7. Bố cục đề tài
3.1.2. Kiểm định nghiệm đơn vị các biến cân bằng
Theo những nghiên cứu trƣớc đây, chuỗi số liệu theo thời gian phải đƣợc xử lý trƣớc khi đƣa vào mô hình VECM đảm bảo các dữ liệu phải có tính dừng. Sau khi chuẩn hóa dữ liệu, sử dụng đồng thời 2 phƣơng pháp kiểm định nghiệm đơn vị Dickey Fuller mở rộng (ADF) và kiểm định Phillip - Perron (PP) để xem các biến có dừng hay chƣa, ta có kết quả sau:
Bảng 3.2. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test)
Biến ADF PP Giá trị tới hạn Kết luận 1% 5% Ln(TB) -3.193469 -3.193469 -3.592462 -2.931404 Dừng Ln(EX) -0.515993 -0.302386 -3.592462 -2.931404 Không dừng Ln(GDP) -2.242.426 -2.287004 -3.592462 -2.931404 Không dừng Ln(CPI) -1.414823 -1.408190 -3.592462 -2.931404 Không dừng Ln(I) -1.396315 -1.518161 -3.592462 -2.931404 Không dừng Ln(M2) -3.109619 -6.959588 -3.592462 -2.931404 Dừng Ln(TB) -8.593756 -13.57551 -3.600987 -2.935001 Dừng Ln(EX) -4.310784 -4.259758 -3.596616 -2.933158 Dừng Ln(GDP) -6.959996 -7.935556 -3.596616 -2.933158 Dừng Ln(CPI) -3.552533 -3.313547 -3.596616 -2.933158 Dừng Ln(I) -5.994083 -5.984103 -3.596616 -2.933158 Dừng Ln(M2) -3.652831 -3.534124 -3.615588 -2.941145 Dừng
Kết quả ở bảng 3.2 cho thấy ở chuỗi dữ liệu gốc có một số biến không dừng là EX, GDP CPI và I, tuy nhiên sau khi lấy sai phân thì tất cả các biến đều dừng ở sai phân bậc 1. Nhƣ vậy việc sử dụng mô hình VECM để kiểm định tƣơng quan giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thƣơng mại bƣớc đầu là phù hợp và cũng đồng nhất với kết quả những nghiên cứu trƣớc đây là chuỗi dữ liệu không dừng ở chuỗi gốc mà dừng khi ta tiến hành lấy sai phân. Các biến Ln(TB), Ln(EX), Ln(CPI), Ln(GDP), Ln(I), Ln(M2) là một chuỗi thời gian I(1) nên có thể tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến.
3.1.3. Xác định độ trễ tối ƣu
Để xác định liệu các biến có đồng liên kết hay không ta tiến hành kiểm định mô hình theo phƣơng pháp Var của Johansen. Tuy nhiên kiểm định này khá nhạy cảm với độ trễ nên trƣớc khi kiểm định đồng liên kết, ta phải xác định độ trễ tối ƣu. Kết quả kiểm định bƣớc trễ thể hiện qua bảng sau:
Bảng 3.3. Bảng xác định độ trễ tối ưu
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -1181.775 NA 2.50e+18 59.38873 59.64206 59.48033
1 -937.3305 403.3328 7.60e+13 48.96653 50.73985* 49.60770
2 -893.5842 59.05761 5.84e+13 48.57921 51.87252 49.76997
3 -862.2743 32.87534 1.05e+14 48.81372 53.62702 50.55405
4 -787.5554 56.03916* 3.37e+13* 46.87777* 53.21107 49.16769*
Các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ chạy bằng Eview là LR, FPE, AIC và HQ đƣa ra kết quả độ trễ tối ƣu là 4 còn tiêu chuẩn SC lại đƣa ra kết quả là 1. Thông thƣờng các nghiên cứu trƣớc đây lựa chọn độ trễ theo tiêu chuẩn AIC vì có độ tin cậy cao nhất, đồng thời với độ trễ 4 thì hàm chứa độ trễ 1 trong đó. Do đó tôi lựa chọn bƣớc trễ là 4 để thực hiện các bƣớc kiểm định mô hình.
