Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các nhân tố tác động đến tỷ giá hối đoái tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

-------------------------------------

NGUYỄN VÕ THỦY TIÊN

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

-------------------------------------

NGUYỄN VÕ THỦY TIÊN

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – ngân hàng

Mã số: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. ĐINH THỊ THU HỒNG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ ―Các nhân tố tác động đến tỷ giá hối đoái tại Việt

Nam‖ là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu và tài liệu trong luận văn là

trung thực và chƣa đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào. Tất cả những

tham khảo và kế thừa đều đƣợc trích dẫn và tham chiếu đầy đủ.

TÁC GIẢ LUẬN VĂN

Nguyễn Võ Thủy Tiên

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ

PHẦN 1: GIỚI THIỆU .................................................................................................... 1

PHẦN 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ....................................................................................... 4

2.1. Các lý thuyết liên quan .......................................................................................... 4

2.1.1. Lý thuyết tỷ giá hối đoái theo trƣờng phái Keynes ......................................... 4

2.1.2. Lý thuyết về độ co giãn ................................................................................... 5

2.1.3. Cách tiếp cận tiền tệ ........................................................................................ 5

2.1.4. Cách tiếp cận cân bằng danh mục ................................................................... 5

2.1.5. Lý thuyết ngang giá sức mua .......................................................................... 6

2.1.6. Khung khái niệm ............................................................................................. 9

2.2. Một số yếu tố xác định của tỷ giá hối đoái .......................................................... 10

2.2.1. Tăng trƣởng kinh tế ....................................................................................... 10

2.2.2. Cung tiền ....................................................................................................... 10

2.2.3. Chênh lệch lãi suất ........................................................................................ 11

2.2.4. Dự trữ ngoại hối ............................................................................................ 11

2.2.5. Lạm phát ........................................................................................................ 12

2.2.6. Độ mở thƣơng mại ........................................................................................ 12

2.3. Các nghiên cứu thực nghiệm ............................................................................... 12

PHẦN 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................................. 32

3.1. Mô tả dữ liệu nghiên cứu ..................................................................................... 32

3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị .................................................................................... 36

3.3. Phƣơng pháp ARDL ............................................................................................ 38

3.3.1. Thiết lập mô hình .......................................................................................... 39

3.3.2. Kiểm định đƣờng bao (F-Bounds Test) và mô hình sai số hiệu chỉnh .......... 41

3.4. Vận dụng mô hình ARDL .................................................................................... 43

3.4.1. Lựa chọn độ trễ .............................................................................................. 44

3.4.2. Kiểm định F-bound ....................................................................................... 45

3.5. Kiểm định chẩn đoán ........................................................................................... 45

3.5.1. Kiểm định tính ổn định .................................................................................. 46

3.5.2. Kiểm định tƣơng quan chuỗi ......................................................................... 46

3.5.3. Kiểm định phƣơng sai thay đổi ..................................................................... 47

3.5.4. Kiểm định lỗi xác định hồi quy ..................................................................... 47

3.5.5. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ ...................................................... 48

3.6. Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto ................................................................ 48

3.7. Tóm tắt khung phân tích ...................................................................................... 49

PHẦN 4: KẾT QUẢ ...................................................................................................... 51

4.1. Kiểm định tính dừng ............................................................................................ 51

4.2. Lựa chọn độ trễ .................................................................................................... 52

4.3. Kiểm định đƣờng bao .......................................................................................... 53

4.4. Các kiểm định thống kê chẩn đoán ...................................................................... 54

4.5. Phân tích các kết quả hồi quy ngắn hạn và dài hạn ............................................. 56

4.5.1. Kết quả ƣớc lƣợng ngắn hạn ......................................................................... 56

4.5.2. Kết quả ƣớc lƣợng dài hạn ............................................................................ 58

4.6. Kiểm định nhân quả ............................................................................................. 60

PHẦN 5: KẾT LUẬN .................................................................................................... 62

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ARDL: Phƣơng pháp tự hồi quy phân phối trễ

NEER: Tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội

CPI: Chỉ số sản xuất tiêu dùng

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1. Các nghiên cứu trƣớc đây về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố

ảnh hƣởng. ...................................................................................................................... 22

Bảng 3.1: Kỳ vọng dấu và nguồn của dữ liệu nghiên cứu. ............................................ 33

Bảng 3.2: Thống kê mô tả. ............................................................................................. 35

Bảng 4.1: Kiểm định tính dừng ADF. ............................................................................ 51

Bảng 4.2: Kiểm định đƣờng bao. ................................................................................... 54

Bảng 4.3: Kiểm định chẩn đoán. .................................................................................... 55

Bảng 4.4: Kết quả ƣớc lƣợng ngắn hạn với biến phụ thuộc là ∆LnNEER. ................... 56

Bảng 4.5: Kết quả ƣớc lƣợng dài hạn của mô hình ARDL(4,0,1,4,4,4,4) với biến phụ

thuộc là NEER. ............................................................................................................... 58

Bảng 4.6: Lựa chọn độ trễ cho mô hình VAR. .............................................................. 60

Bảng 4.7: Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto. ......................................................... 61

DANH MỤC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ

Hình 2.1. Khung khái niệm. .......................................................................................... 10

Hình 3.1. Xu hƣớng các biến số .................................................................................... 36

Hình 4.1. Kết quả lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mô hình ARDL ...................................... 52

Hình 4.2. Kết quả kiểm định tính ổn định của hệ số ƣớc lƣợng .................................. . 55

PHẦN 1: GIỚI THIỆU

Tỷ giá hối đoái đã đƣợc thảo luận trong rất nhiều nghiên cứu do vai trò quan

trọng của nó đối với nền kinh tế một quốc gia cũng nhƣ đối với các giao dịch thƣơng

mại và đầu tƣ quốc tế. Tỷ giá hối đoái của một quốc gia cho thấy khả năng cạnh tranh

trong nền kinh tế quốc tế và tăng cƣờng sự ổn định bên trong của một quốc gia (Gala

và Lucinda, 2006). Việc đánh giá quá cao hoặc quá thấp của đồng nội tệ gây nên chủ

yếu bởi sự chuyển động của tỷ giá hối đoái. Tỷ giá thể hiện giá trị của đồng nội tệ so

với ngoại tệ (Khattak và cộng sự, 2012). Tỷ giá hối đoái xuất hiện sự bất ổn lớn từ đỉnh

của chế độ Bretton-Woods. Một số nhà nghiên cứu thảo luận về tỷ giá hối đoái do tầm

quan trọng và ảnh hƣởng toàn cầu của nó đối với sự ổn định kinh tế, hiệu quả, mô hình

thƣơng mại và đầu tƣ (Ahmed, 2009; Algieri, 2011; Frankel & Rose, 1996; Meese &

Rogoff, 1983; Mirchandani, 2013). Các nghiên cứu đƣợc tiến hành nhằm dự báo kết

quả ổn định và không ổn định của tỷ giá hối đoái. Sự ổn định về tỷ giá hối đoái dẫn đến

cải thiện đầu tƣ nƣớc ngoài, thúc đẩy xuất khẩu và thay đổi thuận lợi trong cán cân

thƣơng mại quốc gia (Berka & Devereux, 2010; Drine & Rault, 2006; Edwards, 1988;

Khattak và cộng sự, 2012; Jawaid & Raza , 2013a). Sự không ổn định trong xu hƣớng

của tỷ giá hối đoái làm tăng thâm hụt thƣơng mại, làm tăng lạm phát và cắt giảm mức

đầu tƣ (Eichengreen, 2008; Xiaopu, 2002). Điều gì xác định tỷ giá hối đoái là một vấn

đề còn gây tranh cãi trong nhiều nghiên cứu. Balassa (1964) đề xuất rằng sự tăng

trƣởng của nền kinh tế đƣợc bổ sung bằng sự tăng giá của đồng nội tệ của quốc gia đó.

Tăng trƣởng kinh tế tốt hơn và sản xuất trong nƣớc thể hiện sự thịnh vƣợng của một

quốc gia. Sự gia tăng sản xuất cho thấy quốc gia đang nhận đƣợc doanh thu dự kiến

của mình. Sự cải thiện trong doanh thu tạo ra nhu cầu đối với đồng nội tệ và mang lại

sự định giá cao cho nó (Bleaney, 1996). Trong quá trình xác định tỷ giá hối đoái,

nghiên cứu tìm thấy độ mở thƣơng mại đƣợc kết nối với tốc độ tăng trƣởng và tỷ giá

hối đoái của các quốc gia. Độ mở thƣơng mại phản ánh mức độ thƣơng mại giữa các

quốc gia và nền kinh tế. Độ mở thƣơng mại cho thấy tác động tiêu cực và tích cực đến

tỷ giá hối đoái của một quốc gia (Drine & Rault, 2006; Hau, 2002; Lartey, Mandelman,

& Acosta, 2008; Xiaopu, 2002). Mối quan hệ tiêu cực của độ mở thƣơng mại thƣờng

giải thích sự đóng góp ít hơn của xuất khẩu so với nhập khẩu (Hsieh, 1982). Giá trị của

hàng nhập khẩu tăng lên làm tăng nhu cầu ngoại tệ và làm giảm giá trị của đồng nội tệ

(MacDonald & Ricci, 2005). Ngƣợc lại, nếu đóng góp của xuất khẩu lớn hơn trong độ

mở thƣơng mại của một quốc gia, điều này sẽ đƣợc phản ánh trong sự định giá cao của

đồng nội tệ. Ngang giá sức mua điều chỉnh tỷ giá hối đoái thông qua lạm phát. Lý

thuyết nói rằng ở các quốc gia để tỷ giá hối đoái dao động, trạng thái cân bằng sẽ xảy

ra khi các quốc gia này nắm giữ sức mua tƣơng đƣơng. Điều này kết luận rằng nếu một

trong các quốc gia có mức giá cả cao hơn, đồng nội tệ của quốc gia đó sẽ phải đối mặt

với sự mất giá (Engel & Rogers, 2001). Tỷ lệ lạm phát cao hơn làm giảm khả năng

cạnh tranh của hàng hóa, dịch vụ của quốc gia trên thị trƣờng quốc tế. Kết quả là làm

giảm xuất khẩu của quốc gia và giảm nhu cầu nội tệ (Smith, 1999). Điều này cuối cùng

dẫn đến giá trị thấp hơn của đồng nội tệ (Kulkarni & Ishizaki, 2002). Một yếu tố quyết

định thú vị khác của tỷ giá hối đoái là lãi suất đƣợc thể hiện bằng cách tiếp cận ngang

giá lãi suất (Dornbusch, 1983; Effiong, 2014; Frenkel & Razin, 1992). Theo cách tiếp

cận này, lãi suất của quốc gia tăng lên sẽ làm tăng giá trị của đồng nội tệ (Clostermann

& Schnatz, 2000). Lợi nhuận lớn hơn do lãi suất cao hơn thu hút nhà đầu tƣ và gia tăng

luồng vốn chảy vào thị trƣờng. Điều này dẫn đến sự cải thiện cầu nội tệ và nâng cao

giá trị của nó (Bailliu, Lafrance, & Perrault, 2003; Neumeyer & Perri, 2005). Ngoài ra,

cung tiền mở rộng giảm lãi suất mang lại sự mất giá của đồng nội tệ (Saeed, Awan,

Sial, & Sher, 2012). Cung tiền dồi dào phản ánh khả năng tiếp cận của các quỹ trên thị

trƣờng để mua hàng hóa và dịch vụ. Để đáp ứng nhu cầu dƣ thừa này, các nhà sản xuất

sẽ sử dụng nhiều lao động hơn. Điều này sẽ làm tăng chi phí đầu ra và sau đó dẫn đến

giá cao hơn để đáp ứng thêm chi phí sản xuất (Bleaney & Fielding, 2002). Mức giá cao

hơn kết thúc bằng sự mất giá của đồng nội tệ (Abbas, Khan, & Rizvi, 2011; Khattak và

cộng sự, 2012; Wilson, 2009).

Trƣớc vai trò của tỷ giá trong nền kinh tế, mục đích chính của bài nghiên cứu là

tiến hành đánh giá các nhân tố xác định của tỷ giá danh nghĩa đa phƣơng tại Việt Nam

cùng hƣớng nhân quả giữa chúng, trong giai đoạn 2000Q1 – 2017Q1, thông qua mô

hình ARDL, đề xuất bởi Pesaran và cộng sự (2001), nghiên cứu này giúp làm rõ hơn

các vấn đề nhƣ các nhân tố này có ảnh hƣởng nhƣ thế nào đến tỷ giá danh nghĩa đa

phƣơng. Các nhân tố đƣợc tác giả lựa chọn là tăng trƣởng kinh tế, lạm phát, chênh lệch

lãi suất, cung tiền, độ mở thƣơng mại và dự trữ ngoại hối. Tóm lại, mục tiêu của tác giả

nhằm tìm kiếm câu trả lời cho những câu hỏi sau đây:

i) Các nhân tố có tác động ra sao đến tỷ giá danh nghĩa đa phƣơng tại Việt Nam?

ii) Nếu có thì các nhân tố này tác động nhƣ thế nào đến tỷ giá danh nghĩa đa

phƣơng tại Việt Nam?

iii) Hƣớng nhân quả giữa các nhân tố và tỷ giá danh nghĩa đa phƣơng tại Việt

Nam?

Tác giả hi vọng, nghiên cứu sẽ cung cấp những hiểu biết mới, giải thích những

biến động trong tỷ giá do các nhân tố kinh tế gây ra, từ đó, giúp ích cho các nhà hoạch

định trong việc xây dựng các chính sách phù hợp và hiệu quả, giữ vững sự ổn định của

nền kinh tế. Các phần còn lại của nghiên cứu bao gồm: Phần 2 trình bày các lý thuyết

xoay quanh tỷ giá cùng các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây về các yếu tố xác định

tỷ giá; Phần 3 trình bày mô hình ARDL cùng dữ liệu nghiên cứu; Phần 4 trình bày kết

quả nghiên cứu và Phần 5 đƣa ra kết luận cùng các hàm ý chính sách.

PHẦN 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Các lý thuyết liên quan

Giới kinh tế lẫn các chuyên gia tài chính vẫn chƣa đồng ý về lý thuyết duy nhất

xác định tỷ giá hối đoái. Các lý thuyết về khái niệm tỷ giá hối đoái có thể đƣợc phân

loại thành hai nhóm truyền thống hoặc hiện đại (Musyoki và cộng sự, 2012). Các lý

thuyết truyền thống dựa trên dòng chảy thƣơng mại và tài chính, và ngang giá sức mua

PPP cũng là lời giải thích quan trọng cho các biến động của tỷ giá trong dài hạn.

Những lý thuyết này gồm: phƣơng pháp tiếp cận độ co giãn (the elasticity approach) để

xác định tỷ giá, phƣơng pháp tiền tệ (the monetary approach) để xác định tỷ giá hối

đoái, phƣơng pháp cân bằng danh mục đầu tƣ (the portfolio balance approach) để xác

định tỷ giá hối đoái và lý thuyết ngang giá sức mua về xác định tỷ giá hối đoái. Tuy

nhiên, lý thuyết hiện đại tập trung vào tầm quan trọng của vốn và dòng vốn quốc tế, và

do đó, giải thích sự biến động ngắn hạn của tỷ giá hối đoái và khuynh hƣớng trong dài

hạn.

2.1.1. Lý thuyết tỷ giá hối đoái theo trƣờng phái Keynes

Lý thuyết đƣợc phát triển bởi Keynes (1936), tác giả giải thích rằng tỷ giá hối

đoái đƣợc quyết định bởi cung và cầu tiền tệ của các quốc gia. Cung và cầu ngoại tệ

đƣợc xác định bởi cán cân thanh toán quốc tế BOP của hàng hóa và dịch vụ, và tỷ giá

phụ thuộc vào cán cân tài khoản vãng lai cũng nhƣ phụ thuộc vào thu nhập quốc dân.

Argy (1982) đƣa ra lý thuyết trƣờng phái Keynesian mới cho thấy tỷ giá hối đoái đƣợc

quyết định bởi cung cầu ngoại tệ và cán cân tài khoản vãng lai là nhân tố chính để xác

định cung cầu ngoại tệ. Sự khác biệt với lý thuyết gốc là Argy (1982) cho rằng tài

khoản vãng lai bị ảnh hƣởng bởi thu nhập quốc gia, mức giá ở hai quốc gia và tỷ giá

hối đoái. Tác giả kết luận rằng tỷ giá hối đoái cân bằng đƣợc xác định bởi chính sách

tiền tệ, chính sách tài khóa, thu nhập nƣớc ngoài, mức giá, lãi suất và kỳ vọng ở hai

quốc gia.

2.1.2. Lý thuyết về độ co giãn

Alexander (1951, 1952) giới thiệu phiên bản vĩ mô của lý thuyết hấp thụ (Habib,

2001), từ góc nhìn kế toán quốc gia, suy ra cán cân thƣơng mại là sự khác biệt giữa

tổng sản lƣợng sản xuất và sự hấp thụ (tổng tiêu dùng, đầu tƣ và chi tiêu chính phủ)

trong nền kinh tế. Nếu hấp thụ trong nền kinh tế vƣợt quá sản lƣợng sản xuất thì xảy ra

sự thiếu hụt trong cán cân thƣơng mại và điều này gây áp lực lên tỷ giá theo chiều

hƣớng giảm giá. Việc mất giá của tỷ giá hối đoái có thể bằng cách giảm giảm hấp thụ

(nhập khẩu) và tăng sản lƣợng (xuất khẩu) mang lại sự cân bằng trong dòng chảy

thƣơng mại. Một hàm ý của sự hấp thụ là vấn đề thâm hụt kép (twin deficit) liên kết

thâm hụt nội bộ với thâm hụt bên ngoài.

2.1.3. Cách tiếp cận tiền tệ

Mendel và Fleming (1962) sử dụng khuôn khổ IS - LM của Keynes để giới thiệu

dòng vốn cùng với thƣơng mại hàng hóa trong nền kinh tế mở (Habib, 2001). Trong

mô hình, chênh lệch lãi suất nội địa và nƣớc ngoài gây ra dòng vốn giữa các quốc gia.

Kinh doanh chênh lệch lãi suất gây ra dòng vốn thanh khoản ngắn (flow of short liquid

capital) để kiếm lợi nhuận cao hơn (Caves và cộng sự, 1990). Cả chính sách tài khóa và

chính sách tiền tệ đều có ảnh hƣởng đến tính linh động vốn. Ví dụ, chính sách tiền tệ

mở rộng làm giảm lãi suất và mất giá tiền tệ trong khi chính sách tài khóa mở rộng làm

tăng lãi suất và định giá cao tiền tệ trong ngắn hạn. Cách tiếp cận tỷ giá hối đoái này

giả định cân bằng thị trƣờng tiền tệ và sức mua tồn tại, do đó, nguồn cung trong nƣớc

và nƣớc ngoài, sản lƣợng và chênh lệch lãi suất là yếu tố quyết định chính của tỷ giá

hối đoái (Caves và cộng sự, 1990).

2.1.4. Cách tiếp cận cân bằng danh mục

Trong mô hình cân bằng danh mục đầu tƣ, tỷ giá hối đoái đƣợc xác định là giá tài

sản (Rodrique, 1980). Các nhà quản lý nắm giữ trái phiếu trong nƣớc và nƣớc ngoài

(Habib, 2001). Thành phần của danh mục tài sản phụ thuộc vào lợi nhuận tƣơng đối

của các tài sản khác nhau. Mô hình giả định giữ ngang giá lãi suất xảy ra và xác định tỷ

giá hối đoái ngắn hạn, và PPP xác định tỷ giá hối đoái dài hạn. Theo Habib (2001), đây

là mô hình đầu tiên giải thích sự biến động của tỷ giá hối đoái.

