BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
LÊ THỊ HIẾU HẠNH
MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI
THỰC VÀ CHÊNH LỆCH LÃI SUẤT THỰC -
BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT
NAM VÀ MỘT SỐ NƯỚC CHÂU Á
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2014
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
LÊ THỊ HIẾU HẠNH
MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI
THỰC VÀ CHÊNH LỆCH LÃI SUẤT THỰC -
BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT
NAM VÀ MỘT SỐ NƯỚC CHÂU Á
Chuyên ngành: Tài chính-Ngân hàng
Mã số: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO
Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2014
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và
chênh lệch lãi suất thực - Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam và một số
nước Châu Á” là công trình nghiên cứu cá nhân dưới sự hướng dẫn khoa học của
TS. Nguyễn Khắc Quốc Bảo. Các số liệu sử dụng trong bài luận văn là trung thực,
có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng. Bên cạnh đó, bài luận văn còn sử dụng một số thông
tin, ý kiến đánh từ các nghiên cứu của các tác giả khác và được nêu rõ trong phần
tài liệu tham khảo. Kết quả của nghiên cứu này chưa từng được công bố trong bất
kỳ công trình nào khác.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2014
Tác giả
Lê Thị Hiếu Hạnh
MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG, SƠ ĐỒ
DANH MỤC HÌNH
TÓM TẮT ........................................................................................ 1
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ........................................................... 2
1.1. Lý do chọn đề tài ................................................................................. 2
1.2. Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................... 3
1.3. Phương pháp nghiên cứu ................................................................... 4
1.4. Bố cục bài nghiên cứu ........................................................................ 5
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ MỐI QUAN HỆ DÀI HẠN GIỮA TỶ GIÁ THỰC VÀ CHÊNH LỆCH LÃI SUẤT THỰC ............................................... 6
2.1. Khung lý thuyết về mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá .................. 6
2.1.1. Lý thuyết ngang giá sức mua (PPP) ....................................................... 6
2.1.2. Giả định của Fisher ................................................................................. 7
2.1.3. Lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa UIP ............................. 8
2.2. Các bằng chứng thực nghiệm của mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực .................................................................. 9
2.2.1. Các nghiên cứu tìm kiếm bằng chứng về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực trong trường hợp không xem xét đếm điểm gãy cấu trúc…… .............................................................................................................. 12
2.2.2. Các nghiên cứu tìm kiếm bằng chứng về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực trong trường hợp có xem xét đếm điểm gãy cấu trúc……. ............................................................................................................. 17
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................... 20
3.1. Mô hình lý thuyết .............................................................................. 20
3.2. Phương pháp ước lượng ................................................................... 22
3.2.1. Phương pháp chung của bài nghiên cứu .............................................. 22
3.2.2. Các phương pháp kiểm định cụ thể ..................................................... 25
3.2.2.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu ......................................... 25
3.2.2.2. Kiểm định đồng liên kết ................................................................ 28
3.2.2.3. Mô hình thể hiện mối quan hệ giữa các biến số ........................... 32
3.3. Dữ liệu nghiên cứu ............................................................................ 35
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................... 37
4.1. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực giữa đồng Việt Nam và Dollar Mỹ ............................................................ 37
4.1.1. Kết quả kiểm định tính dừng ............................................................... 37
4.1.2. Kết quả kiểm định đồng liên kết .......................................................... 45
4.1.3. Đánh giá mối quan hệ trong dài hạn và kiểm định tính ổn định của mô hình…… ............................................................................................................ 51
4.2. Mở rộng nghiên cứu cho các nước trong khu vực ......................... 56
4.2.1. Kết quả kiểm định tính dừng ............................................................... 56
4.2.2. Kết quả kiểm định đồng liên kết .......................................................... 59
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN ............................................................ 62
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC
DANH MỤC BẢNG, SƠ ĐỒ
Bảng Tên bảng Trang
Bảng 4.1 37 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF trường hợp Việt Nam và Mỹ
Bảng 4.2 38 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị DF-GLS trường hợp Việt Nam và Mỹ
Bảng 4.3 39 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị S&L trường hợp Việt Nam và Mỹ
Bảng 4.4 45 Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen Trace Test trường hợp Việt Nam và Mỹ
Bảng 4.5 47 Kết quả kiểm định đồng liên kết S&L không xem xét đến điểm gãy cấu trúc trường hợp Việt Nam và Mỹ
Bảng 4.6 48 Kết quả kiểm định đồng liên kết S&L có xem xét đến điểm gãy cấu trúc trường hợp Việt Nam và Mỹ
Bảng 4.7 52 Kết quả ước lượng phương trình dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực trường hợp Việt Nam và Mỹ
Bảng 4.8 56 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF và DF-GLS trường hợp các nước Châu Á và Mỹ
Bảng 4.9 58 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị S&L trường hợp các nước Châu Á và Mỹ
Bảng 4.10 59 Kết quả kiểm định đồng liên kết S&L có xem xét điểm gãy cấu trúc trường hợp các nước Châu Á và Mỹ
DANH MỤC HÌNH
Tên hình Trang Hình
Chuỗi tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ trong giai đoạn từ Hình 4.1 42 tháng 1/1996 đến tháng 5/2014
Chuỗi lãi suất thực Mỹ trong giai đoạn từ tháng 1/1996 Hình 4.2 43 đến tháng 5/2014
Chuỗi lãi suất thực Việt Nam trong giai đoạn từ tháng Hình 4.3 44 1/1996 đến tháng 5/2014
Kết quả kiểm định đồng liên kết lãi suất thực Việt Nam Hình 4.4 46 và lãi suất thực Mỹ
Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình VECM với Hình 4.5 54 lãi suất tiền nghiệm
Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình VECM với Hình 4.6 55 lãi suất hậu nghiệm
1
TÓM TẮT
Bài nghiên cứu tiến hành nhằm tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa
tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực trong dài hạn.
Các bằng chứng được tìm kiếm trong mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất
thực hai nước Việt Nam và Mỹ, sau đó bài viết mở rộng nghiên cứu sang một số quốc
gia khác trong khu vực Châu Á bao gồm Malaysia, Indonesia, Philippine, Thái Lan và
Hàn Quốc nhằm củng cố kết quả tìm được.
Một vấn đề mà bài viết đặc biệt quan tâm là sự xuất hiện của điểm gãy cấu trúc trong
chuỗi dữ liệu, và nhân tố này có thể gây ra tác động dẫn đến sự sai lệch của các kết qủa
kinh tế lượng. Do đó một điểm đặc biệt của bài nghiên cứu này là sẽ xem xét đến vai
trò của điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu khi tìm kiếm bằng chứng về mối quan hệ
giữa giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực. Bài viết tiến hành kiểm định
song song hai phương pháp: phương pháp kiểm định truyền thống không xem xét đến
điểm gãy cấu trúc và phương pháp mới có xem xét đến sự xuất hiện của điểm gãy cấu
trúc trong chuỗi dữ liệu. Từ đó đưa ra kết quả cuối cùng và làm nổi bật vai trò của việc
xem xét đến yếu tố điểm gãy cấu trúc trong quá trình nghiên cứu.
Kết quả thu được sau khi tiến hành nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng tồn tại mối
quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực giữa hai quốc gia.
Và điểm gãy cấu trúc đóng vai trò quan trọng trong việc khẳng định mối quan hệ đó ở
một số quốc gia trong bộ dữ liệu nghiên cứu.
2
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
1.1.
Lý do chọn đề tài
Lãi suất và tỷ giá là hai yếu tố nhạy cảm trong nền kinh tế và là các công cụ hữu hiệu
của chính sách tiền tệ. Lãi suất và tỷ giá luôn có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, ảnh
hưởng lẫn nhau và cùng tác động lên các hoạch định của nền kinh tế. Chính vì thế,
những nghiên cứu về tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực giữa hai quốc gia
từ lâu đã là một trong những vấn đề trọng tâm của lĩnh vực tài chính quốc tế và được
các nhà kinh tế học đặc biệt quan tâm. Mối quan hệ về mặt lý thuyết và thực nghiệm
giữa hai biến số này luôn là một câu hỏi được nghiên cứu và tranh luận rất nhiều giữa
các nhà kinh tế học.
Trong khi hầu hết các mô hình lý thuyết truyền thống ủng hộ cho sự tồn tại mối quan
hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực, thì các bằng chứng thực
nghiệm về sự tồn tại mối quan hệ này còn rất mơ hồ. Điều này đã đặt ra câu hỏi: Liệu
thực tế có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất
thực hay không? Nếu mối quan hệ này thực sự tồn tại, nó sẽ trở thành một công cụ hữu
hiệu cho các nhà làm chính sách đưa ra các quyết định hiệu quả trong việc tác động
đến các biến số kinh tế nhằm đạt mục tiêu kinh tế-xã hội. Bên cạnh đó, sự biến động
của tỷ giá hối đoái thực theo chênh lệch lãi suất thực cũng là một trong những công cụ
giúp các nhà quản trị rủi ro tài chính dự đoán chính xác hơn về tỷ giá trong tương lai
nhằm hoạch định các chiến lược đề phòng rủi ro và kinh doanh hiệu quả. Vì vậy, hàng
loạt các bài nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến vấn đề này đã ra đời, ta có thể kể
đến các nghiên cứu của Campbell & Clarida (1987), Meese & Rogoff (1988), Edison
& Pauls (1993) và nhiều nghiên cứu khác. Tuy nhiên, sau rất nhiều nghiên cứu được
tiến hành, người ta vẫn tìm thấy rất ít các bằng chứng ủng hộ cho mối quan hệ giữa tỷ
giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực.
3
Những thất bại trong việc tìm kiếm mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và
chênh lệch lãi suất thực trong các nghiên cứu trước đó được nhấn mạnh là do ba lý do
sau: thứ nhất - khả năng dữ liệu không dừng và nó kéo theo việc xác định các mối quan hệ
dài hạn; thứ hai – phương pháp ước lượng không phù hợp và nỗ lực cải thiện khả năng của
kiểm định thống kê bằng cách mở rộng bộ dữ liệu; và cuối cùng - vấn đề điểm gãy cấu
trúc trong các mô hình chuỗi thời gian (người ta nhận thấy việc mô hình hóa các biến
kinh tế thành tuyến tính là không chính xác khi chúng bị lệ thuộc vào cú sốc bất
thường, làm ảnh hưởng đến tính hữu dụng của kết quả thống kê. Cụ thể, các phép kiểm
định nghiệm đơn vị thông thường và kiểm định đồng liên kết có xu hướng chấp nhận
giả thiết H0 khi xuất hiện điểm gãy cấu trúc trong một chuỗi thời gian). Vì thế những
nghiên cứu gần đây đã đưa ra những quan điểm mới với các phương pháp thực nghiệm
cải tiến nhằm khắc phục những thiếu sót của các phương pháp trước đây, từ đó tìm ra
được các bằng chứng cho thấy sự tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực
và lãi suất thực, đồng thời nêu bật lên tầm quan trọng của việc kiểm định đối với điểm
gãy hoặc phi tuyến tính khi xem xét mối quan hệ này. Ta có thể kể đến các bài nghiên
cứu của Edison và Melick (1999), Nakagawa (2002)...
Tiếp theo xu hướng đó, bài viết này đã tiến hành nghiên cứu đề tài “Mối quan hệ giữa
tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực - Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam
và một số nước Châu Á” dựa trên bài nghiên cứu gốc “Structural breaks in the real
exchange rate and real interest rate relationship” của Joseph P. Byrne và Jun Nagayasu.
Qua đó, đề tài này hy vọng sẽ cung cấp thêm được bằng chứng thực nghiệm tại Việt
Nam và mở rộng sang một số nước Châu Á trong mối quan hệ giữa hai biến số kinh tế
trọng yếu là tỷ giá thực và lãi suất thực.
1.2.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu nhằm tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ giá hối
đoái thực và chênh lệch lãi suất thực. Tuy nhiên, rõ ràng các biến chuỗi thời gian trong
4
tài chính và kinh tế thường có các cấu trúc dữ liệu thay đổi khác nhau dẫn đến các mối
quan hệ cơ bản của những biến số trong mô hình thay đổi đáng kể. Do đó, một điểm
đặc biệt của bài viết là sẽ xem xét đến vai trò của điểm gãy cấu trúc trong việc tìm
kiếm bằng chứng về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực.
1.3.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp của bài nghiên cứu sẽ được thực hiện thông qua hai hướng tiếp cận:
hướng tiếp cận truyền thống không có xem xét đến hiện tượng điểm gãy cấu trúc và
hướng tiếp cận thứ hai có xem xét đến hiện tượng này trong quá trình nghiên cứu về
mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực. Ở cả hai hướng tiếp cận đều có
chung một quy trình phương pháp như sau:
Thứ nhất, tính dừng của chuỗi dữ liệu sẽ được kiểm tra thông qua các kiểm định
nghiệm đơn vị ADF, DF-GLS và kiểm định nghiệm đơn vị có xét đến điểm gãy cấu
trúc được xây dựng theo phương pháp của Saikkonen và Lütkepohl.
Thứ hai, bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ dài hạn giữa các biến đang nghiên
cứu sẽ được xác nhận thông qua các kiểm định đồng liên kết Johansen và kiểm định
đồng liên kết của Saikkonen và Lütkepohl trong cả hai trường hợp không xét và có xét
đến điểm gãy cấu trúc.
Thứ ba, mô hình VECM được sử dụng để ước lượng mối quan hệ dài hạn giữa các biến
và sau đó bài viết sẽ tiến hành một số kiểm định nhằm kiểm tra độ ổn định của mô
hình.
Dữ liệu tỷ giá thực, lãi suất thực của Việt Nam, Mỹ cũng như một số nước Châu Á
khác nhằm phục vụ cho bài viết sẽ được tính toán từ các dữ liệu tỷ giá danh nghĩa, lãi
suất danh nghĩa, tỷ lệ lạm phát, chỉ số CPI. Những dữ liệu trên sẽ được thu thập từ
nguồn dữ liệu tài chính quốc tế của IMF với khoảng thời gian của dữ liệu kéo dài từ
5
tháng 1/1996 đến tháng 5/2014 đối với dữ liệu Việt Nam và từ tháng 1/1994 đến tháng
5/2014 đối với dữ liệu các nước còn lại.
1.4.
Bố cục bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu được trình bày trong năm phần theo thứ tự sau.
Đầu tiên, bài viết sẽ trình bày một cách tổng quát về đề tài trong chương một bao gồm
lý do chọn đề tài, mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu, cũng như phương pháp nghiên
cứu của bài viết.
Sau đó khung lý thuyết về mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá và các nghiên cứu thực
nghiệm về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực sẽ được
giới thiệu trình bày tóm tắt trong chương hai.
Phần tiếp theo bài viết sẽ trình bày về cách thu thập và xử lý bộ dữ liệu phục vụ cho bài
nghiên cứu, sau đó xây dựng mô hình lý thuyết và phương pháp thực nghiệm phù hợp
với đặc tính các chuỗi dữ liệu.
Sau khi tiến hành các kiểm định và thực hiện mô hình hồi quy, chương bốn sẽ trình bày
về các kết quả nghiên cứu thu được, cụ thể là kết quả của kiểm định tính dừng, kiểm
định đồng liên kết trong hai trường hợp không xét và có xét đến điểm gãy cấu trúc, và
kết quả hồi quy mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi dữ liệu mà bài nghiên cứu xem xét.
Cuối cùng, trong chương 5 bài viết tổng kết lại công trình nghiên cứu, trình bày những
điểm hạn chế đề tài còn gặp phải, từ đó đưa ra hướng phát triển tiếp theo của bài
nghiên cứu
6
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
VỀ MỐI QUAN HỆ DÀI HẠN GIỮA TỶ GIÁ THỰC VÀ
CHÊNH LỆCH LÃI SUẤT THỰC
2.1.
Khung lý thuyết về mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá
Như đã đề cập trên đây, do tầm quan trọng của việc tìm ra mối quan hệ giữa tỷ giá hối
đoái thực và chênh lệch lãi suất thực trong điều hành nền kinh tế vĩ mô nói chung và
đối với hoạt động xúc tiến thương mại nói riêng, cho nên, từ nhiều năm trước, các nhà
nghiên cứu đã tỏ ra rất quan tâm đến mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh
lệch lãi suất thực.
Mối quan hệ giữa hai biến số kinh tế là tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực
được xây dựng dựa trên ba nền tảng cơ bản, đó là: lý thuyết ngang giá sức mua (PPP),
giả định của Fisher và lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa rủi ro (UIP).
2.1.1. Lý thuyết ngang giá sức mua (PPP)
Lý thuyết về ngang giá sức mua đã trở thành lời giải thích quan trọng cho tỷ giá hối
đoái danh nghĩa và tỷ giá hối đoái thực của thế giới trong suốt những năm 1970 và
1980.
Trong hình thức tuyệt đối, lý thuyết ngang giá sức mua cho thấy rằng giá trị của tỷ
giá hối đoái danh nghĩa bằng với tỷ lệ mức giá của hai quốc gia và được định nghĩa
như sau:
Trong đó, S là tỷ giá giao ngay danh nghĩa, P và P* theo thứ tự là mức giá nội địa và
nước ngoài. Lý thuyết ngang giá sức mua tuyệt đối cho thấy rằng sự thay đổi trong tỷ
giá hối đoái danh nghĩa được xác định bởi sự thay đổi giá tương ứng ở hai quốc gia.
7
Hình thức tương đối của lý thuyết này là một cách khác giải thích cho khả năng bất
hoàn hảo của thị trường như chi phí vận chuyển, thuế quan, và hạn ngạch… Hình thức
này công nhận rằng do các bất hoàn hảo của thị trường, giá cả của các hàng hoá giống
nhau ở các nước khác nhau thì không nhất thiết giống nhau khi được tính bằng một
đồng tiền chung. Tuy nhiên, tỷ lệ thay đổi của giá cả hàng hoá sẽ phần nào giống nhau
khi được tính bằng một đồng tiền chung, miễn là chi phí vận chuyển và các hàng rào
mậu dịch là không thay đổi. Theo đó, chỉ số giá cả hàng hoá tiêu dùng trong nước (Ph)
sau khi có lạm phát sẽ tăng lên một tỷ lệ là (1 + Ih), chỉ số giá cả nước ngoài cũng thay
đổi theo lạm phát nước đó và tăng (1 + If). Lý thuyết ngang giá sức mua phát biểu rằng
khi có sự chênh lệch trong lạm phát giữa hai nước, tỷ giá hối đoái không giữ nguyên
mà sẽ điều chỉnh đê duy trì ngang giá trong sức mua.
