Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát ở Việt Nam, bằng chứng thực nghiệm từ mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN TẤN THÀNH

MỐI QUAN HỆ GIỮA TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ VÀ LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM, BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TỪ MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN (STAR)

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN TẤN THÀNH

MỐI QUAN HỆ GIỮA TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ VÀ LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM, BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TỪ MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN (STAR)

Chuyên ngành Mã ngành : Tài Chính - Ngân Hàng. : 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG

TP. HỒ CHÍ MINH – 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả trong

Luận văn là trung thực và chưa từng công bố trong bất kỳ một công trình nào.

Tác giả luận văn

Nguyễn Tấn Thành

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH ẢNH – BIỂU ĐỒ

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

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU .......................................................................................... 2

CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT & TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU .......... 5

2.1 Lý thuyết về truyền dẫn tỷ giá: .......................................................................... 5

2.1.1 Khái niệm truyền dẫn tỷ giá (ERPT) ........................................................... 5

2.1.2 Các kênh truyền dẫn tỷ giá .......................................................................... 5

2.1.3 Tại sao truyền dẫn tỷ giá có thể là phi tuyến? ............................................. 8

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn tỷ giá ..........................................11

2.2.1 Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa ERPT và các mức giá cả. ...............11

+ Nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến giá tiêu dùng theo mô hình VECM ..........11

+ Nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá trong các mô hình nền kinh tế vĩ mô mở mới nỗi khác nhau dựa vào mô hình VAR. .......................................14

2.2.2 Một số nghiên cứu có liên quan đến quan hệ giữa ERPT và lạm phát .....19

+ Nghiên cứu về sự bất cân xứng của truyền dẫn tỷ giá vào lạm phát. .............19

+ Nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát ở những quốc gia trải qua các cơ chế lạm phát khác nhau. .............................................................23

+ Nghiên cứu sự truyền dẫn thấp của tỷ giá vào lạm phát và mối quan hệ phi tuyến giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá. ..........................................................24

2.2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm về ERPT sử dụng mô hình ước lượng phi tuyến ...................................................................................................................26

+ Nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát bằng mô hình ước lượng dữ liệu chuỗi thời gian phi tuyến. .....................................................27

+ Nghiên cứu giải thích sự tồn tại cơ chế phi tuyến của sự truyền dẫn tỷ giá vào lạm phát. .............................................................................................................28

2.2.4 Bảng tóm tắt, so sánh một số nghiên cứu trước về truyền dẫn tỷ giá. ......30

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU ............................32

3.1 Mô hình STAR ................................................................................................32

3.1.1 Mô hình tự hồi quy ngưỡng (TAR) ...........................................................32

3.1.2 Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR) ...........................................33

3.1.3 Chiến lược mô hình hóa của các mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR) ...................................................................................................................36

3.1.3.1 Giai đoạn thiết lập mô hình: ...................................................................36

3.1.3.2 Giai đoạn ước lượng các tham số hồi quy ..............................................38

3.1.3.3 Giai đoạn đánh giá sự phù hợp của mô hình ..........................................39

3.2 Phương pháp nghiên cứu. ................................................................................40

3.3 Dữ liệu .............................................................................................................43

3.3.1 Mô tả dữ liệu .............................................................................................43

3.3.2 Thống kê mô tả ..........................................................................................46

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU & THẢO LUẬN ..................................48

4.1 Kiểm định tính dừng. .......................................................................................48

4.2 Kiểm định tuyến tính dựa theo chỉ định mô hình STAR. ................................49

4.3 Kết quả ước lượng từ mô hình ESTAR ...........................................................51

4.4 Kết quả ước lượng mô hình DLSTAR đối xứng. ............................................54

4.5 Kết quả ước lượng mô hình DLSTAR bất đối xứng. ......................................58

4.6 Kiểm định việc lựa chọn mô hình STAR. .......................................................60

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN ........................................................................................63

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

AR (autoregressive): Tự hồi quy. CPI (Consumer Price Index): Chỉ số giá tiêu dùng. DLSTAR (Double Logistic Smooth Transition Autoregressive Model): Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn hai hàm Logistic ESTAR (Exponential Smooth Transiton Autoregressive Model): Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn lũy thừa. ERPT (Exchange Rate Pass – Through): Truyền dẫn tỷ giá hối đoái. GDP (Gross Domestic Product): Tổng sản phẩm quốc nội. HICP (Harmonized Index of Consumer Price): Chỉ số giá tiêu dùng đã hiệu chỉnh. IMF (International Monetary Fund): Quỹ tiền tệ quốc tế. IMP (Import Price Index): Chỉ số giá nhập khẩu. LCP (Local Currency Pricing): Chiến lược định giá tiền tệ địa phương - đồng nội tệ. LSTAR (Logistic Smooth Transition Autoregressive Model): Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn Logistic. LSTR (Logistic Smooth Transiton Model): Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn Logistic. NLS (Non-linear least squares): Bình phương bé nhất phi tuyến. NEER (Nominal effective exchange rate): Tỷ giá có hiệu lực danh nghĩa. OLS (ordinary least squares): Bình phương bé nhất. PCP (Producer currency pricing): Chiến lược định giá tiền tệ của nhà sản xuất. PTM: Pricing To Market. PPI (Producer Price Index): Chỉ số giá sản xuất. STAR (Smooth Transiton Autoregressive Model): Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn. STR (Smooth Trasition Models): Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn. TAR (Threshold Autoregressive): Mô hình tự hồi quy ngưỡng. VAR (Vector Autoregression): Mô hình vectơ tự hồi quy. VECM (Vector Error Correction Model): Mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số.

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1 :Phản ứng của giá tiêu dùng CPI với 1% cú sốc tỷ giá .................................13

Bảng 2: So sánh các mô hình kinh tế vĩ mô khác nhau ............................................16

Bảng 3: Thống kê mô tả số liệu được sử dụng trong mô hình thực nghiệm. ............47

Bảng 4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị. ..............................................................49

Bảng 5 : Kiểm định tính tuyến tính dựa theo chỉ định mô hình STAR. ...................50

Bảng 6 : Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình STAR. .............................................62

DANH MỤC HÌNH ẢNH – BIỂU ĐỒ

Hình 1 :Sự truyền dẫn từ sụt giảm tỷ giá đến giá tiêu dùng ....................................... 7

Hình 2 : Phản ứng của các mức giá khác nhau từ một cú sốc tỷ giá: Tính Bình quân

của các quốc giá G7 ngoại trừ US. ............................................................................17

Hình 3 :Tác động của một gia tăng vĩnh viễn trong cung tiền. .................................21

Hình 4: Tác động của sự gia tăng tạm thời trong cung tiền. .....................................22

Hình 5 : Đồ thị của các hàm số chuyển tiếp ..............................................................35

Hình 6 : Chỉ số giá tiêu dùng và chỉ số giá nhập khẩu từ 01/1995 đến 05/2014. .....44

Hình 7 : Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa từ 01/1995 đến 05/2014 ..................................45

Hình 8 : Diễn biến của lạm phát từ 01/1995 đến 05/2014. .......................................46

Hình 9 : ERPT so với biến chuyển tiếp: Mô hình ESTAR .......................................52

Hình 10 : ERPT theo thời gian (kết quả từ mô hình ESTAR) ..................................53

Hình 11 : ERPT theo thời gian tính theo trung bình trượt 12 tháng (kết quả từ mô

hình ESTAR) .............................................................................................................54

Hình 12 : ERPT so với biến chuyển tiếp: Mô hình DLSTAR ..................................56

Hình 13 : ERPT liên thời gian: Mô hình DLSTAR đối xứng ...................................57

Hình 14 : ERPT liên thời gian theo trung bình trượt 12 tháng: Mô hình DLSTAR .57

Hình 15 : ERPT so với biến chuyển tiếp: mô hình DLSTAR bất cân xứng. ............59

Hình 16 : ERPT liên thời gian: mô hình DLSTAR bất đối xứng. ............................59

TÓM TẮT

Luận văn này cung cấp bằng chứng về mối quan hệ phi tuyến giữa sự truyền

dẫn tỷ giá hối đoái (ERPT) và lạm phát ở Việt Nam thông qua việc sử dụng các lớp

của mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR). Trong đó sử dụng 3 hàm số

chuyển tiếp khác nhau và biến trễ của lạm phát được dùng làm biến chuyển tiếp để

ước lượng sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào chỉ số giá tiêu dùng. Kết quả nghiên

cứu cho thấy rằng mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá hối đoái và lạm phát là đồng

biến nhưng theo cách phi tuyến, kết luận này cũng phù hợp với quan điểm của

Taylor (2000), Devereux và Yetman (2010). Luận văn cũng phát hiện sự truyền dẫn

là bất cân xứng trong trường hợp lạm phát cao so với lạm phát thấp.

Từ khóa: Sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái, chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số giá

nhập khẩu, lạm phát, mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn.

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU

Trong khuôn khổ một nền kinh tế mở, nhất là đối với một nền kinh tế có quy

mô nhỏ và đang phát triển như Việt Nam, mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào giá

cả trong nước là một trong những yếu tố then chốt đánh giá hiệu quả của chính sách

tiền tệ. Trong vài thập kỷ gần đây, đã có nhiều công trình ở trong và ngoài nước

nghiên cứu về mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát. Tuy nhiên, phần lớn

tập trung vào mối quan hệ tuyến tính, các nhà mô hình khi đối mặt với các trường

hợp phi tuyến thường xử lý bằng cách lấy xấp xỉ tuyến tính. Nhưng trên thực tế, từ

cuối những năm 1990 đến nay việc áp dụng mô hình chuỗi thời gian tuyến tính

trong phân tích thực nghiệm về tài chính và kinh tế vĩ mô không còn phù hợp đối

với những quốc gia trải qua những thay đổi trong thể chế chính sách, sự phát triển

của hệ thống tài chính, xu hướng hội nhập, khủng hoảng dầu mỏ, biến động chu kỳ

kinh tế, các cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới và thậm chí là sự can thiệp chính

sách của chính phủ trong điều tiết kinh tế. Những tác động như vậy ít nhiều đã gây

ra những thay đổi cấu trúc dữ liệu của các biến hệ thống tài chính cũng như các biến

kinh tế vĩ mô, làm cho các chuỗi dữ liệu xuất hiện quan hệ phi tuyến. Bởi thế, việc

áp dụng các mô hình tuyến tính để giải thích các mối quan hệ kinh tế vĩ mô hiện nay

chỉ giải quyết được một số các trường hợp riêng lẻ. Vì vậy luận văn này sử dụng mô

hình chuỗi thời gian phi tuyến để nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá hối

đoái và lạm phát ở Việt Nam.

Sự truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá là một vấn đề quan trọng trong các thảo

luận về những chính sách tỷ giá và tiền tệ. Những lý thuyết truyền thống cho rằng

sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái là ngoại sinh đối với chính sách tiền tệ. Một quan điểm

thay thế đã được đưa ra bởi J. Taylor (2000), ông cho rằng sự sụt giảm trong truyền

dẫn tỷ giá vào các mức giá là do môi trường lạm phát thấp. Taylor giải thích sự

tương quan giữa lạm phát và truyền dẫn trong điều kiện các doanh nghiệp cạnh

tranh độc quyền và thiết lập giá thay đổi. Một doanh nghiệp thiết lập các mức giá

trước cho một vài kỳ, các mức giá này dễ dàng thay đổi hơn đối với sự gia tăng chi

phí (do tỷ giá giảm hoặc nguồn gốc khác) nếu chi phí thay đổi được coi là dai dẳng

hơn. Môi trường lạm phát cao có khuynh hướng làm cho các chi phí dai dẳng hơn,

do đó môi trường lạm phát cao sẽ làm tăng sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái.

Gần đây, vấn đề phi tuyến là một trong các chủ đề đang phát triển trong lý

thuyết truyền dẫn tỷ giá. Trong thực tế, có nhiều trường hợp khác nhau có thể tạo ra

sự điều chỉnh bất cân xứng của giá cả đối với những thay đổi tỷ giá mà chúng ta

không thể mô hình hóa được trong khuôn khổ tuyến tính. Những nghiên cứu thực

nghiệm về cơ chế truyền dẫn phi tuyến còn khá ít ỏi. Trong đó hai mô hình phi

tuyến phổ biến có thể kể đến, thứ nhất là mô hình hồi quy ngưỡng mà sự chuyển

tiếp thông qua cơ chế thay đổi đột ngột. Thứ hai, mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn

(STR) với sự chuyển tiếp giữa các cơ chế mượt mà hơn.

Liên quan đến mô hình STR, có 2 nghiên cứu về ERPT bằng mô hình tự hồi

quy chuyển tiếp trơn. Shintani và cộng sự (2013) đã ước lượng ERPT vào giá cả

trong nước ở Mỹ. Họ tìm thấy rằng thời kỳ ERPT thấp có liên quan đến môi trường

lạm phát thấp. Một nghiên cứu đầy đủ hơn, Nogueira Jr. và Leon-Ledesma (2008)

đã kiểm tra mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và lạm phát ở một loạt các quốc gia

khác nhau. Họ đã tìm thấy sự điều chỉnh bất cân xứng của các chỉ số giá đối với

những thay đổi trong tỷ giá hối đoái, và nguyên nhân là do các yếu tố vĩ mô, bao

gồm tỷ lệ lạm phát, độ lớn thay đổi tỷ giá, sự bất ổn kinh tế và tăng trưởng sản

lượng.

Mục tiêu của bài này là nghiên cứu giả thuyết của Taylor về mối quan hệ

cùng chiều giữa ERPT và lạm phát bằng mô hình ước lượng phi tuyến với dữ liệu

chuỗi thời gian. Đặc biệt, luận văn này sử dụng các lớp của mô hình tự hồi quy

chuyển tiếp trơn (STAR) để ước lượng mức độ ERPT vào chỉ số giá tiêu dùng với

số liệu trong thời kỳ từ tháng 1 năm 1995 đến tháng 5 năm 2014. Luận văn chọn

thời gian nghiên cứu từ 1995 – 2014 bởi vì, thứ nhất diễn biến của lạm phát trong

thời kỳ này chia thành hai giai đoạn, từ 1995 đến 2007 lạm phát thấp và tương đối

ổn định, từ sau 2007 đến 2014 lạm phát biến động hơn và theo xu hướng tăng cao

hơn. Thứ hai, để đảm bảo số liệu được thu thập đầy đủ từ các nguồn đáng tin cậy.

Với mục tiêu nghiên cứu trên, luận văn sẽ trả lời cho hai câu hỏi về truyền

dẫn tỷ giá và lạm phát. Thứ nhất là mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát

ở Việt Nam là như thế nào. Thứ hai là có hay không sự bất cân xứng của truyền dẫn

tỷ giá hối đoái vào lạm phát trong trường hợp lạm phát thấp so với lạm phát cao.

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá hối

đoái và lạm phát là đồng biến nhưng theo cách phi tuyến. Trong môi trường lạm

phát ổn định thì sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào giá tiêu dùng là không đáng kể

nhưng khi lạm phát tăng lên thì sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái cũng tăng lên và đạt

mức hoàn toàn khi lạm phát tăng trên một giá trị ngưỡng nhất định.

Phần còn lại của luận văn được trình bày như sau. Chương kế tiếp sẽ giới

thiệu cơ sở lý thuyết về sự truyền dẫn tỷ giá cùng với các nguyên nhân có thể dẫn

đến sự phi tuyến trong ERPT. Trong chương này cũng giới thiệu tổng quan các

nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái, trong đó có

các nghiên cứu gần đây về sự tương quan giữa ERPT và lạm phát bằng các mô hình

hồi quy phi tuyến. Chương III giới thiệu lý thuyết mô hình tự hồi quy chuyển tiếp

trơn (STAR), mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu của luận văn này. Những

kết quả nghiên và thảo luận được trình bày trong chương IV. Cuối cùng là phần kết

luận được trình bày trong chương V.

CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT & TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

2.1 Lý thuyết về truyền dẫn tỷ giá:

2.1.1 Khái niệm truyền dẫn tỷ giá (ERPT)

Theo Goldberg và Knetter (1997), truyền dẫn tỷ giá (ERPT) được xác định như

là “phần trăm thay đổi giá nhập khẩu tính bằng đồng nội tệ khi tỷ giá giữa các nước

xuất khẩu và nhập khẩu thay đổi 1%”. Những thay đổi trong giá nhập khẩu ở một

chừng mực nào đó cũng truyền dẫn đến giá sản xuất và giá tiêu dùng từ đó sẽ tác

động đến chỉ số lạm phát trong nước nhập khẩu. Do đó, trong luận văn này ERPT

được nhìn nhận rộng hơn như là “sự thay đổi của tỷ lệ lạm phát dưới tác động của

sự thay đổi trong tỷ giá danh nghĩa”.

2.1.2 Các kênh truyền dẫn tỷ giá

Theo Goldberg và Knetter (1997) thì có hai kênh truyền dẫn tỷ giá quan trọng:

truyền dẫn tỷ giá trực tiếp và gián tiếp.

+ Kênh truyền dẫn trực tiếp phụ thuộc vào yếu tố của thị trường nước xuất khẩu. Gọi e là tỷ giá của đồng tiền nội tệ trên một đơn vị đồng ngoại tệ và p* là giá hàng hóa nhập khẩu từ thị trường nước ngoài theo ngoại tệ, thì khi đó e.p* là giá hàng hóa nhập khẩu tính theo đồng nội tệ. Nếu tỷ giá e tăng nhưng giá p* không

thay đổi (trong trường hợp này có nghĩa là đồng nội tệ mất giá) thì giá hàng hóa

nhập khẩu theo nội tệ sẽ tăng tương ứng. Kết quả này gọi là truyền dẫn tỷ giá đến

giá nhập khẩu. Đến lượt mình, sự tăng lên trong giá nhập khẩu sẽ truyền dẫn vào giá

sản xuất, giá tiêu dùng nếu các doanh nghiệp nhập khẩu tăng giá bán đối với nhà

sản xuất hàng hóa cuối cùng, và do đó sẽ làm gia tăng lạm phát.

+ Kênh truyền dẫn gián tiếp của tỷ giá đề cập đến tính cạnh tranh của hàng hóa

trên thị trường quốc tế. Một sự giảm sút trong tỷ giá làm cho sản phẩm nội địa trở

nên rẻ hơn đối với người tiêu dùng nước ngoài và hệ quả là xuất khẩu và tổng cầu

sẽ tăng dẫn đến sự tăng lên trong mức giá nội địa. Bởi vì những hợp đồng lương

danh nghĩa được cố định trong ngắn hạn, tiền lương thực tế giảm và sản lượng sẽ

tăng. Tuy nhiên khi tiền lương thực tế được đẩy lên theo thời gian, chi phí sản xuất

sẽ tăng, mức giá tổng thể sẽ tăng và sản lượng giảm. Do đó, cuối cùng sự giảm sút

trong tỷ giá về lâu dài sẽ tác động đến chỉ sổ giá trong nước.

Hình 1 :Sự truyền dẫn từ sụt giảm tỷ giá đến giá tiêu dùng

Tỷ giá gảm

Tác động trực tiếp

Tác động gián tiếp

Cầu xuất khẩu tăng lên Nguyên liệu nhập khẩu trở nên đắt hơn Hàng hóa thành phẩm nhập khẩu trở nên đắt hơn Nhu cầu trong nước đối với hàng thay thế

Chi phí sản xuất gia tăng Cầu lao động tăng lên

Hàng hóa thay thế và xuất khẩu trở nên đắt hơn Tiền lương tăng

Giá tiêu dùng gia tăng

Nguồn: Laflèche (1996)

Hiện nay đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về ERPT, tuy nhiên hầu hết đều tập

trung giải thích sự tác động của ERPT đến chỉ số giá, mức độ ảnh hưởng của ERPT

đến lạm phát với giả định được ngầm hiểu sự tương tác của ERPT là tuyến tính.

