4. Kết quả nghiên cứu
4.4.2. Kiểm định của tự tương quan của các biến trong mô hình
Ta kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình bằng kiểm
định Breusch-Godfrey Serial Correlation LM.
Theo thông tin trong hình 5, Prob. Chi-Square(5) = 0.1734 > α = 0.05 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình.
Hình 5. Kết quảkiểm định tính tự tương quan của các biến trong mô hình
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.578157 Prob. F(1,41) 0.2161 Obs*R-squared 1.853247 Prob. Chi-Square(1) 0.1734
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 23:14 Sample: 2000Q4 2013Q1 Included observations: 50
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNREER) 1.337866 2.081436 0.642761 0.5240 D(LNREER(-1)) -1.652832 1.933488 -0.854845 0.3976 D(LNREER(-2)) -0.569951 1.467793 -0.388305 0.6998 LNTB(-1) -0.325357 0.300939 -1.081139 0.2860 LNYD(-1) 0.100399 0.180121 0.557399 0.5803 LNYF(-1) -0.682645 0.995777 -0.685540 0.4969 LNREER(-1) 0.362104 0.763770 0.474101 0.6379 C -0.032538 0.053157 -0.612109 0.5438 RESID(-1) 0.484501 0.385673 1.256247 0.2161 R-squared 0.037065 Mean dependent var 2.71E-18 Adjusted R-squared -0.150825 S.D. dependent var 0.110093 S.E. of regression 0.118104 Akaike info criterion -1.272957 Sum squared resid 0.571889 Schwarz criterion -0.928793 Log likelihood 40.82393 Hannan-Quinn criter. -1.141898 F-statistic 0.197270 Durbin-Watson stat 1.962379 Prob(F-statistic) 0.989736
4.4.3. Kiểm định sựphù hợp của mô hình
Sựphù hợp của mô hình ARDL được kiểm định bằng Ramsey RESET Test.
Hình 6. Kiểm định Ramsey RESET Test
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.150233 Prob. F(1,41) 0.7003 Log likelihood ratio 0.182876 Prob. Chi-Square(1) 0.6689
Test Equation:
Dependent Variable: D(LNTB) Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 23:19 Sample: 2000Q4 2013Q1 Included observations: 50
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNREER) -2.554714 1.824293 -1.400386 0.1689 D(LNREER(-1)) -1.680678 1.478696 -1.136595 0.2623 D(LNREER(-2)) -1.977337 1.421741 -1.390786 0.1718 LNTB(-1) -0.705859 0.157131 -4.492177 0.0001 LNYD(-1) 0.206089 0.164668 1.251544 0.2178 LNYF(-1) -1.090462 0.848798 -1.284713 0.2061 LNREER(-1) 0.656096 0.720467 0.910653 0.3678 C -0.096017 0.048026 -1.999268 0.0522 FITTED^2 0.566108 1.460553 0.387599 0.7003 R-squared 0.487834 Mean dependent var -0.003044 Adjusted R-squared 0.387899 S.D. dependent var 0.153553 S.E. of regression 0.120135 Akaike info criterion -1.238845 Sum squared resid 0.591733 Schwarz criterion -0.894681 Log likelihood 39.97113 Hannan-Quinn criter. -1.107786 F-statistic 4.881519 Durbin-Watson stat 1.805933 Prob(F-statistic) 0.000282
Theo thông tin trong hình 6, F statistics = 0.150233 nhỏ hơn giá trị tới hạn với mức ý nghĩa 5% là 4.078546 nên chấp nhận giả thiết H0, nghĩa là mô hình được
xác định là đúng (nếu có biến thêm vào thì hệsốcủa biến bằng không).
4.4.4. Kiểm định sự ổn định mô hình
Ta kiểm định sự ổn định của mô hình bằng kiểm định CUSUM và CUSUM of Square.
Kiểm định CUSUM (Cumilative sum of the recursive residuals) Hình 7. Kết quảkiểm định CUSUM -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 CUSUM 5% Significance
Vì Wt nằm bên trong của critical line nên đó là dấu hiệu của sự ổn định về hệ số
Hình 8. Kiểm định CUSUM of Square test -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
CUSUM of Squares 5% Significance
Vì St nằm phía trong critical line nên đây là dấu hiệu của sự ổn định về tham số
hoặc phương sai của phương trình hồi quy.
