Một trong các kiểm định quan trọng trong các mơ hình sử dụng chuỗi thời gian là kiểm định tính dừng (stationary) hay còn gọi là kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) của các biến. Tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey – Fuller (Augmented Dickey Fuller – gọi tắt là kiểm định ADF) cho các biến đưa vào mơ hình. Kết quả như bảng 3.1 cho thấy tất cả các chuỗi số liệu dạng logarit sai phân bậc 1 đều dừng (ngoại trừ Ln(EXM)) (kết quả kiểm định chi tiết xem phụ lục 2)
Bảng 3.1. Kết quả kiểm định ADF các biến ước lượng cân bằng
Biến ADF Giá trị tới hạn Kết luận Thống kê Durbin– Watson 1% 5% LN(GDPw) -2.7183 -3.57772 -2.92517 Không dừng 1.683273 LN(GDPvn) -2.879951 -3.577723 -2.925169 Không dừng 1.939793 LN(REER) -1.057148 -3.577723 -2.925169 Không dừng 1.966732 LN(EXM) -4.988318 -3.577723 -2.925169 Dừng 2.117983 LNX -0.336197 -3.577723 -2.925169 Không dừng 2.078500 LNM -0.414850 -3.581152 -2.926622 Không dừng 1.755511 ∆LN(GDPw) -6.53706 -3.58115 -2.92662 Dừng 1.981122 ∆LN(GDPvn) -4.04746 -3.60559 -2.93694 Dừng 1.847031 ∆LN(REER) -6.85571 -3.58115 -2.92662 Dừng 1.996027 ∆LN(EXM) -11.3345 -3.58115 -2.92662 Dừng 2.043957 ∆LNX -7.076683 -3.581152 -2.926622 Dừng 2.052339 ∆LNM -10.80792 -3.581152 -2.926622 Dừng 1.761347
Như vậy, các biến ∆LN(GDPw), ∆LN(GDPvn), ∆LN(REER), ∆LN(EXM) là dừng nên nó là một quá trình ngẫu nhiên I(0) có nghĩa là tự bản thân ln(GDPvn), ln(GDPw), ln(REER), là một chuỗi thời gian I(1). Các biến dừng ở sai phân bậc 1 hay I(1) nên có thể tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến. Thống kê Durbin- Watson của các biến trong mơ hình đều đạt u cầu vì nó có xu hướng gần với 2. Điều này có nghĩa là khơng có hiện tượng tương quan chuỗi trong dữ liệu và tuân thủ các nguyên tắc thống kê được giả định.
3.2.Chọn bước trễ tối ưu cho các biến trong mơ hình
Trước khi tiến hành phân tích đồng liên kết để từ đó đo lường mức độ tác động của REER trong ngắn và dài hạn thơng qua mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM và VECM, tác giả chọn bước trễ cho các biến trong mơ hình. Kết quả kiểm định bước trễ thể hiện qua bảng sau:
Bảng 3.2. Bảng độ trễ tối ưu
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: LNEXM LNGDPVN LNREER Exogenous variables: C
Date: 12/04/12 Time: 23:49 Sample: 1 48
Included observations: 43
Lag LogL LR FPE AIC SC
0 209.4724 NA 1.35e-08 -9.603367 -9.480492 1 257.3085 86.77258 2.23e-09 -11.40970 -10.91820* 2 268.1667 18.18104 2.06e-09 -11.49612 -10.63600 3 280.3736 18.73615 1.80e-09 -11.64528 -10.41654 4 301.1507 28.99141* 1.08e-09* -12.19306* -10.59569 5 308.0035 8.605811 1.26e-09 -12.09319 -10.12720
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu được thể hiện trong bảng 3.2 với các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ khác nhau (LR, FPE, AIC, SC) hầu hết các tiêu chuẩn đều chọn độ trễ tối ưu là 4. Vì vậy trong nghiên cứu này, tác giả chọn bước trễ là 4 q cho mơ hình để thực hiện các bước kiểm định sau đây.
