V. NỘI DUNG CỦA NGHIÊN CỨU:
3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu
3.1.1. Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Đề xuất quy trình nghiên cứu của tác giả
3.1.2. Mơ hình và giả thiết nghiên cứu
3.1.2.1. Mơ hình nghiên cứu
Y= α + β1 * INF + β2*GR + β3* EX + β4* IM + ε
Trong đó: Y: Tỷ giá USD/VND, INF: Lạm phát, GR: Tốc độ tăng trƣởng kinh tế, EX: Xuất khẩu, IM: Nhập khẩu, ε: phần dƣ
3.1.2.2. Giả thiết nghiên cứu
H01: Lạm phát có tác động cùng chiều đến tỷ giá USD/VND.
Lạm phát trong nƣớc tăng có tác động làm giá hàng hoá trong nƣớc tăng tƣơng đối so với so với hàng hố nƣớc ngồi nên cầu hàng hố trong nƣớc của ngƣời nƣớc ngồi giảm, cung ngoại tệ giảm làm đồng ngoại tệ tăng giá tức tỷ giá tăng và ngƣợc lại trong trƣờng hợp lạm phát giảm.
H02: Tốc độ tăng trƣởng kinh tế có tác động cùng chiều đến tỷ giá USD/VND Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
Thu thập số liệu liên quan đến đề tài nghiên cứu
Phân tích diễn biến và tác động của các yếu tố vĩ mô đến tỷ giá trong
ngắn hạn và dài hạn
Tăng trƣởng kinh tế tăng làm cho nhu cầu trong nƣớc về hàng hoá nhập khẩu tăng nên cầu ngoại tệ tăng làm cho đồng ngoại tệ tăng giá hay tỷ giá tăng và ngƣợc lại nên tăng trƣởng kinh tế có tác động cùng chiều đến tỷ giá USD/VND.
H03: Giá trị xuất khẩu có tác động ngƣợc chiều đến tỷ giá USD/VND
Xuất khẩu tăng khiến cung ngoại tệ tăng, đồng ngoại tệ giảm giá, đồng nội tệ tăng giá hay tỷ giá USD/VND giảm. Vì vậy xuất khẩu có tác động ngƣợc chiều đến tỷ giá USD/VND.
H04: Giá trị nhập khẩu có tác động cùng chiều đến tỷ giá USD/VND
Giá trị nhập khẩu tăng khiến cầu ngoại tệ tăng, đồng ngoại tệ tăng giá, đồng nội tệ giảm giá hay tỷ giá USD/VND tăng và ngƣợc lại. Vì vậy nhập khẩu có tác động cùng chiều đến tỷ giá.
3.1.3. Phương pháp phân tích số liệu
3.1.3.1. Nguồn số liệu
Các chuỗi dữ liệu trong mơ hình là dữ liệu thứ cấp có thời gian từ quý 1 năm 2002 đến quý 4 năm 2013, thu thập từ các nguồn dữ liệu đáng tin cậy của Tổng Cục thống kê, Ngân hàng Nhà nƣớc, IMF, Tổng cục hải quan...
Bảng 3.1: Biến và ký hiệu sử dụng trong mơ hình kiểm định tác động của chỉ số giá tiêu dùng, thu nhập, xuất khẩu, nhập khẩu, lãi suất đến tỷ giá.
Biến Nguồn Ký hiệu
Tỷ giá IMF, NHNN Y
Tỷ lệ lạm phát IMF, Tổng cục thống kê CPI Tốc độ tăng trƣởng kinh tế IMF, Tổng cục thống kê GDP
Xuất khẩu Tổng cục hải quan EX
Nhập khẩu Tổng cục hải quan IM
Tỷ giá Y là tỷ giá của cặp tiền tệ USD/VND
Tỷ lệ lạm phát đƣợc tính theo tốc độ thay đổi CPI so với cùng kỳ trƣớc đó, CPI đƣợc quy đổi theo năm 2001.
