CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT
4.2. Biến số và dữ liệu
Dữ liệu được sử dụng trong mơ hình là dữ liệu theo tần suất quý trong giai đoạn từ quý 3/2000 đến quý 4/2014. Lý do sử dụng dữ liệu từ q 3/2000 là vì OMO chính thức được sử dụng ở Việt Nam kể từ tháng 7/2000. Để đảm bảo tính thống nhất về nguồn, tác giả chủ yếu thu thập dữ liệu từ IMF, những nguồn còn lại chỉ được sử dụng trong trường hợp IMF khơng có dữ liệu (Bảng 4.2). Ví dụ, dữ liệu GDP được lấy từ Datastream. Để tính tốn biến ∆REERt, ngồi các dữ liệu về tỷ giá VND/USD, tỷ giá giữa USD với các đồng tiền khác và chỉ số giá sản xuất của các nền kinh tế được lấy từ IMF, dữ liệu về kim ngạch thương mại hai chiều giữa Việt Nam và các quốc gia khác được lấy từ Tổng cục thống kê – GSO.
Bảng 4.2: Cách tính tốn các biến và nguồn dữ liệu
STT Ký hiệu Cách tính tốn Nguồn
1 ∆NFA*t
(4.3)
Trong đó:
- NFAt = (TSC nước ngoài)t – (TSN nước ngoài)t; - là GDP danh nghĩa;
- Et là tỷ giá VND/USD ở thời điểm cuối kỳ t.
IMF (2014), Datastream (2014) 2 ∆NDA*t – ∆NFA* (4.4) t
Trong đó: MBt là tiền cơ sở.
IMF (2014), Datastream (2014)
3 ∆MMt
Ln( ) - Ln( )
Trong đó: M2t là cung tiền.
IMF (2014)
4 ∆CPIt Ln(CPIt) - Ln(CPIt-1)
Trong đó: CPIt là chỉ số giá. IMF (2014)
5 GAPt
Ln( ) - Ln( ) Trong đó:
- là GDP thực;
- là GDP tiềm năng (tính bằng phương pháp
STT Ký hiệu Cách tính tốn Nguồn
6 ∆REERt
Ln(REERt) - Ln(REERt-1)
Trong đó: REERt là tỷ giá thực đa phương với rổ tiền tệ gồm 17 đồng tiền của đối tác thương mại chính3, được tính theo cơng thức:
∏ ( )
với NERi là tỷ giá hối đoái danh nghĩa của ngoại tệ i
so với VND;
wi là tỷ trọng kim ngạch xuất nhập khẩu của nước i trong rổ tiền;
P* 4
i là chỉ số giá sản xuất (PPI/WPI) của đối tác thương mại thứ I;
Pn là chỉ số giá tiêu dùng (CPI) của Việt Nam.
IMF (2014), GSO (2014) 7 ∆(r*t + Eet+1) (r*t + ln(et+1)) - (r*t-1 + ln(et)) Trong đó:
- r*t là lãi suất tín phiếu kho bạc của Mỹ; - et+1 là tỷ giá VND/USD trung bình ở kỳ t+15.
IMF (2014)
8 d1 và d2
d1 = 2 nếu ∆NDA*t < 0 và d1 = 0 nếu ∆NDA*t > 0
d2 = 2 nếu ∆NFA*t < 0 và d2 = 0 nếu ∆NFA*t > 0
9 SDrt
SDrt = (1/5) * √∑ ̂ (4.5)
với ̂ ) ∑(
Trong đó: rt là lãi suất VND6.
IMF (2014)
3 Bao gồm các nước: Trung Quốc, Singapore, Nhật Bản, Hàn Quốc, Thái Lan, Malaysia, Hồng Kông, Mỹ, Indonesia, Đức, Úc, Anh, Pháp, Nga, Philippines, Đài Loan, Hà Lan.
4
Với các nước khơng có chỉ số giá sản xuất (PPI – Producer Price Index), chỉ số giá bán buôn (WPI – Wholesale Price Index) được sử dụng để thay thế.