3.3. Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen
Do các biến sử dụng trong mơ hình hồi qui đều ở dạng logarit và không dừng nên phải kiểm định khả năng xảy ra các vec tơ đồng liên kết giữa các dãy số thời gian. Tác giả sử dụng phương pháp Johansen và Juselius (1990) để thực hiện kiểm định giả thuyết này. Đây là kỹ thuật kiểm định đồng liên kết được sử dụng phổ biến nhất trong việc áp dụng nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định sự tồn tại của các vec tơ đồng liên kết giữa các dãy số thời gian khơng dừng. Hay nói cách khác mục đích của kiểm định đồng liên kết là xác định xem một nhóm các chuỗi khơng dừng có đồng liên kết hay khơng.
Bảng 3.3.Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen
Giả thuyết H0 Giá trị riêng của ma trận (Eigenvalue) Giá trị thống kê ma trận (Trace statistic) Giá trị tới hạn 5% (Critical Value) r = 0 0.506735 60.94619 47.85613 r<=1 0.405195 30.5577 29.79707 r<=2 0.100518 8.218279 15.49471 r<=3 0.081659 3.663006 3.841466
Giả thuyết H0 Giá trị riêng của ma trận (Eigenvalue)
Thống kê giá trị riêng cực
đại của ma trận (Max-
Eigen Statistic) Giá trị tới hạn 5% (Critical Value) r = 0 0.506735 30.38849 27.58434 r<=1 0.405195 22.33942 21.13162 r<=2 0.100518 4.555273 14.2646 r<=3 0.081659 3.663006 3.841466
* Bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%
Với sự hỗ trợ của phần mền Eview kết quả cụ thể như bảng 3.3 (chi tiết xem phụ lục 3). Theo kết quả của bảng 3.3 ta có thể thấy giá trị Trace statistic và Max- Eigen Statistic của các biến đều lớn hơn giá trị của Critical Value, điều này dẫn tới việc bác bỏ giả thuyết H0 (không tồn tại vecto đồng liên kết) và chấp nhận giả thiết H1, khẳng định là có tồn tại ít nhất 1 vecto đồng liên kết. Như vậy, có tồn tại mối quan hệ dài hạn trong mơ hình (1)
3.4. Kiểm định mối quan hệ trong dài hạn
Như đã đề cập ở trên lnEXM là một chuỗi dừng theo như kết quả kiểm định tính dừng vì vậy tác giả khơng sử dụng tỷ lệ thương mại là biến độc lập trong mơ hình hồi quy. Để giải quyết vấn đề này bài nghiên cứu tập trung vào ước lượng theo điều kiện Marshall-Lerner xem liệu sự mất giá có cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn hay không. Điều kiện Marshall – Lerner cho rằng để cho việc phá giá tiền tệ có tác động tích cực tới cán cân thương mại thì giá trị tuyệt đối của tổng hệ số co giãn theo giá của xuất khẩu và nhập khẩu phải lớn hơn 1. Tuy nhiên, giá cả của xuất khẩu và nhập khẩu không phải lúc nào cũng sẵn có trên tồn bộ thời gian nghiên cứu, vì vậy chúng ta sẽ sử dụng tỷ giá thực hiệu lực như cách tính gián tiếp của giá cả tương đối (Bahmani- Oskooee and Brooks (1999)). Như vậy, phương trình cầu xuất nhập khẩu được viết dưới dạng sau.
