GIỚI THIỆU
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn cố gắng tìm kiếm sự tác động của tỷ giá hối đoái thực lên sản lượng và lạm phát trong nước và tập trung đi tìm câu trả lời: Liệu tỷ giá hối đoái thực có tác động đến sản lượng và lạm phát ở Việt Nam hay không? Nếu có thì tỷ giá hối đoái thực tác động đến sản lượng và lạm phát ở Việt Nam như thế nào?
1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Đối tƣợng nghiên cứu
- Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng;
- Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát
Mẫu được chọn bao gồm 98 quan sát từ tháng 01 năm 2005 đến tháng 02 năm 2013 ở Việt Nam
- Bài nghiên cứu sử dụng mô hình tự hồi quy vectơ (VAR) để xác định quan hệ nhân quả giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng; tỷ giá hối đoái thực và lạm phát tại Việt Nam
- Ước lượng hàm phản ứng đẩy (IRF) và phân tích phương sai để xác định các biến sản lượng và lạm phát phản ứng như thế nào trước cú sốc phá giá tiền tệ và tỷ lệ thay đổi trong sản lượng và lạm phát được giải thích từ cú sốc phá giá
- Tác giả sử dụng mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM) để đánh giá quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng; tỷ giá hối đoái thực và lạm phát trong dài hạn
Tác giả đã sử dụng số liệu trong luận văn từ các nguồn dữ liệu sau: Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), nguồn Blomberg Terminal.
Phương pháp nghiên cứu
- Bài nghiên cứu sử dụng mô hình tự hồi quy vectơ (VAR) để xác định quan hệ nhân quả giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng; tỷ giá hối đoái thực và lạm phát tại Việt Nam
- Ước lượng hàm phản ứng đẩy (IRF) và phân tích phương sai để xác định các biến sản lượng và lạm phát phản ứng như thế nào trước cú sốc phá giá tiền tệ và tỷ lệ thay đổi trong sản lượng và lạm phát được giải thích từ cú sốc phá giá
- Tác giả sử dụng mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM) để đánh giá quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng; tỷ giá hối đoái thực và lạm phát trong dài hạn.
Dữ liệu nghiên cứu
Tác giả đã sử dụng số liệu trong luận văn từ các nguồn dữ liệu sau: Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), nguồn Blomberg Terminal.
Bố cục của luận văn
Ngoài phần tóm tắt, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục, tác giả chia bài nghiên cứu thành 5 phần , nội dung chính của mỗi phần như sau:
- Phần 1: Giới thiệu tổng quan các nội dung chính của luận văn và trình bày lý do thực hiện nghiên cứu này
- Phần 2: Đưa ra cơ sở lý thuyết về ảnh hưởng của Tỷ giá hối đoái thực đến sản lượng và lạm phát; các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về tác động của tỷ giá hối đoái thực đến sản lượng và lạm phát
- Phần 3 gồm hai phần: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu thực nghiệm Từ đó, xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp
- Phần 4: Phân tích kết quả nghiên cứu thực nghiệm sau khi chạy mô hình
- Phần 5 : Những kết luận chính và đề xuất những khuyến nghị dựa trên các kết quả nghiên cứu chính.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Lý thuyết ngang giá sức mua
Lý thuyết ngang giá sức mua là một trong những lý thuyết nổi tiếng nhất và gây nhiều tranh cãi nhất trong tài chính quốc tế nghiên cứu mối quan hệ giữa Lạm phát – Tỷ giá hối đoái
Ngang giá sức mua là lý thuyết được phát triển vào năm 1920 bởi Gustav Cassel Đây là một phương pháp điều chỉnh tỷ giá hối đoái giữa hai tiền tệ để cân bằng sức mua của hai đồng tiền này Lý thuyết ngang giá sức mua chủ yếu dựa trên quy luật giá cả và giả định rằng trong một thị trường hiệu quả, mỗi loại hàng hoá nhất định chỉ có một mức giá Nếu một đơn vị tiền tệ của quốc gia này có khả năng mua một rổ hàng hóa cụ thể ở quốc gia đó, thì khi đơn vị tiền tệ ấy được quy đổi thành một lượng ngoại tệ tương đương ở mức tỷ giá hiện hành, lượng ngoại tệ ấy cũng mua được một rổ hàng hóa ở nước ngoài tương đương với rổ hàng hóa trong nước Khi đó, có sự tồn tại về ngang giá trong sức mua giữa 2 đồng tiền của 2 quốc gia
2.1.1 Hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối
Hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối cho rằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa hai đồng tiền phải ngang bằng với tỷ lệ tổng mức giá cả giữa hai quốc gia, và do đó, tiền tệ của quốc gia này, sau khi được quy đổi qua tỷ giá danh nghĩa đó, sẽ có sức mua tương đương trong quốc gia kia
Công thức tính ngang giá sức mua tuyệt đối như sau:
S(PPP) là tỷ lệ trao đổi giữa đồng tiền 1 và đồng tiền 2 P1, P2 lần lượt là giá trị của rổ hàng hóa tại quốc gia 1 và 2 được đo lường vào cùng một thời điểm
2.1.2 Hình thức ngang giá sức mua tương đối:
Hình thức này giải thích cho khả năng bất hoàn hảo của thị trường như chi phí vận chuyển, thuế quan và hạn ngạch
Lý thuyết ngang giá sức mua tương đối cho rằng tỷ giá hối đoái sẽ không giữ nguyên, mà sẽ điều chỉnh để duy trì ngang giá trong sức mua khi có sự chênh lệch giữa lạm phát trong nước và lạm phát nước ngoài
I h : tỷ lệ lạm phát trong nước
I f : tỷ lệ lạm phát nước ngoài e f: phần trăm thay đổi giá trị của đồng ngoại tệ Việc tính toán ngang giá sức mua là rất phức tạp vì trên thực tế có sự khác biệt lớn về mức giá giữa các quốc gia, chênh lệch trong giá thực phẩm có thể lớn hơn so với chênh lệch trong giá nhà ở hoặc có thể không biến động nhiều bằng giá các dịch vụ giải trí…Người dân ở các quốc gia khác nhau có thói quen tiêu dùng khác nhau, do đó các giỏ hàng hóa so sánh cũng khác nhau Vì vậy việc so sánh giá cả các giỏ hàng hóa khác nhau thông qua chỉ số giá cả là thực sự cần thiết Tuy nhiên, hàng hóa mua bán trên thị trường cũng rất khác nhau giữa các nước nên việc so sánh chỉ số giá cũng gặp rất nhiều khó khăn.
