CÁC NGHIÊN CỨU CÓ TRƯỚC VỀ HIỆU ỨNG ĐƯỜNG
CÁC NGHIÊN CỨU CÓ TRƯỚC VỀ HIỆU ỨNG ĐƯỜNG CONG J
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng hiệu ứng đường cong J của cán cân thương mại liên quan đến tỷ giá không phải lúc nào cũng xảy ra một cách chắc chắn.
Mohsen Bahmani Oskooee và Gour G.Goswami (2003) đã ước lượng ảnh hưởng của việc phá giá đồng Yen đến cán cân thương mại của Nhật Bản với chín đối tác thương mại lớn nhất Các tác giả áp dụng mô hình gốc của Rose và Yellen (1989) thông qua mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM) và mô hình trễ phân bố trong quá trình tự hồi quy ARDL Kết quả cho thấy hiệu ứng đường cong J chỉ xuất hiện trong cán cân thương mại giữa Nhật Bản với Đức và Ý, trong khi không có hiệu ứng đặc trưng nào với các nước khác Đối với số liệu tổng thể, không có dấu hiệu của hiệu ứng đường cong J trong cán cân thương mại giữa Nhật Bản và toàn thế giới.
Pavle Petrovic và Mirjana Gligoric (2010) đã tiến hành ước lượng mối quan hệ lâu dài giữa tỷ giá và cán cân thương mại của Serbia thông qua hai phương pháp phân tích đồng liên kết của Johansen và phương pháp ARDL Họ đã áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM) và hàm phản ứng đẩy (IRF) để nghiên cứu các hiệu ứng của đường cong.
J trong ngắn hạn Kết quả cho thấy trong dài hạn phá giá có tác động tích được cải thiện, tức là tồn tại hiệu ứng đường cong J
Ng Yuen-Ling, Har Wai-Mun và Tan Geoi-Mei (2008) đã tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại của Malaysia từ năm 1955 đến 2006, áp dụng các phương pháp như kiểm định Engle-Granger, mô hình hiệu chỉnh sai số vector và kiểm định Johansen-Juselius, cùng với hàm phản ứng đẩy IRF Kết quả cho thấy cán cân thương mại của Malaysia không thay đổi theo hình dạng đường cong chữ J, và không có bằng chứng cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J trong cán cân thương mại của quốc gia này.
Jaleel Ahmad và Jing Yang (2004) đã phân tích dữ liệu thương mại song phương giữa Trung Quốc và các quốc gia G-7 để kiểm tra lý thuyết đường cong J Nghiên cứu áp dụng các kiểm định đồng liên kết và kiểm định nhân quả nhằm xác định mối quan hệ dài hạn và biến động ngắn hạn của cán cân thương mại với tỷ giá thực Kết quả cho thấy có một số bằng chứng về cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn, nhưng không có chứng cứ cho hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.
Olubenga Onafowora (2003) đã nghiên cứu tác động ngắn hạn và dài hạn của tỷ giá thực đối với cán cân thương mại của ba nước ASEAN (Indonesia, Malaysia, Thái Lan) trong quan hệ thương mại với Nhật Bản và Hoa Kỳ, sử dụng dữ liệu theo quý từ 1980:1 đến 2001:4 Nghiên cứu áp dụng kiểm định đồng liên kết, mô hình hiệu chỉnh sai số vector và hàm phản ứng đẩy Kết quả cho thấy trong dài hạn, có mối quan hệ ổn định giữa cán cân thương mại, tỷ giá thực và tổng sản phẩm quốc nội của từng nước và đối tác thương mại Trong ngắn hạn, xuất hiện hiệu ứng đường cong J đối với cán cân thương mại của Indonesia và Malaysia với Hoa Kỳ, Nhật Bản, và của Thái Lan với Hoa Kỳ; tuy nhiên, cán cân thương mại của Thái Lan với Nhật Bản không theo dạng J mà có hình dạng tương tự như chữ S.
Rabeya Khatoon và Mohammad Mahbubur Rahman (2009) đã sử dụng kiểm định đồng liên kết để phân tích mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực đa phương và cán cân thương mại của Bangladesh Nghiên cứu cũng áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector để khảo sát biến động ngắn hạn của các yếu tố này, dựa trên dữ liệu thu thập từ năm.