LnXt = a1 + b1 LnGDPwt + c1 LnREERt + εt (2) LnMt = a2 + b2 LnGDPvnt + c2 LnREERt + εt (3)
Như kết quả kiểm định tính dừng ở bảng 3.1 các biến trong phương trình (2) – (3) dừng ở sai phân bậc 1. Sau đó tác giả đi kiểm định đồng liên kết theo phương pháp của Johansen cho thấy cả 2 mơ hình đều có ít nhất một vecto đồng liên kết (Chi tiết xem phụ lục 5, 6). Do các biến trong 2 phương trình đều có tính khơng dừng và đồng liên kết nên ta có thể sử dụng phương pháp VECM để ước lượng tác động trong dài hạn. Kết quả mơ hình hồi quy đồng liên kết như sau (Chi tiết xem phụ lục 7, 8) :
Bảng 3.4. Kết quả hồi ước lượng vecto sai số ngẫu nhiên VECM hàm cầu xuất khẩu và hàm cầu nhập khẩu
Vector Error Correction Estimates
Cointegrating Eq: CointEq1 t-sta
LNM(-1) 1.000000 LNGDPVN(-1) 15.53161 [ 0.80965] LNREER(-1) 9.992265 [ 3.95586] C -127.7148 LNX(-1) 1.000000 LNGDPW(-1) -5.81965 [-0.59858] LNREER(-1) 9.779279 [ 7.98429] C -27.06759
Theo như kết quả kiểm định vecto đồng liên kết trên LnX và LnM, mối quan hệ trong dài hạn của mơ hình xuất khẩu và nhập khẩu có thể được định nghĩa như sau :
LnX = -27.06 + 5.82LnGDPw + 9.78LnREER (4) LnM = -127.71 + 15.53LnGDPvn + 9.99LnREER (5)
Từ phương trình (4) – (5) rõ ràng là tất cả các biến đều có được giá trị như kỳ vọng ban đầu của tác giả. Cụ thể như sau :
- Đối với hoạt động xuất khẩu: Khi tỷ giá thực đa phương tăng 1% làm cho xuất khẩu tăng 9,78%. Đó là do khi tỷ giá thực đa phương tăng nghĩa là đồng nội tệ đang mất giá, dẫn tới hàng hóa xuất khẩu của Việt Nam trở nên rẻ hơn trên góc độ người tiêu dùng nước ngồi và tạo ra thế cạnh tranh về giá cả cho xuất khẩu của Việt nam. Ngoài ra, thu nhập nước ngoài tăng 1% làm cho xuất khẩu tăng 5,82%. Điều này có thể được giải thích bởi vì thu nhập nước ngoài tăng lên làm cho nhu cầu tiêu dùng hàng nhập khẩu của nước đó gia tăng, dẫn tới việc nhập khẩu của các nước này tăng lên làm cho xuất khẩu của Việt nam cũng tăng theo.
Việt Nam. Theo như lý thuyết khi phá giá đồng nội tệ, giá hàng nhập khẩu sẽ giảm tính cạnh tranh dẫn đến ‘‘ảnh hưởng sản lượng’’- số hàng nhập khẩu sẽ giảm xuống. Tuy nhiên, phá giá còn dẫn tới ‘‘ảnh hưởng giá hàng nhập khẩu’’, giá mỗi đơn vị hàng nhập khẩu sẽ gia tăng. Trong thời gian đầu ảnh hưởng sản lượng lấn át ảnh hưởng giá hàng nhập khẩu làm cho sản lượng nhập khẩu giảm, tuy nhiên trong dài hạn ảnh hưởng giá hàng nhập khẩu cuối cùng trung hòa và lấn át ảnh hưởng sản lượng làm cho nhập khẩu tiếp tục tăng.
- Độ co giãn của thu nhập trong hàm cầu nhập khẩu lớn hơn độ co giãn thu nhập trong hàm cầu xuất khẩu, chứng minh sự phát triển kinh tế của Việt Nam không phải phụ thuộc nhiều vào các đối tác thương mại chính của Việt Nam. Tổng hệ số co giãn của REER trong hàm cầu xuất khẩu và hàm cầu nhập khẩu lớn hơn 1 rất nhiều. Về dài hạn việc áp dụng giảm giá tiền tệ có tác động lớn tới xuất khẩu của Việt nam. Điều này đáp ứng được điều kiện Marshall-Lerner, tuy nhiên trong thực tế áp dụng cần hết sức thận trọng.
