Như đã trình bày trong chương một, ở những quốc gia đang phát triển như Việt Nam thì thường tồn tại tình trạng hai tỷ giá. Theo những nghiên cứu của Bahmani- OskooeeIlir, Miteza và Nasir (2002); Booth và Mustafa (1991), Baghestani và Noer (1993) đã đưa ra được những bằng chứng thực nghiệm chứng tỏ rằng tỷ giá thị trường chợ đen (black market exchange rate) có sự tác động trong ngắn hạn và dài hạn đến tỷ giá chính thức (official exchange rate). Trong phần này, chúng tôi thực hiện kiểm định nhằm đánh giá mối quan hệ tác động giữa hai loại tỷ giá này dựa trên chuỗi dữ liệu thực tế tại Việt Nam.
2.3.3.1 Phương pháp
Đầu tiên, chúng tôi thực hiện hồi quy đơn biến giữa tỷ giá hối đoái chính thức và tỷ giá thị trường chợ đen. Tuy nhiên, mặc dù kết quả cho ra R-squared rất cao nhưng lại có hiện tượng hồi quy giả mạo. Vì vậy, thay vì dùng phương pháp hồi quy đơn biến theo phương pháp OLS, chúng tôi thực hiện ước lượng thông qua mô hình tự hồi quy vec-tơ (VAR). Các bước tiến hành như sau:
- Bước 1: Chúng tôi thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thông qua kiểm định Augmented Dicky-Fuller Unit Root Test (ADF). Nếu các chuỗi dữ
liệu này là không dừng, chúng tôi sẽ lấy sai phân cho tới khi nó có tính dừng trước khi đưa vào mô hình.
- Bước 2: Chúng tôi thực hiện kiểm định Engle-Granger (1987) và kiểm định Johansen nhằm xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến và mối quan hệ đồng kết hợp để hạn chế hiện tượng hồi quy giả mạo
- Bước 3: Khảo sát mối quan hệ tác động giữa tỷ giá thị trường chợ đen và tỷ giá thị trường chính thức thông qua mô hình VAR hoặc VECM (nếu có mối quan hệ đồng kết hợp)
2.3.3.2 Dữ liệu và mô tả
Chuỗi dữ liệu chúng tôi sử dụng là chuỗi dữ liệu theo tháng, từ tháng 01/2007 đến tháng 12/2010, tất cả gồm 48 kỳ quan sát (độ lớn của mẫu đảm bảo để chạy được mô hình VAR). Số liệu được thu thập từ IFS (International Financial Statistics) và các tiệm vàng trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Do chưa có một thống kê chính thức nào về tỷ giá thị trường chợ đen được công bố ngoại trừ thống kê của Global Financial Data (GFD), nhưng số liệu chỉ từ năm 1961 – 1998. Vì vậy dù rất muốn kéo dài chuỗi dữ liệu để kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thị trường chợ đen và tỷ giá chính thức nhưng chúng tôi không thể thực hiện được. Chuỗi dữ liệu của chúng tôi thu thập được về tỷ giá thị trường chợ đen mặc dù chưa có cơ quan nào đảm bảo sự chính xác tuyệt đối; nhưng chúng tôi đã cố gắng hết sức để chuỗi số liệu là sát với thực tế nhất (tất cả số liệu đều được lấy trung bình theo tháng).
Nhằm hạn chế tính biến động trong chuỗi dữ liệu, chúng tôi lấy logarit cho cả hai. Biến Ký hiệu Nguồn Logarit Tỷ giá chính thức OEX IFS LnOEX
Tỷ giá thị trường chợ đen BEX Các tiệm vàng tại TP.HCM, tính toán của nhóm LnBEX
Bảng 2. 5: Mô tả biến sử dụng trong mô hình kiểm định tác động tỷ giá chính thức và tỷ giá thị trường chợ đen
Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian, chúng tôi dựa vào kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF). Kết quả kiểm định cho thấy, cả hai chuỗi dữ liệu gốc đều không dừng. Khi tiến hành lấy sai phân bậc nhất thì chuỗi dữ liệu dừng74. Vì vậy, chuỗi dữ liệu gốc sẽ được sử dụng để đưa vào mô hình nếu các kiểm định tiếp theo yêu cầu sử dụng mô hình VECM.
Tiếp theo chúng tôi thực hiện kiểm định Engle-Granger nhằm xác định mối quan hệ trong dài hạn giữa hai biến và kiểm định mối quan hệ đồng kết hợp Johansen để hạn chế hồi quy giả mạo75. Kết quả kiểm định cho thấy không có mối quan hệ đồng kết hợp giữa hai biến ở mức ý nghĩa 5%.
Với kết quả kiểm định tính dừng và kiểm mối quan hệ đồng kết hợp như trên, chúng tôi xây dựng mô hình tự hồi quy Vec-tơ (Var) để kiểm định mối quan hệ tác động giữa hai biến tỷ giá thị trường chợ đen và tỷ giá thị trường chính thức. Kết quả được cho ở bảng dưới:
Vector Autoregression Estimates Sample (adjusted): 3 48
Included observations: 46 after adjustments
Standard errors in ( ) & *,** có ý nghĩa ở mức 5% và 10%
D(LNOEX) D(LNBEX) D(LNOEX(-1)) 0.037124 -0.320810** (0.14287) (0.20562) D(LNBEX(-1)) 0.337354* 0.365662 (0.10855) (0.15623) C 0.000299 0.001854 (0.00242) (0.00348) @TREND 6.42E-05 8.58E-05 (9.1E-05) (0.00013)
R-squared 0.237840 0.144781
74 Kết quả kiểm định xin xem phần phụ lục 2.3
75
Adj. R-squared 0.183400 0.083694 Sum sq. resids 0.002564 0.005311 S.E. equation 0.007813 0.011245 F-statistic 4.368838 2.370073 Log likelihood 160.0111 143.2627 Akaike AIC -6.783091 -6.054898 Schwarz SC -6.624079 -5.895886 Mean dependent 0.003666 0.004610 S.D. dependent 0.008646 0.011747
Bảng 2. 6: Kết quả ước lượng mô hình xem xét tác động của tỷ giá thị trường chợ đen lên tỷ giá chính thức
Nguồn: Tính toán của người viết
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, chúng tôi thực hiện kiểm định phần dư76. Kết quả kiểm định cho thấy phần dư của d(lnOEX) và d(lnBEX) đều dừng cho thấy mô hình vừa xây dựng được là phù hợp.
2.3.3.4 Kết luận từ mô hình:
Ý nghĩa của mô hình là 18,34%, nghĩa là mối quan hệ tuyến tính giữa sự thay đổi trong tỷ giá chính thức và biến động trong tỷ giá thị trường chợ đen là 18,34%. Nói cách khác, chỉ có 18,34% sự biến động trong tỷ giá chính thức là được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính với tỷ giá thị trường chợ đen ở độ trễ là 1. Điều này cho thấy, trong ngắn hạn, chính sách tỷ giá của NHNN tại Việt Nam ít chịu ảnh hưởng của tỷ giá thị trường chợ đen.
Tuy nhiên, như đã phân tích ở phần đầu ở phần dữ liệu và mô tả; hạn chế của mô hình này là chuỗi dữ liệu ngắn hạn. Chúng tôi không thể thu thập được chuỗi dữ liệu đủ dài để phân tích mối quan hệ tác động của tỷ giá trên thị trường chợ đen và tỷ giá thị trường chính thức. Vì vậy, mô hình này chỉ giúp giải quyết được một phần mối quan hệ trên trong ngắn hạn. Dầu vậy, mô hình cũng giúp cho chúng ta thấy được phản ứng của các nhà làm chính sách tỷ giá tại Việt Nam; họ dường như ít
76 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
chịu ảnh hưởng bởi sự biến động của tỷ giá trên thị trường tự do trong việc đưa ra các quyết định của mình.