Mô hình nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng trong luận văn này là mô hình đồng liên kết. Khi phân tích một chuỗi dữ liệu thời gian, kết quả thƣờng gặp là chuỗi không dừng, kết quả nhận đƣợc sau khi phân tích OLS có thể là giả mạo, nên phƣơng pháp đồng liên kết cùng với các kiểm định sẽ cho thấy đƣợc một nhóm các biến số tồn tại bao nhiêu tổ hợp tuyến tính dừng. Các bƣớc kiểm định Đồng liên kết Jonhansen và mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector ( VECM) nhƣ sau:
Bƣớc 1: Xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu, bằng cách sử dụng kiểm định Dickey và Fuller (1979), Augmented Dickey-Fuller (ADF), chuỗi dữ liệu ban đầu có tính dừng thì ký hiệu I(0), nếu chuỗi dữ liệu chƣa dừng thì lấy sai phân để đƣa về chuỗi dừng, sai phân bậc 1 của một chuỗi có tính dừng thì chuỗi ban đầu gọi là tích hợp bậc 1, ký hiệu là I(1). Tƣơng tự, sai phân bậc d của một chuỗi có tính dừng thì chuỗi ban đầu gọi là tích hợp bậc d, ký hiệu là I(d). Nếu các chuỗi dữ liệu tích hợp cùng một bậc (bậc một – I(1)) thì có khả năng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu, hay tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến.
Một chuỗi thời gian đƣợc gọi là dừng nếu có kỳ vọng, phƣơng sai và hiệp phƣơng sai không đổi theo thời gian:
Kỳ vọng: E(Yt) = µ = const
Phƣơng sai: Var(Yt) = E(Yt - µ) = σ2 = const
Hiệp phƣơng sai: Cov(Yt , Tt-k) = E (((Yt - µ)(Yt-k - µ))) = γk
Yt là giá trị hữu hạn xác định. Để xác định tính dừng của Yt ta kiểm định nhƣ sau: H0: ρ=1 thì chuỗi dữ liệu là chuỗi không dừng
H1: ρ<1 thì chuỗi là chuỗi dừng
Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) tức là DF mở rộng, xét hàm sau:
Khi đó tính |τα|> |τ=( | = ADF: tồn tại nghiệm đơn vị, chấp hận H0 kết luận chuỗi dữ liệu không dừng
Ngƣợc lại nếu |τα|< |τ=( | = ADF: nghĩa là không tồn tại nghiệm đơn vị, tức là bác bỏ H0, kết luận chuỗi dữ liệu dừng.
Bƣớc 2: Kiểm định số quan hệ đồng liên kết dựa trên kiểm định Jonhansen. Trong bƣớc hai này tác giả thực hiện lựa chọn độ trễ và xác định số lƣợng vector đồng liên kết.
Để xác định độ trễ tối ƣu, luận văn lựa chọn dựa trên tiêu chuẩn cơ bản Akaike information criterion (AIC). Để xác định số lƣợng vector đồng liên kết, luận văn thực hiện kiểm định đồng liên kết bằng hai loại kiểm định: kiểm định Maximum eigenvalue ( giá trị riêng cực đại) và kiểm định Trace. Mục tiêu của kiểm định Johnhansen là xác định với các biến không dừng có bao nhiêu tổ hợp tổ hợp tuyến tính của các biến này là dừng, nói cách khác là xác định có bao nhiêu quan hệ cân bằng giữa các biến trong dài hạn.
Kiểm định trade xác định số quan hệ đồng liên kết với giả thiết nhƣ sau: H0: có r mối quan hệ đồng liên kết, r =1,2,3 …,m-1
H1 : có m mối quan hệ đồng liên kết. Thực hiện kiểm định dựa trên biểu thức:
(LRtr: thống kê kiểm định trade, λi : là các giá trị chạy từ lớn nhất đến nhỏ nhất). Kiểm định Maximum eigenvalue cũng đƣợc thực hiện tƣơng tự nhƣ sau:
Giả thiết H0 : với r là số quan hệ đồng liên kết H1: số quan hệ đồng liên kết là r+1
Bƣớc 3: Ƣớc lƣợng mô hình hiệu chỉnh sai số VECM, cấu thành từ các chuỗi dự liệu ở dạng sai phân bậc một và từ chuỗi giá trị hiệu chỉnh sai số (error correction terms) đo lƣờng độ lệch giá trị các biến so với mối quan hệ đồng liên kết (mối quan hệ dài hạn).
