5. KẾT CẤU ĐỀ TÀI
3.1KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU HIỆU ỨNGTRUYỀN DẪN TỶ GIÁ ĐẾN LẠM
PHÁT
3.1.1 Kiểm định yếu tố mùa vụ
Việc nhận dạng các biến nghiên cứu qua hình thức thống kê miêu tả & đồ thị theo thời gian cho ta cái nhìn khái quát xem chuỗi dữ liệu có yếu tố xu thế, có yếu tố mùa…hay không? Trong số các biến nghiên cứu, ta thấy một số biến như độ biến động sản lượng, chỉ số giá tiêu dùng và giá dầu nghi ngờ có yếu tố mùa vụ nên việc kiểm định Kruskal- Wallis cần được tiến hành cho tất cả các biến.
Chương 3 – Kết quả hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam từ 2006 đến 2010
Đồ thị 7: Diễn biến độ biến động sản lượng Việt Nam
Bảng 10: Kết quả kiểm định tính mùa vụ các biến
STT Biến quan sát Kết quả kiểm định Kết luận
1 Chỉ số giá tiêu
dùng
0.0583 Có yếu tố mùa vụ với mức ý
nghĩa 10% (hoặc độ tin cậy 90%).
2 Chỉ số giá nhập
khẩu
0.8103 Không có yếu tố mùa vụ
3 Cung tiền 0.3417 Không có yếu tố mùa vụ
4 Giá dầu 0.1130 Không có yếu tố mùa vụ
5 Giá gạo 0.3210 Không có yếu tố mùa vụ
5 Độ biến động sản
lượng
0.0018 Có yếu tố mùa vụ với mức ý
nghĩa 5% (hoặc độ tin cậy 95%).
6 Tỷ giá thực đa
phương
Chương 3 – Kết quả hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam từ 2006 đến 2010 3.1.2 Kiểm định tính dừng
Gujarati (2003) cho rằng mặc dù mối quan tâm chính của người làm phân tích là ở các chuỗi dừng, nhưng thông thường ta lại hay gặp phải các chuỗi không dừng do bản chất của chuỗi có yếu tố xu thế hoặc ngẫu nhiên. Và đó dường như là bản chất của các biến kinh tế. Ví dụ cổ điển của trường hợp chuỗi không dừng là mô hình bước ngẫu nhiên, giá tài sản như giá cổ phiếu hay tỷ giá thường theo mô hình này. Điều đó có nghĩa
chúng là các chuỗi không dừng. Tuy nhiên, nếu Yt là một chuỗi không dừng nhưng sai
phân bậc một của nó có thể là một chuỗi dừng vì một chuỗi thời gian sau khi lấy sai phân bậc 1 thì nó đã loại trừ yếu tố xu thế hoặc ngẫu nhiên ra khỏi bản thân nó.
Tính dừng của chuỗi thời gian dữ liệu biến nghiên cứu được thực hiện bằng kiểm định nghiệm đơn vị các biến dưới dạng log hoặc sai phân.
Kết quả kiểm định trên Eview đối với chuỗi dữ liệu được trình bày trong nội dung phụ lục.
Kết quả kiểm định chuỗi LNCPISA có hệ số âm (hợp lý) nhưng giá trị tuyệt đối của τ
tính toán là 0.2824, nhỏ hơn giá trị giá trị τ tra bảng ở mức ý nghĩa 10%.Như vậy, (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
chuỗi LNCPISA là một chuỗi không dừng.Tuy nhiên khi ta lấy sai phân của chỉ số giá tiêu dùng đã hiệu chỉnh (dưới dạng log) thực hiện lại kiểm địnhthì kết quả chuỗi sai
phân này lại dừng vì giá trị tuyệt đối của τ tính toán là 3.5298, lớn hơn giá trị τ tra
bảng.Như vậy, chuỗi dữ liệu được sử dụng là chuỗi sai phân.
