Mở của nền kinh tế (OPEN)

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố vĩ mô cơ bản nền kinh tế việt nam (Trang 46)

CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.3.5mở của nền kinh tế (OPEN)

3.3 Xây dựng biến:

3.3.5mở của nền kinh tế (OPEN)

Biến OPEN đo lường độ mở của một nền kinh tế và được tính bằng tỷ lệ giữa tỷ lệ tổng kim ngạch xuất nhập khẩu trên GDP.

Về lý thuyết, ảnh hưởng của biến độ mở nền kinh tế đến tỷ giá hối đối thực là khơng chắc chắn và khơng thể tiên đốn được, độ mở của nền kinh tế có thể thay đổi thông qua biện pháp giảm thuế quan, tăng hạn ngạch, hoặc giảm thuế xuất khẩu. Việc giảm thuế hoặc tăng hạn ngạch làm giảm giá trong nước của hàng hóa mậu dịch, khi đó dẫn đến cả hiệu ứng thu nhập và hiệu ứng thay thế.

Với hiệu ứng thay thế, trong một hay nhiều giai đoạn, độ mở của nền kinh tế sẽ dẫn đến gia tăng trong nhu cầu hàng nhập khẩu, dẫn đến sự suy giảm trong cán cân thương mại, do đó làm giảm tỷ giá hối đoái thực.

Tuy nhiên hiệu ứng thu nhập: cho thấy rằng độ mở cửa của nền kinh tế là rất khó xác định và tùy thuộc vào thu nhập gia tang sẽ được chi tiêu thiên về hàng hóa mậu dịch hay hàng hóa phi mậu dịch, nếu thu nhập gia tăng được chi tiêu nhiều hơn vào khu vực hàng hóa phi mậu dịch nhiều hơn thì sẽ làm tăng giá trị thực của đồng nội tệ, tỷ giá hối đoái thực được kỳ vọng là sẽ tang và ngược lại.

Theo nghiên cứu của Connolly và Devereux, 1995 lý giải rằng hiệu ứng thay thế của sự mở cửa thường chi phối hiệu ứng thu nhập trong trường hợp này. Do đó, sự gia tăng trong việc mở của trong trường hợp này có thể dẫn đến giảm tỷ giá thực thông qua sự suy giảm trong cán cân thương mại. Trường hợp nếu việc gia tăng độ mở của nền kinh tế thông qua giảm thuế xuất khẩu thì theo lập luận của Connolly và Devereux 1995, hiệu ứng thay thế và hiệu ứng thu nhập có xu hướng tác động cùng hướng với sự thay đổi trong xuất khẩu. Trường hợp này cán cân thương mại sẽ được cải thiện và dẫn đến sự tăng lên trong tỷ giá hối đoái thực.

Cơng thức tính tốn biến OPEN như sau:

OPENt =

/ ∏

(3.16)

các dòng vốn quốc tế. Tuy nhiên các nhà đầu tư nước ngồi thường địi hỏi một suất sinh lợi cao hơn để bắt đầu điều chỉnh cần thiết cho danh mục đầu tư của họ, với mức lãi suất cho trước, điều này chỉ có thể đạt được khi đồng tiền của quốc gia nợ bị mất giá.

Ngồi ra theo quan điểm cán cân thanh tốn giả định rằng các khoản nợ nước ngoài do thâm hụt cán cân thương mại phải được thanh toán bởi các khoản lãi suất thanh toán (được tài trợ từ thặng dư cán cân thương mại), điều này cũng đòi hỏi một sự mất giá của đồng tiền quốc gia đó, do đó khả năng cạnh tranh quốc tế của quốc gia này sẽ được cũng cố và sẽ cải thiện được lượng xuất khẩu rịng. Vì vậy, sự tăng lên của NFA thường tác động làm tăng REER và ngược lại.

Cơng thức tính NFA:

NFAt =

- ∑

(3.17)

Với

NFAt : Tài sản nước ngồi rịng của Việt Nam trong thời gian t

TFAt, TFLt : Tổng tài sản nước ngoài và tổng nợ nước ngoài của Việt Nam trong thời gian t

Tác giả cũng lưu ý rằng, trừ khi có ghi chú khác, các biến số thường biểu thị hàm logarit của các biến tương ứng trong phân tích thực nghiệm, như reer = ln(REER).

