GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Trong 5 năm trở lại đây, thị trường châu Á đã nhận được dòng tiền đầu tư đáng kể do lợi suất của chiến trường phương Tây ngày càng kém hấp dẫn Với dòng vốn đầu tư mới, rất nhiều nước đã dành thời gian để giảm bớt những rào cản đối với đầu tư, giảm tham nhũng hoặc giảm thiểu vai trò chi phối của khối doanh nghiệp nhà nước.Không thể phủ nhận rằng các nền kinh tế mới nổi ở châu Á đã có thể trạng tốt hơn so với thời kỳ khủng hoảng tài chính toàn châu Á năm 1997 – 1999
Nợ được niêm yết bằng đồng nội tệ giúp giảm thiểu tác động của sự yếu đi của đồng nội tệ lên chi phí nợ, trong khi các ngân hàng châu Á hiện có tiềm lực mạnh mẽ hơn so với những năm 1990 và đã tích lũy được nguồn dự trữ ngoại hối lớn Nhật Bản cũng đang chứng kiến những đột phá hứa hẹn trong tăng trưởng sau nhiều thập kỷ trì trệ Tuy nhiên, nhiều chuyên gia vẫn cảnh báo rằng các nền kinh tế đang phát triển trong khu vực cần có những hành động cụ thể để thu hút dòng vốn đầu tư, yếu tố quan trọng cho tăng trưởng Dòng vốn đầu tư bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tỷ giá hối đoái thực, một chỉ số quan trọng liên quan đến giao thương quốc tế và đầu tư nước ngoài Do đó, các nhà hoạch định chính sách cần nắm rõ tính biến động của tỷ giá để xây dựng các chính sách phù hợp nhằm thúc đẩy phát triển kinh tế và vượt qua khó khăn Trong bối cảnh toàn cầu hóa, cần xem xét các yếu tố tác động đến tỷ giá, đặc biệt là những yếu tố có thể gây ra biến động đột ngột.
Nghiên cứu trước đây cho thấy đầu tư nước ngoài có ảnh hưởng trái chiều đến biến động tỷ giá hối đoái thực Một mặt, việc bãi bỏ kiểm soát ngoại hối và tăng cường đầu tư nước ngoài, đặc biệt trong ngắn hạn, có thể làm tăng tác động của các cú sốc kinh tế, dẫn đến biến động không mong muốn trong tỷ giá hối đoái thực và nền kinh tế (Corden, 2002; Reinhart và Smith, 2002) Mặt khác, đầu tư nước ngoài lớn hơn có thể giảm biến động tỷ giá hối đoái thực bằng cách tăng tính thanh khoản và ổn định chi tiêu trong nước (Agenor, 2003) Đầu tư nước ngoài cũng có thể cải thiện việc chia sẻ rủi ro, liên kết tỷ lệ sinh lời trên nợ bên ngoài với điều kiện kinh tế vĩ mô trong nước (Aguirre và Calderón, 2005; Le Fort, 2000) Jongwanich, Kohpaiboon (2013) và Athukorala và Rajapatirana (2003) nhấn mạnh rằng hình thức đầu tư nước ngoài có tác động khác nhau đến tỷ giá hối đoái thực, cho thấy rằng không chỉ quy mô mà cả thành phần của đầu tư nước ngoài đều quan trọng.
Nghiên cứu về tác động của dòng vốn nước ngoài đối với biến động tỷ giá hối đoái đã được thực hiện lần đầu bởi tác giả Almukhtar Al-Abri và Hamid Baghestani vào năm 2015.
Trong bối cảnh nghiên cứu về thị trường châu Á Thái Bình Dương còn hạn chế, tác giả quyết định tiến hành nghiên cứu đề tài "Ảnh hưởng của đầu tư nước ngoài đến biến động tỷ giá hối đoái thực ở các quốc gia châu Á Thái Bình Dương" nhằm bổ sung các bằng chứng thực nghiệm.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào mối quan hệ giữa đầu tư nước ngoài, bao gồm đầu tư trực tiếp và gián tiếp, cùng với nợ nước ngoài, và ảnh hưởng của chúng đến độ biến động của tỷ giá hối đoái thực Mục tiêu là phân tích mức độ ý nghĩa của các yếu tố này thông qua thực nghiệm tại 8 quốc gia trong khu vực châu Á - Thái Bình Dương.
Nội dung nghiên cứu tập trung trả lời các câu hỏi cụ thể sau:
Gia tăng dòng vốn đầu tư nước ngoài, bao gồm đầu tư trực tiếp, đầu tư gián tiếp và nợ nước ngoài, có thể ảnh hưởng đến sự ổn định của tỷ giá hối đoái thực Việc thu hút các nguồn vốn này không chỉ giúp cải thiện tình hình tài chính mà còn góp phần giảm thiểu biến động tỷ giá, tạo điều kiện thuận lợi cho môi trường kinh doanh.
Khi phân tích tác động của dòng vốn FDI, các yếu tố vĩ mô như phát triển tài chính, chi tiêu chính phủ, sự ổn định và chất lượng thể chế, dự trữ tài sản nước ngoài, và chính sách tiền tệ độc lập đều ảnh hưởng đến biến động tỷ giá hối đoái thực.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận văn bao gồm biến động tỷ giá hối đoáithực, đầu tư nước ngoài
Nghiên cứu được thực hiện bởi tác giả sử dụng dữ liệu từ 8 quốc gia trong khu vực Châu Á Thái Bình Dương, bao gồm Australia, China, Japan, Malaysia, New Zealand, Pakistan, Philippines và Singapore, trong khoảng thời gian từ năm 1991 đến 2014 Những quốc gia này đều có đủ dữ liệu quan sát trong mẫu giai đoạn nghiên cứu.
Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng dạng cân bằng, được thu thập và tổng hợp từ Ngân hàng Thế giới và Quỹ Tiền tệ Quốc tế.
Bài nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng và sử dụng phần mềm Stata 13 để kiểm định các khiếm khuyết định lượng như đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai thay đổi Nghiên cứu sử dụng mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình moment tổng quát (GMM, 1991) để thực hiện hồi quy phân tích mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu.
Ý nghĩa của nghiên cứu
Đề tài này củng cố các luận điểm từ những nghiên cứu trước đó về tác động của dòng vốn nước ngoài đối với biến động tỷ giá hối đoái thực.
Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của dòng vốn nước ngoài đến biến động tỷ giá hối đoái thực, từ đó đề xuất cơ sở cho các chính sách điều hành tỷ giá hiệu quả.
Bố cục bài nghiên cứu
Bố cục bài nghiên cứu bao gồm 5 chương được trình bày như sau:
Chương 1 - Giới thiệu đề tài nghiên cứu Trong chương này tác giả trình bày lý do chọn đề tài, xác định mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và kết cấu của đề tài
Chương 2 - Tổng quan các nghiên cứu trước đây Trong chương này tác giả trình bày tổng quan các nghiên cứu trước đây về mối tương quan giữa đầu tư nước ngoài và biến động tỷ giá
Chương 3 - Phương pháp nghiên cứu Trong chương này tác giả sẽ làm rõ mô hình thực nghiệm, hàm hồi quy, danh sách các biến, nguồn dữ liệu và phương pháp ước lượng
Chương 4 - Nội dung và kết quả nghiên cứu Trong chương này tác giả phân tích thống kê mô tả, kiểm định tính dừng, đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan và phân tích hồi quy
Chương 5 - Kết luận Chương này sẽ tổng kết các kết quả mà đề tài đạt được và rút ra các hạn chế của đề tài, những gợi ý và hướng nghiên cứu tiếp theo. tot nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Lý thuyết về tỷ giá
Theo O'Sullivan và Steven M Sheffrin (2003) trong sách "Nguyên lý kinh tế học", tỷ giá hối đoái giữa hai tiền tệ là tỷ lệ mà tại đó một đồng tiền có thể được trao đổi cho một đồng tiền khác Tỷ giá hối đoái cũng được xem là giá trị của đồng tiền quốc gia này được thể hiện qua một đồng tiền khác.
