Giới thiệu
Lý do chọn đề tài
Sự biến động của tỷ giá hối đoái gắn liền với các nhân tố kinh tế cơ bản, thể hiện tính nhạy cảm cao của nó Tỷ giá không chỉ bị ảnh hưởng mà còn hấp thụ tác động từ các yếu tố kinh tế khác Do đó, các nhà hoạch định chính sách cần thận trọng trong việc điều chỉnh tỷ giá hối đoái, xem xét kỹ lưỡng mọi động thái và nhân tố kinh tế để đạt được hiệu quả tối ưu cho toàn bộ nền kinh tế.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố kinh tế cơ bản, nhưng chủ yếu tập trung vào mối quan hệ tuyến tính Không có nghiên cứu nào khẳng định rằng mối quan hệ này phải là tuyến tính, dẫn đến khả năng kết luận sai lầm về sự không tồn tại của liên kết giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế Hơn nữa, mô hình tuyến tính cho rằng độ co giãn của tỷ giá hối đoái thực đối với các nhân tố kinh tế là không đổi, điều này mâu thuẫn với quan niệm rằng sự đóng góp biên của một nhân tố kinh tế thường giảm dần khi thêm vào.
Bài nghiên cứu "Mối quan hệ phi tuyến tính giữa tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế cơ bản: Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam" nhằm giải quyết những vấn đề chưa được làm rõ từ mô hình tuyến tính Nghiên cứu này hy vọng sẽ cung cấp những thảo luận hữu ích trong việc phân tích và đánh giá mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Bài nghiên cứu này phân tích mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam, sử dụng dữ liệu từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2013 Tác giả tập trung vào tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER) để đánh giá tổng thể mối quan hệ này, thay vì chỉ xem xét tỷ giá hối đoái thực song phương (RER).
Các yếu tố kinh tế chủ yếu ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực bao gồm chênh lệch năng lực sản xuất (PROD), tỷ lệ mậu dịch (TOT), chi tiêu chính phủ (GEXP), độ mở của nền kinh tế (OPEN) và tài sản nước ngoài ròng (NFA) Danh sách 10 đối tác mậu dịch lớn nhất của Việt Nam có sự thay đổi theo từng thời kỳ, bao gồm Nhật Bản, Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mỹ, Thái Lan, Úc, Hồng Kông, Đức và Malaysia.
Dữ liệu trong bài viết được thu thập từ nhiều nguồn uy tín, bao gồm Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) thông qua các báo cáo IFS và DOTS, Bloomberg, Ngân hàng Thế giới (World Bank), Trading Economics, và Tổng cục Thống kê Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Bài nghiên cứu này nhằm kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản, đồng thời tập trung vào việc trả lời các câu hỏi liên quan đến mối liên hệ này.
Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế cơ bản có thể được phân loại thành ba dạng: liên kết tuyến tính, liên kết phi tuyến hoặc không tồn tại liên kết Việc xác định kiểu liên kết này rất quan trọng để hiểu rõ hơn về sự biến động của tỷ giá hối đoái và ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đến nó.
(2) Tác động các nhân tố kinh tế cơ bản đến tỷ giá hối đoái thực diễn ra như thế nào? h
Phương pháp nghiên cứu
Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, tác giả áp dụng phương pháp tổng hợp, thống kê, so sánh và kế thừa có chọn lọc từ các nghiên cứu trước Bài viết đi từ cơ sở lý thuyết đến phân tích thực nghiệm mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam.
Một thách thức lớn trong nghiên cứu mối quan hệ phi tuyến là sự không xác định của dạng hàm và các tham số, trái ngược với các phân tích tuyến tính Để khắc phục vấn đề này, nghiên cứu cần áp dụng nhiều phương pháp thực nghiệm, bao gồm kiểm định nghiệm đơn vị ADF để xác định tính dừng của các biến, chuyển đổi từ tham số sang phi tham số qua thuật toán ACE, và kiểm định đồng liên kết phi tuyến bằng ARDL Models-Bounds Test Dựa trên phân tích định lượng, bài nghiên cứu sẽ xem xét thực trạng Việt Nam thông qua dữ liệu thu thập và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo cho đề tài.
Tổng quan các nội dung chính
Phần 1 tổng quan các nội dung chính và các vấn đề nghiên cứu Nêu lý do chọn đề tài, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Sau đó, tác giả đặt ra các câu hỏi nghiên cứu hướng đến mục tiêu nghiên cứu và để tìm ra câu trả lời cho các câu hỏi, tác giả đã sử dụng các phương pháp thực nghiệm nào? Phần này nêu tổng quan các phương pháp nghiên cứu sẽ được kết hợp thực hiện
Phần 2 đi vào phân tích mối quan hệ mật thiết giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố kinh tế cơ bản bằng cách tổng hợp kết quả nghiên cứu chính được đưa ra từ các bài nghiên cứu trước đây Trong đó tập trung chủ yếu vào 2 vấn đề chính là: (1) Xác định các nhân tố kinh tế cơ bản quyết định tỷ giá hối đoái, (2) Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố kinh tế cơ bản h
Phần 3 tiếp tục đi sâu điều tra mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam trong giai đoạn 2000Q1-2013Q4 bằng các phương pháp định lượng với dữ liệu thực tiễn tại Việt Nam
Phần 4 trình bày kết quả nghiên cứu và dựa trên kết quả mô hình ước lượng được để phân tích mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam trong giai đoạn 2000Q1 – 2013Q4
Cuối cùng, Phần 5 nêu kết luận của bài nghiên cứu cùng những hạn chế và hướng nghiên xa hơn cho đề tài h
Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây
Tổng quan những nghiên cứu trước đây về các nhân tố kinh tế cơ bản quyết định tỷ giá hối đoái
Sự biến động của tỷ giá hối đoái có mối quan hệ chặt chẽ với các nhân tố kinh tế cơ bản Tỷ giá hối đoái không chỉ bị ảnh hưởng mà còn hấp thụ tác động từ những yếu tố kinh tế khác Vì vậy, việc xác định các nhân tố kinh tế cơ bản tác động đến tỷ giá hối đoái là rất quan trọng và cần thiết.
Nghiên cứu của Balassa (1964) và Samuelson (1964) chỉ ra rằng khi năng lực sản xuất của khu vực hàng hóa mậu dịch tăng nhanh hơn khu vực hàng hóa phi mậu dịch, đồng nội tệ sẽ tăng giá (REER giảm) do sự gia tăng nhanh chóng của giá cả hàng hóa phi mậu dịch so với hàng hóa mậu dịch.
