Ứng dụng mô hình véc tơ tự hồi quy ngưỡng vào truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở Việt Nam Luận văn thạc sĩ 2014

B GIÁO DC VÀ ÀO TO TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH o0o LU PHÚC NGUYÊN NG DNG MÔ HÌNH VÉC T T HI QUY NGNG VÀO TRUYN DN T GIÁ HI OÁI  VIT NAM LUN VN THC S KINH T Tp. H Chí Minh ậ Nm 2014 B GIÁO DC VÀ ÀO TO TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH o0o LU PHÚC NGUYÊN NG DNG MÔ HÌNH VÉC T T HI QUY NGNG VÀO TRUYN DN T GIÁ HI OÁI  VIT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã s: 60340201 LUN VN THC S KINH T NGI HNG DN KHOA HC GS.TS. TRN NGC TH Tp. H Chí Minh ậ Nm 2014 LI CAM OAN Tác gi cam đoan bài lun vn: “ ng dng mô hình Véc t t hi quy ngng vào Truyn dn t giá hi đoái  Vit Nam ” là do tác gi thc hin nghiên cu vi s hng dn, đóng góp ý kin ca GS. TS.Trn Ngc Th. S liu nghiên cu trong lun vn hoàn toàn trung thc, đc ly t các t chc thng kê IFS, GSO. Thành ph H Chí Minh, ngày 28 tháng 10 nm 2014 Tác gi, Lu Phúc Nguyên MC LC TRANG PH BÌA LI CAM OAN MC LC DANH MC CÁC KÝ HIU, CH VIT TT DANH MC CÁC BNG DANH MC CÁC HÌNH M U 1 1.Tóm tt 1 2. Gii thiu 2 2.1. Lý do chn đ tài 2 2.2. Tính cp thit ca đ tài 3 2.3. Mc tiêu nghiên cu 3 2.4. i tng nghiên cu 4 2.5. Phm vi nghiên cu 4 2.6. Phng pháp nghiên cu 5 2.7. D liu nghiên cu 5 2.8. B cc lun vn 5 CHNG 1: TNG QUAN V TRUYN DN T GIÁ HI OÁI VÀ Lụ THUYT MÔ HÌNH TVAR 7 1.1. Truyn dn t giá hi đoái 7 1.2. Tng quan các nghiên cu v Truyn dn t giá hi đoái 8 1.2.1. Tng hp các nghiên cu v Truyn dn t giá hi đoái  Vit Nam 8 1.2.2. Tng hp các nghiên cu v truyn dn t giá hi đoái theo phng pháp phi tuyn trên Th gii 11 1.3. Lý thuyt v mô hình TVAR 18 1.3.1. Tính phi tuyn tính 18 1.3.2. Quá trình to ra d liu đúng trong mô hình VARs : ti sao vn đ tính phi tuyn tính 19 1.3.3. Mô hình véc t t hi quy ngng TVAR 20 1.3.3.1. nh ngha mô hình TVAR 20 1.3.3.2. c lng mô hình TVAR 22 1.3.3.3. D báo ca mô hình TVAR 27 1.3.3.4. Phân tích phn ng xung 28 1.4. Kt lun chng 1 34 CHNG 2:NG DNG MÔ HÌNH TVAR VÀO TRUYN DN T GIÁ HI OÁI  VIT NAM T THÁNG 1 NM 2000 N THÁNG 6 NM 2011 36 2.1. X lý bin nghiên cu 36 2.1.1. S liu nghiên cu 36 2.1.2. X lý s liu nghiên cu 37 2.1.3. Bin nghiên cu trong mô hình 38 2.1.4. Kim tra nghim đn v ca các bin 38 2.2. Mô hình nghiên cu 39 2.2.1.Mô hình TVAR 41 2.2.1.1. Xác đnh đ tr ti u t mô hình VAR 41 2.2.1.2. Xác đnh s lng và giá tr ngng, và tham s đ tr t các kt qu hi quy ca mô hình TVAR 41 2.2.1.3. Kim tra tính tuyn tính 43 2.2.1.4. Kt qu hi quy t mô hình TVAR đã chn 43 2.2.2. Phân tích phn ng xung truyn thng (IRFs) cho mô hình TVAR có 2 giá tr ngng 45 2.2.3. Phn ng xung tng th phi tuyn tính áp dng cho trng hp TVAR 1 giá tr ngng: giá tr ngng 0.849%/tháng ca t l lm phát tng ng 10.188%/1 nm 51 2.2.3.1.Bng kt qu hi quy TVAR vi 1 giá tr ngng hay 2 ch đ 52 2.2.3.2. Chui thi gian ca các bin nghiên cu 54 2.2.3.3. VAR - phn ng xung đc lp (orthogonal impulse responses) 55 2.2.3.4. Phn ng xung đc lp (orthogonal impulse responses) t mô hình TVAR 1 giá tr ngng 56 2.2.3.5. Phn ng xung tng th (general impulse responses –GIRFs)t mô hình TVAR 1 giá tr ngng 58 2.2.3.6. Mc ý ngha khác bit gia GIRFs phi tuyn và OIRFs tuyn tính 60 2.2.3.7. Xác sut chuyn đi ca 2 ch đ t l lm