Đối với chuỗi dữ liệu chỉ số giá nhập khẩu, khi kiểm định nghiệm đơn vị cho chuỗi chỉ số giá nhập khẩu (dưới dạng log) và chuỗi sai phân của chúng để tiếp tục kiểm định, kết quả được trình bày: Giá trị tuyệt đối của τ tính toán là 4.5654, lớn hơn giá trị τ tra bảng. Như vậy, chuỗi dữ liệu chỉ số giá nhập khẩu được sử dụng phải ở dạng sai phân bậc một.
Tiếp tục thực hiện việc kiểm định nghiệm đơn vị cho các chuỗi cung tiền, giá dầu, tỷ giá thực đa phương, giá gạo, độ biến động sản lượng tương tự như đối với chỉ số giá tiêu dùng và chỉ số giá nhập khẩu. Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến nghiên cứu phải ở dạng sai phân bậc 1.
3.1.3 Xác định độ trễ
Như đã đề cập trong phần I, độ trễ của chuỗi thời gian phân tích được xác định bởi việc lựa chọn độ trễ mà Chuẩn mực thông tin Akaike và Chuẩn mực thông tin
Chương 3 – Kết quả hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam từ 2006 đến 2010
Schawarz đưa ra. Các biến dữ liệu gốc được chuyển hóa sang dạng log và ở dạng sai phân như trình bày ở phần kiểm định tính dừng.
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: DLNCPISA DLNIMP DLNM2 DLNOIL DLNREER DLNRICE DOUPUTSA
Exogenous variables: C Date: 12/10/11 Time: 10:53 Sample: 2006Q1 2010Q4 Included observations: 18
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 229.3206 NA 4.42e-20 -24.70229 -24.35603 -24.65454 1 307.2533 86.59195* 2.82e-21* -27.91704* -25.14699* -27.53509* * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% evel) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Theo bảng kết quả dữ liệu cho thấy độ trễ tối ưu được lựa chọn là 1 đối với tất cả các tiêu chuẩn kiểm định.
3.1.4 Kiểm định nhân quả Granger
Như thảo luận về kiểm định nhân quả Granger trong chương 2, việc hai hay nhiều chuỗi có quan hệ tương quan chặt chẽ với nhau không có nghĩa là có quan hệ nhân quả trực tiếp giữa chúng. Trong một số trường hợp, tương quan đó là ngẫu nhiên; trong một số trường hợp khác, người ta không biết chiều quan hệ nhân quả đi từ biến nào đến biến nào và quan hệ đó là một chiều hay hai chiều.
Đối với quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các biến vĩ mô khác, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã cho rằng tỷ giá hối đoái không thể dự báo được và có quan hệ ngoại sinh (có ý nghĩa thống kê) với các biến vĩ mô khác. Sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái dường như không những ảnh hưởng dến việc định giá của nhà sản xuất mà còn ảnh hưởng đến các chính sách vĩ mô. Do đó xuất phát yêu cầu kiểm địmh mối quan hệ nhân quả hai chiều: từ tỷ giá hối đoái đến các biến nội địa, và ngược lại. Tác động của tỷ giá đến các biến giá trong nước chính là hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá mà ta đang xem xét; chiều ngược lại là việc xác định tỷ giá hối đoái trong nền kin tế mở.
Quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát cũng là một trong những quan hệ trung tâm của quản lý kinh tế vĩ mô, nhất là trong các nền kinh tế có tỷ lệ tăng trưởng tương
Chương 3 – Kết quả hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam từ 2006 đến 2010
đối cao như ở nước ta. Quan hệ nhân quả này thường được phân tích theo hai chiều. Các nước công nghiệp và các tổ chức tài chính quốc tế thường nhấn mạnh chiều đi từ lạm phát đến tăng trưởng, trong đó lạm phát được coi môi trường cho quá trình tăng trưởng: tỷ lệ lạm phát thấp sẽ mở ra môi trường sản xuất kinh doanh ổn định và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế cao; ngược lại tỷ lệ lạm phát cao sẽ tạo ra môi trường sản xuất kinh doanh không ổn định, dẫn tới đầu tư thấp và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế thấp.
