Được lấy theo tháng hoặc quý, số cuối kỳ hoặc số bình quân trên các website tin cậy của Ngân hàng thế giới, Ngân hàng phát triển Châu Á, Quỹ tiền tệ quốc tế, Cục dự trữ liên bang Mỹ, Ngân hàng nhà nước Việt Nam, Tổng cục thống kê.
2.2.5 Mơ hình nghiên cứu:
Aizenman, Chinn và Ito là các tác giả thường xun nghiên cứu và tính tốn các dữ liệu về Bộ ba bất khả thi. Cơng thức tính các chỉ số của Bộ ba do Aizenman, Chinn và Ito lập ra năm 2008 được nhiều nghiên cứu khác áp dụng để tính tốn. Số liệu về các chỉ số của Bộ ba đã được các ông cập nhật đến năm 2012 cho nhiều nước trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Bộ cơng thức này được áp dụng tính tốn rộng rãi do tính đơn giản, dễ thu thập dữ liệu, do đó cũng có nhiều hạn chế khi phản ánh thơng tin. Trong bài nghiên cứu ADBI số 381 vào tháng 9/2012 – Cách đo lường mới cho Lý thuyết Bộ ba bất khả thi: các gợi ý cho Châu Á, hai tác giả Hiro Ito và
Masahiro Kawai đã giới thiệu một bộ cách tính mới cho ba chỉ số đo lường độc lập tiền tệ, ổn định tỷ giá và hội nhập tài chính. Cách tính mới phần nào giảm bớt các thiếu sót của các cơng thức trước đó. Bài viết này dựa vào các cơng thức mới này để tính tốn cho Việt Nam.
Độ
ổn định tỷ giá (ES)
Ito và Kawai dựa vào mơ hình hồi quy do Frankel và Wei (1994) giới thiệu khi nghiên cứu tầm ảnh hưởng của các đồng tiền chủ yếu trong khu vực Châu Á. Mơ hình gốc như sau:
∆���= ∝�+ ����∆���� + ����∆���� + ⋯ + ��� ∆��� +
𝐼�� (1)
Trong đó ��� là tỷ giá hối đoái của đồng tiền k (ví dụ Mỹ, Nhật,…,K) so
với
một đồng tiền đơn vị như Franc Thụy Sỹ hoặc Quyền rút vốn đặc biệt SDR. Các loại tiền tệ ở vế phải gồm Đôla Mỹ, Yên Nhật, Mark Đức, Euro, Bảng Anh, có thể xem
như một rổ tiền tệ đối với một nền kinh tế. Do vậy,
�̂
, hệ số ước lượng cho tỷ lệ thay
đổi tỷ giá hối đối của đồng tiền chính yếu k so với đồng tiền đơn vị đại diện cho
37
trọng số của đồng tiền k trong giỏ tiền. Nếu đồng tiền i được neo với một đồng tiền khác hoặc với một rổ tiền tệ thì �̂ = 1 hoặc ∑�′ ̂ = 1 (K’<K) với rổ tiền có k’
đồng tiền. Trong cả hai trường hợp thì mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy trên phải
cao.
Ito và Kawai đã thêm vào một số điều chỉnh để tính tốn độ ổn định tỷ giá. - Hồi quy với dữ liệu trong từng khoảng thời gian 36 tháng. Nói cách khác,
�̂
� trở nên thay đổi theo thời gian do các nhà điều hành tiền tệ ln cập nhật thơng tin
và thay đổi chính sách cho phù hợp.
- Để có một kết quả hồi quy chính xác hơn, tiến hành xử lý dữ liệu theo 2 bước: sau khi chạy mơ hình ngun thủy, các ước lượng nào có p-value lớn hơn 20% sẽ bị loại bỏ, mơ hình chỉ cịn lại các đồng tiền mà ước lượng có ý nghĩa thống kê rõ ràng (tuy nhiên, nếu tất cả các biến đều khơng có ý nghĩa thống kê (p-value>20%) thì đồng tiền có p-value thấp nhất sẽ được giữ lại trong mơ hình).
