STT Quốc gia Hệ số ƣớc lƣợng C β 1 Indonesia 0.023841 -0.055657 2 Nhật Bản -0.011721 -0.312423 3 Malaysia -0.001217 0.285942 4 Philippines 0.000475 0.135705 5 Singapore -0.004468 -0.071008 6 Thái Lan -0.001752 0.254628 7 Việt Nam 0.006743* 0.058467
Ghi chú: OLS được ước lượng theo phương trình (4.1). (*) thể hiện ý nghĩa thống kê 10%
Dựa theo kết quả ước lượng bằng phương pháp OLS, giá trị hệ số β nằm trong khoảng từ -0.312423 đến 0.285942, nhưng khơng có ý nghĩa thống kê. Trong số bảy quốc gia thì có bốn quốc gia cho thấy hệ số β dương, và cả bốn quốc gia này đều là các nước đang phát triển (Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam). Kết quả này có vẻ như tương đồng với nghiên cứu của Bansal và Dahlquist (2000) hay Frankel và Poonawala (2006), cho thấy dường như UIP tồn tại ở các nước đang phát triển hơn là những nước phát triển. Kết quả của kiểm định Wald nhằm kiểm định sự tồn tại của UIP, với giả thuyết H0: C = 0 và β = 1, được trình bày trong Bảng (4.3),
cho thấy trạng thái UIP không tồn tại ở tất cả các quốc gia được nghiên cứu, do H0 đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1%.
Bảng 4.3: Kết quả của kiểm định Wald cho phương trình (4.1)
STT Quốc gia Giả thuyết H0: C = 0 và β = 1 p-value của thống kê F p-value của thống kê Chi bình phƣơng 1 Indonesia 0.0000*** 0.0000*** 2 Nhật Bản 0.0000*** 0.0000*** 3 Malaysia 0.0052*** 0.0037*** 4 Philippines 0.0000*** 0.0000*** 5 Singapore 0.0000*** 0.0000*** 6 Thái Lan 0.0032*** 0.0021*** 7 Việt Nam 0.0000*** 0.0000***
Ghi chú: (***) thể hiện khả năng bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%
Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiệu ứng ARCH cho thấy mơ hình OLS khơng phải là mơ hình tốt nhất nhằm kiểm định “Ngang giá lãi suất không phịng ngừa”, bởi vì các kết quả ước lượng từ dữ liệu của các quốc gia nghiên cứu cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan (trường hợp của Indonesia và Nhật Bản) hoặc hiệu ứng ARCH (trường hợp của Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan) (xem Bảng (4.4) và (4.5)). Đối với kiểm định hiệu ứng ARCH, kết quả cho thấy hiệu ứng này chỉ tồn tại ở bốn trong số bảy quốc gia được nghiên cứu. Tuy nhiên, bài nghiên cứu không nhấn mạnh kết quả từ kiểm định hiệu ứng ARCH, do quy trình kiểm định chỉ kiểm định được hiệu ứng ARCH cơ bản. Việc khơng tìm thấy bằng chứng của hiệu ứng ARCH cơ bản không thể bác bỏ khả năng tồn tại của các dạng phức tạp hơn của ARCH, ví dụ như mơ hình ARCH bất cân xứng. Do đó, phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ sử dụng mơ hình CGARCH-M nhằm kiểm định sự tồn tại của UIP cũng như tác động của phần bù rủi ro đến trạng thái ngang giá lãi suất này.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư
Kiểm định tự tƣơng quan Breusch-Godfrey STT Quốc gia p-value củathống kê F p-value của thống kê Chi
bình phƣơng 1 Indonesia 0.0303** 0.0297** 2 Nhật Bản 0.0212** 0.0211** 3 Malaysia 0.6263 0.6138 4 Philippines 0.5183 0.5046 5 Singapore 0.9203 0.9166 6 Thái Lan 0.6528 0.6407 7 Việt Nam 0.5209 0.5028
Ghi chú: Giả thuyết kiểm định H0: “khơng có hiện tượng tự tương quan”. (**) thể hiện khả năng bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiệu ứng ARCH
STT Quốc gia p-value củathống kê F p-value của thống kê Chi bình phƣơng 1 Indonesia 0.0000*** 0.0000*** 2 Nhật Bản 0.6066 0.5907 3 Malaysia 0.0000*** 0.0000*** 4 Philippines 0.0490** 0.0511* 5 Singapore 0.1124 0.1116 6 Thái Lan 0.0001*** 0.0002*** 7 Việt Nam 0.9537 0.9484
Ghi chú: Giả thuyết kiểm định H0: “không tồn tại hiệu ứng ARCH”. (***), (**), (*) lần lượt thể hiện khả năng bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
4.3 Kết quả kiểm định “Ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa” bằng mơ hình CGARCH-M
Kết quả kiểm định UIP bằng mơ hình CGARCH-M, dựa trên phương trình (3.24), (3.25) và (3.26), được trình bày trong Bảng (4.6) dưới đây. Kết quả ước lượng chi tiết được trình bày ở Phụ lục 2.