( ) ( ) ( )
Tỷ giá thực. Khi ngang giá sức mua tồn tại, giá cả rổ hàng hoá trong nước sẽ bằng giá
cả của rổ hàng hoá mua ở nước ngoài nếu tính theo một đồng tiền chung. Tỷ giá quy
đổi bằng đồng tiền chung này gọi là tỷ giá theo ngang giá sức mua Sppp. Đây là tỷ giá
cân bằng giữa sức mua trong nước và ngoài nước. Chính phủ các nước sử dụng thước
đo chênh lệch giữa tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá PPP để thực hiện mục tiêu điều hành
cán cân tài khoản vãng lai. Một trong những thước đo này là tỷ giá thực. Tỷ giá thực
cho thấy tỷ giá danh nghĩa đã được điều chỉnh theo lạm phát trong và ngoài nước, và
nó đo lường sức mua của một đơn vị ngoại tệ trong nền kinh tế nước ngoài trong mối
quan hệ tương đối với sức mua của một lương nội tệ tương đương ở nền kinh tế trong
nước.
Một tỷ giá hối đoái thực được xác định như sau:
2.1.2. Giả định của Fisher
8
Theo Fisher, lãi suất danh nghĩa sẽ tương đương với lãi suất thực và lạm phát, được thể
hiện qua phương trình sau:
(1 + lãi suất danh nghĩa) = (1 + lãi suất thực) x (1 + tỷ lệ lạm phát)
Với giả định thị trường là hoàn hảo và các dòng vốn có thể dịch chuyển tự do, lãi suất
thực ở các quốc gia sẽ tiến về mức cân bằng. Lúc này một sự chênh lệch trong lãi suất
danh nghĩa thể hiện chênh lệch trong lạm phát. Fisher đã dùng giả định là lãi suất thực
là ngang nhau giữa các nước cùng với giả định ngang giá sức mua tồn tại để đi đến kết
luận rằng: Một nước có lãi suất cao tương đối so với một nước khác thì đồng tiền nước
đó sẽ giảm giá tương ứng với chênh lệch lãi suất.
2.1.3. Lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa UIP
Lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa UIP giải thích mối quan hệ giữa chênh
lệch lãi suất và biến động tỷ giá hối đoái. UIP được dựa trên giả định Fisher “Chênh
lệch lãi suất giữa các quốc gia là kết quả của chênh lệch trong lạm phát”.
Tỷ suất sinh lợi thực (r) của các nhà đầu tư khi đầu tư vào thị trường chứng khoán, thị
trường tiền tệ nước ngoài tuỳ thuộc vào hai yếu tố: lãi suất nước ngoài (if) và phần trăm
thay đổi trong giá ngoại tệ (ef).
R = (1 + if) (1 + ef)
Lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa phát biểu rằng: “Trong điều kiện thị
trường hiệu quả, tỷ suất sinh lợi từ đầu tư trong nước tính trung bình sẽ bằng tỷ suất
sinh lợi có hiệu lực từ đầu tư nước ngoài”.
r = ih
( ) ( )
rf = (1 + if) (1 + ef) -1 = ih
9
Như vậy, lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa cho rằng: “Trong điều kiện thị
trường hiệu quả thì tỷ giá hối đoái giữa đồng nội tệ và ngoại tệ sẽ thay đổi một giá trị
gần bằng chênh lệch lãi suất danh nghĩa giữa hai đồng tiền để duy trì trạng thái cân
bằng ngang giá lãi suất không phòng ngừa trên thị trường”.
2.2.
Các bằng chứng thực nghiệm của mối quan hệ giữa tỷ giá hối
đoái thực và chênh lệch lãi suất thực
Từ những lý thuyết nền tảng trên, rất nhiều bài nghiên cứu đã cố gắng tìm ra bằng
chứng của mối quan hệ cân bằng dựa trên cách tiếp cận ban đầu này và nhiều kết quả
hỗn hợp khác nhau đã được đưa ra. Đơn cử như các bài nghiên cứu của Campbell và
Clarida (1987), Meese & Rogoff (1988) và Edison và Pauls (1993).
Vào những năm đầu, do không có nhiều các phương pháp thực nghiệm, cho nên mặc
dù có rất nhiều các nhà nghiên cứu đã xem xét về sự tồn tại của mối quan hệ giữa tỷ
giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực, song hầu như các nhà nghiên cứu này đều
không thể tìm ra bằng chứng nào về sự tồn tại của mối quan hệ này. Mãi đến những
năm sau này, với sự xuất hiện của các phương pháp thực nghiệm cải tiến nhằm khắc
phục những thiếu sót trong các phương pháp truyền thống trước đây, thì ta mới quan
sát được các bằng chứng cho thấy sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối
đoái thực và chênh lệch lãi suất thực. Vì vậy, bài viết sẽ đi từ những bài nghiên cứu đã
được thực hiện từ rất lâu trước đây nhằm đưa ra một cái nhìn sơ lược về quá trình thực
hiện các cuộc nghiên cứu thực nghiệm đối với mối quan hệ giữa hai biến số kinh tế
quan trọng này.
Một số điểm của phương pháp luận được nhấn mạnh trong nghiên cứu thực nghiệm về
mô hình tỷ giá hối đoái cũng ảnh hưởng đến cách tiếp cận của chúng ta. Bao gồm: tính
biến động của dữ liệu và ý nghĩa của nó trong việc xác định mối quan hệ dài hạn; mối
bận tâm về tính kém hiệu quả của những số liệu thống kê trong kiểm định (chẳng
hạn như không thể bác bỏ giả thuyết H0 - giả thuyết sai trong kiểm định nghiệm đơn vị
10
hoặc trong kiểm định đồng liên kết) và những nỗ lực cải thiện độ mạnh của các thống
kê kiểm định bằng cách mở rộng khoảng thời gian và phạn vi bao phủ của bộ dử liệu
xem xét; và cuối cùng là vấn đề thay đổi cấu trúc trong các mô hình chuỗi thời gian.
Những bài nghiên cứu thực nghiệm thường sử dụng các kỹ thuật đồng liên kết đơn
phương trình hoặc hệ phương trình (single-equation/ system-of-equation cointegration
techniques) để khám phá bằng chứng cho các mối quan hệ cân bằng và cũng là để cung
cấp những ước lượng đáng tin cậy trong dài hạn. Ta có thể kể đến các bài nghiên cứu
của Campbell & Clarida (1987), Meese & Rogoff (1988) và Edison &Pauls (1993)
đã sử dụng phương pháp đơn phương trình nhằm tiếp cận đến mối quan hệ giữa tỷ giá
hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực. Tuy nhiên, do tính kém hữu hiệu của các
kiểm định thống kê, do đó, các tác giả đã không phát hiện ra bằng chứng cụ thể nào về
sự tồn tại mối quan hệ đang xem xét.
Từ sự quan tâm đến tính kém hữu hiệu của các giá trị thống kê kiểm định, hai giải pháp
cho các bài nghiên cứu khi xem xét các giả thiết cụ thể trong các nghiên cứu về tỷ giá
hối đoái đã được đề xuất, đó là: việc mở rộng khoảng mẫu bằng cách mở rộng chuỗi
thời gian (time series) hay dữ liệu chéo (the cross sectional dimension) của bộ dữ liệu.
Các bộ dữ liệu bảng bao gồm chuỗi thời gian và dữ liệu chéo đã được sử dụng để xác
định mối quan hệ tỷ giá hối đoái-lãi suất. Ví dụ: Chortareas and Driver (2001) đã sử
dụng phương pháp bảng (a panel approach) nhằm đánh giá mối quan hệ giữa tỷ giá hối
đoái thực và lãi suất thực. Và hai ông đã thành công trong việc tìm thấy bằng chứng rất
thuyết phục có liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái - chênh lệch lãi suất,
mặc dù sự tồn tại của mối quan hệ này chỉ tập trung vào mối quan hệ song phương giữa
các nền kinh tế mở cửa tự do nhỏ mà không phải G7. MacDonald và Nagayasu (2000)
cũng sử dụng các phương pháp đồng liên kết bằng bảng (panel cointergration methods)
và tìm thấy nhiều bằng chứng hơn nghiêng về ủng hộ cho sự liên kết giữa tỷ giá hối
đoái thực và lãi suất thực trong các quốc gia công nghiệp. Tuy nhiên, có nhiều sự khác
11
biệt nghiêm trọng trong hệ số ước lượng được dùng để lấy mẫu từng phần trong bảng
dữ liệu, điều này có thể gây ra sai lệch trong việc ước lượng biến động (xem Pesaran &
Smith, 1995). Campbell và Perron (1991) thì đề xuất rằng việc mở rộng khoảng thời
gian của các bộ dữ liệu sẽ là một cách để cải thiện tính hiệu quả của kiểm định thống
kê. Điều này đã dẫn đến các tập dữ liệu mở rộng vượt ra khỏi thời kỳ hậu Bretton
Woods của tỷ giá hối đoái thả nổi (xem ví dụ, Lothian & Taylor, năm 1996).
Tuy nhiên, Campbell và Perron (1991) cũng đã cho rằng việc mở rộng khoảng thời
gian như đã được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm có thể xuất hiện sự thay
đổi cấu trúc trong dữ liệu và vì thế sẽ dẫn đến những vấn đề lớn hơn về tính hiệu quả
của những kiểm định này. Perron (1989) đã đưa ra quan điểm cho rằng, khi có sự thay
đổi cấu trúc trong chuỗi thời gian đơn biến thì có thể suy ra chuỗi thời gian này là
không dừng. Tương tự như vậy, đối với một vector đồng liên kết, việc mở rộng đến
khoảng thời gian có sự tồn tại sự chuyển đổi cấu trúc (breaks) trong mối quan hệ cân
bằng, có thể đưa ta đi đến kết luận cho các kiểm định là không có đồng liên kết và chấp
nhận giả thiết H0 (tức không có mối quan hệ cân bằng nào), trong khi thực tế lại tồn tại
mối quan hệ này. Cũng cùng quan điểm như Perron, Edison và Melick (1999) cho
rằng trạng thái chuyển đối cấu trúc trong mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực - lãi
suất thực là rất quan trọng khi ta sử dụng các kiểm định hệ phương trình cho tính đồng
liên kết. Gần đây thì Saikkonen và Lütkepohl (2000, 2002) đã đề xuất một cách tiếp
cận hệ thống cho việc kiểm tra các mối quan hệ cân bằng giữa các biến dựa trên mô
hình tự hồi quy vector (VAR) cùng các thay đổi cấu trúc.
Đến đây, chúng ta đã có một cái nhìn tổng quát về những bài nghiên cứu trước đây và
sau đây bài viết sẽ đi sâu vào xem xét từng bài nghiên cứu cụ thể để tìm hiểu sâu hơn
về quá trình thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm với hai biến số kinh tế quan trọng
này. Và bài viết sẽ tiếp cận theo hai nhóm, nhóm thứ nhất là các nghiên cứu tìm kiếm
bằng chứng về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực trong trường
12
hợp không xem xét đếm điểm gãy cấu trúc, và nhóm thứ hai là các nghiên cứu tìm
kiếm bằng chứng về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực trong
trường hợp có xem xét đếm điểm gãy cấu trúc.
2.2.1. Các nghiên cứu tìm kiếm bằng chứng về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và
chênh lệch lãi suất thực trong trường hợp không xem xét đếm điểm gãy cấu trúc
Rất nhiều bài nghiên cứu đã cố gắng tìm ra bằng chứng của mối quan hệ cân bằng và
nhiều kết quả hỗn hợp khác nhau đã được đưa ra.
Campbell và Clarida (1987) với bài nghiên cứu “The dollar and real interest rates”
đã tiến hành điều tra mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực của đồng Đôla và chênh
lệch lãi suất thực.
Vấn đề nghiên cứu: xem xét xem khả năng mà sự dịch chuyển của tỷ giá hối đoái thực
có phản ánh sự dịch chuyển của tỷ giá hối đoái cân bằng dài hạn cũng như những
chênh lệch lãi suất thực.
Dữ liệu nghiên cứu: tác giả sử dụng dữ liệu của Mỹ, Canada, Anh, Đức và Nhật từ
10/1979 đến 3/1986.
Phương pháp tiếp cận: Các tác giả đã sử dụng phương pháp state-space để ước lượng
tầm quan trọng của sự chuyển đổi trong tỷ giá hối đoái cân bằng dài hạn, mức độ kéo
dài của các chênh lệch lãi suất ngắn hạn tiền nghiệm, và ảnh hưởng của chênh lệch lãi
suất này đến tỷ giá hối đoái. Bên cạnh đó, Campbell và Clarida còn sử dụng mô hình
kỳ vọng của Mussa cho tỷ giá hối đoái và các báo cáo hiện tại để làm sáng tỏ kết quả
của mình.
Kết quả thu được: bài nghiên cứu phát hiện được rằng sự dịch chuyển trong tỷ giá hối
đoái thực của đồng Đôla Mỹ bị chi phối bởi những thay đổi không dự đoán được trong
tỷ giá hối đoái thực dài hạn kỳ vọng và chỉ một phần rất nhỏ trong sự biến đổi này
được giải thích do sự thay đổi của chênh lệch lãi suất thực. Do đó cũng như các bài
13
nghiên cứu trước đó, Campbell và Clarida cho rằng: những thay đổi trong chênh lệch
lãi suất thực không phải là nguyên nhân chính dẫn đến sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái
thực.
Meese và Rogoff (1988) trong bài nghiên cứu “Was it real? The exchange rate-
interest rate differential relation over the modern floating rate-period” cũng
nghiên cứu về mối quan hệ thực nghiệm giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực và
hai nhà nghiên cứu này cũng tìm thấy rất ít bằng chứng về một mối quan hệ bền vững
giữa tỉ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực.
Vấn đề nghiên cứu: Các tác giả muốn tìm hiểu xem liệu trong thực tế có tồn tại mối
quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và chênh lệch lãi suất hay không, đặc biệt là trong thời kì
tỷ giá thả nổi hiện đại (từ năm 1973).
Dữ liệu nghiên cứu: Các tỷ giá hối đoái được tác giả xem xét bao gồm đồng
Đôla/Mark, Đôla/Yên, Đôla/Bảng từ tháng 2 năm 1974 đến tháng 3 năm 1986.
Phương pháp tiếp cận: Dựa trên các nghiên cứu trước đây được xây dựng bởi
Dornbush (1976), Frankel (1979), Hooper và Morton (1982), Meese và Rogroff đã xây
dựng trong bài nghiên cứu của mình một mô hình giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh
lệch lãi suất thực. Hai ông tiến hành thực hiện các phân tích thực nghiệm bao gồm các
kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định đồng liên kết của Engel và Granger, sử dụng
phương pháp GMM để hồi quy mô hình, kiểm tra mức độ bền vững của mô hình.
Kết quả thu được: Tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực có một mối quan hệ
có thể tìm thấy về mặt lý thuyết, tuy nhiên về mặt thực nghiệm mối quan hệ này không
có ý nghĩa thống kê. Do đó, nghiên cứu này không thành công trong việc cung cấp
bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi
suất thực. Tuy vậy, hai ông có đề cập đến một vài lý do khiến cho các mô hình tiền tệ
không có hiệu quả, và đưa ra gợi ý về giả thuyết những cú sốc thực, mặc dù thật sự thì
14
Meese và Rogoff vẫn chưa chắc chắn về việc điều đó có ích trong việc đóng góp xây
dựng một mô hình tỷ giá hối đoái tốt hơn hay không.
Edison và Paul (1993) với bài nghiên cứu “A re-assessment of the relationship
between real exchange rates and real interest rate” cũng cho rằng việc nghiên cứu
về mối quan hệ giữa lãi suất thực và tỷ giá hối đoái thực là thực sự có ích cho việc
nghiên cứu sự dịch chuyển của tỷ giá hối đoái, tuy nhiên kết quả hai ông thu được cũng
tương tự với nghiên cứu trước đó của Meese và Rogroff (1988).
Vấn đề nghiên cứu: bài viết xem xét liệu có mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và
lãi suất thực hay không, và liệu mối quan hệ đó có thật sự được thể hiện trong dữ liệu
hay không. Câu hỏi nghiên cứu của bài xoay quanh hai vấn đề: (1) Có hay không sự
tồn tại mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực và (2) nếu có,
dữ liệu đại diện nào ủng hộ cho sự tồn tại của mối quan hệ này.
Dữ liệu nghiên cứu: quan sát theo quý từ năm 1974 đến năm 1990 sử dụng tỷ giá hối
đoái bình quân có trọng số (được đo lường bằng cách điều chỉnh giá trị danh nghĩa
trong chỉ số của Mỹ với CPI nước ngoài) giữa đồng Đôla Mỹ với 10 đơn vị tiền tệ
trong nhóm G-10 và đồng Yên Nhật, Mark Đức, Bảng Anh, Đôla Canada, lãi suất danh
nghĩa là lãi suất đáo hạn không đổi 10 năm đối với trái phiếu kho bạc của Mỹ.
Phương pháp tiếp cận: Tác giả sử dụng hàng loạt các kiểm định nghiệm đơn vị cũng
như các phương pháp ước lượng lạm phát kỳ vọng để xem xét dữ liệu tỷ giá hối đoái
và lãi suất, cả danh nghĩa và thực, và thu được kết quả là tất cả các chuỗi dữ liệu đều
không dừng. Tiếp theo đó sử dụng kiểm định đồng liên kết Engle-Granger với các
chuỗi dữ liệu tỷ giá hối đoái và lãi suất để tìm ra mối quan hệ dài hạn giữa các biến số
này. Kết quả tương tự Meese và Rogoff, Edison và Paul không thu được mối quan hệ
dài hạn nào giữa tỷ giá hối đoái và lãi suất trong suốt thời kì mẫu nghiên cứu. Sau đó,
tác giả mở rộng kiểm định, cho thêm các biến khác như cán cân tài khoản vãng lai -
15
một biến có thể ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng dài hạn, nhưng vẫn không
tìm được bằng chứng nào về tính đồng liên kết.