Tỷ giá hối đoái thực
Khi ngang giá sức mua tồn tại, giá cả của rổ hàng hóa trong nước sẽ bằng với giá cả rổ hàng hóa đó mua ở nước ngoài nếu tính theo một đồng tiền chung Tỷ giá quy đổi theo đồng tiền chung này là tỷ giá theo ngang giá sức mua Đây là mức giá cân bằng giữa sức mua hàng trong nước và sức mua hàng nước ngoài Nếu tỷ giá hối đoái danh nghĩa khác tỷ giá hối đoái theo PPP, nghĩa là không có ngang giá sức mua
Khi đó, sức mua hàng hóa trong nước hay sức cạnh tranh hàng hóa trong nước cao hơn hoặc thấp hơn so với nước ngoài Chính phủ các nước sử dụng thước đo chênh lệch giữa tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá PPP để thực hiện mục tiêu điều hành cán cân tài khoản vãng lai Một dạng thước đo này là tỷ giá thực
Tỷ giá hối đoái thực: Là chỉ số cho thấy tỷ giá danh nghĩa đã được điều chỉnh theo lạm phát trong nước và lạm phát nước ngoài Tỷ giá hối đoái thực đo lường sức mua của 1 đơn vị ngoại tệ trong nền kinh tế nước ngoài trong mối quan hệ tương đối với sức mua của 1 lượng nội tệ tương đương ở nền kinh tế trong nước Bài nghiên cứu sử dụng tỷ giá thực song phương – so sánh giá cả của một rổ hàng hóa tiêu dùng hay sản xuất đại diện của nước chủ nhà và giá cả của một rổ hàng hóa làm đại diện ở nước ngoài được ước tính bằng một loại tiền, có thể là nội tệ hoặc ngoại tệ, và chỉ ra giá trị tương đối của nội tệ và ngoại tệ
Công thức tính tỷ giá hối đoái thực: RER = E Trong đó:
RER là tỷ giá thực song phương
E là tỷ giá danh nghĩa giữa đồng Việt Nam và đồng USD
P và P* lần lượt là chỉ số giá chung ở Việt Nam và Mỹ
Theo công thức trên, RER quan hệ đồng biến với tỷ giá hối đoái danh nghĩa, khi RER tăng dẫn đến phá giá đồng nội tệ Sự thay đổi giá cả trong nước ảnh hưởng trực tiếp làm RER thay đổi ngược chiều Nếu tỷ giá danh nghĩa không đổi, giá cả trong nước trong nước tăng là kết quả của sự tăng giá đồng nội tệ
Theo phương pháp tiền tệ, hoạt động kinh tế trong nước gia tăng sẽ làm tăng nhu cầu đồng nội tệ, gia tăng cầu tiền và dẫn đến làm gia tăng giá trị đồng nội tệ Sự thay đổi trong cung và cầu tiền là yếu tố đầu tiên quyết định sự thay đổi tỷ giá Nếu
P phương pháp ngang giá sức mua được duy trì, trạng thái cân bằng của tỷ giá có thể được duy trì hay không hoàn toàn được quyết định bởi các yếu tố liên quan đến tăng cung tiền, tăng trưởng GDP, lãi suất Ngược lại, trong mô hình Mundell – Fleming, sự gia tăng hoạt động kinh tế trong nước làm gia tăng nhu cầu nhập khẩu, làm thâm hụt cán cân thương mại Thâm hụt cán cân thương mại có thể tạo ra áp lực lên đồng nội tệ.
Tác động của tỷ giá đến lạm phát
Tác động của tỷ giá đến lạm phát thông qua 4 kênh truyền dẫn như sau:
- Cách tiếp cận tiền tệ, nghiên cứu tác động của tỷ giá tới cung cầu tiền tệ, qua đó đánh giá tác động đến lạm phát
- Cách tiếp cận theo trường phái Keynes nghiên cứu tác động của tỷ giá qua kênh Tổng cung – Tổng cầu
- Cách tiếp cận ảnh hưởng của tỷ giá tới lạm phát theo kênh mức giá chung
- Cách tiếp cận ảnh hưởng của tỷ giá tới lạm pháp kỳ vọng
Cơ chế truyền dẫn tác động của chính sách tỷ giá đến lạm phát trong nền kinh tế mở được mô tả qua sơ đồ sau:
H.2.3 Kênh tác động từ tỷ giá đến lạm phát
Tỷ giá tác động gián tiếp đến lạm phát chủ yếu thông qua các con đường như xuất khẩu ròng, cán cân thanh toán, giá hàng hóa nhập khẩu Tuy nhiên, việc tác động
Tỷ giá danh nghĩa Cán cân thanh toán
Xuất nhập khẩu ròng (NX) Tổng cầu nền kinh tế (AD) của tỷ giá đến lạm phát thông qua cán cân thương mại và cán cân thanh toán quốc tế thì mọi nền kinh tế mở đều tuân theo, nhưng riêng với giá hàng nhập khẩu thì chỉ có những quốc gia có tỷ trọng nhập khẩu cao so với GDP mới có tác dụng rõ rệt
Kênh thứ nhất: Tác động của tỷ giá tới lạm phát qua xuất nhập khẩu ròng đó là khi đồng nội tệ giảm giá so với đồng tiền nước ngoài, xuất khẩu ròng tăng lên, cán cân thương mại có thể được cải thiện, do xuất khẩu ròng là một thành phần của tổng cầu
