá tiêu dùng giảm từ 8,25% xuống 4,73% sau khi áp dụng chế độ tỷ giá mới, cho thấy rằng việc áp dụng tỷ giá hối đoái thả nổi làm giảm mức độ truyền dẫn vào lạm phát.
Nghiên cứu của Monzur Hossain và Mansur Ahmed (2009) về chính sách tỷ giá thả nổi hoàn toàn tại Bangladesh cho thấy, kể từ ngày 31/05/2003, quốc gia này đã chính thức thực hiện cải cách tỷ giá, dẫn đến giai đoạn ổn định ngắn hạn Sử dụng mô hình VECM để kiểm tra tính phù hợp dài hạn của chính sách từ năm 2000 đến 2008, kết quả cho thấy hệ số truyền dẫn cao Mặc dù Bangladesh công bố theo chế độ tỷ giá thả nổi, nhưng tác giả phát hiện vi phạm một số đặc điểm của chính sách này, cho thấy Bangladesh thực chất đang theo đuổi chính sách thả nổi có quản lý Tổng quan, từ khi áp dụng chế độ tỷ giá thả nổi, Bangladesh đã đạt được những thành công nhất định trong việc ổn định tỷ giá.
2.2.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam 2.2.2.1 Lạm phát
Nghiên cứu của Rina Bhattacharya (2013) về lạm phát và chính sách tiền tệ tại Việt Nam và các quốc gia châu Á mới nổi cho thấy lạm phát Việt Nam giai đoạn 2004-2011 cao hơn trung bình các nước trong khu vực như Trung Quốc, Ấn Độ, Sri Lanka, Thái Lan, Philippines, Malaysia và Indonesia Đỉnh điểm lạm phát xảy ra vào giữa năm 2011 do nới lỏng chính sách tiền tệ và giá lương thực tăng cao Trong hai năm 2010 và 2011, Việt Nam ghi nhận tỷ lệ lạm phát cao nhất khu vực, ngoại trừ quý 2 năm 2010 Tác giả sử dụng mô hình bảng để ước lượng các yếu tố như độ trễ lạm phát, tăng trưởng GDP, cung tiền M2 và NEER, nhằm xác định hệ số truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào chỉ số giá nội địa, đồng thời đưa vào biến giả phản ánh sự thay đổi cấu trúc trong quý 4 năm 2007 (Việt Nam và Ấn Độ) hoặc quý 3 năm 2008 (Philippines, Malaysia, Indonesia và Thái Lan).
Cơ sở dữ liệu
Tất cả nguồn dữ liệu nghiên cứu của đề tài được thống kê theo bảng sau:
Bảng 3.1 Dữ liệu nghiên cứu
Tỷ giá 2000Q1-2013Q4 Datastream Kim ngạch xuất nhập khẩu 2000Q1-2013Q4 Tổng cục Hải quan
Dự trữ ngoại hối 2000Q1-2013Q4 IMF Cung tiền M2 2000Q1-2013Q4 IMF Chỉ số giá tiêu dùng(20050) 2000Q1-2013Q4 IMF
Nội dung nghiên cứu nhằm xem xét mức độ truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại các nước Châu Á, cụ thể là Việt Nam, Thái Lan, Indonesia và Philippines Dữ liệu được thu thập theo quý từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2023.
Mô hình nghiên cứu
Trong phần này, bài viết sẽ mô tả các biến nghiên cứu trong mô hình nghiên cứu Năm 2005 được chọn làm năm gốc do các yếu tố vĩ mô tại Việt Nam trong giai đoạn 2000-2005 ổn định và ít biến động.
Việc chọn năm 2005 làm năm gốc đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập dữ liệu Tất cả thông tin này được thống kê trong bảng dưới đây.
Bảng 3.2 Mô tả và đo lường các biến nghiên cứu
Biến Mô tả Cách đo lường
Chỉ số giá tiêu dùng
CPI: chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam (năm 20050)
NEER: tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương
∑ x100 tỷ giá danh nghĩa song phương
Tỷ trọng kim ngạch xuất nhập khẩu giữa 2 nước (nước nghiên cứu và các đối tác thương mại j) Được thu thập từ Word Bank
FE Dự trữ ngoại hối
Dựa trên nghiên cứu của Naz và cộng sự (2012) cùng các nghiên cứu trước đó, mô hình nghiên cứu đề tài này được xây dựng theo mô hình SVAR (Structure Vector AutoRegression) nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu.