Kết quả thu được: Mặc dù có xét đến nhiều biến khác, nhưng cũng tương tự như các
nghiên cứu trước đó, Edison và Paul cũng không thể tìm được một chuỗi hay một tập
hợp chuỗi nào đồng liên kết với tỷ giá hối đoái thực. Vì vậy, không có bằng chứng nào
về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lãi suất trong dài hạn.
MacDonald và Nagayasu (2000) với bài nghiên cứu “The long-run relationship
between Real Exchange Rates and Real Interest Rate Differentials: A panel
Study”
Vấn đề nghiên cứu: Bài nghiên cứu đã tiến hành xem xét mối quan hệ trong dài hạn
giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực bằng cách sử dụng các phương
pháp đồng liên kết bảng được phát triển trong khoảng thời gian nghiên cứu. Bài nghiên
cứu cũng cung cấp những bằng chứng mạnh nhất, tính đến thời điểm bấy giờ, về mô
hình thể hiện mối quan hệ tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực.
Dữ liệu nghiên cứu: Tất cả dữ liệu được lấy từ Số liệu thống kê Tài chính Quốc Tế của
IMF, trong giai đoạn quý 1 năm 1976 đến quý 4 năm 1997 ở 14 nước công nghiệp hóa
(Úc, Áo, Bỉ, Canada, Đan Mạch, Pháp, Đức, Ý, Nhật, Hà Lan, New Zealand, Na Uy,
Thụy Sĩ và Anh).
Phương pháp tiếp cận: Bằng cách sử dụng phương pháp đồng liên kết bảng, hai ông đã
tìm ra bằng chứng bác bỏ giả thuyết Ho (giả thiết Ho: không tồn tại đồng liên kết giữa
các chuỗi dữ liệu đang xem xét), thậm chí ngay cả khi tỷ giá hối đoái thực ở trạng thái
cân bằng được cho là không đổi. Việc bác bỏ giả thuyết Ho là rõ ràng nhất khi lãi suất
dài hạn được sử dụng. Một cách chi tiết hơn, hai ông phân tích các thứ tự liên kết trong
tập dữ liệu bằng cách sử dụng các kiểm định nghiệm đơn vị, gọi là kiểm định ADF
(Augmented Dickey-Fuller). Các thống kê ADF được tính toán với hằng số và hằng số
cộng thêm xu hướng thời gian một cách lần lượt.
16
Kết quả thu được: bài nghiên cứu đã tìm ra bằng chứng về mối quan hệ trong dài hạn
có ý nghĩa thống kê giữa tỷ giá hối đoái thực và khoản chênh lệch lãi suất thực.
Chortareas and Driver (2001) cũng tiến hành nghiên cứu “PPP and the real
exchange rate–real interest rate differential puzzle revisited: evidence from non-
stationary panel data”
Vấn đề nghiên cứu: Bài nghiên cứu xem xét hai trong số các mối quan hệ nền tảng của
kinh tế học vĩ mô Quốc tế. Đầu tiên là về PPP- ngang giá sức mua, hay lý thuyết về sự
tồn tại trạng thái cân bằng cố định trong dài hạn của tỷ giá hối đoái thực. Thứ hai là
thiết lập mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực.
Dữ liệu nghiên cứu: Bài nghiên cứu này được thực hiện dựa trên dữ liệu của 18 quốc
gia thuộc khối OECD (tổ chức hợp tác và phát triển kinh tế), với việc coi đồng Dollar
Mỹ như một phương pháp định giá cho thời kì Bretton Woods, dữ liệu được lấy trong
giai đoạn từ quý 2 năm 1987 đến quý 4 năm 1998 với chuỗi dữ liệu tính theo từng quý
và lấy từ Số liệu thống kê Tài chính Quốc Tế của IMF.
Phương pháp tiếp cận: Các tác giả đã sử dụng các kiểm định với dữ liệu mảng cố định
và các phương pháp đồng liên kết được phát triển gần đây. Để phân tích rõ hơn, tác giả
chia bảng dữ liệu thành 2 nhóm: các nước thuộc khối G7 (mở cửa tự do nhiều) và 11
nước còn lại.
Kết quả thu được: Chortareas and Driver đã tìm ra bằng chứng về sự tồn tại của mối
quan hệ có hiệu lực, cố định trong dài hạn giữa hai biến số kinh tế đang xem xét. Các
bằng chứng ủng hộ cho mối quan hệ trong dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh
lệch lãi suất thực xuất hiện nhiều hơn. Với bảng dữ liệu của 11 nước tác giả đã tìm ra
bằng chứng mạnh mẽ về tính đồng liên kết. Ngược lại, Chortareas and Driver không
tìm ra bằng chứng về tính đồng liên kết trong dữ liệu của các nước thuộc G7.
17
Hironobu Nakagawa (2002) với bài nghiên cứu “Real exchange rates and real
interest differentials: implications of nonlinear adjustment in real exchange rates”
Vấn đề nghiên cứu: bài nghiên cứu này đã xem xét đến tính chất phi tuyến tính của quá
trình điều chỉnh tỷ gía hối đoái thực trong nghiên cứu về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ
giá thực và chênh lệch lãi suất thực.
Dữ liệu nghiên cứu: bài nghiên cứu tìm kiếm mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và
chênh lệch lãi suất thực trong trường hợp của Dollar Mỹ so với Mark Đức, Yên Nhật,
Bảng Anh và Dollar Canada từ năm 1974 đến 1997.
Phương pháp nghiên cứu: Nakagawa cho rằng các nghiên cứu trước đây gặp khó khăn
khi đi tìm bằng chứng về quan hệ này là do những biến động trong tỷ giá hối đoái thực
kéo dài liên tục và không ổn định. Theo ông, trong các nghiên cứu trước, sự hội tụ của
tỷ giá hối đoái thực về giá trị cân bằng dài hạn của nó là một quá trình tuyến tính, tức
tốc độ điều chỉnh của tỷ giá là một hằng số. Trong khi đó, theo Nakagawa, với sự hiện
diện của chi phí giao dịch thì sự hội tụ của tỷ giá thực là một qúa trình phi tuyến. Và để
giải quyết vấn đề này, ông đã mở rộng mô hình của Mundell - Fleming - Dornbusch
bằng cách đưa vào những ngưỡng tới hạn (critical threshold) mà ông gọi là vùng không
xảy ra kinh doanh chênh lệch giá.
Kết quả thu được: bằng việc đưa tính chất phi tuyến tính của tỷ giá hối đoái thực vào
xem xét trong mô hình, Nakagawa phát hiện được bằng chứng thực nghiệm về mối
quan hệ giữa tỷ gía thực và chênh lệch lãi suất thực trong bộ dữ liệu nghiên cứu.
2.2.2. Các nghiên cứu tìm kiếm bằng chứng về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và
chênh lệch lãi suất thực trong trường hợp có xem xét đếm điểm gãy cấu trúc
Từ những hàm ý từ các nghiên cứu trước đó đã đưa ra các nghiên cứu càng về sau này
càng chú trọng hơn đến các kiểm định cho hiện tượng có thể ảnh hưởng đến dữ liệu,
đơn cử như việc xuất hiện các điểm gãy cấu trúc khi xác định mối quan hệ giữa tỷ giá
18
hối đoái thực và lãi suất thực. Những bài nghiên cứu có xem xét đến vấn đề này có thể
kể đến như:
Edison và Melick (1999) với bài nghiên cứu “Alternative Approaches to Real
Exchange Rates and Real Interest Rates: Three Up and Three Down”
Dữ liệu nghiên cứu: bài nghiên cứu được thực hiện dựa trên dữ liệu tỷ giá hối đoái của
đồng Mark Đức, Yên Nhật, Dollar Canada so với đồng Dollar Mỹ và tỷ giá bình quân
có trọng số của Mỹ với các quốc gia trong nhóm G10 từ năm 1974 đến 1997.
Phương pháp nghiên cứu: Edison và Melick đã áp dụng ba phương pháp khác nhau
cho các chuỗi tỷ giá. Phương pháp thứ nhất là phương pháp tiêu chuẩn nhất với nền
tảng là các mô hình trước đây của Meese và Rogoff (1988) với giả định biến tỷ giá hối
đoái thực kỳ vọng trong mô hình là một hằng số. Phương pháp thứ hai gỡ bỏ gỉa định
của phương pháp chuẩn và biểu diễn biến tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng là một hàm số
của một vài biến khác. Phương pháp thứ ba xử lý biến tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng
bằng cách sử dụng giá trị hậu nghiệm và dự báo sai số. Điểm đáng lưu ý trong bài
nghiên cứu này đó là Edison và Melick đã đặt vấn đề liên quan đến khả năng xảy ra
điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu lãi suất của Mỹ trong giai đoạn lãi suất có những
biến động lớn từ quý 4/1979 đến quý 4/1982 và giải quyết bằng cách sử dụng biến giả.
Kết quả thu được: Edison và Melick đã tìm được một số bằng chứng cho thấy mối
quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực. Tuy nhiên, một số nghiên cứu sau
này (đơn cử như nghiên cứu của Byrne và Nagayasu 2010) cho rằng kết quả của
Edison và Melick tìm được là không đáng tin cậy bởi kiểm định Johansen Trace test
đòi hỏi phải điều chỉnh giá trị tới hạn khi xem xét đến sự hiện diện của điểm gãy cấu
trúc.
Byrne và Nagayasu (2010) với bài nghiên cứu “Structural breaks in the real
exchange rate and real interest rate relationship” đã tiến hành xem xét mối quan hệ
19
giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực của Mỹ và Anh trong khoảng thời gian từ
năm 1973 đến 2005.
Vấn đề nghiên cứu: khảo sát thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và
chênh lệch lãi suất thực bằng cách sử dụng các phương pháp kinh tế lượng cải tiến đối
với sự thay đổi cấu trúc tiềm tàng trong chuỗi dữ liệu.
Dữ liệu nghiên cứu: tiến hành xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi
suất thực của Mỹ và Anh trong khoảng thời gian từ tháng 1/1973 đến tháng 5/ 2005.
Sau đó, tác giả mở rộng mẫu quan sát sang mười hai quốc gia Châu Âu khác bao gồm
Áo, Bỉ, Canada, Phần Lan, Pháp, Đức, Ý, Hà Lan, Na Uy, Tây Ban Nha, Thuỵ Điển và
Thuỵ Sĩ trong khoảng thời gian từ tháng 1/1978 đến 12/1998.
Phương pháp nghiên cứu: sử dụng mô hình lý thuyết của Meese và Rogoff (1988) làm
nền tảng, nhưng so với phần lớn các nghiên cứu trước đây, Byrne và Nagayasu đặc biệt
quan tâm đến tính dừng của dữ liệu và xem xét đến điểm gãy cấu trúc trong quá trình
nghiên cứu về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực. Dựa trên luận
điểm của Perron (1989), hai học giả này nhấn mạnh vấn đề về sự xuất hiện của điểm
gãy cấu trúc có thể gây lệch lạc đến các kết quả kinh tế lượng. Để giải quyết vấn đề
này, sau khi tham khảo nhiều nghiên cứu khác, Byrne và Nagayasu đã đề xuất sử dụng
các kiểm định và phương pháp phân tích của Saikkonen và Lütkepohl (2002, 2003).
Kết quả thu được: Byrne và Nagayasu đưa ra nhận định rằng các kỹ thuật và kiểm định
của Saikkonen và Lütkepohl mạnh và bền vững hơn khi có xem xét đến điểm gãy cấu
trúc hai ông đãthu được bằng chứng thực nghiệm đáng tin cậy về mối quan hệ dài hạn
giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực.
20
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1.
Mô hình lý thuyết
Mô hình lý thuyết bắt nguồn từ phương trình phản ánh mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái
thực - lãi suất thực dựa theo nghiên cứu của Edison và Pauls (1993). Hai bộ phận cấu
thành chính của mô hình này là ngang giá lãi suất không phòng ngừa rủi ro (UIP) và
điều kiện ngang giá Fisher. Bài viết sẽ trình bày lần lượt từng phương trình trước khi
xác định một phương trình ước lượng. Trước hết, ta xác định tỷ giá hối đoái thực ( )
như sau:
(1)
Trong đó:
: lần lượt là logarit tự nhiên của chỉ số giá trong nước và nước ngoài.
: logarit tự nhiên của tỷ hối đoái danh nghĩa giao ngay.
và
UIP khẳng định rằng với thị trường vốn mở, những thay đổi dự kiến trong tỷ giá hối
đoái danh nghĩa sẽ bằng mức chênh lệch trong lãi suất danh nghĩa. Khi nhà đầu tư là
không bàng quang với rủi ro, UIP có thể được mở rộng có tính đến phần bù rủi ro:
(2) ( )
: lần lượt là lãi suất danh nghĩa trong nước và nước ngoài.
Trong đó:
và
( ) : sự kỳ vọng trong giai đoạn hiện hành đối với tỷ giá hối đoái trong thời kì tiếp
theo.
: phần bù rủi ro tỷ giá.
Từ phương trình (1), ta có:
) ( ) ( ) ( ) (
21
(*) ) ( ) ( ) ( ) (
Từ phương trình (2), ta có:
* + ut
Et (st+1) – Et (st) = it – it
* + ut
Et (st+1) – st = it – it
Thế tỷ giá hối đoái danh nghĩa dự kiến trong phương trình (*) vào phương trình trên, ta
được:
(3)
) ( ) ( ) (
Ngoài ra, giả định sự thay đổi dự kiến trong lạm phát như sau:
(4) ( )
(
(5) )
Hơn nữa, theo điều kiện ngang giá Fisher, ta sẽ có lãi suất thực tiền nghiệm cho một
giai đoạn bằng lãi suất danh nghĩa trừ đi lạm phát kỳ vọng:
(6)
(7)
Từ phương trình (4) và (5), ta có:
(**) ( )
( )
Từ phương trình (6) và (7), ta có:
(***)
Thế (**) và (***) vào phương trình (3), ta có biểu thức sau đây:
22
) ( ) ( ) (
( ) (
)
(8)
(9) ( )
(10) ( )
Cuối cùng, ta có biểu thức cho những thay đổi dự kiến trong tỷ giá hối đoái thực :
( )
(11)
Một vấn đề nảy sinh là các giá trị kỳ vọng của tỷ giá hối đoái thực trong phương trình
(11) không sẵn có. Do đó, hàng loạt các giá trị đại diện đã được sử dụng trước đây, như
Meese và Rogoff (1988) đề nghị sử dụng giá trị xuất khẩu ròng tích lũy và một hằng
số. Sự phụ thuộc về mặt thời gian trong tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng có thể được mô
hình hóa bằng một biến giả dịch chuyển (shift dummy), nếu trạng thái cân bằng không
thay đổi thường xuyên. Trong quá trình thiết lập mô hình, Joseph P.Byrne và Jun
Nagayasu đã giả định rằng tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng là hằng số, tương tự như Meese
và Rogoff (1988), Edison và Pauls (1993) và Baxter (1994). Khi đó, phương trình (11)
được viết như sau:
(12)
Trong đó, phần bù rủi ro biến đổi theo thời gian ( ) là một thành phần không quan sát
được trong phương trình này và được giả định là ổn định.
Phương trình (12) được dùng như là cơ sở của phương pháp ước lượng trong bài
nghiên cứu này.
3.2.
Phương pháp ước lượng
3.2.1. Phương pháp chung của bài nghiên cứu
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các luận điểm của Byrne và Nakayasu, bài nghiên cứu sẽ
tiến hành các kiểm định kinh tế lượng theo một trình tự tổng quát như sau để tìm ra
23
bằng chứng về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực giữa
Việt Nam và Mỹ cũng như các quốc gia trong khu vực Châu Á và Mỹ.
Thứ nhất, vấn đề được xác định đầu tiên là kiểm định tính dừng của dữ liệu. Một
chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phương sai, hiệp phương sai tại các độ trễ
khác nhau sẽ giữ nguyên không đổi cho dù được xác định tại thời điểm nào; chuỗi
dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình và những giá trị dao động quanh giá trị
trung bình là như nhau.Vậy tại sao cần kiểm định tính dừng? Đầu tiên, yếu tố “dừng”
hay “không dừng” của biến số chuỗi thời gian có thể ảnh hưởng mạnh mẽ tới các thuộc
tính và hành vi của biến số đó, ví dụ tác động của một cú sốc có thể kéo dài cho đến
khoảng thời gian không xác định nếu chuỗi thời gian là không dừng. Bên cạnh đó, nếu
các biến số đều thay đổi theo một mẫu hình nào đó theo thời gian (trending over time) thì khi đó việc hồi quy biến số này với biến số còn lại có thể cho ra hệ số R2 rất cao
ngay cả khi hai biến số này hoàn toàn không tương quan gì với nhau, thêm vào đó các
giả định nền tảng cho việc thực hiện phân tích hồi quy dựa trên quy luật tiệm cận sẽ
không còn giá trị. Kết quả các kiểm định và hồi quy là giả tạo và không có giá trị. Tiếp
theo đó, việc xác định chuỗi thời gian không dừng còn mang hàm ý về mối quan hệ dài
hạn giữa các chuỗi này. Vì vậy, vấn đề được nghiên cứu đầu tiên trong quy trình là
kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu. Các kiểm định nghiệm đơn vị sẽ được thực
hiện trên chuỗi gốc (chuỗi level) và chuỗi sai phân của tỷ giá thực và lãi suất thực. Kỳ
vọng của kiểm định nghiệm đơn vị trong bài nghiên cứu là các biến số chuỗi thời gian
không dừng ở bậc level và có liên kết ở bậc một (hay nói cách khác là dừng ở sai phân
bậc một). Các kiểm định nghiệm đơn vị được sử dụng để tiến hành trong bước này là
kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF Test) và kiểm định Dickey Fuller
General Least Square (DF-GLS Test). Ngoài ra, dựa trên luận điểm của Perron
(1989) cũng như của Byrne và Nagayasu (2010), sự biến đổi về mặt cấu trúc trong
chuỗi dữ liệu có thể ảnh hưởng đến độ mạnh của kết quả kiểm định tính dừng của
chuỗi dữ liệu. Do đó, quá trình đi tìm bằng chứng về mối quan hệ dài hạn đòi hỏi giai
24
đoạn kiểm định nghiệm đơn vị cũng cần phải có sự xem xét đến yếu tố điểm gãy cấu
trúc trong chuỗi dữ liệu nghiên cứu nhằm đưa ra kết quả xác thực nhất. Dựa theo đề
xuất của Byrne và Nagayasu (2010), bài nghiên cứu sẽ áp dụng kiểm định nghiệm
đơn vị theo phương pháp của Saikkonen và Lütkepohl (2002) để giải quyết vấn đề
này.