Ƣớc lƣợng mô hình VECM là ƣớc lƣợng mô hình vector tự hội quy (Vector Autoregressive Model –VAR). Với mô hình VAR(p) nhƣ sau:
Có thể viết lại mô hình trên với dạng:
ΠYt-1 : là phần hiệu chỉnh sai số, nếu hạng của ma trận này là r và r(Π) = r < k sẽ tồn tại hai ma trận α và β sao cho Π = αβ’ và β’Yt là I(0).α là ma trận tham số hiệu chỉnh, mỗi cột trong ma trận của β là một vector đồng liên kết, r cũng là số quan hệ đồng tích hợp. Nếu r = 0 thì mô hình VAR không tồn tại mô hình đồng liên kết, nếu r=m thì các biến số đều dừng (Nguyễn Quang Dong, 2013)
Có thể trình bày mô hình hiệu chỉnh sai số dạng véc tơ( VECM) với dạng tổng quát nhƣ sau:
C(L)ΔYt = α β’ Yt-1 + d(L)ut C(L) = 1- C1L - C2L2 +…- Cp-1Lp-1 d(L) = 1+θ1L + θ2L + …
Bƣớc 4: Kiểm định độ ổn định của mô hình. Mô hình VECM đƣợc gọi là ổn định nếu các nghiệm của mô hình đều nằm trong vòng tròn đơn vị. Khi mô hình đƣợc gọi là ổn định thì các biến trong mô hình dừng với giá trị t thay đổi từ -∞ đến +∞ và tiền cận dừng, với t có một giá trị ban đầu nhất định. Mô hình VECM yêu cầu chuỗi dữ liệu phải dừng và mô hình phải ổn định. Ngoài ra để có cơ sở chắc chắn về sự ổn định của mô hình, luận văn tiếp tục thực hiện kiểm định White nhằm xem xét có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi hay không và kiểm định LM để xác định sự tự tƣơng quan với độ trễ của phần dƣ. Kiểm định White và kiểm định LM là các kiểm định cấu trúc của mô hình VAR.
Bƣớc 5: Hàm phản ứng và phân rã phƣơng sai của mô hình VECM tƣơng tự nhƣ mô hình VAR. “Mô hình VAR ghi dấu ấn trong lý thuyết kinh tế, đƣa ra một cơ sở thuận
lợi và hữu ích trong việc phân tích chính sách. Hàm phản ứng (IRF) xem ảnh hƣởng của bất kỳ biến nào đến các biến khác trong hệ thống. Đó là một công cụ hiệu quả trong phân tích nguyên nhân bằng thực nghiệm và phân tích hiệu quả của chính sách, đó là một quan điểm quan trọng liên quan đến IRF và VAR.” (Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh, 2013, trang 620).
Một cú sốc đối với biến i không chỉ ảnh hƣởng đến biến I mà còn ảnh hƣởng đến các biến nội sinh khác thông qua cấu trúc động của VAR. Hàm phản ứng Ѱij : là ảnh hƣởng của cú sốc j tại thời điến t, tác động đến biến Yi tại thời điểm tƣơng lai t+s (là thời điểm sau thời điểm đó s thời kỳ).
Ѱij
S Hình 3.1: Đồ thị hàm phản ứng
Phân rã phƣơng sai là xem xét tác động của cú sốc j lên sai số dự báo bình phƣơng trung bình (MSE) thời ký s.
