2.3.4.1 Phương pháp:
Trong phần này chúng tôi sẽ tiến hành xem xét mức độ tác động của các thành phần của tài khoản vãng lai bao gồm: cán cân thương mại (trade balance); cán cân dịch vụ (hàng hóa phi thương mại), thu nhập (balance on services and income); chuyển giao ròng (net transfer) đến tỷ giá hối đoái. Sau khi xem xét chuỗi dữ liệu và thực hiện các kiểm định cần thiết, chúng tôi nhận thấy các chuỗi dữ liệu là không dừng và tồn tại mối quan hệ đồng liên kết. Vì vậy, mô hình vec-tơ hiệu chỉnh sai số VECM sẽ được sử dụng để xem xét mối quan hệ này.
Chi tiết các bước của phương pháp kiểm định giống như những gì chúng tôi đã trình bày trong mô hình xem xét mối quan hệ tác động của lạm phát, lãi suất và thu nhập lên tỷ giá hối đoái. Các phần kiểm định chi tiết xin xem phụ lục 2.5. Trong phần này chúng tôi chỉ trình bày kết quả ước lượng.
2.3.4.2 Dữ liệu và mô tả
Chuỗi dữ liệu được thu thập từ Q1 1996 đến Q3 2010
Biến Ký hiệu Nguồn
Cán cân dịch vụ và thu nhập BSI IFS Cán cân thương mại TB IFS
Tỷ giá hối đoái77 EX IFS, NHNN Chuyển giao ròng CNT IFS
Bảng 2. 7: Biến và ký hiệu sử dụng trong mô hình nhân tố gây lạm phát 2.3.4.3 Kết quả ước lượng mô hình
Biến phụ thuộc: ex78 Mẫu: Q1 1996 – Q3 2010
*,** có ý nghĩa ở mức 5% , 10%
77 Tỷ giá được sử dụng trong mô hình này là tỷ giá hối đoái danh nghĩa
78
Biến Tham số Sai số ecm(1) -0.119186* 0.02883 ecm(2) -0.603178* 0.14439 D(BSI(-1)) 0.337940* 0.15735 D(BSI(-2)) 0.395328* 0.16100 D(CNT(-1)) -0.357145* 0.14307 D(CNT(-2)) -0.336398* 0.15361 D(CNT(-3)) -0.417055* 0.14508 D(CNT(-4)) -0.273440** 0.13691 D(CNT(-5)) -0.257028* 0.11357 D(TB(-1)) -0.134642* 0.05166 D(TB(-2)) -0.154678* 0.04690 D(TB(-3)) -0.141451* 0.04690 D(TB(-4)) -0.102077* 0.04411 D(TB(-5)) -0.093267* 0.03375 C 161.0437* 43.1009
R-squared: 0.733049 Akaike AIC: 12.85046 Adj.R-squared: 0.537285 Schwarz SC: 13.70549
Log likelihood: -317.5371
Bảng 2. 8: Kết quả ước lượng mô hình xem xét tác động của tài khoản vãng lai lên tỷ giá hối đoái
Nguồn: Tính toán của người viết
2.3.4.4 Kết luận từ mô hình:
Mô hình có ý nghĩa 53,73% tức là có 53,73% sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái là được giải thích bởi sự thay đổi trong tài khoản vãng lai. Trong đó, yếu tố tác động mạnh mẽ nhất đến tỷ giá hối đoái danh nghĩa là cán cân thương mại vàchuyển giao ròng (CNT) thể hiện ở cả 5 độ trễ (1,2,3,4,5). Tất cả các tham số đều cho ra một mối tương quan nghịch chiều, hàm ý về sự sụt giảm của cán cân thanh toán sẽ làm tỷ giá gia tăng.
2.4. ĐO LƢỜNG TÁC ĐỘNG CỦA CÁC CÔNG CỤ ĐIỀU HÀNH TỶ GIÁ.
