4.1 Kết quả kiểm định tính dừng
Tính dừng của các biến nghiên cứu được tiến hành kiểm định bằng hai phương pháp là Dickey-Fuller Hiệu chỉnh (ADF) và Dickey-Fuller Bình phương nhỏ nhất tổng quát (DF-GLS). Độ trễ tối ưu trong hai kiểm định ADF và DF-GLS được lựa chọn theo chỉ tiêu Akaike Info Criterion (AIC) (xem Phụ lục 1).
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi gốc
STT Quốc gia Biến số ADF DF - GLS
1 Indonesia IDN_fx -5.646359*** -5.629352*** IDN_int -4.301098*** -4.338760*** 2 Nhật Bản JPN_fx -4.041414** -3.424254** JPN_int -3.689948** -1.729098 3 Malaysia MYS_fx -8.341797*** -4.592495*** MYS_int -3.551462** -3.058991* 4 Philippines PHL_fx -4.774170*** -3.339705** PHL_int -3.732759** -2.333777 5 Singapore SGP_fx -3.250634* -3.066958* SGP_int -3.231129* -3.015297* 6 Thái Lan THL_fx -8.877945*** -8.965110*** THL_int -1.635872 -1.742513 7 Việt Nam VNM_fx -8.363758*** -1.612163 VNM_int -3.498783** -2.194407
Ghi chú: (***), (**), (*) thể hiện cho khả năng bác bỏ giả thuyết H0:“biến nghiên cứu có chứa nghiệm đơn vị” ở các mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%
Bảng (4.1) trình bày kết quả kiểm định nghiệm đơn vị đối với hai biến là thay đổi tỷ giá và chênh lệch lãi suất. Hai phương pháp kiểm định đều cung cấp bằng chứng mạnh mẽ cho thấy biến thay đổi tỷ giá là dừng. Giả thuyết H0 : “chuỗi dữ
liệu biến thay đổi tỷ giá có nghiệm đơn vị” đều bị bác bỏ, hầu hết là với độ tin cậy 99%. Tuy nhiên, kết quả kiểm định tính dừng đối với biến chênh lệch lãi suất thì khơng đạt được sự thống nhất như vậy. Dựa trên kết quả kiểm định tính dừng bằng phương pháp ADF, biến chênh lệch lãi suất của sáu trong số bảy quốc gia nghiên cứu là dừng (phần lớn ở độ tin cậy 95% trở lên), ngoại trừ Thái Lan; nhưng chỉ có ba quốc gia cho kết quả tương tự nếu dựa trên phương pháp DF-GLS, cụ thể là biến chênh lệch lãi suất của Nhật Bản, Philippines, Thái Lan và Việt Nam là không dừng.
Như vậy, biến chênh lệch lãi suất của Thái Lan là không dừng nếu dựa trên các phương pháp kiểm định tính dừng truyền thống. Kết quả này là hợp lý, bởi vì trong khung thời gian nghiên cứu, Thái Lan là quốc gia bắt nguồn của khủng hoảng tài chính châu Á giai đoạn 1997-1998. Đây có thể xem như là một “điểm gãy cấu trúc” làm thay đổi đặc điểm của chuỗi dữ liệu biến chênh lệch lãi suất. Như Perron (1989) đã tranh luận, “điểm gãy” này có khả năng làm sai lệch kết quả kiểm định tính dừng về hướng khơng thể bác bỏ được giả thuyết H0: “tồn tại nghiệm đơn vị”. Do đó, tính dừng của biến này tiếp tục được kiểm định bằng phương pháp của Perron (1997), do phương pháp này có xem xét đến “điểm gãy cấu trúc” có thể có trong khung thời gian nghiên cứu. Kết quả của kiểm định này được trình bày ở Hình (4.1) sau:
Perron Unit Root Test
Sample:1992Q1 2013Q1
Null Hypothesis: THL_INT has a unit root with a structural break in both the intercept and trend Chosen lag length: 5 (Maximum lags: 8)
Chosen break point: 1998Q3
t-Statistic
Perron Unit Root Test -5.283031
1% critical value: -6.32
5% critical value: -5.59
10% critical value: -5.29
Hình 4.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp Perron (1997) đối với biến chênh lệch lãi suất của Thái Lan
Giá trị thống kê t tính tốn được là -5.283, xấp xỉ bằng với giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 10% là -5.29, do đó có thể bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là biến chênh lệch lãi suất của Thái Lan dừng quanh “điểm gãy”. Kết luận này được hỗ trợ bởi đồ thị biến chênh lệch lãi suất của Thái Lan so với Mỹ ở Hình (4.2):
Hình 4.2: Đồ thị chênh lệch lãi suất giữa Thái Lan và Mỹ, giai đoạn Q1/1992 – Q1/2013. Nguồn: Quỹ tiền tệ quốc tế
Điểm gãy cấu trúc được xác định bởi phương pháp của Perron (1997) là tại quý 3 năm 1998, thời điểm này phù hợp với giai đoạn xảy ra khủng hoảng tài chính châu Á, đồng thời Hình (4.2) cũng thể hiện rõ ràng có một “điểm gãy cấu trúc” trong giá trị của biến số này vào thời điểm Q3/1998.
