Với mơ hình biểu thị mối quan hệ giữa tỷ giá hối đối đến cán cân thương mại đã
xác định ở trên, tơi áp dụng phương pháp phân tích mối quan hệ này bằng lý thuyết
VAR để ước lượng.
Trong nghiên cứu kinh tế, chúng ta thường giả lập mơ hình mà ở đĩ các biến số kinh tế cĩ quan hệ với nhau và thường được mơ tả dưới dạng các cân bằng, chẳng hạn như:
t t
t x u
y 01
Trong đĩ: yt và xt là các biến chuỗi, là tham số ước lượng,và ut là sai số. Điều
đáng quan tâm ở đây là nếu phương trình cân bằng trên là tồn tại thì đặc tính của sai số
cân bằng ut sẽ là như thế nào. Một đặc trưng quan trọng của ut sẽ là một biến chuỗi cĩ giá trị trung bình nhỏ và khơng cĩ xu hướng lớn dần hay nhỏ dần theo thời gian. Vì vậy, nếu biến chuỗi sai số này là biến ngẫu nhiên thì giá trị trung bình ước tính sẽ bằng
0 và cĩ cùng phương sai. Một biến chuỗi sai số với đặc tính này được gọi là biến chuỗi tĩnh (Stationary Time Series). Vì thế, trong khi ước lượng các tham số hoặc kiểm định giả thiết của các mơ hình, nếu khơng kiểm định thuộc tính này của biến chuỗi thì các kỹ thuật phân tích thơng thường (chẳng hạn như kỹ thuật OLS) sẽ khơng cịn chính xác và hợp lý. Do đĩ, nếu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tương quan như trên sẽ dẫn đến “tương quan giả“ (Granger và Newbold, 1974)1. Kết quả của loại hồi quy này sẽ dẫn đến các kiểm định thống kê như t, F, R2 sẽ bị lệch. Nĩi một cách khác, hồi quy lệch sẽ cho kết quả các kiểm định thống kê t và R2 rất tốt nhưng mơ hình cĩ thể hồn tồn khơng cĩ ý nghĩa. Vì vậy, trước khi xây dựng và phân tích mơ hình, cần phải cĩ kiểm định thuộc tính tĩnh của các biến chuỗi trước khi đưa vào sử dụng.
3.4.1 Kiểm định tính dừng của của chuỗi dữ liệu thời gian (Unit root test)
Trong bài nghiên cứu, chuỗi các số liệu về cán cân thương mại, thu nhập trong nước, thu nhập nước ngồi, tỷ giá hối đối danh nghĩa đa phương là các chuối thời
gian (time series). Khác với dữ liệu bảng (Panel data), hầu hết các số liệu về chuỗi thời gian trong các nghiên cứu đều khơng dừng. Để chuỗi dữ liệu thời gian đạt trạng thái
dừng, trước tiên ta lấy logarit của các biến, dữ liệu sẽ trở nên đồng đều hơn, tuy nhiên nếu chuỗi dữ liệu vẫn khơng dừng thì ta tiếp tục lấy sai phân cho đến khi chuỗi dữ liệu nghiên cứu đạt trạng thái dừng.
