Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phân mềm Eviews.
Bảng 4.5 (cột Joint) với các giá trị P-value được thể hiện ở các độ trễ 1, 2, 3,4,5 lần lượt là 0.0000, 0.00000138, 0.0000337, 0.8025 và 0.2450 cho thấy ở độ trễ từ 1 đến 3 thì hệ số các biến trong mơ hình là khơng đồng thời bằng khơng, nên khơng có độ trễ nào bị loại bỏ tuy nhiên với độ trễ 4 và 5 thì giả thiết hệ số các
biến trong mơ hình đồng thời bằng khơng được chấp nhận ở mức ý nghĩa 10% nên độ trễ 3 là độ trễ được chọn để ước lượng và thực hiện các phân tích tích tiếp theo của mơ hình VAR.
4.2.3.Kiểm định nhân quả Granger.
Trong phần này đề tài sẽ sử dụng kiểm định nhân quả Granger để xem xét mối quan hệ về mặt thống kê giữa các biến nghiên cứu với độ trễ là 3.
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định nhân quả Granger của mơ hình VAR cơ bản
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 10/01/13 Time: 12:56
Sample: 1996Q1 2012Q4 Included observations: 63
Dependent variable:C-C* Dependent variable: REER
Excluded Chi-sq df Prob. Excluded Chi-sq df Prob.
P-P* 1.47288 3 0.6885 C-C* 2.848507 3 0.4156 i-i* 8.949352 3 0.03 P-P* 4.316766 3 0.2292 REER 2.06821 3 0.5584 i-i* 8.447936 3 0.0376 TB 2.400292 3 0.4936 TB 4.521718 3 0.2104
All 23.88124 12 0.0211** All 23.59942 12 0.023** Dependent variable: P-P* Dependent variable: i-i*
Excluded Chi-sq df Prob. Excluded Chi-sq df Prob.
C-C* 7.047149 3 0.0704 C-C* 7.658005 3 0.0536 i-i* 5.24751 3 0.1545 P-P* 3.335073 3 0.3428 REER 2.623257 3 0.4534 REER 1.377022 3 0.7109 TB 2.524215 3 0.4709 TB 8.541819 3 0.036 All 42.8366 12 0.0000* All 57.96321 12 0.0000* Dependent variable: TB
Excluded Chi-sq df Prob.
C-C* 3.896417 3 0.2729 P-P* 1.326918 3 0.7228 i-i* 12.79951 3 0.0051 REER 1.021422 3 0.7961
All 26.38109 12 0.0095*
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews, *, **, mức ý nghĩa 1%, 5%. Bảng 4.6 cho thấy ở độ trễ 3 các dòng All (dòng in đậm) với mức ý nghĩa 1% và 5% thì các biến có mối quan hệ với nhau về mặt thống kê. Chẳng hạn như phương trình mà biến TB (cán cân thương mại) là biến phụ thuộc thì lúc này ta
thấy từng cặp biến về mặt ý nghĩa thống kê không là nguyên nhân gây tác động đến cán cân thương mại ngoại trừ biến lãi suất với P-value là 0.0051 (có ý nghĩa 1%) nhưng tổng hồ các biến trong hệ phương trình thì chúng là nguyên nhân gây ra sự biến động trong cán cân thương mại với mức ý nghĩa 1% (giá trị P- value là 0.0095). Việc các biến có mối quan hệ với nhau về mặt thống kê là cơ sở để đề tài thực hiện các kiểm định là phân tích tiếp theo các kết quả trong mơ hình VAR.
4.2.4.Kiểm tra tính ổn định của mơ hình
Hình 4.6 cho thấy các nghiệm đơn vị (các dấu chấm) đều có modulus<1 tức là khơng có nghiệm nào nằm ngồi vịng trịn nghiệm đơn vị do đó mơ hình là ổn định và thoả mãn. Điều này cho phép đề tài thực hiện tiếp các phân tích của hàm phản ứng thúc đẩy IRF và phân rả phương sai dựa trên mơ hình này.
Hình 4.6 Kiểm tra tính ổn định của mơ hình VAR. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews. 4.2.5.Phân tích hàm phản ứng thúc đẩy IRF:
4.2.5.1.Phân tích hàm phản ứng thúc đẩy theo mơ hình VAR cơ bản
Trong phần này đề tài sẽ sử dụng hàm phản ứng thúc đẩy IRF với thự tự các biến được sắp xếp theo mơ hình (3.1) nhằm xem xét sự biến động của cán cân thương mại khi có các cú sốc và phát hiện các puzzle trong mơ hình thực nghiệm.
