V. NỘI DUNG CỦA NGHIÊN CỨU
3.2. quả Kết hồi quy mô hình nghiên cứu
3.2.2. Kiểm định tính dừng
Mục đích của phần này là kiểm tra tính dừng của các chuỗi thời gian nhằm tránh những rắc rối khi sử dụng dữ liệu trong các phân tích sau này do vấn đề hồi quy giả gây ra. Để kiểm tra tính dừng của số liệu, tác giả tập trung thực hiện các kiểm định chính thức theo phƣơng pháp ADF, với độ trễ của các biến đƣợc lựa chọn dựa trên tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), các giả thuyết đặt ra cho mỗi biến là:
H0: = 0 (có nghiệm đơn vị - chuỗi thời gian khơng dừng).
H1: < 0 (khơng có nghiệm đơn vị - chuỗi thời gian dừng).
Kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị bằng cách sử dụng phƣơng pháp ADF đƣợc trình bày trong bảng dƣới đây.
Biến số t-stat Test critical values (5%) P_value Y 2.096008 -2.938987 0.9999 D(Y) -4.996923 -2.938987 0,0002 CPI -2,56366 -2,935001 0,1087 D(CPI) -4,89411 -2,936942 0,0003 EX -1,734969 -2,925169 0,4075 D(EX) -7,79512 -2,926622 0,0000 GDP -0,680609 -2,938987 0,8399 D(GDP) -2,518838 -2,938987 0,1189 D(GDP,2) -5,149256 -2,938987 0,0001 IM -1,89621 -2,933158 0,3309 D(IM) -4,088662 -2,933158 0,0026
Từ kết quả kiểm định trong bảng trên, có thể thấy rằng tại mức ban đầu (level), tất cả các biến đều có Test critical values (5%) lớn hơn giá trị t-stat hay giá trị p_value lớn hơn 5%. Với kết quả này, ta chấp nhận H0, bác bỏ H1 là tất cả các biến đều có nghiệm đơn vị và là chuỗi thời gian không dừng ở mức Level.
Tại mức sai phân bậc 1 ngoại trừ biến D(GDP) có giá trị test critical values (5%) lớn hơn giá trị t-stat hay giá trị p_value lớn hơn 5% thì tất cả các biến cịn lại trong mơ hình đều có có giá trị test critical values (5%) nhỏ hơn giá trị t-stat hay giá trị p_value nhỏ hơn 5%. Với kết quả này, ta thấy biến GDP là chuỗi thời gian không dừng ở mức sai phân bậc 1 nhƣng các biến CPI, Y, IM, EX đều là chuỗi thời gian dừng ở mức sai phân bậc 1.
Tại mức sai phân bậc 2, biến D(GDP,2) giá trị test critical values (5%) nhỏ hơn giá trị t-stat hay giá trị p_value nhỏ hơn 5% nên biến GDP là chuỗi thời gian dừng ở mức sai phân bậc 2.
Dữ liệu chuỗi thời gian của các biến đều không dừng ở mức ban đầu nên đáp ứng đƣợc yêu cầu của chuỗi thời gian không dừng cho kiểm tra đồng tích hợp, kỹ thuật kiểm định đồng tích hợp của Johansen đƣợc áp dụng để xác định đồng tích hợp và thiết lập mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu.
3.2.3.Kiểm định độ trễ của mơ hình
Việc lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mơ hình đƣợc thực hiện bằng cách ứng dụng mơ hình VAR cho các chuỗi dữ liệu ban đầu của các biến với độ trễ tối đa là 5. Mơ hình
VAR sẽ tự động lựa chọn độ trễ tối ƣu dựa trên các tiêu chuẩn: Tiêu chuẩn thông tin Akaike (Akaike Information Criterion – AIC), tiêu chuẩn thông tin Schwarz (Schwarz information criterion – SC), tiêu chuẩn thông tin Hannan – Quinn (Hannan Quinn information criterion –HQ), tiêu chuẩn tuần tự sửa đổi số liệu thống kê kiểm tra LR, tiêu chuẩn lỗi dự báo cuối cùng (FPE) để lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mơ hình. Độ trễ tối ƣu đƣợc xác định dựa vào kết quả phù hợp với nhiều tiêu chuẩn nhất.