Giao dịch mua bán quốc tế không chỉ diễn ra trong phạm vi một quốc gia mà còn liên quan đến nhiều quốc gia khác Các quan hệ thanh toán và tín dụng trong giao dịch ngoại thương yêu cầu sử dụng đơn vị tiền tệ của một trong hai nước hoặc thậm chí là đồng tiền của nước thứ ba Do đó, việc chuyển đổi tiền tệ giữa các nước để xác định giá trị giao dịch và thanh toán trở nên rất quan trọng Quá trình chuyển đổi này dựa vào một mức quy đổi xác định, dẫn đến khái niệm tỷ giá hối đoái trong nền kinh tế Tỷ giá hối đoái được hiểu là giá trị của một đơn vị tiền tệ của một nước so với đồng tiền của nước khác, thể hiện hệ số quy đổi giữa các đồng tiền Nội dung của tỷ giá hối đoái phản ánh nhu cầu trao đổi hàng hóa và dịch vụ, phát sinh từ quan hệ tiền tệ giữa các quốc gia Tỷ giá hối đoái có thể được phân loại dựa trên tiêu thức giá trị của nó.
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa là tỷ giá được công bố và có thể giao dịch giữa hai loại tiền tệ mà không xem xét đến mối quan hệ sức mua của chúng.
Tỷ giá hối đoái thực là tỷ giá hối đoái danh nghĩa đã được điều chỉnh theo sự biến động của giá cả giữa hai quốc gia Điều này giúp phản ánh chính xác hơn sức mua của đồng tiền trong bối cảnh kinh tế hiện tại.
Tỷ giá hối đoái thực và tính biến động của nó là những chỉ số quan trọng trong nghiên cứu và thực tiễn, vì chúng ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định đầu tư và việc nắm giữ tiền.
Theo định nghĩa trong sách “Từ điển và Bách khoa toàn thư Học thuật”, biến động tỷ giá hối đoái là sự thay đổi của tỷ giá dựa trên thị trường khi giá trị của một trong hai đồng tiền thay đổi Đồng tiền sẽ tăng giá trị khi nhu cầu vượt quá nguồn cung hiện có.
Giá trị của tiền sẽ giảm khi nhu cầu thấp hơn so với cung Điều này không có nghĩa là mọi người không còn muốn tiền, mà chỉ đơn giản là họ muốn giữ tài sản của mình dưới hình thức khác, có thể là một loại tiền tệ khác.
Tỷ giá hối đoái chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố như lãi suất, lạm phát, nợ công và chính sách tiền tệ Tuy nhiên, bài nghiên cứu này chỉ tập trung vào tác động của đầu tư nước ngoài đối với biến động tỷ giá hối đoái thực Các yếu tố khác sẽ được xem xét trong mối quan hệ tương tác với đầu tư nước ngoài, không được phân tích độc lập khỏi mô hình nghiên cứu chính.
2.1.2 Lý thuyết về đầu tư nước ngoài Đầu tưnước ngoài bao gồm các dòng vốn từ một quốc gia khác để đổi lấy cổ phần sở hữu đáng kể ở các công ty trong nước hoặc các tài sản khác trong nước
Đầu tư nước ngoài thường cho thấy rằng người nước ngoài đóng vai trò tích cực trong việc quản lý, coi đó là một trách nhiệm đối với khoản đầu tư của họ.
Theo Almukhtar Al-Abri Hamid Baghestani (2015), đầu tư nước ngoài bao gồm đầu tư trực tiếp (FDI), đầu tư gián tiếp và nợ nước ngoài Đầu tư trực tiếp nước ngoài xảy ra khi công dân của một quốc gia kiểm soát các hoạt động kinh tế tại một quốc gia khác Mặc dù có nhiều khái niệm khác nhau về đầu tư nước ngoài trên thế giới, FDI vẫn là hình thức chủ yếu được nhắc đến trong các nghiên cứu và phân tích kinh tế.
Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) được định nghĩa là khoản đầu tư mang tính chất lâu dài, trong đó một tổ chức tại một nền kinh tế (nhà đầu tư trực tiếp) thu được lợi ích bền vững từ một doanh nghiệp ở nền kinh tế khác Mục tiêu của nhà đầu tư trực tiếp là tăng cường ảnh hưởng trong việc quản lý doanh nghiệp tại quốc gia nơi họ đầu tư.
Theo Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) xảy ra khi nhà đầu tư từ một quốc gia (nước chủ đầu tư) sở hữu tài sản tại một quốc gia khác (nước thu hút đầu tư) và có quyền quản lý tài sản đó Quản lý tài sản là yếu tố chính phân biệt FDI với các công cụ tài chính khác Thông thường, cả nhà đầu tư và tài sản được quản lý ở nước ngoài đều là các cơ sở kinh doanh.
Trong đầu tư gián tiếp nước ngoài, nhà đầu tư được gọi là công ty mẹ, trong khi các tài sản được gọi là công ty con hoặc chi nhánh công ty.
Các nhà đầu tư nước ngoài xúc tiến mua và nắm giữ cổ phiếu theo danh mục đầu tưđược phát hành từ các công ty nội địa
Theo cuốn "Thống kê nợ nước ngoài: Hướng dẫn tập hợp và sử dụng" của Quỹ Tiền tệ Quốc tế, tổng nợ nước ngoài tại bất kỳ thời điểm nào được định nghĩa là số dư nợ của các công nợ thường xuyên thực tế, không bao gồm công nợ bất thường Điều này yêu cầu bên nợ phải thanh toán gốc và/hoặc lãi vào một hoặc nhiều thời điểm trong tương lai, do đối tượng cư trú tại một nền kinh tế nợ đối tượng không cư trú Khái niệm này làm nổi bật mối liên hệ giữa nợ nước ngoài và đối tượng cư trú nước ngoài.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Dựa trên cách tiếp cận mô hình thực nghiệm Al-Abri, A., và Baghestani, H
Nghiên cứu năm 2015 đã thực hiện hồi quy dữ liệu bảng với việc kiểm soát các khác biệt giữa các quốc gia, nhằm phân tích mối quan hệ giữa các biến Ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu bảng là tăng số quan sát và kiểm soát các yếu tố không thể quan sát được theo thời gian và không gian Dữ liệu bảng cũng giúp đo lường và loại bỏ sự dị biệt giữa các quốc gia trong cỡ mẫu, thông qua việc tách thành phần riêng cho từng quốc gia Điều này cho thấy nếu có bằng chứng trên dữ liệu bảng, thì mối quan hệ nghiên cứu tồn tại trong toàn bộ cỡ mẫu quốc gia được khảo sát (Baltagi, 2008).