3.1.4. Kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp Johansen
Các biến trong mô hình hồi quy đều ở dạng logarit và dừng ở sai phân bậc 1 nên phải kiểm tra khả năng xảy ra các vector đồng liên kết giữa các dãy số thời gian. Tác giả sử dụng phƣơng pháp Johansen và Juselius (1990) với mức ý nghĩa 5% để thực hiện kiểm định giả thuyết này. Đây là kỹ thuật kiểm định đồng liên kết đƣợc sử dụng phổ biến nhất trong việc áp dụng nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định tồn tại các vector đồng liên kết giữa các dãy số thời gian không dừng.
Bảng 3.4. Kết quả kiểm định đồng liên kết
Giả thuyết Ho
Giá trị riêng của ma trận (Eigenvalue) Giá trị thống kê ma trận (Trace statistic) Giá trị tới hạn 5% (Critical Value) r = 0* 0.946280 305.0861 95.75366 r<=1* 0.857881 191.0512 69.81889 r<=2* 0.797492 114.9587 47.85613 r<=3* 0.587947 52.67659 29.79707 r<=4* 0.345748 18.09902 15.49471 r<=5 0.039033 1.552782 3.841466 Giả thuyết Ho
Giá trị riêng của ma trận (Eigenvalue)
Thống kê giá trị riêng cự đại của ma trận (Max
Eigen Statistic) Giá trị tới hạn 5% (Critical Value) r = 0* 0.946280 114.0349 40.07757 r<=1* 0.857881 76.09253 33.87687 r<=2* 0.797492 62.28207 27.58434 r<=3* 0.587947 34.57757 21.13162 r<=4* 0.345748 16.54624 14.26460 r<=5 0.039033 1.552782 3.841466
* Bác bỏ giả thuyết Ho (mức ý nghĩa 5%)
Căn cứ kết quả thể hiện ở bảng 3.4 (chi tiết xem phụ lục 3), ta thấy giá trị Trace statistic > giá trị Critical và giá trị Max-Eigen Statistic > giá trị Critical và các giá trị thống kê p < 0,05, do đó ta bác bỏ giả thuyết Ho (không tồn tại vecto đồng liên kết) và chấp nhận giả thuyết H1, tồn tại ít nhất 5 vecto đồng liên kết. Nhƣ vậy tồn tại mối quan hệ dài hạn trong mô hình. Điều này một lần nữa làm ta yên tâm hơn về tính chính xác của mô hình.
3.1.5. Kiểm định mối tƣơng quan giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thƣơng mại
a. Ước lượng mô hình
bậc 1 và đồng thời tồn tại quan hệ đồng liên kết giữa các biến, do đó ta có thể thực hiện hồi quy theo mô hình VECM với độ trễ tối ƣu là 4.
