CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực
4.1.1. Kết quả kiểm định tính dừng
Hướng tiếp cận truyền thống
Bảng 4.1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF trường hợp Việt Nam và Mỹ
ADF Test
Chuỗi gốc Chuỗi sai phân bậc một
q t-statistic 0.077947 (1) -12.91840*** (0) p-value 0.9634 0.0000 Ex ante inflation r t-statistic -2.407796 (12) -4.836155*** (12) p-value 0.1408 0.0001 r* t-statistic -1.334907 (0) -13.71348*** (0) p-value 0.6134 0.0000 Ex post inflation r t-statistic -2.435621 (12) -4.639079*** (11) p-value 0.1333 0.0002 r* t-statistic -1.214738 (0) -11.35484*** (1) p-value 0.6684 0.0000
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính tốn và so sánh với các giá trị tới hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận trong dấu (.) và được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ Akaike Information Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12. Kiểm định tính dừng ở chuỗi gốc và chuỗi sai phân bậc một có tính đến hệ số chặn (intercept). Các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị DF-GLS trường hợp Việt Nam và Mỹ
DF-GLS Test
Chuỗi gốc Chuỗi sai phân bậc một
q -0.252064 (1) -0.760837 (11) Ex ante inflation r -0.606219 (12) -1.454417 (11) r* -0.422888 (0) -0.822957 (11) Ex post inflation r -0.429753 (12) -0.604073 (11) r* -0.401832 (0) -11.18368*** (1)
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính tốn và so sánh với các giá trị tới hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận trong dấu (.) và được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ Akaike Information Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12. Kiểm định tính dừng ở chuỗi gốc và chuỗi sai phân bậc một có tính đến hệ số chặn (intercept). Các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Bài viết sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị ADF và DF-GLS để xem xét tính dừng của chuỗi dữ liệu tỷ giá thực, lãi suất thực trong nước và lãi suất thực nước ngoài (ở đây lần lượt là Việt Nam và Mỹ).
Bảng 4.1 cho thấy giá trị p-value của các chuỗi dữ liệu level xem xét đều lớn hơn giá trị 0.05 (p-value càng lớn thì khả năng chấp nhận H0 càng cao và ngược lại p càng bé thì khả năng chấp nhận H0 càng cao, giá trị p-value bài viết chọn để so sánh mức độ chấp nhận và bác bỏ giả thuyết H0 là ở mức ý nghĩa 5%) và giá trị thống kê t lớn hơn giá trị tới hạn (t-statistic > t-critical) ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%, do đó tại các chuỗi level (q, r, r*), kiểm định ADF cho ra kết quả là chấp nhận giả thuyết H0, tức là chuỗi level khơng dừng. Vì chuỗi level khơng dừng nên tiếp tục kiểm định ADF cho chuỗi sai phân bậc một, và kết quả kiểm định cho thấy t-statistic < t-critical ở mức ý nghĩa 1%, do đó kết quả kiểm định là bác bỏ H0, chuỗi sai phân bậc một dừng. Điều
này mang hàm ý về khả năng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực giữa Việt Nam và Mỹ.
Tiến hành tương tự đối với kiểm định DF-GLS, kết quả kiểm định ở bảng 4.2 cho thấy các chuỗi dữ liệu nghiên cứu (q, r, r*) không dừng ở bậc level, tuy nhiên khác với kiểm định ADF, chuỗi sai phân bậc một của các chuỗi trong kiểm định DF-GLS lại không dừng, ngoại trừ sai phân bậc một của chuỗi lãi suất thực dựa trên lạm phát hậu nghiệm. Có thể thấy được rằng, hai kiểm định nghiệm đơn vị ADF và DF-GLS đều cho kết quả giống nhau đối với chuỗi dữ liệu gốc, các chuỗi tỷ giá thực, lãi suất thực Việt Nam và Mỹ đều không dừng ở bậc level, tuy nhiên kết quả giữa hai phép kiểm định này có sai khác ở chuỗi sai phân bậc một, các chuỗi dữ liệu trong kiểm định ADF đều dừng ở liên kết bậc một, còn trong kiểm định DF-GLS các chuỗi dữ liệu sau khi được lấy sai phân vẫn không dừng, ngoại trừ chuỗi lãi suất thực dựa trên lạm phát hậu nghiệm (ex-post). Theo Perron (1998), việc xảy ra những cú sốc biến đổi bất thường trong chuỗi dữ liệu có thể tác động đến độ mạnh và tính chính xác của các kết quả thống kê, hay nói cách khác kiểm định nghiệm đơn vị ở đây có thể sẽ đưa ra bằng chứng khơng đáng tin cậy khi có sự xuất hiện điểm gãy cấu trúc trong các chuỗi biến số đang nghiên cứu. Chính vì vậy, bài viết sẽ tiếp tục kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp tiếp cận mới để đưa ra bằng chứng thuyết phục hơn, đồng thời đánh giá lại độ chính xác bằng cách so sánh với hai kiểm định vừa tiến hành.