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mơ hình CGARCH-M
Indonesia Nhật Bản Malaysia Philippines
C 0.021108*** 0.072113* 0.000473*** -0.015678** β1 -0.281309*** 0.007068 -0.002722*** 0.031926 β2 0.201407* -1.279213* -0.096315*** 0.389522* C4 0.011152 0.003520*** 0.000110 0.001192 C5 0.961307*** 0.675008*** 0.964619*** 0.981297*** C6 0.466494 0.589435 0.197391*** 0.120357 C7 0.105490 -0.754421 0.542132*** 0.116949 C8 0.238527** -0.023167 -0.512378*** 0.279383* C9 0.705275** 1.297094 0.386648*** 0.383109
Singapore Thái Lan Việt Nam
C -0.020514*** -0.007762 0.004658*** β1 0.016022 0.152823 -0.015658*** β2 0.599329* 0.050608 -0.104656*** C4 0.000761*** 0.004554 0.000990 C5 0.826852*** 0.996640*** 0.967707*** C6 0.183358* 0.013178 0.248012*** C7 0.022190 0.202932 0.172391*** C8 -0.430209*** -0.170594 -0.166199 C9 -0.679688*** 0.691589*** -0.084608
Ghi chú: (***), (**), (*) lần lượt thể hiện ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Trước hết, chúng ta xem xét liệu UIP có tồn tại ở các quốc gia đang nghiên
cứu hay không. Hệ số ước lượng β1 tương ứng với biến chênh lệch lãi suất chỉ có ý
nghĩa thống kê ở ba trong số bảy quốc gia nghiên cứu, và tất cả các hệ số này đều
mang giá trị âm với độ tin cậy 99%. Giá trị âm của β1 cho thấy khi lãi suất nội địa
tăng cao hơn so với nước ngồi thì đồng nội tệ lại tăng giá, trái với dự báo của lý thuyết UIP nhưng lại thống nhất với hầu hết các nghiên cứu trước đây, ví dụ như
của Froot và Thaler (1990). Đối với các quốc gia còn lại, β1 đều nhận giá trị dương,
khơng có ý nghĩa thống kê. Kiểm định Wald khẳng định lại kết quả trên, khi mà giả thuyết H0: β1 = 1 bị bác bỏ ở tất cả các trường hợp, với mức ý nghĩa 1% (xem Bảng (4.7)). Như vậy, nếu xét trên phương diện về lý thuyết UIP, kết quả thu được là khá thất vọng khi kết quả nghiên cứu không cung cấp được bằng chứng hỗ trợ cho lý thuyết này. Tuy nhiên, đứng trên góc độ biến động của thị trường tiền tệ thế giới, kết quả này đã mơ phỏng tốt những gì đang diễn ra trong thực tế, khơng phải ngẫu
nhiên mà các kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy β1 có xu hướng nhận giá trị
âm. Lý do giải thích cho hiện tượng này là khi lãi suất danh nghĩa của một đồng tiền tăng cao tương đối so với đồng tiền khác, dịng vốn nhanh chóng chuyển dịch sang đồng tiền này nhằm tìm kiếm lợi nhuận. Chính việc chuyển dịch vốn này đã khiến cho cầu đồng tiền này tăng trên thị trường thế giới, từ đó làm tăng giá trị của đồng tiền có lãi suất cao.