Kết quả của mô hình theo phụ lục 4 đƣợc thể hiện nhƣ sau:
TB= 1,2763 – 0,0677 EX + 0,0016 CPI – 0,000011GDP + 0,00003 I – 5,1E-10 M2 +
[-12,0011] [5,51648] [-2,36962] [0,00315] [-0,19412]
Kết quả mô hình VECM đƣợc tóm tắt trong bảng sau:
Bảng 3.5. Tóm tắt kết quả mô hình Biến Giá trị Hệ số điều chỉnh CointEq1 -1,380422 (0,85660) [-1,61151] Hệ số R2 0,77406 (F-Statistic: 1,182) Hệ số R2 hiệu chỉnh 0,339559
Trong đó: ( ): sai số và [ ]: giá trị của thống kê T
Theo kết quả nghiên cứu, ta thấy tất cả giá trị các hệ số của mô hình là tƣơng đồng với kỳ vọng về dấu nhƣ trình bày ở phần thiết kế nghiên cứu. Các hệ số tƣơng quan giữa lần lƣợt các biến EX, CPI và GDP với biến TB đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Hệ số điều chỉnh của mô hình là -1,380422 cho thấy khoảng 1,38% sự mất cân bằng của cán cân thƣơng mại ở năm trƣớc sẽ đƣợc điều chỉnh ở năm tiếp theo, tuy nhiên sự điều chỉnh này là khá nhỏ, nếu có sự mất cân bằng dƣơng ở năm trƣớc, cán cân thƣơng mại trong năm tiếp theo sẽ điều chỉnh giảm.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, tỷ giá hối đoái có tác động nghịch chiều đến cán cân thƣơng mại và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Hàm ý là khi phá giá nội tệ ở mức 1% thì làm thâm hụt thêm 0,0777% cán cân thƣơng mại. Kết luận này phù hợp với lý thuyết đƣờng cong J trong ngắn hạn. Thật vậy, trong ngắn hạn, hiệu ứng giá mạnh hơn hiệu ứng số lƣợng. Do đó, khi phá giá nội
tệ, giá trị hàng hóa nhập khẩu sẽ trở nên đắt hơn khi tính bằng nội tệ, giá trị hàng hóa xuất khẩu sẽ rẻ hơn khi tính bằng ngoại tệ, do đó hiệu ứng giá góp phần làm xấu thêm cán cân thƣơng mại. Kết quả này cũng tƣơng đồng với kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Onafowora (2003) và Tochitskaya (2007).
Kết quả mối quan hệ giữa chỉ số giá tiêu dùng (đại diện cho lạm phát) và cán cân thƣơng mại chỉ ra rằng đó là mối quan hệ thuận chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này phù hợp với lý thuyết và kỳ vọng về mối tƣơng quan, cho thấy rằng, khi lạm phát càng cao đồng tiền quốc gia đó càng mất giá, do đó góp phần thúc đẩy xuất khẩu, làm cải thiện cán cân thƣơng mại. Khi điều chỉnh giảm lạm phát 1% thì cán cân thƣơng mại giảm 0,0016% tƣơng ứng.
Tổng sản phẩm quốc nội có tác động tiêu cực đến cán cân thƣơng mại trong dài hạn và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này đƣợc giải thích bởi khi thu nhập tăng lên thì nhu cầu chi tiêu tăng, dẫn đến xu hƣớng nhập khẩu hàng ngoại tăng, làm ảnh hƣởng tiêu cực đến cán cân thƣơng mại, điều này là phù hợp với lý thuyết ngẫu nhiên trong mô hình của Mundell – Fleming và kết quả nghiên cứu của Iyoboyi và Muftau (2014).
Ngoài ra mối quan hệ giữa lãi suất và cán cân thƣơng mại chỉ ra rằng có một mối quan hệ tích cực trong dài hạn ở mức ý nghĩa 1%. Điều này chƣa phù hợp với kỳ vọng về dấu của mối tƣơng quan, tuy nhiên tác động này là rất nhỏ, hệ số tƣơng quan xấp xỉ chỉ khoảng 0,94% và không có ý nghĩa thống kê.
Hệ số cung tiền cho thấy mối tƣơng quan tiêu cực. Điều này giải thích bởi sự điều chỉnh gia tăng lƣợng cung tiền trong lƣu thông làm tăng cung nội tệ cao hơn so với cầu nội tệ, nội tệ có xu hƣớng mất giá, thúc đẩy nhập khẩu và giảm xuất khẩu, do đó ảnh hƣởng xấu đến cán cân thƣơng mại. Tuy nhiên tác động này là rất nhỏ, điều chỉnh tăng 1% trong cung tiền làm thâm hụt thêm cán cân thƣơng mại xấp xỉ 0%.