Nhưng thực tế, có nhiều lý do làm cho hành vi của ERPT là phi tuyến và bất cân

xứng. Chúng ta sẽ nhận diện những nguyên nhân này từ các công trình nghiên cứu

trước ngay sau đây.

2.1.3 Tại sao truyền dẫn tỷ giá có thể là phi tuyến?

Các lý thuyết thực tiễn đóng góp một phần nhỏ đến vấn đề phi tuyến và bất đối

xứng trong sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái. Số lượng nghiên cứu sự phi tuyến trong

bối cảnh hiện nay tương đối ít ỏi, hầu hết các nghiên cứu trước đó giả định sự

truyền dẫn tỷ giá là tuyến tính hơn là kiểm định nó. Thực tế, có nhiều trường hợp

khác nhau có thể tạo ra sự bất đối xứng trong cơ chế truyền dẫn. Những bằng chứng

hiếm hoi trong phạm vi nghiên cứu này đã đưa ra một vài vai trò của tỷ giá trong

việc tạo ra sự phi tuyến. Theo các lý thuyết này, khả năng truyền dẫn bất cân xứng

có thể tăng lên đối với chiều hướng thay đổi tỷ giá, nghĩa là, phản ứng lại với sự

tăng giá và mất giá của tiền tệ (Gil-Pareja (2000) và Olivei (2002)). Mặt khác, mức

độ truyền dẫn cũng phản ứng bất đối xứng với quy mô thay đổi của tỷ giá, bởi vì có

sự tác động khác nhau của những thay đổi tỷ giá lớn so với những thay đổi tỷ giá

nhỏ (Coughlin và Pollard (2004) và Bussière (2007)). Có một số lý thuyết (kinh tế

vĩ mô) cho rằng khả năng tiềm ẩn mối quan hệ bất đối xứng giữa tỷ giá và mức giá

cả, chủ yếu, chúng ta đề cập đến ba lý do cho khả năng ERPT là bất đối xứng:

+ Mục tiêu thị phần: đối với sự mất giá đồng tiền của quốc gia nhập khẩu, các

doanh nghiệp nước ngoài có thể tuân theo chiến lược định giá theo thị trường

(PTM) bằng việc điều chỉnh lại mức giá để duy trì thị phần. Tuy nhiên, với trường

hợp tăng giá, họ duy trì mức tăng giá của chúng và chấp nhận giá nhập khẩu giảm

trong đồng tiền của thị trường đến. Đo đó, mức độ truyền dẫn tỷ giá sẽ khác nhau

đối với chiều hướng thay đổi của tỷ giá. Nếu các doanh nghiệp cố gắng duy trì sự

cạnh tranh và duy trì thị phần, thì sự tăng giá đồng tiền của quốc gia nhập khẩu có

thể gây ra tuyền dẫn cao hơn sự mất giá.

+ Những ràng buộc: cũng như đã được đề cập trong các lý thuyết kinh tế vi mô,

đa số doanh nghiệp có thể bị những hạn chế trong ngắn hạn. Thực tế là, đối mặt với

sự tăng giá của đồng tiền quốc gia nhập khẩu, các nhà xuất khẩu sẽ gia tăng năng

lực cạnh tranh về giá bằng việc chuyển những thay đổi trong tỷ giá vào trong mức

giá của họ. Nhưng nếu các doanh nghiệp thực sự có đủ năng lực mà khả năng gia

tăng doanh số trong thị trường đến bị giới hạn, họ có thể bị cám dỗ để gia tăng mức

tăng giá thay vì hạ thấp mức giá theo đồng tiền của nhà nhập khẩu. Cũng như lập

luận của Knetter (1994), nếu các doanh nghiệp xuất khẩu chịu sự ràng buộc về hạn

chế số lượng, thì một sự tăng giá đồng tiền của quốc gia nhập khẩu có thể gây ra

truyền dẫn thấp hơn sự mất giá.

Điều quan trọng cần lưu ý là hai lập luận trên đã có một ý nghĩa rõ ràng khả

năng phi tuyến trong ERPT, nhưng đồng thời chúng cũng làm phát sinh cách giải

thích trái ngược nhau của sự bất cân xứng. Theo sự giải thích “mục tiêu thị phần”,

truyền dẫn sẽ lớn hơn khi đồng tiền của nhà nhập khẩu tăng giá so với mất giá.

Trong khi giả thuyết “điều kiện ràng buộc” cho rằng ngược lại, và truyền dẫn tỷ giá

sẽ lớn nhất khi tỷ giá hối đoái giảm. Về thực nghiệm, các nghiên cứu trước đây

cũng đã cung cấp những bằng chứng không rõ ràng về sự bất cân xứng của ERPT.

Trong một vài trường hợp truyền dẫn có liên quan đến sự mất giá đồng tiền hơn là

sự tăng giá; tuy nhiên trong một số trường hợp khác, kết quả hoàn toàn ngược lại.

Gil-Pareja (2000) đã phân tích sự khác nhau của truyền dẫn trong một số ngành

công nghiệp thông qua một mẫu gồm các nước ở khu vực Châu Âu. Theo Coughlin

và Pollard (2004), hướng trái chiều nhau của những kết quả nhấn mạnh một điều

quan trọng của sự phân tích truyền dẫn ở mức độ công nghiệp. Nếu sự bất cân xứng

khác nhau giữa những ngành công nghiệp thì có thể làm mơ hồ sự bất cân xứng

hiện hữu ở mức độ tổng thể.

+ Chi phí thực đơn: vì các chi phí liên quan đến thay đổi trong mức giá, các nhà

xuất khẩu có thể từ bỏ việc thay đổi mức giá của họ khi đồng tiền của nhà nhập

khẩu thay đổi nhỏ. Tuy nhiên, khi tỷ giá thay đổi vượt qua một vài ngưỡng nào đó

thì các doanh nghiệp sẽ thay đổi mức giá của họ. Do đó, theo giả thuyết chi phí thực

đơn, ERPT có thể là bất cân xứng đối với độ lớn của các cú sốc tỷ giá, vì mức giá sẽ

được điều chỉnh thường xuyên đối với những thay đổi tỷ giá lớn hơn là so với một

thay đổi tỷ giá nhỏ. Trong nghiên cứu của Coughlin và Pollard (2004) đối với giá

nhập khẩu của 30 ngành công nghiệp tại Mỹ, họ tìm thấy rằng hầu hết các doanh

nghiệp phản ứng bất cân xứng đối với những thay đổi lớn và nhỏ của tỷ giá hối

đoái, và ERPT có tương quan dương với độ lớn của thay đổi.

Chúng ta đã nhận thấy rằng các lý thuyết hiện tại đặc biệt quan tâm đến tính phi

tuyến trong truyền dẫn tỷ giá liên quan đến độ lớn và chiều hướng của những thay

đổi tỷ giá. Bên cạnh đó, có một vài yếu tố kinh tế vĩ mô sẽ làm thay đổi hành vi các

doanh nghiệp nước ngoài, và do đó có thể là nguồn gốc của sự phi tuyến trong

truyền dẫn. Một trong những yếu tố kinh tế vĩ mô đó là môi trường lạm phát. Như

đã được lập luận bởi Taylor (2000), với cơ chế lạm phát thấp và ổn định sẽ kéo theo

sự suy giảm trong mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở nhiều nước công nghiệp phát

triển. Theo đó, ERPT sẽ thấp hơn trong môi trường lạm phát ổn định. Do đó, có thể

nghĩ rằng thay đổi năng động của sự truyền dẫn phụ thuộc vào cơ chế lạm phát, mà

nó có thể được mô hình hóa theo cách phi tuyến. Đã có một số công trình nghiên

cứu ERPT liên quan đến mức độ lạm phát trong khuôn khổ phi tuyến. Sử dụng mô

hình ngưỡng dựa theo đường cong Phillips, Przystupa và Wróbel (2011) bác bỏ giả

thuyết truyền dẫn bất đối xứng do môi trường lạm phát ở Ba Lan. Theo hướng

ngược lại, Shintani et al. (2013) và Nogueira Jr. và Leon-Ledesma (2008) đã tìm

thấy sự tương quan dương và có ý nghĩ thống kê giữa ERPT và lạm phát trong

khuôn khổ mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) .

Một nguồn gốc quan trọng khác của sự truyền dẫn phi truyến là chu kỳ kinh tế.

Người ta cho rằng khi nền kinh tế bùng nổ, ERPT sẽ cao hơn trong thời kỳ suy

thoái. Một cách trự giác, các doanh nghiệp thấy rằng sẽ dễ dàng hơn để truyền dẫn

những thay đổi tỷ giá hối đoái khi nền kinh tế tăng trưởng nhanh, so với khi đang

trong thời kỳ suy thoái và doanh số đang sụt giảm. Trong thực nghiệm, trực giác

này được xác nhân bởi Goldfajn và Werlang (2000). Phân tích dữ liệu bảng của 71

quốc gia, họ tìm thấy rằng đồng tiền mất giá có mức truyền dẫn lớn hơn vào trong

các mức giá cả khi nền kinh tế tăng trưởng. Correa và Minella (2006) và Przystupa

và Wróbel (2011) đã cũng cố hành vi bất cân xứng của ERPT với sự tăng trưởng

trong khuôn khổ ngưỡng đường cong Phillips. Với mô hình STR, Nogueira Jr. và

Leon-Ledesma (2008) tìm thấy ba trong số sáu quốc gia có sự truyền dẫn phản ứng

phi tuyến với tăng trưởng sản lượng.

Do đó, mục tiêu luân văn này là đóng góp thêm một bằng chứng thực nghiệm

về mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và làm phát với số liệu thụ thập tại Việt Nam.

Với mục tiêu này, luận văn sẽ phân tích sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái theo giả thuyết

của Taylor (2000) về sự tương quan thuận giữa ERPT và lạm phát bằng các mô

hình tự hồi quay chuyển tiếp trơn (STAR). Phương pháp nghiên cứu của luận văn

này có liên quan chặt chẽ với bài nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013).

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về truyền dẫn tỷ giá

2.2.1 Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa ERPT và các mức giá cả.

+ Nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến giá tiêu dùng theo mô hình VECM

Theo Menon (1995) có một số thiếu sót của những nghiên cứu thực nghiệm về

tuyền dẫn tỷ giá hối đoái trước thời điểm này. Đầu tiên, phạm vi nghiên cứu phần

lớn tập trung ở Mỹ (khoảng 35% những nghiên cứu truyền dẫn đến năm 1995 tập

trung ở Mỹ và 7% ở Đức). Thứ hai, nhiều nghiên cứu thực nghiệm sử dụng phân

tích OLS truyền thống và ít quan tâm đến thuộc tính chuỗi thời gian của dữ liệu.

Thứ ba, những nghiên cứu trước đó chỉ tập trung vào dữ liệu các ngành công nghiệp

hay các sản phẩm cụ thể chứ không tập trung vào số liệu tổng thể. Trong số những

hạn chế này, Menon đặc biệt chỉ trích rằng hầu hết những nghiên cứu thực nghiệm

sử dụng một kỹ thuật ước lượng OLS mà nó không tính đến thuộc tính của chuỗi

thời gian, ví dụ như thuộc tính không dừng của dữ liệu.

Trong những năm qua (nghĩa là sau Menon, 1995) có một số nghiên cứu thực

nghiệm về truyền dẫn tỷ giá đã cố gắng cải thiện thiếu sót của những nghiên cứu

trước đó. Một nghiên cứu toàn diện là McCarthy (2000), ông nghiên cứu truyền dẫn

tỷ giá trên mức độ tổng thể đối với những nền kinh tế công nghiệp. Ông sử dụng mô

hình VAR để ước lượng giá nhập khẩu, giá sản xuất và giá tiêu dùng trong thời kỳ

1976 – 1998 và tìm thấy rằng sự truyền dẫn của những thay đổi tỷ giá đến giá tiêu

dùng là khiêm tốn ở hầu hết các quốc gia được phân tích. Tiếp theo là nghiên cứu

của Felix P.Hufner và Michael Schroder (2002), đã làm theo tinh thần của

McCarthy (2000) và sử dụng phân tích đồng liên kết và mô hình VECM để nắm bắt

thuộc tính không dừng của một vài biến. Nghiên cứu này tập trung vào số liệu tổng

thể chứ không phải một ngành công nghiệp hay một số sản phẩm nhất định, chủ yếu

quan tâm đến tác động tổng thể của thay đổi tỷ giá đến giá tiêu dùng, một vấn đề có

liên quan nhất đến chính sách tiền tệ.

Đây là một nghiên cứu ở thị trường Châu Âu, “tác động của sự truyền dẫn tỷ

giá đến giá tiêu dùng ở thị trường Châu Âu (Exchange Rate Pass-Through to

Consumer Prices: A European Perspective)”. Hai ông phân tích ERPT ở sự thay đổi

trong giá đồng nội tệ từ sự biến động tỷ giá, điển hình là giá tiêu dùng ở khu vực

Châu Âu. Những ước lượng đầu tiên của nhóm tác giả về hệ số truyền dẫn ở một số

quốc gia cụ thể là 5 quốc gia lớn ở khu vực Châu Âu (Đức, Pháp, Italia, Tây Ban

Nha và Hà Lan) sử dụng dữ liệu trong thời kỳ 20 năm. Theo đó các tác giả xây

dựng bình quân gia quyền của những hệ số này sử dụng tầm quan trọng của mỗi

nước trong chỉ số HICP (Harmonized Index of Consumer Prices). Bài nghiên cứu

sử dụng mô hình VECM (Vector Error Correction Models) để nắm bắt thuộc tính

không dừng của hầu hết các biến sử dụng và mối tương quan đồng liên kết giữa

chúng. Ngoài ra, khi phần lớn học thuyết trước thời điểm này tập trung vào câu hỏi

tại sao có truyền dẫn không hoàn toàn đến giá nhập khẩu thì các tác giả lại tiến hành

đo lường những ảnh hưởng đến chỉ số giá tiêu dùng.

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 1981 đến 2001 và bao gồm các biến chỉ số tỷ

giá hiệu lực quốc gia, lãi suất ngắn hạn, chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản

lượng tiềm năng (output gap), giá dầu và ba mức giá của chuỗi phân phối: giá nhập

khẩu, giá sản xuất, giá tiêu dùng. Sau khi làm một số kiểm nghiệm cơ bản, các tác

giả đã tìm thấy mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến cho mỗi quốc gia trong

mẫu. Do đó, tác giả ước lượng VECM cho 5 quốc gia với hàm phản ứng xung nhằm

lượng hóa tác động cú sốc tỷ giá đến giá tiêu dùng.

Đối với kết quả cụ thể của các quốc gia các tác giả nhận thấy rằng Hàn Lan có

sự truyền dẫn tỷ giá đến giá tiêu dùng nhanh nhất (đạt mức 0.12 chỉ sau 6 tháng),

nhưng tác động lâu dài nhất là Ý, Pháp. Hệ số truyền dẫn là tỷ trọng mà sự thay đổi

tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến giá tiêu dùng, dao động từ 7% (pháp) đến 12% (Ý)

sau một năm. Sau 2 năm, hệ số từ 8% (Tây Ban Nha) đến 18% (Ý). Như kỳ vọng,

quy mô truyền dẫn suy giảm theo chuỗi phân phối với ảnh hưởng lớn nhất xảy ra ở

giá nhập khẩu.

Bảng 1 :Phản ứng của giá tiêu dùng CPI với 1% cú sốc tỷ giá

Bằng cách tính toán và phân tích sự khác nhau giữa mỗi quốc gia, tác giả thu

dược dãy liên quan về độ lớn tác động của tỷ giá theo các nước để giải thích cho sự

thay đổi giá. Phần lớn nhất của thay đổi giá nhập khẩu giải thích bởi thay đổi tỷ giá

được tìm thấy ở Đức, Hà Lan và Pháp. Tác động đến giá sản xuất liên quan phần

lớn ở Hà Lan, Tây Ban Nha và Đức còn Hà Lan và Pháp biểu thị tác động mạnh

nhất đến giá tiêu dùng. Cuối cùng các tác giả giải thích sự tác động mạnh hơn ở Hà

Lan là bởi phần nhập khẩu của quốc gia này là lớn nhất trong 5 nước nghiên cứu.

Kết quả chỉ ra rằng tỷ giá khu vực Châu Âu có tác động đến giá tiêu dùng ở khu vực

này và do đó những người điều hành chính sách cần lưu tâm tới vấn đề này.

Đối với Việt Nam, Nguyễn Thị Ngọc Trang (2012) đã nghiên cứu sự chuyển

dịch tỷ giá hối đoái vào các mức giá tại Việt Nam. Tác giả sử dụng phương pháp

đồng liên kết Johansen, mô hình véc tơ điều chỉnh sai số và mô hình véc tơ tự hồi

quy để nghiên cứu về sự chuyển dịch tỷ giá hối đối vào các mức giá ở VN trong dài

hạn. Cụ thể là tác giả đã khảo sát tác động chuyển dịch tỷ giá hối đoái danh nghĩa

có hiệu lực đến chỉ số giá nhập khẩu, chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá tiêu dùng ở

Việt Nam. Ngoài ra tác giả cũng xem xét tác động bất cân xứng của tỷ giá hối đoái

danh nghĩa có hiệu lực đến chỉ số giá nhập khẩu. Kết quả kiểm định cho thấy (1) Sự

chuyển dịch từ tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đến chỉ số giá sản xuất là hoàn

toàn trong dài hạn. (2) Kết quả ước lượng cũng cho thấy tác động của chi phí sản

xuất của nhà xuất khẩu nước ngoài cũng được chuyển dịch hoàn toàn vào chỉ số giá

nhập khẩu trong dài hạn. (3) Bài viết cũng phát hiện rằng không có sự chuyển dịch

bất cân xứng từ tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đến chỉ số giá nhập khẩu khi

có sự biến động lớn và biến động nhỏ trong tỷ giá hối đoái. (4) Sự chuyển dịch từ tỷ

giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đến chỉ số giá nhập khẩu là lớn nhất, sau đó đến

chỉ số giá sản xuất và cuối cùng là chỉ số giá tiêu dùng. (5) Phân tách phương sai

cho thấy chỉ số giá sản xuất tác động đến chỉ số giá tiêu dùng lớn nhất (36% –

38%).

+ Nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá trong các mô hình nền

kinh tế vĩ mô mở mới nỗi khác nhau dựa vào mô hình VAR.

Cho đến năm 2005 đã có sự quan tâm trở lại của những hiểu biết về sự truyền

dẫn tỷ giá hối đoái như thế nào đến các mức giá, một vấn đề được rất nhiều sự quan

tâm là thay đổi tỷ giá có tác động rất thấp đến giá tiêu dùng. Đã có một vài lý thuyết

xuất hiện để giải thích vấn đề này, trong đó một nhánh lý thuyết giả định rằng giá

nhập khẩu trong mỗi thị trường là cứng nhắc tạm thời theo đồng tiền trong nước, sự

cứng nhắc này có thể do chi phí giao dịch của thay đổi tỷ giá đến giá tiêu dùng

trong ngắn hạn. Trong khi một nhánh lý thuyết khác cho rằng các mức giá cứng

nhắc theo đồng tiền của nhà sản xuất, mà nhà nhập khẩu xem xét những hàng hóa

trung gian trong quy trình sản xuất và phân phối trước khi chúng được tiêu thụ bởi

hộ gia đình. Việc sản xuất hay phân phối hàng hóa có thể làm giảm tác động của

thay đổi tỷ giá lên giá tiêu dùng thông qua quy trình sản xuất và phân phối trước khi

chúng được tiêu thụ bởi hộ gia đình.

