GIỚI THIỆU
Tính cấp thiết của đề tài
Truyền dẫn tỷ giá hối đoái là chủ đề được nghiên cứu nhiều do tầm quan trọng của nó đối với sự ổn định và phát triển kinh tế Việt Nam, trong quá trình hội nhập kinh tế toàn cầu, đã gia nhập WTO vào năm 2007 và đang hướng tới các hiệp định thương mại lớn như RCEP Sự biến động tỷ giá trong bối cảnh kinh tế thế giới, đặc biệt từ các đối tác thương mại lớn, sẽ ảnh hưởng mạnh mẽ đến nền kinh tế Việt Nam Các nhà hoạch định chính sách chú trọng đến biến động tỷ giá, với mục tiêu kiểm soát lạm phát ở mức 4% trong năm 2017 Hiểu biết về truyền dẫn tỷ giá, đặc biệt là mối liên hệ với lạm phát, là rất cần thiết để quản lý chính sách tỷ giá và tiền tệ hiệu quả trong hiện tại và tương lai.
Trong các mô hình vĩ mô mới về nền kinh tế mở, mức độ truyền dẫn tỷ giá vào giá nội địa là yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu ứng lan tỏa quốc tế của chính sách tiền tệ Hiểu rõ tác động của thay đổi tỷ giá lên giá cả giúp nhà hoạch định chính sách thiết kế các biện pháp phù hợp Do đó, nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá đã trở thành một chủ đề quan trọng tại Việt Nam, đặc biệt là mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát, mang lại ý nghĩa thực tiễn cho việc điều hành chính sách kinh tế.
Tác giả đã tổng hợp các nghiên cứu trước đây liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát tại Việt Nam, nhận thấy rằng các nghiên cứu này chủ yếu chỉ xem xét mối quan hệ tuyến tính thông qua một số mô hình kinh tế lượng phổ biến.
Các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn tỷ giá chủ yếu áp dụng ba kỹ thuật kinh tế lượng: hồi quy phương trình đơn nhất, mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) và mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM) Tuy nhiên, thông qua các mô hình lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm như nghiên cứu của Devereux và Yetman (2010), tác giả nhận thấy rằng truyền dẫn tỷ giá đến mức giá nội địa có thể là phi tuyến Sự hiện diện của tính phi tuyến này cho thấy các kỹ thuật kinh tế lượng tuyến tính có thể dẫn đến kết quả ước lượng không chính xác Do đó, tác giả đã sử dụng mô hình kinh tế lượng phi tuyến để nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam Nghiên cứu này đóng góp giá trị khoa học bằng cách cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về truyền dẫn tỷ giá phi tuyến tại Việt Nam, trong khi các nghiên cứu trước chỉ tập trung vào mối quan hệ tuyến tính.
Thông qua việc khảo sát các mô hình kinh tế lượng phi tuyến, tác giả nhận thấy rằng mô hình vectơ tự hồi quy ngưỡng (TVAR) mang lại nhiều lợi ích hơn trong nghiên cứu Mô hình này cũng đã được áp dụng trong các nghiên cứu của Aleem và Lahiani.
(2014) Vì vậy, trong luận án này, tác giả sử dụng mô hình TVAR ứng dụng trong nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam
Luận án của tác giả đề cập 2 vấn đề sau mà rất khác biệt so với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam
Môi trường lạm phát ảnh hưởng đến cách các tác nhân kinh tế phản ứng với cú sốc tỷ giá, đặc biệt khi tỷ lệ lạm phát vượt qua một ngưỡng nhất định Khi lạm phát cao, các công ty thường xuyên điều chỉnh giá để duy trì biên lợi nhuận, dẫn đến gia tăng chi phí thực đơn Aleem và Lahiani (2014) chỉ ra rằng mức giá nội địa không phản ứng với cú sốc tỷ giá trong môi trường lạm phát thấp và ổn định, nhưng sẽ phản ứng khi lạm phát vượt qua một ngưỡng nhất định Sự khác biệt này cho thấy truyền dẫn tỷ giá vào mức giá nội địa cao hơn trong giai đoạn lạm phát cao so với giai đoạn lạm phát thấp.
Mối quan hệ giữa thay đổi tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá thể hiện sự đánh đổi trong chiến lược của nhà xuất khẩu, giữa việc ổn định khối lượng xuất khẩu và lợi nhuận biên Khi tỷ giá biến động cao, mức độ truyền dẫn tỷ giá sẽ giảm nếu nhà xuất khẩu điều chỉnh biên lợi nhuận để duy trì hoặc gia tăng thị phần.
Tuy nhiên, khi những nhà xuất khẩu muốn ổn định biên lợi nhuận thì lúc này mức độ truyền dẫn tỷ giá cao
Tác giả nhận thấy sự cần thiết phải nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát tại Việt Nam thông qua phương pháp kinh tế lượng phi tuyến TVAR, với ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi trong tỷ giá Mặc dù trên thế giới có nhiều nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá phi tuyến, nhưng tại Việt Nam, số lượng nghiên cứu trong lĩnh vực này còn rất hạn chế Vì lý do đó, tác giả quyết định thực hiện luận án với đề tài “Nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát tại Việt Nam”.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào việc xác định mức độ ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đến lạm phát tại Việt Nam Để thực hiện điều này, nghiên cứu áp dụng mô hình phi tuyến TVAR nhằm phân tích mối quan hệ giữa hai biến số này.
Từ mục tiêu nghiên cứu đã được xác định ở trên, tác giả đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu sau đây:
Truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát ở Việt Nam trong các trạng thái lạm phát khác nhau có khác nhau không?
Truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát ở Việt Nam trong các trạng thái thay đổi tỷ giá khác nhau có khác nhau không?
Tổng quan phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này xây dựng trên nền tảng của nhiều nghiên cứu trước đây, đặc biệt là công trình của Aleem và Lahiani (2014) Nó sử dụng bốn biến nghiên cứu chính: chỉ số giá tiêu dùng (CPI), lỗ hổng sản lượng (GAP), tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER), và lãi suất tái cấp vốn (RFI) nhằm phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát tại Việt Nam.
Tác giả bắt đầu bằng việc kiểm định tính dừng và lựa chọn độ trễ tối ưu thông qua mô hình VAR, điều này tạo nền tảng cho việc ước lượng tiếp theo bằng mô hình TVAR.
Tác giả tiến hành kiểm định tính phi tuyến cho mô hình TVAR so với mô hình tuyến tính VAR, đồng thời xác định giá trị ngưỡng trong mô hình TVAR.
Tác giả tiến hành ước lượng bằng mô hình TVAR, xác định ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi tỷ giá tự động trong quá trình hồi quy Kết quả được phân tích trong các trạng thái lạm phát và thay đổi tỷ giá khác nhau, nhằm hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các yếu tố này.
Đóng góp của nghiên cứu
Luận án này cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tính phi tuyến trong mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá hối đoái và lạm phát tại Việt Nam, khác với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào truyền dẫn tỷ giá tuyến tính, như các công trình của Võ Văn Minh (2009), Nguyễn Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường (2013), Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013), và Nguyễn Kim Nam cùng các cộng sự (2014).
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình kinh tế lượng phi tuyến TVAR, nổi bật với ưu điểm hơn hẳn so với các mô hình phi tuyến khác, đặc biệt là các mô hình tự hồi quy ngưỡng như TAR, ESTAR, LSTAR và DLSTAR Khác với nhóm mô hình tự hồi quy ngưỡng, nơi tỷ giá được coi là ngoại sinh và bị kiểm soát bởi ngân hàng trung ương, mô hình TVAR cho phép tỷ giá bị ảnh hưởng bởi các biến trong mô hình, dẫn đến khả năng ước lượng chính xác hơn về mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát Mô hình TVAR giúp nắm bắt mối quan hệ đồng thời giữa tỷ giá và các biến khác, với tất cả các biến trong mô hình được xem là nội sinh.
