Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Sự cần thiết của đề tài
Trong những năm qua, chính sách lạm phát mục tiêu đã trở thành lựa chọn phổ biến cho nhiều quốc gia, mang lại kết quả tích cực Tuy nhiên, một quốc gia không thể đồng thời thực hiện chính sách tiền tệ độc lập, ổn định tỷ giá và tự do hóa tài khoản vốn Việc theo đuổi lạm phát mục tiêu đồng nghĩa với việc không thể cùng lúc tập trung vào mục tiêu tỷ giá Dù vậy, Ngân hàng trung ương vẫn cần can thiệp vào thị trường hối đoái vì tỷ giá là kênh quan trọng trong chính sách tiền tệ, ảnh hưởng đến mục tiêu ổn định giá cả và ổn định nền kinh tế Do đó, nghiên cứu ảnh hưởng của biến động tỷ giá đến giá cả nội địa qua giá nhập khẩu là cần thiết trong nền kinh tế mở Mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát cũng như tác động của tỷ giá đến lạm phát đang thu hút sự quan tâm của nhiều nhà kinh tế học.
Nghiên cứu về lạm phát và các yếu tố tác động đã được thực hiện từ những năm 1970, với việc tập trung vào mức độ truyền dẫn tỷ giá (ERPT) vào giá nội địa như một yếu tố quan trọng trong chính sách tiền tệ Theo nghiên cứu của Nidhaleddine Ben Cheikh và Wặl Louhichi (2016), ERPT vào giá nhập khẩu đóng vai trò then chốt trong việc xác định lạm phát Các nhà hoạch định chính sách cần đánh giá tác động của biến động tiền tệ đối với giá nội địa để nhận diện áp lực lạm phát và điều chỉnh chính sách tiền tệ phù hợp Ngân hàng trung ương không chỉ cần hiểu rõ động lực lạm phát mà còn phải dự đoán xu hướng lạm phát trong tương lai.
Nghiên cứu về ERPT và lạm phát đang gia tăng với nhiều phương pháp tiếp cận mới Một trong những phương pháp đáng chú ý là xây dựng mô hình chuỗi thời gian phi tuyến hồi quy, giúp phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát một cách hiệu quả hơn.
STR là một công cụ quan trọng trong việc phân tích mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát ở các quốc gia khác nhau, mang lại ý nghĩa thực nghiệm và lý luận Trước đây, các nhà kinh tế học thường sử dụng xấp xỉ tuyến tính khi gặp các trường hợp phi tuyến, tuy nhiên, phương pháp này chỉ giải quyết được một phần nhỏ các vấn đề kinh tế vĩ mô Do đó, mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trở thành giải pháp hữu ích cho việc phân tích và mô hình hóa các yếu tố phức tạp hơn trong kinh tế.
Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang đối mặt với những cơ hội và thách thức mới do các cuộc khủng hoảng tài chính, việc nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của Truyền dẫn Tỷ giá (ERPT) đến lạm phát trở nên cần thiết Điều này đặc biệt quan trọng khi nền kinh tế sắp bước vào chu kỳ khủng hoảng 10 năm Tác giả đã chọn đề tài “Mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá tại Việt Nam” để làm rõ những tác động này.
NAM” Thông qua mô hình STR dựa trên nền tảng nghiên cứu của Nidhaleddine Ben
Nghiên cứu của Cheikh và cộng sự (2012) cùng Shintani và cộng sự (2013) đã sử dụng các biến kinh tế vĩ mô để phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát tại Việt Nam Bài nghiên cứu đã khảo sát dữ liệu từ năm 2000 đến 2017, với tổng cộng 216 quan sát.
Mục tiêu nghiên cứu
Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến STR được xây dựng để phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tại Việt Nam Nghiên cứu này công thức hóa mức độ truyền dẫn của tỷ giá và ảnh hưởng của nó đến lạm phát, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố tác động đến nền kinh tế.
Môi trường lạm phát có tác động đáng kể đến mức độ truyền dẫn tỷ giá tại Việt Nam Mức độ truyền dẫn này phụ thuộc vào tỷ lệ lạm phát và cho thấy sự chuyển biến mượt mà hơn là gián đoạn, tùy thuộc vào các độ trễ lạm phát khác nhau.
Nghiên cứu thực nghiệm xác nhận nhận định của Taylor (2000) rằng cơ chế lạm phát thấp và ổn định dẫn đến sự giảm sút trong mức độ truyền dẫn của tỷ giá, cho thấy rằng ERPT sẽ thấp hơn trong môi trường lạm phát ổn định so với thời kỳ lạm phát cao tại Việt Nam.
Đối tượng và phạm vị nghiên cứu của đề tài
Nghiên cứu này tập trung vào lạm phát, sự truyền dẫn tỷ giá và mối quan hệ giữa ERPT (tỷ giá hối đoái và lạm phát) Bài viết phân tích sự bất cân bằng trong quá trình truyền dẫn tỷ giá tại Việt Nam, nhằm làm rõ tác động của các yếu tố kinh tế đến lạm phát và cách thức tỷ giá ảnh hưởng đến giá cả hàng hóa.
- Phạm vi nghiên cứu: Dữ liệu được thu thập theo tháng từ năm 01/2000 –
12/2017 tại Việt Nam dựa trên số liệu của IMF và trung tâm dữ liệu trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Phương pháp nghiên cứu
Để phù hợp với nội dung và mục tiêu nghiên cứu, đề tài sử dụng mô hình STR cùng với phần mềm Eviews 10 nhằm phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và quá trình truyền dẫn tại Việt Nam, đồng thời kiểm chứng nhận định của Taylor (2000).
Ý nghĩa khoa học của luận văn
Cho đến nay, đã có nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về vấn đề này ở các quốc gia, ngành và sản phẩm khác nhau Tuy nhiên, việc áp dụng mô hình chuỗi thời gian phi tuyến STR trong phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô tại Việt Nam vẫn còn hạn chế và cần được phát triển Hầu hết các nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào việc đo lường sự truyền dẫn tỷ giá vào các chỉ số giá trong nước, trong khi mối quan hệ giữa lạm phát và ERPT chưa được khai thác đầy đủ.
Tiếp cận vấn đề từ một góc độ mới không chỉ đo lường mức độ truyền dẫn của tỷ giá hối đoái mà còn xem xét mối quan hệ giữa môi trường lạm phát và ảnh hưởng của nó đến truyền dẫn tỷ giá Những so sánh và đánh giá kết quả của nghiên cứu này sẽ góp phần vào việc thực thi chính sách tiền tệ và chính sách tỷ giá, nhằm hỗ trợ mục tiêu kiềm chế lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô.
Kết Cấu Của Luận Văn
Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát tại Việt Nam h
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu
Các kênh truyền dẫn của tỷ giá hối đoái đến giá trong nước
Nghiên cứu của Lafleche (1996) cho thấy rằng sự biến động của tỷ giá hối đoái có thể tác động đến tỷ lệ lạm phát thông qua hai kênh chính: kênh trực tiếp và kênh gián tiếp, ảnh hưởng đến các chỉ số giá.
Khi đồng nội tệ giảm giá, giá hàng hóa nhập khẩu tăng cao, ảnh hưởng đến chỉ số giá nhập khẩu Nếu hàng hóa đó phục vụ cho tiêu dùng cuối cùng, nó sẽ tác động đến chỉ số giá tiêu dùng Ngược lại, nếu hàng hóa nhập khẩu là nguyên liệu cho sản xuất, chi phí sản xuất sẽ gia tăng, dẫn đến tăng giá tiêu dùng và tạo ra áp lực lạm phát.
Kênh truyền dẫn gián tiếp chỉ ra rằng khi đồng nội tệ mất giá, hàng hóa trong nước trở nên rẻ hơn, dẫn đến gia tăng xuất khẩu Sự gia tăng này kéo theo nhu cầu lao động và tiền lương tăng, từ đó làm tăng tổng cầu, có khả năng gây ra lạm phát trong dài hạn do tính cứng nhắc của giá cả trong ngắn hạn Hơn nữa, tình trạng đô la hóa gia tăng trong nền kinh tế có thể khuếch đại hiệu ứng này, khi tỷ giá biến động làm cho giá cả tài sản định giá bằng ngoại tệ, như bất động sản và hàng hóa xa xỉ, tăng lên, từ đó dẫn đến sự tăng giá tiêu dùng.