Tuy nhiên, trái với quan niệm của các nước công nghiệp và các tổ chức tài chính quốc tế, các lý thuyết kinh tế lại đều tập trung phân tích chiều quan hệ đi từ tăng trưởng đến lạm phát, coi tăng trưởng là một nguyên nhân của lạm phát. Đặc biệt, đây cũng là mối quan tâm hàng đầu tại các nước đang phát triển, nhất là tại các nước có tỷ lệ tăng trưởng kinh tế cao (nền kinh tế nóng). Kinh nghiệm quản lý kinh tế chỉ ra rất rõ ràng rằng trong một nền kinh tế có tỷ lệ tăng trưởng cao, tổng cầu gồm nguyên liệu cơ bản, năng lượng, lao động, vốn, vật tư... thường tăng nhanh, kéo theo tăng giá, tức là gây ra hiện tượng lạm phát. Hơn nữa, quá trình tăng trưởng nhanh cũng thường phải đi kèm với tăng trưởng tín dụng và tiền tệ cao trong khi những nhân tố này lại là nguyên nhân quan trọng và trực tiếp của quá trình lạm phát.
Tất cả các lý thuyết kinh tế, trong khi nhấn mạnh nguyên nhân trực tiếp hay sâu xa của hiện tượng lạm phát thuộc nhân tố này hay nhân tố khác, đều thống nhất thừa nhận cung tiền tệ có ảnh hưởng rất lớn tới lạm phát, dù rằng ảnh hưởng đó có thể chưa diễn ngay mà phải qua một khoảng thời gian trễ. Quan hệ giữa tăng trưởng cung tiền tệ (theo nghĩa rộng) và lạm phát là một trong những quan hệ trung tâm của kinh tế vĩ mô và phản ảnh một trong những vai trò tác động chính của chính sách tiền tệ.
Tỷ giá cũng là một trong những chỉ tiêu kinh tế vĩ mô rất quan trọng vì nó nối khu vực kinh tế trong nước với khu vực kinh tế đối ngoại. Tiến triển của tỷ giá thường ảnh hưởng mạnh tới giá cả, hoạt động ngoại thương và cán cân thanh toán quốc tế.
Trong nền kinh tế thị trường, tỷ giá và lạm phát thường có mối quan hệ mật thiết với nhau. Khi tỷ lệ lạm phát trong nước cao hơn tỷ lệ lạm phát của các đối tác thương mại thì thường xuất hiện những đợt phá giá tự phát để lập lại cân bằng tỷ giá thực và sức cạnh tranh của nền kinh tế, giảm các áp lực suy thoái kinh tế do thâm hụt ngoại thương tăng lên.
Chương 3 – Kết quả hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam từ 2006 đến 2010
tiền (dưới dạng log) và sai phân tỷ giá thực đa phương (dưới dạng log), chúng ta nhận thấy:
Duy nhất sai phân tỷ giá thực đa phương (dưới dạng log) có quan hệ nhân quả (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
với sai phân chỉ số giá tiêu dùng (dưới dạng log) với kết quả kiểm định 0.0490
Cả sai phân giá dầu (dưới dạng log) và sai phân giá gạo (dưới dạng log) đều có
quan hệ nhân quả với sai phân chỉ số giá nhập khẩu (dưới dạng log).
Các sai phân chỉ số giá nhập khẩu (dưới dạng log), sai phân tỷ giá thực đa
phương (dưới dạng log), sai phân độ biến động sản lượng (dưới dạng log) đều có quan hệ nhân quả đến sai phân cung tiền M2 (dưới dạng log). Trong đó độ biến động sản lượng cho kết quả tốt nhất với 0.0130
Cuối cùng, đối với tỷ giá thực đa phương, phân tích nhân quả cho thấy sai phân
chỉ số giá tiêu dùng (dưới dạng log) và sai phân giá gạo (dưới dạng log) có quan hệ nhân quả đến sai phân tỷ giá thực đa phương (dưới dạng log).