AD, nên khi xuất khẩu ròng tăng, đường AD dịch chuyển lên trên (trong mô hình
AD - AS), tác động làm lạm phát gia tăng
Kênh thứ hai: Tác động của tỷ giá đến lạm pháp qua cán cân thanh toán Cơ chế truyền dẫn này trải qua hai giai đoạn:
+ Khi tỷ giá tăng, xuất nhập khẩu ròng sẽ tăng lên, góp phần cải thiện tình trạng cán cân thương mại Mặt khác, khi xuất nhập khẩu ròng tăng, đường IS dịch chuyển sang phải (mô hình IS-LM), lãi suất trong nước tăng lên, trong ngắn hạn luồng vốn đổ vào trong nước tăng làm cán cân vốn tăng lên, từ đó cán cân thanh toán tổng thể được cải thiện
+ Khi cán cân thanh toán tổng thể thặng dư, luồng vốn nước ngoài đổ vào trong nước tăng lên, lúc này sẽ có hai khả năng xảy ra: (1) Ngân hàng trung ương sẽ phải cung ứng thêm tiền để mua ngoại tệ nhằm giữ tỷ giá không bị giảm xuống để khuyến khích xuất khẩu và hạn chế nhập khẩu, mặt khác để tăng cường dự trữ ngoại hối quốc gia Như vậy, tác động không mong muốn là cung tiền tăng lên, đường
LM dịch chuyển sang phải, làm cân bằng tiền hàng trong nền kinh tế thay đổi, lạm phát sẽ tăng lên (2) Nếu Ngân hàng trung ương không vì mục tiêu giữ cho đồng bản tệ được định giá thấp để khuyến khích xuất khẩu và giả định rằng dự trữ ngoại hối đã đủ mức cần thiết và không cần tăng thêm, trong trường hợp cán cân tổng thể thặng dư thì vẫn có một lượng ngoại tệ tăng lên trong nền kinh tế Với những nước có nền kinh tế bị đô la hóa ở mức độ cao, tổng phương tiện thanh toán của nền kinh tế trong trường hợp này vẫn tăng lên vì nó bao gồm hai phần là: Tổng phương tiện thanh toán bằng nội tệ và tổng phương tiện thanh toán bằng ngoại tệ Khi tổng phương tiện thanh toán tăng lại gây sức ép lên giá cả và đẩy lạm phát tăng lên
Kênh thứ ba: Tác động của tỷ giá đến lạm phát thông qua giá hàng nhập khẩu Giá hàng nhập khẩu bị tác động bởi hai thành phần là giá nhập khẩu trên thị trường thế giới và tỷ giá danh nghĩa Khi tỷ giá danh nghĩa tăng làm giá hàng nhập khẩu tăng và ngược lại Hàng nhập khẩu có thể là hàng hóa phục vụ cho sản xuất trong nước hoặc phục vụ tiêu dùng Nếu là hàng nhập khẩu phục vụ sản xuất, khi tỷ giá tăng dẫn đến chi phí các yếu tố đầu vào tăng, sản phẩm đầu ra cũng phải tăng giá Nếu là hàng nhập khẩu tiêu dùng, khi tỷ giá tăng dẫn đến giá của hàng hóa tính bằng nội tệ tăng nên cũng là một nguyên nhân gây ra lạm phát Tuy nhiên, ảnh hưởng của giá hàng nhập khẩu đến lạm phát sẽ biểu hiện rõ hơn khi quốc gia có tỷ lệ nhập khẩu trên GDP lớn, còn với những nước có tỷ lệ này nhỏ, dẫn truyền từ sự thay đổi của tỷ giá qua giá hàng nhập khẩu đến lạm phát là không đáng kể
Ngoài ba kênh truyền dẫn trên còn có một nhân tố nữa tác động đến lạm phát kỳ vọng Lãi suất huy động của đồng nội tệ có thể đại diện cho sự kỳ vọng về lạm phát do cơ sở để xác định lãi suất huy động là kỳ vọng trung bình của nhà đầu tư về lạm phát và lãi suất thực dương Việc điều chỉnh tỷ giá liên tục của NHTW có thể khiến lãi suất huy động đồng nội tệ cao Điều này sẽ làm giảm lòng tin của dân chúng và nhà đầu tư khi có sự kỳ vọng về giảm giá đồng nội tệ trong tương lai, gây ra vòng xoáy “Lạm phát – Tỷ giá”
Theo quan điểm cũ về mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát, khi mức độ phá giá của tiền tệ lớn hơn sự mất giá của hàng hóa, lạm phát sẽ gia tăng Khi mức độ mất giá của tiền tệ thấp hơn sự mất giá của hàng hóa, lạm pháp sẽ được hạn chế Do đó, khi lạm phát trầm trọng, tăng tỷ giá có thể kiềm chế được lạm phát
Tuy nhiên, quan điểm đó đến nay không còn phù hợp với thực tế, việc tăng tỷ giá không những không giảm được lạm phát, ngược lại khi tăng tỷ giá lên một mức nhất định có thể gây ra khủng hoảng tiền tệ Việc tăng tỷ giá quá mức cũng có thể làm cho nền kinh tế rơi vào tình trạng giảm phát.
