Phương pháp nghiên cứu - KIỂM ĐỊNH NGANG GIÁ SỨC M- 123docz.net

3.1. Phương pháp

Nghiên cứu này thực hiện đồng thời hai hướng tiếp cận tỷ giá hối đoái thực và hướng tiếp cận tiền tệ để kiểm định ngang giá sức mua, bằng cách thực hiện phương pháp dữ liệu bảng. Lí do lựa chọn phương pháp này là do đây là phương pháp được sử dụng phổ biển trong các nghiên cứu từ trước đến nay.

Trong nghiên cứu này, kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng (tức hướng tiếp cận tiền tệ – để kiểm định hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối) và kiểm định đồng liên kết với dữ liệu dạng bảng (tức hướng tiếp cận tỷ giá hối đoái thực – để kiểm định hình thức ngang giá sức mua tương đối) sẽđược thực hiện. Nền tảng lý thuyết của các phương pháp nêu trên sẽđược trình bày trong phần nội dung dưới đây:

a). Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng

Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng được sử dụng trong nghiên cứu này gồm các kiểm định được phát triển bởi Levin, Lin và Chu (2002), Im, Peseran và Shin (2003), và ADF-Fisher Chi-bình phương của Mandalla và Wu (1999). Sự khác nhau trong các kiểm định này bắt nguồn từ những giới hạn rằng đó là quá trình tự hồi quy trong dữ liệu chéo, hay là quá trình tự hồi quy theo chuỗi thời gian.

Xem xét phương trình tự hồi quy AR(1) sau đây của dữ liệu dạng bảng: yit = ρi yit – 1 + Xitδi + εit

Trong đó: i = 1, 2, …, N đơn vị dữ liệu chéo, quan sát được trong thời gian t= 1, 2, …, Ti.

Xitđại diện cho các biến ngoại sinh, bao gồm bất kì ảnh hưởng cốđịnh (fixed effect) hoặc bất kì xu hướng độc lập (individual trends) trong mô hình. ρi là các hệ

số tự hồi quy. Nếu | ρi | < 1, nghĩa là biến yi được xem là không có nghiệm đơn vị, ngược lại, nếu | ρi | = 1 thì nghĩa là biến yi có chứa nghiệm đơn vị.

Để thực hiện kiểm định, có hai giảđịnh được đặt ra với ρi. Một là, ρi = ρ với mọi i, nghĩa là ρi bằng nhau đối với tất cả các dữ liệu chéo. Kiểm định Levin, Lin và

Chu áp dụng giả định này. Và hai là, giả định cho phép ρi khác nhau giữa các dữ

liệu chéo. Kiểm định của Im, Pesaran và Shin, và kiểm định Fisher – ADF áp dụng giả định này. Các kiểm định này đều được phát triển tử kiểm định ADF đối với chuỗi dữ liệu theo thời gian.

Xét phường trình hồi qui kiểm định ADF cơ bản:

+ Đối với kiểm định của Levin, Lin và Chu, α = ρ – 1.

Đặt giả thiết H0: α = 0: có nghiệm đơn vị

Giả thiết đối H1: α <0: không có bất kì nghiệm đơn vị nào tồn tại

Trong đó, phương pháp kiểm định của Levin, Lin và Chu sẽ ước lượng α từ

những proxy của Δyit và yit – đây là các yếu tốđã được chuẩn hóa và xác định. Bên cạnh đó, phương pháp này đòi hỏi phải xét đến số lượng độ trễ trong các hồi quy ADF giữa các dữ liệu chéo, pi, cũng như các lựa chọn tiêu chuẩn kernel được sử

dụng trong tính toán SN. Kiểm định này yêu cầu hệ số tự tương quan AR phải giống nhau đối với tất các các chuỗi trong dữ liệu bảng. Thêm vào đó, kiểm định này đòi hỏi phải biết chính xác các biến ngoại sinh được sử dụng trong phương trình, bao gồm không có ngoại sinh, hoặc có ảnh hưởng cốđịnh, hoặc có hằng số và xu hướng xác định.