1972 đến 2006 của Bangladesh và 21 đối tác thương mại, các tác giả không tìm thấy sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J
Nghiên cứu của Yi Hsing (2008) về 7 nước châu Mỹ Latinh đã phát hiện hiệu ứng đường cong J ở 3 quốc gia là Chili, Ecuador và Uruguay, trong khi không tìm thấy bằng chứng cho hiệu ứng này ở 4 nước còn lại: Argentina, Brazil, Colombia và Peru.
Nghiên cứu của Mohsen Bahmani-Oskooee và Ali M Kutan (2006) đã chỉ ra rằng hiệu ứng đường cong J tồn tại ở ba quốc gia: Bulgaria, Croatia và Nga, trong tổng số 11 quốc gia được khảo sát, bao gồm Bulgaria, Croatia, Cyprus, Czech, Hungary, Ba Lan, Romania, Nga, Slovakia, Thổ Nhĩ Kỳ và Ukraine.
Kishore Kulkarni và Andrew Clarke (2009) đã nghiên cứu hiệu ứng đường cong J ở một số quốc gia châu Phi và châu Á Kết quả cho thấy Zambia có hiệu ứng đường cong J, trong khi Nigeria, Lavia và Thái Lan không có hiệu ứng này Đặc biệt, Thái Lan còn cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng J ngược (inverted J-curve).
David Matesanz Gomez, Guadalupe Fugarolas Alvarez Ude (2006): trong
Nghiên cứu trước đây cho thấy hiệu ứng đường cong J ảnh hưởng đến cán cân thương mại, cả với phần còn lại của thế giới và trong các mối quan hệ thương mại song phương, có thể xuất hiện hoặc không ở một số quốc gia.
Nghiên cứu hiệu ứng đường cong J cho Việt Nam ở cả mức độ tổng thể và song phương là vô cùng quan trọng, giúp đất nước có thể áp dụng các biện pháp và chính sách phù hợp theo từng thời điểm và giai đoạn phát triển.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆU ỨNG ĐƯỜNG CONG J CHO VIỆT NAM - SỐ LIỆU CỦA MÔ HÌNH
Mô hình nghiên cứu hiệu ứng đường cong J cho Việt Nam
Trong luận văn này, tác giả áp dụng mô hình trễ phân bố ARDL của M Bahmani-Oskooee và G Goswami (2003) để phân tích hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn và dài hạn đối với cán cân thương mại song phương cũng như cán cân thương mại gộp của Việt Nam khi đồng tiền Việt Nam bị phá giá.
Tác giả sẽ tiến hành ước lượng riêng biệt hiệu ứng đường cong J và hiệu ứng dài hạn đối với cán cân thương mại của Việt Nam, phân tích từng quốc gia cụ thể.
Mô hình ARDL song phương đã được áp dụng để chọn ra 11 quốc gia, từ đó ước lượng cán cân thương mại của Việt Nam với thế giới Các quốc gia này đại diện cho tổng khối lượng chiếm hơn 75% giá trị ngoại thương của Việt Nam, được phân tích thông qua mô hình ARDL gộp.
2.1.1 Mô hình ARDL song phương:
Mô hình song phương nghiên cứu hiệu ứng đường cong J của cán cân thương mại song phương của Việt Nam với từng nước trong số 11 nước được lựa chọn t t j t j t i t j k t j n k k k t j n k k k t i n k k k t j n k k t j
, ln ln ln ln ln ln ln ln ln (2.1.1)
TB j , t - Cán cân thương mại của Việt Nam với nước j tại thời điểm t; t j t j t j M
X j , t - Xuất khẩu của Việt Nam đến nước j tại thời điểm t;
M j , t - Nhập khẩu của Việt Nam từ nước j tại thời điểm t;
Y i , t - Tổng sản phẩm quốc nội thực của Việt Nam tại thời điểm t;
Y j , t - Tổng sản phẩm quốc nội thực của nước đối tác j tại thời điểm t;
RER j , t - Tỷ giá thực của VND với đồng tiền của nước j tại thời điểm t; ht jt jt t j CPI
E jt - Tỷ giá danh nghĩa của VND với đồng tiền đối tác j theo phương pháp yết giá trực tiếp;
CPI jt - Chỉ số giá tiêu dùng của đối tác j tại thời điểm t;
CPI ht - Chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam tại thời điểm t;
- Tất cả các biến của mô hình đều được quy về dạng chỉ số so với năm gốc được chọn – chỉ số các biến tại năm gốc là 1
Việt Nam có 11 nước có trao đổi thương mại lớn nhất, chiếm hơn 75% giá trị ngoại thương của đất nước Những quốc gia này đại diện cho phần còn lại của thế giới, phản ánh sự phát triển mạnh mẽ trong quan hệ thương mại quốc tế của Việt Nam.