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định độ trễ tối ƣu
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(Y) D(IM) D(GDP,2) D(EX) D(CPI) Exogenous variables: C
Date: 10/31/14 Time: 08:57 Sample: 1 48
Included observations: 42
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 459.5026 NA 2.74e-16 -21.64298 -21.43611* -21.56715
1 477.2033 30.34420 3.92e-16 -21.29540 -20.05420 -20.84045
2 505.1467 41.24966 3.59e-16 -21.43556 -19.16004 -20.60149
3 551.6963 57.63292 1.48e-16 -22.46173 -19.15188 -21.24854
4 600.4595 48.76319* 6.39e-17* -23.59331* -19.24914 -22.00100*
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Tại các tiêu chuẩn LR, FPE, AIC, HQ đều thống nhất lựa chọn 4 là độ trễ tối ƣu của mơ hình. Vì vậy, ta lựa chọn độ trễ của mơ hình là 4.
3.2.4.Kiểm định đồng liên kết
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen
Date: 10/31/14 Time: 08:59 Sample (adjusted): 6 48
Included observations: 43 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: Y IM GDP EX CPI
Lags interval (in first differences): 1 to 4 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
None * 0.663112 104.1537 69.81889 0.0000
At most 1 * 0.591204 57.36947 47.85613 0.0050
At most 2 0.223186 18.90432 29.79707 0.4998
At most 3 0.124424 8.044509 15.49471 0.4607
At most 4 0.052765 2.330939 3.841466 0.1268
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized
No. of CE(s) Eigenvalue
Max-Eigen Statistic
0.05
Critical Value Prob.**
None * 0.663112 46.78423 33.87687 0.0009
At most 1 * 0.591204 38.46515 27.58434 0.0014
At most 2 0.223186 10.85981 21.13162 0.6613
At most 3 0.124424 5.713571 14.26460 0.6502
At most 4 0.052765 2.330939 3.841466 0.1268
Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Kết quả bảng trên cho thấy cả hai kiểm định Johansen and Juselius (1990), kiểm định vết của ma trận (trace) và kiểm định giá trị riêng cực đại của ma trận đều bác bỏ giả thiết không tồn tại vector đồng tích hợp và khẳng định tồn tại ít nhất 2 vector đồng tích hợp ở mức ý nghĩa 5%. Điều này chứng minh rằng có mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu.
3.2.5.Xác định mối quan hệ trong dài hạn
Trên cơ sở kết luận có một quan hệ đồng tích hợp, ta ƣớc lƣợng mơ hình hiệu chỉnh sai số với một quan hệ đồng tích hợp. Kết quả ƣớc lƣợng nhƣ sau:
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định mối quan hệ trong dài hạn của mơ hình VECM
Vector Error Correction Estimates Date: 10/31/14 Time: 09:01 Sample (adjusted): 6 48
Included observations: 43 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2
Y(-1) 1.000000 0.000000
IM(-1) 0.000000 1.000000
GDP(-1) 1.888426 -0.334199
EX(-1) [ 10.8651] -0.163944 [-0.87928] -0.818709 (0.00948) [-17.2981] (0.02073) [-39.5020] CPI(-1) 0.363726 -0.703666 (0.05707) [ 6.37385] (0.12479) [-5.63869] C -3.729321 -0.715449
Từ các kết quả trên và kết quả chạy mơ hình vector hiệu chỉnh sai số VECM (phụ lục 4), xác định vector đồng nhất tối ƣu có dạng:
Kết quả kiểm định mơ hình VECM cho ta 2 vector đồng nhất nhƣ sau:
U1 =[Y(-1), IM(-1), GDP(-1),EX(-1), CPI(-1)= [ 1, 0, 1,888426, -0,163944, 0,363726]
U2 =[Y(-1), IM(-1), GDP(-1),EX(-1), CPI(-1)= [ 0, 1, -0,334199, -0,818709, - 0,703666]
Ta thấy vector đồng nhất U2 có giá trị của biến độc lập Y(-1) là 0. Để xác định tác động của các biến khác đến biến này là khơng có ý nghĩa với giá trị này nên ta loại vector này.