2.1.5. Lý thuyết ngang giá sức mua

Tác giả đề cập đến lý thuyết ngang giá sức mua (PPP) khi xem xét mối quan hệ

giữa lạm phát và tỷ giá hối đoái. Lý thuyết ngang giá sức mua đƣợc phát triển bởi nhà

kinh tế học ngƣời Thụy Điển Gustavav Casell vào năm 1920 khi xem xét mối quan hệ

giữa giá cả của một hàng hóa nhất định tính bằng đồng tiền của các nƣớc khác nhau.

Lý thuyết ngang giá sức mua đƣợc xây dựng dựa trên một số giả định cơ bản. Các giả

định này chủ yếu là tạo ra một thị trƣờng mà không có các rào cản khi thực hiện các

hoạt động kinh doanh chênh lệch giá:

i) Không có chi phí giao dịch.

ii) Thị trƣờng là hoàn hảo, chính phủ của các quốc gia không sử dụng các hàng

rào mậu dịch và các hàng rào mậu dịch ẩn. Hàng hóa có thể đƣợc trao đổi và di chuyển

một cách tự do.

iii) Các nhà kinh doanh chênh lệch giá đều nắm bắt đƣợc tất cả những thông tin

về giá cả hàng hóa trên thế giới một cách hoàn hảo.

Hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối cho rằng: tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa

hai đồng tiền phải ngang bằng với tỷ lệ mức giá của rổ hàng hoá giữa hai quốc gia. Do

đó, tiền tệ của quốc gia này sau khi đƣợc quy đổi qua tỷ giá danh nghĩa đó sẽ có sức

mua tƣơng đƣơng trong quốc gia kia. Gọi S là tỷ giá hối đoái danh nghĩa cân bằng; P*

là giá của rổ hàng hóa nƣớc ngoài; P là giá của rổ hàng hóa trong nƣớc.

Hình thức ngang giá sức mua tƣơng đối cho rằng: tỷ lệ lạm phát của một quốc

gia chỉ có thể cao hơn (thấp hơn) so với tỷ lệ lạm phát của một quốc gia khác khi mà tỷ

giá hối đoái sụt giảm (gia tăng) (Copeland, 2005). Phần trăm thay đổi trong đồng ngoại

tệ sẽ thay đổi để duy trì ngang giá trong chỉ số giá cả mới của cả hai nƣớc.

( )( )

trong đó: : mức lạm phát nƣớc ngoài; : mức lạm phát trong nƣớc; : % thay đổi giá

trị của đồng ngoại tệ.

Công thức này phản ánh mối liên hệ giữa tỷ lệ lạm phát tƣơng đối và tỷ giá hối

đoái theo ngang giá sức mua. Nếu thì dƣơng. Điều này hàm ý rằng đồng

ngoại tệ sẽ tăng giá khi lạm phát trong nƣớc vƣợt quá lạm phát ở nƣớc ngoài. Nếu

thì âm. Điều này hàm ý rằng đồng ngoại tệ sẽ giảm giá khi lạm phát nƣớc

ngoài vƣợt quá lạm phát ở trong nƣớc.

Công thức này thể hiện rằng phần trăm thay đổi của tỷ giá hối đoái sẽ gần bằng

với chênh lệch trong tỷ lệ lạm phát giữa hai quốc gia. Có nhiều tranh luận khác nhau về

vấn đề liệu ngang giá sức mua có tồn tại liên tục hay không. Theo nghiên cứu của Trần

Văn Hùng (2017), nhiều lý do khác nhau đã đƣợc đƣa ra để giải thích cho vấn đề ngang

giá sức mua không tồn tại liên tục:

i) Tác động của các yếu tố khác đến tỷ giá hối đoái: Ngoài chênh lệch lạm phát

thì còn có nhiều yếu tố khác tác động đến tỷ giá hối đoái, chẳng hạn nhƣ chênh lệch lãi

suất hay các biện pháp kiểm soát của chính phủ,…Trong lý thuyết ngang giá sức mua,

sự điều chỉnh trong tỷ giá là do hành vi của những nhà kinh doanh chênh lệch giá hàng

hóa tạo nên, và những giao dịch này đƣợc ghi nhận trong tài khoản vãng lai. Trong khi

đó, trong lý thuyết ngang giá lãi suất, sự điều chỉnh tỷ giá là do hành vi của những nhà

đầu tƣ kinh doanh chênh lệch giá tài sản tạo nên, và những giao dịch này đƣợc ghi

nhận trong tài khoản vốn. Chính vì vậy, mức độ tác động nào đến tỷ giá mạnh hơn còn

phụ thuộc vào những giao dịch trên tài khoản vốn hay trên tài khoản vãng lai chiếm tỷ

trọng lớn hơn trong cán cân thanh toán.

ii) Không có hàng hóa thay thế cho hàng nhập khẩu: Theo lý thuyết ngang giá

sức mua, khi giá cả trở nên cao hơn một cách tƣơng đối ở quốc gia này, thì tại quốc gia

kia sẽ ngƣng nhập khẩu và chuyển sang sử dụng hàng nội địa để thay thế hàng nhập

khẩu. Nhƣng không phải lúc nào cũng có hàng hóa thay thế cho hàng nhập khẩu đó.

Chính vì vậy, tỷ giá sẽ không điều chỉnh đúng nhƣ ngang giá sức mua dự kiến.

iii) Hàng rào mậu dịch và hàng rào mậu dịch ẩn: Lý thuyết ngang giá sức mua

dựa trên giả định thị trƣờng hoàn hảo và không có chi phí giao dịch. Trong thực tế,

chính phủ các nƣớc vẫn sử dụng các hàng rào mậu dịch và các hàng rào mậu dịch ẩn để

can thiệp dòng hàng hóa vào và ra khỏi quốc gia. Chính vì vậy, việc xuất hiện các hàng

rào mậu dịch này sẽ làm gia tăng chênh lệch giá của những hàng hóa giống nhau tại

các quốc gia khác nhau trên thế giới.

iv) Tỷ trọng nhập lƣợng phi mậu dịch trong hàng hóa: Có những loại hàng hóa

và dịch vụ đồng nhất với nhau, nhƣng mức giá vẫn chênh lệch nhau giữa các quốc gia

khác nhau trên thế giới. Nguyên nhân dẫn đến mức chênh lệch này là do các loại hàng

hóa này có tỷ trọng nhập lƣợng phi mậu dịch lớn. Chính vì vậy, đối với những hàng

hóa này thì không thể kinh doanh chênh lệch giữa các quốc gia khác nhau trên thế giới.

v) Thông tin bất cân xứng: Lý thuyết ngang giá sức mua dựa trên giả định rằng

tất cả những nhà kinh doanh chênh lệch giá đều nắm bắt toàn bộ thông tin về giá cả

hàng hóa trên thế giới một cách hoàn hảo. Tuy nhiên, trong thực tế, không phải lúc nào

những nhà kinh doanh chênh lệch giá cũng nắm bắt đầy đủ và chính xác toàn bộ thông

tin về giá cả hàng hóa trên thế giới. Bất kể có một nhóm nhỏ những nhà kinh doanh

chênh lệch giá nắm bắt thông tin một cách hoàn hảo, thì các giao dịch của họ cũng

không đủ lớn để thu hẹp đƣợc mức chênh lệch giá hàng hóa, và mức chênh lệch giá

này vẫn tồn tại.

vi) Các loại hàng hóa và tỷ trọng của các loại hàng hóa đƣợc đƣa vào rổ hàng

hóa dùng để tính chỉ số giá sẽ khác nhau ở những quốc gia khác nhau. Chính vì vậy,

ngay từ ban đầu giá cả của rổ hàng hóa của các nƣớc không thể giống nhau hoàn toàn.

Bên cạnh đó, nhiều tranh luận cho rằng ngang giá sức mua trong thực tế không

luôn luôn tồn tại. Theo Copeland (2005), Dornbusch đã nhận thấy giá cả trong thị

trƣờng hàng hóa đƣợc điều chỉnh chậm hơn so với tốc độ điều chỉnh của thị trƣờng tài

chính. Vì vậy, thị trƣờng tài chính phải điều chỉnh vƣợt mức với các cú sốc để bù đắp

cho sự neo giá trong thị trƣờng hàng hóa. Khi đó, tỷ giá hối đoái có khuynh hƣớng biến

động quá mức so với mức cân bằng trong ngắn hạn so với sự thay đổi trong giá cả hàng

hóa. Điều này là do có sự chênh lệch về tốc độ điều chỉnh giá cả giữa thị trƣờng hàng

hóa và thị trƣờng tài chính. Chính vì thế, ngang giá sức mua sẽ lệch đi trong ngắn hạn.

2.1.6. Khung khái niệm

Khung khái niệm đƣợc cấu trúc từ một tập hợp các ý tƣởng mở rộng và lý thuyết

giúp nhà nghiên cứu xác định đúng vấn đề mà họ đang xem xét. Từ các lý thuyết trên

cùng các nghiên cứu trƣớc đây của Danga và Kiptui (2016), Raza và Afshan (2017),

nghiên cứu lựa chọn 6 biến giải thích ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đoái và sử dụng chúng

để tạo thành khung khái niệm nhƣ trong Hình 2.1 bên dƣới:

Tăng trƣởng

Lạm phát

Chênh lệch lãi suất

Tỷ giá danh nghĩa đa phƣơng Cung tiền

Độ mở thƣơng mại

Dự trữ ngoại hối

Hình 2.1. Khung khái niệm.

2.2. Một số yếu tố xác định của tỷ giá hối đoái

2.2.1. Tăng trƣởng kinh tế

Balassa (1964) đề xuất rằng sự tăng trƣởng của nền kinh tế đƣợc bổ sung bằng sự

tăng giá của đồng nội tệ của quốc gia đó. Tăng trƣởng kinh tế tốt hơn và sản xuất trong

nƣớc thể hiện sự thịnh vƣợng của một quốc gia. Sự gia tăng sản xuất cho thấy quốc gia

đang nhận đƣợc doanh thu dự kiến của mình. Sự cải thiện trong doanh thu tạo ra nhu

cầu đối với đồng nội tệ và mang lại sự định giá cao cho nó (Bleaney, 1996).

2.2.2. Cung tiền

Trong cách tiếp cận tiền tệ toàn cầu do Johnson (1972) phát triển, tác giả nói rằng

cán cân thanh toán của một quốc gia phụ thuộc vào cầu và cung tiền tệ ở quốc gia đó

và phần còn lại của thế giới. Sự gia tăng cầu tiền và nếu nguồn cung tiền của nội địa

trong nƣớc không tăng thì phƣơng pháp tiền tệ dự đoán rằng nƣớc này sẽ trải nghiệm

sự định giá cao tỷ giá hối đoái (Frenkel và Johnson, 2013). Tác giả nói thêm rằng cơ

quan tiền tệ sẽ buộc phải mua ngoại hối. Một nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi Wilson

(2009) cũng xác nhận việc tăng cung tiền gây ra sự sụt giảm tỷ lệ tiền tệ, khi ông kiểm

tra tỷ giá hối đoái hiệu dụng giữa USD và các đối tác thƣơng mại bình quân có trọng số

ở châu Phi. Hsien (2009) cũng tìm thấy tổng tiền thực làm tăng sự định giá thấp của

đồng Rupian Indonesia trên USD. Saeed và cộng sự (2012) cũng kết luận rằng sự gia

tăng tƣơng đối cung ứng tiền làm tăng tỷ giá hối đoái danh nghĩa. Tuy nhiên, Jamal

(2005) và Zada (2010) phát hiện ra rằng không có mối quan hệ mật thiết giữa cung tiền

và tỷ giá hối đoái.

2.2.3. Chênh lệch lãi suất

Bằng cách kiểm soát lãi suất, ngân hàng trung ƣơng có thể ảnh hƣởng đến cả lạm

phát và tỷ giá hối đoái. Thay đổi trong lãi suất, ví dụ khi lãi suất cao hơn tƣơng đối so

với các quốc gia khác, điều này sẽ thu hút vốn nƣớc ngoài và khiến tỷ giá tăng lên.

Điều ngƣợc lại xảy ra, khi lãi suất thấp làm giảm tỷ giá. Kiểm định thực nghiệm của

Macso - Fernandez và cộng sự (2002) cũng nhận thấy rằng sự gia tăng chênh lệch lãi

suất giữa khu vực Euro và phạm vi rộng sẽ mang lại sự định giá cao đáng kể của đồng

Euro. Ogun (2012) và Zada (2010) tìm thấy một số kết quả trái ngƣợc với Jamal

(2005), khi các tác giả nhận thấy rằng không có mối quan hệ đáng kể giữa giá trị tiền tệ

của Hàn Quốc và lãi suất trong cuộc khủng hoảng tài chính châu Á.

2.2.4. Dự trữ ngoại hối

Dự trữ ngoại hối là tài sản do ngân hàng trung ƣơng nắm giữ thƣờng bằng các

loại tiền dự trữ khác nhau chủ yếu bằng USD. Chúng đƣợc ghi nhận trong cán cân

thanh toán và nằm trong tài khoản vốn. Saeed và cộng sự (2012) kết luận rằng sự gia

tăng cán cân dự trữ ngoại hối tƣơng đối sẽ tăng tỷ giá danh nghĩa, trong khi Kriljenko

và Habermeier (2004) tìm thấy kết quả mâu thuẫn rằng dự trữ tỷ giá hối đoái không

tƣơng quan mạnh với biến động tỷ giá hối đoái.

2.2.5. Lạm phát

Lạm phát là sự gia tăng mức giá chung của nền kinh tế dẫn đến sự mất giá của

tiền tệ. Ngang giá sức mua điều chỉnh tỷ giá hối đoái thông qua lạm phát. Lý thuyết nói

rằng ở các quốc gia để tỷ giá hối đoái dao động, trạng thái cân bằng sẽ xảy ra khi các

quốc gia này nắm giữ sức mua tƣơng đƣơng, nếu một trong các quốc gia có mức giá cả

cao hơn, đồng nội tệ của quốc gia đó sẽ phải đối mặt với sự mất giá (Engel & Rogers,

2001). Tỷ lệ lạm phát cao hơn làm giảm khả năng cạnh tranh của hàng hóa, dịch vụ của

quốc gia trên thị trƣờng quốc tế dẫn đến làm giảm xuất khẩu của quốc gia và giảm nhu

cầu nội tệ (Smith, 1999), cuối cùng dẫn đến giá trị thấp hơn của đồng nội tệ (Kulkarni

& Ishizaki, 2002).

2.2.6. Độ mở thƣơng mại

Độ mở thƣơng mại của nền kinh tế đƣợc xác định là tổng kim ngạch xuất nhập

khẩu so với tổng sản phẩm quốc nội. Theo nghiên cứu của Siddiqui và cộng sự (1996)

kết luận rằng độ mở thƣơng mại hỗ trợ trong việc định giá cao tỷ giá hối đoái.

Elbadawi và Soto (1997) thảo luận về tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô quyết định

đến tỷ giá hối đoái thực kết quả của mô hình sai số hiệu chỉnh và kỹ thuật đồng liên kết

cho thấy độ mở thƣơng mại lớn hơn đƣợc đảm bảo bằng sự mất giá tỷ giá hối đoái

thực. Kết hợp các điều khoản thƣơng mại và độ mở thƣơng mại với tỷ giá hối đoái,

Ahmed (2009) cung cấp các bằng chứng: điều khoản thƣơng mại và độ mở thƣơng mại

ảnh hƣởng đáng kể đến cân bằng tỷ giá hối đoái, kết quả cũng cho thấy rằng độ mở

thƣơng mại có vai trò quan trọng trong việc dự đoán tỷ giá hối đoái của Ấn Độ trong

dài hạn.

2.3. Các nghiên cứu thực nghiệm

Trong nghiên cứu thực nghiệm gần đây đƣợc thực hiện bởi các nhà nghiên cứu

khác nhau đã thử nghiệm và xác định nhiều biến (yếu tố quyết định) ảnh hƣởng đến tỷ

giá hối đoái. Chúng ta bắt đầu với nghiên cứu của Wilson (2009), kiểm tra tỷ giá hối

đoái hiệu dụng của USD và đối tác thƣơng mại trung bình có trọng số của Hoa Kỳ.

Nghiên cứu tìm thấy cung tiền có liên quan cùng chiều đến tỷ giá hối đoái hiệu dụng có

nghĩa là tăng cung tiền gây ra sự suy giảm trong giá trị của tiền tệ. Lãi suất, chi tiêu

chính phủ và thâm hụt ngân sách (thâm hụt chia cho GDP) có liên quan ngƣợc chiều

với tỷ giá hối đoái. Tác giả sử dụng phƣơng pháp tiếp cận tiền tệ và kết quả cung cấp

hỗ trợ cho hiệu lực lâu dài của phƣơng pháp tiếp cận tiền tệ nhằm giải thích tỷ giá hối

đoái. Thâm hụt và nợ tồn đọng đƣợc tài trợ bởi nhà đầu tƣ trong nƣớc hoặc nƣớc ngoài

có ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đoái trong dài hạn nhƣng không phải trong ngắn hạn.

Trong ngắn hạn tỷ giá hối đoái hiệu dụng là độc lập với nợ và thâm hụt.

Atif và cộng sự (2012) chứng minh mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái của Úc, sử

dụng các yếu tố kinh tế và phi kinh tế. Sử dụng dữ liệu hàng quý và hàng năm trong

giai đoạn 1975-2012, tác giả cho rằng các thành phần thƣơng mại của Úc và các chỉ số

kinh tế vĩ mô nhƣ xuất khẩu ròng, GDP và tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc

xác định tỷ giá hối đoái. Tuy nhiên, vai trò của lãi suất và lạm phát không đáng kể.

Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của các hiệu ứng không quan sát đƣợc nhƣ các sự

kiện chính trị và những cú sốc bên ngoài ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đoái. Kiểm định

đồng liên kết Engle-Granger thể hiện mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái và các

biến hồi quy.

Saeed và cộng sự (2012) tiến hành nghiên cứu đánh giá USD theo PKR trong

khuôn khổ tiếp cận tiền tệ sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 1982 đến tháng 4

năm 2010. Các tác giả sử dụng phƣơng pháp ARDL đồng liên kết và mô hình sai số

hiệu chỉnh để phân tích kết quả. Các biến mà họ sử dụng là cung tiền, dự trữ ngoại hối

và tổng số nợ của Pakistan liên quan đến Mỹ và bất ổn chính trị nhƣ một biến giả. Kết

quả thực nghiệm khẳng định rằng cung tiền, nợ và cán cân dự trữ ngoại tệ là yếu tố

quyết định đáng kể tỷ giá giữa PKR và USD. Bất ổn chính trị cũng có tác động tiêu cực

đến giá trị của đồng nội tệ.

Rucha và Burange (2013) nghiên cứu các yếu tố xác định ảnh hƣởng đến tỷ giá

hối đoái thực ở Ấn Độ, sử dụng dữ liệu hàng quý từ 1993Q1 đến 2011Q4. Các yếu tố

quyết định cơ bản đƣợc xem xét là sự khác biệt về năng suất, chi tiêu chính phủ, thể

chế đầu tƣ nƣớc ngoài, chênh lệch lạm phát, các điều khoản thƣơng mại, dự trữ ngoại

hối và tài sản ròng. Kiểm định đƣờng bao ARDL giữa tỷ giá hối đoái thực và các biến

này xác nhận mối quan hệ dài hạn giữa chúng.