Thứ hai, bài viết sẽ đi tìm bằng chứng mối quan hệ trong dài hạn giữa tỷ giá thực và
chênh lệch lãi suất thực thông qua các kiểm định đồng liên kết. Từ kỳ vọng của kiểm
định nghiệm đơn vị của chuỗi dữ liệu, chúng ta có thể thấy được chuỗi dữ liệu gốc là
không dừng, tuy nhiên rất nhiều biến số chuỗi thời gian không dừng nhưng có xu
hướng di chuyển cùng nhau theo thời gian (đồng liên kết). Nếu các biến số chuỗi thời
gian đồng liên kết, điều đó có nghĩa rằng một kết hợp tuyến tính của chúng cũng sẽ
dừng. Và một mối quan hệ đồng liên kết được xem như là một mối quan hệ dài hạn
giữa các biến số, kiểm định đồng liên kết có thể xem là kiểm định tính dừng của phần
dư trong phương trình mối quan hệ giữa các biến số. Các kiểm định nghiệm đồng liên
kết được tiến hành trong bài nghiên cứu là kiểm định Johansen Trace Test, kiểm
định Saikkonen và Lütkepohl Trace Test trong trường hợp không xét và có xét
đến điểm gãy cấu trúc. Từ việc sử dụng phương pháp mới song song với các phương
pháp kiểm định truyền thống, bài viết hy vọng có thể nêu bật được vai trò của điểm gãy
cấu trúc trong việc tìm kiếm bằng chứng về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái
thực và chênh lệch lãi suất thực. Và qua đó chúng ta có thể thấy được ưu điểm của
phương pháp Saikkonen và Lütkepohl trong việc đưa ra các bằng chứng thực nghiệm.
Thứ ba, từ việc tìm được mối quan hệ đồng liên kết, bài viết sẽ ước lượng phương
trình dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực để làm rõ hơn mối
tương quan giữa các biến số này. Cuối cùng, phương pháp hồi quy được phát triển bởi
Johansen (1995) và Hasen và Johansen (1999) được sử dụng để kiểm định tính ổn định
và bền vững trong mối quan hệ giữa các biến số này.
25
3.2.2. Các phương pháp kiểm định cụ thể
Phương pháp thực nghiệm của bài nghiên cứu bao gồm ba giai đoạn như trên. Trong
đó, hai bước kiểm định đầu tiên được áp dụng chung cho nghiên cứu trong cả trường
hợp của Việt Nam và các quốc gia khác tại Châu Á. Riêng bước thứ ba là giai đoạn hồi
quy phương trình dài hạn cùng một số kiểm định tính ổn định chỉ được áp dụng cho
trường hợp của Việt Nam nhằm làm rõ hơn mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi
suất thực.
3.2.2.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Hướng tiếp cận truyền thống
Kiểm định Augmented Dicky Fuller
Phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị ADF, còn được gọi là kiểm định gia tăng Dicky
Fuller, là một hình thức mở rộng của kiểm định DF trong trường hợp sai số ut trong
dạng hồi quy của kiểm định DF là tự trương quan.
Các thể loại khác nhau của hồi quy kiểm định tính dừng DF
i. Mô hình có thuộc tính stationary
H0: yt = yt-1 + ut
H1: yt = yt-1 + ut
ii. Mô hình có thuộc tính stationary with drift
H0: yt = yt-1 + ut
H1: yt = yt-1 + + ut
iii. Mô hình có thuộc tính stationary with drift and trend
H0: yt = yt-1 + ut
H1: yt = yt-1 + + + ut
26
Các kiểm định DF trên chỉ có giá trị khi ut là nhiễu trắng (white noise). Trong trường
hợp các giá trị của biến phụ thuộc (yt) tương quan với nhau thì các giá trị ut sẽ tương
quan với nhau. Giải pháp cho trường hợp này sẽ sử dụng p lag của biến phụ thuộc. Như
vậy mô hình tổng quát của DF sẽ được biến đổi như sau:
∑
Đây chính là mô hình của kiểm định ADF
Giả thiết của kiểm định ADF:
H0: = 0 (phương trình có nghiệm đơn vị, chuỗi thời gian đang xem xét là không
dừng)
H1: 0 (phương trình không có nghiệm, chuỗi thời gian đang xem xét là dừng)
Kiểm định Dickey Fuller General Least Square (DF-GLS)
Năm 1996, một phiên bản cải tiến của kiểm định ADF đã được Elliott, Rothemborg và
Stock công bố, còn được gọi là kiểm định nghiệm đơn vị DF-GLS. Nhiều bài nghiên
cứu sau này đã chứng minh được rằng các kết quả của phương pháp kiểm định DF-
GLS thì đáng tin cậy hơn so với kiểm định ADF.
Về cơ bản, kiểm định DF-GLS cũng giống như kiểm định ADF, nhưng chỉ khác ở
điểm là các chuỗi thời gian sử dụng trong kiểm định DF-GLS phải được biến đổi qua
hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS – Generalized Least Squares) trước khi
tiến hành kiểm định. Do phần dư ut trong phương trình có hiện tượng tự tương quan
(hay còn gọi là hiện tượng phương sai thay đổi) vì vậy nếu sử dụng các kiểm định
thông thường thì thì sẽ cho ra kết quả hồi quy giả tạo và không có giá trị. Từ đó,
phương pháp DF-GLS đã khắc điểm này bằng cách tiến hành biến đổi GLS đối với các
27
biến để thoả mãn giả thiết bình quân tối thiểu tiêu chuẩn, sau đó đưa các thông tin này
vào mô hình và tiến hành hồi quy.
Hướng tiếp cận mới (có xem xét đến điểm gãy cấu trúc)
Kiểm định Saikkonen và Lütkepohl
Saikkonen và Lütkepohl đã cải tiến kiểm định nghiệm đơn vị bằng cách đưa thêm biến
giả dịch chuyển (shift dummy) vào phương trình kiểm định. Ngày dịch chuyển gắn liền
với dữ liệu được sử dụng, do đó, phương pháp này cho phép chúng ta kiểm tra xem
liệu sự suy đoán về thời điểm xuất hiện điểm gãy (breaks) dựa trên những sự kiện lịch
sử có phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được hay không.
Mô hình sử dụng trong kiểm định S&L (không xét đến xu hướng tuyến tính):
(A1) ( )
Trong đó:
: sai số được biểu diễn qua sơ đồ tự hồi quy bậc p Markov (ký hiệu: AR(p)): ( )( ) , với: ( ) và ( ),
( ) :hàm dịch chuyển (shift function) được thêm vào phương trình bên cạnh các thành phần khác của chuỗi dữ liệu.
Trong bài nghiên cứu của Joseph P.Byrne và Jun Nagayasu, hai ông chỉ tập trung vào
trường hợp ngày dịch chuyển (shift date, TB) được mô tả như một biến giả dịch chuyển (shift dummy, dt). Do đó, hàm dịch chuyển ( ) sẽ có dạng sau:
( ) {
28
Trong đó TB là thời điểm xuất hiện điểm gãy cấu trúc, và từ thời điểm TB trở lùi về trước các giá trị trong hàm ( ) sẽ được gán bằng 0, đồng thời từ TB trở về thời điểm sau này các giá trị trong hàm ( ) sẽ được gán bằng 1.
Giả thiết của kiểm định S&L:
H0: chuỗi thời gian đang xem xét có nghiệm đơn vị (chuỗi không dừng)
H1: chuỗi thời gian đang xem xét không có nghiệm đơn vị (chuỗi dừng)
Trong bài nghiên cứu này, các bước thực hiện theo phương pháp kiểm định nghiệm
đơn vị của Saikkonen và Lütkepohl đều được tiến hành bằng cách sử dụng phần mềm
JMulti 4. Trong đó, theo bài nghiên cứu gốc của Byrne và Nagayasu (2010), quy ước
về độ trễ của chuỗi thời gian được lựa chọn theo tiêu chuẩn thông tin AIC với độ trễ tối
đa là 12. Mặt khác, phần mềm JMulti 4 sẽ đề xuất điểm gãy cấu trúc trong từng chuỗi
dữ liệu nghiên cứu.
3.2.2.2. Kiểm định đồng liên kết
Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian
không dừng là một chuỗi dừng thì các chuỗi thời gian không dừng đó có xu hướng di
chuyển cùng nhau theo thời gian và được cho là có mối quan hệ đồng liên kết. Kết hợp
tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và được sử dụng để giải thích
cho mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến số. Nghĩa là, nếu phần dư trong mô
hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi
quy là có giá trị và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình.
Nếu như mô hình là đồng liên kết thì sẽ không xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo, khi
đó các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn t và F vẫn có ý nghĩa. Có nhiều phương pháp
kiểm định mối quan hệ đồng liên kết: kiểm định Engle-Granger…và kiểm định theo
phương pháp của Johansen.
29
Thông thường việc kết hợp hai biến số có liên kết bậc nhất I(1) sẽ dẫn đến kết quả hồi
qui vô nghĩa. Tuy nhiên nếu thật sự giữa hai biến có quan hệ dài hạn, thì sai số của mô
hình sẽ có xu hướng giảm dần và sẽ bằng 0, tức là sai số của mô hình là chuỗi dừng –
I(0).
Nếu tồn tại quan hệ giữa hai dãy số liên kết bậc nhất – I(1) sao cho phần dư (residuals)
của mô hình hồi qui là chuỗi dừng thì hai biến số này gọi là đồng
liên kết (cointegration) và chúng có mối quan hệ cân bằng dài hạn.
Trong bài nghiên cứu này, sử dụng hai hướng tiếp cận khi kiểm định đồng liên kết.
Hướng tiếp cận truyền thống không xét đến điểm gãy cấu trúc sử dụng phương pháp
kiểm định Johansen Trace Test (1988, 1992) và phương pháp đề xuất bởi Saikkonen và
Lütkepohl (2000) trong không xem xét điểm gãy cấu trúc. Tiếp theo, để nêu bật vai trò
của điểm gãy cấu trúc trong việc tìm ra bằng chứng về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá
hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực trong dữ liệu nghiên cứu, hướng tiếp cận mới
được sử dụng để kiểm định được thực hiện theo phương pháp đề xuất bởi Saikkonen và
Lütkepohl đưa thêm điểm gãy cấu trúc vào mô hình kiểm định.
Hướng tiếp cận truyền thống
Kiểm định Johansen Trace Test
Kiểm định Johansen là phương pháp cơ bản để kiểm định tính đồng liên kết giữa các
chuỗi thời gian. Các chỉ số thống kê mô tả của Johansen đều là phân phối không chuẩn,
phụ thuộc vào kích thước (K – r) (với K là số biến và r là số vector đồng liên kết trong
giả thiết H0) và cấu trúc của kỳ quan sát. Trong phương pháp kiểm định này, Johansen
đã đề xuất hai loại giá trị kiểm định, đó là: Trace và maximal Eigenvalue. Bài viết này
tập trung vào sử dụng giá trị kiểm định Trace thông thường, theo như hướng tiếp cận
của bài nghiên cứu gốc của Joseph P.Byrne và Jun Nagayasu.
Giá trị kiểm định Trace Johansen:
30
LRTrace(r) = - T ∑ ( )
Với: là chỉ số đặc trưng nhỏ nhất của công thức định lượng tương đương.
T là khoảng thời gian quan sát (chiều dài của chuỗi dữ liệu).
Kiểm định Trace Johansen xem xét cặp giả thuyết:
H0: Rank ( ) , tồn tại vector đồng liên kết giữa K biến trong mô hình
H1: rank( ) , tồn tại tối đa vector đồng liên kết giữa K biến trong mô
hình
Với
Nếu: p-value > mức ý nghĩa (α): không bác bỏ giả thiết H0
p-value < mức ý nghĩa (α): bác bỏ giả thiết H0
Hướng tiếp cận mới của Saikkonen và Lütkepohl
Kiểm định Saikkonen và Lütkepohl
Từ những kiểm định về nghiệm đơn vị và đồng liên kết ta nhận thấy rằng sự thay đổi
cấu trúc trong chuỗi dữ liệu theo thời gian có thể ảnh hưởng đến quá trình tiến hành
kiểm định. Đặc biệt đối với những mẫu nhỏ, ta có thể dùng kiểm định đồng liên kết của
Saikkonen & Lütkepohl (2000). Giả định rằng mức độ thay đổi của các biến trong một
hệ thống chuỗi dữ liệu chưa biết roc thời gian. Kiểm định này bước đầu yêu cầu ước
lượng sự thời gian thay đổi và tiếp theo là thực hiện kiểm định đồng liên kết. Đầu tiên
ta sẽ xử lý dữ liệu ban đầu theo phương pháp GLS. Trong mẫu nhỏ thì ngày thay đổi
“break day” ảnh hưởng mạnh đến kiểm định đồng liên kết. Cụ thể là, kích cỡ mức độ
thay đổi của ước lượng “break day” và kiểm định quan trọng trong những kiểm định
đối với mẫu nhỏ. Trong bài nghiên cứu được đưa ra vào năm 2000 mang tên “Testing
for the cointegrating rank of a VAR process with structural shifts”, Saikkonen &
Lütkepohl đã tiến hành xem xét mô hình kiểm định S&L cho trường hợp có sự tồn tại
31
của sự dịch chuyển cấu trúc. Các điểm gãy (break points) được giả định là đã có sẵn.
Và kết quả mà các tác giả thu được là việc bao gồm biến giả trong mô hình và việc ước
lượng cho hệ số của chúng hoàn toàn không ảnh hưởng đến phân phối định hạn của
kiểm định đồng liên kết S&L (the limiting distribution of the S&L cointegration
test).
Như vậy, đối với cả trường hợp không xét đến biến giả hay đưa biến giả vào mô hình
thì các giá trị tới hạn của Kiểm định S&L là như nhau.
( ) ∑ ( )
Giá trị kiểm định Trace S&L:
Giả thiết của Kiểm định Trace S&L:
H0: số vector đồng liên kết (r) = i
H1: số vector đồng liên kết (r) > i
Nếu: p-value > mức ý nghĩa (α): không bác bỏ giả thiết H0
p-value < mức ý nghĩa (α): bác bỏ giả thiết H0
Trong phần phân tích sau, ta quy ước một vài ký hiệu:
: sự chênh lệch
L: độ trễ
I(d): bậc liên kết của chuỗi dữ liệu.
Rk(A): hạng của ma trận A
= ( …… )’ (t = 1,…..T)
Xử lý dữ liệu đối với kiểm định đồng liên kết S&L:
32
Mô hình kiểm định S&L không có biến giả:
Mô hình kiểm định S&L có biến giả, biến giả được thêm vào vì trong chuỗi thời gian
được xét trong bài gần với những biến động lịch sử ảnh hưởng đến sự ổn định của
chuỗi dữ liệu trong 1 khoản thời gian.
Trong đó:
δ: là tham số của vector
: là biến giả được thể hiện qua như sau: khi t < và bằng 1 khi t ≥
3.2.2.3. Mô hình thể hiện mối quan hệ giữa các biến số
Đối với trường hợp giữa hai nước Việt Nam – Mỹ, sau khi đã xác nhận được sự tồn tại
mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực, phương trình
biểu diễn cho mối quan hệ này sẽ được ước lượng nhằm hiểu rõ sự tác động qua lại
giữa các biến với nhau, cụ thể là sự thay đổi trong lãi suất thực của hai nước có thể giải
thích như thế nào cho những thay đổi trong tỷ gía thực. Để thực hiện giai đoạn này, mô
hình VECM được lựa chọn là mô hình thích hợp có thể áp dụng cho các chuỗi dữ liệu
trong nghiên cứu của chúng ta bởi bằng chứng về sự đồng liên kết giữa các biến số mà
chúng ta thu được từ các giai đoạn kiểm định trên.
Mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM
Như chúng ta đã biết, mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không phải lúc nào cũng chỉ
mang một chiều hướng nhất định. Các biến độc lập (biến giải thích) không phải luôn
luôn tác động lên biến phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp biến phụ thuộc có thể tác
động ngược trở lại lên biến độc lập. Do vậy, để đảm bảo tính hợp lý, ta phải xét ảnh
hưởng qua lại của các biến này trong cùng một lúc. Chính vì thế, mô hình kinh tế lượng
33
mà ta phải xét đến không phải là mô hình một phương trình như trước đây mà phải là
mô hình gồm nhiều phương trình.
Tuy nhiên, để ước lượng được các mô hình này ta phải đảm bảo rằng các phương trình
trong hệ đã được định dạng, một số biến được coi là nội sinh (biến mà giá trị được xác
định bởi mô hình, hay còn gọi là biến ngẫu nhiên) và một số biến khác được coi là
ngoại sinh. Việc định dạng này thường được thực hiện bằng cách đưa ra giả thiết rằng:
Một số biến được xác định trước chỉ có mặt trong một số phương trình. Việc đưa ra giả
thiết này thường mang tính chủ quan và cũng đã bị Chrishtopher Sims chỉ trích. Theo
Chrishtopher Sims, nếu tồn tại mối quan hệ tác động qua lại giữa một số biến thì các
biến này phải được xem xét là có vai trò như nhau, tức là, tất cả các biến xét đến đều là
biến nội sinh. Dựa trên tinh thần đó mà Chrishtopher Sims đã xây dựng mô hình vector
tự hồi quy VAR.
