(LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố chính sách tiền tệ ở một số nước châu á

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Tỷ giá hối đoái là yếu tố quan trọng trong chính sách tiền tệ của mỗi quốc gia, ảnh hưởng đến nền kinh tế toàn cầu trong bối cảnh hội nhập Nghiên cứu về tỷ giá hối đoái ngày càng trở nên cần thiết để xác định các nhân tố tác động và ảnh hưởng của nó đến các yếu tố vĩ mô Mục tiêu của các nghiên cứu này là phát triển chính sách kinh tế phù hợp, biến tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ thành công cụ quản lý hiệu quả Nhận thức được tầm quan trọng của tỷ giá hối đoái, bài nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ, đồng thời xác định mô hình tiền tệ lý giải biến động tỷ giá hối đoái ở một số nước Châu Á.

Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ đã được nghiên cứu nhiều, nhưng hầu hết các nghiên cứu đều giả định rằng không có sự tương quan phụ thuộc giữa các quốc gia Giả định này có nghĩa là biến động tại một quốc gia sẽ không ảnh hưởng đến biến động của quốc gia khác Tuy nhiên, giả định này không còn phù hợp trong bối cảnh hiện nay, khi mà các quốc gia có sự liên kết chặt chẽ về dòng chảy vốn và thương mại.

Trước khi kiểm định mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra sự tồn tại của tương quan phụ thuộc giữa các quốc gia để nâng cao độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

Các nghiên cứu hiện nay về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ thường không xem xét tác động của mức lạm phát cao trong chuỗi dữ liệu thời gian Tuy nhiên, Flood và Rose (1999) chỉ ra rằng mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái sẽ trở nên hiệu quả hơn khi được phân tích trong giai đoạn có lạm phát cao.

Crespo-Cuaresma và cộng sự (2005) cho rằng biến động tỷ giá hối đoái có thể chỉ do chênh lệch lạm phát cao, khiến mô hình tiền tệ trở nên thiếu tin cậy Để đảm bảo tính hiệu quả và khả thi của mô hình, tác giả đã chọn dữ liệu từ các quốc gia có mức lạm phát thấp và vừa phải trong nghiên cứu này.

Mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái với cơ chế tương đối linh hoạt, tuy nhiên, các quốc gia trong nghiên cứu trước đây có thể đã được chọn dựa trên dữ liệu sẵn có hơn là theo cơ chế tỷ giá Điều này khiến cho việc sử dụng mô hình tiền tệ để giải thích biến động tỷ giá trở nên không hợp lý, vì tỷ giá hối đoái bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi quyết định của Chính phủ thay vì các yếu tố chính sách tiền tệ Do đó, cần xem xét liệu biến động tỷ giá có thể được giải thích bởi mô hình tiền tệ khi dữ liệu bao gồm các quốc gia có cơ chế tỷ giá hối đoái tương đối linh hoạt hay không.

1.2 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Bài nghiên cứu này phân tích mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ của 7 quốc gia châu Á, bao gồm Philippines, Singapore, Malaysia, Nhật Bản, New Zealand, Pakistan và Úc, trong thời gian từ năm 1991 đến 2015.

Mục tiêu của đề tài nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:

- Có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ ở các nước châu Á không?

- Mối tương quan này có thực sự tồn tại trong môi trường kinh tế lạm phát thấp hoặc vừa phải?

Biến động tỷ giá hối đoái có thể được lý giải bởi mô hình tiền tệ, nhưng điều này chỉ đúng khi dữ liệu bảng bao gồm các quốc gia có cơ chế tỷ giá tương đối linh hoạt Sự tương tác giữa các yếu tố kinh tế và chính sách tiền tệ trong các quốc gia này đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ hơn về sự biến động của tỷ giá.

- Tỷ giá hối đoái có tác động nhƣ thế nào đến các nhân tố chính sách tiền tệ?

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp đồng liên kết cho dữ liệu bảng nhằm kiểm tra mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố chính sách tiền tệ.

- Kiểm định sự tồn tại của tương quan phụ thuộc (cross-sectional dependence)

- Kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng

- Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến

- Kiểm định đồng liên kết cho dữ liệu bảng nhằm xem xét mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ

- Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ

1.5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái đã gây nhiều tranh luận và được nghiên cứu rộng rãi trên toàn cầu Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng khoa học khách quan về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ, cho thấy sự đồng liên kết giữa chúng ở một số nước Châu Á Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger cũng xác nhận rằng tỷ giá hối đoái được điều chỉnh về mối quan hệ cân bằng dài hạn nhờ các nhân tố thuộc mô hình tiền tệ Kết quả này nhấn mạnh vai trò quan trọng của mô hình tiền tệ trong việc xác định tỷ giá hối đoái, từ đó hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc phát triển các công cụ điều hành kinh tế hiệu quả.

1.6 Bố cục bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu bao gồm 5 phần với bố cục nhƣ sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Trong chương này, tác giả sẽ trình bày lý do lựa chọn đề tài nghiên cứu và các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu Đồng thời, tác giả sẽ nêu rõ các vấn đề cần được khảo sát và giới thiệu tổng quan về phương pháp nghiên cứu được áp dụng Cuối cùng, chương này cũng sẽ đề cập đến ý nghĩa của việc thực hiện đề tài nghiên cứu này.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Tổng hợp các lý thuyết cơ bản và cơ sở lý luận khoa học liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ, cùng với những nghiên cứu thực nghiệm quốc tế Những nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức tỷ giá hối đoái bị ảnh hưởng bởi các yếu tố kinh tế, tài chính và chính trị Việc hiểu rõ mối quan hệ này là rất quan trọng cho các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách nhằm đưa ra quyết định chính xác trong lĩnh vực tài chính.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Nội dung chính của chương này tác giả sẽ trình bày mô hình nghiên cứu, mô tả các biến, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Trong chương này, tác giả phân tích kết quả nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ tại một số quốc gia châu Á, dựa trên phương pháp nghiên cứu đã được áp dụng.

Chương 5: Kết luận Ở chương này, tác giả tổng kết lại các vấn đề nghiên cứu, kết luận lại kết quả thực nghiệm từ mô hình nghiên cứu, nêu lên những hạn chế của đề tài và hướng mở rộng đề tài.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:

- Có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ ở các nước châu Á không?

- Mối tương quan này có thực sự tồn tại trong môi trường kinh tế lạm phát thấp hoặc vừa phải?

Biến động tỷ giá hối đoái có thể được lý giải bằng mô hình tiền tệ khi dữ liệu chỉ bao gồm các quốc gia có cơ chế tỷ giá linh hoạt Việc áp dụng mô hình này giúp phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá và đưa ra những nhận định chính xác hơn về sự biến động Điều này mở ra hướng nghiên cứu mới trong việc hiểu rõ hơn về cơ chế hoạt động của tỷ giá hối đoái trong bối cảnh toàn cầu.

- Tỷ giá hối đoái có tác động nhƣ thế nào đến các nhân tố chính sách tiền tệ?

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp đồng liên kết cho dữ liệu bảng nhằm kiểm tra mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố chính sách tiền tệ.

- Kiểm định sự tồn tại của tương quan phụ thuộc (cross-sectional dependence)

- Kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng

- Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến

- Kiểm định đồng liên kết cho dữ liệu bảng nhằm xem xét mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ

- Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ.

Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái đã gây tranh luận trong nhiều năm và có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ này Nghiên cứu mới cung cấp bằng chứng khoa học khách quan cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ ở một số nước Châu Á Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger cho thấy tỷ giá hối đoái được điều chỉnh về mối quan hệ cân bằng dài hạn bởi các nhân tố thuộc mô hình tiền tệ Kết quả này nhấn mạnh vai trò của mô hình tiền tệ trong việc xác định tỷ giá ở các nước Châu Á, hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc phát triển các công cụ điều hành kinh tế hiệu quả.

Bố cục bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu bao gồm 5 phần với bố cục nhƣ sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Trong chương này, tác giả sẽ trình bày lý do lựa chọn đề tài nghiên cứu, xác định mục tiêu nghiên cứu và các vấn đề cần giải quyết Đồng thời, tác giả cũng sẽ giới thiệu tổng quan về phương pháp nghiên cứu và nêu rõ ý nghĩa của việc thực hiện đề tài này.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Tổng hợp các lý thuyết cơ bản và cơ sở lý luận khoa học liên quan đến tỷ giá hối đoái, cùng với những nghiên cứu thực nghiệm quốc tế, nhằm làm rõ mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Nội dung chính của chương này tác giả sẽ trình bày mô hình nghiên cứu, mô tả các biến, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Trong chương này, tác giả phân tích kết quả nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ tại một số quốc gia châu Á, sử dụng phương pháp nghiên cứu phù hợp.

Chương 5: Kết luận Ở chương này, tác giả tổng kết lại các vấn đề nghiên cứu, kết luận lại kết quả thực nghiệm từ mô hình nghiên cứu, nêu lên những hạn chế của đề tài và hướng mở rộng đề tài.

KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Khung lý thuyết

Luận văn nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ thông qua mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái linh hoạt của Frenkel và Mussa (1976) Mô hình này dựa trên ba lý thuyết chính: lý thuyết cân bằng thị trường tiền tệ, lý thuyết ngang giá sức mua và lý thuyết ngang giá lãi suất Trước khi đi vào chi tiết mô hình ở chương 3, tác giả tổng hợp các lý thuyết liên quan để giúp người đọc hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ.