phát cao và thp 61 CHNG 3: KT LUN 64 DANH MC TÀI LIU THAM KHO PH LC DANH MC CH VIT TT GSO: Tng Cc Thng Kê Vit Nam IFS: Thng kê Tài Chính Quc T IMF: Qu Tin T Quc T ERPT: Exchange rate pass- through: Truyn dn t giá hi đoái IP: Giá tr sn lng công nghip NEER: T giá hi đoái danh ngha hiu lc IR Deposit: Lãi sut tin gi kì hn 1 nm thng kê theo hàng tháng Output gap hay Gap: Khe h sn lng dt_lneer_sa: Loi b tính xu hng bng phng pháp Hodrick-Prescott ra khi chui logarit t nhiên ca t giá hi đoái danh ngha hiu lc đã hiu chnh mùa v dt_lir : Loi b tính xu hng bng phng pháp Hodrick-Prescott ra khi chui logarit t nhiên ca lãi sut tin gi kì hn 1 nm thng kê hàng tháng inf: Inflation: T l lm phát hàng tháng AIC : Akaike Information Criterion BIC: Bayesian Information Criterion SSR: Sum of Squared Residual: Tng ca các bình phng phn d VAR: Vector Autoregression: Véc t t hi quy SVAR: Structural Vector Autoregression: Véc t t hi quy cu trúc VECM: Vector Error Correction Model: Mô hình Véc t hiu chnh sai s TVAR: Threshold Vector Autoregression: Véc t t hi quy ngng IRFs: Impulse Response Functions: Các hàm phn ng xung OIRFs: Orthogonal Impulse Response Functions: Các hàm phn ng xung đc lp COIRFs: Cumulative Orthogonal Impulse Response Functions: Các hàm phn ng xung đc lp kt hp. GIRFs: General Impulse Response Functions: Các hàm phn ng xung tng th DANH MC BNG Bng 2.1: Kim nghim đn v 39 Bng 2.2: Ch tiêu AIC, BIC và SSR t mô hình TVAR 42 Bng 2.3: Kt qu hi quy ca bin ph thuc t l lm phát t mô hình TVAR có 3 ch đ 44 Bng 2.4: Kt qu hi quy ca bin ph thuc t l lm phát t mô hình TVAR có 2 ch đ 52 Bng 2.5: Giá tr xác xut p_value tha mãn điu kin: |GIRFs – OIRFs| simulated > |GIRFs – OIRFs| statistic 61 DANH MC HÌNH V Hình 2.1: Giá tr ngng ca bin ngng t l lm phát đ tr bc 1 vi mô hình TVAR 2 giá tr ngng 45 Hình 2.2: Ch đ t l lm phát thp: Phn ng xung đc lp kt hp (cumulative orthogonal impulse responses) ca inf, Ouput gap, dt_lneer_sa và dt_lir đi vi cú sc tích cc 1 đn v đ lch chun dt_lneer_sa 47 Hình 2.3: Ch đ gia ca t l lm phát: Phn ng xung đc lp kt hp (cumulative orthogonal impulse responses) ca inf, Ouput gap , dt_lneer_sa và dt_lir đi vi cú sc tích cc 1 đn v đ lch chun dt_lneer_sa 48 Hình 2.4: Ch đ t l lm phát cao: Phn ng xung đc lp kt hp (cumulative orthogonal impulse responses) ca inf, Ouput gap, dt_lneer_sa và dt_lir đi vi cú sc tích cc 1 đn v đ lch chun dt_lneer_sa 49 Hình 2.5: Phn ng xung đc lp kt hp (cumulative orthogonal impulse responses) ca inf, Ouput gap, dt_lneer_sa và dt_lir đi vi cú sc tích cc 1 đn v đ lch chun dt_lneer_sa 51 Hình 2.6: Giá tr ngng ca bin ngng t l lm phát đ tr bc 1 vi mô hình TVAR 1 giá tr ngng 53 Hình 2.7:  th ca NEER, Output gap, Inflation, IR Deposit t tháng 2 nm 2000 đn tháng 6 nm 2011 54 Hình 2.8: VAR - Phn ng xung đc lp ca Output gap, Inflation, IR Deposit , NEER đi vi cú sc tích cc 1 đn v đ lch chun ca NEER 55 Hình 2.9: TVAR – Phn ng xung đc lp ca Output gap, Inflation, IR Deposit , NEER đi vi cú sc tích cc 1 đn v đ lch chun ca NEER 57 Hình 2.10: TVAR – Phn ng xung tng th (GIRFs) ca Output gap, Inflation, IR Deposit, NEER đi vi cú sc ca NEER 59 Hình 2.11: Xác sut chuyn đi t ch đ lm phát cao (R2) sang ch đ lm phát thp (R1) và ngc li 63 1 M U 1. Tóm tt