Mô hình sử dụng dữ liệu bảng được thể hiện như sau:
Vol(reer it ) = ƞ t + θ i + γ (Fi t ) + ГZ t + t (2) Trong đó:
Vol (reer t) là chỉ số đo lường độ biến động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực Các yếu tố không quan sát được như ƞ t ảnh hưởng đến hiệu chỉnh năm, trong khi θ i đại diện cho các tác động đã được hiệu chỉnh ở cấp quốc gia.
Fi t là đầu tư nước ngoài
Z t là một vec-tơ quan trọng để đo lường các biến động kinh tế cơ bản, bao gồm biến động tỷ lệ thương mại, tăng trưởng sản lượng và khu vực tư nhân Ngoài ra, nó còn xem xét các yếu tố điều khiển khác như mức độ mở cửa thương mại, tỷ giá hối đoái danh nghĩa linh hoạt, cùng với các biến giả đại diện cho khủng hoảng châu Á 1997-1999 và khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2007-2008.
Các mô hình nghiên cứu đã được áp dụng để thay thế các dòng vốn nước ngoài trong phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến động tỷ giá hối đoái thực Bài nghiên cứu này nhằm ước lượng các mô hình khác nhau để trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã được đặt ra.
Mô hình từ 1 đến 4 được sử dụng để trả lời câu hỏi nghiên cứu số 1, trong đó tác giả thay thế các biến đại diện cho các hình thức đầu tư nước ngoài khác nhau như nợ nước ngoài (dl), đầu tư trực tiếp nước ngoài (fdi), đầu tư gián tiếp nước ngoài (pel) và tổng nợ nước ngoài (tfl) nhằm phân tích tác động của chúng đến biến động tỷ giá hối đoái thực (exv).
Mô hình 2: exv = f (fditotv gdpv fdv to exf crisis)
Mô hình 3: exv = f (pel totv gdpv fdv to exf crisis)
Mô hình 4: exv = f (tfl totv gdpv fdv to exf crisis)
Mô hình nghiên cứu từ 5 đến 9 được thiết lập để trả lời câu hỏi nghiên cứu số 2, trong đó xem xét tác động của các biến vĩ mô như phát triển tài chính (fd), biến động chi tiêu chính phủ (gdpv), lạm phát (infv), dự trữ tài sản nước ngoài chính thức (ofar) và độc lập tiền tệ (mi) đối với biến động tỷ giá hối đoái thực Nghiên cứu sẽ phân tích mối quan hệ trực tiếp của các biến này với tỷ giá hối đoái thực, cũng như mối quan hệ gián tiếp thông qua sự tương tác với đầu tư trực tiếp nước ngoài (fdi).
Mô hình 5: exv = f (fdi fdifd fd totv gdpv fdv to exf)
Mô hình 6: exv = f (fdi fdigsv gsv totv gdpv fdv to exf)
Mô hình 7: exv = f (fdi fdiinfv infv totv gdpv fdv to exf)
Mô hình 8: exv = f (fdi fdiofar ofar totv gdpv fdv to exf)
Mô hình 9: exv = f (fdi fdimi mi totv gdpv fdv to exf) Tác giả kỳ vọng dấu của các hệ số hồi quy chính thể hiện ở bảng sau:
Bảng 3.2:Sự kỳ vọng các biến số hồi quy chính
Biến Kỳ vọng dấu Giải thích dl +
Nghiên cứu của Wei (2006) chỉ ra rằng các quốc gia phụ thuộc vào nguồn vốn nợ nước ngoài có nguy cơ tài chính cao hơn Sự biến động đột ngột của các dòng vốn này có thể dẫn đến tổn thương cho nền kinh tế.
Do đó, tác giả kỳ vọng gia tăng đầu tư nước ngoài dưới hình thức nợ sẽ làm tăng biến động tỷ giá hối đoái thực fdi -
Các nghiên cứu trước đây của Hull và Tesar
(2001), Agenor (2003), Al-Abri A và Baghestani
Nghiên cứu của H (2015) cho thấy rằng đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) có ảnh hưởng ngược chiều đến sự biến động của tỷ giá hối đoái thực Tác giả tin rằng sự gia tăng dòng vốn FDI sẽ giúp giảm thiểu biến động tỷ giá hối đoái thực.
Nghiên cứu của Hull và Tesar (2001) cùng Chari và Henry (2008) chỉ ra rằng dòng vốn gián tiếp nước ngoài mở ra nhiều cơ hội cho doanh nghiệp trong nước tiếp cận các kênh tài chính mới, từ đó phát triển thị trường tài chính nội địa và nâng cao hiệu quả kinh doanh Các tác giả kỳ vọng rằng gia tăng đầu tư gián tiếp nước ngoài sẽ có tác động tích cực đến nền kinh tế nội địa, góp phần giảm thiểu biến động tỷ giá hối đoái thực.
Tổng nợ nước ngoài ròng được dự báo sẽ mang lại ảnh hưởng tích cực cho nền kinh tế trong nước, góp phần làm giảm sự biến động của tỷ giá hối đoái thực.
Phương pháp kiểm định và ước lượng hồi quy
Dữ liệu bảng (panel data) là sự kết hợp giữa dữ liệu theo không gian (cross-section) và dữ liệu theo chuỗi thời gian (time series), cho phép thu thập thông tin về các biến tại một thời điểm nhất định Khác với dữ liệu chéo gộp, dữ liệu bảng cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ kinh tế và biến động theo thời gian của các đối tượng nghiên cứu Có hai loại dữ liệu bảng: dữ liệu bảng cân bằng (balanced panels) và dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panels), trong đó dữ liệu bảng cân bằng có số quan sát đồng nhất theo thời gian Luận án này sử dụng dữ liệu bảng cân bằng cho các quốc gia theo chuỗi thời gian Nghiên cứu với dữ liệu bảng mang lại nhiều ưu điểm, như đã chỉ ra bởi Baltagi (2008).
Bằng cách kết hợp dữ liệu chuỗi thời gian từ nhiều quốc gia, dữ liệu bảng sẽ cung cấp thông tin phong phú hơn, giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến, đồng thời tăng số lượng quan sát và bậc tự do Điều này dẫn đến ước lượng ổn định, hiệu quả và không bị chệch.
Dữ liệu bảng chứa thông tin liên quan đến nhiều doanh nghiệp và quốc gia theo thời gian, mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt Các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu bảng có khả năng xử lý sự không đồng nhất này, cho phép kiểm soát những khác biệt không quan sát được giữa các thực thể, chẳng hạn như khả năng quản lý, triết lý kinh doanh, văn hóa và nguồn tài nguyên giữa các doanh nghiệp.
Việc sử dụng dữ liệu bảng trong nghiên cứu luận văn mang lại hiệu quả cao hơn so với phân tích dữ liệu chéo hoặc dữ liệu chuỗi thời gian nhờ vào những lợi thế nổi bật của nó.
Tác giả thực hiện các bước phân tích để lựa chọn mô hình phù hợp cụ thể như sau:
Tác giả sử dụng phần mềm STATA để thực hiện phân tích hồi quy Pooled OLS và FEM Sau khi so sánh kết quả từ hai mô hình, tác giả lựa chọn mô hình phù hợp nhất Đối với mô hình FEM, kiểm định F được sử dụng để kiểm tra giả thuyết H0: α1 = α2 = … = αN = α Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, mô hình FEM sẽ được chọn, ngược lại, Pooled OLS sẽ được ưu tiên.