Mô hình VAR, lần đầu tiên được giới thiệu bởi Sims vào năm 1980, phân chia các biến thành biến nội sinh và biến ngoại sinh, nhưng theo Sims, tất cả các biến đều được coi là nội sinh, phù hợp cho việc đánh giá tác động của các biến kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, mô hình này có nhược điểm là không cho phép tác động đồng thời của các biến trong cùng một giai đoạn Để khắc phục điều này, Sims và Zha (1995) đã đề xuất mô hình VAR cấu trúc (SVAR) với các ràng buộc nhằm cải thiện những hạn chế trước đó Mô hình SVAR bao gồm các phương trình cho các biến nội sinh, trong đó giá trị của mỗi biến phụ thuộc vào độ trễ của chính nó và các biến khác trong quá khứ, và việc xác định hệ số trong ma trận hệ số dựa vào ý nghĩa kinh tế của chúng.
Cụ thể sự tương tác của các biến được mô tả như sau:
Yt là vectơ (n x 1) chứa các biến nội sinh, trong khi A0 là ma trận (n x n) thể hiện hệ số mối quan hệ đồng thời giữa các biến này Xt đại diện cho độ trễ của các biến nội sinh, và A là ma trận các hệ số của chúng trong mô hình ε t là vectơ (n x 1) của cú sốc cấu trúc, với ∑ là ma trận hiệp phương sai của sai số cấu trúc Cú sốc ε t được coi là trực giao và phân phối chuẩn, nghĩa là chúng không tương quan và có ma trận hiệp phương sai với giá trị trung bình bằng 0 Vấn đề lớn trong ước lượng mô hình là không thể ước lượng trực tiếp các giá trị của A0 và A, do đó, các tham số được chuyển sang mô hình dạng rút gọn để thực hiện ước lượng.
Để ước lượng mô hình SVAR, việc nhận dạng là điều kiện cần thiết, trong đó các hệ số trong ma trận A và B phải tương ứng với hệ số trong ma trận hiệp phương sai của mô hình rút gọn ∑ Điều này đảm bảo khả năng khôi phục các hệ số cấu trúc ban đầu từ mô hình rút gọn Ma trận hiệp phương sai của hình thức rút gọn được xác định như sau:
Để nhận dạng các thông số ma trận A0 và B từ dạng rút gọn, cần lưu ý rằng trong công thức (3.3) có K(K+1)/2 hệ số và K(K+1) hệ số tự do bên phải Do đó, cần có 2K^2 - K - K(K+1)/2 ràng buộc giữa ma trận A0 và B Ma trận B có K(K-1) ràng buộc thể hiện dưới dạng đường chéo, vì vậy nhận dạng sẽ xảy ra nếu ít nhất có K(K-1)/2 ràng buộc được thể hiện trên ma trận A0 Trong mô hình VAR với phân rã Cholesky, A0 được thể hiện dưới dạng tam giác, theo nghiên cứu của Bernanke và Mihov (1998), trong khi trong mô hình SVAR, A0 có thể được thể hiện dưới bất kỳ dạng nào miễn là số ràng buộc đủ.
Nội dung nghiên cứu của chúng tôi nhằm mục tiêu trả lời các câu hỏi nghiên cứu, dựa trên mô hình nghiên cứu do Nar và các cộng sự phát triển.
(2012), theo đó mô hình nghiên cứu của đề tài được thể hiện dưới dạng vectơ
Dựa trên lý thuyết ngang giá sức mua (PPP), tác giả chọn sử dụng biến NEER (tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương) để đại diện cho mức giá cả giữa các quốc gia, thay vì biến REER (tỷ giá hối đoái thực đa phương) đã được điều chỉnh để loại bỏ lạm phát Việc lựa chọn giữa NEER và REER sẽ phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu cụ thể.
Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận được thể hiện như sau:
Trong phương trình (3.5) hệ số aij thể hiện ảnh hưởng biến thứ j đến biến thứ i ngay lập tức
Phân tích mối ràng buộc giữa các biến
Biến dự trữ ngoại hối chủ yếu chịu tác động từ chính nó, không bị ảnh hưởng nhiều bởi các yếu tố bên ngoài như dòng vốn đầu tư nước ngoài hay khoản viện trợ Điều này cho thấy rằng giá cả hàng hóa nước ngoài ít ảnh hưởng đến dự trữ ngoại hối so với giá cả hàng hóa trong nước Nghiên cứu của Nar và cộng sự (2012) cũng hỗ trợ quan điểm này, nhấn mạnh rằng dự trữ ngoại hối chủ yếu tự điều chỉnh theo các yếu tố nội tại.
Ràng buộc thứ hai trong mô hình chỉ ra rằng cung tiền bị ảnh hưởng ngay lập tức bởi các cú sốc ngoại sinh, đặc biệt là từ dự trữ ngoại hối Nghiên cứu của Hassan (2011) cho thấy tốc độ tăng trưởng cung tiền chủ yếu phụ thuộc vào việc tích lũy tài sản nước ngoài, thay vì dòng tín dụng nội địa Hơn nữa, cung tiền cũng chịu tác động từ chính nó.
Ràng buộc thứ ba trong phương trình giả định rằng biến động tỷ giá chịu tác động tức thời từ cú sốc ngoại sinh, cụ thể là dự trữ ngoại hối và cung tiền trong nước, theo nghiên cứu của Nar và cộng sự (2012) Đồng thời, giả định này cũng cho rằng tỷ giá không bị ảnh hưởng bởi lạm phát, dẫn đến phương trình ε tNEER = a 31 u tFE + a 32 u tM2 + u tNEER.
Lạm phát trong nền kinh tế chịu tác động đồng thời từ nhiều yếu tố, bao gồm cung và cầu Mô hình này cho thấy rằng mức giá chung, được biểu thị qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI), phụ thuộc vào các biến như tỷ lệ thất nghiệp (u tFE), lượng tiền tệ (u tM2) và tỷ giá hối đoái thực hiệu quả (u tNEER) Cụ thể, mối quan hệ này được thể hiện qua phương trình ε tCPI = a 41 u tFE + a 42 u tM2 + a 43 u tNEER + u tCPI.
Phương pháp kiểm định mô hình
Trong nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu chuỗi thời gian, đặc biệt khi áp dụng mô hình VAR, yêu cầu bắt buộc là tất cả các biến trong mô hình phải được dừng lại.
Dữ liệu thời gian được coi là dừng khi trung bình và phương sai không thay đổi theo thời gian Hiệp phương sai giữa hai thời điểm chỉ phụ thuộc vào khoảng cách thời gian, không phụ thuộc vào thời điểm cụ thể đang xét.
Hiệp phương sai: Co var Y Y t , t k g k
Tính dừng là khái niệm quan trọng trong thống kê, yêu cầu chuỗi dữ liệu phải là chuỗi dừng để đảm bảo độ chính xác trong ước lượng tham số và kiểm định giả thuyết Nếu không kiểm tra tính dừng của dữ liệu, các phương pháp phân tích như phương pháp bình phương bé nhất (OLS) sẽ không đạt yêu cầu về tính chính xác và hợp lý.
Granger và Newbold (1977) chỉ ra rằng phân tích từ chuỗi dữ liệu không dừng có thể dẫn đến kết quả giả mạo Cụ thể, nếu mô hình có ít nhất một biến độc lập cùng xu thế với biến phụ thuộc, các hệ số ước lượng có thể có ý nghĩa thống kê và hệ số R² cao, nhưng điều này chỉ phản ánh tính xu thế mà không phải mối tương quan thực sự Để kiểm tra tính dừng, bài viết sẽ áp dụng kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF), một công cụ phổ biến theo Gujarati (2003) Các độ trễ thời gian sẽ được chọn theo tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criteria) Nếu chuỗi dữ liệu không dừng, kỹ thuật lấy sai phân sẽ được sử dụng để chuyển đổi chuỗi về dạng dừng.
3.3.2 Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mô hình
Trong mô hình VAR, tất cả các biến đều là biến nội sinh và phụ thuộc vào độ trễ của chúng, dẫn đến việc cần ước lượng nhiều tham số (2n² - n hệ số) Do đó, việc kiểm định để lựa chọn độ trễ tối đa và độ trễ cần loại bỏ là rất quan trọng Để xác định độ trễ tối đa, bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Lag length criteria dựa trên các tiêu chuẩn như LR, FPE, AIC, HC, và SQ, mỗi tiêu chuẩn đều có những giả thiết riêng.