Tác giả chỉ ra hai vấn đề nổi bật khác biệt so với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam Đầu tiên, môi trường lạm phát ảnh hưởng đến cách các tác nhân kinh tế phản ứng với cú sốc tỷ giá, khi mà kỳ vọng lạm phát sẽ thay đổi nếu tỷ lệ lạm phát vượt qua ngưỡng nhất định Trong bối cảnh lạm phát cao, các công ty thường xuyên điều chỉnh giá để duy trì biên lợi nhuận, dẫn đến chi phí thực đơn gia tăng Thứ hai, mối quan hệ giữa thay đổi tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá cho thấy sự đánh đổi trong chiến lược của nhà xuất khẩu, giữa việc ổn định khối lượng xuất khẩu và lợi nhuận biên Khi nhà xuất khẩu điều chỉnh biên lợi nhuận để gia tăng thị phần trong môi trường tỷ giá biến động, mức độ truyền dẫn tỷ giá thấp Ngược lại, khi họ tập trung vào việc ổn định biên lợi nhuận, mức độ truyền dẫn tỷ giá sẽ cao hơn.
Tác giả áp dụng hai biến ngưỡng trong mô hình nghiên cứu, bao gồm ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi tỷ giá Ngưỡng lạm phát được xác định dựa trên khung lý thuyết từ mô hình định giá so le theo sức mạnh thị trường và mô hình Mark up, cũng như các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về mối quan hệ phi tuyến giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát Trong khi đó, ngưỡng thay đổi tỷ giá được xây dựng dựa trên lập luận về mối quan hệ giữa thay đổi tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá, kèm theo các bằng chứng thực nghiệm trước đó Ngưỡng lạm phát thường được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu phi tuyến về truyền dẫn tỷ giá, ngược lại, ngưỡng thay đổi tỷ giá lại ít phổ biến hơn.
Kết cấu nghiên cứu
Bài nghiên cứu này được kết cấu theo 5 chương, và nội dung của từng chương như được thể hiện dưới đây:
Chương 1 của bài viết giới thiệu tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, đồng thời nêu rõ mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu Tác giả cũng trình bày tổng quan về phương pháp nghiên cứu, giúp người đọc có cái nhìn khái quát trước khi đi vào nội dung chi tiết Ngoài ra, chương này còn chỉ ra những đóng góp quan trọng của luận án.
KHUNG LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI
Lý thuyết về truyền dẫn tỷ giá hối đoái (ERPT)
Nghiên cứu của Goldberg và Knetter (1997) cùng với Campa và Goldberg (2002) đã chỉ ra rằng truyền dẫn tỷ giá được định nghĩa là phần trăm thay đổi trong giá nhập khẩu tính bằng đồng nội tệ khi tỷ giá danh nghĩa giữa các nước xuất khẩu và nhập khẩu thay đổi 1%.
Khái niệm này được mở rộng từ nghiên cứu của Bhattacharya và cộng sự (2011), trong đó đề cập đến phần trăm thay đổi của các chỉ số giá nội địa, bao gồm chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá tiêu dùng, khi tỷ giá danh nghĩa thay đổi 1%.
Truyền dẫn tỷ giá có thể dao động từ 0% đến 100%, tùy thuộc vào chiến lược định giá của các nhà xuất khẩu Hệ số truyền dẫn tỷ giá bằng 0 khi các nhà sản xuất định giá sản phẩm xuất khẩu bằng đồng tiền của thị trường nhập khẩu (định giá bằng đồng nội tệ - LCP) Ngược lại, khi mức giá được thiết lập bằng đồng tiền của thị trường nhà sản xuất (định giá bằng đồng tiền của nhà sản xuất - PCP), hệ số truyền dẫn tỷ giá đạt 1, tức là truyền dẫn tỷ giá hoàn toàn.
Nếu giá nhập khẩu thay đổi tương ứng với biến động tỷ giá, thì truyền dẫn tỷ giá được coi là hoàn toàn (Goldberg và Knetter, 1997) Ngược lại, nếu nhà xuất khẩu điều chỉnh giá xuất khẩu theo đồng tiền của họ với mức nhỏ hơn sự thay đổi của tỷ giá, thì truyền dẫn tỷ giá sẽ không hoàn toàn (Osbat và Wagner, 2006).
Có một số nguyên nhân của truyền dẫn tỷ giá không hoàn toàn mà có liên quan đến nghiên cứu, bao gồm:
Trong môi trường cạnh tranh không hoàn hảo, các công ty xuất khẩu và nhập khẩu thường giữ giá không đổi và điều chỉnh biên lợi nhuận khi tỷ giá thay đổi, một hành vi được gọi là định giá theo thị trường (pricing-to-market) (Dornbusch, 1987; Rowland, 2004) Hành động này giúp các công ty giảm thiểu tổn thất tạm thời mà không làm mất thị phần vào tay đối thủ Bằng cách điều chỉnh biên lợi nhuận, các công ty có thể hấp thụ một phần tác động của biến động tỷ giá, dẫn đến việc truyền dẫn tỷ giá không hoàn toàn.
Các công ty phải đối mặt với chi phí thực đơn khi điều chỉnh giá, dẫn đến việc điều chỉnh giá không thường xuyên Điều này làm cho việc truyền dẫn tỷ giá không diễn ra hoàn toàn khi có sự thay đổi trong tỷ giá.
Chuỗi định giá là quá trình truyền dẫn các cú sốc từ chi phí sản xuất đến giá tiêu dùng, theo nghiên cứu của Landau và Skudelny (2009) Sự thay đổi tỷ giá ảnh hưởng đến các mức giá khác nhau, bao gồm giá nhập khẩu, chỉ số giá sản xuất (PPI) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) PPI phản ánh mức giá trung bình của giỏ hàng hóa mà doanh nghiệp mua trong kỳ so với kỳ gốc, trong khi CPI thể hiện mức giá trung bình của giỏ hàng hóa và dịch vụ mà hộ gia đình tiêu dùng Quá trình truyền dẫn bắt đầu với sự thay đổi tỷ giá tác động đến giá nhập khẩu, tiếp theo là phản ứng của giá tiêu dùng đối với những thay đổi này.
Nhìn chung, các thay đổi trong tỷ giá có thể tác động đến giá nội địa thông qua các kênh trực tiếp và gián tiếp
Tỷ giá trực tiếp ảnh hưởng ngắn hạn đến giá nguyên liệu thô và hàng hóa nhập khẩu Khi đồng tiền giảm giá, giá nhập khẩu tăng lên, khiến hàng hóa và nguyên liệu đầu vào trở nên đắt hơn so với giá nội tệ Điều này dẫn đến chi phí sản xuất trong nước gia tăng và làm tăng mức giá nội địa Tác động của tỷ giá lên giá cả sẽ càng mạnh nếu tỷ lệ hàng hóa nhập khẩu trong rổ hàng hóa tính CPI cao.
McCarthy (1999) đã chỉ ra rằng tác động của việc truyền dẫn tỷ giá mạnh mẽ hơn ở những quốc gia có tỷ lệ nhập khẩu cao, khi ông phân tích 9 nền kinh tế công nghiệp.