Trong bài nghiên cứu này, tác tác giả sử dụng phương pháp Augmented Dickey – Fuller (ADF) trong kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) để kiểm định tính dừng (stationary) của các biến. Kết quả thu được thể hiện ở bảng 3.2
Bảng 3.2: Kết quả kiểm định tính dừng các biến số Ln(TB), Ln(REER), Ln(GDPvnt), Ln(GDPwt)
Biến Các giá trị tới hạn Giá trị của thống kê kiểm định Quy tắc ra quyết định 1% 5% 10% LNTB -4.180911 -3.515523 -3.188259 -2.169272 Thừa nhận Ho DLNTB -4.205004 -3.526609 -3.194611 -6.126453* Bác bỏ Ho LNREERT -4.192337 -3.520787 -3.191277 -2.504773 Thừa nhận Ho DLNREERT -4.192337 -3.520787 -3.191277 -7.387628* Bác bỏ Ho LNGDPVNT -4.175640 -3.513075 -3.186854 -6.457392* Bác bỏ Ho LNGDPWT -4.170583 -3.510740 -3.185512 -3.137586 Thừa nhận Ho DLNGDPWT -4.205004 -3.526609 -3.194611 -4.612662* Bác bỏ Ho
Ghi chú: *: Bác bỏ Ho ở mức ý nghĩa 5%. Điều đĩ cĩ nghĩa là các chuỗi số liệu LNTB, LNREERT, LNGDPWT đều dừng sau khi lấy sai phân bậc 1. Chuỗi số liệu LNGDPVNT dừng mơ hình gốc
Nguồn: Kết quả kiểm định bộ dữ liệu tác giả phần mềm Eviews6
Đây là kết quả được thực hiện theo mơ hình intercept (hằng số) và trend (xu
hướng) theo kiểm định Augmented Dickey – Fuller. Kết quả kiểm định cho thấy các
biến chuỗi thời gian đều khơng dừng ngoại trừ biến LNGDPVNT dừng mơ hình gốc, sau khi lấy sai phân bậc 1 thì tất cả các biến đều dừng.
3.4.2 Chọn độ trễ của mơ hình
Trong kinh tế học, sự phụ thuộc của một biến số biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến giải thích hiếm khi cĩ tính chất đồng thời. Rất thường xuyên, biến phụ thuộc
tương ứng với biến giải thích sau một khoảng thời gian. Khoảng thời gian như vậy được gọi là độ trễ . Độ trễ của mơ hình được xác định dựa trên 5 tiêu chuẩn kiểm định
bao gồm LR, FPE, AIC, SC, HQ. Kết quả được thể hiện tại Bảng 3.3. Bảng 3.3 cho
Bảng 3.3: Kết quả lựa chọn độ trễ tối đa cho mơ hình
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 163.6029 NA 5.88E-09 -7.600138 -7.434646 -7.539479 1 205.3817 7.361023 1.73E-09 -8.827699 -8.000237* -8.524402* 2 211.0005 8.829548 2.90E-09 -8.333356 -6.843925 -7.787421 3 245.7753 48.02236* 1.26e-09* -9.227395* -7.075995 -8.438822 4 255.7509 1.187576 1.87E-09 -8.940521 -6.127151 -7.909310 5 269.6707 1.391981 2.52E-09 -8.841464 -5.366125 -7.567615
Nguồn: Kết quả kiểm định bộ dữ liệu tác giả phần mềm Eviews6
Tác giả tiếp tục kiểm định độ trễ cần loại bỏ. Chạy lại VAR với độ trễ tối đa vừa chọn, kết quả cho độ trễ tối ưu là 1 và 3 được thể hiện ở bảng 3.4
Bảng 3.4: Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
DLNTB DLNREERT LNGDPVNT DLNGDPWT Joint Lag 1 8.523075 14.73927 37.30312 6.095925 91.85276 [ 0.074191] [ 0.005274] [ 1.56e-07] [ 0.192098] [ 1.14e-12] Lag 2 4.271500 10.82078 1.992786 1.754364 19.87758 [ 0.370507] [ 0.028654] [ 0.737086] [ 0.780820] [ 0.225785] Lag 3 15.68815 20.51192 4.704610 1.413652 50.04664 [ 0.003467] [ 0.000396] [ 0.318970] [ 0.841819] [ 2.25e-05] df 4 4 4 4 16
Nguồn: Kết quả kiểm định bộ dữ liệu tác giả phần mềm Eviews6
3.4.3 Các kiểm định về tính ổn định của mơ hình
Sau khi ước lượng mơ hình VAR, chúng ta cần kiểm định tính ổn định của mơ
đơn vị khơng. Trong hình 3.5 cho thấy các nghiệm đều nhỏ hơn 1 và nằm trong vịng
trịn đơn vị. Như vậy, hệ là ổn định nên mơ hình VAR cĩ thể chấp nhận được.