4.5. Phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy
4.5.1. Phân rã phương sai
Phân rã phương sai nhằm phân tích mức độ đóng góp của các biến tỷgiá thực đa phương, tổng sản phẩm quốc dân, tổng sản phẩm của nước ngoài đến sựbiến động của cán cân thương mại của Việt Nam trong mô hình.
Theo thông tin trên hình 9, mức độ đóng góp đến sự biến động của biến cán cân
đến sự biến động của biến cán cân thương mại của biến tổng sản phẩm quốc và biến tổng sản phẩm nước ngoài.
Hình 9. Phân rã phương sai đối với biến cán cân thương maị
0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Percent LNTB variance due to LNTB
Variance Decomposition 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Percent LNTB variance due to LNYD
Variance Decomposition 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Percent LNTB variance due to LNYF
Variance Decomposition 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Percent LNTB variance due to LNREER
4.5.2. Hàm phản ứng đẩy
Hàm phản ứng đẩy mô tả ảnh hưởng của một cú sốc ở một thời điểm đến các biến nội sinh ởhiện tại và tương lai.
Hình 10. Hàm phản ứng đẩy của các biến đến cán cân thương mại. -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNTB to LNTB
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08 -.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNTB to LNYD
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08 -.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNTB to LNYF
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
-.08 -.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LNTB to LNREER
5. Kết luận
Bài nghiên cứu đã tìm ra mối quan hệ trong ngắn hạn và trong dài hạn của tỷgiá hối đoái hiệu lực đa phương và cán cân thương mại Việt Nam.
Trong ngắn hạn, tác giả đã tìm thấy bằng chứng cho thấy hiệu ứng đường cong J có tồn tại ở Việt Nam. Sau khi phá giá đồng nội tệ, cán cân thương mại của Việt Nam sẽxấu đi trong quí đầu tiên do hiệu ứng giá cả.
Trong dài hạn, việc phá giá này cũng có hiệu ứng cải thiện tích cực tới cán cân
thương mại của Việt Nam. Sau khi phá giá, cán cân thương mại không phải ngay lập tức được cải thiện mà phải mất một khoảng thời gian, phải từ quý 2 trở đi thì hiệu ứng khối lượng mới bắt đầu phát huy tác dụng. Bài nghiên cứu là cơ sởtham khảo đểcác nhà hoạch định chính sách biết được khoảng thời gian hiệu ứng giá cả
diễn ra trước khi hiệu ứng khối lượng bắt đầu phát huy tác dụng khi phá giá đồng nội tệ, Từ đâycác nhà hoạch định chính sách có thể đưa ra được những quyết định thích hợp với kỳvọng trong việc điều hành tỷgiá.
Luận văn này sử dụng sốliệu theo quí từ quí 1 năm 2000 đến quí 1 năm 2013 nên số lượng quan sát là hạn chế. Đây là một hạn chế có ảnh hưởng đến kết quả của mô hình nghiên cứu. Hơn nữa, cán cân thương mại gộp của Việt Nam với 20 đối tác thương mại được đại diện cho thế giới chỉ chiếm hơn 80% tổng giá trị ngoại
thương của Việt Nam cũng là một hạn chế khác. Nếu số lượng quan sát và số lượng đối tác nhiều hơn có thểcho kết quảnghiên cứu tốt hơn.
Kết quảnghiên cứu cho thấy tỷgiá có ảnh hưởng đáng kể đến xuất khẩu của Việt Nam. Tuy nhiên, trong bối cảnh hiện nay, việc nên hay không nên sử dụng công cụ tỷgiá và liệu có cần phải tính toán đến các yếu tố và mục tiêu khác trong nền
kinh tế là một vấn đề quan trọng cần phải xem xét. Tác giả không ủng hộ quan
điểm về một cuộc phá giá mạnh tiền đồng nhằm khuyến khích xuất khẩu vì những rủi ro vềtác động bất lợi của giảm giá đồng nội tệ đến lạm phát, khả năng trả nợ, tình hình tài chính của các doanh nghiệp liên quan đến nợ nước ngoài và nhiều vấn
đề khác. Các vấn đề này cần được giải quyết trong một khuôn khổphân tích chính sách khác.