- Các ước lượng giờ đây thay đổi theo thời gian, cả mức độ phù hợp và R2 hiệu chỉnh cũng vậy. Giá trị trung bình hàng năm của R2 hiệu chỉnh là thước đo độ ổn định tỷ giá (ES) hàng năm.
Giả định cơ bản của cách tính này là nhà điều hành tiền tệ sử dụng một rổ tiền tệ ẩn làm danh mục dự trữ ngoại hối chính thức, nhưng cách phản ứng lại sự thay đổi trong giá trị của tồn bộ rổ tiền thì thay đổi theo thời gian và theo từng nước. Nếu nhà điều hành muốn duy trì một mức độ ổn định tỷ giá cố định, kể cả đối với một đồng tiền riêng lẻ hay với một rổ tiền tệ, họ phải điều chỉnh đồng tiền của họ phù hợp với sự thay đổi của toàn bộ giá trị của rổ các đồng tiền chính.
Các đồng tiền chính được sử dụng gồm các đồng tiền mạnh và được nhiều quốc gia dùng làm dự trữ ngoại hối: Đôla Mỹ, Bảng Anh, Yên Nhật và EURO. Trong những năm trước khi EURO ra đời (trước 1999), Mark Đức được sử dụng thay thế.
Trong bài nghiên cứu này, Franc Thụy Sỹ được sử dụng là đồng tiền đơn vị, các đồng tiền trong rổ tiền tệ gồm Đôla Mỹ, Bảng Anh, Yên Nhật và EURO. Tỷ giá được
lấy theo tỷ giá danh nghĩa trung bình hàng tháng từ năm 1998 đến năm 2012 theo số liệu của Ngân hàng thế giới.
2.2.5.1 độcĐộ lập tiền tệ
Ito và Kawai đưa ra một mơ hình hồi quy khá đơn giản để tính mức độ độc lập tiền tệ:
��� = ∅� + ���∗ + � (2) Trong đó �∗ là “lãi suất nước ngồi tổng hợp”, là trung bình có trọng số của các
lãi suất nước ngồi, với trọng số
�̂ từ mơ hình (1). ∗ = � ��̂ + � + ⋯ + �̂� (3) ��� ���� ��� ���� ��� ��� ��
Tương tự như ước lượng tỷ giá hối đối ở trên, chúng ta có thể sử dụng R2 hiệu chỉnh ở biểu thức (2) để đo lường độ độc lập tiền tệ. Tuy nhiên, chúng ta có thể gặp hai vấn đề. Thứ nhất, cả ��� và �∗ có thể thay đổi liên tục, khiến � khơng xác thực được, do đó R2 hiệu chỉnh khơng đáng tin. Thứ hai, biểu thức (2) có thể bỏ sót nhiều
xu hướng khác, khơng phản ánh được các yếu tố có thể ảnh hưởng đến quyết định điều hành lãi suất, như tình hình trong nước và tồn cầu. Ví dụ, khi trong nước và nước ngoài đều đối mặt với các cú sốc chung, hệ số ước lượng của lãi suất nước ngồi có thể sai và có giá trị xấp xỉ 1, cho dù các nhà điều hành trong nước khơng theo chính sách tiền tệ nước ngồi. Do đó, Ito và Kawai viết lại biểu thức (2) với giả định rằng lãi suất luôn thay đổi và kết hợp chặt chẽ với các yếu tố khác:
∆���|�−12 = ���∆�∗ | �−12 + ∅ � � � �̃ �� + ∅��� �̃� � + ∅���� � �� + ∅��� � �� ��𝐼𝐼� 𝐼�� + � ′Φ� + ���′ (4) �� �� � � �� �� � � � ∗
Trong đó, ∆���|�−12 và ∆���|�−12 chỉ sự thay đổi trong lãi suất của nước nghiên
cứu và nước ngoài (một hoặc nhiều nước) trong giai đoạn 12 tháng. Do đó, chúng ta sẽ xem xét sự tương quan giữa lãi suất nước nghiên cứu và các lãi suất khác cho mỗi 12 tháng. �̃�� đại diện cho thay đổi sản lượng, được đo bằng tỷ lệ tăng trưởng hàng năm của sản lượng công nghiệp. 𝐼̃�� đại diện cho thay đổi lạm phát, được đo bằng chỉ số giá tiêu dùng hàng năm. ��� là tỷ lệ tăng trưởng kinh tế thế giới hàng năm, được
Pháp, Đức, Ý, Nh ậ t, Anh, Hoa K ỳ, Canada), Brazil, Nga, Ấn Độ, và Trung Quốc.