3.3 Thu thập và xử lý dữ liệu
Sau khi xây dựng mô hình nghiên cứu, xác định đƣợc phƣơng pháp thực hiện nghiên cứu là kiểm định mô hình đồng liên kết và ƣớc lƣợng vector hiệu chỉnh sai số VECM, Luận văn thực hiện việc thu thập và xử lý dữ liệu. Bảng dƣới đây trình bày về đo lƣờng các biến của mô hình và nguồn dữ liệu thu thập:
Tên biến Đơn vị Đo lƣờng các biến Nguồn thu thập
Tỷ giá danh nghĩa VND Là tỷ giá lấy theo quý giữa ngoại tệ với VND, biến đã kiểm tra kiểm tra tính mùa vụ.
Tỷ giá thực đa phƣơng
VND Đƣợc tính theo công thức (2.8) Từ tỷ giá danh nghĩa, CPI và tỷ trọng thƣơng mại của Việt Nam và các nƣớc.
GDP trong nƣớc Triệu đô Giá trị lấy theo quý, sau đó đã đƣợc kiểm tra và loại bỏ tính mùa vụ.
GSO, IMF
GDP thế giới Triệu đô Số liệu lấy theo quý, bằng cách lấy tổng của các tích GDP từng nƣớc nhân với tỷ trọng thƣơng mại của nƣớc đó. Chuỗi dữ liệu thu đƣợc đã kiểm tra tính mùa vụ
GSO, IMF
CPI Phần trăm Số liệu lấy theo quý, đƣợc điều chỉnh về ký gốc( quý 4 năm 1999)
IMF, OECD
Cán cân thƣơng mại Triệu đô Là chênh lệch giữa giá trị xuất khẩu và nhập khẩu, kết quả thu đƣợc tác giả đã kiểm tra tính mùa vụ.
GSO, IMF,
OECD
Bảng 3.1: Đo lƣờng các biến của mô hình và nguồn dữ liệu thu thập
Ngoài số liệu tỷ giá thực thì dữ liệu của các biến còn lại đều chịu ảnh hƣởng của yếu tố mùa vụ, cho nên sau khi thu thập đƣợc số liệu tác giả thực hiện kiểm tra và điều chỉnh tính mùa vụ của các biến, việc thu thập và xử lý số liệu của từng biến đƣợc trình bày cụ thể trong các nội dung dƣới đây.
3.3.1 Lựa chọn rổ tiền tệ
Căn cứ vào tỷ trọng thƣơng mại và căn cứ vào có tiềm năng trong xuất khẩu hàng hóa của các nƣớc đối tác với Việt Nam, luận văn chọn ra các đồng tiền của các nƣớc có tỷ trọng thƣơng mại lớn để tham gia vào rổ tiền tệ. Cụ thể bao gồm các nƣớc: Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Singapore, Pháp, Indonesia, Thái Lan, Đức, Autralia, Anh, Philipine, Nga và Malaysia.
Đồng USD: Hiện nay đồng USD đang là đồng tiền mạnh nhất, nhiều quốc gia sử dụng đồng tiền này là đồng tiền yết giá để quy đổi ra ngoại tệ. Mỹ cũng là đối tác thƣơng mại lớn thứ hai của Việt Nam. Báo cáo tháng 12 năm 2015 của tổng cục thống kê và tính toán của tác giả, năm 2015 tổng kim ngạch xuất nhập khẩu với Mỹ chiếm 11,49% tƣơng đƣơng 41,425 tỷ đô. Do đó mà USD là đồng tiền không thể thiếu trong rổ tiền tệ.
Đồng EURO: Các nƣớc trong khu vực sử dụng đồng euro có quan hệ thƣơng mại rất lớn đối với Việt Nam, đồng thời, EUR cũng là một trong những đồng tiền mạnh trên thế giới. Trong các quốc gia sử dụng đồng Euro, luận văn chọn Pháp và Đức là hai nƣớc mà tỷ trọng thƣơng mại với Việt Nam là rất lớn. Theo số liệu tổng cục thống kê báo cáo, năm 2015 tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam với Pháp là 4,461 triệu đô chiếm 1,24%, kim ngạch xuất nhập khẩu với Đức là 8,503 chiếm 2,36%.