Hướng tiếp cận mới (có xem xét điểm gãy cấu trúc)
Sau khi sử dụng hai kiểm định ADF và DF-GLS để kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu, bài viết tiếp tục tiến hành kiểm định theo phương pháp của Saikkonen và Lütkepohl nhằm xem xét việc xuất hiện điểm gãy cấu trúc trong từng chuỗi dữ liệu xem xét có tác động như thế nào đến tính dừng của các chuỗi dữ liệu.
S&L Test Unit Root Test Shift date
Chuỗi gốc Chuỗi sai phân bậc một
q 0.6279 (1) -3.0492** (0) 2011 M2 Ex ante inflation r -1.7353 (12) -3.2186** (12) 2008 M6 r* -1.7232 (0) -13.6085*** (0) 2008 M12 Ex post inflation r -1.5294 (12) -2.7079* (11) 2008 M6 r* -1.5822 (0) -9.5748***(1) 2009 M1
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính tốn và so sánh với các giá trị tới hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận trong dấu (.) và được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ Akaike Information Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12. Các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Các thời điểm xuất hiện điểm gãy cấu trúc (shift date) được đề xuất bởi phần mềm Jmulti.
Như chúng ta đã biết, điểm gãy cấu trúc là điểm thay đổi đột ngột trong cấu trúc dữ liệu của bất kỳ mơ hình hồi quy đơn biến, đa biến hay hệ phương trình và nó có thể tác động đến các tham số của mơ hình bao gồm hệ số độ dốc, hệ số chặn và phương sai của phần dư. Do đó, để tìm kiếm bằng chứng đáng tin cậy và đưa ra kết quả được kiểm định chính xác, điểm gãy cấu trúc đề xuất được đưa vào mơ hình và tiến hành kiểm định theo phương pháp S&L, được thực hiện bởi phần mềm Jmulti. Theo bảng 4.3 ta thấy, điểm gãy cấu trúc (shift date) đối với các chuỗi dữ liệu lần lượt như sau: thời điểm tháng 2/2011 đối với chuỗi tỷ giá thực giữa Việt Nam và Mỹ; tháng 6/2008 đối với cả hai chuỗi lãi suất thực Việt Nam dựa trên lạm phát tiền nghiệm (ex-ante) và lạm phát hậu nghiệm (ex-post); và cuối cùng điểm gãy cấu trúc của chuỗi lãi suất thực Mỹ dựa trên lạm phát tiền nghiệm và lạm phát hậu nghiệm có tương ứng là tháng 12/2008 và 1/2009. Trong khoảng mẫu từ 1/1996 đến 5/2014 mà bài viết tiến hành nghiên cứu, các trạng thái thay đổi trong cấu trúc các chuỗi dữ liệu có thể đến từ các nguyên nhân
như chiến tranh, hỗn loạn trên thị trường tài chính, thay đổi đột ngột mang tính bước ngoặt trong các chính sách điều hành của chính phủ, hoặc giả là những thay đổi trong kỳ vọng của người dân và nhà đầu tư (market sentiment) hay là những cú sốc của các biến kinh tế vĩ mô…
Cụ thể, trạng thái thay đổi cấu trúc trong chuỗi tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ được xác lập là vào thời điểm tháng 2/2011, thời điểm này NHNN tiến hành điều chỉnh tăng tỷ giá bình quân liên ngân hàng thêm 9.3% (tương đương việc VND bị phá giá 8.5%) và thu hẹp biên độ dao động tỷ giá từ ±3% xuống cịn ±1%, giá Dollar Mỹ do đó tăng đột biến từ 18,932 VND/ USD của tháng liền kề trước lên 20,693 VND/ USD, cao nhất từ trước đến thời điểm hiện tại. Nguyên nhân chủ yếu là do trong nước tình hình lạm phát tăng cao, cán cân tài khoảng vãng lai thâm hụt, thêm vào đó kỳ vọng về giảm giá VND trong thời điểm hiện tại, giá vàng tăng liên tục thiết lập các mức kỷ lục mới, sự bất ổn của nền kinh tế toàn cầu khiến cho tâm lý găm giữ vàng và USD của người dân và doanh nghiệp tăng cao. Do đó động thái điều chỉnh tỷ giá này kỳ vọng giúp VND xích lại gần hơn so với giá trị thực, loại trừ tình trạng tồn tại hai tỷ giá với mức chênh lệch khá lớn trong một khoảng thời gian dài và nó trở thành sự kiện đánh dấu một sự chuyển đổi trạng thái trong chuỗi tỷ giá thực giữa Việt Nam và Mỹ trong thời kỳ nghiên cứu. Điểm gãy phần mềm Jmulti đề xuất là 2/2011 hoàn tồn hợp lý với tình hình thực tế diễn ra vào thời điểm đó.
