Giai đoạn
2005Q1-2008Q2 2009Q3-
2014Q4
Total capital inflows Portfolio inflows Total capital inflows (1) (2) (3) (4) (5) FE OLS FE OLS FE DGrowth 0.010 0.012 0.002 0.002 0.006 (1.99)** (1.88)* (0.72) (0.97) (3.23)*** DMPR 0.002 -0.005 -0.001 0.000 -0.004 (0.41) (2.20)** (0.45) (0.11) (1.18) vix 0.001 0.001 -0.001 -0.002 -0.001 (0.35) (0.37) (1.62) (1.91)* (1.77)* lag_FXintervention 0.014 0.019 -0.108 -0.108 0.149 (0.16) (0.13) (2.18)** (2.20)** (1.19) _cons 0.048 0.056 0.035 0.033 0.086 (1.87)* (1.48) (2.52)** (2.51)** (4.30)*** R2 0.06 0.09 0.08 0.08 0.13 N 117 117 117 117 128 * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01
Kết quả của Bài nghiên cứu cho thấy rằng biến dự trữ ngoại hối (lag_FXintervetion) đại diện cho sự can thiệp vào tỷ giá khơng có ý nghĩa thống kê tác
động lên dòng vốn tổng trong giai đoạn trước khủng hoảng mà chỉ có tác động đến dịng vốn danh mục đầu tư. Cụ thể, kết quả ước lượng của biến này cho cả hai phương pháp là OLS và FE (cột 1-2, bảng 5.3.2.1) đều khơng có ý nghĩa thống kê trong khi hệ số ước lượng của biến này đối với dòng vốn danh mục cho cả 2 phương pháp trên đều bằng -0.108 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Đối với giai đoạn hậu khủng hoảng, bài nghiên cứu không thể xác định bất kỳ hiệu ứng mạnh mẽ làm nào dòng vốn tổng (cột 5, bảng 5.3.2.1) lẫn dòng vốn danh mục (kết quả không được báo cáo ở trên). Một số nghiên cứu trước đó cho rằng việc này đến từ một số yếu tố sau, thứ nhất, thời kỳ khủng hoảng về bản chất là khơng bình thường, và việc sử dụng các can thiệp FX có độ trễ trong hai năm qua có nghĩa rằng sự can thiệp từ giai đoạn khủng hoảng sẽ được sử dụng để thơng báo về dịng vốn trong thời kỳ hậu khủng hoảng. Nhưng trong giai đoạn khủng hoảng, sự can thiệp hoặc là thấp hoặc thiên về bán ngoại hối để ngăn chặn mất giá đồng tiền, trong khi các dòng vốn rịng đồ vào EMEs hồi phục khá nhanh chóng sau cuộc khủng hoảng, chúng có xu hướng tạo ra một tương quan nghịch giữa hai biến. Thứ hai, để giải quyết vấn đề này, bài nghiên cứu cắt phần đầu của giai đoạn mẫu hậu khủng hoảng trong hai năm qua, nó vẫn cịn lại quá ít quan sát ngay cả với một dữ liệu bảng, để có được ước lượng có nghĩa. Thứ ba, các dữ liệu cho thấy mối tương quan giữa sự can thiệp tỷ giá và một số các biến giải thích khác trong giai đoạn hậu khủng hoảng, chẳng hạn như kiểm sốt vốn, làm cho nó trở nên khó khăn để cô lập các hiệu ứng từ sự can thiệp của chính nó. Kết quả này cho rằng sự can thiệp FX sẽ làm giảm mức độ dòng vốn chảy vào EMEs, lần lượt buộc các nước đưa ra biện pháp kiểm sốt vốn để ngăn cản các dịng vốn này. Thêm nữa, nó cũng phù hợp với ý kiến cho rằng để đáp ứng mong đợi của các dòng vốn lớn, các nước sử dụng một loạt các biện pháp, bao gồm can thiệp FX trực tiếp đầu tiên bởi kiểm soát vốn.