3.3.3.Kiểm định nhân quả Granger
Trong phần này, chúng tôi sẽ thực hiện kiểm định nhân quả Granger để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình với độ trễ được lựa chọn Kiểm định Granger giúp trả lời câu hỏi liệu sự thay đổi của biến X có gây ra sự thay đổi của biến Y hay không, và ngược lại Phương trình hồi quy trong kiểm định Granger sẽ được mô tả chi tiết trong bài viết.
Ta có các trường hợp sau:
Nếu có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê, thì biến động của biến X sẽ là nguyên nhân dẫn đến sự biến động của biến Y Ngược lại, nếu không có ý nghĩa thống kê, sự biến động của biến X không thể được coi là nguyên nhân cho biến động của biến Y.
Nếu không có ý nghĩa thống kê, nhưng khác không và có ý nghĩa thống kê thì biến X chịu sự tác động bởi sự thay đổi của biến Y
Nếu và đều có ý nghĩa thống kê thì X và Y tác động qua lại lẫn nhau
Nếu và đều không có ý nghĩa thống kê thì X và Y độc lập với nhau
Trong đề tài thì biến Y là lạm phát, và X đại diện cho các biến còn lại trong mô hình
Nếu ước lượng kiểm định nhân quả Granger không phát hiện tác động nhân quả, đề tài sẽ tiến hành kiểm định đồng liên kết Nếu có đồng liên kết, mô hình VECM sẽ được thực hiện thay vì mô hình SVAR.
3.3.4 Xác định mô hình VAR rút gọn
Sau khi chọn độ trễ tối ưu cho mô hình và kiểm định nhân quả Granger, nghiên cứu sử dụng phần mềm Eviews 6.0 để ước lượng và xác định dạng mô hình VAR rút gọn Qua đó, ma trận A0 được thiết lập.
Mô hình SVAR được kiểm định tính phù hợp thông qua các kiểm định Portmanteau nhằm xác định sự tự tương quan trong phần dư, cùng với việc kiểm tra phương sai thay đổi bằng kiểm định White.
3.3.5 Kiểm tra tính ổn định của mô hình
Việc kiểm tra tính ổn định của mô hình là cần thiết để xác định xem mô hình hiện tại có ổn định hay không Nếu mô hình không ổn định, kết quả ước lượng, đặc biệt là sai số chuẩn của hàm phản ứng thúc đẩy IRF, sẽ không có giá trị Để kiểm tra tính ổn định của mô hình VAR, chúng ta sử dụng kiểm định AR Roots Graph Mô hình được coi là ổn định nếu tất cả các nghiệm đều có modulus nhỏ hơn 1 và không có nghiệm nào nằm ngoài vòng tròn nghiệm đơn vị; ngược lại, nếu có một dấu chấm nằm ngoài vòng tròn nghiệm đơn vị, mô hình sẽ được xem là không ổn định.
3.3.6 Hàm phản ứng đẩy (Impulse response funtion-IRF) và phân rã phương sai (Variance decomposition)
Hàm phản ứng thúc đẩy (IRF):
Hàm phản ứng thúc đẩy là một chức năng quan trọng trong mô hình VAR, cho phép xác định tác động theo thời gian của cú sốc từ một biến nội sinh đến các biến khác trong mô hình.
Mặc dù hàm phản ứng thúc đẩy đã chỉ ra ảnh hưởng của cú sốc đến các biến còn lại, nhưng điều này chưa đủ để đánh giá toàn diện Sự tác động truyền dẫn từ một biến đến biến khác có thể rất nhỏ, trong khi một biến khác lại có ảnh hưởng lớn hơn Do đó, trong phân tích, các nhà kinh tế thường sử dụng kỹ thuật phân rã phương sai để xác định mức độ ảnh hưởng của từng biến đến biến số nghiên cứu Kỹ thuật này được áp dụng trong đề tài để xác định yếu tố nào giải thích mạnh mẽ cho sự biến động của lạm phát ở các quốc gia được nghiên cứu.
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kiểm định tính dừng
Trong phần này, bài viết kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu nghiên cứu cho từng quốc gia Kết quả cho thấy các biến trong giai đoạn nghiên cứu không dừng ở chuỗi gốc mà chỉ dừng ở chuỗi sai phân bậc 1.
