Lãi suất Việt Nam đồng

Một phần của tài liệu Nghiên cứu đã ước lượng mức chuyển tỷ giá vào lạm phát ở việt nam theo mô hình tự hồi quy vectơ VAR, với sự hỗ trợ của phần mềm eview 5 0 (Trang 47)

Nguồn: IFS

Ngược lại, sự mở rộng cung tiền vào nửa cuối năm 2008 và nửa đầu năm 2009 đã khiến lãi suất giảm dần (chính sách tiền tệ nới lỏng), nhằm mục đích kích cầu khi mà nền kinh tế phải đối mặt tác động của cuộc khủng hoảng tài chính.

f. Lãi suất USD (%/năm)

Bên cạnh lãi suất VND, lãi suất tiền gửi USD cũng được sử dụng vì một số mục tiêu chính sách nhất định: kiểm soát lạm phát dựa trên những ảnh hưởng đến cung tiền mở rộng của nền kinh tế thông qua việc tác động trực tiếp đến tiền gửi ngoại tệ. Ngoài ra lãi suất USD là một công cụ chính sách

hiệu quả để kiểm sốt hiện tượng đơ la hóa ở Việt Nam. Lãi suất USD được sử dụng trong nghiên cứu là lãi suất tiền gửi USD kỳ hạn 3 tháng và được lấy từ Ngân hàng BIDV Việt Nam.

Mô tả dữ liệu:

Lãi suất USD ở Việt Nam bị tác động đồng thời bởi lãi suất USD của thế giới và những thay đổi trong nền kinh tế quốc tế. Trong giai đoạn 2005-2007, lãi suất thế giới tăng lên, thì lãi suất USD cũng tăng lên mặc dù lãi suất VND trong thời gian này khơng có những thay đổi đáng kể. Sang năm 2008, khi lạm phát ở Việt Nam tăng cao (Hình 4.7), xu hướng vận động của lãi suất USD, cũng tương tự như lãi suất VND, tăng rất nhanh và cao nhất vào tháng 5/2008 tại mức 6,5%. Giai đoạn tiếp theo khi lạm phát giảm dần thì lãi suất USD cũng giảm dần.

Hình 4.7: Lãi suất tiền gửi USD ở Việt Nam (%/năm)

g. Tỷ giá hối đoái (VND/ USD)

Tỷ giá hối đoái là tỷ giá trung bình hàng tháng, được tính theo nội tệ/ngoại tệ, tức là số đơn vị Việt Nam đồng phải bỏ ra để mua một USD. Nghiên cứu sử dụng tỷ giá hối đối VND/USD thay vì tỷ giá hữu hiệu thực vì phần lớn các giao dịch của Việt Nam với quốc tế đều sử dụng đồng USD. Ngoài ra, nghiên cứu cũng đã thử sử dụng tỷ giá hữu hiệu thực nhưng kết quả khơng có ý nghĩa cao. Dữ liệu về tỷ giá hối đoái được lấy từ thống kê tài chính quốc tế IMF.

Mơ tả dữ liệu:

Hình 4.8: Tỷ giá hối đối danh nghĩa VND/USD

Nguồn: IFS

Như đã phân tích cụ thể trong chương chính sách tỷ giá ở Việt Nam, NHNN đã có những can thiệp nhất định vào thị trường ngoại hối với mục đích để ổn định tỷ giá hối đối, do vậy TGHĐ hầu như không thay đổi nhiều trong suốt giai đoạn từ 2004-2006 (trong giai đoạn này dữ trự ngoại hối của Việt Nam cũng tăng lên đáng kể, điều này có thể hàm ý rằng NHNN mua đơ la khi mà các dòng vốn đầu tư đổ vào nền kinh tế ngày càng tăng) nhưng từ