Tiếp theo, chúng ta quan tâm đến hai thành phần của phần bù rủi ro, thể hiện thông qua hệ số ước lượng C (cho thấy thành phần cố định của phần bù rủi ro) và β2
( cho thấy thành phần thay đổi theo thời gian). Hệ số chặn C và hệ số góc β2 có ý
nghĩa thống kê ở sáu trong số bảy quốc gia nghiên cứu (ngoại trừ Thái Lan), cho thấy tồn tại một phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian ở các quốc gia được nghiên
cứu. Kiểm định Wald được tiến hành nhằm kiểm tra đồng thời giá trị của C và β2 so
với không, cho thấy giả thuyết H0: “không tồn tại phần bù rủi ro” bị bác bỏ ở phần lớn các quốc gia nghiên cứu (ngoại trừ Nhật Bản) (xem Bảng (4.7)). Việc thiếu vắng bằng chứng của phần bù rủi ro cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Domowitz và Hakkio (1985), khi sử dụng mơ hình ARCH-M nhằm nghiên cứu phần bù rủi ro ở năm quốc gia công nghiệp, và nghiên cứu của Baillie và Bollerslev (1990) cho bốn quốc gia châu Âu bằng mơ hình GARCH đa biến. Kết quả này có thể do việc đo lường phần bù rủi ro hoặc thiết lập sai mơ hình. Nói cách khác, độ lệch chuẩn có điều kiện của sai số ước lượng có thể khơng phải là thước đo phù hợp cho phần bù rủi ro, hoặc sử dụng họ mơ hình ARCH-M đơn biến chưa phải là phương pháp kinh tế lượng hiệu quả nhất nhằm ước lượng phần bù rủi ro. Minh họa cho nhận định này, nghiên cứu của Tai (2001) sử dụng mơ hình GARCH-M đơn
biến lẫn đa biến nhằm kiểm định sự tồn tại của phần bù rủi ro ở các quốc gia châu Á – Thái Bình Dương. Kết quả kiểm định của hai mơ hình này cho thấy khác biệt có ý nghĩa khi mà mơ hình GARCH-M đa biến tìm thấy bằng chứng chứng tỏ sự tồn tại của phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian, không khi mô hình GARCH-M đơn biến khơng thu được bằng chứng tương tự, ngoại trừ trường hợp của đồng ringgit Malaysia. Kết quả của các kiểm định Wald trình bày ở trên được thể hiện ở Bảng (4.7) sau, kết quả chi tiết xin xem Phụ lục 3.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Wald cho mơ hình CGARCH-M
STT Quốc gia Kiểm định sự tồn tạicủa UIP Kiểm định sự tồn tạicủa phần bù rủi ro H0: β1 = 1 Ho: C = β2 = 0 1 Indonesia 0.0000*** 0.0000*** 2 Nhật Bản 0.001*** 0.2146 3 Malaysia 0.0000*** 0.0000*** 4 Philippines 0.0000*** 0.0785* 5 Singapore 0.0000*** 0.0151** 6 Thái Lan 0.0000*** 0.0000*** 7 Việt Nam 0.0000*** 0.0000***
Ghi chú: Giá trị trình bày trong bảng là giá trị p-value của thống kê Chi-bình phương. (***), (**), (*) lần lượt thể hiện khả năng bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Trường hợp hệ số β2 nhận giá trị âm có thể được giải thích bởi lý thuyết đánh
đổi giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi. Theo đó, rủi ro của đồng nội tệ tăng lên (thể hiện thông qua độ lệch chuẩn ζ của ε) sẽ dẫn đến mức độ giảm giá của đồng nội tệ (st+1 – st) giảm. Lúc này, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng từ việc nắm giữ đồng nội tệ sẽ tăng, thể hiện rằng nhà đầu tư ngại rủi ro sẽ yêu cầu lợi nhuận lớn hơn khi đối mặt với rủi ro cao hơn.
