Luận án tiến sĩ tài chính ngân hàng ước lượng mức dự trữ ngoại hối tối ưu của việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH ***** TRẦN VƯƠNG THỊNH ƯỚC LƯỢNG MỨC DỰ TRỮ NGOẠI HỐI TỐI ƯU CỦA VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH - THÁNG NĂM 2020 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU Trong chương này, nhằm cung cấp cách nhìn khái quát nghiên cứu luận án, tác giả trình bày vấn đề tổng quan nghiên cứu bao gồm: cần thiết nghiên cứu, mục tiêu câu hỏi nghiên cứu, đối tượng phạm vi nghiên cứu, phương pháp liệu nghiên cứu, đóng góp bố cục luận án 1.1 SỰ CẦN THIẾT CỦA NGHIÊN CỨU 1.1.1 Bối cảnh thực tiễn Chính sách tỷ giá ln vấn đề phủ quan tâm điều hành kinh tế vĩ mô quốc gia lẽ tỷ giá thay đổi ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh quan trọng kinh tế xuất khẩu, nhập khẩu, lạm phát, tăng trưởng kinh tế… Một cơng cụ yếu giúp điều hành tỷ giá phục vụ cho mục tiêu kinh tế mà phủ hướng đến nguồn dự trữ ngoại hối (DTNH) quốc gia Vì vậy, từ lâu nay, DTNH ln vấn đề quan trọng mà phủ quốc gia quan tâm vai trị việc giúp điều hành tỷ giá theo hướng phủ mong muốn Hơn nữa, bối cảnh hoạt động đầu tư quốc tế ngày phát triển sâu rộng, DTNH cịn cơng cụ phịng ngừa giúp giảm tổn thương cho kinh tế quốc gia có cú sốc đột ngột làm luồng vốn có xu hướng rút mạnh mẽ khỏi quốc gia Như vậy, DTNH cịn có vai trị quan trọng khác giúp phịng ngừa cú sốc bên ngồi đất nước gây tổn thương cho kinh tế nước Trong đó, với xu hướng quốc gia cố gắng hội nhập tồn cầu ngày sâu rộng việc kinh tế quốc gia dễ bị tổn thương cú sốc bên thường xuyên xảy Các khủng hoảng gần chứng minh tầm quan trọng DTNH quốc gia vũ khí phịng thủ quốc gia đệm khoản chống lại cú sốc bên ngồi, giúp quốc gia quản lý dòng vốn ạt chảy khỏi đất nước mà khơng phài tốn khoản chi phí q đắt đỏ (IMF, 2011) Chính vậy, DTNH giới liên tục tăng qua năm (xem Biểu đồ 1.1) Điều cho thấy quốc gia ý thức tầm quan trọng DTNH tìm cách tăng thêm DTNH quốc gia 11,991,057.86 12,663,225.48 ĐVT : triệu USD 10,425,891.91 4,697,102.21 2,239,816.55 2000 2005 2010 2015 2017 Biểu đồ 1.1 DTNH giới giai đoạn 2000 - 2017 Nguồn : International Financial Statistics – IFS (2018) Việt Nam không ngoại lệ với xu hướng ý thức tầm quan trọng DTNH từ lâu nên không ngừng gia tăng DTNH Đặc biệt sau khủng hoảng tài 2008, DTNH Việt Nam gia tăng mạnh (xem Biểu đồ 1.2) Đó Việt Nam thấy kinh nghiệm từ quốc gia khác vai trò đệm khoản DTNH bảo vệ tốt cho quốc gia dòng vốn ạt tháo chạy khỏi quốc gia ĐVT: triệu USD 49,497.31 28,615.88 9,216.47 12,926.17 3,509.63 2000 2005 2010 2015 2017 Biểu đồ 1.2 DTNH Việt Nam giai đoạn 2000 - 2017 Nguồn : International Financial Statistics – IFS (2018) Theo Biểu đồ 1.2, Việt Nam gia tăng DTNH với tốc độ tăng mạnh năm từ 2010 đến 2017, lượng DTNH Việt Nam tăng 36.5 tỷ USD Hơn nữa, đến tháng 04/2018, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam công bố DTNH Việt Nam lên đến mức 63.5 tỷ USD (Hà Phương, 2018) Như vòng tháng đầu 2018, DTNH Việt Nam tăng 13.5 tỷ USD – số gia tăng thật đáng kinh ngạc với lượng gia tăng này, Việt Nam phải nhiều năm đạt giai đoạn trước Thực tế, cịn cách nhìn nhận cho quốc gia mà có nguồn DTNH lớn chứng tỏ có tiềm lực kinh tế vững vàng thế, uy tín tiếng nói quốc gia trường quốc tế có trọng lượng Tuy nhiên, tài sản thuộc DTNH phải đảm bảo tiêu chí an tồn khoản cao (ngoại tệ mạnh, vàng, trái phiếu phủ có uy tín Mỹ…) nhằm đảm bảo thực tốt vai trò đệm khoản DTNH Điều dẫn đến nhược điểm khả sinh lời loại tài sản thấp nhiều so với tài sản có mức độ rủi ro cao Như vậy, việc nắm giữ chúng khơng hiệu khơng tạo nhiều thu nhập đầu tư vào tài sản rủi ro khác hoạt động sản xuất kinh doanh Nói cách khác, nắm giữ nhiều DTNH đem lại tốn cho quốc gia hiệu sinh lợi thấp tài sản ngoại hối nắm giữ Điều có nghĩa nắm giữ DTNH tạo khoản chi phí cho việc nắm giữ Theo Ben-Bassat Gottlieb (1992), khoản chênh lệch hiệu suất vốn kinh tế mức lãi suất thu từ tài sản ngoại hối xem chi phí nắm giữ ngoại hối Dĩ nhiên, DTNH cao khoản chi phí nắm giữ ngoại hối nhiều Khoản chi phí thường gọi chi phí hội DTNH Do vậy, việc quốc gia cố gắng DTNH nhiều chưa phải điều hay hợp lý mà tốt cần dự trữ vừa đủ với nhu cầu quốc gia lẽ phần DTNH vượt mức cần thiết đưa vào hoạt động đầu tư thiết thực làm gia tăng hiệu cho kinh tế quốc gia Vậy quốc gia nên DTNH hợp lý, vừa đủ hay tối ưu ? Thật học giả kinh tế khắp giới cố gắng giải đáp câu hỏi có nhiều nghiên cứu tìm cách ước lượng mức dự trữ ngoại hối tối ưu (DTNHTU) cho quốc gia 1.1.2 Tổng quan nghiên cứu Trong q trình nghiên cứu DTNHTU, có nhiều phương pháp ước lượng mức DTNHTU cho