Phân tích tác động của các cú sốc đến cán cân thương mại:
Tác động của các cú sốc đến cán cân thương mại được thể hiện trong hình 4.7. Qua đó đề tài tiến hành phân tích từng cú sốc đến cán cân thương mại gồm: Cú sốc chi tiêu, cú sốc lạm phát, cú sốc chính sách tiền tệ (lãi suất), cú sốc tỷ giá hối đối.
Hình 4.7. Phản ứng của cán cân thương mại đối với các cú sốc Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews. sốc Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews.
Cú sốc chi tiêu (C-C*)
Cú sốc chi tiêu có biến động ngược chiều với cán cân thương mại, theo đó khi cú sốc chi tiêu tăng một độ lệch chuẩn đưa đến giảm trong cán cân thương mại 5.14% ngay trong quý đầu tiên. Điều này có thể được giải thích một sự gia tăng trong chi tiêu chủ yếu là gia tăng trong chi tiêu cho mặt hàng nhập khẩu và điều này làm trầm trọng thêm cán cân thương mại, điều này là phù hợp với nhận định ban đầu của đề tài. Kết quả nghiên cứu cho thấy có một xu hướng rõ ràng hơn trong tác động của chi tiêu đối với cán cân thương mại so với nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013). Kết quả của đề tài là có cùng xu hướng tác động với nghiên cứu của Fratzscher và cộng sự (2007) theo đó có mối quan hệ nghịch chiều giữa cán cân thương mại của Mỹ và tiêu dùng khu vực tư nhân.
Cú sốc lạm phát (P-P*)
Cũng hình 4.7 cho thấy cú sốc lạm phát làm sụt giảm trong cán cân thương mại 0.42% và kéo dài đến quý 2 và sau đó biến động cùng chiều với cán cân thương mại khoản 4 quý và trước khi có biến động ngược chiều, tuy nhiên tác động này là khơng có ý nghĩa thống kê (mức ý nghĩa 5%). Xu hướng biến động này là giống với nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013) nhưng ngược lại với nghiên cứu của Muco và cộng sự (2004) cho thấy có một sự ảnh hưởng dai dẳng của lạm phát đến cán cân thương mại của Albania trong 12 tháng.
Cú sốc lãi suất (chính sách tiền tệ, i-i*)
Cú sốc chính sách tiền tệ thơng qua tăng lãi suất tương đối. Cú sốc chính sách tiền tệ biến động cùng chiều với cán cân thương mại. Theo đó một cú sốc tăng một đơn vị độ lệnh chuẩn trong lãi suất sẽ đưa đến sự cải thiện trong cán cân thương mại 0.47%/GDP ngay trong quý đầu tiên mặc dù nhỏ và thực sự đáng kể bắt đầu từ quý hai và xu hướng này mạnh dần và kéo dài cho đến năm quý và sau đó đi vào ổn định, điều này hàm ý rằng hiệu ứng hấp thụ thu nhập là mạnh hơn hiệu ứng chuyển đổi chi tiêu và chính sách tiền tệ chỉ có xu hướng tác động đến cán cân thương mại trong ngắn hạn điều này là trùng khớp với những nhận định ban đầu ở phần 4.1 về mối quan hệ giữa lãi suất và cán cân thương mại. Tác động này là giống với nghiên cứu của Ivrendi và Guloglu (2010), xu hướng này ngược lại so với nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013), theo đó Ncube và Ndou (2013) tìm thấy rằng trong ngắn hạn hiệu ứng chuyển dịch chi tiêu là mạnh hơn hiệu ứng hấp thụ thu nhập và cán cân thương mại là sụt giảm khi có cú sốc thắt chặt tiền tệ.
Cú sốc tỷ giá hối đối (REER)
Cú sốc tỷ giá có tác động rất hạn chế đến cán cân thương mại. Hình 4.7 cho thấy cán cân thương mại biến động rất ít gần như khơng biến động trước tác động của tỷ giá hối đối. Điều này là phù hợp với nhận định ban đầu của đề tài, cho thấy chính sách điều hành tỷ giá trong thời gian vừa qua chưa thực sự mang lại hiệu quả trong việc cải thiện cán cân thương mại của Việt Nam mà dường như đang làm mất dần tính cạnh tranh của hàng hố Việt Nam trên thị trường. Kết quả này là ngược lại với kết quả nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013) và các nghiên cứu khác cho các nước trong cùng khu vực như nghiên cứu của Onafowora (2003), Dash (2003), Kim và Buyangerel (2013). Nghiên cứu có cùng kết quả với nghiên cứu của Tơ Trung Thành (2012) cho rằng chính sách tỷ giá trong thời gian vừa qua không hỗ trợ cho việc tăng xuất khẩu và giảm nhập khẩu.
Chi tiết hệ thống hàm phản ứng thúc đẩy xem phụ lục 6.