+ Đối với kiểm định Im, Pesaran và Shin:

Đặt giả thiết H0: αi = 0, với mọi i

Giả thiết đối H1: αi = 0 đối với i = 1, 2, …, N1 αi < 0 đối với i = N + 1, N + 2, N

Kiểm định Im, Pesaran và Shin kết hợp các bằng chứng của giả thiết nghiệm

đơn vị từ N kiểm định đơn vị thực hiện trên N đơn vị chéo, nghĩa là giả thiết đối của kiểm định chỉ cần ít nhất một trường hợp nghiệm đơn vị không tồn tại trong dữ liệu

chéo. Nhờ vào mô phỏng Monte Carlo đối với i, kiểm định này sẽ cho giá trị kiểm

định tốt hơn. Tương tự như kiểm định Levin, Lin và Chu, kiểm định này cũng yêu cầu phải khai báo chính xác các yếu tố ngoại sinh được sử dụng trong phương trình. Kiểm định này không yêu cầu hệ số tự tương quan AR phải giống nhau đối với tất các các chuỗi trong dữ liệu bảng. Ta có thể nói, kiểm định Im, Pesaran và Shin là kiểm định đối lập với kiểm định Levin, Lin và Chu. Ở đây, sự khác nhau chủ yếu giữa kiểm định Levin, Lin và Chu và kiểm định Im, Pesaran và Shin là kiểm định Levin, Lin và Chu đòi hỏi tất cả các chuỗi phải dừng mới bác bỏ giả thiết H0; trong khi đó kiểm định Im, Pesaran và Shin chỉ yêu cầu một số chuỗi là chuỗi dừng.

+ Đối với kiểm định ADF-Fisher: Đây cũng là kiểm định không yêu cầu hệ

số tự tương quan AR phải giống nhau đối với tất các các chuỗi trong dữ liệu bảng. Nhưng nhược điểm của nó là mức ý nghĩa phải được lấy bằng mô phỏng Monte Carlo. Maddala và Wu (1999) lập luận rằng Im và cộng sự (1997) kiểm định nghiệm đơn vị với giảđịnh rằng T là bằng nhau trong tất cả các đơn vị chéo, và do

đó đòi hỏi một bảng dữ liệu cân bằng, nên chỉ cho phép một số lượng hạn chế các tương quan chéo giữa các đơn vị. Kiểm định ADF – Fisher này không đòi hỏi một bảng dữ liệu cân bằng.

b). Kiểm định đồng liên kết với dữ liệu dạng bảng

Đề tài này sử dụng kiểm định đồng liên kết của Pedroni (1999, 2004), trong

đó phát triển một số phương pháp dựa trên phần dư của hồi quy đồng liên kết Engle và Granger (1987).

Kiểm định đồng liên kết của Engle và Granger (1987) được thực hiện dựa trên kiểm định phần dư của hồi quy phụ trợ thực hiện bằng dữ liệu gốc ở dạng I(1) (tức các chuỗi dừng ở sai phân bậc 1). Nếu các biến có đồng liên kết thì phần dư sẽ

là I(0) (tức dừng ở chuỗi gốc). Ngược lại, nếu các biến không có đồng liên kết thì phần dư sẽ là I(1).

Các kiểm định đề xuất trong nghiên cứu của Pedroni cho phép tính không thuần nhất của từng thành phần riêng lẽ của bảng dữ liệu. Do đó, Pedroni cho phép các hệ số chặn khác nhau và các độ dốc khác nhau.

Xem xét hồi quy sau đây:

Yit = αi + δit + β1i X1i,t + β2i X2i,t + … + βMi XMi,t + εit

Với t=1,...,T; i=1,...,N; m=1,...,M; trong đó Y và X được giả định là liên kết bậc 1. Các tham sốαi và δi chỉ các ảnh hưởng, có thểđược thiết lập đến 0 nếu muốn.

Đặt giả thiết H0: ρ =1: không có đồng liên kết Có hai loại giả thiết đối:

Một là, giả thiết đối thuần nhất H1: (ρi=ρ) < 1, với mọi i. Nghĩa là phải tồn tại mối quan hệđồng liên kết trong tất cả các biến của dữ liệu bảng. Còn gọi là kiểm

định within-dimension.

Hai là, giả thiết đối không thuần nhất H1: ρi<1 đối với mọi i. Nghĩa là phải tồn tại ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết. Còn gọi là kiểm định between- dimension.

