Việt Nam đã có nhiều điều chỉnh trong cơ chế tỉ giá kể từ khi đất nước tiến hành công cuộc Đổi Mới năm 1989. Tuy nhiên, xét về bản chất các thay đổi này đều xoay quanh chế độ neo tỉ giá. Ở Việt Nam, đồng USD gần như được mặc định là đồng tiền neo tỉ giá. Ngân hàng nhà nước Việt Nam (NHNN) là cơ quan công bố tỉ giá VND/USD. Căn cứ vào tỉ giá quốc tế giữa USD và các đồng tiền ngoại tệ khác, các ngân hàng thương mại sẽ xác lập tỉ giá giữa các ngoại tệ đó với VND. Chính do cơ chế này mà khi nghiên cứu về tỷ giá hối đoái tại Việt Nam, cách tiếp cận song phương là phù hợp.
Phụ lục 1 tóm tắt các cơ chế tỉ giá Việt Nam áp dụng kể từ 1989 tới nay. Trên nền tảng chính sách neo tỉ giá, trong những giai đoạn nền kinh tế bị biến động mạnh do cải cách ở bên trong hoặc do tác động từ bên ngoài, NHNH đưa ra những điều chỉnh nhất định về biên độ tỉ giá cũng như tỉ giá trung tâm để thích nghi với những tác động đó. Sau khi các tác động chấm dứt, chế độ tỉ giá lại quay trở về cơ chế tỉ giá cố định hoặc neo tỉ giá có điều chỉnh..
Ngồi ra NHNN cũng thay đổi các biện pháp can thiệp: từ can thiệp trực tiếp (trước 1991) sang can thiệp gián tiếp qua sàn giao dịch (1991-1993) và qua tỉ giá liên ngân hàng (1994 đến nay). Tỉ giá trung tâm chính thức được NHNN cơng bố là tỉ giá liên ngân hàng trung bình ngày làm việc hơm trước. Đây là cơ chế được duy trì từ năm 1999 cho đến thời điểm bài nghiên cứu.
Diễn biến của tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực song phương VND/USD được thể hiện trong Hình 2. Ta thấy trong giai đoạn nghiên cứu, tỷ giá danh nghĩa biến động theo hai kiểu rõ rệt. Giai đoạn 2000-2008 và giai đoạn 2011-2013, khi nền kinh tế ổn định, tỷ giá danh nghĩa được neo khá cứng nhắc so với USD và mức tỷ giá này khá sát với thị trường. Trong khi giai đoạn 2008-2011, giai đoạn diễn ra cuộc khủng hoảng toàn cầu, VND bị mất giá mạnh so với USD do trong thời gian này, áp lực thị trường khiến NHNN phải liên tục nới rộng biên độ dao động hoặc chính thực phá giá. Trong khi VND bị mất giá so với USD xét theo tỷ giá danh nghĩa thì khi xét theo tỷ giá thực, ta lại thấy VND tăng giá thực so với USD (tỷ giá
RER NER
thực giảm). Trong giai đoạn 2000 – 2003, tỷ giá thực tăng nhẹ và sau đó liên tục giảm từ 2003 – 2008 (giảm mạnh nhất trong giai đoạn 2007 – 2008). Sau giai đoạn này tỷ giá thực có xu hướng tăng nhẹ trong năm 2009 và từ đó đến năm 2013 tỷ giá thực đang có chiều hướng giảm. Đặc biệt ta thấy khoảng cách giữa tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực ngày càng mở rộng. Nguyên nhân là do trong giai đoạn nghiên cứu, tỷ giá danh nghĩa chỉ tăng 50% trong khi CPI của Việt Nam tăng đến 188% so với 37% của Mỹ. So với năm gốc 2000, VND đã lên giá khoảng 29%.
22,000 20,000 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
Hình 2: Tỷ giá thực và tỷ giá danh nghĩa VND/USD 2000-2013
CHƢƠNG 3 - DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Dữ liệu
Do một số khó khăn về tính sẵn có, độ tin cậy và ổn định của dữ liệu nên bài nghiên cứu sử dụng số liệu chuỗi thời gian từ năm 2000, bắt đầu từ Quý 1/2000 đến Quý 4/2013, để ước lượng tỷ giá thực cân bằng và kiểm định mối quan hệ giữa sai lệch tỷ giá thực và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam.
