Ng 4.6 Kt qu kim tra đ ng liên kt Johansen

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá thực tại một số nước Đông Nám Á Luận văn thạc sĩ (Trang 57)

Mô hình Max test statistic Trace test statistic

H0 r=0 r<=1 r<=2 r<=3 r<=4 r=0 r<=1 r<=2 r<=3 r<=4 Ha r=1 r=2 r=3 r=4 r=5 r>=1 r>=2 r>=3 r>=4 r>=5 Philippines 1 51.06** 16.37 13.63 7.51 1.21 89.76** 38.71 22.34 8.71 1.21 2 57.90** 24.05 18.75 10.95 5.13 116.77** 58.87** 34.82** 16.07* 5.13 Singapore 1 38.59** 22.40 14.19 6.82 1.07 83.06** 44.47 22.07 7.89 1.07 2 38.21** 33.64** 13.67 6.52 0.75 92.80** 54.58** 20.94 7.27 0.75 Thái Lan 1 29.38 21.08 13.31 3.60 2.35 69.71* 40.33 19.25 5.95 2.35 2 31.61* 19.82 10.00 5.45 3.26 70.14* 38.53 18.71 8.71 3.26 Vi t Nam 1 33.39* 16.62 10.63 8.82 0.81 70.27* 36.88 20.26 9.63 0.81 2 30.65 19.49 14.11 8.45 3.17 75.86** 45.21 25.72 11.61 3.17 c.v. 1 33.64 27.42 21.12 14.88 8.07 70.49 48.88 31.54 17.86 8.07 c.v. 2 31.02 24.99 19.02 12.98 6.5 66.23 45.7 28.78 15.75 6.5

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 7.2

Ghi chú: c.v. 1 (c.v. 2) là ký hi u c a giá tr t i h n (critical value) m c ý ngh a 5% (10%). Giá tr t i h n l y t nghiên c u c a Pesaran, Shin, và Smith (2000). * (**) th hi n có ý ngh a m c 10% (5%)

4.3. K t qu c l ng c a mô hình hi u ch nh sai s (VECM)

Sau khi thu đ c k t qu ki m đ nh đ ng liên k t Johansen là các bi n trong mô hình có quan h đ ng liên k t, mô hình hi u ch nh sai s (VECM) đ c s d ng

đ ki m tra m i quan h gi a các bi n và m c ý ngh a c a các y u t khi tác đ ng

đ n t giá h i đoái th c. Xem chi ti t ph l c 6. B ng 4.7. K t qu mô hình VECM c a Philippines

Philippines

Mô hình 1

LogRERt = – 0.6507logTOTt – 0.0055logPDt + 0.2318logRDt (1.6332) (10.0604***) (6.4169**) LogTOTt = 0.7584logOt

(0.2671)

LL1= 0.7938; LL2=780.06; LM=2.67(26%); Hetero=14.22(58%)

Mô hình 2

LogRERt = – 0.5087logTOTt – 0.6991logPDt + 0.6374logRDt

(0.6557) (15.8576***) (2.6829) LogTOTt = 0.7841logOt

(1.1271)

LL1= 4.6682**; LL2=781.33; LM=1.17(56%); Hetero=10.24(85%)

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 7.2

Ghi chú: Giá tr trong ngo c đ n phía d i ph ng trình là giá tr th ng kê log

likelihood đ ki m tra h s c a bi n gi i thích b ng không. LL1 là giá tr th ng kê log likelihood ki m tra s ràng bu c c a hai vect đ ng liên k t. LL2 là giá tr th ng kê log likelihood cho m c đ phù h p c a t ng th mô hình. LM là h s ki m tra t t ng quan c a ph n d , Hetero là h s ki m tra ph ng sai thay đ i và giá tr trong ngo c đ n là m c ý ngh a (P-value). * (** và ***) th hi n có ý

ngh a m c 10% (5% và 1%)

