Phương pháp nghiên cứu

3. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ HIỆU ỨNG TRUYỀN DẪN CỦA TỶ

3.4.1.Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu ước lượng độ co giãn của hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào giá nhập khẩu ở Việt Nam trong dài hạn bằng cách sử dụng một phương pháp gần đây được phát triển bởi Saikkonen (1992), Stock và Watson (1993), và được sử dụng trong nghiên cứu của Amit Ghosh và Ramkishen S. Rajan (2009). Phương pháp DOLS liên quan đến việc làm tăng hồi quy đồng liên kết tĩnh với độ trễ và xu hướng sai phân bậc nhất của các biến hồi quy độc lập có bậc tích hợp I (1) để kết quả số hạng sai số (error term) của phương trình đồng liên kết là trực giao với toàn bộ quá trình hồi quy biến độc lập ngẫu nhiên. Ý tưởng là để loại bỏ sự không hiệu quả của phương pháp bình phương nhỏ nhất trong hồi quy tĩnh bằng cách sử dụng các thông tin có liên quan trong hệ thống để giải thích cho mối tương quan giữa các biến hồi quy độc lập và biến phụ thuộc. Bằng những nghiên cứu về mô phỏng Monte Carlo (ví dụ, Carrion-i-Silvestre và Sansó-i-Rosselló, 2004), Stock và Watson (1993) cho thấy đây là một phương pháp đáng tin cậy, đặc biệt là đối với mẫu nhỏ vì nó cho phép hồi quy các biến có mối quan hệ đồng liên kết với nhau. Hơn nữa, bằng cách bao gồm các giá trị độ trễ và xu hướng của những thay đổi trong các biến hồi quy độc lập, phương pháp này khắc phục đồng thời những sai lệch tiềm năng và sai lệch do mẫu nhỏ trong các ước lượng hồi quy. Một vấn đề phát sinh khi sử dụng phương pháp hồi quy DOLS là làm thế nào để chọn thông số xu hướng và độ trễ. Một phương pháp phổ biến là sử dụng các tiêu chí như Akaike (1973), AIC, hoặc BIC của Schwarz (1978). Điều này cũng đã được đề xuất bởi Saikkonen (1992, trang 10) cho hồi quy DOLS.

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp DOLS để ước lượng tác động cân bằng trong dài hạn của tỷ giá hối đoái đến giá nhập khẩu tổng hợp của Việt Nam dựa trên mô hình dưới đây:

lnPtM = BXt + α4i lnERt+i α5i lnPPIUt+i / lnCPIUt+i

α6i lnGDPt+i + t (4)

25

Trong đó, B = [α0, α1, α2, α3], X = [1, lnER, lnPPIU/lnCPIU, lnGDP], C = [ 0,

1, 2, 3], Y = [1, lnNEER, lnCPIW, lnGDP], k là thông số độ trễ (lags) và p là thông số về xu hướng (leads).10

Ngoài ra, bài nghiên cứu còn sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) để ước lượng các tác động trong ngắn hạn.11

Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM là một giải pháp năng động đã được phổ biến trong những mô hình nghiên cứu kinh tế vĩ mô của Granger and Newbold (1977). Một điều quan trọng là mô hình thể hiện mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa những chuỗi dữ liệu thời gian có quan hệ đồng liên kết khi chúng chứa đựng những biến cùng cấp độ trong sai phân.

Khái niệm quan hệ dài hạn trong mô hình hiệu chỉnh sai số đến khái niệm đồng liên kết trong thống kê đã được khám phá bởi Engle and Granger (1987). Đồng liên kết chỉ cung cấp quan hệ trong dài hạn hoặc là những tính chất của sự cân bằng được giải thích bởi lý thuyết kinh tế. Engle and Grange (1987), Lloyd and Rayner (1990) đã kết luận nếu hai hoặc nhiều hơn hai chuỗi dữ liệu thời gian tất cả đều tích hợp bậc 1 hay I (1), và đồng liên kết thì tồn tại một cơ chế điều chỉnh sai số cho các biến trong ngắn hạn và dài hạn. Việc ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM được tiến hành theo hai bước sau.

Bước 1: kiểm tra đồng liên kết theo phương pháp của Johansen and Juselius (1990).

Kết quả kiểm tra nếu phát hiện có tồn tại ít nhất một vectơ đồng liên kết giữa các biến khảo sát, có nghĩa là tồn tại một quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến có liên quan (long- run relationship) thì tiếp tục thực hiện bước hai. Phương trình hồi quy đồng liên kết (thể hiện mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến khảo sát): 1 m t j t j Y b  ECON ECT    

10 Bài nghiên cứu cũng sử dụng những thông số độ trễ và xu hướng khác nhưng chúng không có ý nghĩa thống kê, chỉ có những thông số có ý nghĩa mới được trình bày trong phần 4 – Kết quả nghiên cứu.

11 Đối với những bài nghiên cứu sử dụng thời kỳ mẫu dài hơn thì nên sử dụng một biến giả, nhận giá trị bằng 1 trong giai đoạn 1997Q1 – 1998Q2 nhằm nắm bắt được nắm bắt những tác động của cuộc khủng hoảng tiền tệ.

26

Vectơ đồng liên kết ECT được đo bằ ổi phần dư từ phương trình hồi quy Yt theo ECONt như sau:

1 m t t j t j ECT Y  ECON b    

Trong đó: Yt, ECONttương ứng là biến phụ thuộc và các biến độc lập

t

ECT là phần dư của phương trình

,

j b

 là hệ số của ma trận tương đương về kích cỡ

m là số biến độc lập

Bước hai: ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM.

Nếu kết luận có đồng liên kết giữa các biến khảo sát hay tồn tại quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu, mô hình hiệu chỉnh sai số ECM trong ngắn hạn được ước lượng như sau:

1 1 1 1 1 p m k t i t i ij t i t t i j i Y c  Y  ECON  ECT             Trong đó: t Y

 là thay đổi (sai phân bậc 1) của biến phụ thuộc

1

t

Y (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

 là thay đổi (sai phân bậc 1) của biến phụ thuộc và lấy độ trễ là t1

1

t

ECON

 là thay đổi (sai phân bậc 1) của các biến biến độc lập và lấy độ trễ là t1

1

t

ECT là phần dư thu được từ phương trình hồi quy đồng liên kết ở bước trên và lấy độ trễ là t1

1

, i, i&

c    là các hệ số của những ma trận tương đương về kích cỡ

t

 là phần dư trong phương trình hồi quy

p, k là thông số độ trễ tương ứng, mlà số biến độc lập trong phương trình. Điều kiện của mô hình hiệu chỉnh sai số là hệ số phải có dấu (-), điều này cho biết rằng có sự hội tụ của mô hình hướng về trạng thái cân bằng trong dài hạn, đồng thời cũng cho thấy sự điều chỉnh bao nhiêu phần trăm xảy ra trong mỗi giai đoạn.

27

Phương trình (2) và (3) được biến đổi thành mô hình hiệu chỉnh sai số như sau:

lnPtM = α0 + α1i lnPMt-i+ α2i lnERt-i + α3i lnPPIUt-i / lnCPIUt-i + α4i lnGDPt-i + α5i lnPMt-1+ α6i lnERt-1 + α7i lnPPIUt-1 / lnCPIUt-1 + α8i lnGDPt-1 + t-1 (6)

lnPtM = β0 + 1i lnPMt-i+ β2i lnNEERt-i + β3i lnCPIWt-i

+ β4i lnGDPt-i + 5i lnPMt-1+ 6ilnNEERt-1 + 7iln CPIWt-1 + 8ilnGDPt-1 + t-1 (7)

Trong đó, ∆ là sai phân bậc nhất, αji và βji (j=1, 4) là hệ số điều chỉnh ngắn hạn, và δ ECT và ECT là số hạng sai số.Thông qua mô hình ECM, độ co giãn dài hạn là các hệ số của các biến giải thích có độ trễ một quý (k=1) chia cho hệ số của biến phụ thuộc cũng có độ trễ một quý (Bardsen (1989)). Như vậy ở phương trình (6), độ co giãn dài hạn đối với tỷ giá, chi phí biên và các yếu tố làm tăng giá (mark – up) tương ứng là – (α6/α5), – (α7/α5), và – (α8/α5). Các tác động ngắn hạn sẽ được đo lường bởi các hệ số ở những biến sai phân bậc nhất trong mô hình (tương tự cho phương trình (7)).