CHƢƠNG 3 : MƠ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.1. Mơ hình nghiên cứu
Tác giả sử dụng một mơ hình véc tơ tự hồi quy (VAR) để xem xét các tác động của tỷ giá CNY/USD đối với nền kinh tế Việt Nam. VAR là một hệ phương trình dạng rút gọn xem tất cả các biến trong mơ hình như là những biến nội sinh. Ưu điểm chính của mơ hình VAR là nó đáp ứng được các qui tắc thực nghiệm trong dữ liệu với ít ràng buộc nhất đối với mơ hình. Khi có sự thiếu nhất quán về mặt lý thuyết đối với cách thức các biến vĩ mô tương quan với nhau và các mối quan hệ giữa chúng với nhau, nếu có, thì việc cần phải được làm sáng tỏ chúng là rất quan trọng. Tận dụng ưu điểm của kinh tế lượng dữ liệu chuỗi, tác giả tiến hành các bước sau: (1) kiểm định tính dừng, (2) ước lượng mơ hình VAR, và (3) phân rã phương sai và hàm phản ứng xung. Ngồi việc cung cấp thơng tin về đặc tính mang tính thời gian của các biến, bước (1) địi hỏi các phân tích sơ bộ về chuỗi dữ liệu phù hợp với các đặc điểm riêng của mơ hình VAR trong bước (2). Trong khi đó, bước (3) cung cấp các kết quả ước lượng của mơ hình VAR ở dạng có thể dễ dàng diễn giải.
Mơ hình VAR được viết như sau: p k t k t k o t A A X e X 1 (3.1)
Trong đó Xt là một véc tơ các biến có kích thước là nx1, Ao là một véc tơ hệ số chặn có kích thước nx1, Ak là một ma trận nxn hệ số hồi quy, et là một véc tơ phần dư có giá trị trung bình bằng 0 với kích thước nx1, và p là bậc tự hồi quy. Để ước lượng mơ hình VAR, tác giả xác định độ trễ của VAR (ví dụ như p) để phần dư
khơng có tự tương quan, phù hợp với kiểm định đồng liên kết của Johansen và Juselius.
Đáng lưu ý rằng việc nên hay khơng nên sử dụng mơ hình VAR khơng ràng buộc hoặc VECM (VAR có ràng buộc) đối với chuỗi đồng liên kết vẫn còn là một vấn đề đáng tranh cãi. Mơ hình VECM cho ra các ước lượng hiệu quả và không làm mất những thông tin trong dài hạn. Tuy nhiên, khơng có gì đảm bảo rằng việc áp đặt ràng buộc đồng liên kết có thể là một nền tảng đáng tin cậy để ra các kết luận, chúng sẽ đúng trong trường hợp áp đặt các mối quan hệ đồng liên kết không phù hợp (Faust và Leeper 1997). Ramaswamy và Slok (1998) đưa ra thêm nhiều tranh luận bảo vệ cho mơ hình VAR khơng ràng buộc. Cái đáng lưu ý nhất chính là việc diễn giải về mặt kinh tế gắn với các hàm phản ứng xung từ hai mơ hình trên. Trong khi các hàm phản ứng xung của VECM có khuynh hướng đưa đến kết luận cho rằng các tác động của các cú sốc là vĩnh viễn, trong khi đối với mơ hình VAR khơng ràng buộc lại cho phép dữ liệu quyết định là cú sốc vĩnh viễn hay tạm thời. Hơn nữa, cần lưu ý là mục tiêu của phân tích VAR khơng phải nhằm thu được các tham số ước lượng mà chính là để đánh giá mối quan hệ giữa các biến. Vì vậy, mơ hình VAR khơng ràng buộc vẫn cịn phù hợp và được sử dụng trong các nghiên cứu gần đây.
Cũng cần lưu ý rằng việc sử dụng VAR không ràng buộc được thể hiện ở phương trình (3.1) cho phép sự tương tác qua lại giữa các biến. Điều này có nghĩa tỷ giá hối đối CNY/USD cũng có thể bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi của các biến vĩ mô ở Việt Nam. Dường như không thực tế cho lắm khi cho rằng Việt Nam là một quốc gia nhỏ khơng có ảnh hưởng đến đồng Nhân dân tệ. Tuy nhiên, các trải nghiệm gần đây cho thấy, do dòng vốn luân chuyển nhanh giữa các quốc gia và hiện tượng đảo ngược bất ngờ của nó nên những quốc gia lớn như Trung Quốc không thể không bị ảnh hưởng bởi những biến động tài chính hoặc biến động tỷ giá từ những quốc gia nhỏ hơn trong vùng. Chẳng hạn, trong thị trường chứng khoán, Yang và Lim (2004) chứng minh rằng chỉ số chứng khốn Nhật Bản có quan hệ nhân quả Granger với các chỉ số Hàn Quốc, Philippines, và Singapore trước khi xảy ra khủng hoảng Châu
Á và bởi chỉ số hàn Quốc, Malaysia, Philippines, và Thái Lan hậu khủng hoảng. Khalid và Kawai (2003) cho thấy thêm hướng nhân quả từ tỷ giá hối đoái của đồng tiền Philippines và Singapore đến đồng yên. Vì thế, tác giả cũng bao gồm tỷ giá hối đối đồng Việt Nam trong mơ hình, tác giả sử dụng VAR ở dạng khơng ràng buộc. Và để có kết quả đáng tin cậy, tác giả cũng ràng buộc phương trình tỷ giá nhân dân tệ – đô la Mỹ chỉ phụ thuộc vào giá trị trễ của chính nó.
Từ mơ hình VAR, tác giả mô phỏng phân rã phương sai và hàm phản ứng xung để đánh giá các tương tác động và mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mơ hình. Phân rã phương sai cho thấy mức đóng góp phần trăm của từng cú sốc đối với sai số dự báo. Vì vậy, nó thể hiện mức ảnh hưởng của các cú sốc đến biến quan tâm. Hơn nữa, hàm phản ứng xung cho thấy mức thay đổi trực tiếp của một biến trước cú sốc của các biến khác có độ lớn 1 độ lệch chuẩn. Hàm này thể hiện được cả các tác động trực tiếp lẫn gián tiếp của các cú sốc đối với biến quan tâm và vì thế, cho phép chúng ta đánh giá mối liên hệ động giữa chúng.