K t qu mô hình VECM c a philippines đ c trình bài trong B ng 4.7. Ph ng

trình t giá h i đoái th c và t l th ng m i đ u đ c c l ng. K t qu ki m

đ nh th ng kê t s log likelihood (LL2), ki m tra s phù h p t ng th mô hình

thì mô hình 2 phù h p h n. T s log likelihood (LL1) ki m tra các ràng bu c c a

vi c tách ph ng trình giá d u th c ra c l ng riêng là phù h p. Các ch s LM và Hetero (k t qu chi ti t xem thêm ph l c 7) cho k t qu là không t n t i t

t ng quan và ph ng sai thay đ i. Bi n khác bi t n ng su t có ý ngh a m c 1% khi bác b gi thi t b ng không, và khi khác bi t n ng su t t ng thì đ ng n i t

Philippines t ng giá, đi u này phù h p v i gi thi t ban đ u. Theo mô hình 1, thì c bi n khác bi t n ng su t, và khác bi t d tr đ u có th bác b gi thi t h s b ng không m c ý ngh a l n l t là 1% và 5%, khi khác bi t d tr t ng thì t

giá th c t ng hay đ ng n i t gi m giá.

B ng 4.8. K t qu mô hình VECM c a Singapore

Singapore

Mô hình 1

LogRERt = – 0.6936logTOTt + 0.3041logPDt + 1.2488logRDt (1.6940) (4.6822) (3.7822) LogTOTt = 0.1924logOt

(10.7750**)

LL1= 10.3059***; LL2=876.34; LM=4.78(19%); Hetero=15.69(79%)

Mô hình 2

LogRERt = – 0.2638logTOTt + 1.0153logPDt + 5.1145logRDt

(3.3401) (4.4462) (3.2840) LogTOTt = 1.4555logOt

(11.3740***)

LL1= 2.9312*; LL2=868.04; LM=5.52(14%); Hetero=16.12(76%)

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 7.2

Ghi chú: Giá tr trong ngo c đ n phía d i ph ng trình là giá tr th ng kê log

likelihood đ ki m tra h s c a bi n gi i thích b ng không. LL1 là giá tr th ng kê log likelihood ki m tra s ràng bu c c a hai vect đ ng liên k t. LL2 là giá tr th ng kê log likelihood cho m c đ phù h p c a t ng th mô hình. LM là h s ki m tra t t ng quan c a ph n d , Hetero là h s ki m tra ph ng sai thay đ i và giá tr trong ngo c đ n là m c ý ngh a (P-value). * (** và ***) th hi n có ý

ngh a m c 10% (5% và 1%)

K t qu mô hình VECM c a Singapore đ c trình bài trong B ng 4.8. K t qu ki m đnh th ng kê t s log likelihood (LL2), ki m tra s phù h p t ng th mô

c a hai vect đ ng liên k t, b bác b v i m c ý ngh a th ng kê 1%. i u này cho th y vi c tách giá d u th c ra c l ng riêng là phù h p cho tr ng h p c a Singapore. Các ch s LM và Hetero cho k t qu là không t n t i t t ng quan

ph n d và ph ng sai thay đ i. T mô hình 1, thì bi n giá d u th c bác b gi thuy t là h s b ng không m c ý ngh a 5%. Khi giá d u th c t ng thì t l

th ng m i t ng, đi u này khác v i k v ng ngh ch bi n ban đ u. Có th gi i thích s khác bi t này là do t giá th c không ph n ánh đ y đ các y u t nh h ng c

b n t i Singapore.