Kết quả chi tiết kiểm định tính dừng xem thêm phụ lục 4
Bảng 4.1.Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu của Việt Nam
Biến lnFE lnNEER lnM2 lnCPI
Kết quả dừng Không Không Không Không
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0
Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy biến FE dừng ở mức ý nghĩa 5%, trong khi các biến NEER, M2 và CPI dừng ở mức ý nghĩa 1%.
Bảng 4.2.Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu của Thái Lan
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Cho thấy chuỗi dữ liệu của Thái Lan có các biến đều dừng ở sai phân bậc
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu Indonesia
Biến lnFE lnNEER lnM2 lnCPI
Kết quả dừng Không Không Không Không
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0
Biến lnFE lnNEER lnM2 lnCPI
Kết quả dừng Không Không Không Không
Kết quả kiểm định tính dừng cho chuỗi dữ liệu của Indonesia cho thấy tất cả các biến đều dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%, ngoại trừ biến M2, dừng ở mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu Philippin
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Kết quả cho thấy các biến nghiên cứu của Philippin đều dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%
4.2 Xác định độ trễ tối ƣu cho mô hình
Theo Nguyễn Phi Lân (2011), việc chọn độ trễ quá nhỏ sẽ không đủ để đánh giá tác động của các cú sốc trong mô hình thông qua hàm phản ứng đẩy IRF Ngược lại, nếu độ trễ quá cao trong khi số quan sát không đủ dài, điều này sẽ ảnh hưởng đến kết quả mô hình do tác động đến bậc tự do Do đó, phần này sẽ áp dụng kiểm định Lag length Criteria để lựa chọn độ trễ phù hợp cho các mô hình tương ứng với từng quốc gia nghiên cứu Chi tiết có thể tham khảo trong phụ lục 5.
Biến lnFE lnNEER lnM2 lnCPI
Kết quả dừng Không Không Không Không
Bảng 4.5 Kết quả xác định độ trễ cho mô hình
Tiêu chuẩn LR FPE AIC SC HQ
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Theo các tiêu chí LR, FPE, AIC, SC và HQ từ kiểm định Lag length Criteria, độ trễ của mô hình cho Indonesia và Philippines quá thấp, không đủ để lượng hóa các cú sốc từ hàm phản ứng IRF và thực hiện phân rã phương sai, như nghiên cứu của Nguyễn Phi Lân (2011) đã chỉ ra Để khắc phục vấn đề này, đề tài đã tiến hành tăng dần độ trễ cho đến khi mô hình bắt đầu xuất hiện hiện tượng tương quan trong phần dư.
Kết quả cho thấy độ trễ của mô hình cho Philippin là 2 và độ trễ cho mô hình của Indonesia là 4
Như vậy độ trễ của các mô hình cho các nước Việt Nam, Thái Lan, Indonesia và Philippin lần lượt là: 4, 4, 2, 4
4.3.Kiểm định đồng liên kết
Nghiên cứu của Disyatat và Vongsinsirikul (2003) cùng với Aleem (2010) chỉ ra rằng việc chuyển đổi chuỗi dữ liệu từ dạng không dừng sang dạng dừng có thể dẫn đến việc bỏ qua thông tin dài hạn, đặc biệt khi xem xét hệ số co giãn Do đó, bài nghiên cứu này sẽ tiến hành kiểm định đồng liên kết theo hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue để xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu.
Kết quả kiểm định đồng liên kết tại Việt Nam cho thấy không tồn tại mối liên hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu, theo cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue với mức ý nghĩa 1%.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định đồng liên kết cho trường hợp Việt Nam
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0 Bảng 4.7 Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Thái Lan
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Kết quả kiểm định đồng liên kết cho Thái Lan cho thấy không tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu, với mức ý nghĩa 1% theo cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong trường hợp của Philippines, các biến không có mối quan hệ dài hạn có ý nghĩa ở mức 1% theo cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Bảng 4.8.Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Philippin
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0 Bảng 4.9 Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Indonesia
Kết quả kiểm định đồng liên kết chỉ ra rằng không tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu trong trường hợp của Indonesia, với mức ý nghĩa 1% theo cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Kiểm định đồng liên kết cho thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu của từng nước Do đó, đề tài tiếp tục thực hiện kiểm định nhân quả Granger và chạy mô hình SVAR với độ trễ đã được lựa chọn trước đó.