Mô hình Balassa-Samuelson giải thích sự dịch chuyển của tỷ giá hối đoái thực trong dài hạn và sự trệch khỏi lý thuyết PPP thông qua các chỉ số giá giữa các nước phát triển Nghiên cứu cho thấy năng lực sản xuất của các nước phát triển cao hơn so với các nước đang phát triển, với sự khác biệt chủ yếu diễn ra trong khu vực hàng hóa mậu dịch Theo mô hình, mức lương trong khu vực hàng hóa mậu dịch và phi mậu dịch là như nhau tại mỗi quốc gia, liên quan chặt chẽ đến năng lực sản xuất Mức lương không chỉ ảnh hưởng đến giá cả mà còn được xác định bởi năng lực sản xuất, do đó, chênh lệch năng lực sản xuất là yếu tố kinh tế cơ bản đầu tiên trong mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản, trong đó nghiên cứu của Edwards (1988) nổi bật với mô hình ước lượng tỷ giá hối đoái thực cân bằng dài hạn tại các nước đang phát triển Theo mô hình này, tỷ giá hối đoái thực cân bằng được định nghĩa là giá tương đối của hàng hóa mậu dịch và phi mậu dịch, đảm bảo cân bằng bên trong và bên ngoài của nền kinh tế có lưu chuyển vốn Edwards (1988) cũng chỉ ra rằng trong dài hạn, tỷ giá hối đoái thực cân bằng chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố như tỷ lệ mậu dịch (TOT), độ mở của nền kinh tế (OPEN), chi tiêu chính phủ (GOVEX), phát triển công nghệ (PROD) và lưu chuyển vốn (CAPINF).
Mô hình có dạng như sau:
REER = f (TOT, OPEN, GOVEX, PROD, CAPINF) (1)
Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ mậu dịch TOT ảnh hưởng đến REER thông qua hai hiệu ứng trái ngược: hiệu ứng thay thế và hiệu ứng thu nhập Tùy thuộc vào mức độ tác động của hai hiệu ứng này, REER có thể giảm hoặc tăng khi TOT tăng Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy rằng khi tài sản nước ngoài ròng NFA tăng, REER sẽ giảm Điều này khẳng định rõ ràng rằng các yếu tố kinh tế cơ bản đóng vai trò quyết định đối với REER.
Hai mô hình nổi bật trong việc xác định tỷ giá hối đoái thực cân bằng là mô hình FEER (cân bằng bên trong và bên ngoài) và mô hình BEER (tỷ giá hối đoái cân bằng hành vi).
Mô hình tỷ giá hối đoái cân bằng (FEER) được giới thiệu bởi GS Williamson vào năm 1985 và phát triển qua nhiều tác giả khác nhau FEER xác định mức cân bằng của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực trong điều kiện kinh tế vĩ mô cân bằng, tức là khi nền kinh tế hoạt động ở mức toàn dụng và lạm phát thấp, đồng thời tài khoản vãng lai ổn định Mô hình này loại bỏ các yếu tố chu kỳ và đầu cơ ngắn hạn, tập trung vào các yếu tố kinh tế cơ bản dự kiến sẽ duy trì trong trung hạn.
Mô hình tỷ giá hối đoái cân bằng hành vi (BEER) được đề xuất bởi Clark và Macdonald (1998) cung cấp một cách tiếp cận mới cho phân tích tỷ giá hối đoái, tập trung vào hành vi và nguồn gốc của sự biến động tỷ giá Mô hình này không chỉ xem xét sự cân bằng kinh tế vĩ mô mà còn sử dụng các giá trị hiện tại của các yếu tố kinh tế cơ bản để xác định tỷ giá hối đoái thực cân bằng Các yếu tố này bao gồm tỷ lệ chi tiêu chính phủ trên GDP, tỷ lệ mậu dịch, năng lực sản xuất, tài sản nước ngoài ròng và chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn Sự linh hoạt của BEER cho phép áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu thực nghiệm với các mô hình kỹ thuật đa dạng và biến giải thích khác nhau.
Mô hình có dạng như sau:
Phương pháp BEER (Behavioral Equilibrium Exchange Rate) cho thấy những ưu điểm nổi bật so với FEER (Fundamental Equilibrium Exchange Rate) Theo BEER, tổng độ lệch của tỷ giá hối đoái tại bất kỳ thời điểm nào có thể được phân tích thành ảnh hưởng của các yếu tố tạm thời, biến động ngẫu nhiên và độ lệch của các yếu tố kinh tế cơ bản so với mức cân bằng Điều này cho phép BEER cung cấp cái nhìn tổng hợp về mối quan hệ trong cả ngắn hạn và dài hạn, giúp giải thích các biến động chu kỳ của tỷ giá hối đoái thực Với tính linh hoạt cao, phương pháp BEER có thể được áp dụng vào nhiều nghiên cứu phức tạp khác nhau, tùy thuộc vào nhu cầu của người sử dụng.
Phương pháp tiếp cận BEER đã được mở rộng qua các nghiên cứu của Frait và cộng sự (2004) cũng như Jongwanich (2009) Nghiên cứu của Frait và cộng sự (2004) giữ nguyên các nhân tố kinh tế cơ bản từ mô hình gốc và bổ sung thêm đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) như một nhân tố mới Trong khi đó, Jongwanich (2009) không chỉ lựa chọn các nhân tố tương tự mà còn xem xét tỷ giá hối đoái thực, góp phần làm phong phú thêm nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế.
(2009) sử dụng không phải là tỷ giá hối đoái thực song phương mà là tỷ giá hối đoái thực đa phương (REER)
Montiel (1999) đã phát triển một mô hình tổng hợp các phương pháp tiếp cận, trong đó tỷ giá hối đoái thực cân bằng trong dài hạn được xác định bởi giá trị ổn định của các biến đã được xác định trước và giá trị cố định của các biến chính cùng với biến ngoại sinh Các biến này được phân loại thành 4 nhóm, đóng vai trò quyết định đối với tỷ giá hối đoái trong dài hạn.
Nhóm đầu tiên bao gồm nhân tố cung nội địa, được đặc trưng bởi hiệu ứng Balassa - Samuelson Hiệu ứng này xảy ra khi năng lực sản xuất trong khu vực hàng hóa mậu dịch tăng nhanh hơn so với khu vực hàng hóa phi mậu dịch.
Cấu trúc chính sách tài khóa phản ánh sự thay đổi trong thành phần chi tiêu của chính phủ, đặc biệt là giữa hàng hóa mậu dịch và hàng hóa phi mậu dịch.
Những biến động trong môi trường kinh tế quốc tế, như tỷ lệ thương mại, dòng vốn từ nước ngoài, lạm phát và chênh lệch lãi suất thực giữa các quốc gia, đều có ảnh hưởng đáng kể đến nền kinh tế.
Tự do hóa chính sách ngoại thương, bao gồm việc giảm trợ cấp xuất khẩu, có thể tác động đến tỷ giá hối đoái thực trong dài hạn, được thể hiện qua trợ cấp xuất khẩu (EXSUB).