năm 2007 trở đi, tỷ giá hối đối đã có những biến động nhất định11

. Theo lý thuyết về tỷ giá hối đoái dựa trên cách tiếp cận thị trường tài sản, thì những dao động về tỷ giá trong ngắn hạn là trước hết là do sự thay đổi của cung tiền và sau đó là lãi suất. Trong điều kiện ngắn hạn, mức giá cứng nhắc, khi cung tiền nội địa tăng, lãi suất tiền gửi nội tệ giảm so với ngoại tệ, do đó cầu nội tệ giảm, và người dân chuyển sang giữ các tài sản ngoại tệ, cầu ngoại tệ tăng, khiến ngoại tệ lên giá và TGHĐ tăng. Với một quốc gia áp dụng cơ chế TGHĐ cố định, NHNN của quốc gia đó sẽ có những biện pháp can thiệp để neo mềm12 tỷ giá vào thời kỳ sau đấy. Quan hệ này không rõ ràng nhưng từ quan sát Hình 4.7 và Hình 4.8, chúng ta có thể nhận ra một vài bằng chứng sau: tháng 1/2007 và điển hình là nửa đầu năm 2008, khi lãi suất tăng lên thì tỷ giá hối đối có xu hướng giảm đi, nhưng ngay sau đó NHNN đã thực thi các biện pháp can thiệp để hạn chế TGHĐ giảm bởi điều này hàm ý rằng đồng Việt Nam tăng giá so với đồng đô la, do vậy ảnh hưởng đến sức cạnh tranh của hàng hoá xuất khẩu của Việt Nam.

4.3 Mơ hình thực nghiệm

Để phân tích ảnh hưởng của cú sốc tỷ giá vào lạm phát như mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, nhóm nghiên cứu sử dụng mơ hình tự hồi quy theo Vectơ VAR.

Dựa trên những lập luận trong phần 3.1, nghiên cứu xây dựng mơ hình VAR gồm 7 biến nội sinh : xt= OPGAP; DLOG(CPI); DLOG(VND); DLOG(FCD); DLOG(RVND); DLOG(RUSD); DLOG(ER) và một biến ngoại

sinh là giá dầu DLOG(OIL). Trong đó: OIL: giá dầu được điều chỉnh loại bỏ

11 Nguyên nhân đã được phân tích rõ trong phần cơ chế và diễn biến tỷ giá. 12 Neo mềm: dao động trong một biện độ cho phép.

yếu tố vụ mùa; OPGAP: khoảng cách sản lượng hay còn được gọi là chênh

lệch giữa sản lượng thực và sản lượng tiềm năng; ER là tỷ giá danh nghĩa

VND/USD được điều chỉnh để loại bỏ yếu tố vụ mùa; cung tiền M2; CPI: chỉ số giá tiêu dùng được điều chỉnh để loại bỏ yếu tố vụ mùa; RVND là lãi suất tiền gửi Việt Nam đồng kỳ hạn 3 tháng; RUSD là lãi suất tiền gửi USD kỳ hạn 3 tháng; LOG: cơ chế logarit tự nhiên và D minh hoạ cho sai phân cấp

một của LOG các biến.

Để tạo ra những cú sốc cấu trúc, nghiên cứu sử dụng phân tích Cholesky13 của ma trận Ω, ma trận phương sai - hiệp phương sai của phần dư VAR theo dạng rút gọn. Và nhiệm vụ của phần này là xây dựng ma trận quan hệ giữa các phần dư VAR dạng rút gọn (εt ) và các biến nhiễu cấu trúc (et).

Tuy nhiên, để xây dựng được ma trận này, ta cần phải xác định được thứ tự của các biến bởi thứ tự này sẽ nhận dạng các cú sốc cấu trúc và ảnh hưởng nhất định đến kết quả nghiên cứu. Các thứ tự khác nhau thì tạo ra các kết quả khác nhau.