Thống kê NN,T đồng liên kết với dữ liệu dạng bảng của Pedroni được xây dựng từ phần dư của ước lượng hồi quy phụ của phần dư phương trình ban đâu εit, tiệm cận với phân phối chuẩn.

Trong đó μ và υ là các điều kiện điều chỉnh được tạo bởi Monte Carlo.

Cả hai kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết với dữ liệu dạng bảng này được thực hiện với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 8.0.

3.2. Dữ liệu

Dữ liệu sử dụng trong đề tài nghiên cứu này được thu thập theo tháng, gồm giá trị bình quân mỗi tháng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa và chỉ số giá tiêu dùng của các quốc gia Đông Nam bao gồm: Việt Nam, Lào, Campuchia, Thái Lan,

Myanmar, Malaysia, Singapore, Indonesia, và Philippines trong giai đoạn tháng 1 năm 1995 đến tháng 6 năm 2013. Đề tài không thực hiện kiểm định tại Brunei và

Đông Timor do hạn chế về mặt dữ liệu.

Tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong đề tài này sử dụng đồng thời hai đồng tiền cơ sở là Đô la Mỹ và Yên Nhật đối với từng quốc gia, để kiểm tra xem liệu có mâu thuẫn trong kết quả nghiên cứu hay không.

Chỉ số giá tiêu dùng các nước được thiết lập bằng 100 vào năm 2005.

Nguồn thu thập dữ liệu của tỷ giá hối đoái danh nghĩa là từ Fxtop, của chỉ số

giá tiêu dùng là từ ấn phẩm Thống kê tài chính quốc tế (International Financial Statistic – IFS) công bố bởi Quỹ tiền tệ quốc tế (International Monetary Fund – IMF).

Dữ liệu được trình bày dưới dạng logarite cơ số tự nhiên.

Như đã đề cập ở phần nội dung trên, đề tài sẽ thực hiện kiểm định theo hai phương pháp tiếp cận tiền tệ và tiếp cận tỷ giá hối đoái thực. Do đó, từ tỷ giá hối

đoái danh nghĩa và chỉ số giá tiêu dùng các nước, ta sẽ tính toán tỷ giá hối đoái thực.

Tỷ giá hối đoái thực được định nghĩa là tỷ giá hối đoái danh nghĩa được điều chỉnh theo sự thay đổi của giá cả trong nước và nước ngoài, và được xác định theo công thức sau:

Rit = (Eit P*t)/Pit

Trong đó, Rit tỷ giá hối đoái thực của quốc gia i trong thời gian t, Eit là tỷ giá hối đoái danh nghĩa của quốc gia i trong thời gian t, Pit là chỉ số giá tiêu dùng của quốc gia i vào thời gian t, P*t là chỉ số giá tiêu dùng nước ngoài (Mỹ hoặc Nhật); với i lần lượt là Việt Nam, Lào, Campuchia, Thái Lan, Malaysia, Myanmar, Singapore, Philippines và Indonesia.

Tiến hành lấy logarite cơ số tự nhiên hai vế, ta có: rit = eit – pit + p*t

Trong đó, rit là logarite cơ số tự nhiên của tỷ giá hối đoái thực của quốc gia i trong thời gian t; eit là logarite cơ số tự nhiên của tỷ giá hối đoái danh nghĩa của

quốc gia i trong thời gian t; pit là logarite cơ số tự nhiên của chỉ số giá tiêu dùng của quốc gia i vào thời gian t; p*t là logarite cơ số tự nhiên của chỉ số giá tiêu dùng nước ngoài (Mỹ hoặc Nhật); với i lần lượt là Việt Nam, Lào, Campuchia, Thái Lan, Malaysia, Myanmar, Singapore, Philippines và Indonesia.

Khi PPP tồn tại, nhìn vào chênh lệch trong tỷ lệ lạm phát giữa hai quốc gia, ta có thể dự báo được sự biến động của tỷ giá hối đoái, nghĩa là tỷ giá hối đoái thực rit nên không đổi (chuỗi không có nghiệm đơn vị), có nghĩa là X% tăng lên/giảm xuống trong giá cả có liên quan phải tương ứng với X% định giá thấp/định giá cao trong tỷ giá hối đoái danh nghĩa. Vì vậy, nếu chúng ta có thể trình bày tỷ giá hối

đoái thực không có nghiệm đơn vị, chúng ta có thể cung cấp bằng chứng ủng hộ sự

tồn tại của thuyết ngang giá sức mua, cụ thểở đây là hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối. Nếu tính dừng của tỷ giá hối đoái thực không được phát hiện, thuyết PPP sẽ bị bác bỏ.