5Tỷ giá VND/USD trung bình ở kỳ t+1 được chọn làm biến gần đúng của kỳ vọng tỷ giá VND/USD ở kỳ t+1
6Biến động của lãi suất (SDrt) và tỷ giá (SDet) thường được tính là độ lệch chuẩn của lãi suất VND (theo ngày) và độ lệch chuẩn của tỷ giá VND/USD (theo ngày) trong vịng ba tháng. Tuy nhiên, do khơng thể tiếp cận được dữ liệu theo ngày nên các biến số này được tính là độ lệch trung bình động của lãi suất từ 5 quý và độ lệch trung bình động của tỷ giá từ 5 quý theo công thức (4.5) và (4.6). Đây là cách tính kế thừa từ Brissimis và cộng sự (2002).
STT Ký hiệu Cách tính tốn Nguồn 10 SDet SDet = (1/5) * √∑ ̂ (4.6) với ̂ ) ∑(
Trong đó: et là tỷ giá VND/USD
IMF (2014)
Nguồn: Tác giả.
Liên quan đến biến ∆NFA*t, sự biến động của NFA được tính tốn hiệu chỉnh theo cơng thức (4.3). Điều này được giải thích là do giá trị của NFA trong bảng cân đối kế toán của NHTW được định giá bằng đồng nội tệ và NHTW thường định giá lại vào cuối kỳ kế toán. Ngay cả khi NHTW không thực hiện giao dịch mua bán trên thị trường ngoại hối, giá trị của NFA vẫn có thể thay đổi do biến động tỷ giá. Vì vậy, việc loại trừ tác động của sự định giá lại ra khỏi giá trị sổ sách của NFA là cần thiết. Do giá trị của MB không bị ảnh hưởng bởi việc định giá lại nên sự biến động của NDA (hiệu chỉnh) được tính tốn theo cơng thức (4.4).
Thống kê mơ tả và ma trận tương quan giữa các biến số được trình bày chi tiết ở Phụ lục 6.
4.3.Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Yêu cầu đầu tiên đặt ra khi tiến hành hồi quy với dữ liệu chuỗi thời gian là tính dừng. Do đó, luận văn sử dụng phương pháp Augmented Dickey Fuller (ADF) và Phillips Perron (PP) để kiểm định vấn đề này. Trên cơ sở đảm bảo tính dừng của chuỗi dữ liệu, luận văn mới tiếp tục thực hiện các kỹ thuật ước lượng tiếp theo.
Để đo lường hệ số vơ hiệu hóa và hệ số bù trừ đối với trường hợp của Việt Nam giai đoạn 2000 – 2014 trong hệ phương trình (4.1) và (4.2), luận văn thực hiện ước lượng bằng phương pháp 2SLS. Tiếp theo, luận văn tiến hành kiểm định tính phù hợp của kết quả ước lượng. Các kiểm định White, Breusch Godfrey LM và Jarque – Bera lần lượt được sử dụng để kiểm định các giả thiết của mơ hình, bao gồm: (i) Phần dư có phương sai khơng đổi; (ii) Phần dư khơng có hiện tượng tự tương quan; (iii) Phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Trên cơ sở các giả thiết của mơ hình khơng bị vi phạm (hoặc bị vi phạm nhưng đã được khắc phục), luận văn tiếp tục kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số.
Ngoài ra, để xem xét sự biến động của hệ số vơ hiệu hóa và hệ số bù trừ, luận văn cịn tiến hành ước lượng cuốn chiếu (rolling estimation). Cụ thể, ban đầu, luận văn thực hiện ước lượng trên mẫu gồm 30 quan sát từ quý 3/2000 đến quý 1/2008. Sau đó, luận văn tiến hành
thêm một quan sát phía sau và bớt một quan sát ở đầu sao cho cỡ mẫu khơng đổi (ví dụ: q 4/2000 – quý 2/2008, quý 1/2001 – quý 3/2008…) và cứ mỗi lần thêm bớt là một lần ước lượng lại kết quả của các hệ số.