Thứ tự của các biến trong mơ hình VAR đệ quy được căn cứ theo những lập luận được đề xuất bởi Bernanke và Mihov (1998): Những biến phi chính sách (sản lượng và giá cả) xếp trước và tiếp đến là các biến liên quan đến chính sách (cung tiền, lãi suất, tỷ giá hối đoái). Thứ tự này cũng thể hiện những giả định ngầm về cấu trúc động của nền kinh tế Việt Nam. Thứ nhất, sản lượng công nghiệp không bị ảnh hưởng đồng thời bởi các cú sốc của các

13

Ma trận Cholesky là một trường hợp đặc biệt của ma trận ba đường chéo. Ma trận ba đường chéo có ngoại trừ các phần tử trên 3 đường chéo chính, các phần tử cịn lại điều là 0, và tất nhiên khi ta có thể tách A = LU A: Ma trận 3 đường chéo

L: Ma trận tam giác dưới U: Ma trận tam giác trên

biến khác. Thứ hai, mức giá bị ảnh hưởng bởi những thay đổi trong sản

lượng. Cả sản lượng và giá cả không bị ảnh hưởng cùng lúc bởi bất kỳ cú sốc chính sách nào trong cùng một thời kỳ. Nói cách khác, những thay đổi trong biến chính sách khơng làm sản lượng và mức giá thay đổi ngay trong thời kỳ đấy, mà những sự thay đổi này chỉ bắt đầu ở các thời kỳ sau 1 đến 2 tháng hoặc dài hơn (Độ trễ của chính sách). Tuy nhiên, những thay đổi trong sản lượng và giá cả dẫn đến những thay đổi trong cung tiền của Việt Nam đồng cũng như ngoại tệ. Bởi vì Việt Nam đồng là đồng tiền chính cho các giao dịch ở Việt Nam nên cầu tiền Việt Nam đồng được giả định phản ứng trước đối với những thay đổi trong sản lượng và mức giá. Sau đó, cầu tiền ngoại tệ (được đại diện bởi tiền gửi ngoại tệ ở ngân hàng) thì bị ảnh hưởng bởi những thay đổi trong sản lượng, giá cả và cung tiền nội địa.

Căn cứ vào những thay đổi của sản lượng, giá cả và những điều kiện trong thị trường tiền tệ, Ngân hàng nhà nước Việt Nam có thể xác định lãi suất của các khoản tiền gửi Việt Nam đồng và USD bằng cách sử dụng những công cụ gián tiếp hoặc trực tiếp. Những thay đổi của lãi suất sẽ làm thay đổi tỷ giá ngay trong thời kỳ đấy (dựa trên cách tiếp cận tài sản và lý thuyết về sự thay đổi của tỷ giá trong ngắn hạn cũng như thực tế của Việt Nam như được phân tích trong phần 4.2 mô tả dữ liệu về TGHĐ). Những thay đổi trong cung tiền, lãi suất và tỷ giá hối đoái được giả định tác động đến sản lượng và giá cả trong thời kỳ tiếp theo.

Từ những lập luận trên, mơ hình rút gọn VAR14 được xây dựng như sau:

14 Cách xây dựng mơ hình VAR rút gọn như các phương trình ban đầu và mối liên hệ với mơ hình VAR cấu trúc được trình bày trong phụ lục 1.

Bảng 4.1: Ma trận tam giác Cholesky 11 11 21 22 31 32 33 41 42 43 44 51 52 53 54 55 61 62 63 64 65 66 71 72 73 74 75 76 77 opgap opgap cpi cpi vnd vnd usd usd rvnd rvnd rusd rusd er er b e b b e b b b e b b b b e b b b b b e b b b b b b e b b b b b b b e                                                                  Nguồn: Tính tốn bởi nhóm nghiên cứu