Dữ liệu được tập hợp và đối chiếu từ nhiều nguồn như Tổng Cục Thống Kê (GSO), International Financial Statistics (IFS) thuộc Quỹ Tiền Tệ Thế Giới (IFS), Ngân Hàng Châu Á (ADB), Ngân Hàng Thế Giới (World Bank), Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ (FED), cơ sở dữ liệu Penn World Table, cơ sở dữ liệu EconStat. Trong trường hợp khơng có sẵn dữ liệu theo q (như dữ liệu dân số, lao động, việc làm), dữ liệu theo quý sẽ được nội suy bằng phương pháp cubic line 10. Tất cả các chỉ tiêu thực đều được quy về thời điểm gốc là Quý 1/2000. Nhằm đảm bảo tính ổn định và tránh sự chênh lệch quá lớn về hệ số giữa các biến, dữ liệu được chuyển sang dạng log trước khi ước lượng. Khi ước lượng mơ hình tỷ giá, một biến giả được thêm vào để nắm bắt tác động của cuộc khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008.
Dữ liệu được phân tích bởi phần mềm Eviews phiên bản 8.0.
10
Phương pháp nội suy này được IMF sử dụng phổ biến khi ước lượng mối quan hệ giữa các chuỗi dữ liệu trong trường hợp khơng có sẵn dự liệu theo q. Theo David Giles, việc nội suy không ảnh hưởng đến những đặc tính chuỗi thời gian của dữ liệu cũng như mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu.
3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
Có nhiều phương pháp khác nhau để kiểm định mối quan hệ đồng liên kết. Một vài phương pháp phổ biến nhất có thể kể đến như: cách tiếp cận dựa trên phần dư của Engle & Granger (1987), cách tiếp cận dựa trên MLE 11 của Johansen (1991, 1995), phương pháp của Johansen-Juselius (1990). Do khả năng hạn chế và một số vấn đề khác liên quan đến những phương pháp trên mà trong vòng hơn 10 năm trở lại đây cách tiếp cận ARDL trở nên ngày càng phổ biến trong việc ước lượng quan hệ đồng liên kết.
Mơ hình ARDL được thảo luận lần đầu trong bài nghiên cứu của Charemza & Deadman (1992). Pesaran & Pesaran (1997), Pesaran & Shin (1999), Pesaran et al (2001) đã phát triển cách tiếp cận này và khiến cho nó trở nên phổ biến trong nghiên cứu thực nghiệm.
Một số ưu điểm có thể kể đến của cách tiếp cận này như:
Linh hoạt, có thể được áp dụng cho các chuỗi thời gian có bậc dừng khác nhau (Pesaran & Pesaran, 1997). Đây là ưu điểm chính của cách tiếp cận này. Nó đặc biệt có ích trong trường hợp ta phải ước lượng mối liên hệ đồng liên kết giữa các chuỗi thời gian có bậc dừng khác nhau hoặc ta không chắc chắn về bậc dừng của chuỗi thời gian đó. Một số phương pháp kiểm định đồng liên kết khác như phương pháp của Engle & Granger hay của Johansen đòi hỏi các chuỗi thời gian chắc chắn phải dừng ở cùng bậc.
Dễ dàng thiết lập mơ hình và thông đạt kết quả. Vì từ phương trình ARDL ta có thể suy ra phương trình EMC thơng qua một phép biến đổi tuyến tính đơn giản (Banjeree et al, 1993). Mơ hình ECM thể hiện được cả động lực ngắn hạn và mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến mà không làm mất thông tin dài hạn. Qua đó ta có thể ước lượng được cả mối quan hệ dài hạn cũng như động lực ngắn hạn giữa các biến chỉ bằng một phương trình duy nhất.
Kiểm sốt được hiện tượng nội sinh. Do trong mơ hình có bao gồm biến trễ của cả biến phụ thuộc và biến độc lập đủ để nắm bắt quá trình hình thành số liệu (Laurenceson & Chai, 2003).