B ng 4.9. K t qu mô hình VECM c a Thái Lan

Thái Lan

Mô hình 1

LogRERt = 0.8238logTOTt + 0.5325logPDt + 0.0112logRDt (16.5096***) (1.4140) (0.0405) LogTOTt = – 0.2572logOt

(4.4092)

LL1= 1.5915; LL2=791.84; LM=3.02(22%); Hetero=26.24(5%)

Mô hình 2

LogRERt = 0.9381logTOTt + 0.3997logPDt – 0.0482logRDt

(12.6610***) (1.4477) (0.0214) LogTOTt = – 0.2643logOt

(3.0871)

LL1= 3.2994*; LL2=792.66; LM=5.50(6%); Hetero=23.06(11%)

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 7.2

Ghi chú: Giá tr trong ngo c đ n phía d i ph ng trình là giá tr th ng kê log

likelihood đ ki m tra h s c a bi n gi i thích b ng không. LL1 là giá tr th ng kê log likelihood ki m tra s ràng bu c c a hai vect đ ng liên k t. LL2 là giá tr th ng kê log likelihood cho m c đ phù h p c a t ng th mô hình. LM là h s ki m tra t t ng quan c a ph n d , Hetero là h s ki m tra ph ng sai thay đ i và giá tr trong ngo c đ n là m c ý ngh a (P-value). * (** và ***) th hi n có ý

ngh a m c 10% (5% và 1%)

K t qu mô hình VECM c a Thái Lan đ c trình bài trong B ng 4.9. K t qu ki m đnh th ng kê t s log likelihood (LL2), ki m tra s phù h p t ng th mô hình thì mô hình 2 phù h p h n. T s log likelihood (LL1) ki m tra các ràng bu c

c a hai vect đ ng liên k t, bác b gi thuy t H0 m c ý ngh a 10%, ng h vi c tách giá d u th c ra c l ng riêng cho tr ng h p c a Thái Lan. Theo mô hình 2, các ch s LM và Hetero cho k t qu là t n t i t t ng quan ph n d và

không có ph ng sai thay đ i. T mô hình 2, thì bi n t l th ng m i có th bác b gi thuy t h s b ng không v i m c ý ngh a là 1%. Tuy nhiên khi t l th ng

m i t ng thì đ ng n i t Thái Lan b đ nh giá th p, d u c a bi n này khác v i k v ng ban đ u. i u này có th do t giá th c t i Thái Lan không ph n ánh đ y đ

các y u t c b n tác đ ng.

B ng 4.10. K t qu mô hình VECM c a Vi t Nam

Vi t Nam

Mô hình 1

LogRERt = 1.1599logTOTt – 1.2483logPDt – 0.1087logRDt (0.2473) (3.9714) (1.4722) LogTOTt = – 0.2631logOt

(6.3186**)

LL1= 11.7019***; LL2=812.30; LM=0.84(66%); Hetero=17.22(37%)

Mô hình 2

LogRERt = 3.5202logTOTt – 0.2999logPDt + 0.1355logRDt

(0.1815) (2.0651) (0.4815) LogTOTt = – 0.3596logOt

(5.2899*)

LL1= 9.0215***; LL2=805.02; LM=7.77 (2%); Hetero=12.70(69%)

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 7.2

Ghi chú: Giá tr trong ngo c đ n phía d i ph ng trình là giá tr th ng kê log

likelihood đ ki m tra h s c a bi n gi i thích b ng không. LL1 là giá tr th ng kê log likelihood ki m tra s ràng bu c c a hai vect đ ng liên k t. LL2 là giá tr th ng kê log likelihood cho m c đ phù h p c a t ng th mô hình. LM là h s ki m tra t t ng quan c a ph n d , Hetero là h s ki m tra ph ng sai thay đ i và giá tr trong ngo c đ n là m c ý ngh a (P-value). * (** và ***) th hi n có ý

ngh a m c 10% (5% và 1%)