Hình 4.1. Chuỗi tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ trong giai đoạn từ 1/1996 đến 5/2014
Đối với chuỗi lãi suất thực Việt Nam và lãi suất thực Mỹ nhìn chung có những biến động mạnh mẽ trong khoảng thời gian năm 2008 và đầu năm 2009, đây là khoảng thời gian đỉnh điểm của cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu khi lần lượt các tổ chức tài chính ngân hàng khổng lồ sụp đổ. Bắt nguồn từ khủng hoảng tín dụng nhà ở thứ cấp ở Hoa Kỳ, tình hình phát triển nhanh chóng và trở thành một cuộc khủng hoảng tài chính từ tháng 8 năm 2007, trước tình khủng hoảng nghiêm trọng chính phủ Mỹ đã thực hiện những gói kích cầu quy mơ lớn nhằm vực dậy nền kinh tế vào khoảng cuối năm 2008 và đầu năm 2009, đồng thời Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FED) liên tục tiến hành các biện pháp nới lỏng tiền tệ để tăng thanh khoản cho các tổ chức tài chính, do đó lãi suất Mỹ giảm liên tục và chạm đáy vào khoảng cuối 12/2008 cho tới hiện tại ở mức gần bằng 0%. Tình hình thực tế trên tại Mỹ gắn liền với sự chuyển đổi cấu trúc trong chuỗi dữ liệu lãi suất thực, điểm gãy được đề xuất lần lượt là tháng 12/2008 và tháng 1/2009 cho chuỗi lãi suất thực Mỹ dựa trên lạm phát tiền nghiệm và lạm phát hậu nghiệm.
Hình 4.2. Chuỗi lãi suất thực Mỹ trong giai đoạn từ 1/1996 đến 5/2014
Còn ở Việt Nam, vào khoảng 6 tháng đầu năm 2008, từ mức lãi suất tháng 1 là 8,5%, các ngân hàng bắt đầu vào cuộc đua lãi suất và tăng cao đến đỉnh điểm vào tháng 6 năm 2008 là 18,5%. Nguyên nhân chủ yếu là do các rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất, rủi ro thị trường và do lạm phát trong nước tăng cao, ngoài ra ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu làm khả năng trả nợ của khách hàng giảm sút khiến các tổ chức tín dụng khơng muốn đẩy mạnh cho vay mà chú trọng vào việc đảm bảo an toàn hoạt động. Sau khi đã bình ổn và giữ được tính thanh khoản của dòng tiền, cùng với những biến chuyển khả quan hơn trong tình hình kinh tế, lãi suất nửa giai đoạn sau năm 2008 có xu hướng giảm nhẹ và đi dần vào ổn định. Do vậy, cột mốc tháng 6/2008 được xem như là điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu lãi suất thực Việt Nam.
Hình 4.3. Chuỗi lãi suất thực Việt Nam trong giai đoạn từ 1/1996 đến 5/2014
Như vậy, bằng việc tìm ra điểm gãy cấu trúc gắn liền với từng sự kiện thực tế trong từng chuỗi dữ liệu, kiểm định Saikkonen và Lütkepohl xem xét chúng như là một biến giả (shift dummy) và đưa vào mơ hình tiến hành kiểm định. Kết quả thu được hầu như tương đồng với kiểm định ADF và có sự khác biệt rõ rệt với điểm định DF-GLS đã thực hiện ở phần trên. Cụ thể, bảng kết quả 4.3 cho thấy các chuỗi dữ liệu tỷ giá thực, lãi suất thực Việt Nam, lãi suất thực Mỹ (trong cả hai trường hợp dựa trên lạm phát tiền nghiệm và lạm phát hậu nghiệm) đều không dừng ở bậc level và dừng ở sai phân bậc một, với các mức ý nghĩa 5% cho chuỗi tỷ giá thực, 5% và 10% cho chuỗi lãi suất thực Việt Nam dựa trên lạm phát tiền nghiệm va hậu nghiệm, và 1% cho chuỗi lãi suất thực Mỹ trong cả hai trường hợp tiền nghiệm và hậu nghiệm. Vậy bằng việc sử dụng kiểm định S&L, bài viết đã giải quyết được những vấn đề liên quan đến điểm gãy cấu trúc và tính chính xác của kết quả kiểm định như Perron (1989) đã đề cập.
Tóm lại, bước kiểm định đầu tiền bao gồm cả ba phương pháp ADF, DF-GLS, S&L đã cho thấy được mức độ biến động của các chuỗi dữ liệu đang nghiên cứu, các biến số đều không dừng ở chuỗi gốc mà dừng ở chuỗi sai phân bậc một. Từ kết quả này, bài
viết tiếp tục thực hiện bước kiểm định tiếp theo là kiểm định đồng liên kết để đi tìm bằng chứng về mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi biến số đang nghiên cứu.