Ngoài ra, kết quả kiểm định Granger cho chúng ta thấy mối quan hệ hai chiều,
đi từ tỷ giá thực đa phương đến lạm phát hoặc từ lạm phát tới tỷ giá thực đa phương.
Bảng 11: Kết quả phân tích nhân quả Granger đối với sai phân chỉ số giá người tiêu dùng (dưới dạng log)
F-Statistic Xác suất (Prob.)
D(LNIMP) 0.86742 0.3664 D(LNM2) 1.51829 0.2368 D(LNOIL) 1.03061 0.3261 D(LNREER) 4.58812 0.0490 D(LNRICE) 1.21981 0.2868 D(OUTPUTSA) 1.53383 0.2346
Bảng 12: Kết quả phân tích nhân quả Granger đối với sai phân chỉ số giá nhập khẩu (dưới dạng log)
F-Statistic Xác suất (Prob.)
D(LNCPISA) 0.11539 0.7388
D(LNM2) 0.27215 0.6095
Chương 3 – Kết quả hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam từ 2006 đến 2010
D(LNREER) 0.91168 0.3548
D(LNRICE) 2.32198 0.1484
D(OUTPUTSA) 0.42057 0.5265
Bảng 13: Kết quả phân tích nhân quả Granger đối với sai phân cung tiền M2 (dưới dạng log)
F-Statistic Xác suất (Prob.)
D(LNIMP) 2.14712 0.1635 D(LNCPISA) 0.99702 0.3339 D(LNOIL) 1.11618 0.3075 D(LNREER) 2.81204 0.1143 D(LNRICE) 1.81894 0.1975 D(OUTPUTSA) 7.927 0.0130
Bảng 14: Kết quả phân tích nhân quả Granger đối với sai phân tỷ giá thực đa phương (dưới dạng log)
F-Statistic Xác suất (Prob.)
D(LNIMP) 0.11441 0.7399 D(LNCPISA) 10.2827 0.0059 D(LNOIL) 0.03892 0.8462 D(LNM2) 0.63519 0.4379 D(LNRICE) 7.81984 0.0136 D(OUTPUTSA) 0.61476 0.4452
3.1.5 Hàm phản ứng và phân rã phương sai
Phụ lục 4 thể hiện hàm phản ứng và phân rã phương sai theo Cholesky của các biến.Hàm phản ứng và phân rã phương sai cho phép xác định các cú sốc cấu trúc, và đánh giá phương sai của yếu tố nghiên cứu bị ảnh hưởng như thế nào từ các yếu tố còn lại.Các kết quả này đều đưa đến những kết luận khá tương đồng.
“Response of DLNCPISA to Cholesky”& “Variance decomposition of DLNCPISA” thể hiện phản ứng và phân rã phương sai của chỉ số giá tiêu dùng (dưới dạng log) theo
Chương 3 – Kết quả hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam từ 2006 đến 2010 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
phân của cung tiền M2 (dưới dạng log) đóng vai trò lớn nhất trong việc xác định phương sai của sai phân chỉ số giá tiêu dùng (dưới dạng log). Tiếp đến, sai phân của giá dầu (dưới dạng log), sai phân của tỷ giá thực đa phương(dưới dạng log) & sai phân của giá gạo (dưới dạng log) cũng góp phần đáng kể.Trong khi đó, vai trò của sai phân độ biến động sản lượng rất mờ nhạt.Thực tiễn các năm qua, khi cung tiền liên tục được giữ ở mức cao nhằm đảm bảo cho mục tiêu tăng trưởng, và việc biện pháp thực thi chính sách tiền tệ đã ảnh hưởng rất đáng kể lạm phát trong nước.