Các puzzle được tìm thấy trong mơ hình thực nghiệm
Thơng qua xem xét cú sốc chính sách tiền tệ hình 4.8 cho thấy theo sau cú sốc thắt chặt chính sách tiền tệ (tăng trong lãi suất) đưa đến một sự tăng trong lạm phát trong khoản hai quý đầu, nó hàm ý cho việc xuất hiện một price puzzle
trong mơ hình điều này cho thấy kênh lãi suất tạo ra một phản ứng trễ đối với lạm phát và điều này cũng phù hợp với những quan sát trong thực tế một lý do được đưa ra theo Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013) để lý giải cho hiện tượng này là do thành phần lương thực trong rổ CPI chiếm tỷ trọng lớn. Ngoài ra, tỷ giá hối đối cũng có sự tăng lên 0.17% trong quý đầu sau đó giảm điều này hàm ý cho một sự xuất hiện của một exchange rate puzzle mặc dù
không đáng kể. Điều này là giống với những gì mà nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013) đã tìm thấy trong mơ hình thực nghiệm của mình.
Hình 4.8. Phản ứng của lạm phát và tỷ giá khi có cú sốc chính sách tiền tệ.Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews.
4.2.5.2.Phân tích hàm phản ứng thúc đẩy theo các mơ hình thay thế.
Trong phần này đề tài sử dụng các mơ hình thay thế bằng cách thay biến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER) bằng biến tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER) và tỷ giá danh nghĩa song phương (USDVND) như trong nghiên cứu của Ncube và Ndou (2013) nhằm có cái nhìn rõ nét hơn về tác động của tỷ giá đến cán cân thương mại. Theo đó các mơ hình thay thế cho mơ hình (3.1) gồm có:
Qui trình ước lượng cũng được thực hiện tương tự như ước lượng mơ hình VAR cơ bản (Chi tiết xem phụ lục 7). Kết quả cho thấy độ trễ tối đa được chọn theo tiêu chuẩn LR là 3 cho cả hai mơ hình và khơng có độ trễ nào có tự tương quan nên độ trễ cần cho ước lượng cho cả hai mơ hình là 3. Kết quả kiểm định nhân quả Granger cũng cho thấy ở độ trễ 3 các biến là có mối quan hệ với nhau về mặt thống kê. Ngồi ra cả hai mơ hình đều ổn định theo hình 4.9 vì khơng có nhgiệm nào nằm ngồi vịng trịn nghiệm đơn vị. Đây là cơ sở để đề tài thực hiện phân
tích hàm phản ứng thúc đẩy nhằm xem xét biến động của cán cân thương mại khi có các cú sốc.
Mơ hình (4.1) Mơ hình (4.2)
Hình 4.9.Kiểm tra tính ổn định của các mơ hình thay thế. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews.
Kết quả cho thấy cán cân thương mại được cải thiện khi có một cú sốc tỷ giá danh nghĩa song phương kéo dài khoản ba quý và có sự sụt giảm trong một quý trước khi đi vào ổn định và khơng cịn tác động đến cán cân thương mại. Tuy nhiên ở khía cạnh ngược lại một cú sốc tỷ giá danh nghĩa đa phương sẽ làm cho cán cân thương mại xấu đi khoản ba q (mặc dù khơng có ý nghĩa về mặt thống kê) trước khi có một sự cải thiện đôi chút và đi vào ổn định (tuân theo hiệu ứng đường cong J). Điều này lại một lần nữa cho thấy rằng việc điều hành tỷ giá trong thời gian vừa qua là chưa thực sự hiệu quả, mức điều chỉnh trong tỷ giá danh nghĩa chưa đủ tác động đến tỷ giá thực, tỷ giá danh nghĩa đa phương để có thể năng cao khả năng cạnh tranh của hàng hố Việt Nam trên thị trường. Ngồi ra một lý do được Tô Trung Thành (2012) đưa ra là do nhu cầu nhập khẩu của Việt Nam là quá lớn để phục vụ cho quá trình phát triển kinh tế, nhập khẩu đề sản xuất hàng xuất khẩu (chiếm 70-80%) do đó việc điều chỉnh tỷ giá dường như
khơng thể cắt giảm được tình trạng nhập siêu. Điều này được minh hoạ qua hình 4.10.
Hình 4.10.Phản ứng của cán cân thương mại trước các cú sốc tỷ giá danh nghĩa Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews.