Khi đồng tiền giảm giá trong kênh truyền dẫn tỷ giá gián tiếp, xuất khẩu sẽ gia tăng do sản phẩm nội địa trở nên rẻ hơn đối với người mua nước ngoài, dẫn đến tổng cầu tăng và giá nội địa tăng theo Đồng thời, giá hàng hóa nhập khẩu cao hơn làm gia tăng cầu hàng hóa thay thế sản xuất trong nước Sự gia tăng tổng cầu còn thúc đẩy cầu lao động, kéo theo tăng lương và làm tăng mức giá nội địa Cuối cùng, cầu hàng hóa thay thế trong nước tăng cũng dẫn đến giá bán của các sản phẩm này tăng, góp phần làm tăng mức giá nội địa.
Cơ chế truyền dẫn tỷ giá vào giá nội địa dựa theo nghiên cứu của Hüfner và Schrửder (2003) được trỡnh bày túm gọn như trong hỡnh 2.1 dưới đõy
Hình 2.1: Cơ chế truyền dẫn tỷ giá vào giá nội địa dựa theo nghiên cứu của Hỹfner và Schrửder (2003) Đồng nội tệ giảm giá
Cầu xuất khẩu trong nước gia tăng
Cầu lao động gia tăng
Mức giá nội địa gia tăng
Nhập khẩu hàng hóa cuối cùng tính bằng đồng nội tệ đắt hơn
Chi phí sản xuất gia tăng
Các đầu vào được nhập khẩu tính bằng đồng nội tệ đắt hơn
Cầu hàng hóa thay thế trong nước gia tăng
Hàng hóa thay thế trong nước đắt hơn
2.1.3 Mô hình định giá so le theo sức mạnh thị trường
Mô hình định giá so le theo sức mạnh thị trường, được giới thiệu trong nghiên cứu của Taylor (2000), đã trở thành một nguồn tham khảo quan trọng cho nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực truyền dẫn tỷ giá phi tuyến Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về mô hình này và những ứng dụng của nó trong nghiên cứu tỷ giá.
Trong thị trường không hoàn hảo, các công ty thường có sức mạnh định giá nhờ khả năng thiết lập mức giá của riêng mình, khác với các công ty trong thị trường cạnh tranh hoàn hảo Sức mạnh thị trường phụ thuộc vào sự khác biệt sản phẩm, tính thay thế của sản phẩm và phản ứng của các công ty khác Taylor đã phát triển một mô hình để phân tích sự ảnh hưởng của ba yếu tố này đến quyết định giá của công ty, bao gồm thay đổi chi phí, điều chỉnh giá của đối thủ và biến động trong cầu Mức độ gia tăng chi phí hoặc giá của các công ty khác sẽ phản ánh sức mạnh thị trường, và sự thay đổi này có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ truyền dẫn giá.
Mức giá tối ưu tại thời kỳ t được Taylor đưa ra như sau: x t = 0.125 ∑
Hệ số 0.125 hàm ý rằng sự gia tăng 1 đơn vị trong mức giá của các công ty khác
Sự gia tăng 1 đơn vị trong chi phí biên từ c t đến c t+3 dẫn đến sự gia tăng tương ứng 1 đơn vị trong giá x t của công ty Nếu chỉ có chi phí c t đến c t+3 tăng 1 đơn vị, giá x t sẽ chỉ tăng 0.5 đơn vị Trong đó, c t+i đại diện cho chi phí sản xuất biên của hàng hóa tại thời kỳ t + i, và p t+i là mức giá bình quân của bốn nhóm công ty trong thời kỳ t+i.
Mức độ gia tăng chi phí biên của một công ty có thể dẫn đến việc tăng giá riêng của công ty đó, với sự tăng giá này phụ thuộc vào tính dai dẳng của chi phí biên Tương tự, sự gia tăng giá của các công ty khác cũng sẽ ảnh hưởng đến giá riêng của công ty, và mức giá này phụ thuộc vào tính dai dẳng của sự gia tăng giá kỳ vọng từ các công ty khác Đường cầu tuyến tính có thể được biểu diễn bằng phương trình: y t = – β (x t - ).
Mức độ truyền dẫn tỷ giá phụ thuộc vào độ dốc của đường cầu tuyến tính β
Sự dịch chuyển của đường cầu gây ra thay đổi mức giá, điều này phụ thuộc vào độ dốc của đường cầu, một yếu tố quan trọng để xác định sức mạnh của thị trường.
Bằng chứng thực nghiệm về các kết quả nghiên cứu trước đây
Nghiên cứu của Menon (1995) tổng hợp 43 nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn tỷ giá, cho thấy rằng mức độ truyền dẫn này không hoàn toàn đồng nhất giữa các quốc gia và vẫn ổn định theo thời gian Sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu chủ yếu xuất phát từ phương pháp luận, mô hình và lựa chọn biến, thay vì từ giai đoạn nghiên cứu Kể từ đó, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện nhằm cải thiện những thiếu sót trước đó, sử dụng các phương pháp đa dạng để đạt được các ước lượng chính xác hơn.
Nhiều nghiên cứu trước đây đã ước lượng phản ứng của thước đo giá nội địa đối với các biến động trong tỷ giá danh nghĩa thông qua mô hình hồi quy đơn giản, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu bảng (Campa và Goldberg, 2002; Goldfajn và ).
Cách tiếp cận VAR được coi là ưu việt hơn so với phương pháp phương trình đơn nhất, vì nó phân tích mối quan hệ nhân quả động giữa hai biến Phương pháp này đã được chấp nhận rộng rãi trong nhiều nghiên cứu tại các quốc gia khác nhau.
Cách tiếp cận này gặp phải hạn chế do việc lấy sai phân bậc nhất ở các biến nghiên cứu, dẫn đến việc thông tin ở dạng mức độ bị mất đi (Billmeier và Bonato).
Để giải quyết vấn đề truyền dẫn tỷ giá, một số nghiên cứu đã áp dụng mô hình VECM để phân tích các mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến nội sinh (Bhattacharya và cộng sự, 2011) Tiếp theo, một số nghiên cứu khác đã sử dụng mô hình VAR cấu trúc SVAR để thực hiện ước lượng (Jiang và Kim, 2013) Tuy nhiên, do sự hiện diện của tính phi tuyến trong truyền dẫn tỷ giá, các phương pháp kinh tế lượng tuyến tính có thể dẫn đến các hệ số truyền dẫn không chính xác.
Các nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng truyền dẫn tỷ giá không hoàn toàn hiệu quả trong ngắn hạn, với tỷ lệ truyền dẫn tỷ giá danh nghĩa đến mức giá nội địa nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Tuy nhiên, trong dài hạn, truyền dẫn tỷ giá có xu hướng gần như đạt giá trị 1.
1 (Goldberg và Knetter, 1997; McCarthy, 2000; Campa và Goldberg, 2002)
Bằng chứng thực nghiệm cho thấy mức độ truyền dẫn tỷ giá cao nhất đối với giá nhập khẩu, tiếp theo là giá sản xuất và cuối cùng là giá tiêu dùng Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự khác biệt trong mức độ truyền dẫn tỷ giá có thể do rổ hàng hóa tính CPI bao gồm các hàng hóa phi ngoại thương, ít phản ứng với thay đổi tỷ giá Các nghiên cứu thực nghiệm tại các quốc gia phát triển cho thấy truyền dẫn tỷ giá vào mức giá nội địa thấp, trong khi tại các quốc gia đang phát triển và mới nổi, truyền dẫn tỷ giá đến mức giá nội địa cao và nhanh hơn Điều này thường được giải thích là do tỷ lệ lạm phát cao hơn ở các quốc gia đang phát triển và mới nổi.