Tác động của tỷ giá đến sản lượng
Phá giá tiền tệ làm giảm giá trị đồng nội tệ so với các ngoại tệ khác Phá giá tiền tệ làm tăng tỷ giá thực, kích thích xuất khẩu, hạn chế nhập khẩu, cải thiện cán cân thương mại, gia tăng sản lượng
Trong ngắn hạn, khi tỷ giá tăng trong khi giá cả và tiền lương trong nước tương đối cứng nhắc sẽ làm giá hàng hóa xuất khẩu rẻ hơn, nhập khẩu trở nên đắt hơn: các hợp đồng xuất khẩu đã được ký kết với tỷ giá cũ, các doanh nghiệp trong nước chưa huy động đủ nguồn lực để sẵn sàng tiến hành sản xuất nhiều hơn trước nhằm đáp ứng nhu cầu xuất khẩu tăng lên, cũng như nhu cầu trong nước tăng lên Ngoài ra, trong ngắn hạn, cầu hàng nhập khẩu không nhanh chóng giảm còn do tâm lý người tiêu dùng Khi phá giá, giá hàng nhập khẩu tăng lên, tuy nhiên người tiêu dùng có thể lo ngại về chất lượng hàng nội chưa có hàng thay thế xứng đáng hàng nhập khẩu làm cho cầu hàng nhập khẩu chưa thể giảm ngay Do đó, số lượng hàng xuất khẩu trong ngắn hạn không tăng lên nhanh chóng và số lượng hàng nhập khẩu cũng không giảm mạnh Vì vậy, trong ngắn hạn hiệu ứng giá cả có tính trội hơn hiệu ứng số lượng làm cho cán cân thương mại xấu đi
Trong dài hạn, giá cả hàng nội địa giảm đã kích thích sản xuất trong nước và người tiêu dùng trong nước cũng đủ thời gian tiếp cận và so sánh chất lượng hàng trong nước với hàng nhập Mặt khác, trong dài hạn, doanh nghiệp có thời gian tập hợp đủ các nguồn lực để tăng khối lượng sản xuất Lúc này, sản lượng bắt đầu co giãn, hiệu ứng số lượng có tính trội hơn hiệu ứng giá cả lạm cán cân thương mại được cải thiện Đường cong J là đường mô tả hiện tượng cán cân vãng lai bị xấu đi trong ngắn hạn và chỉ cải thiện trong dài hạn Theo kết quả nghiên cứu của Krugman (1991), người đã tìm ra hiệu ứng đường cong J khi phân tích phá giá Đô la Mỹ trong thời gian từ
1985 – 1987, ban đầu cán cân vãng lai xấu đi, sau đó khoảng 2 năm cán cân vãng lai được cải thiện
Nguyên nhân xuất hiện đường cong J là do trong ngắn hạn hiệu ứng giá cả có tính trội hơn hiệu ứng số lượng nên làm xấu đi cán cân thương mại, ngược lại trong dài hạn, hiệu ứng số lượng có tính trội hơn hiệu ứng giá cả làm cán cân thương mại được cải thiện
Theo điều kiện Mashall – Lerner, để cho việc phá giá tiền tệ có tác động tích cực đến cán cân thanh toán, thì giá trị tuyệt đối của tổng 2 độ co giãn theo giá của xuất khẩu và độ co giãn theo giá của nhập khẩu phải lớn hơn 1
Một số nghiên cứu thực nghiệm về độ co giãn cho thấy trong dài hạn (từ hai đến ba năm) tổng hệ số co giãn xuất khẩu và nhập khẩu lớn hơn 1, tức phá giá có tác động đến xuất nhập khẩu Theo khảo sát thực nghiệm của Goldstein và Kahn (1985) thì tổng hệ số co giãn trong dài hạn (dài hơn 2 năm) luôn lớn hơn 1, trong khi trong ngắn hạn (dưới 6 tháng) nó có xu hướng tiến gần đến 1 Nhìn chung, đa số các nhà nghiên cứu đều cho rằng hệ số co giãn xuất khẩu và nhập khẩu trong ngắn hạn nhỏ hơn trong dài hạn Vì vậy, điều kiện Marshall-Linner chỉ có thể được duy trì trong dài hạn
Có quan điểm cho rằng các nước đang phát triển thường phụ thuộc nhiều vào hàng nhập khẩu nên độ co giãn giá của cầu hàng nhập khẩu là nhỏ (tức trị giá nhập khẩu sẽ không giảm bao nhiều khi phá giá nội tệ) Các nước phát triển có thị trường xuất khẩu tương đối có tính cạnh tranh nên độ co giãn cầu hàng xuất khẩu có thể lớn hơn (tức giá trị xuất khẩu tăng mạnh khi phá giá nội tệ) Điều này hàm ý rằng phá giá ở các nước phát triển hay nói cách khác, việc phá giá là một giải pháp có thể cải thiện thâm hụt thương mại ở quốc gia này nhưng có thể sẽ không có tác động ở quốc gia khác Nó cũng khuyến cáo các quốc gia đang phát triển nên thận trọng khi sử dụng biện pháp phá giá mạnh đồng nội tệ của mình nhằm kích thích xuất khẩu.
Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây
Có rất nhiều những nghiên cứu trước đây về tác động của tỷ giá hối đoái thực đến sản lượng cũng như lạm phát Tuy nhiên, các kết quả không đồng nhất do phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu khác nhau a Các nghiên cứu về tác động của tỷ giá hối đoái thực đến sản lƣợng
Nghiên cứu của Roger and Wang (1995) sử dụng 5 biến: sản lượng, chi tiêu chính phủ, lạm phát, tỷ giá hối đoái thực và cung tiền để phân tích biến động của sản lượng ở Mexico trong giai đoạn từ 1977 – 1990 Nghiên cứu chỉ ra cú sốc phá giá tiền tệ dẫn đến sự sụt giảm sản lượng
Terence và Pentecost 2001 nghiên cứu phản ứng của sản lượng khi có sự thay đổi tỷ giá hối đoái thực ở 4 quốc gia: Cộng hòa Czech, Hungary, Ba Lan và Slovakia Dữ liệu lấy hàng quý từ Quý I năm 1992 đến quý II năm 1998 Tác giả sử dụng 4 biến để phân tích bao gồm: Sản lượng thực, đơn giá tiền lương, cung tiền và tỷ giá hối đoái thực Bài viết sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số truyền thống Bài nghiên cứu chỉ ra tỷ giá hối đoái thực không tác động lớn đến chỉ số GDP của Cộng hòa Czech và Hungary trong dài hạn Tuy nhiên, tác động của tỷ giá hối đoái ảnh hưởng làm sản lượng giảm liên tục ở Ba Lan và gia tăng sản lượng ở Slovakia Trong ngắn hạn, phá giá làm giảm mức độ tăng trưởng sản lượng ở Cộng hòa Czech và Slovakia Điều này được nhóm tác giả lý giải do sự khác biệt của mỗi quốc gia về quy mô, tốc độ phát triển và độ mở nền kinh tế
Nhóm tác giả do Võ Trí Thành là người nghiên cứu chính thực hiện nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái thực đến lạm phát và sản lượng ở Việt Nam Tác giả nghiên cứu ảnh hưởng của sự thay đổi tỷ giá đến sự tăng trưởng sản lượng công nghiệp từ giai đoạn từ 1992:1 – 1996:6 sử dụng 4 loại tỷ giá bao gồm – Tỷ giá chính thức (OER), tỷ giá bán liên ngân hàng (SER), tỷ giá bán song song ở Hà Nội (HSER) và Thành phố Hồ Chí Minh (SSER), sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất OLS với độ trễ 3 tháng, 6 tháng, 9 tháng và 12 tháng
