Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu hiệu ứng đường cong J đối với nền kinh tế Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

------oOo------

NGUYỄN HẢI THIÊN

NGHIÊN CỨU HIỆU ỨNG ĐƯỜNG CONG J

ĐỐI VỚI NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã số:

60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

TP.Hồ Chí Minh - Năm 2013

i

LỜI CẢM ƠN

Trước hết tác giả xin gửi lời cám ơn chân thành đến người hướng dẫn

khoa học, PGS. TS. Nguyễn Thị Liên Hoa, về những ý kiến đóng góp, những

chỉ dẫn có giá trị giúp tác giả hoàn thành luận văn.

Tác giả xin gửi lời cám ơn đến gia đình, đồng nghiệp và bạn bè đã hết lòng

ủng hộ và động viên tác giả trong suốt thời gian thực hiện luận văn này.

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 9 năm 2013

Tác giả Nguyễn Hải Thiên

ii

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tác giả với sự

giúp đỡ của Cô hướng dẫn và những người mà tác giả đã cảm ơn. Số liệu thống

kê được lấy từ nguồn đáng tin cậy, nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn

này chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào cho tới thời điểm hiện

nay.

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 24 tháng 09 năm 2013

Tác giả

Nguyễn Hải Thiên

iii

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN ..............................................................................................................i

LỜI CAM ĐOAN....................................................................................................... ii

MỤC LỤC................................................................................................................. iii

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT...................................................................................v

DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ .....................................................................vi

TÓM TẮT ...................................................................................................................1

1 Giới thiệu ..............................................................................................................2

2 Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây .......................................................4

3 Phương pháp nghiên cứu.......................................................................................9

3.1 Phương pháp nghiên cứu. ...............................................................................9

3.2 Dữ liệu nghiên cứu..........................................................................................9

3.2.1 Tính tỷ số xuất nhập khẩu.......................................................................10

3.2.2 Tính tỷ giá thực đa phương.....................................................................10

3.2.2.1 Chọn rổ tiền tệ đặc trưng .....................................................................10

3.2.2.2 Điều chỉnh chỉ số tiêu dùng CPI về kỳ gốc..........................................10

3.2.2.3 Tính chỉ số tỷ giá danh nghĩa song phương.........................................10

3.2.2.4 Tính tỷ trọng thương mại.....................................................................11

3.2.2.5 Tính tỷ giá thực đa phương..................................................................11

3.2.3 Tính GDP nước ngoài.............................................................................12

3.3 Mô hình sử dụng ...........................................................................................12

3.3.1 Mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết. .........................................12

3.3.2 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM).............................................13

3.3.3 Hàm phản ứng xung (IRF)......................................................................14

3.3.4 Phân rã phương sai..................................................................................14

4 Nội dung và kết quả nghiên cứu. ........................................................................15

4.1 Kiểm định tính dừng của biến.......................................................................15

iv

4.2 Xác định độ trễ tối ưu ...................................................................................16

4.3 Kiểm định đồng liên kết................................................................................16

4.4 Mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết ................................................17

4.5 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM......................................................20

4.6 Hàm phản ứng xung (IRF) ............................................................................24

4.7 Phân rã phương sai........................................................................................25

5 Kết luận. ..............................................................................................................26

5.1 Kết quả nghiên cứu chính .............................................................................26

5.2 Định hướng các chính sách ...........................................................................28

5.3 Các hạn chế của mô hình và hướng phát triển trong tương lai .....................29

TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................30

PHỤ LỤC..............................................................................................................31

v

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

Chữ viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

ARDL Autoregressive distributed Phân bổ trễ tự hồi quy

lag

CPI Consumer Prices Chỉ số giá hàng tiêu dùng

e Exchange rate ratio Chỉ số tỷ giá danh nghĩa

E Giá trị xuất khẩu Export

VECM Vector Error Correction Mô hình vector hiệu chỉnh sai

Model số

GDP Gross domestic product Tổng sản phẩm quốc dân trong

nước

GDPF Foreign gross domestic Tổng sản phẩm quốc dân nước

ngoài product

Giá trị nhập khẩu Import I

Internationnal monetary Quỹ tiền tệ quốc tế IMF

Fund

Impulse Response Funtion Hàm phản ứng thúc đẩy IRF

Logarit tự nhiên Logarit LN

Ordinary least squares Phương pháp bình phương bé OLS

nhất

Phillips – Perron Kiểm định nghiệm đơn vị theo PP

phương pháp Phillips – Perron

Q Quater Quý

Real effective exchange Rate Tỷ giá thực đa phương REER

Trade balance Cán cân thương mai (Tỷ số TB

xuất khẩu trên nhập khẩu)

W weight Tỷ trọng thương mại

vi

DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ

Danh mục bảng biểu

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu trước đây

Bảng 4.1: Kiểm định nghiệm đơn vị theo tiêu chuẩn PP.

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định đồng liên kết.

Bảng 4.3: Kết quả xác định độ trễ tối ưu.

Bảng 4.4: Hồi quy phương trình 3.1 xác định mối liên hệ dài hạn giữa các biến.

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định loại biến không có ý nghĩa.

Bảng 4.6: Hồi quy phương trình 3.3 xác định mối liên hệ dài hạn giữa các biến

sau khi loại bỏ biến.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định ý nghĩa giải thích của mô hình.

Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình ECM xác định mối quan hệ ngắn hạn giữa

các biến.

Bảng 4.9: Kết quả phân rã phương sai.

Danh mục hình vẽ

Hình 1.1: Hình thể hiện hiệu ứng đường cong J

Hình 4.1: Phản ứng xung của tỷ giá lên cán cân thương mại

TÓM TẮT

Mục tiêu chính của nghiên cứu nhằm tìm hiểu tác động của việc phá giá tiền

tệ lên cán cân thương mại trong ngắn hạn và trong dài hạn. Theo lý thuyết đường

cong J, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại thay đổi qua thời

gian, và có thể chia thành hai loại đó là quan hệ trong ngắn hạn và quan hệ trong

dài hạn. Trước tiên, một sự giảm giá của nội tệ so với ngoại tệ, tức tỷ giá tăng, sẽ

có ảnh hưởng trực tiếp ngay lên giá cả nhập khẩu. Trong khi đó, giá cả xuất khẩu

chưa chịu sự tác động này. Kết quả là cán cân thương mại, được đo bằng tỷ số

giữa kim ngạch xuất khẩu trên nhập khẩu sẽ suy giảm. Tuy nhiên, qua thời gian,

lượng nhập khẩu sẽ giảm do giá cả nhập khẩu tăng. Đồng thời, giá cả hàng hoá

xuất khẩu tính bằng ngoại tệ sẽ giảm, làm tăng tính cạnh tranh trên thị trường

quốc tế, dẫn đến lượng xuất khẩu tăng. Như vậy, trong dài hạn cán cân thương

mại sẽ chuyển biến theo chiều hướng tích cực.

Để kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại tác giả sử

dụng các biến tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu, tỷ giá thực đa phương, tổng thu

nhập quốc dân trong nước và tổng thu nhập quốc dân nước ngoài. Nghiên cứu sử

dụng phương pháp hồi quy phương trình đồng liên kết, mô hình vector hiệu chỉnh

sai số, hàm phản ứng xung và phân rã phương sai với số liệu được thu thập và

tính toán từ năm 1999 đến năm 2012.

Kết quả nghiên cứu phát hiện ra tỷ giá thực đa phương tỷ lệ nghịch với tỷ lệ

xuất khẩu trên nhập khẩu, tức khi phá giá tiền tệ thì cán cân thương mại bị giảm

sút. Kết quả kiểm định cho thấy sau khi phá giá tiền tệ thì cán cân thương mại

giảm, sau đó có tăng lên nhưng không tăng bằng mức ban đầu trước khi giảm,

dẫn đến trong dài hạn cán cân thương mại bị giảm và sau khi giảm giá tiền tệ thì

khoảng 8 quý cán cân thương mại mới trở về trạng thái cân bằng mới.

1 Giới thiệu

Trong thời đại toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế sâu rộng, hoạt động ngoại

thương đã trở thành một bộ phận quan trọng không thể thiếu của mỗi quốc gia.

Tỷ giá hối đoái với tư cách là thước đo tương quan kinh tế giữa một quốc gia với

các nước khác là một công cụ chính sách vĩ mô quan trọng nhằm thực hiện các

mục tiêu như thúc đẩy kinh tế phát triển, kích thích xuất khẩu…Chính vì vậy,

việc điều chỉnh tỷ giá nhằm đạt được những thành quả kinh tế nhất định đã và

đang là vấn đề hết sức quan trọng. Đây cũng là vấn đề được các nhà kinh tế đặc

biệt quan tâm nghiên cứu nhằm tìm ra chính sách điều hành tỷ giá tối ưu nhất

của một quốc gia.

Phá giá tiền tệ là một biện pháp điều chỉnh tỷ giá trong đó nó làm giảm

giá đồng nội tệ, do đó thúc đẩy xuất khẩu, hạn chế nhập khẩu. Tuy nhiên phá giá

tiền tệ là một quyết định khó khăn và nhạy cảm vì nó ảnh hưởng đến nhiều khía

cạnh khác nhau của hoạt động kinh tế, xã hội. Đồng thời nó cũng là biện pháp

mạnh với nền kinh tế, vì vậy nếu không có những biện pháp hợp lý sẽ có thể gây

ra những hậu quả nghiêm trọng. Thực tế này đòi hỏi phải nghiên cứu vấn đề phá

giá một cách kỹ lưỡng cả mặt lý thuyết lẫn thực tiễn.

Phá giá tiền tệ ảnh hưởng trực tiếp đến xuất khẩu và nhập khẩu của một

quốc gia nên một câu hỏi thường được đặt ra cho các nhà kinh tế và hoạch định

chính sách là: “Liệu phá giá tiền tệ có giúp cải thiện tình hình cán cân thương

mại và tài khoản vãng lai”. Lý thuyết về hiệu ứng đường cong J đã trả lời cho

câu hỏi này một cách hợp lý.

Đường cong J là một đường mô tả hiện tượng cán cân vãng lai bị

xấu đi trong ngắn hạn và chỉ cải thiện trong dài hạn. Đường biểu diễn hiện

tượng này giống hình chữ J

Hình 1.1 Hiệu ứng đường cong J

Cán cân vãng lai Thặng dư (+)

Thời gian

Thâm hụt (-)

Nguyên nhân xuất hiện đường cong J là do trong ngắn hạn hiệu ứng giá

cả có tính trội hơn hiệu ứng số lượng nên làm xấu đi cán cân thương mại, ngược

lại trong dài hạn, hiệu ứng số lượng có tính trội hơn hiệu ứng giá cả làm cán cân

thương mại được cải thiện.

Mục tiêu của bài nghiên cứu để kiểm tra tác động của phá giá tiền tệ đến

cán cân thương mại trong ngắn hạn và trong dài hạn, để xem xét việc phá giá tiền

tệ có thúc đẩy hoạt động thương mại ở Việt Nam như lý thuyết đường cong J nêu

ra hay không, để từ đó đưa ra các khuyến nghị cho chính sách tỷ giá ở Việt Nam

trong thời gian tới. Tác giả kiểm tra hiệu ứng đường cong J ở Việt Nam bằng

cách sử dụng dữ liệu tỷ giá thực đa phương theo quý từ năm 1999 đến năm

2012.

Bài nghiên cứu tập trung giải quyết các câu hỏi sau:

2. Độ trễ thời gian tác động của việc tăng tỷ giá đến xuất nhập khẩu là bao lâu?

1. Khi tỷ giá tăng thì tác động như thế nào đến tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu?

Cấu trúc của bài nghiên cứu gồm 5 phần chính:

1. Giới thiệu

2. Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

3. Phương pháp nghiên cứu

4. Nội dung và các kết quả nghiên cứu

5. Kết luận của nghiên cứu

2 Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

a. Bài nghiên cứu về hiệu ứng đường cong J ở SERBIA của

PANOECONOMICUS, năm 2010.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo tháng từ tháng 1 năm 2002 đến tháng 9 năm

2007 và sử dụng các biến nghiên cứu là tỷ số thương mại, GDP trong nước và tỷ

giá thực đa phương. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy phương trình đồng

liên kết JONHASEN và mô hình phân bổ trễ tự hồi quy (ARDL) để phân tích

trong dài hạn, trong ngắn hạn sử dụng mô hình điều chỉnh sai số (ECM) và phản

ứng xung từ mô hình Var.

Kết quả bài viết đã tìm ra được giảm giá tiền tệ làm cải thiện cán cân thương mại

trong dài hạn, và trong ngắn hạn sau khi giảm giá tiền tệ thì cán cân thương mại

giảm nhưng sau đó được cải thiện giống như lý thuyết đường cong J.

Trong dài hạn khi giảm giá tiền tệ 1% thì cán cân thương mại được cải thiện

0.92- 0.95%.