Tóm lại, kết luận có thể rút ra được từ các kiểm định nghiệm đơn vị là các biến thay đổi tỷ giá và chênh lệch lãi suất ở các quốc gia được nghiên cứu đều dừng trong khoảng thời gian nghiên cứu, đủ điều kiện để tiến hành các bước phân tích tiếp theo mà khơng gây ra hiện tượng “hồi quy giả tạo”.
4.2 Kết quả kiểm định “Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa” bằng phƣơng pháp Bình phƣơng nhỏ nhất
Ở phần này, lý thuyết “Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa” được kiểm định bằng phương pháp OLS, tương tự như nhiều nghiên cứu khác đã tiến hành. Mục
-0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 1992 Q1 1994 Q1 1996 Q1 1998 Q1 2000 Q1 2002 Q1 2004 Q1 2006 Q1 2008 Q1 2010 Q1 2012 Q 1
tiêu quan trọng nhất của bước phân tích này là nhằm cung cấp những giá trị ước lượng ban đầu của β1, giúp cho việc ước lượng mơ hình CGARCH-M. Ngồi ra, do những giả định tiêu chuẩn của OLS bị vi phạm (được trình bày bên dưới) nên kết quả ước lượng trong phần này khơng được nhấn mạnh.
Phương trình được dùng để ước lượng bằng phương pháp OLS như sau: st+1 – st = C + β [ln(1+ it ) – ln(1+ i*t )] + εt+1 (4.1) Nếu đồng thời C = 0 và β = 1 thì “Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa” tồn tại. Kết quả ước lượng mơ hình OLS được trình bày ở Bảng (4.2).
Bảng 4.2: Kết quả ước lượng UIP bằng phương pháp OLS
STT Quốc gia Hệ số ƣớc lƣợng C β 1 Indonesia 0.023841 -0.055657 2 Nhật Bản -0.011721 -0.312423 3 Malaysia -0.001217 0.285942 4 Philippines 0.000475 0.135705 5 Singapore -0.004468 -0.071008 6 Thái Lan -0.001752 0.254628 7 Việt Nam 0.006743* 0.058467
Ghi chú: OLS được ước lượng theo phương trình (4.1). (*) thể hiện ý nghĩa thống kê 10%
Dựa theo kết quả ước lượng bằng phương pháp OLS, giá trị hệ số β nằm trong khoảng từ -0.312423 đến 0.285942, nhưng khơng có ý nghĩa thống kê. Trong số bảy quốc gia thì có bốn quốc gia cho thấy hệ số β dương, và cả bốn quốc gia này đều là các nước đang phát triển (Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam). Kết quả này có vẻ như tương đồng với nghiên cứu của Bansal và Dahlquist (2000) hay Frankel và Poonawala (2006), cho thấy dường như UIP tồn tại ở các nước đang phát triển hơn là những nước phát triển. Kết quả của kiểm định Wald nhằm kiểm định sự tồn tại của UIP, với giả thuyết H0: C = 0 và β = 1, được trình bày trong Bảng (4.3),
cho thấy trạng thái UIP không tồn tại ở tất cả các quốc gia được nghiên cứu, do H0 đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%.
