3.3. DỮ LIỆU VÀ ĐO LƯỜNG CÁC BIẾN
3.3.4.2. Chế độ tỷ giá hối đoái
Số liệu về chế độ tỷ giá hối đoái của 5 quốc gia được lựa chọn nghiên cứu thực nghiệm tôi sử dụng số liệu từ phân loại hàng năm của Reinhart và Rogoff (2014) từ năm 1946 – 2010 về chế độ tỷ giá hối đoái của các quốc gia. Các mã phân loại được Reinhart và Rogoff (2014) mã hóa từ 1 – 15 cấp độ, cụ thể như sau:
Bảng 3.3. Chế độ tỷ giá hối đối trích từ nghiên cứu của Reinhart và Rogoff Series 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 Series 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 Bulgaria 14 14 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Croatia 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 Hungary 8 8 8 8 9 9 9 8 8 8 10 10 10 10 10 10 Ba Lan 10 10 10 10 10 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 Romania 14 14 14 14 14 14 10 12 12 12 12 12 12 12 12 12
Cấp độ 1: khơng có đồng tiền pháp định riêng biệt.
Cấp độ 2: chế độ tỷ giá cố định hoặc chuẩn tiền tệ công bố trước.
Cấp độ 3: chế độ tỷ giá cố định với biên độ dao động rộng hẹp hơn hoặc bằng ± 2%, công bố trước.
Cấp độ 4: chế độ tỷ giá cố định thực sự.
Cấp độ 5: chế độ tỷ giá cố định trượt công bố trước.
Cấp độ 6: chế độ tỷ giá cố định trượt có biên độ dao động hẹp hơn hoặc bằng ± 2%, công bố trước.
Cấp độ 7: chế độ tỷ giá cố định trượt thực sự.
Cấp độ 8: chế độ tỷ giá cố định trượt thực sự có biên độ dao động hẹp hơn hoặc bằng ± 2%.
Cấp độ 9: chế độ tỷ giá cố định trượt thực sự có biên độ dao động rộng hơn hoặc bằng ± 2%, công bố trước.
Cấp độ 10: chế độ tỷ giá cố định trượt thực sự có biên độ dao động hẹp hơn hoặc bằng ± 5%.
Cấp độ 11: chế độ tỷ giá di động có biên độ dao động hẹp hơn hoặc bằng ± 2% (cho phép tăng giá và khấu hao theo thời gian).
Cấp độ 13: chế độ tỷ giá thả nổi có tự do. Cấp độ 14: chế độ tỷ giá rơi tự do.
Cấp độ 15: thị trường song song.
Để mã hóa các giá trị biến vào biến giả FX, tôi gán giá trị 1 cho các cấp độ từ 1 – 9 thể hiện tình trạng quốc gia đang xem xét có chế độ tỷ giá cố định; và gán giá trị 0 cho các cấp độ 10 – 15 thể hiện quốc gia đó khơng áp dụng chế độ tỷ giá cố định.
3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Trước tiên, tôi áp dụng mơ hình OLS tiêu chuẩn để kiểm tra tác động của phân cấp nguồn thu đến lạm phát. Bằng cách thực hiện các kỹ thuật OLS, tôi giả định rằng các biến bị bỏ sót độc lập với biến giải thích và biến phụ thuộc. Tuy nhiên, giả định này có thể dẫn đến những kết luận sai lệch nếu các biến này lại thực sự có tác động đến biến phụ thuộc – lạm phát (ví dụ như chiến tranh, thay đổi chính sách, chế độ chính trị…). Hsiao (1986) lập luận rằng mơ hình OLS đưa ra những kết luận dự kiến không phù hợp, đặc biệt khi có biến tình trạng quốc gia đặc biệt bị bỏ sót lại tương quan với biến giải thích.
Cách tiếp cận dữ liệu bảng đưa ra một lộ trình trong đó các yếu tố “tình trạng quốc gia đặc biệt” được đưa vào nghiên cứu để tránh những thiếu sót khi đưa thiếu biến liên quan vào mơ hình, cho dù các yếu tố đó có quan sát được hay không. Theo nghiên cứu của DiPeitro và Anoruo (2012), mơ hình tác động cố định (The fixed – effects model) ước tính một cách khách quan và phù hợp khi biến tình trạng quốc gia đặc biệt bị bỏ sót tương quan với biến giải thích. Tuy nhiên, mơ hình tác động ngẫu nhiên (The random – effects model) thích hợp với các mẫu quan sát lớn, khơng phải một nhóm dân số.
Giải thích rõ hơn về mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động
ngẫu nhiên (REM), tơi đi sâu vào tìm hiểu về thành phần sai số; trong đó, sai số cổ
(FEM), i – đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được và khác nhau giữa
các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian; và i – đại diện cho tất cả các
yếu tố không quan sát được và khác nhau giữa các đối tượng nhưng thay đổi theo
thời gian. Cịn ở mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM), i – đại diện cho tất cả các
yếu tố không quan sát được và thay đổi giữa các đối tượng nhưng không thay đổi
theo thời gian; và i – đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được và thay
đổi giữa các đối tượng và thời gian.
Xét dữ liệu bảng của bài nghiên cứu này (gồm 5 quốc gia trong khoản thời gian từ năm 1995 đến 2010) là đủ lớn để đảm bảo có thể áp dụng được cả hai mơ hình trên. Mặt khác, các nghiên cứu trước đó của Thornton (2007) và Baskaran (2012) áp dụng mơ hình hồi quy tác động cố định (FEM) để kiểm tra tác động của phân cấp nguồn thu đến lạm phát. Do vậy, bài nghiên cứu này tơi áp dụng cả mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) để đo lường tác động của phân cấp nguồn thu đến lạm phát.
Để lựa chọn mơ hình phù hợp, kỹ thuật kiểm định Hausman (1978) được
thực hiện để tìm ra mơ hình phù hợp nhất giữa hai mơ hình. Giả thuyết H0 của kiểm
định Hausman cho rằng khơng có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) là
hợp lý theo giả thuyết H0 nhưng lại khơng phù hợp ở giả thuyết thay thế. Mơ hình
tác động cố định (FEM) lại là hợp lý cho cả giả thuyết H0 và giả thuyết thay thế.
Tuy nhiên, trong trường hợp giả thuyết H0 bị bác bỏ thì mơ hình tác động cố định
(FEM) là phù hợp hơn so với mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM). Ngược lại, chưa
có đủ bằng chứng để bác bỏ H0 nghĩa là không bác bỏ được sự tương quan giữa sai số và các biến gải thích thì mơ hình tác động cố định (FEM) khơng cịn phù hợp và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) sẽ ưu tiên được sử dụng.
KẾT LUẬN
Chương này tập trung miêu tả quy trình, mơ hình, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu trên cơ sở lý thuyết được chình bày ở chương 2. Mơ hình nghiên cứu lý thuyết gồm 7 biến giải thích trong đó có 2 biến đo lường mức độ phân cấp nguồn thu và 5 biến kiểm sốt. Mơ hình thực nghiệm gồm 6 phương trình cơ bản đo lường tác động riêng biệt của từng biến đến lạm phát. Phương pháp dữ liệu bảng thông qua mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động cố định (REM) đã được sử dụng để phân tích số liệu thu thập. Để lựa chọn mơ hình phụ hợp trong hai mô hinhg vừa nêu, kiểm định Hausman được sử dụng thực hiện kiểm định. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày ở chương sau.
CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Trong phần này, tơi trình bày kết quả phân tích số liệu có đề cập đến thực