2.1.1 Một số lý thuyết liên quan đến mô hình tiền tệ 2.1.1.1 Lý thuyết cân bằng thị trường tiền tệ

Lý thuyết cân bằng thị trường tiền tệ là một yếu tố quan trọng trong mô hình IS-LM, được phát triển bởi hai nhà kinh tế học nổi tiếng là John Hicks và Alvin Hansen Mô hình này giúp phân tích mối quan hệ giữa lãi suất và sản lượng trong nền kinh tế, đồng thời cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức thị trường tiền tệ hoạt động và ảnh hưởng đến các quyết định kinh tế.

Mô hình cân bằng thị trường tiền tệ, được phát triển vào năm 1975, dựa trên lý thuyết ưa thích thanh khoản Lý thuyết này giả định rằng cung tiền thực tế là cố định và có thể được biểu thị qua công thức Ms = M/P, trong đó M là khối lượng tiền và P là mức giá Công thức này chỉ ra rằng cung tiền phụ thuộc vào chính sách tiền tệ mà không bị ảnh hưởng bởi lãi suất.

Theo lý thuyết ưa thích thanh khoản, cầu tiền thực tế phụ thuộc vào lãi suất và thu nhập, được biểu diễn bằng công thức Md = L(i, Y) Lượng cầu tiền tỷ lệ nghịch với lãi suất và tỷ lệ thuận với thu nhập; khi lãi suất tăng, người dân có xu hướng giữ ít tiền hơn để đầu tư, và ngược lại Khi thu nhập tăng, mức chi tiêu và cầu tiền giao dịch cũng tăng theo Thị trường tiền tệ cân bằng khi cung tiền bằng cầu tiền, được thể hiện qua phương trình Ms = Md => M/P = L(i, Y) Phương trình này có thể viết lại dưới dạng log: m t - p t = ky t - ài t, cho thấy sự cân bằng của thị trường tiền tệ phụ thuộc vào lãi suất và thu nhập Mức lãi suất tại giao điểm giữa đường cung và cầu là mức lãi suất cân bằng Thị trường tiền tệ chịu ảnh hưởng từ mong muốn giữ tiền của công chúng và chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung ương; chính sách tiền tệ thắt chặt làm tăng lãi suất, trong khi chính sách mở rộng làm lãi suất giảm.

2.1.1.2 Lý thuyết ngang giá sức mua

Lý thuyết ngang giá sức mua được xây dựng dựa trên quy luật một giá, theo đó giá của hàng hóa tương tự phải bằng nhau khi được quy đổi sang một đồng tiền chung theo tỷ giá hiện hành ở cả hai thị trường Khi có sự chênh lệch giá, người tiêu dùng sẽ chọn mua hàng hóa ở thị trường có giá thấp hơn, dẫn đến giá tại thị trường đó tăng do cầu tăng, trong khi giá tại thị trường có giá cao giảm do cầu giảm Quá trình này tiếp diễn cho đến khi giá cả hàng hóa ở hai thị trường trở nên đồng nhất.

Hai hình thức phổ biến của ngang giá sức mua là ngang giá sức mua tuyệt đối và tương đối Ngang giá sức mua tuyệt đối cho rằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa hai đồng tiền phải tương ứng với tỷ lệ giá cả giữa hai quốc gia, giúp tiền tệ sau khi quy đổi có sức mua tương đương Trong khi đó, ngang giá sức mua tương đối nhấn mạnh rằng do bất hoàn hảo của thị trường như chi phí vận chuyển, thuế quan và hạn ngạch, giá cả hàng hóa giống nhau ở hai quốc gia có thể khác nhau khi quy đổi sang một đồng tiền chung Tuy nhiên, tỷ lệ thay đổi giá cả hàng hóa sẽ tương đồng khi tính bằng một đồng tiền chung, miễn là các chi phí vận chuyển và rào cản thương mại không thay đổi.

Lý thuyết ngang giá sức mua phản ánh mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá hối đoái theo công thức sau:

( ) ( ) Công thức trên còn đƣợc thể hiện gần đúng nhƣ sau: e f = I h - I f

Với I h , I f là mức lạm phát trong và ngoài nước, e f là phần trăm thay đổi giá trị của đồng ngoại tệ

Khi lạm phát trong nước cao hơn lạm phát nước ngoài, hàng hóa trong nước sẽ trở nên đắt hơn so với hàng hóa nước ngoài Ngược lại, nếu lạm phát nước ngoài cao hơn, hàng hóa nước ngoài sẽ đắt hơn hàng hóa trong nước Điều này dẫn đến việc không còn tồn tại ngang giá sức mua Theo lý thuyết ngang giá sức mua, tỷ giá hối đoái sẽ điều chỉnh theo mức chênh lệch lạm phát để duy trì sức mua hàng hóa cân bằng giữa trong và ngoài nước Cụ thể, nếu lạm phát trong nước cao hơn, đồng ngoại tệ sẽ tăng giá và ngược lại.

2.1.1.3 Lý thuyết ngang giá lãi suất có phòng ngừa IRP

Lý thuyết ngang giá lãi suất liên quan đến hoạt động kinh doanh chênh lệch lãi suất có phòng ngừa, nơi nhà đầu tư thực hiện giao dịch quốc tế để tận dụng chênh lệch lãi suất giữa hai quốc gia, đồng thời giảm thiểu rủi ro tỷ giá thông qua hợp đồng kỳ hạn Theo lý thuyết này, sự khác biệt giữa tỷ giá giao ngay và tỷ giá kỳ hạn, được gọi là phần bù hoặc chiết khấu kỳ hạn, sẽ được bù đắp bởi chênh lệch lãi suất giữa hai quốc gia Điều này có nghĩa là nếu ngang giá lãi suất tồn tại, tỷ suất sinh lợi từ hoạt động chênh lệch lãi suất có phòng ngừa sẽ tương đương với lãi suất trong nước.

Lý thuyết ngang giá lãi suất thể hiện mối quan hệ giữa lãi suất và phần bù hoặc chiết khấu kỳ hạn theo công thức sau:

Với i h vài f là lãi suất trong nước và ngoài nước, p là phần bù hoặc chiết khấu kỳ hạn

Nếu lãi suất trong nước cao hơn lãi suất nước ngoài, tỷ giá kỳ hạn sẽ có phần bù Ngược lại, khi lãi suất nước ngoài cao hơn lãi suất trong nước, tỷ giá kỳ hạn sẽ thể hiện một khoản chiết khấu.

2.1.1.4 Hiệu ứng Fisher quốc tế (Ngang giá lãi suất không phòng ngừa UIP)

Theo Irving Fisher, lãi suất danh nghĩa tương đương với lãi suất thực và lạm phát, với giả định thị trường hoàn hảo và dòng vốn tự do Lãi suất thực giữa các quốc gia sẽ tiến về mức cân bằng, do đó, sự chênh lệch lãi suất danh nghĩa phản ánh sự khác biệt về lạm phát Theo lý thuyết ngang giá sức mua, quốc gia có lạm phát cao hơn sẽ thấy đồng tiền của mình giảm giá Từ đó, Fisher kết luận rằng quốc gia có lãi suất danh nghĩa cao hơn sẽ chứng kiến đồng tiền của mình giảm giá.

Hiệu ứng Fisher quốc tế cho rằng tỷ giá hối đoái sẽ biến động dựa trên chênh lệch lãi suất danh nghĩa giữa hai quốc gia, theo công thức cụ thể.

( ) ( ) Công thức trên còn đƣợc thể hiện gần đúng nhƣ sau: e f = I h - I f

Với i h vài f là lãi suất trong nước và lãi suất ngoài nước, e f là phần trăm thay đổi của đồng ngoại tệ

Khi lãi suất trong nước cao hơn lãi suất nước ngoài, đồng ngoại tệ sẽ tăng giá để bù đắp cho lãi suất thấp, tương ứng với chênh lệch lãi suất Ngược lại, nếu lãi suất trong nước thấp hơn lãi suất nước ngoài, đồng ngoại tệ sẽ giảm giá.

Mô hình Balassa-Samuelson liên quan đến sự dịch chuyển của tỷ giá hối đoái thực trong dài hạn, kiểm tra tính chính xác của lý thuyết ngang giá sức mua Nền tảng của mô hình này là năng suất lao động, với nghiên cứu cho thấy năng suất của các nước phát triển cao hơn các nước đang phát triển Khi năng suất tăng, mức lương ở các nước phát triển cũng tăng nhanh hơn, ảnh hưởng đến giá cả hàng hóa phi mậu dịch, dẫn đến mặt bằng giá cao hơn ở các nước phát triển Do đó, đồng tiền của các nước phát triển thường được định giá cao hơn Mức cân bằng dài hạn của tỷ giá hối đoái thực sẽ thay đổi theo giá hàng hóa phi mậu dịch Tóm lại, mô hình Balassa-Samuelson giải thích nguyên nhân lệch khỏi lý thuyết ngang giá sức mua qua các chỉ số giá giữa các nước phát triển và đang phát triển.