4.4.Kết quả nghiên cứu
4.4.1.Kết quả kiểm định tính chất của chuỗi dữ liệu
Kết quả trong Bảng 4.3 cho thấy các chuỗi dữ liệu đều dừng theo cả ADF và PP ở mức ý nghĩa 10%. Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng Biến số Trị thống kê ADF Trị thống kê PP Biến số Trị thống kê ADF Trị thống kê PP ∆NFA*t -5,004924*** -4,998672*** ∆REERt-1 -9,464834*** -9,554359*** ∆NDA*t -3,050974*** -7,911880*** ∆(r*t + Etet+1) -4,710321*** -4,680043*** ∆MMt -8,373575*** -8,416203*** (d1 -1)SDrt-1 -3,514237*** -7,161218*** ∆CPIt-1 -2,659388*** -2,873992*** (d2 -1)SDet-1 -1,801756* -4,208111*** GAPt-1 -2,366293** -3,702554*** Ghi chú: ***, **, * chỉ mức ý nghĩa ở 1%, 5% và 10% Nguồn: Tính tốn của tác giả.
4.4.2.Kết quả ƣớc lƣợng
Do kết quả kiểm định của mơ hình ban đầu cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 ở phương trình (4.2) nên luận văn đã khắc phục bằng cách đưa thêm AR (1) vào phương trình. Kết quả kiểm định đối với mơ hình sau điều chỉnh (Phụ lục 8) cho thấy các giả thiết của mơ hình khơng bị vi phạm. Vì vậy, kết quả ước lượng ở Bảng 4.4 là đáng tin cậy về mặt thống kê.
Bảng 4.4: Kết quả ước lượng mơ hình
Phƣơng tr nh (4.1) Phƣơng tr nh (4.2) C 0,037188*** (0,007657) 0,049382*** (0,006042) ∆NDAt _ -0,902841*** (0,064610) ∆NFAt -0,775073*** (0,131825) _ ∆MMt -0,689900*** (0,057309) -0,696716*** (0,061749) ∆CPIt-1 -0,181107 (0,139585) -0,318989* (0,196050)
Phƣơng tr nh (4.1) Phƣơng tr nh (4.2) GAPt-1 0,361283 (0,345271) 0,249573 (0,499940) ∆REERt-1 -0,163635* (0,091106) -0,115624 (0,085015) ∆(r*t + Etet+1) -0,214547 (0,329343) -0,454649 (0,293398) (d1 -1)*SDrt-1 -2,381362*** (0,917474) _ (d2 -1)*SDet-1 _ -1,562637* (0,870392) AR (1) _ 0,358534*** (0,141481) R2 hiệu chỉnh 0,934571 0,910666
Ghi chú: *** mức ý nghĩa 1%; ** mức ý nghĩa 5%; * mức ý nghĩa 12% Nguồn: Tính tốn của tác giả (chi tiết trình bày ở Phụ lục 7).
Hệ số ước lượng của α1 là -0,78 ở mức ý nghĩa 1%, hàm ý rằng 1% tăng lên của NFA sẽ được NHNN phản ứng bằng cách giảm 0,78% NDA. Như vậy, các can thiệp vơ hiệu hóa của NHNN chỉ đạt hiệu lực một phần. Điều này phản ánh các giao dịch mua bán ngoại hối của NHNN chưa được vơ hiệu hóa hồn tồn, do đó có thể tác động đến lượng cung tiền và lạm phát của nền kinh tế.
Trong khi đó, hệ số ước lượng của β1 là -0,90 ở mức ý nghĩa 1%, hàm ý rằng 1% giảm xuống của NDA sẽ được bù trừ bởi 0,90% tăng lên của NFA. Hệ số bù trừ cao cho thấy Việt Nam đã thực hiện tự do hóa các giao dịch vốn, tuy nhiên, hệ số này không đạt giá trị tuyệt đối là 1, cũng phản ánh rằng Việt Nam vẫn đang duy trì một số rào cản nhất định đối với lưu chuyển vốn. Quả thực, đối với giao dịch vãng lai, năm 2005, Việt Nam đã được IMF chính thức cơng nhận việc tn thủ các nghĩa vụ tại Điều VIII của Hiến chương IMF về thanh toán tài khoản vãng lai và chuyển tiền quốc tế. Đối với hoạt động FDI, các cải cách về luật pháp, đặc biệt là sự ra đời của Luật Đầu tư 2005 cho thấy hầu như khơng có bất cứ rào cản nào đối với dòng vốn này. Về hoạt động FPI, Việt Nam hiện chỉ duy trì rào cản liên quan đến tỷ lệ nắm giữ cổ phiếu của nhà đầu tư nước ngoài (49% đối với doanh nghiệp và 30% đối với ngân hàng) và nghĩa vụ thuế phải hoàn thành.
