Biến
Mối tương
quan Các nghiên cứu
Biến số đại diện được sử dụng trong nghiên cứu
Chi
tiêu -
Fratzscher và cộng sự (2007), Sulaiman (2010)
Phan Thị Tuyết Trinh (2012).
-Chi tiêu cuối cùng khu vực hộ gia đình - GDP Lạm phát -/+ Koray và McMillin (1999), Kim (2001), Jannsen và Klein (2011), Muco và cộng sự (2004), Ncude và Ndou (2013).
P: chỉ số lạm phát được tính thơng qua chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
P cịn được tính thơng qua chỉ số giảm phát GDP (GDP deflator)
Tỷ giá -/+ Koray và McMilin (1999), Nadenichek (2006), Dash (2003), Fratzscher và Straub (2009), Onafwora (2003), Aziz (2008), Ivrendi và Guloglu (2010), Ncube và Ndou (2013), Kim và Buyangerel (2013)
- NEER: Tỷ giá danh nghĩa đa phương
- REER: Tỷ giá thực hiệu lực - Ngồi ra cịn sử dụng tỷ giá danh nghĩa song phương giữa hai nước.
Dòng vốn gián tiếp - Fratzcher và cộng sự (2007),
Ncube và Ndou (2013) - Chỉ số chứng khoán: S&P500,…. Lãi suất (*) +/- Koray và McMillin (1999), Kim (2001), Jannsen và Klein 2011),
Muco và cộng sự (2004), Ivrendi và Guloglu (2010), Ncube và Ndou (2013)
- Lãi suất thị trường tiền tệ: Lãi suất liên bang Mỹ, lãi suất ngắn hạn thị trường tiền tệ nhóm G7:[Koray và Millin (1999), Kim (2001), Fratzscher và cộng sự (2007), Jannsen và Klein (2011), Ivrendi và Guloglu (2010), NCUBE và NDOU (2013)].
- Lãi suất tiền gửi: Muco và cộng sự (2004).
Trong đó:
(-): Biểu hiện cho sự tác động nghịch chiều giữa biến nghiên cứu và cán cân thương mại.
(+): Biểu hiện cho tác động cùng chiều giữa biến nghiên cứu và cán cân thương mại.
(*) Khi nghiên cứu chính sách tiền tệ ở Việt Nam thì biến lãi suất được lấy làm đại diện gồm có: Lãi suất cho vay đã điều chỉnh theo lạm phát theo Lê Việt Hùng (2008), lãi suất cho vay theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013), lãi suất cho vay theo nghiên cứu của Bhattacharya (2013). Trong bài nghiên cứu của mình để đảm bảo nguồn số
liệu đáng tin cậy trong lúc thu thập đề tài sẽ lấy lãi suất cho vay như nghiên cứu của Bhattacharya (2013), Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013).
Tóm lại, những tác động của chính sách tiền tệ và tỷ giá lên cán cân thương mại là một trong những chủ đề quan trọng mà giới học thuật và những nhà hoạch định chính sách quan tâm vì những tác động của nó. Trong các nghiên cứu thực nghiệm bằng định lượng về cú sốc chính sách tiền tệ và tỷ giá tác động lên cán cân thương mại thì phần lớn các nhà kinh tế thường sử dụng các mơ hình như: VAR, SVAR, VAR đệ quy, VECM, ECM, SVECM,…. Do các chính sách kinh tế của Việt Nam và Nam Phi là tương đồng nên đề tài sẽ chọn nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013) làm cơ sở cho nghiên cứu của đề tài.
Tóm lại, trong chương này đề tài đã thực hiện tổng hợp một số nghiên cứu có
liên quan, đồng thời chỉ ra một số biến thường được sử dụng trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ, tỷ giá và cán cân thương mại để làm nền tản cho việc chọn lực mơ hình nghiên cứu trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Cở sở chọn mơ hình nghiên cứu:
Mơ hình nghiên cứu của đề tài sẽ dựa trên mơ hình nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013). Bởi hai lý do sau:
- Thứ nhất, ở Việt Nam chưa thực sự có nhiều nghiên cứu về chủ đề này sử dụng mơ hình VAR. Nên chưa có một mơ hình chuẩn cho việc nghiên cứu nên đề tài sẽ sử dụng mơ hình nghiên cứu ở những nước có nền kinh tế nhỏ mở như Nam Phi làm nền tản cho nghiên cứu của mình.
- Thứ hai, chính sách kinh tế vĩ mô của Nam Phi cũng có những điểm tương đồng với chính sách kinh tế vĩ mơ của Việt Nam là: Phát triển kinh tế, tạo công ăn việc làm và xóa bỏ dần khoản cách giàu nghèo.