Mô hình cho ra kết quả R2 là 77,406% và hệ số R2 hiệu chỉnh chỉ có 33,9559% tức là mô hình giải thích đƣợc chỉ khoảng 34% sự thay đổi của cán cân thƣơng mại của Việt Nam trong giai đoạn 2005-2015 bởi 5 nhân tố đƣợc lựa chọn. Mức độ giải thích của mô hình là không cao, do đó trƣớc khi đƣa ra kết luận, ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình.
b. Kiểm định tính dừng của phần dư
Tiếp theo ta tiến hành kiểm định phần dƣ để đảm bảo phần dƣ cũng là một chuỗi dừng, theo kết quả kiểm định phần dƣ Dickey – Fuller Root Test ở phụ lục 5 ta thấy các phần dƣ đều dừng. Nhƣ vậy bƣớc đầu khẳng định mô hình là phù hợp.
c. Kiểm định nhân quả Granger
Để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình, ta tiến hành phân tích hệ các mô hình nhƣ phụ lục 6.
Theo kết quả ở phụ lục 6 ta có kết quả kiểm định tác động của cán cân thƣơng mại đến tỷ giá hối đoái trong mô hình nhƣ sau:
(1) EX = 18,848 - 14,767 TB - 0,024 CPI + 0,00017GDP - 0,00044 I + 7,53E-9 M2 + (1,1558) (0,00354) (6,3E-05) (0,1191) (5,4E-08)
Kết quả mô hình VECM đƣợc tóm tắt trong bảng sau:
Bảng 3.6. Tóm tắt kết quả mô hình Biến Giá trị Hệ số điều chỉnh CointEq1 0,061506 (0,19930) [0,30862] Hệ số R2 59,0875% (F-Statistic: 0,751004) Trong đó: ( ): sai số và [ ]: giá trị của thống kê T
Theo kết quả nghiên cứu trình bày ở bảng trên, ta thấy mặc dù giá trị hệ số R2 = 59,0875% là tƣơng đối cao, tuy nhiên giá trị kiểm định F chỉ xấp xỉ
0,75, do đó mô hình không có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, không tìm thấy đƣợc sự tác động của cán cân thƣơng mại đến biến động tỷ giá hối đoái thông qua mô hình xem xét.
Đồng thời khi xem xét lần lƣợt các biến phụ thuộc còn lại ta có kết quả nhƣ sau:
Những biến động trong tỷ giá hối đoái, lãi suất và cung tiền có tác động đến thu nhập trong nƣớc, khi tỷ giá hối đoái tăng 1% thì GDP tăng 60,648%, khi chỉ số giá tiêu dùng tăng 1% thì GDP giảm 145,84% và khi cung tiền tăng 1% kéo theo thu nhập quốc dần tăng rất thấp, xấp xỉ chỉ khoảng (4,57E-5)%.
Kết quả kiểm định các mô hình nhân quả cũng cho thấy tác động của tỷ giá hối đoái, cán cân thƣơng mại, chỉ số giá tiêu dùng đến biến độc lập là lãi suất. Khi điều chỉnh lần lƣợt cán cân thƣơng mại, tỷ giá hối đoái và chỉ số giá tiêu dùng 1% thì lãi suất sẽ điều chỉnh tăng giảm các mức tƣơng ứng là - 33785,2%; -2287,82% và 55,02%.
Theo kết quả kiểm định nhân quả Granger ở phụ lục 7 ta có bảng sau:
Bảng 3.7. Mối tương quan giữa các biến trong mô hình
TB EX CPI GDP I M2 TB - - - 10% - EX 10% - 10% 1% - CPI 5% - - 5% - GDP - - - - - I - 10% - 1% - M2 - - - 5% -
Thông qua các mô hình kiểm định nhân quả Granger và kết quả nhƣ ở trên, ta thấy tồn tại mối quan hệ một chiều từ biến EX và CPI đến TB ở mức ý nghĩa lần lƣợt 10%, 5%, tác động một chiều từ EX, I, M2 đến GDP ở mức ý nghĩa lần lƣợt là 10%, 1%, 5% và tác động của TB, CPI đến I ở mức ý nghĩa 10%, đồng thời tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa biến EX và I ở các mức ý nghĩa 5% và 10%.