Bước 2: Tác giả tiến hành so sánh hai mô hình Pooled OLS và REM, sử dụng phương pháp nhân tử Lagrange (LM) cùng với kiểm định Breusch-Pagan để xác định tính phù hợp của ước lượng Giả thuyết H0 cho rằng sai số của ước lượng thô không bao gồm sai lệch giữa các quốc gia hoặc năm (phương sai giữa các doanh nghiệp) là không đổi Việc bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy sai số trong ước lượng có chứa sự sai lệch giữa các nhóm, ủng hộ mô hình REM, trong khi Pooled OLS lại cho thấy tính phù hợp tốt hơn so với REM.
Sau khi hoàn thành hai bước đầu tiên, nếu kết quả kiểm định cho thấy phương pháp Pooled OLS phù hợp hơn FEM và REM, tác giả sẽ chọn Pooled OLS Nếu không, tác giả sẽ tiếp tục thực hiện bước thứ ba.
Bước 3: Tác giả thực hiện ước lượng với FEM và REM, sử dụng kiểm định
Trong nghiên cứu Hausman, giả thuyết H0 được đặt ra là Cov(Xit, ui) = 0 Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết này, tác giả sẽ lựa chọn phương pháp FEM Ngược lại, nếu kết quả kiểm định không bác bỏ giả thuyết H0, tác giả sẽ chọn phương pháp REM.
Một mô hình chỉ có giá trị giải thích khi các giả định của nó được thỏa mãn Do đó, tác giả cần kiểm tra các giả định trước khi diễn giải kết quả Quá trình này bao gồm việc phát hiện các khuyết tật tiềm ẩn của mô hình, và nội dung tiếp theo sẽ thực hiện các kiểm định này.
3.4.1 Kiểm định các trường hợp khuyết tật của mô hình
Giả định rằng phương sai của sai số là không đổi, điều này rất quan trọng trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu Việc tải xuống tài liệu luận văn mới nhất có thể giúp bạn nắm bắt thông tin và kiến thức cần thiết cho luận văn thạc sĩ của mình Hãy chắc chắn kiểm tra các nguồn tài liệu đáng tin cậy để đảm bảo chất lượng cho công trình nghiên cứu của bạn.
Phương sai thay đổi đề cập đến việc phương sai của các phần dư không đồng nhất, dẫn đến sự khác biệt trong độ tin cậy của mỗi quan sát Khi phương sai lớn, tầm quan trọng của các quan sát sẽ giảm Vấn đề này trở nên nghiêm trọng hơn khi phương sai có mối quan hệ với một hoặc nhiều biến giải thích, vi phạm giả định rằng các phân phối của phần dư không được tương quan với bất kỳ biến giải thích nào.
Hiện tượng phương sai thay đổi có thể gây ra nhiều hệ quả nghiêm trọng, bao gồm việc các ước lượng OLS vẫn giữ được tính không chệch nhưng lại mất đi tính hiệu quả Hơn nữa, ước lượng của các phương sai sẽ trở nên chệch, dẫn đến việc kiểm định hệ số hồi quy không còn hiệu lực.
Trong quá trình hồi quy, tác giả sẽ xem xét bản chất vấn đề nghiên cứu và đồ thị phần dư, đồng thời áp dụng các kiểm định Goldfeld-Quandt, Breusch-Pagan, White, Park trên OLS và phương pháp Greene (2000) trên dữ liệu bảng để kiểm tra vi phạm giả thiết hồi quy, cụ thể là hiện tượng phương sai thay đổi.
(2) Giả định không có sự tương quan giữa các phần dư
Tự tương quan là mối liên hệ giữa các thành phần trong chuỗi quan sát theo thứ tự thời gian hoặc không gian Để kiểm tra giả thiết hồi quy liên quan đến hiện tượng này, tác giả sử dụng phương pháp đồ thị và kiểm định Durbin-Watson trong mô hình hồi quy OLS Đối với dữ liệu bảng, tác giả áp dụng kiểm định do Wooldridge (2002) và Drukker (2003) đề xuất để phát hiện tự tương quan.
Hiện tượng tự tương quan gây ra nhiều hệ quả nghiêm trọng trong ước lượng OLS Mặc dù ước lượng này vẫn giữ tính tuyến tính và không chệch, nhưng lại không còn hiệu quả Phương sai của các ước lượng OLS thường bị chệch, đôi khi thấp hơn so với phương sai thực, dẫn đến việc phóng đại tỷ số t Các kiểm định t và F trở nên không đáng tin cậy, ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả nghiên cứu Công thức thông thường để tính phương sai sai số có thể cho ra ước lượng chệch, và trong một số trường hợp, ước lượng này có thể thấp hơn phương sai thực Điều này cũng có thể khiến hệ số xác định trở nên không đáng tin cậy, với giá trị ước lượng cao hơn thực tế, và các phương sai cùng số tiêu chuẩn của dự đoán không đạt hiệu quả.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích thống kê mô tả
Kết quả thống kê bằng phần mềm Stata cho thấy phạm vi giá trị, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến độc lập và phụ thuộc, được trình bày chi tiết trong bảng thống kê mô tả 4.1 dưới đây.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình
Trung bình Độ lệch chuẩn
The latest financial data reveals significant metrics across various sectors, with GT showing a value of 168.00 and minor fluctuations in related figures Totv maintains stability at 168.00, while GDPV demonstrates a notable increase to 168.00, reflecting a growth rate of 1.53 GSV remains steady at 168.00, indicating consistent performance FDV also holds at 168.00, with a slight increase in its metrics In contrast, TO reports a higher value of 192.00, showcasing a growth rate of 4.21, while TFL exhibits a robust performance at 192.00 with a growth of 12.54 FDI stands at 192.00, highlighting a significant increase of 10.98, and PEL shows a growth rate of 10.19 at the same value OFAR and DL also reflect positive trends at 192.00, with growth rates of 10.65 and 11.97, respectively Overall, the data indicates a mixed but generally positive economic outlook.
Nguồn: Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 1)
Biến exv (Biến động tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER) có độ biến động từ 0 đến 0.12, với giá trị trung bình là 0.04 và độ lệch chuẩn là 0.02 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn không nhỏ so với giá trị trung bình.
Biến động tỷ lệ thương mại (Biến totv) có sự biến động từ 0 đến 0.13, với giá trị trung bình mẫu là 0.03 và độ lệch chuẩn cũng là 0.03 Dữ liệu cho thấy sự ổn định, khi độ lệch chuẩn không vượt quá giá trị trung bình.
Độ biến động tăng trưởng GDP (gdpv) dao động từ 0.03 đến 7.63, với giá trị trung bình là 1.53 và độ lệch chuẩn là 1.45 Dữ liệu cho thấy sự ổn định, nhưng độ lệch chuẩn tương đối lớn so với giá trị trung bình.
Biến GSV (Độ biến động chi tiêu chính phủ) có giá trị dao động từ 0 đến 0.13, với giá trị trung bình là 0.03 và độ lệch chuẩn mẫu là 0.02 Dữ liệu cho thấy sự ổn định trong biến động, mặc dù độ lệch chuẩn không nhỏ so với giá trị trung bình.