Mô hình có dạng như sau:
REER = (TOT, OPEN, GOVEX, PROD, EXSUB) (3)
Tổng quan những kết quả nghiên cứu trước đây về mối quan hệ tỷ giá hối đoái và các nhân tố kinh tế cơ bản
Mặc dù các nghiên cứu khẳng định mối quan hệ chặt chẽ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản, nhưng vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về mối quan hệ này Tranh cãi chủ yếu xoay quanh việc xác định liệu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế có phải là tuyến tính hay phi tuyến, cũng như lựa chọn biến và phương pháp kinh tế lượng Điều này chứng tỏ sự phong phú về lý thuyết và thực nghiệm trong nghiên cứu tỷ giá hối đoái thực.
Có ba mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản: đồng liên kết tuyến tính, đồng liên kết phi tuyến và không tồn tại đồng liên kết Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây thường ít chú ý đến trường hợp liên kết phi tuyến.
Không có học thuyết kinh tế nào khẳng định mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế là tuyến tính Việc bỏ qua các trường hợp phi tuyến có thể dẫn đến kết luận sai lệch về sự không tồn tại của đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản Bài nghiên cứu này nhằm khám phá bằng chứng về mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam.
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố kinh tế cơ bản đã chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa có mối quan hệ phi tuyến với các yếu tố này, trong khi tỷ giá hối đoái thực thường được xem xét theo cách tuyến tính Tuy nhiên, mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế cơ bản vẫn chưa được nghiên cứu nhiều Bài nghiên cứu của Xiaolie Tang và Jizhong Zhou (2012) đã cố gắng lấp đầy khoảng trống này bằng cách phân tích các khía cạnh phi tuyến trong việc xác định tỷ giá hối đoái thực.
Tác giả sẽ trình bày các kết quả chính từ những nghiên cứu trước đây liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản.
2.2.1 Sự thất bại mô hình tuyến tính giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố kinh tế cơ bản
Vào những năm 1970, các mô hình lý thuyết "thế hệ đầu tiên" đã được phát triển, với nhiều mô hình nổi bật như mô hình tiền tệ, mô hình Dornbusch và mô hình danh mục đầu tư cân bằng Nghiên cứu trong giai đoạn này đã chỉ ra mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản như giá cả hàng hóa, tổng sản lượng quốc dân và tài khoản vãng lai.
Nghiên cứu của Meese và Rogoff (1983, 1988) đã chỉ ra rằng mô hình tuyến tính không hiệu quả trong việc dự đoán biến động tỷ giá hối đoái, trong khi mô hình bước ngẫu nhiên lại cho kết quả tốt hơn, ngay cả khi có dữ liệu chính xác từ các yếu tố kinh tế cơ bản Các nghiên cứu tiếp theo của Flood và Rose (1995) cùng Rose (1996) cũng xác nhận sự thất bại của mô hình tuyến tính, nhấn mạnh rằng từ khi áp dụng chế độ tỷ giá hối đoái thả nổi, sự biến động của tỷ giá đã gia tăng đáng kể mà không có sự thay đổi rõ rệt nào của các yếu tố kinh tế so với thời kỳ tỷ giá cố định, điều này mâu thuẫn với các giả thuyết của các mô hình thế hệ đầu tiên.
Goodhart (1989) và Goodhart & Figliuoli (1991) đã chỉ ra rằng phần lớn biến động tỷ giá hối đoái không thể giải thích bằng các yếu tố kinh tế cơ bản Nghiên cứu gần đây sử dụng mô hình VARs cũng cho thấy rằng các yếu tố kinh tế chỉ giải thích một phần nhỏ trong sự thay đổi của tỷ giá Với tầm dự đoán một năm, chỉ khoảng 5% biến động tỷ giá hối đoái có thể được lý giải bởi thông tin kinh tế (De Boeck, 2000; Attavilla, 2000) Do đó, các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm các mô hình thay thế cho thế hệ đầu tiên và kiểm tra mối quan hệ phi tuyến.
Bài nghiên cứu “Some linear and nonlinear thoughts on exchange rates” của
Menzie David Chinn (1991) đã chỉ ra rằng nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính gặp nhiều thất bại, đặc biệt là trong việc phá vỡ cấu trúc phi tuyến trong dài hạn Ông khẳng định rằng việc áp dụng mô hình phi tuyến để xác định tỷ giá hối đoái sẽ mang lại kết quả tốt hơn so với mô hình tuyến tính Các mô hình phi tuyến như ARCH của Diebold (1988) và những mô hình khác từ Diebold và Nason (1990), Meese và Ross (1991), Schinasi và Swamy đều thể hiện tiềm năng vượt trội trong việc phân tích tỷ giá hối đoái.
Nghiên cứu năm 1989 đánh giá hiệu quả của thuật toán Kỳ vọng có điều kiện luân phiên (ACE) trong việc kiểm định tính phi tuyến, đồng thời cung cấp cả công cụ chẩn đoán và phương pháp dự báo Kết quả cho thấy các biến đổi tối ưu thường là phi tuyến, và mô hình phi tuyến giữa các biến số cho hiệu ứng dự báo tốt hơn so với mô hình tuyến tính.
Bài nghiên cứu “ Real exchange rate levels, productivity and demand shocks: evidence from a panel of 14 countries” của Menzie Chinn & Louis Johnston
Nghiên cứu của năm 1997 đã chỉ ra mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản như năng lực sản xuất, tỷ lệ mậu dịch, chi tiêu chính phủ, và giá thực tế của xăng dầu Sử dụng dữ liệu bảng từ 14 quốc gia thuộc OECD, kết quả cho thấy mối quan hệ đồng liên kết giữa các yếu tố này và mô hình phi tuyến xác định tỷ giá cân bằng trong dài hạn hiệu quả hơn so với mô hình tuyến tính thông thường.
Nghiên cứu của Xiaolie Tang và Jizhong Zhou (2012) về mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Trung Quốc và Hàn Quốc chỉ ra rằng mô hình tuyến tính không phản ánh chính xác sự thay đổi của tỷ giá hối đoái khi các yếu tố kinh tế biến động Mặc dù mô hình tuyến tính giả định độ co giãn của tỷ giá hối đoái là không đổi, điều này mâu thuẫn với thực tế rằng sự đóng góp của các yếu tố kinh tế thường giảm dần Hơn nữa, các mô hình này thường không chính xác khi áp dụng ngoài khoảng thời gian nghiên cứu hoặc trong bối cảnh kinh tế biến động, cho thấy rằng mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản có thể là phi tuyến.
2.2.2 Mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố kinh tế cơ bản
Nghiên cứu "Testing for a nonlinear relationship among fundamentals and exchange rates in the ERM" của Yue Ma và Angelos Kanas (1999) đã đề xuất hai kiểm định phi tham số nhằm kiểm tra tính phi tuyến trong mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Đức, Pháp và Hà Lan Cụ thể, nghiên cứu áp dụng (1) kiểm định đồng liên kết phi tuyến và (2) kiểm định quan hệ nhân quả phi tuyến Granger Nếu kết quả kiểm định chỉ ra sự tồn tại của mối quan hệ nhân quả phi tuyến, điều này sẽ chứng minh rằng tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản có mối liên hệ phi tuyến trong dài hạn.