Hình 2.1.Cơ chế truyền dẫn tỷ giá đến giá trong nước
(Nguồn: Nghiên cứu của Lafleche (1996), trang 23)
Lafleche (1996) giới thiệu sơ đồ về truyền dẫn của tỷ giá đến giá cả trong nước thông qua kênh trực tiếp và gián tiếp như hình 1
Giá tiêu dùng tăng
Làm tăng giả cả hàng hóa thay thế và xuất khẩu Tiền lương tăng
Làm tăng giá cả sản xuất trong nước tăng
Giá cả nguyên liệu nhập khẩu đầu vào tăng giá
Hàng hóa nhập khẩu tăng giá Đồng nội tệ mất giá (tỷ giá hối đoái tăng)
Kênh trực tiếp Kênh gián tiếp
Cầu hàng hóa thay thế trong nước tăng
Truyền dẫn tỷ giá là phi tuyến
Bài viết được dựa theo tổng hợp các lý thuyết nghiên cứu về tính phi tuyến của truyền dẫn tỷ giá Nidhaleddine Ben Cheikh và cộng sự (2012, trang 5-7)
Hầu hết các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn tỷ giá hối đoái đều giả định tính tuyến tính, nhưng thực tế cho thấy rằng các lý thuyết thực tiễn chỉ đóng góp một phần nhỏ vào việc hiểu rõ vấn đề phi tuyến và bất đối xứng trong cơ chế này Nhiều trường hợp khác nhau có thể tạo ra sự bất đối xứng trong quá trình truyền dẫn, như đã được đề cập trong các lý thuyết của Gil-Pareja.
Theo nghiên cứu của 2000 và Olivei (2002), khả năng truyền dẫn bất cân xứng có thể gia tăng theo chiều hướng thay đổi tỷ giá, tức là phản ứng với sự tăng giá và mất giá của tiền tệ Coughlin và Pollard (2004) cùng Bussière (2007) chỉ ra rằng mức độ truyền dẫn cũng phản ứng bất đối xứng với quy mô thay đổi của tỷ giá, do sự tác động khác nhau giữa những thay đổi tỷ giá lớn và nhỏ Nhiều lý thuyết cho rằng có mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá và mức giá cả, với ba lý do chính giải thích khả năng ERPT là phi tuyến.
Khi đồng tiền của quốc gia nhập khẩu mất giá, hàng hóa nước ngoài trở nên đắt hơn, buộc các doanh nghiệp nước ngoài phải điều chỉnh giá để giữ thị phần Ngược lại, khi đồng tiền của quốc gia nhập khẩu tăng giá, hàng hóa trở nên rẻ hơn, và doanh nghiệp có thể chấp nhận giảm giá nhập khẩu để duy trì sự cạnh tranh Mức độ truyền dẫn tỷ giá sẽ khác nhau tùy thuộc vào chiều hướng thay đổi của tỷ giá; sự tăng giá đồng tiền của quốc gia nhập khẩu có thể dẫn đến mức truyền dẫn cao hơn so với sự mất giá.
Trong kinh tế vi mô, nhiều doanh nghiệp thường gặp phải những ràng buộc ngắn hạn Khi đồng tiền quốc gia nhập khẩu tăng giá, các nhà xuất khẩu phải nâng cao khả năng cạnh tranh về giá bằng cách điều chỉnh mức giá của họ để phản ánh sự thay đổi trong tỷ giá Tuy nhiên, điều này chỉ khả thi nếu doanh nghiệp thực sự có đủ năng lực để gia tăng sức cạnh tranh của mình.
Trong thị trường bị giới hạn, các doanh nghiệp có thể tăng lợi nhuận bằng cách giữ nguyên mức giá hiện tại thay vì giảm giá theo tỷ giá đồng tiền của nhà nhập khẩu Theo lập luận của Knetter (1994), khi các doanh nghiệp xuất khẩu đối mặt với hạn chế về số lượng, việc tăng giá đồng tiền của quốc gia nhập khẩu có thể dẫn đến sự truyền dẫn thấp hơn so với sự mất giá.
Hai lập luận về sự bất cân xứng đã dẫn đến những cách hiểu khác nhau Theo giải thích “mục tiêu thị phần”, việc truyền dẫn tỷ giá sẽ mạnh hơn khi đồng tiền của nhà nhập khẩu tăng giá so với khi nó mất giá Ngược lại, giả thuyết “điều kiện ràng buộc” cho rằng truyền dẫn tỷ giá sẽ đạt mức cao nhất khi tỷ giá hối đoái giảm.
Chi phí thực đơn cho thấy rằng các nhà xuất khẩu có thể không điều chỉnh giá khi có sự thay đổi nhỏ trong tỷ giá của nhà nhập khẩu Tuy nhiên, khi tỷ giá thay đổi vượt qua một ngưỡng nhất định, các doanh nghiệp sẽ điều chỉnh mức giá của họ Theo giả thuyết này, hiện tượng ERPT có thể diễn ra bất cân xứng, với việc giá cả được điều chỉnh thường xuyên hơn đối với những thay đổi tỷ giá lớn so với những thay đổi nhỏ Nghiên cứu của Coughlin và Pollard (2004) về giá nhập khẩu của 30 ngành công nghiệp tại Mỹ đã chỉ ra rằng phần lớn doanh nghiệp phản ứng bất cân xứng với các thay đổi lớn và nhỏ của tỷ giá hối đoái, và ERPT có mối tương quan dương với độ lớn của sự thay đổi.
Các lý thuyết hiện tại chú trọng vào tính phi tuyến trong truyền dẫn tỷ giá, đặc biệt liên quan đến độ lớn và chiều hướng của những thay đổi này Nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô, như môi trường lạm phát, có thể ảnh hưởng đến hành vi của các doanh nghiệp nước ngoài, từ đó tạo ra sự phi tuyến trong truyền dẫn tỷ giá.
Vào năm 2000, cơ chế lạm phát thấp và ổn định dẫn đến sự suy giảm mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái (ERPT) ở nhiều nước công nghiệp phát triển ERPT thường thấp hơn trong môi trường lạm phát ổn định, cho thấy rằng sự thay đổi năng động của truyền dẫn tỷ giá hối đoái phụ thuộc vào cơ chế lạm phát Điều này có thể được mô hình hóa theo cách phi tuyến Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về ERPT liên quan đến mức độ lạm phát.
Nghiên cứu của Pryzstupa và Wróbel (2011) đã bác bỏ giả thuyết truyền dẫn bất đối xứng trong môi trường lạm phát ở Ba Lan, dựa trên mô hình ngưỡng theo đường cong Phillips Ngược lại, Shintani et al (2013) cùng Nogueira Jr và Leon-Ledesma (2008) đã xác định mối quan hệ dương và có ý nghĩa thống kê giữa ERPT và lạm phát thông qua mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR).
Một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự truyền dẫn phi tuyến là chu kỳ kinh tế Nghiên cứu của Goldfajn và Werlang (2000) cho thấy rằng đồng tiền mất giá có mức truyền dẫn lớn hơn vào giá cả khi nền kinh tế tăng trưởng Các nghiên cứu của Correa và Minella (2006) cùng Pryzstupa và Wróbel (2011) đã xác nhận hành vi bất cân xứng của ERPT trong bối cảnh tăng trưởng, theo ngưỡng đường cong Phillips Sử dụng mô hình STR, Nogueira Jr và Leos-Ledesma (2008) phát hiện rằng ba trong số sáu quốc gia có sự truyền dẫn phản ứng phi tuyến với tăng trưởng sản lượng Do đó, có giả thuyết cho rằng ERPT sẽ cao hơn trong thời kỳ bùng nổ kinh tế so với thời kỳ suy thoái, khi doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc truyền dẫn thay đổi tỷ giá hối đoái khi nền kinh tế đang phát triển mạnh.
Mục tiêu của luận văn này là cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và lạm phát tại Việt Nam Để đạt được mục tiêu này, luận văn sẽ phân tích ERPT dựa trên giả thuyết của Taylor (2000) thông qua mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR), nhằm làm rõ sự tương quan thuận giữa ERPT và lạm phát.