quốc gia đưa Nhìn chung, phương pháp chia thành ba phương pháp chính: đo lường theo kinh nghiệm, dựa theo yếu tố ảnh hưởng đến DTNH dựa theo chi phí – lợi ích DTNH Phương pháp xuất sử dụng phương pháp ước lượng mức DTNHTU dựa vào doanh số nhập Phương pháp khởi xướng từ nghiên cứu vào năm 1958 cho thấy tỷ lệ DTNH/ doanh số nhập quốc gia từ 30 – 50% (Wijnholds Kapteyn, 2001) Phương pháp sử dụng phổ biến khủng hoảng tài 1997 bùng nổ với việc DTNH Thái Lan cạn kiệt dòng vốn nước rút khỏi quốc gia mạnh mẽ Đến lúc này, quốc gia nhận DTNH phải đảm bảo đủ khả tài trợ cho tài khoản tài khơng phải tài trợ cho tài khoản vãng lai Vì vậy, loạt phương pháp khác đưa gồm phương pháp dựa vào nợ nước ngắn hạn đề xuất Greenspan (1999) từ gợi ý Guidotti, P., Bussière Mulder (1999); phương pháp dựa vào cung tiền rộng M2 đưa Kaminsky (1999) Wijnholds Kapteyn (2001); phương pháp dựa vào GDP đề nghị Jeanne Ranciere (2006) Các phương pháp gọi phương pháp truyền thống Tuy nhiên, bốn phương pháp truyền thống nói trên, có ba phương pháp dựa vào doanh số nhập khẩu, nợ nước ngắn hạn cung tiền rộng M2 sử dụng phổ biến IMF (2011) thừa nhận mức tiêu chuẩn tối ưu, cịn phương pháp dựa vào GDP sử dụng chưa IMF thừa nhận mức tối ưu Bên cạnh đó, nhiều phương pháp kết hợp phương pháp truyền thống với nêu Nổi bật lên có phương pháp kết hợp nợ nước ngắn hạn thâm hụt tài khoản vãng lai hay gọi phương pháp Greenspan-Guidotti mở rộng; phương pháp kết hợp cách so sánh phương pháp truyền thống chọn mức dự trữ cao nhất; phương pháp kết hợp ba phương pháp truyền thống phổ biến lấy số tổng đề xuất Shcherbakov (2002) ước lượng DTNHTU cho nước Nga Đến năm 2011, IMF đề xuất phương pháp ước lượng mức DTNHTU dành cho nước gọi phương pháp ARA EM Phương pháp IMF hoàn thiện dần đến năm 2016 thức hướng dẫn áp dụng Phương pháp ước lượng mức DTNHTU dựa sở DTNH phải đảm bảo đủ tài trợ cho tài khoản vãng lai tài khoản tài Tuy nhiên, điểm chung phương pháp dựa vào quy tắc kinh nghiệm để hình thành mức tiêu chuẩn tối ưu áp dụng chung mức tiêu chuẩn cho tất quốc gia Vì thế, phương pháp nói gộp chung thành phương pháp đo lường theo kinh nghiệm Với phương pháp này, số nghiên cứu Việt Nam vận dụng ba phương pháp truyền thống phổ biến để so sánh mức tiêu chuẩn với dự trữ ngoại hối thực tế (DTNHTT), kể đến nghiên cứu Nguyễn Thị Xuân Phượng (2012) Lê Thị Tuấn Nghĩa Phạm Thị Hoàng Anh (2013) Gần đây, nghiên cứu tác động DTNH đến ổn định kinh tế vĩ mô Việt Nam, Trần Kim Anh (2018) đánh giá quy mô DTNH Việt Nam dựa vào tiêu nợ nước ngắn hạn, cung tiền rộng M2 doanh số nhập hay nói cách khác dựa vào phương pháp truyền thống Tuy nhiên, phương pháp ARA EM IMF đề xuất gần đây, tác giả chưa thấy có nghiên cứu Việt Nam vận dụng phương pháp để tính DTNHTU Việt Nam Phương pháp đo lường theo kinh nghiệm áp dụng theo chuẩn mực không thay đổi quốc gia nên hiển nhiên phương pháp áp dụng hiệu cho tất quốc gia bối cảnh kinh tế quốc gia khác Vì vậy, phương pháp đưa cách nhìn nhận linh hoạt hơn, dựa vào tình hình kinh tế riêng biệt quốc gia để tìm mức DTNHTU cho riêng quốc gia Đó dựa vào yếu tố ảnh hưởng đến DTNH để xây dựng nên hàm nhu cầu DTNH ước lượng mức DTNHTU Do đó, phương pháp gọi phương pháp dựa theo yếu tố ảnh hưởng đến DTNH để ước lượng mức DTNHTU Trong nghiên cứu theo phương pháp này, nghiên cứu Edison (2003) bật lên xây dựng nên hàm nhu cầu DTNH với năm yếu tố ảnh hưởng gần khái quát phương diện ảnh hưởng đến DTNH dựa liệu 122 nước giai đoạn 1980 - 2002 Vì thế, nhiều nghiên cứu sau thừa nhận vận dụng mơ hình Edison (2003) để xây dựng nên mơ hình nghiên cứu họ theo phương pháp dựa vào yếu tố ảnh hưởng đến DTNH Các nghiên cứu liệt kê nghiên cứu Gosselin Parent (2005) xây dựng hàm nhu cầu DTNH cho tám nước Châu Á Trung Quốc, Ấn Độ, Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore Thái Lan; Khan Ahmed (2005) xây dựng hàm nhu cầu DTNH cho Pakistan; Prabheesh cộng (2007) Sehgal Sharma (2008) Nainwal cộng (2013) xây dựng nên hàm nhu cầu DTNH cho Ấn Độ nhằm ước lượng mức DTNHTU; Afrin cộng (2014) Chowdhury cộng (2014) xây dựng hàm nhu cầu DTNH cho Bangladesh Tại Việt Nam, có nghiên cứu vận dụng phương pháp để xây dựng hàm nhu cầu DTNH cho Việt Nam ỏi Điển hình cơng trình dự thi giải thưởng nghiên cứu khoa học “Nhà kinh tế trẻ - Năm 2010” nhóm sinh viên trường Đại học Kinh tế TP.HCM vào năm 2010 Công trình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng DTNH Việt Nam xây dựng hàm nhu cầu DTNH cho Việt Nam dựa mơ hình Edison (2003) Song song với hai phương pháp trên, phương pháp thứ ba triển khai từ lâu, có tảng lý thuyết khoa học nhiều nghiên cứu vận dụng Đó phương