Kiểm định gồm 4 bước, trong đó 3 bước đầu là một chu trình, bao gồm:
Bước 1: Kiểm định nghiệm đơn vị để xác định tính dừng của các biến Nếu các biến không dừng, tiếp tục với Bước 2; nếu không, chuyển sang Bước 4 Bước 2: Thực hiện kiểm định tham số tuyến tính và đồng liên kết phi tham số theo phương pháp của Johansen (1998) và Bierens (1997a, b) Nếu không phát hiện đồng liên kết, chuyển sang Bước 3; nếu có, chuyển sang Bước 4.
Nếu không có đồng liên kết tuyến tính, cần thực hiện kiểm định đồng liên kết phi tuyến Nếu kiểm định này thỏa mãn, điều đó chứng tỏ có mối quan hệ dài hạn Nếu không, tiếp tục với Bước 4.
Mô tả bộ dữ liệu
Trong bài nghiên cứu này, các thông số kỹ thuật thực nghiệm được áp dụng thông qua phương pháp BEER Hành vi của tỷ giá hối đoái thực được xác định bởi các yếu tố kinh tế cơ bản.
REER = f (PROD; TOT; GEXP; OPEN; NFA) (9)
Các biến được phân tích bao gồm chênh lệch năng lực sản xuất (PROD), tỷ lệ mậu dịch (TOT), chi tiêu chính phủ (GEXP), độ mở của nền kinh tế (OPEN) và tài sản nước ngoài ròng (NFA), được lựa chọn theo hướng dẫn của Montiel (1999) và dựa trên dữ liệu có sẵn Việc xác định các nhân tố kinh tế cơ bản được thực hiện thông qua giá trị tương đối giữa các biến trong nước và đối tác nước ngoài, từ đó chênh lệch giữa các biến này ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái Để đánh giá mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế, tác giả sẽ nghiên cứu tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER) thay vì tỷ giá hối đoái thực song phương (RER) Các nhân tố kinh tế cơ bản được thể hiện dưới dạng tỷ số hiệu lực, cụ thể là tỷ lệ giữa biến nước chủ nhà và biến đối tác nước ngoài, tính theo bình quân gia quyền giá trị của các đối tác mậu dịch chính của Việt Nam, với tỷ trọng thương mại phản ánh thị phần mậu dịch của các đối tác này.
Để xác định các đối tác mậu dịch hàng đầu, trước tiên cần liệt kê 10 quốc gia có tổng khối lượng mậu dịch song phương lớn nhất (bao gồm xuất khẩu và nhập khẩu) Tỷ trọng của mỗi nước đối tác i so với nước chủ nhà H trong năm t sẽ được tính toán dựa trên các số liệu mậu dịch này.
W iHt = FT iHt /TFT Ht (10)
Trong nghiên cứu này, H đại diện cho Việt Nam, trong khi FT iHt biểu thị khối lượng thương mại giữa Việt Nam và các đối tác i (i = 1,2,…,10) TFTHt là tổng thương mại của Việt Nam với mười đối tác thương mại hàng đầu Trong cùng một năm, các trọng số được giả định là không thay đổi và tổng các trọng số này bằng 1.
Nghiên cứu này phân tích 10 đối tác thương mại lớn nhất của Việt Nam qua các thời kỳ, bao gồm Nhật Bản, Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mỹ, Thái Lan, Úc, Hồng Kông, Đức và Malaysia.
Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn như Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS – IMF, DOTS – IMF), Bloomberg, Ngân hàng Thế giới, Trading Economics và Tổng cục Thống kê Việt Nam trong giai đoạn 2000Q1-2013Q4 Việc sử dụng số liệu theo quý cho phép tạo ra một chuỗi dữ liệu lớn, mang lại độ tin cậy cao về mặt thống kê Tuy nhiên, do một số dữ liệu theo quý không đầy đủ, nghiên cứu đã áp dụng kỹ thuật nội suy tuyến tính (linear interpolation) với sự hỗ trợ của Eview 6.0 để hoàn thiện chuỗi thời gian Bên cạnh đó, vì Việt Nam có nền kinh tế mở và nhỏ, tất cả giá trị xuất nhập khẩu được quy đổi sang USD để đảm bảo tính đồng nhất trong dữ liệu nghiên cứu.
3.1.1 Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER)
REER là chỉ số đo lường sức cạnh tranh giá cả của một quốc gia, giúp xác định xem đồng nội tệ đang bị định giá cao hay thấp Chỉ số này cho phép đánh giá và dự đoán tỷ giá hối đoái thực, phản ánh sức mua thực tế của đồng tiền và ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh xuất khẩu Được tính toán dựa trên một năm cơ sở và rổ đồng tiền của các đối tác thương mại, phương pháp niêm yết tỷ giá có tác động lớn đến xu hướng biến động của đồng tiền Trong nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam, tác giả đã chọn phương pháp yết giá trực tiếp, trong đó việc tăng REER đồng nghĩa với việc đồng Việt Nam bị giảm giá và ngược lại.
Để xác định rổ tiền tệ đặc trưng, cần căn cứ vào tỷ trọng mậu dịch giữa Việt Nam và các đối tác nước ngoài Việc chọn lựa các đồng tiền tham gia vào “rổ tiền tệ” nhằm tính tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER) sẽ ưu tiên các đồng tiền của những đối tác có tỷ trọng mậu dịch lớn nhất với Việt Nam Theo nguyên tắc này, 10 đối tác mậu dịch lớn nhất của Việt Nam, có sự thay đổi theo từng thời kỳ, bao gồm: Nhật Bản, Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mỹ, Thái Lan, Úc, Hồng Kông, Đức và Malaysia.
Kỳ gốc được chọn là 2000Q1, một lựa chọn phổ biến trong nhiều nghiên cứu về tỷ giá hối đoái, bao gồm nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hằng và cộng sự (2010).
Các bước tính tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER:
Để tính tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phương giữa đồng Việt Nam và ngoại tệ khác, bạn cần sử dụng công thức tỷ lệ chéo Tỷ giá hối đoái danh nghĩa của Việt Nam và các đối tác thương mại thường được tính thông qua USD, với công thức: 1 ngoại tệ = X VND.
Để điều chỉnh tỷ giá hối đoái danh nghĩa về kỳ gốc, bạn cần lấy tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiện tại và chia cho tỷ giá của kỳ gốc, cụ thể là tỷ giá của quý 1 năm 2000 (2000Q1).