2.1.2 Tác động của các nhân tố chính sách tiền tệ đến tỷ giá hối đoái

Có ba phương pháp xác định tỷ giá hối đoái: mô hình tiền tệ, cán cân thanh toán quốc tế và định giá tài sản Bài nghiên cứu này tập trung vào phương pháp xác định tỷ giá hối đoái dựa trên mô hình tiền tệ, trong đó tỷ giá được xác định theo các yếu tố cân bằng của lạm phát, lãi suất và thị trường tiền tệ Tác động của các nhân tố chính sách tiền tệ đến tỷ giá hối đoái sẽ được phân tích theo lý thuyết của mô hình tiền tệ.

Theo lý thuyết ngang giá sức mua, tỷ giá hối đoái giữa hai đồng tiền sẽ thay đổi dựa trên sức mua của chúng Nếu lạm phát trong nước cao hơn lạm phát nước ngoài, giá trị đồng ngoại tệ sẽ tăng Ngược lại, nếu lạm phát trong nước thấp hơn lạm phát ở nước ngoài, giá trị đồng ngoại tệ sẽ giảm.

Tổng quan các nghiên cứu trước đây

Mô hình tiền tệ là một học thuyết quan trọng trong tài chính quốc tế, giúp giải thích sự biến động của tỷ giá hối đoái Sự phát triển của các lý thuyết kinh tế lượng đã thúc đẩy nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố chính sách tiền tệ, theo lý thuyết mô hình tiền tệ.

Lý thuyết mô hình tiền tệ cơ bản, phát triển từ những năm 1970, đã nhận được sự ủng hộ từ nhiều nhà kinh tế học nhưng cũng gây ra tranh cãi do các nghiên cứu thực nghiệm không đồng nhất Nghiên cứu của Meese và Rogoff (1983) chỉ ra rằng mô hình bước đi ngẫu nhiên có thể dự đoán biến động tỷ giá hối đoái tốt trong ngắn hạn Theo Krugman (1989), tỷ giá hối đoái không ổn định và chủ yếu bị ảnh hưởng bởi kỳ vọng, không liên quan đến các nguyên tắc kinh tế vĩ mô Đến giữa thập niên 80, các lý thuyết kinh tế lượng đã cung cấp công cụ hữu ích cho việc nghiên cứu tỷ giá hối đoái MacDonald và Taylor (1991) đã áp dụng mô hình đồng liên kết cho dữ liệu chuỗi thời gian, tìm thấy mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ Mặc dù nhiều nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo không hoàn toàn đồng nhất, Cushman (2000) cho rằng không có bằng chứng ủng hộ lý thuyết mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái Ông đề xuất sử dụng dữ liệu bảng để cải thiện khả năng kiểm định Nhiều nghiên cứu dựa trên phương pháp đồng liên kết cho dữ liệu bảng đã thành công trong việc xác lập mối quan hệ giữa tỷ giá và các yếu tố vĩ mô (Groen, 2000; Mark và Sul, 2001; Rapach và Wohar, 2004; Cerra và Saxena, 2010; Crespo-Cuaresma và cộng sự, 2005; Uz và Ketenci, 2008, 2010; Dabrowski và cộng sự, 2013), chứng minh mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ.

Groen (2000) đã sử dụng dữ liệu bảng để nghiên cứu mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái cho 14 quốc gia trong giai đoạn 1973-1994 Nghiên cứu cho thấy không có mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian Tuy nhiên, với dữ liệu bảng, kết quả cho thấy mô hình tiền tệ có thể giải thích biến động tỷ giá hối đoái thực trong dài hạn Những phát hiện này đã mở ra một hướng phát triển mới trong nghiên cứu lý thuyết mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái.

Mark và Sul (2001) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái danh nghĩa và các yếu tố tiền tệ, sử dụng dữ liệu bảng từ 19 nước OECD trong giai đoạn 1973-1997 Họ phát hiện ra rằng có sự đồng liên kết dài hạn giữa tỷ giá hối đoái, cung tiền và sản lượng Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tương quan phụ thuộc đóng vai trò quan trọng trong mối quan hệ giữa tỷ giá và các yếu tố tiền tệ Kết quả cho thấy mô hình tiền tệ có khả năng dự đoán biến động tỷ giá trong tương lai tốt hơn so với mô hình bước đi ngẫu nhiên.

Năm 2002, Rapach và Wohar đã kiểm định mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái dài hạn dựa trên nghiên cứu của Groen (2000) và Mark và Sul (2001), sử dụng dữ liệu từ 14 quốc gia công nghiệp từ cuối thế kỷ 19 đến cuối thế kỷ 20 Họ giả định rằng lãi suất giữa các quốc gia sẽ bằng nhau trong trạng thái ổn định, dẫn đến chênh lệch lãi suất bằng 0 và được loại ra khỏi mô hình Mô hình này dựa vào mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái danh nghĩa, chênh lệch cung tiền tương đối và chênh lệch thu nhập tương đối Kết quả cho thấy mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ cơ bản ở một số quốc gia như Pháp, Ý, Hà Lan, Tây Ban Nha, Bỉ, Phần Lan, Bồ Đào Nha và Thụy Sĩ Các tác giả tiếp tục ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số VECM để kiểm định yếu tố ngoại sinh, cho thấy quá trình điều chỉnh khác nhau giữa các quốc gia, phản ánh mức độ ổn định tỷ giá hối đoái Cuối cùng, họ so sánh dự đoán tỷ giá hối đoái giữa mô hình bước ngẫu nhiên và mô hình tiền tệ, với kết quả cho thấy mô hình tiền tệ dự đoán chính xác tỷ giá hối đoái ở Bỉ, Ý và Thụy Sĩ.

Các tác giả đã phát hiện mối liên hệ chặt chẽ giữa dự đoán tỷ giá hối đoái của mô hình tiền tệ và kết quả kiểm định tính ngoại sinh yếu Điều này cho thấy rằng sự thất bại trong việc dự đoán tỷ giá hối đoái của mô hình tiền tệ có thể xuất phát từ tính ngoại sinh kém của tỷ giá hối đoái tại quốc gia đó.

Năm 2004, Sarno và Wohar đã tiến hành nghiên cứu dựa trên kết quả của Rapach và Wohar (2002) về các nhân tố tiền tệ và biến động tỷ giá hối đoái dưới các cơ chế tỷ giá khác nhau Nghiên cứu này nhằm mục tiêu làm rõ tầm quan trọng của tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ trong việc khôi phục trạng thái cân bằng giữa các chế độ như bản vị vàng, Bretton-Woods, tỷ giá cố định và tỷ giá thả nổi Các tác giả đã sử dụng dữ liệu bảng từ giai đoạn cuối năm để phân tích.

1980 đến đầu năm 1900 của 6 quốc gia: Bỉ, Phần Lan, Pháp, Ý, Bồ Đào Nha và Thụy

Nghiên cứu của Rapach và Wohar (2001) chỉ ra rằng có mối quan hệ dài hạn rõ ràng giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ ở một số quốc gia Sarno và Wohar (2004) cho thấy rằng trong chế độ tỷ giá cố định, các nhân tố tiền tệ sẽ điều chỉnh để khôi phục chênh lệch cân bằng dài hạn, trong khi dưới chế độ tỷ giá thả nổi, tỷ giá hối đoái sẽ gánh chịu phần lớn sự điều chỉnh Họ cũng nhấn mạnh rằng tầm quan trọng của tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ trong việc điều chỉnh tỷ giá về mức cân bằng dài hạn có thể thay đổi theo thời gian và bị ảnh hưởng bởi các cơ chế tỷ giá hối đoái.

Crespo Cuaresma và cộng sự (2005) đã nghiên cứu mô hình tiền tệ và tỷ giá hối đoái ở 6 nước Trung và Đông Âu từ tháng 9/1994 đến tháng 3/2002, bổ sung hiệu ứng Balassa-Samuelson vào mô hình Nghiên cứu cho thấy có bằng chứng không chắc chắn về lý thuyết ngang giá sức mua, với lý do chính là hiệu ứng Balassa-Samuelson, cho rằng ngang giá sức mua chỉ tồn tại cho hàng hóa thương mại Biến mức giá tương đối đã được đưa vào mô hình tiền tệ, và kết quả cho thấy mô hình này có khả năng giải thích biến động tỷ giá hối đoái trong dài hạn, với hiệu ứng Balassa-Samuelson có ý nghĩa đáng kể Bên cạnh đó, Crespo cũng phát hiện lãi suất có tác động đến tỷ giá hối đoái, nhưng mức độ tác động là không đáng kể.

Cerra và Saxena (2010) đã nghiên cứu về mô hình tiền tệ với dữ liệu bảng của

Nghiên cứu được thực hiện trên 98 quốc gia, bao gồm các nước công nghiệp, thị trường mới nổi và các nước đang phát triển từ năm 1960 đến 2004 Các tác giả sử dụng mẫu dữ liệu lớn để giảm thiểu ảnh hưởng của tính tương quan phụ thuộc Kết quả cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết mạnh mẽ giữa tỷ giá hối đoái, cung tiền và sản lượng Thêm vào đó, mô hình tiền tệ đã vượt trội hơn mô hình bước đi ngẫu nhiên trong việc dự đoán tỷ giá hối đoái.