Cấu trúc độ trễ linh hoạt do nó cho phép các biến có độ trễ khác nhau, khơng giống như kiểm định đồng liên kết theo mơ hình VAR địi hỏi các biến phải có cùng độ trễ (Pesaran et al, 2001)
Phù hợp và cho kết quả đáng tin cậy cả trong trường hợp kích cỡ mẫu nhỏ (Pesaran & Shin, 1999) trong khi cách tiếp cận Johansen địi hỏi phải có mẫu lớn để kết quả có được độ tin cậy.
Như sẽ thấy trong phần sau, các biến kinh tế được sử dụng để ước lượng tỷ giá thực cân bằng và tăng trưởng kinh tế trong bài nghiên cứu này có bậc dừng khác nhau, I(0) hoặc I(1). Cách tiếp cận phù hợp trong trường hợp này là phương pháp ARDL Bounds Test.
Phương pháp ARDL Bounds Test được tiến hành theo các bước sau:
(1) Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) bằng các phương pháp như ADF, PP, KPSS để đảm bảo không có biến nào dừng ở bậc 2 - I(2).
(2) Thiết lập mơ hình Unrestricted Error Correction Model. Mơ hình này là một dạng riêng của mơ hình ARDL:
∆Yt = β0 + ∑βi∆Yt-i + ∑γj∆X1t-j + ∑δkX2t-k + θ0Yt-1 + θ1X1t-1 + θ2X2t-1 + et
Mơ hình này tương tự như mơ hình ECM truyền thống. Điểm khác biệt duy nhất là ECT (Error Correction Term) Zt được thay thế bằng (Yt-1 - a1X1t-1 - a2X2t-1).
(3) Xác định cấu trúc độ trễ cho mơ hình ở bước 2. Đây là bước quan trọng và khó khăn nhất trong cách tiếp cận ARDL Bounds Test để đảm bảo mơ hình ước lượng là phù hợp. Để xác định cấu trúc độ trễ, ta có thể sử dụng các chỉ tiêu như AIC, SIC (phù hợp hơn trong trường hợp cỡ mẫu nhỏ), HQ. Tuy nhiên cần lưu ý rằng độ trễ đề xuất theo các chỉ tiêu này chỉ là bước đầu, để chọn được mơ hình thực sự phù hợp ta cần tiến hành hàng
loạt quá trình thử - sai với nhiều độ trễ khác nhau. Để tránh tình trạng chọn quá thừa độ trễ, chúng ta nên lưu ý đến ý nghĩa thống kê của các hệ số trong phương trình.
(4) Đảm bảo phần dư et của mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan. (5) Đảm bảo mơ hình có tính ổn định. Theo Pesaran (1997), ta có thể sử
dụng kiểm định CUSUM và CUSUMSQ đề xuất bởi Brown et al (1975) để kiểm tra tính ổn định của các tham số trong mơ hình.
(6) Thực hiện Bounds Test để kiểm định sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn giữa các biến. Ở bước này chúng ta thực hiện F-test (thông thường là Wald Test) để kiểm định giả thiết H0: θ0 = θ1 = θ2 = 0, so với giả thiết H1: θ0 ≠ θ1 ≠ θ2 ≠ 0. Nếu ta có thể bác bỏ giả thiết H0 nghĩa là có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến.
(7) Nếu kết quả ở bước 6 là có tồn tại mối quan hệ dài hạn, ta sẽ thực hiện hồi quy các biến level cũng như mơ hình restricted ECM để đo lường động lực ngắn hạn và mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến.