Sau đây, tác giả trình bày cụ thể hơn một số nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá theo các phương pháp kinh tế lượng tuyến tính khác nhau
Nghiên cứu của Ranki (2000) cho thấy truyền dẫn tỷ giá EUR/USD vào chỉ số giá tiêu dùng tại khu vực đồng euro là hoàn toàn và diễn ra trong một tháng Goldfajn và Werlang (2000) đã phân tích dữ liệu của 71 quốc gia từ 1980-1998, chỉ ra rằng tác động của truyền dẫn tỷ giá lên chỉ số giá tiêu dùng gia tăng theo thời gian, đạt tối đa sau 12 tháng, với hệ số truyền dẫn thấp hơn ở các nền kinh tế phát triển Basher và Elasmadisy (2010) nghiên cứu các yếu tố lạm phát và truyền dẫn tỷ giá tại các quốc gia GCC từ 1980-2008, xác định cung tiền là nhân tố chính yếu của lạm phát Ali và Mim (2011) đánh giá tác động của các yếu tố tiền tệ và phi tiền tệ lên lạm phát ở 8 quốc gia MENA từ 1980-2009, phát hiện hệ số truyền dẫn tỷ giá có ý nghĩa thống kê Cuối cùng, nghiên cứu của Brun-Aguerre và cộng sự (2012) cho thấy lạm phát, độ biến động tỷ giá, mức độ mở cửa nền kinh tế và mức độ giàu có tương đối là các tác nhân chính của truyền dẫn tỷ giá tại các thị trường mới nổi, với sự khác biệt trong mức độ truyền dẫn giữa các thay đổi tỷ giá lớn và nhỏ.
Kim (1998) đã sử dụng phân tích đồng liên kết và VECM để ước lượng truyền dẫn tỷ giá cho Mỹ, cho thấy tỷ giá có ảnh hưởng đáng kể đến chỉ số giá sản xuất, được củng cố bởi kiểm định nhân quả Granger Kenny và McGettigan (1998) cũng áp dụng phương pháp tương tự cho Ireland và phát hiện hệ số truyền dẫn tỷ giá cao hơn Hossain và Ahmed (2009) nghiên cứu chính sách tỷ giá tại Bangladesh từ năm 2000 đến 2008, sử dụng dữ liệu hàng quý để đánh giá tỷ giá hối đoái danh nghĩa và thực có hiệu lực đa phương, cho thấy hệ số truyền dẫn tỷ giá dài hạn cao và có ý nghĩa Họ đề xuất rằng một hệ thống tỷ giá thả nổi có quản lý với sự ổn định ngắn hạn và linh hoạt dài hạn là phù hợp hơn cho Bangladesh.
Nghiên cứu của Rowland (2004) về truyền dẫn tỷ giá vào giá nội địa sử dụng dữ liệu hàng tháng trong 20 năm (1983-2002) thông qua mô hình VAR và đồng liên kết đa biến cho thấy rằng sự truyền dẫn này không hoàn toàn hiệu quả Cụ thể, cú sốc tỷ giá chỉ tác động hạn chế đến lạm phát theo chỉ số giá tiêu dùng (dưới 15%) và có ảnh hưởng khiêm tốn đến lạm phát theo chỉ số giá sản xuất (khoảng 28%).
McCarthy (2000) đã nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá như giá nhập khẩu, giá sản xuất và giá tiêu dùng ở các nền kinh tế công nghiệp bằng cách ước lượng mô hình VAR cho giai đoạn 1976-1998 Kết quả cho thấy hệ số truyền dẫn tỷ giá đến giá tiêu dùng thường nhỏ ở hầu hết các quốc gia được xem xét Thêm vào đó, phần nhập khẩu của một quốc gia và sự dai dẳng của các thay đổi trong tỷ giá có mối tương quan dương với mức độ truyền dẫn tỷ giá đến chỉ số giá tiêu dùng, trong khi đó, độ biến động tỷ giá lại có mối tương quan âm với mức độ này.
Liang (2007) đã phân tích tác động của truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá khác nhau như giá nhập khẩu, giá xuất khẩu, giá sản xuất và giá tiêu dùng cho 12 quốc gia châu Âu thông qua mô hình VAR Kết quả cho thấy giá phản ứng nhạy với thay đổi tỷ giá, hệ số truyền dẫn tỷ giá dài hạn cao hơn ngắn hạn, và mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát là dương và có ý nghĩa thống kê Zorzi và cộng sự (2007) cũng sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu mức độ truyền dẫn tỷ giá vào giá tiêu dùng và giá nhập khẩu cho 12 thị trường mới nổi và các nền kinh tế công nghiệp, cho thấy truyền dẫn tỷ giá vào giá nhập khẩu và giá tiêu dùng thấp hơn ở các nền kinh tế phát triển so với thị trường mới nổi Nghiên cứu của Shu và cộng sự (2008) về truyền dẫn tỷ giá tại Trung Quốc cho thấy truyền dẫn tỷ giá đến giá nhập khẩu gần 0.5 trong ngắn hạn và 0.6 trong dài hạn, trong khi đến chỉ số giá tiêu dùng chỉ khoảng 0.07 trong ngắn hạn và 0.2 trong dài hạn, chỉ ra rằng truyền dẫn tỷ giá thấp đối với chỉ số giá tiêu dùng tại Trung Quốc.
Hyder và Shah (2004) đã phân tích dữ liệu hàng tháng từ 1988-2003 để ước lượng sự truyền dẫn tỷ giá đến giá bán sỉ và giá tiêu dùng tại Pakistan, sử dụng mô hình VAR đệ quy Nghiên cứu cho thấy rằng mức độ truyền dẫn tỷ giá vào giá nội địa tại Pakistan rất thấp, đặc biệt là sau khi áp dụng tỷ giá thả nổi tự do vào tháng 7/2000, với sự truyền dẫn mạnh hơn cho chỉ số giá bán sỉ (WPI) so với chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Tương tự, Volkan và Korap (2007) đã nghiên cứu mức độ truyền dẫn tỷ giá vào giá nội địa tại Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn trước và sau.
Nghiên cứu năm 2003 sử dụng mô hình VAR không hạn chế cho thấy rằng truyền dẫn tỷ giá ảnh hưởng đến lạm phát nội địa, nhưng tác động này giảm sút sau năm 2003 so với giai đoạn trước Stulz (2007) đã phân tích truyền dẫn tỷ giá và cú sốc giá nhập khẩu tại Thụy Sỹ bằng mô hình VAR xác định, cho thấy truyền dẫn tỷ giá có ảnh hưởng đáng kể đến giá nhập khẩu nhưng rất hạn chế đối với giá tiêu dùng Đặc biệt, phân tích cho thấy rằng truyền dẫn tỷ giá vào giá tiêu dùng đã giảm mạnh trong những năm 1990 so với thập kỷ trước, trùng khớp với xu hướng lạm phát tính theo chỉ số giá tiêu dùng thấp hơn và ổn định hơn trong giai đoạn này.
Mwase (2006) đã nghiên cứu tác động của việc truyền dẫn tỷ giá đến giá tiêu dùng ở Tanzania thông qua mô hình SVAR và VECM, cùng với việc kiểm định nhân quả Granger Kết quả cho thấy hệ số truyền dẫn tỷ giá ở mức thấp trong giai đoạn 1990-2005.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
Mô hình nghiên cứu
Trong luận án, tác giả sử dụng dữ liệu hàng tháng từ 1/2002 đến 12/2015 để nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái danh nghĩa, chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất tái cấp vốn và lỗ hổng sản lượng Việc lựa chọn các biến nghiên cứu dựa trên khung lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó, đặc biệt là tại Việt Nam Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên lý thuyết về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát, tỷ giá và lãi suất, cũng như lỗ hổng sản lượng và lạm phát, với tham khảo từ nghiên cứu của Aleem và Lahiani (2014).