Lúc bấy giờ, một câu hỏi đặt ra liệu rằng có hay không các mức giá được thiết

lập theo đồng tiền trong nước và nhà sản xuất hàm ý một chính sách quan trọng. Mô

hình dựa vào định giá đồng tiền nhà sản xuất (PCP) ủng hộ quan điểm tỷ giá linh

hoạt trong khi mô hình định giá đồng tiền địa phương (LCP) ủng hộ quan điểm tỷ

giá cố định. Khả năng các mô hình kinh tế có lồng ghép LCP và PCP tương thích

với bằng chứng thực nghiệm về truyền dẫn tỷ giá đến các giá khác nhau không được

nghiên cứu đầy đủ. Năm 2005, Choudhri, E.U., Faruqee, H., Hakura, D.S., 2005 đã

có một nghiên cứu tương đối hoàn chỉnh về hiệu quả của các mô hình kinh tế vĩ mô

mở mới nổi trong việc giải thích truyền dẫn tỷ giá đến một loạt các mức giá. Các

phiên bản định lượng của những mô hình kinh tế vĩ mô khác nhau được sử dụng để

thu được phản ứng năng động của một loạt các mức giá khác nhau đối với cú sốc tỷ

giá. Các phản ứng dự báo từ các mô hình vĩ mô khác nhau này được so sánh với

bằng chứng thực nghiệm dựa vào mô hình VAR để kiểm tra xem các mô hình kinh

tế vĩ mô khác nhau phù hợp tốt như thế nào với dữ liệu. Với mục đích này,

Choudhri và cộng sự đã phát triển mô hình kinh tế nhỏ lồng ghép LCP và PCP, và

kết hợp một vài đặc tính khác của đơn giá tiền lương và chi phí phân phối. Mô hình

giả định hai hàng hóa khác nhau, một là hàng hóa tiêu dùng cuối cùng được giao

dịch quốc tế và một là phi giao dịch, và một yếu tố quan trọng khác đó là lao động.

Cấu trúc đơn giản này làm tăng đến 5 chỉ số giá cho một nền kinh tế: chỉ số giá tiêu

dùng, chỉ số giá xuất khẩu và sản xuất, chỉ số giá nhập khẩu và giá tiền lương. Các

phiên bản mô hình định lượng được sử dụng để rút ra phản ứng của 5 mức giá từ

một cú sốc tỷ giá, các mô hình được cho như bảng sau.

Bảng 2: So sánh các mô hình kinh tế vĩ mô khác nhau

Mô hình Hành vi định giá Giá cả hàng hóa Tiền lương Chi phí phân phối

Mô hình 1 LCP Cứng nhắc Linh hoạt Không

Mô hình 2 LCP Cứng nhắc Cứng nhắc Không

Mô hình 3 LCP Cứng nhắc Cứng nhắc Có

Mô hình 4 Linh hoạt Cứng nhắc Không

Mô hình 5 Linh hoạt Cứng nhắc Có

Mô hình 6 PCP Cứng nhắc Cứng nhắc Có

Mô hình 7 Kết hợp Cứng nhắc Linh hoạt Có

Mô hình 8 Kết hợp Cứng nhắc Cứng nhắc Có

Nguồn: Choudhri, E.U., Faruqee, H., Hakura, D.S., 2005

Phản ứng dự báo từ các mô hình vĩ mô khác nhau được so sánh với bằng chứng

về những cú sốc truyền dẫn tỷ giá để kiểm tra xem các biến khác nhau phù hợp tốt

với dữ liệu như thế nào. Bằng chứng về những cú sốc truyền dẫn tỷ giá tác động đến

những mức giá khác nhau dựa vào hàm phản ứng xung xuất phát từ mô hình VAR.

Nhóm tác giả đã cung cấp những bằng chứng về ERPT đến các mức giá ở nhóm

quốc gia G7 ngoại trừ Mỹ, dựa vào hàm phản ứng đẩy từ mô hình VAR. Sử dụng

dữ liệu của 7 biến nội sinh và hai biến ngoại sinh. Các biến nội sinh bao gồm: lãi

suất, tỷ giá, chỉ số giá nhập khẩu, chỉ số giá xuất khẩu, chỉ số giá sản xuất, chỉ số giá

tiêu dùng, và tỷ lệ tiền lương. Các biến ngoại sinh là lãi xuất nước ngoài và chỉ số

tiêu dùng nước ngoài. Chuỗi dữ liệu theo quý được điều chỉnh tính mùa vụ, thời

gian mẫu từ 1979:1 đến 2001:3. Mục tiêu của họ là tìm kiếm bằng chứng sự tác

động của các cú sốc tỷ giá đối với các mức giá theo thời gian là như thế nào, do đó

họ xác định tất cả cấu trúc khác nhau của mô hình VAR, nhưng họ cũng dựa vào

những giả định phù hợp với khuôn khổ lý thuyết để áp đặt các ràng buộc tối thiểu

đủ để xác định phản ứng năng động của mỗi biến đối với cú sốc tỷ giá.

Mô hình VAR với bốn độ trễ cho cả biến nội sinh và ngoại sinh được sử dụng

để ước lượng cho mỗi quốc gia trong mẫu. Kết quả cho thấy phản ứng của giá nhập

khẩu đối với cú sốc tỷ giá là khác biệt so với các biến còn lại, tác động của cú sốc tỷ

giá đến giá nhập khẩu gắn chặt từ giữ quý đầu tiên, sự tác động gia tăng đến quý 4

nhưng sau đó sụt giảm nhanh chóng. Các cú sốc tỷ giá có tác động rất ít trong giá

tiêu dùng và sản xuất cũng như tiền lương. Sự phản ứng của các biến, đặc biệt là giá

tiêu dùng và sản xuất, gia tăng theo thời gian nhưng ở mức vừa phải. Tác động của

một đơn vị cú sốc tỷ giá lên giá tiêu dùng sau 10 quý là 0,2.

Hình 2 : Phản ứng của các mức giá khác nhau từ một cú sốc tỷ giá: Tính Bình quân của các quốc gia G7 ngoại trừ Mỹ.

Nguồn: Choudhri, E.U., Faruqee, H., Hakura, D.S., 2005 Để đánh giá hiệu quả của mỗi mô hình kinh tế vĩ mô khác nhau, Choudhri cùng

cộng sự thiết lập một hàm số để đo lường sự phù hợp của mỗi mô hình với dữ liệu

VAR. Kết quả cho thấy những mô hình dựa vào LCP có thể dự báo phản ứng của

các mức giá trong nước (tiêu dùng và sản xuất) và tiền lương cũng với điều kiện

những mô hình này được mở rộng để bao gồm các chi phí phân phối đối với hàng

nhập khẩu. Thực tế, một mô hình kinh tế lồng ghép LCP và chi phí phân phối là phù

hợp hơn với số liệu mô hình VAR so với mô hình PCP. Tuy nhiên, cả LCP và PCP

đều thể hiện sự phù hợp của phản ứng giá nhập khẩu và xuất khẩu với bằng chứng

từ mô hình VAR. Mô hình tiền lương cứng nhắc tốt nhỉnh hơn so với mô hình tiền

lương linh hoạt. Do đó mô hình kinh tế vĩ mô phù hợp nhất không chỉ giả định giá

cả hàng hóa cứng nhắc với một sự kết hợp của LCP và PCP, mà còn kết hợp tiền

lương cứng nhắc và các chi phí phân phối đối với hàng nhập khẩu.

Ở Việt Nam cũng đã có nhiều công trình nghiên cứu ERPT bằng phương pháp

VAR và VAR cấu trúc. Trong đó, Tác giả Võ Văn Minh (2009) đã sử dụng mô hình

VAR để tính toán mức độ tác động của tỷ giá hối đoái lên IMP và tỷ lệ lạm phát

trong nước với dữ liệu nghiên cứu từ tháng 01 năm 2001 đến tháng 02 năm 2007.

Kết quả định lượng cho thấy mức độ truyền dẫn của tỷ giá hối vào chỉ số IMP sau 6

tháng là 1.04 và sau 1 năm là 0.21. Tuy nhiên mức độ truyền dẫn đến CPI trong 4

tháng đầu là âm và mức tác động tích lũy trong 1 năm sau chỉ là 0.13 – thấp hơn

nhiều so với các nước trong khu vực. Do những tác động thấp này mà tác giả

khuyến nghị Chính phủ nên áp dụng một chế độ tỷ giá hối đoái linh hoạt hơn với

biên độ biến động lớn hơn. Tuy nhiên nghiên cứu này có hai điểm hạn chế: thứ nhất

là chưa sử dụng chỉ số giá sản xuất PPI trong quá trình ước lượng, thứ hai là tác giả

chưa có được nguồn số liệu về IMP chính thức mà tiến hành tự tính toán lại thông

qua chỉ số giá xuất khẩu của các quốc gia có tỷ lệ giao thương lớn với Việt Nam.

Một nghiên cứu toàn diện hơn, Bạch Thị Phương Thảo (2011) nghiên cứu

“Truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào các chỉ số giá tại Việt Nam giai đoạn 2001 – 2011”.

Tác giả sử dụng mô hình VAR đệ qui với 2 ứng dụng là hàm phản ứng đẩy để xem

xét tác động của cú sốc tỷ giá đến các chỉ số giá trong nước và phân rã phương sai

để đo lường vai trò của từng cú sốc đến sự biến động của các chỉ số giá.

Bài viết đã khái quát được những kiến thức nền tảng nhất về vấn đề truyền dẫn

tỷ giá hối đoái, ngoài ra tác giả còn cung cấp cho người đọc những biến động tỷ giá

hối đoái, các chỉ số giá IMP, PPI, CPI và lạm phát của Việt Nam trong thời kì từ

2001 đến 2011. Tác giả đã nêu ra một vài nguyên nhân có khả năng gây ảnh hưởng

đến mức độ lạm phát cao ở Việt Nam và rút ra một số kết luận: (1) Quyền số cao

của lương thực thực phẩm trong rổ hàng hóa tính CPI của Việt Nam không phải là

nguyên nhân cơ bản gây nên lạm phát bởi một số quốc gia khác trong khu vực cũng

có quyền số lương thực thực phẩm cao như Thái Lan (36.06%), Philippin (45,58%),

Ấn Độ (48.47%) nhưng mức độ lạm phát ở các quốc gia này vẫn thấp hơn nhiều so

với Việt Nam. (2) Ý kiến cho rằng lạm phát cao là do biến động giá hàng hóa của

thế giới cũng không được chấp nhận vì nhiều quốc gia khác cũng ở tình trạng nhập

siêu như Việt Nam nhưng không phải chịu một mức lạm phát cao. (3) Cung tiền

tăng nhanh trong những năm qua chính là một trong những nguyên nhân quan trọng

gây nên mức độ lạm phát cao. (4) Đầu tư không hiệu quả cũng được xem là một

nguyên nhân của lạm phát. (5) Kỳ vọng lạm phát quá cao của người dân Việt Nam

cùng với tình trạng tham nhũng cao cũng được tác giả xem xét như những yếu tố

đóng góp vào tình trạng lạm phát cao của Việt Nam.

2.2.2 Một số nghiên cứu có liên quan đến quan hệ giữa ERPT và lạm phát

+ Nghiên cứu về sự bất cân xứng của truyền dẫn tỷ giá vào lạm phát.

Phần lớn những nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá trong thập niên 2000 đều kết

luận rằng quan hệ truyền dẫn và lạm phát là ổn định theo thời gian. Tuy nhiên, quan

điểm này ngày càng bị thách thức, đặc biệt đối với những quốc gia áp dụng lạm

phát mục tiêu dường như đã làm giảm lạm phát. Cùng thời điểm này, một vài

nghiên cứu cũng tìm thấy rằng truyền dẫn có mức độ khác nhau khi xem xét sự tăng

giá và giảm giá, nghĩa là truyền dẫn là bất cân xứng. Taylor (2000) đã cho rằng sự

sụt giảm của truyền dẫn tỷ giá có liên quan đến môi trường lạm phát thấp.

Bài báo của Taylor (2000) kiểm tra khả năng lạm phát thấp và ổn định là

nguyên nhân của sự sụt giảm trong mức độ mà các doanh nghiệp truyền dẫn sự gia

tăng của chi phí do những biến động tỷ giá vào trong mức giá. Sự sụt giảm trong

truyền dẫn tỷ giá này có thể được giải thích như sự suy giảm trong quyền định giá

của các doanh nghiệp đã được dẫn chứng bởi nhiều quan sát trong những năm gần

đây, đặc biệt ở Mỹ. Đây có thể là lý do đã giúp cho lạm phát được giữ ở mức thấp

khi phải đối mặt với áp lực lớn của phía cầu ở Mỹ vào cuối những năm 1990. Có

hay không truyền dẫn thấp hay quyền định giá giảm đã ảnh hưởng đến lạm phát,

những điểm chính của bài báo này đó là truyền dẫn thấp không nên xem là yếu tố

ngoại sinh cho môi trường lạm phát thấp.

Để kiểm tra khả năng lạm phát thấp đã dẫn đến quyền định giá thấp, tác giả đã

đưa ra một mô hình kinh tế vĩ mô rất đơn giản. Mô hình này chỉ ra rằng những thay

đổi trong quyền định giá được quan sát một phần là do thay đổi trong sự kỳ vọng

của những biến động giá cả và chi phí. Nói cách khác, mức độ mà một doanh

nghiệp thích ứng với sự gia tăng trong chi phí hay giá cả tại những doanh nghiệp

khác bằng sự gia tăng mức giá riêng của nó phụ thuộc vào sự gia tăng được kỳ vọng

là dai dẳng như thế nào. Mô hình định giá gồm có 3 phương trình như sau:

Tất cả các biến được tính theo phần trăm độ lệch với xu hướng. Khoảng thời

gian cho ước lượng các tham số là quý. là giá được thiết lập bởi các doanh

nghiệp trong kỳ t, là giá bình quân trong kỳ t, là cung tiền và sản lượng

trong kỳ t. Có nhiều cách để giải quyết hệ phương trình này, Taylor sử dụng thuật

toán khai triển của Fair và Taylor (1983).

Bằng cách mô phỏng và giải quyết hệ phương trình này cho các hướng đi khác

nhau của cung tiền, tác giả đã chỉ ra rằng sự tương quan giữa truyền dẫn tỷ giá và

lạm phát là như thế nào, những kết quả này có thể được tóm tắt như sau:

- Khi cung tiền tăng dần và được giữ ổn định sau đó, các doanh nghiệp sẽ tăng

giá và duy trì mức gia tăng này lâu dài, khi này sự truyền dẫn là lớn hơn và sẽ có

một sự gia tăng lớn trong lạm phát.

Hình 3 :Tác động của một gia tăng vĩnh viễn trong cung tiền.

Nguồn: Taylor (2000)

- Khi cung tiền tăng lên tạm thời và sau đó quay về mức ban đầu, các doanh

nghiệp sẽ tăng giá nhưng ở mức thấp và giá cả sẽ quay về mức ban đầu, do đó sự

truyền dẫn sẽ thấp hơn.

Hình 4: Tác động của sự gia tăng tạm thời trong cung tiền.

Nguồn: Taylor (2000)

Từ những kết quả mô phỏng, Taylor cho rằng lạm phát thấp có thể chính nó đã

làm giảm mức truyền dẫn hay làm giảm quyền định giá của các doanh nghiệp. Đặc

biệt, mô hình định giá lệch pha của ông trong điều kiện các doanh nghiệp cạnh tranh

độc quyền, ngụ ý là quyền định giá và việc duy trì sự gia tăng của chi phi đối với

doanh nghiệp có liên quan trực tiếp với nhau. Để một doanh nghiệp quyết định điều

chỉnh giá cả của nó bao nhiêu phụ thuộc vào lạm phát, vì lạm phát thấp có thể liên

quan đến sự duy trì những thay đổi ít trong chi phí và mức giá ở những doanh

nghiệp khác. Nếu giá đã được thiết lập cho vài kỳ trước đó thì sự thay đổi ít của chi

phí được duy trì, kết quả truyền dẫn sẽ nhỏ hơn, đó là đặc trưng của việc làm giảm

quyền định giá. Đều này là đúng cho dù sự gia tăng chi phí đến từ thay đổi trong giá

nhập khẩu do sụt giảm tỷ giá hay thay đổi trong giá tiêu dùng hay tiền lương.

Ở Việt Nam, cũng đã có những nghiên cứu về sự truyền dẫn bất cân xứng của tỷ

giá hối đoái. Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự (2012) đã nghiên cứu Sự chuyển

dịch tỷ giá hối đoái vào các mức giá tại VN. Bài này sử dụng phương pháp đồng

liên kết Johansen, mô hình véc tơ điều chỉnh sai số và mô hình véc tơ tự hồi quy.

Trong đó tập trung vào sự chuyển dịch bất cân xứng từ tỷ giá hối đoái vào giá nhập

khẩu. Tuy nhiên Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng không có sự chuyển dịch bất cân

xứng (sự chuyển dịch là như nhau) vào giá nhập khẩu trong trường hợp thay đổi tỷ

giá hối đoái lớn so với thay đổi tỷ giá hối đoái nhỏ.

+ Nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát ở những

quốc gia trải qua các cơ chế lạm phát khác nhau.

Lý thuyết truyền thống về sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào giá nhập khẩu cho

rằng sự truyền dẫn tỷ giá được xác định bởi các yếu tố vĩ mô và ngoại sinh với

chính sách tiền tệ. Nhưng ngược lại, J. Taylor (2000) cho rằng sự sụt giảm trong

truyền dẫn là kết quả của môi trường lạm phát thấp. Môi trường lạm phát cao sẽ có

xu hướng làm tăng ERPT. Theo quan điểm này, truyền dẫn phụ thuộc vào cơ chế

chính sách.

Đến năm 2006, Choudhri, E.U., Hakura, D.S. đã thực hiện một nghiên cứu toàn

diện quan điểm được đề xuất bởi J. Taylor (2000). Choudhri và cộng sự (2006) đã

thiết lập một mô hình lý thuyết kết hợp kiểu định giá thay đổi của Taylor, và sử

dụng mô hình lý thuyết này để ước lượng sự truyền dẫn tỷ giá vào giá tiêu dùng. Để

kiểm định các giả thuyết của J. Taylor, bài báo khởi sự từ một mô hình kinh tế vĩ

mô mở. Một cơ sở dữ liệu lớn từ 1979-2000 của 71 quốc gia được sử dụng để ước

lượng mối quan hệ này. Có một bằng chứng mạnh về tương quan dương và có ý

nghĩa thống kê giữa truyền dẫn và lạm phát bình quân qua các quốc gia và các thời

kỳ. Hơn nữa bằng chứng hỗ trợ mạnh mẽ sự tương quan giữa lạm phát và truyền

dẫn ở một số quốc gia mà nó đã trải qua sự chuyển đổi đáng kể trong môi trường

lạm phát. Bên cạnh đó, lạm phát giữ một vai trò quan trọng hơn hẳn các biến vĩ mô

khác trong việc giải thích sự thay đổi của truyền dẫn tỷ giá hối đoái. Nhóm tác giả

xem xét mối quan hệ dựa trên phương trình sau trong đó đại diện CPI trong nước, và là tỷ giá hiệu lực danh nghĩa và CPI nước ngoài. ERPT vào CPI qua N kỳ có thể

được xác định như lũy kế tác động của 1 đơn vị tăng lên trong log của tỷ giá danh

nghĩa trong kỳ t lên log CPI trong kỳ t+N (nghĩa là, tổng của các hệ số năng động:

∑ ).