Ngoài hai hệ số nêu trên, hệ số của thay đổi số nhân tiền tệ (∆MMt) có ý nghĩa thống kê và mang dấu (-) trong cả hai phương trình. Điều này cho thấy sự tăng lên của số nhân tiền tệ có tác động làm dòng vốn chảy ra nước ngồi. Để đối phó với vấn đề này, NHNN có khuynh hướng thực thi CSTT thắt chặt.
Hệ số của thay đổi mức giá chung (∆CPIt-1) có ý nghĩa thống kê và mang dấu (-) trong phương trình (4.2), cho thấy lạm phát có ảnh hưởng tới đầu tư nước ngoài vào thị trường nội địa. Tuy nhiên, hệ số này khơng có ý nghĩa thống kê trong phương trình (4.1). Điều này có thể là do NHNN khơng có được sự độc lập hồn tồn trong điều hành CSTT mà đang chịu sự chi phối của Chính phủ, khiến CSTT thường chậm trễ, thiếu linh hoạt, ngay cả khi quốc gia đang phải đối mặt với tình trạng lạm phát leo thang. Tính độc lập về mặt thể chế của NHNN sẽ được thảo luận chi tiết hơn ở mục 4.5.
Hệ số của biến động lãi suất ((d1 -1)*SDrt-1) có ý nghĩa thống kê chứng tỏ NHTW đã sử dụng các công cụ trên thị trường tiền tệ nội địa, chẳng hạn như OMO nhằm mục tiêu ổn định lãi suất. Hệ số của của biến động tỷ giá ((d2 -1)*SDet-1) có ý nghĩa thống kê chứng tỏ NHTW đã sử dụng dự trữ ngoại hối để can thiệp trên thị trường ngoại hối nhằm ổn định tỷ giá khi nó biến động.
Ngồi ra, hệ số của các biến GAPt-1 và của ∆(r*t + Etet+1) khơng có ý nghĩa thống kê ở cả hai phương trình, do đó khơng thể kết luận về tác động của các biến này đến biến động dòng vốn và việc điều hành CSTT.
Xét sự biến động của hệ số vơ hiệu hóa, căn cứ vào kết quả ước lượng cuốn chiếu (Hình 4.1), hệ số này có xu hướng gia tăng. Nếu như trước 2012, hệ số vơ hiệu hóa dao động quanh mức -0,5 thì vào năm 2012, hệ số tăng lên -0,66 và sau đó duy trì ổn định ở mức này. Trong khi đó, hệ số bù trừ khơng có nhiều thay đổi trong suốt giai đoạn 2008 – 2014.
Hình 4.1a: Kết quả ước lượng cuốn chiếu (hệ số vơ hiệu hóa)
Hình 4.1b: Kết quả ước lượng cuốn chiếu (hệ số vơ hiệu hóa)
Nguồn: Tính tốn của tác giả.
4.5. Đánh giá kết quả
So sánh với nghiên cứu trước, mặc dù có sự khác biệt về phương pháp và kết quả ước lượng, nhưng luận văn cũng đi đến kết luận tương tự, rằng can thiệp vơ hiệu hóa của NHNN chỉ đạt hiệu lực một phần. Tuy nhiên, hiệu lực của can thiệp vơ hiệu hóa đang có xu hướng cải thiện theo thời gian.
Để làm rõ hơn xu hướng gia tăng của hệ số vơ hiệu hóa, luận văn tiến hành so sánh can thiệp của NHNN trong hai giai đoạn: 2007 – 2008 và 2012 – 2014. Đây đều là hai giai đoạn chứng kiến sự thặng dư tương đối lớn của BOP. Dưới sức ép ổn định tỷ giá, NHNN đã gia tăng dự trữ ngoại hối với quy mô lớn. Đi kèm với giao dịch mua vào ngoại tệ, NHNN đã thực hiện các biện pháp vơ hiệu hóa để loại trừ tác động của tích lũy dự trữ ngoại hối đến lạm phát.