Khi hồi quy mô hình với các biến là chuỗi thời gian thì yêu cầu đặt ra là các chuỗi này
phải dừng. Nếu biến số là không dừng, chúng ta sẽ tiến hành lấy sai phân của biến số
đó cho tới khi chuỗi dừng. Tuy nhiên, cách tiếp cận sai phân này có một nhược điểm là
nó làm mất đi mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến số. Ví dụ khi chúng ta xem xét
hai biến số yt và xt với bậc liên kết là I(1), mô hình ước lượng mối quan hệ giữa hai
biến số này là , tuy nhiên phương trình sai phân này không cho chúng
ta biết được gì về mối quan hệ trong dài hạn có thể có giữa yt và xt (vì trong dài hạn yt =
yt-1 = y, xt = xt-1 = x, do vậy sai phân các biến số sẽ bằng zero).
Một cách để khắc phục nhược điểm của việc lấy sai phân là vừa sử dụng sai phân và
biến không lấy sai phân (biến level). Ví dụ ta có phương trình sau: ( )
Trong đó:
: tác động điều chỉnh trong ngắn hạn
34
( ): tác động điều chỉnh về mối quan hệ dài hạn, và ( )
được biết như là thành tố hiệu chỉnh sai số
Phương trình trên cho thấy một sự biến đổi trong y được giải thích một phần bởi thay
đổi của x trong cùng kỳ, và một phần được giải thích bởi tác động điều chỉnh về mối
quan hệ trong dài hạn. Nếu yt và xt có mối quan hệ đồng liên kết với hệ số đồng liên kết
là , thì khi đó ( ) sẽ là I(0) mặc dù yt và xt đều là I(1). Và do vậy chúng ta
có thề hồi quy OLS với phương trình trên.
Đây chính là mô hình hiệu chỉnh sai số ECM. Mô hình VECM là một dạng của mô
hình VAR tổng quát, được sử dụng trong trường hợp chuỗi dữ liệu là không dừng và
chứa đựng mối quan hệ đồng liên kết.
Mô hình tổng thể VECM của bài nghiên cứu có dạng:
[ ] ∑ ∑
Trong đó [ ] . Các thành phần của mô hình VECM bao gồm:
: hệ số chặn
]: thành tố thể hiện tác động điều chỉnh về mối quan hệ dài hạn [
: thành tố thể hiện tác động điều chỉnh trong ngắn hạn ∑
∑ : thành tố thể hiện tác động của cú sốc đến sự thay đổi của các biến số
trong mô hình
: phần dư của mô hình
35
Trong bài nghiên cứu gốc, mô hình VECM được sử dụng cho tỷ giá hối đoái thực dựa
trên một vector đồng liên kết và được đo lường bởi phương pháp hai giai đoạn của
S&L.
Giai đoạn đầu liên quan đến việc đánh giá mối quan hệ dài hạn. Nếu chỉ có một quan
hệ đồng liên kết được tìm thấy từ kiểm định S&L thì mối quan hệ này cũng sẽ xảy ra
trong bối cảnh công thức đơn của mô hình VECM, được đánh giá bởi mô hình OLS, và
được tham số lại bằng cách tiêu chuẩn hóa hệ số tỷ giá hối đoái thực.
Giai đoạn hai liên quan đến việc đánh giá lại toàn bộ hệ thống bằng phương pháp
OLS, bao gồm vector đồng liên kết đã xác định trong giai đoạn 1 cũng như các biến
ngoại sinh.
Hai giai đoạn kể trên của phương pháp nhằm ước lượng mô hình VECM đều được thực
hiện bằng phần mềm JMulti. Sau đó, các kiểm định bao gồm kiểm định bằng phương
pháp hồi quy Johansen và giá trị thống kê tau sẽ được thực hiện nhằm kiểm tra sự phù
hợp và ổn định của mô hình. Kết qủa hồi quy phương trình dài hạn giữa các biến và
một số kiểm định liên quan được trình bày trong Chương 4.
3.3.
Dữ liệu nghiên cứu
Bài viết tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi
suất thực giữa hai quốc gia. Đầu tiên là trường hợp Việt Nam và Mỹ, sau đó mở rộng
ra một số quốc gia khu vực Châu Á (bao gồm Malaysia, Indonesia, Hàn Quốc, Thái
Lan và Philippine) và Mỹ. Việt Nam và các nước Châu Á được xem là thị trường nội
địa, Mỹ là quốc gia được lựa chọn làm thị trường nước ngoài.
Các biến kinh tế vĩ mô chính được xem xét ở đây là: tỷ giá hối đoái thực, lãi suất thực
của đồng nội tệ, và lãi suất thực của đồng ngoại tệ. Các biến số này được tính toán dựa
trên bài nghiên cứu gốc của Byrne và Nagayasu (2002). Chuỗi tỷ giá thực được xác
định dựa trên tỷ giá hối đoái song phương cuối kỳ của các đồng tiền so với đồng Dollar
36
Mỹ và chỉ số giá CPI, chuỗi lãi suất thực dựa trên lãi suất danh nghĩa và lạm phát (dựa
vào CPI). Dữ liệu về chỉ số CPI được thu thập dựa trên CPI năm gốc 2010 bằng 100,
lãi suất danh nghĩa được thu thập là lãi suất thị trường tiền tệ. Ở những quốc gia mà dữ
liệu về lãi suất thị trường tiền tệ không có sẵn do những hạn chế về số liệu thống kê,
bài viết sử dụng lãi suất liên ngân hàng thay thế (trường hợp Việt Nam).
Dữ liệu được tiến hành thu thập từ nguồn dữ liệu thống kê tài chính quốc tế của Quỹ
tiền tệ thế giới: International Financial Statistics (IFS), số liệu được lấy theo tháng và
chiều dài dữ liệu là từ tháng 1/1996 đến tháng 5/2014 đối với bộ dữ liệu Việt Nam và
từ tháng 1/1994 đến tháng 5/2014 đối với bộ dữ liệu của các quốc gia còn lại.
37
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.
Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất
thực giữa đồng Việt Nam và Dollar Mỹ
4.1.1. Kết quả kiểm định tính dừng
Hướng tiếp cận truyền thống
Bảng 4.1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF trường hợp Việt Nam và Mỹ
ADF Test
q t-statistic p-value Chuỗi gốc 0.077947 (1) 0.9634
r
r* Ex ante inflation t-statistic p-value t-statistic p-value -2.407796 (12) 0.1408 -1.334907 (0) 0.6134
r
r* Ex post inflation t-statistic p-value t-statistic p-value -2.435621 (12) 0.1333 -1.214738 (0) 0.6684 Chuỗi sai phân bậc một -12.91840*** (0) 0.0000 -4.836155*** (12) 0.0001 -13.71348*** (0) 0.0000 -4.639079*** (11) 0.0002 -11.35484*** (1) 0.0000
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận
trong dấu (.) và được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ Akaike Information
Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12. Kiểm định tính dừng ở chuỗi gốc và chuỗi sai
phân bậc một có tính đến hệ số chặn (intercept). Các ký hiệu (*), (**), (***) lần
lượt đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
38
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị DF-GLS trường hợp Việt Nam và Mỹ
DF-GLS Test
Chuỗi gốc -0.252064 (1) q
Ex ante inflation
-0.606219 (12) -0.422888 (0) r r*
Ex post inflation
-0.429753 (12) -0.401832 (0) Chuỗi sai phân bậc một -0.760837 (11) -1.454417 (11) -0.822957 (11) -0.604073 (11) -11.18368*** (1) r r*
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận
trong dấu (.) và được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ Akaike Information
Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12. Kiểm định tính dừng ở chuỗi gốc và chuỗi sai
phân bậc một có tính đến hệ số chặn (intercept). Các ký hiệu (*), (**), (***) lần
lượt đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Bài viết sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị ADF và DF-GLS để xem xét tính dừng của
chuỗi dữ liệu tỷ giá thực, lãi suất thực trong nước và lãi suất thực nước ngoài (ở đây
lần lượt là Việt Nam và Mỹ).
Bảng 4.1 cho thấy giá trị p-value của các chuỗi dữ liệu level xem xét đều lớn hơn giá
trị 0.05 (p-value càng lớn thì khả năng chấp nhận H0 càng cao và ngược lại p càng bé
thì khả năng chấp nhận H0 càng cao, giá trị p-value bài viết chọn để so sánh mức độ
chấp nhận và bác bỏ giả thuyết H0 là ở mức ý nghĩa 5%) và giá trị thống kê t lớn hơn
giá trị tới hạn (t-statistic > t-critical) ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%, do đó tại các
chuỗi level (q, r, r*), kiểm định ADF cho ra kết quả là chấp nhận giả thuyết H0, tức là
chuỗi level không dừng. Vì chuỗi level không dừng nên tiếp tục kiểm định ADF cho
chuỗi sai phân bậc một, và kết quả kiểm định cho thấy t-statistic < t-critical ở mức ý
nghĩa 1%, do đó kết quả kiểm định là bác bỏ H0, chuỗi sai phân bậc một dừng. Điều
39
này mang hàm ý về khả năng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh
lệch lãi suất thực giữa Việt Nam và Mỹ.
Tiến hành tương tự đối với kiểm định DF-GLS, kết quả kiểm định ở bảng 4.2 cho thấy
các chuỗi dữ liệu nghiên cứu (q, r, r*) không dừng ở bậc level, tuy nhiên khác với kiểm
định ADF, chuỗi sai phân bậc một của các chuỗi trong kiểm định DF-GLS lại không
dừng, ngoại trừ sai phân bậc một của chuỗi lãi suất thực dựa trên lạm phát hậu nghiệm.
Có thể thấy được rằng, hai kiểm định nghiệm đơn vị ADF và DF-GLS đều cho kết quả
giống nhau đối với chuỗi dữ liệu gốc, các chuỗi tỷ giá thực, lãi suất thực Việt Nam và
Mỹ đều không dừng ở bậc level, tuy nhiên kết quả giữa hai phép kiểm định này có sai
khác ở chuỗi sai phân bậc một, các chuỗi dữ liệu trong kiểm định ADF đều dừng ở liên
kết bậc một, còn trong kiểm định DF-GLS các chuỗi dữ liệu sau khi được lấy sai phân
vẫn không dừng, ngoại trừ chuỗi lãi suất thực dựa trên lạm phát hậu nghiệm (ex-post).
Theo Perron (1998), việc xảy ra những cú sốc biến đổi bất thường trong chuỗi dữ liệu
có thể tác động đến độ mạnh và tính chính xác của các kết quả thống kê, hay nói cách
khác kiểm định nghiệm đơn vị ở đây có thể sẽ đưa ra bằng chứng không đáng tin cậy
khi có sự xuất hiện điểm gãy cấu trúc trong các chuỗi biến số đang nghiên cứu. Chính
vì vậy, bài viết sẽ tiếp tục kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp tiếp cận mới để
đưa ra bằng chứng thuyết phục hơn, đồng thời đánh giá lại độ chính xác bằng cách so
sánh với hai kiểm định vừa tiến hành.
Hướng tiếp cận mới (có xem xét điểm gãy cấu trúc)
Sau khi sử dụng hai kiểm định ADF và DF-GLS để kiểm tra tính dừng của các chuỗi
dữ liệu, bài viết tiếp tục tiến hành kiểm định theo phương pháp của Saikkonen và
Lütkepohl nhằm xem xét việc xuất hiện điểm gãy cấu trúc trong từng chuỗi dữ liệu
xem xét có tác động như thế nào đến tính dừng của các chuỗi dữ liệu.
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị S&L trường hợp Việt Nam và Mỹ
40
S&L Test Unit Root Test
Chuỗi gốc 0.6279 (1)
-1.7353 (12) -1.7232 (0)
-1.5294 (12) -1.5822 (0) Chuỗi sai phân bậc một -3.0492** (0) -3.2186** (12) -13.6085*** (0) -2.7079* (11) -9.5748***(1) Shift date 2011 M2 2008 M6 2008 M12 2008 M6 2009 M1 q Ex ante inflation r r* Ex post inflation r r*
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận
trong dấu (.) và được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ Akaike Information
Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12. Các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt đại diện
cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Các thời điểm xuất hiện điểm gãy cấu trúc (shift
date) được đề xuất bởi phần mềm Jmulti.
Như chúng ta đã biết, điểm gãy cấu trúc là điểm thay đổi đột ngột trong cấu trúc dữ
liệu của bất kỳ mô hình hồi quy đơn biến, đa biến hay hệ phương trình và nó có thể tác
động đến các tham số của mô hình bao gồm hệ số độ dốc, hệ số chặn và phương sai
của phần dư. Do đó, để tìm kiếm bằng chứng đáng tin cậy và đưa ra kết quả được kiểm
định chính xác, điểm gãy cấu trúc đề xuất được đưa vào mô hình và tiến hành kiểm
định theo phương pháp S&L, được thực hiện bởi phần mềm Jmulti. Theo bảng 4.3 ta
thấy, điểm gãy cấu trúc (shift date) đối với các chuỗi dữ liệu lần lượt như sau: thời
điểm tháng 2/2011 đối với chuỗi tỷ giá thực giữa Việt Nam và Mỹ; tháng 6/2008 đối
với cả hai chuỗi lãi suất thực Việt Nam dựa trên lạm phát tiền nghiệm (ex-ante) và lạm
phát hậu nghiệm (ex-post); và cuối cùng điểm gãy cấu trúc của chuỗi lãi suất thực Mỹ
dựa trên lạm phát tiền nghiệm và lạm phát hậu nghiệm có tương ứng là tháng 12/2008
và 1/2009. Trong khoảng mẫu từ 1/1996 đến 5/2014 mà bài viết tiến hành nghiên cứu,
các trạng thái thay đổi trong cấu trúc các chuỗi dữ liệu có thể đến từ các nguyên nhân
41
như chiến tranh, hỗn loạn trên thị trường tài chính, thay đổi đột ngột mang tính bước
ngoặt trong các chính sách điều hành của chính phủ, hoặc giả là những thay đổi trong
kỳ vọng của người dân và nhà đầu tư (market sentiment) hay là những cú sốc của các
biến kinh tế vĩ mô…
Cụ thể, trạng thái thay đổi cấu trúc trong chuỗi tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ được xác
lập là vào thời điểm tháng 2/2011, thời điểm này NHNN tiến hành điều chỉnh tăng tỷ
giá bình quân liên ngân hàng thêm 9.3% (tương đương việc VND bị phá giá 8.5%) và
thu hẹp biên độ dao động tỷ giá từ ±3% xuống còn ±1%, giá Dollar Mỹ do đó tăng đột
biến từ 18,932 VND/ USD của tháng liền kề trước lên 20,693 VND/ USD, cao nhất từ
trước đến thời điểm hiện tại. Nguyên nhân chủ yếu là do trong nước tình hình lạm phát
tăng cao, cán cân tài khoảng vãng lai thâm hụt, thêm vào đó kỳ vọng về giảm giá VND
trong thời điểm hiện tại, giá vàng tăng liên tục thiết lập các mức kỷ lục mới, sự bất ổn
của nền kinh tế toàn cầu khiến cho tâm lý găm giữ vàng và USD của người dân và
doanh nghiệp tăng cao. Do đó động thái điều chỉnh tỷ giá này kỳ vọng giúp VND xích
lại gần hơn so với giá trị thực, loại trừ tình trạng tồn tại hai tỷ giá với mức chênh lệch
khá lớn trong một khoảng thời gian dài và nó trở thành sự kiện đánh dấu một sự
chuyển đổi trạng thái trong chuỗi tỷ giá thực giữa Việt Nam và Mỹ trong thời kỳ
nghiên cứu. Điểm gãy phần mềm Jmulti đề xuất là 2/2011 hoàn toàn hợp lý với tình
hình thực tế diễn ra vào thời điểm đó.
42
Hình 4.1. Chuỗi tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ trong giai đoạn từ 1/1996 đến 5/2014
Đối với chuỗi lãi suất thực Việt Nam và lãi suất thực Mỹ nhìn chung có những biến
động mạnh mẽ trong khoảng thời gian năm 2008 và đầu năm 2009, đây là khoảng thời
gian đỉnh điểm của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu khi lần lượt các tổ chức tài
chính ngân hàng khổng lồ sụp đổ. Bắt nguồn từ khủng hoảng tín dụng nhà ở thứ cấp ở
Hoa Kỳ, tình hình phát triển nhanh chóng và trở thành một cuộc khủng hoảng tài chính
từ tháng 8 năm 2007, trước tình khủng hoảng nghiêm trọng chính phủ Mỹ đã thực hiện
những gói kích cầu quy mô lớn nhằm vực dậy nền kinh tế vào khoảng cuối năm 2008
và đầu năm 2009, đồng thời Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FED) liên tục tiến hành
các biện pháp nới lỏng tiền tệ để tăng thanh khoản cho các tổ chức tài chính, do đó lãi
suất Mỹ giảm liên tục và chạm đáy vào khoảng cuối 12/2008 cho tới hiện tại ở mức
gần bằng 0%. Tình hình thực tế trên tại Mỹ gắn liền với sự chuyển đổi cấu trúc trong
chuỗi dữ liệu lãi suất thực, điểm gãy được đề xuất lần lượt là tháng 12/2008 và tháng
1/2009 cho chuỗi lãi suất thực Mỹ dựa trên lạm phát tiền nghiệm và lạm phát hậu
nghiệm.
43
Hình 4.2. Chuỗi lãi suất thực Mỹ trong giai đoạn từ 1/1996 đến 5/2014
Còn ở Việt Nam, vào khoảng 6 tháng đầu năm 2008, từ mức lãi suất tháng 1 là 8,5%,
các ngân hàng bắt đầu vào cuộc đua lãi suất và tăng cao đến đỉnh điểm vào tháng 6
năm 2008 là 18,5%. Nguyên nhân chủ yếu là do các rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất, rủi
ro thị trường và do lạm phát trong nước tăng cao, ngoài ra ảnh hưởng từ cuộc khủng
hoảng tài chính toàn cầu làm khả năng trả nợ của khách hàng giảm sút khiến các tổ
chức tín dụng không muốn đẩy mạnh cho vay mà chú trọng vào việc đảm bảo an toàn
hoạt động. Sau khi đã bình ổn và giữ được tính thanh khoản của dòng tiền, cùng với
những biến chuyển khả quan hơn trong tình hình kinh tế, lãi suất nửa giai đoạn sau
năm 2008 có xu hướng giảm nhẹ và đi dần vào ổn định. Do vậy, cột mốc tháng 6/2008
được xem như là điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu lãi suất thực Việt Nam.