1 ln ln ln ln ln ln ln ln ln (2.1.2)
TB t - Cán cân thương mại của Việt Nam với thế giới (bằng tổng 11 nước) tại thời điểm t
Y t - Tổng sản phẩm quốc nội thực của Việt Nam tại thời điểm t ;
Y w , t - Tổng sản phẩm quốc nội thực của thế giới tại thời điểm t;
REER t - Tỷ giá thực hữu hiệu của VND với đồng tiền của 11 nước được chọn
jt - tỷ trọng trao đổi thương mại của đối tác j trong tổng giá trị (tổng 11 đối tác đã chọn) ngoại thương Việt Nam
) ( j jt jt jt jt jt
- Tất cả các biến của mô hình đều được quy về dạng chỉ số so với năm gốc được chọn – chỉ số các biến tại năm gốc là 1
2.1.3 Các bước tính toán, khảo sát:
- Tính toán giá trị các biến TB i , t , Y i , t , Y j , t , RER i , t và TB t , Y t , Y w , t , REER t ; tính toán các sai phân bậc nhất của chúng
Khảo sát tính dừng của các biến ban đầu và biến sai phân thông qua kiểm định ADF (Dickey-Fuller) là cần thiết để xác định tính dừng và bậc liên kết của các biến Việc hồi quy các chuỗi thời gian không dừng có thể dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo Nếu các biến không dừng nhưng các sai phân cùng bậc của chúng là dừng, ta có thể thực hiện hồi quy với các biến đã lấy sai phân, tuy nhiên điều này có thể làm mất thông tin về mối quan hệ dài hạn giữa các biến.
Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test) là phương pháp quan trọng để xác định xem các chuỗi không dừng có đồng liên kết hay không Nếu có sự đồng liên kết giữa các biến, kết quả hồi quy sẽ phản ánh mối quan hệ cân bằng dài hạn Phương pháp phổ biến được sử dụng trong kiểm định này là kiểm định đồng liên kết của Johansen (Johansen cointegration test).
Mô hình hồi quy ARDL song phương (2.1.1) và mô hình ARDL gộp (2.1.2) được áp dụng để xác định mối quan hệ giữa cán cân thương mại và tỷ giá trong cả ngắn hạn lẫn dài hạn Các bước thực hiện bao gồm phân tích dữ liệu, kiểm tra tính ổn định của chuỗi thời gian và xác định các biến ảnh hưởng.
Khảo sát mô hình với các độ trễ khác nhau từ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
Thực hiện F test để xác định tại độ trễ nào tồn tại mô hình
Xác định độ trễ tối ưu: áp dụng tiêu chuẩn AIC (AIC - Akaike’s Informaiton Criterion)
Để xác định hiệu ứng đường cong J khi phá giá, cần xem xét các giá trị của hệ số e k liên quan đến biến sai phân bậc nhất của tỷ giá Nếu hệ số e k có giá trị âm trong những trễ đầu tiên và sau đó chuyển sang giá trị dương ở những trễ tiếp theo, thì có thể khẳng định rằng cán cân thương mại sẽ trải qua hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.
Phá giá có thể cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn nếu hệ số 4 của biến tỷ giá có giá trị dương.
- Các kiểm định của mô hình:
Tính giải thích của mô hình
Kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test và Durbin-Watson test),
Kiểm định sự phù hợp của mô hình (Ramsey RESET Test),
Kiểm định sự ổn định của mô hình (CUSUM Test và CUSUM of Square Test).