Kamal (2013) nghiên cứu các yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái đối USD theo

Taka Bangladesh, sử dụng phƣơng pháp ARDL. Tác giả sử dụng dữ liệu hàng tháng từ

tháng 1 năm 1984 đến tháng 4 năm 2012. Tác giả nhận thấy rằng tỷ giá hối đoái và

biến kinh tế vĩ mô ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đoái thực tạo thành một vector đồng liên

kết. Tác giả quan sát thấy rằng cung tiền và gia tăng gánh nặng dịch vụ nợ dẫn đến

giảm giá thực tiền tệ trong khi tăng dự trữ ngoại hối dẫn đến tăng giá tiền tệ. Bất ổn

chính trị có tác động tiêu cực đáng kể đến giá trị của tiền tệ. Tác giả áp dụng kiểm định

tính dừng Augmented Dickey-Fuller (ADF), phƣơng pháp ARDL để ƣớc tính mối quan

hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái BDT/USD danh nghĩa và các biến giải thích.

Zada (2010) nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đoái của Pakistan

trong giai đoạn 1979 đến 2008. Nghiên cứu sử dụng nhiều mô hình hồi quy, trong đó tỷ

giá hối đoái đƣợc coi là biến phụ thuộc trong khi lạm phát, lãi suất, dự trữ ngoại hối,

cung tiền, cán cân thƣơng mại và tổng sản phẩm quốc nội là các biến độc lập. Nghiên

cứu cho thấy lạm phát, lãi suất và dự trữ ngoại hối ảnh hƣởng mạnh đến tỷ giá và duy

trì ở mức ý nghĩa 1% trong khi các biến khác GDP, cung tiền và thâm hụt thƣơng mại

tác động không đáng kể.

Villavicencio và Bara (2006) khám phá hành vi tỷ giá hối đoái thực ở Mexico từ

năm 1960 đến 2005 sử dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ (ARDL). Nghiên cứu

chứng minh rằng sự khác biệt về năng suất đại diện bởi GDP thực tế trên chênh lệch

vốn, lãi suất cao hơn và quy mô tài sản nƣớc ngoài ròng có xu hƣớng định giá cao tỷ

giá hối đoái thực của Mexico.

Ở Ấn Độ, mô hình ARDL đƣợc Kumar (2010) áp dụng để phân tích tỷ giá hối

đoái thực tại Ấn Độ dựa theo Edwards (1998), mô hình hóa tác động của sự khác biệt

về năng suất, chi tiêu chính phủ, tài sản ngoại hối, kỳ hạn thƣơng mại và độ mở bên

ngoài là yếu tố quyết định chính của tỷ giá hối đoái thực của đồng rupee so với USD.

Tác giả sử dụng dữ liệu hàng quý từ 1997Q2 đến 2009Q2 và nhận thấy rằng chênh lệch

năng suất là ảnh hƣởng tiêu cực đáng kể đến tỷ giá hối đoái thực, tài sản ngoại hối và

kỳ hạn thƣơng mại cũng có ý nghĩa và tƣơng quan nghịch với tỷ giá hối đoái thực.

Tại châu Phi, Insah và Chiaraah (2013) xác định các nguồn biến động tỷ giá hối

đoái ở Ghana sử dụng mô hình ARDL và dữ liệu hàng năm từ năm 1980 đến năm

2012. Nghiên cứu cho rằng chi tiêu chính phủ, nợ trong nƣớc và bên ngoài là yếu tố

quyết định chính biến động tỷ giá hối đoái thực.

Iyke và Odhiambo (2015) xác định các yếu tố quyết định cơ bản của tỷ giá hối

đoái dài hạn ở Nam Phi. Các tác giả ƣớc tính tỷ giá hối đoái thực cân bằng cho Nam

Phi sử dụng một tập dữ liệu giai đoạn 1975 đến 2012. Các tác giả tiến hành kiểm định

đồng liên kết bằng cách sử dụng kiểm định đƣờng bao ARDL. Các tác giả tìm thấy các

điều khoản thƣơng mại, độ mở thƣơng mại, chi tiêu chính phủ, tài sản nƣớc ngoài ròng

và giá hàng hóa thực là yếu tố quyết định dài hạn của tỷ giá hối đoái thực tại Nam Phi.

Were và cộng sự (2011) thực hiện một cuộc điều tra xác định tỷ giá hối đoái ở

Kenya bằng cách sử dụng phƣơng pháp mô hình vectơ sai số hiệu chỉnh để phát hiện ra

các mối quan hệ dài hạn. Các tác giả thấy rằng cán cân tài khoản vãng lai có vai trò

trong việc xác định tỷ giá hối đoái. Kết quả cho thấy cán cân tài khoản vãng lai tăng,

lãi suất trong nƣớc cao hơn tƣơng đối so với lãi suất nƣớc ngoài, cũng nhƣ sự gia tăng

của giá cả nƣớc ngoài dẫn đến sự tăng giá của tỷ giá hối đoái. Đa số các nghiên cứu

thực nghiệm hiện có về tỷ giá hối đoái ở Kenya chủ yếu là điều tra các kết quả bất lợi

của biến động tỷ giá hối đoái lên các phần khác nhau của nền kinh tế trong nƣớc nhƣ

khu vực ngân hàng, xuất khẩu và nhập khẩu. Ví dụ Otuori (2013) tiến hành nghiên cứu

để điều tra các yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái và ảnh hƣởng của chúng đến hiệu suất

của các ngân hàng thƣơng mại ở Kenya. Tác giả kết luận rằng sự gia tăng biến động tỷ

giá hối đoái gây ra những hậu quả tiêu cực đến ngành thƣơng mại (tức là xuất khẩu và

nhập khẩu) của nền kinh tế địa phƣơng.

Kiptui (2008) sử dụng kỹ thuật đồng liên kết ARDL và mô hình sai số hiệu chỉnh,

tác giả nghiên cứu tác động của biến động tỷ giá thực đối với hàng xuất khẩu của

Kenya. Kết quả cho thấy sự quan trọng của tỷ giá hối đoái vì tác động bất lợi của nó

đến trồng trọt và trà trong dài hạn. Một nghiên cứu khác của Kiptui (2007) cũng cho

cùng khu vực tìm thấy tác động của tỷ giá thực lên nhu cầu của các loại xuất khẩu

chính của Kenya. Tác giả sử dụng phƣơng pháp kiểm định đƣờng bao ARDL để phân

tích dữ liệu. Tác giả gợi ý rằng bản chất tác động của tỷ giá hối đoái thực có nhiều khả

năng là dài hạn thay vì ngắn hạn.

Danga và Kiptui (2016) kiểm tra các yếu tố quyết định biến động tỷ giá hối đoái

danh nghĩa ở Kenya bằng cách sử dụng phƣơng pháp ARDL trong giai đoạn 1993Q3

đến 2014Q4. Nghiên cứu kiểm tra các yếu tố quyết định ngắn hạn và dài hạn của biến

động tỷ giá danh nghĩa ở Kenya. Biến phụ thuộc là tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong khi

các biến giải thích là cung tiền, dự trữ ngoại hối, cán cân tài khoản vãng lai và chênh

lệch lãi suất. Kết quả thực nghiệm khẳng định rằng cung tiền, dự trữ ngoại hối, chênh

lệch lãi suất là yếu tố quyết định đáng kể của tỷ giá hối đoái danh nghĩa ở Kenya trong

khi cán cân tài khoản vãng lai không phải là yếu tố quyết định đáng kể. Phƣơng pháp

kiểm định đƣờng bao ARDL xác nhận mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái danh

nghĩa và các biến giải thích.

Siddiqui và cộng sự (1996) phân tích hành vi tỷ giá hối đoái ở Pakistan bằng cách

sử dụng thủ tục bình phƣơng nhỏ nhất hai giai đoạn trong giai đoạn 1960–1994.

Nghiên cứu kết luận rằng độ mở thƣơng mại hỗ trợ trong việc định giá cao tỷ giá hối

đoái. Tuy nhiên, kết quả bằng chứng cho thấy các điều khoản thƣơng mại ảnh hƣởng

không đáng kể đến tỷ giá hối đoái thực.

Elbadawi và Soto (1997) thảo luận về tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô quyết

định đến tỷ giá hối đoái thực của 7 quốc gia đang phát triển bằng cách sử dụng dữ liệu

35 năm từ 1960 đến 1994. Kết quả của mô hình sai số hiệu chỉnh và kỹ thuật đồng liên

kết cho thấy độ mở thƣơng mại lớn hơn đƣợc đảm bảo bằng sự mất giá tỷ giá hối đoái

thực. Nghiên cứu cũng kết luận rằng lãi suất tăng cao mang lại sự mất giá của tỷ giá.

Các điều khoản thƣơng mại cũng chứng tỏ là một yếu tố quyết định đáng kể của tỷ giá

hối đoái, thể hiện qua mối quan hệ tích cực và tiêu cực ở các quốc gia đƣợc nghiên

cứu.

Kết hợp các điều khoản thƣơng mại và độ mở thƣơng mại với tỷ giá hối đoái,

Ahmed (2009) nghiên cứu dòng vốn và tỷ giá hối đoái thực định giá quá mức tại

Pakistan, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian từ 1973 đến 2007. Kết quả từ mô hình vectơ

sai số hiệu chỉnh (VECM) cung cấp các bằng chứng: điều khoản thƣơng mại và độ mở

thƣơng mại ảnh hƣởng đáng kể đến cân bằng tỷ giá hối đoái, cụ thể sự gia tăng đơn vị

trong độ mở thƣơng mại làm giảm cân bằng tỷ giá hối đoái 1%. Kumar (2010) cũng

điều tra các yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái ở Ấn Độ, sử dụng phƣơng pháp ARDL.

Dữ liệu hàng quý đƣợc sử dụng từ quý 2 năm 2009 đến quý 2 năm 2009. Kết quả cho

thấy rằng các điều khoản thƣơng mại thể hiện mối quan hệ ngƣợc chiều đáng kể với tỷ

giá hối đoái. Kết quả cũng cho thấy rằng độ mở thƣơng mại có vai trò quan trọng trong

việc dự đoán tỷ giá hối đoái của Ấn Độ trong dài hạn.

Tập trung vào các điều khoản thƣơng mại, Bergval (2004) điều tra yếu tố đóng

góp của tỷ giá hối đoái thực tại 4 quốc gia Bắc Âu. Nghiên cứu tiến hành kỹ thuật đồng

liên kết Johansen và xem xét dữ liệu hàng quý từ năm 1975 đến năm 2001. Kết quả xác

nhận rằng các điều kiện thƣơng mại ảnh hƣởng đáng kể đến biến động tỷ giá hối đoái

dài hạn của tất cả các quốc gia Bắc Âu ngoại trừ Phần Lan. Tƣơng tự,

BahmaniOskooee & Tanku (2006) cũng phân tích các yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái

của 38 nƣớc châu Phi trong giai đoạn 1970–1990. Kết quả từ hồi quy dữ liệu bảng

nhấn mạnh rằng sự cải thiện về điều khoản thƣơng mại phát sinh từ giá nhập khẩu giảm

đã cải thiện đồng nội tệ mặc dù nếu cải thiện đƣợc tạo ra từ giá xuất khẩu tăng, điều

này mang lại sự mất giá trong tỷ giá hối đoái.

Nhấn mạnh năng suất và các điều khoản thƣơng mại để xác định tỷ giá hối đoái,

Joyce và Kamas (2003) nghiên cứu các yếu tố của tỷ giá hối đoái thực ở 3 nƣớc Mỹ

Latinh bằng cách sử dụng dữ liệu trong giai đoạn 1971-1995. Kết quả từ kiểm định

đồng liên kết Johansen chứng kiến sự hiện diện của mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối

đoái với các điều khoản thƣơng mại và năng suất ở Colombia, Argentina và Mexico.

Ngƣợc lại, Milesi-Ferretti và Lane (2010) xem xét kỹ lƣỡng các yếu tố quyết định tỷ

giá hối đoái thực tại Ireland trong giai đoạn 1970–1997, các tác giả không tìm thấy

bằng chứng về sự kết nối của điều khoản thƣơng mại với tỷ giá hối đoái. Kết quả từ kỹ

thuật đồng liên kết Johansen kết luận mối liên hệ tích cực mạnh mẽ giữa sản lƣợng

tƣơng đối và tỷ giá hối đoái thực. Tuy nhiên, nghiên cứu này không thể tìm thấy tác

động đáng kể của các điều khoản thƣơng mại đối với tỷ giá hối đoái của Ireland.

Ở Ấn Độ, Mallick (2010) nghiên cứu các yếu tố xác định sự chuyển động của tỷ

giá hối đoái trong sự hiện diện của chế độ chu chuyển vốn; nghiên cứu xem xét các

quan sát hàng tháng từ năm 1994 đến 2007. Kết quả từ FMOLS cho thấy tăng trƣởng

sản lƣợng thực tác động đáng kể đến sự tăng giá của đồng rupee. Algieri (2011) khám

phá các yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái của Nga bằng cách sử dụng mô hình VECM

và Johansen trong giai đoạn 1993-2010. Kết quả cho thấy độ mở thƣơng mại có liên

kết dài hạn ngƣợc chiều với tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu cho thấy rằng nền kinh tế mở

cửa hơn có xu hƣớng định giá thấp tỷ giá hối đoái của Nga.

Hau (2002) thừa nhận rằng các biến động tỷ giá hối đoái giảm ở các nền kinh tế

mở cửa hơn bằng cách sử dụng dữ liệu của 48 quốc gia. Kết quả cho thấy rằng độ mở

thƣơng mại có liên quan nghịch với tỉ giá hối đoái thực. Bằng cách thiết lập mô hình

mà nền kinh tế đƣợc tách ra thành khu vực thƣơng mại và phi thƣơng mại, kết quả cho

thấy, nền kinh tế mở cửa hơn, mức giá sẽ linh hoạt hơn, hỗ trợ việc giảm cung tiền và

cuối cùng dẫn đến sự bất ổn tỷ giá hối đoái thấp hơn. Tuy nhiên, kết quả đƣợc tìm thấy

đúng hơn cho khu vực thƣơng mại so với hàng hóa phi thƣơng mại.

Nhấn mạnh cung tiền nhƣ một yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái, Wilson (2009)

phân tích tỷ giá hối đoái hiệu dụng của đồng đô la với các đối tác thƣơng mại bằng

cách sử dụng dữ liệu hàng quý từ năm 1973 đến năm 2008. Kết quả từ kiểm định đồng

liên kết Johansen cho thấy cung tiền có mối quan hệ cùng chiều với tỷ giá hối đoái hiệu

dụng và tăng cung tiền tạo ra sự mất giá trong USD. Tƣơng tự nhƣ vậy, Saeed và cộng

sự (2012) phân tích các yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái ở Pakistan. Dữ liệu hàng

tháng đƣợc thu thập từ tháng 1 năm 1982 đến tháng 4 năm 2010. Nghiên cứu tiến hành

điều tra thực nghiệm bằng cách áp dụng mô hình ARDL và mô hình sai số hiệu chỉnh.

Kết quả cho thấy cung tiền có ý nghĩa và ảnh hƣởng cùng chiều đến tỷ giá trong dài

hạn; tuy nhiên, không có ảnh hƣởng ngắn hạn của cung tiền lên tỷ giá hối đoái ở

Pakistan.

Ở Nam Phi, De Bruyn và cộng sự (2013) điều tra vai trò của mô hình tiền tệ trong

việc xác định tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu sử dụng một tập hợp dữ liệu dài 101 năm, có

nghĩa là, từ năm 1910 đến năm 2010. Kết quả từ đồng liên kết kết luận mối quan hệ dài

hạn có ý nghĩa giữa cung tiền và tổng sản phẩm quốc nội (GDP) với tỷ giá hối đoái.

Liew và cộng sự (2009) cũng tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố

quyết định khi xem xét dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 1977 đến tháng 3 năm 2006.

Kết quả của kỹ thuật đồng liên kết Johansen cho thấy lãi suất và GDP có liên quan

nghịch với tỷ giá hối đoái ở Thái Lan.

Khan và Qayyum (2011) điều tra các yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái ở Pakistan

bằng cách xem xét các quan sát hàng quý từ năm 1982 đến năm 2008 và triển khai kỹ

thuật đồng liên kết Johansen và Juselius (J.J.). Kết quả chỉ ra rằng cung tiền và chênh

lệch lạm phát là yếu tố quyết định tích cực đáng kể của tỷ giá hối đoái ở Pakistan và sự

gia tăng các biến có xu hƣớng giảm giá PKR, trong khi lãi suất đƣợc cho là quan hệ

cùng chiều với tỷ giá hối đoái. Ở Pakistan, Khattak và cộng sự (2012) cũng khám phá

các yếu tố ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đoái danh nghĩa sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian từ

năm 1982 đến 2008. Kết quả cho thấy cung tiền và lạm phát có ý nghĩa cùng chiều,

trong khi GDP thực và lãi suất có mối quan hệ ngƣợc chiều đáng kể với tỷ giá hối đoái

tại Pakistan. Kết quả từ quan hệ nhân quả Granger cũng cho thấy sự liên kết hai chiều

của GDP thực và lạm phát với tỷ giá hối đoái. Tuy nhiên, lãi suất và cung tiền cho thấy

mối quan hệ một chiều với tỷ giá hối đoái ở Pakistan.

Thực hiện phân tích giữa các quốc gia, Gente và Ledesma (2006) xem xét các

động thái của tỷ giá hối đoái ở Hàn Quốc, Singapore, Thái Lan và Malaysia từ giai

đoạn 1980 đến 2001. Kết quả kỹ thuật đồng liên kết Johansen kết luận rằng lãi suất của

thế giới tăng lên có xu hƣớng dẫn đến sự định giá thấp tỷ giá cân bằng của nƣớc vay

vốn và định giá cao ở nƣớc cho vay. Agbola và Kunanopparat (2005) đánh giá các yếu

tố quyết định tỷ giá hối đoái ở Thái Lan từ năm 1990 đến năm 2002. Kết quả từ đồng

liên kết Johansen đa biến lilkelihood tối đa (Johansen‘s Maximum Likelihood

Multivariate Co-integration) cho thấy sự liên kết dài hạn tồn tại giữa tỷ giá với GDP

bình quân đầu ngƣời và chênh lệch lạm phát.

Parveen và cộng sự (2012) cũng tìm hiểu động lực của tỷ giá hối đoái ở Pakistan

từ năm 1975 đến năm 2010. Kết quả từ kỹ thuật hồi quy cho thấy lạm phát là nhân tố

quan trọng nhất để dự đoán tỷ giá hối đoái ở Pakistan, thể hiện mối quan hệ ngƣợc

chiều với giá trị của đồng PKR. Nghiên cứu cũng đƣợc tìm thấy rằng tăng trƣởng kinh

tế đo bằng tốc độ tăng trƣởng GDP gây ra sự thay đổi đáng kể trong tỷ giá hối đoái của

Pakistan. Nghiên cứu đề xuất sự kết hợp hài hòa các chính sách tiền tệ và tài khóa để

có thể tác động và thúc đẩy thƣơng mại của Pakistan. Mirchandani (2013) nghiên cứu

động lực của biến động tỷ giá hối đoái và kết luận rằng lãi suất và lạm phát có tƣơng

quan nghịch với tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu cũng liên kết GDP với tỷ giá hối đoái và

tìm thấy sự kết hợp tích cực đáng kể của tăng trƣởng kinh tế của đất nƣớc với tỷ giá hối

đoái.