44
Hình 4.3. Chuỗi lãi suất thực Việt Nam trong giai đoạn từ 1/1996 đến 5/2014
Như vậy, bằng việc tìm ra điểm gãy cấu trúc gắn liền với từng sự kiện thực tế trong
từng chuỗi dữ liệu, kiểm định Saikkonen và Lütkepohl xem xét chúng như là một biến
giả (shift dummy) và đưa vào mô hình tiến hành kiểm định. Kết quả thu được hầu như
tương đồng với kiểm định ADF và có sự khác biệt rõ rệt với điểm định DF-GLS đã
thực hiện ở phần trên. Cụ thể, bảng kết quả 4.3 cho thấy các chuỗi dữ liệu tỷ giá thực,
lãi suất thực Việt Nam, lãi suất thực Mỹ (trong cả hai trường hợp dựa trên lạm phát tiền
nghiệm và lạm phát hậu nghiệm) đều không dừng ở bậc level và dừng ở sai phân bậc
một, với các mức ý nghĩa 5% cho chuỗi tỷ giá thực, 5% và 10% cho chuỗi lãi suất thực
Việt Nam dựa trên lạm phát tiền nghiệm va hậu nghiệm, và 1% cho chuỗi lãi suất thực
Mỹ trong cả hai trường hợp tiền nghiệm và hậu nghiệm. Vậy bằng việc sử dụng kiểm
định S&L, bài viết đã giải quyết được những vấn đề liên quan đến điểm gãy cấu trúc và
tính chính xác của kết quả kiểm định như Perron (1989) đã đề cập.
Tóm lại, bước kiểm định đầu tiền bao gồm cả ba phương pháp ADF, DF-GLS, S&L đã
cho thấy được mức độ biến động của các chuỗi dữ liệu đang nghiên cứu, các biến số
đều không dừng ở chuỗi gốc mà dừng ở chuỗi sai phân bậc một. Từ kết quả này, bài
45
viết tiếp tục thực hiện bước kiểm định tiếp theo là kiểm định đồng liên kết để đi tìm
bằng chứng về mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi biến số đang nghiên cứu.
4.1.2. Kết quả kiểm định đồng liên kết
Hướng tiếp cận truyền thống
Kiểm định Johansen Trace Test
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen Trace Test trường hợp Việt
Nam và Mỹ
Ho: r = 0 Ho: r = 1 Ho: r = 2 Optimal lag
Johansen Trace Test
22.25623 [0.2845] 6.510661 [0.6351] 0.022606 [0.8804] 3 2 14.89119 [0.0615] 0.194581 [0.6591] - 1 8.287874 [0.4351] 0.052302 [0.8191] - 7 15.61212 [0.0480] 2.608262 [0.1063] - 20.98677 [0.3585] 6.552568 [0.6302] 0.008713 [0.9253] 3 3 14.87196 [0.0619] 0.129662 [0.7188] - 2 8.162302 [0.4482] 0.044817 [0.8323] - 3 11.84703 [0.1644] 1.130059 [0.2878] - Với Ex ante inflation q, r, r* q, r q, r* r, r* Với Ex post inflation q, r, r* q, r q, r* r, r*
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở mức ý nghĩa 5%. Giá trị p-value mỗi trường hợp được ghi nhận trong dấu [.].
Độ trễ được lấy trong kiểm định Johansen Trace Test được xác định bởi tiêu chuẩn lựa
chọn độ trễ Akaike Information Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12.Vector đồng liên
kết trong kiểm định Johansen có tính đến hệ số chặn (Intercept co trend in CE and test
VAR).
46
Dựa vào bảng kết quả 4.4, chúng ta có thể thấy được các cặp dữ liệu được kiểm định
đều không có mối quan hệ đồng liên kết, ngoại trừ cặp dữ liệu lãi suất thực Việt Nam
và lãi suất thực Mỹ trong trường hợp dựa trên lạm phát tiền nghiệm.
Cụ thể, trong trường hợp q, r, r* dựa trên lạm phát tiền nghiệm, đầu tiên xét giả thuyết
H0: r = 0 (không có mối quan hệ đồng liên kết), p-value của các cặp dữ liệu (q, r, r*),
(q, r), (q, r*) đều bé hơn 0.05, đồng thời t-statistic của các cặp này lớn hơn t-critical (ở
mức ý nghĩa 5%), do đó giá trị điểm định rơi vào vùng “fail to reject” tức là không thể
bác bỏ giả thuyết H0, không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các cặp dữ liệu trên.
Riêng đối với cặp lãi suất thực Việt Nam và lãi suất thực Mỹ (r, r*), p-value có giá trị
là 0.048 xấp xỉ bằng 0.05, đồng thời t-stactistic bằng 15.61212 cũng xấp xỉ bằng với
giá trị t-critical là 15.49471, giá trị kiểm định này cho phép chúng ta bác bỏ giả thuyết
H0 (H0: không có mối quan hệ đồng liên kết), từ đó tiếp tục xét trường hợp H0: có một
mối quan hệ đồng liên kết, thì p-value lúc này lớn hơn 0.05, do đó không thể bác bỏ H0
có một mối quan hệ đồng liên kết, có thể đưa ra bằng chứng về một mối quan hệ đồng
liên kết giữa lãi suất thực hai nước Việt Nam và Mỹ, tuy nhiên độ mạnh của kiểm định
trong trường hợp này không cao, chưa đủ tin cậy để cho ra một bằng chứng xác thực do
Sample (adjusted): 1996M09 2014M05 Included observations: 213 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: RVN_ANTE RUS_ANTE Lags interval (in first differences): 1 to 7
Trace
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothes ized No. of CE(s)
Eigen value
Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None *
0.059225
15.61212
15.49471
0.0480
giá trị kiểm định rất gần cận biên giữa chấp nhận và bác bỏ H0.
47
2.608262
0.1063
0.012171
3.841466
At most 1 Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Hình 4.4. Kết quả kiểm định đồng liên kết lãi suất thực Việt Nam và lãi suất thực Mỹ
Tương tự như vậy, đối với trường hợp q, r, r* dựa trên lạm phát hậu nghiệm, các giá trị
kiểm định đều cho ra một kết quả là không có mối quan hệ đồng liên kết giữa các cặp
dữ liệu đang xem xét.
Kiểm định S&L Trace Test không xem xét đến điểm gãy cấu trúc
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định đồng liên kết S&L không xem xét đến điểm gãy cấu
trúc trường hợp Việt Nam và Mỹ
S&L Trace Test without shifts Ho: r = 0 Ho: r = 1 Ho: r = 2 Lag
Với Ex ante inflation q, r, r* q, r q, r* r, r* Với Ex post inflation q, r, r* q, r q, r* r, r* 27.97 [0.0587] 4.70 [0.8946] 0.33 [0.9575] 2 1 15.24 [0.0610] 0.19 [0.9818] - 1 0.10 [0.9934] - 4.54 [0.9060] 7 0.90 [0.8191] - 7.99 [0.5485] 21.67 [0.2848] 4.14 [0.9324] 0.00 [1.0000] 3 2 0.42 [0.9395] - 20.34 [0.076] 2 0.01 [0.9999] - 5.10 [0.8622] 3 1.76 [0.5951] - 5.35 [0.8397]
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Giá trị p-value mỗi trường hợp được ghi nhận trong
dấu [.]. Độ trễ được lấy trong kiểm định S&L Trace Test được xác định bởi tiêu chuẩn
lựa chọn độ trễ Akaike Information Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12.
48
Kiểm định đồng liên kết S&L khi không xem xét đến điểm gãy cấu trúc cũng cho ra
kết quả gần như tương tự như trong kiểm định Johansen Trace Test. Bảng 4.5 cho thấy
tại giả thuyết H0: r = 0 (không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết), p-value của các cặp
chuỗi biến số đều rất cao, đều có giá trị lớn hơn 0.05 và thậm chí có nhiều giá trị xấp xỉ
bằng 1, do đó mặc nhiên giá trị thống kê của kiểm định sẽ rơi vào vùng “fail to reject”
không thể bác bỏ giả thuyết H0, tức là không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các
cặp biến số đang xem xét.
Qua hai phương pháp kiểm định đồng liên kết mà bài viết vừa thực hiện, kết quả kiểm
định không tìm được bằng chứng ủng hộ mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi dữ liệu tỷ
giá thực, lãi suất thực Việt Nam và lãi suất thực Mỹ hoặc nếu có như trường hợp giữa
lãi suất thực Việt Nam và Mỹ dựa trên lạm phát tiền nghiệm trong phép kiểm định
Johansen thì độ mạnh kiểm định lại chưa có, chưa đủ mức độ tin cậy để có thể kết luận
về một mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực. Và kết quả này
cũng tương tự như trong bài nghiên cứu gốc của Byrne và Nagayasu (2000) khi hai ông
cũng không tìm thấy bằng chứng hoặc bằng chứng vẫn chưa đáng tin cậy về mối quan
hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực giữa hai nước Anh và Mỹ bằng cả hai phép
kiểm định Johansen và kiểm định S&L không xem xét điểm gãy cấu trúc.
Như vậy, vai trò điểm gãy cấu trúc có thật sự quan trọng và sự xuất hiện của chúng
có gây ra tác động để làm sai lệch kết quả kiểm định hay không? Bài viết sẽ tiếp tục
tiến hành kiểm định lại bằng phương pháp S&L có xem xét đến điểm gãy cấu trúc
để làm sáng tỏ vấn đề này.
Hướng tiếp cận mới (có xem xét điểm gãy cấu trúc)
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định đồng liên kết S&L có xem xét đến điểm gãy cấu
trúc trường hợp Việt Nam và Mỹ
Ho: r = 0 Ho: r = 1 Ho: r = 2 Lag Shift day S&L Trace
49
28.76** [0.0465] 17.91 [0.5484] 30.73*** [0.0252] 6.66 [0.7025] 33.49*** [0.0000] 1.06 [0.7752] 0.02 [0.9994] 21.22 [0.0052] 0.35 [0.9529] 6.69 [0.6989] 0.24 [0.9740] 4.94 [0.8752] 4.57 [0.1596] 8.10 [0.5355] 0.11 [0.9925] 7.63 [0.5898]
4.87 [0.8814] 29.06** [0.0425] 8.97 [0.4396] 22.92 [0.2178] 3.91 [0.9453] 28.01 [0.0580] 22.63*** [0.0027] 0.24 [0.9744] 22.28*** [0.0032] 0.43 [0.9363] 0.00 [1.0000] 6.32 [0.7405] 0.10 [0.9935] 5.48 [0.8272] 3.56 [0.2631] 6.07 [0.7666] 1.40 [0.6850] 4.65 [0.8985] 5.30 [0.8442] 1.02 [0.7858] 3 11.68 [0.2079] 0.11 [0.9920] 3 0.83 [0.8376] 2 7 - 2 - 1 - 1 - 7 - 7 - 0.34 [0.9551] 1 0.32 [0.9603] 1 0.16 [0.9861] 1 3 - 2 - 2 - 2 - 3 - 3 - 2008 M6 2008 M12 2011 M2 2008 M6 2011 M2 2008 M12 2011 M2 2008 M6 2008 M12 2008 M6 2009 M1 2011 M2 2008 M6 2011 M2 2009 M1 2011 M2 2008 M6 2009 M1 Test with shifts Với Ex ante inflation q, r, r* q, r, r* q, r, r* q, r q, r q, r* q, r* r, r* r, r* Với Ex post inflation q, r, r* q, r, r* q, r, r* q, r q, r q, r* q, r* r, r* r, r*
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Giá trị p-value mỗi trường hợp được ghi nhận trong
dấu [.]. Độ trễ được lấy trong kiểm định S&L Trace Test là độ trễ tối ưu (optimal lag)
với độ trễ tối đa là 12. Các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt đại diện cho mức ý nghĩa
10%, 5% và 1%.
Trong giai đoạn kiểm định nghiệm đơn vị, phần mềm Jmulti đã xác định điểm gãy
tương ứng với từng chuỗi dữ liệu, theo đó các điểm gãy lần lượt là tháng 2/2011 cho
chuỗi tỷ giá thực, tháng 6/2008 cho lãi suất thực Việt Nam ứng với cả hai thước đo tỷ
lệ lạm phát kỳ vọng, tháng 12/2008 và tháng 1/2009 cho chuỗi lãi suất thực Mỹ dựa
50
trên lạm phát tiền nghiệm và lạm phát hậu nghiệm. Mặt khác, theo phương pháp kiểm
định kiểm định S&L, chỉ một biến giả đại diện cho điểm gãy cấu trúc được đưa vào
xem xét trong vector đồng liên kết giữa các biến. Do đó, bài viết sẽ thực hiện bằng
cách lần lượt đưa từng biến giả tương ứng với các cặp dữ liệu vào trong mô hình kiểm
định và xem xét mối quan hệ đồng liên kết trong từng trường hợp cụ thể, và ứng với
hai thước đo của tỷ lệ lạm phát kỳ vọng bài viết sẽ xem xét tổng cộng là mười tám
trường hợp.
Dựa vào bảng kết quả 4.6, chúng ta có thể thấy được có bằng chứng về mối quan hệ dài
hạn của các chuỗi dữ liệu khi có xem xét đến các điểm gãy cấu trúc của chuỗi tỷ giá
thực (tháng 2/2011) và chuỗi lãi suất thực Việt Nam (tháng 6/2008) trong cả hai trường
hợp ứng với lạm phát tiền nghiệm và hậu nghiệm. Riêng điểm gãy cấu trúc của chuỗi
lãi suất thực Mỹ, khi đưa vào mô hình tiến hành kiểm định đồng liên kết vẫn không
cho ra kết quả như kỳ vọng.
Cụ thể, khi đưa điểm gãy tháng 6/2008 của chuỗi lãi suất thực Việt Nam lần lượt vào
các mô hình kiểm định, giá trị kiểm định t-stactistic và p-value tìm được đều đưa đến
kết quả bác bỏ giả thuyết H0 không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết, và chấp nhận giả
thuyết H0 tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết, kết quả này xuất hiện ở các cặp dữ liệu
tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ, lãi suất thực Việt Nam, lãi suất thực Mỹ (q, r, r*) và giữa
cặp tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ, lãi suất thực Việt Nam (q, r) trong cả hai trường hợp
lạm phát tiền nghiệm và lạm phát hậu nghiệm. Còn trường hợp các cặp dữ liệu còn lại
(q, r*) và (r, r*), kết quả kiểm định không đưa ra được bằng chứng về mối quan hệ
đồng liên kết dù mô hình đã xem xét đến điểm gãy cấu trúc.
Tiếp theo đó, khi đưa điểm gãy tháng 2/2011 của chuỗi tỷ giá thực lần lượt vào các mô
hình kiểm định, tương tự như trên, các giá trị kiểm định t-stactistic và p-value tìm được
đều đưa đến kết quả bác bỏ giả thuyết H0 không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết, và
chấp nhận giả thuyết tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết, kết quả này xuất hiện ở các
51
cặp dữ liệu tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ, lãi suất thực Việt Nam, lãi suất thực Mỹ (q, r,
r*) trong trường hợp lạm phát tiền nghiệm và giữa cặp tỷ giá thực Việt Nam và Mỹ, lãi
suất thực Việt Nam (q, r) trong trường hợp lạm phát hậu nghiệm.
Cuối cùng kiểm định đồng liên kết S&L xem xét đến điểm gãy cấu trúc của chuỗi lãi
suất Mỹ (tháng 12/2008 cho chuỗi tiền nghiệm và tháng 1/2009 cho chuỗi hậu
nghiệm), kết quả kiểm định lại không tìm thấy bằng chứng nào về mối quan hệ trong
dài hạn của các cặp chuỗi biến số mà bài viết nghiên cứu.
Về độ mạnh của kết quả kiểm định, qua bảng 4.6 ta có thể thấy được các giá trị t-
statistic đều có thể bác bỏ giả thuyết H0 không có mối quan hệ đồng liên kết ở các mức
ý nghĩa 1% và 5% và các giá trị p-value đều có ý nghĩa thống kê, đồng thời nhỏ hơn
nhiều so với trường hợp có đồng liên kết ở kiểm định Johansen. Kết quả này cho chúng
ta thấy được việc cân nhắc xem xét yếu tố điểm gãy cấu trúc vào trong mô hình nghiên
cứu là hoàn toàn hợp lý và đã mang lại kết quả kiểm định hữu hiệu.
Như vậy cho tới thời điểm này, bài viết đã đi tìm mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực
và chênh lệch lãi suất thực trường hợp Việt Nam và Mỹ dựa trên hai hướng tiếp cận có
xem xét và không xem xét đến điểm gãy cấu trúc và đã đưa ra được bằng chứng vững
chắc về mối quan hệ dài hạn giữa hai biến số kinh tế này. Giống như những luận điểm
đã được các nhà kinh tế học như Perron (1989) hay Byrne và Nagayasu (2010) đề cập
đến trong các bài nghiên cứu của mình về mức độ ảnh hưởng của điểm gãy cấu trúc có
thể làm sai lệch kết quả kiểm định, bài viết cũng đã nêu bật tầm quan trọng của điểm
gãy cấu trúc trong các bước tiến hành kiểm định khi so sánh với kết quả kiểm định
không có xem xét đến điểm gãy.
4.1.3. Đánh giá mối quan hệ trong dài hạn và kiểm định tính ổn định của mô
hình
Hồi quy VECM
52
Sau khi tìm được bằng chứng khẳng định tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa
các biến số, bài viết đánh giá hệ thống trong mô hình VECM và đưa ra các đánh giá dài
hạn cho mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực.
