9. Đóng góp của đề tài
3.3. Kết quả hồi quy:
Sau khi kết luận có mối liên hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến sau khi chuyển đổi, tác giả tiếp tục ƣớc lƣợng mối quan hệ dài hạn giữa các biến sau khi chuyển đổi. Sử dụng độ trễ tối đa là 4, tác giả ƣớc lƣợng một phƣơng trình tƣơng tự nhƣ phƣơng trình:
(3.3)
Kết quả thu đƣợc một mô hình ARDL nhƣ đƣợc trình bày trong bảng 3.3:
Bảng 3.3: Kết quả ƣớc lƣợng mối quan hệ dài hạn cho các biến sau khi chuyển đổi:
Dependent Variable: REERA Method: Least Squares
Date: 12/08/13 Time: 08:05 Sample (adjusted): 5 52
Included observations: 48 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.023601 0.017371 -1.358655 0.1864
REERA(-1) 0.100556 0.186944 0.537894 0.5954 REERA(-2) -0.033103 0.075856 -0.436397 0.6663 GEXPA -1.004799 0.853975 -1.176614 0.2504 GEXPA(-1) -1.026247 1.186135 -0.865203 0.3952 GEXPA(-2) 3.259642 1.237664 2.633704 0.0143 GEXPA(-3) -1.219311 1.193515 -1.021614 0.3167 GEXPA(-4) 0.556093 0.629644 0.883187 0.3855 NFAA 0.832976 0.374028 2.227045 0.0352 NFAA(-1) -0.625564 0.688943 -0.908005 0.3725 NFAA(-2) 0.526267 0.692803 0.759620 0.4546 NFAA(-3) 0.058927 0.635091 0.092786 0.9268 NFAA(-4) -0.088462 0.382029 -0.231558 0.8188 PRODA 1.096183 0.081734 13.41165 0.0000 PRODA(-1) -0.088284 0.206181 -0.428187 0.6722 OPENA 0.723090 0.107434 6.730570 0.0000 OPENA(-1) -0.098993 0.182011 -0.543883 0.5913 OPENA(-2) 0.375767 0.136840 2.746043 0.0110 OPENA(-3) -0.231455 0.139467 -1.659577 0.1095 OPENA(-4) 0.237454 0.099579 2.384567 0.0250 TOTA 0.664831 0.208873 3.182943 0.0039 TOTA(-1) -0.303238 0.242650 -1.249695 0.2230 TOTA(-2) 0.277260 0.163822 1.692448 0.1030 R-squared 0.997210 Mean dependent var 0.065638 Adjusted R-squared 0.994755 S.D. dependent var 1.024286 S.E. of regression 0.074178 Akaike info criterion -2.058692 Sum squared resid 0.137559 Schwarz criterion -1.162075 Log likelihood 72.40861 Hannan-Quinn criter. -1.719859 F-statistic 406.2143 Durbin-Watson stat 1.962871 Prob(F-statistic) 0.000000
Từ kết quả ƣớc lƣợng trên, tác giả tìm đƣợc một phƣơng trình đồng liên kết giữa REERA và các yếu tố chuyển đổi tại mức ý nghĩa 5% (theo công thức phần (2.1) nhƣ sau:
REERtA = -0,0253 + 0,6063GEXPtA + 0,7551NFAtA + 1,0808PRODtA + 1,0786OPENtA + 0,6851TOTtA
(3.4) Dựa vào phƣơng trình (3.4) có thể thấy các biến chuyển đổi ACE đều có ý nghĩa thống kê quan trọng và có tác động đồng biến lên REERtA (ngoại trừ biến GEXPA lại không có
ý nghĩa thống kê), tuy nhiên có sự khác biệt về độ lớn của các hệ số: PRODA dƣờng nhƣ là biến có ảnh hƣởng lớn nhất đến REERtA và ngƣợc lại NFAA là biến có ảnh hƣởng yếu nhất đến biến động của REERtA.