Tác giả đã chọn biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER) để đại diện cho cú sốc tỷ giá, biến lãi suất tái cấp vốn (RFI) để đại diện cho cú sốc tiền tệ, biến lỗ hổng sản lượng (GAP) để đại diện cho cú sốc tổng cầu, và lạm phát trong quá khứ (CPI) để phản ánh tình hình kinh tế Do đó, mô hình y t được xác định bởi các biến [CPI, GAP, NEER, RFI].
Trong luận án này, tác giả áp dụng mô hình phi tuyến TVAR với hai biến ngưỡng, bao gồm ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi trong tỷ giá Ngưỡng lạm phát được xác định dựa trên khung lý thuyết từ mô hình định giá theo sức mạnh thị trường và mô hình Mark up, cùng với các nghiên cứu thực nghiệm trước đó về mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá và lạm phát Biến ngưỡng lạm phát này thường được sử dụng trong các nghiên cứu phi tuyến về truyền dẫn tỷ giá Đồng thời, tác giả cũng nghiên cứu ngưỡng thay đổi tỷ giá, mặc dù ngưỡng này ít phổ biến hơn trong các nghiên cứu tương tự Ngưỡng thay đổi tỷ giá được xây dựng dựa trên các lập luận về mối quan hệ giữa thay đổi tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá, cũng như các bằng chứng thực nghiệm đã được trình bày trong chương 2.
Phương pháp ước lượng
Mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) là công cụ phổ biến trong nghiên cứu tài chính, cho phép phân tích mối quan hệ giữa nhiều biến Trong mô hình này, một biến không chỉ bị ảnh hưởng bởi các biến khác trong cùng thời kỳ mà còn bị tác động bởi độ trễ của chính nó và các biến khác trong quá khứ Mô hình VAR tổng quát bao gồm nhiều biến phụ thuộc và nhiều phương trình, với ví dụ đơn giản gồm hai biến phụ thuộc Y1 và Y2 cùng với độ trễ.
∑ ∑ Ƣu điểm của mô hình VAR
Không cần phải chỉ ra biến nào là biến nội sinh và biến nào là biến ngoại sinh vì tất cả các biến đều là nội sinh
Cho phép một biến bất kỳ không những có thể được giải thích bởi biến trễ của chính nó mà còn bởi các biến khác
Nếu mô hình VAR không có biến cùng thời kỳ ở vế bên phải, có thể áp dụng hồi quy OLS riêng biệt cho từng phương trình.
Hạn chế của mô hình VAR
Việc lựa chọn độ trễ tối ưu gặp nhiều khó khăn, vì khi tăng số độ trễ, bậc tự do sẽ giảm, điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng của các thông số cần ước lượng.
Mô hình VAR (Vector Autoregression) yêu cầu ước lượng nhiều thông số Với 4 biến và 2 trễ cho mỗi phương trình, tổng số thông số cần ước lượng là 36 Khi tăng số biến và số trễ, số lượng thông số cần ước lượng sẽ tăng lên đáng kể.
Khi xét đến mô hình VAR phải xét đến tính dừng của các biến trong mô hình
Khi ước lượng mô hình VAR, điều kiện tiên quyết là tất cả các biến phải dừng Nếu các biến chưa dừng, cần thực hiện lấy sai phân để đảm bảo rằng chuỗi dữ liệu trở thành dừng.
Mô hình vectơ tự hồi quy ngưỡng (TVAR) là công cụ hữu ích và linh hoạt trong nghiên cứu, giúp nắm bắt tính phi tuyến do chuyển đổi trạng thái và sự tồn tại của nhiều điểm cân bằng Tác động của cú sốc trong mô hình này phụ thuộc vào độ lớn, dấu của cú sốc và các điều kiện ban đầu, cho phép phân biệt tác động của tỷ giá hối đoái trong các môi trường lạm phát khác nhau Trong TVAR, giá trị biến ngưỡng được tự xác định trong quá trình hồi quy, cho phép nghiên cứu sự chuyển đổi trạng thái khi đạt đến ngưỡng nhất định Mô hình TVAR có thể được hiểu là tuyến tính trong mỗi trạng thái, nhưng các thay đổi tham số qua các trạng thái giải thích tính phi tuyến, với khả năng tự tách chuỗi thời gian thành các trạng thái khác nhau.
Trong mỗi trạng thái, các chuỗi thời gian được thực hiện hồi quy bằng một mô hình tuyến tính
Cụ thể, trong nghiên cứu này, tác giả ước lượng mô hình TVAR 3 trạng thái sau:
Trong nghiên cứu này, vectơ biến (y t) bao gồm chỉ số giá tiêu dùng (CPI), lỗ hổng sản lượng (GAP), tỷ giá danh nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER) và lãi suất tái cấp vốn (RFI) Biến lỗ hổng sản lượng được đưa vào để nắm bắt ảnh hưởng của khu vực sản xuất đến việc truyền dẫn tỷ giá, trong khi biến lãi suất tái cấp vốn nhằm giải thích tác động của chính sách tiền tệ lên truyền dẫn tỷ giá Tóm lại, y t = [CPI, GAP, NEER, RFI] và q t là biến ngưỡng, với γ 1 và γ 2 là các giá trị ngưỡng.
Tác giả sẽ lần lượt sử dụng tỷ lệ lạm phát và thay đổi tỷ giá làm biến ngưỡng trong mô hình
Thay đổi tỷ giá = x 100 với i = 1, 2, 3 là một vectơ 3 x 1 hằng số Đa thức trễ (L) = L + + … + với ma trận 4 x 4p với j = 1, 2, …, p L là toán tử trễ
Một hình thức cô đọng hơn của mô hình TVAR(p) 3 trạng thái được thể hiện như sau:
Trong đó I(.) nhận giá trị 1 nếu đối số được thỏa mãn và ngược lại thì nhận giá trị 0
Khi γ 1 = γ 2 thì mô hình TVAR 3 trạng thái sẽ được giản lược thành mô hình TVAR 2 trạng thái
Nghiên cứu này nhằm phân tích tác động của truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam trong các trạng thái lạm phát và thay đổi tỷ giá khác nhau Điều này tạo ra điểm mới trong nghiên cứu của tác giả, khác biệt so với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam.
Mô hình TVAR vượt trội hơn so với mô hình VAR truyền thống nhờ khả năng nắm bắt tính phi tuyến, phản ánh thực tế tốt hơn Tuy nhiên, việc triển khai mô hình TVAR gặp khó khăn nếu không có phần mềm chuyên dụng cho phân tích phi tuyến như R, trong khi các phần mềm phổ biến như Eviews hay Stata thường không đáp ứng được yêu cầu này.
Mô hình TVAR có những ưu điểm nổi bật so với các mô hình phi tuyến khác, đặc biệt là nhóm mô hình tự hồi quy ngưỡng (TAR, ESTAR, LSTAR, DLSTAR) TVAR được coi là một phiên bản mở rộng của mô hình TAR, trong đó tỷ giá được xem là ngoại sinh và chịu sự kiểm soát của ngân hàng trung ương Tuy nhiên, thực tế cho thấy tỷ giá có thể bị ảnh hưởng bởi các biến trong mô hình, dẫn đến ước lượng không chính xác về mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát Do đó, TVAR nắm bắt mối quan hệ đồng thời giữa tỷ giá và các biến khác, với tất cả các biến trong mô hình được coi là nội sinh, kế thừa từ mô hình VAR, vốn được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát Chính vì lý do này, tác giả đã chọn mô hình TVAR cho nghiên cứu, vì nó thể hiện những ưu điểm vượt trội so với các mô hình phi tuyến khác đã được áp dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây.