5.3.3 Chính sách tiền tệ bất thường của Mỹ
Sau khi lãi suất giảm xuống còn 0 và với sự phục hồi của nền kinh tế Mỹ vẫn không khả quang, một số ngân hàng trung ương tại AE, bao gồm cả Cục dự trữ liên bang, phải nhờ đến việc mở rộng tiền tệ bất thường trong các nỗ lực để tiếp tục kích thích nền kinh tế. Điều quan trọng cần nhấn mạnh là các chính sách tiền tệ bất thường chỉ là một hình thức khác của việc nới lỏng tiền tệ, do lãi suất không thể giảm dưới 0; những chính sách được thực hiện thơng qua các kênh tương tự, bằng cách tác động đến lãi suất trong nền kinh tế mà chi tiêu cá nhân đang nhạy cảm. Thật vậy, có một số bằng chứng cho thấy chính sách bất thường Mỹ giảm làm giảm lãi suất trái phiếu dài hạn của kho bạc Mỹ và các chứng khoán tương tự (xem D'Amico và King, 2013, D'Amico et al., 2012, và Gagnon et al., 2011). Lần lượt, nó được gợi ý rằng việc giảm lãi suất dài hạn của chứng khốn Mỹ có thể đã khuyến khích các dịng vốn đổ vào EMEs (xem Fratzcher et. 2012, và IMF 2011a). Bài nghiên cứu cung cấp một số bằng chứng mới về vấn đề này, sử dụng một số biến liên quan đến LSAPs của Mỹ.
Đầu tiên, bảng 5.3.3.1 trình bày kết quả từ việc đưa biến chỉ số LSAP đã được
đề cập trước đó và được thể hiện trong hình 4.4.3.1. Các biến này bằng 1 cho các q
trong đó LSAPs được cơng bố lúc đầu và trong giai đoạn LSAP được thực hiện. Ngồi biến này, mơ hình bao gồm chênh lệch tăng trưởng trước đó, chênh lệch lãi suất, và các biến lo ngại rủi ro (nhưng với điều kiện tương tác cho giai đoạn trước và sau khủng hoảng), cũng như các biện pháp kiểm soát vốn đang áp dụng. Lưu ý rằng thời kỳ khủng hoảng đã được bao gồm trong các hồi quy này, không giống như những kết quả trước đây. Điều này là do các chương trình LSAPs bắt đầu từ trong giai đoạn khủng hoảng, và các biến thể của LSAPs cung cấp qua giai đoạn mẫu này có vẻ là cần thiết để xác định sự tác động lên các dịng vốn một cách chính xác hơn.
lớn của Mỹ LSAPs
Total capital inflows Portfolio inflows
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
FE OLS FE OLS FE OLS FE OLS
DGrowth 0.010 0.011 0.010 0.011 0.002 0.002 0.002 0.002 (2.42)** (2.40)** (2.37)** (2.43)** (1.03) (1.18) (0.87) (1.06) DMPR -0.001 -0.005 -0.001 -0.005 -0.001 0.000 -0.001 0.000 (0.69) (3.19)*** (0.72) (3.17)*** (0.78) (0.77) (0.82) (0.70) vix 0.002 0.001 0.002 0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 (1.39) (0.36) (1.20) (0.48) (1.19) (1.04) (1.74)* (1.55) post_DGrowth -0.001 -0.009 -0.000 -0.009 -0.002 -0.002 -0.002 -0.001 (0.19) (1.77)* (0.11) (1.80)* (1.10) (0.75) (0.85) (0.56) post_DMPR 0.009 0.004 0.009 0.004 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 (4.12)*** (1.56) (4.15)*** (1.51) (1.02) (0.74) (0.86) (0.61) post_vix -0.004 -0.001 -0.003 -0.001 0.001 0.000 0.001 0.001 (3.11)*** (0.70) (2.95)*** (0.77) (1.29) (0.85) (1.65)* (1.21) crisis_DGrowth -0.002 -0.006 -0.002 -0.006 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003 (0.46) (1.13) (0.45) (1.12) (1.17) (1.27) (1.15) (1.27) crisis_DMPR 0.009 0.009 0.009 0.009 0.002 0.002 0.002 0.002 (2.84)*** (2.47)** (2.79)*** (2.50)** (1.12) (1.24) (0.99) (1.13) crisis_vix -0.004 -0.003 -0.004 -0.003 -0.000 -0.001 -0.000 -0.000 (3.38)*** (2.10)** (3.08)*** (2.12)** (0.76) (0.95) (0.25) (0.49) * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01. Giá trị t-statistic được trình bày trong dấu ngoặc đơn ()
lớn của Mỹ LSAPs(tiếp theo)
Total capital inflows Portfolio inflows
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
FE OLS FE OLS FE OLS FE OLS
LSAP_announcement -0.004 -0.000 0.003 0.002 (0.43) (0.02) (0.73) (0.51) LSAP_implementation -0.006 0.004 0.009 0.008 (0.56) (0.35) (1.76)* (1.48) _cons 0.038 0.066 0.041 0.061 0.021 0.015 0.027 0.021 (2.37)** (3.68)*** (2.30)** (3.03)*** (2.34)** (1.74)* (3.42)*** (2.75)*** R2 0.26 0.15 0.26 0.15 0.12 0.11 0.12 0.11 N 370 370 370 370 370 370 370 370 F-statistic 12.05 6.49 12.06 6.50 4.92 4.50 4.63 4.28 Prob>F 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
* p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01 .Giá trị t-statistic được trình bày trong dấu ngoặc đơn () .