Bằng cách quan sát kết hợp các biểu đồ phân tán giữa các biến gốc với các biến chuyển đổi tƣơng ứng và phƣơng trình (3.4), tác giả có đƣợc cái nhìn tổng quát về tác động của các yếu tố đối với tỷ giá hối đoái thực nhƣ sau:
- NFA có tác động nghịch biến lên REER.
- OPEN và TOT có tác động đồng biến lên REER.
- Riêng biến GEXP và PROD, biểu đồ của chúng đối với các biến chuyển đổi tƣơng ứng là khá bất thƣờng, tác động của những biến này đối với REER là rất phức tạp vì hƣớng tác động có thể thay đổi theo thời gian.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Tiếp cận phƣơng pháp nghiên cứu mà hai tác giả Xiaolei Tang và Jizhong Zhou đã đề xuất, tác giả đã kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực với 5 yếu tố kinh tế là: chi tiêu chính phủ (GEXP), tài sản nƣớc ngoài ròng (NFA), chênh lệch trong năng suất (PROD), độ mở của nền kinh tế (OPEN) và tỷ lệ mậu dịch (TOT). Các kết quả thu đƣợc đã chứng minh mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố nền tảng của nền kinh tế là phi tuyến. Tuy tác giả chƣa thể đƣa ra đƣợc các phân tích và dự báo về mức độ và chiều hƣớng tác động của các yếu tố kinh tế này đến tỷ giá hối đoái thực, nhƣng kết quả trên có thể mở ra một hƣớng phân tích tập trung vào mối quan hệ phi tuyến khi nghiên cứu về tỷ giá hối đoái thực tại Việt Nam.
CHƢƠNG4:
KẾT LUẬN CHUNG
Trong bài nghiên cứu này, mục tiêu chính của tác giả là tìm kiếm những bằng chứng chứng minh mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hữu hiệu đa phƣơng và các biến yếu tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam là một mối quan hệ phi tuyến.
Để thực hiện điều đó, tác giả đã thu thập dữ liệu của Việt Nam và 5 nƣớc bạn hàng thƣơng mại tƣơng đối lớn trong giai đoạn nghiên cứu 2000 – 2012. Sau đó dùng thuật toán ACE để biến đổi dữ liệu và mô hình ARDL để kiểm định tính đồng liên kết giữa các biến.
Khác biệt với các nghiên cứu trƣớc đây về tỷ giá hối đoái thực, khi mà đa số các nghiên cứu chỉ tập trung vào phân tích mối quan hệ của tỷ giá và các yếu tố kinh tế cơ bản trong một quan hệ tuyến tính. Các kết quả của các nghiên cứu này thƣờng không còn chính xác khi nền kinh tế có một cú sốc hay khi xem xét mô hình rộng hơn khoảng thời gian nghiên cứu. Hơn nữa, các mô hình tuyến tính cũng có vẻ nhƣ ít còn phù hợp với bối cảnh diễn biến thực tế của tỷ giá hối đoái thực. Trong thực tế, các tác động từ nền kinh tế vĩ mô vào tỷ giá hối đoái thực thƣờng có mức độ thay đổi theo thời gian và hƣớng tác động cũng biến đổi mà không cố định nhƣ trong các mô hình tuyến tính. Chính vì điều này, tác giả đã nổ lực chứng minh mô hình xác định mô hình mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế Việt Nam phải là một mô hình phi tuyến, mà không phải tuyến tính nhƣ những nghiên cứu trƣớc đây đã đề xuất.
Các kết quả kiểm định trong bài đã chứng minh nhận định của tác giả là chính xác. Tác giả đã chứng minh không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa REER và các biến kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên sau khi áp dụng biến đổi ACE, tác giả lại nhận thấy rằng có đồng liên kết tuyến tính giữa các biến sau khi chuyển đổi. Điều này tƣơng đƣơng với việc có mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa các biến trƣớc khi chuyển đổi và là bằng chứng cho câu hỏi nghiên cứu mà tác giả đặt ra.