Từ vector trên, ta có mơ hình mơ tả ảnh hƣởng của các biến nhập khẩu, tốc độ tăng trƣởng kinh tế, xuất khẩu, lạm phát đến chỉ số tỷ giá nhƣ sau:
Y(-1) = 3,729321 -1,8884*GDP(-1) +0,163944*EX(-1) -0,363726*CPI(-1)
(0,17381) (0,00948) (0,05707)
[ 10,8651] [-17,2981] [ 6,37385]
Trong đó, giá trị ghi trong ngoặc tròn là sai số chuẩn và giá trị ghi trong ngoặc vuông là giá trị thống kê t. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số trong mơ hình:
H0: Hệ số hồi quy của biến Xi khơng có ý nghĩa thống kê H1: Hệ số hồi quy của biến Xi có ý nghĩa thống kê
Ta có: t(5%, 5) = 2,015
Ta thấy: giá trị tuyệt đối của giá trị thống kê t của các biến GDP, EX và CPI lớn
hơn t(5%, 5) nên ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 là hệ số hồi quy của các biến GDP, CPI, EX
khẩu có tác động đến tỷ giá trong đó giá trị xuất khẩu có tác động cùng chiều với tỷ giá, lạm phát và tốc độ tăng trƣởng kinh tế có tác động ngƣợc chiều đến tỷ giá. Nhập khẩu khơng có tác động đến tỷ giá trong dài hạn.
3.2.6.Kiểm định mối quan hệ ngắn hạn (ECM)
Bảng 3.8: Kết quả kiểm định mối quan hệ trong ngắn hạn của mơ hình ECM
Error Correction: D(Y) D(IM) D(GDP) D(EX) D(CPI)
CointEq1 -0.114970 -0.911924 0.095278 3.130352 0.771805 (0.39553) (1.56570) (0.21813) (1.46291) (0.93647) [-0.29067] [-0.58244] [ 0.43680] [ 2.13980] [ 0.82416] CointEq2 0.049639 0.061201 -0.125639 0.883764 1.146825 (0.19114) (0.75664) (0.10541) (0.70697) (0.45256) [ 0.25969] [ 0.08089] [-1.19190] [ 1.25008] [ 2.53410] D(Y(-1)) 0.091582 -1.348107 -0.355313 -1.347646 -1.777333 (0.32752) (1.29649) (0.18062) (1.21138) (0.77545) [ 0.27962] [-1.03981] [-1.96718] [-1.11249] [-2.29200] D(Y(-2)) 0.038904 -1.617976 0.194743 -0.282856 -2.492195 (0.38906) (1.54008) (0.21456) (1.43898) (0.92115) [ 0.10000] [-1.05058] [ 0.90765] [-0.19657] [-2.70553] D(Y(-3)) -0.260236 -1.925356 0.614732 1.661840 -1.058159 (0.56210) (2.22504) (0.30998) (2.07897) (1.33083) [-0.46297] [-0.86531] [ 1.98312] [ 0.79936] [-0.79511] D(Y(-4)) -0.691779 -4.857366 0.709210 0.811627 -1.430685 (0.74493) (2.94878) (0.41081) (2.75520) (1.76371) [-0.92865] [-1.64724] [ 1.72637] [ 0.29458] [-0.81118] D(IM(-1)) -0.047823 -0.149106 0.072932 -0.295274 -0.721425 (0.18936) (0.74956) (0.10442) (0.70035) (0.44832) [-0.25256] [-0.19893] [ 0.69842] [-0.42161] [-1.60917] D(IM(-2)) -0.053844 -0.120781 0.193301 -0.235282 -0.365802 (0.15112) (0.59820) (0.08334) (0.55893) (0.35779) [-0.35630] [-0.20191] [ 2.31947] [-0.42095] [-1.02238] D(IM(-3)) -0.032248 -0.462106 0.142845 -0.215099 -0.468992 (0.12551) (0.49682) (0.06921) (0.46420) (0.29716) [-0.25694] [-0.93013] [ 2.06381] [-0.46337] [-1.57827] D(IM(-4)) 0.026267 0.397612 0.010308 0.214745 -0.349860 (0.08404) (0.33268) (0.04635) (0.31084) (0.19898) [ 0.31255] [ 1.19518] [ 0.22240] [ 0.69085] [-1.75826] D(GDP(-1)) 0.073600 1.321705 -0.566220 -6.900485 -0.845311 (0.75956) (3.00671) (0.41888) (2.80932) (1.79836) [ 0.09690] [ 0.43959] [-1.35175] [-2.45628] [-0.47005] D(GDP(-2)) -0.222477 1.699565 -0.501292 -3.697182 -0.626695