Đầu tiên họ giả định rằng những biến trong phương trình trên là không có quan

hệ đồng liên kết và ước lượng mối quan hệ này trong dạng sai phân bậc nhất. Sau

đó, nhóm tác giả phân tích độ nhạy của kỹ thuật ước lượng này. Quan hệ tryền dẫn

được ước lượng riêng biệt cho mỗi cơ chế lạm phát (Lạm phát thấp, vừa và cao

được xác định là bao gồm những quốc gia với lạm phát trung bình thấp hơn 10%,

giữa 10% và 30%, và trên 30%). Một số bằng chứng về ERPT mà bài này đã tìm

thấy như sau:

- ERPT trung bình cho mỗi nhóm tăng lên theo thời gian, đối với tất cả các

nhóm sự tương quan giữa lạm phát và truyền dẫn là dương. Sự truyền dẫn tỷ giá hối

đoái thấp nhất cho nhóm lạm phát thấp và cao nhất cho nhóm lạm phát cao.

- Bằng chứng về sự ảnh hưởng của lạm phát đối với sự truyền dẫn tỷ giá ở

những quốc gia chỉ trải qua lạm phát vừa và cao (Argentina, Brazil và Peru), cho

thấy rằng truyền dẫn cho cơ chế lạm phát cao là cao hơn cơ chế lạm phát vừa phải

trong mỗi kỳ quan sát.

- Kết quả nghiên cứu này còn cho thấy sự tương quan dương và có ý nghĩa

thống kê giữa lạm phát và truyền dẫn ở những quốc gia chỉ trải qua một cơ chế lạm

phát và cả những quốc gia trải qua hai cơ chế lạm phát khác nhau.

- Từ những kết quả nghiên cứu trên, tác giả đã kết luận rằng sự truyền dẫn tỷ

giá hối đối phụ thuộc vào môi trường lạm phát của một quốc gia. Kết luận này hàm

ý một ý nghĩa quan trọng đối với người điều hành chính sách.

+ Nghiên cứu sự truyền dẫn thấp của tỷ giá vào lạm phát và mối quan hệ

phi tuyến giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá.

Từ sau Taylor (2000) đã có những tranh luận gay gắt về những nguyên nhân

của sự truyền dẫn tỷ giá thấp. Có nhiều giải thích khác nhau, đầu tiên là lạm phát

thấp bị đổ lỗi cho các đặc tính khác nhau của thị trường hàng hóa, chẳng hạn như

các doanh nghiệp cạnh tranh không hoàn hảo định giá hàng hóa theo thị trường,

danh mục các hàng hóa trong nước được giao dịch, tầm quan trọng của những hàng

hóa phi mậu dịch, hay là vai trò của những hàng hóa thay thế trong việc phản ứng

lại những thay đổi tỷ giá. Tuy nhiên, nhiều lập luận khác cho rằng sự suy yếu của

truyền dẫn tỷ giá hối đoái liên quan đến việc chậm thay đổi của giá cả hàng hóa ở

mức độ tiêu dùng.

Một câu hỏi là liệu rằng truyền dẫn tỷ giá là do giá cả cứng nhắc hay do đặc

điểm cấu trúc của thương mại quốc tế là quan trọng hơn. Nếu mức độ truyền dẫn

thấp là do giá cả cứng nhắc thì giống với đề xuất của Taylor (2000). Devereux và

Yetman (2010) đã phát triển một mô hình lý thuyết có thể sử dụng để giải thích các

yếu tố quyết định của truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá tiêu dùng. Kết luận của

nghiên cứu này chỉ ra rằng truyền dẫn tỷ giá thấp vào chỉ số lạm phát ít nhất một

phần là do chậm điều chỉnh giá danh nghĩa. Hơn nữa, ngoài việc những kết quả thực

nghiệm cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho sự tồn tại của giá cứng nhắc trong xác định

mức độ truyền dẫn, mô hình lý thuyết còn cho thấy mối quan hệ phi tuyến giữa

truyền dẫn tỷ giá và lạm phát. Một vài kết quả nghiên cứu quan trọng của Devereux

và Yetman (2010) như sau:

- Đối với những quốc gia lạm phát thấp, truyền dẫn tỷ giá nhìn chung là thấp

hơn nhiều so với mức hoàn toàn. Nhưng đối với những quốc gia tỷ lệ lạm phát cao

hơn thì truyền dẫn tỷ giá cao hơn, vì các doanh nghiệp thấy rằng các chi phí thực

đơn của thay đổi giá được bù đắp nhiều hơn bởi vì giá cả hàng hóa hiện tại đang

cách xa mức mong muốn của họ. Hơn nữa, mối quan hệ này là phi tuyến. Vì lạm

phát tăng trên một vài giá trị ngưỡng, không có sự tác động nhiều hơn đến lạm phát

từ những thay đổi của tỷ giá.

- Để tăng tính thuyết phục của kết quả nghiên cứu, tác giả cũng đã thêm vào mô

hồi quy biến lạm phát trung bình và biến độ lệch chuẩn của lạm phát để xem xét ảnh

hưởng của sự biến động lạm phát đến sự truyền dẫn tỷ giá, kết quả hồi quy cũng có

ý nghĩa thống kê tốt, cho thấy sự biến động của lạm phát và tỷ giá cũng là nguyên

nhân làm gia tăng sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái.

- Tác giả cũng mở rộng phân tích bằng cách loại ra những quan sát lạm phát

cao, chia thời kỳ quan sát thành 4 giai đoạn phụ để hạn chế sự thiên lệch những kết

quả hồi quy, và cuối cùng là kết hợp vừa ước lượng những giai đoạn phụ vừa loại

trừ những quan sát lạm phát cao. Kết quả cho thấy rằng có bằng chứng thống kê

mạnh mẽ mối quan hệ phi tuyến giữa lạm phát và sự truyền dẫn tỷ giá như đã dự

đoán bởi mô hình lý thuyết trong tất cả các trường hợp, với hệ số ước lượng âm của

biến bình phương lạm phát có ý nghĩa cao. Một lần nữa, cũng tìm thấy một vài bằng

chứng cho thấy sự biến động của lạm phát và tỷ giá cũng giải thích tốt sự gia tăng

truyền dẫn tỷ giá. Truyền dẫn cao hơn đối với những quốc gia lạm phát cao hơn và

mối quan hệ này là phi tuyến. Khi lạm phát tăng lên trên một ngưỡng nhất định, sự

gia tăng trong truyền dẫn có xu hướng giảm xuống.

2.2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm về ERPT sử dụng mô hình ước lượng

phi tuyến

Như những nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá đã trình bày ở bên trên, chúng ta

thấy rằng hầu hết những nghiên cứu trước đây về quan hệ giữa ERPT và lạm phát

ngầm giả định rằng cấu trúc dữ liệu là tuyến tính, trong đó có các phân tích của

Calvo và Reinhart (2002), Choudhri và Hakura (2006), và Devereux và Yetman

(2010). Trong lý thuyết thực nghiệm về sự điều chỉnh phi tuyến của tỷ giá thực, mô

hình STAR được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu, tuy nhiên, mô hình

STAR hiếm khi được sử dụng trong phân tích ERPT.

Cho đến nay, có rất ít công trình nghiên cứu về mối quan hệ giữa ERPT và lạm

phát bằng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR), các nghiên cứu thực nghiệm

nước ngoài sử dụng mô hình STR để đánh giá mức độ của ERPT cũng tương đối ít

ỏi. Trong số ít đó, có thể kể đến ba nghiên cứu: Shintani và cộng sự (2013),

Nogueira Jr. & Leon-Ledesma (2008, 2011) và Herzberg và công sự (2003). Bài

báo được đề cập sau cùng quan tâm đến đo lường ERPT vào giá nhập khẩu nhưng

không tìm thấy bằng chứng của sự phi tuyến. Do đó, luận văn này chỉ giới thiệu hai

nghiên cứu được đề cập đầu tiên trong phần này, đó là Shintani và cộng sự (2013)

và Nogueira Jr. và Leon-Ledesma (2008, 2011).

+ Nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát bằng mô

hình ước lượng dữ liệu chuỗi thời gian phi tuyến.

Shintani và cộng sự (2013) đã nghiên cứu quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá

(ERPT) và lạm phát bằng mô hình ước lượng phi tuyến dữ liệu chuỗi thời gian, bài

báo của ông cùng cộng sự đã được đăng trên tạp chí “Journal of International

Money and Finance” năm 2013, số 32. Nhóm tác giả của bài báo này sử dụng mô

hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR) để đo lường mức giá cả trong nước ở Mỹ

đối với những thay đổi của tỷ giá trong giai đoạn 1975 đến 2007, sử dụng dữ liệu

(∑

)

) ∑ (

∑

theo tháng. Chủ yếu là họ ước lượng mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn như sau

giá thanh toán bằng đồng đô la Mỹ của nhà nhập khẩu tại Mỹ, ~ i.i.d.(0, Theo mô hình lý thuyết của họ thì ERPT là một hàm đối xứng của các biến trễ lạm

Trong đó là lạm phát (được tính theo chỉ số giá sản xuất PPI) và

phát xung quanh giá trị zero. Để nắm bắt đặc điểm này, một hàm chuyển tiếp lũy

}

thừa hình chữ U đã được sử dụng.

{

Trong đó zt là biến chuyển tiếp và (>0) là hệ số xác định của chuyển tiếp trơn.

Chỉ có một biến chuyển tiếp được sử dụng trong nghiên cứu này, đó là trung bình

. Ngoài mô hình ESTAR, nhóm trượt của tỷ lệ lạm phát quá khứ, ∑

tác giả này cũng xem xét mô hình STAR khác được xây dựng từ việc kết hợp hai

hàm logistic, nó tạo ra một hàm chuyển tiếp hình chữ U khác. Hàm chuyển tiếp này

có dạng như sau:

G(zt ; 1 , 2 , c1 , c2) = (1 + exp{ - 1(zt – c1)})-1 + (1 + exp{ 2(zt + c2})-1

Shintani cùng cộng sự (2013) gọi đây là mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn

hai hàm logic (DLSTAR) nhằm nhấn mạnh sự hiện diện của hai hàm logistic. Theo

Shintani cùng cộng sự (2013) có hai lý do để sử dụng mô hình DLSTAR. Thứ nhất,

hàm chuyển tiếp trong ESTAR sẽ sụp đổ khi tiến đến vô cùng, và nó không lồng

mô hình TAR. Nhưng ngược lại, mô hình DLSTAR bao hàm mô hình TAR vì mặc

cho 1 , 2 tiến đến vô cùng. Thứ hai, quan trọng hơn, mô hình này có thể tích hợp

cả sự điều chỉnh đối xứng ( 1 = 2 = và c1 = c2 = c) và bất đối xứng xứng ( 1 ≠ 2 ,

c1 ≠ c2) giữa hai miền giá trị âm và giá trị dương.

Kết quả thu được của họ là tìm thấy mức độ ERPT lớn hơn khi biến chuyển tiếp

trên 2% (theo giá trị tuyệt đối). Họ phát hiện ba thời kỳ ERPT riêng biệt. Đầu tiên,

thời kỳ ERPT cao từ sau cú sốc giá dầu thập niên 1970. Suốt hai thập niên 1980 và

1990, ERPT gần như là ổn định trừ những năm đầu thập niên 1990 khi mà chỉ số

giá sản xuất khá là biến động. Những năm đầu thập niên 2000, ERPT tăng cao trở

lại do sự biến động của lạm phát tăng cao. Do đó, Shintani và cộng sự (2013) kết

luận rằng thời kỳ lạm phát thấp có liên quan đến môi trường lạm phát thấp, và

ngược lại.

+ Nghiên cứu giải thích sự tồn tại cơ chế phi tuyến của sự truyền dẫn tỷ giá

vào lạm phát.

Nogueira Jr. và Leon-Ledesma (2008, 2011) đã thực hiện một nghiên cứu toàn

diện hơn về cơ chế phi tuyến của sự truyền dẫn tỷ giá vào lạm phát cho 12 quốc gia

ở khu vực Châu Âu. Sử dụng mô hình chuyển tiếp trơn, tác giả đã giải thích sự tồn

tại của phi tuyến liên quan đến 3 yếu tố kinh tế vĩ mô, tỷ lệ lạm phát, sự biến động

tỷ giá hối đoái và chu kỳ kinh tế. Kết quả của Nogueira và cộng sự cho thấy rằng sự

chuyển dịch của tỷ giá sẽ cao hơn khi lạm phát vượt qua một mức ngưỡng. Nghiên

cứu này đã đưa ra một bằng chứng hỗ trợ quan điểm của Taylor đó là “Sự truyền

dẫn giảm trong môi trường lạm phát thấp và ổn định”. Kế tiếp, nhóm tác giả kiểm

tra sự bất cân xứng của truyền dẫn tỷ giá với cả chiều phản ứng và độ lớn của tỷ giá.

Một mặt, những kết quả cung cấp sự truyền dẫn tỷ giá là bất cân xứng với sự tăng

giá và giảm giá, nhưng không có xu hướng rõ ràng của bất đối xứng. Mặt khác, mức

độ truyền dẫn được tìm thấy là cao hơn đối với những thay đổi lớn của tỷ giá hơn là

một thay đổi nhỏ, mà nó dường như là một bằng chứng cho sự tồn tại của các chi

phí biên. Cuối cùng, trong khi sự phi tuyến của truyền dẫn tỷ giá liên quan đến chu

kỳ kinh tế, tác giả cũng cho thấy sự truyền dẫn có quan hệ cùng chiều với mức độ

hoạt động kinh tế; đó là, khi sự tăng trưởng GDP thực trên một mức ngưỡng, mức

độ truyền dẫn trở nên cao hơn.

Sử dụng dữ liệu theo tháng, thời kỳ quan sát từ 1983 đến 2005 đối với các quốc

gia phát triển, và từ 1992 đến 2005 cho các thị trường mới nỗi. Tác giả sử dụng mô

hình như sau:

là thay đổi của giá nhập khẩu, là tăng trưởng sản lượng và là sự thay đổi của tỷ giá. Nogueira Jr. và Leon-

Trong đó là lạm phát giá tiêu dùng,

Ledesma (2008, 2011) sử dụng cả hàm chuyển tiếp logistic và lũy thừa. Họ kiểm

định với một vài biến chuyển tiếp quan trọng để nắm bắt khả năng phi tuyến và bất

đối xứng của ERPT. Vì vậy, họ xem xét một loạt các biến vĩ mô mà nó tác động đến

ERPT, đó là tỷ lệ lạm phát, tỷ giá, tăng trưởng sản lượng và hai thước đo sự bất ổn kinh tế vĩ mô1. Với mục đích này, họ sử dụng mô hình ESTAR được để nắm bắt sự

bất đối xứng của tỷ giá đối với độ lớn của thay đổi tỷ giá. Mặt khác, mô hình

LSTAR được sử dụng cho các biến chuyển tiếp khác nhau (lạm phát, sản lượng và

thước đo sự bất ổn vĩ mô), như vậy sự thay đổi sẽ khác nhau đối với những giá trị

1 Nogueira Jr. và Leon-Ledesma (2008, 2011) sử dụng hai chỉ số đo lường sự bất ổn kinh tế vĩ mô: chênh lệch lãi suất thực ở Mỹ và chênh lệch chỉ số trái phiếu các nền kinh tế mới nổi mở rộng (EMBI+) – một chỉ số quan trọng của lòng tin.

ngưỡng này.

Kết quả nghiên cứu của Nogueira Jr. và Leon-Ledesma (2008, 2011) nhấn

mạnh nguồn gốc tuyến tính của ERPT khác nhau đáng kể giữa các quốc gia. Thứ

nhất, bốn trong sáu quốc gia cho thấy sự tương quan thuận giữa ERPT và lạm phát.

Theo tác giả, việc hướng đến mức lạm phát mục tiêu, kéo theo đó là lạm phát thấp

hơn ở các quốc gia trong mẫu quan sát, đã góp phần làm giảm sự truyền dẫn. Tác

giả cũng tìm thấy ERPT có thể tăng lên trong thời kỳ suy giảm của kinh tế vĩ mô,

nhấn mạnh sự quan trọng của môi trường lạm phát trong sự sụt giảm của ERPT. Khi

xem thay đổi của tỷ giá là biến chuyển tiếp thì chỉ có hai quốc gia có sự tương quan

thuận giữa truyền dẫn và độ lớn thay đổi tỷ giá. Cuối cùng, ERPT có thể bị tác động

phi tuyến bởi tăng trưởng sản lượng, khi nền kinh tế tăng trưởng nhanh trên một

mức ngưỡng xác định, ERPT sẽ cao hơn, kết quả này có ý nghĩa cho ba trong số sau

quốc gia trong mẫu nghiên cứu.

2.2.4 Bảng tóm tắt, so sánh một số nghiên cứu trước về truyền dẫn tỷ giá.

STT Bài nghiên cứu Phương pháp Kết quả nghiên cứu

1 Felix P.Hufner và Mô hình VECM Ở các nước khu vực Châu Âu, tỷ

cộng sự (2002) giá tác động mạnh nhất đến IMP,

kế đến là PPI và sau cùng là CPI.

2 Nguyễn Thị Ngọc Phân tích đồng Truyền dẫn tỷ giá vào IMP và

Trang và cộng sự liên kết Johansen, PPI là hoàn toàn trong dài hạn;

(2012) mô hình VECM, không có sự truyền dẫn bất cân

VAR, TAR. xứng vào IMP theo độ lớn của

thay đổi tỷ giá.

3 Võ Văn Minh Mô hình VAR Sự tác động của một cú sốc tỷ

(2009) giá đến IMP là hoàn toàn sau 6

tháng, nhưng đối với CPI là

không đáng kể.

4 Taylor (2000) Mô hình lý thuyết Sự truyền dẫn tỷ giá là bất cân

về định giá thay xứng trong trường hợp lạm phát

đổi. thấp so với lạm phát cao.

5 Choudhri và cộng Mô hình lý thuyết Sự tương quan dương giữa

sự (2006) của tác giả kết truyền dẫn tỷ giá và lạm phát;

hợp kiểu định giá lạm phát là yếu tố có vai trò

lệch pha của quan trọng hơn hẳn các yếu tố

Taylor (2000) khác trong việc quyết định

truyền dẫn tỷ giá.

6 Devereux và cồng Mô hình lý thuyết Sự truyền dẫn thấp của tỷ giá

sự (2010) của các doanh vào lạm phát là do giá hàng hóa

nghiệp nhập khẩu chậm thay đổi; mối quan hệ giữa

được đề xuất bởi ERPT và lạm phát là cùng chiều

tác giả. nhưng theo cách phi tuyến.

7 Shintani và cộng sự Các lớp khác Mối quan hệ giữa ERPT và lạm

(2013) nhau của mô hình phát là đồng biến và phi tuyến.

STAR. ERPT theo thời gian có thể được

tính bằng một hàm phi tuyến

theo biến trễ lạm phát.

8 Nogueira Jr. và Mô hình tự hồi Truyền dẫn tỷ giá là bất cân

cộng sự (2008, quy chuyển tiếp xứng trong trường hợp lạm phát

2011) trơn. thấp so với lạm phát cao, tỷ giá

giảm so với tỷ giá tăng và tăng

trưởng kinh tế cao so với thấp.

