CHƯƠNG 4 : CÁC VẤN ĐỀ VỀ KINH TẾ LƯỢNG
4.2. Mơ hình ước lượng cho Việt Nam
Phần này mơ tả tồn bộ quy trình thực nghiệm để kiểm tra tính hợp lệ mơ hình tiền tệ trong cả ngắn hạn và dài hạn cho tỷ giá hối đối danh nghĩa VND/USD sử dụng mơ hình SVAR đồng liên kết. Nhìn chung, quy trình thử nghiệm ngụ ý rằng khơng chỉ ước lượng phương trình tỷ giá đồng tích hợp dài hạn, liên quan đến MAER, mà cịn áp đặt các hạn chế trong ma trận hiệp phương sai của mơ hình VAR rút gọn để tính tốn sự tương quan tức thời đề nghị bằng phiên bản ngắn hạn của mơ hình tiền tệ.
Trong sự hiện diện của kiểm định nghiệm đơn vị, cấu trúc hĩa mơ hình SVAR đồng liên kết cĩ thể được thực hiện như sau:
Bước 1: kiểm định tính dừng
Bước 2: lựa chọn độ trễ phù hợp
Bước 3: kiểm định đồng liên kết và ước tính mối quan hệ dài hạn
Bước 4: ước lượng mơ hình SVAR và xác định mối tương quan tức thời trong ngắn hạn.
4.2.1. Kiểm định tính dừng:
Một dữ liệu chuỗi thời gian được xem là dừng nếu như trung bình và phương sai của nĩ khơng thay đổi theo thời gian và giá trị của hiệp phương sai chỉ phụ thuộc vào khoảng cách hay độ trễ về thời gian giữa hai thời đoạn chứ khơng phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà hiệp phương sai được tính, nghĩa là dữ liệu của nĩ sẽ cĩ xu hướng trở về mức trung bình và những giao động xung quanh mức trung bình là như nhau.
Tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian là một khái niệm vơ cùng quan trọng, vì một chuỗi số liệu theo thời gian cĩ tính chất dừng thì mới cho ra được kết quả ước lượng tin cậy nên thực tế hầu hết tất cả những mơ hình thống kê đều được thực hiện dưới giả định là dữ liệu chuỗi thời gian phải dừng. Do đĩ, vấn đề đầu tiên trong việc ước lượng và định dạng mơ hình VAR đĩ là kiểm định xem chuỗi dữ liệu chúng ta đang quan sát là chuỗi dừng hay khơng. Nếu là chuỗi dữ liệu là dừng thì ta tiến hành ước lượng trên chuỗi dữ liệu này, nếu chuỗi dữ liệu khơng dừng thì ta tiến hành lấy sai phân và xem xét tính dừng của chuỗi sai phân. Việc lấy sai phân sẽ dừng lại khi kết quả kiểm định của chuỗi sai phân là dừng, nếu một chuỗi sai phân dừng ở bậc d, với d là số lần lấy sai phân, được ký hiệu là I(d), theo kinh nghiệm các tác giả thì d thường bằng 1 hoặc 2.
Vì dữ liệu là các chuỗi thời gian, chuỗi số lấy theo thời gian của những đại lượng kinh tế cịn nhiều biến động nên thường cĩ nghiệm đơn vị (tức chuỗi khơng dừng), do đĩ chúng tơi tiến hành kiểm định tính dừng của các biến (Unit Root Test)
tiếp tục lấy sai phân cho đến khi chuỗi dừng trước khi đưa vào mơ hình thực nghiệm.
4.2.2. Lựa chọn độ trễ phù hợp:
Với mơ hình VAR, việc lựa chọn độ trễ là điều quan trọng. Độ trễ = 0 là vơ lý vì giá trị kỳ trước thường cĩ ảnh hưởng nhất định đến giá trị kỳ sau, kỳ vọng tương lai thường dựa trên giá trị hiện tại hoặc quá khứ. Tuy nhiên, mơ hình VAR rất nhạy cảm đối với độ trễ và chúng ta rất khĩ khăn trong việc xác định một độ trễ tối ưu cho mơ hình này. Nếu chúng ta lựa chọn độ trễ quá ít sẽ dẫn đến sai số đặc trưng. Ví dụ như đối với thị trường lãi suất là một thị trường đặc biệt bởi vì cĩ xảy ra kinh doanh chênh lệch lãi suất (Arbitrage). Vì thế nếu chỉ xem xét với độ dài trễ quá ngắn thì rất cĩ thể chúng ta đã bỏ qua tác động đáng kể của hiện tượng Arbitrage này. Nếu lựa chọn độ trễ quá dài sẽ làm mất các bậc tự do trong mơ hình, đĩ là cịn chưa đề cập đến đa cộng tuyến.