Uz và Kentenci (2010) đã mở rộng nghiên cứu về tỷ giá hối đoái bằng cách áp dụng mô hình tiền tệ với bốn biến chính: chênh lệch cung tiền, chênh lệch sản lượng, chênh lệch lãi suất và chênh lệch giá Nghiên cứu này tập trung vào tỷ giá hối đoái của mười quốc gia mới thuộc Liên minh Châu Âu và Thổ Nhĩ Kỳ.

Nghiên cứu kiểm định mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ thông qua hai phương pháp: phân tích riêng lẻ từng quốc gia và phân tích dữ liệu bảng Kết quả cho thấy mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ khi kiểm định từng quốc gia yếu hơn so với khi sử dụng dữ liệu bảng Hơn nữa, các dấu hiệu của các nhân tố tiền tệ đều phù hợp với kỳ vọng của mô hình nghiên cứu.

Nghiên cứu của Dabrowski và cộng sự (2013) về mô hình tiền tệ và tỷ giá hối đoái ở 8 nước Trung và Đông Âu giai đoạn 2001-2012 đã phát triển mô hình tiền tệ cơ bản, kết hợp hiệu ứng Balassa-Samuelson Các tác giả bổ sung biến mức giá hàng hóa thương mại và phi thương mại, đồng thời loại bỏ biến lãi suất với giả định chênh lệch lãi suất bằng 0 Nghiên cứu thực nghiệm gồm hai bước: kiểm định đồng liên kết cho thấy mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái danh nghĩa và các nhân tố tiền tệ, và mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) xác định mối quan hệ nhân quả Kết quả bác bỏ giả thuyết Ho về việc không có mối quan hệ nhân quả giữa giá hàng hóa phi thương mại và tỷ giá, cũng như giữa cung tiền và tỷ giá hối đoái, khẳng định tính hợp lệ của mô hình tiền tệ tại các nước Trung và Đông Âu.

Nhiều nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng có mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ Theo Dabrowski và cộng sự, mối quan hệ này cần được xem xét kỹ lưỡng để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế đến tỷ giá.

Năm 2014, các nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ hiện nay không đáng tin cậy do một số vấn đề ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu thực nghiệm Những vấn đề này liên quan đến việc sử dụng kiểm định đồng liên kết và kiểm định nghiệm đơn vị cho dữ liệu bảng, cũng như việc lựa chọn dữ liệu chuỗi thời gian và các quốc gia trong dữ liệu bảng Các nghiên cứu này chủ yếu dựa trên kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết đầu tiên, với giả định rằng không có sự tương quan phụ thuộc giữa các quốc gia trong dữ liệu bảng Tuy nhiên, nếu dữ liệu bảng có sự tương quan phụ thuộc giữa các quốc gia, kết quả kiểm định sẽ bị bóp méo, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho, chẳng hạn như tính dừng và thiếu đồng liên kết.

MÔ HÌNH – DỮ LIỆU – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu

3.1.1 Mô hình tiền tệ xác định tỷ giá cơ bản (Frenkel và Mussa (1976))

Nghiên cứu này dựa trên mô hình tiền tệ của Frenkel và Mussa (1976), được xây dựng trên ba nền tảng chính: cân bằng thị trường tiền tệ trong và ngoài nước, ngang giá sức mua tuyệt đối và ngang giá lãi suất (Sarno và Taylor, 2002) Theo lý thuyết cân bằng thị trường tiền tệ, hàm cầu tiền ổn định được giả định cho các quốc gia trong và ngoài nước như sau: m t - p t = ky t - ʎi t và m * t - p * t = ky * t - ʎi * t.

Trong mô hình kinh tế, m t đại diện cho cung tiền, p t là mức giá, i t là lãi suất danh nghĩa, và y t là sản lượng thực tế Tất cả các biến trừ lãi suất danh nghĩa được biểu diễn dưới dạng logarit Biến nước ngoài được ký hiệu bằng dấu sao Cần lưu ý rằng các tham số k và ʎ được giả định là giống nhau cho cả quốc gia trong và ngoài nước, với điều kiện k > 0 và ʎ < 0.

Giải phương trình (1), (2) cho p t và p * t ta được kết quả sau: p * t - p t = - (m t - m* t ) - ʎ (i t - i* t ) + k(y t - y* t ) (3)

Lý thuyết ngang giá sức mua tuyệt đối, phát triển từ quy luật một giá, cho rằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa hai đồng tiền phải tương ứng với tỷ lệ giá cả giữa hai quốc gia Cụ thể, sau khi quy đổi qua tỷ giá danh nghĩa, tiền tệ của một quốc gia sẽ có sức mua tương đương với quốc gia còn lại Lý thuyết này được diễn đạt dưới dạng log như sau: s t = p * t - p t.

Với s t là tỷ giá hối đoái danh nghĩa, được xác định bằng giá cả của đồng nội tệ tương ứng với đồng ngoại tệ

Từ phương trình (3) và (4), ta được: s t = - (m t - m* t ) - ʎ (i t - i* t ) + k(y t - y* t ) (5)

3.1.2 Mô hình tiền tệ xác định tỷ giá mở rộng với hiệu ứng Balassa Samuelson (Clements và Frenkel (1980))

Mô hình tiền tệ thiết lập mối quan hệ lâu dài giữa tỷ giá hối đoái danh nghĩa và các yếu tố tiền tệ cơ bản, dựa trên giả định về sự tồn tại của ngang giá sức mua Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy thiếu bằng chứng mạnh mẽ về việc này, cho thấy tỷ giá hối đoái thực không tương thích với ngang giá sức mua Một lý do quan trọng cho sự chệch hướng này là hiệu ứng Balassa – Samuelson, trong đó hàng hóa được chia thành hai loại: hàng hóa thương mại và hàng hóa phi thương mại Theo hiệu ứng này, mức giá chung của hàng hóa trong và ngoài nước được xác định bởi tỷ trọng trung bình của giá hàng hóa thương mại và phi thương mại.

Với p T là giá của hàng hóa thương mại và p N là giá của hàng hóa phi thương mại α là tỷ trọng, giả định bằng nhau giữa các quốc gia

Tỷ giá hối đoái thực đƣợc xác định cho mức giá chung nhƣ sau: q t = s t - (p * t - p t ) (8)

Với q t là tỷ giá hối đoái thực được xác định cho mức giá chung

Theo hiệu ứng Balassa – Samuelson, ngang giá sức mua chỉ tồn tại cho hàng hóa thương mại: s t = p T* t - p T t (9)

Từ phương trình (8) và (9), ta được: q t = (p t - p T t ) - (p * t - p T* t ) (10)

Thay phương trình (8) vào phương trình (10), ta được: s t - (p * t - p t ) = (p t - p T t ) - (p * t - p T* t ) (11)

Thay phương trình (3) vào phương trình (11),ta được: s t = - (m t - m* t ) - ʎ (i t - i* t ) + k(y t – y* t ) + [(p t - p T t ) - (p * t - p T* t )] (12) Với [(p t - p T t ) - (p * t - p T* t )] là chênh lệch trong giá của hàng hóa phi thương mại

3.1.3 Mô hình tiền tệ xác định tỷ giá mở rộng với giả định ngang giá lãi suất tồn tại

Nếu ngang giá lãi suất tồn tại, ta có:

E t (s t + 1 ) thể hiện kỳ vọng của thị trường về sự thay đổi trong tỷ giá

Thay phương trình (13) vào phương trình (12), ta được: s t = - (m t - m* t ) + k(y t – y* t ) + [(p t - p T t ) - (p * t - p T* t )] + ʎ E t (s t + 1 ) (14)

Thay E t (s t + 1 ) = E t (s t + 1 ) - s t vào phương trình (14), ta được: s t = - (m t - m* t ) + k(y t – y* t ) + [(p t - p T t ) - (p * t - p T* t )] + ʎ E t (s t + 1 ) - ʎ s t s t + ʎ s t = - (m t - m* t ) + k(y t – y* t ) + [(p t - p T t ) - (p * t - p T* t )] + ʎ E t (s t + 1 ) s t (1 + ʎ) = - (m t - m* t ) + k(y t – y* t ) + [(p t - p T t ) - (p * t - p T* t )] + ʎ E t (s t + 1 ) s t = - (1 + ʎ) -1 (m t - m* t ) + (1 + ʎ) -1 k (y t – y* t ) + (1 + ʎ) -1 [(p t - p T t ) - (p * t - p T* t

)] + ʎ (1 + ʎ) -1 E t (s t + 1 ) (15) Đặt b ≡ λ(1 + λ) -1 và v t = - (m t - m* t ) + k(y t – y* t ) + [(p t - p T t ) - (p * t - p T* t )], phương trình (15) trở thành: s t = (1- b) v t + b E t (s t + 1 ) (16)

Phương trình (16) chỉ ra rằng tỷ giá tại thời điểm t phụ thuộc vào các yếu tố tiền tệ hiện tại và kỳ vọng của công chúng về tỷ giá trong tương lai (s t + 1).