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

3.1 Mô hình STAR

Trong phân tích đữ liệu chuỗi thời gian, về lý thuyết thì có nhiều mô hình chuỗi

thời gian phi tuyến. Trước khi thảo luận về mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn

(STAR), đầu tiên chúng ta sẽ xem xét một mô hình đơn giản: Mô hình tự hồi quy

ngưỡng (TAR).

3.1.1 Mô hình tự hồi quy ngưỡng (TAR)

Mô hình tự hồi quy ngưỡng có thể được xem như một sự mở rộng của các mô

hình tự hồi quy (AR), cho phép các tham số trong trong mô hình thay đổi theo giá

trị của biến ngưỡng ngoại sinh . Nếu thay thế nó bằng giá trị quá khứ của y (y là

biến phụ thuộc), có nghĩa là , chúng ta gọi là mô hình tự hồi quy

ngưỡng Self-Exciting (SETAR). Một số trường hợp cơ bản được trình bày như sau:

Mô hình TAR:

(i) {

Mô hình SETAR

(ii) {

Trong đó d là tham số trễ, hiển thị những biến chuyển giữa hai cơ chế khác

nhau. Những mô hình này có thể được áp dụng cho dữ liệu chuỗi thời gian mà nó có

hành vi thay đổi cấu trúc. Tuy nhiên, giá trị ngưỡng trong mô hình này là rời rạc,

mô hình TAR có thể được khái quát thành mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn

(STAR).

3.1.2 Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR)

Mô hình STAR cho một biến , nó được quan sát tại thời điểm , được cho như sau

là một vectơ các biến giải thích với

(1)

và

2. và là vectơ tham số của phần tuyến tính và phi tuyến tương ứng. là hàm chuyển tiếp bị giới hạn giữa 0 và 1, và phụ thuộc vào biến chuyển

Trong đó ,

tiếp , tham số độ dốc và tham số địa phương 3. Biến chuyển tiếp là một

thành tố của , và khi đó nó được giả định là biến trễ nội sinh hoặc

một biến nội sinh , cũng có thể là một hàm số của các biến trễ nội sinh . Theo (1), tùy thuộc vào dạng hàm chuyển tiếp trơn G mà ta sẽ có

các dạng mô hình STAR khác nhau tương ứng theo các dạng hàm chuyển tiếp khác

nhau. Thông thường có hai lựa chọn của hàm chuyển tiếp:

_ Hàm số logistic

(2) { }

_ Hàm số lũy thừa

(3) { }

Hàm số (1) và (2) cùng nhau xác định mô hình STAR logistic (LSTAR) và hàm

số (1) và (3) cùng nhau xác định mô hình STAR lũy thừa (ESTAR). Cả hai mô

hình, tham số c được giải thích là ngưỡng giữa hai cơ chế tương ứng với

và . Đối với mô hình LSTAR, các hệ số phi tuyến sẽ 2 Khi vắng mặt trong (1) và , mô hình STAR trở thành mô hình STAR đơn biến. 3 Tham số cũng được gọi là tốc độ chuyển tiếp mà nó quyết định sự thông suốt của thay đổi từ một cấu trúc sang cấu trúc khác.

có giá trị khác nhau phụ thuộc vào việc biến chuyển tiếp thấp hơn hay cao hơn giá

trị ngưỡng. Vì vậy, các hệ số thay đổi một cách từ từ khi hàm số của từ đến . Với ý nghĩa này, khi và các hệ số trở thành , nếu và các hệ số là ; và nếu , thì và các hệ số sẽ là . Nên lưu ý rằng mô

hình LSTAR sẽ theo cùng mẫu hình giống với mô hình tự hồi quy ngưỡng (được

mô tả trong phương trình (i)) nhưng sự chuyển tiếp giữa hai cơ chế sẽ xảy ra một

cách từ từ. Một đặc điểm của mô hình LSTAR là khi , mô hình LSTAR trở

thành mô hình tự hồi quy ngưỡng với sự chuyển tiếp giữa hai cơ chế là một cách

đột ngột. Nhưng khi , thì hàm chuyển tiếp , và do đó mô hình

LSTAR quy về mô hình tuyến tính.

Về mô hình ESTAR, kỹ thuật này là thích hợp để giải thích sự thay đổi năng

động của truyền dẫn tỷ giá theo độ lớn của biến chuyển tiếp . Nói cách khác,

những thay đổi của hệ số hồi quy phụ thuộc vào biến chuyển tiếp là xa hay gần giá trị ngưỡng, bất kể là sự khác biệt là dương hay âm. Do đó, hàm chuyển tiếp lũy thừa khi và các hệ số là . Và nếu , và các hệ số trở thành . Một hạn chế của kỹ thuật

ESTAR đó là cả và , mô hình hầu như trở thành tuyến tính và do đó

nó không lồng một mô hình ngưỡng (với quá trình chuyển đổi đột ngột) như là một

trường hợp đặc biệt.

Hàm lũy thừa

Hình 5 : Đồ thị của các hàm số chuyển tiếp

Hàm logistic

Tính phi tuyến ngụ ý với hàm logistic và lũy thừa là khác nhau đáng kể (hình

5). Mô hình LSTAR là thích hợp trong mô tả hành vi bất đối xứng. Như đề cập

trong lý thuyết mô hình STAR của van Dijk và cộng sự (2002), nếu biến chuyển

tiếp là một chỉ báo chu kỳ kinh tế (ví dụ như sự tăng trưởng sản lượng), và nếu

, mô hình phân biệt giữa các thời kỳ tăng trưởng dương và âm. Ngược lại,

ESTAR cho phép mô tả hành vi đối xứng liên quan đến độ lớn chênh lệch của so

với mức ngưỡng. Hàm số phụ thuộc hơn vào biến chuyển tiếp là xa hay gần giá trị

ngưỡng c. ESTAR được sử dụng phổ biến trong phân tích sự điều chỉnh phi tuyến

của tỷ giá.

Sự phi tuyến có thể là do sự tồn tại của những mối quan hệ khác nhau giữa các

biến có liên quan phụ thuộc vào việc một biến chuyển tiếp là gần, trên hay dưới một

giá trị ngưỡng. Do đó, chúng ta phải thận trọng trong khi thực hiện các mô hình của

chúng ta trong phân tích ERPT. Mô hình LSTAR và ESTAR phải cho phép phản

ứng đối xứng và bất đối xứng của các mức giá trong nước đối với những thay đổi

trong tỷ giá mà sự chênh lệch là âm hay dương của so với . Ví dụ, khi xem xét

tỷ giá như là biến chuyển tiếp và . Mô hình LSTAR có thể giải thích ERPT

bất đối xứng trong suốt những thời kỳ đồng tiền tăng giá và mất giá. Đối với mô

hình ESTAR thì thông đạt khác, và vấn đề đó là độ lớn của thay đổi tỷ giá. Theo lý

thuyết ERPT, các doanh nghiệp sẵn lòng hấp thụ những thay đổi nhỏ trong tỷ giá

hơn là một thay đổi lớn. Điều này là do những chi phí của thay đổi giá. Do đó, sự

hiện diện của các chi phí thực đơn có thể dẫn đến truyền dẫn bất đối xứng của các

cú sốc tỷ giá lớn và nhỏ (Coughlin và Pollard (2004)). Trong trường hợp này kỹ

thuật ESTAR sẽ thích hợp hơn trong mô tả tính phi tuyến này trong cơ chế ERPT

(Nogueira Jr. và Leon-Ledesma (2008)). Tuy nhiên, bên cạnh sự lựa chọn theo cảm

tính, việc lựa chọn hàm chuyển tiếp của chúng ta cũng phải thực hiện với những

kiểm định thống kê.

3.1.3 Chiến lược mô hình hóa của các mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn

(STAR)

Quy trình mô hình hóa theo phương pháp tiếp cận của Teräsvirta (1994) và

tương tự với chu kỳ mô hình hóa cho mô hình tuyến tính của Box và Jenkins

(1970). Bao gồm 3 giai đoạn: chỉ định mô hình, ước lượng và đánh giá.

3.1.3.1 Giai đoạn thiết lập mô hình:

Bắt đầu cho việc phân tích, một mô tả tuyến tình đầy đủ phải được xác định. Có

nghĩa là, việc đầu tiên của giai đoạn này là chọn lựa một mô hình tuyến tính làm

xuất phát điểm để thực hiện cho việc phân tích. Mô hình khởi điểm có thể là mô

hình VAR hay AR. Để lựa chọn độ trễ thích hợp, chúng ta áp dụng phương pháp

tiếp cận từ tổng quát đến cụ thể như đề xuất của van Dijk và cộng sự (2002), để đạt

được đặc tính kỹ thuật phù hợp nhất. Chúng ta bắt đầu bằng mô hình với độ dài trễ

tối đa là N=6, và lần lượt bỏ những biến trễ mà trị tuyệt đối giá trị thống kê t của hệ

số tương ứng nhỏ hơn 1. Bước thứ hai, thực hiện các kiểm định tính phi tuyến đối

với mô hình tuyến tính được chọn lựa ở bước đầu tiên, chọn biến chuyển tiếp

thích hợp và dạng hàm chuyển tiếp phù hợp (mô hình LSTAR hay ESTAR).

Kiểm định tính tuyến tính dựa theo chỉ định của mô hình STAR với một biến

chuyển tiếp đã xác định trước. Lý thuyết kinh tế có thể cho ta một ý tưởng về các

biến sẽ được chọn là . Ngoài ra, việc kiểm định được lặp lại cho mỗi biến trong

một bộ của những biến tiềm năng, nó thường là một thành phần của . Nếu giả

thuyết không của tuyến tính bị bác bỏ cho ít nhất một mô hình đã đề xuất, thì mô

hình đối với việc bác bỏ mạnh nhất được chọn là mô hình STAR để ước lượng. Một

khi tính tuyến tính bị bác bỏ và biến chuyển tiếp được lựa chọn sau đó, thì quyết

định cuối cùng được thực hiện trong giai đoạn này là chọn hình thức phù hợp của

hàm chuyển tiếp.

Để thực hiện được kiểm định tuyến tính, chúng ta làm theo theo van Dijk và

cộng sự (2002). Phương trình (1) sẽ được tính xấp xỉ theo phương pháp khai triển

Taylor bậc 3 với giả định . Kết quả kiểm định có khả năng cho cả mô hình

, trong đó ̃

ESTAR và LSTAR. Giả định là biến chuyển tiếp là một thành phần trong , và là . Tính xấp xỉ Taylor ta có hồi quy phụ như cho ̃

∑

(4)

, với phần dư của triển khai triển Taylor. Giả thuyết không là . Sử dụng thống kế Lagrange (LM) tiệm cận phân phối . Tuy nhiên, thống kê chỉ sử dụng tốt

Trong đó

với mẫu nhỏ và vừa phải. Phiên bản kiểm định F được sử dụng thay vào đó, nó xấp

xỉ phân phố F với và bậc tự ((van Dijk và cộng sự (2002)). Kiểm

định tuyến tính được thực hiện cho mỗi biến chuyển tiếp trong một bộ khả thi đã

được chọn trước. Nếu giả thuyết không bị bác bỏ cho một vài biến chuyển tiếp,

chọn một biến có sự bác bỏ mạnh nhất (giá trị p_value bé nhất). Tuy nhiên, nếu một

vài giá trị p_value gần bằng nhau, thì tiếp tục quy trình bằng việc ước lượng các mô

hình STAR tương ứng và đi đến sự lựa chọn giữa chúng cho giai đoạn đánh giá.

Một khi tuyến tính bị bác bỏ, chúng ta phải chọn một mô hình LSTAR hay

ESTAR sẽ được chỉ định. Lựa chọn giữa hai dạng mô hình có thể dựa vào hồi quy

phụ phương trình (4). Việc lựa chọn có thể dựa vào kiểm định tuần tự các giả thuyết

lồng như sau:

1. Kiểm định 2. Kiểm định

3. Kiểm định

Quy tắc quyết định như sau: ví dụ nếu kiểm định tạo ra sự bác bỏ mạnh

nhất (được đo bằng p_value), chọn mô hình ESTAR. Nếu không, chọn mô hình

LSTAR. Cả ba giả thuyết có thể được bác bỏ đồng thời tại một mức ý nghĩa thông

thường, đây là lý do tại sao sự bác bỏ mạnh nhất được tính. Theo Dijk và cộng sự

(2002), gần đây sự gia tăng khả năng tính toán đã làm cho nguyên tắc lựa chọn trở

nên ít quan trọng hơn trong thực hành. Vì chúng ta có thể dễ dàng ước lượng cả mô

hình LSTAR và ESTAR và chọn lựa giữa chúng trong giai doạn đánh giá bằng

những kiểm định sự phù hợp của mô hình. Trong thực hành, đây là cách phù hợp

khi việc kiểm định không cung cấp một lựa chọn rõ ràng giữa các mô hình STAR

này bằng giá trị p_value. Tuy nhiên, việc kiểm định này vẫn được đề xuất ngay cả

khi quyết định thực tế phải đợi đến giai đoạn đánh giá của chiến lược mô hình hóa

này.

3.1.3.2 Giai đoạn ước lượng các tham số hồi quy

Các tham số của mô hính STAR được ước lượng bằng kỹ thuật ước lượng bình

phương bé nhất phi tuyến (NLS). Như thảo luận trong van Dijk và cộng sự (2002),

dưới sự giả định các sai số là phân phối chuẩn, NLS là tương đương với ược lượng

hợp lý cực đại (maximum likeliood). Nếu không, ước lượng NLS có thể được hiểu

như là ước lượng gần như hợp lý cực đại (quasi maximum likelihood). Việc tìm ra

giá trị khởi đầu tốt là quan trọng trong thủ tục này. Do đó, lý thuyết STAR đề xuất

một mạng lưới cấu trúc tìm kiếm cho ước lượng . Các giá trị cho mạng lưới

tìm kiếm được thiết lập từ 0 đến 100 với gia số là 1, trong khi được ước lượng

cho tất cả các giá trị của biến chuyển tiếp . Ứng với mỗi giá trị , tổng bình

phương phần dư được tính. Giá trị mà thỏa mãn tối thiểu của tổng đó được coi là giá

tri khởi đầu trong tiến trình NLS. Tiến trình này làm tăng độ chính xác của các ước

lượng và bảo đảm sự hội tụ của thuật toán NLS nhanh hơn. Cần lưu ý rằng khi xây

dựng mạng lưới, không phải là một thang đo tự do. Tham số chuyển tiếp do đó

được chuẩn hóa bằng việc chia nó cho độ lệch chuẩn của biến chuyển tiếp , gọi là

̂ . Khi đó, các hàm chuyển tiếp trở thành:

(5) { { ̂ } ̂

3.1.3.3 Giai đoạn đánh giá sự phù hợp của mô hình

Trong giai đoạn sau cùng, chất lượng của ước lượng mô hình STAR sẽ được

kiểm tra đối với những sai lầm giống như trong trường hợp của các mô hình tuyến

tính. Một vài kiểm định sự sai lệch có thể được sử dụng trong lý thuyết STAR, như

kiểm định LM về tự tương quan phần dư, kiểm định LM-type về không có ARCH

và kiểm định Jarque-Bera về phân phối chuẩn trong phần dư. Tuy nhiêu các kiểm

định khuyết tật trong mô hình STAR thường quan tâm là kiểm định không có tự

tương quan và kiểm định không có thành phần phi tuyến bị bỏ xót. Chúng ta mô tả

tóm tắt hai kiểm định như sau:

+ Kiểm định không còn sự phi tuyến chưa được mô hình hóa: Sau khi ước

lượng các tham số của mô hình STAR, một câu hỏi quan trọng là có hay không một

vài yếu tố phi tuyến còn lại không được mô hình hóa. Kiểm định giả thuyết không

còn các yếu tố phi tuyến chưa được mô hình hóa là lặp lại kiểm định tính tuyến tính

của mô hình STAR. Hồi quy để thực hiện kiểm định này được xác định như sau:

∑

(6)

Giả thuyết là không có yếu tố phi tuyến còn sót lại, đó là

. Sự lựa chọn của biến có thể là một tập con của các biến hoặc

nó có thể là . Cũng có thể loại trừ một vài thành phần trong phần phi tuyến thứ

hai bằng cách giới hạn tham số tương ứng bằng 0. Kiểm định thống kê F cũng được

sử dụng giống như cách kiểm định cho mô hình tuyến tính.

+ Kiểm định không có tự tương quan:

Hồi quy phương trình (1) thu được phần dư ̂ , tính giá trị trễ ̂ . Thực hiện hồi

quy phụ ̂ theo các giá trị trễ của nó ̂ ̂ :

(7) ̂ ̂ ̂ ̂

Để kiểm định hiện tượng tự tương quan cho mô hình STAR, thống kê kiểm

định F thường được sử dụng để kiểm định giả thuyết:

{

Với giá trị quan sát của thống kê kiểm định bằng:

{ } { }

Trong đó n là số các tham số trong mô hình, là tổng bình phương phần dư

của mô hình STAR và tổng bình phương phần dư của hồi quy phụ phương

trình (7).

Trong lý thuyết STAR, các kiểm định tự tương quan phần dư, sự thay đổi của

các tham số và phi tuyến còn lại là những cái rõ rệt nhất trong giai đoạn đánh giá,

tuy vậy, những kiểm định khác như kiểm định LM cho giả thuyết không có ARCH và kiểm định Jarque-Bera phân phối chuẩn phần dư có thể được sử dụng.4

3.2 Phương pháp nghiên cứu.

Nền tảng cho phương pháp nghiên cứu của luận văn này là mô hình lý thuyết

đối với các doanh nghiệp nhập khẩu của Shintani và cộng sự (2013) và liên quan

chặt chẽ với mô hình đã được phát triển bởi Devereux & Yetman (2010). Trong đó

đã chứng minh được rằng ERPT phụ thuộc vào các biến trễ lạm phát, và mô hình

này cũng chỉ ra rằng mức độ truyền dẫn tỷ giá theo thời gian có thể được tính xấp xỉ

4 Kiểm định Jarque-Bera cho phần dư phân phối chuẩn rất nhạy cảm với giá trị ngoại biên, và kết quả nên được xem xét cùng với một kiểm tra trực quan của phần dư.

bằng mô hình STAR với một hàm chuyển tiếp hình chữ U.

Luân văn sử dụng mô hình nghiên cứu tương tự như Shintani và cộng sự

(2013), có ba dự báo chính được kết hợp trong mô hình nghiên cứu ERPT. Thứ

nhất, lạm phát cao hơn (theo giá trị tuyệt đối) thì ERPT cũng sẽ lớn hơn. Thứ hai,

ERPT là một hàm đối xứng của các biến trễ lạm phát. Và cuối cùng, ERPT theo

thời gian là sự chuyển tiếp trơn với biến chuyển tiếp là sự kết hợp tuyến tính của

các biến trễ lạm phát.

Mô hình VECM và VAR tuy khắc phục được các nhược điểm của phương pháp

OLS truyền thống, nắm bắt được thuộc tính không dừng của chuỗi dữ liệu, tuy

nhiên vẫn ngầm định sự tuyến tính đối với cấu trúc dữ liệu vì vậy có thể sẽ không

giải thích được hoàn toàn các mối quan hệ kinh tế vĩ mô hiện nay. Thông thường

mô hình VECM và VAR được sử dụng để nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá trong dài

hạn. Do không thể mô hình hóa được ba yếu tố mà luận văn này hướng đến như đã

nói ở trên bằng mô hình VECM hoặc VAR, cho nên để có thể kết hợp các đặc tính

trên vào một mô hình cụ thể chỉ có thể sử dụng mô hình STAR giống như đề xuất

bởi Shintani cùng cộng sự (2013), và luận văn này sử dụng chủ yếu mô hình STAR

}

lũy thừa (ESTAR), trong đó hàm số chuyển tiếp là một hàm lũy thừa hình chữ U:

{

Trong đó zt là biến chuyển tiếp và (>0) là hệ số xác định tốc độ chuyển tiếp.