1. Nguyễn Văn Tiến (2005), Tài chính quốc tế hiện đại trong nền kinh tế mở,NXB Thống Kê
2. Phạm Trí Cao, Kinh tế lượng ứng dụng - phần nâng cao. 3. Phùng Thanh Bình, Hướng dẫn sử dụng Eview 6.0
4. Trần Ngọc Thơ, (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Giáo trình Đại học kinh tếTP.HCM, Nhà xuất bản thống kê.
5. Trần Ngọc Thơ, (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Giáo trình Đại học kinh tếTP.HCM, Nhà xuất bản thống kê.
6. Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Ngọc Định (2012), Tài chính Quốc tế, NXB Kinh tế.
7. Vũ Quốc Huy, Nguyễn Thị Thu Hằng, Vũ Phạm Hải Đăng (2013), Tỷ giá hối
đoái giai đoạn 2000 – 2011: Mức độ sai lệch và tác động đối với xuất khẩu, NXB Tri Thức.
B. Tiếng Anh
1. Jaleel Ahmad and Jing Yang (2004), “Estimation of the J-curve in China”. 2. Pesaran and Shin (1997), “An Autoregressive Distributed Lag Modelling
4. Mohsen Bahmani Oskooee and Janardhanan Alse, (1994), “Short run versus long run effects of devaluation error correction modeling and cointegration”. 5. Mohsen Bahmani Oskooee and Tatchawan Kantipong (2001), “Bilateral J-
Curve Between Thailand and Her Trading Partners”.
6. Mohsen Bahmani Oskooee, Ali Kutan, Artatrana Ratha (2008), “The S-Curve in Emerging Markets”.
7. Ng Yuen-Ling, Har Wai-Mun and Tan Geoi-Moei (2008), “Real exchange rate and the trade balance relationship:an empirical study on Malaysia”.
8. Olugbenga Onafowora (2003), "Exchange rate and the trade balance in east asia: is there a J-curve?".
9. Pavle Petrovic, Mirjana Gligoric (2010), “Exchange rate and trade balance: J- curve effect”.
10. Peter Wilson (2001), “Exchange rates and the trade balance for dynamic Asian Economies – Does the J-Curve exist for Singapore, Malaysia, and Korea?” 11. Rabeya Khatoon and Mohammad Mahbubur Rahman (2009), “Assessing the
Existence of the J-Curve Effect in Bangladesh”.
12. Tihomir Stucka (2004), “The Effects of Exchange Rate Change on the Trade Balance in Croatia”.
14. Yi Hsing (2008), “A study of the J-curve for seven selected Latin American countries, Global Economy Journal”.
LnTB
Null Hypothesis: LNTB has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.625513 0.0086 Test critical values: 1% level -3.568308
5% level -2.921175 10% level -2.598551 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNTB)
Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 23:54 Sample (adjusted): 2000Q4 2013Q1 Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNTB(-1) -0.492364 0.135805 -3.625513 0.0007 D(LNTB(-1)) -0.078496 0.156016 -0.503128 0.6173 D(LNTB(-2)) 0.398644 0.132030 3.019356 0.0041 C -0.071268 0.024733 -2.881506 0.0060 R-squared 0.498355 Mean dependent var -0.003044 Adjusted R-squared 0.465639 S.D. dependent var 0.153553 S.E. of regression 0.112248 Akaike info criterion -1.459603 Sum squared resid 0.579577 Schwarz criterion -1.306641 Log likelihood 40.49006 Hannan-Quinn criter. -1.401354 F-statistic 15.23279 Durbin-Watson stat 1.679026 Prob(F-statistic) 0.000001
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.268673 0.6366 Test critical values: 1% level -3.574446
5% level -2.923780 10% level -2.599925 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNYD)
Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 23:55 Sample (adjusted): 2001Q2 2013Q1 Included observations: 48 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNYD(-1) -0.028411 0.022394 -1.268673 0.2115 D(LNYD(-1)) -0.170750 0.086280 -1.979022 0.0544 D(LNYD(-2)) -0.206123 0.086103 -2.393914 0.0212 D(LNYD(-3)) -0.216297 0.089681 -2.411858 0.0203 D(LNYD(-4)) 0.812311 0.093098 8.725379 0.0000 C 0.021063 0.012528 1.681267 0.1001 R-squared 0.993399 Mean dependent var 0.007431 Adjusted R-squared 0.992613 S.D. dependent var 0.261806 S.E. of regression 0.022502 Akaike info criterion -4.633980 Sum squared resid 0.021266 Schwarz criterion -4.400080 Log likelihood 117.2155 Hannan-Quinn criter. -4.545589 F-statistic 1264.096 Durbin-Watson stat 2.246788 Prob(F-statistic) 0.000000
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.854720 0.7943 Test critical values: 1% level -3.568308
5% level -2.921175 10% level -2.598551 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNYF)
Method: Least Squares Date: 11/27/13 Time: 23:55 Sample (adjusted): 2000Q4 2013Q1 Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNYF(-1) -0.006725 0.007868 -0.854720 0.3971 D(LNYF(-1)) 0.803349 0.138385 5.805192 0.0000 D(LNYF(-2)) -0.270673 0.137253 -1.972069 0.0546 C 0.003729 0.001575 2.367687 0.0222 R-squared 0.459986 Mean dependent var 0.005558 Adjusted R-squared 0.424768 S.D. dependent var 0.006215 S.E. of regression 0.004714 Akaike info criterion -7.800077 Sum squared resid 0.001022 Schwarz criterion -7.647116 Log likelihood 199.0019 Hannan-Quinn criter. -7.741829 F-statistic 13.06101 Durbin-Watson stat 1.973354 Prob(F-statistic) 0.000003
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 2.368861 0.9999 Test critical values: 1% level -3.592462
5% level -2.931404 10% level -2.603944 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNREER) Method: Least Squares
Date: 11/27/13 Time: 23:56 Sample (adjusted): 2002Q3 2013Q1 Included observations: 43 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNREER(-1) 0.071610 0.030230 2.368861 0.0240 D(LNREER(-1)) 0.153101 0.145260 1.053976 0.2998 D(LNREER(-2)) -0.166203 0.147581 -1.126182 0.2685 D(LNREER(-3)) -0.641361 0.158623 -4.043307 0.0003 D(LNREER(-4)) 0.174616 0.181502 0.962064 0.3432 D(LNREER(-5)) -0.361725 0.201563 -1.794602 0.0822 D(LNREER(-6)) -0.477731 0.211821 -2.255349 0.0311 D(LNREER(-7)) -0.157501 0.210107 -0.749625 0.4590 D(LNREER(-8)) 0.463095 0.206653 2.240925 0.0321 D(LNREER(-9)) -0.921270 0.197470 -4.665372 0.0001 C 0.005319 0.003740 1.422081 0.1647 R-squared 0.625549 Mean dependent var 0.005863 Adjusted R-squared 0.508533 S.D. dependent var 0.015431 S.E. of regression 0.010818 Akaike info criterion -5.999066 Sum squared resid 0.003745 Schwarz criterion -5.548527 Log likelihood 139.9799 Hannan-Quinn criter. -5.832921 F-statistic 5.345841 Durbin-Watson stat 2.104957 Prob(F-statistic) 0.000128
dLnTB
Null Hypothesis: D(LNTB) has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.090995 0.0000 Test critical values: 1% level -3.571310
5% level -2.922449 10% level -2.599224 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNTB,2) Method: Least Squares
Date: 11/27/13 Time: 23:57 Sample (adjusted): 2001Q1 2013Q1 Included observations: 49 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNTB(-1)) -1.638853 0.269062 -6.090995 0.0000 D(LNTB(-1),2) 0.360811 0.221704 1.627445 0.1106 D(LNTB(-2),2) 0.425212 0.128391 3.311860 0.0018 C 0.001781 0.016082 0.110754 0.9123 R-squared 0.834146 Mean dependent var 0.005120 Adjusted R-squared 0.823089 S.D. dependent var 0.267599 S.E. of regression 0.112554 Akaike info criterion -1.452656 Sum squared resid 0.570080 Schwarz criterion -1.298222 Log likelihood 39.59008 Hannan-Quinn criter. -1.394064 F-statistic 75.44079 Durbin-Watson stat 1.909715 Prob(F-statistic) 0.000000