Ở khía cạnh khác cú sốc chính sách tiền tệ (cú sốc lãi suất) có tác động khơng thay đổi so với mơ hình ban đầu. Ngồi ra, đề tài cũng tìm thấy việc xuất hiện của price puzzle trong khoản hai quý đầu và exchange rate puzzle trong khoản hai q đầu trong mơ hình thay thế (4.1), tuy nhiên trong mơ hình (4.2) thì đề tài chỉ tìm thấy hiện tượng price puzzle trong khoản hai kỳ đầu nhưng khơng tìm thấy hiện tượng exchange rate puzzle vì tỷ giá giảm ngay sau khi có một cú sốc thắt chặt chính sách tiền tệ. Đi từ mơ hình VAR cơ bản đến các mơ hình thay thế này cho chúng ta một nhận xét rằng kênh lãi suất tạo một phản ứng trễ đối với lạm phát trong khi tỷ giá lại có xu hướng phản ứng nhanh hơn đặc biệt khi xem xét tỷ giá danh nghĩa. Chi tiết các cú sốc khác của các mơ hình thay thế xem phụ lục 7.
4.2.5.3. Phân tích hàm phản ứng thúc đẩy theo mơ hình VAR mở rộng (thêm vào biến q-q*).
Trong phần này đề tài sẽ thêm biến chỉ số chứng khốn đại diện cho dịng vốn gián tiếp tác động đến cán cân thương mại và được đặt sau tỷ giá hối đoái thực lý
do cho việc này đã được giải thích ở chương 3, theo đó mơ hình (3.1) được viết lại như sau:
Qui trình ước lượng được thực hiện tương tự như trong mơ hình VAR cơ bản. Độ trễ của mơ hình được chọn theo tiêu chuẩn LR là 3, kết quả kiểm định tính đồng thời bằng khơng của hệ số các biến trong mơ hình cho thấy khơng có độ trễ nào có mà ở đó hệ số của các biến trong mơ hình đồng thời bằng khơng nên độ trễ 3 là độ trễ được chọn để ước lượng mơ hình (Xem thêm phụ lục 8). Mặt khác kiểm định nhân quả Granger cũng cho thấy ở độ trễ 3 các biến có mối quan hệ với nhau về mặt thống kê được thể hiện qua bảng 4.7
Bảng 4.7.Kiểm định nhân quả Granger mơ hình VAR mở rộng
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 10/01/13 Time: 13:16
Sample: 1996Q1 2012Q4 Included observations: 46
Dependent variable: C-C* Dependent variable: REER
Excluded Chi-sq df Prob. Excluded Chi-sq df Prob. P-P* 3.751555 3 0.2896 C-C* 1.558937 3 0.6687 i-i* 14.78832 3 0.002 P-P* 3.516295 3 0.3187 REER 8.079524 3 0.0444 i-i* 1.187893 3 0.7559 q-q* 2.158537 3 0.5402 q-q* 0.738925 3 0.864 TB 5.459765 3 0.1411 TB 1.078645 3 0.7822 All 41.66651 15 0.0003* All 13.56661 15 0.5586
Dependent variable: P-P* Dependent variable: q-q*
Excluded Chi-sq df Prob. Excluded Chi-sq df Prob. C-C* 7.369494 3 0.061 C-C* 5.143505 3 0.1616 i-i* 12.76871 3 0.0052 P-P* 3.910922 3 0.2712 REER 2.540279 3 0.4681 i-i* 3.154595 3 0.3684 q-q* 6.96717 3 0.073 REER 3.084266 3 0.3788 TB 6.448054 3 0.0917 TB 9.654542 3 0.0217 All 53.83038 15 0.0000* All 30.0399 15 0.0118**
Dependent variable: i-i* Dependent variable: TB
Excluded Chi-sq df Prob. Excluded Chi-sq df Prob. C-C* 6.347497 3 0.0959 C-C* 2.439949 3 0.4862 P-P* 7.0681 3 0.0698 P-P* 0.181603 3 0.9805 REER 7.325601 3 0.0622 i-i* 10.42319 3 0.0153 q-q* 2.959247 3 0.398 REER 1.278979 3 0.7341 TB 3.229002 3 0.3576 q-q* 2.17643 3 0.5366 All 57.47698 15 0.0000* All 29.94014 15 0.0121**
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews,*, ** tương ứng với mức ý nghĩa 1% và 5%.
Ngồi ra, kết quả kiểm tra tính ổn định của mơ hình cho thấy mơ hình là ổn định vì tất cả các nghiệm đều nằm trong vịng trịn nghiệm đơn vị khơng có nghiệm nào nằm ngồi điều này cho phép đề tài thực hiện các phân tích tiếp theo dựa trên mơ hình này. Kết quả được thể hiện trong hình 4.11 cho thấy khơng có chấm nào nằm ngồi vịng trịn nghiệm đơn vị nên mơ hình là ổn định.
Hình 4.11. Kiểm tra tính ổn định của mơ hình VAR mở rộng. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews. Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews.