Mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát phân tích chuỗi thời gian phi tuyến ở việt nam 1995 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHẠM THÀNH CHUNG MỐI QUAN HỆ GIỮA TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ VÀ LẠM PHÁT – PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN PHI TUYẾN Ở VIỆT NAM 1995 – 2012 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh - 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHẠM THÀNH CHUNG MỐI QUAN HỆ GIỮA TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ VÀ LẠM PHÁT – PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN PHI TUYẾN Ở VIỆT NAM 1995 – 2012 Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS TRẦN NGỌC THƠ Tp Hồ Chí Minh - 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn đề tài: “Mối quan hệ truyền dẫn tỷ giá lạm phát - Phân tích chuỗi thời gian phi tuyến Việt Nam 1995 - 2012” cơng trình nghiên cứu thân hướng dẫn GS.TS Trần Ngọc Thơ chưa công bố trước Các trích dẫn luận văn dẫn nguồn phạm vi hiểu biết Nguồn số liệu kết thực nghiệm thực trung thực xác Tác giả Phạm Thành Chung MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ TÓM TẮT GIỚI THIỆU CHƯƠNG 1: CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN CỦA TỶ GIÁ, CÁC XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ HIỆU ỨNG ERPT 1.1 LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM 1990 – 2012 1.2 CHÍNH SÁCH TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI Ở VIỆT NAM 1990 – 2012 1.3 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ ERPT CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18 2.1 NỀN TẢNG LÝ THUYẾT 18 2.1.1 Mơ hình chuỗi thời gian phi tuyến STAR 18 2.1.2 Mơ hình chuỗi thời gian phi tuyến cho cơng ty nhập .24 2.2 MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 34 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 38 3.1 DỮ LIỆU VÀ KIỂM TRA TÍNH TUYẾN TÍNH 38 3.2 MƠ HÌNH ESTAR 44 3.3 MÔ HÌNH DLSTAR ĐỐI XỨNG 49 3.4 MƠ HÌNH DLSTAR BẤT ĐỐI XỨNG 53 3.5 LỰA CHỌN MƠ HÌNH STAR 58 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC A: CHUỖI DỮ LIỆU CPI VÀ IMP 1995-2012 Ở VIỆT NAM PHỤ LỤC B: CODE CHO MƠ HÌNH STAR TRÊN WINRATS 8.3 PHỤ LỤC C: KIỂM ĐỊNH KPSS VÀ TÍNH DỪNG DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ADLSTAR Mơ hình DLSTAR bất đối xứng ASEAN Hiệp hội quốc gia Đông Nam Á CIF Giá cả, phí bảo hiểm phí vận chuyển hàng hóa cảng nước CPI Chỉ số giá tiêu dùng CSTT Chính sách tiền tệ DLSTAR Double logarit STAR (Mơ hình STAR hàm logarit) ERPT Echange rate pass-through (Cơ chế truyền dẫn tỷ giá hối đoái ESTAR Exponential STAR (Mơ hình STAR hàm mũ) EU Liên minh châu Âu FOB Giá miễn trách nhiệm boong tàu nơi cảng nước GDP Tổng sản phẩm thu nhập quốc nội IMP Chỉ số giá nhập KPSS Kiểm định Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin LM Hệ số nhân tử lagrange (Lagrange multiplier) LPC Đồng tiền địa phương LSTAR Logarit