pháp dựa theo chi phí – lợi ích DTNH để ước lượng mức DTNHTU Người khởi xướng phương pháp Heller (1966) Ơng cho lợi ích DTNH dùng để tài trợ nhằm tránh xảy thâm hụt cán cân tốn khơng bị khoản chi phí để điều chỉnh cân trở lại cán cân toán, hay khoản chi phí điều chỉnh lợi ích việc nắm giữ ngoại hối Cịn khoản chi phí hội chi phí việc nắm giữ ngoại hối Mức DTNHTU mức DTNH mà đó, tổng khoản chi phí điều chỉnh chi phí hội nhỏ Vận dụng cách thức tiếp cận “chi phí – lợi ích” Heller (1966), nhiều nghiên cứu đưa mơ hình khác để ước lượng mức DTNHTU đó, có hai mơ hình nhiều nghiên cứu sau thừa nhận vận dụng mơ hình Frankel Jovanovic (1981) mơ hình BenBassat Gottlieb (1992) Mơ hình Frankel Jovanovic (1981) đơn giản, có hai biến quan trọng biến động ngẫu nhiên DTNH (đại diện cho lợi ích DTNH) thu nhập bị (chi phí DTNH) nên nhiều nghiên cứu sau vận dụng Một số nghiên cứu điển nghiên cứu Ramachandran (2004) ước lượng mức DTNHTU Ấn Độ; Silva Da Silva (2004) nghiên cứu mức DTNHTU Brazil; Hee-Ryang Ra (2007) xác định mức DTNHTU Hàn Quốc; Shijaku (2012) ước lượng mức DTNHTU Albania; Sinem Nebiye (2014) tính tốn mức DTNHTU Thổ Nhĩ Kỳ Trong đó, Ben-Bassat Gottlieb (1992) xây dựng mơ hình ước lượng mức DTNHTU có tính đến rủi ro vỡ nợ quốc gia Đây yếu tố đặc trưng quốc gia phát triển nên mơ hình Ben-Bassat Gottlieb (1992) áp dụng cho quốc gia Các nghiên cứu điển hình vận dụng mơ hình Ben-Bassat Gottlieb (1992) kể đến Ozyildirim Yaman (2005) ước lượng mức DTNHTU Thổ Nhĩ Kỳ; Tecnica (2012) ước lượng mức DTNHTU Colombia; Prabheesh (2013) xây dựng mô hình ước lượng mức DTNHTU Ấn Độ; Tule cộng (2015) ước lượng mức DTNHTU Nigeria Riêng Việt Nam, có lẽ phương pháp dựa theo chi phí – lợi ích DTNH để ước lượng mức DTNHTU tính tốn phức tạp nên tác giả cố gắng tìm kiếm chưa thấy nghiên cứu vận dụng phương pháp để ước lượng mức DTNHTU cho Việt Nam Rõ ràng nghiên cứu DTNHTU Việt Nam Thêm vào đó, phía Ngân hàng Nhà nước (NHNN), quy định công bố DTNHTU chưa thực Nghị Định 50/2014/NĐ-CP quản lý DTNH nhà nước đưa yêu cầu NHNN định hạn mức vấn đề đầu tư DTNH hợp lý nhằm đảm bảo tính an tồn, khoản sinh lời Nghị Định hoàn toàn chưa đề cập đến yêu cầu NHNN xác định mức DTNHTU Do vấn đề DTNHTU chưa quan tâm nhiều Việt Nam nên trình tìm kiếm nghiên cứu DTNHTU, tác giả nhận thấy chưa có sở lý thuyết DTNHTU tập hợp trình bày đầy đủ, mang tính khoa học Việt Nam 1.1.3 Khe hở nghiên cứu Thơng qua nghiên cứu liên quan để tìm hiểu DTNHTU ba phương pháp ước lượng mức DTNHTU, mặt không gian nghiên cứu, tác giả nhận nghiên cứu DTNHTU quốc gia giới có nhiều nghiên cứu DTNHTU Việt Nam q ít, kể phía NHNN Từ đó, số khe hở nghiên cứu DTNHTU phương diện không gian nghiên cứu Việt Nam tác giả nhìn nhận sau Thứ nhất, nghiên cứu mức DTNHTU xuất từ lâu giới Việt Nam, lĩnh vực chưa ý chưa nghiên cứu nhiều Chính thế, tại, tác giả chưa tìm tài liệu hay nghiên cứu Việt Nam trình bày đầy đủ sở lý thuyết DTNHTU phương pháp ước lượng mức DTNHTU Vì vậy, để góp phần làm đầy khe hở này, với tài liệu thu thập với phạm vi hiểu biết mình, tác giả trình bày sở lý thuyết DTNHTU phương pháp ước lượng mức DTNHTU luận án cách rõ ràng chi tiết khả Thứ hai, phương pháp đo lường theo kinh nghiệm để ước lượng mức DTNHTU, phương pháp đo lường ARA EM IMF đưa xuất chưa lâu IMF vừa hoàn thiện hướng dẫn áp dụng năm 2016 Trong đó, phương pháp đo lường dành cho nước nổi, IMF đo lường thực nghiệm liệu nước nên hồn tồn áp dụng cho nước phát triển Việt Nam Tuy nhiên, khuyến nghị áp dụng chưa lâu nên tác giả chưa tìm thấy nghiên cứu Việt Nam đề cập đến phương pháp thực nghiệm phương pháp Do đó, luận án thực nghiệm phương pháp cho Việt Nam để đề xuất thêm phương pháp xác định mức DTNHTU cho quốc gia Thứ ba, phương pháp ước lượng mức DTNHTU theo cách tiếp cận chi phí – lợi ích DTNH, mơ hình Ben-Bassat Gottlieb (1992) có tính đến yếu tố rủi ro quốc gia hay rủi ro vỡ nợ đặc trưng nước phát triển Do vậy, ước lượng mức DTNHTU theo mơ hình Ben-Bassat Gottlieb (1992) áp dụng với nước phát triển Việt Nam Trong đó, tác giả chưa tìm nghiên cứu Việt Nam thực nghiệm mơ hình Với lý này, phương pháp ước lượng mức DTNHTU cho Việt Nam theo cách tiếp cận chi phí – lợi ích DTNH, luận án thực nghiệm mơ hình Ben-Bassat Gottlieb (1992) nhằm giới thiệu thêm cách thức xác định mức DTNHTU cho Việt Nam 1.1.4 Sự cần thiết nghiên cứu dự trữ ngoại hối tối ưu Việt Nam Như mục 1.1.1 phân tích, từ năm 2010 trở đi, tốc độ gia tăng DTNH Việt Nam mạnh tạo nên nguồn DTNH dồi Vì vậy, phiên họp Chính phủ thường kỳ vào tháng 04/2015, lần phủ đưa đề nghị NHNN cần phối hợp với Bộ Tài chính, Bộ Kế hoạch Đầu tư cho ngân sách