Trong ngắn hạn sau khi giảm giá tiền tệ thì trong 5 tháng đầu tiên cán cân

thương mại sụt giảm, sau đó được cản thiện và đạt trạng thái cân bằng mới sau

hơn 1 năm.

b. Bài nghiên cứu thực nghiệm về hiệu ứng đường cong J ở ESTONIA,

LATVIA, LITHUANIA và định hướng chính sách của tác giả YUHSING và

BRUNO S.SERGI năm 2009.

Sử dụng dữ liệu theo quý, từ quý 4 năm 2003 đến quý 3 năm 2007 cho

ESTONIA, từ quý 1 năm 1993 đến quý 3 năm 2007 cho LATVIA, từ quý 4 năm

1993 đến quý 3 năm 2007 cho LITHUANIA. Bài nghiên cứu sử dụng các biến tỷ

số thương mại, tỷ giá thực song phương của nước nghiên cứu với dollar MỸ,

GDP trong nước của các nước đang nghiên cứu và GDP nước ngoài (MỸ) và sử

dụng mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết và hàm phản ứng xung.

Kết quả nghiên cứu tìm ra hiệu ứng đường cong J đối với ESTONIA, còn không

có hiệu ứng đường cong J cho LATVIA và LITHUANIA.

Đối với ESTONIA sau khi giảm giá tiền tệ thì cán cân thương mại giảm và sau 2

quý thì cán cân thương mại được phục hồi và đạt trạng thái cân bằng sau khoảng

10 tháng.

Đối với LATVIA giảm giá tiền tệ làm ảnh hưởng xấu đến cán cân thương mại,

khi giảm giá tiền tệ sẽ làm cho cán cân thương mại giảm và sau đó phục hồi

nhưng không đáng kể.

Đối với LITHUANIA thì giảm giá tiền tệ tác động tích cực đến cán cân thương

mại, sau khi giảm giá tiền tệ thì cán cân thương mại tăng nhanh, sau 3 tháng thì

bắt đẩu giảm và cân bằng sau khoảng 8 tháng.

c. Bài nghiên cứu tác động ngắn hạn và dài hạn của việc giảm giá tiền tệ

đến thương mại song phương của PAKISTAN và các đối tác thương mại của

MOHSEN BAHMANI-OSKOOEE và JEHANZEB CHEEMA năm 2009.

Bài nghiên cứu sử dụng 13 đối tác thương mại lớn với PAKISTAN với tỷ trọng

thương mại lớn hơn 70%, sử dụng dữ liệu theo quý từ năm 1980 đến năm 2003

và sử dụng các biến tỷ số thương mại, tỷ giá thực song phương giữa PAKISTAN

và các đối tác thương mại, GDP trong nước của PAKISTAN và GDP của các

nước đối tác thương mại. Tác giả sử dụng mô hình hồi quy phương trình đồng

liên kết để kiểm tra trong dài hạn, trong ngắn hạn sử dụng mô hình vector hiệu

chỉnh sai số (VECM).

Kết quả bài nghiên cứu tìm ra hiệu ứng đường cong J cho PAKISTAN và 5 đối

tác thương mại là TRUNG QUỐC, HỒNG KÔNG, NHẬT BẢN, KUWAIT và

U.A.E (Tiểu Vương Quốc Ả RẬP).

Và không có hiện tượng đường cong J giữa PAKISTAN và 8 đối tác thương mại

còn lại.

d. Bài nghiên cứu về Sự tồn tại của hiệu ứng đường cong J ở

tác giả RABEYA KHATOON và MOHAMMAD BANGLADESH của

MAHBUBUR RAHMAN, năm 2009.

Trong bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết của

JONHASEN và mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM), với các biến nghiên cứu là

GDP trong nước, GDP nước ngoài, tỷ giá hối đoái thực song phương giữa

BANGLADESH và MỸ, dữ liệu nghiên cứu theo quý từ năm 1999 đến năm

2006.

Kết quả bài nghiên cứu đã không tìm thấy hiệu ứng đường cong J ở

BANGLADESH, kết quả cho thấy cán cân thương mại phản ứng tích cực khi

giảm giá tiền tệ, sau khi giảm giá tiền tệ thì cán cân thương mại tăng và đạt cực

đại sau khoảng 2 quý.

e. Bài nghiện cứu về tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại ở khu vực

tiền tệ Tây Phi: có hay không hiệu ứng đường cong J, của OLUWATOSIN

ADENIYI, OLUSEGUN OMISAKIN và ABIMBOLA OYINLOLA năm 2011.

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo quý từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2007

cho các nước khu vực tiền tệ Tây Phi (WAMZ) như: The GAMBIA, GHANA,

NIGERIA và SIERRA LEONE. Sử dụng các biến nghiên cứu tỷ số thương mại,

GDP trong nước, GDP thế giới và tỷ giá thực đa phương. Tác giả sử dụng mô

hình hồi quy phương trình đồng liên kết, mô hình phân bổ trễ tự hồi quy (ARDL)

và mô hình điều chỉnh sai số (ECM) để ước lượng tác động của thay đổi tỷ giá

lên cán cân thương mại.

Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu ứng đường cong J cho The GAMBIA,

GHANA và không tìm thấy đường cong J cho NIGERIA và SIERRA LEONE.

Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu trước đây:

Bài nghiên cứu Nước Đối tác Sự tồn

tại hiệu

ứng

đường

cong J

SERBIA Có Hiệu ứng đường cong J ở Serbia Các nước đối

của PANOECONOMICUS, năm tác thương

2010. mại

Hiệu ứng đường cong J ở ESTONIA MỸ Có

ESTONIA, LATVIA,

LITHUANIA và định hướng chính

sách của tác giả YuHsing và Bruno

S.Sergi năm 2009.

LATVIA MỸ Không

LITHUANIA MỸ Không

PAKISTAN TRUNG Tác động ngắn hạn và dài hạn của Có

QUỐC việc giảm giá tiền tệ đến thương

mại song phương của PAKISTAN

và các đối tác thương mại của

MOHSEN BAHMANI-

OSKOOEE và JEHANZEB

CHEEMA năm 2009

PAKISTAN HỒNG Có

KÔNG

PAKISTAN NHẬT BẢN Có

PAKISTAN KUWAIT Có

Có PAKISTAN U.A.E (Tiểu

Vương Quốc

Ả RẬP).

PHÁP PAKISTAN Không

ĐỨC PAKISTAN Không

PAKISTAN ITALY Không

PAKISTAN HÀN QUỐC Không

PAKISTAN MALAYSIA Không

PAKISTAN Ả RẬP Không

PAKISTAN ANH Không

PAKISTAN MỸ Không

Không Sự tồn tại của hiệu ứng đường BANGLADESH MỸ

cong J ở Bangladesh của tác giả

RABEYA KHATOON và

MOHAMMAD MAHBUBUR

RAHMAN, năm 2009.

Tỷ giá hối đoái và cán cân thương GAMBIA Các nước đối Có

tác thương mại ở khu vực tiền tệ tây Phi: có

mại hay không hiệu ứng đường cong J,

của Oluwatosin Adeniyi, Olusegun

Omisakin and Abimbola Oyinlola

năm 2011.

GHANA Các nước đối Có

tác thương

mại

NIGERIA Các nước đối Không

tác thương

mại

Không SIERRA Các nước đối

LEONE tác thương

mại

Từ bảng tóm tắt kết quả nghiên cứu ta thấy được trong 22 nghiên cứu về

thương mại của các nước với các đối tác thương mại, có 9 nước tìm thấy hiệu ứng

đường cong J, 13 nước không tìm thấy hiệu ứng đường cong J.

3 Phương pháp nghiên cứu.

3.1

Phương pháp nghiên cứu.

Trong bài nghiên cứu này, tác giả dùng phương pháp nghiên cứu định

lượng, sử dụng mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết, mô hình vector hiệu

chỉnh sai số , hàm phản ứng xung và phương pháp phân rã phương sai để đánh

giá tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc như thế nào trong dài hạn và

trong ngắn hạn. Tác giả sử dụng các chương trình Microsoft Office Excel và

Eviews để hỗ trợ tính toán trong nghiên cứu. Trước tiên, tác giả sử dụng chương

trình Microsoft Office Excel để tập hợp, tính toán dữ liệu. Tiếp theo, tác giả sử

dụng chương trình Eviews để ước lượng mô hình và thực hiện các kiểm định.

3.2 Dữ liệu nghiên cứu.

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu hàng quý từ Quý 1 năm 1999 đến quý 4 năm

2012 cho các biến tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu, tỷ giá thực đa phương của

Việt Nam, GDP trong nước và GDP nước ngoài. Dữ liệu được thống kê từ Quỹ

tiền tệ quốc tế (IMF), Tổng cục thống kê (GSO).

Tác giả thu thập tỷ giá danh nghĩa song phương của Việt Nam đồng và các

đồng tiền trong rổ tiền vào cuối quý.

Chỉ số giá tiêu dùng trong nước và các đối tác thương mại, tổng sản phẩm

trong nước của Việt Nam, tổng sản phẩm của các đối tác thương mại, giá trị xuất

nhập khẩu của Việt Nam và các đối tác thương mại lớn theo quý.

Sau đó tác giả tính toán tỷ số xuất nhập khẩu, GDP nước ngoài, tỷ giá đa

phương thực.

3.2.1

Tính tỷ số xuất nhập khẩu

Tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu được tính bằng giá trị xuất khẩu chia

cho nhập khẩu.

TB =

Trong đó : TB là ký hiệu của biến tỷ số xuất nhập khẩu.

3.2.2

Tính tỷ giá thực đa phương

3.2.2.1

Chọn rổ tiền tệ đặc trưng

Căn cứ vào tỷ trọng thương mại của Việt Nam và đối tác thương mại,

tác giả chọn ra các đồng tiền tham gia “rổ tiền” theo nguyên tắc ưu tiên chọn

đồng tiền của các đối tác có tỷ trọng thương mại lớn với Việt Nam và tổng tỷ

trọng của các nước trong rổ tiền lớn hơn 70% giá trị xuất nhập khẩu của Viêt

Nam. Tác giả đã chọn đồng tiền của 15 quốc gia: Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản,

Hàn Quốc, Úc, Đức, Pháp, Anh, Malaysia, Philipine, Indonesia, Thái Lan,

Singapore, Nga, Ấn độ.

3.2.2.2

Điều chỉnh chỉ số tiêu dùng CPI về kỳ gốc

Chọn kỳ gốc là quý 1 năm 1999, sau đó điều chỉnh CPI về năm gốc

bằng cách lấy CPI của thời điểm t chia cho CPI của kỳ gốc nhân với 100. CPI

của kỳ gốc là 100.

3.2.2.3

Tính chỉ số tỷ giá danh nghĩa song phương

Tính chỉ số tỷ giá danh nghĩa song phương của 15 đồng tiền trong rổ

tiền với Việt Nam đồng. Kỳ gốc là năm 1999, ta lấy tỷ giá ở thời điểm t chia cho

kỳ gốc rồi nhân lại với 100.

3.2.2.4

Tính tỷ trọng thương mại

Tỷ trọng thương mại của các đối tác với Việt Nam được tính bằng tổng

giá trị xuất nhập khẩu của từng đối tác với Việt Nam chia cho Tổng giá trị xuất

nhập khẩu của tất cả các đối tác tham gia trong rổ tiền. Tổng tỷ trọng thương mại

của các nước tham gia vào rổ tiền bằng 1.

wj =

Trong đó:

• Ej là xuất khẩu của Việt Nam với đối tác thương mại J • Ij là nhập khẩu của Việt Nam với đối tác thương mại J • n là số lượng các nước tham gia trong rổ tiền.

3.2.2.5

Tính tỷ giá thực đa phương

Sau khi tính các chỉ số tỷ giá song phương, chỉ số CPI, tỷ trọng thương

mại , tác giả tính REER theo công thức sau:

Trong đó:

j là chỉ số tỷ giá danh nghĩa của nước J tại thời điểm i

• n là số lượng các nước tham gia trong rổ tiền.

• ei • wj là tỷ trọng thương mại của nước j • CPIi j là chỉ số giá của nước J tại thời điểm i • CPIi là chỉ số giá trong nước tại thời điểm i

Khi REER lớn hơn 100 thì đồng tiền định giá thấp, REER nhỏ hơn 100

tiền định giá cao, REER bằng 100 đồng tiền định đúng giá hay đồng nội tệ

ngang giá sức mua với rổ tiền tệ.

Theo kết quả tính REER ở bảng 2, phụ lục 3 cho thấy từ năm 1999 đến 2007 tỷ

giá thực đa phương lớn hơn 100 có nghĩa tiền đồng được định giá thấp, từ năm

2008 tỷ giá đa phương giảm xuống nhỏ hơn 100, điều này phù hợp với thực tế

năm 2008 do tác động của khủng hoảng, CPI trong nước tăng cao so với các

nước trong rổ tiền đã làm cho REER giảm xuống, và tiền đồng được định giá cao

so với rổ tiền tệ.