Mô tả và tính toán số liệu
Số liệu cơ bản được thu thập và tham khảo từ các nguồn:
- Tỷ giá: Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế (IMF - International Monetery Fund)
- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI – Consumer Price Index): Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế
Giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác được thống kê từ Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế và Tổng Cục Thống Kê Việt Nam, phản ánh sự phát triển mạnh mẽ trong trao đổi thương mại quốc tế.
- Tổng sản phẩm quốc nội (GDP – Gross Domestic Product): Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế, Tổng Cục Thống Kê Việt Nam
2.2.2 Lựa chọn đối tác thương mại:
- Chọn 11 nước có giá trị XNK lớn nhất, tỷ trọng XNK của các nước này với
VN chiếm hơn 75% tổng giá trị XNK của VN với thế giới là: China, Japan, USA, Korea, Singapore, Taiwan, Thailand, Australia, Malaysia, Germany, Hongkong
(Xem chi tiết “Đối tác thương mại với Việt Nam và tỷ trọng thương mại giai đoạn 2000 – 2011” tại Phụ lục 1)
2.2.3 Các số liệu cơ bản:
- Giá trị nhập khẩu theo quý của Việt Nam với 11 nước và vùng lãnh thổ nêu trên (Sẽ được tác giả cung cấp khi có yêu cầu)
- Giá trị xuất khẩu theo quý của Việt nam với 11 nước và vùng lãnh thổ nêu trên (Sẽ được tác giả cung cấp khi có yêu cầu)
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) theo quý của Việt Nam được so sánh với 11 quốc gia và vùng lãnh thổ khác, dựa trên các năm gốc 1999, 2005 và 2006, tùy thuộc vào từng quốc gia và vùng lãnh thổ Thông tin chi tiết sẽ được cung cấp bởi tác giả khi có yêu cầu.
Tỷ giá danh nghĩa trung bình theo quý của đồng tiền Việt Nam so với USD và 11 nước đối tác cùng vùng lãnh thổ sẽ được cung cấp bởi tác giả khi có yêu cầu.
Tổng sản phẩm quốc nội thực (Real GDP) của Việt Nam được so sánh theo quý với 11 quốc gia và vùng lãnh thổ khác, sử dụng giá cố định của các năm 1994, 1999, 2005 và 2006, tùy thuộc vào từng quốc gia Dữ liệu chi tiết sẽ được cung cấp theo yêu cầu của độc giả.
2.2.4 Lựa chọn năm gốc để tính toán số liệu cho các biến:
Chọn năm gốc là 1999 vì:
- Năm 1999 là năm đầu tiên sử dụng đồng Euro
- Sự thuận tiện có sẵn của số liệu: các số liệu thống kê gốc nêu trên tác giả có được từ năm 1999
Từ năm 1999 đến nay, số lượng đối tác thương mại của Việt Nam đã ổn định và ngày càng đa dạng, với sự gia tăng từ 43 nước vào năm 1986, 100 nước vào năm 1995, 192 quốc gia vào năm 2000, và hiện tại đã vượt qua con số 200 quốc gia.
2.2.5 Tính toán các biến của mô hình:
(Phụ lục 2 - Kết quả sẽ được tác giả cung cấp khi có yêu cầu).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU HIỆU ỨNG ĐƯỜNG CONG J CHO VIỆT NAM & KẾT LUẬN KHÁM PHÁ
Khảo sát đồng liên kết giữa các biến bằng Johansen Cointegration Test …
3.2.1 Khảo sát đồng liên kết giữa các biến của mô hình ARDL song phương:
Khảo sát đồng liên kết giữa các biến bằng phương pháp Johansen Cointegration Test cho thấy sự tồn tại của một hoặc nhiều phương trình đồng liên kết Khi thực hiện hồi quy các biến này, kết quả thu được sẽ phản ánh mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình ARDL song phương.
(Chi tiết tại Phụ lục 3.2.a)
3.2.2 Khảo sát đồng liên kết giữa các biến của mô hình ARDL gộp:
Khảo sát đồng liên kết giữa các biến bằng phương pháp Johansen Cointegration Test cho thấy sự tồn tại của phương trình đồng liên kết Khi thực hiện hồi quy các biến này, kết quả cho thấy mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình ARDL gộp.