Tác gi ng dng mô hình Véc t t hi quy ngng (TVAR) vi t l lm phát là bin ngng (hay còn gi là bin chuyn đi) đ phân tích mc đ truyn dn ca t giá hi đoái danh ngha hiu lc  Vit Nam, nhm khc phc các vn đ hn ch trong các nghiên cu trc đây s dng mô hình VAR, SVAR, VECM. Gary Koop và các đng s (1996), Ana Beatriz C. Galvão (2003), Julia Schimidt (2013) ch ra các vn đ hn ch đó là các gi đnh trong xem xét mc đ truyn dn, là không có bt kì cú sc nào xy ra ti các thi đim d báo, tn ti tính đi xng gia hai cú sc đi lp nhau, và đc lp vi thông tin quá kh ti các thi đim d báo. Lý thuyt v các hàm phn ng xung phi tuyn, và mô hình TVAR đã th hin rõ trong các bài nghiên cu ca Koop (1996), Galvão (2003); tuy nhiên, xây dng chúng trong nghiên cu thc nghim là mt thách thc cho ngi nghiên cu. Thách thc đó đn t vic xây dng các thut toán, và thi gian chy chng trình tính toán có th vài tun. Vì vy trong bài nghiên cu ca mình, tác gi đn gin hóa trong xây dng hàm phn ng cho mô hình TVAR có hai giá tr ngng nh cách xây dng hàm phn ng xung cho mô hình VAR vi gi đnh nn kinh t phát trin n đnh, không chu cú sc ln bt thng nào trong thi đim d báo, còn đi vi mô hình TVAR có 1 giá tr ngng thì hàm phn ng xung tng th phi tuyn đc áp dng. Tác gi s dng d liu hàng tháng ca bn bin nghiên cu: T giá hi đoái danh ngha hiu lc (NEER), Khe h sn lng (Output gap), t l lm phát và lãi sut tin gi kì hn 1 nm đc thng kê hàng tháng trong khong thi gian t tháng 1 nm 2000 đn tháng 6 nm 2011. Kt qu bài nghiên cu cho thy tn ti 2 giá tr ngng ca bin ngng t l lm phát vi đ tr 1 trong mô hình TVAR. Các giá tr ngng đó là 0.226% và 0.849% cao hn 2 giá tr ngng 0.171% và 0.789% trong bài nghiên cu ca Abdul Aleem, Amine Lahiani (2014). Bên cnh đó, tác gi cng tìm thy bng chng ng h cho lp lun ca Taylor (2000) và các nhà nghiên cu khác cho rng mc đ truyn dn ca t giá hi đoái danh ngha hiu lc cao [...]... trình th c hi n b ng vi c s d ng ma tr n hi c a m i mô hình (các mô hình 0 và 1) , c th là mô hình 0 là mô hình VAR chu n thuy t H0 là tuy n tính) và mô hình 1 là mô hình TVAR l Giá tr th ng kê ki t v i hai và ba ch c vi LR01 = T(ln(det - Vi c tính toán p_ 0) - ln(det 1)) c th c hi n b ng cách mô ph ng Phân ph i t kh i c d a trên vi c l y m u các ph mô hình gi thuy t H0 ng và tính toán ki m tra S l n... Johansen, mô hình hi u ch nh sai s h i quy Các bi n c s d ng trong mô hình nghiên c u: Ch s giá nh p kh u, Ch s giá s n xu t, ch s giá tiêu dùng, GDP, NEER, EPC T t c các bi v b (ngo i tr c hi u ch nh mùa c l y logarit t nhiên K t qu c a bài nghiên c u này cho th y r ng trong dài h n, s 11 chuy n d ch c a t giá vào giá nh p kh u là hoàn toàn, giá 1% ng n i t m t giá 1%) thì giá nh p kh T giá hi u l... v i mô hình t h vào Vi t Nam theo m tài nghiên c u: giá h Vi qu h p lý, và ti 2.2 Tính c p thi t c truy n d n c a t giá ng m i ng d ng mô hìn trên ng (TVAR) Tác gi nh n th y r ng mô hình TVAR h s tác gi m nh d n ch h ng vào truy n d n t Tác gi hi v ng r ng bài nghiên c u mang l i nh ng k t cho các nghiên c u m r ng ti p theo tài Th i kì toàn c n nay, các doanh nghi i di n v i v giá, l m phát, giá. .. a truy n d n t giá và l m phát b ng cách s d ng mô hình chu i th i gian phi tuy n tính D a trên mô hình lý thuy truy n d n t giá, cho th y