2.4.1 Ý tưởng mô hình
Như đã đề cập trong chương 1, trong quá trình thực thi nhiệm vụ quản lý mình, Ngân Hàng Trung Ương có thể can thiệp và ổn định tỷ giá hối đoái trong trường hợp xảy ra những cú sốc về cung và cầu tiền tệ theo mục tiêu chính sách của Chính phủ. Ngân Hàng Trung Ương có thể tiến hành can thiệp thông qua các kênh gián tiếp hoặc trực tiếp79. Những công cụ mà các Ngân hàng Trung ương có thể sử dụng và sử dụng tương đối phổ biến trên thế giới có thể chia thành: chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa, các can thiệp bằng biện pháp hành chính... Nhằm mục đích đưa ra một mô hình đo lường sự tác động của các nhân tố này trong việc điều hành chính sách tỷ giá tại Việt Nam, chúng tôi xây dựng một mô hình định lượng dựa theo những phân tích của mô hình tự hồi quy vec-tơ (VAR) với những biến nội sinh là một số công cụ NHNN thường hay dùng là: lãi suất tái cấp vốn (đại diện cho công cụ lãi suất); tỷ lệ dự trữ (công cụ tỷ lệ dự trữ bắt buộc); dữ trữ ngoại hối80, lãi suất tín phiếu Chính phủ (thể hiện mức độ hoạt động và can thiệp của ngân hàng Trung Ương trên thị trường mở); chi tiêu công (đại diện cho công cụ tài khóa)... và các biến ngoại sinh đại diện cho các cú sốc từ bên ngoài như là giá vàng, giá gạo, giá dầu thế giới ... Tất cả các biến lần lượt được đưa vào mô hình và sử dụng các kiểm định để lựa chọn ra mô hình cho kết quả tối ưu nhất.
2.4.2 Phương pháp và xử lý số liệu
Để đo lường mức độ tác động và hiệu quả của các công cụ điều hành tỷ giá, chúng tôi tiến hành thu thập dữ liệu theo quý, từ Q1 1999 đến Q2 2010. Cơ sở dữ liệu của chúng tôi bao gồm:
Biến Ký hiệu Đơn vị Nguồn Logarit Tỷ giá danh nghĩa Ex đồng IFS LnEx % thay đổi CPI P % IFS
Lãi suất tái cấp vốn RFrate % IFS
Dự trữ bắt buộc DTBB tỷ đồng IFS LnDTBB
79 Xin xem phần 1.2.2.4 đã được trình bày trong chương 1
80
Dự trữ ngoại hối Res tỷ USD IFS LnRes Tổng chi tiêu chính phủ GE tỷ đồng Economics statistics LnGE Giá vàng thế giới Gold USD/ounce IFS LnGold Giá gạo thế giới Rice USD/tấn IFS LnRice
Bảng 2. 9: Biến và mô tả biến mô hình đo lường tác động của các công cụ lên tỷ giá hối đoái
Tất cả dữ liệu bên trên được chúng tôi thu thập từ chuyên trang thống kê của IMF (IFS - International Financial Statistics) và Economic Statistics. Bảng bên dưới thể hiện các chỉ số thống kê của các biến ở chuỗi dữ liệu gốc và sau khi lấy phần trăm thay đổi.
Biến Chuỗi dữ liệu gốc
Mean Median Std.Dev LnEX 6.655507 9.665601 0.067942 LnRice 5.673434 5.605532 0.449616 RFrate 6.583696 6.00000 2.420699 LnDTBB 9.291405 9.252243 0.634636 LnRes 8.961173 8.837141 0.760408 LnGE 10.88567 10.76006 0.582191 LnGold 6.149620 6.034688 0.486472
Bảng 2. 10: Các chỉ số thống kê cơ bản của biến mô hình xem xét tác động của các công cụ lên tỷ giá hối đoái
Nguồn: Tính toán của người viết
Thống kê Augmented Dicky-Fuller Unit Root Test (ADF) ở bảng 2.21 bên dưới cho thấy rằng, tất cả các chuỗi dữ liệu gốc đều không dừng ngoại trừ RFrate nếu nâng mức độ chấp nhận lên ở mức 10%. Tuy nhiên, khi chúng tôi lấy sai phân bậc nhất của các biến thì tất cả đều dừng.