GDP đƣợc tính theo tốc độ thay đổi của tổng thu nhập quốc nội so với cùng kỳ trƣớc đó.
Xuất khẩu và nhập khẩu tính theo đơn vị tỷ USD, đƣợc lấy theo logarit cơ số 10 nhằm nhằm giảm bớt độ phân tán cao và để thuận lợi trong việc nhận dạng và phân tích dữ liệu.
Số liệu đƣợc thu thập vào phần mềm Excel, sau khi xử lý, số liệu đƣợc phân tích tính tốn bằng phần mềm Eview 7 thơng qua một số kỹ thuật định lƣợng.
3.1.3.2. Kỹ thuật xử lý số liệu
- Kiểm định nghiệm đơn vị
Kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định đƣợc sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay khơng dừng.
Giả sử ta có phƣơng trình hồi quy nhƣ sau:
Yt = ρYt-1 + ut (-1 ≤ ρ ≤ 1) (3.1) Ta có các giả thuyết:
H0: ρ =1 (là chuỗi không dừng).
H1: ρ <1 (là chuỗi dừng).
Phƣơng trình (3.1) tƣơng đƣơng với phƣơng trình (3.2) sau đây: Yt – Y t-1 = ρYt-1 - Y t-1 + ut = (ρ-1)Y t-1 + ut
ΔY = δ Y t-1 + ut (3.2)
Nhƣ vậy các giả thuyết ở trên có thể đƣợc viết lại nhƣ sau:
H0: δ = 0 (là chuỗi không dừng).
H1: δ < 0 (là chuỗi dừng).
Dickey và Fuller cho rằng giá trị ƣớc lƣợng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác suất τ (taustatistic, τ = giá trị δ ƣớc lƣợng/sai số của hệ số δ). Kiểm định thống kê τ còn đƣợc gọi là kiểm định Dickey – Fuller (DF). Kiểm định DF đƣợc ƣớc lƣợng với 3 hình thức:
- Khi Yt là một bƣớc ngẫu nhiên khơng có hằng số:
ΔY = δ Y t-1 +ut (3.3)
- Khi Yt là một bƣớc ngẫu nhiên với hằng số xoay quanh một đƣờng xu thế cố định :ΔY = β1 + β2 TIME + δY t-1 +ut (3.5)
Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê τ tính tốn với giá trị thống kê tra bảng DF. Tuy nhiên, do có thể có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi giữa các ut do thiếu biến, nên ngƣời ta thƣờng sử dụng kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey – Fuller Test). Kiểm định này đƣợc thực hiện bằng cách đƣa thêm vào phƣơng trình (3.5) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ΔYt:
ΔY = β1 + β2 TIME + δY t-1 + αiΔYt-1 + ut (3.6) Kết quả nếu τADF < τα với α lần lƣợt tại các mức ý nghĩa thống kê.
Ta kết luận chấp nhận giả thuyết H0 tức chuỗi Y là không dừng và ngƣợc lại. - Kiểm định đồng liên kết Johansen
Cơ sở vững chắc của mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM dựa trên khái niệm rằng có tồn tại quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến có liên quan. Việc kiểm tra đồng tích hợp là để trả lời cho câu hỏi tồn tại hay không mối quan hệ. Việc kiểm tra đồng tích hợp nhằm xác định trạng thái cần bằng hoặc quan hệ dài hạn giữa các biến khảo sát. Nếu kết quả xác định có tồn tại ít nhất một quan hệ dài hạn giữa các biến, sau đó sự phân khúc của các biến dài hạn đƣợc giới hạn thì những biến này gọi là đồng tích hợp. Để điều tra nghiên cứu mối tƣơng quan dài hạn giữa tỷ giá và các biến kinh tế vĩ mô nhƣ một hệ phƣơng trình, chúng ta vận dụng phép kiểm định đồng tích hợp đa lƣợng biến Johansen. Mối quan hệ giữa các biến dựa trên mơ hình sau đây:
xt = A0 + ∑(j=1 k) Ajxj-t + εt Trong đó:
A0 là một vector (nx1) hằng số
xt là một vector (nx1) hằng số của những biến dừng ở sai phân bậc 1 k là độ trễ
Quá trình tự hồi quy của những vector đƣợc điều chỉnh lại và chuyển vào mơ hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM)
Δ xt = A0 + ∑(j=1 k-1)ӶjΔxt-j + ...+ ∏Δxt-1 +εt Trong đó : Ӷ i= -∑(i=j+1k)Aj
Với I là một ma trận đồng nhất thức (nxn)
Δ sai phân là giá trị kiểm tra (trace value) và (maximum eigen value) đƣợc dùng để tìm ra số lƣợng đồng tích hợp nếu có.