Nhìn chung, kết quả này có nhiều ý nghĩa cho các nhà nghiên cứu và cả những nhà hoạch định chính sách. Với bằng chứng về mối quan hệ phi tuyến giữa REER và các biến kinh tế, các nhà kinh tế có thể tập trung vào hƣớng nghiên cứu xác định mô hình quan hệ phi tuyến giải thích cho REER. Các nhà hoạch định chính sách sẽ cần lƣu ý đến sự biến đổi theo thời gian về chiều hƣớng tác động cũng nhƣ mức độ tác động của từng yếu tố vĩ mô vào REER khi đƣa ra các chính sách kinh tế.
HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG MỞ RỘNG NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu của tác giả, trên thực tế, vẫn còn những hạn chế.
1. Nguồn số liệu: số liệu chủ yếu lấy từ nguồn IFS và GSO, tuy nhiên số liệu công bố của GSO không đủ cho tất cả các quý trong thời gian nghiên cứu, tác giả phải tổng hợp từ nhiều nguồn khác để bổ sung nên số liệu có thể không thống nhất xuyên suốt đề tài.
2. Tác giả tính toán tỷ giá thực hiệu lực đa phƣơng với số liệu dự trên 5 đồng tiền của chính đối tác ngoại thƣơng điển hình, tuy nhiên trên thực tế Việt Nam còn nhiều đối tác hơn con số này.
3. Tác giả chỉ mới kiểm định mối quan hệ của REER với 5 biến kinh tế vĩ mô. Thực tế, REER còn chịu ảnh hƣởng của rất nhiều yếu tố khác mà tác giả chƣa xem xét và đƣa vào bài nghiên cứu, trong đó có thể có cả những nhân tố đặc trƣng riêng có của Việt Nam mà chƣa từng đƣợc xem xét trong các nghiên cứu trƣớc đây. Đây cũng có thể là một hƣớng mở rộng nghiên cứu của tác giả sau này.
4. Ngoài ra, nghiên cứu của tác giả chỉ mới dừng lại ở việc chứng minh tính chất mối quan hệ giữa REER và các biến yếu tố kinh tế vĩ mô mà chƣa thể phân tích đƣợc mối quan hệ này. Trong tƣơng lai, sẽ cần có những nghiên cứu xác định rõ ràng tác động của các biến kinh tế đến REER.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu Tiếng Anh
[1] Balassa and Samuelson (1964), “The Purchasing Power Parity: A Reappraisal”. Journal of Political Economy, 584–596
[2] Chinn, M. D, (1991), ”Some Linear and Non-Linear Thoughts on Exchange Rates”, Journal of International Money and Finance 10, 214-230.
[3] Clark, P. B., & R. Macdonald, (1998), “Exchange Rates and Economic Fundamentals: A Methodological Comparison of BEERs and FEERs”, IMF Working Paper 98/67, Washington: International Monetary Fund.
[4] Connolly, and J. Devereux ( 1995), “The Equilibrium Real Exchange Rate: Theory and Evidence for Latin America”, Oxford University Press, New York 1995, 154-81. [5] Dave Giles’ Blog (2013), “ADRL Models – Bounds Test”.
[6] Edwards (1989), Real Exchange Rates, Devaluation, and Adjustment”, Cambridge: MIT Press, and (1994), “Real and Monetary Determinants of Real Exchange Rate Behavior: Theory and Evidence from Developing Countries”. Institute for international economics, Washington DC, 61-90.
[7] Elbadawi (1994), “Estimating Long-Run Equilibrium Real Exchange Rates”, Institute for international economics, Washington DC, 93-131.
[8] Fischer, C., 2004. Real Currency Appreciation in Accession Countries: Balassa- Samuelson and investment Demand. Review of World Economics, Vol.140(2), 179-210 [9] Frenkel, J. A. & M. Mussa, (1988), “Exchange Rates and the Balance of Payments“, Handbook of International Economics, vol. 2, Elsevier Science Publishers, Amsterdam.
[10] Froot, K. A. & K. Rogoff, 1986, “ Perspectives on PPP and Long-Run Real Exchange Rates”. Handbook of International Economics, Vol. 3, North Holland, Amsterdam, 1647- 1688.
[11] Granger, C.W.J. & J.J. Hallman, (1991), “Long-Memory Series with Attractors”. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 53, 11–26.