Biến
Chuỗi dữ liệu gốc Sai phân bậc nhất
Độ trễ t-statistic p-value Độ trễ t-stas p-value LnEX 1 1.459998 0.9990 0 -4.932520 0.0002 LnRice 1 -0.710469 0.8337 0 -5.344334 0.0001
RFrate 0 -2.896801 0.0536 1 -562611 0.0000 LnDTBB 1 -1.228891 0.6538 0 -6.183149 0.0000 LnRes 1 -1.416161 0.5959 1 -4.105954 0.0024 LnGE 1 0.073450 0.9601 0 -8.608526 0.0000 LnGold 1 1.279699 0.9982 0 6.020225 0.0000 Bảng 2. 11: Kết quả kiểm định ADF mô hình đo lường tác động của các công cụ lên
TGHĐ81
Nguồn: Tính toán của người viết
Ở phần nghiên cứu này, chúng tôi muốn sử dụng biến tỷ giá hối đoái như là một biến phụ thuộc nhằm đánh giá tác động của tất cả các công cụ lên nó. Theo kết quả kiểm định Granger82, chúng ta có thể thấy mối quan hệ của các biến trong mô hình như sau
Tỷ giá hối đoái Dự trữ bắt buộc Tỷ giá hối đoái Dự trữ ngoại hối Tỷ giá hối đoái Lãi suất tái cấp vốn Tỷ giá hối đoái Chi tiêu công
Kiểm định Johansen cho thấy có thể tồn tại đến 3 mối quan hệ đồng kết hợp giữa các biến này. Vì vậy, mô hình VECM được sử dụng trong trường hợp này83.
2.4.3 Kết quả
Kết luận từ mô hình cho thấy rằng, sự thay đổi của tỷ giá hối đoái chịu ảnh hưởng mạnh mẽ nhất từ công cụ dự trữ bắt buộc. Chúng ta có thể thấy ở các độ trễ mà mô hình chỉ ra 1,2,3 và 5; công cụ dự trữ bắt buộc đã phát huy rất tốt tác dụng kiểm soát tỷ giá; cụ thể một sự tăng lên 1% của biến này sẽ làm cho tỷ giá hối đoái giảm xuống 0,02% ngay sau đó 1 quý và tiếp tục giảm 0,023%, 0,043% và 0,034% ở các quý sau đó.
Trong khi đó, tác động của dự trữ ngoại hối cũng cho ra một kết quả tương tự như phần kiểm định II.4. Cụ thể công cụ này sẽ phát huy tác dụng sau 3 kỳ quan sát;
81 Tất cả kiểm định này thực hiện theo loại có hệ số chặn
82 Kết quả kiểm định được trình bày trong phần phụ lục 2.6
83
một sự sụt giảm của dự trữ ngoại hối đồng nghĩa với việc NHNN can thiệp trên thị trường để hạn chế sự mất giá đồng nội tỷ giá danh nghĩa khi tỷ giá danh nghĩa tăng giai đoạn trước đó.
Công cụ lãi suất tái cấp vốn cũng có ý nghĩa tác động đến tỷ giá hối đoái; tuy nhiên, thời gian để công cụ này phát huy tác dụng lại khá dài (sau 5 kỳ quan sát). Các tham số của của chi tiêu Chính phủ có ý nghĩa rất thấp nên bị loại khỏi mô hình cho thấy rằng, các công cụ tài khóa hiện nay vẫn chưa phát huy tác dụng lớn đến việc điều hành chính sách tỷ giá của nước ta hiện nay.