��𝐼𝐼�� là tỷ lệ thay đổi hàng năm của giá dầu thô.
�̃�� và 𝐼̃�� trong cơng thức nhằm kiểm sốt các tình huống trong nước mà các
nhà điều hành tiền tệ có thể cân nhắc khi quyết định chính sách tiền tệ để biểu thức (4) tuân theo luật Taylor. D là vecto các biến giả kiểm soát mức lạm phát cao hoặc quá
cao cũng như các cuộc khủng hoảng tiền tệ được nhận biết dựa trên chỉ số thông dụng là áp lực trên thị trường hối đoái (EMP). Chỉ số này được Eichengreen, Rose và Wyplosz (1995,1996) giới thiệu lần đầu tiên. Chỉ số này là trung bình có trọng số của các thay đổi hàng tháng tính theo đơn vị phần trăm của tỷ giá hối đoái danh nghĩa, lãi suất danh nghĩa và dự trữ ngoại hối. Sự thay đổi trong lãi suất danh nghĩa và dự trữ ngoại hối bao gồm cả tại nước cơ sở (theo định nghĩa nước cơ sở của Shambaugh (2004) hoặc Aizenman, Chinn và Ito (2008)). Trọng số là nghịch đảo của độ lệch chuẩn các thay đổi của mỗi thành tố của nước nghiên cứu. Khi tính độ lệch chuẩn của EMP để xem ngưỡng của chỉ số, các giá trị thấp hơn giá trị nhỏ nhất hoặc cao hơn giá trị lớn nhất của một trong các thành tố trên được bỏ qua bởi vì những giá trị nằm ngồi này có thể làm cho độ lệch chuẩn lớn không cần thiết và làm cho mức ngưỡng tại một số nước khơng cịn đáng tin nữa. Trong bài này, EMP được tính dựa vào số liệu của Việt Nam và Hoa Kỳ.
Chi tiết vector D như sau: biến giả lãi suất (Dit) nhận giá trị 1 nếu lãi suất chính sách lớn hơn 100%; biến giả lạm phát (Dinf) nhận giá trị 1 khi mức thay đổi tỷ lệ lạm phát so với cùng kỳ tháng trước lớn hơn 50%; biến giả mức thay đổi lãi suất (D∆it) nhận giá trị 1 khi lãi suất chính sách thay đổi hơn 5% điểm so với tháng trước hoặc 50% điểm so với cùng kỳ năm trước. Biến giả khủng hoảng tiền tệ (Dcris) nhận giá trị 1 khi chỉ số EMP vượt qua ngưỡng trung vị cộng trừ 2 lần độ lệch chuẩn của chỉ số.
Với biểu thức (4), xem xét hai biểu thức ước lượng khác:
∆���|�−12 = ∅����̃�� + ∅��������������� �𝐼̃�� + ∅�� ���� + ∅���� �������������� � ���������������� �� + �′Φ
𝐼
(5)
∗ + �′Φ + 𝐼 (6)
∆���|�−12 =
���∆���|�−12
Biểu thức (5) bỏ đi phần lãi suất nước ngoài trong biểu thức (4) trong khi biểu thức (6) bỏ đi các biến kiểm sốt tình hình trong nước và quốc tế. Sử dụng 2 mơ hình ước lượng này, dùng R2 hiệu chỉnh để tính 2 loại chỉ số độc lập tiền tệ.