Kết quả nghiên cứu chỉ ra phá giá đồng tiền trong nước tác động làm tăng sản lượng công nghiệp cả trong ngắn hạn và dài hạn
Morley 1992 phân tích ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái thực đến sản lượng ở 28 nước phát triển có kinh nghiệm trong việc thực hiện phá giá tiền tệ Kết quả nghiên cứu khẳng định phá giá tiền tệ làm sụt giảm sản lượng b Các nghiên cứu về tương quan giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát:
Steven B.Kamin,1996 nghiên cứu ở Mehico giai đoạn từ 1988 – 1994 Kết quả chỉ ra phá giá tiền tệ là một yếu tố quan trọng làm gia tăng lạm phát Kết quả tương tự trong nghiên cứu của Rudiger Dornbusch, Federico Sturzenegger và Holger Wolf,
1990 nghiên cứu các nguyên nhân dẫn đến lạm phát cao ở một số quốc gia Kết quả nghiên cứu của tác giả cho thấy ở một số nước như Argentina, Brazil, Peru, Mexico phá giá tiền tệ làm gia tăng lạm phát Tuy nhiên, ở Bolivia tác giả không tìm thấy tác động của tỷ giá hối đoái thực đến lạm phát
Gần đây, Noer Azam Achsani, Arie Jayanthy FA.Fauzi và Piter Abdullah(2010) nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá hối đoái thực Tác giả so sánh phản ứng của lạm phát trước sự thay đổi của tỷ giá hối đoái thực ở ASEAN + 3 và so sánh kết quả này với kết quả nghiên cứu ở EU và Bắc Mỹ trong giai đoạn từ 1991 đến 2005 Kết quả nghiên cứu tìm thấy có mối tương quan mạnh giữa lạm phát và tỷ giá hối đoái thực ở hầu hết các nước ASEAN + 3 Ở các nước Châu Á, có mối quan hệ nhân quả một chiều tỷ giá thực tác động lên lạm phát Tuy nhiên, ở khu vực ngoài Châu Á, quan hệ nhân quả dường như không tồn tại Phản ứng của lạm phát trước sự thay đổi của tỷ giá hối đoái ở Châu Á mạnh hơn so với các nước EU và Bắc Mỹ Kết quả nghiên cứu cũng cho rằng khủng hoảng tài chính Châu Á 1997 dường như ảnh hưởng đến các nước Châu Á nhưng nó không có ý nghĩa ảnh hưởng toàn cầu đến EU và Bắc Mỹ
Choudhri và Hakura (2006) tiến hành phân tích tương quan giữa tỷ giá và tỷ lệ lạm phát ở 71 quốc gia Sử dụng mô hình kinh tế mở, tác giả tìm thấy có sự truyền dẫn ảnh hưởng của tỷ giá lên lạm phát
Zhang (2009) phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và phá giá tiền tệ ở Trung Quốc
Kết quả nghiên cứu cho thấy phá giá đồng nhân dân tệ không thể giúp giảm áp lực lạm phát ở Trung Quốc c Các nghiên cứu về tác động của tỷ giá hối đoái thực lên cả lạm phát và sản lƣợng
Steven B.Kamin và John H.Roger (2000) sử dụng nguồn dữ liệu hàng quý ở Mexico từ năm 1981 đến 1995 để phân tích tác động tỷ giá hối đoái thực đến 2 biến sản lượng và lạm phát Tác giả sử dụng mô hình VAR với 4 biến: Tỷ giá hối đoái thực, sản lượng, chỉ số giá và lãi suất tiền gửi ở Mỹ để phân tích Kết quả là mặc dù sự thay đổi trong sản lượng được giải thích bởi cú sốc của chính nó, tuy nhiên một cú sốc phá giá tiền tệ dẫn đến sự sụt giảm sản lượng và tăng lạm phát ở Mexico
Odusola và Akinlo (2001) sử dụng 6 biến: Tỷ giá chính thức, tỷ giá song hành, giá, thu nhập, cung tiền và lãi suất Kết quả nghiên cứu bộc lộ kết quả không nhất quán liên quan đến ảnh hưởng của phá giá tiền tệ đến sản lượng Hàm phản ứng đẩy thể hiện tác động của tỷ giá làm tăng sản lượng ở trung và dài hạn Trong khi đó, kết quả ngược lại trong trường hợp ngắn hạn Kết quả này dẫn đến kết luận việc thực hiện chế độ tỷ giá thả nổi linh hoạt không nhất thiết dẫn đến sự gia tăng sản lượng, đặc biệt là trong ngắn hạn
Berument và Pasaogullari (2003) sử dụng mô hình VAR ước lượng dữ liệu ở Thỗ Nhĩ Kỳ và kết luận sự thay đối RER là một yếu tố quan trọng trong việc thay đổi sản lượng và lạm phát Phản ứng của sản lượng thường là nghịch biến và lâu dài sau một cú sốc phá giá Phá giá gây ra lạm phát
Gần đây, Yongwei Chen và Dongli (2013) nghiên cứu ảnh hưởng của việc phá giá đồng nhân dân tệ ảnh hưởng đến tăng trưởng sản lượng và lạm phát ở Trung Quốc
Tác giả sử dụng dữ liệu hàng quý từ quý I năm 1993 đến quý II năm 2010, thực hiện nghiên cứu mô hình VAR trên 5 biến: Sản lượng, tỷ giá, chỉ số giá, cung tiền M2 và ngân sách tài chính Kết quả nghiên cứu cho thấy việc phá giá đồng nhân dân tệ nhanh chóng sẽ làm giảm bớt áp lực lên lạm phát nhưng sẽ dẫn tới sự sụt giảm mạnh mẽ của sản lượng Cú sốc tỷ giá có ảnh hưởng quan trọng đến lạm phát và tăng trưởng sản lượng Gợi mở việc hạn chế tỷ giá thả nổi trong một khuôn khổ nhất định có ảnh hưởng rõ rệt đến sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô tả dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu sử dụng trong luận văn này bao gồm 98 quan sát, bao gồm dữ liệu hàng tháng từ tháng 01 năm 2005 đến tháng 02 năm 2013 Sản lượng công nghiệp thực đại diện cho GDP TGHĐ thực đo lường bằng tỷ giá VND trên USD, tính toán bằng cách lấy tỷ giá hối đoái danh nghĩa điều chỉnh danh mục giá tiêu dùng nội địa và
Mỹ Một sự gia tăng tỷ giá hối đoái thực dẫn đến sự giảm giá của đồng nội tệ Lãi suất danh nghĩa USD, đại diện cho lãi suất ngoại tệ, là lãi suất trái phiếu kho bạc
Mỹ kỳ hạn 3 tháng Dữ liệu CPI Việt Nam và CPI của Mỹ lấy từ nguồn IMF Tỷ giá danh nghĩa lấy từ nguồn IMF và Bloomberg terminal Sản lượng công nghiệp, T-Bill US (lãi suất trái phiếu chính phủ Mỹ kỳ hạn 3 tháng) lấy từ nguồn IMF Tất cả các giá trị chuỗi dữ liệu đều được điều chỉnh tính mùa vụ (trừ dữ liệu tỷ giá hối đoái thực và T-Bill US) nhằm hạn chế ảnh hưởng mang tính chất mùa vụ có trong chuỗi thời gian và được đưa về dạng logarit cơ số mũ tự nhiên (trừ dữ liệu T-Bill US).