CHƢƠNG 4 - KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 4.1. Mô tả số liệu
Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả
Chỉ tiêu LOG_RER DR LOG_PD LOG_TOT LOG_TO LOG_GOVEX LOG_NFA
Mean 4.121637 0.974900 -1.277930 1.931054 2.128505 1.204289 2.305577 Median 4.146637 1.083030 -1.293933 1.930617 2.132693 1.155511 2.269547 Maximum 4.207354 3.725993 -1.104387 2.058850 2.391242 1.581209 2.657229 Minimum 4.000764 -4.892480 -1.421699 1.827999 1.831479 0.958577 2.012513 Std. Dev. 0.069557 1.623647 0.089846 0.053197 0.163996 0.193118 0.164552 Skewness -0.285920 -0.983610 0.166165 0.167194 -0.096653 0.392389 0.394796 Kurtosis 1.499289 4.825379 1.876485 2.596243 1.797138 1.765964 2.035700 Jarque-Bera 6.017982 16.804570 3.203035 0.641284 3.463238 4.990351 3.624436 Probability 0.049341 0.000224 0.201590 0.725683 0.176998 0.082482 0.163292 Sum 230.811700 54.594380 -71.564100 108.139000 119.196300 67.440170 129.112300 Sum Sq. Dev. 0.266103 144.992600 0.443975 0.155644 1.479215 2.051211 1.489264 Observations 56 56 56 56 56 56 56
4.2. Ƣớc lƣợng tỷ giá thực hối đoái thực cân bằng và mức độ sai lệch tỷ giáthực thực
Theo như phần cở sở lý thuyết về tỷ giá thực nói trên, mơ hình tỷ giá thực cân bằng được xác định như sau:
LOG_RERt = α0 + α1Trendt + α2DRt + α3LOG_PDt + α4LOG_TOTt + α5LOG_TOt + α6LOG_GOVEXt + α7LOG_NFAt + ut
Bảng 4.2: Kỳ vọng dấu của các biến trong mơ hình tỷ giá thực
Biến Dấu kỳ vọng DR (+ / -) LOG_PD ( - ) LOG_TOT (+ / -) LOG_TO (+ / -) LOG_GOVEX (+ / -) LOG_NFA ( - ) Nguồn: Tác giả tổng hợp
Ngồi các biến giải thích như trong phương trình trên, một số nghiên cứu như Bergvall (2004), Chen & Chen (2007), Lizardo & Mollick (2010), Wong (2013) có đề cập đến tầm quan trọng của giá dầu thế giới trong việc xác định mức tỷ giá thực. Khi giá dầu tăng, trong trường hợp quốc gia xuất siêu dầu, đồng nội tệ sẽ có xu hướng tăng giá; và ngược lại, trong trường hợp quốc gia nhập siêu dầu, đồng nội tệ sẽ có xu hướng giảm giá do cán cân thương mại bị xấu đi. Việt Nam là một quốc gia nhập siêu dầu (chúng ta xuất siêu dầu thô nhưng lại nhập siêu các sản phẩm về dầu) nên giá dầu thế giới được kỳ vọng là có quan hệ đồng biến với RER. Tuy nhiên trong q trình ước lượng, lựa chọn mơ hình, biến giá dầu thế giới khơng có ý
nghĩa thống kê (cả trong ngắn hạn và dài hạn) 12 nên tác giả không xét đến biến này trong mơ hình tỷ giá thực.
Chênh lệch dự trữ cũng là một biến thường được xét đến trong mơ hình các yếu tố ảnh huởng đến tỷ giá thực (Aizenman & Riera-Crichton, 2006; Wang et al, 2007; Kasman & Ayhan, 2008; Wong, 2013). Tuy nhiên chênh lệch dự trữ lại có tương quan rất cao với biến tài sản nước ngồi rịng (NFA), gần 86% và khi đưa biến này vào mơ hình, mức độ phù hợp của mơ hình khơng được cải thiện. Vì lý do này mà tác giả chỉ xét đến biến tài sản nước ngồi rịng và bỏ qua biến chênh lệch dự trữ.
Để ước lượng mối quan hệ dài hạn cũng như động lực ngắn hạn giữa các biến, ta áp dụng phương pháp ARDL Bounds Test như đã đề cập trong phần 3.2. - Phương Pháp Nghiên Cứu.
Bước đầu tiên chúng ta tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị của các biến để chắc chắn khơng có biến nào dừng ở bậc hai. Để kiểm định nghiệm đơn vị chúng ta sử dụng kiểm định ADF và PP đồng thời so sánh với kết quả kiểm định tính dừng theo KPSS để đảm bảo tính chính xác về bậc dừng của dữ liệu. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị và tính dừng được thể hiện chi tiết trong Bảng 4.3. Như vậy theo kết quả kiểm định ADF và PP, ngoại trừ biến chênh lệch lãi suất DR dừng ở bậc 0 – I(0), các biến còn lại đều dừng ở bậc 1 – I(1). Như vậy dữ liệu của chúng ta đủ điều kiện áp dụng Bounds Test để kiểm định mối quan hệ đồng liên kết.
