CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Dữ liệu và biến
3.2.2. Biến độc lập
Biến độc lập trong phân tích của bài viết bao gồm như sau:
3.2.2.1. Length, Inflation, Inflation
Length: Chiều dài của mỗi thời kỳ giảm lạm phát. Như thể hiện trong Bảng 3.1 thì
1 giai đoạn giảm lạm phát kéo dài trung bình 4.77 năm, thấp nhất là 1 năm và cao nhất là 9 năm (giai đoạn 1991-2000 ở Greece và 1990-1999 ở Portugal)
Inflation: Mức lạm phát ở đỉnh (lạm phát ở năm đầu tiên trong mỗi thời kỳ giảm
lạm phát)
Inflation: Mức thay đổi lạm phát từ đỉnh đến đáy hay số điểm giảm lạm phát.
Các ước tính với các biến này được thực hiện thông qua quá trình ước tính tỷ lệ đánh đổi ở trên. Lưu ý rằng Inflation, Inflation và Length là khác nhau cho từng giai đoạn giảm lạm phát và khác nhau cả ở các quốc gia và trong quốc gia. Do sử dụng bộ dữ liệu theo năm nên mỗi biến này sẽ có cùng một giá trị đối với các năm trong 1 thời kỳ giảm lạm phát. Kỳ vọng dấu của các biến trên như sau: Inflation dự kiến sẽ có một mối tương quan âm với SAC, trong khi Length dự kiến sẽ có một mối tương quan dương. Trong khi đó theo kết quả Ball (1994) thì mức độ ban đầu của lạm phát, Inflation, khơng có ý nghĩa.
3.2.2.2. Openness
Openness: là thước đo về mức độ mở cửa thương mại. Romer (1993) là một đóng
góp quan trọng cho các nghiên cứu về tác động của sự mở cửa đến kết quả lạm phát. Romer lập luận rằng lạm phát cân bằng là thấp hơn trong nền kinh tế mở vì các nhà hoạch định chính sách có ít động lực để theo đuổi chính sách nới lỏng khi nền kinh tế mở hơn. Nghiên cứu về tác động của độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi theo Romer thì mức độ mở cửa bằng tỷ lệ nhập khẩu/GDP hằng năm trong tồn bộ thời kì lấy mẫu. Dữ liệu này được lấy theo năm tương ứng với các năm trong 1 thời kỳ giảm lạm phát từ mục Development Indicators của World Bank.
3.2.2.3. Pass Through
Như đã giải thích trong phần giới thiệu, bằng chứng về tác động của độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi là phức tạp. Tác động này có thể phụ thuộc vào đặc điểm cấu trúc giữa các quốc gia. Do đó, mơ hình của bài viết sẽ bao gồm biến giải thích Pass Through đại diện cho mức độ truyền dẫn tỷ giá của mỗi nước. Việc ước tính biến
này được tham khảo trong tài liệu của Campa và Goldberg’s (2005). Campa và
Goldberg ước tính thực nghiệm truyền dẫn tỷ giá bằng cách hồi quy theo phương trình
pt là chỉ số giá nhập khẩu6 được thu thập tại IMF theo năm
et là tỷ giá hiệu lực danh nghĩa hầu hết được thu thập tại IMF, riêng đối với Việt Nam do hạn chế về mặt thu thập dữ liệu nên bài viết tính tốn dựa trên tỷ trọng thương mại với 10 nước chính là Nhật Bản, Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mỹ, Thái Lan, Úc, Hồng Kông, Malaysia và Indonesia, dữ liệu được thu thập tại IMF, GSO và DataStream.
wt là một biến kiểm sốt cho chi phí xuất khẩu, bài viết đã tham khảo nghiên cứu của Amit Ghosh, Ramkishen S. Rajan (2009) và sử dụng chỉ số CPI của thế giới để đại diện cho chi phí của các nhà xuất khẩu.
yt là thu nhập thực tế của nền kinh tế nhập khẩu được xác định là GDP thực. Do số liệu khơng sẵn có nên GDP thực xác định theo: GDPreal =GDPnominal×100
GDPdeflator
Truyền dẫn tỷ giá phản ánh tác động của biến động một phần trăm của tỷ giá hối đoái danh nghĩa đến chỉ số giá trong nước. Do đó, một ước tính truyền dẫn tỷ giá 0.921 (giá trị trung bình trong mẫu của bài viết) ngụ ý rằng sự mất giá một phần trăm của đồng nội tệ sẽ dẫn đến một sự gia tăng 0.921 phần trăm trong chỉ số giá trong nước.
Campa và Goldberg cung cấp cả các ước lượng ngắn hạn (các hệ số về độ trễ một quý của tỷ giá danh nghĩa) và ước lượng dài hạn (tổng độ trễ bốn quý của tỷ giá danh nghĩa) là kết quả từ một hồi quy độ trễ. Riêng đối với bài này bài viết sử dụng ước lượng dài hạn với dữ liệu hằng năm và lấy độ trễ 1 năm, vì chúng phù hợp với ước lượng hàng năm của bài viết về lạm phát xu hướng và tỷ lệ đánh đổi. Phương trình hồi quy được chi tiết hơn như sau:
Δptj = α + a0jΔetj + a1jΔet−1j + b0jΔwtj + b1jΔwt−1j + cjΔgdptj + ϑtj (18)
Pass Through trong dài hạn của một nước sẽ bằng tổng của hệ số a0j và a1j. Campa và Goldberg cũng đã xem xét liệu rằng mức độ truyền dẫn có ổn định theo thời gian
và bằng các kiểm định họ không thể bác bỏ sự ổn định truyền dẫn dài hạn. Do đó, bài viết chỉ xem xét biến truyền dẫn dài hạn theo dữ liệu chéo giữa các nước để giảm thiểu nội sinh tiềm năng giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá. Nhưng do nội sinh cũng có thể phát sinh nếu lạm phát ảnh hưởng đến khả năng xuất khẩu và thay đổi truyền dẫn tỷ giá hối đoái. Nên trong nghiên cứu thực nghiệm của bài viết dưới đây cũng kiểm tra biến nội sinh cho Pass Through và sử dụng mơ hình hồi quy
biến công cụ (IV) để kiểm tra độ vững. Dữ liệu Pass Through dùng để đưa vào mơ hình của bài viết được lấy từ nghiên cứu của Campa và Goldberg’s và dữ liệu tự tính tốn cho phù hợp với các nước trong mẫu7.
Bảng 3.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến giải thích
Biến Length Inflation Inflation Openness Pass Through
Length 1 Inflation 0.3601* 1 Inflation 0.4800* 0.8267* 1 Openness -0.2217* -0.0479 -0.0165 1 Pass through 0.2009* 0.0592 0.0187 -0.2774* 1 * có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Nhận xét: Hệ số tương quan giữa các biến giải thích đa số đều nhỏ, nên ta có thể nhận định ban đầu là khơng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.