Khi xem xét các kết quả cụ thể trong bảng 5.3.1 mà bài nghiên cứu tìm ra trước đó, sự nhạy cảm của dịng vốn đối với chênh lệch lãi suất dường như là cao hơn trong giai đoạn hậu khủng hoảng. Điều này có thể dễ dàng nhận thấy khi ta sử dụng biến phụ thuộc là dòng vốn tổng vào (total capital inflows). Hệ số ước lượng của biến post_DMPR, đại diện cho mức độ nhạy cảm của yếu tố chênh lệch lãi suất trong giai đoạn sau khủng hoảng (cột 1-4, bảng 5.3.3.1) có giá trị là 0.009 khi ước lượng bằng
phương pháp FE và 0.004 khi ước lượng bằng OLS. Trong cả hai trường hợp khi ta đưa biến LSAP_announcement và LSAP_implementation để đại diện cho chương trình mua tài sản quy mơ lớn thì hệ số ước lượng của biến post_DMPR đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Mặc dù hệ số ước lượng của biến này khi sử dụng phương pháp OLS là khơng có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên kết quả kiểm định cho thấy có tồn tại hiệu ứng cố định trong mơ hình nên việc giải thích dựa vào mơ hình FE (cột 1 và cột 3, bảng
5.3.3.1) là hoàn toàn hợp lý. Điều thú vị là, trong giai đoạn khủng hoảng, hệ số tương
tác của biến giả đại diện cho giai đoạn này với biến chênh lệch lãi suất (crisis_DMPR) là dương và có ý nghĩa thống kê trong khi hệ số của biến tương tác giai đoạn khủng hoảng và chênh lệch tăng trưởng (crisis_DGrowth) lại khơng có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy rằng chênh lệch tăng trưởng khơng cịn là một yếu tố quyết định đối với dòng vốn trong thời kỳ khủng hoảng. Đối với chính sách tiền tệ bất thường của Mỹ, hệ số của các biến trong thời gian thông báo và thực hiện LSAP khơng có ý nghĩa thống kê đối với dịng vốn tổng (cột 1-4, bảng 5.3.3.1), và có ý nghĩa thống kê tương đối thấp với dòng vốn danh mục đầu tư (cột 5-8, bảng 5.3.3.1 ).
Những kết quả này gợi ý rằng LSAPs thay đổi các thành phần của dòng vốn ròng tại EME và làm tăng dòng vốn danh mục đầu tư, một vấn đề mà hiện nay Bài nghiên cứu cần nghiên cứu thêm. Để làm như vậy, trước tiên bài nghiên cứu trực tiếp bao gồm lãi suất trái phiếu kho bạc giai đoạn 10 năm vào các biến giải thích, cùng với các biến số khác (xem cột 1-4, bảng 5.3.3.2). Một lần nữa, bài nghiên cứu khơng tìm
tổng, nhưng hệ số của biến lãi suất trái phiếu tương tác với biến giả đại diện cho giai đoạn khủng hoảng trong phương trình danh mục đầu tư có ý nghĩa thống kê và âm (cột 3-4, bảng 5.3.3.2). Trong giai đoạn khủng hoảng, tác động của lãi suất trái phiếu đối
với dòng vốn danh mục xuất hiện lớn hơn, như các hệ số tương quan dốc là âm và có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy rằng các chương trình LSAP đầu tiên khởi đầu trong khủng hoảng – cùng lúc với dòng vốn ròng chạy ra khỏi EMEs - giúp chứa các dòng vốn danh mục chảy ra khỏi EMEs. Trong thời kỳ hậu khủng hoảng, ảnh hưởng của lãi suất trái phiếu kho bạc Mỹ đối với phương trình danh mục đầu tư vẫn cịn ngược chiều; các hàm tương tác có độ dốc dương cho thấy ít hiệu quả hơn so với giai đoạn trước khủng hoảng, nhưng hàm tương quan này không đáng kể về mặt thống kê. Kết quả này phù hợp với các tài liệu hiện có cho thấy lãi suất trái phiếu Mỹ đã ảnh hưởng đáng kể đến dịng vốn của EMEs (xem, ví dụ, IMF, 2011a). Tuy nhiên, bài nghiên cứu khơng tìm thấy bằng chứng cho thấy ảnh hưởng của lãi suất trái phiếu trong giai đoạn hậu khủng hoảng đã rõ rệt hơn so với giai đoạn trước khủng hoảng.