2.4.3 Kết luận
Những kết quả thực nghiệm trên cho thấy rằng, những công cụ mà đa số các nước lớn áp dụng trên thị trường mở như lãi suất tín phiếu Chính phủ, tham gia mua bán ngoại tệ trên thị trường mở... vẫn chưa phát huy được tác dụng như mong muốn. Điều này có thể được giải thích là do thị trường mở ở Việt Nam vẫn chưa phát triển, sự can thiệp của NHNN trên thị trường này chỉ nhằm mục đích phối hợp đồng thời với các công cụ khác. Thêm vào đó, dự trữ ngoại hối của nước ta vẫn chưa đủ lớn để các hoạt động can thiệp này đem lại hiệu quả.
Kết quả mô hình cho thấy công cụ dự trữ bắt buộc là có hiệu quả nhất tại Việt Nam cho thấy một sự phù hợp trong thực tế thời gian qua. NHNN can thiệp thị trường tiền tệ bằng các biện pháp hành chính vẫn chiếm một phần lớn. Trên thực tế, trong điều kiện các nước đang phát triển như Việt Nam thì việc sử dụng công cụ này là tương đối hợp lý nhằm đối phó nhanh với sự biến động của tỷ giá.
Những kết quả trên cũng giúp chúng ta củng cố niềm tin cho các kết quả kiểm định ở phần 2.3.2 về can thiệp của Chính phủ đến tỷ giá hối đoái. Mô hình cho thấy ngoài sự điều chỉnh quan hệ cung-cầu trên thị trường; thì vai trò của NHNN trong việc điều hành chính sách tỷ giá ở Việt Nam vẫn mang dấu ấn rất đậm nét
Mức độ giải thích của mô hình là 75,79% tức là, sự tác động của các công cụ: lãi suất tái cấp vốn, dự trữ bắt buộc, dự trữ ngoại hối, chi tiêu Chính phủ có thể giải thích 75,79% sự thay đổi của tỷ giá hối đoái danh nghĩa. Tuy đây là một mức ý nghĩa rất cao, nhưng sự hạn chế của mô hình là chuỗi dữ liệu không đủ dài và
không thu thập đủ số liệu cho tất cả các biến; vì vậy có sự chênh lệch giữa R2 và R2 hiệu chỉnh. Đây là một dấu hiệu cho thấy mô hình có thể đưa thêm biến vào.
2.5. TÁC ĐỘNG CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI ĐẾN CÁC NHÂN TỐ VĨ MÔ
Trong phần kiểm định 2.3.1 (phần kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá và lạm phát), kết quả kiểm định Granger cho chúng ta thấy rằng mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát là mối quan hệ hai chiều. Tức là, biến trễ của yếu tố lạm phát có tác động làm thay đổi tỷ giá và ở chiều ngược lại, biến trễ tỷ giá lại tác động đến lạm phát.
Tỷ giá hối đoái Lạm phát
Đồng thời kết quả ước lượng cũng cho thấy rằng, sẽ phù hợp hơn nếu sử dụng biến tỷ giá hối đoái như là một biến giải thích. Ngoài ra, còn một vấn đề khi đề cập đến tỷ giá phải nhắc tới đó là vấn đề xuất – nhập khẩu. Vì vậy, trong phần nghiên cứu này, chúng tôi thực hiện xây dựng mô hình đánh giá tác động ngược lại của tỷ giá hối đoái lên các biến vĩ mô (mà cụ thể ở đây là các biến: lạm phát và xuất nhập khẩu) nhằm có một bức tranh toàn cảnh hơn về tỷ giá hối đoái trong điều kiện cụ thể ở Việt Nam.
2.5.1 Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát
Để không mất tính tổng quát khi xem xét biến lạm phát, ngoài việc chúng tôi đưa biến tỷ giá hối đoái vào để kiểm định mức độ và tầm ảnh hưởng của nó đến biến này, chúng tôi còn đưa thêm vào mô hình một số biến giải thích khác để làm hoàn thiện hơn mô hình mà chúng tôi xây dựng.