Tại Malaysia, Wong (2013) xem xét mối liên hệ giữa sự chênh lệch tỷ giá và tăng

trƣởng kinh tế từ giai đoạn 1971 đến 2008. Kết quả của phƣơng pháp ARDL cho thấy

sự mất giá của tỷ giá hối đoái làm cải thiện tăng trƣởng của đất nƣớc. Nghiên cứu cũng

kết luận rằng lãi suất cao hơn dẫn đến sự tăng giá của đồng nội tệ.

Hạ Thị Thiều Dao (2012) thực hiện nghiên cứu về tỷ giá thực của Việt Nam so

với tỷ giá cân bằng. Tác giả đƣa ra một hình gồm 6 biến nhƣ sau: độ mở nền kinh tế,

điều kiện thƣơng mại, chi tiêu chính phủ, năng lực sản xuất, tín dụng nội địa, tài sản

nƣớc ngoài ròng trong chuỗi thời gian từ Q1/2000 đến Q3/2010, đặc biệt thƣơng mại

và chi tiêu chính phủ đƣợc nội suy từ dữ liệu năm. Thông qua mô hình VECM và kiểm

định Engle-Granger, kết quả cho thấy các biến độ mở kinh tế, chi tiêu chính phủ, tín

dụng nội địa và tài nƣớc ngoài ròng có ý nghĩa dài hạn đối với tỷ giá thực. Chi tiêu

chính phủ có tác động mạnh nhất lên tỷ giá thực, sự mở rộng tài khóa 1% làm nội tệ

mất giá thực khoảng 0,9%, trong khi độ mở nền kinh tế tăng 1% làm nội tệ mất giá

thực khoảng 0,3%. Ngƣợc lại sự mở rộng tín dụng và tài sản nƣớc ngoài ròng có tác

động làm tỷ giá thực tăng khoảng 0,2% và 0,1%. Tỷ giá thực bị định giá cao trong giai

đoạn Q1/2000-Q4/2002 và Q1/2008-Q3/2010 và thấp hơn giá trị cân bằng trong giai

đoạn Q4/2002-Q2/2008. Tác giả cũng có chạy phân tích độ lệch để đánh giá hiệu ứng

của từng biến số trong sự thay đổi của tỷ giá thực, kết quả cho thấy độ mở nền kinh tế

có hiệu ứng mạnh nhất làm VND mất giá thực trong giai đoạn trƣớc Q4/2002 và lên

giá thực trong giai đoạn sau đó.

Nguyễn Thị Thu Hằng (2013) xác định tỷ giá cân bằng tại Việt Nam qua sử dụng

mô hình BEER bao gồm 4 biến: chênh lệch năng suất, tài sản nƣớc ngoài ròng, FDI, độ

mở nền kinh tế với dữ liệu theo quý trong giai đoạn từ 2000-2010, nhƣng do khó khăn

trong việc ƣớc lƣợng đồng liên kết, nhóm tác giả đã đề xuất sử dụng ƣớc lƣợng ARDL.

Kết qua cho thấy tất cả các biến đều có quan hệ dài hạn với tỷ giá thực và phù hợp với

dự báo của lý thuyết, trừ biến tài sản nƣớc ngoài ròng. Biến tài sản nƣớc ngoài ròng có

hệ số 0,5 hàm ý sự mở rộng trong việc nắm giữ tài sản nƣớc ngoài 1% sẽ làm giảm giá

đồng nội tệ khoảng 0,5%, sự gia tăng 1% của biến năng suất sẽ làm tỷ giá thực giảm

khoảng 4,3%.

Bảng 2.1. Các nghiên cứu trƣớc đây về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các

nhân tố ảnh hƣởng.

Phƣơng Tác giả Quốc gia Giai đoạn Biến Kết quả chính pháp

Atif và Úc Đồng liên Xuất khẩu Có quan hệ dài hạn 1975-

2012 cộng sự kết ròng giữa tỷ giá hối đoái và

(2012) Engle- các biến hồi quy. GDP

Granger Tiền tệ

Lãi suất

Lạm phát

Saeed và Pakistan 01/1982- ARDL và Cung tiền Cung tiền, nợ và cán

cộng sự 4/2010 mô hình cân dự trữ ngoại tệ là Dự trữ ngoại

(2012) sai số yếu tố quyết định đáng hối

hiệu Tổng nợ kể tỷ giá giữa PKR và

chỉnh USD. Bất ổn chính

trị Bất ổn chính trị cũng

có tác động tiêu cực

đến giá trị của đồng nội

tệ.

Cung tiền có ý nghĩa và

ảnh hƣởng cùng chiều

đến tỷ giá trong dài

hạn. Tuy nhiên, không

có ảnh hƣởng ngắn hạn

của cung tiền lên tỷ giá

hối đoái.

Zada Pakistan Sử dụng Lạm phát Lạm phát, lãi suất và 1979-

dự trữ ngoại hối ảnh (2010) 2008 nhiều mô Lãi suất

hƣởng mạnh đến tỷ giá hình hồi Dự trữ ngoại trong khi các biến quy hối GDP, cung tiền và

Cung tiền thâm hụt thƣơng mại

tác động không đáng Cán cân

kể. thƣơng mại

Tổng sản

phẩm quốc

nội

Rucha và Ấn Độ 1993Q1- ARDL Sự khác biệt Có mối quan hệ dài hạn

Burange 11Q4 về năng suất giữa và tỷ giá hối đoái

(2013) thực và các biến. Chi tiêu

chính phủ

Thể chế đầu

tƣ nƣớc

ngoài

Chênh lệch

lạm phát

Điều khoản

thƣơng mại

Dự trữ ngoại

hối

Tài sản ròng

Kamal Taka 01/1984- ARDL. Cung tiền Cung tiền và gia tăng

(2013) Banglades 4/2012 gánh nặng dịch vụ nợ Gia tăng

h dẫn đến giảm giá thực gánh nặng

tiền tệ trong khi tăng dịch vụ nợ

dự trữ ngoại hối dẫn Dự trữ ngoại đến tăng giá tiền tệ. hối

Bất ổn chính trị có tác Bất ổn chính động tiêu cực đáng kể trị đến giá trị của tiền tệ.

Insah và Ghana, 1980- ARDL Chi tiêu Các biến là yếu tố

Chiaraah châu Phi 2012 chính phủ quyết định chính biến

(2013) Nợ trong động tỷ giá hối đoái

nƣớc và bên thực.

ngoài

Khan và Pakistan 1982- Đồng liên Cung tiền Cung tiền và chênh

Qayyum 2008 kết lệch lạm phát là yếu tố Chênh lệch

(2011). Johansen quyết định tích cực lạm phát

và đáng kể của tỷ giá hối

Juselius đoái lãi suất đƣợc cho

(J.J.) là quan hệ cùng chiều

với tỷ giá hối đoái

Villavice Mexico ARDL GDP Sự khác biệt về năng 1960-

ncio và 2005 suất đại diện bởi GDP Lãi suất

Bara thực tế trên chênh lệch Tài sản (2006) vốn, lãi suất cao hơn và nƣớc ngoài quy mô tài sản nƣớc ròng ngoài ròng có xu hƣớng

định giá cao tỷ giá hối

đoái thực.

Kumar Ấn Độ 1997Q2- ARDL Năng suất Chênh lệch năng suất

ảnh hƣởng tiêu cực (2010) 2009Q2 Chi tiêu

đáng kể đến tỷ giá hối chính phủ

đoái thực, tài sản ngoại Tài sản hối và kỳ hạn thƣơng ngoại hối mại cũng có ý nghĩa và

Kỳ hạn tƣơng quan nghịch với

thƣơng mại tỷ giá hối đoái thực.

Độ mở bên

ngoài

Danga và Kenya 1993Q30 ARDL Cung tiền Cung tiền, dự trữ ngoại

Kiptui 14Q4 hối, chênh lệch lãi suất Dự trữ ngoại

(2016) là yếu tố quyết định hối

đáng kể của tỷ giá hối Cán cân tài đoái danh nghĩa, trong khoản vãng khi cán cân tài khoản lai vãng lai không phải là

Chênh lệch yếu tố quyết định đáng

lãi suất. kể.

Có mối quan hệ dài hạn

giữa tỷ giá hối đoái

danh nghĩa và các biến

giải thích.

Wilson Pakistan 1973- Đồng liên Cung tiền Cung tiền có mối quan

2008 kết hệ cùng chiều với tỷ (2009)

Johansen giá hối đoái hiệu dụng

Siddiqui Pakistan 1960– Bình Độ mở Độ mở thƣơng mại hỗ

1994 phƣơng thƣơng mại trợ trong việc định giá và cộng

sự (1996) nhỏ nhất cao tỷ giá hối đoái. Điều khoản

hai giai thƣơng mại Điều khoản thƣơng mại

đoạn ảnh hƣởng không đáng

kể đến tỷ giá hối đoái

thực.

Elbadawi 7 quốc gia 1960- Mô hình Độ mở Độ mở thƣơng mại và

và Soto đang phát 1994. thƣơng mại lãi suất ngƣợc chiều tỷ sai số

(1997) triển hiệu giá. Lãi suất

chỉnh và Các điều khoản thƣơng Điều khoản kỹ thuật mại là một yếu tố quyết thƣơng mại đồng liên định đáng kể của tỷ giá

kết hối đoái, thể hiện qua

mối quan hệ tích cực và

tiêu cực ở các quốc gia

đƣợc nghiên cứu.

Ahmed Pakistan 1973- VECM Độ mở Điều khoản thƣơng mại

(2009) 2007 thƣơng mại và độ mở thƣơng mại

ảnh hƣởng đáng kể đến Điều khoản

cân bằng tỷ giá hối thƣơng mại

đoái.

Độ mở thƣơng mại có

quan hệ ngƣợc chiều

với tỷ giá hối đoái.

Milesi- Ireland Đồng liên Sản lƣợng Có mối liên hệ tích cực 1970–

Ferretti 1997 kết mạnh mẽ giữa sản Điều khoản

và Lane Johansen lƣợng tƣơng đối và tỷ thƣơng mại

(2010) giá hối đoái thực.

Không tìm thấy bằng

chứng về sự kết nối của

điều khoản thƣơng mại

với tỷ giá hối đoái.

Joyce và Colombia, 1971- Đồng liên Điều khoản Có mối quan hệ dài hạn

Kamas Argentina 1995 kết thƣơng mại giữa tỷ giá hối đoái với

(2003) và Mexico Johansen các điều khoản thƣơng Năng suất

mại và năng suất .

Liew và Thái Lan 01/1977- Đồng liên Lãi suất Lãi suất và tổng sản

cộng sự 3/2006 kết phẩm quốc nội có liên Tổng sản

(2009) Johansen quan nghịch với tỷ giá phẩm quốc

hối đoái. nội

Khattak Pakistan Quan hệ Cung tiền Cung tiền và lạm phát 1982-

và cộng 2008 nhân quả có ý nghĩa cùng chiều, Lạm phát

sự (2012) Granger trong khi GDP thực và Tổng sản lãi suất có mối quan hệ phẩm quốc ngƣợc chiều đáng kể nội với tỷ giá hối đoái

Lãi suất Lãi suất và cung tiền

cho thấy mối quan hệ

một chiều với tỷ giá hối

đoái và mối quan hệ hai

chiều của GDP thực và

lạm phát với tỷ giá hối

đoái

Gente và Hàn Quốc, 1980- Đồng liên Lãi suất Lãi suất của thế giới

Ledesma Singapore, 2001 kết tăng lên có xu hƣớng

(2006). Thái Lan Johansen dẫn đến sự định giá

và thấp tỷ giá cân bằng

Malaysia của nƣớc vay vốn và

định giá cao ở nƣớc

cho vay.

Agbola Thái Lan 1990- Đồng liên Lạm phát Sự liên kết dài hạn tồn

2002 kết tại giữa tỷ giá với GDP và Tổng sản

bình quân đầu ngƣời và Johansen Kunanop phẩm quốc

chênh lệch lạm phát. đa biến parat nội

lilkeliho- (2005)

od tối đa

Parveen Pakistan 1975- kỹ thuật Lạm phát Lạm phát thể hiện mối

2010. hồi quy quan hệ ngƣợc chiều và cộng Tăng trƣởng

với giá trị của đồng sự (2012) kinh tế

PKR.

Tăng trƣởng kinh tế đo

bằng tốc độ tăng trƣởng

GDP gây ra sự thay đổi

đáng kể trong tỷ giá hối

đoái của Pakistan.

Wong Malaysia, 1971- ARDL Tăng trƣởng Sự mất giá của tỷ giá

(2013) 2008 hối đoái làm cải thiện Lãi suất

tăng trƣởng của đất

nƣớc. Nghiên cứu cũng

kết luận rằng lãi suất

cao hơn dẫn đến sự

tăng giá của đồng nội

tệ.

Hạ Thị Việt Nam Q1/2000- VECM Độ mở nền Sự mở rộng tài khóa

Q3/2010 kinh tế làm nội tệ mất giá thực Thiều Kiểm

trong khi độ mở nền Dao định Điều kiện

kinh tế tăng làm nội tệ (2012) Engle- thƣơng mại

mất giá thực Granger Chi tiêu

Sự mở rộng tín dụng và chính phủ

tài sản nƣớc ngoài ròng Năng lực có tác động làm tỷ giá sản xuất thực tăng

Tín dụng nội

địa

Tài sản

nƣớc ngoài

ròng

Nguyễn Việt Nam 2000- ARDL Chênh lệch Các biến đều có quan

2010 năng suất hệ dài hạn với tỷ giá Thị Thu

thực trừ biến tài sản Hằng Tài sản

nƣớc ngoài ròng (2013) nƣớc ngoài

ròng

FDI

Độ mở nền

kinh tế

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp.

PHẦN 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Mô tả dữ liệu nghiên cứu

Sau khi xem xét các nghiên cứu lý thuyết lẫn thực nghiệm, mô hình tiến hành

kiểm tra các yếu tố quyết định của tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng, bằng cách sử

dụng cách tiếp cận ngang bằng sức mua (PPP) và cách tiếp cận ngang giá lãi suất

(IRP). Ngang giá sức mua PPP quy định tỷ giá hối đoái thông qua lạm phát. Lý thuyết

phát biểu rằng ở các quốc gia theo có giá hối đoái dao động, trạng thái cân bằng sẽ xảy

ra khi các quốc gia này nắm giữ sức mua tƣơng đƣơng, dẫn đến kết luận rằng nếu một

trong các quốc gia có mức giá cao hơn, đồng nội tệ của quốc gia đó sẽ phải đối mặt với

sự mất giá trong tỷ giá hối đoái (Engel và Rogers, 2001). Theo cách tiếp cận ngang giá

lãi suất IRP, một quốc gia trải qua sự gia tăng trong lãi suất sẽ kéo theo sự gia tăng giá

trị của đồng nội tệ khi so sánh với quốc gia khác, có mức lãi suất thấp hơn, và do đó,

trải qua sự định giá thấp đồng nội tệ (Clostermann và Schnatz, 2000). Lợi nhuận lớn

hơn do lãi suất cao hơn thu hút nhà đầu tƣ và tăng cƣờng các sự xâm nhập của dòng

vốn quốc tế. Điều này dẫn đến việc cải thiện cầu nội tệ và nâng cao giá trị của nó

(Bailliu và cộng sự, 2003; Neumeyer và Perri, 2005). Tuy nhiên, nhƣ đã nhắc phần

trên, cũng nhƣ dựa vào các nghiên cứu trƣớc đây nhƣ Ogun (2012), Zada (2010) và

Danga và Kiptui (2016), tác giả đƣa biến chênh lệch lãi suất vào khuôn khổ hồi quy.

Chênh lệch lãi suất đƣợc tính là sự khác biệt giữa lãi suất trong nƣớc với lãi suất nƣớc

ngoài. Dựa theo Danga và Kiptui (2016), lãi suất nƣớc ngoài đƣợc tính bằng lãi suất

của Mỹ, quốc gia có vai trò quan trọng trong nền kinh tế tài chính thế giới.

Bảng 3.1: Kỳ vọng dấu và nguồn của dữ liệu nghiên cứu.

Kỳ Các nghiên cứu tham Biến Cách đo lƣờng Nguồn vọng khảo

Tổng cục Logarit tự nhiên tổng sản Balassa (1964); Bleaney Thống kê + phẩm quốc nội thực (1996); Mallick (2010) (GSO)

+: Khan và Qayyum

(2011); Khattak và cộng Tổng cục Logarit tự nhiên chỉ số giá sự (2012) Thống kê +/– tiêu dùng –: Kulkarni và Ishizaki (GSO) (2002); Parveen và cộng

sự (2012)

+: Clostermann và

Schnatz (2000); Saeed

và cộng sự (2012) Chênh lệch logarite tự nhiên IFS +/– –: Khan và Qayyum của lãi suất Việt Nam và Mỹ

(2011); Mirchandani

(2013);

Khan và Qayyum Logarit tự nhiên cung tiền IFS + (2011); Saeed và cộng M2 sự (2012)

Logarit tự nhiên của (xuất Elbadawi và Soto

khâu+nhập khẩu)/tổng sản DOTS, GSO – (1997); Ahmed (2009);

phẩm quốc nội thực Algieri (2011)

Logarit tự nhiên của dự trữ Saeed và cộng sự IFS + ngoại hối (2012)

Logarit tự nhiên tỷ giá hối Datastream đoái danh nghĩa đa phƣơng

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp.

Phƣơng trình hồi quy dài hạn tổng quát có dạng nhƣ sau:

(3.1)

trong đó, : Tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng; Tổng sản phẩm quốc

nội thực, đại diện cho tăng trƣởng kinh tế thực; : Chỉ số sản xuất tiêu dùng, đại

diện biến lạm phát; = : Lãi suất bình quân, đƣợc tính bằng chênh lệch

của biến lãi suất Việt Nam ( ) và lãi suất Mỹ ( ); : Cung tiền M2; =

( )/ : Độ mở thƣơng mại, đƣợc đo lƣờng bằng tổng giá trị xuất khẩu

( ) và nhập khẩu ( ) chia cho tổng sản phẩm quốc nội ( ); : Dự trữ ngoại

hối; : Hệ số chặn; : Số hạng sai số.

Nhằm tiến hành đánh giá các nhân tố xác định của tỷ giá danh nghĩa đa phƣơng

tại Việt Nam cùng hƣớng nhân quả giữa chúng, tác giả sử dụng dữ liệu trong giai đoạn

2000Q1 – 2017Q1. Dữ liệu tỷ giá NEER đƣợc thu thập từ nguồn Datastream, dữ liệu

đƣợc thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam gồm Tổng giảm phẩm quốc nội, Chỉ số

giá tiêu dùng, từ Thống kê tài chính quốc tế (IFS) gồm Chênh lệch lãi suất, Cung tiền

và Độ mở thƣơng mại, và Tổng giá trị xuất khẩu và nhập khẩu của Độ mở thƣơng mại

từ Dòng thƣơng mại (DOTS).

Bảng 3.2: Thống kê mô tả.

Biến số Trung bình Trung vị Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn

GDP 4,6315 4,6301 4,7989 4,4334 0,1281

CPI 4,4333 4,4943 5,0436 3,8628 0,4316

IR 0,8382 0,7948 1,7128 0,0710 0,0710

M 3,9107 4,1155 5,7714 1,6764 1,2900

TOP –1,4305 –1,3938 –0,7162 –2,2817 0,5075

FX 4,5899 4,7176 5,6460 3,2253 0,7943

NEER 4,7465 4,7671 5,0951 4,4620 0,2149

Nguồn : Tính toán của tác giả.

Tất cả các biến số đều đƣợc lấy logarite tự nhiên cho mục đích phân tích thực

nghiệm. Bảng 3.1 và Bảng 3.2 lần lƣợt trình bày nguồn dữ liệu và thống kê mô tả cho

các biến số. Trong khi đó Hình 3.1 trình bày xu hƣớng của các biến nghiên cứu.