3.2.3

Tính GDP nước ngoài

GDP nước ngoài được tính bằng tổng giá trị GDP của các nước tham gia

vào rổ tiền tại từng thời điểm nhân với tỷ trọng thương mại của từng nước tương

ứng.

j GDPj

GDPF =

Trong đó:

• wj là tỷ trọng thương mại của nước j • GDPj là tổng sản phẩm quốc dân của nước J

3.3 Mô hình sử dụng

3.3.1 Mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết.

Dựa và các bài nghiên cứu trước đây, để phân tích mối quan hệ trong dài

hạn tác giả hồi quy phương trình đồng liên kết sau:

LnTBt = α1 + α1 lnREER t + α2 lnGDP t + α3 lnGDPF t + εt (3.1)

Trong đó :

• Ln là logarit tự nhiên.

• TB là tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu

• GDP là chỉ số tổng sản phẩm quốc dân trong nước

• GDPF là chỉ số tổng sản phẩm quốc dân của nước ngoài

• REER là tỷ giá thực đa phương.

Do các biến kinh tế vĩ mô đều là các biến chuỗi thời gian và để không

mắc phải những sai lầm do yếu tố xu thế trong biến gây ra, để mô hình hồi quy

có ý nghĩa, trước khi xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến ta tiến hành

kiểm định nghiệm đơn vị để xác định tính dừng của chuỗi. Nhưng nếu kiểm định

nghiệm đơn vị lại không bác bỏ được giả thuyết chuỗi có nghiệm đơn vị, tức

chuỗi số liệu là không dừng thì ta có thể dùng sai phân để có được các chuỗi

dừng trước khi sử dụng cho hồi qui.

Khi biến phụ thuộc và biến độc lập là đồng liên kết thì tổ hợp tuyến tính

của chúng sẽ dừng và có thể giải thích được mối quan hệ dài hạn giữa các biến.

Để kiểm tra tính đồng liên kết tác giả sử dụng phương pháp kiểm định var của

Johnhansen.

Kiểm định đồng liên kết dựa trên phương pháp Var của Johansen là kỹ

thuật kiểm định đồng liên kết được sử dụng phổ biến nhất trong việc áp dụng

nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định sự tồn tại của các vector đồng liên kết

giữa các dãy số thời gian không dừng. Phương pháp này sẽ cho biết được số

lượng các vector đồng liên kết và cho phép các nhà nghiên cứu có thể kiểm định

nhiều giả thiết khác nhau liên quan đến các phần tử của các vector. Nếu kiểm

định có ít nhất một vector đồng liên kết thì khi đó giữa các biến có mối quan hệ

dài hạn.

3.3.2 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM)

Mô hình VECM được dùng để kiểm định mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn

giữa các biến. Trong ngắn hạn, sự đồng liên kết có thể bị mất cân bằng, cơ chế

điều chỉnh sai số được sử dụng để sữa chữa sự mất cân bằng này.

t = a0 +

t-i +

t-i + βECMt-1 (3.2)

Phương trình 3.1 được biến đổi thành mô hình điều chỉnh sai số (ECM) như sau:

Trong đó:

• ∆ là toán tử vi phân.

• αji là hệ số điều chỉnh ngắn hạn.

• ECMt là số hạng sai số.

• β là hệ số của biến điều chỉnh sai số, chỉ tốc độ mà hệ thống tiếp cận đến

trạng thái cân bằng dài hạn. Cụ thể, mức độ trễ trung bình của quá trình

điều chỉnh đến trạng thái cân bằng dài hạn là -1/ β. Điều này có nghĩa là

giá trị tuyệt đối của β càng lớn thì quá trình điều chỉnh diễn ra càng

nhanh.

3.3.3

Hàm phản ứng xung (IRF)

Hàm phản ứng xung cho phép xác định hiệu ứng theo thời gian của cú

sốc của một biến nội sinh nào đó đối với các biến khác trong mô hình. Hiệu ứng

của từng cú sốc theo thời gian chính là đạo hàm riêng phần của từng biến trong

hệ phương trình hệ thống theo thời gian.

Trong bài nghiên cứu tác giả sử dụng hàm phản ứng xung để kiểm định cú sốc tỷ

giá đến tỷ số xuất nhập khẩu, xem xét tỷ số xuất nhập khẩu sẽ thay đổi như thế

nào sau khi giảm giá tiền tệ.

Phản ứng xung của sự thay đổi tỷ số xuất nhập khẩu với cú sốc REER được tính

theo công thức sau:

PTt,t+j = /

Trong đó:

• Pt,t+j đại diện cho phản ứng xung của sự thay đổi tỷ số thương mại với cú

sốc REER sau j quý.

• Êt,t+j là phản ứng xung tương ứng của sự thay đổi REER.

• PTt,t+j cho thấy phản ứng tích lũy của sự thay đổi tỷ số thương mại với

cú sốc REER sau j quý được tiêu chuẩn hóa bởi phản ứng tương ứng của

sự thay đổi REER.

3.3.4

Phân rã phương sai

Tác giả dùng phương pháp phân rã phương sai để xem xét tỷ lệ phần

trăm ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình, để biết

được mức độ ảnh hưởng của thay đổi tỷ giá tác động đến cán cân thương mại.

4 Nội dung và kết quả nghiên cứu.

4.1

Kiểm định tính dừng của biến

Để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu tác giả sử dụng phương pháp kiểm định

nghiệm đơn vị Phillips – Perron (PP). Vấn đề dừng là một điều kiện quan trọng

khi phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian, nếu chuỗi không dừng sẽ tạo ra hồi quy

giả mạo và làm sai lệch kết quả mô hình.

Bảng 4.1 thể hiện kết quả kiểm định cho các biến LNTB, LNREER, LNGDP,

LNGDPF.

Nếu giá trị tuyệt đối của thống kê PP lớn hơn giá trị tuyệt đối của các giá trị tới

hạn thì chuỗi thời gian sẽ dừng. Mặt khác, nó thấp hơn giá trị tới hạn thì chuỗi

thời gian sẽ không dừng.

Dựa vào bảng 4.1 ta thấy các biến LNTB và LNGDP dừng ở chuỗi gốc còn các

biến LNREER và LNGDPF dừng ở sai phân bậc 1 ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và

10%.

Bảng 4.1: Kiểm định nghiệm đơn vị theo tiêu chuẩn PP

Biến PP Biến PP Biến PP

LNTB -6.479 LNGDP -4.226 LNREER -0.663

Kết luận I(0) Kết luận I(0) Kết luận Không dừng

PP Biến PP Biến PP Biến

∆LNREER -6.884 LNGDPF -0.088 ∆LNGDPF -15.376

Kết luận I(1) Kết luận Không dừng Kết luận I(1)

Giá trị tới hạn ở mức với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% là : - 3.55023, -2.915522, -

2.595565

(Nguồn: Tổng hợp từ bảng 1,2,3,4; phụ lục 1)

4.2

Xác định độ trễ tối ưu

Hiện tượng trễ trong mô hình ECM có ý nghĩa hết sức quan trọng để định dạng

mô hình. Bảng 4.2 thể hiện kết quả xác định độ trễ tối ưu. Độ trễ tối ưu của mô

hình được lựa chọn là 4, là độ trễ nhỏ nhất trong các độ trễ được chọn, dựa vào

tiêu chuẩn xác định độ trễ SC. Lý do chọn độ trễ nhỏ nhất vì số lượng quan sát có

hạn nên nếu tăng độ dài của trễ sẽ làm cho bậc tự do giảm, do vậy ảnh hưởng đến

kết quả của ước lượng.

Bảng 4.2: Xác định độ trễ tối ưu

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 124.6097 NA 7.72e-08 -5.025405 -4.869472 -4.966478

1 247.0420 219.3579 9.18e-10 -9.460085 -8.680417 -9.165447

2 267.8370 33.79179 7.63e-10 -9.659874 -8.256473 -9.129527

3 289.8319 32.07597 6.17e-10 -9.909664 -7.882529 -9.143607

4 435.7014 188.4147 2.97e-12 -15.32089 -12.67002* -14.31912

2.43e-12* -15.64594 -12.37133 -14.40846* 5 459.5025 26.77621*

6 475.2226 15.06509 3.00e-12 -15.63427 -11.73594 -14.16109

7 490.0632 11.74881 4.30e-12 -15.58597 -11.0639 -13.87707

8 517.0894 16.89136 4.39e-12 -16.04539* -10.89959 -14.10078

(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 5, phụ lục 1)

4.3

Kiểm định đồng liên kết

Bảng 4.3 thể hiện kết quả kiểm định đồng liên kết Trace và Maximum

Eigenvalue.

Giả thiết:

H0: Không có đồng liên kết.

H1: Có một mối quan hệ đồng liên kết.

Để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thiết H0, ta so sánh giá trị thống kê

Trace với giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa xác định.

Nếu thống kê trace < Giá trị tới hạn, ta chấp nhận giả thiết H0

Nếu thống kê trace > Giá trị tới hạn, ta bác bỏ giả thiết H0

Dựa vào kết quả bảng 4.3 cho thấy 53.12796 > 47.85613 ở mức ý nghĩa 5% nên

ta bác bỏ giả thiết H0, vậy có một mối quan hệ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5%.

Kết quả kiểm định Max – Eigen cũng cho kết quả tương tự.

Kết luận giữa các biến có mối quan hệ trong dài hạn.

Bảng 4.3: Kiểm định đồng liên kết

Kiểm định Trace Kiểm định Max-Eigen

Mối quan Trị riêng Thống kê Giá trị tới Mức ý Mức ý hệ đồng Thống kê Giá trị tới (Eigen Max- liên kết Trace hạn 5% nghĩa hạn 5% nghĩa Value) Eigen giả định

Không* 0.487628 53.12796 47.85613 0.0147 0.487628 47.85613 0.0063

0.237214 19.02405 29.79707 0.4912 0.237214 29.79707 0.3809 Tối đa 1

Tối đa 2 0.065778 5.214405 15.49471 0.7856 0.065778 15.49471 0.9106

Tối đa 3 0.033624 1.744320 3.841466 0.1866 0.033624 3.841466 0.1866

(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 6, phụ lục 1)

4.4 Mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết

Để đánh giá tác động của tỷ giá thực đa phương lên tỷ số xuất nhập khẩu ta sử

dụng hồi quy bé nhất OLS trong Eview để hồi quy phương trình (3.1)

Ln(TB)t = α0 + α1 lnREER t + α2 lnGDP t + α3lnGDPF t + εt (3.1)

Kết quả hồi quy được bảng 4.4.

Bảng 4.4: Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn phương trình 3.1

Sai số Mức ý Biến Hệ số Thống kê t chuẩn nghĩa

C 5.102370 1.080071 4.680647 0.0000

LNREER -0.851506 0.192671 -4.419482 0.0001

LNGDP -0.376454 0.097764 -3.850651 0.0003

LNGDPF 0.134274 0.096508 1.391332 0.1700

R-squared 0.369837

Adjusted R-squared 0.333481

Durbin-Watson stat 1.199855

Prob(F-statistic) 0.000022

(Nguồn : Tính toán của tác giả, bảng 1, phụ lục 2)

Giải thích mô hình dựa vào kết quả hồi quy bảng 4.4:

Mô hình giải thích được 36.98% sự phụ thuộc của tỷ số xuất nhập khẩu vào sự

biến động của tỷ giá thực đa phương, chỉ số tổng sản phẩm quốc dân và chỉ số

tổng sản phẩm quốc dân nước ngoài.

Cả hai biến tỷ giá thực đa phương và tổng sản phẩm quốc dân trong nước đều có

quan hệ nghịch biến với tỷ số xuất nhập khẩu và có ý nghĩa thống kê.

Biến tổng sản phẩm quốc dân nước ngoài có quan hệ đồng biến với tỷ số xuất

nhập khẩu và không có ý nghĩa thống kê.

Khi tỷ giá thực đa phương REER tăng 1% thì tỷ số xuất nhập khẩu giảm

0.851506%

Khi tổng sản phẩm quốc dân tăng 1% thì tỷ số xuất nhập khẩu giảm 0.376454%

Khi tổng sản phẩm quốc dân nước ngoài tăng 1% thì tỷ số xuất nhập khẩu tăng

0.1342%

Hệ số Durbin-Watson bằng 1.199855 khá nhỏ nên mức độ giải thích của mô hình

thấp.

Kết quả hồi quy được cho thấy biến GDPF không có nghĩa nghĩa trong mô hình,

tác giả tiến hành kiểm định Wald cho biến GDPF.

Giả thiết: H0: α3 = 0

H1: α3 # 0

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định biến GDPF

Mức ý Thống kê Giá trị nghĩa

Thống kê F 1.935805 0.17

Chi-square 1.935805 0.1641

(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 2, phụ lục 2)

Ta có thống kê F có P = 0.17> 0.05, vì vậy ta chấp nhận giả thiết H0, tức biến

GDPF không có ý nghĩa trong mô hình và tác giả sẽ loại biến này để tiếp tục

kiểm định mô hình trong dài hạn.