Từ kết quả kiểm định đồng liên kết S&L có xem xét đến điểm gãy cấu trúc, bài viết tìm
ra được hai điểm gãy có tác động lên việc ước lượng mối quan hệ dài hạn của các
chuỗi dữ liệu, đó là điểm tháng 2/2011 của chuỗi tỷ giá thực và tháng 6/2008 của chuỗi
lãi suất thực Việt Nam. Tuy nhiên, điểm gãy tháng 6/2008 có tác động tới việc ước
lượng mối quan hệ dài hạn của các cặp (q, r, r*) và (q, r) trong cả hai trường hợp lạm
phát hậu nghiệm và lạm phát tiền nghiệm, trong khi đó điểm gãy tháng 2/2011 chỉ tác
động tới việc ước lượng mối quan hệ dài hạn của cặp (q, r, r*) trong trường hợp lạm
phát hậu nghiệm và (q, r) trong trường hợp lạm phát tiền nghiệm. Do đó, khi đưa yếu
tố điểm gãy cấu trúc vào mô hình để ước lượng các tham số cho các chuỗi dữ liệu, bài
viết sẽ lựa chọn điểm gãy là tháng 6/2008 của chuỗi lãi suất thực Việt Nam.
Bảng 4.7. Kết quả ước lượng phương trình dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất
thực trường hợp Việt Nam và Mỹ
Ex ante 1.000 [0.000] 10.586 [0.043] -10.343 [0.312] -2.277 [0.004] -12.174 [0.000] Ex post 1.000 [0.000] 5.646 [0.001] -0.973 [0.759] -0.608 [0.012] -11.003 [0.000] Biến q r r* shift 6/2008 const
Phương trình ước lượng cụ thể cho trường hợp lạm phát hậu nghiệm
(Tương tự đối với phương trình ước lượng cho trường hợp lạm phát tiền nghiệm)
53
Phương trình liên kết ở trên có vai trò biểu diễn mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh
lệch lãi suất thực giữa Việt Nam và Mỹ khi các biến số này đạt được trạng thái cân
bằng trong dài hạn. Hệ số ước lượng của tỷ giá hối đoái được tiêu chuẩn hoá trong mối
quan hệ dài hạn, và kết quả hồi quy thu được trong bảng kết quả 4.7 là hoàn toàn phù
hợp với mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và mức chênh lệch lãi suất thực.
Giá trị p-value của chuỗi tỷ giá thực và lãi suất thực Việt Nam (dựa trên hai thước đo
lạm phát kỳ vọng) đều bé hơn rất nhiều so với giá trị 0.05, chứng tỏ các hệ số ước
lượng của hai chuỗi biến số này đều có ý nghĩa thống kê. Các giá trị ước lượng của hai
biến số này trái dấu biểu thị mối tương quan ngược chiều giữa tỷ giá hối đoái thực và
lãi suất thực Việt Nam. Điều này cho thấy một sự gia tăng trong lãi suất của Việt Nam
sẽ thu hút ngoại tệ đầu tư vào trong nước, do đó cung ngoại tệ tăng đồng nghĩa với
đồng Dollar Mỹ mất giá và đi kèm với sự sụt giảm trong tỷ giá hối đoái. Cụ thể trong
trường hợp lãi suất thực hậu nghiệm, khi lãi suất thực Việt Nam tăng 1%, tỷ giá thực sẽ
điều chỉnh giảm một khoảng tương ứng là 5.646%.
Còn đối với chuỗi lãi suất thực Mỹ, hệ số ước lượng từ mô hình có giá trị p-value là
lớn hơn 0.05 không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này không đưa ra được một kết luận
rõ ràng về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và lãi suất thực Mỹ. Tuy nhiên theo kỳ vọng
dấu mô hình ước lượng được giữa q và r*, mối tương quan giữa hai biến số này là cùng
chiều, đồng nghĩa với việc khi lãi suất thực trong dài hạn của Mỹ tăng cao hơn Việt
Nam, tỷ giá thực sẽ gia tăng một khoảng tương ứng. Kết quả thu được trong trường
hợp Việt Nam và Mỹ có sự tương đồng với kết quả trường hợp Anh và Mỹ trong bài
nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010), tỷ giá hối đoái thực tương quan nghịch
chiều với lãi suất thực trong nước và tương quan cùng chiều với lãi suất thực nước
ngoài.
Kiểm định tính ổn định của mô hình
54
Sau khi ước lượng phương trình dài hạn giữa các biến số bằng mô hình VECM, bài
viết sử dụng phương pháp đệ quy đưa ra bởi Johansen (1995) và Hansen & Johansen
(1999) để kiểm định sự ổn định của mô hình. Kết quả trình bày trong hình 5 và hình 6.
Ước lượng đệ quy đơn giản của các eigenvalue với khoảng tin cậy 95% (Johansen,
1995) để kiểm tra sự tồn tại của đồng liên kết qua thời gian.
A. Recursive eigenvalues
B. -statistics
Hình 4.5. Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình VECM với lãi suất tiền
nghiệm. A. Recursive eienvalues. B. -statistics.
55
A. Recursive eigenvalues
B. -statistics
Hình 4.6. Kết quả kiểm định tính ổn định của mô hình VECM với lãi suất hậu nghiệm.
A. Recursive eienvalues. B. -statistics.
56
Nhìn vào hình 4.5 và hình 4.6, chúng ta có thể thấy được ở phương pháp recursive
eigenvalues, các giá trị eigenvalue dao động nhẹ và đều nhỏ hơn đường giới hạn đơn vị
1 và đồng thời các giá trị thống kê t của kiểm định đều nhỏ hơn giá trị tới hạn (đường
biểu diển t-statistic nằm dưới đường nằm ngang đứt khúc t-critical) cho cả hai trường
hợp lãi suất tiền nghiệm và lãi suất hậu nghiệm. Điều này cho thấy hệ số ước lượng là
đáng tin cậy, mô hình là ổn định và phù hợp.
4.2.
Mở rộng nghiên cứu cho các nước trong khu vực
Sau khi tìm thấy được bằng chứng về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và
chênh lệch lãi suất thực tại Việt Nam, bài viết tiến hành mở rộng kiểm định mối quan
hệ này đối với các quốc gia trong khu vực Châu Á nhằm củng cố hơn nữa bằng chứng
về mối quan hệ dài hạn giữa hai biến số kinh tế này.
4.2.1. Kết quả kiểm định tính dừng
Hướng tiếp cận truyền thống
Trước tiên, bài viết phân tích rằng liệu có thể sử dụng các kiểm định ADF và DF-GLS
để bác bỏ giả thiết không dừng đối với chuỗi dữ liệu đa quốc gia hay không. Và kết
quả cho thấy rằng hầu hết các chuỗi tỷ giá thực và lãi suất thực đều không dừng ở bậc
level, trừ chuỗi lãi suất thực của Mỹ và lãi suất thực Thái Lan là dừng ở bậc level trong
trường hợp sử dụng kiểm định DF-GLS.
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF và DF-GLS trường hợp các
nước Châu Á và Mỹ
ADF Test DF-GLS Test Quốc gia Biến
Mỹ r*
Malaysia q Chuỗi gốc Chuỗi sai phân bậc 1 Chuỗi gốc Chuỗi sai phân bậc 1 -3.335043 (12) -1.490531 (0) -11.75451*** (1) -15.12310*** (0) -2.704044* (12) -1.292968 (0) -3.668800*** (6)
57
r
q
Indonesia
r
q
Hàn Quốc
r
q -1.038510 (12) -5.706829*** (12) -14.28113*** (1) -15.06067*** (0) -2.272394 (11) -5.660050*** (6) Thái Lan
r
q
Philippine
r -22.14127*** (0) -5.967480*** (12) -14.26560*** (1) -15.46566*** (0) -6.108791*** (10) -6.147659*** (6) -4.363777*** (8) -14.44228*** (0) -9.269828*** (9) -2.746543 (1) -2.692167 (9) -1.984701 (2) -2.349477 (0) -2.435915 (11) -1.831933 (7) -3.273742 (9) -0.891299 (0) -3.141725 (11) -2.201071 (1) -1.931509 (9) -1.934432 (2) -2.086076 (0) -2.508015 (11) -1.293807 (7) -3.233287** (9) -0.818553 (0) -2.533288 (11) -14.11333*** (0) -1.927167 (12)
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận trong
dấu (.) và được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ Akaike Information Criterion
(AIC) với độ trễ tối đa là 12. Kiểm định tính dừng ở chuỗi gốc và chuỗi sai phân bậc
một có tính đến hệ số chặn (intercept). Các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt đại diện
cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Hướng tiếp cận mới (có xem xét điểm gãy cấu trúc)
Kiểm định nghiệm đơn vị S&L được thực hiện bởi phần mềm JMulti và trong đó các
thời điểm xảy ra điểm gãy cấu trúc cũng được đề xuất bởi phần mềm này. Các điểm
gãy tại các nước tiến hành nghiên cứu đều dao động trong khoảng thời gian năm 1997
và đầu năm 1998, đây là thời điểm diễn ra cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á, bắt đầu
khởi nguồn từ Thái Lan sau đó lan ra rất nhanh và ảnh hưởng mạnh đến các thị trường
58
chứng khoán, tổ chức tài chính, và giá cả của những tài sản khác ở các nước khu vực
Châu Á khác. Trong đó, Indonesia, Hàn Quốc và Thái Lan là những nước bị ảnh hưởng
nghiêm trọng nhất bởi cuộc khủng hoảng này, theo sau đó Hồng
Kông, Malaysia, Lào, Philippines cũng bị ảnh hưởng mạnh bởi sự sụt giá bất thình
lình. Căn cứ vào biến động lịch sử kể trên, chúng ta có thể thấy được các điểm gãy cấu
trúc được Jmulti đề xuất là hoàn toàn phù hợp.
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị S&L trường hợp các nước Châu Á và
Mỹ
Quốc gia Biến
Mỹ
Malaysia
Indonesia
Hàn Quốc
Thái Lan
Philippine Chuỗi gốc -2.5321 (12) -1.7098 (0) -2.5958* (1) -1.7303 (9) -1.6187 (2) -2.2570 (0) -1.5452 (11) -2.2674 (7) -1.8480 (9) -0.8578 (0) -2.1711 (11) S&L Test Chuỗi sai phân bậc 1 -3.6224*** (1) -2.2760 (0) -2.9567** (0) -8.3097*** (12) -3.9305*** (1) -6.6741*** (0) -5.6546*** (10) -2.3591 (6) -4.9545*** (8) -4.4245*** (0) -3.0888** (9) Shift date 2008 M11 1998 M2 1997 M7 1998 M1 1997 M7 1997 M12 1997 M11 1998 M2 1997 M8 1997 M12 1997 M10 r* q r q r q r q r q r
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận trong
dấu (.) và được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ Akaike Information Criterion
(AIC) với độ trễ tối đa là 12. Các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt đại diện cho mức ý
nghĩa 10%, 5% và 1%. Các thời điểm xuất hiện điểm gãy cấu trúc (shift date) được đề
xuất bởi phần mềm Jmulti.
Kết quả kiểm định S&L gần như tương thích hoàn toàn với hai phương pháp kiểm định
ADF, DF-GLS đã tiến hành trước đó, các chuỗi dữ liệu đều thể hiện sự biến động và
59
kết quả t-statistic không thể bác bỏ giả thuyết H0 là chuỗi không dừng ở bậc level, chỉ
ngoại trừ chuỗi lãi suất thực Malaysia dừng ở bậc level với mức ý nghĩa là 10%.
Nhìn chung, cả ba phương pháp kiểm định đều cho thấy chúng ta sẽ nghiên cứu một
tập hợp nhiều chuỗi dữ liệu dừng và không dừng (theo hai bảng kết quả 4.8 và 4.9 là
các chuỗi I(0) và I(1)). Nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010) trong trường hợp
giữa hai nước Anh và Mỹ cũng đưa ra kết qủa kiểm định nghiệm đơn vị tương tự với
dữ liệu lãi suất thực của Anh là một chuỗi dừng so với các dữ liệu không dừng khác.
Tuy nhiên hai ông đã đưa ra nhận định rằng trong các chuỗi dữ liệu tỷ giá thực và lãi
suất thực mà mình đang xem xét, sự hiện diện của ít nhất hai chuỗi dữ liệu không dừng
trong khi có sự xuất hiện của các chuỗi dừng khác vẫn có thể đảm bảo cho khả năng
tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến này theo như mô hình lý thuyết đã đưa ra ban
đầu. Theo Byrne và Nagayasu, trong trường hợp này kiểm định đồng liên kết được xây
dựng theo phương pháp của Saikkonen và Lütkepohl (2000) vẫn phù hợp và có ý
nghĩa. Do đó, bước kế tiếp sẽ tiến hành kiểm định đồng liên kết dựa trên phương pháp
Johansen và phương pháp S&L để đi tìm bằng chứng về mối quan hệ dài hạn này.
4.2.2. Kết quả kiểm định đồng liên kết
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen và S&L có xem xét điểm
gãy cấu trúc trường hợp các nước Châu Á và Mỹ
Quốc gia Shift date
Giả thiết Ho: r = 0 Ho: r = 1 Ho: r = 2 Lag Johansen Trace Test
10 Malaysia q, r, r*
12 Indonesia q, r, r*
2 Hàn Quốc q, r, r*
12 Thái Lan q, r, r* 51.42324 [0.0000] 40.54773 [0.0020] 26.92529 [0.1035] 27.93174 [0.0808] 10.62713 [0.2355] 10.39049 [0.2519] 12.49158 [0.1348] 10.31450 [0.2573] 2.766606 [0.0962] 3.651232 [0.0560] 3.152561 [0.0758] 1.058764 [0.3035]
60
2 Philippine q, r, r* 36.85918 [0.0065] 3.754461 [0.9223] 1.221915 [0.2690]
S&L Trace Test with shifts
2 1997 M11 q, r, r*
2 1997 M12 Hàn Quốc q, r, r*
2 2008 M11 q, r, r*
12 1997 M8 q, r, r*
12 1998 M2 Thái Lan q, r, r*
12 2008 M11 q, r, r* 19.68 [0.4155] 18.88 [0.4742] 23.34 [0.1979] 24.86 [0.1369] 17.61 [0.5721] 29.73 [0.0346] 9.15 [0.4206] 8.27 [0.5169] 5.24 [0.8493] 3.89 [0.9465] 5.19 [0.8540] 7.65 [0.5877] 1.01 [0.7889] 0.24 [0.9736] 0.42 [0.9383] 1.54 [0.6484] 0.66 [0.8814] 0.08 [0.9959]
Ghi chú: Các giá trị thống kê t-statistic được tính toán và so sánh với các giá trị tới
hạn ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Giá trị p-value mỗi trường hợp được ghi nhận trong
dấu [.]. Độ trễ được lấy trong kiểm định được xác định bởi tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ
Akaike Information Criterion (AIC) với độ trễ tối đa là 12.
Bảng 4.10 bài viết xem xét liệu có bằng chứng nào về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá
hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực trong một mẫu gồm nhiều quốc gia. Bằng
cách sử dụng kiểm định Johansen truyền thống, chúng ta phát hiện được bằng chứng về
mối liên hệ đồng liên kết ở các quốc gia Malaysia, Indonesia và Philippine ở mức ý
nghĩa 5%. Kết quả này ủng hộ mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực
hơn những nghiên cứu trước đây và có thể là do mức độ hài hoà giữa hội nhập kinh tế
tài chính ở các quốc gia này. Tuy nhiên, trong hai trường hợp không tìm thấy mối quan
hệ đồng liên kết ở kiểm định Johansen, bài viết vẫn có thể tìm thấy được một mối quan
hệ đồng liên kết trong trường hợp Thái Lan khi xét đến trạng thái chuyển đổi cấu trúc
thông qua kiểm định S&L. Điều này cho thấy một mức độ không đồng nhất giữa các
quốc gia trong thời kỳ mẫu xem xét. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất
61
thực không được tìm thấy ở Hàn Quốc, điều này có thể được giải thích vì Mỹ không
phải là quốc gia giao thương chiếm tỷ trọng hàng đầu trong tổng kim ngạch xuất nhập
khẩu của Hàn Quốc (hai quốc gia chiếm tỷ trọng giao dịch với Hàn Quốc lớn nhất là
Trung Quốc và Nhật Bản), do đó điều kiện kinh tế của Hàn Quốc có thể xem như
không gắn kết chặt chẽ với Mỹ.
Tóm lại, bao gồm cả Việt Nam đã được điều ra ở phần trên, bài viết đã nghiên cứu sáu
quốc gia và phát hiện được mối quan hệ đồng liên kết ở năm quốc gia, trong đó có hai
quốc gia chỉ tìm thấy mối quan hệ này khi xem xét đến trạng thái chuyển đổi cấu trúc
trong chuỗi dữ liệu. Như vậy, sự thay đổi cấu trúc có thể không là một hiện tượng phổ
biến ở khắp các quốc gia, tuy nhiên bằng chứng của chúng ta vẫn ủng hộ cho mối quan
hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực.
62
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN
Dựa trên nền tảng là bài nghiên cứu của Joseph P. Byrne và Jun Nagayasu (2010), bài
viết tiến hành xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực USD/VND và chênh lệch
lãi suất thực giữa Việt Nam và Mỹ. Sau đó mở rộng nghiên cứu cho các quốc gia
Malaysia, Indonesia, Hàn Quốc, Thái Lan và Philippine trong mối quan hệ với Mỹ để
khẳng định lại mối quan hệ đó.
Sau khi tiến hành nghiên cứu thực nghiệm, áp dụng song song cả hai phương pháp tiếp
cận truyền thống không xem xét điểm gãy cấu trúc và phương pháp tiếp cận mới có
xem xét đến điểm gãy cấu trúc, bài viết đã tìm ra được bằng chứng về mối quan hệ
trong dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực ở các quốc gia nghiên cứu.