Mô hình nghiên cứu
Để đo lường tác động của tỷ giá hối đoái thực lên sản lượng và lạm phát ở Việt Nam, bài nghiên cứu sử dụng mô hình tự hồi quy vecto – VAR Mô hình trọng tậm được trình bày như sau: x t = ∑ 1 p A i x t-i + ∑ 1 p B i z t-i + ΨD t + εt (3.1) Trong đó:
+ x t là vectơ 3 biến nội sinh bao gồm: LIO (log sản lượng công nghiệp), LCPI (log chỉ số giá tiêu dùng), LRER (log tỷ giá hối đoái thực)
+ z t là vectơ biến ngoại sinh: USINT (lãi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn 3 tháng)
+ D t là vectơ các yếu tố ngẫu nhiên + A i , B i là ma trận tương quan + ε t là sai số hệ thống Để chạy dữ liệu trên mô hình VAR, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian bằng phương pháp ADF (Augmented Dickey – Fuller) test và PP (Phillips-Perron) test Nếu chuỗi dữ liệu không dừng, thực hiện phép biến đổi bằng cách lấy sai phân bậc I, bậc II… cho đến khi chuỗi dữ liệu thực sự dừng Độ trễ tối ưu được xác định dựa vào các tiêu chuẩn FPE, AIC, HQIC, SBIC
Bước tiếp theo thực hiện hồi quy VAR với mô hình 4 biến để xem xét tác động của các biến đối với từng biến trong mô hình Để xác định mối quan hệ trong dài hạn của các biến, bài nghiên cứu thực hiện phương pháp test đồng liên kết Johansen Trong trường hợp này mô hình VAR được viết lại dưới hình thức mô hình hiệu chỉnh vectơ (VECM) Số lượng vectơ đồng liên kết được xác định bằng cách sử dụng thống kê λ trace hoặc λ max (Johansen and Juselius, 1990) Mô hình VECM được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến trong ngắn hạn và dài hạn nếu có vectơ đồng liên kết.
Phân tích sai số dự báo và phản ứng xung đột, phương pháp cho phép việc tách biến sai số dự báo của từng biến độc lập để xem xét ảnh hưởng lên tỷ giá khi có một cú sốc trong giá và sản lượng công nghiệp
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình thông qua kiểm định tự tương quan các biến trễ và kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình
3.3 Giới thiệu mô hình VAR:
Mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) là một mô hình toán kinh tế sử dụng để xác định sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các chuỗi thời gian đa biến cũng như cho mục đích dự báo Đây được xem là một trong những mô hình phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng về các chính sách tiền tệ Mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không đơn thuần chỉ theo một chiều, biến độc lập ảnh hưởng lên biến phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp nó còn có ảnh hưởng ngược lại Do đó ta phải xét ảnh hưởng qua lại giữa các biến này cùng một lúc
Mô hình VAR về cấu trúc gồm nhiều phương trình (mô hình hệ phương trình) và có các độ trễ của các biến số Mô hình VAR là mô hình khá linh động và dễ dàng sử dụng trong phân tích với chuỗi thời gian đa biến, được mở rộng từ mô hình tự hồi quy đơn biến
Mô hình VAR có tính chất ước lượng đối xứng, mỗi biến được giải thích dựa trên các độ trễ của chính nó và các độ trễ của tất cả các biến khác trong mô hình
Mô tả hệ thống k biến (được gọi là các biến nội sinh) trên cùng thời kỳ (t = 1, …, T) như một hàm tuyến tính với các giá trị quá khứ của chúng
Xét 2 chuỗi thời gian Y 1 và Y 2 Mô hình VAR tổng quát đối với Y 1 và Y 2 có dạng sau đây:
Trong mô hình trên, mỗi phương trình đều chứa p trễ của mỗi biến Với 2 biến số mô hình có 2 2 p hệ số góc và 2 hệ số chặn Trường hợp tổng quát nếu mô hình có k biến thì sẽ có k 2 p hệ số góc và k hệ số chặn k càng lớn thì số hệ số phải ước lượng càng tăng
3.3.2 Phương pháp ước lượng mô hình VAR:
Bước 1: Xét tính dừng của các biến trong mô hình Nếu chưa dừng thì lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng
Bước 2: Xác định độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình
Bước 3: Ước lượng mô hình
Bước 4: Đánh giá sự phù hợp của mô hình (Bằng việc kiểm định tính dừng của phần dư Nếu phần dư của mô hình dừng thì mô hình nhận được phù hợp với chuỗi thời gian và ngược lại)
3.3.3 Ƣu điểm và hạn chế của mô hình VAR: a Ƣu điểm:
- Tất cả các biến trong VAR đều là biến nội sinh Có thể sử dụng phương pháp OLS cho từng phương trình riêng rẽ trong mô hình VAR
- Khi chúng ta cần phân tích nhiều chuỗi thời gian khác nhau và cần phải xem xét mối quan hệ giữa chúng thì mô hình VAR trở thành một lựa chọn phù hợp b Hạn chế:
- Mô hình VAR chỉ áp dụng đối với trường hợp tất cả các biến đều dừng Trường hợp các biến này chưa dừng thì phải lấy sai phân để đảm bảo chuỗi dừng
- Khi sử dụng mô hình VAR, việc lựa chọn khoảng trễ thích hợp gặp rất nhiều khó khăn
- Các tham số cần ước lượng trong mô hình lớn
- Do trọng tâm của mô hình được đặt vào dự báo nên VAR ít phù hợp cho phân tích chính sách
3.3.4 Sự cần thiết phải sử dụng mô hình VAR:
Việc sử dụng mô hình VAR không không đòi hỏi sự phân biệt giữa các biến thành biến nội sinh và biến ngoại sinh Tất cả các biến sẽ được xem xét trên cùng một cơ sở Do đó, mô hình VAR phù hợp cho việc nghiên cứu tác động giữa tỷ giá thực và lạm phát, tỷ giá thực và sản lượng Đồng thời, việc áp dụng độ trễ về mặt thời gian cho các biến trong mô hình VAR cũng thuận lợi hơn nhiều so với mô hình hồi quy OLS Vì vậy, mô hình VAR được lựa chọn cho nghiên cứu này của tác giả