Sau khi loại bỏ biến mô hình hồi quy giới hạn sẽ có dạng :

Ln(TB)t = α0 + α1 lnREER t + α2t lnGDP t + εt (3.3)

Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy OLS để ước lượng phương trình giới hạn

và kết quả ước lượng như bảng sau:

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mối quan hệ dài hạn phương trình 3.3

Sai số Hệ số Thống kê t Mức ý nghĩa Biến chuẩn

C 5.201590 1.087187 4.741274 0.0000

LNREER -0.852361 0.194364 -4.385391 0.0001

LNGDP -0.261710 0.052962 -4.941458 0.0000

R-squared 0.346378

Adjusted R-squared 0.321713

Durbin-Watson stat 1.400607

Prob(F-statistic) 0.000013

(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 3, phụ lục 2)

Từ kết quả hồi quy bảng 4.6 có được phương trình ước lượng như sau:

Ln(TB)t = 5.201590 - 0.852361lnREER t - 0.26171lnGDP t

Với R2 = 34.63%

Kiểm định Wald về khả năng giải thích của mô hình giới hạn :

Giả thiết: H0: α1 = α2 = 0

H1: Ít nhất ai # 0

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định biến GDPF

Thống kê Giá trị Mức ý nghĩa

F-statistic 14.04329 0.00

Chi-square 28.08659 0.00

(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 4, phụ lục 2)

Ta có thống kê F có P = 0.00 < 0.05, vì vậy ta bác bỏ giả thiết H0, tức mô hình

giới hạn (3.3) được chấp nhận.

Giải thích mô hình dựa vào bảng 4.6 :

Mô hình giải thích được 34.63% sự phụ thuộc của tỷ số xuất nhập khẩu vào sự

biến động của tỷ giá thực đa phương và chỉ số tổng sản phẩm quốc dân.

Cả hai biến tỷ giá thực đa phương và tổng sản phẩm quốc dân đều có quan hệ

nghịch biến với tỷ số xuất nhập khẩu.

Khi tỷ giá thực đa phương REER tăng 1% thì tỷ số xuất nhập khẩu giảm 0.852%

Khi tổng sản phẩm quốc dân tăng 1% thì tỷ số xuất nhập khẩu giảm 0.2617%

Giá trị Durbin-Watson bằng 1.4 đã tăng lên so với mô hình chuẩn và mức ý

nghĩa thống kê F rất nhỏ 0.000013 thể hiện mô hình có ý nghĩa thống kê giải

thích mối quan hệ dài hạn giữa các biến.

4.5 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM

Để ước lượng sự tác động trong ngắn hạn ngắn hạn và dài hạn tác giả sử dụng

mô hình VECM với độ trễ được lựa chọn là 4 quý. Kết quả ước lượng cho ở

bảng 4.8.

Từ kết quả ước lượng mô hình bảng 4.8 ta thấy:

Trong dài hạn biến tỷ giá thực đa phương và biến tổng sản phẩm quốc dân trong

nước tỷ lệ nghịch với tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu. Biến tổng sản phẩm quốc

dân nước ngoài tỷ lệ thuận với tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu.

Khi tỷ giá thực đa phương tăng 1% làm cho tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu giảm

1.436%, tổng sản phẩm quốc dân trong nước tăng 1% làm cho tỷ số xuất khẩu

trên nhập khẩu giảm 1.341%, tổng sản phẩm quốc dân nước ngoài tăng 1% làm

cho tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu tăng 6.97%.

Trong ngắn hạn sau khi phá giá tiền tệ hay tăng tỷ giá hối đoái tỷ số xuất khẩu

trên nhập khẩu 2 quý đầu giảm, đến quý thứ 3 tăng lên. Cụ thể khi tỷ giá của quý

này tăng 1% sẽ làm tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu của quý liền kề giảm 0.65%,

quý 2 giảm 0.94%, quý 3 tăng 0.25% và quý 4 tăng 0.17%

Hệ số điều chỉnh sai số có độ lớn là 0.12161, mang dấu âm thể hiện mức độ điều

chỉnh về mức cân bằng trong dài hạn là 12.161% trong một quý. Vậy sau khoảng

8 quý cán cân thương mại sẽ trở về trạng thái cân bằng mới.

Bảng 4.8: Kết quả mô hình VECM

Vector Error Correction Estimates

Date: 11/09/13 Time: 10:49

Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4

Included observations: 51 after adjustments

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq:

CointEq1

LNTB(-1)

1.000000

LNREER(-1)

-1.43661

(0.05248)

[-5.51474]

LNGDP(-1)

-1.34154

(0.04586)

[-4.16015]

6.977885

LNGDPF(-1)

(0.92217)

[ 3.63022]

108.7375

Error Correction:

D(LNTB)

D(LNREER)

D(LNGDP)

D(LNGDPF)

CointEq1

-0.12161

-0.20557

-0.03330

-0.016623

(0.02358)

(0.00836)

(0.00219)

(0.01869)

[-0.51565]

[ 2.93602]

[-1.52346]

[-0.88954]

D(LNTB(-1))

-0.253356

-0.016648

-0.000136

-0.020699

(0.16917)

(0.06000)

(0.01568)

(0.13404)

[-1.49763]

[-0.27748]

[-0.00869]

[-0.15442]

D(LNTB(-2))

-0.426339

-0.035840

-0.019238

-0.003206

(0.16164)

(0.05733)

(0.01498)

(0.12808)

[-2.63759]

[-0.62520]

[-1.28425]

[-0.02503]

D(LNTB(-3))

-0.338802

0.062686

0.018991

-0.145621

(0.16586)

(0.05882)

(0.01537)

(0.13142)

[-2.04265]

[ 1.06564]

[ 1.23547]

[-1.10803]

D(LNTB(-4))

-0.278341

0.077277

-0.007178

0.041291

(0.06670)

(0.05912)

(0.01545)

(0.13208)

[-1.66974]

[ 1.30711]

[-0.46460]

[ 0.31261]

D(LNREER(-1))

-0.651917

0.195126

0.025076

-0.107232

(0.06979)

(0.16661)

(0.04354)

(0.37224)

[-1.38769]

[ 1.17113]

[ 0.57596]

[-0.28807]

D(LNREER(-2))

-0.946371

0.123081

0.007984

-0.335025

(0.03942)

(0.15584)

(0.04072)

(0.34818)

[-2.15366]

[ 0.78977]

[ 0.19605]

[-0.96221]

D(LNREER(-3))

0.252358

0.028603

0.012638

0.005077

(0.45199)

(0.16030)

(0.04189)

(0.35814)

[ 0.55833]

[ 0.17843]

[ 0.30171]

[ 0.01418]

D(LNREER(-4))

0.173193

0.135966

-0.031048

0.182422

(0.43940)

(0.15583)

(0.04072)

(0.34816)

[ 0.39416]

[ 0.87250]

[-0.76245]

[ 0.52396]

D(LNGDP(-1))

-2.695132

1.976038

-0.441758

-1.423127

(2.25545)

(0.79991)

(0.20903)

(1.78712)

[-1.19494]

[ 2.47033]

[-2.11341]

[-0.79632]

D(LNGDP(-2))

-2.832292

1.819990

-0.477528

-1.505195

(2.17122)

(0.77004)

(0.20122)

(1.72038)

[-1.30447]

[ 2.36352]

[-2.37315]

[-0.87492]

D(LNGDP(-3))

-2.446188

1.818560

-0.461706

-1.507542

(2.18946)

(0.77650)

(0.20291)

(1.73484)

[-1.11726]

[ 2.34198]

[-2.27541]

[-0.86898]

D(LNGDP(-4))

-2.946364

1.847562

0.569288

-1.181185

(2.14796)

(0.76179)

(0.19907)

(1.70196)

[-1.37170]

[ 2.42530]

[ 2.85980]

[-0.69402]

D(LNGDPF(-1))

-0.084622

-0.013872

-0.002287

-0.151630

(0.03551)

(0.08353)

(0.02183)

(0.18661)

[-0.35931]

[-0.16607]

[-0.10479]

[-0.81255]

D(LNGDPF(-2))

-0.036675

0.067273

-0.002658

0.064630

(0.22043)

(0.07818)

(0.02043)

(0.17466)

[-0.16638]

[ 0.86050]

[-0.13012]

[ 0.37003]

D(LNGDPF(-3))

-0.263946

0.036946

-0.005607

-0.139405

(0.21943)

(0.07782)

(0.02034)

(0.17386)

[-1.20289]

[ 0.47476]

[-0.27573]

[-0.80181]

D(LNGDPF(-4))

0.058064

-0.015061

0.024409

0.042074

(0.02549)

(0.07997)

(0.02090)

(0.17867)

[ 0.25750]

[-0.18832]

[ 1.16802]

[ 0.23548]

0.187075

-0.128442

0.029645

0.111196

(0.14699)

(0.05213)

(0.01362)

(0.11647)

[ 1.27270]

[-2.46383]

[ 2.17619]

[ 0.95473]

R-squared

0.831571

0.397588

0.999369

0.473210

Adj. R-squared

0.744805

0.087255

0.999043

0.201833

(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 5, phụ lục 2)

4.6

Hàm phản ứng xung (IRF)

Tác giả sử dụng hàm phản ứng xung để xem xét tác động của cú sốc tỷ giá lên tỷ

Response of LNTB to Cholesky One S.D. LNREER Innovation

.00

-.01

-.02

-.03

-.04

-.05

-.06

số thương mại, kết quả ước lượng ở hình 4.1.

Hình 4.1: Phản ứng xung của tỷ giá lên cán cân thương mại

(Nguồn: tính toán của tác giả từ phần mềm eview sử dụng dữ liệu bảng 2, phụ lục 3)

Hình 4.1 cho thấy tác động trong ngắn hạn của hiệu ứng giá đối với tỷ lệ xuất

nhập khẩu sau khi phá giá tiền tệ, tỷ lệ xuất nhập khẩu giảm 5.24% sau 2 quý

(bảng 6, phụ lục 2) khi có cú sốc tỷ giá, sau 2 quý hiệu ứng khối lượng bắt đầu

phát huy tác dụng, tuy nhiên hiệu ứng khối lượng nhỏ hơn hiệu ứng giá cả nên tỷ

số thương mại không phục hồi được về mức ban đầu và sau 8 quý thì đạt trạng

thái cân bằng mới.

Từ kết quả trên tác giả kết luận không tồn tại hiệu ứng đường cong J đối với nền

kinh tế Việt Nam.

4.7

Phân rã phương sai

Kết quả phân rã phương sai ở bảng 4.9 cho thấy những thông tin quan trọng liên

quan đến nguồn gốc dẫn đến thay đổi của tỷ lệ xuất nhập khẩu.

Những thay đổi trong chính tỷ lệ xuất nhập khẩu giải thích phần lớn sự thay đổi

của nó theo thời gian. Sau 12 quý tác động của tỷ số xuất nhập khẩu lên chính nó

giảm dần nhưng vẫn chiếm 68.49%.

Những thay đổi trong trong tỷ giá thực đa phương cũng góp phần quan trọng

trong việc giải thích thay đổi của tỷ lệ xuất nhập khẩu, tỷ lệ này tăng lên theo

thời gian từ kỳ 1 đến kỳ 6, từ kỳ 7 thì bắt đầu ổn định và sau 12 kỳ đạt 20.38%.

Thay đổi của tổng sản phẩm quốc dân trong nước cũng ảnh hưởng tới tỷ số xuất

nhập khẩu nhưng ít hơn so với tỷ giá thực đa phương, sự ảnh hưởng này tăng

dần theo thời gian và sau 12 quý đạt 11.125%.

Bảng 4.9: Kết quả phân rã phương sai

Sai số chuẩn 0.082406 0.109272 0.131856 0.142500 0.148758 0.156183 0.166035 0.176731 0.186522 0.194151 0.201064 0.207531 LNTB 100.0000 93.06275 76.04139 70.45241 68.72199 69.45385 70.11718 70.46231 69.90955 68.98147 68.44246 68.49112 LNREER 0.000000 4.863515 19.17338 22.29460 22.25244 21.13603 20.33097 20.01776 20.12090 20.53238 20.57318 20.38300 LNGDP 0.000000 2.073738 4.785229 7.252993 9.025574 9.410119 9.551848 9.519926 9.969557 10.48616 10.98436 11.12588 Kỳ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

(Nguồn: Tính toán của tác giả, bảng 7, phụ lục 2)

5 Kết luận.

5.1

Kết quả nghiên cứu chính

Bài nghiên cứu hiệu ứng đường cong J đối với nền kinh tế Việt Nam, tác giả đã

không tìm thấy hiệu ứng đường cong J cho Việt Nam khi sử dụng tỷ giá thực đa

phương được tính toán từ 15 đối tác thương mại lớn.

Nghiên cứu trong dài hạn cho thấy cán cân thương mại bị giảm khi phá giá tiền

tệ, cụ thể khi tiền tệ giảm giá 1% đã làm cho cán cân thương mại bị giảm

0.852%.

Bài nghiên cứu cũng tìm ra mối quan hệ nghich biến giữa biến tổng sản phẩm

quốc dân trong nước và tỷ số thương mại. Khi tổng sản phẩm quốc dân tăng 1%

thì tỷ số xuất nhập khẩu giảm 0.2617%, điều này cho thấy một sự gia tăng của

GDP trong nước đã làm nhu cầu nhập khẩu tăng gây ra thâm hụt cán cân thương

mại nhiều hơn.