MI_1 =� .� 2 �� ��.5 𝐼 .�2 �� ��.4 (7) MI_2 = 1 − � �� . � �� �� .6 (8) ���.�2 �� .4���������������
Ở đây, MI_1 càng cao thì mức độ giải thích của lãi suất nước ngồi trong biểu thức (4) càng thấp. Do đó, tỷ số này càng lớn thì chính sách tiền tệ độc lập càng cao. Ngược lại, đối với MI_2, lãi suất nước ngoài giải thích càng nhiều sự dao động của lãi suất trong nước thì R2 hiệu chỉnh của biểu thức (6) càng tiến gần đến giá trị của R2 hiệu chỉnh của biểu thức (4). Do đó, MI_2 càng cao thì mức độ độc lập tiền tệ càng cao.
Hai cách tính trên cho thấy mức độ giải thích của tình hình trong nước và quốc tế và lãi suất nước ngoài trong sự dao động của lãi suất trong nước. Tuy nhiên, để tính MI thì chọn MI_1 hoặc MI_2 không quan trọng do chúng cung cấp các thơng tin giống nhau, miễn là vector chỉ tình hình trong nước và quốc tế và vector chỉ lãi suất nước ngoài hoàn toàn độc lập nhau. Trong thực tế, điều đó có thể khơng xảy ra do các nhà điều hành trong nước và nước ngồi có thể đối mặt với các cú sốc tương tự nhau và có những phản ứng tương tự. Ví dụ, khi một quốc gia có vị trí địa lý gần một nước khác, nên phải chịu những cú sốc giống nhau. Các nhà điều hành trong nước với sự độc lập hồn tồn của chính sách tiền tệ có thể xử sự giống với các nhà điều hành nước ngồi và do đó, có thể xuất hiện mối liên quan với lãi suất nước ngồi. Điều đó có nghĩa là mặc dù biểu thức (5) phản ánh chính xác, biểu thức (6) cũng phù hợp bởi vì lãi suất nước ngồi và vector tình hình trong nước và nước ngồi có thể tương quan cao. Mặt khác, cho dù biểu thức (6) chính xác thì
mức độ phù hợp của biểu thức (5) cũng có thể cao nếu tình hình trong nước và quốc tế ở vế phải của biểu thức (5) tương quan cao với lãi suất nước ngoài.
Do vậy, chúng ta sẽ ước lượng cả hai biểu thức (5) và (6). Đầu tiên, nếu R2 hiệu chỉnh của biểu thức (5) lớn hơn của biểu thức (6) thì dùng MI_1 do khi đó vector tình hình trong nước và thế giới khơng có độ tương quan cao với lãi suất nước ngồi i*. Quy trình này cho ta thấy lãi suất nước ngồi giải thích thêm bao nhiêu trong biểu thức (4) so với (5), do đó MI_1 là thước đo độ độc lập tiền tệ tốt. Thứ hai, nếu R2 hiệu chỉnh của biểu thức (6) lớn hơn của biểu thức (5) thì ta sử dụng MI_2. Trong trường hợp này, chúng ta có thể thấy vector tình hình trong nước và quốc tế giải thích thêm bao nhiêu trong công thức (4) so với công thức (6). Cuối cùng, nếu R2 hiệu chỉnh của biểu thức (5) và (6) gần bằng nhau thì ta sẽ sử dụng trung bình của MI_1 và MI_2.
Trong bài viết, các chỉ số thể hiện mức độ độc lập tiền tệ, ổn định tỷ giá và hội nhập tài chính được bám sát với cơng thức tính tốn trên. Số liệu tính tốn theo q. Dữ liệu lấy từ Tổng cục thống kê, Ngân hàng thế giới và Quỹ tiền tệ quốc tế.