Những giả định này có thể hợp lý với những hành vi thực tế của nền kinh tế Việt Nam. Đầu tiên, các hãng không thay đổi sản lượng và giá một cách bất ngờ để phản ứng lại những thay đổi không được dự báo trong chính sách tiền tệ trong cùng một thời kỳ do chi phí điều chỉnh tương đối cao cũng như việc lập kế hoạch đòi hỏi nhiều thời gian, trong khi đó Ngân hàng nhà nước Việt Nam có thể thiết lập chính sách tiền tệ một cách nhanh chóng để phản ứng lại những thay đổi trong sản lượng và giá cả. Giả định này có cơ sở do Ngân hàng nhà nước Việt Nam có thể thiết lập chính sách tiền tệ trong khn khổ được quy định bởi Quốc hội để hỗ trợ nền kinh tế đạt được những mục tiêu sản lượng và lạm phát nhất định. Hơn nữa, những thay đổi trong sản lượng thông thường ảnh hưởng ngay đến những thay đổi trong mức giá vì sản lượng thường phản ứng chậm hơn so với giá cả. Do vậy, giá được giả định để phản ứng lại sản lượng ngay lập tức.

Thứ hai, những thay đổi trong sản lượng và giá cả dẫn đến những thay

đổi trong cầu và cung tiền. Trong mơ hình nghiên cứu, phương trình tiền tệ dựa trên cầu tiền cho Việt Nam đồng và ngoại tệ được thể hiện bằng phương trình ở dịng 3 và 4 trong Bảng 4.1. Phương trình cung tiền được thể hiện bởi

Theo cách tiếp cận tài sản và thực tế ở nền kinh tế Việt Nam, những thay đổi trong thị trường tiền tệ sẽ làm tỷ giá hối đoái dao động trong ngắn hạn, và ngay trong tháng mà thay đổi này xảy ra. Nghiên cứu của Ito và Sato (2006) về MCTGLP ở một vào nước Đông Á cũng đặt biến TGHĐ sau biến tiền tệ và ngay thời kỳ sau đấy (tháng liền sau), khi mà TGHĐ thay đổi do những thay đổi của thị trường tiền tệ thì NHNN sẽ trực tiếp can thiệp để đạt neo tỷ giá trong một biên độ dao động nhất định. Do vậy, nghiên cứu hồn tồn có lý do để đặt biến TGHĐ sau biến lãi suất.

CHƢƠNG 5

KẾT QUẢ MƠ HÌNH

“Như đã được thảo luận trong chương 4, mơ hình được sử dụng là mơ hình VAR gồm 7 biến nội sinh là: khoảng cách sản lượng, dao động của tỷ giá hối đoái, thay đổi của cung tiền Việt Nam đồng, tiền gửi ngoại tệ, lãi suất tiền gửi kỳ hạn 3 tháng của Việt Nam đồng và USD và lạm phát, tỷ giá hối đoái. Biến giá dầu được xem là biến ngoại sinh trong mơ hình. Phần dư dạng rút gọn từ mơ hình VAR được trực giao bằng cách sử dụng phân tích Cholesky để nhận dạng các cú sốc cấu trúc theo ma trận (Bảng 4.1). Do vậy, nhiệm vụ của chương này gồm có: kiểm định nghiệm đơn vị, xác định độ dài của trễ, kiểm định tính ổn định của mơ hình, phân tích phản ứng cú sốc và phương sai”.

5.1 Kiểm định nghiệm đơn vị

Kiểm định nghiệm đơn vị ADF được sử dụng để xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu. Vấn đề tính dừng là một trong những điều kiện quan trọng khi phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian. Nếu chuỗi khơng dừng thì sẽ tạo ra hồi quy giả mạo và làm sai lệch kết quả mơ hình.

Kiểm định giả thiết:

H0: chuỗi không dừng H1: chuỗi dừng

Điều kiện bác bỏ H0 nếu:  lớn hơn giá trị tuyệt đối của giá trị thống kê tại các mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10% tùy thuộc vào độ tin cậy sử dụng.