3.2. Cơ sở dữ liệu:
Tất cả nguồn dữ liệu nghiên cứu của đề tài được thống kê theo bảng sau: Bảng 3.1. Dữ liệu nghiên cứu
Biến Thời gian Nguồn
Việt Nam
GDP 1996Q1-2012Q4 Tổng cục thống kê
Lãi suất 1996Q1-2012Q4 IMF
Tỷ giá 1996Q1-2012Q4 Datastream
Kim ngạch xuất nhập khẩu 1996Q1-2012Q4 Tổng cục Hải quan Cán cân thương mại 1996Q1-2012Q4 IMF
Tiêu dùng hộ gia đình(*) 1996Q1-2012Q4 World Bank
VN Index 2000Q3-2012Q4 SGD CK TPHCM
Chỉ số giá tiêu dùng (2005=100) 1996Q1-2012Q4 IMF
Mỹ
Chỉ số giá tiêu dùng (2005=100) 1996Q1-2012Q4 IMF
S&P500 1996Q1-2012Q4 Federal Reserve Bank of St. Louis Tiêu dùng hộ gia đình 1996Q1-2012Q4 Federal Reserve Bank of St. Louis Lãi suất liên bang 1996Q1-2012Q4 Federal Reserve Bank of St. Louis
(*) Biến này WB khơng có thống kê theo dữ liệu Quý của Việt Nam nên đề tài sử dụng dữ liệu theo năm và nhờ sự hỗ trợ từ phần mềm Eviews để chuyển đổi từ dữ liệu năm ra quý. Cách chuyển đổi này được thực hiện giống như nghiên cứu của Mwase (2006).
3.3. Mơ hình nghiên cứu: 3.3.1.Mơ tả biến 3.3.1.Mơ tả biến
Như đã trình bày trong phần cơ sở lựa chọn mơ hình, trong phần này đề tài sẽ trình bày cách đo lường các biến nghiên cứu. Lý do của việc chọn năm 2005 là năm gốc là bởi vì các yếu tố vĩ mơ trong giai đoạn từ 2000-2005 của Việt Nam là ổn định và ít biến động. Ngồi ra việc chọn năm 2005 làm năm gốc cũng giúp cho đề tài trong việc thu thập dữ liệu được dễ dàng hơn. Tất cả được thống kê trong bảng sau:
Bảng 3.2.Mô tả và đo lường các biến nghiên cứu
Biến Mô tả Cách đo lường
C-C*
Chênh lệch chỉ số tiêu dùng cuối cùng khu vực hộ gia đình của Việt Nam và Mỹ.
x100,
- Cij,Cij*: Chỉ số tiêu dùng cuối cùng khu vực hộ gia đình của Việt Nam, Mỹ quý i năm thứ j so với năm gốc 2005 (2005=100).
- CEij, CEij*: giá trị tiêu dùng cuối cùng khu vực hộ đình của Việt Nam và Mỹ quý i
năm j (i=1,2,3,4;
j= ).
- CE2005, CE*2005: giá trị tiêu
gia đình Việt Nam, Mỹ năm 2005 (năm gốc).
P-P*
Chênh lệch lạm phát giữa Việt Nam và Mỹ.
x100, x100 P, P*: chỉ số lạm phát Việt Nam và Mỹ.
CPIt, CPI*t: chỉ số giá tiêu
dùng của Việt Nam, Mỹ thời kỳ t.(năm 2005=100)
i-i*
- Chênh lệch lãi suất cho vay Việt Nam và lãi suất liên bang Mỹ. - Đơn vị tính%/năm
i: Lãi suất cho vay của Việt Nam i*: lãi suất liên bang Mỹ (Fed fund rate).
REER
Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực. Được tính tốn trên rổ tiền tệ gồm 15 nước có tỷ trọng thương mại lớn với Việt Nam: Úc, Thụy Sĩ, Anh, Hàn Quốc, Hồng Kông, Nhật Bản, Trung Quốc, Singapore, Thái Lan, Mỹ, Nga, Malaysia, Ấn Độ, Pháp, Hà Lan. Năm 2005 là năm gốc (2005=100) x100
tỷ giá danh nghĩa song
phương
Tỷ trọng kim ngạch xuất
nhập khẩu giữa 2 nước (Nước nghiên cứu và các đối tác thương mại j).
tỷ số chỉ số giá tiêu
dùng của đối tác thương mại j so với Việt Nam.
NEER
NEER: tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa
phương.
Năm 2005 là năm gốc (2005=100).
x100
tỷ giá danh nghĩa song
phương
Tỷ trọng kim ngạch xuất
nhập khẩu giữa 2 nước (Việt Nam và các đối tác thương mại j).
TB
TB: Tỷ số cán cân thương mại thời kỳ t chia cho GDP thời kỳ t.