Dữ liệu
Tỷ giá danh nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER)
Về mặt lý thuyết, tỷ giá phản ánh mức giá tương đối giữa đồng nội tệ và ngoại tệ
Khi một quốc gia tham gia giao dịch thương mại với nhiều nước khác, chỉ số phản ánh giá trị đồng tiền được tính toán dựa trên tỷ giá song phương và mức độ thương mại với nước chủ nhà Tỷ giá danh nghĩa có hiệu lực đa phương được xác định là tỷ giá giữa đồng nội tệ và các đồng ngoại tệ của các nước khác, với trọng số là tỷ trọng thương mại của quốc gia đó Công thức tính toán được áp dụng để xác định chỉ số này.
Do không có dữ liệu tỷ giá trực tiếp giữa VND và các đối tác thương mại của Việt Nam, tác giả quyết định chuyển đổi từ VND sang USD và sau đó sang đồng tiền của đối tác thương mại Cụ thể, tác giả áp dụng công thức tính toán e jt như dưới đây:
Tỷ giá NEER được tính toán dựa trên tỷ giá giữa đồng tiền của các đối tác giao dịch và USD Để thực hiện điều này, tác giả đã thu thập dữ liệu tỷ giá của các quốc gia đối tác thương mại với Việt Nam từ Ngân Hàng Thế Giới (WB) Tỷ trọng thương mại được xác định từ dữ liệu xuất nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác, lấy từ cơ sở dữ liệu DOTS (Direction of Trade Statistics).
Các tổ chức như Ngân hàng Thế giới và Ngân hàng Thanh toán Quốc tế đã tính toán tỷ giá danh nghĩa có hiệu lực đa phương cho các quốc gia, nhưng tác giả không tìm thấy dữ liệu này cho Việt Nam, nên đã tự tính toán Một thách thức trong việc này là xác định số quốc gia đối tác thương mại phù hợp để tính NEER Dựa vào nghiên cứu của Vũ Quốc Huy và cộng sự (2013), tác giả nhận thấy khoảng 20 quốc gia là đủ để xem xét biến động NEER Nghiên cứu chỉ lấy những quốc gia có tỷ trọng giao dịch thương mại từ 1% trở lên, dựa trên dữ liệu từ tháng 1 năm 2002 đến tháng 9 năm 2015 Tác giả đã chọn 20 quốc gia, chiếm 86.9% trong các đối tác thương mại của Việt Nam, để thực hiện tính toán.
Nghiên cứu này sử dụng số quốc gia tính NEER tương đồng với các nghiên cứu trước tại Việt Nam Tỷ trọng thương mại của các quốc gia này được cho là hợp lý, vì ba đối tác thương mại lớn nhất của Việt Nam đều nằm trong nhóm đầu, với Trung Quốc chiếm 20.9%, Hoa Kỳ 12.8%, và Nhật Bản 12%.
Trung Quốc (CNY) Hoa Kỳ (USD) Nhật Bản (JPY) Hàn Quốc (KRW)
20.9% 12.8% 12.0% 10.1% Đài Loan (TWD) Singapore (SGD) Thái Lan (THB) Malaysia (MYR)
6.3% 6.1% 4.6% 3.7% Úc (AUD) Đức (EUR) Hong Kong (HKD) Indonesia (IDR)
3.2% 3.2% 2.7% 2.2% Ấn Độ (INR) Anh (GBP) Hà Lan (EUR) Pháp (EUR)
2.0% 1.8% 1.6% 1.6% Ý (EUR) Philippines (PHP) Nga (RUB) Thụy Sỹ (CHF)
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của WB và DOTS
Bảng 3.1: Tỷ trọng thương mại của 20 quốc gia dùng trong tính toán NEER
Sau khi tính toán NEER, tác giả tiếp tục thực hiện chuẩn hóa theo giá trị năm
2010 = 100 như các tổ chức quốc tế (WB hay BIS) đã thực hiện trong tính toán của họ
NEER thể hiện tỷ giá của VND so với các đồng tiền của các quốc gia đối tác thương mại, với sự gia tăng của NEER cho thấy VND mất giá và sự sụt giảm cho thấy VND tăng giá Đồ thị 3.2 và 3.3 minh họa sự biến động của NEER từ năm 2002 đến 2015, cho thấy NEER có xu hướng gia tăng trong suốt giai đoạn này, ngụ ý rằng VND đã mất giá so với các đồng tiền khác Tuy nhiên, từ năm 2012 đến 2015, NEER lại sụt giảm nhẹ, chỉ ra rằng VND đã tăng giá một chút so với các đồng tiền khác.
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của WB và DOTS
Hình 3.2: NEER theo tháng trong giai đoạn 2002-2015
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của WB và DOTS
Hình 3.3: Thay đổi NEER theo tháng trong giai đoạn 2002-2015
Các hoạt động giao dịch của một quốc gia thường tăng cao vào đầu và cuối năm, dẫn đến ảnh hưởng từ các yếu tố mùa vụ Do đó, chỉ số NEER cũng chịu tác động từ những yếu tố này Trong nghiên cứu này, tác giả đã thực hiện điều chỉnh mùa vụ cho biến NEER nhằm loại bỏ ảnh hưởng này bằng phương pháp Census X13 trong phần mềm Eviews 8, sau đó tính log tự nhiên của biến.
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
Tỷ lệ lạm phát thường được đo lường qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI), là chỉ báo quan trọng cho các nhà phân tích tài chính và nhà hoạch định chính sách nhằm theo dõi xu hướng biến động giá CPI được xem là chỉ báo chính của quá trình lạm phát trong nền kinh tế (Bìere và Signori, 2012; Granville và Mallick, 2006) Tỷ giá ảnh hưởng đến giá nhập khẩu, từ đó tác động đến chi phí sản xuất và cuối cùng là CPI Số liệu CPI được chuẩn hóa để đảm bảo tính chính xác trong phân tích.
% THAY ĐỔI NEER năm 2010 = 100 và được thu thập từ cơ sở dữ liệu thống kê tài chính quốc tế (IFS)
CPI sẽ được điều chỉnh mùa vụ bằng phương pháp Census X13 để loại bỏ các tác động mùa vụ, vì chỉ số này thường cao vào đầu năm, cuối năm và các dịp lễ tết Sau đó, tác giả sẽ sử dụng log tự nhiên của biến này Đồ thị 3.4 minh họa chỉ số giá tiêu dùng CPI theo tháng trong giai đoạn 2002-2015.
Tác giả nhận thấy chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tăng nhanh chóng từ năm 2008 đến 2011, sau đó tốc độ tăng chậm lại Đồ thị 3.5 minh họa tỷ lệ lạm phát hàng tháng từ 2002 đến 2015, cho thấy trước năm 2008, tỷ lệ lạm phát tương đối thấp, ngoại trừ tháng 2 hàng năm, khi tỷ lệ lạm phát thường cao Tuy nhiên, sau năm 2008, lạm phát gia tăng liên tục trong các tháng khác, đặc biệt là trong năm.