Hình 3.1: Kiểm định tính ổn định của mơ hình
Nguồn: Kết quả kiểm định bộ dữ liệu tác giả phần mềm Eviews6
3.4.4 Kiểm định tính tự quan của phần dư
Sau khi ước lượng mơ hình VAR với độ trễ tối ưu, tác giả dùng kiểm định
Autocorrelation LM test để kiểm định tính tự quan của phần dư. Trong bảng 3.5 cho thấy các giá trị P_value đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%, như vậy mơ hình thỏa mãn giả thiết về tính khơng tự tương quan của phần dư.
Bảng 3.5: Kiểm định tính tự tương quan của phần dư
Lags LM-Stat Prob
1 6.443617 0.9826 2 16.96922 0.3876 3 9.065143 0.9107 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
4 20.86184 0.1839
5 23.77655 0.0945
Probs from chi-square with 16 df.
Nguồn: Kết quả kiểm định bộ dữ liệu tác giả phần mềm Eviews6
3.4.5 Hàm phản ứng đẩy - phân tích cơ chế truyền tải sốc
Nếu cĩ một vài độ trễ trong từng phương trình, khơng phải lúc nào cũng cĩ thể dễ dàng giải thích từng hệ số, đặc biệt là nếu các dấu của các hệ số thay đổi kế tiếp nhau. Vì lý do này, tác giả xem xét hàm phản ứng đẩy (IRF) trong phép lập mơ hình VAR để tìm xem biến phụ thuộc phản ứng như thế nào đối với một cú sốc trong một hay nhiều phương trình của hệ
Hình 3.2: Hàm phản ứng đẩy- tác động của các biến LNREERT LNGDPVNT LNGDPWT tới LNTB tại Việt Nam
Nguồn: Kết quả kiểm định bộ dữ liệu tác giả phần mềm Eviews6 Nhìn vào hàm phản ứng đẩy, tác giả đưa ra một số kết luận sau:
- Kết quả của IRF cho thấy rằng điều kiện Marshall Lerner cĩ tồn tại ở Việt Nam. Một sự mất giá của đồng nội tệ dẫn đến sự sụt giảm bất ngờ trong cán cân thương mại
ở Việt Nam. Cán cân thương mại vẫn cịn xấu đi trong 2 quý nhưng sau 2 quý, nĩ bắt đầu cải thiện như thể hiện trong đồ thị trên và dẫn đến cán cân thương mại tăng trong
vịng 4 quý. Kết quả nghiên cứu phù hợp với điều kiện Marshell-Lerner trong dài hạn và hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn. Một sự phá giá trong tỷ giá hối đối thực đa phương sẽ gĩp phần cải thiện cán cân thương mại của Việt Nam trong dài hạn.
-.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLNTB to DLNREERT -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLNTB to LNGDPVNT -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLNTB to DGDPWT
- Tốc độ tăng trưởng thu nhập của Việt Nam cĩ tác động cải thiện cán cân
thương mại sau khoảng thời gian 2 quý cán cân thương mại bắt đầu tăng và kéo dài sau 5 quý.
- Tốc độ tăng trưởng thu nhập nước ngồi tính trung bình cho các đối tác thương mại vẫn chưa làm cải thiện cán cân thương mại trong 3 quý nhưng sau đĩ cĩ tác tác
động cải thiện cán cân thương mại và kéo dài sau 5 quý.
3.4.6 Phân rã phương sai của các sai số trong dự báo
Phân rã phương sai của các sai số trong dự báo cho biết phần đĩng gĩp của cú sốc từ các biến tỷ giá hối đối thực đa phương, tốc độ tăng trưởng thu nhập của Việt Nam, tốc độ tăng trưởng thu nhập nước ngồi tính trung bình cho các đối tác thương mại trong mơ hình mang đến cán cân thương mại .