12 Kết quả ước lượng mơ hình tỷ giá bao gồm giá dầu thế giới khơng được trình bày ở đây nhưng sẽ được cung cấp khi có yêu cầu.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các biến trong mơ hình tỷ giá thực Biến Biến ngoại sinh
ADF Test PP Test KPSS Test
I(0) I(1) I(0) I(1) I(0) I(1)
LOG_RER Intercept 0.296655 -4.491512*** 0.502813 -4.423580*** 0.815906*** 0.401428* Trend - Intercept -3.016052 -4.747906*** -3.349419** -4.722017*** 0.173511** 0.152504** DR Intercept -4.792655*** -7.572580*** -4.741283*** -14.792484*** 0.218589 0.148203 Trend - Intercept -4.797700*** -7.503108*** -4.784814*** -16.060248*** 0.179349** 0.141288* LOG_PD Intercept -1.655266 -3.999129*** -1.972058 -3.999129*** 0.825762*** 0.417815* Trend - Intercept 2.458410 -4.545237*** 2.458410 -4.471854*** 0.172667** 0.138893* LOG_TOT Intercept -5.146260*** -7.414280*** -6.521247*** -37.316870*** 0.199118 0.174531 Trend - Intercept -5.089349*** -7.337282*** -6.526245*** -35.774000*** 0.140422 0.174034** LOG_TO Intercept -0.795036 -4.438198*** -0.414228 -11.06138*** 0.882916*** 0.323182 Trend - Intercept -3.292317* -4.392254*** -3.314355* -10.75386*** 0.082999 0.323687*** LOG_GOVEX Intercept 1.063306 -11.83397*** 1.822765 -11.71900*** 0.881164*** 0.288006 Trend - Intercept -2.403870 -5.287479*** -3.102162 -12.66305*** 0.243736*** 0.207821** LOG_NFA Intercept -1.608231 -3.901183*** -2.880409* -13.70223*** 0.576037** 0.094577 Trend - Intercept -5.135056*** -4.457382*** -3.945464** -13.56418*** 0.091074 0.092846
Ghi chú:
Bảng 4.4: Giá trị tham chiếu cho ADF Test ADF Test
H0: Chuỗi có nghiệm đơn vị
Intercept Trend & Intercept
1% -3.557472 -4.137279
5%
-2.916566 -3.495295
10% -2.596116 -3.176618
Nguồn: MacKinnon (1996)
Bảng 4.5: Giá trị tham chiếu cho PP Test PP Test
H0: Chuỗi có nghiệm đơn vị
Intercept Trend & Intercept 1% -3.555023 -4.133838 5% -2.915522 -3.493692 10% -2.595565 -3.175693 Nguồn: MacKinnon (1996)
Bảng 4.6: Giá trị tham chiếu cho KPSS Test KPSS Test
H0: Chuỗi dừng
Intercept Trend & Intercept 1%
0.739000 0.216000
5% 0.463000 0.146000
10% 0.347000 0.119000
Bảng 4.7: Bậc dừng của các biến trong mơ hình tỷ giá thực
Biến ADF PP KPSS
LOG_RER I(1)*** I(1)*** I(0)**
DR I(0)*** I(0)*** I(0)**
LOG_PD I(1)*** I(1)*** I(1)**
LOG_TOT I(0)*** I(0)*** I(1)**
LOG_TO I(1)*** I(1)*** I(0)***
LOG_GOVEX I(1)*** I(1)*** I(0)***
LOG_NFA I(1)*** I(1)*** I(1)**
Nguồn: Kết quả tính tốn từ Eviews
Khi nhìn vào bảng kết quả kiểm định ADF, PP và KPSS, đôi khi ta thấy kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của ADF và PP không trùng khớp với kết quả kiểm định tính dừng của KPSS, chẳng hạn như ADF và PP kết luận LOG_TOT dừng ở bậc 0 trong khi kết quả theo KPSS là chuỗi này dừng ở bậc 1. Sự mâu thuẫn về kết