3.4 Giới thiệu mô hình Vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM):
Tất cả các biến đưa vào mô hình VECM phải là chuỗi gốc, chưa lấy sai phân Tuy nhiên, việc hồi quy các chuỗi thời gian không dừng thường dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo mặc dù kết quả hồi quy có giá trị R-squared khá cao Tuy nhiên, Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian không dừng đó được cho là đồng liên kết Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và có thể được giải thích như mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến Và nếu như mô hình là đồng liên kết thì sẽ không xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo Có nhiều phương pháp kiểm định mối quan hệ đồng liên kết và tác giả chọn kiểm định Johansen trong nghiên cứu này
Phương pháp tiếp cận đồng liên kết cung cấp một phương tiện để giải quyết tính không dừng vốn có của các biến sử dụng trong mô hình Ngoài ra, nó cho phép lưu giữ các thông tin quan trọng chứa trong biến “gốc” – biến chưa lấy sai phân
Giới thiệu mô hình VECM
4.1 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu
Chuỗi dữ liệu dừng là điều kiện quan trọng khi thực hiện hồi quy VAR Do đó, trước khi thực hiện hồi quy trên mô hình VAR, chuỗi dữ liệu được kiểm tra để đảm bảo tính dừng Cả hai phương pháp ADF (Augmented Dickey – Fuller) và PP (Phillips-Perron) test được thực hiện để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu Các giả thuyết kiểm định như sau:
H o : Chuỗi dữ liệu là chuỗi không dừng
H 1 : Chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng Nếu giá trị P-value > 0.05, chấp nhận giả thuyết H 0 , chuỗi dữ liệu không dừng
Trường hợp ngược lại, giả thuyết H0 bị bác bỏ, kết luận chuỗi dữ liệu có tính dừng
Kết quả kiểm tra được thể hiện ở bảng 4.1
BẢNG 4.1 KIỂM TRA TÍNH DỪNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP ADF VÀ PP
Dữ liệu gốc Sai phân bậc 1 Dữ liệu gốc Sai phân bậc 1
Bảng 1 thể hiện kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu các biến Ở dữ liệu gốc, giả thuyết Ho được chấp nhận, chuỗi dữ liệu không có tính dừng Tuy nhiên, chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1 của tất cả các biến được kiểm tra Vì vậy, để đảm bảo độ tin cậy, các ước lượng của mô hình VAR sẽ được thực hiện trên các chuỗi sai phân dừng.
NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu
Chuỗi dữ liệu dừng là điều kiện quan trọng khi thực hiện hồi quy VAR Do đó, trước khi thực hiện hồi quy trên mô hình VAR, chuỗi dữ liệu được kiểm tra để đảm bảo tính dừng Cả hai phương pháp ADF (Augmented Dickey – Fuller) và PP (Phillips-Perron) test được thực hiện để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu Các giả thuyết kiểm định như sau:
H o : Chuỗi dữ liệu là chuỗi không dừng
H 1 : Chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng Nếu giá trị P-value > 0.05, chấp nhận giả thuyết H 0 , chuỗi dữ liệu không dừng
Trường hợp ngược lại, giả thuyết H0 bị bác bỏ, kết luận chuỗi dữ liệu có tính dừng
Kết quả kiểm tra được thể hiện ở bảng 4.1
BẢNG 4.1 KIỂM TRA TÍNH DỪNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP ADF VÀ PP
Dữ liệu gốc Sai phân bậc 1 Dữ liệu gốc Sai phân bậc 1
Bảng 1 thể hiện kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu các biến Ở dữ liệu gốc, giả thuyết Ho được chấp nhận, chuỗi dữ liệu không có tính dừng Tuy nhiên, chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1 của tất cả các biến được kiểm tra Vì vậy, để đảm bảo độ tin cậy, các ước lượng của mô hình VAR sẽ được thực hiện trên các chuỗi sai phân dừng
4.2 Xác định độ trễ tối ƣu mô hình: Để thiết lập các biến số trong mô hình VAR, việc xác định độ trễ tối ưu trong mô hình rất quan trọng Bảng 4.2 tác giả sử dụng một số tiêu chuẩn thống kê FPE, AIC, HQIC và SBIC để xác định độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình Theo bảng thống kê trên, các tiêu chuẩn FPE, AIC, HQIC xác định độ trễ tối ưu là 2; trong khi đó tiêu chuẩn SBIC xác định độ trễ tối ưu là 1 Do đó, tác giả xác định độ trễ tối ưu của mô hình là 2
BẢNG 4.2 XÁC ĐỊNH ĐỘ TRỄ TỐI ƢU CỦA MÔ HÌNH
4.3 Kết quả hồi quy VAR 4 biến: LRER, LCPI, LIO, USINT
Giả thuyết Ho: Các hệ số tương quan đối với biến phân tích đều bằng 0 Kết quả hồi quy cho thấy ở mức ý nghĩa 1%, giả thuyết Ho bị bác bỏ Nghĩa là các hệ số tương quan trong mô hình không đồng thời bằng 0 Cả 4 biến được đưa vào mô hình đều có ý nghĩa thống kê
BẢNG 4.3 KẾT QUẢ HỒI QUY VAR 4 BIẾN: LRER, LCPI, LIO, USINT
L2 -.3533567 1116775 -3.16 0.002 -.5722405 -.134473 L1 -.1418258 1115326 -1.27 0.204 -.3604258 0767741 d_lrer d_lrer Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]
Bảng kết quả trên thể hiện tương quan giữa một biến với các biến còn lại trong mô hình và bản thân độ trễ của chính nó a Đối với biến tỷ giá thực:
Có sự tác động của biến tỷ giá thực trễ 2 tháng, lạm phát và lãi suất trễ 1 tháng đến tỷ giá thực hiện tại