Bảng 4.3: Kết quả của kiểm định Wald cho phương trình (4.1)
STT Quốc gia Giả thuyết H0: C = 0 và β = 1 p-value của thống kê F p-value của thống kê Chi bình phƣơng 1 Indonesia 0.0000*** 0.0000*** 2 Nhật Bản 0.0000*** 0.0000*** 3 Malaysia 0.0052*** 0.0037*** 4 Philippines 0.0000*** 0.0000*** 5 Singapore 0.0000*** 0.0000*** 6 Thái Lan 0.0032*** 0.0021*** 7 Việt Nam 0.0000*** 0.0000***
Ghi chú: (***) thể hiện khả năng bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%
Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiệu ứng ARCH cho thấy mơ hình OLS khơng phải là mơ hình tốt nhất nhằm kiểm định “Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa”, bởi vì các kết quả ước lượng từ dữ liệu của các quốc gia nghiên cứu cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan (trường hợp của Indonesia và Nhật Bản) hoặc hiệu ứng ARCH (trường hợp của Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan) (xem Bảng (4.4) và (4.5)). Đối với kiểm định hiệu ứng ARCH, kết quả cho thấy hiệu ứng này chỉ tồn tại ở bốn trong số bảy quốc gia được nghiên cứu. Tuy nhiên, bài nghiên cứu không nhấn mạnh kết quả từ kiểm định hiệu ứng ARCH, do quy trình kiểm định chỉ kiểm định được hiệu ứng ARCH cơ bản. Việc khơng tìm thấy bằng chứng của hiệu ứng ARCH cơ bản không thể bác bỏ khả năng tồn tại của các dạng phức tạp hơn của ARCH, ví dụ như mơ hình ARCH bất cân xứng. Do đó, phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ sử dụng mơ hình CGARCH-M nhằm kiểm định sự tồn tại của UIP cũng như tác động của phần bù rủi ro đến trạng thái ngang giá lãi suất này.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư
Kiểm định tự tƣơng quan Breusch-Godfrey STT Quốc gia p-value của thống kê F
p-value của thống kê Chi bình phƣơng 1 Indonesia 0.0303** 0.0297** 2 Nhật Bản 0.0212** 0.0211** 3 Malaysia 0.6263 0.6138 4 Philippines 0.5183 0.5046 5 Singapore 0.9203 0.9166 6 Thái Lan 0.6528 0.6407 7 Việt Nam 0.5209 0.5028
Ghi chú: Giả thuyết kiểm định H0: “khơng có hiện tượng tự tương quan”. (**) thể hiện khả năng bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiệu ứng ARCH
STT Quốc gia p-value của thống kê F p-value của thống kê Chi bình phƣơng 1 Indonesia 0.0000*** 0.0000*** 2 Nhật Bản 0.6066 0.5907 3 Malaysia 0.0000*** 0.0000*** 4 Philippines 0.0490** 0.0511* 5 Singapore 0.1124 0.1116 6 Thái Lan 0.0001*** 0.0002*** 7 Việt Nam 0.9537 0.9484
Ghi chú: Giả thuyết kiểm định H0: “không tồn tại hiệu ứng ARCH”. (***), (**), (*) lần lượt thể hiện khả năng bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
4.3 Kết quả kiểm định “Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa” bằng mơ hình CGARCH-M CGARCH-M
Kết quả kiểm định UIP bằng mơ hình CGARCH-M, dựa trên phương trình (3.24), (3.25) và (3.26), được trình bày trong Bảng (4.6) dưới đây. Kết quả ước lượng chi tiết được trình bày ở Phụ lục 2.
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mơ hình CGARCH-M
Indonesia Nhật Bản Malaysia Philippines C 0.021108*** 0.072113* 0.000473*** -0.015678** β1 -0.281309*** 0.007068 -0.002722*** 0.031926 β2 0.201407* -1.279213* -0.096315*** 0.389522* C4 0.011152 0.003520*** 0.000110 0.001192 C5 0.961307*** 0.675008*** 0.964619*** 0.981297*** C6 0.466494 0.589435 0.197391*** 0.120357 C7 0.105490 -0.754421 0.542132*** 0.116949 C8 0.238527** -0.023167 -0.512378*** 0.279383* C9 0.705275** 1.297094 0.386648*** 0.383109
Singapore Thái Lan Việt Nam C -0.020514*** -0.007762 0.004658*** β1 0.016022 0.152823 -0.015658*** β2 0.599329* 0.050608 -0.104656*** C4 0.000761*** 0.004554 0.000990 C5 0.826852*** 0.996640*** 0.967707*** C6 0.183358* 0.013178 0.248012*** C7 0.022190 0.202932 0.172391*** C8 -0.430209*** -0.170594 -0.166199 C9 -0.679688*** 0.691589*** -0.084608
Ghi chú: (***), (**), (*) lần lượt thể hiện ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Trước hết, chúng ta xem xét liệu UIP có tồn tại ở các quốc gia đang nghiên cứu hay không. Hệ số ước lượng β1 tương ứng với biến chênh lệch lãi suất chỉ có ý nghĩa thống kê ở ba trong số bảy quốc gia nghiên cứu, và tất cả các hệ số này đều mang giá trị âm với độ tin cậy 99%. Giá trị âm của β1 cho thấy khi lãi suất nội địa tăng cao hơn so với nước ngồi thì đồng nội tệ lại tăng giá, trái với dự báo của lý thuyết UIP nhưng lại thống nhất với hầu hết các nghiên cứu trước đây, ví dụ như của Froot và Thaler (1990). Đối với các quốc gia còn lại, β1 đều nhận giá trị dương, tuy nhiên các giá trị này vẫn còn cách xa so với giá trị 1 theo lý thuyết và cũng
khơng có ý nghĩa thống kê. Kiểm định Wald khẳng định lại kết quả trên, khi mà giả thuyết H0: β1 = 1 bị bác bỏ ở tất cả các trường hợp, với mức ý nghĩa 1% (xem Bảng (4.7)). Như vậy, nếu xét trên phương diện về lý thuyết UIP, kết quả thu được là khá thất vọng khi kết quả nghiên cứu không cung cấp được bằng chứng hỗ trợ cho lý thuyết này. Tuy nhiên, đứng trên góc độ biến động của thị trường tiền tệ thế giới, kết quả này đã mơ phỏng tốt những gì đang diễn ra trong thực tế, khơng phải ngẫu nhiên mà các kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy β1 có xu hướng nhận giá trị âm. Lý do giải thích cho hiện tượng này là khi lãi suất danh nghĩa của một đồng tiền tăng cao tương đối so với đồng tiền khác, dịng vốn nhanh chóng chuyển dịch sang đồng tiền này nhằm tìm kiếm lợi nhuận. Chính việc chuyển dịch vốn này đã khiến cho cầu đồng tiền này tăng trên thị trường thế giới, từ đó làm tăng giá trị của đồng tiền có lãi suất cao.