Biến fdv (Phát triển tài chính) có độ biến động từ 0 đến 0.21, với giá trị trung bình mẫu là 0.04 và độ lệch chuẩn cũng là 0.04 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn không vượt quá giá trị trung bình.
Biến to (Độ mở thương mại) có độ biến động từ 2.77 đến 6.09, với giá trị trung bình mẫu là 4.21 và độ lệch chuẩn là 0.88 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn không nhỏ so với giá trị trung bình.
Biến tfl (Tổng nợ nước ngoài) có độ biến động từ 10.14 đến 15.22, với giá trị trung bình là 12.54 và độ lệch chuẩn là 1.45 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn tương đối lớn so với giá trị trung bình.
Biến FDI (Đầu tư trực tiếp nước ngoài) cho thấy sự biến động trong khoảng từ 7.39 đến 14.46, với giá trị trung bình mẫu là 10.98 và độ lệch chuẩn là 1.52 Dữ liệu này phản ánh sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn tương đối lớn so với giá trị trung bình.
Biến pel (Đầu tư gián tiếp nước ngoài) có độ biến động từ 5.69 đến 14.04, với giá trị trung bình là 10.19 và độ lệch chuẩn là 1.94 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn tương đối lớn so với giá trị trung bình.
Biến ofar (Dự trữ tài sản nước ngoài chính thức) có độ biến động từ 6.27 đến 14.98, với giá trị trung bình là 10.65 và độ lệch chuẩn là 1.88 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn tương đối lớn so với giá trị trung bình.
Biến dl (Nghĩa vụ nợ nước ngoài của khu vực tư nhân) cho thấy sự biến động trong khoảng từ 9.83 đến 14.89, với giá trị trung bình là 11.97 và độ lệch chuẩn mẫu là 1.4 Dữ liệu này cho thấy sự dao động ổn định, mặc dù độ lệch chuẩn không nhỏ so với giá trị trung bình.
Biến exf (Tỷ giá hối đoái linh hoạt) có độ biến động từ 1 đến 4, với giá trị trung bình mẫu là 2.73 và độ lệch chuẩn là 1.01 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn tương đối lớn so với giá trị trung bình.
Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả chung cho các biến trong mô hình, cho thấy độ dao động ổn định xoay quanh giá trị trung bình của mẫu Dữ liệu thể hiện sự đồng đều ở tất cả các quan sát của các biến Cỡ mẫu nghiên cứu dao động từ 168 đến 192 quan sát, được coi là hợp lệ và đủ để thực hiện hồi quy trong thống kê.
Kiểm định tự tương quan và đa cộng tuyến
4.2.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến
Hệ số tương quan là chỉ số quan trọng để xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình phân tích Thông qua ma trận tương quan, tác giả có thể đánh giá mức độ liên kết giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan tuyến tính giữa các cặp biến trong mô hình
Biến exv totv gdpv gsv fdv to tfl fdi pel ofar dl exf mi exv 1.00 totv -0.03 1.00 gdpv 0.01 -0.06 1.00 gsv -0.16 0.10 0.28 1.00 fdv -0.02 0.01 0.03 0.24 1.00 to -0.29 -0.24 0.47 0.25 0.20 1.00 tfl 0.10 -0.01 0.02 -0.42 -0.26 -0.10 1.00 fdi -0.03 -0.06 0.05 -0.39 -0.22 0.14 0.83 1.00 pel 0.09 -0.05 0.00 -0.45 -0.23 -0.09 0.94 0.74 1.00 ofar 0.04 -0.05 0.09 -0.24 -0.13 0.02 0.83 0.74 0.81 1.00 dl 0.13 0.03 0.04 -0.39 -0.24 -0.14 0.98 0.73 0.90 0.77 1.00 exf 0.08 0.02 -0.09 -0.35 -0.25 -0.18 0.45 0.17 0.50 0.07 0.52 1.00 mi -0.12 0.15 0.17 0.08 0.02 0.08 0.12 0.13 0.06 0.18 0.12 -0.12 1.00
Nguồn: Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13
Tác giả dùng hệ số tương quan Pearson được giới thiệu bởi Francis Galton
Hệ số tương quan đơn được sử dụng để đo lường mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu từ năm 1880 Tuy nhiên, hệ số này rất nhạy cảm với các yếu tố tác động bên ngoài Tác giả chỉ chú trọng vào những hệ số có trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 để làm nổi bật mức độ đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến trong mô hình.
Kết quả phân tích ma trận tự tương quan cho thấy có sự tồn tại của các hệ số tự tương quan cặp giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8, bao gồm fdi-tfl, pel-tfl, dl-tfl, ofar-tfl, ofar-pel và dl-pel, điều này chỉ ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình hồi quy.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến với tiêu chuẩn tương quan cặp tuyến tính theo dữ liệu
Theo Achen, trong trường hợp mô hình có đa cộng tuyến chặt, ước lượng các tham số vẫn giữ tính chất BLUE, nghĩa là hiệu quả ước lượng là tốt nhất và không có độ thiên lệch.
4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai
The analysis of the VIF values reveals significant insights into the data, with key metrics such as tfl at 477.6, dl at 208.9, and fdi at 25.17 Other important figures include pel at 21.13, ofar at 7.49, and exf at 3.29, indicating varying levels of influence The latest findings also highlight the relevance of the variables tot nghiep, gsv, gdpv, totv, fdv, and mi, with values ranging from 1.13 to 2.28, suggesting a complex interplay among these factors.
Nguồn: Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 3)
Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến từ bảng 4.3 cho thấy rằng trung bình VIF của các biến trong mô hình lớn hơn 10 Điều này chỉ ra rằng có sự tồn tại của các biến độc lập vượt quá ngưỡng 10, dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.
Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.
Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS, FEM, REM
Để chọn mô hình định lượng phân tích, tác giả tiến hành kiểm định lựa chọn mô hình Nếu mô hình Pooled được chọn, không cần kiểm soát các yếu tố quốc gia trong hồi quy Ngược lại, nếu mô hình FEM và REM được lựa chọn, mô hình phân tích sẽ dựa trên dữ liệu bảng.
Để đảm bảo tính chính xác của kết quả phân tích, tác giả đã tiến hành kiểm định lựa chọn trên tất cả 9 mô hình hồi quy được sử dụng.
4.3.1 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM
Kiểm định giả định rằng các quan sát giữa các quốc gia qua các năm không có sự khác biệt cho thấy mô hình Pooled OLS là phù hợp với dữ liệu Tuy nhiên, khi dữ liệu mẫu chỉ ra sự khác biệt giữa các quốc gia theo thời gian, mô hình dữ liệu bảng FEM sẽ là lựa chọn phù hợp hơn cho nghiên cứu.
Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình FEM
Giải thuyết H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu Giả thuyết H 1 : Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu
Bảng 4.4:Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled OLS và FEM
Mô hình Thống kê f P-value
Nguồn:Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13
Tất cả các mô hình đều có p-value nhỏ hơn 0.05, cho phép bác bỏ giả thuyết H0 tại mức ý nghĩa 5% Do đó, mô hình hồi quy theo phương pháp FEM được xác định là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS.