Khi nghiên cứu trong ngắn hạn cho thấy sau khi phá giá tiền tệ cán cân thương

mại ban đầu sụt giảm và sau đó được cải thiện nhưng không tăng lên được trạng

thái cân bằng ban đầu nên trong dài hạn việc giảm giá tiền tệ đã làm cho cán cân

thương mại bị giảm sút.

Cán cân thương mại được điều chỉnh về trạng thái cân bằng 12.161% một quý.

Vậy sau khi giảm giá tiền tệ khoảng 8 quý cán cân thương mại sẽ trở về trạng

thái cân bằng mới trong dài hạn.

Kết quả phân tích phản ứng xung củng cố thêm nhận định trên, thể hiện sau khi

có cú sốc tỷ giá cán cân thương mại bắt đầu giảm mạnh, sau 2 quý bắt đầu tăng

và đạt trạng thái cân bằng mới sau 8 quý nhưng trạng thái cân bằng mới này nhỏ

hơn trạng cân bằng trước khi có cúc sốc tỷ giá.

Kết quả phân rã phương sai cho thấy thay đổi tỷ giá thực đa phương là nhân tố

chính tác động đến việc thay đổi của cán cân thương mại ngoài chính bản thân

việc thay đổi trong nội tại cán cân thương mại. Tác động của phá giá lên cán cân

thương mại tăng lên theo thời gian, sau 6 quý thì gần như ổn định và đến 12 quý

sau khi phá giá tác động của tỷ giá lên cán cân thương mại là 20.383%.

Nghiên cứu của tác giả có kết quả giống với trường hợp của LATVIA trong bài

nghiên cứu thực nghiệm về hiệu ứng đường cong J ở ESTONIA, LATVIA,

LITHUANIA và định hướng chính sách của tác giả YUHSING và BRUNO

S.SERGI năm 2009.

Đối với các nước đang phát triển như Việt Nam, LATVIA và một số nước khác

khi nghiên cứu không tìm thấy hiệu ứng đường cong J là do một số nguyên nhân

- Đối với các nền kinh tế đang phát triển, có một số hàng hóa không thể sản

xuất được hay có sản xuất được thì chất lượng không tốt bằng và giá cả có

thể cao hơn hàng nhập khẩu. Vì vậy dù hàng nhập khẩu có đắt hơn trước khi

phá giá tiền tệ, người tiêu dùng cũng không thể lựa chọn hàng trong nước.

- Các nước phát triển có tỷ lệ hàng hóa đủ chuẩn tham gia thương mại quốc tế

cao nên hiệu ứng giá cả có thời gian tác động lên cán cân thương mại thấp.

Các nước đang phát triển có tỷ lệ hàng hóa tham gia thương mại quốc tế

nhỏ, cho nên phá giá tiền tệ làm cho khối lượng xuất khẩu tăng chậm, điều

này làm cho hiệu ứng khối lượng ít có tác động đến cán cân thương mại ở

các nước đang phát triển. Do đó, tác động của phá giá tiền tệ làm cải thiện

cán cân thương mại ở các nước phát triển thường mạnh hơn.

- Các nước đang phát triển thường có tỷ trọng hàng nhập khẩu máy móc thiết

bị sản xuất chiếm tỷ lệ lớn, khi phá giá tiền tệ làm cho giá nhập khẩu tăng

lên thì chi phí sản xuất trong nước cũng tăng lên, điều này làm cho hàng xuất

khẩu cũng tăng giá và làm triệt tiêu lợi thế giá rẻ khi phá giá và khối lượng

xuất khẩu cũng không tăng lên.

5.2

Định hướng các chính sách

Từ kết quả nghiên cứu trên, tác giả có một số kiến nghị để phục vụ cho phân tích

chính sách tỷ giá và cán cân thương mại như sau:

Tỷ giá là nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến cán cân thương mại nên khi phân

tích thay đổi của cán cân thương mại không thể thiếu tỷ giá và tỷ giá sử dụng để

phân tích là tỷ giá thực đa phương.

Tác giả đề nghị trong chính sách điều hành tỷ giá sử dụng tỷ giá thực đa phương

làm mục tiêu, tỷ giá sẽ được điều chỉnh về mức tỷ giá có ngang giá sức mua để

đảm bảo khả năng cạnh tranh quốc tế của hàng hóa trong nước. Dùng tỷ giá thực

đa phương để kiểm tra tính phù hợp của tỷ giá bình quân liên ngân hàng do ngân

hàng nhà nước công bố hàng ngày.

Theo kết quả nghiên cứu của tác giả thì việc giảm giá tiền tệ ở Việt Nam không

thúc đẩy cán cân thương mại mà làm giảm cán cân thương mại, vậy đối với Việt

Nam cần cân nhắc khi thực hiện chính sách này để kích thích xuất khẩu trong

dài hạn như lý thuyết đường cong J nêu ra.

Khi thực hiện giảm giá tiền tệ cũng cân nhắc đến động thái của các nước đối tác

thương mại, họ sẽ có những biện pháp gì để việc giảm giá tiền tệ của mình

không ảnh hưởng tới họ.

5.3

Các hạn chế của mô hình và hướng phát triển trong tương lai

Tỷ giá thực đa phương của Việt Nam không được công bố mà tác giả tính toán

dựa trên lựa chọn các nước có tỷ trọng thương mại lớn để chọn vào rổ tiền nên

kết quả tính tỷ giá thực đa phương phụ thuộc rất lớn vào việc chọn rổ tiền, khi

chọn rổ tiền khác thì kết quả tính tỷ giá sẽ thay đổi và kết quả của mô hình có

thể sẽ thay đổi theo.

Tỷ giá danh nghĩa song phương của nhiều nước trong rổ tiền không được công

bố mà tác giả phải tự tính toán thông qua tỷ giá chéo với USD, điều đó đã làm tỷ

giá bị ảnh hưởng bởi đồng tiền USD.

Trong mô hình chỉ xác định ảnh hưởng của biến tỷ giá thực đa phương, thu nhập

quốc dân trong nước và thu nhập quốc dân nước ngoài lên tỷ số thương mại

nhưng trong thực tế còn nhiều nhân tố khác ảnh hưởng đến hoạt động xuất nhập

khẩu.

Đối với dữ liệu nghiên cứu tác giả sử dụng theo quý và lấy số liệu 14 năm nên

số quan sát chưa nhiều.

Tác giả kỳ vọng đề tài sẽ được phát triển thêm theo các hướng nghiên cứu sau:

(cid:1) Sẽ tăng số quan sát trong nghiên cứu lên bằng cách sử dụng dữ liệu nghiên

cứu theo tháng và tăng thời gian nghiên cứu lên thêm nữa.

(cid:1) Khi tính REER để chính xác sẽ chọn tất cả đồng tiền của tất cả các đối tác có

thương mại với Việt Nam.

(cid:1) Sẽ xác định thêm các biến khác có ảnh hưởng đến cán cân thương mại để đưa

vào mô hình.

(cid:1) Trong bài nghiên cứu tác giả xét ảnh hưởng chung của cán cân thương mại

với tỷ giá thực đa phương, nhưng chưa xét riêng đối với từng đối tác thương

mại, nếu nghiên cứu thêm ảnh hưởng của tỷ giá song phương từng đối tác đối

với cán cân thương mại sẽ có được các chính sách riêng đối với từng quốc

gia khác nhau.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tiếng việt

Phạm Trí Cao, Vũ Minh Châu , 2011, Giáo trình kinh tế lượng ứng 1.

dụng - Nhà xuất bản lao động xã hội.

Tài liệu giảm dạy kinh tế Fulbright niên khóa 2011 – 2013 2.

Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Ngọc Định, 2011, Tài chính quốc tế. 3.

Ủy ban Kinh tế của Quốc hội và UNDP tại Việt Nam, tỷ giá hối đoái 4.

giai đoạn 2000-2011: các nhân tố quyết định, mức độ sai lệch và tác động đối

Tài liệu tiếng anh

với xuất khẩu - Báo cáo nghiên cứu RS – 01

EKREM ERDEM, The J-Curve Effect and Turkey-Germany Trade 1.

Balance: An Industry Level Data Analysis

HALICIOGLU, FERDA, 2007, The Bilateral J-curve: Turkey versus 2.

her 13 Trading Partners.

MOHSEN BAHMANI-OSKOOEE AND JEHANZEB CHEEMA, 3.

2009, short-run and long-run effects of currency depreciation on the bilateral

trade balance between pakistan and her major trading partners

4. OLUWATOSIN ADENIYI, OLUSEGUN OMISAKIN AND

ABIMBOLA OYINLOLA, 2011, Exchange rate and trade balance in west

African Monetary Zone: Is there a J – curve?

PANOECONOMICUS, 2010, Exchange Rate and Trade Balance: J- 5.

curve Effect

RABEYA KHATOON, MOHAMMAD MAHBUBUR RAHMAN, 6.

2009, Assessing the Existence of the J-Curve Effect in Bangladesh

YUHSING, BRUNO S.SERGI, 2009, an empirical test of the j-curve 7.

for estonia, latvia, and lithuania and policy implications

PHỤ LỤC

Phụ luc 1 - Kết quả kiểm định các biến.

Null Hypothesis: LNTB has a unit root

Exogenous: Constant

Bandwidth: 2 (Newey-West using Bartlett kernel)

Adj. t-Stat

Prob.*

-6.478749

0.0000

Phillips-Perron test statistic

-3.555023

Test critical values:

1% level

-2.915522

5% level

-2.595565

10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

0.014881

Residual variance (no correction)

0.018051

HAC corrected variance (Bartlett kernel)

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Bảng 1. Kiểm định tính dừng của TB.

Null Hypothesis: LNGDP has a unit root

Exogenous: Constant

Bandwidth: 18 (Newey-West using Bartlett kernel)

Adj. t-Stat

Prob.*

-4.226366

0.0014

Phillips-Perron test statistic

-3.555023

Test critical values:

1% level

-2.915522

5% level

-2.595565

10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Bảng 2. Kiểm định tính dừng của GDP.

Residual variance (no correction)

0.051442

HAC corrected variance (Bartlett kernel)

0.103752

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Null Hypothesis: LNREER has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 0 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -0.663287 -3.555023 -2.915522 -2.595565

Prob.* 0.8471

Null Hypothesis: D(LNREER) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 2 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -6.883932 -3.557472 -2.916566 -2.596116

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.0000

Bảng 3. Kiểm định tính dừng của REER

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Null Hypothesis: LNGDPF has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 54 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -1.422647 -3.555023 -2.915522 -2.595565

Prob.* 0.5647

Bảng 4. Kiểm định tính dừng của GDPF

Null Hypothesis: D(LNGDPF) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 32 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -11.20605 -3.557472 -2.916566 -2.596116

Prob.* 0.0000

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous

variables: LNTB LNREER LNGDP

LNGDPF

Exogenous variables: C

Date: 08/28/13 Time: 23:43

Sample: 1999Q1 2912Q4

Included observations: 48

Lag

LogL

FPE

AIC

124.6097

7.72e-08

-5.025405

-4.869472

-4.966478

247.0420

219.3579

9.18e-10

-9.460085

-8.680417

-9.165447

267.8370

33.79179

7.63e-10

-9.659874

-8.256473

-9.129527

289.8319

32.07597

6.17e-10

-9.909664

-7.882529

-9.143607

435.7014

188.4147

2.97e-12

-15.32089

-12.67002*

-14.31912

459.5025

26.77621*

2.43e-12*

-15.64594

-12.37133

-14.40846*

475.2226

15.06509

3.00e-12

-15.63427

-11.73594

-14.16109

490.0632

11.74881

4.30e-12

-15.58597

-11.06390

-13.87707

517.0894

16.89136

4.39e-12

-16.04539*

-10.89959

-14.10078

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion

SC: Schwarz information criterion

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Bảng 5. Kiểm định độ trễ tối ưu.

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Date: 08/28/13 Time: 23:21

Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4

Included observations: 51 after adjustments

Trend assumption: Linear deterministic trend

Series: LNTB LNREER LNGDP LNGDPF

Lags interval (in first differences): 1 to 4

Bảng 6. Kiểm định đồng liên kết.

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized

Trace

0.05

No. of CE(s)

Eigenvalue

Statistic

Critical Value

Prob.**

None *

0.487628

53.12796

47.85613

0.0147

At most 1

0.237214

19.02405

29.79707

0.4912

At most 2

0.065778

5.214405

15.49471

0.7856

At most 3

0.033624

1.744320

3.841466

0.1866

Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized

Max-Eigen

0.05

No. of CE(s)

Eigenvalue

Statistic

Critical Value

Prob.**

None *

0.487628

34.10391

27.58434

0.0063

At most 1

0.237214

13.80965

21.13162

0.3809

At most 2

0.065778

3.470085

14.26460

0.9106

At most 3

0.033624

1.744320

3.841466

0.1866

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Phụ lục 2 – Kết quả ước lượng mô hình.