Tiếp theo, chúng ta quan tâm đến hai thành phần của phần bù rủi ro, thể hiện thông qua hệ số ước lượng C (cho thấy thành phần cố định của phần bù rủi ro) và β2 ( cho thấy thành phần thay đổi theo thời gian). Hệ số chặn C và hệ số góc β2 có ý nghĩa thống kê ở sáu trong số bảy quốc gia nghiên cứu (ngoại trừ Thái Lan), cho thấy tồn tại một phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian ở các quốc gia được nghiên cứu. Kiểm định Wald được tiến hành nhằm kiểm tra đồng thời giá trị của C và β2 so với không, cho thấy giả thuyết H0: “không tồn tại phần bù rủi ro” bị bác bỏ ở phần lớn các quốc gia nghiên cứu (ngoại trừ Nhật Bản) (xem Bảng (4.7)). Việc thiếu vắng bằng chứng của phần bù rủi ro cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Domowitz và Hakkio (1985), khi sử dụng mơ hình ARCH-M nhằm nghiên cứu phần bù rủi ro ở năm quốc gia công nghiệp, và nghiên cứu của Baillie và Bollerslev (1990) cho bốn quốc gia châu Âu bằng mơ hình GARCH đa biến. Kết quả này có thể do việc đo lường phần bù rủi ro hoặc thiết lập sai mơ hình. Nói cách khác, độ lệch chuẩn có điều kiện của sai số ước lượng có thể khơng phải là thước đo phù hợp cho phần bù rủi ro, hoặc sử dụng họ mơ hình ARCH-M đơn biến chưa phải là phương pháp kinh tế lượng hiệu quả nhất nhằm ước lượng phần bù rủi ro. Minh họa cho nhận định này, nghiên cứu của Tai (2001) sử dụng mơ hình GARCH-M đơn
biến lẫn đa biến nhằm kiểm định sự tồn tại của phần bù rủi ro ở các quốc gia châu Á – Thái Bình Dương. Kết quả kiểm định của hai mơ hình này cho thấy khác biệt có ý nghĩa khi mà mơ hình GARCH-M đa biến tìm thấy bằng chứng chứng tỏ sự tồn tại của phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian, khơng khi mơ hình GARCH-M đơn biến không thu được bằng chứng tương tự, ngoại trừ trường hợp của đồng ringgit Malaysia. Kết quả của các kiểm định Wald trình bày ở trên được thể hiện ở Bảng (4.7) sau, kết quả chi tiết xin xem Phụ lục 3.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Wald cho mơ hình CGARCH-M
STT Quốc gia Kiểm định sự tồn tại của UIP Kiểm định sự tồn tại của phần bù rủi ro
H0: β1 = 1 Ho: C = β2 = 0 1 Indonesia 0.0000*** 0.0000*** 2 Nhật Bản 0.001*** 0.2146 3 Malaysia 0.0000*** 0.0000*** 4 Philippines 0.0000*** 0.0785* 5 Singapore 0.0000*** 0.0151** 6 Thái Lan 0.0000*** 0.0000*** 7 Việt Nam 0.0000*** 0.0000***
Ghi chú: Giá trị trình bày trong bảng là giá trị p-value của thống kê Chi-bình phương. (***), (**), (*) lần lượt thể hiện khả năng bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Trường hợp hệ số β2 nhận giá trị âm có thể được giải thích bởi lý thuyết đánh đổi giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi. Theo đó, rủi ro của đồng nội tệ tăng lên (thể hiện thông qua độ lệch chuẩn ζ của ε) sẽ dẫn đến mức độ giảm giá của đồng nội tệ (st+1 – st) giảm. Lúc này, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng từ việc nắm giữ đồng nội tệ sẽ tăng, thể hiện rằng nhà đầu tư ngại rủi ro sẽ yêu cầu lợi nhuận lớn hơn khi đối mặt với rủi ro cao hơn.
Tuy nhiên, hệ số β2 cũng cho thấy sự dao động giữa các quốc gia, khi có ý nghĩa thống kê ở các giá trị âm lẫn dương. Frankel (1979) và Engel (1996) cho rằng việc các nhà đầu tư đòi hỏi một tỷ suất sinh lợi cao hơn cho việc nắm giữ đồng tiền có rủi ro tỷ giá cao là khơng thỏa đáng, bởi vì hầu hết rủi ro tỷ giá đều có thể đa
dạng hóa được. Nhà đầu tư khơng thể được tưởng thưởng khi họ gánh chịu những rủi ro không cần thiết. Trong lý thuyết tài chính hiện đại, phần bù rủi ro chỉ tồn tại khi mà tỷ suất sinh lợi của tài sản tài chính có tương quan với một tài sản chuẩn (ví dụ như danh mục thị trường), khiến cho rủi ro là khơng thể đa dạng hóa. Một lý do