4.4.Kiểm định nhân quả Granger
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp Việt Nam
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0
Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy có mối quan hệ tương tác giữa cung tiền và chỉ số giá với mức ý nghĩa 5% Ngoài ra, cũng tồn tại mối quan hệ tác động qua lại giữa cung tiền và dự trữ ngoại hối ở mức ý nghĩa 5% Hơn nữa, sự biến động trong cung tiền được xác định là nguyên nhân gây ra biến động trong tỷ giá, và điều này cũng diễn ra ở mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.11 Kiểm định nhân quả cho trường hợp của Thái Lan
Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews 6.0 cho thấy sự biến động trong dự trữ ngoại hối ảnh hưởng đến chỉ số giá tiêu dùng với mức ý nghĩa 1% Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, chưa phát hiện mối quan hệ giữa các biến khác trong trường hợp của Thái Lan.
Bảng 4.12 Kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp của Indonesia
Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0 cho thấy sự biến động của chỉ số giá chịu ảnh hưởng từ sự biến động của dự trữ ngoại hối với mức ý nghĩa 5% Đồng thời, sự biến động của cung tiền cũng là nguyên nhân dẫn đến biến động trong dự trữ ngoại hối, với mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.13 Kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp Philippin
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Kết quả nghiên cứu cho thấy không có mối quan hệ nhân quả rõ ràng giữa các cặp biến trong giai đoạn khảo sát.
Kiểm định đồng liên kết
Nghiên cứu của Disyatat và Vongsinsirikul (2003) cùng với Aleem (2010) chỉ ra rằng việc chuyển đổi chuỗi dữ liệu từ dạng không dừng sang dạng dừng thông qua sai phân có thể làm mất đi thông tin quan trọng trong dài hạn, đặc biệt là khi xem xét hệ số co giãn Do đó, nghiên cứu này sẽ tiến hành kiểm định đồng liên kết theo hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue để xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu.
Kết quả kiểm định đồng liên kết tại Việt Nam cho thấy không tồn tại mối liên hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu, theo cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue, với mức ý nghĩa 1%.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định đồng liên kết cho trường hợp Việt Nam
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0 Bảng 4.7 Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Thái Lan
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Kết quả kiểm định đồng liên kết cho Thái Lan cho thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu, với mức ý nghĩa 1% theo cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Kết quả cho thấy, trong trường hợp của Philippines, các biến không tồn tại mối quan hệ dài hạn có ý nghĩa ở mức 1% theo cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Bảng 4.8.Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Philippin
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0 Bảng 4.9 Kiểm định đồng liên kết cho trường hợp của Indonesia
Kết quả kiểm định đồng liên kết cho thấy không tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu tại Indonesia, với mức ý nghĩa 1% theo cả hai tiêu chuẩn Johansen và Maximum Eigenvalue.
Kiểm định đồng liên kết cho thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu của từng nước Do đó, đề tài tiếp tục thực hiện kiểm định nhân quả Granger và chạy mô hình SVAR với độ trễ đã được lựa chọn ở phần trước.
Kiểm định nhân quả Granger
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp Việt Nam
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0
Kết quả kiểm định nhân quả Granger chỉ ra rằng có mối quan hệ tương tác giữa cung tiền và chỉ số giá với mức ý nghĩa 5% Đồng thời, cũng tồn tại mối quan hệ tác động qua lại giữa cung tiền và dự trữ ngoại hối ở mức ý nghĩa 5% Hơn nữa, sự biến động trong cung tiền được xác định là nguyên nhân gây ra sự biến động trong tỷ giá và ngược lại, với mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.11 Kiểm định nhân quả cho trường hợp của Thái Lan
Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews 6.0 cho thấy sự biến động trong dự trữ ngoại hối có ảnh hưởng đáng kể đến chỉ số giá tiêu dùng với mức ý nghĩa 1% Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, chuỗi dữ liệu vẫn chưa xác định được mối quan hệ giữa các biến khác trong trường hợp của Thái Lan.