Bảng 5.3.3.2: Kết quả ước lượng mơ hình sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm làm đại diện cho chương trình mua tài sản quy mơ lớn của Mỹ
LSAPs
Total net inflows Portfolio net inflows (1) (2) (3) (4) FE OLS FE OLS DGrowth 0.009 0.011 0.001 0.002 (2.24)** (2.44)** (0.68) (0.80) DMPR -0.001 -0.005 -0.001 0.000 (0.48) (3.14)*** (0.72) (0.56) vix 0.001 0.001 -0.001 -0.001 (1.12) (0.59) (2.10)** (2.06)** post_DGrowth 0.000 -0.009 -0.002 -0.001 (0.06) (1.80)* (0.71) (0.37) post_DMPR 0.010 0.004 -0.001 -0.000 (4.50)*** (1.62) (0.56) (0.27) post_vix -0.002 -0.001 0.001 0.001 (1.39) (0.54) (1.50) (1.48) post_10yrnote -0.009 0.001 -0.000 -0.001 (1.20) (0.10) (0.01) (0.28) crisis_DGrowth -0.003 -0.008 -0.002 -0.002 (0.60) (1.39) (0.68) (0.78) crisis_DMPR 0.008 0.008 0.002 0.002 (2.46)** (2.09)** (1.35) (1.46) crisis_vix -0.005 -0.004 0.001 0.001 (3.10)*** (2.32)** (0.83) (0.78) crisis_10yrnote 0.012 0.015 -0.009 -0.009 (1.16) (1.24) (1.71)* (1.70)* yeartnote 0.009 0.001 0.002 0.004 (1.46) (0.15) (0.70) (1.33) _cons 0.003 0.053 0.024 0.012 (0.10) (1.70)* (1.71)* (0.93) R2 0.27 0.16 0.12 0.12 N 370 370 370 370
5.3.4 Kiểm định lựa chọn mơ hình giữa hiệu ứng cố định (fixed effects-FE) và hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects-RE)
Trong phần này, Bài nghiên cứu xin trình bày kiểm định lựa chọn giữa mơ hình hiệu ứng cố định (FE) và hiệu ứng ngẫu nhiên (RE). Đây là căn cứ cho việc bài nghiên cứu sử dụng mơ hình FE để xem xét kết quả nghiên cứu của mình. Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định của Hausman (Hausman Test) trong đó giả định H0 ủng hộ cho việc sử dụng hiệu ứng ngẫu nhiên khi cho rằng mơ hình sử dụng phương pháp ước lượng này sẽ hiệu quả nhất trong khi giả thuyết thay thế Ha ủng hộ việc sử dụng FE bởi phương pháp này cho ra một ước lượng nhất quán (consistent). Kết quả kiểm định của Bài nghiên cứu cho thấy rằng, với mẫu nghiên cứu này thì việc sử dụng phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên để ước lượng là hợp lý nhất.