2008 và 2011 Trong giai đoạn sau đó, tác giả nhận thấy tỷ lệ lạm phát có xu hướng giảm theo thời gian
Hình 3.4: CPI theo tháng trong giai đoạn 2002-2015
Nguồn: Tính toán của tác giả từ International Financial Statistics
Hình 3.5: Tỷ lệ lạm phát hàng tháng (%) trong giai đoạn 2002-2015
Lỗ hổng sản lượng (GAP)
Lỗ hổng sản lượng được tính toán theo các nghiên cứu trước đây bằng bộ lọc Hodrick–Prescott, mặc dù có thể sử dụng các bộ lọc khác Theo Jongwanich và Park (2008), bộ lọc Hodrick–Prescott là lựa chọn tốt nhất nhờ vào sức mạnh dự báo và khả năng giải thích vượt trội, cùng với kết quả từ các kiểm định chẩn đoán.
Sản lượng tiềm năng là mức sản xuất mà nền kinh tế có thể đạt được khi tỷ lệ thất nghiệp ở mức tự nhiên và lạm phát ở mức chấp nhận được Theo thời gian, khả năng sản xuất của nền kinh tế có xu hướng gia tăng, kéo theo sự tăng lên của sản lượng tiềm năng Khi sản lượng thực tế vượt quá sản lượng tiềm năng, nền kinh tế hoạt động ở trạng thái toàn dụng, dẫn đến tăng trưởng vượt mức năng suất dài hạn, tạo ra lỗ hổng sản lượng dương Ngược lại, khi sản lượng thực tế thấp hơn sản lượng tiềm năng, nền kinh tế trải qua lỗ hổng sản lượng âm.
Tỷ lệ lạm phát có thể gia tăng do mức sản lượng tiềm năng, khi sự tăng lên trong tiền lương làm tăng chi phí sản xuất Sự gia tăng này phản ánh áp lực tăng trong tổng cầu, dẫn đến những biến động trong nền kinh tế.
Do không thể thu thập dữ liệu GDP theo tháng tại Việt Nam, nghiên cứu này sẽ sử dụng dữ liệu sản lượng công nghiệp, được thu thập hàng tháng, như đã được chỉ ra trong các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam, chẳng hạn như của Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013), Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Thị Ngọc Trang (2015), Le và Pfau (2008), Bordo và Orphanides (2013).
Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập từ Tổng Cục Thống kê (GSO) và các báo cáo kinh tế-xã hội của Việt Nam qua các năm Tác giả sử dụng log tự nhiên của sản lượng công nghiệp và bộ lọc Hodrick–Prescott để xác định sản lượng tiềm năng và tính toán lỗ hổng sản lượng mà không điều chỉnh mùa vụ, dựa trên quan điểm của Võ Văn Minh (2009) Phương pháp Hodrick–Prescott được chọn vì tính phổ biến và dễ áp dụng, mặc dù kết quả có thể thay đổi tùy thuộc vào giá trị độ trơn λ Đồ thị 3.6 cho thấy sản lượng thực tế và tiềm năng trong giai đoạn 2002-2015, trong khi đồ thị 3.7 minh họa lỗ hổng sản lượng Kết quả cho thấy chênh lệch giữa sản lượng thực tế và tiềm năng ổn định hơn trước năm 2007, nhưng sau năm 2007, chênh lệch này gia tăng và thường xuyên hơn, tạo ra cú sốc phía cầu lớn hơn cho nền kinh tế.
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của GSO
Hình 3.6: Sản lƣợng thực tế và sản lƣợng tiềm năng trong giai đoạn 2002-2015
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của GSO
Hình 3.7: Lỗ hổng sản lƣợng trong giai đoạn 2002-2015
SẢN LƯỢNG THỰC TẾ VÀ SẢN LƯỢNG TIỀM NĂNG
SAN LUONG THUC TE SAN LUONG TIEM NANG
Lãi suất tái cấp vốn (RFI)
Các bước trong quy trình nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả trình bày quy trình vận dụng mô hình VAR và TVAR, sử dụng phần mềm Eviews 8 và R 3.1.2 để xử lý dữ liệu và thực hiện các phương pháp hồi quy Phần mềm R cho phép thực hiện các hồi quy nâng cao như mô hình TVAR, điều mà các phần mềm khác không hỗ trợ R, được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman vào những năm 1990, có ưu điểm là miễn phí và có nhiều gói hồi quy chuyên dụng, nhưng cũng gặp khó khăn với các thuật ngữ phức tạp và yêu cầu sử dụng câu lệnh Tác giả sẽ trình bày các bước nghiên cứu bao gồm kiểm định tính dừng, lựa chọn độ trễ tối ưu, kiểm định tính phi tuyến, ước lượng mô hình, phân tích phản ứng xung và phân rã phương sai, được tóm gọn trong hình 3.1.
Tác giả đã nghiên cứu tác động của tỷ giá đối với lạm phát trước và sau khi gia nhập WTO, cho thấy mức độ truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát cao hơn sau khi gia nhập Tuy nhiên, kết quả ước lượng không được trình bày trong luận án do không phù hợp với đặc trưng của mô hình TVAR, đặc biệt là khi xác định ngưỡng cụ thể Vấn đề này phát sinh từ hạn chế trong việc thu thập dữ liệu để tính toán mức độ mở cửa thương mại hàng tháng.
Lựa Chọn Độ Trễ Tối Ưu
Xác Định Biến Nghiên Cứu
Ngưỡng Thay Đổi Trong Tỷ Giá
(*) Kiểm Định Tính Phi Tuyến Ước Lượng Mô Hình TVAR
Phản Ứng Xung Phân Rã Phương Sai
Hình 3.1 Quy Trình Nghiên Cứu
Trong phân tích chuỗi thời gian, việc đảm bảo chuỗi dữ liệu có tính chất dừng là rất quan trọng để đạt được kết quả ước lượng đáng tin cậy Do đó, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu quan sát Một chuỗi thời gian được coi là dừng khi nó có các đặc điểm nhất định.
Dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn
Dữ liệu có giá trị phương sai không thay đổi theo thời gian
Dữ liệu có giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm dần khi độ trễ tăng lên
Một chuỗi thời gian được coi là dừng khi các giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không phụ thuộc vào thời điểm đo lường, tức là các đại lượng này không thay đổi theo thời gian.
Ngược lại, một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình và phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc có thể cả hai yếu tố này đều biến động.
Nếu chuỗi dữ liệu là dừng, tác giả sẽ tiến hành ước lượng dựa trên chuỗi này Ngược lại, nếu chuỗi không dừng, tác giả sẽ lấy sai phân và kiểm tra tính dừng của chuỗi sai phân cho đến khi nó trở thành chuỗi dừng Sau khi lấy sai phân bậc d, chuỗi dừng được gọi là chuỗi tích hợp bậc d, ký hiệu là I(d), trong khi chuỗi gốc dừng có thể gọi là chuỗi dừng ở sai phân bậc 0, ký hiệu là I(0) Thông thường, trong các nghiên cứu, d không vượt quá 2 Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng ba phương pháp kiểm định phổ biến: kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF), kiểm định Phillips–Perron (PP), và kiểm định Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) KPSS có giả thuyết vô hiệu là chuỗi dữ liệu dừng, trong khi ADF và PP có giả thuyết vô hiệu là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị (không dừng), dựa theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường (2013) cùng với nghiên cứu của Jiang và Kim (2013).
Lựa chọn độ trễ tối ưu
Việc lựa chọn độ trễ tối ưu trong mô hình VAR là một vấn đề phức tạp và quan trọng, không chỉ dựa vào các tiêu chuẩn thông tin như AIC, SC, HQ, FPE và LR mà còn phụ thuộc vào kinh nghiệm của tác giả trong từng trường hợp cụ thể Để xác định độ trễ tối ưu, tác giả sẽ sử dụng các tiêu chuẩn này nhằm đảm bảo độ chính xác trong ước lượng Khi áp dụng mô hình TVAR, độ trễ tối ưu sẽ được giữ nguyên theo kết quả đã xác định trong mô hình VAR.