Hình 3.1. Xu hƣớng các biến số

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp.

3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị

Để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian, phƣơng pháp phổ biến đƣợc áp

dụng là kiểm định Dickey-Fuller Augmented (ADF) (Dickey và Fuller, 1979, Brooks,

2014). Chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị (unit root) đƣợc xem là không dừng. Có

những phƣơng pháp phổ biến khác để xác định tính dừng của một biến nhƣ kiểm định

Phillips-Perron (PP). Kiểm định này tƣơng tự nhƣ kiểm định ADF, nhƣng có một số

thay đổi nhằm cho phép sự tƣơng quan phần dƣ.

Tuy nhiên, các kiểm định này thƣờng cho ra các kết luận tƣơng tự (Brooks, 2014)

và do đó, tác giả chỉ xem xét kiểm định ADF cho mục đích kiểm định nghiệm đơn vị.

Kiểm định ADF là phép phân tích hồi quy dựa trên phƣơng trình (3.1) trong đó β là

hằng số, p là độ trễ cho trƣớc, φ và α hệ số hồi quy, λt là số hạng xu hƣớng và là

nhiễu trắng. Lƣu ý rằng nếu λt = β = 0, phƣơng trình mô hình hóa kiểm định nghiệm

đơn vị mà không có xu hƣớng và hệ số chặn (drift); trong khi nếu chỉ λt = 0, phƣơng

trình mô hình hóa với hệ số chặn. Trƣờng hợp cuối cùng là nếu λt và β cùng khác 0,

phƣơng trình kết hợp xu hƣớng thời gian và hệ số chặn. Kiểm định nghiệm đơn vị đƣợc

tiến hành dựa trên điều tra các giả thiết sau:

(3.2) ∑

H0: , tức nghiệm đơn vị tồn tại, do đó, chuỗi dữ liệu không dừng.

H1: , tức nghiệm đơn vị không tồn tại, do đó, chuỗi dữ liệu dừng.

̂ ( ̂)

Kiểm định thống kể đƣợc xác định bởi , trong đó ̂ là giá trị ƣớc tính từ

phƣơng trình (3.2) và ( ̂) là sai số chuẩn của ƣớc tính. Thống kê kiểm định không

tuân theo phân phối t thông thƣờng theo giả thuyết không, thay vào đó, thống kê không

tuân theo phân phối chuẩn và các giá trị tới hạn cho kiểm định đƣợc xây dựng bằng quá

trình mô phỏng. Các giá trị tới hạn cho kiểm định ADF có thể đƣợc tìm thấy trong

nghiên cứu của Fuller (1976) và có thể đƣợc nội suy cho các độ trễ khác nhau. Hơn

nữa, do lựa chọn của độ trễ p ảnh hƣởng đến mô hình, do vậy, xác định độ trễ tối ƣu vô

cùng cần thiết (Brooks, 2014). Có một số phƣơng pháp xác định độ trễ tối ƣu p và

phƣơng pháp chung là tối thiểu giá trị của tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike, 1974)

hoặc Schwarz-Bayesian (SIC) (Schwarz và cộng sự, 1978) theo phƣơng trình (3.3) và

phƣơng trình (3.4):

AIC = –2ln(LH) + 2k (3.3)

SIC = –2ln(LH) + kln(n) (3.4)

Biến n là số quan sát và k là số tham số hồi quy đƣợc ƣớc tính một phần, đƣợc

xác định bởi độ trễ p. LH là log-likelihoood của mô hình. Theo Brooks (2014), không

có tiêu chuẩn nào vƣợt trội hơn tiêu chuẩn nào. Do đó, nghiên cứu sử dụng tiêu chuẩn

thông tin phổ biến nhất là tiêu chuẩn AIC. Ngoài ra, độ trễ tối đa có thể đƣợc lựa chọn

thông qua tần suất của dữ liệu. Nếu dữ liệu là tháng, quý hay năm, thì độ trễ có thể

đƣợc chọn lần lƣợt là 12, 4 và 2 (Brooks, 2014).

3.3. Phƣơng pháp ARDL

Để đánh giá mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa các chỉ số kinh tế vĩ mô với tỷ

giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng, phƣơng pháp tự hồi quy phân phối trễ (ARDL)

đƣợc sử dụng. Phƣơng pháp ARDL đƣợc giới thiệu bởi Pesaran và Shin (1998) và

đƣợc phát triển sau đó vài năm bởi Pesaran và cộng sự (2001). Phƣơng pháp ARDL

đƣợc sử dụng rộng rãi vì những ƣu điểm nổi bật so với các phƣơng pháp thống kê

truyền thống khác trong việc kiểm định các mối quan hệ đồng liên kết ngắn hạn (và dài

hạn).

Thứ nhất, khác với các phƣơng pháp truyền thống nhƣ kiểm định Johansen

(Johansen 1991), kiểm định nhân quả Granger-Enger (Engle và Granger, 1987) và

vectơ tự hồi quy (VAR), ARDL có thể đƣợc sử dụng để kiểm tra mối quan hệ tại bậc

gốc cho các biến I(0) hoặc I(1) cũng nhƣ hỗn hợp giữa chúng (Duasa, 2007; Adom và

cộng sự, 2012). Tuy nhiên, chúng ta không thể hồi quy mô hình ARDL khi có ít nhất

một biến không dừng, liên kết tại bậc 2, tức I(2). Khả năng kết hợp các biến I(0) và I(1)

là một lợi thế lớn vì chuỗi thời gian tài chính thƣờng là I(1) hoặc I(0). Lợi thế có thể

đƣợc làm rõ thêm bằng cách so sánh hai mô hình VAR với ARDL. Nếu chúng ta tiến

hành hồi quy mô hình VAR, đầu tiên, dữ liệu phải dừng và nếu biến số đó không dừng,

chúng ta phải lấy sai phân bậc nhất của chuỗi ( ). Tuy nhiên, nếu lấy sai phân bậc

nhất của chuỗi dữ liệu, thông tin (quan hệ) dài hạn giữa các chuỗi có thể biến mất

(Brooks, 2014). Ngƣợc lại, trong khung phân tích ARDL, chúng ta không cần phải điều

chỉnh dữ liệu và do đó các mối quan hệ dài hạn vẫn có thể tính toán đƣợc.

Ngoài ra, phƣơng pháp ARDL còn nằm bắt các tác động ngắn hạn của các biến

cho trƣớc với trạng thái cân bằng dài hạn đƣợc định nghĩa trong Phần 3.3.1, bằng cách

sử dụng số hạng sai số hiệu chỉnh mà không làm mất thông tin dài hạn. Từ đó, chúng ta

có thể đánh giá mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa các biến cho trƣớc cùng một lúc.

Hơn nữa, không giống nhƣ các kiểm định đồng liên kết truyền thống, chúng ta có thể

xác định độ trễ khác nhau cho mỗi biến trong mô hình (Pesaran và cộng sự, 2001)

khiến cho mô hình linh hoạt hơn. Cuối cùng, hầu hết các kỹ thuật đồng liên kết đều

nhạy cảm với kích thƣớc mẫu trong khi phƣơng pháp ARDL cung cấp kết quả vững

mạnh và nhất quán cho các cỡ mẫu nhỏ (Pesaran và Shin, 1998; Pesaran và cộng sự,

2001; Adom và cộng sự, 2012).

Do các ƣu điểm kinh tế đƣợc đề xuất, phƣơng pháp ARDL đƣợc lựa chọn sử

dụng trong nghiên cứu này nhằm đánh giá mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa các

chỉ số kinh tế vĩ mô và thị trƣờng ngoại hối.

3.3.1. Thiết lập mô hình

Khi phân tích các mối quan hệ có thể có giữa hai hoặc nhiều biến số, giới nghiên

cứu thƣờng đề xuất các dạng mô hình theo ví dụ (3.5), trong đó Y là biến phụ thuộc và

X là vectơ của các biến độc lập và f(.) là hàm số.

(3.5) ( )

Thủ tục mô hình ARDL đƣợc giới thiệu bởi Pesaran và cộng sự (2001) cố gắng

nắm bắt mối quan hệ trong f(X). Trong phần này, mô hình ARDL sẽ đƣợc làm rõ bằng

cách trình bày phiên bản đơn giản nhất của ARDL, tức là mô hình ARDL(q,p) chứa

một biến giải thích; và tất nhiên, trong phần tiếp, mô hình sẽ đƣợc áp dụng cho nhiều

biến đƣợc lựa chọn trong nghiên cứu này.

Dựa theo nghiên cứu của Pesaran và Shin (1998) và Pesaran và cộng sự (2001),

mô hình ARDL(q, p) của phƣơng trình (3.1) có thể đƣợc xác định theo phƣơng trình

(3.6) trong đó là biến phụ thuộc và là biến độc lập; q và p là các độ trễ tƣơng ứng.

(3.6) ∑ ∑

Các hệ số và lần lƣợt là các hệ số chặn và hệ số xu hƣớng, là số hạng

nhiễu trắng. Các hệ số và tƣơng ứng là các hệ số ngắn hạn, trong khi , i = 1,2

tƣơng ứng với mối quan hệ dài hạn. Vì mô hình cố gắng nắm bắt mối quan hệ dài hạn

giữa các biến, chúng ta phải xác định mối quan hệ dài hạn có nghĩa là gì trong ngữ

cảnh của mô hình ARDL. Định nghĩa về mối quan hệ dài hạn thƣờng đƣợc sử dụng

trong kinh tế học, là các biến hội tụ về một số giá trị dài hạn (long-term value) và

không còn thay đổi đáng kể (Brooks, 2014). Do đó, trong trạng thái cân bằng dài hạn,

hệ thống ổn định hàm ý rằng các trạng thái của hệ thống vẫn không đổi trong một

khoảng thời gian và không có xu hƣớng thay đổi, tức là = = y; .

Điều này hàm ý rằng nếu trạng thái cân bằng tồn tại, các biến số sai phân bậc nhất

đƣợc biểu thị trong phƣơng trình (3.6) sẽ bằng 0 trong trạng thái cân bằng dài hạn. Để

làm rõ, khi mô hình đƣợc giả định là hội tụ về trạng thái cân bằng, các biến sai phân

bậc nhất bằng 0, tức là với mọi i, j trong dài hạn (Brooks, 2014).

Trong dài hạn, phƣơng trình trƣờng hợp một biến (3.6) trở thành:

(3.7)

Do đó, hệ số dài hạn của x là . Bƣớc tiếp theo, chúng ta tiến hành hồi

quy mô hình (3.6) để thiết lập kiểm định đƣờng bao nhằm kiểm chứng mối quan hệ dài

hạn giữa các biến số.

3.3.2. Kiểm định đƣờng bao (F-Bounds Test) và mô hình sai số hiệu chỉnh

Sử dụng các kết quả từ phƣơng trình (3.6), chúng ta có thể xác định xem liệu có

tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến hay không. Để thực hiện mục tiêu trên, kiểm

định F đƣợc thực hiện. Kiểm định này liên quan đến phƣơng trình tính toán (3.6) và

phân tích xem các hệ số cho các biến trễ ( và ), và cùng bằng 0 hay

không. Do đó, chúng ta sẽ phải kiểm định giả thuyết sau:

H0: , tức mối quan hệ dài hạn không tồn tại.

H1: , tức mối quan hệ dài hạn tồn tại.

Kiểm định F trong khuôn khổ mô hình ARDL không phải là phân phối chuẩn và

phụ thuộc vào:

1. Hỗn hợp biến độc lập I(0) và I(1).

2. Số lƣợng các biến độc lập.

3. Mô hình có chứa biến chặn hoặc biến xu thế thời gian.

Vì vậy, kiểm định giả thiết không (H0) trong trƣờng hợp này không giống với các

kiểm định giả thiết không thông thƣờng khác, thay vào đó, nó bao gồm cả giá trị tới

hạn trên (upper bounds of critical value) và tới hạn dƣới (lower bounds of critical

value); và kiểm định có ba trƣờng hợp khác nhau. Để có thể bác bỏ hoặc chấp nhận giả

thuyết không, chúng ta phải xem xét các giá trị tới hạn đƣợc thành lập trong nghiên cứu

của Pesaran và cộng sự (2001). Nếu giá trị thống kê F tình đƣợc lớn hơn giới hạn trên,

thì giả thuyết không bị bác bỏ và sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn giữa các biến số

bất kể bậc liên kết đƣợc xác nhận (Duasa, 2007). Nếu giá trị thống kê F thấp hơn giới

hạn dƣới, chúng ta không thể bác bỏ giả thiết không và sự hiện diện của quan hệ đồng

liên kết dài hạn không có ý nghĩa, tức là không thể xác nhận. Cuối cùng, nếu thống kê

F rơi vào giữa giới hạn trên và dƣới thì kiểm định không thể kết luận và cần thêm

thông tin trƣớc khi có kết luận (Pesaran và cộng sự, 2001):

(3.8) Không thể bác bỏ H0 < Không thể kết luận < Bác bỏ H0

Khi kiểm định cung cấp kết quả không thuyết phục, một biện pháp khắc phục có

thể đƣợc tiến hành, đó là dựa vào số hạng sai số hiệu chỉnh của Banerjee và cộng sự

(1998) và Kremers và cộng sự (1992). Pahlavani và cộng sự (2005) và Bahmani-

Oskooee và Nasir (2004) sử dụng số hạng ECM mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê

trong khuôn khổ tƣơng tự nhằm kết luận mối quan hệ đồng liên kết và dài hạn trong

trƣờng hợp không thể đƣa ra kết luận thống nhất về việc bác bỏ giả thiết không (không

có quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến số). Một kiểm định tƣơng đƣơng có thể

đƣợc thực hiện để đánh giá sự đồng liên kết của các biến là kiểm định t-test với phƣơng

pháp tƣơng tự nhƣ trên, tức là sử dụng giả thuyết không tƣơng tự và giới hạn dƣới và

trên đƣợc trình bày bởi Pesaran và cộng sự (2001). Kiểm định t có thể đƣợc sử dụng

nhƣ một kiểm định bổ sung nếu kiểm định F rơi vào giữa hai khoảng giới hạn trên và

dƣới.

Để xác định số hạng ECM, tức là bƣớc thứ hai trong cách tiếp cận ARDL, một

vài giả định đƣợc xây dựng. Do kiểm định F-bound tạo ra kết quả thỏa đáng, có thể xác

định mối quan hệ cân bằng dài hạn mà không quan tâm hiện tƣợng hồi quy giả mạo khi

kết hợp tuyến tính các biến số không dừng và dừng trong khuôn khổ OLS đơn giản:

(3.9)

Nhằm nắm bắt độ hội tụ của mô hình về trạng thái cân bằng, số hạng sai số hiệu , trong đó, ̂ là hệ số ƣớc lƣợng chỉnh đƣợc xác định là ̂ ̂ từ phƣơng trình (3.9). Lƣu ý rằng là phần dƣ từ phƣơng trình (3.9). Hơn nữa,

nếu mô hình tiến tới trạng thái cân bằng trong dài hạn, chênh lệch giữa biến độc lập và

biến phụ thuộc ( ) không thể tăng lên vì điều đó sẽ tạo sự phân tán. Do đó,

chênh lệch này phải giảm. Ngoài ra, với và đã biết trƣớc từ hồi quy trong

phƣơng trình (3.9), do đó, trở thành chuỗi dữ liệu mới. Trong bƣớc thứ ba và

cũng là cuối cùng, quan hệ động ngắn hạn đƣợc ƣớc lƣợng thông qua phƣơng trình

(3.6), bằng việc thay thế các biến trễ bởi số hạng sai số hiệu chỉnh .

Phƣơng trình có thể xác định nhƣ sau:

(3.10) ∑ ∑

Hệ số của số hạng sai số hiệu chỉnh, λ phải có ý nghĩa thống kê và mang dấu âm

để mô hình hội tụ tới trạng thái cân bằng. Hơn nữa hệ số ECM có ý nghĩa thống kê sẽ

xác nhận sự tồn tại của mối quan hệ ổn định dài hạn và quan hệ đồng liên kết giữa các

biến độc lập và phụ thuộc. Hệ số cũng xác định tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân

bằng, ví dụ, giả sử chúng ta có dữ liệu hàng năm và λ = –0,5. Sau đó, y, sau một cú sốc

trong x, trở lại trạng thái cân bằng trong dài hạn với tốc độ 50% mỗi năm. Thuật ngữ

ECM rất hữu ích cho các nhà nghiên cứu thực nghiệm kể cả các nhà hoạch định chính

sách, ví dụ nhƣ ngân hàng Trung ƣơng châu Âu, khi họ có thể phân tích các chính sách

của họ tác động đến nền kinh tế nhanh nhƣ thế nào.

3.4. Vận dụng mô hình ARDL

Phần tiếp theo, tác giả áp dụng mô hình ARDL cho khung dữ liệu đã xác định.

Lựa chọn độ trễ nhằm thu đƣợc kết quả hồi quy phù hợp cũng nhƣ kiểm định đƣờng

bao F-test đƣợc trình bày chi tiết trong các phần sau. Trong nghiên cứu này, tác giả

nắm bắt các quan hệ động ngắn hãn lẫn dài hạn giữa các nhân tố vĩ mô, trình bày trong

Bảng 3.1 với tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng (NEER). Tất cả dữ liệu đƣợc biểu

diễn dƣới dạng logarite tự nhiên nhằm tiện cho việc giải thích các kết quả và giảm khả

năng hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (heteroscedasticity) có thể xảy ra. Theo mô tả ở

trên và phƣơng trình (3.6), mô hình ARDL sử dụng trong nghiên cứu đƣợc trình bày

nhƣ sau:

∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ (3.11)

∑

trong đó, với mọi j là các độ trễ đƣợc chọn, là hệ số chặn và là số hạng nhiễu

trắng. Các hệ số còn lại mô tả các mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn. Hệ số với j = 1,

2,…7 tƣơng ứng các mối quan hệ dài hạn, trong khi các hiệu ứng ngắn hạn đƣợc nắm

bắt bởi các hệ số đứng trƣớc các biến sai phân, tức . Phƣơng trình sai số hiệu chỉnh

(ECM) tƣơng ứng đƣợc suy ra nhƣ sau:

∑ ∑ ∑

(3.12) ∑ ∑ ∑

∑

3.4.1. Lựa chọn độ trễ

Tƣơng tự nhƣ kiểm định ADF trong Phần 3.2, lựa chọn độ trễ có ý nghĩa quan

trọng trong việc xác định kết quả của mô hình (xem phƣơng trình 3.11). Quan trọng

hơn, mô hình ARDL, và do đó, kiểm định đƣờng bao tƣơng đối nhạy cảm với độ dài

biến trễ tối đa (maximum lag length). Với dữ liệu theo quý không quá dài cũng nhƣ số

lƣợng biến độc lập tƣơng đối nhiều, do đó, tác giả áp đặt độ trễ tối đa cho các biến số,

tức max Nhƣ đã đề cập trong Phần 3.2, chúng ta có thể sử dụng một số tiêu

chuẩn để xác định độ trễ tối ƣu cho từng biến số. Trong nghiên cứu này, tác giả sử

dụng tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC).

3.4.2. Kiểm định F-bound

Để kiểm tra xem các biến số có quan hệ dài hạn hay không, kiểm định F đƣợc

thực hiện. Kiểm định đƣợc thực hiện dựa trên phƣơng trình (3.11), phân tích xem liệu

các hệ số dài hạn (hệ số của các biến biến trễ thứ nhất tại bậc gốc), tức có cùng bằng

0 hay không. Do đó, các giả thiết tƣơng ứng đƣợc trình bày nhƣ sau:

H0: với mọi j, tức mối quan hệ dài hạn không tồn tại.