Bước 3: Điều chỉnh chỉ số tiêu dùng CPI về kỳ gốc được thực hiện giống như điều chỉnh tỷ giá hối đoái danh nghĩa
Bước 4: Tính tỷ trọng mậu dịch
Để tính toán tỷ trọng mậu dịch của từng đối tác trong xuất nhập khẩu của Việt Nam, trước tiên cần cộng tất cả giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam và các đối tác theo từng thời kỳ Sau đó, chia giá trị xuất nhập khẩu của từng đối tác cho tổng giá trị kim ngạch xuất nhập khẩu của tất cả các đối tác Các trọng số được giả định là không thay đổi trong bốn quý của cùng một năm, với tổng các trọng số bằng 1.
Bước 5: Tính NEER và REER theo công thức trung bình nhân và yết giá theo phương pháp trực tiếp:
t là thời gian theo quý
n = 10 là số nước đối tác mậu dịch chính của Việt Nam
e jt là tỷ giá hối đoái danh nghĩa của đồng tiền nước j so với VND
P t là chỉ số giá hàng hóa trong nước
P jt là chỉ số giá hàng hóa nước j
w jt là tỷ trọng của đồng tiền nước j tại thời điểm t h
3.1.2 Chênh lệch năng lực sản xuất (PROD) (-)
Lý thuyết Balassa-Samuelson (1964) phân tích ảnh hưởng của chênh lệch năng lực sản xuất đến tỷ giá hối đoái thực, dự báo rằng khi năng lực sản xuất hàng hóa mậu dịch của một nền kinh tế tăng lên, giá trị thực của đồng tiền quốc gia đó sẽ gia tăng (REER giảm) Điều này xảy ra do giá cả hàng hóa phi mậu dịch tăng nhanh hơn so với giá cả hàng hóa mậu dịch.
Sự gia tăng năng lực sản xuất trong ngành hàng mậu dịch dẫn đến nhu cầu lao động trong nước tăng cao Khi thị trường lao động đầy đủ, lao động sẽ chuyển từ khu vực hàng mậu dịch sang khu vực hàng phi mậu dịch Hệ quả là mức lương trong khu vực phi mậu dịch tăng, kéo theo giá hàng phi mậu dịch cũng tăng Điều này dẫn đến sự giảm sút của REER.
Hiệu ứng Balassa–Samuelson thường được áp dụng để phân tích giá cả tương đối giữa hàng hóa phi mậu dịch và hàng hóa mậu dịch, thường được thể hiện qua tỷ lệ chỉ số giá tiêu dùng (CPI) so với chỉ số giá sản xuất (PPI) hoặc GDP bình quân đầu người Nghiên cứu này chọn chỉ số GDP bình quân đầu người (PCGDP) làm đại diện cho sự chênh lệch trong năng lực sản xuất, được xác định thông qua một phương trình cụ thể.
3.1.3 Tỷ lệ mậu dịch (TOT) (+/-)
Phương pháp nghiên cứu
Kỹ thuật thực nghiệm được tiến hành bằng cách sử dụng một thủ tục kiểm định gồm hai bước được đề xuất bởi Granger và Hallman (1991) và Granger (1991)
Tổng quan 2 bước thực hiện bao gồm:
Bước 1: Kiểm định đồng liên kết tuyến tính các biến gốc
Kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Augmented Dickey-Fuller test) được sử dụng để xác định tính dừng của các biến gốc, thường được trình bày dưới dạng log và điều chỉnh theo mùa vụ khi cần thiết Nếu kết quả kiểm định cho thấy các biến không dừng, chúng ta sẽ chuyển sang Bước 2 để thực hiện các phân tích tiếp theo.
Kiểm định mô hình ARDL - Bounds Test (Mô hình phân bố trễ tự hồi quy) giúp xác định mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến gốc Trước khi thực hiện kiểm định này, việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình là bước cần thiết.
Có đồng liên kết tuyến tính -> kết luận mối quan hệ tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế cơ bản là tuyến tính
Không có đồng liên kết tuyến tính -> tiếp tục kiểm định cho đồng liên kết phi tuyến
Bước 2: Kiểm định đồng liên kết phi tuyến các biến gốc
Chuyển đổi các biến bằng thuật toán ACE (Kỳ vọng có điều kiện luân phiên) được thực hiện thông qua gói giải pháp ACEpackages, được phát triển dành cho phần mềm thống kê R.
Kiểm định nghiệm đơn vị ADF với các biến chuyển đổi
Kiểm định mô hình ARDL - kiểm tra Bounds giúp xác định mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến chuyển đổi Nếu các biến này có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính, tác giả có thể kết luận rằng các biến gốc cũng có mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến, áp dụng thuật toán ACE Trước khi thực hiện kiểm định đồng liên kết tuyến tính, việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình là rất quan trọng.
Nếu xác định được mối quan hệ đồng liên kết tiếp tục ước lượng mô hình đồng liên kết dài hạn giữa các biến
Tác giả tiến hành các kiểm định giả thuyết mô hình nhằm đảm bảo tính phù hợp và ổn định, bao gồm kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định sự phù hợp mô hình, kiểm định ổn định của các hệ số trong mô hình đồng liên kết, kiểm định phương sai sai số thay đổi, và kiểm định phân phối chuẩn phần dư.
Nghiên cứu sử dụng phần mềm Eviews 6.0 và phần mềm R3.1.1 hỗ trợ thực hiện
Sau đây, bài nghiên cứu trình bày cụ thể về quy trình thực hiện các bước nêu trên
3.2.1 Kiểm định đồng liên kết tuyến tính các biến gốc
3.2.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF các biến gốc
Theo Gujarati (2003), một chuỗi thời gian được coi là dừng khi các giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai giữ nguyên không đổi theo thời gian Chuỗi dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình, với các dao động xung quanh giá trị này là nhất quán Ngược lại, một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình hoặc phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai.
Theo Ramanathan (2002), hầu hết các chuỗi thời gian kinh tế thường không dừng do có xu hướng tuyến tính hoặc mũ theo thời gian Tuy nhiên, chúng có thể được biến đổi thành chuỗi dừng thông qua quá trình sai phân Nếu sai phân bậc 1 của một chuỗi là dừng, chuỗi ban đầu được gọi là liên kết bậc 1, ký hiệu là I(1) Tương tự, nếu sai phân bậc d của một chuỗi là dừng, chuỗi ban đầu được gọi là liên kết bậc d, ký hiệu là I(d) Nếu chuỗi ban đầu đã dừng, nó được ký hiệu là I(0) Khi hồi quy mô hình với các biến là chuỗi thời gian, yêu cầu là các chuỗi này phải dừng; nếu không, cần thực hiện sai phân cho đến khi có được chuỗi dừng.
Lý do kiểm định tính dừng
Hầu hết các chuỗi dữ liệu thời gian trong kinh tế vĩ mô có xu hướng tăng theo thời gian và thường không dừng, dẫn đến việc chúng không có đồng liên kết Điều này lý giải cho việc sử dụng logarit trước khi phân tích Hồi quy chuỗi dữ liệu không dừng có thể cho kết quả thống kê cao nhưng không đảm bảo ý nghĩa kinh tế, vì các biến trong phân tích không có giá trị giải thích Các ước lượng OLS có thể không bền vững theo thời gian, gây ra hiện tượng “Hồi quy giả mạo” theo Granger và Newbold (1974) Nếu phần dư của mô hình dừng, các biến sẽ có mối quan hệ cân bằng lâu dài, do đó, kiểm định tính dừng là bước đầu tiên cần thực hiện.