[12] Hassler, Uwe; Wolters, Jurgen (2005), “Autoregressive distributed lag models and cointegration”, Free University Berlin, School of Business & Economic.
[13] Johansen, (1995), “Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models”, Oxford: Oxford University Press.
[14] Kim, B. & I. Korhonen, ( 2005), “Equilibrium Exchange Rates in Transition Countries: Evidence From Dynamic Heterogeneous Panel Models”, Economic Systems 29, 144–162.
[15] Ma, Y. & A. Kanas, (2000), “Testing For a Nonlinear Relationship among Fundamentals and Exchange Rates in the ERM”, Journal of International Money and Finance 19, 135-152.
[16] Meese, R.A. & A.K., Rose, ( 1991), “An Empirical Assessment of Non-Linearities in Models of Exchange Rate Determination”, Review of Economic Studies 58, 603-619. [17] Montiel, (1999), “The Long-Run Equilibrium Real Exchange Rate: Conceptual Issues and Empirical Research”, A World Bank Research Publication, Oxford: Oxford Univ. Press, 219–263.
[18] Paul De Grauwe and Isabel Vansteenkiste (2006), “Exchange rates and Fundamentals: A Non – Linear Relationship?”.
[19] Pesaran, M. H. and Y., Shin, (1999), “An autoregressive distributed lag modelling approach to cointegration analysis”, Econometrics and economic theory in the 20th century: The Ragnar Frisch Centennial Symposium, Cambridge University Press.
[20] Pesaran, M. H., Shin, Y. and R. J. Smith, (2001), ” Bounds testing approaches to the analysis of level relationships”, Journal of Applied Econometrics, 16, 289-326.
[21] Ronald Bernstein and Reinhard Madlener (2011), “ Residential Natural Gas Demand Elasticities in OECD Countries: An ARDL Bounds Testing Approach”, E.NQ Energy Research Center.
[22] Wang, D.L & M.,Murphy ( 2004), “Estimating Optimal Transformations for Multiple Regression Using the ACE Algorithm", Journal of Data Science 2, 329-346.
[23] Xiaolei Tang, Jizhong Zhou (2013), “Nonlinear relationship between the real exchange rate and economic fundamentals: Evidence from China and Korea”, Journal of International Money and Finance.
[24] Yua Ma, Angelos Kanas (2000), “Testing for a nonlinear relationship among fundamentals and exchange rates in the ERM”, Journal of International Money and Finance.
PHỤ LỤC
Bảng 1.1 Chỉ số GDP danh nghĩa theo quý (ĐVT: USD)
Thời
kỳ Australia China HongKong Korea Singapore Việt Nam
2000 Q1 106.089.331.720 289.333.382.828 41.259.397.215 117.832.505.000 23.486.414.856 7.567.323.664 2000 Q2 100.520.114.167 295.900.532.499 41.813.919.875 126.553.313.700 23.595.480.612 7.750.105.398 2000 Q3 100.020.315.267 302.865.073.951 43.990.243.954 130.908.902.300 23.685.893.117 7.930.607.367 2000 Q4 92.607.169.387 310.359.688.323 44.600.769.983 136.176.796.900 23.543.625.790 7.918.481.458 2001 Q1 94.704.454.001 319.257.463.742 40.882.262.022 112.089.130.800 22.503.284.278 8.005.920.141 2001 Q2 92.434.070.723 327.194.715.031 41.352.907.860 117.956.685.466 21.618.343.354 8.120.990.558 2001 Q3 94.491.800.707 335.177.258.237 43.200.894.870 