CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3.1Tỷ giá thực hiệu lực (REER)
3.3 Xây dựng biến:
3.3.1Tỷ giá thực hiệu lực (REER)
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng định nghĩa tỷ giá hối đoái theo cách số lượng đồng ngoại tệ theo một đơn vị đồng nội tệ (tức là cách niêm yết tỷ giá gián tiếp), theo đó một sự gia tăng trong tỷ giá thể hiện sự lên giá của đồng nội tệ. Tỷ giá thực hiệu lực được tính theo cơng thức sau:
REERt = PtRt/∏ (3.12)
Trong đó:
REERt : tỷ giá thực hiệu lực của Việt Nam trong thời gian t
Rt : tỷ giá danh nghĩa VND so với USD trong thời gian t
Pt : chỉ số giá tiêu dùng của Viêt Nam trong thời gian t
Pit : Chỉ số giá tiêu dùng của đối tác i trong thời gian t
tăng tương đối lớn hơn năng lực sản xuất trong khu vực hàng hóa mậu dịch so với khu vực hàng hóa phi mậu dịch của một nền kinh tế sẽ dẫn đến đồng nội tệ được định giá cao hay REER tăng bởi vì lúc này giá cả hàng hóa phi mậu dịch sẽ sẽ tăng nhanh hơn giá cả hàng hóa mậu dịch.
Một phương pháp đo lường sử dụng phổ biến trong hiệu ứng Balassa- Samuelson là giá tương đối trong khu vực hàng hóa phi ngoại thương so với khu vực hàng hóa ngoại thương, được đại diện bởi tỷ số CPI- PPI (PPI biểu thị cho chỉ số giá sản xuất) hoặc bằng GDP bình quân đầu người. Theo nghiên cứu của Kim and Korhonen, 2005 và nghiên cứu của Xiaolei Tang và Jizhong Zhou (2013) trong nghiên cứu này tác giả cũng sẽ sử dụng GDP bình quân đầu người (PCGDP) để đo lường cho chênh lệch trong năng suất của nền kinh tế. Cơng thức tính tốn chênh lệch trong năng suất nền kinh tế như sau:
PRODt = PCGDPt/ ∏
(3.13)
Với PCGDPit: GDP bình quân đầu người của đối tác i trong thời gian t
PCGDPt: GDP bình quân đầu người của Việt Nam trong thời gian t
3.3.3 Tỷ lệ mậu dịch (TOT)
Tỷ lệ mậu dịch được định nghĩa là tỷ số đo lường chênh lệch giữa giá xuất khẩu và giá nhập khẩu của một quốc gia nhằm xác định lợi thế thương mại và được tính bằng tỷ lệ giữa giá trị đơn vị xuất khẩu so với giá trị đơn vị nhập khẩu. Thông thường biến số này được sử dụng để đại diện cho những thay đổi trong môi trường kinh tế quốc tế đến hoạt động ngoại thương của một quốc gia. Tuy nhiên, theo Edwards, 1988; Edwards và Wijnbergen, 1987, tác động của tỷ lệ mậu dịch lên tỷ giá thực không rõ ràng do hai tác động trái ngược nhau.
Một là hiệu ứng thu nhập (income effect): một sự cải thiện trong tỷ lệ mậu dịch TOT tức là thu nhập từ xuất khẩu sẽ được cải thiện, cầu đối với hàng hóa phi mậu
dịch nhiều hơn, do đó giá hàng phi mậu dịch cũng sẽ tăng lên dẫn đến sự tăng giá trị thực của đồng nội tệ hay REER tăng.
Hai là tác động thay thế (substitution effect): Khi tỷ lệ mậu dịch TOT tăng, hàng nhập khẩu trở nên rẻ hơn và nhu cầu đối với hàng phi mậu dịch sẽ được thay thế bởi hàng nhập khẩu. Sản xuất trong nước sẽ chuyển sang hàng phi mậu dịch, làm giá hàng hóa phi mậu dịch giảm xuống tương ứng, nhu cầu nội tệ để mua hàng phi mậu dịch cũng sẽ giảm, dẫn đến sự sụt giảm giá trị thực của đồng nội tệ hay REER giảm.
Hiệu ứng nào mạnh hơn là một câu hỏi trong thực nghiệm, tùy thuộc vào độ lớn tác động của hiệu ứng thu nhập và hiệu ứng thay thế mà tỷ giá thực sẽ giảm (tác động của hiệu ứng thu nhập lớn hơn tác động của hiệu ứng thay thế) hay tăng (tác động của hiệu ứng thu nhập nhỏ hơn tác động của hiệu ứng thay thế) khi TOT tăng.
Cơng thức tính TOT: TOTt = ( )/ ∏ (3.14)
Trong đó MV và XV biểu thị cho giá trị đơn vị nhập khẩu và xuất khẩu
3.3.4 Chi tiêu Chính phủ (GEXP)
Mối quan hệ giữa chi tiêu Chính phủ và tỷ giá hối đối thực đã có nhiều nghiên cứu lý thuyết cũng như thực nghiệm, như các nghiên cứu của Frenkel và Mussa, 1988; Froot và Rogoff, 1995; Obstfeld và Rogoff, 1996; Fischer, 2004; Kim và Korhonen, 2005. Tác động của chi tiêu Chính phủ đến tỷ giá hối đối thực cũng thơng qua hai hiệu ứng: hiệu ứng thu nhập và hiệu ứng thay thế.
tăng lên, làm nội tệ tăng giá. Như vậy một sự gia tăng trong chi tiêu chính phủ dẫn đến tỷ giá hối đối thực tăng, đồng nội tệ đang bị đánh giá cao.
Mặt khác, theo hiệu ứng thu nhập, một sự gia tăng trong chi tiêu chính phủ phải được sự tài trợ bởi mức thuế cao hơn, do đó làm giảm thu nhập khả dụng, làm nhu cầu đối với hàng hóa phi mậu dịch giảm theo, dẫn đến đồng nội tệ giảm giá, điều này làm giảm tỷ giá hối đoái thực.
Hơn nữa, ảnh hưởng của chi tiêu chính phủ đến tỷ giá hối đối thực theo thời gian cũng khác nhau. Trong ngắn hạn, chi tiêu chính phủ cao dự kiến là sẽ không ảnh hưởng mạnh đến tỷ giá hối đối thực, tuy nhiên chi tiêu chính phủ cao kéo dài rất có thể sẽ làm suy yếu niềm tin vào đồng tiền, vì điều này có thể được theo sau bởi các loại thuế ở mức cao dẫn đến những tác động tiêu cực đối với sự phát triển kinh tế và tỷ giá hối đoái thực. Do đó chi tiêu chính phủ cao trong một thời gian dài có thể gây ra sự giảm giá đồng nội tệ.
Biến này được tính tốn bằng tỷ lệ tương đối của chi tiêu chính phủ trên GDP danh nghĩa bằng cách sử dụng công thức sau:
GEXPt = (
)/ ∏
(3.15)
3.3.5 Độ mở 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