Bảng 3.6: Bảng phân rã phương sai của các sai số trong dự báo của các nhân tố tác động đến cán cân thương mại
Variance Decomposition of DLNTB:
Period S.E. DLNTB DLNREERT DLNGDPVNT DLNGDPWT
1 0.089 100 0 0 0 2 0.098 94.25858 0.03472 5.668904 0.037794 3 0.102 86.10480 1.169167 7.021093 5.704940 4 0.112 79.74790 2.829485 10.81752 6.605090 5 0.114 78.73577 4.420527 10.46325 6.380447 6 0.118 75.18785 6.454185 10.52655 7.831413 7 0.123 73.82560 7.783753 10.77320 7.617449 8 0.125 72.98148 8.743501 10.76348 7.511543 9 0.126 71.34908 9.755673 10.72211 8.173139 10 0.129 70.59997 9.360005 11.74426 8.295764
Cholesky Ordering: DLNTB DLNREERT DLNGDPVNT DLNGDPWT Nguồn: Kết quả kiểm định bộ dữ liệu tác giả phần mềm Eviews6
Từ bảng phân rã phương sai cho thấy sau 2 kỳ ảnh hưởng của tỷ giá hối đối thực
đa phương bắt đầu ảnh hưởng tăng tới cán cân thương mại, tuy nhiên sự đĩng gĩp của
tỷ giá hối đối thực đa phương khơng quá cao. Đến thời kỳ thứ 10, cán cân thương
mại bị ảnh hưởng của chính nĩ khoảng 70,59%. Trong khi đĩ, ảnh hưởng của tỷ giá
hối đối thực đa phương tới cán cân thương mại khoảng 9,36% ; tốc độ tăng trưởng
thu nhập của Việt Nam ảnh hưởng tới 11,74% sự thay đổi của cán cân thương mại và tốc độ tăng trưởng thu nhập nước ngồi tính trung bình cho các đối tác thương mại cao nhất 8,29%.
Sự đĩng gĩp của tỷ giá hối đối thực đa phương khơng quá cao, ngồi yếu tố tỷ
giá cán cân thương mại cịn bị tác động bởi nhiều yếu tố khác như lạm phát, giá thế giới của hàng hĩa xuất khẩu tăng, thu nhập người khơng cư trú, thuế quan…. Nguyên nhân vừa trực tiếp, vừa sâu xa và ảnh hưởng lâu dài đến cán cân thương mại là sự bất hợp lý về cơ cấu kinh tế. Nền kinh tế cịn nặng về xuất khẩu thơ, gia cơng cho nước ngồi nên khả năng cạnh tranh kém, giá trị gia tăng thấp. Đầu vào cho sản xuất chủ yếu nhập khẩu. Việt Nam khơng xây dựng được các ngành cơng nghiệp hỗ trợ cũng
làm cho sản xuất trong nước phụ thuộc nhập khẩu các yếu tố đầu vào, gia tăng nhập khẩu.
Kết luận chương 3
Sau khi phân tích kết quả nghiên cứu trên chúng ta cĩ thể đi đến kết luận như sau: - Cĩ sự tồn tại hiệu ứng của tỷ giá hối đối thực đa phương lên cán cân thương mại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu từ quý 1/2001- quý 4/2012. Một sự phá giá thực của đồng nội tệ trong ngắn hạn từ quý thứ 2 trở về trước sẽ dẫn đến sự sụt giảm bất ngờ trong cán cân thương mại ở Việt Nam, tuy nhiên sau đĩ cán cân thương mại dần
dần được cải thiện trong dài hạn. Kết quả nghiên cứu phù hợp với điều kiện Marshell- Lerner trong dài hạn và hiệu ứng đường cong J trong ngắn hạn.
- Mặc dù cĩ sự ảnh hưởng của tỷ giá thực đa phương lên cán cân thương mại trong giai đoạn nghiên cứu, tuy nhiên do đặc thù cán cân thương mại của một nước đang
phát triển, cán cân thương mại của Việt Nam chịu tác động của nhiều yếu tố như lạm phát, giá thế giới của hàng hĩa xuất khẩu tăng, thu nhập người khơng cư trú, thuế quan và nguyên nhân vừa trực tiếp, vừa sâu xa ảnh hưởng lâu dài đến cán cân thương mại là sự bất hợp lý về cơ cấu kinh tế nên tác động của tỷ giá thực lên cán cân thương mại
khơng cao. Nĩi chung, tỷ giá khơng phải là cây đũa thần cĩ thể giải quyết được hết các vấn đề như lạm phát hay thâm hụt cán cân vãng lai.