vay từ nguồn DTNH quốc gia nhằm bổ sung vốn cho đầu tư phát triển Vấn đề làm dấy lên nhiều luồng ý kiến đồng tình khơng đồng tình Tuy nhiên, đề nghị phủ cho thấy vấn đề: NHNN nên nắm giữ tay lượng DTNH mức hợp lý hay lượng DTNHTU mức để sẵn sàng thể vai trò DTNH Nếu DTNH vượt mức NHNN Chính phủ sử dụng phần vượt trội để đầu tư vào hoạt động cần thiết nhằm gia tăng hiệu hoạt động kinh tế Bên cạnh đó, với việc phân tích khe hở nghiên cứu mục 1.1.3, DTNHTU phương pháp ước lượng mức DTNHTU chưa ý nghiên cứu nhiều Việt Nam, điều cho thấy nghiên cứu DTNHTU Việt Nam cần thiết Chính thế, tác giả định lựa chọn đề tài “Ước lượng mức dự trữ ngoại hối tối ưu Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu cho luận án tiến sĩ với mong muốn Việt Nam nắm giữ lượng DTNH hợp lý, phù hợp với tình hình kinh tế đất nước giai đoạn dành nguồn tài lực cho hoạt động cần thiết khác nhằm thúc đẩy đất nước tăng trưởng phát triển Thêm vào đó, tác giả mong muốn đề tài nghiên cứu góp phần làm phong phú thêm sở lý thuyết DTNHTU Việt Nam đề xuất phương pháp ước lượng mức DTNHTU phù hợp cho Việt Nam 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 1.2.1 Mục tiêu chung Mục tiêu chung luận án lựa chọn phương pháp ước lượng mức DTNHTU phù hợp cho Việt Nam, từ đưa gợi ý sách cho quan quản lý nhà nước từ kết thực nghiệm phương pháp lựa chọn 1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để hoàn thành mục tiêu chung, luận án cần đạt mục tiêu cụ thể: Thứ nhất, luận án làm rõ ba phương pháp ước lượng mức DTNHTU giới Phụ lục 3.5.5 KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA BIẾN fd Độ trễ tối ưu chọn theo tiêu chuẩn thông tin AIC nhỏ bậc với AIC nhỏ -209.9267 Kết kiểm định ADF bậc cho dạng phương trình bước ngẫu nhiên có hệ số chặn (random walk with drift) có p-value = 0.0028 < 1% nên giả thuyết H0 bị bác bỏ mức ý nghĩa 1% hay biến fd chuỗi dừng bậc 0: I(0) reg fd l.fd Source SS df MS Model Residual 00358774 047692872 49 00358774 000973324 Total 051280612 50 001025612 Std Err t Number of obs F( 1, 49) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 51 3.69 0.0607 0.0700 0.0510 0312 fd Coef [95% Conf Interval] fd L1 -.2644823 1377574 -1.92 0.061 -.5413161 0123515 _cons 0431369 0063118 6.83 0.000 0304528 0558209 estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 51 103.642 105.4915 -206.983 -203.1194 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note reg fd l.fd l2.fd Source SS df MS Model Residual 005899514 044219227 47 002949757 000940835 Total 050118741 49 001022831 Std Err t Number of obs F( 2, 47) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 50 3.14 0.0527 0.1177 0.0802 03067 fd Coef [95% Conf Interval] fd L1 L2 -.3424634 -.1827575 1421112 1405573 -2.41 -1.30 0.020 0.200 -.6283542 -.4655222 -.0565727 1000072 _cons 0526611 0086786 6.07 0.000 0352019 0701202 estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 50 101.6877 104.8185 -203.6371 -197.901 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note reg fd l.fd l2.fd l3.fd Source SS df MS Model Residual 012255947 036608118 45 004085316 000813514 Total 048864065 48 001018001 Std Err t Number of obs F( 3, 45) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 49 5.02 0.0044 0.2508 0.2009 02852 fd Coef [95% Conf Interval] fd L1 L2 L3 -.4508528 -.3357677 -.3178648 1369362 1401005 1333063 -3.29 -2.40 -2.38 0.002 0.021 0.021 -.7266565 -.6179446 -.5863574 -.1750491 -.0535908 -.0493722 _cons 0732616 0107776 6.80 0.000 0515543 0949689 estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 49 99.78008 106.855 -205.71 -198.1427 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note reg fd l.fd l2.fd l3.fd l4.fd Source SS df MS Model Residual 017586501 028768279 43 004396625 00066903 Total 04635478 47 000986272 Std Err t Number of obs F( 4, 43) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 48 6.57 0.0003 0.3794 0.3217 02587 fd Coef [95% Conf Interval] fd L1 L2 L3 L4 -.2870328 -.1783701 -.1207274 4382254 135627 1383688 1357535 1294828 -2.12 -1.29 -0.89 3.38 0.040 0.204 0.379 0.002 -.5605508 -.4574173 -.3945004 1770985 -.0135149 1006771 1530457 6993523 _cons 0401649 0139805 2.87 0.006 0119706 0683593 estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 48 98.51412 109.9633 -209.9267 -200.5707 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note reg fd l.fd l2.fd l3.fd l4.fd l5.fd Source SS df MS Model Residual 017228875 028413139 41 003445775 000693003 Total 045642013 46 000992218 Std Err t Number of obs F( 5, 41) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 47 4.97 0.0012 0.3775 0.3016 02632 fd Coef [95% Conf Interval] fd L1 L2 L3 L4 L5 -.2376304 -.1994908 -.1470854 4034227 -.096429 1556193 1451638 1446929 1408754 1483077 -1.53 -1.37 -1.02 2.86 -0.65 0.134 0.177 0.315 0.007 0.519 -.55191 -.492655 -.4392988 1189191 -.3959425 0766491 0936734 1451279 6879263 2030845 _cons 0447358 0156216 2.86 0.007 0131874 0762842 estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 47 96.33113 107.4696 -202.9392 -191.8383 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note dfuller fd, lags(4) drift reg Augmented Dickey-Fuller test for unit root Z(t) Test Statistic 1% Critical Value -2.922 -2.421 Number of obs = 47 Z(t) has t-distribution 5% Critical 10% Critical Value Value -1.683 -1.303 p-value for Z(t) = 0.0028 D.fd Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] fd L1 LD L2D L3D L4D -1.277213 0395826 -.1599081 -.3069936 0964291 4371548 4009109 3164497 2315236 1483077 -2.92 0.10 -0.51 -1.33 0.65 0.006 0.922 0.616 0.192 0.519 -2.160065 -.7700734 -.7989913 -.774565 -.2030844 -.394361 8492387 479175 1605777 3959426 _cons 0447358 0156216 2.86 0.007 0131874 0762842 Nguồn : Tác giả xử lý copy từ phần mềm Stata 13.0 Phụ lục 3.6 Thực hồi quy mơ hình ARDL Phụ lục 3.6.1 XÁC ĐỊNH MƠ HÌNH ARDL VỚI CÁC ĐỘ TRỄ TỐI ƯU tsset time time variable: delta: time, to 52 unit ardl lnriskp open fpiv lnstexd fd, trendvar(time) aic ARDL(3,4,2,1,4) regression Sample: - 52 Number of obs F( 19, 28) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 48 65.17 0.0000 0.9779 0.9629 0.0731 Log likelihood = 70.391202 lnriskp Coef lnriskp L1 L2 L3 .8053025 -.5549593 3483115 1789179 2203997 1461267 4.50 -2.52 2.38 0.000 0.018 0.024 4388059 -1.006428 0489844 1.171799 -.103491 6476385 open L1 L2 L3 L4 .5772729 2670728 3584814 0645069 -.2902699 1557788 1117561 1014845 111248 1552147 3.71 2.39 3.53 0.58 -1.87 0.001 0.024 0.001 0.567 0.072 2581746 0381508 1505999 -.1633744 -.6082127 8963712 4959948 5663629 2923881 0276729 fpiv L1 L2 .0401869 -.0183691 -.0874638 0346746 0523634 041185 1.16 -0.35 -2.12 0.256 0.728 0.043 -.0308407 -.1256307 -.1718273 1112145 0888924 -.0031002 lnstexd L1 .1505021 182754 0920421 1037676 1.64 1.76 0.113 0.089 -.0380375 -.0298043 3390417 3953124 fd L1 L2 L3 L4 -.1541391 7154064 1.720164 1.38477 1.630753 529069 5024705 5359494 5947253 607818 -0.29 1.42 3.21 2.33 2.68 0.773 0.166 0.003 0.027 0.012 -1.237888 -.3138578 6223218 1665302 3856947 9296096 1.744671 2.818007 2.603009 2.875812 time _cons -.0358491 0278914 0084537 3746808 -4.24 0.07 0.000 0.941 -.0531657 -.7396075 -.0185325 7953902 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Nguồn : Tác giả xử lý copy từ phần mềm Stata 13.0 Phụ lục 3.6.2 HỒI QUY MƠ HÌNH ARDL VỚI CÁC ĐỘ TRỄ TỐI ƯU DƯỚI DẠNG HIỆU CHỈNH SAI SỐ (EC) ardl lnriskp open fpiv lnstexd fd, trendvar(time) restricted ec1 lags(3 4) ARDL(3,4,2,1,4) regression Sample: - 52 Number of obs R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = 48 0.8018 0.6673 0.0731 Log likelihood = 70.391203 D.lnriskp Coef lnriskp L1 -.4013454 1355796 -2.96 0.006 -.6790676 -.1236232 open L1 2.434472 9451507 2.58 0.016 4984184 4.370525 fpiv L1 -.1635649 0243381 -6.72 0.000 -.2134193 -.1137105 lnstexd L1 .8303476 120466 6.89 0.000 5835842 1.077111 fd L1 13.198 5.362101 2.46 0.020 2.214231 24.18176 time -.0893224 014277 -6.26 0.000 -.1185675 -.0600773 lnriskp LD L2D .2066479 -.3483115 1624073 1461267 1.27 -2.38 0.214 0.024 -.1260285 -.6476385 5393242 -.0489844 open D1 LD L2D L3D .5772729 -.1327184 2257631 2902699 1557788 1640523 1496346 1552147 3.71 -0.81 1.51 1.87 0.001 0.425 0.143 0.072 2581746 -.4687643 -.0807496 -.0276729 8963712 2033275 5322757 6082127 fpiv D1 LD .0401869 0874638 0346746 041185 1.16 2.12 0.256 0.043 -.0308407 0031002 1112145 1718273 lnstexd D1 .1505021 0920421 1.64 0.113 -.0380375 3390417 fd D1 LD L2D L3D -.1541391 -4.735688 -3.015523 -1.630753 529069 1.373843 1.036618 607818 -0.29 -3.45 -2.91 -2.68 0.773 0.002 0.007 0.012 -1.237888 -7.549878 -5.138939 -2.875812 9296096 -1.921497 -.892107 -.3856947 _cons 0278914 3746808 0.07 0.941 -.7396075 7953902 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] ADJ LR SR Nguồn : Tác giả xử lý copy từ phần mềm Stata 13.0 Phụ lục 3.7 Các kiểm định nhằm đảm bảo mơ hình đáng tin cậy Phụ lục 3.7.1 KIỂM ĐỊNH ĐƯỜNG BAO (BOUNDS TEST) Pesaran/Shin/Smith (2001) ARDL Bounds Test H0: no levels relationship F = 4.688 Critical Values (0.1-0.01), F-statistic, Case [I_0] [I_1] [I_0] [I_1] [I_0] [I_1] L_1 L_1 L_05 L_05 L_01 L_01 k_4 2.90 3.82 3.38 4.43 4.56 accept if F < critical value for I(0) regressors reject if F > critical value for I(1) regressors 5.79 