Đây là mô hình STAR được sử dụng phổ biến nhất đề xuất đầu tiên bởi Haggan và

Ozaki (1981) và được khái quát hóa sau đó bởi Granger và Teräsvirta (1994). Vì

t và chi phí biên

), vì vậy sẽ ước lượng mô hình ESTAR hai biến được xác định như sau

mục tiêu của của bài này là xác định mối quan hệ giữa lạm phát

(st+

) (

∑ (∑ (*) ∑

) (

giá cả nước ngoài,

t là

∑ )

), là tỷ giá danh nghĩa, lạm phát. Trong khi có nhiều khuyến nghị về việc lựa chọn biến chuyển tiếp như đã

Trong đó ~ i.i.d.(0,

đề cập trong phần mô hình hóa, thì ở đây sử dụng trung bình trượt của tỷ lệ lạm

. Bên cạnh đó, luận phát quá khứ như một một biến chuyển tiếp, ∑

văn cũng xem xét các biến trễ của lạm phát như là một biến chuyển tiếp .

Trong khuôn khổ mô hình ESTAR, sự quan tâm của luận văn là thu được ERPT

theo thời gian, được xác định như sau

Trong đó và để ERPT nằm trong khoảng [0,1].

Hơn nữa, ngoài mô hình chính trong phân tích là mô hình ESTAR, luận văn

cũng đồng thời xem xét những cách khác của mô hình STAR dựa theo một hàm

chuyển tiếp hình chữ U khác được xây dựng từ kết hợp của hai hàm logistic. Mô

hình STAR hai hàn logistic này đã được xem xét trong Granger và Teräsvirta

(1993) và Bec và cộng sự (2004) và thỉnh thoảng được gọi là mô hình LSTAR ba

trạng thái. Luận văn này gọi theo cách của Shintani là mô hình STAR hai hàm

logistic (DLSTAR) để nhấn mạnh đến sự hiện diện của hai hàm logistic. Hàm

chuyển tiếp trong mô hình DLSTAR được cho bởi

G(zt ; 1 , 2 , c1 , c2) = (1 + exp{ - 1(zt – c1)})-1 + (1 + exp{ 2(zt + c2})-1

Trong đó 1, 2 (>0) là hệ số xác định của chuyển tiếp giữa miền tăng và giảm,

tương ứng, c1, c2 là hệ số địa phương. Định nghĩa các biến và tham số khác vẫn

giống như trong mô hình ESTAR. Hàm số được quan tâm là ERPT, được tính tương

tự như sau:

Nguyên nhân xem xét mô hình DLSTAR này là hai lý do. Thứ nhất, như Van

Dijk và cộng sự (2002) đã chỉ ra, hàm chuyển tiếp mũ trong mô hình ESTAR sẽ sụp

đổ khi tham số tiến đến vô cùng. Do đó mô hình không lồng mô hình TAR với

một một sự chuyển dịch đột. Ngược lại, mô hình DLSTAR có lồng ghép mô hình

TAR vì cho phép 1 và 2 có xu hướng tiến đến vô cùng. Thứ hai, quan trọng hơn,

mô hình này có thể kết hợp cả sự điều chỉnh đối xứng ( 1 = 2 = và c1 = c2 = c) và

bất đối xứng ( 1 ≠ 2 , c1 ≠ c2) giữa vùng đồng biến và nghịch biến. Trong mô hình

ước lượng DLSTAR, luận văn này sẽ sử dụng cả kỹ thuật DLSTAR đối xứng và

DLSTAR bất đối xứng.

3.3 Dữ liệu

3.3.1 Mô tả dữ liệu

Tất cả số liệu được sử dụng trong luận văn này được thụ thập từ Tổng cục thống

kê, Chuyên trang Thống kê Hải quan, Worldbank, IMF, và các phương pháp tổng

hợp cùng với sự kế thừa từ những nghiên cứu trước. Bài này sử dụng số liệu theo

tháng, giai đoạn từ 01/1995 đến 05/2014 bao gồm chỉ số giá nhập khẩu (IMP) đại

diện cho mức giá của nhà xuất khẩu nước ngoài, tỷ giá hiệu lực danh nghĩa đa

phương (NEER) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) để tính lạm phát.

Các biến dùng trong mô hình được lấy log của thay đổi hàng tháng. Cụ thể được tính bằng . Trong đó là chỉ số giá nhập khẩu sau khi đã điều chỉnh tính

mùa vụ, NEER là tỷ giá hiệu lực danh nghĩa đa phương được tính toán cụ thể như trình bày bên dưới. Lạm phát được tính theo chỉ số giá tiêu dùng5 là

trong đó là số liệu được điều chỉnh tính mùa vụ. Các số

liệu được thu thập cụ thể như sau:

+ Chỉ số giá nhập khẩu (IMP) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) lấy năm gốc là năm

2010. Hai chuỗi dữ liệu này được tính sẵn và đã kiểm soát tính mùa vụ bởi

WorldBank, vì vậy bài nghiên cứu này chỉ sử dụng ngay mà không cần phải tính

5 Devereux và cộng sự (2010), Nogueira Jr. & Leon-Ledesma (2008, 2011) và nhiều tác giả khác cũng sử dụng chỉ số CPI để tính lạm phát.

toán gì thêm. Nhìn chung hai chỉ số này có cùng xu hướng biến động chung, thời kỳ

từ 1995 đến 2004 cả hai chỉ số ổn định qua các năm, và bắt đầu xu hướng tăng từ

2004 và tăng mạnh cùng với sự biến động từ năm 2008.

300

250

200

150

imp

cpi

100

1 0 - l u J

5 9 - n a J

8 0 - n a J

0 0 - n u J

3 1 - n u J

4 0 - t c O

8 9 - r p A

1 1 - r p A

9 0 - b e F

6 9 - b e F

3 0 - p e S

6 0 - c e D

2 0 - g u A

5 0 - v o N

7 9 - r a M

0 1 - r a M

9 9 - y a M

2 1 - y a M

Hình 6 : Chỉ số giá tiêu dùng và chỉ số giá nhập khẩu từ 01/1995 đến 05/2014.

+ Tuy là chỉ số giá nhập khẩu được tính toán theo đồng đô la Mỹ, nhưng bài

nghiên cứu này chỉ xem xét sự thay đổi của mức giá cả nên việc sử dụng IMP tính

theo USD là hoàn toàn phù hợp. Nhưng để đánh giá ERPT, bài này sử dụng NEER

chứ không phải một tỷ giá danh nghĩa riêng biệt USD/VND.

Để tính toán NEER trong thời kỳ nghiên cứu (từ tháng 01 năm 1995 đến tháng

05 năm 2014) luận văn này chọn 18 quốc gia có tỷ trọng mậu dịch (kể cả về trị giá

xuất khẩu và nhập khẩu) cao nhất đối với Việt Nam, chiếm hơn 85%. Bao gồm

Trung Quốc, Nhật, Hàn Quốc, Singapore, Đài Loan, Thái Lan, Malayxia, Hoa Kỳ,

Hồng Kông, Indonesia, Đức, Ấn Độ, Thụy Sỹ, Pháp, Nga, Ý, Hà Lan.

∏

Công thức được sử dụng để tính NEER như sau:

Trong đó t là thời gian theo tháng, n = 18 là số đối tác thương mại chính của

Việt Nam, là tỷ giá danh nghĩa của đồng tiền nước j so với VND tại thời điểm t

và được tính theo chỉ số, tỷ trọng mậu dịch với quốc gia j vào thời kỳ t.

Sử dụng đồng USD làm trung gian để tính tỷ giá hối đoái với các đồng tiền

khác. Tỷ trọng mậu dịch với mỗi quốc gia bằng giá trị mậu dịch với quốc gia đó

trong mỗi kỳ chia cho tổng giá trị mậu dịch của tất cả các quốc gia đã chọn trong

cùng kỳ. Sau đó sử dụng công thức tính NEER như trên để tính NEER trong thời kỳ

nghiên cứu.

Hình 7 : Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa từ 01/1995 đến 05/2014

neer

2.5

1.5

0.5

0 1 - n a J

5 9 - n a J

6 9 - n a J

7 9 - n a J

8 9 - n a J

9 9 - n a J

0 0 - n a J

1 0 - n a J

2 0 - n a J

3 0 - n a J

4 0 - n a J

5 0 - n a J

6 0 - n a J

7 0 - n a J

8 0 - n a J

9 0 - n a J

1 1 - n a J

2 1 - n a J

3 1 - n a J

4 1 - n a J

+ Lạm phát được dùng cho biến phụ thuộc và biến chuyển dịch, luận văn sử

dụng chỉ số giá tiêu dùng để tính lạm phát hàng tháng. Tốc độ lạm phát hàng tháng

được tính bằng trong đó là chỉ số giá tiêu dùng

được điều chỉnh theo chu kỳ. Trong hình 8, thời gian mẫu từ tháng 01 năm 1995

đến tháng 5 năm 2014 bao gồm trong đó giai đoạn lạm phát tương đối ổn định từ

1996 đến 2006 và môi trường lạm phát cao và biến động bắt đầu những năm từ

2007 đến cuối thời gian quan sát của mẫu. Trong đó đáng chú ý là vào năm 2008 do

bị tác động từ đại khủng hoảng kinh tế toàn cầu nên lạm phát 2008 cao hơn đáng kể.

Và các chính sách thắt chặt tiền tệ của chính phủ đã phát huy tác dụng ngay sau đó,

bằng chứng là lạm phát đã được kiềm chế trong 2009 và 2010, nhưng 2011 lạm phát

cao đã quay trở lại.

Hình 8 : Diễn biến của lạm phát từ 01/1995 đến 05/2014.

3.3.2 Thống kê mô tả

Bảng 3 cung cấp một số thống kê mô tả dữ liệu được sử dụng trong phân tích.

Trung bình của lạm phát hàng tháng lớn hơn đáng kể so với thay đổi của tỷ giá và

giá nhập khẩu, tuy nhiên độ lệch chuẩn của lạm phát lại thấp hơn nhiều, cho thấy sự

biến động của lạm phát là ít hơn tỷ giá và giá nhập khẩu. Giá trị phân vị 25% của

lạm phát là 0.17 cho thấy có đến hơn 75% quan sát lạm phát lớn hơn 0, số quan sát

lạm phát nhỏ hơn 0 chỉ khoảng 16.4%. Trong khi đó số quan nhỏ hơn 0 của tỷ giá

và giá nhập khẩu gần bằng với số quan sát lớn hơn 0.

Bảng 3: Thống kê mô tả số liệu được sử dụng trong mô hình thực nghiệm.

Biến Nội dung Phân vị Trung bình

Số quan sát 232 232 Độ lệch chuẩn 0.485 0.692 0.29 1.514 25% 50% 75% 0.17 0.48 0.82 -0.65 0.23 1.11

232 0.098 1.223 -0.18 0.01 0.21

232 0.39 2.136 -0.67 0.24 1.28 Lạm phát Thay đổi của tỷ giá hiệu lực danh nghĩa Thay đổi chỉ số giá nhập khẩu

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU & THẢO LUẬN

4.1 Kiểm định tính dừng.

Việc đầu tiên phải thực hiện khi sử dụng phương pháp ước lượng chuyển tiếp

trơn là phải kiểm định xem các biến có mặt trong phương trình hồi quy có tính dừng

hay không. Để xác định liệu rằng các biến có thể hiện hành vi không dừng hay

không phải thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị. Luận văn sử dụng kiểm định KPSS

kiểm định giả thuyết là dừng so với giả thuyết đối là nghiệm đơn vị. Kiểm định

sử dụng hồi quy chuỗi thời gian được phân tích đối với một hằng số và một xu

hướng thời gian:

Sau đó tính dừng của phần dư của những hồi quy này được kiểm định.

Kiểm định thống kê cho hồi quy với hằng số và xu hướng.

Để tăng thêm tính chính xác đối với kết luận về tính dừng của các chuỗi, luận

văn cũng thực hiện phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị ADF mà giả thuyết là

“không dừng” đối với các biến. Phương trình bên dưới cho thấy dạng tổng quát của

hồi quy kiểm định đối với kiểm định ADF bao gồm một hằng số và một xu hướng

thời gian tuyến tính.

∑

Kết quả kiểm định tính dừng đối với các biến ở bậc hiện tại (chuỗi dữ liệu gốc)

theo phương pháp KPSS và kiểm định nghiệm đơn vị ADF được cung cấp trong

bảng 4 bên dưới.

Bảng 4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị.

Biến KPSS ADF

Giá trị KPSS ở bậc hiện tại 0.11 0.14 Giá trị ADF ở bậc hiện tại -6.35 -12.76 Giá trị tới hạn (5%) 0.146 0.146

Giá trị tới hạn (5%) -3.429 -3.429 Lựa chọn độ trễ tối ưu trong kiểm định KPSS theo phương pháp Newey/West (1994), kiểm định KPSS với với xu hướng và hằng số. Lựa chọn độ trễ tối ưu trong kiểm định ADF theo chỉ số SIC, kiểm định ADF với xu hướng và hằng số.

Đối với kiểm định KPSS, giá trị kiểm định của biến và tương ứng

là 0.11 và 0.14, trong khi đó giá trị so sánh ở mức ý nghĩa 5% là 0.146. Giá trị

thống kê nhỏ hơn giá trị so sánh vì vậy chấp nhận giả thuyết : chuỗi dữ liệu là

dừng ở bậc hiện tại. Đối với kiểm định ADF, trị tuyệt đối giá trị kiểm định của biến

và tương ứng là 6.35 và 12.76, trong khi trị tuyệt đối giá trị so sánh ở

mức ý nghĩa 5% là 3.429. Trị tuyệt đối giá trị kiểm định lớn hơn trị tuyệt đối giá trị

so sánh vì vậy bác bỏ giả thuyết : Có một nghiệm đơn vị, vì vậy chấp nhận giả

thuyết đối là biến có tính dừng.

Theo kết quả kiểm định như trên, cho thấy rằng cả hai biến sử dụng trong mô

hình STAR đều dừng ở bậc hiện tại (chuỗi giá trị gốc) với mức ý nghĩa thống kê

thông thường, vì vậy khi tiến hành thực nghiệm không cần phải lấy sai phân các

biến này.

4.2 Kiểm định tuyến tính dựa theo chỉ định mô hình STAR.

Trước khi ước lượng các tham số của mô hình STAR, luận văn này thực hiện

kiểm định sự hiện diện cơ chế phi tuyến của mô hình STAR như đã thảo luận ở trên

về quy trình mô hình hóa cho mô hình STAR. Theo van Dijk và cộng sự (2002),

phương trình (*) sau khi thực hiện phép khai triển Taylor sẽ có dạng xấp xỉ như sau

(*’)

Sau đó, luận văn này sử dụng kiểm định thống kê LM và kiểm định F để kiểm định tính tuyến tính dựa theo phương trình phụ (*’), giả thuyết (hàm ý phương trình là tuyến tính).

Cố định độ trễ hồi quy N=6, và biến chuyển tiếp trong bài này là các giá trị

trễ của lạm phát và các kết hợp tuyến tính của các biến trễ lạm phát, d chạy từ 1 đến

6. Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng bên dưới. Cả hai kiểm định LM và

F đều cho thấy một bằng chứng của phi tuyến trong mối quan hệ giữa ERPT và lạm

phát, kết quả kiểm định đều bác bỏ giả thuyết đối với tất cả các trường hợp.

Bảng 5 : Kết quả kiểm định tính tuyến tính dựa theo chỉ định mô hình STAR.

Kiểm định d=3 d=4 d=5 d=6

LM Biến chuyển tiếp ∑ d=2 d=1 Linear AR

F Linear AR 118.76 (0.000) 3.30 (0.000) 92.30 (0.000) 2.56 (0.000) 93.56 (0.000) 2.60 (0.000) 87.53 (0.000) 2.43 (0.000) 85.65 (0.000) 2.38 (0.000) 85.93 (0.000) 2.37 (0.000)

Kiểm định d=2 d=3 d=4 d=5 d=6 Biến chuyển tiếp d=1

LM Linear AR

Linear AR F 96.54 (0.000) 2.68 (0.000) 75.78 (0.000) 2.11 (0.001) 118.76 (0.000) 3.30 (0.000) 83.51 (0.000) 2.32 (0.000) 67.06 (0.001) 1.86 (0.004)

47.63 (0.093) 1.32 (0.12) Độ dài trễ là N=6. Kiểm định thống kê LM, kiểm F được ký hiệu là tương ứng là LM, F. Số trong ngoặc bên dưới giá trị thống kê là giá trị của p_value.

Trong đó giả thuyết hàm ý mô hình là tuyến tính, số trong ngoặc đơn là giá

trị p_value của kiểm định. Kết quả cho thấy là bác bỏ giả thuyết trong tất cả các

trường hợp của biến , chỉ ngoại trừ biến . Việc bác bỏ giả thuyết với

mức ý nghĩa rất tốt (giá trị p_value bằng 0.000). Vì vậy kết luận rằng có tồn tại một

cơ chế phi tuyến đối với mô hình STAR đã chỉ định. Mức độ bác bỏ giả thuyết

tuyến tính là như nhau đối với hầu hết các trường hợp của biến chuyển tiếp , vì

vậy chưa xác định được biến chuyển tiếp nào là tốt nhất, cho nên sẽ thực hiện quy

trình chọn biến trong phần ước lượng mô hình.

4.3 Kết quả ước lượng từ mô hình ESTAR

Vì tính tuyến tính của mô hình STAR đã bị bác bỏ, và đến giai đoạn này chưa

xác định được mô hình STAR nào là phù hợp nhất để ước lượng ERPT, vì vậy luận

văn này lần lượt ước lượng các mô hình ESTAR, DLSTAR đối xứng và DLSTAR

bất đối xứng như đã nói đến trong phần phương pháp nghiên cứu ở trên. Trước tiên,

luận văn này sẽ ước lượng mô hình ESTAR, đây là mô hình chính trong phân tích

của luận văn này. Tính phi tuyến của mô hình ESTAR cho phép nhận diện sự bất

cân xứng của ERPT theo độ lớn của lạm phát.

Đối với ước lượng của mô hình ESTAR, đầu tiên là tìm độ dài trung bình trượt

và d trong biến chuyển dịch mà đặc tính kỹ thuật phù hợp nhất. Cố định độ dài trễ N = 6 và tìm ra giá trị của d từ 1 đến 6 theo biến chuyển tiếp ∑

để cho tổng bình phương phần dư từ hồi quy phi tuyến của (*) là nhỏ

nhất. Quy trình tìm kiếm này dẫn đễn lựa chọn d=5 tương ứng với biến chuyển tiếp

. Sau đó áp dụng phương pháp tiếp cận từ tổng quát đến cụ thể, ∑

giống như đề xuất của van Dijk và cộng sự (2002), đến bước kỹ thuật cuối cùng.