- Tốc độ tăng trưởng của thu nhập trong nước tác động tích cực đến cán cân thương mại sau 2 quý và kéo dài sau 5 quý.
- Trong ngắn hạn, tốc độ tăng trưởng của thu nhập trung bình của 13 đối tác thương mại vẫn chưa cải thiện được cán cân thương mại, sau 3 quý cĩ tác tác động cải thiện cán cân thương mại và kéo dài sau 5 quý.
CHƯƠNG 4: HỒN THIỆN CHÍNH SÁCH TỶ GIÁ HỐI ĐỐI NHẰM CẢI THIỆN CÁN CÂN THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM 4.1. Mục tiêu và định hướng chính sách tỷ giá Việt Nam thời gian tới
Chế độ tỷ giá này sẽ cĩ sự can thiệp của NHNN nhằm hạn chế những biến động
mạnh của tỷ giá hối đối như quy định biên độ giao dịch giữa đồng Việt Nam và USD, duy trì tỷ giá USD ở mức mục tiêu nhằm tránh những rủi ro cĩ thể xảy ra đối với các hoạt động kinh doanh quốc tế. Chế độ tỷ giá này vừa đảm bảo ổn định tỷ giá, tạo điều kiện thuận lợi cho các DN hoạt động kinh doanh xuất nhập khẩu, đảm bảo được tính linh hoạt và tiên liệu được.
Chính sách tỷ giá phải cĩ độ linh hoạt nhất định để đảm bảo khả năng cạnh tranh
hàng hĩa xuất khẩu của Việt Nam khơng để bị quá tổn thương, trong bối cảnh lạm phát của Việt Nam cao so với các bạn hàng. Song để tỷ giá tiếp tục ghi điểm trong thời gian tới thì phải gắn với câu chuyện quản lý, ứng xử trên thị trường vàng của NHNN,
đồng thời cần cĩ sự phối hợp của các chính sách vĩ mơ khác như chính sách tài khĩa…
Chính sách tỷ giá cĩ thể cĩ ý nghĩa nhất định trong việc kiểm sốt nhập siêu khi tác
động đến xuất khẩu và nhập khẩu. Song, một mình chính sách tỷ giá khĩ cĩ hiệu quả
do tương tác giữa thay đổi tỷ giá danh nghĩa và biến động lạm phát. Do đĩ tỷ giá bình quân liên ngân hàng nên linh hoạt hơn trong năm 2014 và thời gian tới để tăng tính thị trường, đồng thời giúp NHNN cĩ thời gian và điều kiện để tập trung vào các mục tiêu chính sách tiền tệ khác.
Dựa trên cơ sở lý luận cũng như thực tế về tác động của tỷ giá hối đối đến xuất nhập khẩu và tình hình vĩ mơ hiện nay Việt Nam đang phải đối mặt, nguy cơ lạm phát gia tăng, thì chính sách tỷ giá cần đưa ra mục tiêu rõ ràng. Trong thời gian hiện nay, nên theo đuổi mục tiêu ổn định tỷ giá.Tuy nhiên, trong trung hạn, tỷ giá cần trở thành cơng cụ hỗ trợ tích cực trong việc cải thiện cán cân thương mại, tăng khả năng cạnh tranh trong xuất khẩu, hỗ trợ tăng trưởng kinh tế.
Mục tiêu này chỉ cĩ thể đặt ra khi nền kinh tế đã đạt được những điều kiện nhất định: - Tiềm lực tài chính của quốc gia đã đủ mạnh;
- Tình trạng đơ la hĩa trong nền kinh tế được kiểm sốt, lạm phát ở mức ổn định; - Cơ cấu xuất nhập khẩu cĩ sự thay đổi căn bản, theo hướng xuất khẩu các mặt hàng