k: # of non-deterministic regressors in long-run relationship Critical values from Narayan (2005), N=50 Nguồn : Tác giả xử lý copy từ phần mềm Stata 13.0 Phụ lục 3.7.2 KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN ardl lnriskp open fpiv lnstexd fd, trendvar(time) restricted ec1 lags(3 4) regstore(mh_ardl > ) ARDL(3,4,2,1,4) regression Sample: - Log likelihood = 52 Number of obs R-squared Adj R-squared Root MSE 70.391203 Std Err t P>|t| = = = = 48 0.8018 0.6673 0.0731 D.lnriskp Coef [95% Conf Interval] lnriskp L1 -.4013454 1355796 -2.96 0.006 -.6790676 -.1236232 open L1 2.434472 9451507 2.58 0.016 4984184 4.370525 fpiv L1 -.1635649 0243381 -6.72 0.000 -.2134193 -.1137105 lnstexd L1 .8303476 120466 6.89 0.000 5835842 1.077111 fd L1 13.198 5.362101 2.46 0.020 2.214231 24.18176 time -.0893224 014277 -6.26 0.000 -.1185675 -.0600773 lnriskp LD L2D .2066479 -.3483115 1624073 1461267 1.27 -2.38 0.214 0.024 -.1260285 -.6476385 5393242 -.0489844 open D1 LD L2D L3D .5772729 -.1327184 2257631 2902699 1557788 1640523 1496346 1552147 3.71 -0.81 1.51 1.87 0.001 0.425 0.143 0.072 2581746 -.4687643 -.0807496 -.0276729 8963712 2033275 5322757 6082127 fpiv D1 LD .0401869 0874638 0346746 041185 1.16 2.12 0.256 0.043 -.0308407 0031002 1112145 1718273 lnstexd D1 .1505021 0920421 1.64 0.113 -.0380375 3390417 fd D1 LD L2D L3D -.1541391 -4.735688 -3.015523 -1.630753 529069 1.373843 1.036618 607818 -0.29 -3.45 -2.91 -2.68 0.773 0.002 0.007 0.012 -1.237888 -7.549878 -5.138939 -2.875812 9296096 -1.921497 -.892107 -.3856947 _cons 0278914 3746808 0.07 0.941 -.7396075 7953902 ADJ LR SR estimates restore mh_ardl (results mh_ardl are active now) estat durbinalt Durbin's alternative test for autocorrelation lags(p) chi2 df Prob > chi2 0.001 0.9767 H0: no serial correlation Nguồn : Tác giả xử lý copy từ phần mềm Stata 13.0 Phụ lục 3.7.3 KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG PHƯƠNG SAI THAY ĐỔI estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of D.lnriskp chi2(1) = 0.53 Prob > chi2 = 0.4670 Nguồn : Tác giả xử lý copy từ phần mềm Stata 13.0 Phụ lục 3.7.4 KIỂM ĐỊNH PHẦN DƯ LÀ NHIỄU TRẮNG predict phandu, residuals (4 missing values generated) wntestq phandu Portmanteau test for white noise Portmanteau (Q) statistic = Prob > chi2(22) = 12.3527 0.9497 Nguồn : Tác giả xử lý copy từ phần mềm Stata 13.0 Phụ lục 3.7.5 KIỂM ĐỊNH TỔNG TÍNH LŨY HIỆU CHỈNH CỦA PHẦN DƯ cusum6 lnriskp open fpiv lnstexd fd time, cs(cusum) lw(lower) uw(upper) Nguồn : Tác giả xử lý copy từ phần mềm Stata 13.0 Phụ lục 3.8 Tính xác suất vỡ nợ quốc gia ( ) BẢNG TÍNH XÁC SUẤT VỠ NỢ QUỐC GIA THEO QUÝ GIAI ĐOẠN 2005 – 2017 QUÝ THỜI GIAN (time) Q1.2005 Q2.2005 Q3.2005 Q4.2005 Q1.2006 Q2.2006 Q3.2006 Q4.2006 Q1.2007 Q2.2007 Q3.2007 Q4.2007 Q1.2008 Q2.2008 Q3.2008 Q4.2008 Q1.2009 Q2.2009 Q3.2009 Q4.2009 Q1.2010 Q2.2010 Q3.2010 Q4.2010 Q1.2011 Q2.2011 Q3.2011 Q4.2011 Q1.2012 Q2.2012 Q3.2012 Q4.2012 Q1.2013 Q2.2013 Q3.2013 Q4.2013 Q1.2014 Q2.2014 Q3.2014 Q4.2014 Q1.2015 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 NK/GDP (ĐỘ MỞ T.MẠI – open) 0.77324 0.72245 0.70644 0.61970 0.80830 0.78459 0.76658 0.64141 0.92714 0.86701 0.85616 0.88057 1.35695 1.07642 0.81890 0.71320 0.77007 0.71581 0.78711 0.83941 0.94933 0.80475 0.81464 0.76148 1.04887 0.86858 0.88111 0.75202 0.95241 0.83262 0.79821 0.50894 0.88859 0.83014 0.76374 0.63794 0.89220 0.81144 0.74997 0.73272 1.09469 BIẾN ĐỘNG FPI (fpiv) LOG NNNNH /DTNH (lnstexd) THÂM HỤT NS/GDP (fd) 6.4113 14.1525 14.1525 14.1525 13.2926 13.0957 12.8233 12.6225 11.9873 10.9027 9.4116 7.3612 5.7822 4.5238 4.7562 4.9081 6.3565 6.9269 6.7947 6.6367 6.2293 4.9478 4.4712 4.3054 3.8626 3.6463 3.3259 2.9828 2.8074 2.0415 1.7554 1.5596 1.5596 1.1826 0.5133 0.5869 0.2871 0.2804 0.2838 0.2599 0.2464 2.78926 2.70230 2.59316 3.09734 2.77271 2.73092 2.63698 2.88737 2.85836 2.80602 2.70337 2.91701 2.77770 2.88904 2.74425 2.85509 2.62756 2.73787 2.85140 3.34783 3.47686 3.43292 3.50939 3.98155 4.17402 3.98250 3.93175 4.34037 4.01527 3.94735 3.83913 3.85617 3.74486 3.88517 3.90151 3.83475 3.55082 3.51726 3.48109 3.67219 3.31371 0.00000 0.00064 0.00000 0.08536 0.00833 0.01382 0.02770 0.04707 0.02926 0.03698 0.00100 0.08207 0.00000 0.00000 0.00000 0.11674 0.02221 0.03287 0.03544 0.13250 0.00229 0.01464 0.00000 0.08142 0.00000 0.00037 0.00423 0.06744 0.02544 0.03209 0.09810 0.00000 0.05423 0.03014 0.04262 0.03367 0.03635 0.02397 0.03308 0.04938 0.02222 HÀM f 3.06050 1.51758 1.29021 2.53495 1.75922 1.68214 1.69871 1.80107 2.25210 2.25222 1.82028 3.37311 3.50296 3.02897 2.15449 3.41577 1.79145 1.70902 1.94309 3.70014 