Trong giai đoạn 2007 – 2008, các biện pháp vơ hiệu hóa theo nghĩa hẹp được sử dụng bao gồm: bán GTCG trên thị trường mở, phát hành 20.300 tỷ VND tín phiếu bắt buộc, chuyển tiền gửi Kho bạc từ hệ thống NHTM về NHNN. Thông thường, hầu hết các NHTW đều vơ hiệu hóa tác động của các giao dịch mua bán trên thị trường ngoại hối một cách tức thời hoặc với độ trễ rất ngắn (Hufner, 2003). Do đó, xét về tính kịp thời của can thiệp vơ hiệu hóa, ngoại trừ OMO, các biện pháp khác mà NHNN sử dụng không thỏa mãn được tiêu chí này bởi chúng chỉ được thực hiện từ sau tháng 3/2008, trong khi NFA đã gia tăng mạnh mẽ
ngay từ các tháng đầu năm 2007, còn vào thời điểm tháng 3/2008, chỉ tiêu này đang trên đà sụt giảm. Xét về quy mô, mặc dù các biện pháp can thiệp đã có tác dụng làm giảm NDA nhưng quy mô vẫn tương đối nhỏ so với sự gia tăng NFA, khiến MB tăng. Trong khi đó, biện pháp gia tăng tỷ lệ DTBB khơng có tác dụng làm giảm số nhân tiền tệ như mong đợi. Như vậy, can thiệp vơ hiệu hóa thiếu hiệu lực là một trong những nguyên nhân khiến cung tiền M2 tăng cao với tốc độ tăng lúc đỉnh điểm lên tới 50%, lạm phát tăng vọt từ 6,7% (năm 2006) lên 12,63% (năm 2007) và 19,89% (năm 2008).
Trong giai đoạn 2012 - 2014, NHNN chủ yếu vơ hiệu hóa tác động của tích lũy dự trữ đến lạm phát bằng công cụ OMO. Lạm phát trong giai đoạn này chỉ ở mức một con số, lần lượt là 9,1%, 6,6% và 4,1% trong các năm 2012, 2013 và 2014, qua đó phản ánh những chuyển biến tích cực trong điều hành CSTT nói chung và chính sách vơ hiệu hóa nói riêng của NHNN.
So với giai đoạn trước, hiệu lực của can thiệp vơ hiệu hóa đã được cải thiện vì những lý do sau:
Một là, sự thay đổi tích cực trong quan điểm, định hướng điều hành CSTT của NHNN. Khi phân tích về khung CSTT Việt Nam, Lê Thị Tuấn Nghĩa và Chu Khánh Lân (2013, 2014, 2015) cho rằng sở dĩ lạm phát được duy trì ở mức thấp trong giai đoạn 2012 – 2014 là nhờ NHNN đã lựa chọn kiểm soát lạm phát là mục tiêu xuyên suốt, chủ đạo cho điều hành CSTT quốc gia, chứ không theo đuổi CSTT đa mục tiêu như trước. Quả thực, Luật NHNN Việt Nam 1997 xác định: “CSTT quốc gia là một bộ phận của chính sách kinh tế - tài chính của Nhà nước nhằm ổn định giá trị đồng tiền, kiềm chế lạm phát, góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội, bảo đảm quốc phòng, an ninh và nâng cao đời sống của nhân dân”. Quy định này cho thấy Việt Nam theo đuổi CSTT đa mục tiêu và chính sách này trong suốt thời gian dài đã bộc lộ nhiều hạn chế, khi tăng trưởng cao và lạm phát thấp là những kết quả khó lịng đạt được đồng thời. Sự ra đời của Luật NHNN Việt Nam 2010 được xem là cột mốc đánh dấu sự thay đổi trong quan điểm điều hành chính sách của NHNN. Mục tiêu cao nhất của CSTT được xác định lúc này là “mục tiêu ổn định giá trị đồng tiền biểu hiện bằng chỉ tiêu lạm phát”. Do kiên định mục tiêu kiểm soát lạm phát, NHNN đã thể hiện sự chủ động hơn, tích cực hơn, linh hoạt hơn trong việc thực thi các biện pháp nhằm vơ hiệu hóa tác động của giao dịch mua bán ngoại hối đến cung tiền.
Hai là, sự bùng nổ lạm phát giai đoạn 2007 – 2008 giúp NHNN đúc kết được những bài học kinh nghiệm quý giá trong điều hành CSTT, đặc biệt là chính sách vơ hiệu hóa. Các can thiệp vơ hiệu hóa đã được tiến hành kịp thời hơn và với quy mô phù hợp hơn trước