Bảng 3.1: Nguồn dữ liệu

STT Dữ liệu Ký hiệu Nguồn dữ liệu 1 Kim ngạch xuất nhập khẩu song

phương của 5 đối tác thương mại lớn so với Việt Nam

Direction of Trade Statistics- IMF

2 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Pt International Financial Statistics (IFS)- IMF + OECD (China) 3 Tỷ giá danh nghĩa đồng tiền quốc Rt International Financial Statistics

gia so với USD (US Dollars per National Currency)

(IFS)- IMF

4 GDP GDP International Financial Statistics (IFS)- IMF + datastreams 5 Xuất khẩu đơn vị XV International Financial Statistics

(IFS)- IMF

6 Nhập khẩu đơn vị MV International Financial Statistics (IFS)- IMF

7 Chi tiêu tiêu dùng của Chính phủ GEX International Financial Statistics (IFS)- IMF

8 Tổng giá trị ngoại thương = xuất khẩu + nhập khẩu

TFT International Financial Statistics (IFS)- IMF

9 Tài sản nước ngồi rịng NFA International Financial Statistics (IFS)- IMF

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Để nghiên cứu hành vi của tỷ giá hối đoái thực Việt Nam đồng, tác giả đã tiến hành thu thập số liệu của Việt Nam và 5 đối tác thương mại lớn của Việt Nam là Trung Quốc, Nhật Bản, Singapore, Hàn Quốc và Thái Lan trong giai đoạn 2000Q1- 2013Q4. Theo đó hành vi của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực sẽ chịu chi phối của 5 biến số kinh tế vĩ mô bao gồm: tỷ lệ mậu dịch TOT, độ mở của nền kinh tế OPEN, chênh lệch năng lực sản xuất PROD, chi tiêu Chính phủ GEXP và tài sản nước ngồi rịng NFA.

Mơ hình thực nghiệm về hành vi của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực Việt Nam đồng như sau:

REER = f(PROD, TOT, GEXP, OPEN, NFA)

4.1 Dữ liệu chưa chuyển đổi

4.1.1 Kết quả kiểm định tính dừng

Trước khi tiến hành kiểm định tính đồng liên kết bằng phương pháp ARDL, tác giả đã tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị của từng biến riêng biệt để xác định thuộc tính dừng của chuỗi số liệu các biến quan sát. Có nhiều phương pháp kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu như kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan, kiểm định Dickey–Fuller (DF), kiểm định Phillips–Perron (PP) và kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF- Augmented Dickey- Fuller test), trong nghiên cứu này phương pháp sử dụng phổ biến để kiểm định nghiệm đơn vị là phương pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller).

Phương trình của kiểm định ADF có dạng như sau:

∆yt = α0 + yt-1 + ∑ + ɛt (1) ∆yt = α0 + δt + yt-1 + ∑ + ɛt (2)

Mơ hình (2) khác với mơ hình (1) là có thêm biến xu hướng δt. Các ký hiệu trong mơ hình (1) và (2) được giải thích như sau:

∆yt = yt – yt-1

yt: chuỗi số liệu theo thời gian đang xem xét k: chiều dài độ trễ (lag time)

ɛt: nhiễu trắng

Kết quả của kiểm định ADF thường rất nhạy cảm với sự lựa chọn chiều dài độ trễ k nên tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike Information Criterion) được sử dụng để chọn lựa k tối ưu cho mơ hình ADF, cụ thể giá trị k được lựa chọn sao cho AIC nhỏ nhất.

Giải thuyết H0 (Null Hypothesis) trong kiểm định ADF là tồn tại nghiệm đơn vị (β = 0) và nó sẽ bị bác bỏ nếu trị tuyệt đối của giá trị kiểm định ADF lớn hơn giá trị tới hạn của nó. Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF khơng tn theo phân phối chuẩn, vì vậy giá trị tới hạn được dựa trên bảng giá trị tính sẵn của Mackinnon (1991). So sánh giá trị kiểm định ADF và giá trị tới hạn Mackinnon chúng ta sẽ có được kết luận tính dừng cho các chuỗi quan sát.

Kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị được trình bày trong bảng 4.1 và 4.2 dưới đây (chi tiết kết quả kiểm định sẽ được trình bày trong phụ lục 2) cho thấy:

Biến NFA và tot là dừng ở bậc gốc hay I(0) với mức ý nghĩa 5%, các biến còn lại là gexp, open, reer và prod đều không dừng ở bậc gốc, sau khi lấy sai phân bậc 1 thì các chuỗi biến này dừng với mức ý nghĩa 1%.

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho các chuỗi biến gốc (chưa chuyển đổi)

tới hạn Mackinn on ở 3 mức ý nghĩa 5% -3.493692 -3.496960 -3.502373 -3.508508 -3.493692 -3.508508 10% -3.175693 -3.177579 -3.180699 -3.184230 -3.175693 -3.184230 prob 0.6787 0.0400 0.4801 0.3856 0.9517 0.0140 Kết luận về H0 Chấp nhận Bác bỏ Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận Bác bỏ

Nguồn: Kết quả truy xuất từ phần mềm Eview 7.2 Ghi chú: kiểm định nghiệm đơn vị ở chuỗi gốc có tính đến hệ số chặn và xu hướng. Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn Akaike.

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho các chuỗi sai phân bậc nhất (chưa chuyển đổi)

D(reer) D(gexp) D(open) D(prod)

Giá trị kiểm định ADF -8.423015 -7.088474 -10.73731 -4.945550

Giá trị tới hạn ở 3 mức ý nghĩa 1% -3.557472 -3.557472 -3.562669 -3.565430 5% -2.916566 -2.916566 -2.918778 -2.919952 10% -2.596116 -2.596116 -2.597285 -2.597905 prob 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 Kết luận về H0 Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ

Nguồn: Kết quả truy xuất từ phần mềm Eview 7.2 Ghi chú: kiểm định nghiệm đơn vị ở chuỗi sai phân bậc nhất chỉ tính đến hệ số chặn, độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn Akaike.

4.1.2 Xác định độ trễ tối ưu:

Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình sẽ được thực hiện bằng cách ứng dụng mơ hình VAR cho các chuỗi dữ liệu ban đầu của các biến. Mơ hình VAR sẽ tự động lựa chọn độ trễ tối ưu dựa trên các tiêu chuẩn: tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), tiêu

chuẩn thông tin Schwarz (SIC) và tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn (HQ),… để lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình.

Trong nghiên cứu này việc lựa chọn độ trễ tối ưu của các biến dựa trên tiêu chuẩn AIC, đây là tiêu chuẩn tương đối phổ biến, được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu thực nghiệm trên dữ liệu chuỗi thời gian, theo tiêu chí này mơ hình với chuỗi dữ liệu gốc các biến có độ trễ tối ưu bằng 4, đây cũng là độ trễ được lựa chọn ở các tiêu chuẩn LR.

Bảng 4.3: Kết quả xác định độ trễ tối ưu cho các biến chưa chuyển đổi

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: REER TOT OPEN PROD GEXP NFA

Exogenous variables: C Date: 10/25/14 Time: 20:59 Sample: 2000Q1 2013Q4 Included observations: 52

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 155.9196 NA 1.26e-10 -5.766137 -5.540993 -5.679822 1 362.5593 357.6457 1.80e-13 -12.32920 -10.75320* -11.72500* 2 390.2379 41.51784 2.62e-13 -12.00915 -9.082283 -10.88706 3 437.6939 60.23273 1.95e-13 -12.44977 -8.172041 -10.80979 4 493.8625 58.32891* 1.22e-13* -13.22548* -7.596894 -11.06761 * indicates lag order selected by the criterion

4.1.3 Kiểm định đồng liên kết

Mơ hình ARDL kiểm định có dạng như sau:

+ + + + + + + + ∑ + ∑ + ∑ + ∑ + ∑ + (4.1) Trong đó: , , , , là các hệ số nhân dài hạn , , , , là các hệ số nhân ngắn hạn ϵt là phần nhiễu trắng

Quy trình kiểm định biên ARDL được thực hiện thông qua qua hai bước cơ bản3:

Bước đầu tiên trong phương pháp ARDL là ước lượng mơ hình (4.1) bằng cách sử dụng phương pháp OLS, kết quả ước lượng phương trình được trình bày trong phụ lục 3A

Tiếp theo kiểm định WALD được sử dụng để kiểm định giả thiết các hệ số nhân dài hạn của các biến trễ reer(-1), tot(-1), prod(-1), open(-1), gexp(-1) và NFA(-1) có

đồng thời bằng 0 hay không? Đồng nghĩa hai giả thuyết H0 trong kiểm định Wald

là:

H0: = = = = = = 0 H1: ≠ ≠ ≠ ≠ ≠ ≠ 0

Kết quả kiểm định F được trình bày trong bảng (4.4)

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Wald cho các biến gốc, chưa chuyển đổi

3

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic Value df Probability F-statistic 1.640279 (6, 20) 0.1880 Chi-square 9.841674 6 0.1315

Null Hypothesis: C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=C(7)=0 Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(2) -0.456539 0.419161 C(3) 0.875683 0.519280 C(4) 0.041191 0.377810 C(5) 1.185031 0.871611 C(6) -0.049282 0.165187 C(7) 0.554649 0.717277 Restrictions are linear in coefficients.

Vì bảng giá trị tới hạn được đưa ra bởi Pesaran (1999) tính tốn dựa trên cơ sở bộ mẫu có số lượng quan sát lớn nên sẽ khơng cịn phù hợp với nghiên cứu này của tác giả có bộ mẫu có số lượng quan sát là 56. Do đó, tác giả sẽ sử dụng bảng giá trị tới hạn được tính tốn bởi Nayaran (2005) áp dụng cho các các mẫu nhỏ với số lượng

giả thuyết phủ định H0 khơng có đồng liên kết sẽ khơng thể bị bác bỏ. Ngược lại, nếu giá trị thống kê F lớn hơn giá trị biên trên của giới hạn chuẩn, thì giả thuyết phủ định khơng có đồng liên kết bị bác bỏ, nghĩa là có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mơ hình, ngồi ra nếu như giá trị F nằm giữa giá trị biên trên và giá trị biên dưới thì chúng ta không thể đưa ra kết luận.