H1: cho một số j, tức mối quan hệ dài hạn tồn tại.

Nhƣ đã trình bày trong phần 3.3.2, để bác bỏ hoặc chấp nhận giả thuyết không,

chúng ta sử dụng các giá trị tới hạn đƣợc lập thành Bảng trong nghiên cứu của Pesaran

và cộng sự (2001). Nếu giá trị thống kê F cao hơn giá trị tới hạn, chúng ta bác bỏ giả

thiết H0 đồng nghĩa tồn tại mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến số. Ngƣợc

lại, nếu giá trị thống kê F nhỏ hơn giá trị tới hạn, chúng ta chấp nhận giả thiết không và

giá trị thống kê F nằm giữa các giá trị tới hạn, chúng ta sử dụng thống kê t, đề xuất bởi

Banerjee và cộng sự (1998) nhằm xác nhận sự hiện diện của mối quan hệ dài hạn.

3.5. Kiểm định chẩn đoán

Mô hình ARDL cố gắng tìm ra bộ ƣớc tính không thiên chệch tuyến tính tốt nhất

(BLUE) và do đó cần thực hiện các kiểm định chẩn đoán. Nhƣ nhiều nghiên cứu trƣớc

đây nhƣ Tian và Ma (2010) và Hasan và Nasir (2008), chúng ta sẽ tiếp tục xác nhận

các kết quả và đảm bảo rằng các kết quả có tính vững mạnh mẽ bằng cách sử dụng các

kiểm định về tính ổn định (stability), tƣơng quan chuỗi (serial correlation), phƣơng sai

không đổi (heteroscedasticity), dạng hàm (functional form ) và phẩn phối chuẩn của

phần dƣ (normality). Nếu mô hình không chứa một trong các thiên chệch (bias) dƣới

đây, chúng ta hoàn toàn có thể kết luận rằng: các kết quả thực nghiệm có thể đƣợc sử

dụng cho mục đích phân tích.

3.5.1. Kiểm định tính ổn định

Mô hình ARDL khá nhạy cảm với các điểm gãy cấu trúc (structural break) và khi

chúng ta sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian tài chính, tƣơng đối nhạy cảm với các sự kiện

trên toàn thế giới, do đó, cần phải phân tích tính ổn định của các hệ số ƣớc lƣợng. Để

đánh giá sự ổn định của các hệ số dài hạn và ngắn hạn, các kiểm định tổng tích lũy

phần dƣ (CUSUM) và tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dƣ (CUSUMSQ), do Brown

và cộng sự (1975) đề xuất, đƣợc sử dụng. Nếu có sự bất ổn trong các hệ số, chúng ta có

thể tăng kích cỡ mẫu quan sát hoặc đƣa các biến giả (dummy variable) vào mô hình hồi

quy (Naiya và Manap, 2013, Juselius, 2006, Fuinhas và Marques, 2012).

3.5.2. Kiểm định tƣơng quan chuỗi

Kiểm định Breusch-Godfrey (Godfrey, 1978) cho tƣơng quan chuỗi nếu các độ

trễ khác nhau của các phần dƣ tƣơng quan. Về mặt toán học, nếu hiệp phƣơng sai

( ) = 0, với mọi i, j không xảy ra, phần dƣ tƣơng quan chuỗi. Tƣơng quan chuỗi

không ảnh hƣởng đến tính không thiên chệch của các ƣớc lƣợng hồi quy mà thay vào

đó ảnh hƣởng đến hiệu quả, tức là các ƣớc lƣợng không mang tính chất BLUE (Brooks,

2014). Ví dụ, nó có thể ảnh hƣởng đến các sai số chuẩn của hồi quy, làm mất hiệu lực

của các kiểm định, tức là sự tƣơng quan chuỗi có thể dẫn đến các sai lầm trong kết luận

về vai trò xác định của các biến độc lập trong các thay đổi của biến phụ thuộc. Mô hình

)

của phần dƣ dƣới dạng đơn giản nhất của kiểm định Breusch-Godfrey là:

(

Kiểm định đƣợc thực hiện dựa trên các giả thiết không và giả thiết đối lập sau:

H0: đồng nghĩa không có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi trong mô hình

H1: đồng nghĩa có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi trong mô hình

3.5.3. Kiểm định phƣơng sai thay đổi

Kiểm định rằng tất cả phần dƣ có phƣơng sai không đổi, tức là Var ( ) = , với mọi t. Trong ƣớc lƣợng OLS thông thƣờng cũng nhƣ cho mô hình ARDL đều

đƣợc giả định phần dƣ có phƣơng sai không đổi (tính đồng nhất - homoscedasticity).

Nếu mô hình có phƣơng sai thay đổi (heteroscedasticity) trong các phần dƣ thì các hệ

số ƣớc tính sẽ không còn mang tính chất BLUE và sẽ không có phƣơng sai tối thiểu

của các ƣớc lƣợng không thiên chệch. Tƣơng tự nhƣ sự tƣơng quan chuỗi, nếu phƣơng

sai thay đổi, hậu quả có thể là dẫn đến các kết luận sai trong các kiểm định. Trong

nghiên cứu này, tác giả sử dụng kiểm định White (White, 1980) nhằm xác minh hiện

tƣợng phƣơng sai không đổi. Các giả thiết không và giả thiết đối lập nhƣ sau:

H0: Phƣơng sai của phần dƣ không đổi – homoscedasticity

H1: Phƣơng sai của phần dƣ thay đổi – heteroscedasticity

3.5.4. Kiểm định lỗi xác định hồi quy

Kiểm định lỗi xác định hồi quy Ramsey (RESET) (Ramsey, 1969) cho dạng hàm

(functional form), cụ thể, kiểm định xem liệu cách kết hợp phi tuyến của các giá trị phù

hợp (fitted value) có thể mô tả các biến giải thích hay không. Nếu các cách kết hợp khi

tuyến của các giá trị phù hợp có khả năng mô tả các biến giải thích trong mô hình, ta

là các có khả năng giải

gọi trƣờng hợp này là xác định sai (misspecification) và cần phải điều chỉnh lại. Về mặt toán học, nếu chúng ta sử dụng OLS cho và ̂ ̂

, …, ̂

giá trị phù hợp, va kiểm định RESET sẽ kiểm định liệu ̂

thích cho biến hay không, với ̂

(Brook, 2014). Gỉa thiết không và giả thiết đối lập lần lƣợt nhƣ sau:

H0: Không có khả năng kết hợp phi tuyến – Không có xác định sai

H1: Có khả năng kết hợp phi tuyến – Có xác định sai

3.5.5. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ

Kiểm định Jarque-Bera cho phân phối chuẩn trong các phần dƣ, cụ thể, nếu ( ) với mọi t. Giả định rằng ( ) với mọi t vô cùng cần thiết cho mục đích tiến hành kiểm định giả thiết của các tham số trong mô hình. Do đó, vấn đề phần

dƣ không phân phối chuẩn (non-normality) có thể gây ra các vấn đề liên quan đến kết

luận thống kê của các hệ số hồi quy, ví dụ kiểm định ý nghĩa và dải tin cậy (confidence

interval) (Brooks, 2014). Giả thiết không và giả thiết đối lập đƣợc xác định nhƣ sau:

H0: Các phần dƣ phân phối chuẩn – normality

H1: Các phần dƣ không phân phối chuẩn – non-normality

3.6. Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto

Bởi nếu hai chuỗi thời gian đồng tích hợp thì phải tồn tại mối quan hệ nhân quả

Granger giữa chúng theo bất kỳ hƣớng nào hoặc theo cả hai hƣớng. Quan trọng hơn,

quan hệ nhân quả Granger có thể tồn tại ngay cả giữa hai chuỗi thời gian không đồng

liên kết với nhau. Phần tiếp theo, sau khi đã xác minh sự tồn tại các mối quan hệ đồng

liên kết dài hạn giữa các biến số, tác giả tiến hành xác định hƣớng quan hệ nhân quả

giữa các yếu tố xác định đến biến tỷ giá NEER, thông qua kiểm định nhân quả Toda-

Yamamoto (1995). Để đơn giản về mặt trình bày, nghiên cứu xây dựng mô hình VAR

song biến tại bậc gốc của dữ liệu với độ trễ p + m nhằm minh họa cho kiểm định nhân

quả. Trong đó, p là độ trễ đƣợc xác định bởi tiêu chuẩn AIC trong khuôn khổ VAR, m

là bậc tích hợp lớn nhất của các biến dữ liệu.

(3.13) ∑ ∑

(3.14) ∑ ∑

Chúng ta có thể kiểm định nhân quả Granger dựa theo kiểm định Wald cho các

ràng buộc tuyến tính, nhƣng chỉ cho các giá trị trễ p đầu tiên. Chúng ta kiểm định giả

thiết không rằng X không tác động nhân quả Granger lên Y nhƣ sau:

∑ ∑

Và giả thiết không rằng Y không tác động nhân quả Granger lên X nhƣ sau:

∑ ∑

Kiểm định thống kê Wald phân phối chi bình phƣơng tiệm cận. Nếu bác bỏ giả

thiết không, đồng nghĩa sự hiện diện của nhân quả Granger.

3.7. Tóm tắt khung phân tích

Nhằm xác định mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa các biến số kinh tế với tỷ

giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng, mô hình ARDL đƣợc sử dụng. Các bƣớc tiến hành

của phƣơng pháp có thể đƣợc tóm tắt theo các bƣớc sau:

Bƣớc 1 (Kiểm định tính dừng): Vì mô hình ARDL không thể tiến hành nếu có

biến I(2), chúng ta cần kiểm tra dữ liệu thời gian cho trƣớc là I(0), I(1) hay hỗn hợp

giữa chúng. Để thực hiện điều đó, chúng ta sử dụng kiểm định tính dừng ADF mô tả

trong phần 3.2. Nếu toàn bộ chuỗi thời gian không biến nào I(2), chúng ta tiếp tục với

bƣớc tiếp theo.

Bƣớc 2 (Lựa chọn độ trễ): Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho từng biến số trong mô

hình ARDL dựa trên tiêu chuẩn thông tin AIC.

Bƣớc 3 (Tính toán): Chạy mô hình ARDL dựa theo phƣơng trình (3.11).

Bƣớc 4 (Kiểm định đƣờng bao): Đánh giá xem liệu có tồn tại mối quan hệ đồng

liên kết giữa các biến số vĩ mô với tỷ giá NEER hay không.

Bƣớc 5 (Ƣớc lƣợng hệ số): Tính toán các hệ số ngắn hạn và dài hạn, bao gồm cả

số hạng ECM.

Bƣớc 6 (Kiểm định tính hiệu lực): Xác thực các kết quả bằng việc đánh giá

chúng có thiên chệch bằng cách đánh giá các kiểm định chẩn đoán.

Bƣớc 7 (Kiểm định tính ổn định): Kiểm định xem liệu các hệ số hồi quy có ổn

định hay không, để xác nhận chắc chắn sự hiện diện của quan hệ dài hạn.

Bƣớc 8 (Phân tích kết quả): Phân tích các kết quả để xác định ý nghĩa kinh tế

của các biến số.

Bƣớc 9 (Kiểm định nhân quả): Sau khi xác minh cụ thể mối quan hệ dài hạn

giữa các biến số, tác giả tiến hành kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto nhằm xác định

hƣớng nhân quả giữa các nhân tố xác định đến biến tỷ giá NEER.

PHẦN 4: KẾT QUẢ

4.1. Kiểm định tính dừng

Mô hình ARDL vẫn hoạt động ngay cả khi các biến số dừng tại bậc gốc, tức I(0)

hoặc tại sai phân bậc nhất, tức I(1), thậm chí cả hỗn hợp giữa chúng. Tuy nhiên, mô

hình không thể hồi quy đƣợc nếu tồn tại ít nhất một biến I(2) hoặc cao hơn. Để kiểm

định bậc tích hợp của các biến, kiểm định ADF, trình bày trong phần 3.2 đƣợc tiến

hành. Kiểm định ADF sẽ đƣợc tiến hành tại bậc gốc và sai phân bậc nhất của chuỗi dữ

liệu. Hơn nữa, để đảm bảo không có biến số I(2) nào, kiểm định ADF hồi quy cho cả

hai phƣơng trình: i) có biến xu thế và hệ số chặn; và ii) chỉ có hệ số chặn. Ngoài ra, độ

trễ cho phƣơng trình kiểm định đƣợc lựa chọn từ tiêu chuẩn thông tin AIC.

Bảng 4.1: Kiểm định tính dừng ADF.

Bậc gốc Sai phân bậc nhất Biến số Có xu hƣớng Không xu hƣớng Có xu hƣớng Không xu hƣớng

–2,3752 –4,6271*** –0,7443 –4,6120*** GDP (0,3888) (0,8277)

–2,0020 (0,0021) –4,7690*** –0,3317 (0,0004) –4,8345*** CPI (0,5895) (0,9138)

–1,2826 (0,0014) –5,4238*** –2,0011 (0,0002) –5,1166*** IR (0,8836)

0,65709 (0,0002) –6,4753*** (0,2858) –2,6451* (0,0001) –5,9103*** M (0,9995) (0,0891)

–2,9523 (0,0000) –6,0598*** –1,1166 (0,0000) –6,0705*** TOP (0,1534) (0,7043)

–1,8872 (0,0000) –6,2048*** –0,9562 (0,0000) –6,2264*** FX (0,6501) (0,7641) (0,0000) (0,0000)

–0,9694 –1,1648 –5,8834*** –5,8227*** NEER (0,9410) (0,6849) (0,0000) (0,0000)

Ghi chú: * và *** biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 10% và 1%.

Nguồn: tính toán của tác giả.

Kết quả từ Bảng 4.1 chỉ ra, toàn bộ các biến số đều là I(1) và không có biến số

nào I(2). Cụ thể, hầu hết các biến số đều không dừng tại bậc gốc, ngoại trừ biến cung

tiền (M). Khi kiểm định ADF sử dụng mô hình hồi quy không có biến xu hƣớng, giá trị

p-value <10%, do đó, ta có thể bác bỏ giả thiết không, tức chuỗi dữ liệu không có

nghiệm đơn vị, nói cách khác là dừng tại bậc gốc. Tuy nhiên, khi mô hình hồi quy có

biến xu hƣớng, giá trị p-value lại lớn hơn 10%. Do đó, tại bậc gốc, biến cung tiền thể

hiện ranh giới I(0)/I(1). Tuy nhiên, khi lấy sai phân bậc nhất, toàn bộ các biến đều

dừng. Giả thiết không đều bị bác bỏ tại mức ý nghĩa 1%. Do đó, ta hoàn toàn kết luận

đƣợc rằng, chuỗi dữ liệu thời gian trong nghiên cứu này không có biến nào I(2), đảm

bảo các giả định ban đầu, trƣớc khi hồi quy mô hình ARDL và kiểm định đƣờng bao.

4.2. Lựa chọn độ trễ

Hình 4.1. Kết quả lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mô hình ARDL.

Nguồn: Phân tích của tác giả.

Nhƣ đã trình bày trong phần 3.4.1, trƣớc khi hồi quy mô hình ARDL hay bất kỳ

mô hình tự hồi quy nào khác, chúng ta cần xác định độ trễ tối ƣu của mô hình. Do tần

số dữ liệu là quý, giai đoạn không quá dài và số lƣợng biến độc lập cũng tƣơng đối

nhiều. Tác giả quyết định áp đặt độ trễ tối đa cho toàn bộ các biến độc lập là 4. Độ trễ

tối ƣu cho từng biến độc lập dựa trên tiêu chuẩn thông tin AIC. Mô hình có AIC thấp

nhấp là mô hình đƣợc chọn. Kết quả cho thấy mô hình ARDL(4,0,1,4,4,4,4) là mô hình

phù hợp cho phân tích thực nghiệm. Chi tiết đƣợc trình bày tại Hình 4.1.

4.3. Kiểm định đƣờng bao

Sau khi xác định độ trễ tối ƣu của mô hình ARDL, tác giả tiến hành hồi quy

phƣơng trình (3.11) với độ trễ đã xác định. Bên cạnh đó, nhƣ đã trình bày, tác giả tiến

hành xác minh mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa tỷ giá NEER và các yếu tố xác

định của nó. Để thực hiện điều trên, tác giả thực hiện kiểm định đƣờng bao. Nhắc lại

một lần nữa, giả thiết không và giả thiết đối lập của kiểm định đƣờng bao nhƣ sau:

H0: , tức mối quan hệ dài hạn không tồn

tại.

H1: , tức mối quan hệ dài hạn tồn tại.

Thống kê F trong trƣờng hợp này không phải là phân phối chuẩn bất kể các biến

là I(0) hay I(1) (Brooks, 2014). Do đó, chúng ta so sánh các kết quả thống kê F đƣợc

tính toán với các giá trị tới hạn đƣợc trình bày trong Bảng CI (iii) trƣờng hợp III trong

nghiên cứu của Pesaran và cộng sự (2001) để chấp nhận hoặc bác bỏ H0. Trong bảng

này, có hai tập hợp giá trị tới hạn riêng biệt, trong đó, một cột giả định các biến là I(0)

– giá trị tới hạn dƣới, và cột còn lại giả định các biến là I(1) – giá trị tới hạn trên. Nếu

giá trị thống kê F tính toán ra lớn hơn giá trị tới hạn trên, chúng ta bác bỏ giả thiết H0,

và kết luận về sự hiện diện quan hệ dài hạn. Nếu giá trị thống kê F nhỏ hơn giá trị tới

hạn dƣới, chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0, do đó, chúng ta kết luận không có

quan hệ dài hạn giữa các biến số. Nếu giá trị thống kê F nằm giữa 2 giá trị tới hạn,

chúng ta cần dựa vào thống kê t của Banerjee và cộng sự (1998) để có kết luận rõ ràng

nhất. Kết quả từ Bảng 4.2, trình bày kết quả kiểm định đƣờng bao, cho thấy giá trị

thống kê F tính toán đƣợc là 6,2222, vƣợt qua giá trị tới hạn trên tại mức ý nghĩa 1%

(4,43). Điều đó đồng nghĩa giả thiết không, H0: không có quan hệ đồng liên kết, bị bác

bỏ tại mức ý nghĩa 1%. Do đó, tồn tại mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa tỷ giá hối

đoái danh nghĩa đa phƣơng cùng các yếu tố xác định của nó trong trƣờng hợp của Việt

Nam.

Bảng 4.2: Kiểm định đƣờng bao.

Giá trị tới hạn cho kiểm định đƣờng bao Giá trị thống kê Mức ý nghĩa (F-statistic) I(0) Bound I(1) Bound

10% 2,12 3,23 6,2222*** 5% 2,45 3,61 (k = 6) 1% 3,15 4,43

Ghi chú: *** biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả.

4.4. Các kiểm định thống kê chẩn đoán

Bƣớc tiếp theo, tác giả tiến hành một số kiểm định chẩn đoán nhằm xác nhận tính

phù hợp của mô hình, cũng nhƣ tính ổn định của các tham số hồi quy, từ đó, đảm bảo

hiệu lực của các kiểm định thống kê, độ tin cậy trong các kết luận và phân tích. Các

kiểm định bao gồm: tính ổn định (stability), tƣơng quan chuỗi (serial correlation),

phƣơng sai không đổi (heteroscedasticity), dạng hàm (functional form ) và phẩn phối

chuẩn của phần dƣ (normality). Nếu mô hình không chứa bất kỳ các thiên chệch nào,

chúng ta hoàn toàn có thể kết luận rằng: các kết quả thực nghiệm có thể đƣợc sử dụng

cho mục đích phân tích.