(Chi tiết tại Phụ lục 3.2.b).
Kết quả nghiên cứu hiệu ứng đường cong J cho cán cân thương mại song phương giữa Việt Nam với 11 đối tác - Mô hình ARDL song phương
3.3.1 Kết quả khảo sát F-Test cho các biến trễ thêm vào của mô hình ARDL song phương:
Áp dụng các mức trễ từ 0 đến 8 cho mô hình hồi quy, chúng tôi thực hiện khảo sát F-test (Khảo sát biến thừa) để kiểm tra sự tồn tại của các biến thêm vào, bao gồm ln TB j, t-1, ln Y i, t-1, ln Y j, t-1, và ln RER j, t-1 trong mô hình.
Bảng 3.3.1 Giá trị F-statistics tính toán được với các mức trễ
Mức trễ df F-critical value China Japan US Korea Singapore Taiwan
Bảng 3.3.1 Giá trị F-statistics tính toán được với các mức trễ (tiêp).
Mức trễ df F-critical value Thailand Australia Malaysia Germany Hongkong
Khảo sát các biến trễ thêm vào thông qua kiểm định F cho thấy giá trị thống kê F rất nhạy cảm với mức độ trễ của các biến sai phân bậc nhất.
Nếu F-statistics value lớn hơn F-critical value thì bác bỏ giả thiết H0
Nếu F-statistics value nhỏ hơn F-critical value thì chấp nhận giả thiết
Tất cả các đối tác đều có ít nhất một giá trị F-statistics lớn hơn giá trị F-critical ở mức ý nghĩa 5%, vì vậy chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 tại các mức trễ này Điều này cho thấy rằng tất cả các hệ số của biến trễ bổ sung không thể bằng 0.
- Vậy tồn tại nhiều mô hình với các mức trễ khác nhau nhưng chỉ có một mô hình là tối ưu
3.3.2 Xác định độ trễ tối ưu của mô hình ARDL song phương:
Trong trường hợp có nhiều phương trình hồi quy đồng liên kết, việc lựa chọn độ trễ tối ưu hay mô hình tối ưu sẽ được thực hiện dựa trên tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion) với giá trị nhỏ nhất.
Hồi quy mô hình với các mức trễ được xác định từ khảo sát biến thừa, đồng thời khảo sát giá trị AIC của mô hình ở các mức trễ khác nhau giúp chọn ra mô hình tối ưu.
Bảng 3.3.2 Độ trễ và giá trị AIC mô hình song phương
China Japan US Korea Singapore Taiwan
Mức trễ được chọn 8 lags 2 lags 1 lag 2 lags 3 lags 4 lags
Bảng 3.3.2 Độ trễ và giá trị AIC mô hình song phương (tiếp theo).
Thailand Australia Malaysia Germany Hongkong
Mức trễ được chọn 3 lags 2 lags 1 lag 2 lags 6 lags
3.3.3 Hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn của mô hình ARDL song phương:
Bảng 3.3.3 Khảo sát hệ số e k tại các mức trễ - Hiệu ứng đường cong J
China Japan US Korea Singapore Taiwan
Hình dáng hiệu ứng trong ngắn hạn
Không đặc biệt J Không đặc biệt J
Bảng 3.3.3 Khảo sát hệ số e k tại các mức trễ - Hiệu ứng đường cong J (tiếp).
Thailand Australia Malaysia Germany Hongkong
Hình dáng hiệu ứng trong ngắn hạn
Không đặc biệt Không đặc biệt Không đặc biệt Không đặc biệt Hình sin ngược
Hệ số e k trong mô hình ARDL cho thấy tác động ngắn hạn của phá giá lên cán cân thương mại; nếu e k ban đầu có giá trị âm và sau đó chuyển sang dương ở các trễ tiếp theo, điều này chỉ ra rằng cán cân thương mại sẽ trải qua hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.
- Hồi quy mô hình ARDL song phương tại mức trễ tối ưu, khảo sát hệ số e k của biến sai phân bậc nhất của tỷ giá thực ( ln RER t )
Tất cả các hệ số của sai phân bậc 1 của tỷ giá thực đều có giá trị thống kê đạt mức ý nghĩa 5% tại ít nhất một mức trễ, cho thấy rằng tất cả các quan hệ thương mại song phương đều bị ảnh hưởng bởi tỷ giá trong ngắn hạn.
Tất cả các hệ số của biến sai phân bậc nhất của tỷ giá thực đều có giá trị âm, cho thấy rằng việc phá giá VND (tăng tỷ giá) sẽ làm xấu đi cán cân thương mại.
Hệ số e k của sai phân bậc nhất của tỷ giá thực đối với quan hệ thương mại song phương với Korea, Taiwan và Malaysia có giá trị âm ở các mức trễ đầu, sau đó chuyển sang giá trị dương ở các mức trễ tiếp theo Điều này cho thấy hiệu ứng đường cong J chỉ tồn tại trong trường hợp của Korea, Taiwan và Malaysia.
Hệ số e k của sai phân bậc nhất của tỷ giá thực có ảnh hưởng đến quan hệ thương mại song phương với các nước khác, có thể không có hình dáng đặc thù hoặc có thể mang hình dạng khác, như trường hợp với Hongkong, có thể thể hiện dưới hình Sin ngược.
3.3.4 Hiệu ứng trong dài hạn của mô hình ARDL song phương:
- Hệ số 4 của mô hình ARDL xác định hiệu ứng trong dài hạn của phá giá
Giá trị dương (+) của VND trong cán cân thương mại song phương của Việt Nam cho thấy rằng sự giảm giá có tác động tích cực đến cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn Ngược lại, giá trị âm (-) cho thấy sự giảm giá có ảnh hưởng tiêu cực đến cán cân thương mại của Việt Nam trong dài hạn.
- Tại mức trễ tối ưu, khảo sát mô hình hồi quy, sau đó xác định giá trị của F- test (F-statistics hoặc Prob F-statistics):
Nếu Prob F-statistics > 0.05 thì chấp nhận giả thiết H0: các hệ số của phương trình hồi quy đồng thời = 0;
Nếu giá trị Prob F-statistics nhỏ hơn 0.05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, điều này có nghĩa là chấp nhận H1, tức là các hệ số trong phương trình hồi quy không bằng 0 Điều này cho thấy rằng hiệu ứng của việc giảm giá tỷ giá thực trong ngắn hạn sẽ tiếp tục tồn tại trong dài hạn.
Bảng 3.3.4 Khảo sát hệ số 4 - Hiệu ứng trong dài hạn.
China Japan US Korea Singapore Taiwan
Mức trễ 8 lags 2 lags 1 lag 2 lags 3 lags 4 lags F-statistics 4.792290 1.836320 3.045093 5.293193 2.810500 3.008960 Prob(F-statistics) 0.043153 0.068913 0.004813 0.000024 0.005544 0.004269
Hệ số 4 của ln RER t 1 5.891844 0.521175 2.910473 -0.518111 0.259959 1.124307
Giả thiết H 0 Bác bỏ Chấp nhận Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ
Hiệu ứng trong dài hạn Tăng Không xác định Tăng Giảm Tăng Tăng
Bảng 3.3.4 Khảo sát hệ số 4 - Hiệu ứng trong dài hạn (tiếp theo)
Thailand Australia Malaysia Germany Hongkong Mức trễ 3 lags 2 lags 1 lag 2 lags 6 lags
F-statistics 2.119041 2.995433 3.123716 6.523777 5.469431 Prob(F-statistics) 0.031888 0.003727 0.004024 0.000003 0.000548 Hệ số 4 của ln RER t 1 2.242409 -0.080736 -2.117062 -0.392237 9.441400 Giả thiết H 0 Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ
Hiệu ứng trong dài hạn Tăng Giảm Giảm Giảm Tăng
- Ngoại trừ với Nhật Bản, Prob(F-statistic) > 0.05 nên chấp nhận giả thiết
H0: Các hệ số của phương trình hồi quy đồng thời bằng 0, cho thấy không xác định được hiệu ứng của việc phá giá VND đến cán cân thương mại song phương giữa Việt Nam và Nhật Bản trong dài hạn Tuy nhiên, khi xem xét ở mức ý nghĩa 10%, việc phá giá VND lại có tác động tích cực đến cán cân thương mại này.
Tất cả các giá trị Prob(F-statistic) đều nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 rằng các hệ số trong phương trình hồi quy đồng thời bằng 0 Điều này cho thấy chúng ta chấp nhận giả thiết H1 rằng các hệ số này khác 0 Kết luận này chỉ ra rằng hiệu ứng giảm giá đồng nội tệ ảnh hưởng đến cán cân thương mại song phương của Việt Nam với 10 đối tác khác trong dài hạn.
3.3.5 Các kiểm định của các mô hình ARDL song phương:
3.3.5.1 Kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình ARDL song phương:
Tự tương quan là mối quan hệ giữa các thành phần trong chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (dữ liệu chéo).
- Bằng thống kê Durbin-Watson (d statistic)
Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan
Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm
- Bằng Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
B-G LM test có giả thiết:
H 0 : không tồn tại tự tương quan của các biến cho đến bậc k
H1: tồn tại tự tương quan của các biến cho đến bậc k
Nếu Prob Chi-Square(k) > 0.05 thì chấp nhận H 0 , Nếu Prob Chi-Square(k) < 0.05 thì bác bỏ H 0
3.3.5.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình ARDL song phương:
- Sự phù hợp của mô hình ARDL song phương được kiểm định bằng Ramsey RESET Test thêm vào 1 biến và Ramsey RESET Test thêm vào 2 biến
- Ramsey RESET Test trả lời cho câu hỏi:
Mô hình có thiếu biến không
Hình thức của các hàm: có phải chuyển thành hàm log, hàm mũ, hay hàm nghịch không
- Ramsey RESET Test có giả thiết:
H 0 : Mô hình được xác định là đúng (nếu có biến thêm vào thì hệ số của biến = 0)
H 1 : Mô hình được xác định là không đúng (cần có biến khác thêm vào)
Nếu F statistics có ý nghĩa ở mức 5% thì bác bỏ giả thiết H0
3.3.5.3 Kiểm định sự ổn định của mô hình ARDL song phương:
Kết quả khảo sát hiệu ứng đường cong J cho cán cân thương mại của Việt Nam với thế giới – Mô hình ARDL gộp
3.4.1 Kết quả khảo sát F-test cho các biến thêm vào của mô hình ARDL gộp:
Áp dụng các mức trễ từ 0 đến 8 cho mô hình hồi quy, chúng tôi thực hiện khảo sát F-test (Khảo sát biến thừa) để kiểm tra sự tồn tại của các biến thêm vào, bao gồm lnTB t 1, ln Y w , t 1, lnY t 1 và ln REER t 1 trong mô hình.
Kết quả từ khảo sát các biến trễ thêm vào thông qua kiểm định F cho thấy giá trị thống kê F rất nhạy cảm với mức độ trễ của các biến sai phân bậc nhất.
Nếu F-statistics value lớn hơn F-critical value thì bác bỏ giả thiết H0
Nếu F-statistics value nhỏ hơn F-critical value thì chấp nhận giả thiết
Bảng 3.4.1 Giá trị thống kê F tính toán được với các mức trễ
Mức trễ df F-critical value F-statistics value
F-statistics tại mức trễ 4 lags vượt qua giá trị F-critical ở mức ý nghĩa 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết H1, cho thấy rằng hệ số của các biến trễ bổ sung khác với 0.
- Vậy tồn tại một mô hình với các mức trễ 4 lags
3.4.2 Xác định độ trễ tối ưu của mô hình ARDL gộp:
- Trong trường hợp có nhiều phương trình hồi quy đồng liên kết, áp dụng tiêu chuẩn AIC để lựa chọn độ trễ tối ưu hay mô hình tối ưu
- Chỉ có một mức trễ 4 lags được chọn, do đó chỉ có một phương trình hồi quy đồng liên kết
Bảng 3.4.2 Độ trễ và giá trị AIC mô hình gộp
Mức trễ được chọn 4 lags
3.4.3 Khảo sát hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn của mô hình ARDL gộp:
Hệ số e k trong mô hình ARDL gộp cho thấy hiệu ứng ngắn hạn của phá giá lên cán cân thương mại Nếu e k có giá trị âm ở những kỳ đầu và sau đó chuyển sang dương ở các kỳ tiếp theo, điều này chỉ ra rằng cán cân thương mại sẽ trải qua hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.