2.33368 2.22850 2.11149 3.38650 3.15449 2.50749 2.50988 3.33595 2.93890 2.71460 3.36964 1.32755 2.78578 2.41439 2.45117 1.87000 2.24831 1.77222 1.62289 1.86929 2.00726 XÁC SUẤT VỠ NỢ ( ) 0.95523 0.82018 0.78418 0.92656 0.85311 0.84319 0.84537 0.85828 0.90483 0.90484 0.86060 0.96685 0.97077 0.95387 0.89609 0.96819 0.85710 0.84671 0.87469 0.97588 0.91163 0.90278 0.89201 0.96728 0.95909 0.92467 0.92483 0.96564 0.94974 0.93788 0.96674 0.79044 0.94190 0.91792 0.92065 0.86646 0.90450 0.85473 0.83519 0.86638 0.88156 QUÝ THỜI GIAN (time) Q2.2015 Q3.2015 Q4.2015 Q1.2016 Q2.2016 Q3.2016 Q4.2016 Q1.2017 Q2.2017 Q3.2017 Q4.2017 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 NK/GDP (ĐỘ MỞ T.MẠI – open) 0.98259 0.97177 0.80218 1.03900 1.00350 0.91279 0.84661 1.16642 1.06908 1.00208 0.85318 BIẾN ĐỘNG FPI (fpiv) 0.2664 0.2386 0.2399 0.2722 0.3102 0.2586 0.5213 0.2518 0.6606 1.0835 1.4448 LOG NNNNH /DTNH (lnstexd) THÂM HỤT NS/GDP (fd) 3.32891 3.51429 3.73512 3.62849 3.55501 3.47426 3.63640 3.94872 3.94434 3.88251 3.78974 0.04896 0.01983 0.08162 0.03837 0.02236 0.03745 0.06322 0.00435 0.01368 0.03307 0.06733 HÀM f 2.00730 1.66566 2.16213 1.98470 1.53043 1.36082 1.54216 1.75786 1.48420 1.36716 1.23138 XÁC SUẤT VỠ NỢ ( ) 0.88156 0.84100 0.89680 0.87918 0.82207 0.79589 0.82378 0.85294 0.81521 0.79692 0.77406 Nguồn: IFS, GSO, MOF, Bloomberg, Worldbank, ADB, ICE (2018) tác giả tính tốn Phụ lục 3.9 Tính xác suất vỡ nợ biên quốc gia ( R) Mơ hình tính phí bù đắp rủi ro thể lại sau: ln t = - 0.0893224*time + 2.434472*opent - 0.1635649*fpivt + 0.8303476*lnstexdt + 13.198*fdt ⇔ ln 1− = − 0.0893224 ∗ time + 2.434472 ∗ + 0.8303476 ∗ ln ợ ( ) ℎậ ℎẩ + 0.163564 ∗ fpivt ℎâ + 13.198 ∗ ℎụ Đạo hàm phương trình theo dự trữ ngoại hối R dựa theo công thức đạo hàm: ( ) = Kết thu được: − − ′ = − + + + ′ ∗ + Dựa vào công thức đạo hàm: = =− Lần lượt tính vế trái phải phương trình sau: Vế trái: ′ − Vế phải: − = R( − )+ ( − )2 R − ′ = − = = − R ( − ) Thay vế trái vế phải tính vào phương trình, kết thu được: R ( − ) Từ đây, xác suất vỡ nợ biên quốc gia ( R =− R) xác định sau: = − ( − ) Nguồn : Tác giả tính tốn Phụ lục 3.10 Ước lượng mức dự trữ ngoại hối tối ưu giai đoạn 2005 – 2017 BẢNG TÍNH MỨC DỰ TRỮ NGOẠI HỐI TỐI ƯU GIAI ĐOẠN 2005 - 2017 QUÝ Q1.2005 Q2.2005 Q3.2005 Q4.2005 Q1.2006 Q2.2006 Q3.2006 Q4.2006 Q1.2007 Q2.2007 Q3.2007 Q4.2007 Q1.2008 Q2.2008 Q3.2008 Q4.2008 Q1.2009 Q2.2009 Q3.2009 Q4.2009 Q1.2010 Q2.2010 Q3.2010 Q4.2010 Q1.2011 Q2.2011 Q3.2011 Q4.2011 Q1.2012 Q2.2012 Q3.2012 Q4.2012 Q1.2013 Q2.2013 Q3.2013 Q4.2013 Q1.2014 Q2.2014 Q3.2014 Q4.2014 Q1.2015 CHI PHÍ VỠ CHI PHÍ NỢ CƠ HỘI (C0) (r) 8,582,103,000 0.1082 8,582,103,000 0.1088 8,582,103,000 0.1108 8,582,103,000 0.1133 8,582,103,000 0.1118 8,582,103,000 0.1118 8,582,103,000 0.1118 8,582,103,000 0.1118 8,582,103,000 0.1118 8,582,103,000 0.1118 8,582,103,000 0.1118 8,582,103,000 0.1118 8,582,103,000 0.1232 8,582,103,000 0.1664 8,582,103,000 0.2010 8,582,103,000 0.1408 8,582,103,000 0.0954 8,582,103,000 0.0957 8,582,103,000 0.1019 8,582,103,000 0.1098 8,582,103,000 0.1200 8,582,103,000 0.1344 8,582,103,000 0.1317 8,582,103,000 0.1393 8,582,103,000 0.1605 8,582,103,000 0.1802 8,582,103,000 0.1791 8,582,103,000 0.1584 8,582,103,000 0.1530 8,582,103,000 0.1387 8,582,103,000 0.1249 8,582,103,000 0.1223 8,582,103,000 0.1168 8,582,103,000 0.1008 8,582,103,000 0.0969 8,582,103,000 0.0963 8,582,103,000 0.0948 8,582,103,000 0.0828 8,582,103,000 0.0840 8,582,103,000 0.0816 8,582,103,000 0.0723 XÁC SUẤT DỰ TRỮ VỠ NỢ NGOẠI HỐI (R) ( ) 8,067,889,609 0.95523 8,008,941,800 0.82018 8,752,768,928 0.78418 9,216,467,261 0.92656 10,907,963,064 0.85311 11,458,391,867 0.84319 12,068,741,898 0.84537 13,590,986,809 0.85828 18,533,442,260 0.90483 21,001,961,710 0.90484 22,813,103,339 0.86060 23,747,734,370 0.96685 26,743,982,118 0.97077 22,559,770,745 0.95387 24,135,804,456 0.89609 24,175,912,526 0.96819 23,308,237,839 0.85710 20,565,930,669 0.84671 19,091,125,421 0.87469 16,803,158,161 0.97588 14,214,886,167 0.91163 14,523,730,028 0.90278 14,537,105,505 0.89201 12,926,169,011 0.96728 12,681,708,961 0.95909 15,723,825,677 0.92467 15,873,716,575 0.92483 14,045,561,449 0.96564 18,340,324,556 0.94974 20,623,332,502 0.93788 22,244,353,172 0.96674 26,112,815,991 0.79044 28,867,374,222 0.94190 25,296,578,364 0.91792 24,858,376,566 0.92065 26,287,179,896 0.86646 34,175,088,881 0.90450 36,228,183,481 0.85473 37,217,799,550 0.83519 34,575,170,166 0.86638 37,296,744,236 0.88156 DỰ TRỮ NGOẠI HỐI TỐI ƯU (R*) 69,145,368,023 67,119,658,191 64,013,621,384 63,767,428,785 61,364,486,712 60,397,156,888 59,569,855,096 