Có nhiều phương pháp để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian, bao gồm kiểm định Dickey-Fuller (DF), kiểm định Phillip-Person (PP) và kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF), cũng như kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan Trong nghiên cứu này, tác giả đã chọn phương pháp ADF (kiểm định Dickey-Fuller mở rộng) để xác định tính dừng của các chuỗi dữ liệu.
Phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Augmented Dickey–Fuller test)
Kiểm định nghiệm đơn vị là phương pháp phổ biến để xác định tính dừng của chuỗi thời gian Kiểm định Dickey-Fuller (DF) và kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) được giới thiệu bởi Dickey và Fuller vào năm 1981, đóng vai trò quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian.
Mô hình kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng ADF có dạng sau:
Ba mô hình khác nhau được xác định bởi hệ số chặn α và biến xu hướng γT Biến xu hướng có giá trị từ 1 đến n, trong đó 1 tương ứng với quan sát đầu tiên và n tương ứng với quan sát cuối cùng trong chuỗi dữ liệu.
Kết quả kiểm định ADF rất nhạy cảm với lựa chọn chiều dài độ trễ, vì vậy tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike’s Information Criterion) được sử dụng để xác định giá trị k tối ưu cho mô hình ADF Độ trễ được chọn sao cho AIC đạt giá trị nhỏ nhất, và quá trình này có thể được thực hiện tự động thông qua phần mềm Eviews.
H 0 : β = 0 (Y t là chuỗi dữ liệu không dừng tương đương với chuỗi có nghiệm đơn vị)
H 1 : β < 0 (Yt là chuỗi dữ liệu dừng)
Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF không tuân theo phân phối chuẩn Theo nghiên cứu của Dickey và Fuller (1981), giá trị ước lượng của các hệ số trong mô hình sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, với τ = giá trị hệ số ước lượng chia cho sai số của hệ số ước lượng) Giá trị tới hạn τ được xác định dựa trên bảng giá trị đã được tính sẵn của Mackinnon.
Trong nghiên cứu kiểm định ADF bằng phần mềm Eviews, giá trị tới hạn được tính sẵn để so sánh với giá trị kiểm định τ Nếu giá trị tính toán có trị tuyệt đối lớn hơn trị tuyệt đối của giá trị tới hạn Mackinnon, giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ, cho thấy chuỗi dữ liệu có tính dừng Ngược lại, nếu giá trị tính toán nhỏ hơn, giả thuyết H0 được chấp nhận, nghĩa là chuỗi dữ liệu không có tính dừng.
Quy trình kiểm định nghiệm đơn vị ADF bằng Eviews 6.0:
Bước 1: Xác định bậc để kiểm đinh ví dụ chuỗi dữ liệu gốc “mức level”, sai phân bậc 1, hoặc sai phân bậc 2
Bước 2: Xác định 1 trong 3 mô hình DF sử dụng: phương trình (16) bấm vào
Mô hình “none” không bao gồm hệ số chặn và xu hướng, được thể hiện qua phương trình (17) khi nhấn vào “chặn”, trong khi các mô hình có hệ số chặn và xu hướng được trình bày qua phương trình (18) khi nhấn vào “chặn và xu hướng”.
Bước 3: Chọn tiêu chuẩn độ trễ AIC tự động
Bước 4: Sau khi xác định các tùy chọn, nhấn để thực hiện kiểm đinh
Kết quả nghiên cứu và phân tích mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam trong giai đoạn 2000Q1 – 2013Q4
Kết quả kiểm định đồng liên kết tuyến tính các biến gốc
4.1.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF các biến gốc
Bảng 4.1.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF các biến gốc và sai phân bậc 1
Giá trị ADF Giá trị tới hạn
Kết luận reer Có Không -0.767 -2.917 Không prod Có Không 0.581 -2.917 Không tot Có Không -1.765 -2.919 Không open Có Không -2.049 -2.92 Không gexp Có Không -3.809 -2.928 Dừng
D(NFA) Có Không -3.854 -2.918 Dừng Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiểu chuẩn AIC trong phần mềm Eviews 6.0 h
Kết quả kiểm định ADF trong Bảng 4.1.1 cho thấy, chỉ có biến gexp dừng ở bậc 0, trong khi các biến gốc khác không dừng ở bậc 0 Tuy nhiên, sau khi thực hiện sai phân bậc 1, tất cả các biến gốc đều đạt mức dừng tại ý nghĩa 5%.
4.1.2 Kết quả kiểm định ARDL Models-Bounds Test các biến gốc
Sau khi kiểm định tính dừng các biến gốc, bước kế tiếp là kiểm định đồng liên kết các biến gốc bằng phương pháp ARDL Models-Bounds Tests
Mô hình ARDL có dạng như sau:
Mô hình nghiên cứu bao gồm năm nhân tố kinh tế cơ bản: prod, gexp, tot, open, và NFA Để xác định độ trễ tối ưu p và q cho từng biến, tác giả sử dụng tiêu chuẩn thông tin AIC, nhằm tối ưu hóa mô hình với giá trị AIC nhỏ nhất Cuối cùng, tác giả áp dụng độ trễ tối ưu đã chọn cho tất cả các biến trong mô hình.