Tuy nhiên, hệ số β2 cũng cho thấy sự dao động giữa các quốc gia, khi có ý nghĩa thống kê ở các giá trị âm lẫn dương. Frankel (1979) và Engel (1996) cho rằng việc các nhà đầu tư đòi hỏi một tỷ suất sinh lợi cao hơn cho việc nắm giữ đồng tiền có rủi ro tỷ giá cao là khơng thỏa đáng, bởi vì hầu hết rủi ro tỷ giá đều có thể đa
dạng hóa được. Nhà đầu tư khơng thể được tưởng thưởng khi họ gánh chịu những rủi ro khơng cần thiết. Trong lý thuyết tài chính hiện đại, phần bù rủi ro chỉ tồn tại khi mà tỷ suất sinh lợi của tài sản tài chính có tương quan với một tài sản chuẩn (ví dụ như danh mục thị trường), khiến cho rủi ro là khơng thể đa dạng hóa. Một lý do khác được đưa ra bởi Glosten và cộng sự (1993) cho rằng phần bù rủi ro trong giai đoạn rủi ro cao có thể khơng tăng cao hơn, do giai đoạn này có thể trùng hợp với giai đoạn mà khả năng chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư cũng cao hơn. Như vậy, khơng có cơ sở chắc chắn trong việc xác định tương quan giữa phần bù rủi ro và
mức độ giảm giá của đồng nội tệ. Kết quả ước lượng của hệ số β2 chỉ có thể cho
thấy phần bù rủi ro ở các quốc gia đang nghiên cứu là cố định hay thay đổi theo thời gian.
Tóm lại, kết quả ước lượng của phương trình trung bình (3.24) khơng cho thấy bằng chứng rằng UIP tồn tại, mặc dù phần bù rủi ro được chứng minh tồn tại ở hầu hết các quốc gia. Ngồi ra, kết quả này cũng khơng khác biệt giữa nước phát triển và đang phát triển, tương tự như nghiên cứu của Mehl và Cappiello (2009) và Aysun và Lee (2014).
Ở phương trình thành phần dài hạn (3.25) của phần bù rủi ro, kết quả cho thấy hệ số ước lượng C5 lớn và có ý nghĩa ở mức 1% đối với tất cả các quốc gia, cho thấy mức độ biến động trong dài hạn của các đồng tiền là bền vững. Cụ thể, giá trị C5 rất gần với 1 cho thấy xu hướng biến động trong dài hạn của tỷ giá là rất khó thay đổi và tốc độ hội tụ về giá trị trung bình rất chậm.
Đối với những dao động trong ngắn hạn, mức độ bền vững của những dao
động này được đo lường bởi tổng hai hệ số là C7 và C9 ở phương trình (3.26), và giá
trị này nhỏ hơn C5 ở tất cả các trường hợp (xem Bảng (4.8)), cho thấy mơ hình là ổn
định, xu hướng dài hạn là bền vững hơn so với biến động trong ngắn hạn. Nói cách khác, những dao động trong ngắn hạn do cảm tính thị trường sẽ biến mất, dẫn đến mức độ biến động của tỷ giá hối đoái sẽ hội tụ về xu hướng dài hạn của nó. Kết quả
này tương tự như kết quả từ nghiên cứu của Byrne và Davis (2005), Pramor và Tamirisa (2006) hay Li và cộng sự (2012).
Bảng 4.8: So sánh mức độ bền vững của thành phần ngắn hạn và dài hạn của biến động tỷ giá hối đoái
STT Quốc gia C7 + C9 C5 1 Indonesia 0.81077 0.961307 2 Nhật bản 0.54267 0.675008 3 Malaysia 0.92878 0.964619 4 Philippines 0.50006 0.981297 5 Singapore -0.65750 0.826852 6 Thái Lan 0.89452 0.996640 7 Việt Nam 0.08778 0.967707
Ngoài ra, đối với bốn quốc gia là Indonesia, Nhật Bản, Philippines và Thái
Lan, hai hệ số ước lượng C6 và C7 khơng có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng những
cú sốc trong q khứ có tác động khơng đáng kể đến phương sai của kỳ hiện tại. Kết quả này có thể xuất phát từ hạn chế của dữ liệu, bởi vì hiện tượng “biến động theo cụm” chỉ thể hiện rõ ở dữ liệu tần số cao. Đối với một thị trường tiền tệ giao dịch liên tục thì khoảng thời gian 3 tháng giữa các mốc dữ liệu có thể triệt tiêu tác động
của những cú sốc đến biến động của tỷ giá. Tuy nhiên, việc hệ số ước lượng C5 và
C9 có ý nghĩa vẫn đảm bảo rằng tỷ giá hối đối có phương sai thay đổi theo thời gian, và được điều chỉnh theo mơ hình tự hồi quy.
Hệ số ước lượng C8, đo lường tác động bất cân xứng của thay đổi tỷ giá lên mức độ biến động của đồng tiền tương ứng, nhận giá trị âm và có ý nghĩa ở Malaysia và Singapore, cho thấy một sự mất giá ngồi dự kiến của đồng nội tệ có tác động đến độ biến động của đồng tiền đó mạnh hơn so với trường hợp đồng nội tệ tăng giá. Trước hết xem xét trường hợp của dollar Singapore, có một số lý do có thể giải thích cho kết quả này. Bắt đầu từ năm 1981, chính sách tiền tệ của Singapore lấy việc điều hành tỷ giá hối đối làm mục tiêu, chứ khơng sử dụng công cụ lãi suất truyền thống. Cụ thể, Singapore theo đuổi chế độ tỷ giá độc nhất basket-
band-crawl, trong đó tỷ giá được neo theo một rổ tiền tệ và được kiểm sốt để ln nằm trong một dải băng tỷ giá. Ngân hàng trung ương Singapore (Monetary Authority of Singapore - MAS) sẽ xác định tỷ trọng các đồng tiền trong rổ tiền tệ tính tỷ giá, độ rộng, độ dốc và giá trị trung tâm của dải băng tỷ giá này. Mục tiêu chính khi điều hành chính sách tiền tệ là duy trì một mức giá ổn định như là một chỉ báo cho tăng trưởng kinh tế bền vững, chính phủ cam kết bảo toàn sức mua cho đồng dollar Singapore (MAS, 2001). Với một thị trường nội địa rất nhỏ, tổng cầu của Singapore lại phụ thuộc rất lớn vào nhập khẩu nên các nhà nhập khẩu Singapore đóng vai trị người chấp nhận giá từ thị trường thế giới. Một cú sốc đối với giá hàng hóa nhập khẩu sẽ phản ánh rất nhanh chóng vào giá cả hàng hóa nội địa, do truyền dẫn tỷ giá là hoàn toàn (Chew và cộng sự, 2009). Vì vậy, đồng dollar Singapore được duy trì ở giá trị cao so với các đồng tiền khác, ở cả giá trị danh nghĩa lẫn giá trị thực. Trạng thái này giúp kiểm soát lạm phát và lãi suất nội địa ở mức thấp, sức mua của SGD được duy trì, đúng như mục tiêu của chính sách tiền tệ. Ngồi ra, với vị thế là nền kinh tế mở và có tính cạnh tranh thuộc hàng cao nhất thế giới, việc duy trì trạng thái cao giá của đồng nội tệ so với các đồng tiền khác giúp kìm hãm nền