121.065.886.299 22.054.273.313 7.090.399.556 2001 Q4 95.467.461.343 343.195.628.562 43.968.215.368 130.848.508.448 21.562.881.390 8.295.039.025 2002 Q1 98.520.612.882 349.099.950.938 39.532.612.257 117.716.418.701 21.878.536.408 8.436.003.266 2002 Q2 106.873.669.283 358.061.712.135 40.437.228.600 133.774.699.898 22.409.235.130 8.633.748.458 2002 Q3 107.209.222.033 367.931.343.542 42.730.213.800 142.763.729.501 23.176.139.153 8.865.229.420 2002 Q4 111.259.187.519 378.719.219.125 43.625.819.000 154.625.222.705 23.217.587.154 9.125.376.823 2003 Q1 119.317.364.167 388.644.317.615 39.031.387.400 137.957.540.842 22.929.589.174 9.408.328.022 2003 Q2 130.294.466.587 401.968.470.951 37.608.239.200 146.933.839.374 21.980.832.172 9.718.633.450 2003 Q3 137.365.186.212 416.898.768.086 41.446.801.800 153.524.337.695 23.318.704.768 10.048.779.822 2003 Q4 152.983.945.163 433.457.890.797 43.285.909.000 170.261.515.925 25.004.365.504 10.370.295.555 2004 Q1 166.534.066.667 455.165.743.500 40.345.634.233 152.346.442.973 26.414.159.772 10.715.359.699 2004 Q2 157.592.355.031 473.544.928.500 40.680.979.100 165.615.297.826 26.086.641.270 11.129.783.883 2004 Q3 158.753.821.660 492.088.533.125 42.803.416.000 169.695.973.617 27.175.848.171 11.566.200.538 2004 Q4 172.073.254.242 510.821.674.125 45.266.997.867 194.673.534.136 30.061.002.171 12.013.327.427 2005 Q1 180.256.927.900 527.236.392.594 42.032.706.700 180.583.064.948 30.262.036.051 12.509.013.551 2005 Q2 181.648.817.770 547.351.789.906 43.492.932.000 197.012.946.798 30.260.916.552 12.982.537.994 2005 Q3 184.454.105.808 578.183.070.089 46.822.733.100 198.236.301.886 31.495.667.804 13.462.722.395 2005 Q4 185.566.169.950 605.333.858.255 49.239.344.367 215.392.533.413 33.363.231.388 13.954.939.701 2006 Q1 185.226.040.479 626.430.687.797 45.816.073.200 216.688.501.191 33.596.528.874 14.419.145.325 2006 Q2 189.604.682.748 657.415.515.805 46.031.350.100 236.514.481.443 35.321.676.645 14.942.401.859 2006 Q3 197.295.531.647 692.896.154.883 49.177.283.000 241.306.271.694 37.004.461.280 15.488.653.694 2006 Q4 206.039.209.688 737.649.789.491 52.498.191.335 258.383.035.923 39.860.101.210 16.054.547.898 2007 Q1 215.690.215.202 797.080.731.835 48.905.673.085 238.725.020.058 40.627.661.890 16.435.177.956 2007 Q2 232.099.479.163 845.820.598.736 49.419.845.525 259.526.580.958 43.048.955.530 17.212.574.999 2007 Q3 240.594.736.854 899.374.714.410 54.291.532.664 265.827.256.242 45.368.633.825 18.053.332.054 2007 Q4 257.833.601.093 955.700.996.261 59.008.845.277 285.648.254.640 49.060.446.394 19.303.296.115 2008 Q1 268.996.159.022 1.044.740.770.144 53.724.250.776 252.038.501.151 47.970.456.399 21.534.155.943 2008 Q2 287.350.887.349 1.113.979.583.183 52.487.916.502 256.810.956.599 49.338.023.909 22.630.523.759 2008 Q3 283.341.179.479 1.167.437.518.184 55.921.764.210 246.590.151.876 49.448.211.865 23.062.832.434