3.5. Tác động của TGHĐ lên cán cân thương mại trong ngắn hạn – Mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM
Như đã giải thích ở trên, sự mất giá của đồng nội tệ ban đầu có thể làm cho cán cân thương mại xấu hơn trước khi nó được cải thiện, do đó tạo nên hiệu ứng đường cong J. Bằng chứng thực nghiệm ở một số quốc gia đã chứng minh cho điều này (chương I).
Trong bài nghiên cứu này tác giả sẽ đi kiểm định lập luận trên với trường hợp của Việt Nam bằng cách ước lượng mơ hình ECM tương ứng với phương trình cán cân thương mại trong dài hạn ở trên. Để thực hiện mơ hình ECM, đầu tiên các biến trễ trong mơ hình được giới hạn là 4 kỳ như kết quả chọn bước trễ tối ưu được trình bày ở trên. Phần dư EC được tính từ vecto đồng liên kết theo phương pháp Johansen,và được đưa vào mơ hình ECM nhằm đảm bảo mối quan hệ dài hạn được thỏa mãn.
Các biến số ở dạng chuỗi gốc I(0) là dãy số thời gian không dừng, các biến số ở dạng sai phân bậc 1 I(1) là các dãy số thời gian có tính dừng nên ta đưa các biến số ở
dạng sai phân bậc 1 vào mơ hình. Tuy nhiên bản thân biến LnEXM có tính dừng rồi nên không cần lấy sai phân bậc 1. Mơ hình cụ thể như sau:
Ln(EXM)t = α0 + ΣΣΣΣ4 i=0βiLn(EXM)t=i + ΣΣΣΣ4 i=0 γi ∆∆∆∆Ln(REER)t-i+ΣΣΣΣ4 i=0 δi ∆∆∆∆Ln(GDPw)t-i + ΣΣΣΣ4 i=0 £i ∆∆∆∆Ln(GDPvn)t-i+ λECt-1 +µt (6)
Ước lượng phương trình (6) bằng hồi quy OLS. Mức độ tác động của các biến trong mơ hình được thể hiện qua bảng sau: (Chi tiết xem phụ lục 4)
Bảng 3.5. Kết quả ước lượng cán cân thương mại bằng mơ hình ECM
Dependent Variable: LNEXM
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C -2.723 16.194 -0.168 LNEXM(-1) 1.049 0.310 3.383 DLNREER(-1) -2.949 1.000 -2.946 EC(-1) -0.834 0.325 -2.562
R-squared 0.692138 Mean dependent var -0.108605 Adjusted R-squared 0.482792 S.D. dependent var 0.181562 S.E. of regression 0.130574 Akaike info criterion -0.938867 Sum squared resid 0.426240 Schwarz criterion -0.201621 Log likelihood 38.18565 Hannan-Quinn criter. -0.666994 F-statistic 3.306193 Durbin-Watson stat 2.472058 Prob(F-statistic) 0.003368
Kết quả ước lượng cho thấy REER có tác động tiêu cực trong ngắn hạn, làm cho cán cân thương mại xấu đi, GDP thì khơng có ảnh hưởng lên cán cân thương mại. Tác động ngay tức thời khi tăng 1%REER tại mức sai phân bậc 1 sẽ làm cho cán cân thương mại giảm 2.94%. Yếu tố phần dư ECt-1 mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê. Điều này khẳng định rằng, trong ngắn hạn khi xảy ra các cú shock tỷ giá, thu nhập thì chỉ số EXM luôn được điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn; bên cạnh đó nó
giải thích của mơ hình khơng cao, thể hiện ở hệ số kiểm định độ phù hợp của mơ hình là 0,692. Điều này cũng hoàn toàn phù hợp với thực tế, hoạt động ngoại thương của Việt Nam trong thời kỳ này còn chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố khác.
Để nhận biết rõ hơn tác giả sử dụng phương pháp VAR để hồi quy các biến lnEXM, lnGDPvn, lnGDPw, lnREER với độ trễ là 4 và tìm hàm số đẩy thu được từ ECM cho phép chúng ta kiểm tra xu hướng biến động của cán cân thương mại trước các cú shock của các biến tác động.