Việc lựa chọn độ trễ tối ưu trong nghiên cứu của Aleem và Lahiani (2014) dựa trên giả định rằng số độ trễ là giống nhau cho mỗi trạng thái Tác giả đã áp dụng phương pháp Maximum Likelihood để xác định ngưỡng từ dữ liệu, tuy nhiên, việc sử dụng số độ trễ khác nhau cho từng trạng thái sẽ làm cho tính toán trở nên phức tạp Trong luận án, tác giả để ngỏ vấn đề này cho các nghiên cứu tương lai do hạn chế trong việc tiếp cận công cụ phần mềm có khả năng ước lượng mô hình TVAR với độ trễ thay đổi qua các trạng thái Theo tác giả, việc ước lượng mô hình với độ trễ thay đổi còn rất hạn chế trong nhiều nghiên cứu, không chỉ riêng lĩnh vực mà tác giả đang thảo luận.
Kiểm định tính phi tuyến
Trước khi tiến hành ước lượng mô hình vectơ tự hồi quy ngưỡng, tác giả kiểm định tính phi tuyến cho mô hình VAR ngưỡng so với mô hình VAR tuyến tính bằng cách sử dụng tỷ lệ lạm phát và thay đổi tỷ giá làm biến ngưỡng Tỷ lệ lạm phát được phân chia thành hai trạng thái: lạm phát thấp dưới mức ngưỡng và lạm phát cao trên mức ngưỡng Tương tự, thay đổi tỷ giá cũng được sử dụng làm biến ngưỡng Các giá trị ngưỡng xác định các điểm chuyển đổi giữa truyền dẫn tỷ giá có ý nghĩa thống kê và không có ý nghĩa thống kê Để kiểm định giả thuyết vô hiệu về tính tuyến tính (m = 1 trạng thái) so với giả thuyết phi tuyến (m = 2, 3 trạng thái), tác giả áp dụng kiểm định tuyến tính đa biến mở rộng của Hansen (1999) và Lo và Zivot (2001) Kiểm định dựa trên ma trận hiệp phương sai của các mô hình, trong đó mô hình 0 là VAR đơn giản (theo giả thuyết vô hiệu) và mô hình 1 là TVAR với 1 và 2 trạng thái Thống kê kiểm định LR được trình bày như sau:
Bài viết đề cập đến việc ước lượng ma trận hiệp phương sai của mô hình dưới giả thuyết vô hiệu và giả thuyết thay thế Để tính toán p-value, phương pháp mô phỏng phân phối bootstrap được thực hiện 1000 lần, dựa trên việc lấy mẫu có hoàn lại các phần dư từ mô hình vô hiệu, nhằm ước lượng ngưỡng và thực hiện kiểm định.
Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào mô hình 2 ngưỡng thay vì 1 ngưỡng, do các nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng mô hình TVAR 1 ngưỡng không đủ để phản ánh đầy đủ tính phi tuyến trong dữ liệu Ngoài ra, một vấn đề quan trọng cần lưu ý là tác giả đã đặt giới hạn trong việc sử dụng.
Việc sử dụng mô hình hồi quy với một hoặc hai ngưỡng thường gặp phải hạn chế do phần mềm ứng dụng Mặc dù có thể mở rộng mô hình này với nhiều hơn hai ngưỡng, nhưng điều đó sẽ gây khó khăn trong tính toán, ngay cả khi có sự hỗ trợ của phần mềm, vì cần ước lượng nhiều tham số Chính vì lý do này, hầu hết các nghiên cứu trước đây trong các lĩnh vực khác nhau đều chỉ sử dụng một hoặc hai ngưỡng.
Để xác định giá trị ngưỡng và độ trễ trong mô hình TVAR 2 ngưỡng, tác giả áp dụng phương pháp “one-step-at-a-time” theo đề xuất của Bai (1997), Bai và Perron (1998), cùng Hansen (1999) Đầu tiên, mô hình TVAR 2 ngưỡng được ước lượng để đạt giá trị độ trễ ̂ và giá trị ngưỡng ̂, tối đa hóa log det của ma trận phần dư Sau đó, ̂ được ước lượng bằng cách thiết lập d = ̂ và một thành phần trong vectơ γ = ̂ Giá trị ước lượng ̂ trong giai đoạn hai sẽ phù hợp với thành phần còn lại của γ Phương pháp “one-step-at-a-time” đảm bảo các ước lượng ̂ và ̂ = ( ̂ , ̂ ) có phân phối tiệm cận giống như các ước lượng từ tìm kiếm toàn bộ trường hợp (grid search) nếu được lặp lại ít nhất một lần Khi đạt được ( ̂, ̂), bước hai sẽ được lặp lại với d = ̂ và một thành phần trong vectơ γ = ̂, từ đó cung cấp giá trị ước lượng ̂ mới Việc đánh giá các giá trị này có thể thực hiện thông qua các tiêu chuẩn AIC, BIC, SSR, theo tiêu chí tối thiểu hóa của Josip và Petra (2009), Aleem và Lahiani (2014).
Khi xác định tính phi tuyến trong mô hình, việc sử dụng mô hình TVAR trở nên hợp lý hơn so với mô hình VAR tuyến tính Để ước lượng mô hình TVAR, tác giả sử dụng phần mềm R với các công cụ sẵn có Tác giả sẽ xem xét mối quan hệ trong các trạng thái lạm phát khác nhau, với tỷ lệ lạm phát làm biến ngưỡng, và trong các trạng thái thay đổi tỷ giá, với sự thay đổi tỷ giá làm biến ngưỡng Độ trễ của các biến nghiên cứu sẽ được xác định dựa trên độ trễ tối ưu từ mô hình VAR tuyến tính Cuối cùng, tác giả sẽ phân tích phản ứng xung và phân rã phương sai trong các trạng thái lạm phát và thay đổi tỷ giá khác nhau.
Phân tích phản ứng xung trong mô hình TVAR
Phân tích phản ứng xung giúp xác định mức độ ảnh hưởng của cú sốc đến biến phụ thuộc trong mô hình Qua đó, tác giả có thể đánh giá tác động và thời gian kéo dài của cú sốc đến các biến khác Trong mô hình phi tuyến TVAR, tác giả sử dụng phần mềm Eviews 8 để thực hiện phân tích phản ứng xung cho từng trạng thái, với các điểm ngưỡng phân tách giữa các trạng thái được xác định rõ ràng Việc phân tích phản ứng xung tại các điểm ngưỡng này là hợp lý, bởi vì trong mô hình TVAR, sự chuyển đổi giữa các trạng thái diễn ra đột ngột Phân tích được thực hiện trong khoảng thời gian 24 tháng và áp dụng phương pháp ước lượng phản ứng xung tổng quát để đảm bảo kết quả không phụ thuộc vào thứ tự biến Tác giả cũng dựa vào các nghiên cứu trước đây đã sử dụng phương pháp này Để tính toán hệ số truyền dẫn tỷ giá, cú sốc được chuyển đổi thành cú sốc 1% theo phương pháp của Leigh và Rosi (2002), nhằm phân tích tác động của chỉ số giá tiêu dùng và tỷ giá.
P t,t+i là thay đổi tích lũy trong chỉ số giá tiêu dùng
E t,t+i là thay đổi tích lũy trong tỷ giá