Như vậy cĩ cách nào để lựa chọn độ trễ tối ưu? Câu trả lời là khơng cĩ cách nào ngồi việc chúng ta phải tiến hành quá trình thử và sai để tìm ra được độ trễ phù hợp cho mơ hình, về mặt cơ bản phải thỏa mãn tối đa các tiêu chuẩn LR (Likelihood ratio test criterion), FPE (Final prediction error criterion), AIC (Akaike information criterion), SIC (Schwars information criterion).
4.2.3. Kiểm định đồng liên kết và ước tính mối quan hệ dài hạn:
Trong phân tích chuỗi thời gian, kết quả thường gặp là chuỗi khơng dừng. Trong trường hợp các biến khơng dừng, khi ước lượng bằng phương pháp Least Square – LS, kết quả nhận được cĩ thể là giả mạo.
Tuy nhiên, giữa các chuỗi khơng dừng cĩ thể tồn tại mối quan hệ đồng liên kết, tác giả tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa các biến, sử dụng kiểm định Johansen. Nếu kết quả kiểm định là tồn tại đồng liên kết giữa các biến, nghĩa là cĩ mối quan hệ trong dài hạn giữa biến phụ thuộc là tỷ giá hối đối danh nghĩa và biến độc lập là chênh lệch cung tiền, sản lượng và lãi suất trong và ngồi nước.
Trong trường hợp tồn tại mối quan hệ đồng liên kết, tác giả ước tính mơ hình VECM để xác định phương trình tiền tệ trong dài hạn như sau:
(4.5) VECM là một dạng restricted VAR được thiết kế để mơ hình hĩa chuỗi thời gian khơng dừng và cĩ mối quan hệ đồng liên kết. Mơ hình VECM chứa đựng mối quan hệ trong dài hạn và tốc độ điều chỉnh trong ngắn hạn giữa các biến.
Điều kiện để biến thể MAER được duy trì trong dài hạn là hệ số được kỳ vọng > 0, < 0 và > 0:
+ > 0: sự gia tăng trong chênh lệch cung tiền VND và USD danh nghĩa (m – m* tăng lên) dẫn đến VND mất giá tương đối so với USD
e tăng.
+ < 0: sự gia tăng trong chênh lệch sản lượng của Việt Nam và Mỹ (y – y* tăng lên) dẫn đến VND tăng giá tương đối so với USD e giảm. + > 0: sự gia tăng trong chênh lệch lãi suất của VND và USD (i – i*
tăng lên) dẫn đến VND giảm giá tương đối so với USD e tăng.
4.2.4. Ước lượng mơ hình SVAR và xác định mối tương quan tức thời trong ngắn hạn: trong ngắn hạn:
Trước hết, tác giả sử dụng mơ hình VAR trong đĩ sử dụng ECM (hình thức hiệu chỉnh lỗi) để xác định những liên kết rất ngắn hạn giữa tỷ giá hối đối và các yếu tố quyết định, được ẩn trong ma trận hiệp phương sai của phần dư mơ hình đa biến. (4.6) Trong đĩ: (4.7) Và (4.8)
Để khơi phục các hệ số của mơ hình trong ngắn hạn, tác giả sử dụng ma trận hiệp phương sai – phương sai của VAR trong hình thức ECM (4.6). Sau đĩ, dựa trên MAER, áp đặt các hạn chế lý thuyết cho Matrix như sau:
=
(4.9)
Cấu trúc cuối cùng này cĩ thể được viết lại thành phương trình sau cĩ liên quan đến mơ hình tiền tệ ngắn hạn:
(4.10)
Điều kiện để biến thể MAER được duy trì là hệ số kỳ vọng trong ngắn hạn a12 > 0, a13 < 0 và a14 > 0. Điều đáng nĩi là mơ hình phải được identified hoặc overidentified và hiệu lực của các hạn chế ngắn hạn và dài hạn được đề cập phải được xác nhận bằng cách sử dụng kiểm định likelihood ratio test.