(0.74020) [-0.30056] (2.93005) [ 0.58005] (0.40820) [-1.22805] (2.73770) [-1.35047] (1.75251) [-0.35760] D(GDP(-3)) -0.195267 2.587134 -0.290891 -2.866504 0.507802 (0.45363) (1.79568) (0.25017) (1.67780) (1.07403) [-0.43045] [ 1.44075] [-1.16279] [-1.70849] [ 0.47280] D(GDP(-4)) -0.340559 0.920451 0.570088 -1.267188 0.712448 (0.42233) (1.67178) (0.23290) (1.56203) (0.99992) [-0.80638] [ 0.55058] [ 2.44774] [-0.81125] [ 0.71251] D(EX(-1)) 0.019738 0.149787 -0.059270 0.192220 0.569302 (0.14660) (0.58031) (0.08085) (0.54221) (0.34709) [ 0.13464] [ 0.25812] [-0.73313] [ 0.35451] [ 1.64022] D(EX(-2)) 0.042016 0.205538 -0.240938 -0.035592 0.631379 (0.15428) (0.61071) (0.08508) (0.57062) (0.36528) [ 0.27234] [ 0.33655] [-2.83187] [-0.06237] [ 1.72850] D(EX(-3)) 0.022744 0.263588 -0.164590 -0.397616 0.564985 (0.13755) (0.54448) (0.07585) (0.50874) (0.32566) [ 0.16535] [ 0.48411] [-2.16981] [-0.78157] [ 1.73487] D(EX(-4)) 0.010524 0.312503 -0.046321 -0.162841 0.421504 (0.08678) (0.34353) (0.04786) (0.32097) (0.20547) [ 0.12127] [ 0.90969] [-0.96787] [-0.50733] [ 2.05143] D(CPI(-1)) 0.117956 0.066727 -0.236925 -0.515170 0.009911 (0.16012) (0.63381) (0.08830) (0.59220) (0.37909) [ 0.73670] [ 0.10528] [-2.68321] [-0.86992] [ 0.02614] D(CPI(-2)) 0.003474 -0.216883 -0.083836 -0.629548 0.058524 (0.09221) (0.36503) (0.05085) (0.34107) (0.21833) [ 0.03768] [-0.59415] [-1.64855] [-1.84582] [ 0.26805] D(CPI(-3)) -0.109387 -0.750998 0.094286 -0.339884 0.119589 (0.13304) (0.52664) (0.07337) (0.49206) (0.31499) [-0.82221] [-1.42602] [ 1.28510] [-0.69073] [ 0.37966] D(CPI(-4)) -0.028286 0.494151 -0.286864 -0.978403 -0.141589 (0.21732) (0.86024) (0.11984) (0.80376) (0.51452) [-0.13016] [ 0.57444] [-2.39365] [-1.21728] [-0.27519] C 0.004849 0.027362 -0.000812 0.023063 0.008896 (0.00388) (0.01537) (0.00214) (0.01436) (0.00919) [ 1.24869] [ 1.77983] [-0.37909] [ 1.60565] [ 0.96752]
Ta có phƣơng trình mối quan hệ trong ngắn hạn nhƣ sau:
D(Y) = 0,091582*D(Y(-1)) + 0,038904*D(Y(-2)) - 0,260236*D(Y(-3)) -
0,691779*D(Y(-4)) - 0,047823*D(IM(-1)) - 0,053844*D(IM(-2)) - 0,032248*D(IM(- 3)) + 0,026267*D(IM(-4)) + 0,073600*D(GDP(-1)) - 0,222477*D(GDP(-2)) -
0,195267*D(GDP(-3)) - 0,340559*D(GDP(-4)) + 0,019738*D(EX(-1)) +
0,117956*D(CPI(-1)) + 0,003474*D(CPI(-2)) - 0,109387*D(CPI(-3)) - 0,028286*D(CPI(-4)) + 0,004849
Ta có: t(5%, 21) = 1,721
Kết quả kiểm định ý nghĩa của các hệ số thống kê cho thấy khơng có biến nào tác động đến tỷ giá trong ngắn hạn do giá trị tuyệt đối của giá trị thống kê t trong mơ hình đều nhỏ hơn t(5%, 21) = 1,721 ở mức ý nghĩa 5%.