Trong phần này, chúng tôi dựa trên những nghiên cứu khoa học của các tác giả đi trước để xây dựng nên mô hình nhằm giải quyết đồng thời hai vấn đề sau:
+ Liệu rằng tỷ giá hối đoái có thực sự ảnh hưởng đến lạm phát hay không? Và nếu có, tác động như thế nào? Liệu có thể sử dụng chính sách tỷ giá để kiểm soát lạm phát hay không?
+ Nhân tố nào thực sự ảnh hưởng đến lạm phát của Việt Nam. 2.5.1.1 Phương pháp:
Để xác định các nhân tố quyết định lạm phát trong mô hình thực nghiệm, chúng tôi dựa trên những nghiên cứu của TS.Phạm Thế Anh thực hiện năm 200884 để xây dựng nên mô hình. Cụ thể, chúng tôi tiến hành các bước sau:
- Bước 1: chúng tôi thực hiện việc kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu theo thời gian được sử dụng làm biến trong mô hình. Nếu các chuỗi này là không dừng (hoặc có nghiệm đơn vị), chúng ta sẽ lấy sai phân cho tới khi nó có tính dừng trước khi đưa vào mô hình thực nghiệm.
- Bước 2: Chúng tôi sử dụng phương pháp phân tích đồng kết hợp của Engle- Granger (1987) nhằm xác định khả năng tồn tại các mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến nhằm hạn chế sự hồi quy giả mạo giữa các biến.
- Bước 3: Chúng tôi sẽ thực hiện khảo sát mối quan hệ động trong ngắn hạn giữa lạm phát và các nhân tố xác định nó. Mô hình điều chỉnh sai số (VECM) có thể được sử dụng nếu tồn tại các mối quan hệ trong dài hạn kể trên.
2.5.1.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu:
Các chuỗi dữ liệu chúng tôi sử dụng trong mô hình có thời gian từ Q1 1995 đến Q4 2010, thu thập từ các nguồn dữ liệu chính thống của IMF (International Financial Statistics), Tổng cục thống kê (GSO) và Ngân hàng Nhà nước nên hoàn toàn có thể tin tưởng được về độ chính xác của chuỗi số liệu. (Bảng số liệu xin xem phần phụ lục 2.10)
Biến Ký hiệu Nguồn Logarit Chỉ số giá tiêu dùng P IFS LnP
Tổng thu nhập GDP Y IFS, GSO LnY Tỷ giá hối đoái Ex IFS, NHNN LnEx Lãi suất tiền gửi Rate IFS
Giá gạo thế giới Rice IFS LnRice Cung tiền M2 M2 IFS LnM2
Bảng 2. 12: Biến và ký hiệu sử dụng trong mô hình nhân tố gây lạm phát
84
Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian, chúng tôi dựa vào kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF). Độ trễ trong kiểm định ADF được lựa chọn dựa trên ba chỉ tiêu là Akaike Information Criterion (AIC), Schwwarz Information Criterion (SIC) và Log likelihood. Đồng thời, chúng tôi sử dụng kiểm định tự tương quan để giúp lựa chọn được độ trễ phù hợp85.
Từ kết quả kiểm định trên chúng ta thấy, tất cả các chuỗi dữ liệu đều không dừng nếu tính theo chuỗi dữ liệu gốc. Ngoại trừ chỉ số giá (P) dừng ở sai phân bậc 2 với mức ý nghĩa 1%; tất cả các dữ liệu còn lại đều chỉ dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%; riêng biến thu nhập quốc gia (Y) có mức ý nghĩa 5%. Do vậy, sai phân bậc một của các chuỗi dữ liệu: Giá gạo (rice), lãi suất (rate), cung tiền (M2), tỷ giá hối đoái (Ex) và thu nhập quốc gia (Y) sẽ được sử dụng trong mô hình xác định các nhân tố quyết định lạm phát ở Việt Nam (với biến chỉ số giá P được lấy sai phân bậc 2).
2.5.1.3 Xác định mối quan hệ trong dài hạn.
Phần này, chúng tôi sử dụng các phương pháp phân tích đồng kết hợp để xác định