Bảng 4.12 Kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp của Indonesia
Kết quả phân tích từ phần mềm Eviews 6.0 cho thấy rằng biến động chỉ số giá chịu ảnh hưởng từ sự biến động trong dự trữ ngoại hối với mức ý nghĩa 5% Đồng thời, sự biến động trong cung tiền cũng là nguyên nhân gây ra biến động trong dự trữ ngoại hối, với mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.13 Kiểm định nhân quả Granger cho trường hợp Philippin
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chưa phát hiện mối quan hệ nhân quả giữa các cặp biến trong giai đoạn khảo sát.
Mặc dù kiểm định nhân quả Granger cung cấp thông tin về tác động giữa các cặp biến, nhưng nó không đủ để khẳng định rằng các biến không có mối quan hệ tương tác lẫn nhau, vì các biến khác được coi là không thay đổi trong quá trình kiểm tra.
4.5 Kết quả ƣớc lƣợng mô hình SVAR
Ƣớc lƣợng mô hình VAR rút gọn
Kết quả ước lượng mô hình VAR rút gọn cho các nước nghiên cứu: Việt Nam, Thái Lan, Indonesia và Philippin được thể hiện chi tiết trong phụ lục 6
Sau khi ước lượng mô hình VAR rút gọn, tiến hành kiểm định tính phù hợp của mô hình thông qua các kiểm định sau: kiểm định tự tương quan của phần dư bằng kiểm định LM, kiểm định phương sai thay đổi của phần dư bằng kiểm định White, và kiểm định tính ổn định của mô hình.
AR Roots Graph Chi tiết kiểm định xem thêm phụ lục 6
Kiểm định tự tương quan của phần dư
Bảng 4.14.Kết quả kiểm định tự tương quan của phần dư các mô hình VAR rút gọn của các nước nghiên cứu
Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0 cho thấy rằng, với mức ý nghĩa 5%, phần dư của các mô hình VAR rút gọn không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định phương sai thay đổi
Bảng 4.15.Kiểm định phương sai thay đổi của các phần dư của các mô hình VAR rút gọn của các nước nghiên cứu
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0
Kiểm tra tính ổn định của mô hình
Kết quả kiểm tra tính ổn định của mô hình cho thấy rằng các mô hình VAR rút gọn của các nước nghiên cứu đều ổn định với độ trễ đã chọn Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực hiện các nghiên cứu tiếp theo, đặc biệt là áp dụng kỹ thuật hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0 Hình 4.1.Kết quả kiểm tra tính ổn định của mô hình
Kết quả ước ma trận A0 cho các nước nghiên cứu được tổng hợp trong bảng sau Chi tiết xem thêm phụ lục 7
Bảng 4.16.Kết quả ước lượng ma trận A0 cho các nước nghiên cứu
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 6.0
Kết quả ước lượng ma trận A 0 cho thấy, tại Việt Nam, hệ số a41 và a42 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi Thái Lan có a42 và a43 có ý nghĩa ở mức 5% Đối với Indonesia, các hệ số a21, a31 và a32 có ý nghĩa ở mức 10%, 5% và 1% Tại Philippines, a21 và a31 có ý nghĩa ở mức 1% và 10% Hệ số a41 của Việt Nam và Indonesia âm, cho thấy lạm phát phản ứng cùng chiều với thay đổi trong dự trữ ngoại hối, ngược lại với Thái Lan và Philippines Hệ số a42 của Việt Nam, Thái Lan và Philippines dương, cho thấy lạm phát phản ứng ngược chiều với cung tiền, trong khi Indonesia phản ứng cùng chiều Hệ số a43 của Việt Nam, Indonesia và Philippines âm, cho thấy lạm phát phản ứng cùng chiều với sự thay đổi trong tỷ giá, ngược lại với Thái Lan Để đo lường tác động của cú sốc tỷ giá đến biến động chỉ số giá, hàm phản ứng đẩy được sử dụng với các ràng buộc đã được thiết lập trong mô hình nghiên cứu.
Hàm phản ứng đẩy- IRF
Trong phần này, bài viết sẽ áp dụng hàm phản ứng đẩy IRF để đánh giá tác động của cú sốc tỷ giá đối với các biến động trong chỉ số giá cả của các quốc gia.
Việt Nam Thái Lan Indonesia Philippin
Trong mô hình SVAR, các cú sốc được ký hiệu như sau: cú sốc thứ nhất là dự trữ ngoại hối (D_lnFE), cú sốc thứ hai là cung tiền (D_lnM2), cú sốc thứ ba là tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương (D_lnNEER), và cú sốc thứ tư là chỉ số giá tiêu dùng (D_lnCPI).