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.977174 0.2956 Test critical values: 1% level -3.574446
5% level -2.923780 10% level -2.599925 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNYD,2) Method: Least Squares
Date: 11/27/13 Time: 23:58 Sample (adjusted): 2001Q2 2013Q1 Included observations: 48 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNYD(-1)) -0.678118 0.342973 -1.977174 0.0545 D(LNYD(-1),2) -0.478184 0.258276 -1.851443 0.0710 D(LNYD(-2),2) -0.663632 0.174836 -3.795732 0.0005 D(LNYD(-3),2) -0.850497 0.088720 -9.586303 0.0000 C 0.006183 0.004434 1.394460 0.1703 R-squared 0.997998 Mean dependent var -0.003168 Adjusted R-squared 0.997811 S.D. dependent var 0.484364 S.E. of regression 0.022661 Akaike info criterion -4.638041 Sum squared resid 0.022081 Schwarz criterion -4.443124 Log likelihood 116.3130 Hannan-Quinn criter. -4.564381 F-statistic 5357.549 Durbin-Watson stat 2.257363 Prob(F-statistic) 0.000000
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.904288 0.0039 Test critical values: 1% level -3.568308
5% level -2.921175 10% level -2.598551 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNYF,2) Method: Least Squares
Date: 11/27/13 Time: 23:58 Sample (adjusted): 2000Q4 2013Q1 Included observations: 50 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNYF(-1)) -0.466123 0.119387 -3.904288 0.0003 D(LNYF(-1),2) 0.273333 0.136824 1.997700 0.0516 C 0.002654 0.000946 2.806459 0.0073 R-squared 0.246514 Mean dependent var 2.06E-05 Adjusted R-squared 0.214451 S.D. dependent var 0.005303 S.E. of regression 0.004700 Akaike info criterion -7.824321 Sum squared resid 0.001038 Schwarz criterion -7.709599 Log likelihood 198.6080 Hannan-Quinn criter. -7.780634 F-statistic 7.688379 Durbin-Watson stat 1.963403 Prob(F-statistic) 0.001292
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.777721 0.0061 Test critical values: 1% level -3.592462
5% level -2.931404 10% level -2.603944 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNREER,2) Method: Least Squares
Date: 11/27/13 Time: 23:58 Sample (adjusted): 2002Q3 2013Q1 Included observations: 43 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNREER(-1)) -1.816865 0.480942 -3.777721 0.0006 D(LNREER(-1),2) 1.097469 0.453382 2.420631 0.0212 D(LNREER(-2),2) 1.045419 0.413031 2.531089 0.0163 D(LNREER(-3),2) 0.554766 0.369101 1.503020 0.1423 D(LNREER(-4),2) 0.837656 0.321882 2.602365 0.0138 D(LNREER(-5),2) 0.584339 0.300559 1.944177 0.0604 D(LNREER(-6),2) 0.263520 0.263953 0.998361 0.3254 D(LNREER(-7),2) 0.236174 0.232265 1.016829 0.3166 D(LNREER(-8),2) 0.790996 0.202476 3.906619 0.0004 C 0.010565 0.003217 3.283744 0.0024 R-squared 0.730772 Mean dependent var -0.000677 Adjusted R-squared 0.657346 S.D. dependent var 0.019730 S.E. of regression 0.011549 Akaike info criterion -5.884004 Sum squared resid 0.004402 Schwarz criterion -5.474423 Log likelihood 136.5061 Hannan-Quinn criter. -5.732963 F-statistic 9.952499 Durbin-Watson stat 1.883430 Prob(F-statistic) 0.000000
Exogenous: Constant
Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel)
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -4.370728 0.0010 Test critical values: 1% level -3.562669
5% level -2.918778