Với b là ma trận hệ số ước lượng mơ hình theo phương pháp hiệu ứng cố định (fixed effects- FE) và B là ma trận hệ số ước lượng mơ hình theo phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects- RE). Giả thuyết H0 của kiểm định là sự khác biệt giữa hệ số ước lượng bằng hai phương pháp này là không hệ thống. Chấp nhận giả thuyết H0 nghĩa là hệ số ước lượng b và B đều nhất quán (consistent) tuy nhiên hệ số B theo phương pháp RE là hệ số ước lượng hiệu quả nhất (có phương sai bé nhất). Bác bỏ giả thuyết H0 (chấp nhận giả thuyết Ha), nghĩa là chỉ có hệ số ước lượng b theo phương pháp FE là nhất quán còn hệ số ước lượng B theo phương pháp RE thì khơng. Bài nghiên cứu thực hiện kiểm định Hausman cho các mơ hình ước lượng trong bảng 5.1.1, 5.2.1, 5.3.1.1,
đây là những mơ hình nghiên cứu chính trong bài của bài nghiên cứu.
Kết quả kiểm định mơ hình trên với giá trị thống kê Prob>chi2=0.0001 nên bài nghiên cứu sẽ bác bỏ giả thuyết H0, như vậy mơ hình phù hợp với mẫu dữ liệu nghiên cứu của Bài nghiên cứu là mơ hình hiệu ứng cố định.
Bảng 5.3.4.1: Hausman Test- Kiểm định lựa chọn mơ hình FE và RE cho kết quả ước lượng ở Bảng 5.1.1
Bảng 5.3.4.2: Hausman Test- Kiểm định lựa chọn mơ hình FE và RE cho kết quả ước lượng mơ hình kiểm sốt vốn ở Bảng 5.3.1.1
Prob>chi2 = 0.0001 = 21.14
chi2(3) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg vix -.0023532 -.0022872 -.000066 .0000235 DMPR -.0003023 -.001047 .0007447 .0007214 DGrowth .0097498 .0092278 .000522 .0001177 fe re Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Prob>chi2 = 0.0000 = 50.86 chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg capcontrol~e .0004695 -.00029 .0007594 . vix -.0037301 -.0038574 .0001274 . DMPR .0012204 -.0021979 .0034183 .0092192 DGrowth .0077824 .005461 .0023215 .0010844 fe re Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
Bảng 5.3.4.3: Hausman Test- Kiểm định lựa chọn mơ hình FE và RE cho kết quả ước lượng mơ hình điểm gãy cấu trúc ở Bảng 5.2.1
Một điểm đáng lưu ý khi sử dụng các phương pháp FE và RE để thực hiện ước lượng là: đối với mẫu dữ liệu bất kỳ, việc sử dụng phương pháp FE sẽ khơng địi hỏi bài nghiên cứu phải thực hiện kiểm định Hausman Test. Bởi vì theo cả 2 giả thuyết H0 và Ha thì kết quả ước lượng theo phương pháp FE ln nhất quán (consistent). Do vậy, ước lượng mơ hình theo phương pháp FE là một lựa chọn an tồn so với RE và nó khơng địi hỏi phải thực hiện kiểm định Hausman Test. Ngược lại, một kết quả ước lượng dựa vào phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên buộc phải kèm theo một kiểm định Hausman để so sánh sự với kết quả ước lượng mơ hình FE.
Prob>chi2 = 0.0000 = 160.03
chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg postcrisis -.0952111 -.0868434 -.0083678 . post_vix .002026 .0019545 .0000715 . post_DMPR .008958 .0078593 .0010987 .0002906 post_DGrowth .0004549 -.0002331 .000688 . vix -.0028028 -.0026867 -.0001161 . DMPR -.0002181 -.0014361 .0012179 .0006426 DGrowth .0089573 .0088674 .0000899 . fe re Difference S.E.
6. Kết luận
Bài nghiên cứu kết luận bằng cách đưa ra câu trả lời cho những câu hỏi bản đầu dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm như sau:
Đầu tiên, phù hợp với các luận chứng trong các nghiên cứu trước đây, bài nghiên cứu thấy rằng vốn ròng chảy vào EMES được xác định theo cách thức đã được dự kiến và có ý nghĩa thống kê đối với một số yếu tố khác nhau, bao gồm chênh lệch tốc độ tăng trưởng, chênh lệch lãi suất, và lo ngại rủi ro toàn cầu. Xét về tầm quan trọng kinh tế của các yếu tố này, trong giai đoạn hậu khủng hoảng cả ba có vai trị quan trọng như nhau đối với cả tổng dòng vốn ròng và dòng vốn ròng danh mục đầu tư,