,
Trong đó:
(Export-Import)t: cán cân thương mại thời kỳ t GDPt: GDP thời kỳ t
q-q* (**)
Chênh lệch chỉ số chứng khoán giữa thị trường chứng khoán Việt Nam (HOSE) và thị trường chứng khoán Mỹ.
ý , ý
q,q*: Chỉ số VNIndex, S&P500 theo ngày.
n: số ngày có giao dịch trong quý.
(**) Dữ liệu được lấy tại thời điểm quý 3 năm 2000 do sở giao dịch chứng khốn Thành Phố Hồ Chí Minh được thành lập và chính thức đi vào hoạt động là tháng 7 năm 2000.
3.3.2.Mơ hình nghiên cứu:
Dựa trên nền tản bài nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013) và các nghiên cứu trước đây và cũng nhằm để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, mơ hình nghiên cứu của đề tài là mơ hình VAR đệ quy với phân rã Cholesky và biến giả (D) đại diện cho khủng hoảng tài chính năm 2008 theo đó những quan sát trước năm 2008 có giá trị là 0 và sau năm 2008 có giá trị là 1. Mơ hình nghiên cứu của đề tài được diễn giải dưới dạng vecto Yt như sau:
Ngoài ra, đề tài cũng thực hiện việc thêm biến q-q* vào mơ hình (3.1) và được đặt sau biến REER. Có hai lý do của việc thêm biến này vào là do theo sau chương trình nới lỏng định lượng của Mỹ (Quantitative Easing) làm cho một lượng lớn dòng vốn gián tiếp đổ vào các thị trường đang phát triển trong đó có
Việt Nam gây ảnh hưởng lên tỷ giá hối đối và từ đó ảnh hưởng đến cán cân thương mại theo Ncube và Ndou (2013). Ngoài ra, theo lý thuyết Tobin’q thì thị trường chứng khốn như là một kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế, theo đó Tobin định nghĩa q là giá trị thị trường của công ty chia cho chi phí thay thế vốn. Nếu q cao, giá trị thị trường của công ty cao tương đối so với chi phí thay thế vốn và vốn thiết bị rẻ hơn giá trị thị trường của cơng ty. Các cơng ty sau đó có thể phát hành cổ phần và có được giá cao hơn so với chi phí nhà máy và thiết bị mà họ đang mua. Như vậy, chi tiêu đầu tư sẽ tăng một sự gia tăng đầu tư thường là tăng nhập khẩu máy móc thiết bị khi đó sẽ ảnh hưởng đến cán cân thương mại, đặc biệt khi đầu tư tăng nhưng tiết kiệm không tăng tương ứng.
Ở đây đề tài sử dụng các biến kinh tế vĩ mơ của Mỹ làm biến kiểm sốt vì ba lý do sau:
- Thứ nhất, nền kinh tế tồn cầu vẫn chưa có dấu hiệu khả quan sau cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu cuối năm 2008 mà nguồn gốc là từ Mỹ.
- Thứ hai, Mỹ là một trong những đối tác thương mại lớn của Việt Nam và thường là thị trường xuất siêu của Việt Nam nên một bất ngờ giảm trong tiêu dùng Mỹ do suy thoái sẽ làm giảm nhu cầu hàng hóa Việt Nam và làm thay đổi bất ngờ trong cán cân thương mại Việt Nam.
- Thứ ba, theo sau chương trình nới lỏng định lượng quy mơ lớn của Mỹ sẽ làm giảm lãi suất và thúc đẩy một luồng vốn gián tiếp từ Mỹ đổ vào các thị trường mới nổi, đang phát triển và Việt Nam cũng nằm trong số đó từ đó tác động lên tỷ giá và gây ảnh hưởng lên cán cân thương mại của Việt Nam.
Ở đây đề tài sử dụng biến C-C* (Consumption) như trong nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013) thay vì sử dụng GDP như những nghiên cứu trước đây thì theo Fratzcher và cộng sự (2007) kết quả là như nhau trong cả hai trường hợp.
3.3.3. Mơ hình VAR đệ quy
Mơ hình VAR được giới thiệu đầu tiên bởi Sims (1980). So với các mơ hình truyền thống trước đó thì các biến được chia thành biến nội sinh và biến ngoại sinh. Tuy nhiên theo Sims thì tất cả các biến trong mơ hình đều được xem là biến nội sinh. Điều này là phù hợp khi đánh giá tác động của các biến vĩ mơ.
Trong mơ hình VAR một biến không chỉ chịu tác động của các biến khác trong mơ hình mà cịn chịu ảnh hưởng bởi biến trễ của chính nó. Mơ hình VAR về cấu trúc là gồm hệ phương trình. VAR là một mơ hình động của một biến số thời gian. Mơ hình VAR của 2 biến Y1, Y2 với độ trễ p được viết như sau:
Trong đó: Y1t và Y2t là chuỗi dừng và là biến nội sinh, vai trò của chúng là tương đương nhau. ε1t và ε2t là các sai số phần dư.