K t qu mô hình VECM c a Vi t Nam đ c trình bài trong B ng 4.10. K t qu ki m đnh th ng kê t s log likelihood (LL2), ki m tra s phù h p t ng th mô

c a hai vect đ ng liên k t, bác b gi thuy t H0 v i m c ý ngh a 1%, cho nên

vi c tách giá d u th c ra c l ng riêng là phù h p cho tr ng h p c a Vi t Nam. Theo mô hình 1, các ch s LM và Hetero cho k t qu là không t n t i t

t ng quan ph n d và ph ng sai thay đ i. T mô hình 1, có th bác b gi thuy t h s b ng không c a bi n giá d u th c v i m c ý ngh a 5. Khi giá d u th c t ng thì t l th ng m i gi m (khác v i k v ng), nh ng khi t l th ng

m i gi m l i làm đ ng n i t t ng giá, bi n đ ng c a giá d u th c phù h p k v ng

ban đ u vì Vi t Nam là n c xu t kh u ròng d u. Có th x y ra s khác bi t này là do t giá th c c a Vi t Nam không ph n ánh đ y đ các nhân t tác đ ng, ho c do ch đ t giá ki m soát, chính sách đi u hành giá.

Tóm l i

Theo k t qu trên, thì vi c tách ra hai ph ng trình t giá th c và t l th ng m i

đ ki m đ nh là phù h p cho c b n n c: Philippines, Singapore, Thái Lan và Vi t Nam. Nhìn chung, t l th ng m i, khác bi t n ng su t, khác bi t d tr và giá d u th c đ c tìm th y là có vai trò quan tr ng trong vi c xác đnh t giá h i

đoái th c t i b n n c Philippines, Singapore, Thái Lan và Vi t Nam.

Tuy nhiên, nh ng nhân t quan tr ng đ xác đnh t giá h i đoái th c là khác nhau gi a các n n kinh t . Theo các nghiên c u c a Gruen và Wilkinson (1994), Chinn (2000), Miyakoshi (2003), Wang và Dunne (2003), Bagchi và các c ng s (2004), và Egert và các c ng s (2006) th y r ng các y u t xác đ nh t giá h i đoái th c là khác nhau gi a các n n kinh t . Không có m t t p h p các nhân t chung nào

là có ý ngh a trong vi c xác đ nh t giá h i đoái th c cho các qu c gia. M t cách gi i thích cho v n đ trên có th xem xét là do ch đ t giá h i đoái khác nhau và

m c đ khác nhau c a đ m th ng m i c a n n kinh t . Các cách gi i thích khác

là các mô hình khác nhau, giai đo n m u, t n s d li u, và các ph ng pháp đ c s d ng trong các nghiên c u là khác nhau. Các nhà ho ch đ nh chính sách ph i

tính đ n các y u t tác đ ng khác nhau và y u t nào là quan tr ng khi mu n xác

đ nh các nhân t nh h ng t i t giá h i đoái th c.

4.4. D báo phân rã ph ng sai.

Trong ph n này đ tài th c hi n k thu t phân rư ph ng sai đ xem xét s bi n

đ ng trong t giá th c qua th i gian thì y u t nào góp ph n gi i thích nhi u h n

cho s bi n đ ng đó. K t qu phân rư ph ng sai chi ti t xem thêm ph l c 8.

B ng 4.11. K t qu phân rư ph ng sai c a Philippines

Philippines – Mô hình 2 RER TOT PD RD O

1 100 0 0 0 0 2 86.2939 1.49529 1.99582 6.25606 3.95891 3 72.6309 5.00642 2.21611 14.5532 5.59339 4 66.3141 5.24892 1.61323 18.8625 7.96126 5 59.5620 5.14526 1.97467 22.3004 11.0177 10 47.5937 6.45487 5.21425 27.0257 13.7114 15 45.1926 6.85916 5.54539 28.2357 14.1671 20 43.7916 7.06359 5.76022 28.9247 14.4599