Đồng CNY: Trung Quốc là đối tác thƣơng mại lớn nhất của Việt Nam. Đây là một nƣớc lớn với dân số đông là một thị trƣờng tiềm năng cho việc xuất khẩu của nƣớc ta. Số liệu tổng cục thống kê cho biết năm 2015 xuất khẩu của Việt Nam sang Trung Quốc là 16,868 tỷ đô, chín tháng năm 2016 là 15,226 tỷ đô. Là nƣớc láng giềng với nền kinh tế phát triển nên nhập khẩu từ Trung Quốc còn lớn hơn xuất khẩu rất nhiều, tình trạng nhập siêu từ nƣớc này luôn xảy ra. Tại báo cáo năm của các năm từ 2010 đến báo cáo quý 3 năm 1016 tổng cục thống kê và tính toán của tác giả cho thấy nhập khẩu đã là 21,062 tỷ đô, con số này luôn tăng theo từng năm, đến năm 2016 là 50,326 tỷ đô. Vậy nên đồng CNY cũng không thể thiếu trong rổ tiền tệ.
Đồng JPY: Nhật Bản là nƣớc có nền kinh tế lớn thứ hai thế giới, đồng Yên Nhật cũng là một đồng tiền mạnh. Từ những năm 2000 trở về đây, kim ngạch xuất nhập khẩu của nƣớc ta với Nhật Bản luôn đứng thứ tƣ trong tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt
Nam với các nƣớc, do đó luận văn lựa chọn đồng Yên Nhật là một đồng tiền trong rổ tiền tệ để tính tỷ giá thực đa phƣơng của Việt Nam.
Đồng KRW: Theo tổng cục thống kê, năm 2014 kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam với Hàn Quốc là 28,895 tỷ đô, năm 2015 là 36,523 tỷ đô, kim ngạch chín tháng đầu năm 2016 là 31,945 tỷ đô. Với những con số trên cho thấy Hàn Quốc luôn là đối tác thƣơng mại quan trọng của Việt Nam. Từ năm 2012 đến 2016, thị trƣờng Hàn Quốc là thị trƣờng xuất khẩu lớn thứ tƣ chủ yếu là các mặt hàng thủy sản, gạo và cà phê, bên cạnh đó Hàn Quốc cũng là nơi cung cấp hàng nhập khẩu nguyên vật liệu thứ hai cho nƣớc ta nhƣ thủy tinh, hạt nhựa, hàng điện gia dụng, điện thoại và linh kiện các loại…
Đồng GBP: nƣớc Anh cũng là một đối tác thƣơng mại lớn của Việt Nam và đồng GBP là một ngoại tệ mạnh nên luận văn đã lựa chọn đồng tiền này đƣa vào rổ tiền.
Đồng RUB: Nƣớc Nga đã là một đối tác của Việt Nam về nhiều mặt kinh tế, chính trị quân sự từ trƣớc khi Việt Nam mở của hội nhập kinh tế và cho đến nay. Bên cạnh đó, Nga còn là một thị trƣờng lớn với diện dân số đông và nền kinh tế, khoa học kỹ thuật phát triển. Do đó cần phải lựa chọn đồng RUB của Nga để đƣa vào rổ tiền tệ.
Đồng AUD của Australia cũng là một ngoại tệ mạnh trên thế giới và kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam và Australia qua các cũng rất lớn.