Hình 3.1. Phản ứng của Cán cân thương mại khi có sự mất giá tiền tệ.
Theo hình 3.1 cho thấy tác động trong ngắn hạn của hiệu ứng giá đối với tỷ lệ xuất khẩu trên nhập khẩu sau khi phá giá. Tỷ lệ xuất khẩu trên nhập khẩu đã giảm kéo dài đến quý 3 sau khi có cú sốc khiến VND xuống giá. Tuy nhiên, đối với hàm phản ứng đẩy tổng quát thu được từ mơ hình VAR thì từ sau quý 3, tác động của hiệu ứng giá đã giảm và hiệu ứng khối lượng bắt đầu phát huy tác dụng và đến giữa quý 6 thì tỷ lệ xuất khẩu trên nhập khẩu đã khơi phục lại ở mức như trước khi có cú sốc xảy ra, đến quý thứ 9thì CCTM bắt đầu có dấu hiệu được cải thiện.
3.6. Những hạn chế trong kết quả nghiên cứu
Về nguồn số liệu: số liệu xuất nhập khẩu thu thập từ 2 nguồn khác nhau là Tổng cục thống kê và Tổng cục hải quan nên có thể làm cho số liệu không thống nhất. Tương tự đối với số liệu của GDP các nước cũng được thu thập từ nguồn IMF và
OECD. Ngoài ra, bài nghiên cứu sử dụng GDP Việt Nam và bình quân GDP các nước cũng chưa thật sự phản ánh được thu nhập trong nước và thu nhập nước ngoài.
Phương pháp đo lường bằng mơ hình VECM trong dài hạn chưa thực sự đánh giá hết được tác động của tỷ giá lên CCTM do giới hạn tính dừng của biến lnEXM. Tác giả đã không sử dụng được biến LnEXM mà đánh giá gián tiếp thơng qua phương trình cầu xuất nhập khẩu.
Khi xem xét mối quan hệ trong ngắn hạn, do giới hạn về kiến thức thống kê cũng như kỹ năng phân tích nên chưa kiểm tra được mối quan hệ nhân quả trong mơ hình.
• Hướng nghiên cứu mới
Một số nghiên cứu gần đây trên thế giới liên quan tới đề tài đã sử dụng mơ hình ARDL để phân tích để giảm đi mối quan tâm về tính dừng tại chuỗi gốc của biến EXM. Điều này có thể là một hướng nghiên cứu mới của đề tài.
KẾT LUẬN
Mục tiêu của bài viết là ước lượng sự mất giá tiền tệ giúp cải thiện cán cân thương mại của Việt nam trong ngắn hạn và trong dài hạn hay không. Để đưa ra được kết luận, mơ hình cán cân thương mại được sử dụng bao gồm tỷ số thương mại, thu nhập trong nước, thu nhập nước ngoài (từ các đối tác thương mại chính), tỷ giá thực hiệu lực. Mơ hình cơ bản được ước lượng sử dụng những phát triển mới đây trong kiểm định tính dừng và phân tích đồng liên kết. Các kết quả chính thu được như sau :
Các kiểm định tính dừng cho kết quả ngược với một số nghiên cứu trước đây khi cán cân thương mại xuất hiện ở đây là biến dừng. Kết quả này chỉ ra rằng, khơng có mối quan hệ đồng liên kết giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Do đó tác giả chuyển sang xem xét ảnh hưởng của TGHĐ và GDP trong hàm cầu xuất khẩu và nhập khẩu. Biến phụ thuộc có tính dừng được hồi quy bằng OLS, cách tiếp cận này cho thấy sự giảm giá của đồng tiền có tác động lên cán cân thương mại trong ngắn hạn. Cho thấy cú sốc của tỷ giá làm cho cán cân thương mại ngay lập tức xấu đi được giải thích do độ trễ trong điều chỉnh giá sản xuất và tiêu dùng cũng như những thay đổi trong giá của xuất khẩu và giá nhập khẩu. Khi xuất hiện cú sốc tỷ giá thì cán cân