Bắt đầu với một mô hình có độ dài trễ N = 6, chúng ta tuần tự loại bỏ các biến trễ

mà trị tuyệt đối giá trị thống kê t của hệ số tương quan nhỏ hơn 1. Kết quả đặc tính

(3.599) (9.671) (1.990)

(1.393)

(1.391)

(2.897)

(1.162)

(1.438)

(1.386)

(5.094) (1.796)

(1.190)

(3.593)

(60.179)

(3.043)

̂ ̂

(3.869)

(3.526)

(2.466)

(

)

kỹ thuật cuối cùng và các ước lượng cho mô hình ESTAR như sau:

∑

} ̂ { (3.759)

Trong đó trị tuyệt đối thống kê t được cho trong ngoặc phía dưới hệ số ước

lượng, biểu thị hệ số xác định, se sai số chuẩn của hồi quy, obs là số quan sát,

LM (1) và LM (1 – 12) là p_value kiểm định thống kê nhân tử Lagrange cho hiện

tượng tương quan chuỗi bậc nhất, và cho đến bậc 12 ở phần dư.

Lưu ý là ước lượng của tham số chuyển tiếp được biểu diễn dưới dạng biến

chia cho độ lệch chuẩn của nó là 0.570. Mô hình chuyển dịch ∑

thực hiện tốt trong điều kiện phù hợp và các hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê.

Hơn nữa, không có bằng chứng tự tương quan trong phần dư.

Trong kết quả ước lượng mô hình ESTAR này, mục tiêu là thu được ERPT theo

̂ .

thời gian, ERPT hàm ý trong mô hình này là ̂

0.4

0.35

0.3

0.25

0.2

ERPT

0.15

0.1

0.05

-1

-0.05

Hình 9 : ERPT so với biến chuyển tiếp: Mô hình ESTAR

Theo các hệ số ước lượng, hình 9 thể hiện sự thay đổi của ERPT ̂

̂ theo giá trị của biến chuyển tiếp ∑

(những vòng tròn ̂

biểu thị các điểm dữ liệu thực tế). Đồ thị cho thấy phần lớn quan sát tập trung ở

vùng có mức ERPT rất thấp (đưới 0.05), tuy nhiên mức độ ERPT bắt đầu tăng

nhanh khi biến chuyển tiếp lớn hơn 1% và trở nên lớn nhất khi biến chuyển tiếp (là

trung bình của các biến trễ lạm phát) vượt quá 2.5% tính theo trị tuyệt đối.

Hình 10 và 11 lần lượt thể hiện ước lượng trơn của ERPT liên thời gian theo kỳ

hiện tại và theo trung bình trượt 12 tháng. Cả hai đồ thị đều minh họa hai thời kỳ

riêng biệt của ERPT. Đầu tiên là thời kỳ ERPT trong ngắn hạn là rất thấp và ổn định

từ 1995 đến 2007, và mức truyền dẫn xoay quanh ngưỡng giá trị không, tương ứng

với thời kỳ lạm phát vừa phải và ổn định (xem hình 8, diễn biến lạm phát trong suốt

thời kỳ quan sát). Trong suốt thời gian quan sát còn lại từ 2008 đến 2014, đồ thị

ERPT theo thời gian đã thể hiện sự biến động đáng kể và phản ánh được mức độ

truyền dẫn cao khi lạm phát gia tăng vào năm 2008 (thời gian đại khủng hoảng kinh

tế toàn cầu) và năm 2011. Ngoài ra, từ 2012 đến nay, mức truyền dẫn trong ngắn

hạn có xu hướng thấp và ổn định trở lại do lạm phát đã được kiềm chế bởi các chính

sách tiền tệ của chính phủ.

Hình 10 : ERPT theo thời gian (kết quả từ mô hình ESTAR)

0.25

0.2

0.15

0.1

0.05

-0.05

6 0 - c e D

1 1 - c e D

5 9 - c e D

6 9 - c e D

7 9 - c e D

8 9 - c e D

9 9 - c e D

0 0 - c e D

1 0 - c e D

2 0 - c e D

3 0 - c e D

4 0 - c e D

5 0 - c e D

7 0 - c e D

8 0 - c e D

9 0 - c e D

0 1 - c e D

2 1 - c e D

3 1 - c e D

Hình 11 : ERPT theo thời gian tính theo trung bình trượt 12 tháng (kết quả từ mô hình ESTAR)

Đồ thị về diễn biến của truyền dẫn tỷ giá theo thời gian đã thể hiện mối quan hệ

đồng biến nhưng theo cách phi tuyến giữa ERPT và lạm phát ở Việt Nam. Bởi vì

mức ERPT là không đáng kể trong môi trường lạm phát thấp và ổn định, nhưng khi

lạm phát tăng trên một ngưỡng nhất định (trong trường hợp này là 1%) thì ERPT

cũng gia tăng đáng kể, cụ thể là ERPT đã tăng từ mức gần bằng 0 lên mức gần bằng

0.4 khi lạm phát tăng cao trong những năm 2008 và 2011.

Kết quả ước lượng là tương tự như với nghiên cứu của Shintani và cộng sự

(2013) đã thực hiện ở Mỹ, mức độ truyền dẫn tỷ giá theo thời gian đã phản ánh

đúng các thời kỳ khác nhau của lạm phát. Tuy nhiên mức độ truyền dẫn tỷ giá ở Mỹ

là cao hơn so với Việt Nam và phần quan sát của lạm phát âm ở Việt Nam ngắn hơn

là do, thứ nhất, Shintani và cộng sự đã sử dụng chỉ số PPI để tính lạm phát, thứ hai

là môi trường lạm phát ở Việt Nam luôn cao hơn so với Mỹ.

4.4 Kết quả ước lượng mô hình DLSTAR đối xứng.

Tiếp theo, luận văn sẽ ước lượng mô hình DLSTAR. Có một vài lý do tại sao

cần thiết phải thực hiện ước lượng đối với mô hình DLSTAR. Thứ nhất, mô hình

DLSTAR có thể giải thích sự bất cân xứng của ERPT trong thời kỳ ổn định và biến

động của lạm phát. Thứ hai, Van Dijk và cộng sự (2002) đã chỉ ra, hàm chuyển tiếp

mũ trong mô hình ESTAR sẽ sụp đổ khi tham số tiến đến vô cùng. Do đó mô hình

ESTAR không lồng mô hình TAR với một một sự chuyển dịch đột ngột. Ngược lại,

mô hình DLSTAR có lồng ghép mô hình TAR vì cho phép 1 và 2 có xu hướng tiến

đến vô cùng. Thứ ba, quan trọng hơn, mô hình này có thể kết hợp cả sự điều chỉnh

đối xứng ( 1 = 2 = và c1 = c2 = c) và bất đối xứng ( 1 ≠ 2 , c1 ≠ c2).

Để chọn tham số trễ cho biến chuyển tiếp và trễ của hồi quy trong phương pháp

đối xứng của mô hình DLSTAR, chúng ta sử dụng quy trình tương tự như sử dụng

cho mô hình ước lượng ESTAR. Chúng ta chọn d = 6 và kết quả ước lượng như

(3.725) (9.178) (1.231)

(1.766)

(2.652)

(2.646)

(1.049) (10.692)

(1.624) (1.935) (4.919)

(70.746)

(2.743)

(1.395)

(8.183)

(5.634)

(3.441)

( 22.005) )

∑ ( }) ̂ ̂ ( { (2.773)

( 22.005) )

∑ ( }) ( { (2.773)

Trong trường hợp mô hình DLSTAR đối xứng, như trong hình 12, hình dạng

̂ ̂ giống như một hàm số của biến

ngụ ý của truyền dẫn tỷ giá ̂

phần nào giống với hình dạng hàm chuyển tiếp của chuyển tiếp ∑

trường hợp mô hình TAR hai giai đoạn. Ngoài việc giống với hình dạng của mô

hình ngưỡng, sự thay đổi của biến chuyển tiếp cũng lớn hơn, kết quả là các điểm số

liệu ERPT trên hình vẽ là cao hơn và truyền dẫn là hoàn toàn khi trung bình trượt

của lạm phát vượt 2.5%. Vì vậy, sự thay đổi theo thời gian của ERPT dựa vào mô

hình DLSTAR đối xứng thể hiện trong hình 13 trở nên lớn hơn so với dựa vào mô

hình ESTAR thể hiện trong hình 10.

Hình 12 : ERPT so với biến chuyển tiếp: Mô hình DLSTAR

Hình 13 : ERPT liên thời gian: Mô hình DLSTAR đối xứng

Hình 14 : ERPT liên thời gian theo trung bình trượt 12 tháng: Mô hình DLSTAR

Tuy nhiên, do dữ liệu lạm phát của Việt Nam trong thời kỳ 1995 – 2014 có ít

quan sát lạm phát nhỏ hơn không (hay giảm phát), vì vậy hình 12 cho thấy hình

dạng đồ thị có một nữa phía bên trái là không đầy đủ. Nhưng chúng ta vẫn thấy

được ERPT là bất cân xứng theo độ lớn của tỷ lệ lạm phát trung bình, phần lớn

những điểm ERPT trên hình 12 tập trung ở vùng có giá trị ERPT < 0.2 tương ứng

với tỷ lệ lạm phát bình quân 1.5.

Một lần nữa, kết quả ước lượng từ mô hình DLSTAR đối xứng cũng phản ánh

mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát tương tự với bài nghiên cứu của Shintani và

cộng sự (2013). Sự khác biệt trong kết quả ước lượng ở Việt Nam và Mỹ cũng là

mức độ truyền dẫn tỷ giá ở Mỹ cao hơn. Do số quan sát lạm phát âm ở Việt Nam rất

ít (chỉ 17% tổng số quan sát) trong khi ở Mỹ số quan sát lạm phát lớn hơn không và

nhỏ hơn không là gần bằng nhau, vì vậy mà hình 12 có phần đuôi phía bên trái rất

ngắn còn ở Mỹ thì thể hiện sự đối xứng rõ ràng.

4.5 Kết quả ước lượng mô hình DLSTAR bất đối xứng.

Mô hình STAR cuối cùng được xem xét trong luân văn này là mô hình

DLSTAR bất đối xứng, mục đích xem xét mô hình này là nắm bắt sự điều chỉnh bất

đối xứng ( 1 ≠ 2 , c1 ≠ c2) của ERPT trong hai miền tăng và giảm của lạm phát.

Tương tự như việc thực hiện các mô hình STAR bên trên, để tổng bình phương

. Sau đó lần lượt loại bỏ các biến trễ mà trị tuyệt đối giá trị thống kê t phần dư của hồi quy là nhỏ nhất ta chọn d = 6 với biến chuyển tiếp là ∑

của hệ số hồi quy nhỏ hơn 1. Kết quả ước lượng cuối cùng cho mô hình DLSTAR

(3.183) (10.472) (2.294)

(1.565)

(2.669)

(2.762)

(1.502) (11.078)

(1.968) (2.430) (1.481)

(2.598)

(5.360)

(1.430)

(8.278)

(5.818)

(2.784)

bất cân xứng như sau:

(

(2.561) )

∑

(

(0.402) )

∑

}) ( ̂ ̂ ̂ ̂ ( { (24.543)

}) { (2.829)

Hình 15 : ERPT so với biến chuyển tiếp: mô hình DLSTAR bất cân xứng.

ERPT

1.2

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

Hình 16 : ERPT liên thời gian: mô hình DLSTAR bất đối xứng.

̂ ̂ ̂ ̂ so với

Những điểm trên hình 15 hàm ý ERPT ̂

cho phép sự điều chỉnh bất cân xứng. Kết quả biến chuyển tiếp ∑

tương tự như mô hình DLSTAR đối xứng. Tuy nhiên, giá trị ước lượng của

, sự chuyển tiếp sẽ nhanh hơn trong vùng lạm phát âm, nhưng do mẫu dữ liệu của

Việt Nam có ít quan sát lạm phát âm, và càng ít các quan sát lạm phát âm bé hơn

-1% nên hình 15 cho thấy phần đồ thị ERPT khi lạm phát âm là quá ngắn. Đường di

chuyển của ERPT được ước lượng bằng mô hình DLSTAR bất cân xứng là rất

giống với mô hình DLSTAR đối xứng.

4.6 Kiểm định việc lựa chọn mô hình STAR.

Cuối cùng luận văn này thực hiện kiểm định để xem mô hình STAR nào là phù hợp nhất. Như đã thảo luận trong Teräsvirta (1994), phương trình (*’) có thể được

dùng để chọn mô hình phù hợp nhất trong số những mô hình STAR đã đề xuất.

Trong trường hợp của luận văn này, kiểm định F cho giả thuyết H0: β3 = 0 và giả

thuyết đối H1:β3 ≠ 0 có thể được dùng để kiểm định cho mô hình ESTAR so với mô

hình DLSTAR bất đối xứng (F3). Tương tự, kiểm định F cho giả thuyết H0:

β1=0|β3=0 và giả thuyết đối H1: β1≠0|β3=0 có thể được dùng để kiểm định cho mô

hình DLSTAR so với mô hình ESTAR (F1|3). Cuối cùng, kiểm định F cho H0:

β1=β3=0 và H1: β1≠0 và β3≠0 có thể được dùng để kiểm định cho mô cho mô hình

DLSTAR đối xứng so với mô hình DLSTAR (F13).

Bản chất của kiểm định lựa chọn mô hình STAR là để xem mô hình STAR với

hàm chuyển tiếp lũy thừa (ESTAR) hay mô hình STAR với hàm chuyển tiếp

logistic (LSTAR) là phù hợp hơn với dữ liệu. Tuy nhiên, trong trường hợp mô hình

STAR với hàm chuyển tiếp logistic, thay vì sử dụng một hàm chuyển tiếp logistic

thông thường, luận văn này sử dụng hàm chuyển tiếp là sự kết hợp của hai hàm

logistic. Vì vậy việc kiểm định lựa chọn trong trường hợp này là lựa chọn giữa các

mô hình ESTAR, DLSTAR đối xứng và DLSTAR bất đối xứng.

Bảng 6 trình bày kết quả kiểm định để chọn một mô hình STAR thích hợp trong

số các mô hình ESTAR, DLSTAR đối xứng và DLSTAR bất đối xứng. Ta thấy có 4

trên 6 trường hợp, giả thuyết không của mô hình ESTAR so với mô hình DLSTAR

bất đối xứng không thể bị bác bỏ (xem với d lớn hơn 1). Mặt khác, bằng chứng

cho thấy ủng hộ việc chấp nhận mô hình DLSTAR đối xứng hơn kỹ thuật mô hình

ESTAR và mô hình DLSTAR bất đối xứng , tuy nhiên bằng chứng chấp

nhập mô hình DLSTAR đối xứng so với ESTAR là mạnh mẽ hơn bằng chứng chấp

nhận mô hính DLSTAR đối xứng so với mô hình DLSTAR bất đối xứng. Trong khi

những bằng chứng đôi khi đan xen nhau, thì kỹ thuật mô hình DLSTAR đối xứng

và ESTAR có lẽ hơi tốt hơn DLSTAR bất đối xứng.

Bảng 6 : Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình STAR.

Biến chuyển tiếp ∑ Kiểm

định

ESTAR (DLSTAR bất đối xứng)

DLSTAR đối xứng (ESTAR)

DLSTAR đối xứng 2.42 (0.01) 2.26 (0.02) 2.44 (0.00) 1.58 (0.10) 1.21 (0.28) 1.42 (0.10) 1.18 (0.30) 2.04 (0.02) 1.62 (0.04) 2.01 (0.03) 1.43 (0.16) 1.76 (0.02) 1.40 (0.17) 1.14 (0.32) 1.29 (0.18) (DLSTAR bất đối xứng)

1.39 (0.17) 1.29 (0.23) 1.36 (0.13) Độ dài trễ là N=6, là kiểm định F cho so với . là kiểm định F cho so với . là kiểm định F cho so với . Theo các giả thuyết không, ba thiết lập kiểm định thống kê F theo phân phối F. Số trong ngoặc là p_value.

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN

Luận văn này đã áp dụng mô hình STAR, một mô hình chuỗi thời gian phi

tuyến rất thuận tiện trong nghiên cứu mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm

phát. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm với số liệu của Việt Nam từ 01/1995 đến

05/2014 đã cho thấy một vài kết luận quan trọng. Đầu tiên là trong môi trường lạm

phát ổn định thì sự truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát là không đáng kể, điều

này có thể được giải thích bởi chính sách ổn định giá của chính phủ, hay nói theo

lập luận của Devereux và cộng sự (2010) là do giá tiêu dùng cứng nhắc. Thứ hai,

trong môi trường lạm phát cao thì mức độ ERPT cũng gia tăng đáng kể, bằng chứng

là kết quả từ mô hình ESTAR đã cho thấy ERPT tăng lên gần 0.4 vào năm 2008 và

gần 0.3 trong năm 2011, tương ứng với lạm phát của năm 2008 và 2011 là 23.12%

và 18.68%. Tương tự, kết quả từ mô hình DLSTAR cũng cho thấy ERPT gần bằng

1 trong năm 2008 và gần 0.8 trong năm 2011. Những kết luận này này cũng phù

hợp với lập luận của Taylor (2000) là trong cơ chế lạm phát thấp và ổn định sẽ kéo

theo sự suy giảm trong mức độ truyền dẫn tỷ giá, ERPT sẽ thấp hơn trong môi

trường lạm phát ổn định so với thời kỳ lạm phát cao hơn.

Kết quả ước lượng còn cho thấy rằng sự truyền dẫn là bất cân xứng đối với mức

độ lạm phát. Vì trong môi trường lạm phát thấp và ổn định, truyền dẫn tỷ giá vào

chỉ số lạm phát là không đáng kể, nhưng trong môi trường lạm phát cao thì truyền

dẫn tăng nhanh và đạt mức hoàn toàn khi lạm phát vượt qua một giá trị ngưỡng nhất

định. Luận văn này cũng đã cung cấp thêm bằng chứng về mối quan hệ phi tuyến

giữa ERPT và lạm phát.

Tuy nhiên hạn chế của luận văn này là sử dụng chỉ số giá tiêu dùng thay vì chỉ

số giá sản xuất để tính lạm phát, vì vậy có thể chưa phản ánh đúng mức giá cả hàng

hóa sản xuất cuối cùng của nhà sản xuất. Do số liệu về chỉ số giá sản xuất chỉ được

Tổng cục thống kê tính toán trong thời gian gần đây (từ năm 2001), và số liệu theo

quý nhưng luận văn sử dụng dữ liệu theo tháng và trong thời kỳ dài từ 1995 - 2014.

Một hướng tiếp cận khác từ luận văn này là chúng ta có thể mở rộng bằng cách

thêm vào mô hình biến tăng trưởng sản lượng, các biến đại diện cho sự bất ổn kinh

tế vĩ mô và làm theo cách của Nogueira Jr. và Leon-Ledesma (2008, 2011) để có

thể chỉ ra nguồn gốc phi tuyến của ERPT.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT

[1] Bạch Thị Phương Thảo (2011). Truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào các chỉ số giá tại Việt Nam giai đoạn 2001 – 2011.

[2] Nguyễn Thị Ngọc Trang & Lục Văn Cường. Sự chuyển dịch tỷ giá hối đoái vào các mức giá tại Việt Nam. Tạp chí Phát triển và Hội nhập. Số 7 (17) - Tháng 11-12/2012.

TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH

[1] Bussière, M. (2007). “Exchange Rate Pass-Through to Trade Prices: The Role of Nonlinearities and Asymmetries”. European Central Bank Working Paper no. 822.

[2] Calvo, G.A., Reinhart, C.M., 2002. Fear of floating. Quarterly Journal of Economics 117 (2), 379-408.

[3] Choudhri, E.U., Hakura, D.S., 2006. Exchange rate pass-through to domestic prices: does the inflationary environment matter? Journal of International Money and Finance 25 (4), 614-639.