STAR (Mô hình STAR hàm logarit) NHTW/ NHNH Ngân hàng Trung ương/ Ngân hàng Nhà nước PCP Đồng tiền nhà sản xuất PT Pass-through (Cơ chế truyền dẫn) SDLSTAR Mơ hình DLSTAR đối xứng STAR Smooth transition autoregressive model (Mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn) SVAR Mơ hình vector tự hồi quy cấu trúc VAR Vector autoregression (Mơ hình vector tự hồi quy) VECM Mơ hình vector tự hồi quy hiệu chỉnh sai số WTO Tổ chức thương mại Thế giới DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1-1: Biên độ giao dịch tỷ giá từ năm 1998 đến 2012 Bảng 3-1: Kiểm định tính dừng cho biến 42 Bảng 3-2: Lựa chọn độ trễ cho biến mơ hình 43 Bảng 3-3: Kiểm tra thay tuyến tính 44 Bảng 3-4: Lựa chọn độ trễ cho biến chuyển tiếp mô hình ESTAR 44 Bảng 3-5: Kết hồi quy mơ hình ESTAR 44 Bảng 3-6: Lựa chọn độ trễ cho biến chuyển tiếp mơ hình DLSTAR đối xứng 49 Bảng 3-7: Kết hồi quy mơ hình SDLSTAR 49 Bảng 3-8: Lựa chọn độ trễ cho biến chuyển tiếp mơ hình DLSTAR bất đối xứng .53 Bảng 3-9: Kết hồi quy mơ hình ADLSTAR 54 Bảng 3-10: Kiểm định lựa cho mơ hình STAR 59 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1-1: Các giai đoạn lạm phát Việt Nam Hình 1-2: Các giai đoạn tỷ giá ổn định Việt Nam .6 Hình 1-3: Các giai đoạn tỷ giá biến động mạnh Việt Nam Hình 1-4: Tỷ giá trần tỷ giá sản Việt Nam 2008 - 2011 Hình 1-5: Tỷ giá danh nghĩa VND/USD lạm phát Việt nam 1995-2013 Hình 1-6: Đồ thị tác động cung tiền đến tỷ giá hối đoái 10 Hình 1-7: Kênh truyền dẫn tỷ giá 11 Hình 2-1: Mối quan hệ dự kiến độ trễ lạm phát ERPT 33 Hình 2-2: Mối quan hệ phi tuyến phẳng lạm phát ERPT 33 Hình 3-1: Chỉ số giá nhập (IMP) Việt Nam qua năm 39 Hình 3-2: Thống kê mơ tả chuỗi liệu IMP 39 Hình 3-3: Chỉ số gia tiêu dùng (CPI) Việt Nam qua năm 40 Hình 3-4: Thống kê mơ tả chuỗi liệu CPI 41 Hình 3-5: Chỉ số lạm phát thơng qua CPI Việt Nam 41 Hình 3-6: ERPT tương ứng với biến chuyển đổi mô hình ESTAR 46 Hình 3-7: ERPT theo thời gian mơ hình ESTAR 47 Hình 3-8: ERPT tương ứng với biến chuyển đổi mơ hình DLSTAR đối xứng 51 Hình 3-9: ERPT theo thời gian mơ hình DLSTAR đối xứng .53 Hình 3-10: ERPT tương ứng với biến chuyển đổi mơ hình DLSTAR bất đối xứng 56 Hình 3-11: ERPT theo thời gian mơ hình DLSTAR bất đối xứng .58 TÓM TẮT Bài viết đưa số phần trăm ước lượng mức độ ảnh hưởng tỷ giá hối đoái danh nghĩa số giá nhập lạm phát Việt Nam giai đoạn 1995 – 2012 thông qua biến chuyển lạm phát kỳ trước Giai đoạn mà kinh tế Việt Nam có nhiều biến đổi lớn từ thân nội kinh tế từ ảnh hưởng bên ngồi cho thấy sách tỷ giá ảnh hưởng lớn tới lạm phát Nhìn chung, mơ hình STAR cho nghiên cứu mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái danh nghĩa số giá nhập Việt Nam cho giai đoạn 1995 – 2012 cho thấy rằng, mức độ ERPT cao lạm phát tăng cao ERPT thấp lạm phát thấp Kết hồi quy mơ hình STAR Việt Nam cho thấy ERPT lạm phát cao chuyển đổi cách trơn tru mượt so với giai đoạn giảm phát Mức độ ERPT bắt đầu hình