Mơ hình VAR đệ quy được đề xuất đầu tiên bởi Bernanke và Mihov (1998), theo đó mơ hình được xây dựng sao cho các phần dư khơng tương quan với các phần dư trong phương trình hồi quy trước đó. Phương pháp phân rã Cholesky được sử dụng trong mơ hình này (Xem thêm phụ lục 1). Tuy nhiên kỹ thuật này lại phụ thuộc vào việc sắp xếp thứ tự các biến theo Sarno và Thornton (2004). Cụ thể:
Các biến sắp xếp theo một thứ tự giả định, khi đó biến đứng trước được giả định sẽ gây ra tác động cho những biến ở sau nó, trong khi các biến sau khơng gây ra tác động tới biến đứng trước nó mà chỉ chịu tác động của các biến trễ của chính nó.
Với thứ tự sắp xếp khác nhau sẽ cho ra kết quả khác nhau. Do đó thơng thường người ta thường vận dụng đến lý thuyết kinh tế để đưa ra các cách sắp xếp lý thuyết phù hợp.
Như vậy lý do cho việc sắp thứ tự các biến trong mơ hình của đề tài là:
Biến C-C* được sắp xếp đầu tiên được giả định rằng chi tiêu chỉ phụ thuộc vào tiêu dùng trong quá khứ và chịu tác động của các yếu tố ngoại sinh, không chịu tác động của các biến khác trong mơ hình. Biến P-P* được xếp thứ hai ngụ ý rằng lạm phát chỉ chịu tác động của lạm phát trong quá khứ và chịu tác động của chi tiêu- phù hợp với lạm phát do cầu kéo. Biến i-i* được xếp thứ ba ngụ ý rằng lãi suất chịu tác động đống thời của chi tiêu và lạm phát- điều này phù hợp với với phản ứng của chính sách tiền tệ khi xem xét các yếu tố chi tiêu và lạm phát. Biến REER được xếp thứ tư ngụ ý rằng nó chịu tác động tức thời của các biến chi tiêu, lạm phát, lãi suất- điều này phù hợp với phản ứng của tỷ giá trước các yếu tiêu dùng, lạm phát và lãi suất. Biến TB được xếp cuối cùng ngụ ý rằng nó chịu tác động của tất cả các biến cịn lại trong mơ hình. Biến q-q* được xếp trên TB ngụ ý rằng TB chịu tác động của q-q* và tất cả các biến cịn lại.
3.4. Phương pháp kiểm định mơ hình 3.4.1.Kiểm tra tính dừng: 3.4.1.Kiểm tra tính dừng:
Trong nghiên cứu thực nghiệm khi sử dụng dữ liệu là chuỗi thời gian và đặc biệt là sử dụng mơ hình VAR thì tất cả các biến trong mơ hình phải dừng
(Stationary). Một chuỗi dữ liệu thời gian được xem là dừng nếu trung bình và phương sai khơng thay đổi theo thời gian và hiệp phương sai giữa hai thời điểm chỉ phụ thuộc vào khoảng cách hay độ trễ về thời gian chứ không phụ thuộc vào thời điểm đang xét. Cụ thể:
Trung bình : E Y t const
Phương sai : 2
t
Var Y const
Hiệp phương sai : CovarY Yt, t k gk
Tính dừng là một khái niệm vô cùng quan trọng. Trong hầu hết các mơ hình thống kê đều yêu cầu chuỗi dữ liệu phải là chuỗi dừng. Do vậy khi ước lượng các tham số hoặc kiểm định giả thuyết của mơ hình, nếu khơng kiểm định tính dừng của dữ liệu thì các kỹ thuật phân tích thơng thường chẳng hạn phương pháp bình phương bé nhất (OLS) sẽ khơng chính xác và hợp lý. Theo Granger và Newbold (1977) các kết quả phân tích từ chuỗi dữ liệu không dừng đều là giả mạo. Cụ thể nếu mơ hình tồn tại ít nhất một biến độc lập có cùng xu thế với biến phụ thuộc, khi đó kết quả ước lượng mơ hình ta có thể thu được các hệ số có ý nghĩa thống kê và hệ số R2
rất cao. Nhưng đều này được tạo ra bởi tính xu thế của hai biến chứ chúng khơng có mối tương quan chặt chẽ với nhau.
Để kiểm tra tình dừng trong bài đề tài sẽ sử dụng kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF), một trong những cơng cụ phổ biến trong kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian theo Gujarati (2003). Theo đó các độ trễ thời gian sẽ được lựa chọn theo tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criteria) (Xem thêm phụ lục 2).
Nếu chuỗi dữ liệu không dừng đề tài sẽ sử dụng kỹ thuật lấy sai phân để đưa