r hình d ng ch c n a tháng b c a nh trong nh i Các tác gi c (STAR) s d ng t l l m d ng m t s hàm s chuy ng truy n d n t i theo th M Bi n nghiên c u t nh ng c a truy n d n t giá có th x p x t t b ng các mô hình t h i quy chuy n chuy nc as i n các giá i logarit t... c u trên th gi - Truy n d n t giá h i c nh p kh u s giá nh p kh u là ph i c a giá ng n i t ) khi t giá h m c a Goldberg và Knetter (1996) - Truy n d n t giá h c a t giá h Jonathan Mc Carthy (2007) cho r ng s ng lên giá nh p kh u i ng lên t l l m c - iv n, truy n d n t giá h c a các ch s c i s giá nh p kh u (IMP), ch s giá s n xu t (IPP), ch s giá tiêu dùng (CPI)) khi t giá h i m t ph n c th hi n trong... phát tr c c ch n làm bi ng trong mô hình v nào, và mô hình TVAR v i bao nhiêu giá tr c a bi ng ng là phù h p? - Câu h i 2: M ch ng vào truy n d n t truy n d n c a t giá h l m phát cao so v i ch ul cs l m phát th p hay không ? - Câu h i 3: T n t i các k t qu khác bi c t hàm ph n ng xung t ng th phi tuy n GIRFs trong mô hình TVAR v i hàm ph n ng xung tuy n tính trong mô hình VAR hay không ? 2.4 ng nghiên... chuy n d ch vào giá nh p kh u l n nh t (sau 3 quý k t cú s b u gi m d n t quý 4 tr , ti dùng.Bài nghiên c nl t là ch giá s n xu t, ch s giá tiêu n không có s chuy n d ch b t cân x ng(chuy n d p kh ng h p t giá h hi u l c l n và t giá h th y t quý 2 tr u tiên và u l c nh Phân tí các bi ng ch s ch s giá s n xu i nh trong n ch s giá tiêu dùng l n nh t 36%-38%, còn ch s giá nh p kh n ch s giá tiêu dùng... Petra (2009) dùng mô hình TAR v i d li u tháng c a 2 bi n : ch s giá bán l và t i gian nghiên c u t tháng 12/2003 T t c các bi c u tìm th y r ng giá tr u n d ng log-differenced K t qu c a bài nghiên ng c a t duy trì l m phát kì v ng, giá th p và nh,các nhà làm chính sách ti n t t l m t giá/ phá giá l % (b gi i h n th p nh t c a kho ng giá tr th ng kê v i m c tin c y 95%), giá/ phá giá t ý r ng v i t... tri n ch y i c a t giá c, Nh t, M , Anh K t qu c a bài nghiên c u cho th y vai trò c a t giá trong vi nh giá c trong dài h n, ngay c n u các thay ic at i hoàn toàn c a các giá tiêu dùng T i cùng m t th i m, s ph n ng c a giá c n các m c bi n C th , truy n d n c a t giá th ng c a t giá là không tuy n tính ts i sau khi m t s m t giá Nói m t cách khác, các giá n t qu c ng ti n n i t m t giá so v t qu c ng... 0.61 c truy n vào giá nh p kh u và trong vòng t tháng th 5 truy n d t quá m c truy n d n hoàn toàn, ng 9 ý r ng các doanh nghi n ng quá m giá tiêu dùng CPI thì m s a t giá d i v i cú s c t giá C i ch s truy n d n c a t giá nh n ph n 15 Ph n ng cao nh t c a CPI t cú a CPI t tháng th n tháng th tháng th 10 và 11 sau khi cú s c t giá x y ra, khi t giá m Trung trình truy n d n c a t giá vào CPI u là 0.08, . là phng pháp đa bin vi mô hình véc t t hi quy ngng (TVAR). Tác gi nhn thy rng mô hình TVAR đánh giá mc đ truyn dn ca t giá hi đoái vào Vit Nam theo mt hng mi. ó là. liên kt Johansen, mô hình hiu chnh sai s và mô hình véc t t hi quy. Các bin đc s dng trong mô hình nghiên cu: Ch s giá nhp khu, Ch s giá sn xut, ch s giá tiêu dùng, GDP,.  Chng 1:Tng quan v truyn dn t giá hi đoái và lý thuyt mô hình TVAR.  Chng 2:ng dng mô hình TVAR vào truyn dn t giá hi đoái  Vit Nam t tháng 1 nm 2000 đn tháng 6 nm