Cứ 1% thay đổi của biến tỷ giá thực trễ 2 tháng dẫn đến thay đổi tỷ giá thực trong hiện tại giảm 0.35%
Cứ 1% thay đổi của biến lạm phát trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi tỷ giá thực trong hiện tại giảm 0.59%
Cứ 1% thay đổi của biến USINT trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi tỷ giá thực trong hiện tại tăng 0.0075%
Kết quả trên cho thấy sự thay đổi của lạm phát có ảnh hưởng lớn đến sự thay đổi của tỷ giá thực Việc gia tăng lạm phát làm tỷ giá thực giảm, đồng nội tệ lên giá
Bản thân độ trễ của tỷ giá thực cũng tác động đến chính nó ở hiện tại Trong ngắn hạn, biến lãi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn 3 tháng có tác động đến sự thay đổi của tỷ giá thực ở Việt Nam, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng rất thấp b Đối với biến lạm phát:
Biến lạm pháp chịu sự tác động của tất cả các biến trong mô hình
Cứ 1% thay đổi của biến tỷ giá thực trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi lạm phát trong hiện tại tăng 0.18%
Cứ 1% thay đổi của biến lạm phát trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi lạm phát trong hiện tại tăng 0.73%
Cứ 1% thay đổi của biến sản lượng trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi lạm phát trong hiện tại tăng 0.07%
Cứ 1% thay đổi của biến USINT trễ 2 tháng dẫn đến thay đổi lạm phát trong hiện tại giảm 0.0035%
Độ trễ của biến lạm pháp đóng vai trò rất quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi của chính nó Tác động của sự thay đổi tỷ giá thực đến lạm phát khá rõ nét, làm lạm phát gia tăng Tác động của cú sốc sản lượng làm gia tăng lạm pháp, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng không cao Trong khi đó, tác động của biến trễ USINT làm giảm lạm phát ở Việt Nam, mức độ ảnh hưởng rất nhỏ c Đối với biến sản lượng:
Biến sản lượng chịu sự tác động của lạm phát và chính bản thân nó Kết quả cho thấy tỷ giá thực có tác động đến sản lượng nhưng không có ý nghĩa thống kê
Biến lãi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn 3 tháng có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích sự thay đổi các biến trong mô hình Tuy nhiên, mức độ tương quan với các biến trong mô hình khá thấp
4.4 Phân tích hàm phản ứng:
Phân tích hàm phản ứng thể hiện phản ứng của một biến cụ thể trước cú sốc của các biến trong mô hình
0 10 20 30 0 10 20 30 vec, d_lcpi, d_lrer vec, d_lio, d_lrer vec, d_lrer, d_lrer vec, d_usint, d_lrer
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
H4.1- Ảnh hưởng của các cú sốc trong mô hình đến biến tỷ giá thực
0 10 20 30 0 10 20 30 vec, d_lcpi, d_lcpi vec, d_lio, d_lcpi vec, d_lrer, d_lcpi vec, d_usint, d_lcpi
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
H4.2- Ảnh hưởng của các cú sốc trong mô hình đến biến lạm phát
0 10 20 30 0 10 20 30 vec, d_lcpi, d_lio vec, d_lio, d_lio vec, d_lrer, d_lio vec, d_usint, d_lio
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
H4.3- Ảnh hưởng của các cú sốc trong mô hình đến biến sản lượng
0 10 20 30 0 10 20 30 vec, d_lcpi, d_usint vec, d_lio, d_usint vec, d_lrer, d_usint vec, d_usint, d_usint
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
H4.4- Ảnh hưởng của các cú sốc trong mô hình đến biến lãi suất TP Mỹ Kết quả IRF cho thấy khi xảy ra cú sốc trong thay đổi CPI tác động ngược chiều đến biến động tỷ giá hối đoái thực Cú sốc lạm phát làm tỷ giá thực giảm, làm tăng giá đồng nội tệ Tuy nhiên, mức độ thay đổi khá thấp và khoảng thời gian tác động cũng tương đối ngắn
Cú sốc tăng tỷ giá thực làm lạm pháp ban đầu sụt giảm và tăng ngay trong kỳ tiếp theo Mức độ ảnh hưởng chỉ kéo dài trong khoảng thời gian từ 2 - 3 tháng
Tác động của cú sốc tỷ giá đến sản lượng chưa cho thấy kết quả rõ ràng Cú sốc tỷ giá ban đầu làm tăng sản lượng, tuy nhiên lại sụt giảm ngay sau đó
Một phát hiện quan trọng trong phân tích IRF, phản ứng của các biến với cú sốc của chính nó rất mạnh và gần như ngay lập tức Trên đồ thị phân tích hàm phản ứng đẩy, đường biểu diễn phản ứng của các biến với cú sốc của chính nó có độ dốc lớn, thời gian phản ứng rất nhanh Điều này cho thấy sự thay đổi của các biến xuất phát chủ yếu từ cú sốc của chính bản thân nó
4.5 Kết quả Phân rã phương sai:
BẢNG 4.4 KẾT QUẢ PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI
Phân tích phương sai với biến sản lƣợng
Phân tích phương sai với biến giá
Phân tích phương sai với biến tỷ giá thực
TP Mỹ Sản lượng Giá
TP Mỹ Sản lượng Giá Tỷ giá thực Lãi suất
Phân rã phương sai cho biết đóng góp của các cú sốc đến phương sai trong sai số dự báo của các biến trong mô hình
Bảng 4.4 thể hiện phân tích phương sai của các biến trong mô hình được báo cáo ở những thời kỳ khác nhau Kết quả phân rã phương sai cho thấy sự khác nhau trong sai số dự báo chính là sự thay đổi từ chính bản thân nó Sự thay đổi sản lượng giải thích từ 58% - 59 % sai số dự báo của sản lượng Trong khi đó, sự thay đổi về giá giải thích từ 70 – 81% sai số dự báo trong giá Trường hợp này đối với tỷ giá thực là 78,7% - 85,3%
Sự thay đổi tỷ giá thực giải thích từ 12% -14 % sai số dự báo của sản lượng và 7,5%