Bảng 3.1: Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu

STT Tên Tần suất Nguồn Ghi chú Chỉ số giá tiêu dùng các quốc gia

1 Việt Nam Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 2 Lào Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 3 Campuchia Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 4 Thái Lan Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 5 Myanmar Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 6 Malaysia Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 7 Singapore Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 8 Indonesia Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 9 Philippines Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 10 Mỹ Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100 11 Nhật Bản Quan sát theo tháng IFS Năm 2005 = 100

Tỷ giá hối đoái danh nghĩa, Đô la Mỹ là đồng tiền cơ sở

1 Việt Nam Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng 2 Lào Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng 3 Campuchia Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng 4 Thái Lan Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng 5 Myanmar Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng 6 Malaysia Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng 7 Singapore Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng 8 Indonesia Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng 9 Philippines Quan sát theo tháng Fxtop Bình quân hàng tháng

Tỷ giá hối đoái danh nghĩa, Yên Nhật là đồng tiền cơ sở

3.3. Trình tự kiểm định

- Bước 1: Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng tỷ giá hối đoái thực giai đoạn 1/1995 – 6/2013, để xem xét sự tồn tại của hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối.

- Bước 2: Xét các điểm đứt quãng cấu trúc, kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng tỷ giá hối đoái thực giai đoạn tháng 7/1997 – 8/2008 (tương ứng sau cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á năm 1997 đến trước cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008) và tháng 9/2008 – 6/2013 (tương ứng từ sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 trở đi), để xem xét liệu có sự khác biệt trong việc tồn tại ngang giá sức mua hình thức tuyệt đối giai đoạn trước và sau các điểm

đứt quãng cấu trúc này. Lí do lựa chọn điểm đứt quãng cấu trúc xuất phát từ khả

năng tác động đến sự tồn tại của thuyết ngang giá sức mua nếu xét về mặt lý thuyết, và từ tổng quan các nghiên cứu trước đây. Cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997 và cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 là các cuộc khủng hoảng này tác động không nhỏ đến tình hình kinh tế - xã hội của các quốc gia được kiểm

định. Thêm vào đó là bởi xuất phát điểm của cuộc khủng hoảng tài chính châu Á là từ Thái Lan, vào tháng 7 năm 1997.

- Bước 3: Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng tỷ giá hối đoái danh nghĩa và tương quan giá cả giai đoạn tháng 1/1995 – 6/2013. Đây là bước chuẩn bị cho kiểm định đồng liên kết với dữ liệu dạng bảng.

- Bước 4: Kiểm định đồng liên kết với dữ liệu dạng bảng tỷ giá hối đoái danh nghĩa và tương quan giá cả giai đoạn tháng 1/1995 – 6/2013, để xem xét sự

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng

Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng được cho là tốt hơn so với kiểm định nghiệm đơn vị với chuỗi thời gian. Bởi các biến dữ liệu chéo có khả năng làm gia tăng giá trị của kết quả kiểm định và giảm bớt khả năng bác bỏ giả thiết H0 phát biểu rằng có một nghiệm đơn vị. Điều này đã được chứng minh trong các nghiên cứu của Frankel và Rose (1996), Koedijk và cộng sự (1998), Papell và cộng sự (1998), Joseph và David (2005), Kalyoncu và Kalyoncu (2008). Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng đối với tỷ giá hối đoái thực của các quốc gia

Đông Nam Á theo phương pháp tiếp cận tỷ giá hối đoái thực trong giai đoạn tháng 1 năm 1995 đến tháng 6 năm 2013, được trình bày trong bảng 4.1 và 4.2.

Bảng 4.1: Kiểm định nghiệm đơn vị với dữ liệu dạng bảng đối với tỷ giá hối đoái thực các quốc gia

trong giai đoạn tháng 1/995 – tháng 6/2013 (Đô la Mỹ là đồng tiền cơ sở)

Common root Individual root Individual root

Thời kì Levin, Lin & Chu