3.1.4 Mô hình tiền tệ xác định tỷ giá mở rộng với lý thuyết kỳ vọng hợp lý (rational expectation)

Kỳ vọng hợp lý là lựa chọn dựa trên kỳ vọng hợp lý , thông tin có sẵn và kinh nghiệm quá khứ

Tỷ giá tại thời điểm t: s it = (1- b) v it + bE t (s it + 1 ) (17) với i = 1,2,…,N tương ứng với mỗi quốc gia, t = 1,2,…,T biểu thị giai đoạn thời gian

E t là kỳ vọng trung bình dựa trên dữ liệu có sẵn tại thời điểm t

Tỷ giá kỳ vọng thời điểm t + 1:

Tỷ giá kỳ vọng thời điểm t + 2:

Tiếp tục như thế và thay phương trình (18), (19) … vào phương trình (17), ta được: s it = (1- b) v it + b(1- b) E t v it+1 + b 2 (1- b) E t v it+2 + b 3 (1- b) E t v it+3 + … (20) và đƣợc viết lại thành: s it = (1 – b) ∑ b j E t v it+j (21)

Để loại bỏ v khỏi hai vế của công thức (21), ta có thể viết lại như sau: s it - v it = - v it + (1- b) v it + b(1- b) E t v it+1 + b^2(1- b) E t v it+2 + b^3(1- b) E t v it+3 + …, từ đó rút gọn thành s it - v it = b (E t v it+1 - v it) + b^2 (E t v it+2 - E t v it+1) + b^3 (E t v it+3 - E t v it+2) + … Cuối cùng, phương trình (22) có thể được viết lại dưới dạng tổng quát: s it - v it = ∑ b^j E t ρv it+j (23).

Nếu biến v dừng ở I(1), thì biến s cũng dừng ở I(1), cho thấy mối quan hệ đồng liên kết giữa s và v trong phương trình (23) Điều này cho thấy tỷ giá hối đoái có khả năng trở về giá trị cân bằng trong dài hạn.

3.1.5 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm

Mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ được xác định trong nghiên cứu thực nghiệm thông qua phương trình sau: s i,t = β 0 + β 1 m r i,t + β 2 y r i,t + β 3 x r i,t + ε i,t.

Các biến s i,t, m r i,t, y r i,t và x r i,t tương ứng với tỷ giá hối đoái danh nghĩa, chênh lệch cung tiền, chênh lệch tổng thu nhập và chênh lệch trong giá của hàng hóa phi thương mại, với dấu r thể hiện chênh lệch giữa biến trong và ngoài nước Các hệ số β1, β2 và β3 phản ánh độ co giãn của tỷ giá hối đoái danh nghĩa đối với cung tiền, tổng thu nhập và chênh lệch giá phi thương mại Trong dài hạn, khi các yếu tố này tiến về giá trị không, tỷ giá danh nghĩa vẫn duy trì giá trị không thể bằng 0 Hệ số β0 cho thấy đường hồi quy không đi qua gốc tọa độ, tương ứng với giá trị đồng tiền đo bằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa khi các yếu tố độc lập bằng 0 Cách tiếp cận này phù hợp với quan điểm của tác giả Dabrowski và cộng sự (2014) về mối quan hệ dài hạn giữa các yếu tố tiền tệ và tác động đến tỷ giá hối đoái.

Mô tả các biến

Tỷ giá hối đoái là chỉ số thể hiện mối quan hệ giá trị giữa hai đồng tiền của các quốc gia khác nhau Nó được định nghĩa là giá trị của một đơn vị tiền tệ trong nước so với một lượng tiền tệ tương đương của nước ngoài Tỷ giá hối đoái danh nghĩa là loại tỷ giá phổ biến trong các giao dịch hàng ngày trên thị trường ngoại hối Trong nghiên cứu này, tỷ giá hối đoái được hiểu là giá của một đơn vị nội tệ so với ngoại tệ.

3.2.2 Chênh lệch cung tiền giữa hai quốc gia

Chênh lệch cung tiền trong và ngoài nước có thể ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ giá hối đoái Khi cung tiền trong nước tăng nhanh hơn cung tiền nước ngoài, lãi suất trong nước sẽ thấp hơn, dẫn đến việc các nhà đầu tư có xu hướng đầu tư ra nước ngoài Điều này làm tăng cầu ngoại tệ, khiến đồng nội tệ mất giá và tỷ giá hối đoái giảm Tóm lại, nếu cung tiền trong nước cao hơn cung tiền ngoài nước, tỷ giá hối đoái sẽ giảm và ngược lại.

Cung tiền là tổng lượng tiền được cung ứng cho lưu thông nhằm đáp ứng nhu cầu giao dịch và dự trữ của cá nhân và tổ chức, không bao gồm các tổ chức tín dụng Nó được thể hiện dưới dạng tiền mặt, tiền gửi và các tài sản tài chính khác Khối lượng tiền tệ trong nền kinh tế được đo lường qua các mức cung tiền khác nhau, được phân loại theo nguyên tắc tính lỏng giảm dần Quy mô cung tiền được chia thành các cấp độ như M0, M1, M2, M3 và M4 Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn chỉ tiêu M2 để đo lường khối lượng tiền của một quốc gia, bao gồm tiền mặt, tiền gửi không kỳ hạn và tiền gửi có kỳ hạn.

3.2.3 Chênh lệch tổng thu nhập giữa hai quốc gia

Theo mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái, chênh lệch tổng thu nhập giữa hai quốc gia có tác động cùng chiều với tỷ giá hối đoái Khi thu nhập trong nước tăng, cầu tiền giao dịch cũng tăng, dẫn đến giá cả trong nước giảm nếu lãi suất và cung tiền không thay đổi Theo lý thuyết ngang giá sức mua, sự giảm giá trong nước sẽ khiến đồng nội tệ có xu hướng tăng giá để duy trì sức mua giữa hai nước, dẫn đến tỷ giá hối đoái tăng Tóm lại, khi thu nhập trong nước cao hơn nước ngoài, tỷ giá hối đoái sẽ tăng và ngược lại.

Tổng thu nhập quốc gia là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá nền kinh tế của một quốc gia Bài nghiên cứu này sử dụng tổng sản phẩm quốc nội (GDP thực) để đo lường thu nhập quốc gia GDP thể hiện giá trị toàn bộ hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trên lãnh thổ quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm Trong đó, GDP danh nghĩa tính theo giá hiện hành, còn GDP thực tính theo giá cố định.

3.2.4 Chênh lệch trong giá hàng hóa phi thương mại giữa hai quốc gia

Chênh lệch giá hàng hóa phi thương mại được xác định theo công thức x r i,t ≡ ( p i,t - p* t ) - (p T i,t - p T * t ) Trong đó, p t là mức giá chung và p T t là giá của hàng hóa thương mại Theo mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái, chênh lệch giá hàng hóa phi thương mại có tác động cùng chiều với tỷ giá hối đoái Khi giá hàng hóa phi thương mại trong nước cao hơn nước ngoài, đồng nội tệ được định giá cao hơn, dẫn đến tỷ giá hối đoái tăng và ngược lại.

Mức giá chung là mức giá trung bình của hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế, được sử dụng để đo lường tình trạng lạm phát hay giảm phát Hai chỉ số giá phổ biến nhất là chỉ số giá tiêu dùng CPI và chỉ số giảm phát GDP, trong đó chỉ số giảm phát GDP được sử dụng trong nghiên cứu này để phản ánh mức giá chung của tất cả hàng hóa và dịch vụ sản xuất trong nước Chỉ số này cho biết tỷ lệ giữa GDP danh nghĩa và GDP thực, giúp xác định mức giá so với năm cơ sở Ngoài mức giá chung, nghiên cứu còn sử dụng chỉ số giá sản xuất PPI để đại diện cho giá hàng hóa thương mại, phản ánh xu hướng và biến động giá bán của các nhà sản xuất qua các thời kỳ.

Bảng 3.1: Mô tả chi tiết các biến

Biến Tên biến Mô tả Dấu kỳ vọng

S Tỷ giá hối đoái danh nghĩa

Y r Chênh lệch thu nhập GDP thực +

X r Chênh lệch trong giá của hàng hóa phi thương mại

P Mức giá chung Chỉ số giảm phát GDP

P T Giá hàng hóa thương mại Chỉ số giá sản xuất PPI

Bài nghiên cứu này phân tích dữ liệu bảng từ 7 quốc gia Châu Á, bao gồm Philippines, Singapore, Malaysia, Pakistan, Nhật Bản, New Zealand và Úc, trong giai đoạn 1991-2015 Dữ liệu thống kê được thu thập từ IMF và World Bank, với tất cả dữ liệu được lấy log Nghiên cứu tập trung vào các quốc gia có cơ chế tỷ giá tương đối linh hoạt và trong giai đoạn có tỷ lệ lạm phát vừa phải.

Mô hình tiền tệ của Frenkel và Mussa (1976) giả định cơ chế tỷ giá linh hoạt, do đó việc không bao gồm các quốc gia có cơ chế này sẽ khiến mô hình trở nên vô nghĩa, vì tỷ giá hối đoái sẽ bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi quyết định của Chính phủ thay vì các yếu tố chính sách tiền tệ Các quốc gia trong mẫu dữ liệu được lựa chọn dựa trên phân loại của IMF, bao gồm bốn cơ chế tỷ giá chính: tỷ giá cố định cứng, tỷ giá cố định mềm, tỷ giá linh hoạt và cơ chế khác Tác giả đã chọn các quốc gia có cơ chế tỷ giá tương đối linh hoạt, bao gồm tỷ giá linh hoạt và cơ chế khác, dựa trên "Báo cáo cơ chế tỷ giá thường niên năm 2012" của IMF.

Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn dữ liệu từ các quốc gia có mức lạm phát thấp và vừa phải để đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, tránh ảnh hưởng từ lạm phát cao Các nhà kinh tế phân loại lạm phát thành ba cấp độ: thấp và vừa phải (dưới 10%), phi mã (trên 10%) và siêu lạm phát Chỉ số CPI được sử dụng để xác định mức lạm phát của các quốc gia Hầu hết các quốc gia trong mẫu có mức lạm phát dưới 10%, ngoại trừ Pakistan và Philippines, nơi có lạm phát hai con số trong một số giai đoạn nhưng vẫn được coi là ổn định.

Biểu đồ 3.2: Biểu đồ thể hiện mức độ lạm phát của các quốc gia

Tác giả không bao gồm Việt Nam trong mẫu dữ liệu nghiên cứu do không thu thập được chỉ số PPI từ năm 1991 đến 2015 Tuy nhiên, tác giả đã bổ sung dữ liệu Việt Nam trong phần 4.7 bằng cách thay thế chỉ số PPI bằng chỉ số CPI Mặc dù hai chỉ số này không hoàn toàn thay thế cho nhau, tác giả vẫn tiến hành nghiên cứu thực nghiệm để đối chiếu và so sánh với kết quả hồi quy ban đầu.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích thống kê mô tả

Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu, kết quả được trình bày trong bảng thống kê mô tả 4.1 Bảng này thể hiện phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến được sử dụng trong nghiên cứu.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình dữ liệu

Biến Cỡ mẫu Trung bình Độ lệch chuẩn GT nhỏ nhất

GT lớn nhất s 175 4.578 0.136 4.202 4.887 mr 175 0.006 3.301 -4.168 7.388 yr 175 -0.004 1.576 -1.304 3.847 xr 175 0.004 0.263 -0.393 0.697

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 1)

Kết quả phân tích thống kê mô tả từ bảng 4.1 cho thấy các biến trong mô hình có độ lệch chuẩn không lớn so với trung bình, cho thấy dữ liệu tương đối đồng đều Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 175 quan sát, được coi là cỡ mẫu lớn trong thống kê Mô hình bao gồm 4 biến, và theo Green, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là 50 + 8 x.

4 = 82 quan sát Dữ liệu đầu vào phù hợp thực hiện hồi quy

4.2 Kiểm định tương quan chéo (Cross-section dependence)

Tương quan chéo có ảnh hưởng lớn đến kết quả kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng Để xác định sự tồn tại của tương quan phụ thuộc chéo, chúng tôi sử dụng mẫu với kích thước T = 24 và N = 7 Các kiểm định phù hợp bao gồm kiểm định Pesaran, Ullah và Yamagata (2008) với LM adj*, cùng với kiểm định Breusch-Pagan LM (1980) được trình bày ở dòng LM Ngoài ra, kiểm định Pesaran (2004) cũng được sử dụng và trình bày ở dòng LM CD* để so sánh Giả thuyết không Ho được đặt ra là không tồn tại tương quan phụ thuộc chéo.

Bảng 4.2 : Kiểm định tương quan phụ thuộc chéo (cross-section independence)

Biến phụ thuộc S Kiểm định LM – tương quan phụ thuộc chéo Statistic p-value

Biến phụ thuộc Mr Kiểm định LM – tương quan phụ thuộc chéo Statistic p-value

Biến phụ thuộc Yr Kiểm định LM – tương quan phụ thuộc chéo Statistic p-value

Biến phụ thuộc Xr Kiểm định LM – tương quan phụ thuộc chéo Statistic p-value

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 2)

Kết quả kiểm định LM và LM adj cho thấy P-value nhỏ hơn 0.1 ở tất cả các mô hình, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho Mặc dù p-value của kiểm định LM CD lớn hơn 0.1, nhưng cỡ mẫu nghiên cứu không đủ để áp dụng kiểm định này Tóm lại, kết quả kiểm định chỉ ra sự tồn tại của hiện tượng tương quan phụ thuộc chéo, cho thấy rằng sai số hồi quy giữa các quốc gia có ảnh hưởng lẫn nhau.

Với số năm quan sát không quá lớn, dưới 25, vấn đề tính dừng trên chuỗi dữ liệu không quá nghiêm trọng (Baltagi 2008) Tuy nhiên, để đảm bảo các biến có cùng bậc 1 cho việc lựa chọn trong kiểm định đồng liên kết của dữ liệu bảng, tác giả áp dụng kiểm định tính dừng Pesaran.

(2007) CIPS nhằm kiểm soát vấn đề tương quan phụ thuộc chéo trong kiểm định tính dừng

Giả thuyết kiểm định Pesaran (2007) CIPS đƣợc trình bày nhƣ sau:

Giả thuyết H 0 : Chuỗi dữ liệu không dừng Giả thuyết H 1 : Chuỗi dữ liệu dừng

Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng

Biến Bậc 0 Sai phân bậc 1

*** tương ứng với mức ý nghĩa 1%

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 3)

Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy tất cả các biến không dừng tại không và chỉ dừng ở bậc 1 với mức ý nghĩa 1%, tức là dữ liệu được định nghĩa tại I(1) Việc dữ liệu dừng ở bậc 1 cho phép thực hiện kiểm định Granger VECM trong ngắn hạn, với các biến đầu vào được lấy sai phân bậc 1 Theo Baltagi (2008), hồi quy trên dữ liệu dừng giúp tránh hiện tượng hồi quy giả mạo (Spurious regression).

4.4 Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến 4.4.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến

Dựa trên kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối liên hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình, cũng như mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau.

Bảng 4.4: Kết quả ma trận tự tương quan s mr yr xr s 1.000 mr 0.147 1.000 yr -0.087 0.770 1.000 xr 0.308 0.261 -0.324 1.000

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 4)

Hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Phân tích ma trận tự tương quan theo bảng 4.4 cho thấy không có hệ số tự tương quan cặp nào giữa các biến độc lập vượt quá 0.8, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các cặp biến độc lập Tóm lại, không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến theo tiêu chuẩn tương quan cặp tuyến tính.

4.4.2 Kiểm định đa cộng tuyến

Bảng 4.5: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai

Biến VIF 1/VIF yr 8.91 0.112277 mr 8.56 0.116891 xr 3.89 0.25704

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 5)

Theo bảng 4.5, kết quả kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy trung bình VIF của các biến trong mô hình là 7.12, nhỏ hơn 10, và không có biến độc lập nào có VIF vượt quá 10 Do đó, theo tiêu chuẩn VIF, có thể kết luận rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

4.5 Kiểm định đồng liên kết trên dữ liệu bảng

Sau khi tính toán kết quả dừng của dữ liệu, tác giả tiến hành kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ Nghiên cứu áp dụng kiểm định đồng liên kết trên dữ liệu bảng theo phương pháp của Pedroni (1999) và so sánh với kiểm định của Kao (1999) với các giả thuyết kiểm định tương ứng.

H 0 : Các chuỗi dữ liệu không có quan hệ đồng liên kết

H 1 : Các chuỗi dữ liệu có mối quan hệ đồng liên kết

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng Pedroni (1999)

Alternative hypothesis: common AR coefs (within-dimension)

Weighted Statistic Prob Statistic Prob

Panel v-Statistic 2.539024 0.0056 2.495978 0.0063 Panel rho-Statistic -0.513900 0.3037 -0.890303 0.1867 Panel PP-Statistic -1.781290 0.0374 -2.249784 0.0122 Panel ADF-Statistic -3.329490 0.0004 -2.448134 0.0072

Kết quả kiểm định P-value cho thấy cả hai nhóm chuỗi dữ liệu đều có giá trị nhỏ hơn 0.1 ở các chỉ tiêu v-Statistic, PP-Statistic và ADF-Statistic, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10% Các chỉ tiêu thống kê này được trình bày chi tiết trong nghiên cứu của Pedroni.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng Kao (1999)

Series: S MR YR XR Sample: 1991 2015 Included observations: 175 Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend

Với p-value nhỏ hơn 0.05, có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy sự tồn tại đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ tại các nước Châu Á, bất chấp sự hiện diện của tương quan phụ thuộc.

Kết quả kiểm định về mối quan hệ dài hạn đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ trong nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đây Crespo-Cuaresma và đồng sự (2005) đã sử dụng các kiểm định dựa trên phiên bản đồng nhất của kiểm định phần dư Dickey-Fuller, phát hiện rằng phần dư của dữ liệu bảng có tính dừng Uz và Ketenci (2009) cung cấp bằng chứng mạnh mẽ về mối quan hệ đồng liên kết, trong khi Dabrowski và các đồng sự (2013) sử dụng phương pháp đồng liên kết cho dữ liệu bảng phát triển bởi Pedroni (2000), cho thấy bác bỏ giả thuyết Ho về việc không có quan hệ đồng liên kết Mặc dù kết quả nghiên cứu này với mức ý nghĩa 5% không mạnh hơn so với các nghiên cứu trước (có mức ý nghĩa thấp hơn 1%), nhưng vẫn phù hợp với phát hiện của Banerjee và đồng sự (2005) rằng giá trị thống kê của các kiểm định dữ liệu bảng quá thấp do không xem xét tương quan phụ thuộc trong dữ liệu bảng.

4.6 Kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố chính sách tiền tệ

Sau khi nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa các biến, tác giả áp dụng kiểm định nhân quả Granger để phân tích mối quan hệ này Quy trình nghiên cứu được thực hiện qua hai bước: đầu tiên, tác giả sử dụng mô hình FMOLS (Panel Fully Modified OLS) để ước lượng phần dư, sau đó áp dụng mô hình GMM theo phương pháp của Arellano và Bond để ước lượng hệ số và kiểm định mức ý nghĩa của các quan hệ Granger thông qua kiểm định Wald Kết quả nghiên cứu của Arellano và Bond (1991) cho thấy rằng phương pháp hồi quy GMM là một công cụ hiệu quả trong việc ước lượng hồi quy, giúp kiểm soát các vấn đề về phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh.

4.6.1 Ước lượng phần dư mô hình bằng phương pháp FMOLS

Kết quả hồi quy FMOLS đƣợc trình bày nhƣ sau:

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy đồng liên kết dài hạn FMOLS

Dependent Variable: S Method: Panel Fully Modified Least Squares (FMOLS) Sample (adjusted): 1992 2015

The analysis encompasses 24 periods and 7 cross-sections, resulting in a total of 168 balanced panel observations Utilizing a pooled estimation approach, the first-stage residuals are calculated with heterogeneous long-run coefficients The coefficient covariance is determined using the default method, while long-run covariance estimates are derived using the Bohman kernel with a user-defined bandwidth of 1.0000.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared -1133.705885 Mean dependent var 4.577856 Adjusted R-squared -1147.459896 S.D dependent var 0.136319 S.E of regression 4.619719 Sum squared resid 3521.398 Long-run variance 0.052015

Kiểm định tính dừng

Với thời gian quan sát không quá 25 năm, vấn đề tính dừng trong dữ liệu bảng không nghiêm trọng (Baltagi 2008) Tuy nhiên, để đảm bảo rằng các biến có cùng bậc 1 trước khi lựa chọn biến cho kiểm định đồng liên kết, tác giả đã áp dụng kiểm định tính dừng Pesaran.

(2007) CIPS nhằm kiểm soát vấn đề tương quan phụ thuộc chéo trong kiểm định tính dừng

Giả thuyết kiểm định Pesaran (2007) CIPS đƣợc trình bày nhƣ sau:

Giả thuyết H 0 : Chuỗi dữ liệu không dừng Giả thuyết H 1 : Chuỗi dữ liệu dừng

Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng

Biến Bậc 0 Sai phân bậc 1

*** tương ứng với mức ý nghĩa 1%

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 3)

Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy tất cả các biến không dừng tại không và chỉ dừng ở bậc 1 với mức ý nghĩa 1%, xác định bậc dữ liệu là I(1) Dữ liệu dừng ở bậc 1 cho phép thực hiện kiểm định Granger VECM trong ngắn hạn, với các biến đầu vào được lấy sai phân bậc 1 Theo Baltagi (2008), hồi quy trên dữ liệu dừng giúp tránh hồi quy giả mạo (Spurious regression).

Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến

Dựa trên kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối liên hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình, cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau.

Bảng 4.4: Kết quả ma trận tự tương quan s mr yr xr s 1.000 mr 0.147 1.000 yr -0.087 0.770 1.000 xr 0.308 0.261 -0.324 1.000

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 4)

Hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Phân tích ma trận tự tương quan cho thấy không có hệ số nào giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8, điều này chỉ ra rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các cặp biến độc lập trong mô hình Tóm lại, không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến theo tiêu chuẩn tương quan cặp tuyến tính.

4.4.2 Kiểm định đa cộng tuyến

Bảng 4.5: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai

Biến VIF 1/VIF yr 8.91 0.112277 mr 8.56 0.116891 xr 3.89 0.25704

Nguồn: Kết quả từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 5)

Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến từ bảng 4.5 cho thấy trung bình VIF của các biến trong mô hình là 7.12, nhỏ hơn 10, và không có biến độc lập nào có VIF vượt quá 10 Do đó, theo tiêu chuẩn VIF, có thể kết luận rằng mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Kiểm định đồng liên kết trên dữ liệu bảng

Sau khi tính toán kết quả dừng của dữ liệu, tác giả tiến hành kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ Nghiên cứu áp dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết trên dữ liệu bảng theo Pedroni (1999) và so sánh với kiểm định của Kao (1999), với các giả thuyết kiểm định được thiết lập rõ ràng.

H 0 : Các chuỗi dữ liệu không có quan hệ đồng liên kết

H 1 : Các chuỗi dữ liệu có mối quan hệ đồng liên kết

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng Pedroni (1999)

Alternative hypothesis: common AR coefs (within-dimension)

Weighted Statistic Prob Statistic Prob

Panel v-Statistic 2.539024 0.0056 2.495978 0.0063 Panel rho-Statistic -0.513900 0.3037 -0.890303 0.1867 Panel PP-Statistic -1.781290 0.0374 -2.249784 0.0122 Panel ADF-Statistic -3.329490 0.0004 -2.448134 0.0072

Kết quả kiểm định P-value cho cả hai nhóm chuỗi dữ liệu cho thấy giá trị nhỏ hơn 0.1 ở các chỉ tiêu v-Statistic, PP-Statistic và ADF-Statistic, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10% Các chỉ tiêu thống kê này được nêu rõ trong nghiên cứu của Pedroni.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng Kao (1999)

Series: S MR YR XR Sample: 1991 2015 Included observations: 175 Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend

Với p-value nhỏ hơn 0.05, có đủ chứng cứ để bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy sự tồn tại của đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ ở các nước Châu Á, mặc dù có sự hiện diện của tương quan phụ thuộc.

Kết quả kiểm định về mối quan hệ dài hạn đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố tiền tệ trong nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đây Crespo-Cuaresma và cộng sự (2005) đã tìm thấy phần dư của dữ liệu bảng có tính dừng thông qua các kiểm định dựa trên phiên bản đồng nhất của kiểm định phần dư Dickey-Fuller Uz và Ketenci (2009) đã phát hiện bằng chứng mạnh mẽ về mối quan hệ đồng liên kết Dabrowski và các đồng sự (2013) sử dụng phương pháp đồng liên kết cho dữ liệu bảng phát triển bởi Pedroni (2000), cho thấy bác bỏ giả thuyết Ho không có quan hệ đồng liên kết Mặc dù kết quả nghiên cứu này với mức ý nghĩa 5% không mạnh hơn so với các nghiên cứu trước (có mức ý nghĩa thấp hơn 1%), nhưng vẫn phù hợp với phát hiện của Banerjee và cộng sự (2005) rằng giá trị thống kê của các kiểm định dữ liệu bảng quá thấp do không xem xét sự tồn tại của tương quan phụ thuộc trong dữ liệu bảng.

Kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố chính sách tiền tệ

Sau khi nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa các biến, tác giả áp dụng kiểm định nhân quả Granger để xác định mối quan hệ này Phân tích Granger được thực hiện qua hai bước: đầu tiên, tác giả sử dụng mô hình FMOLS (Panel Fully Modified OLS) để ước lượng phần dư, sau đó áp dụng mô hình GMM theo phương pháp của Arellano và Bond để ước lượng hệ số và kiểm định Wald nhằm xác định ý nghĩa của các quan hệ Granger Kết quả nghiên cứu của Arellano và Bond (1991) cho thấy phương pháp hồi quy GMM là giải pháp hiệu quả để ước lượng trong mô hình, giúp kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh.

4.6.1 Ước lượng phần dư mô hình bằng phương pháp FMOLS

Kết quả hồi quy FMOLS đƣợc trình bày nhƣ sau:

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy đồng liên kết dài hạn FMOLS

Dependent Variable: S Method: Panel Fully Modified Least Squares (FMOLS) Sample (adjusted): 1992 2015

The analysis encompasses 24 periods and 7 cross-sections, resulting in a total of 168 balanced observations Utilizing a pooled estimation panel method, the study incorporates first-stage residuals with heterogeneous long-run coefficients Coefficient covariance is calculated using the default method, while long-run covariance estimates are derived using the Bohman kernel with a user-defined bandwidth of 1.0000.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared -1133.705885 Mean dependent var 4.577856 Adjusted R-squared -1147.459896 S.D dependent var 0.136319 S.E of regression 4.619719 Sum squared resid 3521.398 Long-run variance 0.052015

Kết quả hồi quy dài hạn chỉ ra rằng biến chênh lệch cung tiền có tác động ngược chiều đến tỷ giá hối đoái với ý nghĩa thống kê ở mức 10% Ngược lại, chênh lệch thu nhập và chênh lệch giá phi thương mại lại có tác động dương cùng chiều với tỷ giá hối đoái, đạt ý nghĩa thống kê ở mức 1% Những phát hiện này phù hợp với mô hình tiền tệ và các nghiên cứu trước đây như Groen (2002), Crespo-Cuaresma và cộng sự (2005), Dabrowski và cộng sự (2013, 2014) Phương trình ước lượng FMOLS được thể hiện như sau: s i,t = - 0.0343 m r i,t + 0.0880 y r i,t + 0.7047 x r i,t.