57,692,497,127 52,095,267,727 48,810,014,957 44,838,570,873 47,182,657,467 36,481,958,353 23,092,149,548 10,259,317,889 30,880,433,623 57,208,645,178 60,425,269,995 57,935,262,001 57,424,772,150 52,738,854,445 44,480,174,284 45,537,286,683 45,515,013,439 37,546,815,155 27,146,302,139 27,247,163,836 36,662,774,098 32,835,783,749 35,393,239,980 41,000,923,586 30,387,047,091 36,567,036,270 51,950,693,088 56,049,010,458 52,581,187,519 45,025,395,700 52,603,061,774 48,501,121,066 57,111,480,034 67,749,535,553 QUÝ Q2.2015 Q3.2015 Q4.2015 Q1.2016 Q2.2016 Q3.2016 Q4.2016 Q1.2017 Q2.2017 Q3.2017 Q4.2017 CHI PHÍ VỠ CHI PHÍ NỢ CƠ HỘI (C0) (r) 8,582,103,000 0.0723 8,582,103,000 0.0696 8,582,103,000 0.0696 8,582,103,000 0.0696 8,582,103,000 0.0696 8,582,103,000 0.0696 8,582,103,000 0.0696 8,582,103,000 0.0696 8,582,103,000 0.0696 8,582,103,000 0.0711 8,582,103,000 0.0740 XÁC SUẤT DỰ TRỮ VỠ NỢ NGOẠI HỐI (R) ( ) 37,686,617,675 0.88156 31,024,749,237 0.84100 28,615,884,805 0.89680 32,016,963,829 0.87918 35,415,985,640 0.82207 38,054,895,541 0.79589 36,905,580,573 0.82378 38,232,435,679 0.85294 39,601,245,068 0.81521 41,775,108,127 0.79692 49,497,307,812 0.77406 DỰ TRỮ NGOẠI HỐI TỐI ƯU (R*) 67,216,922,460 78,878,529,113 84,877,735,815 79,448,725,168 71,422,418,330 65,722,644,800 69,352,423,502 69,323,508,406 64,802,906,476 57,573,646,768 38,964,383,609 Nguồn: International Financial Statistics – IFS (2018) tác giả tính tốn Phụ lục 3.11 Mức dự trữ ngoại hối tối ưu thực tế giai đoạn 2005 – 2017 MỨC DỰ TRỮ NGOẠI HỐI TỐI ƯU VÀ THỰC TẾ GIAI ĐOẠN 2005 - 2017 QUÝ Q1.2005 Q2.2005 Q3.2005 Q4.2005 Q1.2006 Q2.2006 Q3.2006 Q4.2006 Q1.2007 Q2.2007 Q3.2007 Q4.2007 Q1.2008 Q2.2008 Q3.2008 Q4.2008 Q1.2009 Q2.2009 Q3.2009 Q4.2009 Q1.2010 Q2.2010 Q3.2010 Q4.2010 Q1.2011 Q2.2011 Q3.2011 Q4.2011 Q1.2012 Q2.2012 Q3.2012 Q4.2012 Q1.2013 Q2.2013 Q3.2013 Q4.2013 Q1.2014 Q2.2014 Q3.2014 DTNH THỰC TẾ (USD) 8,067,889,609 8,008,941,800 8,752,768,928 9,216,467,261 10,907,963,064 11,458,391,867 12,068,741,898 13,590,986,809 18,533,442,260 21,001,961,710 22,813,103,339 23,747,734,370 26,743,982,118 22,559,770,745 24,135,804,456 24,175,912,526 23,308,237,839 20,565,930,669 19,091,125,421 16,803,158,161 14,214,886,167 14,523,730,028 14,537,105,505 12,926,169,011 12,681,708,961 15,723,825,677 15,873,716,575 14,045,561,449 18,340,324,556 20,623,332,502 22,244,353,172 26,112,815,991 28,867,374,222 25,296,578,364 24,858,376,566 26,287,179,896 34,175,088,881 36,228,183,481 37,217,799,550 DTNH TỐI ƯU CHÊNH LỆCH GIỮA (USD) DTNHTT VÀ TU 69,145,368,023 -61,077,478,414 67,119,658,191 -59,110,716,391 64,013,621,384 -55,260,852,456 63,767,428,785 -54,550,961,524 61,364,486,712 -50,456,523,648 60,397,156,888 -48,938,765,021 59,569,855,096 -47,501,113,198 57,692,497,127 -44,101,510,318 52,095,267,727 -33,561,825,467 48,810,014,957 -27,808,053,247 44,838,570,873 -22,025,467,534 47,182,657,467 -23,434,923,097 36,481,958,353 -9,737,976,235 23,092,149,548 -532,378,803 10,259,317,889 13,876,486,567 30,880,433,623 -6,704,521,097 57,208,645,178 -33,900,407,339 60,425,269,995 -39,859,339,326 57,935,262,001 -38,844,136,580 57,424,772,150 -40,621,613,989 52,738,854,445 -38,523,968,278 44,480,174,284 -29,956,444,256 45,537,286,683 -31,000,181,178 45,515,013,439 -32,588,844,428 37,546,815,155 -24,865,106,194 27,146,302,139 -11,422,476,462 27,247,163,836 -11,373,447,261 36,662,774,098 -22,617,212,649 32,835,783,749 -14,495,459,193 35,393,239,980 -14,769,907,478 41,000,923,586 -18,756,570,414 30,387,047,091 -4,274,231,100 36,567,036,270 -7,699,662,048 51,950,693,088 -26,654,114,724 56,049,010,458 -31,190,633,892 52,581,187,519 -26,294,007,623 45,025,395,700 -10,850,306,819 52,603,061,774 -16,374,878,293 48,501,121,066 -11,283,321,516 QUÝ Q4.2014 Q1.2015 Q2.2015 Q3.2015 Q4.2015 Q1.2016 Q2.2016 Q3.2016 Q4.2016 Q1.2017 Q2.2017 Q3.2017 Q4.2017 DTNH THỰC TẾ (USD) 34,575,170,166 37,296,744,236 37,686,617,675 31,024,749,237 28,615,884,805 32,016,963,829 35,415,985,640 38,054,895,541 36,905,580,573 38,232,435,679 39,601,245,068 41,775,108,127 49,497,307,812 DTNH TỐI ƯU CHÊNH LỆCH GIỮA (USD) DTNHTT VÀ TU 57,111,480,034 -22,536,309,868 67,749,535,553 -30,452,791,317 67,216,922,460 -29,530,304,785 78,878,529,113 -47,853,779,876 84,877,735,815 -56,261,851,010 79,448,725,168 -47,431,761,339 71,422,418,330 -36,006,432,690 65,722,644,800 -27,667,749,259 69,352,423,502 -32,446,842,929 69,323,508,406 -31,091,072,727 64,802,906,476 -25,201,661,408 57,573,646,768 -15,798,538,641 38,964,383,609 10,532,924,203 Nguồn : International Financial Statistics – IFS (2018) tác giả tính tốn