4.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM
Tác giả tiếp tục kiểm định Breusch, T S và A R Pagan (1980) lựa chọn mô hình Pooled OLS và REM với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM Giả thuyết H 1 : Mô hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn Pooled OLS
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled OLS và REM
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value
Nguồn:Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 4)
Kết quả kiểm định p-value của bốn mô hình (1), (2), (3), (4) đều nhỏ hơn 0.05, cho phép bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10% Điều này cho thấy mô hình REM phù hợp hơn với dữ liệu mẫu so với mô hình Pooled OLS Trong khi đó, các mô hình (5), (6), (7) cần được xem xét thêm.
(8), (9) giá trị p-value lớn hơn 0.05 nên chúng ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ H 0 vậy những mô hình này hợp với phương pháp Pooled OLS hơn
4.3.3 Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và REM
Tác giả tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai mô hình REM và FEM, dựa trên các giả thuyết dữ liệu cụ thể.
Giả thuyết H 0 : Mô hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn FEM Giả thuyết H 1 : Mô hình FEM phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value
Nguồn:Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 4)
Các kiểm định p-value cho các mô hình (2), (3), (4), (5), (7) đều nhỏ hơn 0.1, cho thấy có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, mô hình FEM (hiệu ứng tác động cố định) phù hợp hơn với dữ liệu mẫu so với mô hình REM.
Sau khi phân tích các lựa chọn kiểm định mô hình, tác giả đã quyết định sử dụng mô hình hiệu ứng cố định (FEM) cho các mô hình (1) và (2).
(3), (4), (5), (6), (7), (8), (9) và mô hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên – REM (Random effect) làm cho mô hình (1), (2), (3), (4) và Pooled OLS cho mô hình (5),
Kiểm định các giả thiết cổ điển định lượng
4.4.1 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liệu bảng - Greene (2000)
Tác giả thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi theo phương pháp của Greene (2000) với các giả thuyết liên quan.
Giả thuyết H 0 : Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H 1 : Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của các mô hình
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value
Nguồn: Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 5)
Kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata cho thấy p-value bằng 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0.05 Điều này cung cấp cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, xác nhận sự tồn tại của hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%
4.4.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng–
Wooldridge (2002) và Drukker (2003) Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương Wooldridge
(2002) và Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H0 cho rằng mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1, trong khi giả thuyết H1 khẳng định rằng mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra tự tương quan trong các mô hình
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value
Nguồn: Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 6)
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata13 cho thấy p-value nhỏ hơn α = 0.05, từ đó đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% Điều này chứng tỏ sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình với mức ý nghĩa
Sau khi kiểm tra tính tương quan, đa cộng tuyến, phương sai của nhiễu và tự tương quan trong mô hình, tác giả sẽ tiến hành phân tích kết quả hồi quy thực nghiệm Phân tích này bao gồm các phương pháp hồi quy Pooled, FEM và REM, cùng với mô hình ước lượng bằng phương pháp sai phân GMM Mục tiêu là kiểm soát các vấn đề như phương sai thay đổi của nhiễu, tự tương quan phần dư và nội sinh trong mô hình.
Phân tích kết quả hồi quy bằng phương pháp Pooled OLS,
Trong bài viết này, tác giả sẽ thực hiện hồi quy cho ba mô hình từ đơn giản đến phức tạp nhằm khắc phục những hạn chế trong kiểm định mô hình hồi quy Cụ thể, tác giả sẽ áp dụng các phương pháp hồi quy Pooled OLS, FEM và REM để phân tích và so sánh hiệu quả của từng mô hình.
Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy hệ số FDI âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% khi áp dụng tác động FEM Hệ số hồi quy của pel và tfl cũng cho kết quả tương tự Mối tương quan với độ biến động tỷ giá hối đoái thực là nghịch biến và có ý nghĩa thống kê.
GDPV đồng biến và có ý nghĩa thống kê 1% trong bốn mô hình với việc hiệu chỉnh tác động REM và FEM Tương quan giữa các biến là âm và chỉ có ý nghĩa khi áp dụng hiệu chỉnh REM.
Ngược lại exf chỉ có ý nghĩa khi hiệu chỉnh FEM, mối tương quan là nghịch biến
Chúng ta sẽ phân tích sâu hơn về ý nghĩa thống kê ở phần tiếp theo
Bảng 4.9 trình bày kết quả hồi quy của các mô hình 1, 2, 3, 4 bằng phương pháp FEM và REM Các kết quả này được tổng hợp từ dữ liệu tải xuống mới nhất, phục vụ cho luận văn thạc sĩ.
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn:Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 7)
REM FEM exv exv exv exv exv exv exv exv dl 0.000464 -0.00397
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy mô hình 5, 6, 7, 8, 9 bằng phương pháp Pooled OLS và FEM
Pooled OLS FEM exv exv exv exv exv exv exv exv exv exv fdi 0.0435*** -0.00256 -0.00345 0.0213*** 0.00530 -0.00345 -0.00547* -
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn:Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 7)
Trong các mô hình 5, 6, 7, 8, 9, việc bổ sung các biến số như fdi.fd, fdi.infv nhằm nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ mô đối với sự biến động của tỷ giá hối đoái thực trong bối cảnh tương tác với các dòng vốn FDI khác nhau.
Tương tự như bảng 4.9, GDPV dương có ý nghĩa thống kê, trong khi tương quan âm chỉ có ý nghĩa trong mô hình Pooled OLS Ngược lại, EXF chỉ có ý nghĩa khi được hiệu chỉnh bằng FEM, với mối tương quan nghịch biến.
Mô hình (5) cho thấy FDI có tác động dương, trong khi FD không có ý nghĩa thống kê, do đó không tìm thấy tác động trực tiếp của phát triển tài chính đến biến động tỷ giá hối đoái thực Tuy nhiên, hệ số của FDI.FD là -0.0314 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy rằng phát triển tài chính sâu rộng có thể giảm biến động tỷ giá hối đoái thực một cách gián tiếp thông qua việc gia tăng tác động của dòng vốn FDI Ngoài ra, tác động trực tiếp của FD được xác định trong mô hình FEM với hệ số âm và có ý nghĩa ở mức 5%.
Xét mô hình (6) (9) không tìm thấy ý nghĩa thống kê của gsv, mi và fdi.gsv, fdi.mi
Mô hình (7) không cho thấy tác động trực tiếp của infv, nhưng fdi.infv lại có ý nghĩa thống kê trong cả hai mô hình Pooled OLS và FEM Điều này cho thấy rằng môi trường FDI khác nhau có ảnh hưởng đến tác động của infv lên biến động tỷ giá hối đoái thực.
Tương tự mô hình (8) tìm thấy tác động dương có ý nghĩa của ofar và thống kê của fdi ofar có ý nghĩa ở mức 1%.
Hồi quy đối chiếu bằng phương pháp GMM
Các nghiên cứu trước đây của Kiyota và Urata (2004), Furceri và Borelli (2008), Jongwanich và Kohpaiboon (2013), cùng với Dal Bianco và To (2016) đã cung cấp bằng chứng lý thuyết và thực nghiệm về tác động của biến động tỷ giá đến dòng vốn đầu tư trực tiếp Những phát hiện này cho thấy mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và quyết định đầu tư từ nước ngoài, được trình bày rõ ràng trong chương 2 thông qua các bằng chứng thực nghiệm như của Hau.