thành lạm phát tăng lên đơn vị gia tăng đến mức gần lạm phát gia tăng từ 2.5 – đơn vị Điều cho thấy mức độ ảnh hưởng đến lạm phát tỷ giá hối đoái danh nghĩa số giá nhập cao Việt Nam GIỚI THIỆU Sự cần thiết đề tài Mức độ mà tỷ giá truyền dẫn vào thay đổi mức giá nội địa nhấn mạnh nhiều nghiên cứu trước gọi chế truyền dẫn tỷ giá hối đoái (ERPT) Hiểu rõ ERPT quan trọng việc dự báo lạm phát điều hành sách tiền tệ Một mức độ ERPT thấp khơng hồn tồn làm cho sách tiền tệ độc lập việc thực sách tiền tệ lúc khơng cần phải lo bất ổn mức giá nước hay lạm phát điều chỉnh tỷ giá hối đoái Chính sách tiền tệ Việt Nam hướng vào mục tiêu bình ổn mức giá đồng nội tệ (lạm phát) mức giá ngoại tệ (tỷ giá) để phát triển kinh tế Kể từ thực sách mở kinh tế vào 1986, kinh tế Việt Nam bắt đầu rộng mở giao thương với kinh tế giới, mức độ giao thương hàng hóa GDP xấp xỉ 147% giai đoạn 2009 – 2013 (World Bank) Chính lẽ mà mức giá nước không bị ảnh hưởng cú sốc nội kinh tế bị ảnh hưởng cú sốc từ bên kinh tế Sự thay đổi tỷ giá không thay đổi mức giá nhập hàng hóa mà cịn mức giá đầu vào, chi phí dịch vụ cho hàng hóa Bài viết hướng tới vấn đề thay đổi tỷ giá ảnh hưởng đến mức giá nội địa Việt Nam, chủ yếu mức giá nhập mức giá tiêu dùng Bài viết sử dụng mơ hình STAR Terasvirta 1994, Skalin Terasvirta 1999 sau điều chỉnh phát triển qua nhiều nghiên cứu khác để phân tích mức độ truyền dẫn tỷ giá tới mức độ lạm phát nước thông qua nhiều dạng mơ hình phi tuyến khác Sau ước lượng mơ hình kết cho thấy mức độ ảnh hưởng cú sốc tỷ giá tới mức giá nước lớn Mục tiêu nghiên cứu  Tìm hiểu mức độ hiệu ứng ERPT trước thay đổi lạm phát nước qua giai đoạn kinh tế Việt Nam  Tìm hiểu mối quan hệ phi tuyến ERPT lạm phát Việt Nam thông qua lạm phát khứ Câu hỏi nghiên cứu  Lạm phát cao (giá trị tuyệt đối) có dẫn đến mức độ ERPT cao hơn?  ERPT có biểu diễn hàm đối xứng tỷ lệ lạm phát khứ xung quanh giá trị 0?  ERPT có biểu thị chuyển đổi trơn (smooth transition) chuyển đổi đột ngột (abrupt transition) việc sử dụng tỷ lệ lạm PHỤ LỤC B: MÃ ĐOẠN CODE CHO VIỆT NAM TRÊN WIN RATS 8.3 B.1 MƠ HÌNH ESTAR CALENDAR 1995 12 ALLOCATE 2012:12 open data data.xls data(format=xls,org=columns) /* imp is the seasonally adjusted US import price index ppi is the seasonally adjusted US producer price index */ *variables used in the regressions* set p = cpi set s = imp set dp = 100*log(p/p{1}) set ds = 100*log(s/s{1}) set z = (dp{1})/1 STATISTICS(fractiles, noprint) z compute std = sqrt(%variance) set z_big = (z>%FRACT95)+(z=0 bs0>=0.00 frml estar1 = c0 $ +bp1*dp{1}+bp2*dp{2}+bp3*dp{3}+bp5*dp{5} $ +bs0*ds+bs1*ds{1}+bs2*ds{2}+bs4*ds{4} $ +(c0_out+bp1_out*dp{1}+bp4_out*dp{4}+bp5_out*dp{5} $ +(1-bs0)*ds+bs3_out*ds{3}) $ *(1-exp(-gam*(z/std)**2)) set ds_big = z_big*ds set ds_big1 = z_big*ds{1} set ds_big2 = z_big*ds{2} set ds_big3 = z_big*ds{3} set ds_big4 = z_big*ds{4} set ds_big5 = z_big*ds{5} set dp_big1 = z_big*dp{1} set dp_big2 = z_big*dp{2} set dp_big3 = z_big*dp{3} set dp_big4 = z_big*dp{4} set dp_big5 = z_big*dp{5} set dp_big6 = z_big*dp{6} linreg(noprint) dp # constant dp{1 to 6} ds{0 to 5} $ ds_big ds_big1 ds_big2 ds_big3 ds_big4 ds_big5 $ dp_big1 dp_big2 dp_big3 dp_big4 dp_big5 dp_big6 compute c0=%beta(1), $ bp1=%beta(2), bp2=%beta(3), bp3=%beta(4), bp4=%beta(5), bp5=%beta(6), bp6=%beta(7),$ bs0=%beta(8), bs1=%beta(9),bs2=%beta(10), bs3=%beta(11),bs4=%beta(12),bs5=%beta(13), $ bs1_out=%beta(15), bs2_out=%beta(16), bs3_out=%beta(17), bs4_out=%beta(18), bs5_out=%beta(19), $ bp1_out=%beta(20), bp2_out=%beta(21), bp3_out=%beta(22), bp4_out=%beta(23), bp5_out=%beta(24), bp6_out=%beta(25), $ gam=1, c0_out=0 nlls(frml=estar1, paraset=base+const, iterations=300, method=gauss, subiterations=30, vcv) dp set erpt_estar = bs0+(1-bs0)*(1-exp(-gam*(z/std)**2)) graph # erpt_estar scatter # Z erpt_estar B.2 MƠ HÌNH SDLSTAR CALENDAR 1995 12 ALLOCATE 2012:12 open data data.xls data(format=xls,org=columns) /* imp is the seasonally adjusted US import price index ppi is the seasonally adjusted US producer price index */ *variables used in the regressions* set p = cpi set s = imp set dp = 100*log(p/p{1}) set ds = 100*log(s/s{1}) set z = (dp{1}+dp{2}+dp{3}+dp{4}+dp{5})/5 STATISTICS(fractiles, noprint) z compute std = sqrt(%variance) set z_big = (z>%FRACT95)+(z=0.00 frml dlstar1 = c0 $ +bp1*dp{1}+bp2*dp{2}+bp3*dp{3} $ +bs0*ds+bs1*ds{1}+bs2*ds{2}+bs4*ds{4} $ +(c0_out+bp1_out*dp{1}+bp2_out*dp{2}+bp3_out*dp{3}+bp5_out*dp{5} $ +(1-bs0)*ds+bs1_out*ds{1}+bs3_out*ds{3}) $ *(1/(1+exp(-gam*(z-loc)/std))+1/(1+exp(gam*(z+loc)/std))) set ds_big = z_big*ds set ds_big1 = z_big*ds{1} set ds_big2 = z_big*ds{2} set ds_big3 = z_big*ds{3} set ds_big4 = z_big*ds{4} set ds_big5 = z_big*ds{5} set dp_big1 = z_big*dp{1} set dp_big2 = z_big*dp{2} set dp_big3 = z_big*dp{3} set dp_big4 = z_big*dp{4} set dp_big5 = z_big*dp{5} set dp_big6 = z_big*dp{6} linreg(noprint) dp # constant dp{1 to 6} ds{0 to 5} $ ds_big ds_big1 ds_big2 ds_big3 ds_big4 ds_big5 $ dp_big1 dp_big2 dp_big3 dp_big4 dp_big5 dp_big6 compute c0=%beta(1), c0_out=0, $ bp1=%beta(2), bp2=%beta(3), bp3=%beta(4), bp4=%beta(5),bp5=%beta(6),bp6=%beta(7), $ bs0=%beta(8), bs1=%beta(9),bs2=%beta(10), bs3=%beta(11),bs4=%beta(12),bs5=%beta(13), $ bs1_out=%beta(15), bs2_out=%beta(16), bs3_out=%beta(17), bs4_out=%beta(18),bs5_out=%beta(19), $ bp1_out=%beta(20),bp2_out=%beta(21),bp3_out=%beta(22),bp4_out=%beta(23),bp5_ out=%beta(24),bp6_out=%beta(25), $ gam=1, loc=2.0 nlls(frml=dlstar1, paraset=base+const, iterations=300, method=gauss, subiterations=30, vcv) dp set erpt_sdlstar = bs0+(1-bs0)*(1/(1+exp(-gam*(zloc)/std))+1/(1+exp(gam*(z+loc)/std))) graph # erpt_sdlstar scatter # Z erpt_sdlstar B.3 MƠ HÌNH ADLSTAR CALENDAR 1995 12 ALLOCATE 2012:12 open data data.xls data(format=xls,org=columns) /* imp is the seasonally adjusted US import price index ppi is the seasonally adjusted