3.2.7.Thảo luận về kết quả nghiên cứu
Trong dài hạn, có thể thấy rằng cả xuất khẩu, tốc độ tăng trƣởng kinh tế và lạm phát đều có tác động đến tỷ giá. Cụ thể nhƣ sau:
Khơng tìm thấy mối quan hệ giữa giá trị nhập khẩu và tỷ giá. Theo lý thuyết, khi giá trị nhập khẩu tăng lên, nhu cầu về ngoại tệ tăng, dẫn đến nội tệ giảm giá, tỷ giá tăng. Tuy nhiên kết quả nghiên cứu lại không cho thấy mối quan hệ giữa 2 yếu tố này. Kết quả nghiên cứu của luận văn cũng khác với kết quả nghiên cứu trong paper gốc tại Pakistan.
β2 = -1,8884 cho thấy tốc độ tăng trƣởng kinh tế có tác động tiêu cực đến tỷ giá. Khi các yếu tố khác không đổi, tốc độ tăng trƣởng GDP tăng 1% thì tốc độ tăng trƣởng của tỷ giá USD/VND giảm 1,8884 % và ngƣợc lại. Theo lý thuyết, khi GDP tăng, thu nhập của ngƣời dân tăng lên tƣơng đối nên nhu cầu về hàng hoá nhập khẩu tăng cao khiến cho cầu ngoại tệ tăng cao và làm cho đồng nội tệ giảm giá, tỷ giá USD/VND tăng. Kết quả nghiên cứu cũng đi ngƣợc lại với giả thuyết nghiên cứu. Kết quả này cũng ngƣợc với kết quả nghiên cứu trong paper gốc ở Pakistan về mối quan hệ giữa 2 yếu tố này do đặc thù kinh tế, chính trị và văn hóa xã hội của mỗi quốc gia khác nhau, nên tại mỗi thời điểm diễn biến của tốc độ tăng trƣởng và tỷ giá tại các quốc gia cũng khác nhau. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu ủng hộ học thuyết tiền tệ, cụ thể là mơ hình giá linh hoạt. Tốc độ tăng trƣởng tăng đồng nghĩa với việc thu nhập của một quốc gia tăng lên. Với các nhân tố khác không đổi, thu nhập thực tế trong nƣớc tăng làm cho cầu tiền thực tế tăng nhằm đáp ứng các nhu cầu giao dịch. Cầu tiền tăng làm cho mức giá trong nƣớc giảm, mức giá trong nƣớc giảm làm cho nội tệ lên giá, tức tỷ giá giảm để duy trì PPP. Trong khi học thuyết tiền tệ lại có cái nhìn ngƣợc lại với những hiểu biết phổ thông đƣợc thừa nhận rộng rãi là : khi thu nhập thực tế trong nƣớc tăng
60
có xu hƣớng làm cho nội tệ giảm giá hay tỷ giá tăng chứ không phải là tỷ giá giảm nhƣ trong học thuyết tiền tệ.
β3 = 0,163944 cho biết sự biến động của giá trị xuất khẩu có tác động cùng chiều đến tỷ giá USD/VND. Khi các yếu tố khác không đổi, biến động của giá trị xuất khẩu tăng 1% thì biến động của tỷ giá tăng 0,163944 % và ngƣợc lại. Kết quả nghiên cứu của mơ hình ngƣợc lại với giả thuyết nghiên cứu. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu của luận văn trùng với kết quả nghiên cứu trong paper gốc ở Pakistan. Xuất khẩu tăng kéo theo nhu cầu về nguyên vật liệu sản xuất hàng xuất khẩu. Trong khi đó, mặt hàng xuất khẩu của VN lại phụ thuộc vào nguyên vật liệu nhập khẩu. Vì thế, tác động của việc tăng trƣởng xuất khẩu đến cung tỷ giá không lớn do nhu cầu nhập khẩu của VN khi xuất khẩu tăng trƣởng cũng tăng theo, dẫn đến tác động của xuất khẩu đến tỷ giá ngƣợc với giả thiết ban đầu.