Như vậy, kết quả kiểm định ADF (phụ lục 2) cho thấy tất cả các biến đều có hiện tượng là chuỗi không dừng và có liên kết bậc 1-I(1) và có tính xu hướng nên đã được thay thế bởi sai phân bậc một của biến. Tuy nhiên, sai

phân bậc một này có tính dừng theo xu hướng nên nghiên cứu đã sử dụng sai phân bậc một của logarit tự nhiên các biến số. Kết quả cho thấy sai phân bậc nhất của logarit tự nhiên các biến số - kí hiệu là DLOG(X) - là chuỗi dừng tự nhiên. Riêng biến OPGAP đã được xử lý theo kỹ thuật Hodrick-Prescott nên OPGAP là chuỗi dừng tự nhiên.

5.2 Độ dài của trễ và tính ổn định của mơ hình VAR

Số bậc của chuỗi dừng (hiện tượng trễ) trong mơ hình VAR có ý nghĩa hết sức quan trọng để định dạng mơ hình. Bảng 5.1 thể hiện những tiêu chuẩn xác định độ trễ của phân tích VAR.

Theo các tiêu chuẩn dưới đây, độ trễ có thể là 0; 2 và 3. Nghiên cứu chọn lựa độ trễ là 2 vì những lý do sau: Thứ nhất, độ trễ là 0 là không hợp lý do giá trị của kỳ trước thường có những ảnh hưởng nhất định đến kỳ sau và kỳ vọng giá trị tương lai thường được dựa trên giá trị hiện tại. Thứ hai, độ trễ càng nhỏ càng tốt vì số quan sát là có hạn nên nếu tăng độ dài của trễ sẽ làm cho bậc tự do bị giảm, do vậy ảnh hưởng đến chất lượng của các ước lượng. Thứ ba, các kiểm định diagnostic dưới đây chứng minh rằng độ trễ bằng 2 là phù hợp.

Bảng 5.1: Xác định độ dài của trễ trong mơ hình VAR

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 212,1675 NA 5,14e-13 -8,432659 -7,881551* -8,225273*

1 272,1337 96,96663 3,33e-13 -8,899306 -6,419321 -7,966071 2 326,1330 71,23307* 3,17e-13* -9,112041 -4,703178 -7,452956 3 384,7112 59,82462 3,29e-13 -9,519627* -3,181887 -7,134693

Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên phần mềm EVIEW 5.0

Tính ổn định của mơ hình VAR được trình bày ở Phụ lục 3, chứng minh rằng mơ hình VAR thỏa mãn các điều kiện ổn định vì tất cả các gốc (roots of

modulus) đều nằm trong đường tròn đơn vị. Do vậy, sai số chuẩn trong các

phân tích các thay đổi xảy ra được trình bày trong mơ hình có giá trị.

Những kiểm định Diagnostic được trình bày trong phụ lục 4 cũng chứng minh rằng tại mức ý nghĩa 1%, tất cả đều có phân phối chuẩn, phương sai của sai số không đổi và không có hiện tượng tự tương quan tại các độ trễ. Tuy nhiên với mức ý nghĩa 5%, một số kết quả kiểm định cho thấy có các hiện tượng trên xuất hiện, tuy nhiên mục tiêu chính của mơ hình VAR là để phân tích mối liên hệ động, lẫn nhau giữa các biến trong hệ thống hơn là ước lượng tham số trong từng phương trình cụ thể, do vậy sự hiện diện của những hiện tượng này trong mơ hình VAR có thể khơng phải là mối quan tâm chính trong nghiên cứu này. Ngồi ra, kiểm định tính ổn định của mơ hình VAR đã chứng minh rằng những độ lệch chuẩn trong phân tích các thay đổi đều có giá trị.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu đã ước lượng mức chuyển tỷ giá vào lạm phát ở việt nam theo mô hình tự hồi quy vectơ VAR, với sự hỗ trợ của phần mềm eview 5 0 (Trang 47)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(78 trang)