2.2.5.2 mởĐộ cửa thị trường tài chính
Chỉ số này dựa vào phương pháp đo lường độ mở tài chính theo thực tế của Lane và Milesi-Ferreti (2001, 2007, sau đây gọi là phương pháp L-MF). L-MF thu thập dữ liệu vị thế đầu tư nước ngoài của khoản 180 quốc gia trong thời gian từ 1970 đến 2007. Mỗi nước, tổng tài sản bao gồm đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), đầu tư danh mục cổ phần, tài sản nợ (cổ phần nợ cộng với các loại đầu tư khác như nợ ngân hàng và tín dụng thương mại), các cơng cụ tài chính phái sinh và dự trữ ngoại hối. Tổng nợ gồm đầu tư trực tiếp, đầu tư danh mục, nghĩa vụ nợ, và công cụ tài chính phái sinh. L-MF chuẩn hóa bằng cách tính tỷ lệ tổng nợ và tổng tài sản trên tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và trên tổng khối lượng thương mại (tổng xuất và nhập khẩu).
Ito và Kawai thực hiện một số điều chỉnh:
- Đầu tiên, chuẩn hóa tổng của tổng nợ và tổng tài sản bằng tỷ số giữa chúng và GDP có thể làm cho chỉ số độ mở tài chính nhạy với chu kỳ kinh doanh. Và cũng có thể làm cho chỉ số nhỏ đi vơ ích đối với các nền kinh tế lớn như Hoa Kỳ và các chỉ số của các trung tâm tài chính quốc tế như Ireland, Luxemburg, Singapore, Hồng
Kơng, Trung Quốc trở nên cao hơn rất nhiều so với Hoa Kỳ, quốc gia được xem như có thị trường tài chính mở cửa nhất thế giới. Mặt khác, chuẩn hóa bằng tỷ số giữa tổng tài sản và tổng nợ trên tổng khối lượng thương mại có thể giúp chỉ số khơng cịn nhạy cảm với chu kỳ kinh tế và chính xác hơn đối với các quốc gia là trung tâm tài chính. Tuy nhiên, nó có xu hướng bất công với những nền kinh tế mở cửa cao cho thương mại thế giới như Singapore. Do đó, đo lường theo cách nào cũng có ưu và khuyết điểm.
- Thứ hai, bao gồm dự trữ ngoại hối trong tổng tài sản có thể rắc rối vì đầu tư chính thức của chính phủ khơng nên xem giống như đầu tư tư nhân. Có thể nghĩ đến trường hợp của Trung Quốc và các quốc gia Đông Nam Á khác, các nước có thể được xem là “nền kinh tế mở” nếu lượng dự trữ ngoại hối dồi dào của họ được tính trong tổng tài sản, trong khi thực ra họ kiểm sốt chặt chẽ các dịng vốn quốc tế. - Cuối cùng, chỉ số mở cửa tài chính dựa trên dữ liệu L-MF có thể khơng chính xác
trong lý thuyết bộ ba bất khả thi bởi vì dữ liệu có thể chứa xu hướng bùng nổ. Thật ra, trong bài viết của Quinn, Schindler và Toyoda (2010) chỉ ra rằng dãy chỉ số này khơng ổn định. Do đó cần chuẩn hóa tổng tài sản và tổng nợ nước ngồi theo cách hợp lý cả về mặt tính tốn và kinh tế.
Do đó, biểu thức tính độ mở cửa tài chính của Ito và Kawai như sau: 1 �ổ�� �à� �ả���+ �ổ�� �ợ�𝐼− �ự ��ữ ���ạ� ℎố��� �ổ�� �à� �ả��𝐼+ �ổ�� �ợ���ạ� ℎố��� �𝐼− �ự ��ữ ���� = 2 { �� �� + ( + )�� �� � � } (9)
Ito và Kawai giả định rằng các nền kinh tế phát triển là một nhóm đạt được độ mở cửa thị trường tài chính hồn tồn vào cuối những năm 1990. Với giả định này, nhóm tác giả tính tốn chỉ số mở cửa tài chính đối với các nền kinh tế phát triển giai