2008 Q4 212.871.501.977 1.197.850.410.485 57.158.261.228 191.467.926.829 44.129.008.733 23.830.412.392 2009 Q1 209.536.236.866 1.190.363.888.781 50.169.755.844 168.685.533.774 41.854.343.188 23.124.689.943 2009 Q2 234.387.661.857 1.224.006.250.060 51.181.266.933 206.279.543.587 45.306.484.727 23.945.920.529 2009 Q3 259.545.021.958 1.263.769.917.478 54.354.421.326 222.381.637.902 49.007.139.355 24.817.631.613 2009 Q4 289.715.033.323 1.312.165.475.371 58.343.828.545 244.994.269.807 53.183.490.766 25.282.279.198 2010 Q1 294.792.386.660 1.381.692.318.775 54.475.939.930 234.309.102.317 54.062.258.277 24.997.961.662 2010 Q2 298.126.741.766 1.440.097.738.405 53.092.041.192 252.654.265.401 56.551.256.068 25.869.412.360 2010 Q3 310.565.654.204 1.511.785.978.021 58.840.501.815 251.600.808.935 58.097.137.654 27.072.694.273 2010 Q4 344.080.809.892 1.600.047.956.804 62.416.249.248 277.047.399.998 63.380.077.122 28.424.292.781 2011 Q1 353.384.517.219 1.703.912.596.956 59.472.497.817 256.087.235.529 65.163.953.369 30.174.200.461 2011 Q2 382.224.891.516 1.787.486.430.818 58.715.912.441 284.825.360.794 66.294.473.297 30.402.336.859 2011 Q3 384.554.799.056 1.868.415.605.545 63.855.907.533 288.614.857.743 67.841.636.112 31.382.176.210 2011 Q4 371.417.697.582 1.943.400.945.121 66.567.091.976 287.220.855.333 66.397.142.151 31.656.464.756 2012 Q1 388.779.594.650 2.000.984.676.124 62.518.552.869 264.696.152.048 67.869.413.617 31.698.979.521 2012 Q2 376.436.334.775 2.043.275.242.601 61.172.583.964 277.502.574.194 68.214.281.353 31.437.983.761 2012 Q3 386.899.554.786 2.070.359.650.259 67.678.401.782 283.287.331.048 68.332.404.771 30.792.252.120 2012 Q4 389.310.261.481 2.112.506.739.758 71.898.327.220 305.137.721.259 72.211.180.248 29.761.784.597
Nguồn: IMF và tính toán của tác giả
Bảng 1.2 Chỉ số CPI theo quý
Thời
kỳ Australia China HongKong Korea Singapore Việt Nam
2000 Q1 83,98457 94,10561 107,7691 83,92787 96,40729 81,56977 2000 Q2 84,65537 93,08457 107,3252 84,0972 96,31149 80,3176 2000 Q3 87,80815 92,94782 106,6593 85,28525 97,14176 79,42319 2000 Q4 88,07647 93,86527 106,6593 85,79441 97,62077 79,93748 2001 Q1 89,0156 94,72981 105,6604 87,32191 98,0359 80,45176 2001 Q2 89,75348 94,54297 105,8824 88,34024 97,9401 79,66915 2001 Q3 90,0218 93,69059 105,5494 88,84941 97,9401 79,62443 2001 Q4 90,82677 93,73796 104,4395 88,67969 97,42916 80,11636 2002 Q1 91,63173 94,16203 102,8857 89,5283 97,20563 82,50423 2002 Q2 92,30253 93,5324 102,4417 90,71635 97,52496 82,87648 2002 Q3 92,90626 92,97214 101,8868 91,14065 97,52496 83,04569 2002 Q4 93,57706 93,1451 101,3319 91,56496 97,5569 83,68866 2003 Q1 94,7845 94,62999 100,8879 93,17732 97,87623 85,71912 2003 Q2 94,7845 94,15834 100 93,77134 97,71657 85,85448 2003 Q3 95,32115 93,74629 98,11321 94,02593 98,00397 85,38071 2003 Q4 95,79071 95,63398 99,00111 94,78967 98,19557 85,85448 2004 Q1 96,66275 97,24618 99,1121 96,23451 99,10359 89,40778 2004 Q2 97,13232 98,29575 99,1121 96,94447 99,53519 91,9797 2004 Q3 97,5348 98,68376 98,89012 98,07441 99,8672 93,67174