Bảng 4.1.2a: Kết quả độ trễ được lựa chọn cho mô hình ARDL các biến gốc Độ trễ 0 1 2 3 4 5 6
AIC -4.927 -5.392 -5.260 -5.233 -5.160 -5.701 -6.087 Độ trễ tối ưu cho mô hình là 6 h
Bảng 4.1.2b: Kết quả ước lượng mô hình ARDL các biến gốc
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
REER(-1) -0.842686 0.648108 -1.300225 0.2412 GEXP(-1) -0.874595 0.479926 -1.822354 0.1182 NFA(-1) -0.143744 0.216356 -0.664387 0.5311 OPEN(-1) 0.098819 0.181648 0.544012 0.6060 PROD(-1) -0.306976 0.297664 -1.031284 0.3422 TOT(-1) -0.226226 0.400811 -0.564421 0.5929 D(REER(-1)) 0.104069 0.586371 0.177479 0.8650 D(REER(-2)) 0.640428 0.503335 1.272369 0.2503 D(REER(-3)) 0.101153 0.286781 0.352720 0.7364 D(REER(-4)) 0.318983 0.328427 0.971244 0.3689 D(REER(-5)) 0.563726 0.263917 2.135993 0.0766 D(REER(-6)) 0.553434 0.292658 1.891062 0.1075 D(GEXP(-1)) 0.635921 0.378709 1.679178 0.1441 D(GEXP(-2)) 0.760153 0.357500 2.126304 0.0776 D(GEXP(-3)) 0.408991 0.307760 1.328925 0.2322 D(GEXP(-4)) 0.514261 0.276082 1.862710 0.1118 D(GEXP(-5)) 0.520642 0.272367 1.911545 0.1045 D(GEXP(-6)) 0.324742 0.226173 1.435816 0.2011 D(NFA(-1)) 0.261663 0.199269 1.313116 0.2371 D(NFA(-2)) 0.245530 0.253607 0.968152 0.3704 D(NFA(-3)) 0.097221 0.271764 0.357740 0.7328 h
D(NFA(-4)) 0.174912 0.227234 0.769744 0.4707 D(NFA(-5)) 0.021270 0.206868 0.102817 0.9215 D(NFA(-6)) -0.072846 0.131767 -0.552838 0.6003 D(OPEN(-1)) -0.016100 0.139856 -0.115116 0.9121 D(OPEN(-2)) -0.031767 0.146700 -0.216541 0.8357 D(OPEN(-3)) -0.020483 0.158589 -0.129159 0.9015 D(OPEN(-4)) -0.015363 0.113606 -0.135233 0.8969 D(OPEN(-5)) -0.066321 0.106522 -0.622610 0.5564 D(OPEN(-6)) 0.011491 0.071349 0.161054 0.8773 D(PROD(-1)) 0.197952 0.396302 0.499498 0.6352 D(PROD(-2)) 0.493774 0.601506 0.820895 0.4431 D(PROD(-3)) 0.848262 0.541584 1.566263 0.1683 D(PROD(-4)) 0.194039 0.313020 0.619894 0.5581 D(PROD(-5)) 0.194080 0.358269 0.541716 0.6075 D(PROD(-6)) 0.049379 0.338018 0.146083 0.8886 D(TOT(-1)) 0.226031 0.357002 0.633136 0.5500 D(TOT(-2)) 0.097203 0.271497 0.358026 0.7326 D(TOT(-3)) 0.110987 0.159557 0.695593 0.5127 D(TOT(-4)) 0.087036 0.109223 0.796871 0.4559 D(TOT(-5)) 0.102364 0.073638 1.390100 0.2139 D(TOT(-6)) 0.124056 0.087797 1.412991 0.2074
R-squared 0.947225 Mean dependent var -0.004444 Adjusted R-squared 0.577798 S.D dependent var 0.021089 S.E of regression 0.013703 Akaike info criterion -6.087350
Sum squared resid 0.001127 Schwarz criterion -4.427181 Log likelihood 192.1401 Hannan-Quinn criter -5.457484 F-statistic 2.564041 Durbin-Watson stat 2.261116 Prob(F-statistic) 0.118728 h
Tiếp tục sử dụng kiểm đinh WALD với giả thuyết:
Bảng 4.1.2c: Kết quả kiểm định WALD các biến gốc
Test Statistic Value df Probability
Normalized Restriction (= 0) Value Std Err
Restrictions are linear in coefficients
Cặp biên giới hạn với mức ý nghĩa 5% trong mô hình không có biến xu hướng là (2,62; 3,79) Kết quả kiểm định cho thấy giá trị F = 2.59 nhỏ hơn biên giới hạn dưới 2.62, do đó không có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến gốc Tiếp theo, chúng ta sẽ tiến hành bước 2 để kiểm định đồng liên kết phi tuyến của các biến gốc.
Kiểm định đồng liên kết phi tuyến các biến gốc
4.2.1 Chuyển đổi các biến gốc bằng thuật toán ACE
Phép chuyển đổi của thuật toán ACE là phi tham số, khiến việc xác định mối quan hệ giữa các biến gốc và biến chuyển đổi trở nên khó khăn Để làm rõ ảnh hưởng của thuật toán này, luận văn trình bày biểu đồ phân tán giữa các biến chuyển đổi và biến gốc trong Hình 4.2.1 Nếu đồ thị thể hiện dưới dạng đường thẳng, điều này cho thấy các biến chuyển đổi có mối quan hệ tuyến tính với chuỗi dữ liệu gốc, do đó việc chuyển biến là không cần thiết.
Hình 4.2.1 Đồ thị phân tán các biến gốc và biến chuyển đổi
Nguồn: Tính toán của tác giả
Hình 4.2.1 cho thấy rằng mối quan hệ giữa các biến chuyển đổi và biến gốc chủ yếu là phi tuyến Tuy nhiên, đồ thị phân tán của reer với reer A lại gần như thẳng hàng, cho thấy mối quan hệ giữa hai biến này có tính chất gần như tuyến tính.
Đồ thị phân tán chỉ ra mối quan hệ đồng biến giữa reer và reer A, cũng như giữa open và open A Ngược lại, mối quan hệ giữa NFA và NFA A, tot và tot A, prod và h prod A chủ yếu là nghịch biến Bên cạnh đó, gexp và gexp A gần như đồng biến, mặc dù đồ thị phân tán không thể hiện rõ ràng mối quan hệ này.
4.2.2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF các biến chuyển đổi
Bảng 4.2.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF các biến chuyển đổi và sai phân bậc 1
Giá trị ADF Giá trị tới hạn
Kết luận reer A Có Không -0.770 -2.917 Không prod A Có Không 0.221 -2.921 Không tot A Có Không -1.533 -2.917 Không open A Có Không -2.455 -2.920 Không gexp A Có Không -3.439 -2.916 Dừng
Kết quả từ Bảng 4.2.2 cho thấy hầu hết các biến gốc không dừng ở bậc 0, ngoại trừ gexp A Tuy nhiên, sau khi thực hiện sai phân bậc 1, tất cả các biến gốc đều dừng lại Điều này tạo thành một tập hợp các liên kết bậc 1 và 0, do đó, theo Persaran và Shin (1999), phương pháp kiểm định đồng liên kết ARDL Models-Bounds Tests là phương pháp phù hợp nhất.
4.2.3 Kết quả kiểm định ARDL Models-Bounds Tests các biến chuyển đổi
Sau khi kiểm định tính dừng bước kế tiếp là kiểm định đồng liên kết các biến chuyển đổi bằng kiểm định ARDL Models-Bounds Tests
Mô hình ARDL có dạng như sau:
Bài viết đề cập đến năm biến chuyển đổi trong mô hình, bao gồm prod A, gexp A, tot A, open A và NFA A Độ trễ tối ưu p và q được lựa chọn cho từng biến theo tiêu chuẩn thông tin AIC, nhằm đảm bảo AIC của mô hình là nhỏ nhất Tác giả quyết định áp dụng cùng một độ trễ tối ưu cho tất cả các biến trong mô hình.