Kết quả kiểm định F trong bảng 4.4 cho thấy F-statistics = 1.640279 thấp hơn biên giới hạn dưới 2.848 ở mức ý nghĩa 5%. Do đó, tác giả đi đến kết luận giữa các biến gốc khơng có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính.

4.2 Dữ liệu đã chuyển đổi

Sau khi kết luận giữa các biến chưa chuyển đổi khơng có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định liệu có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa các biến này hay không, để thực hiện điều này trước tiên tác giả thực hiện biến đổi ACE cho các chuỗi biến gốc. Việc thực hiện phép biến đổi ACE được thực hiện nhờ vào gói giải pháp ACEpackages viết cho phần mềm thống kê Ri386 3.1.1.

Các chuỗi biến được chuyển đổi thơng qua phép biến đổi ACE có ký hiệu lần lượt là: reer1, tot1, open1, prod1, gexp1và NFA1.

Bởi vì phép biến đổi ACE là một phép biến đổi phi tham số và không thể hiện mẫu dạng hàm quan hệ của các biến trước và sau chuyển đổi, mối quan hệ giữa biến gốc và biến chuyển đổi rất khó để hiểu rõ. Để có cái nhìn rõ hơn về tác động của phép biến đổi ACE với các biến, tác giả đã thực hiện vẻ biểu đồ phân tán giữa các biến trước và sau chuyển đổi được trình bày ở biểu đồ 1, nếu biểu đồ thể hiện một đường thẳng (hệ số góc có dấu khơng đổi), điều này có nghĩa là mối quan hệ giữa biến gốc và biến chuyển đổi là tuyến tính.

-7.8 -7.6 -7.4 -7.2 -7.0 -6.8 -0 .5 0 .0 0 .5 1 .0 1 .5 2 .0 reer re e r1 -1.1 -1.0 -0.9 -0.8 -0.7 -0 .2 0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 gexp g e xp 1 0 .0 0 .1 0 .2 p ro d 1

4.2.1 Kết quả kiểm định tính dừng

Trước khi tiến hành kiểm tra tính đồng liên kết giữa các biến sau chuyển đổi, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị ADF để kiểm tra thuộc tính dừng của các chuỗi biến sau chuyển đổi

Kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị cho các biến sau chuyển đổi được trình bày trong bảng 4.5 và 4.6 dưới đây (chi tiết kết quả kiểm định sẽ được trình bày trong phụ lục 2B) cho thấy:

Biến NFA1là dừng ở bậc gốc hay I(0) với mức ý nghĩa 5%, các biến còn lại là tot1, open1, reer1, gexp1và prod1 đều không dừng ở bậc gốc, sau khi lấy sai phân bậc 1 thì các chuỗi biến này đều dừng với mức ý nghĩa 1%.

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho các chuỗi biến sau chuyển đổi chưa lấy sai phân

reer1 tot1 prod1 open1 gexp1 NFA1

Giá trị kiểm định ADF -1.863842 -2.009642 -1.310868 -3.114920 -0.252846 -3.948859 Giá trị tới hạn Mackinnon ở 3 mức ý nghĩa 1% -4.140858 -4.137279 -4.148465 -4.175640 -4.133838 -4.165756 5% -3.496960 -3.495295 -3.500495 -3.513075 -3.493692 -3.508508 10% -3.177579 -3.176618 -3.179617 -3.186854 -3.175693 -3.184230 prob 0.6590 0.5829 0.8740 0.1153 0.9902 0.0175 Kết luận về H0 Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận Chấp nhận Bác bỏ

Nguồn: Kết quả truy xuất từ phần mềm Eview 7.2 Ghi chú: kiểm định nghiệm đơn vị bậc gốc cho các chuỗi biến sau chuyển đổi có tính đến hệ số chặn và xu hướng. Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn Akaike.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho các chuỗi sai phân bậc nhất (sau chuyển đổi).

D(reer1) D(gexp1) D(open1) D(prod1) D(tot1)

Giá trị kiểm định ADF -7.212528 -6.903085 -12.45266 -12.81632 -17.34328 Giá trị tới hạn ở 3 mức ý nghĩa 1% -3.557472 -3.557472 -3.562669 -4.144584 -3.557472 5% -2.916566 -2.916566 -2.918778 -3.498692 -2.916566 10% -2.596116 -2.596116 -2.597285 -3.178578 -2.596116 prob 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Kết luận về H0 Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ

Nguồn: Kết quả truy xuất từ phần mềm Eview 7.2

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố vĩ mô cơ bản nền kinh tế việt nam (Trang 46)