Nhiều nghiên cứu như của Kalemli-Ozcan và cộng sự (2003), Lane và Milesi-Ferretti (2004), Blalock và Gertler (2005), Wei (2006) đã chỉ ra mối quan hệ giữa đầu tư nước ngoài và biến động tỷ giá Sự tồn tại của mối quan hệ hai chiều giữa biến độc lập và biến phụ thuộc cho thấy hiện tượng nội sinh trong mô hình, điều này không được kiểm soát bởi các phương pháp như Pooled OLS, FEM, REM và GLS trong nghiên cứu của Al-Abri và Baghestani (2015) Việc không kiểm soát hiện tượng nội sinh trong ước lượng hồi quy có thể dẫn đến kết quả không chính xác, gây ra những kết luận sai lầm Để đảm bảo tính tin cậy của ước lượng và cung cấp bằng chứng thực nghiệm, tác giả đã áp dụng phương pháp GMM do Arellano-Bond (1991) giới thiệu, nhằm khắc phục các vấn đề như phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh trong mô hình hồi quy.
Các kiểm định phương sai thay đổi của nhiễu và tự tương quan phần dư đã được áp dụng cho cả 9 mô hình được trình bày trong phần 4.4.
Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng thông thường như FEM, REM và Pooled OLS không kiểm soát được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, dẫn đến hiệu quả ước lượng giảm sút Để khắc phục vấn đề này, tác giả đề xuất sử dụng mô hình sai phân GMM của Arellano-Bond (1991) Tính hợp lý của các công cụ trong phương pháp GMM được đánh giá qua kiểm định Sargan và Arellano-Bond (AR) Kiểm định Sargan xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ, với giả thuyết H0 rằng biến công cụ là ngoại sinh, tức là không tương quan với sai số của mô hình; do đó, giá trị p của thống kê Sargan càng lớn càng tốt.
Kiểm định Arellano-Bond, được đề xuất bởi Arellano và Bond vào năm 1991, nhằm kiểm tra tính tự tương quan của sai số trong mô hình GMM theo dạng sai phân bậc nhất Chuỗi sai phân thường có tương quan bậc nhất AR(1), do đó, kết quả kiểm định AR(1) thường bị bỏ qua Để phát hiện tự tương quan bậc 1, kiểm định AR(2) được thực hiện trên chuỗi sai phân của sai số Kiểm định Arellano-Bond có giả thuyết H0 là không có tự tương quan và áp dụng cho số dư sai phân Thường thì kiểm định AR(1) bác bỏ giả thuyết H0, trong khi kiểm định AR(2) quan trọng hơn vì nó kiểm tra tự tương quan ở cả hai cấp độ 1 và 2.
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy mô hình 1, 2, 3, 4 bằng phương pháp sai phân GMM
(1) (2) (3) (4) exv exv Exv exv dl -0.0042*
Hansen 1.000 1.000 1.000 1.000 tot nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 8)
Giá trị p-value của Hansen trong bảng 4.11 cho thấy tất cả các cột đều lớn hơn 0.05, chứng tỏ mô hình GMM có số biến công cụ phù hợp và đầy đủ Đồng thời, giá trị p-value của các chỉ số AR(1) và AR(2) cũng thỏa mãn, cho thấy mô hình hồi quy sử dụng phương pháp sai phân GMM đạt độ tin cậy cao Kết quả hồi quy trong bảng 4.11 chỉ ra rằng yếu tố Nghĩa vụ nợ (dl) trong cột (1) có ý nghĩa thống kê tại mức 10%, cho thấy mối quan hệ trực tiếp giữa dòng vốn và biến động tỷ giá.
Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố này có tác động ngược chiều đến độ biến động của tỷ giá hối đoái thực, nghĩa là sự suy giảm nợ sẽ làm tăng độ bất ổn của tỷ giá hối đoái thực và ngược lại Điều này không phù hợp với quan điểm của Wei (2006), cho rằng dòng vốn từ nợ sẽ ít có lợi ích trong việc giảm biến động tỷ giá hối đoái thực.
Nếu các quốc gia biết cách tận dụng và sử dụng hiệu quả dòng vốn từ nợ, thì điều này có thể giảm thiểu sự phụ thuộc vào nợ và tạo ra ảnh hưởng tích cực, giúp ổn định tỷ giá hối đoái thực.
Biến FDI âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% cho thấy sự gia tăng FDI của một quốc gia có tác động làm giảm biến động tỷ giá hối đoái thực của quốc gia đó Kết quả này hỗ trợ quan điểm của các nghiên cứu trước đây của Markusen và Venables (1999), Hull và Tesar (2001), Angenor (2003), Harrison và cộng sự (2004), cũng như Blalock và Gertler.
(2005) Dòng vốn FDI, đúng như kỳ vọng, mang lại nhiều lợi ích trong việc giảm biến động tỷ giá hối đoái thực
Biến pel đại diện cho đầu tư gián tiếp nước ngoài có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, cho thấy sự tăng trưởng trong đầu tư này làm giảm độ biến động của tỷ giá hối đoái thực Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Lane và Milesi-Ferretti (2004) cũng như Al-Abri A và Baghestani H (2015), khẳng định rằng sự gia tăng đầu tư gián tiếp nước ngoài góp phần làm giảm biến động tỷ giá hối đoái thực.
Mối quan hệ nghịch biến giữa tổng nợ nước ngoài và biến động tỷ giá hối đoái thực được xác định qua kết quả hồi quy từ mô hình FEM và GMM, cho thấy rằng sự gia tăng tổng nợ nước ngoài dẫn đến giảm độ biến động của tỷ giá hối đoái thực và ngược lại Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Al-Abri A và Baghestani H (2015) và kỳ vọng của tác giả.
Nghiên cứu cho thấy rằng, tương tự như các hồi quy khác, GDP dương và có ý nghĩa thống kê, cho thấy sự gia tăng biến động GDP dẫn đến biến động tỷ giá lớn hơn và ngược lại Kết quả thực nghiệm của Al-Abri A và Baghestani H (2015) cũng xác nhận mối tương quan này với các biến số khác.
Độ mở thương mại âm có ý nghĩa thống kê trong các mô hình hồi quy, cho thấy rằng độ mở thương mại càng lớn thì độ biến động trong tỷ giá hối đoái thực càng giảm Đối với các quốc gia mới mở cửa với độ mở thương mại nhỏ, danh mục khuyến khích đầu tư thường hạn chế, dẫn đến việc đầu tư nước ngoài không phát huy đúng vai trò, không kích thích sản xuất và tiêu dùng Sản phẩm trong nước chất lượng kém buộc người dân phải mua do cung hạn chế, gây ra tình trạng giảm giá đồng nội tệ do sức mua giảm Hiệu ứng này ngược lại với các quốc gia có độ mở thương mại lớn, hỗ trợ cho nghiên cứu của Al-Abri A và Baghestani H (2015).
Cuối cùng, exf âm cho thấy mối tương quan nghịch biến với độ biến động tỷ giá hối đoái thực Các biến totv, fdv và crisis không có bằng chứng có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Tác giả đã tiến hành đo lường ảnh hưởng của dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đối với các yếu tố vĩ mô, nhằm xác định tác động của chúng đến biến động tỷ giá hối đoái thực Kết quả được thể hiện trong bảng 4.12.