Phản ứng của chỉ số giá do tác động của cú sốc tỷ giá hối đoái
Kết quả hàm phản ứng đẩy tích luỹ cho thấy sự truyền dẫn tỷ giá đến chỉ số giá ở Việt Nam có sự gia tăng trong 4 quý và yếu dần, triệt tiêu sau 8 quý Tại Thái Lan, tác động của tỷ giá đến chỉ số giá tăng trong giai đoạn đầu, đạt đỉnh sau 6 quý và giảm dần trước khi triệt tiêu Ở Indonesia, sự tác động tương tự như Việt Nam với gia tăng trong khoảng 3 quý và giảm dần về 0 sau 4 quý Trong khi đó, tại Philippines, tác động của tỷ giá đến biến động chỉ số giá dường như rất nhỏ và không thay đổi theo thời gian.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 6.0
Phản ứng của chỉ số giá do tác động của các cú sốc khác
Cú sốc dự trữ ngoại hối
Kết quả từ hàm phản ứng đẩy tích lũy chỉ ra rằng chỉ số giá bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi cú sốc dự trữ ngoại hối ở tất cả các quốc gia trong nghiên cứu này.
Trường hợp Việt Nam cho thấy chỉ số giá biến động theo chiều hướng tích cực khi có cú sốc dự trữ ngoại hối, với việc tăng 1 độ lệch chuẩn trong dự trữ ngoại hối dẫn đến tăng 0.00628% trong chỉ số giá ngay trong quý đầu tiên, sau đó giảm dần đến quý thứ 4 trước khi tăng trở lại Ngược lại, trường hợp Thái Lan cho thấy chỉ số giá chịu tác động mạnh mẽ hơn từ cú sốc dự trữ ngoại hối, với việc tăng 1 độ lệch chuẩn trong dự trữ ngoại hối làm giảm chỉ số giá 0.00103% ngay trong quý đầu tiên, sau đó tăng dần và đạt đỉnh 0.006% sau 3 quý.
Sau cú sốc trong dự trữ ngoại hối, chỉ số giá tại Philippines phản ứng mạnh mẽ, tương tự như tình hình ở Thái Lan Tuy nhiên, tác động này chỉ diễn ra trong ngắn hạn, với xu hướng giảm dần và cuối cùng bị triệt tiêu.
Kết quả ƣớc lƣợng mô hình SVAR
5.1 Kết quả nghiên cứu và kiến nghị chính sách
Bài nghiên cứu nhằm khám phá mức độ ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến lạm phát tại Việt Nam, Thái Lan, Indonesia và Philippines, thông qua việc thu thập dữ liệu từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2013 Đầu tiên, nghiên cứu kiểm định các mối quan hệ dài hạn giữa các biến Sau đó, mô hình SVAR được áp dụng để phân tích kết quả, sử dụng hàm phản ứng đẩy IRF để đánh giá tác động của từng cú sốc đến biến động của chỉ số giá tiêu dùng Hệ số truyền dẫn của tỷ giá đến chỉ số giá được tính toán cho từng quốc gia, đồng thời kỹ thuật phân rã phương sai cũng được sử dụng để xác định tầm quan trọng của các yếu tố theo thời gian trong việc giải thích biến động của chỉ số giá tiêu dùng.
Thông qua việc ước lượng mô hình đề tài thu được một số kết quả như sau:
Sau cú sốc tỷ giá đầu tiên, hệ số truyền dẫn tại Việt Nam đạt 0.667, cao nhất trong ba quý, trong khi Indonesia và Philippines lần lượt ghi nhận 0.057 và 0.044 Đặc biệt, hệ số truyền dẫn của Thái Lan rất thấp, gần như không đáng kể.
Cú sốc tỷ giá chỉ ảnh hưởng hạn chế đến sự biến động của chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam, Indonesia và Philippines, trong khi tại Thái Lan, yếu tố này đóng góp 9% vào sự biến động của chỉ số giá tiêu dùng.
Đề tài cũng chỉ ra rằng chỉ số giá ở Việt Nam bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi cú sốc cung tiền, vượt trội hơn so với các quốc gia khác Đồng thời, chỉ số giá tiêu dùng của các nước đều chịu tác động từ các yếu tố khác nhau.