Bảng 4.2.3a: Kết quả độ trễ lựa chọn cho mô hình ARDL các biến chuyển đổi Độ trễ 0 1 2 3 4 5 6
AIC -0.358 -0.824 -0.619 -0.551 -0.673 -0.651 -2.387 Độ trễ tối ưu cho mô hình là 6 h
Bảng 4.2.3b: Kết quả ước lượng mô hình ARDL các biến chuyển đổi
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
D(NFAA(-4)) -0.326924 1.008960 -0.324021 0.7569 D(NFAA(-5)) -0.906691 0.838426 -1.081420 0.3210 D(NFAA(-6)) -1.779407 0.749014 -2.375666 0.0551 D(OPENA(-1)) -3.666666 0.898094 -4.082717 0.0065 D(OPENA(-2)) -2.182047 0.796728 -2.738760 0.0338 D(OPENA(-3)) -4.174239 1.029531 -4.054507 0.0067 D(OPENA(-4)) -3.027074 0.609212 -4.968834 0.0025 D(OPENA(-5)) -2.483892 0.645697 -3.846836 0.0085 D(OPENA(-6)) -1.582326 0.413667 -3.825122 0.0087 D(PRODA(-1)) -4.042738 1.415062 -2.856932 0.0289 D(PRODA(-2)) -6.017722 1.701908 -3.535869 0.0123 D(PRODA(-3)) -5.048162 1.611267 -3.133039 0.0202 D(PRODA(-4)) -3.768229 1.080703 -3.486831 0.0130 D(PRODA(-5)) -3.049061 1.154379 -2.641300 0.0385 D(PRODA(-6)) -2.673011 1.052024 -2.540828 0.0440 D(TOTA(-1)) 6.949216 3.562160 1.950843 0.0989 D(TOTA(-2)) 6.968678 3.058509 2.278456 0.0629 D(TOTA(-3)) 5.544657 2.311197 2.399041 0.0534 D(TOTA(-4)) 0.583288 1.802670 0.323569 0.7572 D(TOTA(-5)) -1.707460 1.020227 -1.673608 0.1452 D(TOTA(-6)) 3.203821 0.993135 3.225969 0.0180
R-squared 0.981851 Mean dependent var -0.054232 Adjusted R-squared 0.854807 S.D dependent var 0.228743 S.E of regression 0.087161 Akaike info criterion -2.387085 Sum squared resid 0.045582 Schwarz criterion -0.726916 Log likelihood 101.4836 Hannan-Quinn criter -1.757219 F-statistic 7.728425 Durbin-Watson stat 2.686124 Prob(F-statistic) 0.008069 h
Tiếp tục sử dụng kiểm đinh WALD với giả thuyết:
Bảng 4.2.3c: Kết quả kiểm định WALD các biến chuyển đổi
Test Statistic Value df Probability
Normalized Restriction (= 0) Value Std Err
Restrictions are linear in coefficients
Vì P-value = 0.006 < 0.05 nên các biến độc lập đồng thời tác động đến biến phụ thuộc
Cặp biên giới hạn với mức ý nghĩa 5% trong mô hình không có biến xu hướng và có hệ số chặn là (2,62; 3,79) Kết quả kiểm định cho thấy F = 10.35, vượt qua giới hạn trên 3.79 ở I(1), cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến chuyển đổi Điều này đồng nghĩa với việc xác định được bằng chứng về mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến tính giữa các biến gốc.
Kiểm định các giả thuyết mô hình
Bảng 4.3: Tổng hợp các kiểm định giả thuyết mô hình
Kiểm định mô hình Phương pháp Kết quả (So sánh P-value)
Kiểm định tự tương quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM
P-value=0.2749 > 0.05 nên mô hình không có tự tương quan bậc
Kiểm định sự ổn định của mô hình
Ramsey Reset Test P-value = 0.4981 > 0.05 nên mô hình không bỏ sót biến
Kiểm định sự ổn định của các hệ số ước lượng trong mô hình
CUSUM và CUSUMSQ Biểu đồ CUSUM và CUSUMSQ đều nằm giữa hai biên mức ý nghĩa 5% các hệ số ước lượng là ổn định
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
White test P-value = 0.9232 > 0.05 nên mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Jarque-Bera P-value = 0.284906 > 0.05 nên phần dư có phân phối chuẩn
Nguồn: Tính toán của tác giả
Các kết quả kiểm định đều cho thấy mô hình là phù hợp và ổn định (Xem chi tiết tại Phụ lục 6) h
Phương trình đồng liên kết dài hạn
Bảng 4.4: Kết quả ước lượng mô hình đồng liên kết dài hạn các biến chuyển đổi
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Phương trình đồng liên kết chuỗi dữ liệu chuyển đổi:
D(reer A ) = -0.360614 - 4.922941reer A (-1) + 5.687224prod A (-1) - 6.979459tot A (-1) + 3.913446gexp A (-1) + 5.098175open A (-1) + 6.924368NFA A (-1) (32)
D(reer A ) = 0 và D(x) = 0 với x là prod A , tot A , gexp A , open A , NFA A
Phương trình được viết lại như sau: reer A = -0.073 + 1.155prod A - 1.418tot A + 0.795gexp A + 1.036open A + 1.407NFA A (33) h
Dựa trên kết quả ước lượng phương trình đồng liên kết dài hạn và phân tích biểu đồ phân tán của các gốc cùng biến chuyển đổi, có thể rút ra một số kết luận quan trọng.
Hệ số dương của prod A trong phương trình (33) cho thấy sự tác động đồng biến với REER, trong khi đồ thị phân tán chỉ ra mối quan hệ gần như nghịch biến giữa prod và prod A Điều này cho thấy prod tác động nghịch biến với REER, nhưng do đồ thị phân tán chưa thể hiện rõ mối quan hệ giữa prod A và prod, nên không thể đánh giá chính xác tác động của PROD đối với REER.
Hệ số của biến tot A trong mô hình là lớn nhất, cho thấy tỷ lệ mậu dịch thực sự có ảnh hưởng lớn đến tỷ giá hối đoái thực (REER) Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Xiaolie Tang và Jizhong Zhou (2012) Mặc dù tot A có dấu âm, cho thấy tác động nghịch biến với REER, nhưng đồ thị phân tán không rõ ràng, khiến việc đánh giá chính xác tác động của TOT với REER trở nên khó khăn.
Hệ số của gexp A trong phương trình (33) là dương, cho thấy gexp A có tác động đồng biến với REER Tuy nhiên, đồ thị phân tán hiện tại chưa làm rõ mối quan hệ giữa gexp A và gexp, do đó không thể đánh giá chính xác tác động của GEXP đối với REER.
Hệ số dương của open A trong phương trình (33) chỉ ra rằng open A có tác động đồng biến với REER Đồ thị phân tán xác nhận mối quan hệ này, cho thấy rằng OPEN cũng ảnh hưởng đồng biến với REER.
Hệ số của NFA A trong phương trình (33) là dương, cho thấy NFA A có tác động đồng biến với REER Ngược lại, đồ thị phân tán chỉ ra mối quan hệ nghịch biến giữa NFA và NFA A, dẫn đến kết luận rằng NFA tác động nghịch biến với REER.