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

5.102370 -0.851506 -0.376454 0.134274

1.080071 0.192671 0.097764 0.096508

4.724106 -4.419482 -3.850651 1.391332

Dependent Variable: LNTB Method: Least Squares Date: 09/28/13 Time: 09:19 Sample: 1999Q1 2012Q4 Included observations: 56 Variable C LNREER LNGDP LNGDPF

Prob. 0.0000 0.0001 0.0003 0.1700 -0.141926 0.126087 -1.640624 -1.495956 -1.584537 1.199855

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.369837 Mean dependent var 0.333481 S.D. dependent var 0.102938 Akaike info criterion 0.551007 Schwarz criterion 49.93748 Hannan-Quinn criter. 10.17277 Durbin-Watson stat 0.000022

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Bảng 1. Hồi quy phương trình 3.1

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic

Value

Probability

F-statistic

1.935805

(1, 52)

0.1700

Chi-square

1.935805

0.1641

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

Value

Std. Err.

C(4)

0.134274

0.096508

Restrictions are linear in coefficients.

Bảng 2. Kiểm định Wald cho biến GDPF

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Bảng 3. Hồi quy phương trình 3.1 giới hạn

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

5.201590 -0.852361 -0.261710

1.087187 0.194364 0.052962

4.784449 -4.385391 -4.941458

Dependent Variable: LNTB Method: Least Squares Date: 09/28/13 Time: 09:21 Sample: 1999Q1 2012Q4 Included observations: 56 Variable C LNREER LNGDP

Prob. 0.0000 0.0001 0.0000 -0.141926 0.126087 -1.639788 -1.531287 -1.597722 1.400607

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.346378 Mean dependent var 0.321713 S.D. dependent var 0.103843 Akaike info criterion 0.571520 Schwarz criterion 48.91406 Hannan-Quinn criter. 14.04329 Durbin-Watson stat 0.000013

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic

Probability

Value

F-statistic

(2, 53)

0.0000

14.04329

Chi-square

0.0000

28.08659

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

Value

Std. Err.

-0.852361

0.194364

C(2)

-0.261710

0.052962

C(3)

Restrictions are linear in coefficients.

Bảng 4. Kiểm định Wald cho mô hình 3.1 giới hạn.

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Vector Error Correction Estimates

Date: 11/09/13 Time: 10:49

Sample (adjusted): 2000Q2 2012Q4

Included observations: 51 after adjustments

Bảng 5. Mô hình VECM.

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq:

CointEq1

LNTB(-1)

1.000000

LNREER(-1)

-1.43661

(0.05248)

[-5.51474]

LNGDP(-1)

-1.34154

(0.04586)

[-4.16015]

LNGDPF(-1)

6.977885

(0.92217)

[ 3.63022]

108.7375

Error Correction:

D(LNTB)

D(LNREER)

D(LNGDP)

D(LNGDPF)

CointEq1

-0.12161

-0.20557

-0.03330

-0.016623

(0.02358)

(0.00836)

(0.00219)

(0.01869)

[-0.51565]

[ 2.93602]

[-1.52346]

[-0.88954]

D(LNTB(-1))

-0.253356

-0.016648

-0.000136

-0.020699

(0.16917)

(0.06000)

(0.01568)

(0.13404)

[-1.49763]

[-0.27748]

[-0.00869]

[-0.15442]

D(LNTB(-2))

-0.426339

-0.035840

-0.019238

-0.003206

(0.16164)

(0.05733)

(0.01498)

(0.12808)

[-2.63759]

[-0.62520]

[-1.28425]

[-0.02503]

D(LNTB(-3))

-0.338802

0.062686

0.018991

-0.145621

(0.16586)

(0.05882)

(0.01537)

(0.13142)

[-2.04265]

[ 1.06564]

[ 1.23547]

[-1.10803]

D(LNTB(-4))

-0.278341

0.077277

-0.007178

0.041291

(0.06670)

(0.05912)

(0.01545)

(0.13208)

[-1.66974]

[ 1.30711]

[-0.46460]

[ 0.31261]

D(LNREER(-1))

-0.651917

0.195126

0.025076

-0.107232

(0.06979)

(0.16661)

(0.04354)

(0.37224)

[-1.38769]

[ 1.17113]

[ 0.57596]

[-0.28807]

D(LNREER(-2))

-0.946371

0.123081

0.007984

-0.335025

(0.03942)

(0.15584)

(0.04072)

(0.34818)

[-2.15366]

[ 0.78977]

[ 0.19605]

[-0.96221]

D(LNREER(-3))

0.252358

0.028603

0.012638

0.005077

(0.45199)

(0.16030)

(0.04189)

(0.35814)

[ 0.55833]

[ 0.17843]

[ 0.30171]

[ 0.01418]

D(LNREER(-4))

0.173193

0.135966

-0.031048

0.182422

(0.43940)

(0.15583)

(0.04072)

(0.34816)

[ 0.39416]

[ 0.87250]

[-0.76245]

[ 0.52396]

D(LNGDP(-1))

-2.695132

1.976038

-0.441758

-1.423127

(2.25545)

(0.79991)

(0.20903)

(1.78712)

[-1.19494]

[ 2.47033]

[-2.11341]

[-0.79632]

D(LNGDP(-2))

-2.832292

1.819990

-0.477528

-1.505195

(2.17122)

(0.77004)

(0.20122)

(1.72038)

[-1.30447]

[ 2.36352]

[-2.37315]

[-0.87492]

D(LNGDP(-3))

-2.446188

1.818560

-0.461706

-1.507542

(2.18946)

(0.77650)

(0.20291)

(1.73484)

[-1.11726]

[ 2.34198]

[-2.27541]

[-0.86898]

D(LNGDP(-4))

-2.946364

1.847562

0.569288

-1.181185

(2.14796)

(0.76179)

(0.19907)

(1.70196)

[-1.37170]

[ 2.42530]

[ 2.85980]

[-0.69402]

D(LNGDPF(-1))

-0.084622

-0.013872

-0.002287

-0.151630

(0.03551)

(0.08353)

(0.02183)

(0.18661)

[-0.35931]

[-0.16607]

[-0.10479]

[-0.81255]

D(LNGDPF(-2))

-0.036675

0.067273

-0.002658

0.064630

(0.22043)

(0.07818)

(0.02043)

(0.17466)

[-0.16638]

[ 0.86050]

[-0.13012]

[ 0.37003]

D(LNGDPF(-3))

-0.263946

0.036946

-0.005607

-0.139405

(0.21943)

(0.07782)

(0.02034)

(0.17386)

[-1.20289]

[ 0.47476]

[-0.27573]

[-0.80181]

D(LNGDPF(-4))

0.058064

-0.015061

0.024409

0.042074

(0.02549)

(0.07997)

(0.02090)

(0.17867)

[ 0.25750]

[-0.18832]

[ 1.16802]

[ 0.23548]

0.187075

-0.128442

0.029645

0.111196

(0.14699)

(0.05213)

(0.01362)

(0.11647)

[ 1.27270]

[-2.46383]

[ 2.17619]

[ 0.95473]

R-squared

0.831571

0.397588

0.999369

0.473210

Adj. R-squared

0.744805

0.087255

0.999043

0.201833

Sum sq. resids

0.232202

0.029207

0.001994

0.145784

S.E. equation

0.083883

0.029750

0.007774

0.066466

F-statistic

9.584034

1.281166

3072.266

1.743739

Log likelihood

65.12941

117.9964

186.4401

76.99922

Akaike AIC

-1.848212

-3.921428

-6.605496

-2.313695

Schwarz SC

-1.166391

-3.239608

-5.923675

-1.631874

Mean dependent

-0.000257

-0.003862

0.024302

0.017270

S.D. dependent

0.166051

0.031139

0.251334

0.074396

Determinant resid covariance (dof adj.)

9.32E-13

Determinant resid covariance

1.63E-13

Log likelihood

461.3203

Akaike information criterion

-15.11060

Schwarz criterion

-12.23180

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm)

Response of LNTB:

LNGDP

Period

LNTB

LNREER

0.082406

0.000000

Bảng 6. Bảng tính phản ứng xung

0.065735

-0.024098

-0.015736

0.045921

-0.052467

-0.024173

0.032948

-0.034550

-0.025315

0.030020

-0.019926

-0.022901

0.041647

-0.015215

-0.017267

0.048864

-0.021190

-0.018379

0.051753

-0.025447

-0.018445

0.048104

-0.027348

-0.022250

0.040991

-0.027192

-0.022005

0.040826

-0.024031

-0.022089

0.042773

-0.021488

-0.018741

Response of LNREER:

Period

LNTB

LNREER

LNGDP

-0.005909

0.030850

0.000000

-0.006512

0.031533

0.006495

-0.009103

0.033009

0.008876

-0.004302

0.029908

0.010361

-0.000280

0.030075

0.009784

-0.004854

0.021714

0.008684

-0.008072

0.017960

0.007570

-0.009096

0.017139

0.007039

-0.008174

0.016238

0.007142

-0.007568

0.012894

0.006867

-0.007396

0.010039

0.005875

-0.007580

0.008196

0.004898

Response of LNGDP:

Period

LNTB

LNREER

LNGDP

-0.001553

0.002332

0.006829

-0.001962

0.003638

0.003434

-0.002973

0.003967

0.002086

-0.000383

0.005145

0.001985

-0.001302

0.006447

0.008743

-0.000765

0.007106

0.004938

-0.002104

0.006817

0.002844

-0.000376

0.007615

0.002462

-0.001547

0.008940

0.009564

-0.000857

0.009709

0.005846

-0.001846

0.009018

0.003460

2.99E-05

0.009224

0.002878

Cholesky Ordering:LNTB LNREER LNGDP

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Period

S.E.

LNTB

LNREER

LNGDP

0.082406

100.0000

0.000000

0.109272

93.06275

4.863515

2.073738

0.131856

76.04139

19.17338

4.785229

0.142500

70.45241

22.29460

7.252993

0.148758

68.72199

22.25244

9.025574

0.156183

69.45385

21.13603

9.410119

0.166035

70.11718

20.33097

9.551848

0.176731

70.46231

20.01776

9.519926

0.186522

69.90955

20.12090

9.969557

0.194151

68.98147

20.53238

10.48616

0.201064

68.44246

20.57318

10.98436

0.207531

68.49112

20.38300

11.12588

Cholesky Ordering: LNTB LNREER NGDP

Bảng 7. Bảng phân rã sai phân

(Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Eview)

Phụ lục 3 – Bảng thu thập và xử lý dữ liệu

Bảng 1: Giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam. (Đơn vị tính USD)

1.0480585799 0.9347609543 1.0733270106 0.9007849343 0.9549870978 0.8796428615 1.0817062087 0.8106240377 0.9801351117 0.9560856394 1.0256165087 0.7669966525 0.8541383128 0.8178475372 0.9458319815 0.7821951982 0.8505603818 0.7528125083 0.8909431982 0.7152948955 0.9200342333 0.7867292592 0.8722282887 0.7599465885 0.9352430591 0.7697097027 0.9858575277 0.8563878917 1.0015722153 0.8243972691 0.9174664084 0.8312370550 0.8554114548 0.7530519684 0.8234354870 0.6987298805 0.6762660200 0.6875334680 0.9189765106 0.8601835771 1.1451162049 0.8081936062

Quý/ Năm 1999Q1 1999Q2 1999Q3 1999Q4 2000Q1 2000Q2 2000Q3 2000Q4 2001Q1 2001Q2 2001Q3 2001Q4 2002Q1 2002Q2 2002Q3 2002Q4 2003Q1 2003Q2 2003Q3 2003Q4 2004Q1 2004Q2 2004Q3 2004Q4 2005Q1 2005Q2 2005Q3 2005Q4 2006Q1 2006Q2 2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 Nhập khẩu 2,491,202,165.13 2,863,316,950.34 2,892,802,622.29 3,495,942,262.23 3,338,540,401.80 3,795,852,021.35 3,924,143,937.37 4,578,229,639.48 3,684,343,741.54 4,165,333,394.93 3,933,279,853.05 4,435,043,010.49 3,858,266,087.20 4,904,956,324.56 4,942,272,958.80 6,040,104,629.44 5,520,698,072.69 6,655,977,457.56 6,172,767,575.09 6,911,190,894.67 6,415,440,818.50 7,819,743,161.34 8,496,069,105.39 9,237,546,914.77 7,920,842,381.87 9,774,175,158.95 9,175,491,349.34 9,890,591,109.84 9,263,736,332.75 11,831,289,093.32 11,809,817,142.96 11,984,557,430.97 12,329,454,766.78 15,204,708,998.92 15,659,629,608.95 19,570,306,625.36 21,382,961,368.14 22,934,555,511.48 19,643,975,974.78 16,752,307,145.60 12,941,033,162.38 16,645,488,688.29 Xuất khẩu 2,610,925,803.42 2,676,516,884.90 3,104,923,190.71 3,149,092,120.97 3,188,263,009.23 3,338,994,133.91 4,244,770,860.82 3,711,222,996.04 3,611,154,664.63 3,982,415,442.03 4,034,036,750.75 3,401,663,142.59 3,295,492,885.93 4,011,506,450.23 4,674,559,825.91 4,724,540,837.93 4,695,687,060.67 5,010,703,085.33 5,499,585,285.31 4,943,539,568.70 5,902,425,174.87 6,152,020,744.45 7,410,511,816.66 7,020,042,264.02 7,407,912,859.62 7,523,277,455.63 9,045,727,216.83 8,470,182,467.92 9,278,300,920.94 9,753,682,418.85 10,835,110,518.48 9,962,008,224.63 10,546,756,838.58 11,449,936,040.71 12,894,694,732.58 13,674,358,009.84 14,460,570,179.34 15,768,274,488.59 18,052,352,495.93 14,410,059,484.69 14,818,986,781.90 13,452,777,529.84