Tất cả các biến trong nghiên cứu đều được thể hiện dưới dạng log, cho phép các hệ số ước lượng phản ánh độ co giãn trong dài hạn Độ co giãn của chênh lệch cung tiền và chênh lệch thu nhập đều có ý nghĩa thống kê cao, với dấu của các hệ số ước lượng phù hợp với mô hình dự kiến Kết quả cho thấy, khi chênh lệch cung tiền tăng 1%, tỷ giá hối đoái sẽ mất giá 0.0343% trong dài hạn, đồng thời khi mức chênh lệch thu nhập tăng cũng có tác động tương tự.

Tỷ lệ giỏ hối đoái tăng 0.0880% khi hệ số chênh lệch cung tiền nhỏ hơn so với các hệ số khác, phù hợp với các nghiên cứu trước đây Crespo-Cuaresma và cộng sự (2005) ước tính hệ số chênh lệch cung tiền ở các nước CEE dao động từ 0.300 đến 0.975, tùy thuộc vào phương pháp áp dụng Độ co giãn của chênh lệch thu nhập lớn hơn chênh lệch cung tiền, điều này tương đồng với các nghiên cứu ở nền kinh tế phát triển (Beckmann và cộng sự (2012), Groen (2002)), nhưng không phù hợp với các nghiên cứu ở nền kinh tế kém phát triển hơn (Crespo-Cuaresma và cộng sự (2005)).

Sự khác biệt trong kết quả ước lượng hệ số của hai nhóm nền kinh tế có thể chỉ ra sự chênh lệch về mức lạm phát trong nghiên cứu Độ co giãn ước tính của chênh lệch thu nhập lớn hơn chênh lệch cung tiền có thể được giải thích bởi hiệu ứng Balassa–Samuelson, cho thấy sự tác động của chênh lệch sản xuất giữa các quốc gia lên tỷ giá hối đoái Hiệu ứng này được thể hiện qua biến chênh lệch trong giá phi thương mại, với độ co giãn dài hạn có ý nghĩa thống kê cao, cùng dấu với mô hình và đạt giá trị lớn nhất Cụ thể, khi chênh lệch trong giá phi thương mại tăng 1%, tỷ giá hối đoái sẽ tăng 0.7047% Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Crespo-Cuaresma và các cộng sự, cho thấy độ co giãn trong khoảng 0.2 – 1.8, và khẳng định tác động của biến chênh lệch trong giá phi thương mại đến tỷ giá hối đoái trong mô hình tiền tệ.

4.6.2 Ƣớc lƣợng mô hình sai số hiệu chỉnh VECM 4.6.2.1 Trường hợp không có biến giả kinh tế khủng hoảng

Bước cuối cùng trong quá trình phân tích là ước lượng mô hình sai số hiệu chỉnh cho dữ liệu bảng, nhằm xác định mối quan hệ nhân quả Granger giữa các biến Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger được thực hiện dựa trên mô hình sai số hiệu chỉnh.

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định nhân quả VECM Granger với trường hợp không có biến giả kinh tế khủng hoảng

Biến phụ thuộc Nguồn của hướng tác động

Mối quan hệ ngắn hạn Dài hạn ΔS ΔMr ΔYr ΔXr ECT(-1) ΔS - 5.31* 1.65 3.70 52.62*** ΔMr 8.27** - 18.29*** 1.20 3.09* ΔYr 7.07** 3.01 - 5.44* 0.98 ΔXr 0.43 17.35*** 3.33 - 1.10

***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%

Giả thuyết Ho là không tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa các biến Δ là sai phân bậc một

Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ ngắn hạn giữa chênh lệch tổng thu nhập và chênh lệch cung tiền, trong khi chênh lệch cung tiền ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái và giá phi thương mại Tỷ giá hối đoái cũng tác động ngược lại đến chênh lệch tổng thu nhập và chênh lệch cung tiền Kết quả cho thấy rằng chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái trong ngắn hạn, nhưng chênh lệch tổng thu nhập và giá phi thương mại không tác động đến tỷ giá hối đoái Tác động của tỷ giá hối đoái đến chênh lệch tổng thu nhập phù hợp với lý thuyết truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tỷ giá.

Trong mối quan hệ dài hạn, nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như chênh lệch tổng thu nhập, chênh lệch cung tiền và chênh lệch giá phi thương mại đều có ảnh hưởng điều chỉnh cân bằng dài hạn đến tỷ giá hối đoái, với hệ số ETC trong phương trình tỷ giá hối đoái có ý nghĩa thống kê Điều này chứng tỏ rằng tỷ giá hối đoái không chỉ liên quan đến các chính sách tiền tệ mà còn được điều chỉnh trở lại mức cân bằng dài hạn sau các cú sốc Kết quả này phù hợp với mô hình tiền tệ xác định tỷ giá hối đoái Hơn nữa, tỷ giá hối đoái, chênh lệch tổng thu nhập và chênh lệch giá phi thương mại cũng tác động đến chênh lệch cung tiền, đồng nhất với nghiên cứu của Dabrowski và cộng sự (2014), trong đó cho thấy rằng, ngoại trừ chênh lệch tổng thu nhập, các biến còn lại đều được điều chỉnh về mức cân bằng trong dài hạn.

4.6.2.2 Trường hợp có biến giả kinh tế khủng hoảng

Mẫu nghiên cứu này bao gồm giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu, điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Tác động của sự thay đổi tỷ giá hối đoái và các yếu tố tiền tệ trong thời kỳ khủng hoảng có thể làm suy yếu các mối tương quan khác trong dữ liệu Để kiểm tra ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng đến kết quả, tác giả đã thực hiện kiểm định mối quan hệ nhân quả VECM, sử dụng biến giả khủng hoảng với giá trị 1 cho các năm 2008 và 2009, và 0 cho các năm còn lại.

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định nhân quả VECM Granger với trường hợp có biến giả kinh tế khủng hoảng

Biến phụ thuộc Nguồn của hướng tác động

Mối quan hệ ngắn hạn Dài hạn ΔS ΔMr ΔYr ΔXr ECT(-1) ΔS - 4.95* 0.78 3.74 11.47*** ΔMr 0.08 - 14.66*** 1.09 0.15 ΔYr 6.73** 2.97 - 1.95 0.87 ΔXr 1.01 16.49*** 4.85 - 1.07

Kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa các biến không thay đổi, ngay cả khi có khủng hoảng kinh tế Sau cú sốc, tỷ giá hối đoái sẽ trở lại mối quan hệ cân bằng dài hạn Trong ngắn hạn, chênh lệch tổng thu nhập ảnh hưởng đến chênh lệch cung tiền, từ đó tác động đến tỷ giá hối đoái và chênh lệch trong giá phi thương mại Tuy nhiên, chênh lệch tổng thu nhập và chênh lệch giá phi thương mại không ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái trong ngắn hạn Tóm lại, các mối quan hệ được xác định trong nghiên cứu không bị ảnh hưởng bởi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu.

4.7 Kết quả nghiên cứu trong trường hợp bổ sung dữ liệu Việt Nam

Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện nghiên cứu thực nghiệm mô hình tiền tệ để xác định tỷ giá hối đoái với dữ liệu Việt Nam Tuy nhiên, dữ liệu thu thập không đầy đủ, đặc biệt là chỉ số PPI không có sẵn từ năm 1991 đến 2014 Do đó, tác giả đã thay thế PPI bằng CPI để tiến hành nghiên cứu Mặc dù hiểu rằng hai chỉ số này không hoàn toàn có thể thay thế cho nhau, tác giả vẫn tiếp tục nghiên cứu thực nghiệm nhằm đối chiếu và so sánh với kết quả hồi quy ban đầu.

Kết quả hồi quy FMOLS cho thấy biến chênh lệch thu nhập không có ý nghĩa thống kê Hơn nữa, dấu của hệ số chênh lệch cung tiền và chênh lệch thu nhập hoàn toàn trái ngược với dự đoán của mô hình tiền tệ.

Bảng 4.11: Kết quả hồi quy đồng liên kết dài hạn FMOLS trường hợp bổ sung dữ liệu ở Việt Nam

Dependent Variable: S Method: Panel Fully Modified Least Squares (FMOLS) Sample (adjusted): 1992 2014

The analysis encompasses 23 periods and includes 8 cross-sections, resulting in a total of 184 balanced panel observations A pooled estimation panel method was employed, utilizing a cointegrating equation with deterministic components The coefficient covariance was calculated using the default method, while long-run covariance estimates were derived using the Bartlett kernel and Newey-West fixed bandwidth approach.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

R-squared 0.547005 Mean dependent var 4.552960 Adjusted R-squared 0.520821 S.D dependent var 0.160313 S.E of regression 0.110973 Sum squared resid 2.130488 Long-run variance 0.025781

Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy trong ngắn hạn các nhân tố chính sách tiền tệ hoàn toàn không tác động đến tỷ giá hối đoái

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định nhân quả VECM Granger trường hợp bổ sung dữ liệu ở Việt Nam

Biến phụ thuộc Nguồn của hướng tác động

Mối quan hệ ngắn hạn Dài hạn ΔS ΔMr ΔYr ΔXr ECT(-1) ΔS - 1.73 1.12 0.11 5.44** ΔMr 4.41 - 4.21 0.01 0.75 ΔYr 0.87 0.13 - 0.75 6.85*** ΔXr 1.48 2.41 5.23* - 0.90

***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%