Nghiên cứu về mối quan hệ lạm phát và tỷ giá hối đoái

6. Kết cấu của đề tài

2.3 Nghiên cứu về mối quan hệ lạm phát và tỷ giá hối đoái

2.3.1 Bằng chứng thực nghiệm trên thế giới

Chihhibber (1991) chỉ ra rằng tác động của việc phá giá tới lạm phát phụ thuộc vào độ linh hoạt của tỷ giá, độ mở cửa của tài khoản vốn và mức độ kiểm soát giá.

Bodart (1996) nghiên cứu các tác động của việc cải cách tỷ giá lên lạm phát ở một nước nhỏ và mở bằng cách kết hợp giữa quan điểm tài khóa với các chế độ tỷ giá khác nhau. Ơng thấy rằng chế độ neo tỷ giá có điều chỉnh tỷ giá chính thức chỉ có tác động ngắn hạn đối với lạm phát trong khi phá giá lại có tác động dài hạn hơn đối với lạm phát dưới chế độ điều chỉnh tỷ giá chính thức liên tục theo tỷ giá thị trường tự do. Đồng thời sự gia tăng dài hạn của thâm hụt ngân sách cũng dẫn đến lạm phát kéo dài hơn.

Nghiên cứu của Ilan Goldfajn và Sergio R.C.Werlang (1998) về cơ chế truyền dẫn từ sự sụt giảm tỷ giá đến lạm phát theo khung dữ liệu bảng đã thấy rằng có mối quan hệ giữa sự sụt giảm tỷ giá hối đoái và lạm phát. Tương tự nghiên cứu của Michale Ca’Zorzi, Elke Hahn và Marcelo Sánchez (2007) về cơ chế truyển dẫn từ tỷ giá hối đoái trong các nền kinh tế mới nổi. Tác giá kiểm định trong 12 nền kinh tế mới nổi ở Châu Á, Mỹ Latin, Trung và Đông Âu. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng có một mối tương quan mạnh giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát.

Nghiên cứu của Goujon (2006) đã tập trung vào mức độ ảnh hưởng của tình trạng đơ la hóa đối với lạm phát và chỉ ra rằng với tình trạng đơ la hóa của nền kinh tế, cung tiền chỉ có tác động đến lạm phát nếu nó tính đến số lượng đơ la được nắm

giữ. Nghiên cứu này sử dụng cách tiếp cân kinh tế học tiền tệ cho giai đoạn từ tháng 1 năm 1991 đến tháng 6 năm 1999.

Gần đây là nghiên cứu của Beirne (2009), sử dụng phương pháp đồng liên kết và hàm xung động phản hồi để đo lường mức độ truyền dẫn của tỷ giá và chỉ số giá tiêu dùng ở 9 quốc gia thuộc khu vực Trung và Đông Ân thuộc khu vực sử dụng đồng tiền chung Châu Âu. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ truyền dẫn trung bình của chỉ số giá tiêu dùng là 0.6 khi sử dụng phương pháp phân tích đồng liên kết và 0.5 khi sử dụng hàm xung động phản hồi. Và mức độ truyền dẫn giữa các quốc gia theo chế độ tỷ giá hối đoái cố định và tỷ giá hối đoái thả nổi là khác nhau.

Ngồi ra cịn có những bài nghiên cứu lớn về hệ số truyền dẫn từ giảm tỷ giá hối đoái đến lạm phát như Dornbusch (1987), Feenstra et al (1994), Fisher (1989), Goldberg và các cộng sự (1997) và Klein (1990). Thêm vào đó là một số cơng trình thực nghiệm về hệ số truyền dẫn cho quốc giá, khu vực cụ thể như nghiên cứu của Amitrano và cộng sự (1997), và một số nghiên cứu của các tác giả khác.

2.3.2 Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam

Một trong những nghiên cứu định lượng đầu tiên của Việt Nam là của Võ Trí Thành và đồng tác giả (2001). Các tác giả nghiên cứu các mối quan hệ giữa tiền tệ, CPI, tỷ giá và giá trị sản lượng công nghiệp thực tế và đưa ra kết luận rằng: tỷ giá cũng có ảnh hưởng đến lạm phát trong khi cung tiền khơng có tác động đến các biến động trong tương lai của giá cả.

Nghiên cứu của Võ Văn Minh “Exchange rate pass-through and its implications for inflation in Vietnam” (2009). Kết quả nghiên cứu cho thấy: Hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến chỉ số giá tiêu dùng thì thấp hơn nhiều so với hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá đến chỉ số giá nhập khẩu do ảnh hưởng của sự thay đổi giảm dần qua mỗi giai đoạn của chuỗi phân phối. Cuối cùng tác giả kết luận rằng hiệu ứng truyển dẫn tỷ giá đến lạm phát của Việt Nam là khơng hồn hảo.

Tác giả Nguyễn Thị Thùy Vinh và Fujita (2007) đã sử dụng cách tiếp cận VAR để nghiên cứu tác động của tỷ giá thực đối với sản lượng và lạm phát ở Việt Nam

trong giai đoạn từ 1992 đến 2005. Các tác giả cho thấy nguyên nhân chủ yếu khiến sản lượng và mức giá thay đổi là các biến động của các biến này trong quá khứ và tỷ giá có ảnh hưởng nhiều đến cán cân thương mại và sản lượng hơn đến lạm phát. Mơ hình VAR của họ bao gồm sản lượng công nghiệp, CPI, tỷ giá, cung tiền, thâm hụt thương mại và lãi suất của Mỹ (với tư cách là một biến ngoại sinh). Mơ hình này tập trung chủ yếu vào mức chuyển của tỷ giá và do vây bỏ qua các nhân tố quyết định lạm phát khác.

Bạch Thị Phương Thảo (2011) nghiên cứu sự truyền dẫn của tỷ giá vào các chỉ số giá của Việt Nam từ năm 2001-2011 thơng qua mơ hình hồi quy VAR. Do lạm phát tăng cao và độ phụ thuộc vào hàng nhập khẩu lớn của Việt Nam mà mức độ ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái lên các chỉ số giá ngày càng cao, đặc biệt là đối với chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá tiêu dùng. Thêm vào đó, mức cung tiền M2, sự gia tăng chỉ số giá sản xuất và ảnh hưởng của cú sốc tỷ giá hối đoái đến chỉ số giá tiêu dùng là 3 nguyên nhân quan trọng nhất khiến lạm phát Việt Nam tăng trong thời gian 2001-2011.

CHƯƠNG 3

PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1 Phương pháp luận

Đề tài sử dụng mơ hình hiệu chỉnh sai số cho các phân tích số liệu bảng (Panel error-correction mechanism model ) để xác định được các tác động trong ngắn hạn và dài hạn , qua đó tính tốn được tốc độ hiệu chỉnh để mơ hình đạt được sự cân bằng. Theo đó, nghiên cứu dựa vào việc sử dụng các giá trị thống kê F (hay kiểm định Wald) để phân tích ý nghĩa của mơ hình.

Đầu tiên đề tài sẽ kiểm định tính dừng của các biến trong bảng bằng cách sử dụng kiểm định fisher với thuộc tính Augmented Dickey -Fuller (ADF) hay

Phillips- Perron và tùy theo kết quả đạt được , sau đó chọn sử dụng các biến hoặc theo các mức ý nghĩa với tích hợp bậc 0 I(0) hoặc theo sai phân bậc nhất với tích hơp bậc 1 I(1). Điều kiện để các biến trong mơ hình có tính đồng liên kết là một vài biến tích hơp I(0) và một vài biến tích hơp I(1).

Sau đó, dùng kiểm định tính đồng liên kết bảng Westerlund (2007) để xem xét giữa lạm phát với lần lượt các biến thâm hụt ngân sách, lãi suất, tỷ giá hối đối, độ mở thương mại có tính đồng liên kết theo từng cặp hay không.

Bước kế tiếp đề tài sẽ thực hiện hồi qui bảng các biến với các tác động cố định (fixed effects) để thiết lập cân bằng trong dài hạn, tính tốn được phần dư (hệ số kết hơp tuyến tính của các biến trong mơ hình). Nếu các biến có tính đồng liên kết thì kết quả kiểm định tính dừng của phần dư sẽ cho thấy phần dư dừng với mức ý nghĩa < 10%.

Tiếp theo, đề tài thực hiện hồi qui dữ liệu bảng cho các biến sai phân cùng với độ trễ bậc nhất của phần dư với các tác động cố định để thiết lập phương trình trong ngắn hạn và tính tốn được tốc độ hiệu chỉnh của mơ hình.

Sau cùng đề tài kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger của hai biến chính trong mơ hình (lạm phát và thâm hụt ngân sách). Mơ hình được xác lập ở đây bao gồm cả độ trễ của biến độc lập và độ trễ của biến giải thích.

Việc sử dụng các ước lượng dữ liệu bảng với các tác động cố định (fixed effects) theo Wooldridge (2002) cung cấp nhiều quan sát hơn cho các ước lượng và giảm thiểu khả năng đa cộng tuyến giữa các biến khác nhau . Ước lượng với các tác động cố định giả định rằng các hệ số gốc (các hệ số ước lượng của các biến giải thích ) là giống nhau cho tất cả các đơn vị bảng ngoại trừ các hệ số cắt (hằng số, điều kiện ban đầu) khác nhau ở tất cả đơn vị bảng.