US producer price index */ *variables used in the regressions* set p = cpi set s = imp set dp = 100*log(p/p{1}) set ds = 100*log(s/s{1}) set z = (dp{1})/1 STATISTICS(fractiles, noprint) z compute std = sqrt(%variance) set z_big = (z>%FRACT95)+(z=0.00 frml dlstar2 = c0 $ +bp1*dp{1}+bp2*dp{2}+bp3*dp{3}$ +bs0*ds+bs1*ds{1}+bs2*ds{2}+bs3*ds{3} $ +(c0_out+bp1_out*dp{1}+bp4_out*dp{4}+bp5_out*dp{5} $ +(1-bs0)*ds+bs2_out*ds{2}+bs3_out*ds{3}+bs4_out*ds{4}) $ *(1/(1+exp(-gam1*(z-loc1)/std))+1/(1+exp(gam2*(z+loc2)/std))) set ds_big = z_big*ds set ds_big1 = z_big*ds{1} set ds_big2 = z_big*ds{2} set ds_big3 = z_big*ds{3} set ds_big4 = z_big*ds{4} set ds_big5 = z_big*ds{5} set dp_big1 = z_big*dp{1} set dp_big2 = z_big*dp{2} set dp_big3 = z_big*dp{3} set dp_big4 = z_big*dp{4} set dp_big5 = z_big*dp{5} set dp_big6 = z_big*dp{6} linreg(noprint) dp # constant dp{1 to 6} ds{0 to 5} ds_big ds_big1 ds_big2 ds_big3 ds_big4 ds_big5 dp_big1 dp_big2 dp_big3 dp_big4 dp_big5 dp_big6 compute c0=%beta(1), c0_out=0, $ bp1=%beta(2), bp2=%beta(3), bp3=%beta(4), bp4=%beta(5),bp5=%beta(6),bp6=%beta(7), $ bs0=%beta(8), bs1=%beta(9),bs2=%beta(10), bs3=%beta(11),bs4=%beta(12),bs5=%beta(13), $ bs1_out=%beta(15), bs2_out=%beta(16), bs3_out=%beta(17), bs4_out=%beta(18),bs5_out=%beta(19), $ bp1_out=%beta(20),bp2_out=%beta(21),bp3_out=%beta(22),bp4_out=%beta(23),bp5_ out=%beta(24),bp6_out=%beta(25), $ gam1=1, gam2=1, loc1=2.0, loc2=2.0 nlls(frml=dlstar2, paraset=base+const, iterations=300, method=gauss, subiterations=30, vcv) dp set erpt_adlstar = bs0+(1-bs0)*(1/(1+exp(gam1*(z-loc1)/std))+1/ (1+exp(gam2*(z+loc2)/std))) graph # erpt_adlstar scatter # Z erpt_adlstar PHỤ LỤC C: KIỂM ĐỊNH KPSS VÀ TÍNH DỪNG C1: KIỂM ĐỊNH KPSS CHO CPI Nguồn: Tính tốn Eview C2: KIỂM ĐỊNH KPSS CHO IMP Nguồn: Tính tốn Eview C3: KIỂM TRA TÍNH DỪNG SAU SAI PHÂN BẬC CỦA CPI Nguồn: Tính tốn Eview C4: KIỂM TRA TÍNH DỪNG SAU SAI PHÂN BẬC CỦA IMP Null Hypothesis: DS has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=14) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DS) Method: Least Squares Date: 11/29/14 Time: 13:45 Sample (adjusted): 1995M06 2012M12 Included observations: 211 after adjustments R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Nguồn: Tính toán Eview ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHẠM THÀNH CHUNG MỐI QUAN HỆ GIỮA TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ VÀ LẠM PHÁT – PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN PHI TUYẾN Ở VIỆT NAM 1995 – 2012. .. hệ truyền dẫn tỷ giá (ERPT) lạm phát cách ước lượng mơ hình chuỗi thời gian phi tuyến tính cho liệu Việt Nam nhằm đóng góp mặt định lượng việc phân tích đánh giá chế truyền dẫn tiền tệ Việt Nam. .. DẪN KHOA HỌC: GS.TS TRẦN NGỌC THƠ Tp Hồ Chí Minh - 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn đề tài: ? ?Mối quan hệ truyền dẫn tỷ giá lạm phát - Phân tích chuỗi thời gian phi tuyến Việt Nam 1995