Bảng 4.3: Kiểm định chẩn đoán.

Kiểm định chẩn đoán Giá trị thống kê p-value

Tƣơng quan chuỗi (Serial correlation LM) 0,197043 0,8221

Phƣơng sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) 0,9911

Phân phối chuẩn (Normality test) 0,408985 0,397886 0,8195

Dạng hàm (Functional Form) 1,465630 0,1514

Nguồn: Tính toán của tác giả.

Kết quả từ Bảng 4.3 và Hình 4.2 chỉ ra tất cả giá trị p-value đều lớn hơn 10%, kể

cả đƣờng CUSUM và CUSUMSQ (đƣờng nét liền) đều nằm trong dải tiêu chuẩn tại

mức ý nghĩa 5% (đƣờng nét đứt); do vậy, tất cả các giả thuyết H0 đều không thể bác bỏ

tại mức ý nghĩa 10% Do đó, chúng ta có đủ cơ sở để khẳng định tính phù hợp của các

kết quả thực nghiệm. Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích các kết quả hồi quy ngắn

hạn và dài hạn.

Hình 4.2. Kết quả kiểm định tính ổn định của hệ số ƣớc lƣợng.

Nguồn: Tính toán của tác giả.

4.5. Phân tích các kết quả hồi quy ngắn hạn và dài hạn

4.5.1. Kết quả ƣớc lƣợng ngắn hạn

Đầu tiên, nghiên cứu phân tích các mối quan hệ ngắn hạn giữa các nhân tố xác

định và tỷ giá hối đoái. Kết quả từ Bảng 4.4 cho thấy, tăng trƣởng kinh tế tác động

cùng chiều đến tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng, nói cách khác, khi sản lƣợng

thực của nền kinh tế gia tăng 1 đơn vị, ngƣời dân sẽ chi tiêu nhiều hơn, dẫn đến cầu nội

tệ tăng cao (Bleaney, 1996), kết quả là đồng nội tệ Việt Nam tăng giá 0,58%. Tác động

này có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Mặt khác, tƣơng tự tăng trƣởng thực, dấu tác

động của biến lạm phát là dƣơng, nhƣng lại không có ý nghĩa thống kê. Do đó, lạm

phát không phải là nhân tố xác định tỷ giá trong ngắn hạn. Chuyển sang biến chênh

lệch lãi suất, đúng nhƣ dự báo, khi lãi suất Việt Nam cao hơn, tức chệnh lệch với lãi

suất nƣớc ngoài sẽ tăng, dòng vốn đầu tƣ từ bên ngoài sẽ đổ bộ vào thị trƣờng Việt

Nam nhằm kiếm đƣợc lợi nhuận cao hơn, đẩy cầu nội tệ lên cao, do đó, dẫn đến sự

định giá cao đồng VND. Minh chứng là hệ số của biến chênh lệch lãi suất là âm và có

ý nghĩa thống kê tại các biến trễ thứ nhất và thứ ba. Tuy các hệ số còn lại là dƣơng,

nhƣng toàn bộ đều không có ý nghĩa thống kê. Tác giả cũng quan sát đƣợc mẫu hình

tƣơng tự cho biến dự trữ ngoại hối. Theo đó, nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ ngƣợc

chiều giữa biến FX và tỷ giá NEER tại biến trễ sai phân bậc lẻ và đều có ý nghĩa thông

kê.

Bảng 4.4: Kết quả ƣớc lƣợng ngắn hạn với biến phụ thuộc là ∆LnNEER.

Biến hồi quy Sai số chuẩn Tỷ số t p-value

0,155245 2,168849 0,0366

0,139089 –1,07860 0,2877

Hệ số 0,336702** –0,15002 0,150870 0,131362 1,148505 0,2581

0,587292*** 0,203854 2,880942 0,0066

0,319014 1,292546 0,2042 0,412340

0,032118 –1,67701 0,1020

–0,05386 0,095421* 0,050950 1,872834 0,0690

0,045190 –1,56963 0,1250

–0,07093 0,079581*** 0,026329 3,022509 0,0045

0,079498 –1,79811 0,0803

0,117544 2,885461 0,0065

0,115592 –2,38045 0,0226

–0,14294* 0,339168*** –0,27516** 0,188306** 0,086444 2,178375 0,0358

0,058716 –0,80254 0,4274

0,074977 –2,42861 0,0201

0,077804 2,977238 0,0051

–0,04712 –0,18208** 0,231641*** –0,16019** 0,061496 –2,60493 0,0132

0,019828 1,374780 0,1775

0,027259 –0,05830** 0,027662 –2,10763 0,0419

0,028271 0,833742 0,4098

0,023571 –0,04438** 0,020595 –2,15508 0,0377

0,0002 0,139244 –4,19781 –0,58452***

Ghi chú: ***, ** và * biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%.

Nguồn: Tính toán của tác giả.

Tuy nhiên, cung tiền lại thể hiện mối quan hệ không rõ ràng. Các hệ số tác động

đổi chiều xen kẽ nhau. Một mặt, các hệ số tại các biến sai phân trễ đều có ý nghĩa

thống kê, do đó đủ bằng chứng khẳng định vai trò của cung tiền trong xác định tỷ giá

hối đoái Việt Nam. Mặt khác, dấu tác động lại không nhất quán, do đó, tác giả chƣa thể

kết luận mối quan hệ giữa 2 biến số này. Tƣơng tự với biến cung tiền, tác giả quan sát

mẫu hình tƣơng tự cho biến độ mở thƣơng mại TOP. Tại các biến trễ sai phân bậc lẻ,

hệ số tác động là âm, trong khi tại biến trễ sai phân bậc thứ hai, hệ số tác động lại là

dƣơng. Cuối cùng, khi nhắc đến hệ số số hạng sai số hiệu chỉnh (ECM), dấu của hệ số

âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Do đó, sau cú sốc lên tỷ giá, biến số này sẽ điều

chỉnh về trạng thái cân bằng dài hạn với tốc độ 58,4% mỗi quý.

4.5.2. Kết quả ƣớc lƣợng dài hạn

Tiếp theo, tác giả quan sát các mối quan hệ dài hạn, đƣợc trình bày tại Bảng 4.5.

Theo đó, đầu tiên, tác động cùng chiều ngắn hạn giữa tăng trƣởng kinh tế thực và tỷ giá

hối đoái đƣợc giữ nguyên trong dài hạn, hỗ trợ các nghiên cứu trƣớc đây của Bleaney

(1996); Mallick (2010); cũng nhƣ mô hình dự báo của Balassa (1964). Khi tăng trƣởng

kinh tế tăng 1%, đồng nội tệ Việt Nam sẽ tăng giá 1%. Ủng hộ các bằng chứng thực

nghiệm của Khan và Qayyum (2011) và Khattak và cộng sự (2012), lạm phát thể hiện

mối liên kết cùng chiều với tỷ giá trong dài hạn. Sự gia tăng 1% của mức giá nền kinh

tế dẫn đến tỷ giá gia tăng 1,17%.

Bảng 4.5: Kết quả ƣớc lƣợng dài hạn của mô hình ARDL(4,0,1,4,4,4,4) với biến

phụ thuộc là NEER.

Biến hồi quy Sai số chuẩn Tỷ số t p-value

GDP 0,262018 3,834628 0,0005

CPI 0,366873 3,200199 0,0028

IR 0,019874 –5,26715 0,0000

M 0,098777 –4,77651 0,0000

TOP 0,139374 –0,46550 0,6443

FX 0,028914 2,980367 0,0051

Hệ số 1,004743*** 1,174066*** –0,10467*** –0,47180*** –0,06487 0,086175*** –3,69122 –1,38419 0,1746 2,666700

Hằng số Ghi chú: *** biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả.

Bộ 3 biến số chênh lệch lãi suất, cung tiền và độ mở thƣơng mại thể hiện mối

tƣơng quan ngƣợc chiều với tỷ giá. Hỗ trợ cho lập luận trƣớc đây (Caves và cộng sự,

1990), cách tiếp cận tỷ giá hối đoái giả định cân bằng thị trƣờng tiền tệ và sức mua tồn

tại, do đó, nguồn cung trong nƣớc và nƣớc ngoài, sản lƣợng và chênh lệch lãi suất là

yếu tố quyết định chính của tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ

về tác động của chênh lệch lãi suất lên tỷ giá tại mức ý nghĩa 1%; tuy nhiên hệ số này

lại là âm, trái ngƣợc với những kỳ vọng ban đầu, về sự chệnh lệch, gây ra hiện tƣợng

dòng vốn đổ vào thị trƣờng, làm định giá cao đồng nội tệ. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu

cũng thấy sự trái ngƣợc này, nhƣ Khan và Qayyum (2011) và Mirchandani (2013). Thứ

hai là biến cung tiền; theo đó cung tiền gia tăng, sẽ làm VND giảm giá 0,47%. Kết quả

này vấp phải các nghiên cứu trƣớc đây nhƣ của Khan và Qayyum (2011) và Saeed và

cộng sự (2012). Theo đó, một quốc gia mở rộng cung tiền sẽ trải qua thời kỳ nội tệ

giảm giá. Tuy nhiên, vẫn có những ngoại lệ, Wilson (2009) xác nhận việc tăng cung

tiền gây ra sự sụt giảm tiền tệ, khi ông kiểm tra tỷ giá hối đoái hiệu dụng giữa USD và

các đối tác thƣơng mại bình quân có trọng số ở châu Phi. Hsien (2009) cũng tìm thấy

tổng tiền thực làm tăng sự định giá thấp của đồng Rupian Indonesia trên USD. Thứ ba,

hệ số tác động của độ mở thƣơng mại không có ý nghĩa thống kê trong dài hạn, dù hệ

số mang dấu âm, hỗ trợ các kết quả của Elbadawi và Soto (1997); Ahmed (2009);

Algieri (2011). Do đó, tác giả kết luận, độ mở thƣơng mại không phải là nhân tố xác

định tỷ giá trong dài hạn.

Cuối cùng, đồng thuận với Saeed và cộng sự (2012), nghiên cứu tìm thấy bằng

chứng mạnh mẽ về mối quan hệ cùng chiều giữa dự trữ ngoại hối và tỷ giá. Theo đó,

khi dự trữ ngoại hối tăng 1%, đồng VND sẽ tăng giá 0,08%. Tóm lại, nếu muốn tăng

giá nội tệ trong dài hạn, cải thiện tăng trƣởng kinh tế hoặc gia tăng mức giá nền kinh tế

là sự lựa chọn phù hợp. Ngƣợc lại, muốn giảm giá đồng VND, các nhà hoạch định nên

xem xét cách mở rộng cung tiền, vì hệ số tác động lớn hơn.

4.6. Kiểm định nhân quả

Bƣớc cuối cùng trong nghiên cứu là thiết lập các mô hình VAR với độ trễ p + m

và kiểm định quan hệ nhân quả Granger bằng cách sử dụng kiểm định Wald cho các

ràng buộc tuyến tính. Độ trễ p đƣợc xác định từ Bảng 4.6. Theo đó, các kết quả tiêu

chuẩn thông tin xác nhận mô hình VAR có độ trễ tối ƣu là 4. Ngoài ra, từ kết quả Bảng

4.1, bậc liên kết lớn nhất của các biến số là 1 (dừng cao nhất tại sai phân bậc nhất), do

đó, tác giả tiến hành hồi quy mô hình VAR(5).

Bảng 4.6: Lựa chọn độ trễ cho mô hình VAR.

LR Độ trễ LogLik FPE AIC SC HQ

NA 0 362,9403 4,13e–14 –10,95201 –10,71784 –10,85962

1 1040,131 1187,688 1,68e–22 –30,28096 –28,40764* –29,54181

2 1122,226 126,2993 6,39e–23 –31,29925 –27,78678 –29,91335*

3 1180,342 76,89298 5,52e–23 –31,57977 –26,42814 –29,54712

4 1253,180 80,68218* 3,50e–23* –32,31325* –25,52247 –29,63385

Ghi chú: * cho biết độ trễ được lựa chọn bởi tiêu chuẩn thông tin; LR: thống kê kiểm

định LR được điều chỉnh tuần tự (mỗi phép thử ở mức 5%); FPE: Sai số dự đoán cuối;

AIC: Tiêu chuẩn thông tin Akaike; SC: Tiêu chuẩn thông tin Schwarz; HQ: Tiêu chuẩn

thông tin Hannan-Quinn.

Nguồn: Tính toán của tác giả.

Kết quả từ Bảng 4.7 cho thấy, tồn tại mối quan hệ nhân quả một chiều xuất phát

từ tăng trƣởng kinh tế (GDP), lạm phát (CPI) đến tỷ giá NEER; ngoài ra nghiên cứu

cũng tìm thấy mối quan hệ nhân quả một chiều chạy từ tỷ giá NEER đến biến chênh

lệch lãi suất (IR); cuối cùng, tác giả phát hiện quan hệ nhân quả 2 chiều giữa cung tiền

(M) và tỷ giá NEER, độ mở thƣơng mại (TOP) với tỷ giá NEER. Tuy nhiên, mối quan

hệ nhân quả giữa dự trữ ngoại hối (FX) với tỷ giá NEER không đƣợc ghi nhận.

Bảng 4.7: Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto.

Kết luận Giá trị Giả thiết không p-value hƣớng nhân thống kê quả

GDP không tác động nhân quả Granger lên 10,893* 0,053 NEER GDP→NEER NEER không tác động nhân quả Granger lên 7,5268 0,184 GDP

CPI không tác động nhân quả Granger lên 9,8199* 0,080 NEER CPI → NEER NEER không tác động nhân quả Granger lên 6,3506 0,273 CPI

IR không tác động nhân quả Granger lên NEER 7,1078 0,212 NEER → IR NEER không tác động nhân quả Granger lên IR 13,299* 0,020

M không tác động nhân quả Granger lên NEER M ↔ NEER 19,908*** 0,001 11,418** 0,043 NEER không tác động nhân quả Granger lên M

TOP không tác động nhân quả Granger lên 14,979*** 0,001 NEER TOP ↔NEER NEER không tác động nhân quả Granger lên 10,421** 0,064 TOP

FX không tác động nhân quả Granger lên NEER 5,1948 0,392 Không có 0,104

NEER không tác động nhân quả Granger lên FX 9,1105 Ghi chú: ***, ** và * biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%; → nghĩa là

hướng nhân quả xuất phát từ trái sang phải; ↔ nghĩa là quan hệ nhân quả 2 chiều.

Nguồn: Tính toán của tác giả.

PHẦN 5: KẾT LUẬN

Nghiên cứu tiến hành kiểm tra các yếu tố quyết định biến động tỷ giá hối đoái

danh nghĩa đa phƣơng tại Việt Nam bằng cách sử dụng phƣơng pháp tự hồi quy phân

phối trễ (ARDL) trong giai đoạn 2000Q1 đến 2017Q1. Nghiên cứu kiểm tra các yếu tố

quyết định ngắn hạn và dài hạn của biến động tỷ giá danh nghĩa ở Việt Nam. Biến phụ

thuộc là tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng, trong khi các biến giải thích là cung

tiền, dự trữ ngoại hối, lạm phát, tăng trƣởng kinh tế, độ mở thƣơng mại và chênh lệch

lãi suất.

Cách tiếp cận kiểm định đƣờng bao ARDL xác nhận mối quan hệ dài hạn giữa

tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng và các biến giải thích. Số hạng sai số hiệu chỉnh

có ý nghĩa và mang dấu âm, củng cố các lập luận về mối quan hệ đồng liên kết dài hạn

giữa các biến số. Ngoài ra, nghiên cứu cũng thực hiện các kiểm định chẩn đoán thống

kê nhằm xác minh tính vững cũng nhƣ tính ổn định của các hệ số ƣớc lƣợng. Kết quả

thực nghiệm khẳng định rằng cung tiền, dự trữ ngoại tệ, chênh lệch lãi suất, lạm phát,

tăng trƣởng kinh tế cùng độ mở thƣơng mại là yếu tố quyết định đáng kể của tỷ giá hối

đoái danh nghĩa tại Việt Nam, trong khi độ mở thƣơng mại không phải là yếu tố quyết

định quan trọng.

Cụ thể, tác giả phát hiện mối quan hệ cùng chiều trong dài hạn giữa tăng trƣởng,

lạm phát và dự trữ ngoại hối đến tỷ giá hối đoái; cùng mối quan hệ ngƣợc chiều giữa

chênh lệch lãi suất và cung tiền với tỷ giá. Tuy nhiên trong ngắn hạn, lạm phát lại

không phải là yếu tố xác định quan trọng của tỷ giá. Cuối cùng, sau khi khám phá các

mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá và các biến giải thích, nghiên cứu tiến

hành bƣớc cuối cùng là phân tích nhân quả Granger giữa các yếu tố xác định lên tỷ giá,

dựa vào phƣơng pháp Toda-Yamamoto. Kết quả xác nhận mối quan hệ nhân quả hai

chiều giữa cung tiền và độ mở thƣơng mại với tỷ giá, mối quan hệ nhân quả một chiều

từ tăng trƣởng kinh tế, lạm phát đến tỷ giá; và từ tỷ giá đến chênh lệch lãi suất. Những

phát hiện từ nghiên cứu mang lại những hàm ý quan trọng cho các nhà hoạch định vĩ

mô và tài chính trong việc xác định cũng nhƣ điều hành tỷ giá hối đoái tại Việt Nam.

Nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị sau: Thứ nhất, nghiên cứu tìm thấy mối

quan hệ cùng chiều trong ngắn hạn và quan hệ ngƣợc chiều trong dài hạn của chêch

lệch lãi suất và cung tiền với tỷ giá danh nghĩa. Điều này đồng nghĩa chênh lệch lãi

suất và cung tiền là một yếu tố xác định quan trọng của tỷ giá, hàm ý chính sách tiền tệ

là một công cụ thiết yếu nhằm ổn định tỷ giá tại Việt Nam. Tuy nhiên, do sự đảo ngƣợc

quan hệ trong ngắn hạn sang dài hạn của chênh lệch lãi suất, do đó, các nhà hoạch định

nên cân nhắc giữa các mục tiêu điều hành tỷ giá trong hai giai đoạn này. Thứ hai, nhằm

nâng cao giá trị của đồng nội tệ, các nhà hoạch định có thể thực hiện theo 3 cách riêng

lẻ hoặc đồng bộ từng nhóm: cải thiện tăng trƣởng kinh tế, gia tăng lạm phát hoặc tích

lũy dự trữ ngoại hối. Tuy nhiên, vì hệ số tác động của 2 cách đầu lớn hơn, cũng nhƣ

mối quan hệ nhân quả một chiều đƣợc tìm thấy xuất phát từ tăng trƣởng và lạm phát,

cũng nhƣ mối quan hệ mật thiết giữa 2 biến này; tác giả đề xuất các nhà hoạch định

nên áp dụng đồng thời, sự mở rộng tài khóa hoặc nới lỏng chính sách tiền tệ, nhằm

thúc đẩy tăng trƣởng, gia tăng mức giá toàn nền kinh tế, và trong dài hạn, cải thiện giá

trị đồng nội tệ.

Tuy nhiên, cũng cần lƣu ý 2 điều sau: i) lạm phát không phải là yếu tố xác định

quan trọng của tỷ giá trong ngắn hạn. Do vậy, cách đề xuất của tác giả hữu hiệu nhất

trong dài hạn, đủ thời gian để chính sách tài khóa mở rộng thực thi, hoặc chính sách

tiền tệ ảnh hƣởng sâu rộng trong nền kinh tế; ii) nới lỏng chính sách tiền tệ đồng nghĩa

lãi suất nền kinh tế giảm cao, đến lƣợt làm giảm chênh lệch lãi suất, kéo theo dòng vốn

đầu tƣ nƣớc ngoài đổ bộ vào, và do đó tạo áp lực giảm giá của nội tệ trong ngắn hạn.