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy mô hình 5, 6, 7, 8, 9 bằng phương pháp sai phân GMM
(5) (6) (7) (8) (9) exv exv exv exv exv fdi 0.0373 -0.0090** -0.0095** 0.0281 -0.0094*
(-1.97) tot nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg mi 0.084*
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn:Kết quả tác giả tổng hợp tính toán từ Phần mềm Stata13 (Phụ lục 8)
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Qua việc phân tích dữ liệu tại 8 quốc gia khu vực Châu Á Thái Bình Dương trong giai đoạn 1991-2014, nghiên cứu đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động trực tiếp của đầu tư nước ngoài đối với biến động tỷ giá hối đoái thực Sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu qua phương pháp GMM, tác giả đã thu được một số kết quả quan trọng.
Đầu tư nước ngoài, bao gồm đầu tư trực tiếp, đầu tư gián tiếp và nợ nước ngoài, có ảnh hưởng trái chiều đến biến động tỷ giá hối đoái thực Sự gia tăng trong các hình thức đầu tư nước ngoài giúp giảm biến động tỷ giá hối đoái thực của quốc gia tiếp nhận, từ đó góp phần ổn định kinh tế vĩ mô Nghiên cứu cho thấy dòng vốn FDI có tác động tích cực hơn trong việc giảm biến động tỷ giá hối đoái thực so với đầu tư gián tiếp và nợ, với tham số ước lượng cho thấy giá trị lớn hơn.
Kết quả đạt được hoàn toàn phù hợp với mong đợi của tác giả và nhất quán với các nghiên cứu trước đó của Markusen và Venables (1999), Angenor (2003), Albuquerque (2003), Harrison và cộng sự (2004), cũng như Blalock và Gertler.
Khi phân tích tác động của dòng vốn FDI, các yếu tố vĩ mô như phát triển tài chính, chi tiêu của chính phủ, sự ổn định và chất lượng thể chế, dự trữ tài sản nước ngoài, và chính sách tiền tệ độc lập đều có ảnh hưởng đáng kể Nghiên cứu sử dụng mô hình GMM để hồi quy nhằm xác định liệu những yếu tố này có tác động đến biến động tỷ giá hối đoái thực hay không.
Tác giả không tìm thấy bằng chứng rõ ràng về tác động trực tiếp của các yếu tố như phát triển tài chính, biến động chi tiêu chính phủ và lạm phát đến tỷ giá hối đoái thực Tuy nhiên, có bằng chứng yếu (mức ý nghĩa 10%) cho thấy rằng việc gia tăng dự trữ tài sản nước ngoài và độc lập tiền tệ có ảnh hưởng trực tiếp đến sự gia tăng biến động của tỷ giá hối đoái thực.
Tác giả phát hiện bằng chứng yếu (mức ý nghĩa 10%) cho thấy rằng sự gia tăng các yếu tố vĩ mô như phát triển tài chính, dự trữ tài sản nước ngoài và chính sách tiền tệ độc lập có thể làm giảm biến động tỷ giá hối đoái thực một cách gián tiếp thông qua việc tăng cường ảnh hưởng của dòng vốn FDI Đồng thời, sự gia tăng biến động chi tiêu của chính phủ và lạm phát cũng có tác động gián tiếp làm tăng biến động tỷ giá hối đoái thực thông qua việc gia tăng ảnh hưởng của dòng vốn FDI.
Trong nghiên cứu này, độ mở thương mại (to) có tác động ngược chiều với biến động tỷ giá hối đoái thực, cho thấy rằng khi độ mở thương mại tăng lên, biến động tỷ giá hối đoái thực sẽ giảm Tương tự, tỷ giá hối đoái linh hoạt (exf) cũng có tác động ngược chiều đến biến động tỷ giá hối đoái thực, cho thấy rằng sự thay đổi trong chính sách tỷ giá có thể làm giảm biến động này Tuy nhiên, kết quả này không phù hợp với nghiên cứu trước đó của Al-Abri và Baghestani (2015) Đối với biến động tỷ lệ thương mại (totv), biến động tín dụng khu vực tư nhân (fdv) và khủng hoảng, tác giả không tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê trong mô hình được xem xét.
Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa đầu tư nước ngoài, bao gồm đầu tư trực tiếp, danh mục đầu tư cổ phần và nợ nước ngoài, với biến động tỷ giá thực tại 8 quốc gia châu Á Thái Bình Dương trong giai đoạn 1991-2014 Tác giả áp dụng phương pháp hồi quy GMM trên dữ liệu bảng để kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh, nhằm đảm bảo độ tin cậy cho kết quả nghiên cứu.
Nghiên cứu chỉ ra rằng nghĩa vụ nợ, tổng nợ nước ngoài, đầu tư trực tiếp nước ngoài và giá trị cổ phiếu của danh mục đầu tư nước ngoài có ảnh hưởng ngược chiều đến độ bất ổn của tỷ giá hối đoái thực.
Độ biến động GDP có tác động cùng chiều đến độ biến động tỷ giá hối đoái thực, trong khi độ mở thương mại lại ảnh hưởng ngược chiều Thêm vào đó, sự thay đổi liên tục trong chính sách tỷ giá có tác động nghịch biến tới biến động của tỷ giá.
Sự biến động của mức đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tại các quốc gia ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa các dòng vốn nước ngoài và môi trường vĩ mô, đồng thời cũng tác động đến sự biến động của tỷ giá thực của quốc gia đó.
Dựa trên kết quả nghiên cứu và các nghiên cứu toàn cầu khác, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm duy trì ổn định tỷ giá hối đoái thực của một quốc gia.
Gia tăng đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) có thể làm giảm biến động tỷ giá hối đoái thực của một quốc gia, và ngược lại Mối quan hệ này hỗ trợ quan điểm của Corden (2002) và Reinhart cùng Smith (2002), cho rằng việc bãi bỏ kiểm soát ngoại hối và gia tăng FDI, đặc biệt trong ngắn hạn, có thể khuếch đại tác động của các cú sốc kinh tế, dẫn đến sự đảo chiều đột ngột và tạo ra biến động không mong muốn trong cả tỷ giá hối đoái thực và nền kinh tế.
Đầu tư nước ngoài lớn hơn có thể giảm biến động tỷ giá hối đoái thực tế thông qua việc tăng tính thanh khoản và cải thiện năng suất các nhân tố Điều này cũng góp phần ổn định chi tiêu trong nước và chi tiêu đầu tư nhờ vào việc chia sẻ rủi ro toàn cầu Cụ thể, đầu tư nước ngoài có thể nâng cao việc chia sẻ rủi ro bằng cách liên kết tỷ lệ sinh lời trên khoản nợ bên ngoài với điều kiện kinh tế vĩ mô trong nước.
Mối quan hệ nghịch biến giữa nghĩa vụ nợ và tổng nợ nước ngoài cho thấy rằng các quốc gia phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn nợ từ đầu tư, bao gồm cả khoản vay ngân hàng, sẽ dễ bị ảnh hưởng bởi dòng vốn đảo chiều đột ngột Do đó, các quốc gia cần áp dụng chính sách vay vốn hợp lý để tránh rơi vào tình trạng vỡ nợ, đồng thời kiểm soát sự biến động lớn của tỷ giá hối đoái, nhằm giảm thiểu nguy cơ lạm phát cao và bảo vệ mục tiêu tăng trưởng kinh tế.