Ở các quốc gia Malaysia, Indonesia và Philippine thì mối quan hệ giữa lãi suất thực và
chênh lệch lãi suất thực cũng đã được tìm thấy ngay cả khi chưa đưa điểm gãy cấu trúc
vào trong mô hình kiểm định. Còn trong trường hợp Việt Nam và Thái Lan, điểm gãy
cấu trúc góp phần nêu bật được mối quan hệ đó khi phương pháp tiếp cận theo truyền
thống không thể khẳng định được mối quan hệ trong dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh
lệch lãi suất thực. Có thể thấy được vai trò của điểm gãy cấu trúc không hoàn toàn
giống nhau ở các quốc gia, tuy nhiên bằng chứng mà bài viết tìm được thông qua các
kết quả kiểm định vẫn ủng hộ cho mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và
chênh lệch lãi suất thực.
Nhìn chung, mối quan hệ tìm được giữa hai biến số này mang hàm ý về sự thay đổi của
chính sách tiền tệ, mà cụ thể là sự thay đổi trong lãi suất giữa hai nước sẽ tác động đến
tỷ giá hối đoái. Các nhà hoạch định chính sách có thể cân nhắc đến vấn đề này khi đưa
ra quyết định thay đổi trong chính sách tiền tệ. Tuy nhiên, trên thực tế, chúng ta biết
rằng sự kỳ vọng của tỷ giá hối đoái còn chịu tác động bởi rất nhiều nhân tố như cán cân
thương mai, sự dịch chuyển của các dòng vốn, kiểm soát của chính phủ…., do đó phải
xem xét một cách toàn diện các nhân tố này để đưa ra quyết định chính sách đúng đắn
63
và phù hợp. Bài nghiên cứu này chỉ nghiên cứu một khía cạnh trong một tổng thể nhiều
yếu tố có khả năng tác động đến tỷ giá trong dài hạn mà thôi. Đó cũng là điểm hạn chế
của bài viết này khi giả định kỳ vọng của tỷ giá thực không đổi. Những nghiên cứu
trong tương lai nhằm tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ giá và lãi suất có thể tiếp cận theo
hướng tìm hiểu về mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá thực và lãi suất thực hoặc cũng có
thể thêm những yếu tố khác vào trong mô hình để giải quyết hạn chế mà bài viết đề
cập.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu Tiếng Việt
1. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Ngọc Định, 2008. Tài chính Quốc Tế. 4. Thành phố
Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Thống Kê.
Tài liệu Tiếng Anh
1. Baxter, M., 1994. Real exchange rates and real interest rate differentials: Have
we missed the business cycle relationship. Journal of Monetary Economics, 33:
5−37.
2. Byrne, J.P. and J. Nagayasu, 2010. Structural breaks in the real exchange rate
and real interest rate relationship. Global Finance Journal, 21: 138–151.
3. Campbell, J.Y. and R.H. Clarida, 1987. The dollar and real interest rates.
Carnegie Rochester Conference Series on Public Policy, 27: 103−140.
4. Campbell, J.Y. and P. Perron, 1991. Pitfalls and opportunities: What
macroeconomists should know about unit root. NBER Macroeconomics Annual
1991, Volume 6, 1991.
5. Chortareas, G.E. and R.L. Driver, 2001. PPP and the real exchange rate–real
interest rate differential revisited: Evidence from nonstationary panel data. Bank
of England Working Paper #138.
6. Dickey, D.A. and W.A. Fuller, 1979. Estimators for autoregressive time series
with a unit root. Journal of the American StatisticalAssociation, 74: 427−431.
7. Dornbusch, R., 1976. Expectations and exchange rate dynamics. Journal of
Political Economy, 84: 1161−1176.
8. Edison, H.J. and W.R. Melick, 1999. Alternative approaches to real exchange
rates and real interest rates: Three up and three down. International Journal of
Finance and Economics, 4: 93−111.
9. Edison, H.J. and B.D. Pauls, 1993. A re-assessment of the relationship between
real exchange rates and real interest rates: 1974–1990. Journal of Monetary
Economics, 31, 165−187.
10. Elliott, G., T.J. Rothemborg and J.H. Stock, 1996. Efficient tests for an
autoregressive unit root. Econometrica, 64: 813−836.
11. Engle R. F and C. W. J. Granger, 1987, Co-Integration and Error Correction:
Representation, Estimation, and Testing. Econometrica, 55: 251-276
12. Frankel, J.A, 1979. On the mark: A theory of floating exchange rates based on
real interest differential. American Economic Review, 69: 610−622.
13. Frenkel, J.A., 1976. A monetary approach to the exchange rate: doctrinal
aspects and empirical evidence. Scandinavian Journal of Economics, 78: 255–
276.
14. Hansen, H. and S. Johansen, 1999. Some tests for parameter constancy in
cointegrated VAR-models. Econometrics Journal, 2: 306−333.
15. Hooper, P. and J. Morton, 1982. Fluctuations in the dollar: A model of nominal
and real exchange rate determination, Journal of International Money and
Finance, 1: 39-56.
16. Johansen, S., 1988. Statistical analysis of cointegrating vectors. Journal of
Economic Dynamics and Control, 12: 231−254.
17. Johansen, S. and K. Juselius, 1992. Testing structural hypotheses in
amultivariate cointegration analysis of the PPP and the UIP for the UK. Journal
of Econometrics, 53: 211−244.
18. Johansen, S., 1995. Likelihood-based inference in cointegrated vector
autoregressive models. Oxford: Oxford University Press.
19. Kanas, A., 2005. Regime linkages in the US/UK real exchange rate–real interest
rate differential relation. Journal of International Money and Finance, 24:
257−274.
20. MacDonald, R. and J. Nagayasu, 2000. The long-run relationship between real
exchange rates and real interest rate differentials: A panel study. IMF Staff
Papers, 47: 116−128.
21. Meese, R. and K. Rogoff, 1988. Was it real? The exchange rate–interest
differential relation over the modern floating rate-period. Journal of Finance,
43: 933−948.
22. Nakagawa, H., 2002. Real exchange rates and real interest rate differentials:
Implications of nonlinear adjustment in real exchange rates. Journal of
Monetary Economics, 49: 629−649.
23. Perron, P., 1989. The great crash, the oil price shock, and the unit root
hypothesis. Econometrica, 57: 1361−1401.
24. Saikkonen, P. and H. Lütkepohl, 2000. Testing for the cointegrating rank of a
VAR process with structural shifts. Journal of Business and Economic
Statistics, 18: 451−464.
25. Saikkonen, P. and H. Lütkepohl, 2002. Testing for a unit root in a time series
with a level shift at unknown time. Econometric Theory, 18: 313−348.
Website 1. Quỹ tiền tệ thế giới: http://www.imf.org/
PHỤ LỤC
1. Kết quả kiểm định tính dừng
1.1. Kiểm định tính dừng ADF Test
1.1.1. Đối với chuỗi tỷ giá thực USD/VND
Chuỗi gốc
Null Hypothesis: QT has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
Test critical values:
Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level 5% level 10% level t-Statistic 0.077947 -3.460173 -2.874556 -2.573784 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Prob.* 0.9634
Chuỗi sai phân bậc 1
Null Hypothesis: D(QT) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic -12.91840 -3.460173 -2.874556 -2.573784 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Prob.* 0.0000
1.1.2. Đối với chuỗi lãi suất thực USD
Chuỗi gốc
Null Hypothesis: RUS_POST has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level -1.214738 -3.460035 -2.874495 -2.573751 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 0.6684
Chuỗi sai phân bậc 1
Null Hypothesis: D(RUS_POST) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level 5% level 10% level -11.35484 -3.460313 -2.874617 -2.573817 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 0.0000
1.1.3. Đối với chuỗi lãi suất thực VND
Chuỗi gốc
Null Hypothesis: RVN_POST has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 12 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level -2.435621 -3.461783 -2.875262 -2.574161 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 0.1333
Chuỗi sai phân bậc 1
Null Hypothesis: D(RVN_POST) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 11 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
t-Statistic Prob.*
-4.639079 -3.461783 -2.875262 -2.574161 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 0.0002
1.2. Kiểm định tính dừng DF – GLS Test
1.2.1. Đối với chuỗi tỷ giá thực USD/VND
Chuỗi gốc
Null Hypothesis: QT has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic 1% level Test t-Statistic -0.252064 -2.575564
critical values:
Chuỗi sai phân bậc 1
5% level 10% level *MacKinnon (1996) -1.942282 -1.615734
Null Hypothesis: D(QT) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 11 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic 1% level Test 5% level critical 10% level values: *MacKinnon (1996) t-Statistic -0.760837 -2.576127 -1.942361 -1.615684
1.2.2. Đối với chuỗi lãi suất thực USD
Chuỗi gốc
Null Hypothesis: RUS_POST has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic 1% level Test 5% level critical 10% level values: *MacKinnon (1996)
t-Statistic -0.401832 -2.575516 -1.942276 -1.615738
Chuỗi sai phân bậc 1
Null Hypothesis: D(RUS_POST) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic 1% level Test 5% level critical 10% level values: *MacKinnon (1996) t-Statistic -11.18368 -2.575613 -1.942289 -1.615730
1.2.3. Đối với chuỗi lãi suất thực VND
Chuỗi gốc
Null Hypothesis: RVN_POST has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 12 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic 1% level Test 5% level critical 10% level values: *MacKinnon (1996) t-Statistic -0.429753 -2.576127 -1.942361 -1.615684
Chuỗi sai phân bậc 1
Null Hypothesis: D(RVN_POST) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 11 (Automatic based on AIC, MAXLAG=12)
t-Statistic
Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic
Test critical values:
1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) -0.604073 -2.576127 -1.942361 -1.615684
1.3. Kiểm định tính dừng S&L Test
1.3.1. Đối với chuỗi tỷ giá thực USD/VND
Chuỗi gốc
UR Test with structural break for series: QT sample range: [1996 M4, 2014 M5], T = 218 number of lags (1st diff): 1 value of test statistic: -0.7529 used break date: 2011 M2 shiftfunction: shift dummy time trend included critical values (Lanne et al. 2002): --------------------------------------- T 1% 5% 10% --------------------------------------- 1000 -3.55 -3.03 -2.76 ---------------------------------------
Chuỗi sai phân bậc 1
UR Test with structural break for series: QT_d1 sample range: [1996 M3, 2014 M5], T = 219 number of lags (1st diff): 0 value of test statistic: -4.4352 used break date: 2011 M2 shiftfunction: shift dummy time trend included
critical values (Lanne et al. 2002): --------------------------------------- T 1% 5% 10% --------------------------------------- 1000 -3.55 -3.03 -2.76 ---------------------------------------
1.3.2. Đối với chuỗi lãi suất thực USD
Chuỗi gốc
UR Test with structural break for series: RUSPOST sample range: [1996 M2, 2014 M5], T = 220 number of lags (1st diff): 0 value of test statistic: -2.1178 used break date: 2009 M1 shiftfunction: shift dummy time trend included critical values (Lanne et al. 2002): --------------------------------------- T 1% 5% 10% --------------------------------------- 1000 -3.55 -3.03 -2.76 ---------------------------------------
Chuỗi sai phân bậc 1
UR Test with structural break for series: RUSPOST_d1 sample range: [1996 M4, 2014 M5], T = 218 number of lags (1st diff): 1 value of test statistic: -10.7278 used break date: 2009 M1 shiftfunction: shift dummy time trend included critical values (Lanne et al. 2002):
--------------------------------------- T 1% 5% 10% --------------------------------------- 1000 -3.55 -3.03 -2.76 ---------------------------------------
1.3.3. Đối với chuỗi lãi suất thực VND
Chuỗi gốc
UR Test with structural break for series: RVNPOST sample range: [1997 M3, 2014 M5], T = 207 number of lags (1st diff): 12 value of test statistic: -2.2860 used break date: 2008 M6 shiftfunction: shift dummy time trend included critical values (Lanne et al. 2002): --------------------------------------- T 1% 5% 10% --------------------------------------- 1000 -3.55 -3.03 -2.76 ---------------------------------------
Chuỗi sai phân bậc 1
UR Test with structural break for series: RVNPOST_d1 sample range: [1997 M2, 2014 M5], T = 208 number of lags (1st diff): 11 value of test statistic: -3.6275 used break date: 2008 M6 shiftfunction: shift dummy time trend included critical values (Lanne et al. 2002): --------------------------------------- T 1% 5% 10% --------------------------------------- 1000 -3.55 -3.03 -2.76
---------------------------------------
2. Kết quả kiểm định đồng liên kết
2.1. Kiểm định Johansen Trace Test
Sample (adjusted): 1996M05 2014M05
Included observations: 217 after adjustments
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: RVN_POST RUS_POST QT
Lags interval (in first differences): 1 to 3
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
Trace
0.05
No. of CE(s)
Eigenvalue
Statistic
Critical Value
Prob.**
None
0.064353
20.98677
29.79707
0.3585
At most 1
0.029706
6.552568
15.49471
0.6302
At most 2
4.02E-05
0.008713
3.841466
0.9253
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Chuỗi tỷ giá thực, lãi suất thực Việt Nam và lãi suất thực Mỹ
Sample (adjusted): 1996M05 2014M05
Included observations: 217 after adjustments
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: QT RVN_POST
Chuỗi tỷ giá thực và lãi suất Việt Nam
Lags interval (in first differences): 1 to 3
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
Trace
0.05
No. of CE(s)
Eigenvalue
Statistic
Critical Value
Prob.**
None
0.065681
14.87196
15.49471
0.0619
At most 1
0.000597
0.129662
3.841466
0.7188
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Sample (adjusted): 1996M04 2014M05
Included observations: 218 after adjustments
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: QT RUS_POST
Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
Trace
0.05
No. of CE(s)
Eigenvalue
Statistic
Critical Value
Prob.**
None
0.036551
8.162302
15.49471
0.4482
At most 1
0.000206
0.044817
3.841466
0.8323
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Chuỗi tỷ giá thực và lãi suất thực Mỹ
Date: 09/07/14 Time: 16:01
Sample (adjusted): 1996M05 2014M05
Included observations: 217 after adjustments
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: RVN_POST RUS_POST
Lags interval (in first differences): 1 to 3
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
Trace
0.05
No. of CE(s)
Eigenvalue
Statistic
Critical Value
Prob.**
None
0.048187
11.84703
15.49471
0.1644
At most 1
0.005194
1.130059
3.841466
0.2878
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Lãi suất thực Việt Nam và lãi suất thực Mỹ
2.2. Kiểm định S&L Trace Test có xem xét điểm gãy cấu trúc
S&L Test for: qt rvnpost ruspost
included dummy variables: shift2011m2
sample range: [1996 M2, 2014 M5], T = 220
included lags (levels): 1
dimension of the process: 3
trend and intercept included
response surface computed:
Chuỗi tỷ giá thực, lãi suất thực Việt Nam và lãi suất thực Mỹ
-----------------------------------------------
r0 LR pval 90% 95% 99%
-----------------------------------------------
0 28.01 0.0580 26.07 28.52 33.50
1 3.91 0.9453 13.88 15.76 19.71
2 0.16 0.9861 5.47 6.79 9.73
S&L Test for: rvnpost ruspost qt
included dummy variables: shift2008m6
sample range: [1996 M3, 2014 M5], T = 219
included lags (levels): 1
dimension of the process: 3
trend and intercept included
response surface computed:
-----------------------------------------------
r0 LR pval 90% 95% 99%
-----------------------------------------------
0 29.06 0.0425 26.07 28.52 33.50
1 4.87 0.8814 13.88 15.76 19.71
2 0.34 0.9551 5.47 6.79 9.73
S&L Test for: qt rvnpost
included dummy variables: shift2008m6
sample range: [1996 M4, 2014 M5], T = 218
included lags (levels): 3
dimension of the process: 2
Chuỗi tỷ giá thực và lãi suất Việt Nam
trend and intercept included
response surface computed:
-----------------------------------------------
r0 LR pval 90% 95% 99%
-----------------------------------------------
0 22.63 0.0027 13.88 15.76 19.71
1 0.24 0.9744 5.47 6.79 9.73
S&L Test for: rvnpost qt
included dummy variables: shift2011m2
sample range: [1996 M3, 2014 M5], T = 219
included lags (levels): 2
dimension of the process: 2
trend and intercept included
response surface computed:
-----------------------------------------------
r0 LR pval 90% 95% 99%
-----------------------------------------------
0 22.28 0.0032 13.88 15.76 19.71
1 0.43 0.9363 5.47 6.79 9.73
3. Kết quả mô hình VECM
VEC REPRESENTATION
endogenous variables: qt ruspost rvnpost
exogenous variables:
Trường hợp hậu nghiệm
deterministic variables: shift2008m6 CONST TREND
endogenous lags (diffs): 2
exogenous lags: 0
sample range: [1996 M4, 2014 M5], T = 218
estimation procedure: Two stage. 1st=Johansen approach, 2nd=OLS
Estimated cointegration relation(s):
====================================
ec1(t-1)
--------------------------
qt (t-1) | 1.000
| (0.000)
| {0.000}
| [0.000]
ruspost(t-1) | -0.973
| (3.172)
| {0.759}
| [-0.307]
rvnpost(t-1) | 5.646
| (1.627)
| {0.001}
| [3.470]
shift2008m6(t-1)| -0.608
| (0.241)
| {0.012}
| [-2.520]
CONST | -11.003
| (0.249)
| {0.000}
| [-44.113]
TREND(t-1) | 0.008
| (0.002)
| {0.000}
| [4.617]
--------------------------
VEC REPRESENTATION
endogenous variables: qt rusante rvnante
exogenous variables:
deterministic variables: shift2008m6 CONST TREND
endogenous lags (diffs): 2
exogenous lags: 0
sample range: [1996 M4, 2014 M5], T = 218
estimation procedure: Two stage. 1st=Johansen approach, 2nd=OLS
Estimated cointegration relation(s):
====================================
ec1(t-1)
--------------------------
qt (t-1) | 1.000
| (0.000)
| {0.000}
| [0.000]
rusante(t-1) | -10.343
| (10.234)
Trường hợp tiền nghiệm
| {0.312}
| [-1.011]
rvnante(t-1) | 10.586
| (5.243)
| {0.043}
| [2.019]
shift2008m6(t-1)| -2.277
| (0.786)
| {0.004}
| [-2.897]
CONST | -12.174
| (0.809)
| {0.000}
| [-15.049]
TREND(t-1) | 0.022
| (0.006)
| {0.000}
| [4.040]
--------------------------