[4] Choudhri, E.U., Faruqee, H., Hakura, D.S., 2005. Explaining the exchange rate pass-through in different prices. Journal of International Economics 65 (2), 349- 374.

[5] Correa, A. & Minella, A. [2006]. “Nonlinear mechanisms of exchange rate passthrough: a Phillips curve model with threshold for Brazil”. Working Paper 122, Central Bank of Brazil.

[6] Coughlin, C. C. & Pollard, P. S. (2004). “Size Matters: Asymmetric Exchange Rate Pass- Through at the Industrial Level”. Federal Reserve Bank of St. Louis, Working Paper No. 2003-029C.

[7] Devereux, M.B., Yetman, J., 2010. Price adjustment and exchange pass- through. Journal of International Money and Finance 29, 181-200.

[8] Felix P. Hüfner and Michael Schröder (2002). "Exchange Rate Pass-Through to Consumer Prices: A European Perspective"

[9] Gil-Pareja, S. (2000). “Exchange Rates and European Countries’ Export Prices: An Empirical Test for Asymmetries in Pricing to Market Behavior”. Weltwirtschaftliches Archiv, 136(1), pp. 1–23.

[10] Goldberg, P.K., Knetter, M.M., 1997. Goods prices and exchange rates: what have we learned? Journal of Economic Literature 35, 1243-1272.

[11] Knetter, M. (1994). “Is Export Price Adjustment Asymmetric? Evaluating the Market Share and Marketing Bottlenecks Hypotheses”. Journal of International Money and Finance, 13(1), pp. 55–70.

[12] Laflèche, T. (1996), The impact of exchange rate movements on consumer prices, Bank of Canada Review, Winter 1996-1997, 21-32.

[13] McCarthy,J.(2000),Pass-Through of Exchange Rates and Import Prices to Domestic Inflation in Some Industrialised Economies, Federal Reserve Bankof NewYork Staff Report No.111.

[14] Menon, J. (1995), Exchange rate pass-through, Journal of Economic Surveys 9 (2), 197-231.

[15] Nogueira Jr., R. P. & Leon-Ledesma, M. (2008). “Exchange Rate Pass- Through Into Inflation: The Role of Asymmetries and NonLinearities”. Working paper, Studies in Economics 0801, Department of Economics, University of Kent.

[16] Nogueira Jr., R. P. & Leon-Ledesma, M. (2011). “Does exchange rate pass- through respond to mesures of macroecomic instabiltity?” Journal of Applied Economics, XIV, No. 1, pp. 167–180.

[17] Olivei, G. P. (2002). “Exchange Rates and the Prices of Manufacturing Products Imported into the United States”. New England Economic Review, First Quarter, pp. 3–18.

[18] Przystupa, J. & Wróbel, E. (2011). “Asymmetry of the Exchange Rate Pass- Through: An Exercise on Polish Data”. Eastern European Economics, 49 (1), pp. 30–51.

[19] Shintani, M., A., Terada-Hagiwara & Y., Tomoyoshi (2013). “Exchange Rate Pass-Through and Inflation: A Nonlinear Time Series Analysis”. Journal of International Money and Finance 32 (2013) 512-527.

[20] Taylor, J.B., 2000. Low inflation, pass-through, and the pricing power of firms. European Economic Review 44, 1389-1408.

[21] Teräsvirta, T., 1994. Specification, estimation, and evaluation of smooth the American Statistical transition autoregressive models. Journal of Association 89, 208-218.

[22] van Dijk, D., Teräsvirta, T., Franses, P., 2002. Smooth transition autoregressive models: a survey of recent developments. Econometrics Reviews 21, 1-47.

[23] Vo Van Minh (2009). “Exchange Rate Pass-Through and Its Implications For Inflation in Vietnam”

PHỤ LỤC

Bộ dữ liệu sử dụng để tính toán các biến trong mô hình thực nghiệm.

Thời gian 01-01-95 01-02-95 01-03-95 01-04-95 01-05-95 01-06-95 01-07-95 01-08-95 01-09-95 01-10-95 01-11-95 01-12-95 01-01-96 01-02-96 01-03-96 01-04-96 01-05-96 01-06-96 01-07-96 01-08-96 01-09-96 01-10-96 01-11-96 01-12-96 01-01-97 01-02-97 01-03-97 01-04-97 01-05-97 01-06-97 01-07-97 01-08-97 01-09-97 01-10-97 01-11-97 01-12-97 01-01-98 01-02-98 cpi 39.55439 39.98862 40.24903 40.71463 41.49284 41.93719 42.20674 42.49688 42.74839 42.94917 43.05772 43.14421 43.35176 43.4734 44.04571 44.19294 44.03089 43.89411 43.87847 43.87601 44.04873 44.25221 44.70368 45.11714 45.24608 45.11311 45.07809 44.94172 44.76687 44.9148 45.30478 45.50026 45.81416 46.09956 46.34076 46.73527 47.04038 47.11904 imp 0.866857 0.868363 0.872144 0.876168 0.877344 0.876979 0.877449 0.875106 0.875186 0.876058 0.87484 0.8742 0.859009 0.857373 0.85587 0.857183 0.857855 0.856137 0.853489 0.854332 0.850818 0.849079 0.84784 0.847334 0.811689 0.810798 0.812846 0.812815 0.811722 0.810084 0.808519 0.809417 0.80809 0.80708 0.806352 0.802257 0.769408 0.770628 neer 1.021990477 1.024592227 1.059234325 1.092197157 1.084532283 1.091542021 1.081329164 1.051596935 1.034148073 1.035959308 1.035283495 1.030220881 1.022306514 1.023006526 1.026512124 1.020591872 1.02131958 1.013298286 1.011168214 1.01819567 1.007958991 1.002429874 1.003535832 1.002415556 1.005033916 0.977329102 0.975202514 1.003601087 1.012481934 1.028977331 1.005121224 0.981689346 0.967132316 0.964800167 0.978764297 0.93732971 0.871938197 0.924500661

01-03-98 01-04-98 01-05-98 01-06-98 01-07-98 01-08-98 01-09-98 01-10-98 01-11-98 01-12-98 01-01-99 01-02-99 01-03-99 01-04-99 01-05-99 01-06-99 01-07-99 01-08-99 01-09-99 01-10-99 01-11-99 01-12-99 01-01-00 01-02-00 01-03-00 01-04-00 01-05-00 01-06-00 01-07-00 01-08-00 01-09-00 01-10-00 01-11-00 01-12-00 01-01-01 01-02-01 01-03-01 01-04-01 01-05-01 01-06-01 01-07-01 01-08-01 01-09-01 46.94785 47.81569 48.58224 48.68224 48.69023 49.37616 49.96266 50.25466 50.37655 50.70935 51.27269 51.22382 51.14611 50.94523 50.8496 50.77406 50.82345 50.73677 50.5414 50.14972 50.44575 50.62068 50.54867 50.3648 50.11593 49.85813 49.64706 49.47797 49.43103 49.56974 49.60461 49.80262 50.3538 50.34896 50.20622 49.44529 49.41188 49.24335 49.2011 49.28108 49.44754 49.5236 49.92704 0.768357 0.766953 0.765136 0.764877 0.762841 0.760427 0.75978 0.760068 0.758975 0.756045 0.741483 0.738337 0.738061 0.738607 0.73942 0.739546 0.738811 0.741214 0.742535 0.742803 0.742507 0.741356 0.732212 0.735572 0.736898 0.738226 0.738882 0.738499 0.738735 0.738889 0.739127 0.739832 0.739462 0.737465 0.711207 0.710264 0.709711 0.708095 0.706208 0.705729 0.706516 0.706138 0.704798 0.956808689 0.958902527 0.960272461 0.93545422 0.934587139 0.970185433 1.014251109 1.06232822 1.062569554 1.068553679 1.073222471 1.057770744 1.037181439 1.033568094 1.041316869 1.035367994 1.045964168 1.060157401 1.070934251 1.091297445 1.086307869 1.091988104 1.109460464 1.087320325 1.095543458 1.095591384 1.062909741 1.089365315 1.08772229 1.087968495 1.096385908 1.067738418 1.087395353 1.099799041 1.077015974 1.063972253 1.040787272 1.055276497 1.045187849 1.049930964 1.059741842 1.104988488 1.095771197

01-10-01 01-11-01 01-12-01 01-01-02 01-02-02 01-03-02 01-04-02 01-05-02 01-06-02 01-07-02 01-08-02 01-09-02 01-10-02 01-11-02 01-12-02 01-01-03 01-02-03 01-03-03 01-04-03 01-05-03 01-06-03 01-07-03 01-08-03 01-09-03 01-10-03 01-11-03 01-12-03 01-01-04 01-02-04 01-03-04 01-04-04 01-05-04 01-06-04 01-07-04 01-08-04 01-09-04 01-10-04 01-11-04 01-12-04 01-01-05 01-02-05 01-03-05 01-04-05 50.01104 50.22588 50.64237 50.95229 51.07486 50.97115 51.00886 51.21629 51.35772 51.54629 51.68772 51.93287 52.32887 52.56459 52.6683 52.90402 53.03602 53.04545 53.09259 53.08316 53.01716 53.08316 53.1303 53.31888 53.46031 53.87517 54.24288 54.6106 55.19517 55.98718 56.30775 56.85461 57.39204 57.89176 58.3349 58.69319 58.96662 59.20234 59.49463 59.90949 60.28663 60.7392 61.13521 0.702647 0.7029 0.703437 0.695912 0.695312 0.695382 0.696893 0.697397 0.699986 0.702084 0.706174 0.70756 0.707948 0.708682 0.708944 0.740812 0.744657 0.744133 0.743238 0.744678 0.744455 0.745445 0.746882 0.748843 0.751844 0.754096 0.755301 0.804007 0.810319 0.826905 0.834604 0.833582 0.8305 0.829021 0.827043 0.826974 0.826802 0.827297 0.826954 0.849275 0.85127 0.855555 0.857543 1.078438808 1.075216242 1.069161012 1.058331428 1.063942249 1.058874894 1.081918445 1.106598837 1.127746714 1.156681658 1.147502679 1.144030481 1.145485482 1.162838978 1.170092594 1.190805238 1.183145908 1.187146035 1.190391192 1.220418054 1.227097805 1.215183168 1.224669647 1.222216834 1.243424291 1.247141913 1.261884886 1.282941662 1.293495679 1.293086349 1.269886691 1.260944996 1.27364698 1.281965197 1.270564368 1.275939219 1.288982682 1.310206326 1.331238721 1.326164617 1.338290148 1.333843316 1.324882442

01-05-05 01-06-05 01-07-05 01-08-05 01-09-05 01-10-05 01-11-05 01-12-05 01-01-06 01-02-06 01-03-06 01-04-06 01-05-06 01-06-06 01-07-06 01-08-06 01-09-06 01-10-06 01-11-06 01-12-06 01-01-07 01-02-07 01-03-07 01-04-07 01-05-07 01-06-07 01-07-07 01-08-07 01-09-07 01-10-07 01-11-07 01-12-07 01-01-08 01-02-08 01-03-08 01-04-08 01-05-08 01-06-08 01-07-08 01-08-08 01-09-08 01-10-08 01-11-08 61.44635 61.74807 62.19121 62.53064 63.24722 63.81294 64.24665 64.6898 65.22723 65.43466 65.50066 65.64209 66.00981 66.29266 66.72638 67.11295 67.56553 68.05582 68.67811 68.93268 69.44183 69.77183 69.97926 70.32812 70.79955 71.38412 72.2327 72.81727 73.42071 74.39185 75.52329 77.60701 79.2476 80.82218 83.58476 85.38563 88.59136 90.49595 91.76881 93.48482 93.90911 94.2674 93.76768 0.857171 0.858593 0.856524 0.856615 0.85712 0.859067 0.858094 0.858984 0.879345 0.880624 0.88019 0.881925 0.879646 0.880503 0.884947 0.88474 0.883101 0.883162 0.884267 0.884247 0.929114 0.931423 0.931582 0.932465 0.933072 0.935908 0.937959 0.938987 0.946662 0.954214 0.958721 0.961416 1.034126 1.054003 1.06509 1.063381 1.069798 1.10163 1.107716 1.103319 1.096552 1.080543 1.063093 1.327221711 1.307953467 1.295411215 1.3058705 1.304966708 1.292941707 1.287492106 1.292366604 1.313559484 1.30215239 1.309232647 1.322718398 1.350797649 1.335744069 1.342717875 1.350181421 1.350136268 1.35028527 1.371305742 1.376114502 1.370753116 1.378502765 1.377802643 1.400482584 1.393792333 1.397989303 1.411238407 1.415906354 1.426202604 1.439657101 1.45585886 1.457253488 1.459242443 1.47542858 1.498158376 1.515783869 1.512867516 1.547098122 1.58021697 1.517562005 1.50941513 1.488643824 1.494359787

01-12-08 01-01-09 01-02-09 01-03-09 01-04-09 01-05-09 01-06-09 01-07-09 01-08-09 01-09-09 01-10-09 01-11-09 01-12-09 01-01-10 01-02-10 01-03-10 01-04-10 01-05-10 01-06-10 01-07-10 01-08-10 01-09-10 01-10-10 01-11-10 01-12-10 01-01-11 01-02-11 01-03-11 01-04-11 01-05-11 01-06-11 01-07-11 01-08-11 01-09-11 01-10-11 01-11-11 01-12-11 01-01-12 01-02-12 01-03-12 01-04-12 01-05-12 01-06-12 92.97567 93.03225 92.84367 92.96625 93.2491 93.51311 94.11654 94.89911 95.46483 96.18141 97.05827 97.7277 98.93457 100 100.726 101.7254 101.8197 102.0083 102.4609 102.8474 103.4226 104.7709 106.3832 108.4103 110.4563 111.9649 113.0681 115.7835 119.6493 122.2798 124.0524 125.9099 127.4184 128.2387 129.2193 129.7002 130.3602 131.0956 131.567 132.1328 132.2836 132.5948 132.8493 1.04607 0.996408 0.993329 0.98024 0.965143 0.968092 0.96892 0.963059 0.9645 0.963745 0.967299 0.969453 0.969275 1 1.000029 1.005411 1.012105 1.017092 1.014206 1.011057 1.016281 1.024187 1.031828 1.038159 1.044501 1.126978 1.135856 1.144535 1.150821 1.143759 1.140526 1.137923 1.139792 1.138606 1.13253 1.127949 1.123152 1.11206 1.113816 1.114822 1.11308 1.108303 1.105551 1.536583371 1.545349036 1.537036462 1.5468137 1.531147394 1.570358349 1.578211158 1.589527149 1.603634931 1.627887429 1.646459817 1.668200902 1.703772819 1.732606566 1.710383275 1.771522548 1.769087895 1.774994348 1.752710138 1.775509089 1.824938254 1.866255039 1.884812118 1.84613512 1.836722434 1.849394291 1.921384229 2.015854118 2.03200281 2.033602196 2.039392514 2.074853592 2.066510479 2.04217865 2.043799437 2.038834274 2.038041152 2.01576824 2.045038665 2.035077617 2.025539727 2.019162759 2.013228394

01-07-12 01-08-12 01-09-12 01-10-12 01-11-12 01-12-12 01-01-13 01-02-13 01-03-13 01-04-13 01-05-13 01-06-13 01-07-13 01-08-13 01-09-13 01-10-13 01-11-13 01-12-13 01-01-14 01-02-14 01-03-14 01-04-14 01-05-14 132.8965 133.9525 136.4982 138.0916 138.7328 139.1477 140.2037 140.7034 140.8731 141.0711 141.1465 141.9197 142.7777 144.06 145.0217 146.106 146.6528 147.5108 147.7843 147.1903 147.0583 147.3788 147.9163 1.112654 1.113849 1.115734 1.113701 1.112345 1.112109 1.099577 1.098297 1.096227 1.093337 1.092968 1.090988 1.087967 1.087604 1.086831 1.086251 1.084371 1.083507 1.087012 1.089982 1.092292 1.091106 1.090118 2.004013134 2.004712887 2.010103097 2.033785695 2.026623134 2.026261971 2.009245196 2.001749769 1.963521957 1.975936261 1.981037734 1.99401267 1.996678347 1.984936433 1.984178526 2.013342051 2.00799038 2.004690507 1.986974261 2.009538823 1.993514514 2.010045967 2.016388651

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát ở Việt Nam, bằng chứng thực nghiệm từ mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR)

MỐI QUAN HỆ GIỮA TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ VÀ LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM, BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TỪ MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN (STAR)

MỐI QUAN HỆ GIỮA TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ VÀ LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM, BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TỪ MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN (STAR)

LỜI CAM ĐOAN

TÓM TẮT

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU

CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT & TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

neer

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU & THẢO LUẬN

ERPT

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Có thể bạn quan tâm

Bài tập lớn: Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh tế

Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời tại các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Luận văn Thạc sĩ: Chế tạo và nghiên cứu tính chất điện, từ của vật liệu multiferroic Ba₀.₇Ca₀.₃TiO₃/ NiFe₂O₄

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu vật liệu biến hóa dạng chuỗi một chiều chế tạo từ kim loại đồng trên đế FR-4 hoạt động tại tần số MHz ứng dụng trong truyền năng lượng không dây

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng tác động tới môi trường biển của việc xả nước thải từ sự cố nhà máy điện hạt nhân Fukushima sử dụng công cụ ERICA

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mô hình đầu dò nơtron và gamma sử dụng nhấp nháy EJ-276 ghép nối với mảng nhân quang silicon

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng ảnh hưởng của bức xạ ion hóa đến sức khỏe cư dân khu vực mỏ đất hiếm Đông Pao, xã Bản Hon, huyện Tam Đường, tỉnh Lai Châu

Luận văn Thạc sĩ: Sử dụng phương pháp nhiễu xạ neutron khảo sát cấu trúc tinh thể và pha trật tự từ trong vật liệu Pr2FeCrO6

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu phân lập, xác định cấu trúc và hoạt tính ức chế NO của các hợp chất thứ cấp từ chủng vi nấm biển Aspergillus sp. CL251

Luận văn Thạc sĩ: Phân tích một số hợp chất bisphenol thôi nhiễm từ bao bì nhựa lên một số mẫu thực phẩm nền tinh bột

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và đánh giá hoạt tính kháng khuẩn, kháng nấm của loài hoa mộc (Osmanthus fragrans (Thunb.) Lour.) ở Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và đánh giá tác dụng kháng viêm của loài côi Turpinia montana (Blume) Kurz

Luận văn Thạc sĩ: Tổng hợp và đặc trưng tính chất vật liệu composite có cấu trúc nano chitosan–cyclodextrin/TiO₂–Ag

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chế tạo và khảo sát một số tính chất của màng phủ trên cơ sở nhựa epoxy gốc nước và khung cơ kim - ZIF

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp một số dẫn xuất napthoquinone chứa nguyên tố flo bằng phản ứng đa thành phần

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu điều chế vật liệu Bioglass và tổ hợp lai với polymer ALG-F127 định hướng ứng dụng trong điều trị nội nha

Luận văn Thạc sĩ: Khảo sát thành phần hóa học và hoạt tính ức chế enzyme α-glucosidase trên một số hợp chất phân lập từ thịt quả bình bát nước (Annona glabra L.).

Luận văn Thạc sĩ: Tổng hợp và đánh giá hoạt tính chống ung thư của hợp chất lai chứa khung tetrahydro-β-carboline và imidazo[1,5-a]pyridine

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp một số dẫn xuất của benzazole

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chiết tách lignin từ vỏ sầu riêng Ri6 (Durio zibethinus Murr.) và tổng hợp vật liệu biocomposite định hướng ứng dụng trong bảo quản sau thu hoạch

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

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