“Response of DLNIMP to Cholesky”& “Variance decomposition of DLNIMP”thể hiện phản ứng và phân rã phương sai của chỉ số giá nhập khẩu (dưới dạng log) chúng ta thấy vai trò đáng kể của sai phân của giá dầu (dưới dạng log), sai phân của giá gạo (dưới dạng log) trong việc xác định phương sai của sai phân chỉ số giá nhập khẩu (dưới dạng log). Sai phân của giá dầu hoặc giá gạo (dưới dạng log) cho thấy ảnh hưởng của yếu tố giá cả hàng hóa trong rổ hàng khi xác định chỉ số giá nhập khẩu.Ngoài ra, điều đó cũng ngụ ý rằng các nhà xuất khẩu quan tâm nhiều đến áp lực của thị trường nước ngoài khi họ thực hiện chiến lược định giá.Hiệu ứng tiêu cực của sai phân chỉ số giá tiêu dùng đến chỉ số giá nhập khẩu cũng được tìm thấy khi phân rã phương sai chỉ số giá nhập khẩu.
Phản ứng và phân rã phương sai của cung tiền (dưới dạng log) được mô tả trong “Response of DLNM2 to Cholesky”& “Variance decomposition of DLNM2”. Qua đồ thị chúng ta nhận thấy sai phân các biến số độ biến động sản lượng, chỉ số giá nhập khẩu, chỉ số giá tiêu dùng có tác động tương tự nhau đến phương sai của sai phân cung tiền (dưới dạng log), không có biến số nào có tác động nổi bật; còn tác động của các sai phân của giá dầu, giá gạo (dưới dạng log) ngược chiều so với các biến đã đề cập và có mức tác động nhỏ hơn.
Các hàm phản ứng và phân rã phương sai của các biến số khác được trình bày cùng với hàm phản ứng và phân rã phương sai của chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số giá nhập khẩu, cung tiền trong nội dung phụ lục.
3.1.6 Ước tính hiệu quả truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát
Hiệu ứng truyền dẫn từ tỷ giá sang lạm phát sử dụng phương pháp mô hình tự hồi quy vectơ VAR, mô hình đã được dùng trong bài nghiên cứu “Pass-Through Exchange rate and Import prices in Domestic Inflation in Some Industrialized Economies” McCarthy (1999) và cách ước tính đã được trao đổi trong phần 1.
Chương 3 – Kết quả hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam từ 2006 đến 2010
Bảng 15: Kết quả giá trị ước tính của hệ số truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát từ 2006 đến 2010 của Việt Nam:
CPI IMP CPI IMP CPI IMP
1 0.00 0.00 5 1.01 -2.02 9 0.38 -0.01
2 0.79 0.36 6 0.52 -0.94 10 0.50 -0.06
3 1.82 1.44 7 0.08 -0.31 11 0.59 -0.34
4 0.84 -0.47 8 0.16 -0.24 12 0.61 -0.46
Average 0.86 0.33 0.44 -0.88 0.52 -0.22
CPI IMP CPI IMP CPI IMP
13 0.48 -0.43 17 0.43 -0.25 21 0.44 -0.34
14 0.38 -0.39 18 0.47 -0.29 22 0.42 -0.32
15 0.37 -0.31 19 0.48 -0.32 23 0.42 -0.30
16 0.39 -0.24 20 0.46 -0.34 24 0.43 -0.29
Average 0.40 -0.34 0.46 -0.30 0.43 -0.31
Hiệu ứng truyền dẫn cú sốc tỷ giá đến chỉ số giá nhập khẩu mạnh nhất trong năm đầu tiên, với ước tính của hệ số hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá sang chỉ số giá nhập khẩu có giá trị trung bình là 0,33. Điều đó có nghĩa 33% sự thay đổi của tỷ giá sẽ được truyền dẫn đến chỉ số giá nhập khẩu.Trong quý đầu tiên, sự thay đổi của tỷ giá không ảnh hưởng đến chỉ số giá nhập khẩu; nhưng đến quý 2 thì chỉ số giá nhập khẩu thay đổi 0.36% khi tỷ giá thay đổi 1%.Điều này hợp lý vì phần lớn các hợp đồng nhập khẩu dựa trên cơ sở giao hàng trong tương lai.Khi các nhà xuất/nhập khẩu nhận thấy cú sốc tỷ giá vào thời điểm ký hợp đồng, họ sẽ đưa các thay đổi này vào hợp đồng, tuy nhiên ảnh hưởng đến