β1 = -0,363726 cho biết lạm phát có tác động ngƣợc chiều đến tỷ giá. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu lạm phát tăng lên 1% thì biến động của tỷ giá giảm 0,363726% và ngƣợc lại. Theo lý thuyết, khi lạm phát trong nƣớc tăng, sức mua đồng nội tệ giảm, hàng hoá dịch vụ trong nƣớc đắt hơn trên thị trƣờng nƣớc ngồi trong khi hàng hố dịch vụ nƣớc ngoài rẻ hơn trên thị trƣờng trong nƣớc. Theo quy luật cung cầu, cƣ dân trong nƣớc sẽ chuyển sang dùng hàng ngoại tăng lên vì giá rẻ hơn dẫn đến nhập khẩu tăng nên cầu ngoại tệ tăng, có tác động làm giảm giá đồng nội tệ tỷ giá USD/VND tăng. Trên thị trƣờng tiền tệ, lạm phát làm đồng tiền mất giá, ngƣời dân sẽ chuyển sang nắm giữ các tài sản nƣớc ngoài nhiều hơn, cầu ngoại tệ gia tăng đẩy đồng nội tệ giảm giá. Nhƣ vậy kết quả này cũng ngƣợc với kết quả nghiên cứu trong paper gốc tại Pakistan do đặc thù kinh tế, chính trị và văn hóa xã hội của mỗi quốc gia khác nhau, nên tại mỗi thời điểm diễn biến của lạm phát và tỷ giá tại các quốc gia cũng khác nhau. Mặt khác, theo mơ hình giá linh hoạt, khi lạm phát ở mức cao, thì một trong những biện pháp giảm lƣợng tiền mặt lƣu thông trong nền kinh tế là bán ngoại tệ ra và thu đồng nội tệ vào. Việc này sẽ đồng thời ảnh hƣởng đến lƣợng dự trữ ngoại hối của quốc gia đó và làm thay đổi tỷ giá thơng qua sự thay đổi của cung ngoại tệ trên thị trƣờng ngoại hối. Cung ngoại tệ tăng làm tỷ giá giảm. Trong khi đó, theo lý thuyết ngang giá lãi suất khi lạm phát tăng cao, lãi suất sẽ tác động đến lạm phát thông qua
61
giá của các yếu tố đầu vào phục vụ quá trình sản xuất kinh doanh. Lãi suất thực tế sẽ là hiệu của lãi suất danh nghĩa và tỷ lệ lạm phát, khi lạm phát tăng thì lãi suất danh nghĩa thƣờng tăng theo để đảm bảo cho lãi suất thực tế là không đổi. Lạm phát sẽ tác động đến tiết kiệm trong nền kinh tế, do lạm phát là một dạng thuế đánh vào tiền gửi tiết kiệm của nền kinh tế. Để đảm bảo đƣợc ngang giá sức mua, thì khi lạm phát trong nƣớc biến động, trong khi lạm phát thế giới là khơng đổi thì nghiễm nhiên tỷ giá của đồng nội tệ sẽ phải thay đổi. Tiếp theo, khi lãi suất tăng sẽ tác động đến chi phí sản xuất, chi phí tài chính của các khoản vay sẽ tăng lên, điều này sẽ đẩy giá cả trong nền kinh tế tăng lên. Lãi suất trong nƣớc tăng, nếu thị trƣờng vốn đƣợc tự do hoàn toàn sẽ có sự dịch chuyển của dịng vốn quốc tế đến thị trƣờng tài chính trong nƣớc, làm ảnh hƣởng đến tỷ giá giữa đồng nội tệ và đồng ngoại tệ. Điều này đã đƣợc chứng minh trong lý thuyết ngang giá lãi suất.