3.1 .Kiểm định nghiệm đơn vị các biến cân bằng
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 thương mại chỉ được cải thiện sau 9 quý. Ước lượng OLS theo mơ hình ECM cũng cho thấy có tồn tại mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu trong dài hạn.
Bên cạnh đó, ảnh hưởng của thu nhập trong nước tác động lớn hơn thu nhập nước ngồi và tỷ giá hối đối, qua đó cho thấy nó có vai trị lớn trong cầu nhập khẩu và cung xuất khẩu. Kết quả ước lượng có thể giải thích cho 43% sự thay đổi của cán cân thương mại, như vậy là cịn các yếu tố khác có tác động lên cán cân thương mại Việt Nam mà chưa được tìm thấy trong nghiên cứu này.
Các ước lượng theo điều kiện Marshall- Lerner là khá phù hợp, vì vậy sự giảm giá tiền tệ giúp cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn. Tuy nhiên nghiên cứu này cũng khuyến cáo rằng khơng nên lạm dụng chính sách giảm giá tiền tệ bởi vì tỷ giá hối đối khơng hoạt động độc lập mà cịn phải kết hợp với các chính sách kinh tế vĩ mơ; việc điều chỉnh tỷ giá hối đối cịn tác động lên nhiều biến kinh tế như lạm phát, lãi suất, chi phí vốn….hơn là tác động lên cán cân thương mại.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo tiếng Việt
Sách và cơng trình nghiên cứu
1. Nguyễn Hồng Bảo (2004), Kinh tế lượng ứng dụng, bài giảng cho học viên cao học, Đại học Kinh tế TP HCM.
2. Nguyễn Thị Thu Hằng, Đinh Tuấn Minh, Tô Trung Thành, Lê Hồng Giang, Phạm Văn Hà (2010),“Lựa chọn chính sách tỷ giá trong bối cảnh phục hồi kinh
tế”, Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách, Trường Đại học Kinh tế, Đại
học Quốc gia Hà Nội, Bài Nghiên cứu NC-21.
3. Phan Thanh Hoàn, Nguyễn Đăng Hào (2007), “Mối quan hệ giữa tỷ giá hối
đoái và cán cân thương mại Việt Nam thời kỳ 1995 – 2004”, tạp chí khoa học, Đại học Huế, Số 43, 2007.
4. N.Gregory Mankiw (2001), Kinh tế vĩ mô, do các giảng viên trường Đại học Kinh tế quốc dân dịch từ nguyên bản, Nhà xuất bản Thống kê.
5. Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Ngọc Định (2005), Tài chính quốc tế, Nhà xuất bản
Thống kê, HCM.
6. Nguyễn Văn Tiến (2005), Tài chính quốc tế hiện đại trong nền kinh tế mở, Nhà xuất bản Thống kê.
Bài báo và trang tin điện tử
1. Nguyễn Thị Kim Thanh - Viện Chiến lược Ngân hàng (2011), Điều hành chính
sách tỷ giá nhằm thúc đẩy xuất khẩu và hạn chế nhập khẩu,
http://www.vnba.org.vn/index.php?option=com_content&task=view&id=1473 &Itemid=32.
2. Trần Ngọc Thơ, Chính sách tỷ giá hậu WTO, Tạp chí phát triển kinh tế, tháng 09 năm 2006
3. Nguyễn Văn Tiến (2009), Chính sách tỷ giá VND nhằm cải thiện cán cân
thương mại trong thời kỳ hủng hoảng tài chính tốn cầu,
40
Tài liệu tham khảo tiếng Anh
1. Bahmani-Oskooee, M. and Ratha, A. (2004) The J-curve: a literature review.
Applied Economics, 36, 1377-1398.
2. Bahmani-Oskooee, Mohsen (2001), Nominal and Real Exchange Rates of Middle Eastern Countries and Their Trade Performance, Applied Economics,
33(1): 103-111.
3. Drama , Bedi Guy Herve (2010) The Effects of Real Exchange Rate on Trade Balance in Cote d’Ivoire: Evidence from the Cointegration Analysis and Error- Correction Models., School of International Business and Management,
Shanghai University
∗
4. Hock-Tsen Wong and Hui-Ing Chong (2006), Bilateral trade balance of Malaysia to the United states, Japan and Singapore: An empirical study, Labuan
Bulletin of International Business & Finance, 4, 2006, 1-18
5. Irina Tochitskaya (2007), The effect of exchange rate changes on Belarus’ trade balance, The IPM Research Center, Problems of economic transition, vol. 50,
issue 7, pages 46-65
6. Jarita Duasa (2007), Determinants of Malaysian trade balance: An ARDL bound testing approach, Journal of Economic Cooperation, 28,3, 21-40.
7. Mohsen Bahmani-Oskooee and Tatchawan Kantipong (2001), Bilateral J-Curve Between Thailand and Her Trading Partners, Journal of economic development, Volume 26, Number 2, December 2001.