Đối với các nƣớc trong khối ASEAN, luận văn lựa chọn các nƣớc Singapore, Indonesia, Thái Lan, Philipine, Malaysia, các nƣớc này đều là những nƣớc có nền kinh tế đang phát triển, hầu hết đều có tốc độ tăng trƣởng kinh tế cao hơn Việt Nam, và trong khu vực Asean, các nƣớc này vừa là những nƣớc đối tác lớn vừa là những nƣớc cạnh tranh thƣơng mại với nƣớc ta trên nhiều lĩnh vực nhƣ xuất khẩu lúa gạo, nông sản…
Những trình bày ở trên là cơ sở để tác giả lựa chọn 14 quốc gia này để tính tỷ giá REER, ngoài ra các dữ liệu về chỉ số GDP, CPI và giá trị xuất nhập khẩu cũng đƣợc thu thập theo dữ liệu của 14 quốc gia này.
3.3.2 Thu thâp dữ liệu về tỷ giá danh nghĩa:
Tác giả thu thập số liệu tỷ giá danh nghĩa là tỷ giá VND/USD và tỷ giá của các đồng tiền khác so với USD đƣợc công bố tại website của ngân hàng nhà nƣớc và ngân hàng thế giới (WB) vào cuối mỗi quý. Sau đó tùy thuộc vào cách yết tỷ giá của từng nƣớc
so với USD mà tác giả quy đổi về tỷ giá các ngoại tê này so với VND bằng cách tính tỷ giá chéo. Thời gian lựa chọn để đánh giá sự tác động của tỷ giá hối đoái đến cán cân thƣơng mại tính từ quý 1 năm 2000 đến quý 3 năm 2016. Việc lựa chọn thời gian từ năm 2000 là do thời điểm này đƣợc đánh dấu bằng việc ký kết hiệp định thƣơng mại Việt - Mỹ, hiệp định này mở đầu cho việc mở cửa giao dịch của Việt Nam với các nƣớc trên thế giới. Do đó mà từ năm 2000 trở đi hoạt động xuất nhập khẩu của nƣớc ta mới thực sự khởi sắc. Ngoài ra,theo số liệu của ngân hàng nhà nƣớc công bố, trong năm 1998 ngân hàng nhà nƣớc đã 2 lần điều chỉnh tỷ giá bình quân liên ngân hàng vào tháng 2 và tháng 8, đến năm 1999 thì biên độ dao động của tỷ giá cho phép trong khoảng 0,1%, điều này làm cho tỷ giá tiến lại gần hơn với ngang giá sức mua và khiến tỷ giá ổn định hơn sau đó. Một lý do khác để tác giả chọn thời gian từ năm 2000 trở về sau là vì đây là khoản thời gian không quá xa dễ dàng hơn trong việc thu thâp dữ liệu về các biến số, tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc tính toán cũng nhƣ so sánh các số liệu tỷ giá REER .
3.3.3 Dữ liệu về GDP và CPI của các nƣớc
Số liệu về chỉ số tiêu dùng CPI của Việt Nam và các nƣớc là số liệu theo từng quý đƣợc lấy từ website của quỹ tiền tệ quốc tế IMF và ngân hàng thế giới (WB). Chọn kỳ gốc là quý IV năm 1999 có số liệu CPI bằng 100, chỉ số CPI ở các năm tiếp theo của Việt Nam và các nƣớc phải đƣợc điều chỉnh theo kỳ gốc. Chỉ số CPI quý I năm 2000 điều chỉnh về kỳ gốc đƣợc tính bằng cách nhân CPI quý I năm 2000 với CPI kỳ gốc ( quí IV năm 1999) chia cho 100. CPI quý II năm 2000 đƣợc điều chỉnh về kỳ gốc bằng CPI quý II năm 2000 nhân với CPI quý I năm 2000 đã đƣợc điều chỉnh chia cho 100. Thực hiện tƣơng tự với các quý của các năm tiếp theo. Việc lập bảng tính bằng excel có thể giúp cho việc điều chỉnh chỉ số CPI đƣợc thực hiện một cách dễ dàng. Đơn vị tính của chỉ số tiêu dùng CPI là phần trăm..
Các số liệu về GDP của Việt Nam và các nƣớc cũng đƣợc lấy từ cơ sở dữ liệu của IMF và OECD theo quý. Đơn vị đƣợc thống nhất giữa các nƣớc là triệu đô. GDP thế giới