Kết luận rút ra từ mô hình
Nhƣ vậy, kết quả phân tích mối tƣơng quan giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thƣơng mại đƣa đến kết luận tồn tại mối quan hệ một chiều giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thƣơng mại. Trong ngắn hạn, khi điều chỉnh tăng tỷ giá hối đoái 1% thì làm thâm hụt cán cân thƣơng mại thêm 0,0777%. Nhƣ đã trình bày ở trên, kết luận này phù hợp với lý thuyết đƣờng cong J trong ngắn hạn và nghiên cứu thực nghiệm của Onafowora (2003) và Tochitskaya (2007). Điều này cũng hoàn toàn phù hợp với diễn biến tình hình biến động cán cân thƣơng mại trong giai đoạn này. Ta thấy, thời điểm cuối năm 2007, NHNN liên tục điều chỉnh giảm tỷ giá hối đoái từ mức 17.000 VND/USD xuống còn 16.132 VND/USD, kéo theo cán cân thƣơng mại giảm xuống thâm hụt liên tục các kỳ sau đó. Đồng thời, kết quả nghiên cứu không tìm thấy tác động trở lại của cán cân thƣơng mại đến tỷ giá hối đoái. Điều này có thể giải thích bởi thực tế chính sách điều hành tỷ giá của Chính phủ Việt Nam. Với mục tiêu ổn định tỷ giá, Chính phủ luôn có những can thiệp kịp thời lên tỷ giá hối đoái để đảm bảo tỷ giá không biến động vƣợt quá biên độ cho phép, do đó có thể thấy trong giai đoạn 2005-2015, tỷ giá hối đoái của Việt Nam tăng khá ổn định. Các tác động từ thị trƣờng hay từ các nhân tố vĩ mô khác nhanh chóng đƣợc điều chỉnh bởi chính sách điều hành của Chính phủ. Do đó, kết quả không tìm thấy tác động trở lại của cán cân thƣơng mại đến biến động tỷ giá hối đoái Việt Nam giai đoạn 2005-2015 là phù hợp với thực tiễn điều hành chính sách tỷ giá hiện nay, kết luận này cũng phù hợp với trực quan xem xét đồ thị diễn biến tình hình biến động của tỷ giá hối đoái và cán cân thanh toán đã trình bày ở trên.
Mô hình trên thể hiện sự ảnh hƣởng của tỷ giá hối đoái đến cán cân thƣơng mại trong dài hạn. Với kĩ thuật điều chỉnh sai số từ mô hình VECM, một phần sự không cân bằng của một thời kỳ trong ngắn hạn sẽ đƣợc điều chỉnh trong thời kỳ tiếp theo. Nhƣ vậy, quá trình điều chỉnh sai số là một cách thức hòa hợp giữa hành vi trong dài hạn và ngắn hạn.
Mô hình VECM thu đƣợc có hệ số điều chỉnh sai số là -1,38 cho thấy khoảng 1,38% sự mất cân bằng của cán cân thƣơng mại ở năm trƣớc sẽ đƣợc điều chỉnh ở năm tiếp theo. Giá trị nhận đƣợc mang dấu âm, nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Giá trị âm của hệ số này đảm bảo mối quan hệ đồng liên kết đã tìm ra ở phần trƣớc và các mất cân bằng trong ngắn hạn của kỳ trƣớc sẽ đƣợc điều chỉnh ở kỳ hiện tại. Hệ số điều chỉnh nhận đƣợc từ mô hình lớn hơn 1 và có giá trị tuyệt đối là 1,38; điều này nghĩa là nếu có sự mất cân bằng trong kỳ này thì trong kỳ tiếp theo trung bình 1,38 sự mất cân bằng đó sẽ đƣợc điều chỉnh.
Tuy nhiên, kết quả mô hình đƣa ra hệ số R2 hiệu chỉnh chỉ xấp xỉ khoảng 34%, tức là mức độ giải thích của mô hình chƣa cao.
3.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH VÀ KHUYẾN NGHỊ
Kết quả nghiên cứu mối tƣơng quan giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thƣơng mại trong điều kiện thực nghiệm tại Việt Nam nhƣ phân tích ở trên cho phép đƣa ra một số hàm ý nhƣ sau:
Đối với các nhà hoạch định chính sách: nghiên cứu giúp nhận diện mối