8. Nodir Bakhromov (2011), The Exchange Rate Volatility and the Trade Balance: Case of Uzbekistan, Journal of Applied Economics and Business Research JAEBR, 1(3): 149- 161 (2011)
9. Nusrate Aziz (2008), The Role of Exchange Rate in Trade Balance:Empirics from Bangladesh, University of Birmingham, UK
10. Onafowora, O. (2003) Exchange rate and trade balance in East Asia: is there a
11. Pavle Petrović and Mirjana Gligorić (2010), Exchange Rate and Trade Balance: J-curve Effect, PANOECONOMICUS, 2010, 1, pp. 23-41
12. Tihomir Stučka (2004) The Effects of Exchange Rate Change on the Trade Balance in Croatia, IMF Working Paper WP/04/65.
13. Pham Thi Tuyet Trinh (2012), “The impact of exchange rate fluctuation on trade
balance in short and long run” , Banking University of Hochiminh City Vietnam, Working Paper Series No. 2012/ 23
14. Wilson, P (2001), Exchange Rates and the Trade Balance for Dynamic Asian Economies: Does the J-Curve Exist for Singapore, Malaysia, and Korea? Open
Economies Review, 12, 389–413..
15. Ziwei Shao (2008), “Exchange Rate Changes and Trade Balance: An Empirical
Study of the Case of Japan”, Dissertations and Theses Collection (Open Access).
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1: Tóm tắt về kiểm định ADF, mơ hình tự hồi quy vecto VAR, mơ hình vecto hiệu chỉnh sai số VECM và dữ liệu nghiên cứu
1. Kiểm định nghiệm đợn vị ADF (còn gọi là kiểm định tính dừng)
Kiểm định nghiệm đơn vị (ADF) là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay khơng dừng. Giả sử chúng ta có dữ liệu chuỗi thời gian Yt và cần kiểm định tính dừng.
Giả sử ta có phương trình hồi qui tự tương quan như sau:
Ta có các giả thiết: Y = ρY t t-1+ u (-1 ≤ ρ ≤ 1) (1) t H : ρ = 1 (Y là chuỗi không dừng) 0 t H : ρ < 1 (Y là chuỗi dừng) 1 t
Phương trình (1) tương đương với phương trình (2) sau đây : Y – Y t t-1= ρY t-1– Y + u t-1 t = (ρ – 1)Y + u t-1 t ∆Y = δY t + u t.1 t (2)
Như vậy các giả thiết ở trên có thể được viết lại như sau : H : δ = 0 (Y là chuỗi không dừng)
0 t
H : δ < 0 (Y là chuỗi dừng)
1 t
Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, τ = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ). Kiểm định thống kê τ còn được gọi là kiểm định Dickey – Fuller (DF). Kiểm định DF được ước lượng với 3 hình thức :
• Khi Y là một bước ngẫu nhiên khơng có hằng số : t
∆yt = δY • Khi Y là một bước ngẫu nhiên có hằng số :
t
+ u
t-1 t (3)
∆Y = β
t.1 t
(4) • Khi Y
t
là một bước ngẫu nhiên với hằng số xoay quanh một đường xu thế ngẫu nhiên : ∆Y = β t 1+ β TIME + δY 2 + u t-1 t (5) Để kiểm định H
0ta so sánh giá trị thống kê τ tính tốn với giá trị thống kê τ tra bảng DF (các phần mềm kinh tế lượng đều cung cấp giá trị thống kê τ). Tuy nhiên, do có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các u do thiếu biến, nên người ta thường sử dụng
t
kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey – Fuller Test). Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm vào phương trình (5) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ∆Y : t ∆Y = β t 1+ β TIME + δY 2 t-1+ αi Σ∆Y + ε t.i t (6)
Như vậy, nếu t* > giá trị tới hạn ADF thì chấp nhận H0 và Yt là chuỗi khơng dừng (có nghiệm đơn vị); ngược lại nếu t* < giá trị tới hạn ADF thì bác bỏ H0 và kết luận Yt là chuỗi dừng (khơng có nghiệm đơn vị).
Nếu như một chuỗi thời gian được lấy sai phân một lần và chuỗi sai phân đó là dừng, thì ta có thể nói rằng chuỗi ban đầu (dạng bước ngẫu nhiên) là một chuỗi kết hợp bậc1 được ký hiệu là I(1). Tương tự như vậy, nếu như chuỗi ban đầu phải được lấy sai phân hai lần (tức là lấy sai phân bậc 1 của sai phân bậc 1) để trở 43at a dừng, thì chuỗi ban đầu đó được gọi là chuỗi kết hợp bậc 2, hoặc I(2). Tóm lại, nếu một chuỗi thời gian phải được lấy sai phân d lần, thì nó sẽ là chuỗi kết hợp bậc d, hoặc I(d). Do vậy, bất kỳ lúc nào nếu ta có một chuỗi thời gian kết hợp bậc 1 hoặc lớn hơn, thì có nghĩa là ta có một chuỗi thời gian khơng dừng.
2. Mơ hình tự hồi quy vecto VAR:
Mơ hình Var về cấu trúc gồm nhiều phương trình (mơ hình hệ phương trình) và có các trễ của các biến số. Var là mơ hình động của một số biến thời gian.
Ta xét hai chuỗi thời gian Y1 và Y2. Mơ hình Var tổng qt đối với Y1 và Y2 có dạng sau đây :
Y1t = a + ) ỵi Y1t–i + ) yi Y2t–i + U1t
p p
Y2t = ð + ) &i Y1t–i + ) 8i Y2t–i + U2t
1 1
Trong mơ hình trên, mỗi phương trình đều chứa p trễ của mỗi biến. Với hai biến mơ hình có 22p hệ số góc và 2 hệ số chặn. Vậy trong trường hợp tổng qt nếu mơ hình có k biến thì sẽ có k2p hệ số góc và k hệ số chặn, khi k càng lớn thì số hệ số phải ước lượng càng tăng.
Một số vấn đề trong xây dựng mơ hình Var:
Bên cạnh những ưu điểm nổi trội của mơ hình Var : khơng cần xác định biến nào là biến nội sinh và biến nào là biến ngoại sinh hay là ta có thể sử dụng phương pháp OLS cho từng phương trình riêng rẽ thì mơ hình Var cịn vướng phải một số hạn chế:
- Do trọng tâm mơ hình được đặt vào dự báo nên Var ít phù hợp cho phân tích chính sách.
- Và khi xét đến mơ hình Var ta cịn phải xét đến tính dừng của các biến trong mơ hình. u cầu đặt ra khi ta ước lượng mơ hình Var là tất cả các biến phải dừng, nếu trong trường hợp các biến này chưa dừng thì ta phải lấy sai phân để đảm bảo chuỗi dừng. Càng khó khăn hơn nữa nếu một hỗn hợp chứa các biến có tính dừng và các biến khơng có tính dừng thì việc biến đổi dữ liệu khơng phải là việc dễ dàng.
- Khó khăn trong việc lựa chọn khoảng trễ thích hợp. Giả sử mơ hình Var bạn đang xét có ba biến và mỗi biến sẽ có 8 trễ đưa vào từng phương trình. Như xem xét ở trên thì số hệ số mà bạn phải ước lượng là 32.8+3=75. Và nếu ta tăng số biến và số trễ đưa vào mỗi phương trình thì số hệ số mà ta phải ước lượng sẽ khá lớn. Ngồi ra, khó khăn trong việc lựa chọn khoảng trễ cịn được thể hiện ở chỗ nếu ta tăng độ dài của trễ sẽ làm cho bậc tự do giảm, do vậy mà ảnh hưởng đến chất lượng các ước lượng.
Phương pháp ước lượng mơ hình Var:
- Xét tính dừng của các biến trong mơ hình. Nếu chưa dừng thì sử dụng kỹ thuật lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng.
- Xem xét mức độ phù hợp của mơ hình chạy ra (bằng việc kiểm định tính dừng của phần dư. Nếu phần dư của mơ hình dừng thì mơ hình nhận được phù hợp với chuỗi thời gian và ngược lại
- So sánh các mơ hình phù hợp và lựa chọn mơ hình phù hợp nhất. 3. Mơ hình vecto hiệu chỉnh sai số VECM
Trước khi đi vào mơ hình vector hiệu chỉnh sai số, ta sẽ xem qua một số khái niệm 45at quan như hồi quy giả mạo, đồng 45at kết và mơ hình hiệu chỉnh sai số.
* Hồi quy giả mạo:
Khi hồi quy với các chuỗi thời gian, có thể kết quả hồi quy là giả mạo do các chuỗi này có cùng xu thế. Điều này thường xảy ra trong kinh tế. Ước lượng của các hệ số hồi quy không phải chỉ chịu ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc mà còn bao hàm xu thế. Như vậy việc hồi quy các chuỗi khơng dừng có thể dẫn đến hồi quy giả mạo. Khi đó thì các tiêu chuẩn t và F là không sử dụng được. Theo Granger và Newbold thì R2>d là dấu hiệu hồi quy giả mạo. (kết luận hoàn toàn phù hợp với kết quả ước lượng ở trên). Để khắc phục hồi quy giả mạo, người ta đưa thêm biến xu thế vào mơ hình. Tuy nhiên việc đưa biến xu thế vào mơ hình chỉ chấp nhận được nếu biến này là phi ngẫu nhiên.
* Đồng liên kết:
Như trên ta đã đề cập tới, việc hồi quy các chuỗi thời gian không dừng thường dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo. Tuy nhiên, Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian không dừng đó được cho là đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và có thể được giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Nói cách khác, nếu phần dư trong mơ hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian khơng dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi qui là thực và thể hiên mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mơ hình. Và nếu như mơ hình là đồng liên kết thì sẽ khơng xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo, và khi đó các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn t và F vẫn có ý nghĩa. Có nhiều phương pháp kiểm định mối quan
hệ đồng liên kết: kiểm định Engle- Granger, kiểm định CRDW…và theo phương pháp Var của Johasen.
*Mối quan hệ nhân quả Granger
Để kiểm định liệu có tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger giữa hai chuỗi thời gian Y và X. Để kiểm định trên Eview, ta xây dựng hai phương trình sau :
Y = α t 0 X = α t 0 + α Y 1 + α X 1 t-1 t-1 + … + α Y