3.2 Mơ hình nghiên cứu

3.2.1 Kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian

Trước tiên cần kiểm tra tính dừng và bậc tích hợp của các biến được sử dụng trong mơ hình. Theo định nghĩa, một biến thời gian được xem là dừng hiệp phương sai nếu giá trị trung bình và phương sai của nó là hằng số theo thời gian và giá trị hiệp phương sai giữa hai giai đoạn thời gian chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa hai giai đoạn đó và khơng phụ thuộc vào thời điểm thực sự mà hiệp phương sai được tính.

Nếu một vài hay tất cả các biến trong mơ hình là khơng dừng, việc kiểm định giả thuyết theo qui ước và khoảng tin cậy sẽ không đáng tin. Khi một chuỗi được xác định là khơng dừng, việc nghiên cứu đặc tính của chúng chỉ phù hợp trong giai đoạn được khảo sát và kết quả nghiên cứu không thể sử dụng cho các giai đoạn khác, ngồi ra phân tích hồi qui cho các chuỗi khơng dừng có thể đưa đến kết quả là hồi qui giả mạo. Hồi qui giả mạo có hệ số xác định R2 cao và thống kê t có ý nghĩa nhưng thực sự khơng có ý nghĩa kinh tế (Granger và Newbold, 1974).

Vì thế tính dừng được thiết lập bằng cách kiểm định trị riêng nghiệm đơn vị trong các biến bằng cách áp dụng kiểm định fisher với thuộc tính Augmented Dickey-Fuller test (ADF) hay Phillips – Perron. Phương pháp luận cho các kiểm định này được mô tả như sau:

1 N

Kiểm định Fishercho dữ liệu bảng ( dữ liệu bảng cân bằng và không cân bằng)

pi = F (GiTi ) Với

GiTi : Quốc gia thứ i, chuỗi thời gian của quốc gia thứ i là

Ti

GiTi → Gi (biến ngẫu nhiên);

( Ti → ∞ ),

Pi là p-value của quốc gia i; F(.) là hàm số với biến tự do là Gi

Kiểm định Fisher (1932) dựa vào tổng log-p-value với mơ hình như sau:

N

p = −2∑ln pi

i=1

(3.1)

Sự kết hợp p -value từ kiểm định tính dừng của từng quốc gia i chính là kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng.

p theo quy luật phân phối

chuẩn χ 2 , bậc tự do 2N khi T → ∞ có giới hạn trên là N.

Năm 1999, Choice đưa thêm 2 kiểm định thống kê , bên cạnh kiểm định chi bình phương nghịch đảo (Inverse chi-square test) p của Fisher

Đầu tiên là kiểm định nghịch đảo thông thường (Inverse normal test)

N z = ∑i=1φ −1

(P )

Với φ là phân phối tích lũy chuẩn tắc và ZN(0;1) Thứ hai là kiểm định logit

L = ∑ln( Pi )

i=1 1− Pi

Khi đó ln(

Pi ) có phân phối logistic với mức ý nghĩa 0 và phương

sai π 2 / 3 . Khi Ti → ∞ thì 1− Pi 3(5N + 4) mL → t5 N +4 khi đó m = π 2 N (5N + 2) i i N

1. Dữ liệu chéo (dạng bảng) có thể vơ hạn hoặc hữu hạn

2. Mỗi nhóm có thể có thành phần ngẫu nhiên hoặc không ngẫu nhiên 3. Chuỗi thời gian T có thể khác nhau với mỗi khơng gian i

4. Giả thiết đối nghịch (H1) cho phép một vài nhóm thì dừng, một vài thì khơng Khi N lớn, Choice đề nghị thêm kiểm đinh chi bình phương nghịch đảo bổ sung

1 N p = (−2 ln p − 2) ∑ i 2 N i=1

Cho thấy N càng tăng thì kết quả càng có độ tin cậy cao.

Ưu điểm của kiểm định fisher

- Khơng địi hỏi dữ liệu cân bằng trong khi các kiểm định khác đòi hỏi dữ liệu phải cân bằng.

- Khơng có nhiều ràng buộc , nó có thể được sử dụng với bất kì kiểm đinh tính dừng nào kể cả kiểm định ADF , sự lựa chọn độ trễ cho mỗi mẫu có thể khác nhau và khơng có sự giới hạn cỡ mẫu cho các mẫu khác nhau.

- Cho kết quả chính xác , p-value trong kiểm định fisher cũng được suy ra từ mơ hình tuy nhiên nhưng kết quả của nó thì tùy thuộc vào điều kiện khác nhau của

Ti → ∞ . Nếu trong mơ hình cho kết quả dữ liệu dừng và khơng dừng thì trong nhóm dữ liệu bảng thì kiểm định fisher cho kết quả tốt nhất vì nó mạnh hơn trong việc phân biệt giả thuyết null và giả thuyết thay thế nó .

Kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF)

Dựa trên nền tảng kiểm định Dickey-Fuller, ADF có mơ hình như sau

D = + + a D t- + a D

t- + + a D - +

Với:

Y = Biến chuỗi thời gian cần khảo sát.

∆ = toán hạn sai phân

b, a0 , a1 , a2

... = các tham số ước lượng

ut = nhiễu trắng

Giả thuyết null trong các tình huống này có thể được diễn đạt: H0: β = 0 (cho thấy Yt có một xu hướng stochastic, đó là khơng dừng).

Giả thuyết đối lập:

H1 : β ≠ 0 (cho thấy Yt dừng)

Một xu thế thời gian (t) có thể được thêm vào phương trình (3.3) nếu Yt dừng quanh một q trình tuyến tính xác định. Vì thế, phương trình (3.3) trở thành:

D Yt = a0 + dt + bYt + 1 a2Y - 1 + Y - 2 + ......+ amD Yt- m + ut (3.3) a D t D t Với: t = biến xu thế

δ = tham số ước lượng của biến xu thế

Kiểm định Philips-Perron

Phillips và Perron (1988) đã phát triển một loạt các kiểm định nghiệm đơn vị, sau này trở nên phổ biến cho phân tích chuỗi thời gian trong tài chính. Các kiểm định nghiệm đơn vị Phillips-Perron (PP) khác với các kiểm định ADF chủ yếu theo cách mà chúng xử lý đối với tương quan chuỗi và phương sai sai số không đồng nhất. Đặc biệt, trong khi ADF sử dụng mơ hình tự hồi qui kiểu tham số để xấp xỉ cấu trúc ARMA của các sai số trong mơ hình kiểm định thì kiểm định PP bỏ qua bất kỳ sự tương quan chuỗi nào trong mơ hình kiểm định.

Với ut tích hơp bậc zero I(0) và có phương sai sai số đồng nhất. Kiểm định PP hiệu chỉnh sự tương quan chuỗi và phương sai sai số không đồng nhất trong các sai số ut của mơ hình kiểm định bằng cách bổ sung trực tiếp các thống kê kiểm định tπ=0 vàTπˆ . Các thống kê bổ sung này ký hiệu là Zt và Zπ có dạng

1 2  σˆ  1  λˆ2 − σˆ 2  T.SE (πˆ )  Zt =  λˆ2  .tπ =0 −  λˆ 2   σ2 ˆ  (3.4)      Zπ = Tπˆ −1 T 2 .SE (πˆ )λ − σˆ (3.5) 2 σˆ 2 Các đại lượng σˆ 2 và

λˆ2 là các ước lượng nhất quán của các tham số phương sai:

T σ 2 = lim T x→∞ −1 ∑ E ut 2  t =1 T λ 2 = lim T −1 ∑ E T −1S 2  x→∞ T t =1 Với ST = ∑t =1 ut

là phương sai mẫu của bình phương phần dư tối thiểu uˆ2 là ước

lượng nhất quán của σ2, và ước lượng phương sai dài hạn Newey-West của ut bằng cách dùng uˆ là ước lượng nhất quán của λ2.

Dưới giả thuyết null π = 0, các thống kê Zt và Zπ có phân phối cận chuẩn giống như thơng kê t và thống kê chệch được chuẩn hóa của ADF.

Ưu điểm của kiểm định PP so với kiểm định ADF là PP mạnh ở gốc độ tổng quát với phương sai sai số không đồng nhất. Một ưu điểm khác là người dùng không cần xác định độ trễ cho mơ hình kiểm định.

3.2.2 Kiểm định tính đồng liên kết bảng Westerlund

Westerlund (2007) đã phát triển bốn tiêu chuẩn kiểm định đồng liên kết cho dữ liệu bảng. Ý tưởng chính là kiểm định sự khơng tồn tại tính đồng liên kết bằng cách xác định xem liệu các đơn vị bảng có sự hiệu chỉnh sai số hay khơng.

Xét mơ hình hiệu chỉnh sai số sau: ∆yit = λi + αi1

y +β−1+αi1 i2∆yit−2 + ... + αip∆yit− p + βi0∆xit x

it−1 + ...

∆ it ∆

+βip∆xit p +αi

( y 1 − βix 1)+uit

− it− it−

Giả thuyết thống kê cho từng đơn vị bảng cũng như toàn bộ dữ liệu bảng:

2 2 ( ˆ 2 2 ) T t

H

0 : αi = 0 ∀i

H : α < 0 ∃i

αi là ước lượng của tốc độ hiệu chỉnh sai số đạt đến sự cân bằng trong dài hạn yit = −(βi αi ) xit cho tất cả các chuỗi i.

Các thống kê Gα và Gt kiểm định ý nghĩa thống kê cho trường hợp ở từng đơn vị bảng trong khi các thống kê Pα và Pt kiểm định ý nghĩa thống kê cho toàn bộ dữ liệu