- Hồi quy mô hình ARDL tại mức trễ tối ưu 4 lags, khảo sát hệ số e k có được từ mô hình
Bảng 3.4.3 Khảo sát hệ số e k - Hiệu ứng đường cong J.
Hình dáng hiệu ứng trong ngắn hạn J
Hệ số sai phân bậc 1 của tỷ giá thực hiệu dụng có ý nghĩa thống kê ở mức 5% tại mức trễ 4 lags, cho thấy rằng quan hệ thương mại song phương bị ảnh hưởng bởi tỷ giá thực hiệu dụng trong ngắn hạn.
Các hệ số của sai phân bậc 1 của tỷ giá thực hiệu dụng có giá trị âm, cho thấy rằng việc phá giá đồng nội tệ (tỷ giá tăng) sẽ làm xấu đi cán cân thương mại trong ngắn hạn.
Hệ số sai phân bậc nhất của tỷ giá thực hiệu dụng đối với quan hệ thương mại với phần còn lại của thế giới có giá trị âm ở các mức trễ đầu, sau đó chuyển sang giá trị dương ở mức trễ t-4, cho thấy sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J trong quan hệ thương mại của Việt Nam với thế giới.
3.4.4 Khảo sát hiệu ứng trong dài hạn của mô hình ARDL gộp:
Hệ số 4 phản ánh tác động lâu dài của việc giảm giá VND đối với cán cân thương mại Nếu 4 có giá trị dương (+), điều này cho thấy rằng việc giảm giá sẽ cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn Ngược lại, nếu giá trị của 4 là âm (-), điều này chỉ ra rằng giảm giá sẽ làm xấu đi cán cân thương mại trong dài hạn.
Bảng 3.4.4 Khảo sát hệ số 4 - Hiệu ứng trong dài hạn.
Hệ số 4 của ln REER t 1 0.554255
Tại mức trễ tối ưu, việc khảo sát mô hình hồi quy cho phép xác định giá trị của F-test Nếu giá trị Prob F-statistics lớn hơn 0.05, giả thiết H0 được chấp nhận, tức là các hệ số của phương trình hồi quy đồng thời bằng 0 Ngược lại, nếu Prob F-statistics nhỏ hơn 0.05, giả thiết H0 bị bác bỏ, cho thấy hiệu ứng của việc giảm giá tỷ giá thực trong ngắn hạn sẽ kéo dài đến dài hạn.
- Ở đây ta có: Prob(F-statistic) = 0.000133 < 0.05 nên bác bỏ giả thiết H 0 : các hệ số của phương trình hồi quy đồng thời = 0 - có nghĩa là chấp nhận
H 1: các hệ số của phương trình hồi quy không đồng thời = 0
- 4 có giá trị dương (+) cho thấy phá giá có hiệu ứng cải thiện cán cân thương mại của Việt Nam trong dài hạn
- Như vậy hiệu ứng giảm giá đồng nội tệ có tác động đến dài hạn
3.4.5 Các kiểm định của mô hình ARDL gộp:
Bảng 3.4.5 Kết quả kiểm định (Chi tiết tại Phụ lục 3.4.b) Đối tác thương mại
Kiểm định hay tham số Tham số Giá trị Kết luận
Tính giải thích của mô hình R-Squared 0.81369 Tốt Tính giải thích của mô hình Adj R-
Squared 0.642285 Khá tốt Durbin-Watson d 2.142901 Không có tự tương quan
BG serial correclation LM Pro Chi-
Squared 0.1609 Không có tự tương quan Ramsey’s RESET (1) Pro F-stat 0.8738 Mô hình phù hợp Ramsey’s RESET (2) Pro F-stat 0.3560 Mô hình phù hợp CUSUM Wt Trong Ổn định về hệ số World Ổn định về tham số hay