2004 Q4 98,27268 98,65092 99,44506 98,01441 99,8008 94,34856 2005 Q1 98,94348 100 99,44506 99,39433 99,33599 97,49577 2005 Q2 99,54721 100 99,77802 99,79431 99,58167 99,39086 2005 Q3 100,4863 100 100,111 100,3943 100,332 100,7445 2005 Q4 101,023 100 100,7769 100,3943 100,9296 102,3689 2006 Q1 101,895 101,1996 100,9989 101,3942 100,6972 105,5838 2006 Q2 103,5049 101,3656 101,8868 102,0942 100,7968 106,7343 2006 Q3 104,4441 101,2657 102,4417 102,8941 101,0956 107,9865 2006 Q4 104,3099 102,0375 102,8857 102,5941 101,494 109,2386 2007 Q1 104,377 103,9623 102,6637 103,4941 101,2284 112,4873 2007 Q2 105,6515 105,011 103,2186 104,594 101,7596 114,5854 2007 Q3 106,3894 107,4437 104,1065 105,294 103,8845 117,2589 2007 Q4 107,3956 108,8063 106,4373 105,994 105,6773 120,8799 2008 Q1 108,8043 112,3152 107,4362 107,3939 107,9681 130,9306 2008 Q2 110,4142 113,1679 109,101 109,5937 109,3625 142,6734 2008 Q3 111,6887 113,1008 108,879 111,0937 110,6574 149,78 2008 Q4 111,3533 111,4723 108,879 110,7937 111,3546 149,3739 2009 Q1 111,4875 111,6317 109,212 111,5999 110,7447 151,2652 2009 Q2 112,0241 111,4704 108,99 112,6656 109,6395 152,2431 2009 Q3 113,0974 111,5893 107,8801 113,2994 110,6342 153,4078 2009 Q4 113,7012 112,2168 110,6548 113,4666 110,9658 156,2403 2010 Q1 114,7074 114,0857 111,5427 114,9305 111,7395 162,6091 2010 Q2 115,4452 114,7398 112,0977 115,6619 113,0657 165,1201 2010 Q3 116,2502 115,4575 109,6559 116,5558 114,3147 166,5828 2010 Q4 116,7198 117,4928 113,6515 117,1363 115,3867 173,1797 2011 Q1 118,5292 119,8644 115,7603 119,342 117,4867 183,4188 2011 Q2 119,6144 121,3137 117,869 120,2707 118,3525 197,1091 2011 Q3 120,3379 122,6928 116,7592 121,5477 120,655 204,1211 2011 Q4 120,3379 122,8878 120,1998 121,7799 121,7971 207,5134 2012 Q1 123,8056 121,8646 85,12 122,9408 123,2339 212,6346 2012 Q2 120,199 122,7525 85,58333 123,173 124,5934 214,0046 2012 Q3 123,989 120,3108 85,72667 123,5213 125,7391 215,6072 2012 Q4 122,5356 124,7503 84,87333 123,8696 126,6234 221,9569 Nguồn: IMF
Bảng 1.3 Chỉ số US Dollars per National Currency
Thời kỳ Australia China HongKong Korea Singapore Việt Nam
2000 Q1 0,632120 0,120790 0,128518 0,000889 0,589588 0,000071
2000 Q2 0,589993 0,120797 0,128375 0,000896 0,580776 0,000071
2000 Q4 0,532507 0,120807 0,128249 0,000858 0,573128 0,000069 2001 Q1 0,531871 0,120813 0,128221 0,000786 0,571436 0,000069 2001 Q2 0,513015 0,120817 0,128238 0,000766 0,551410 0,000068 2001 Q3 0,513727 0,120820 0,128228 0,000773 0,562657 0,000058 2001 Q4 0,511931 0,120820 0,128216 0,000775 0,547927 0,000066 2002 Q1 0,518145 0,120820 0,128222 0,000758 0,545571 0,000066 2002 Q2 0,551563 0,120817 0,128200 0,000790 0,554406 0,000066 2002 Q3 0,547824 0,120813 0,128200 0,000835 0,568963 0,000065 2002 Q4 0,558079 0,120813 0,128200 0,000820 0,565687 0,000065 2003 Q1 0,592917 0,120813 0,128200 0,000832 0,573220 0,000065 2003 Q2 0,640453 0,120817 0,128200 0,000828 0,572069 0,000065 2003 Q3 0,658185 0,120817 0,128300 0,000852 0,570910 0,000064 2003 Q4 0,715982 0,120820 0,128900 0,000846 0,579979 0,000064