Giả thiết H0: Khơng có đồng liên kết
Khi so sánh giá trị (trace value) hoặc giá trị (maximum eigen value) với giá trị (critical value) ở mức ý nghĩa α% (1%, 5%, 10%).
Nếu: (trace value) hoặc giá trị (maximum eigen value) < giá trị (critical value) chấp nhận giả thiết H0: khơng có đồng liên kết
Nếu: (trace value) hoặc giá trị (maximum eigen value) > giá trị (critical value) bác bỏ giả thiết H0 (tức là tồn tại đồng liên kết).
- Phương pháp ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số VECM (Vertor Error Correction Model)
Kiểm định đồng tích hợp theo phương pháp của Johansen và Juselius (1990)
Kết quả kiểm tra nếu phát hiện có tồn tại ít nhất 1 vector đồng tích hợp giữa các biến khảo sát có nghĩa là tồn tại một mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến có liên quan thì tiếp tục thực hiện bƣớc 2. Phƣơng trình hồi quy đồng tích hợp thể hiện mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến khảo sát).
Yt = b + ∑(j=1 m)ΦECONt + ECTt
Vector đồng tích hợp đƣợc đo bằng cách biến đối phần dƣ từ phƣơng trình hồi quy Yt lên ECONt nhƣ sau: ECTt = Yt - ∑(j=1 m)ΦECONt –b
Trong đó:
Yt: là biến phụ thuộc (tỷ giá)
ECONt: các biến độc lập (các biến kinh tế vĩ mơ) ECTt: phần dƣ của phƣơng trình
Φ, b là hệ số của ma trận tƣơng đƣơng về kích cỡ m: biến đố độc lập
Ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM
Nếu kết quả kết luận có đồng tích hợp giữa các biến khảo sát hay quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu tồn tại, mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM đƣợc ƣớc lƣợng nhƣ sau:
ΔYt = c + ∑(i=1p)μiΔYt-1 + ∑(j=1 m)∑(j=1 k)ΦijΔECONt + γ1ECTt-1+ ρt
Trong đó:
ΔYt : sai phân bậc 1 của biến phụ thuộc
ΔYt-1: sai phân bậc 1 của biến phụ thuộc lấy độ trễ là t-1
ΔECONt: Sai phân bậc 1 của các biến kinh tế vĩ mô và lấy độ trễ là t-1
ECTt-1: phần dƣ thu đƣợc từ phƣơng trình hồi quy đồng tích hợp ở bƣớc trên và lấy độ trễ là t-1
c, μi, Φij, γ1: các hệ số của các ma trận tƣơng đƣơng về kích cỡ ρt: phần dƣ trong phƣơng trình hồi quy
p&k: thơng số độ trễ tƣơng ứng m: biến số độc lập trong phƣơng trình
Điều kiện của mơ hình hiệu chỉnh sai số là phải có hệ số γ1 có dấu âm (-1) và có giá trị nằm giữa 0 và 1, điều này cho biết rằng có sự hội tụ của mơ hình hƣớng về trạng thái cân bằng trong dài hạn, đồng thời cũng cho thấy bao nhiêu phần trăm điều chỉnh xảy ra ở mỗi thời đoạn.