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 7.2

T k t qu phân rư ph ng sai c a Philippines trên B ng 4.11, ta có th th y đ c là y u t khác bi t d tr và giá d u có kh n ng gi i thích nh ng bi n đ ng trong t giá th c r t cao. i v i bi n khác bi t d tr b t đ u t k th 2 có kh n ng

gi i thích bi n đ ng trong t giá th c v i t l 6%, và đ n k th 5 kh n ng gi i thích trên 20%. Còn bi n giá d u th c thì k th 2 đư gi i thích đ c kho ng 4% bi n đ ng trong t giá th c và k th 5 là trên 10%. Còn hai bi n t l th ng m i và khác bi t n ng su t có kh n ng gi i thích bi n đ ng trong t giá th c th p h n,

B ng 4.12. K t qu phân rư ph ng sai c a Singapore

Singapore – Mô hình 1 RER TOT PD RD O

1 100 0 0 0 0 2 92.8736 4.93298 0.00018 0.18743 2.00584 3 90.7152 4.94254 1.42202 1.37822 1.54203 4 87.3683 4.25576 2.86023 2.43198 3.08372 5 77.3680 3.06838 7.84413 1.94584 9.77361 10 75.2939 1.01361 9.50614 0.65082 13.5355 15 74.5258 0.63640 10.4857 0.47809 13.8739 20 75.0258 0.46722 10.6862 0.40606 13.4147

Ngu n: K t qu phân tích d li u t ph n m m Eviews 7.2

T k t qu phân rư ph ng sai c a Singapore trên B ng 4.12, ta có th th y đ c là y u t khác bi t n ng su t và giá d u th c có kh n ng gi i thích nh ng bi n

đ ng trong t giá th c r t cao. i v i bi n khác bi t n ng su t t k th 5, có kh

n ng gi i thích bi n đ ng trong t giá th c v i t l bình quân là 10%. Còn bi n giá d u th c thì t k th 5 tr v sau, kh n ng gi i thích bi n đ ng trong t giá th c kho ng 13%. Còn hai bi n t l th ng m i và khác bi t d tr thì có t l th p h n, hai bi n này có kh n ng gi i thích bi n đ ng t giá th c trong giai đo n

đ u l n l t là 3% và 1%, đ n k th 6 thì t l không đáng k .

B ng 4.13. K t qu phân rư ph ng sai c a Thái Lan

Thái Lan – Mô hình 2 RER TOT PD RD O

1 100 0 0 0 0 2 96.3437 3.36375 0.17798 0.05317 0.06146 3 95.9889 2.17105 0.57137 0.17793 1.09071 4 94.0221 1.76418 0.38224 0.32384 3.50764 5 92.6818 1.74957 0.35211 0.26577 4.95079 10 91.5164 1.24554 0.56628 0.17065 6.50117 15 91.5201 1.12606 0.50501 0.12441 6.72446 20 91.4817 1.05454 0.48705 0.10097 6.87572

Ngu n: K t qu phân tích d li ut ph n m m Eviews 7.2

Theo k t qu phân rư ph ng sai c a Thái Lan trên B ng 4.13. Y u t t l th ng

th c thì gi i thích đ c kho ng 6% bi n đ ng trong t giá th c. Còn hai bi n khác bi t n ng su t và khác bi t d tr không có ý ngh a đáng k trong vi c gi i thích bi n đ ng t giá th c.

B ng 4.14. K t qu phân rư ph ng sai c a Vi t Nam

Vi t Nam – Mô hình 1 RER TOT PD RD O

1 100 0 0 0 0 2 91.1955 3.83256 3.47797 0.316 1.17794 3 88.3016 6.31735 3.47200 1.09309 0.81595 4 87.5864 5.70088 3.05086 3.11612 0.54572 5 86.4893 4.77729 2.58181 5.67914 0.47249 10 83.9443 2.87310 1.68696 11.2075 0.28814 15 83.6215 2.15712 1.25527 12.6608 0.30533 20 83.4948 1.75703 1.00410 13.3805 0.36356

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ giá thực tại một số nước Đông Nám Á Luận văn thạc sĩ (Trang 57)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(133 trang)