14,145,023,371.41 14,425,157,844.09 14,630,736,558.47 17,016,565,395.01 19,062,331,327.83 18,626,222,101.25 19,450,737,826.94 21,563,627,804.30 25,951,775,220.17 25,330,038,470.68 24,312,185,232.47 26,118,355,243.31 30,112,156,902.10 29,575,069,503.39

18,763,797,008.71 21,434,881,140.62 17,516,210,969.83 20,577,203,124.99 20,714,391,992.66 24,469,209,612.29 22,254,691,808.41 26,818,157,374.12 26,573,185,366.98 28,772,335,450.49 24,744,002,133.92 27,744,928,356.23 27,662,532,284.94 31,376,982,376.92

0.7538465357 0.6729758728 0.8352683456 0.8269620167 0.9202457564 0.7612106152 0.8740061644 0.8040682103 0.9766151427 0.8803608770 0.9825486233 0.9413740381 1.0885538819 0.9425721425

2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3 2012Q4 (Nguồn: tác giả thu thập từ quỹ tiền tệ quốc tế IMF bằng cách tạo tài khoản dùng thử)

Bảng 2: Kết quả tính REER.

107.3937374 109.5859281 110.7114034 110.4733135 108.5816453 107.9815072 108.3474645 107.8960944 103.5549686 99.14790866 91.37520305 91.47703999 87.08347377 90.53034981 93.01186609 96.99974746 97.36888917 95.18892142 99.98349994 98.97312178 104.2878018 98.09317115 93.55116957 92.50088438 91.60816392 90.52090489 91.56960188 87.95626874

REER Quý/Năm

Quý/Năm REER 100 2006Q1 1999Q1 103.6170732 2006Q2 1999Q2 105.7876517 2006Q3 1999Q3 111.4270638 2006Q4 1999Q4 107.1052627 2007Q1 2000Q1 107.9969259 2007Q2 2000Q2 108.3196199 2007Q3 2000Q3 107.2569328 2007Q4 2000Q4 103.4238363 2008Q1 2001Q1 107.0655525 2008Q2 2001Q2 110.4772206 2008Q3 2001Q3 107.9914268 2008Q4 2001Q4 106.0471735 2009Q1 2002Q1 113.3406576 2009Q2 2002Q2 112.7764331 2009Q3 2002Q3 114.3567321 2009Q4 2002Q4 112.813926 2010Q1 2003Q1 115.8119768 2010Q2 2003Q2 119.659236 2010Q3 2003Q3 121.7888658 2010Q4 2003Q4 120.3548261 2011Q1 2004Q1 114.7207468 2011Q2 2004Q2 113.6708001 2011Q3 2004Q3 118.2103257 2011Q4 2004Q4 114.5409709 2012Q1 2005Q1 111.0762655 2012Q2 2005Q2 110.0427164 2012Q3 2005Q3 2005Q4 108.8435648 2012Q4 (Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu thu thập.

Giá trị xuất nhập khẩu, CPI, tỷ giá, GDP các nước đối tác lấy từ IMF bằng cách tạo

tài khoản dùng thử và GDP trong nước lấy từ các bài phân tích tình hình kinh tế xã

hội của Tổng Cục Thống Kê)

Bảng 3: Tỷ giá danh nghĩa song phương giữa tiền tệ của các đối tác thương mại lớn

so với VND.

Quý năm/Nước Mỹ 1999Q1 1999Q2 1999Q3 1999Q4 2000Q1 2000Q2 2000Q3 2000Q4 2001Q1 2001Q2 2001Q3 2001Q4 2002Q1 2002Q2 2002Q3 2002Q4 2003Q1 2003Q2 2003Q3 2003Q4 2004Q1 2004Q2 2004Q3 2004Q4 2005Q1 2005Q2 2005Q3 2005Q4 2006Q1 2006Q2 2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2

Nhật Bản Hàn Quốc Úc Đức Pháp Anh

11.33 8748.53 15603.97 15603.97 22403.07 12.03 9188.89 14721.37 14721.37 21939.93 11.50 9145.82 14668.37 14668.37 23039.47 12.33 9171.51 14562.24 14562.24 22674.86 12.71 8514.54 13873.78 13873.78 22430.30 12.63 8431.28 13147.13 13147.13 21299.34 12.75 7723.01 12854.52 12854.52 20897.47 11.48 8040.76 12611.40 12611.40 21657.79 10.96 7112.51 13422.07 13422.07 20733.90 11.44 7533.84 12954.62 12954.62 20843.86 11.46 7385.98 13352.70 13352.70 22057.41 11.48 7701.89 13505.72 13505.72 21877.83 11.50 8106.90 13362.97 13362.97 21703.80 12.75 8653.30 14070.64 14070.64 23548.38 12.50 8341.09 15093.88 15093.88 23998.10 12.99 8721.18 15351.42 15351.42 24826.56 9321.39 16572.65 16572.65 24395.31 12.31 12.99 10344.03 17585.52 17585.52 25574.90 13.53 10580.32 17486.26 17486.26 26036.20 13.12 11734.50 18597.85 18597.85 27923.42 13.71 11932.94 19660.65 19660.65 28844.11 13.61 10831.57 18931.59 18931.59 28485.36 13.68 11260.10 19250.66 19250.66 28340.09 15.24 12290.28 20416.43 20416.43 30471.70 15.58 12213.77 20804.22 20804.22 29788.38 15.46 12109.99 19963.07 19963.07 28439.53 15.27 12104.04 19380.99 19380.99 28075.34 15.73 11677.57 18914.67 18914.67 27405.76 16.39 11402.14 19143.41 19143.41 27631.75 16.66 11889.83 20089.25 20089.25 29343.06 16.97 12009.14 20454.49 20454.49 30026.06 17.27 12703.53 20703.62 20703.62 31514.00 17.03 12931.37 20997.09 20997.09 31376.59 17.40 13685.29 21738.74 21738.74 32329.01 17.60 14215.88 22132.49 22132.49 32714.09 17.21 14206.10 23354.64 23354.64 32282.79 16.11 14651.28 23918.35 23918.35 31736.46 15.79 15896.38 25792.42 25792.42 32890.93

Trung Quốc 13902 1678.99 115.47 13931 1682.75 115.04 13993 1690.49 130.96 14028 1694.31 137.26 14062 1698.58 132.85 14085 1701.46 133.63 14215 1716.83 131.80 14514 1753.45 126.32 14545 1757.13 116.73 14845 1793.59 119.67 15003 1812.66 125.76 15084 1822.44 114.45 15250 1842.37 114.49 15321 1851.01 128.26 15347 1854.13 126.26 15403 1860.87 128.47 15443 1865.68 128.53 15499 1872.45 129.32 15557 1879.55 139.90 15646 1890.37 146.09 15724 1899.72 150.76 15723 1899.69 145.07 15755 1903.56 141.94 15777 1906.24 151.53 15823 1911.80 147.40 15857 1915.91 143.63 15895 1964.29 140.48 15916 1972.19 134.92 15927 1986.65 135.66 15996 2000.60 139.16 16055 2030.04 136.29 16054 2055.91 134.96 16024 2071.84 136.20 16125 2117.39 130.85 16105 2144.25 139.98 16114 2206.01 141.35 15960 2273.83 159.44 16514 2407.60 155.21

16517 2422.45 158.36 16977 2483.98 187.07 16954 2480.14 172.82 16953 2481.45 176.69 16991 2488.07 189.27 17941 2627.49 194.88 18544 2716.55 198.86 18544 2730.71 209.30 18932 2825.21 227.00 18932 2858.57 232.44 20703 3157.68 249.04 20618 3185.92 255.43 20628 3246.00 269.19 20828 3305.56 267.99 20860 3314.11 253.93 20920 3307.56 263.81 20870 3291.28 269.05 20855 3315.79 240.96

13.68 13206.99 24796.58 24796.58 29727.30 13.48 11761.67 22424.81 22424.81 24749.07 12.25 11652.48 22070.72 22070.72 24312.04 13.31 13755.66 23059.84 23059.84 28074.17 14.42 14953.78 24300.48 24300.48 27377.60 15.41 16091.28 26507.47 26507.47 29055.45 16.39 16984.45 25669.51 25669.51 28094.16 15.32 15805.05 23560.06 23560.06 27862.36 16.60 18301.56 24443.97 24443.97 30128.38 16.68 19240.59 25717.04 25717.04 29638.05 18.88 21394.48 28289.30 28289.30 33315.27 19.31 22141.67 29674.40 29674.40 33005.29 17.51 20176.25 29104.39 29104.39 32169.37 18.08 21152.92 28069.22 28069.22 32202.17 18.41 21698.57 27344.08 27344.08 33394.77 18.26 21319.57 26820.23 26820.23 32641.48 18.78 21838.37 26105.78 26105.78 33790.62 19.48 21699.63 27054.35 27054.35 32909.19

2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3 2012Q4 (Nguồn: thu thập từ IMF bằng cách tạo tài khoản dùng thử)

Quý năm/Nước Malaysia Philipine Indonesia 1.60 1999Q1 2.07 1999Q2 1.67 1999Q3 1.98 1999Q4 1.85 2000Q1 1.61 2000Q2 1.62 2000Q3 1.51 2000Q4 1.40 2001Q1 1.30 2001Q2 1.55 2001Q3 1.45 2001Q4 1.58 2002Q1 1.75 2002Q2 1.70 2002Q3 1.72 2002Q4 1.73 2003Q1 1.87 2003Q2 1.85 2003Q3 1.85 2003Q4 1.83 2004Q1 1.67 2004Q2 1.72 2004Q3 1.70 2004Q4 1.67 2005Q1 1.63 2005Q2

3658.42 3666.05 3682.37 3691.58 3700.53 3706.58 3740.79 3819.47 3827.63 3906.58 3948.16 3969.47 4013.16 4031.84 4038.68 4053.42 4063.95 4078.68 4093.95 4117.37 4137.89 4137.63 4146.05 4151.84 4163.95 4172.89

358.61 366.42 340.36 347.98 342.45 326.39 307.13 290.29 294.56 283.49 292.14 293.44 298.15 303.88 292.62 290.10 288.48 288.59 283.15 281.56 279.01 279.86 279.66 280.40 288.78 283.57

Singapore Nga Ấn độ

8025.63 8188.44 8218.61 8420.17 8180.81 8144.44 8164.85 8382.33 8078.31 8153.46 8499.80 8149.11 8276.80 8682.91 8636.47 8870.14 8746.60 8822.79 9000.29 9199.20 9365.10 9160.99 9318.07 9656.63 9590.86 9420.75

574.94 575.19 557.93 519.56 494.10 501.78 512.25 515.41 506.09 509.96 510.48 500.46 490.05 487.20 485.11 484.61 492.12 510.70 508.20 531.19 552.00 541.66 539.24 568.57 568.65 553.05

327.65 321.29 320.87 322.56 322.38 315.24 308.55 310.46 311.86 315.58 313.48 313.08 312.50 313.51 317.22 320.70 324.77 333.53 339.30 343.08 361.93 341.99 341.35 361.98 361.63 364.40

Thái Lan 369.30 378.15 341.48 374.38 371.95 360.02 336.73 335.45 324.86 328.39 338.05 341.10 350.75 368.94 354.10 356.95 360.37 369.22 389.43 395.19 399.00 384.56 380.13 403.90 404.55 384.24

4217.08 4210.58 4320.94 4352.65 4357.44 4545.94 4636.57 4667.82 4713.20 4873.43 5007.06 5055.56 4777.15 4900.98 4648.75 4812.78 4890.20 5239.01 5665.75 5692.71 6131.82 6139.78 6841.93 6826.02 6464.43 6555.87 6799.22 6559.02 6806.91 6819.26

388.03 387.91 410.53 418.90 428.21 445.38 458.26 467.44 468.37 477.90 507.31 493.20 485.77 486.48 477.85 498.92 507.04 538.45 573.69 572.44 623.44 627.90 683.34 670.57 661.85 657.22 676.33 657.32 676.96 680.83

1.54 1.62 1.76 1.72 1.74 1.78 1.76 1.78 1.76 1.71 1.73 1.79 1.76 1.55 1.46 1.66 1.76 1.91 2.03 2.04 2.12 2.11 2.38 2.40 2.34 2.30 2.27 2.21 2.18 2.16

9410.34 9563.75 9841.81 10064.18 10117.21 10468.18 10561.56 10521.34 10802.20 11180.96 11566.06 12128.38 11539.05 11796.14 11158.35 11693.34 12015.42 12783.95 13219.28 13233.43 14369.64 14704.47 16408.81 16773.51 15864.03 16012.92 16592.43 16424.59 17031.17 17045.36

557.74 552.97 573.69 590.72 599.52 609.70 616.04 624.61 645.51 656.48 678.70 704.00 654.23 577.83 498.45 541.80 564.63 593.20 631.53 594.45 622.70 621.19 728.24 734.37 647.15 646.91 711.26 637.48 675.04 686.64

361.33 353.18 357.07 354.80 349.36 362.84 367.57 395.66 405.31 408.83 399.15 384.49 351.91 350.37 332.79 354.07 353.68 384.34 410.86 397.94 421.46 422.49 463.67 461.05 421.62 391.06 407.77 371.52 396.04 380.72

2005Q3 283.56 2005Q4 299.92 2006Q1 310.56 2006Q2 298.51 2006Q3 318.63 2006Q4 326.75 2007Q1 332.02 2007Q2 348.05 2007Q3 357.39 2007Q4 389.22 2008Q1 381.20 2008Q2 368.98 2008Q3 361.54 2008Q4 357.52 2009Q1 350.15 2009Q2 350.94 2009Q3 358.51 2009Q4 387.03 2010Q1 406.38 2010Q2 400.43 2010Q3 431.29 2010Q4 431.40 2011Q1 476.68 2011Q2 474.04 2011Q3 472.73 2011Q4 474.14 2012Q1 485.12 2012Q2 494.76 2012Q3 498.33 2012Q4 506.29 (Nguồn: thu thập từ IMF bằng cách tạo tài khoản dùng thử)

Bảng 4: Chỉ số giá hàng tiêu dùng CPI của Việt Nam và các nước đối tác thương

mại lớn.

81.704 82.039 82.777 83.247 83.985 84.655 87.808 88.076 89.016 89.753 90.022 90.827 91.632 92.303 92.906 93.577 94.785 94.785 95.321 95.791 96.663 97.132 97.535 98.273 98.943 99.547

82.647 82.810 82.787 83.695 83.928 84.097 85.285 85.794 87.322 88.340 88.849 88.680 89.528 90.716 91.141 91.565 93.177 93.771 94.026 94.790 96.235 96.944 98.074 98.014 99.394 99.794

89.008 89.542 89.482 89.868 90.372 90.877 91.173 91.559 91.529 92.716 92.805 92.865 93.488 94.229 94.437 94.852 95.713 96.039 96.277 96.929 97.434 98.324 98.472 98.947 99.095 99.985

90.805 91.330 91.639 91.608 92.230 92.338 92.951 93.240 93.816 94.682 94.826 94.790 95.691 95.908 95.980 95.908 96.773 96.665 96.989 97.025 97.710 98.468 98.756 98.972 99.297 99.694

84.284 85.103 85.633 86.162 87.015 87.937 88.637 89.115 89.968 90.907 91.026 90.770 91.095 92.084 92.477 92.767 93.706 94.047 94.508 94.525 95.379 96.744 97.086 97.666 98.280 99.595 100.806 101.319 101.865 103.589 104.169 103.281 104.334 106.334 106.628 107.386 108.607 110.991 112.282 109.106 108.563 109.714 110.459

91.641 100.119 102.838 92.574 100.171 103.170 92.341 100.108 102.871 92.774 100.070 102.871 92.374 99.992 102.241 93.141 99.992 102.473 93.074 99.978 102.241 93.641 99.953 102.108 93.141 99.945 101.743 94.541 99.870 101.643 94.508 99.933 101.378 94.641 100.011 101.012 94.608 100.050 100.316 95.441 100.089 100.747 95.475 100.064 100.581 96.041 100.053 100.481 96.008 99.959 100.083 96.641 99.944 100.515 96.808 99.931 100.349 97.308 99.778 100.183 97.208 99.770 99.950 98.008 99.635 100.216 98.042 99.563 100.249 98.708 99.738 100.680 98.908 99.765 99.983 99.908 99.856 100.116 99.950 100.394 100.486 100.379 100.341 100.375 99.889 99.950 100.394 101.023 100.631 100.579 100.808 99.886 99.900 99.851 101.394 101.895 100.992 100.872 100.842 99.886 100.282 102.094 103.505 101.532 101.905 102.142 99.895 100.548 102.894 104.444 101.857 102.032 102.809 99.830 100.282 102.594 104.310 101.929 101.926 103.542 99.773 99.751 103.494 104.377 102.794 102.041 103.709 99.701 100.216 104.594 105.652 103.624 103.106 104.775 99.494 100.415 105.294 106.389 104.164 103.329 104.642 99.450 100.813 105.994 107.396 105.066 104.311 105.709 99.335 100.714 107.394 108.804 105.823 105.050 106.176 99.357 101.577 109.594 110.414 106.616 106.512 108.309 99.563 102.573 111.094 111.689 107.373 106.690 109.676 99.796 101.842 110.794 111.353 106.760 106.150 109.809 100.051 100.581 111.600 111.488 106.688 105.708 109.376 100.125 100.581 112.666 112.024 106.905 106.293 110.609 100.111 100.282 113.299 113.097 107.121 106.239 111.276

Trung Quốc (%) Nhật Bản Hàn Quốc Úc Đức Pháp Anh

99.784 113.467 113.701 107.193 106.536 112.109 99.718 114.931 114.707 107.554 107.103 112.943 99.851 115.662 115.445 108.094 108.005 114.410 99.286 116.556 116.250 108.311 107.874 114.710 99.485 117.136 116.720 108.671 108.293 115.876 99.187 119.342 118.529 109.573 109.037 117.610 99.419 120.271 119.614 110.258 110.245 119.410 99.419 121.583 120.338 110.690 110.188 120.143 99.187 121.780 120.338 111.087 110.936 121.310 99.485 122.941 120.458 111.916 111.559 121.710 99.618 123.173 121.061 112.313 112.452 122.677 99.021 123.521 122.749 112.926 112.366 123.044 98.954 123.870 122.991 113.323 112.642 124.544

110.682 111.126 111.654 111.758 112.088 113.505 115.484 115.956 115.779 116.701 117.666 117.924 117.967

99.944 99.817 99.756 99.712 99.610 99.580 99.525 99.480 99.619 99.687 99.762 99.842 99.828

2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3 2012Q4 (Nguồn: thu thập từ IMF bằng cách tạo tài khoản dùng thử)

Thái Lan

37.357 40.566 43.082 44.821 46.849 48.601 51.148 53.681 57.238 60.459 61.861 63.696 67.434 69.854 71.122 73.258 77.297 79.650 80.751 82.453 85.540 87.760 89.629 92.048 96.738 99.825

Quý năm/Nước Malaysia Philipine Indonesia 88.183 62.816 1999Q1 87.541 62.399 1999Q2 87.827 60.998 1999Q3 88.255 60.955 1999Q4 89.004 62.456 2000Q1 88.968 63.086 2000Q2 89.682 64.492 2000Q3 89.753 66.329 2000Q4 90.252 68.293 2001Q1 91.180 70.119 2001Q2 91.144 72.722 2001Q3 90.645 74.715 2001Q4 90.787 78.223 2002Q1 91.501 78.924 2002Q2 91.465 80.266 2002Q3 92.000 82.392 2002Q4 92.607 84.281 2003Q1 93.035 84.452 2003Q2 93.213 85.171 2003Q3 93.499 86.962 2003Q4 94.390 88.396 2004Q1 95.532 90.139 2004Q2 96.281 91.101 2004Q3 96.424 92.513 2004Q4 97.066 95.231 2005Q1 97.030 2005Q2 99.028 98.765 101.703 2005Q3 108.974 102.203 2005Q4 111.341 102.595 2006Q1 112.079 105.057 2006Q2

90.064 90.267 90.343 90.774 91.512 91.542 91.665 92.276 92.919 92.980 92.919 93.378 94.265 94.784 94.846 95.029 95.488 95.641 95.794 95.763 96.375 96.742 97.201 98.179 98.691 99.525 100.458 101.325 102.392 103.626

80.386 80.386 81.255 82.032 79.571 80.098 81.083 82.700 84.212 84.634 85.795 86.287 86.850 87.236 87.975 88.150 88.678 89.311 89.909 90.260 91.280 92.546 95.148 96.343 97.890 99.086 100.879 102.215 104.079 105.098

Ấn độ 77.674 77.985 79.540 81.219 80.535 82.090 82.836 83.644 82.898 84.328 86.692 87.313 87.127 88.122 90.174 90.796 90.423 92.289 93.221 93.843 94.030 94.776 97.139 97.761 98.010 98.570 Singapore Nga 95.353 95.513 95.705 95.705 96.407 96.311 97.142 97.621 98.036 97.940 97.940 97.429 97.206 97.525 97.525 97.557 97.876 97.717 98.004 98.196 99.104 99.535 99.867 99.801 99.336 99.582

Viêt Nam 83.001 82.263 81.257 80.318 81.570 80.318 79.423 79.937 80.452 79.669 79.624 80.116 82.504 82.876 83.046 83.689 85.719 85.854 85.381 85.854 89.408 91.980 93.672 94.349 97.496 99.391 100.332 100.993 100.746 100.745 100.930 102.445 102.674 102.369 100.697 107.234 102.760 105.584 100.797 109.237 104.775 106.734

113.447 105.378 115.570 105.520 118.671 105.092 119.124 107.019 120.753 107.126 122.879 108.624 126.410 110.443 129.872 115.045 135.200 114.938 137.013 110.978 137.234 110.122 137.202 111.834 138.939 112.370 140.560 113.119 142.245 114.264 143.199 115.462 147.484 116.072 149.438 116.361 151.969 117.704 151.636 120.198 154.368 120.870 155.592 120.982 157.630 121.694 158.452 123.225 161.293 124.416 162.448 124.884

104.026 104.393 105.093 105.160 105.893 106.693 107.794 110.261 114.795 112.995 111.795 111.695 112.161 112.795 113.344 113.534 114.295 115.017 116.499 117.335 118.134 118.704 119.160 119.350 119.730 120.262

106.118 106.646 107.314 107.876 109.107 110.056 112.869 116.842 120.323 119.831 120.781 121.941 122.785 124.121 125.492 126.617 127.567 128.551 131.118 132.876 133.615 134.564 135.232 136.779 138.326 138.537

101.096 110.505 107.363 107.986 101.494 111.740 109.669 109.239 101.228 115.511 109.954 112.487 101.760 117.914 111.396 114.585 103.884 120.334 114.565 117.259 105.677 124.472 115.713 120.880 107.968 130.363 116.862 130.931 109.363 135.453 120.031 142.673 110.657 138.306 124.927 149.780 111.355 141.577 127.518 149.374 110.745 148.269 127.803 151.265 109.640 152.290 130.679 152.243 110.634 154.126 139.607 153.408 110.966 154.610 144.495 156.240 111.739 158.965 147.379 162.609 113.066 161.302 148.528 165.120 114.315 163.655 153.994 166.583 115.387 167.159 157.742 173.180 117.487 174.068 160.617 183.419 118.352 176.671 161.769 197.109 120.655 176.921 168.101 204.121 121.797 178.340 170.980 207.513 123.234 180.793 172.131 212.635 124.593 183.446 178.176 214.005 125.739 187.584 184.508 215.607 126.623 189.954 188.250 221.957

2006Q3 2006Q4 2007Q1 2007Q2 2007Q3 2007Q4 2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2 2011Q3 2011Q4 2012Q1 2012Q2 2012Q3 2012Q4

(Nguồn: thu thập từ IMF bằng cách tạo tài khoản dùng thử)

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu hiệu ứng đường cong J đối với nền kinh tế Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN HẢI THIÊN

NGHIÊN CỨU HIỆU ỨNG ĐƯỜNG CONG J

ĐỐI VỚI NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã số:

60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

TP.Hồ Chí Minh - Năm 2013

i

LỜI CẢM ƠN

ii

LỜI CAM ĐOAN

iii

MỤC LỤC

iv

v

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

vi

DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ

TÓM TẮT

1

Giới thiệu

2

Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

3

Phương pháp nghiên cứu.

3.1

3.2 Dữ liệu nghiên cứu.

3.2.1

3.2.2

3.2.2.1

3.2.2.2

3.2.2.3

3.2.2.4

3.2.2.5

3.2.3

3.3

Mô hình sử dụng

3.3.1 Mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết.

3.3.2 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM)

3.3.3

3.3.4

4

Nội dung và kết quả nghiên cứu.

4.1

4.2

4.3

4.4 Mô hình hồi quy phương trình đồng liên kết

4.5 Mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM

Bảng 4.8: Kết quả mô hình VECM

4.6

4.7

5

Kết luận.

5.1

5.2

5.3

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

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