Các nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn tỷ giá
2.4.1 Các nghiên cứu tác động môi trường lạm phát đến truyền dẫn tỷ giá
Nghiên cứu của Taylor (2000) chỉ ra rằng sự sụt giảm trong truyền dẫn tỷ giá liên quan đến môi trường lạm phát thấp và có sự bất cân xứng trong mức độ truyền dẫn giữa giá tăng và giá giảm Bài báo này xem xét khả năng lạm phát ổn định là nguyên nhân dẫn đến việc các doanh nghiệp giảm mức độ truyền dẫn chi phí tăng do biến động tỷ giá vào giá bán.
Trong những năm gần đây, 12 doanh nghiệp tại Mỹ đã trải qua sự suy giảm trong quyền định giá, có mối liên hệ chặt chẽ với sự sụt giảm trong truyền dẫn tỷ giá Theo nghiên cứu của Taylor, khi cung tiền tăng dần và được giữ ổn định, các doanh nghiệp sẽ tăng giá và duy trì mức tăng này lâu dài, dẫn đến sự gia tăng lớn trong lạm phát Tuy nhiên, khi cung tiền tăng tạm thời, các doanh nghiệp chỉ tăng giá ở mức thấp và sau đó giá cả sẽ trở lại mức ban đầu, làm giảm truyền dẫn.
Theo kết quả mô phỏng, Taylor nhận định rằng lạm phát thấp có thể đã ảnh hưởng đến mức truyền dẫn và giảm quyền định giá của các doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Choudhri và cộng sự (2006) đã phát triển một mô hình lý thuyết kết hợp phương pháp định giá thay đổi của Taylor, nhằm ước lượng sự ảnh hưởng của tỷ giá đến giá tiêu dùng Mô hình này được sử dụng để kiểm định các giả thuyết liên quan đến truyền dẫn tỷ giá.
J Taylor, bài báo khởi sự từ một mô hình kinh tế vĩ mô mở Một cơ sở dữ liệu lớn từ 1979-2000 của 71 quốc gia được sử dụng để ước lượng mối quan hệ này Có một bằng chứng mạnh về tương quan dương và có ý nghĩa thống kê giữa truyền dẫn và lạm phát bình quân qua các quốc gia và các thời kỳ Hơn nữa, bằng chứng hỗ trợ mạnh mẽ sự tương quan giữa lạm phát và truyền dẫn ở một số quốc gia mà nó đã trải qua sự chuyển đổi đáng kể trong môi trường lạm phát Bên cạnh đó, lạm phát giữ một vai trò quan trọng hơn hẳn các biến vĩ mô khác trong việc giải thích sự thay đổi của truyền dẫn tỷ giá hối đoái Quan hệ truyền dẫn được ước lượng riêng biệt cho mỗi cơ chế lạm phát (lạm phát thấp, vừa và cao) được xác định là bao gồm những quốc gia với lạm phát trung bình thấp hơn 10%, giữa 10% và 30% và trên 30%) Một số bằng chứng về ERPT mà bài này đã tìm thấy như sau: + ERPT trung bình cho mỗi nhóm tăng lên theo dõi thời gian, đối với tất cả các nhóm sự tương quan giữa lạm phát và truyền dẫn là dương Sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái thấp nhất cho nhóm lạm phát thấp và cao nhất cho nhóm lạm phát cao
Lạm phát cao và vừa ở các quốc gia như Argentina, Brazil và Peru đã ảnh hưởng đáng kể đến sự truyền dẫn tỷ giá Bằng chứng cho thấy rằng sự biến động của lạm phát có thể làm thay đổi cách thức tỷ giá được thiết lập và điều chỉnh, từ đó tác động đến nền kinh tế và thương mại quốc tế.
13 thấy rằng truyền dẫn cho cơ chế lạm phát cao là cao hơn cơ chế lạm phát vừa phải trong mỗi kỳ quan sát
Có sự tương quan dương và ý nghĩa thống kê giữa lạm phát và truyền dẫn ở các quốc gia, bất kể là những nước chỉ trải qua một cơ chế lạm phát hay những nước trải qua hai cơ chế khác nhau.
Nghiên cứu của Devereux và Yetman (2010) đã phát triển một mô hình lý thuyết giải thích các yếu tố quyết định của truyền dẫn tỷ giá thấp vào chỉ số lạm phát, chủ yếu do sự chậm điều chỉnh giá danh nghĩa Kết quả thực nghiệm hỗ trợ mạnh mẽ cho sự tồn tại của giá cứng nhắc trong việc xác định mức độ truyền dẫn, đồng thời mô hình lý thuyết cũng chỉ ra mối quan hệ phi tuyến giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát.
Ở các quốc gia có lạm phát thấp, tỷ lệ truyền dẫn giá thường thấp hơn so với mức lý thuyết, trong khi ở những quốc gia có lạm phát cao, tỷ lệ này lại cao hơn Điều này xảy ra vì các doanh nghiệp nhận thấy rằng chi phí thực đơn khi thay đổi giá được bù đắp nhiều hơn, do giá cả hàng hóa hiện tại cách xa mức giá mà họ mong muốn.
Để nâng cao tính thuyết phục của nghiên cứu, tác giả đã bổ sung mô hình hồi quy với biến lạm phát trung bình và độ lệch chuẩn của lạm phát Kết quả hồi quy cho thấy ý nghĩa thống kê tốt, chỉ ra rằng sự biến động của lạm phát và tỷ giá là nguyên nhân gia tăng ERPT.
Tác giả mở rộng phân tích bằng cách loại bỏ các quan sát về lạm phát cao (trên 50% hàng năm), cho rằng mô hình mô tả chính xác hơn trong môi trường lạm phát thấp và trung bình, vì chính sách tiền tệ thường không phản ánh đúng trong bối cảnh lạm phát cao Mô hình được ước lượng dựa trên mẫu phụ trải dài qua 4 giai đoạn từ năm 1970.
Từ năm 1979 đến 2007, nghiên cứu đã áp dụng các phương pháp để hạn chế thiên lệch trong kết quả hồi quy, đồng thời kết hợp ước lượng các giai đoạn phụ và loại trừ những quan sát có lạm phát cao Kết quả chỉ ra rằng có bằng chứng thống kê mạnh mẽ về mối quan hệ phi tuyến giữa lạm phát và sự truyền dẫn tỷ giá.
Mô hình lý thuyết cho thấy rằng hệ số âm của biến bình phương lạm phát có ý nghĩa cao trong 14 trường hợp Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng biến động lạm phát và tỷ giá có thể giải thích tốt sự gia tăng truyền dẫn tỷ giá Đặc biệt, mức độ truyền dẫn cao hơn được ghi nhận ở các quốc gia có lạm phát cao, và mối quan hệ này mang tính phi tuyến Khi lạm phát vượt qua ngưỡng nhất định, sự gia tăng trong truyền dẫn có xu hướng giảm xuống.
Nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013) về mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá (ERPT) và lạm phát đã được công bố trên tạp chí "Journal of International Money and Finance" Nhóm tác giả đã áp dụng mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn STAR để phân tích dữ liệu giá cả tại Mỹ từ 1975 đến 2007 Họ ước lượng thông qua ba mô hình ESTAR, DLSTAR bất đối xứng và DLSTAR đối xứng, với kết quả cho thấy mức độ ERPT gia tăng khi biến chuyển tiếp vượt quá 2% Nghiên cứu cũng chỉ ra ba giai đoạn ERPT riêng biệt, bắt đầu từ thời kỳ cao sau cú sốc giá dầu vào thập niên 1970.
Trong giai đoạn 1980 và 1990, tỷ lệ chuyển giao tỷ giá (ERPT) hầu như ổn định, ngoại trừ những năm đầu thập niên 1990 khi chỉ số giá sản xuất có sự biến động đáng kể Tuy nhiên, vào đầu thập niên 2000, ERPT lại tăng cao do sự gia tăng lạm phát Nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013) chỉ ra rằng ERPT thấp thường liên quan đến môi trường lạm phát thấp, và ngược lại, điều này cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa tỷ lệ chuyển giao tỷ giá và lạm phát.
Phương pháp nghiên cứu mối quan hệ truyền dẫn tỷ giá và lạm phát tại Việt Nam
Khung phân tích
Hướng nghiên cứu của luận văn này là mô hình hóa tác động 2 chiều giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát:
Mức độ truyền dẫn của tỷ giá ảnh hưởng trực tiếp đến lạm phát, được xác định qua mô hình lượng hóa tỷ lệ lạm phát, trong đó tỷ giá được coi là biến độc lập.
Môi trường lạm phát có ảnh hưởng đáng kể đến mức độ truyền dẫn của tỷ giá, với tỷ lệ lạm phát là yếu tố quyết định Sự chuyển biến này diễn ra một cách mượt mà hơn là gián đoạn, phụ thuộc vào các độ trễ lạm phát khác nhau.
Nghiên cứu về lực lạm phát chỉ ra tầm quan trọng của độ trễ trong lạm phát, vì vậy luận văn này sử dụng mô hình độ trễ của lạm phát trong quá khứ để giải thích cho lạm phát hiện tại.
Luận văn được xây dựng trên cơ sở khung lý thuyết từ hai nghiên cứu của Devereux và Yetman (2010) cùng với Shintani và cộng sự (2013) Sự khác biệt giữa hai mô hình nghiên cứu của các tác giả này là điểm nhấn quan trọng trong việc phân tích và so sánh các phương pháp tiếp cận.
Bảng 3.1 Điểm khác biệt giữa khung lý thuyết nghiên cứu Devereux và
Yetman (2010) và Shintani và cộng sự (2013) Tiêu chí Devereux và Yetman (2010) Shintani và cộng sự (2013)
Vấn đề điều chỉnh giá để tối đa hóa lợi nhuận của
Lựa chọn xác suất k thực hiện không điều chỉnh giá trong khoảng thời gian vô hạn theo khuôn khổ của mô hình định giá
Lựa chọn xác suất k t là yếu tố quan trọng trong việc duy trì nguyên tắc định giá hợp đồng trong thời gian hợp đồng xác định, theo mô hình định giá xen kẽ của Taylor (1980).
25 nhà nhập khẩu cứng nhắc kiểu Calvo (1983) tiêu chuẩn
Xác suất k là xác xuất chung cho tất cả các công ty trong nền kinh tế
Xác suất k t được chọn nhìn chung sẽ khác biệt qua các tập hợp định giá
Mức giá hợp đồng Cố định giá tại mức cố định
Quy tắc chỉ số hóa lạm phát trong suốt thời gian hợp đồng quy định rằng độ lệch giá so với mức giá mong muốn sẽ phụ thuộc vào tỷ lệ lạm phát tổng hợp trong thời kỳ hợp đồng ban đầu.
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ 2 nghiên cứu Devereux và Yetman (2010) và
Xem xét một nhóm công ty nhập khẩu, mỗi công ty chuyên nhập khẩu một loại hàng hóa trung gian khác nhau từ nước ngoài và phân phối lại trên thị trường nội địa, hoạt động như những nhà cạnh tranh độc quyền.
Một nhà sản xuất hàng hóa cuối trong nước thường mua tất cả các hàng hóa nhập khẩu trung gian và kết hợp chúng để tạo ra sản phẩm cuối cùng mà không kiểm soát giá thành Để mô tả hành vi định giá của công ty nhập khẩu, mô hình định giá xen kẽ của Taylor (1980) được áp dụng, trong đó các hợp đồng giữa nhà nhập khẩu và nhà sản xuất kéo dài N thời kỳ (N ≥ 2) Tại bất kỳ thời điểm nào, một tỷ lệ không đổi 1/N các công ty nhập khẩu sẽ soạn thảo hợp đồng của họ Một công ty nhập khẩu định giá hợp đồng tại thời điểm t – j (với j = 0, 1, , N – 1) và nhập khẩu hàng hóa i ϵ [0,1] tại thời điểm t sẽ có hàm cầu được xác định.
+ θ >1 là độ co giãn không đổi của hàng hóa thay thế
+ 𝑃 𝑡 (𝑖, 𝑡 − 𝑗) là giá của hàng hóa i được nhập khẩu bởi một công ty với hợp đồng bắt đầu trong thời kỳ t – j
1 (1− 𝜃) ⁄ là chỉ số giá cho hàng hóa trung gian tổng hợp được bán bởi các công ty nhập khẩu có các hợp đồng bắt đầu trong thời kỳ t – j
+ 𝐶 𝑡 ( 𝑡 − 𝑗) là cầu hàng hóa tổng hợp tương ứng
Tất cả các hàng hóa trung gian khác nhau, với i thuộc khoảng [0, 1], được nhập khẩu với mức giá niêm yết theo ngoại tệ, 𝑃 𝑡 ∗, mà không bị kiểm soát bởi các nhà nhập khẩu.
Chương trình này xác định lượng cầu của hàng hóa i tại thời điểm t-j bằng cách sử dụng lũy thừa bậc –θ đối với tỷ lệ giữa giá hàng hóa i nhập khẩu theo hợp đồng bắt đầu trong thời kỳ t-j và chỉ số giá của hàng hóa trung gian tổng hợp do các công ty nhập khẩu cung cấp trong cùng thời kỳ.
Lợi nhuận của nhà nhập khẩu được thể hiện dưới dạng nội tệ, tại thời điểm t được xác định bởi:
+ 𝑆 𝑡 là tỷ giá danh nghĩa
+ 𝜏 là chi phí vận chuyển đông lạnh mà nhà nhập khẩu phải gánh chịu h
Mức giá mong muốn của nhà nhập khẩu làm tối đa hóa lợi nhuận trong nền kinh tế có giá linh hoạt là:
𝜃−1 và (1 + 𝜏)𝑆 𝑡 𝑃 𝑡 ∗ đại diện tương ứng cho phần tăng giá và chi phí biên + 𝜏 là chi phí
Bằng cách lấy log mức giá mong muốn, đại lượng giống nhau qua tất cả các công ty nhập khẩu 𝑃̂ 𝑡 = 𝑃̂ 𝑡 (𝑖, 𝑡 − 𝑗) chúng ta có:
𝜃−1+ 𝑙𝑛(1 + 𝜏) là chi phí phụ trội
Các hợp đồng thường được lập cho các thời kỳ cố định và có thể được thương lượng lại trong một số trường hợp Bằng cách thanh toán một khoản chi phí cố định F (> 0), các công ty có thể chấm dứt hợp đồng và thiết lập lại mức giá mong muốn Trong giai đoạn đầu tiên N1 (≥ 1), các công ty tuân thủ quy tắc định giá hợp đồng và liên hệ mức giá của họ với lạm phát tổng hợp Đến giai đoạn thứ hai N2 = N – N1, nếu quyết định chấm dứt hợp đồng, công ty sẽ xác định mức giá mong muốn là 𝑝̂ 𝑡 = 𝑠 𝑡 + 𝑝 𝑡 ∗ + 𝜇.
Chi phí biên ∆(𝑠 𝑡 + 𝑝 𝑡 ∗) tuân theo quá trình bước đi ngẫu nhiên với phương sai 𝜎², và xác suất chấm dứt hợp đồng không được biết tại thời điểm bắt đầu Do đó, việc định giá trong thời kỳ thứ hai phụ thuộc vào tình trạng mà công ty đang có.
Trong nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013), xác suất chấm dứt hợp đồng trong thời kỳ thứ 2 được xác định là 28% Thay vì áp dụng giải pháp định giá dựa trên thực trạng, họ đã tuân theo các lý thuyết của Ball, Mankiw & Romer (1988), Romer (1990) và Devereux & Yetman (2010) Họ đã công thức hóa lại hành vi tối ưu của công ty để xác định xác suất thay đổi hoặc không thay đổi giá so với mức giá mong muốn theo cách nội sinh.
Xác suất có điều kiện k(t) đại diện cho khả năng công ty duy trì giá hợp đồng trong kỳ tiếp theo Sau khi thiết lập giá hợp đồng mới tại thời điểm t, các công ty sẽ phân tích tổng hợp 𝜋(t) và lựa chọn k(t) nhằm tối đa hóa lợi nhuận Theo nghiên cứu của Walsh (2003), điều kiện tối đa hóa lợi nhuận có thể được diễn đạt thông qua bình phương độ lệch kỳ vọng giữa giá thực tế và giá mong muốn trong từng giai đoạn Giá trị tối ưu của k(t) được xác định bằng cách tối thiểu hóa hàm tổn thất kỳ vọng.
+ 𝛽 là nhân tố chiết khấu
+ F là chi phí cố định
Hàm số cho thấy tổn thất tăng theo tỷ lệ lạm phát một cách tuyệt đối Khi lạm phát gia tăng, công ty có thể giảm thiểu tổn thất bằng cách không chỉ số hóa theo lạm phát, dẫn đến k(t) thấp hơn hoặc độ dài trung bình ngắn hơn của N1 Trong trường hợp lạm phát cao, lựa chọn k(t) = 0 (hoặc N1 = 1) với mẫu hình định giá {𝑝̂𝑡, 𝑝̂𝑡+1, … 𝑝̂𝑡+(𝑁−1)} Ngược lại, khi lạm phát thấp, k(t) = 1 (hoặc N1 = N) với mẫu hình định giá {𝑝̂𝑡, 𝑝̂𝑡 + 𝜋𝑡, 𝑝̂𝑡 + 2𝜋𝑡, … 𝑝̂𝑡 + (𝑁−1)𝜋𝑡} Tổng quát, giữa hai trường hợp này, nghiệm k(t) trở thành hàm của tỷ lệ lạm phát.
29 có thể trình bày dưới dạng k (t) = k(𝜋 𝑡 )
Tổng quát ERPT hợp đồng N- thời kỳ được cho bởi:
Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR)
Các nhà kinh tế học thường áp dụng xấp xỉ tuyến tính khi đối mặt với các tình huống phi tuyến, nhưng phương pháp này chỉ giải quyết được một số trường hợp riêng lẻ và không mang lại giải pháp triệt để Do đó, mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trở thành công cụ hữu ích cho những tình huống phức tạp này Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá là phi tuyến Trong phần này, tác giả giới thiệu mô hình hồi quy phi tuyến chuyển tiếp trơn để lượng hóa mối quan hệ phi tuyến giữa các đại lượng kinh tế.
Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR), được đề xuất bởi Bacon và Watts (1971), là một mô hình hồi quy chuỗi thời gian phi tuyến, phát triển từ mô hình hồi quy hoán chuyển của Quandt (1958) Gần đây, nhiều nhà nghiên cứu, đặc biệt là Granger và Terasvirta (1996) cùng với Terasvirta (1998), đã quan tâm và đánh giá lại việc áp dụng mô hình STR trong nghiên cứu kinh tế.
Mô hình STR tổng quát được xác định như sau:
(i) 𝑥 𝑡 là véc tơ các biến giải thích bao gồm: véc tơ trễ của biến nội sinh và các biến ngoại sinh;
(ii) ∅ = (∅ 0 , ∅ 1 , … , ∅ 𝑚 ) ′ và 𝜃 = (𝜃 0 , 𝜃 1 , … , 𝜃 𝑚 ) ′ là [(m+1) x 1] các véc tơ tham số;
(iii) 𝑢 𝑡 là sai số theo quy luật phân phối chuẩn;
Hàm 𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐) là một hàm liên tục của biến chuyển tiếp zt, được định nghĩa trong khoảng (0,1) và luôn bị chặn Nó duy trì tính liên tục tại mọi vị trí trong không gian tham số, bất kể giá trị của zt.
(v) γ là tham số độ dốc, chỉ tốc độ của hàm chuyển tiếp
(vi) 𝑐 = (𝑐 1 , … , 𝑐 𝑘 ) ′ là véc tơ các tham số định vị (tham số ngưỡng), thỏa mãn
𝑐 1 ≤ ⋯ ≤ 𝑐 𝑘 , tham số ngưỡng này cho biết vị trí mà quá trình chuyển tiếp có thể xảy ra
Mô hình được đề cập trong biểu thức cuối cùng (3.2) có thể được hiểu là một mô hình tuyến tính, trong đó các hệ số (∅ + ∅𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐)) có sự biến đổi ngẫu nhiên theo thời gian.
3.2.1 Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm logistic tổng quát (LSTR) h
Nếu hàm chuyển tiếp có dạng là hàm logistic tổng quát:
Khi đó mô hình STR logistic (LSTR):
Khi K = 1, các tham số ∅ + ∅𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐) thay đổi đơn điện và phụ thuộc vào 𝑧 𝑡 từ ∅ đến ∅ + 𝜃 Mô hình thu này có một ngưỡng duy nhất được gọi là LSTR1, cho thấy quá trình chuyển đổi giữa hai trạng thái diễn ra một cách đơn điệu Hàm chuyển tiếp trở thành:
Hình 3.3 Biểu diễn hình dạng của hàm chuyển tiếp khi tham số độ dốc 𝛾 1 và 𝛾 = 10
Hình 3.3 Đồ thị LSTR1 với c =1
(Nguồn: Alenka Kavkler và cộng sự (2007), trang 6) h
Khi 𝑧 𝑡 = 𝑐 thì 𝐺 = 0,5, ta có tham số vị trí c đại diện cho các điểm chuyển tiếp giữa hai thời kỳ
Hình 3.3, cho thấy tốc độ của tham số độ dốc γ cho phép quá trình chuyển tiếp của G từ 0 đến 1 diễn ra nhanh như thế nào
- Với γ = 1 cho thấy quá trình chuyển tiếp của GK=1 từ 0 đến 1 tương đối chậm, với γ = 10 cho thấy quá trình chuyển tiếp diễn ra khá nhanh
- Khi γ = 0, thì hàm GK= 1 = 0,5 Trong trường hợp này mô hình (1.1) là một mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình LSTR1 với K = 1 được sử dụng để mô hình hóa hành vi bất đối xứng trong thực nghiệm Ví dụ, nếu biến chuyển tiếp zt phản ánh các giai đoạn trong chu kỳ kinh doanh, mô hình LSTR1 có khả năng mô tả sự khác biệt giữa tính chất trong miền tăng trưởng và miền suy thoái, đồng thời cho phép chuyển tiếp mượt mà giữa hai thái cực này.
Khi K = 2, Hàm chuyển tiếp trở thành:
Các tham số trong mô hình logistics thay đổi đối xứng xung quanh điểm giữa (𝑐1 + 𝑐2)/2, nơi hàm đạt giá trị cực tiểu giữa 0 và 1 Mô hình này, được gọi là LSTR2, có hai ngưỡng: một ngưỡng phía trên và một ngưỡng phía dưới trạng thái Khi 𝛾 tiến tới vô cực, hàm GK=2 đạt giá trị bằng 0 Nếu 𝑐1 = 𝑐2 với 𝛾 hữu hạn, hàm GK=2 sẽ bằng 0,5 Tham số 𝛾 kiểm soát độ dốc và vị trí của các tham số c1 và c2 trong hàm chuyển tiếp.
Hình 3.4 Đồ thị của hàm số LSTR2 với c1 = -1, c2 =1
(Nguồn: Alenka Kavkler và cộng sự (2007), trang 7)
Hình 3.4 mô tả về hàm GK=2 với 2 giá trị khác nhau của tham số c1= -1, c2 =1
Khi γ = 0 Hàm chuyển tiếp 𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐) = 0,5 lúc này mô hình LSTR2 sẽ trở thành mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình LSTR2 thể hiện sự phù hợp cao trong việc mô tả tính chất động cục bộ của quá trình tương tự, đặc biệt khi giá trị của 𝑧 𝑡 lớn và nhỏ Tuy nhiên, nó lại cho thấy sự khác biệt rõ rệt khi 𝑧 𝑡 đạt giá trị trung bình trong miền giữa.
3.2.2 Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm mũ (ESTR)
Nếu hàm chuyển tiếp là hàm mũ tổng quát :
𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐) = 1 − 𝑒𝑥𝑝{−𝛾 (𝑧 𝑡 − 𝑐 1 ∗ ) 2 }, 𝛾 > 0 Khi đó mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTR):
Hàm chuyển tiếp GE có tính đơn điệu và đối xứng quanh 𝑧 𝑡 = 𝑐 1 ∗ Khi tham số độ dốc nhận giá trị nhỏ và trung bình, đồ thị của hàm ESTR sẽ có hình dạng tương tự như đồ thị của hàm LSTR2, mặc dù giá trị cực tiểu của chúng khác nhau.
Hình 3.5 Đồ thị của hàm số ESTR với 𝒄 𝟏 ∗ = 𝟎
(Nguồn: Alenka Kavkler và cộng sự (2007), trang 7)
Cả hai mô hình LSTR2 và ESTR đều cho phép tái chuyển đổi cấu trúc, tuy nhiên, mô hình ESTR với giá trị γ lớn cho thấy quá trình chuyển tiếp của 𝑧 𝑡 từ 1 đến 0 và trở lại 1 diễn ra nhanh hơn nhiều so với mô hình LSTR2 Điều này là do quá trình chuyển tiếp trong LSTR2 thường chậm hơn, đặc biệt khi khoảng cách giữa hai vị trí c1 và c2 lớn.
Khi γ tiến tới vô cực, hàm G sẽ bằng 0 tại 𝑧 𝑡 = 𝑐 1 ∗ và G sẽ bằng 1 ở các vị trí khác Điều này cho thấy mô hình ESTR không phải là một xấp xỉ chính xác cho mô hình LSTR2 khi γ trong LSTR2 lớn và khoảng cách giữa c2 và c1 không gần bằng 0.
Quy trình xây dựng mô hình
Luận văn áp dụng mô hình theo cách tiếp cận từ tổng quát đến cụ thể, theo đề xuất của Van Dijk và cộng sự (2000), thông qua các bước cụ thể để xây dựng nội dung một cách hệ thống và logic.
(i) Dựa vào các lý thuyết trước đây để xác định biến phụ thuộc, biến độc lập tiềm h
37 năng, và dạng tổng quát mô hình STR có thể mô tả mối quan hệ giữa chúng
(ii) Kiểm đính tính dừng của chuỗi dữ liệu
Để kiểm định tính tuyến tính của mô hình STR, tiến hành kiểm tra giả thuyết Ho với giả thuyết đối là tính phi tuyến Nếu giả thuyết tuyến tính bị bác bỏ, cần lựa chọn biến chuyển tiếp 𝑧 𝑡 phù hợp và xác định dạng của hàm chuyển tiếp 𝐺(𝑧 𝑡 ; 𝛾, 𝑐).
(iv) Ước lượng các tham số trong mô hình STR đã chọn
(v) Đánh giá mô hình thông qua các kiểm định chẩn đoán
3.3.1 Giai đoạn thiết lập mô hình
Bài viết bắt đầu bằng mô hình với độ dài trễ tối đa N = 6, dựa trên kinh nghiệm từ nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013), cũng chọn độ dài trễ tối đa là N.
Kiểm định tính tuyến tính trong mô hình STR với biến chuyển tiếp đã xác định trước là một quy trình quan trọng Các lý thuyết kinh tế cung cấp gợi ý về các biến được chọn làm 𝑧 𝑡 Việc kiểm định được thực hiện cho từng biến trong bộ biến tiềm năng, thường là một phần của 𝑧 𝑡 Nếu giả thuyết không tuyến tính bị bác bỏ cho ít nhất một mô hình, mô hình STR với sự bác bỏ mạnh nhất sẽ được chọn để ước lượng Sau khi xác định rằng tính tuyến tính không còn, quyết định cuối cùng là chọn hình thức phù hợp cho hàm chuyển tiếp Để thực hiện kiểm định này, chúng ta tuân theo phương pháp của Van Dijk và Cộng sự (2002), sử dụng phương pháp khai triển Taylor bậc 3 với giả định 𝛾 = 0 Kết quả kiểm định có thể áp dụng cho cả mô hình ESTR và LSTR, với giả định rằng biến chuyển tiếp st là một thành phần trong 𝑧 𝑡, trong đó 𝑧 𝑡 = (1, 𝑧̃ 𝑡 ′) ′, với 𝑧̃ 𝑡 ′ là (m x1) Từ đó, tính xấp xỉ Taylor dẫn đến hồi quy phụ.
Trong đó 𝑢 𝑡 ∗ = 𝑢 𝑡 + 𝑅 3 (𝛾, 𝑐, 𝑠 𝑡 )𝜃 ′ 𝑧 𝑡 , với 𝑅 3 (𝛾, 𝑐, 𝑠 𝑡 ) là phần dư của triển h
Giả thuyết không H0 trong nghiên cứu của 38 khai Taylor được thiết lập là 𝛼 0 = 𝛼 1 = 𝛼 2 = 0 Thống kê Lagrange (LM) được sử dụng với phân phối tiệm cận 𝑋 2 (3m), tuy nhiên, thống kê 𝑋 2 chỉ phù hợp với mẫu nhỏ và vừa Do đó, phiên bản kiểm định F được áp dụng, xấp xỉ phân phối F với bậc tự do 3m và T-4m-1 (van Dijk và cộng sự, 2002) Kiểm định tuyến tính được thực hiện cho từng biến tiềm năng đã chọn Nếu giả thuyết không bị bác bỏ cho một số biến, ta chọn biến có giá trị p_value nhỏ nhất Trong trường hợp nhiều giá trị p_value gần nhau, quy trình tiếp tục bằng cách ước lượng các mô hình STR tương ứng để lựa chọn trong giai đoạn đánh giá.
Khi tuyến tính không còn phù hợp, chúng ta cần lựa chọn giữa mô hình LSTR hoặc ESTR Quyết định giữa hai mô hình này có thể dựa vào hồi quy phụ theo phương trình (3.3) Việc lựa chọn giữa hai dạng mô hình có thể thực hiện thông qua kiểm định tuần tự các giả thuyết lồng.
Quy tắc quyết định mô hình như sau: nếu kiểm định H02 dẫn đến sự bác bỏ mạnh nhất, được đo bằng p_value, thì chọn mô hình ESTR; ngược lại, nếu không, chọn mô hình LSTR Để phản ánh đặc trưng của mối quan hệ 𝜋 𝑡 và ∆(𝑠 𝑡 + 𝑝 𝑡 ∗ ), luận văn áp dụng dạng STR tổng quát.
Trong đó 𝜀 𝑡 ~𝑖 𝑖 𝑑 (0, 𝜎 𝜀 2 ), 𝛾 (> 0) là tham số xác định độ mượt của chuyển tiếp, và 𝑧 𝑡 là biến chuyển tiếp
3.3.2 Giai đoạn ước lượng các tham số hồi quy
Các tham số của mô hình STR được ước lượng bằng kỹ thuật bình phương bé nhất phi tuyến Theo Van Dijk và cộng sự (2002), khi giả định rằng các sai số tuân theo phân phối chuẩn, phương pháp này tương đương với ước lượng hợp lý cực đại Nếu không, ước lượng bình phương bé nhất phi tuyến có thể được xem như là ước lượng gần đúng hợp lý cực đại Tham số chuyển tiếp 𝛾 được chuẩn hóa bằng cách chia cho độ lệch chuẩn của biến chuyển tiếp 𝑠 𝑡.
𝛼 𝑠 ̂ Khi đó, các hàm chuyển tiếp trở thành:
3.3.3 Giai đoạn đánh giá sự phù hợp của mô hình
Trong giai đoạn cuối cùng, chất lượng ước lượng mô hình STR sẽ được kiểm tra để phát hiện sai sót tương tự như trong các mô hình tuyến tính Một số kiểm định sai lệch có thể áp dụng trong lý thuyết STR, bao gồm kiểm định LM về tự tương quan phần dư, kiểm định LM-type về không có ARCH, và kiểm định Jarque-Bera về phân phối chuẩn của phần dư Tuy nhiên, các kiểm định chính trong mô hình STR thường tập trung vào kiểm định không có tự tương quan và kiểm định không có thành phần phi tuyến bị bỏ sót Dưới đây là tóm tắt hai kiểm định quan trọng.
Kiểm định không còn sự phi tuyến là một bước quan trọng sau khi ước lượng các tham số của mô hình STR Câu hỏi then chốt là liệu có tồn tại các yếu tố phi tuyến chưa được mô hình hóa hay không Việc kiểm định giả thuyết này nhằm xác định sự tồn tại của các yếu tố phi tuyến chưa được phát hiện, qua đó lặp lại quy trình kiểm định tuyến tính.
40 tính của mô hình STR Hồi quy để thực hiện kiểm định này được xác định như sau:
Giả thuyết H0 cho rằng không có yếu tố phi tuyến nào còn sót lại, cụ thể là H0: 𝛼 1 = 𝛼 2 và 𝛼 3 = 0 Biến 𝑠 2𝑡 có thể là một tập con của các biến 𝑧 𝑡 hoặc có thể là 𝑠 1𝑡 Ngoài ra, một số thành phần trong phần phi tuyến thứ hai có thể bị loại trừ bằng cách giới hạn tham số tương ứng về 0 Kiểm định thống kê F được áp dụng tương tự như các kiểm định trong mô hình tuyến tính.
+ Kiểm định không có tự tương quan:
Hồi quy phương trình 3.4 thu được phần dư 𝑢̂ 𝑡 , tính giá trị trễ 𝑢̂ 𝑡 Thực hiện hồi quy phụ 𝑢̂ 𝑡 theo các giá trị trễ của nó 𝑢̂ 𝑡−1 ,…, 𝑢̂ 𝑡−𝑞 :
(*) 𝑢̂ 𝑡 = 𝛼 1 𝑢̂ 𝑡−1 + 𝛼 2 𝑢̂ 𝑡−2 + ⋯ + 𝛼 𝑞 𝑢̂ 𝑡−𝑞 + 𝑒 𝑡 Để kiểm định hiện tượng tự quan cho mô hình STR, thống kê kiểm định F thường được sử dụng để kiểm định giả thuyết:
𝐻 1 : 𝛼 1 2 + 𝛼 2 2 + … + 𝛼 𝑞 3 = 0 Với giá trị quan sát của thống kê kiểm định bằng:
Trong mô hình, n đại diện cho số lượng tham số, trong khi 𝑆𝑆𝑅 0 là tổng bình phương phần dư của mô hình STR và 𝑆𝑆𝑅 1 là tổng bình phương phần dư của hồi quy phụ thuộc vào phương trình (*).
Trong lý thuyết STR, các kiểm định tự tương quan phần dư, sự thay đổi của các tham số và phi tuyến là những yếu tố quan trọng trong giai đoạn đánh giá Ngoài ra, kiểm định LM cho giả thuyết không có ARCH và kiểm định Jarque-Bera cho phần phối chuẩn phần dư cũng có thể được áp dụng.
Cơ sở dữ liệu
Tất cả số liệu trong luận văn này được thu thập từ IMF và hỗ trợ bởi trung tâm dữ liệu Trường Đại học Kinh Tế thành phố Hồ Chí Minh Bài viết sử dụng dữ liệu từ tháng 1 năm 2000 đến tháng 12 năm 2017, bao gồm chỉ số giá nhập khẩu (IMP) đã điều chỉnh theo mùa vụ, tỷ giá hiệu lực danh nghĩa đa phương (NEER) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) để tính toán lạm phát đã điều chỉnh theo mùa vụ.
Các biến dùng trong mô hình được xử lý như sau:
Cách thu thập số liệu:
Chỉ số giá nhập khẩu (IMP) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) được tính với năm gốc là 2010 và đã được kiểm soát tính mùa vụ bởi IMF Bài nghiên cứu này sử dụng trực tiếp hai chuỗi dữ liệu này mà không cần tính toán thêm Mặc dù IMP được tính theo đồng đô la Mỹ, nhưng nghiên cứu chỉ tập trung vào sự thay đổi mức giá, do đó việc sử dụng IMP tính theo USD là hoàn toàn phù hợp.
Trong giai đoạn 2000 đến 2004, chỉ số CPI và IMP có xu hướng biến động tương đồng, với sự ổn định qua các năm Từ năm 2004, cả hai chỉ số bắt đầu tăng trưởng, đặc biệt là vào năm 2008 khi khủng hoảng kinh tế diễn ra, dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ của cả hai chỉ số Tuy nhiên, vào năm 2009 và 2010, cả hai chỉ số đã chững lại Từ năm 2011 đến 2017, chỉ số CPI tiếp tục tăng mạnh hàng năm, trong khi chỉ số IMP có xu hướng biến động ổn định hơn.
Hình 3.6: Chỉ số giá tiêu dùng và chỉ số giá nhập khẩu tại Việt Nam từ 01/2000 đến 12/2017
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ IMF đối với số liệu CPI và trung tâm dữ liệu Đại học Kinh Tế TPHCM dữ liệu IMP)
Chỉ số NEER được tính toán trong thời gian từ tháng 1 năm 2000 đến tháng 12 năm 2017, nhằm phản ánh chính xác hơn tỷ giá hối đoái của Việt Nam với các đối tác thương mại NEER, thể hiện dưới dạng ngoại tệ/VND, cho thấy sự gia tăng của chỉ số này đồng nghĩa với việc VND tăng giá, trong khi sự suy giảm biểu thị sự mất giá của VND Dữ liệu tỷ giá hối đoái được cung cấp bởi trung tâm dữ liệu Đại học Kinh Tế TPHCM, và NEER đã được chuẩn hóa về mức 100 vào năm 2000.
Hình 3.7: Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa đa phương Việt Nam từ 01/2000 đến
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả được cung cấp từ trung tâm dữ liệu Đại học Kinh Tế TPHCM)
Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (NEER) của Việt Nam đạt đỉnh vào năm 2001, sau đó liên tục giảm mạnh cho đến cuối năm 2010, khi NEER chạm đáy Từ năm 2011, NEER bắt đầu có xu hướng ổn định hơn và ghi nhận sự tăng nhẹ trở lại.
- Lạm phát được dùng cho biến phụ thuộc và biến chuyển dịch, luận văn sử dụng chỉ số giá tiêu dùng để tính lạm phát hàng tháng
Hình 3.8: Chỉ số lạm phát tại Việt Nam từ 01/2000 đến 12/2017
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ IMF)
Từ năm 2000 đến 2006, chỉ số lạm phát duy trì ổn định, nhưng từ năm 2007 đến 2014, môi trường lạm phát trở nên cao và biến động Năm 2008, chỉ số lạm phát tăng mạnh do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế Tuy nhiên, từ năm 2015 đến cuối thời gian quan sát, chỉ số lạm phát đã ổn định trở lại.
Bảng 3.2 Tóm tắt thống kê mô tả của các biến cơ sở được sử dụng
Tiêu chí CPI IMP NEER
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Bảng 3.1 trong luận văn mô tả các tính chất của các biến cơ sở, bao gồm giá trị cực đại (Maximum) và cực tiểu (Minimum) Giá trị trung bình (Mean) thể hiện giá trị trung bình của chuỗi quan sát, trong khi độ lệch chuẩn (Std Dev.) phản ánh mức độ dao động của biến số quanh giá trị trung bình Số lượng quan sát được ghi nhận là Observation.
Trong chương 3, tác giả trình bày nền tảng lý thuyết dựa trên nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013) và so sánh với lý thuyết của Devereux và Yetman (2010) Bài viết khái quát công thức EPRT trong N thời kỳ, với các trường hợp N=2 và N=3, đồng thời minh họa mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát qua hình vẽ.
Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và lạm phát, được phân tích qua hai thời kỳ Tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR, sử dụng hai dạng hàm chuyển tiếp là hàm logistic tổng quát (LSTR) và hàm mũ (ESTR) Bài viết cũng trình bày quy trình xây dựng và đánh giá mô hình, cùng với dữ liệu nghiên cứu, nhằm kiểm nghiệm mối quan hệ này tại Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Kiểm định tính dừng
Trước khi tiến hành phân tích dữ liệu, việc kiểm định tính dừng là cần thiết để đảm bảo chất lượng dữ liệu Nếu chuỗi dữ liệu không dừng, kết quả phân tích sẽ không thể khái quát cho các giai đoạn khác, làm giảm giá trị ứng dụng thực tiễn trong dự báo Hơn nữa, phân tích hồi quy trên chuỗi không dừng có thể dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo hoặc hồi quy vô nghĩa, mặc dù các hệ số hồi quy có thể có ý nghĩa thống kê Do đó, để xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu, kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) thường được áp dụng.
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
Các giá trị tới hạn Giá trị thông kê kiểm định
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Kết quả kiểm định cho thấy cả hai biến trong mô hình đều đạt mức ý nghĩa 1%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, không cần thiết phải thực hiện lấy sai phân trong quá trình thực nghiệm.
Kiểm định tuyến tính dựa theo chỉ định mô hình STR, lựa chọn biến chuyển tiếp và định dạng mô hình STR
Phương trình mối quan hệ giữa lạm phát và ERPT được xác định với độ trễ hồi quy cố định N=6, trong đó biến chuyển tiếp 𝑧 𝑡 là các giá trị trễ của lạm phát, với d chạy từ 1 đến 6 Kết quả ước lượng cho mô hình chuyển tiếp STR được xây dựng dựa trên phương trình này.
Kết quả kiểm định tính phi tuyến được trình bày dưới đây cho thấy có bằng chứng rõ ràng về mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và lạm phát, với dữ liệu được phân tích từ phần mềm eview10.
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định tuyến tính (𝒛 𝒕 = 𝝅 𝒕−𝒅 ) p-value
Kiểm định tính phi tuyến d=1 d=2 d=3 d=4 d=5 d=6
Mô hình đề xuất LSTR LSTR LSTR LSTR LSTR LSTR
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Lưu ý rằng các giá trị p-value được trình bày là kết quả của các phiên bản F trong các phép thử tuyến tính LM Hàng đầu tiên thể hiện việc kiểm tra giả thuyết tuyến tính so với giả thuyết phi tuyến STR Nếu p-value < 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát là phi tuyến tại mức ý nghĩa 5% Ngược lại, nếu p-value ≥ 0.05, giả thuyết H0 được chấp nhận Dữ liệu cho thấy bằng chứng phi tuyến ở tất cả các biến chuyển tiếp 𝑧 𝑡.
Hàng thứ hai đến hàng thứ tư trong bài viết đề cập đến các giá trị p của phép thử tuần tự nhằm xác định hàm chuyển tiếp phù hợp, có thể là ESTR hoặc LSTR Quy tắc quyết định được thiết lập như sau: nếu thử nghiệm H03 cho kết quả từ chối mạnh nhất giả thuyết H03 (tức là P-value nhỏ nhất), chúng ta sẽ chọn mô hình ESTR Ngược lại, nếu không, mô hình LSTR sẽ được lựa chọn Cuối cùng, chúng ta sẽ xác định được mô hình phù hợp.
- Lựa chọn biến 𝒛 𝒕 phù hợp: Như đã đề cập ở trên, các tham số của mô hình
STR được ước tính thông qua ước lượng bình phương nhỏ nhất phi tuyến tính, trong đó cần xác định biến trễ d cho biến chuyển tiếp 𝑧 𝑡 với đặc tính kỹ thuật phù hợp nhất Quyết định về lựa chọn biến chuyển tiếp dựa vào mô hình phi tuyến tính cuối cùng và kiểm định tính phi tuyến còn lại Luận văn chọn các biến chuyển tiếp bằng cách thực hiện đánh giá mô hình sau khi ước lượng, nhằm xác định mô hình có kết quả từ chối mạnh nhất cho cả hai giả thuyết tuyến tính của mô hình cơ sở và tính không thay đổi của tham số khi lặp lại ước lượng mô hình phi tuyến tính.
Kết quả kiểm định thành phần phi tuyến còn sót lại được trình bày dưới đây, với dữ liệu được phân tích từ phần mềm Eviews 10.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định thành phần phi tuyến còn sót lại
Kiếm định thành phần phi tuyến còn sót lại d=1 d=2 d=3 d=4 d=5 d=6
Mô hình đề xuất LSTR
Hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Khi d=4 và d=5, mô hình không còn yếu tố phi tuyến bổ sung, tiếp tục kiểm định tính nhất quán của tham số ước lượng nhằm tìm ra biến chuyển tối ưu.
Kết quả kiểm định tính nhất quán của tham số ước lượng được thể hiện trong bảng dưới đây, với dữ liệu được phân tích từ phần mềm Eviews 10.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định tính nhất quán của tham số ước lượng
Kiểm định tính nhất quán của tham số ước lượng
Kết luận p-value d=4 0.4492 0.3649 0.4234 0.8714 Nhất quán tham số p-value d=5 0.3666 0.1269 0.2378 0.3752 Nhất quán tham số
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Quá trình phân tích cho thấy cả hai độ trễ đều đáp ứng điều kiện cần thiết Tuy nhiên, độ trễ d=5 của biến chuyển tiếp zt được ưu tiên lựa chọn do p-value của d=5 tại h cho thấy tính khả thi cao hơn.
50 kiểm định tính phi tuyến nhỏ hơn, kế tiếp tiến hành xác định phương trình thể hiện mối quan hệ giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá
Để xác định phương trình thể hiện mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá, quy trình này đã lựa chọn d=5 và độ trễ N=6, sử dụng phần mềm Eviews.
10 ta có kết quả như sau:
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews) h
Tiến hành loại bỏ tuần tự các biến trễ có trị tuyệt đối giá trị thống kê t của hệ số tương quan nhỏ hơn 1 Kết quả mô hình thu được là
R 2 = 49.95%, se = 0.6018, obs = 215 Trong đó R 2 biểu thị hệ số xác định, se là sai số chuẩn của hồi quy và obs là số quan sát
- Kiểm định tự tượng quan trong phần dư:
Ta có : Obs*R2 = 0.208375 với p = 0.9011 > α = 0.05 nên chấp nhận H0, nghĩa là không có tự tương quan
Kết luận: Các hệ số thống kê có ý nghĩa và không có tự tương quan trong phần dư
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags
Obs*R-squared 0.208375 Prob Chi-Square(2) 0.9011 h
Hình 4.1 ERPT so với biến chuyển tiếp Mô hình LSTR
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Hình 4.1 chỉ ra rằng ERPT đạt mức cao nhất khi tỷ lệ lạm phát có độ trễ 5 vượt quá -0.3% và gần đạt 1, cho thấy sự truyền dẫn mạnh mẽ từ tỷ giá danh nghĩa và chỉ số giá nhập khẩu đến lạm phát trong giai đoạn 2000-2017 Mỗi khi lạm phát tăng thêm 2 điểm đơn vị, mức độ ERPT gần như đạt 1, trong khi với giảm phát, mức độ ERPT không đáng kể Mô hình LSTR cho thấy ERPT cao hơn khi lạm phát gia tăng, đồng thời khẳng định mối tương quan dương giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá: khi truyền dẫn tỷ giá tăng, lạm phát cũng sẽ tăng và ngược lại.
Hình 4.2 ERPT theo thời gian mô hình LSTR
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả thực hiện trên Eviews)
Hình 4.2 cho thấy ước lượng của ERPT theo thời gian cho mô hình LSTR, ERPT phản ứng khá nhạy đối với sự thay đổi của lạm phát
Chính sách tiền tệ gần đây tập trung vào việc kiểm soát lạm phát và duy trì sự ổn định của tỷ giá hối đoái Cả lý thuyết và thực tiễn đều khẳng định rằng lạm phát và tỷ giá hối đoái có mối liên hệ chặt chẽ Vì vậy, sự biến động của lạm phát thường đi kèm với những thay đổi trong tỷ giá hối đoái.
Mốc thời gian 2007-2009 đánh dấu sự hồi phục kinh tế sau khủng hoảng tài chính Châu Á 1997, nhưng cũng xuất hiện tình trạng lạm phát cao từ năm 2007 Sau giai đoạn suy giảm tốc độ tăng trưởng và giảm phát từ 1999-2001, Việt Nam đã thực hiện kế hoạch kích thích kinh tế từ năm 2000 thông qua nới lỏng tín dụng và mở rộng đầu tư nhà nước Chính sách này không chỉ giúp phục hồi tăng trưởng mà còn tạo ra áp lực lạm phát Việc gia nhập WTO vào tháng 11/2006 cũng đã tạo cơ hội cho thương mại và đầu tư quốc tế, dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ dòng vốn đầu tư.
Ngân hàng Nhà nước đã phải trung hòa một lượng lớn ngoại tệ, góp phần vào sự bùng nổ lạm phát năm 2008 Sự kết hợp với cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu trong hai năm tiếp theo đã tạo ra nhiều thách thức cho nền kinh tế.
2008-2009 nền kinh tế phải hứng chịu thời kỳ tăng trưởng kinh tế ở mức thấp đi kèm với lạm phát cao ERPT trong giai đoạn này khá cao, khoảng 0.6