Tuy nhiên, trong dài hạn, nhƣ đã đề cập, tác động này đảo chiều và do đó, làm nội tệ

tăng giá, không làm hạn chế hiệu quả của chính sách tiền tệ trong việc cải thiện giá trị

nội tệ. Để hiểu rõ hơn về các yếu tố quyết định tỷ giá hối đoái, nghiên cứu đề xuất cho

các nghiên cứu trong tƣơng lai nên tập trung vào mối quan hệ mở rộng, giữa các biến

tài khóa nhƣ chi tiêu ngân sách, cán cân tài khoản vãng lai, thâm hụt ngân sách; hoặc

các biến liên quan vốn nhƣ vốn FDI, tài sản ròng nƣớc ngoài lên biến động tỷ giá hối

đoái của Việt Nam. Đó là những mục tiêu nghiên cứu cần thiết và mang tính học thuật

cao.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt

[1] Hạ Thị Thiều Dao và Phạm Thị Bình Minh (2012). Chênh lệch tỷ giá hối đoái

thực đa phƣơng và tỷ giá hối đoái thực đa phƣơng cân bằng tại Việt Nam. Tạp

chí ngân hàng, (17), 31-42.

[2] Nguyễn Thị Thu Hằng và cộng sự (2013). Tỷ giá hối đoái giai đoạn 2010-2011:

Mức độ sai lệch và tác động đối với xuất khẩu. Ủy ban kinh tế của Quốc hội.

[3] Trần Văn Hùng (2017). Xác định mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm

phát tại Việt Nam bằng ứng dụng mô hình TVAR. Tạp chí Khoa học công nghệ

Tiền Giang, Tháng 01/2017, trang 28-33.

Danh mục tài liệu tiếng Anh

[1] Abbas, Z., Khan, S., & Rizvi, S.T.H. (2011). Exchange Rates and

Macroeconomic Fundamentals: Linear Regression and Cointegration Analysis

on Emerging Asian Economies. International Review of Business Research

Papers, 7(3), 250–263.

[2] Adom, P. K., Bekoe, W. & Akoena, S. K. K. (2012), Modelling aggregate

domestic electricity demand in Ghana: An autoregressive distributed lag bounds

cointegration approach, Energy Policy 42, 530–537.

[3] Agbola, F.W., & Kunanopparat, C. (2005). Determinants of exchange rate

practices: Some empirical evidence from Thailand. Applied Economics, 37(7),

807–816.

[4] Ahmed, H. (2009). Capital flows and real exchange rate overvaluation—A

chronic ailment: Evidence from Pakistan. The Lahore Journal of Economics, 14,

51–86.

[5] Akaike, H. (1974), A new look at the statistical model identification, Automatic

Control, IEEE Transactions on 19(6), 716–723.

[6] Alexander, S.S. (1951), Devaluation versus import restriction as an instrument

for improving foreign trade balance, International Monetary Fund staff papers.

[7] Alexander, S.S. (1952), Effect of a devalution on a trade balance, International

Monetary Fund staff papers.

[8] Algieri, B. (2011). Determinants of the real effective exchange rate in the

Russian Federation. The Journal of International Trade & Economic

Development, 15(2), 1–25.

[9] Atif, Syed Muhammad; Sauytbekova, Moldir; Macdonald, James (2012) : The

Determinants of Australian Exchange Rate: A Time Series Analysis, available at

https://mpra.ub.unimuenchen.de/42309/1/the_determinants_of_australian_excha

nge_rate.pdf, [Accessed 22 May 2018]

[10] Bahmani-Oskooee, M., & Tanku, A. (2006). Black market exchange

rate, currency substitution and the demand for money in LDCs. Economic

Systems, 30(3), 249–263.

[11] Bahmani-Oskooee, M., & Nasir, A. B. M.(2006). ARDL Approach to

Test the Productivity Bias Hypothesis. Review of Development Economics,

2004, vol. 8, issue 3, 483-488.

[12] Bailliu, J., Lafrance, R., & Perrault, J.F. (2003). Does exchange rate

policy matter for growth? International Finance, 6(3), 381–414.

[13] Balassa, B. (1964). The purchasing-power parity doctrine: A reappraisal.

Journal of Political Economy, 72(6), 584–596.

[14] Banerjee, A., Dolado, J. and Mestre, R. (1998). Error-Correction

Mechanism Tests in a Single Equation Framework, Journal of Time Series

Analysis, 19, 267–285.

[15] Bergval, A. (2004). What determines real exchange rates? The Nordic

countries. The Scandinavian Journal of Economics, 106(2), 315–337.

[16] Berka, M., & Devereux, M.B. (2010). What determines European real

exchange rates (Working Paper No. 46). New Zealand: Federal Reserve Bank of

Dallas, Globalization and Monetary Policy Institut.

[17] Bleaney, M. (1996). Macroeconomic stability, investment and growth in

developing countries. Journal of Development Economics,48(2), 461–477.

[18] Bleaney, M., & Fielding, D. (2002). Exchange rate regimes, inflation and

output volatility in developing countries. Journal of Development Economics,

68(1), 233–245.

[19] Brooks, C. (2014), Introductory econometrics for finance, New York:

Cambridge university press.

[20] Brown, R.L., Durbin, J., & Ewans J.M. (1975). Techniques for testing the

constancy of regression relations overtime. Journal of Royal Statistical Society,

37(2), 149–172.

[21] Caves, R.E., et al (1990), World Trade and payments, An intruduction,

Fifth edition, HarperCollins Publushers

[22] Clostermann, J., & Schnatz, B. (2000). The determinants of the Euro-

dollar exchange rate-synthetic fundamentals and a non-existing currency.

Retrieved from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=229472

[23] Dange, K., & Kiptui, M.C., (2016). Determinants of nominal exchange

rate fluctuations in kenya. International Journal of Economics, Commerce and

Management. Vol. IV, Issue 6, June 2016

[24] De Bruyn, R., Gupta, R., & Stander, L. (2013). Testing the monetary

model for exchange rate determination in South Africa: Evidence from 101

years of data. Retrieved from

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2253169

[25] Dickey, D.A., & Fuller, W.A. (1979). Distribution of the estimators for

autoregressive time series with a unit root. Journal of American Statistical

Association, 74(366a), 427–431

[26] Dornbusch, R. (1983). Real interest rates, home goods and optimal

external borrowing. Journal of Political Economy, 91(1), 141–153

[27] Drine, I., & Rault, C. (2006). Learning about the long-run determinants

of real exchange rates for developing countries: A panel data investigation.

Contributions to Economic Analysis, 274, 307–325.

[28] Edwards, S (1988). Real and monetary determinants of real exchange

behavior: Theory and evidence from developing

countries. Journal of Development Economics, 29(3), 311–341.

[29] Effiong, E.L. (2014). Exchange rate dynamics and monetary

fundamentals: A cointegrated SVAR approach for Nigeria. Global Business

Review, 15(2), 205–221

[30] Elbadawi, I.A., & Soto, R. (1997). Real exchange rates and

macroeconomic adjustment in sub-Saharan Africa and other developing

countries. Journal of African Economies, 6(3), 74–120.

[31] Engel, C., & Rogers, J.H. (2001). Deviations from purchasing power

parity: Causes and welfare costs. Journal of International Economics, 55(1),

29–57

[32] Engle, R. F. & Granger, C. W. (1987), ‗Co-integration and error

correction: representation, estimation, and testing‘, Econometrica: Journal of the

Econometric Society pp. 251-276.

[33] Frankel, J.A., & Rose, A.K. (1996). Currency crashes in emerging

markets: An empirical treatment. Journal of International Economics, 41(3–4),

351–366

[34] Frenkel, J., & Razin, A. (1992). Fiscal policies and the world

economy(2nd ed.). Cambridge, MA: MIT Press.

[35] Fuller, W. A. (1976), Introduction to Statistical Time Series, New York:

John Wiley.

[36] Gala, P., & Lucinda, C.R. (2006). Exchange rate misalignment and

growth: Old and new econometric evidence. Revista Economia, 7(4), 165–187

[37] Gente, K., & Ledesma, M.A.L. (2006). Does the world real interest rate

affect the real exchange rate? The South East Asian experience.The Journal of

International Trade & Economic Development, 15(4), 441–467.

[38] Habib, A., (2001), exchange rate stability; theory and policies from

an Islamic perspective, Islamic development bank Islamic and training

institute, No 57

[39] Hasan, A. and Z.M. Nasir, 2008. Macroeconomic factors and equity

prices: An empirical investigation by using ARDL approach. The Pakistan

Development Review, 47(4), 501-513.

[40] Hau, H. (2002). Real exchange rate volatility and economic openness:

Theory and evidence. Journal of Money, Credit and Banking, 34(3), 611–630

[41] Hsieh, D.A. (1982). Determination of real exchange rate: The

productivity approach. Journal of International Economics, 12(3–4), 355–362

[42] Hsieh, Wen-jen. (2009). Study of the behavior of the Indonesian

Rupiah/US Dollar exchange rate and policy implications. International

Journal of Applied Economics, 6(2), 41-50

[43] Insah, B. and Chiaraah, A. (2013). Sources of real exchange rate

volatility in the Ghanaian Economy. Journal of Economics and International

Finance, 5 (6), 232 – 238.

[44] Iyke, B. N. & Odhiambo, N. M., (2015) The Determinants Of Long-Run

Real Exchange Rates In South Africa: A Fundamental Equilibrium Approach,

UNISA Economic Research Working Paper 07/20151- 26

[45] Jamal, A. M. M. (2005). A nonlinear model of exchange rates:

Some recent evidence. International Journal of Management, 22 (2), 189.

[46] Jawaid, S.T., & Raza, S.A. (2013a). Dynamics of current account deficit:

A lesson from Pakistan. Transition Studies Review, 19(3), 357–366.

[47] Johansen, S. (1991), Estimation and hypothesis testing of cointegration

vectors in Gaussian vector autoregressive models, Econometrica: Journal of the

Econometric Society pp. 1551-1580.

[48] Johnson, H. (1972), The Monetary Approach to the balance of payments,

Further Essays in monetary theory, Allen and Unwin, London.

[49] Joyce, J., & Kamas, L. (2003). Real and nominal determinants of real

exchange rates in Latin America: Short-run dynamics and long-run equilibrium.

The Journal of Development Studies, 39(6), 155–182.

[50] Juselius, K. (2006), The cointegrated VAR model: methodology and

applications, New York: Oxford University Press.

[51] Keynes, J. M., (1936), the general theory of employment, monetary

and interest rate. The collected writings.

[52] Keynes, J. M. (1936). The general theory of employment, money and

interest. The Collected Writings, 7

[53] Khan, M.A., & Qayyum, A. (2011). Exchange rate determination in

Pakistan: Role of monetary fundamentals. Journal of Economic Cooperation

and Development, 32(2), 67–96.

[54] Kiptui M., (2007), Does The Exchange Rate Matter for Kenya‘s

Exports? A Bounds Testing Approach; Prepared for presentation at the African

Econometric Society 2007 Conference, July 4th to 6th 2007

[55] Kiptui. M., (2008), Does Exchange Rate Volatility Harm Exports?

Empirical Evidence from Kenya‘s Tea and Horticulture Exports, Prepared for

presentation at the CSAE Conference at Oxford University, 16-18 March 2008

[56] Kremers, J.J., Ericson, N.R. and Dolado, J.J. (1992). The Power of

Cointegration Tests, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 54, 325-347

[57] Kriljenko, J. I. C., & Habermeier, K. F. (2004). Structural Factors

Affecting Exchange Rate Volatility: A Cross-Section Study (EPub):

International Monetary Fund Working Paper, WP/04/147.

[58] Kulkarni, K.G., & Ishizaki, M. (2002). Purchasing power parity theory

revisited: Recent evidence from US Dollar and Japanese Yen. Global Business

Review, 3(1), 53–61.

[59] Kumar, S. (2010). Determinants of real exchange rate in India: An

ARDL approach. Reserve Bank of India Occasional Papers, 31(1) 33–64.

[60] Lartey, E.K.K., Mandelman, F.S., & Acosta, P.A. (2008). Remittances,

exchange rate regimes, and the Dutch disease: A panel data analysis. (Working

Paper No. 12). Federal Reserve Bank of Atlanta

[61] Liew, V.K.S., Baharumshah, A.Z., & Puah, C.H. (2009). Monetary

model of exchange rate for Thailand: Long-run relationship and monetary

restrictions. Global Economic Review: Perspectives on East Asian Economies

and Industries, 38(4), 385–395.

[62] MacDonald, R., & Ricci, L. (2005). PPP and the Balassa Samuelson

effect: The role of the distribution sector. Pacific Economic Review, 10(1), 29–

[63] Maeso–Fernandez, F., Osbat, C., & Schnatz, B. (2002). Determinants of

the euro real effective exchange rate: A BEER/PEER approach. Australian

Economic Papers, 41(4), 437-461.

[64] Mallick, H. (2010). Factors determining the exchange rate movement

under a partial capital mobility regime. International Economic Journal, 24(2),

249–266

[65] Meese, R.A., & Rogoff, K. (1983). Empirical exchange rate models of

the seventies: Do they fit out of sample. Journal of International Economics,

14(1–2), 3–24.

[66] Mirchandani, A. (2013). Analysis of macroeconomic determinants of

exchange rate volatility in India. International Journal of Economics and

Financial Issues, 3(1), 172–179.

[67] Musyoki.d Ganesh P., Moses Pundo m.,(2013) The impact of real

exchange rate volatility on economic growth: Kenyan evidence, BEH - Business

and Economic Horizons 7 (1) 59-75

[68] Neumeyer, P., & Perri, F. (2005). Business cycles in emerging

economies: The role of interest rates. Journal of Monetary Economics, 52(2),

345–380

[69] Ogun O., D., (2012), Exchange Rate Determination in Developing

Economies Modern Economy journal, No.3, 518-521

[70] Otuori, O. H. (2013). Influence of exchange rate determinants on the

performance of commercial banks in Kenya. European Journal of Management

Sciences and Economics, 1(2), 86-98

[71] Parveen, S., Khan, A.Q., & Ismail, M. (2012). Analysis of the factors

affecting exchange rate variability in Pakistan. Academic Research

International, 2(3), 670–674

[72] Pesaran, M.H., Shin, Y., & Smith, R.J. (2001). Bounds testing

approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied

Econometrics, 16(3), 289–326

[73] Pesaran, M. H. & Shin, Y. (1998), ‗An autoregressive distributed-lag

modelling approach to cointegration analysis‘, Econometric Society

Monographs 31, 371-413.

[74] Ramsey, J. B. (1969), Tests for specification errors in classical linear

least-squares regression analysis, Journal of the Royal Statistical Society. Series

B (Methodological), 350-371.

[75] Raza, S.A. & Afshan, S. (2017), Determinants of Exchange Rate in

Pakistan: Revisited with Structural Break Testing, Global Business Review, vol

18, 4, 825-848

[76] Rucha, R., Ranadive, L., Burange (2013), Determinants of India

Real Exchange Rate; an ARDL Approach, working paper UDE 44/9/2013

[77] Saeed, A., Awan, R.U., Sial, M.H., & Sher, F. (2012). An econometric

analysis of determinants of exchange rates in Pakistan.International Journal of

Business and Social Science, 3(6), 184–196

[78] Siddiqui, R., Afridi, U., & Mehmood, Z. (1996). Exchange rate

determination in Pakistan: A simultaneous equation model. The Pakistan

Development Review, 35(4), 683–692

[79] Smith, C.E. (1999). Exchange rate variation, commodity price variation

and the implications for international trade. Journal of International Money and

Finance, 18(3), 471–491

[80] Tian, G. G. & Ma, S. (2010), The relationship between stock returns and

the foreign exchange rate: the ARDL approach, Journal of the Asia Pacific

economy 15(4), 490–508

[81] Villavicencio, L.A. and L.J.R. Bara, 2008. Short run and long run

determinants of the real exchange rate in Mexico. Developing Economies,

46(1): 52-74.

[82] Wilson, I. (2009). The monetary approach to exchange rates: A brief

review and empirical investigation of debt, deficit, and debt management:

Evidence from the United States. The Journal of Business Inquiry, 8(1), 83–99.

[83] Wong, H.T. (2013). Real exchange rate misalignment and economic

growth in Malaysia. Journal of Economic Studies, 40(3), 298–313

[84] Xiaopu, Z. (2002). Equilibrium and misalignment: An assessment of the

RMB exchange rate from 1978 to 1999 (Working Paper No. 127). Center for

Research on Economic Development and Policy Reform.

[85] Zada, B. (2010). An analysis of factors affecting exchange rate of

Pakistan 1979-2008. (Unpublished master thesis). Hazara university, Pakistan.

PHỤ LỤC

A. Kiểm định tính dừng ADF

A.1. GDP bậc gốc không xu hƣớng

A.2. GDP bậc gốc có xu hƣớng

A.3. GDP sai phân bậc nhất không xu hƣớng

A.4. GDP sai phân bậc nhất có xu hƣớng

A.5. CPI bậc gốc không xu hƣớng

A.6. CPI bậc gốc có xu hƣớng

A.7. CPI sai phân bậc nhất không xu hƣớng

A.8. CPI sai phân bậc nhất có xu hƣớng

A.9. IR bậc gốc không xu hƣớng

A.10. IR bậc gốc có xu hƣớng

A.11. IR sai phân bậc nhất không xu hƣớng

A.12. IR sai phân bậc nhất có xu hƣớng

A.13. M bậc gốc không xu hƣớng

A.14. M bậc gốc có xu hƣớng

A.15. M sai phân bậc nhất không xu hƣớng

A.16. M sai phân bậc nhất có xu hƣớng

A.17. TOP bậc gốc không xu hƣớng

A.18. TOP bậc gốc có xu hƣớng

A.19. TOP sai phân bậc nhất không xu hƣớng

A.20. TOP sai phân bậc nhất có xu hƣớng

A.21. FX bậc gốc không xu hƣớng

A.22. FX bậc gốc có xu hƣớng

A.23. FX sai phân bậc nhất không xu hƣớng

A.24. FX sai phân bậc nhất có xu hƣớng

A.25. NEER bậc gốc không xu hƣớng

A.26. NEER bậc gốc có xu hƣớng

A.27. NEER sai phân bậc nhất không xu hƣớng

A.28. NEER sai phân bậc nhất có xu hƣớng

B. Kiểm định đƣờng bao

C. Kiểm định chẩn đoán

C.1. Tƣơng quan chuỗi (Serial correlation LM)

C.2. Phƣơng sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

C.3. Phân phối chuẩn (Normality test)

C.4. Dạng hàm (Functional Form)

D. Kết quả hồi quy ngắn hạn và dài hạn

D.1. Kết quả ƣớc lƣợng ngắn hạn với biến phụ thuộc là ∆LnNEER.

D.2. Kết quả ƣớc lƣợng dài hạn của mô hình ARDL(4,0,1,4,4,4,4) với biến phụ

thuộc là NEER

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các nhân tố tác động đến tỷ giá hối đoái tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN VÕ THỦY TIÊN

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN VÕ THỦY TIÊN

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. ĐINH THỊ THU HỒNG

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các nhân tố tác động đến tỷ giá hối đoái tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN VÕ THỦY TIÊN

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN VÕ THỦY TIÊN

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. ĐINH THỊ THU HỒNG

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok