Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực với các nhân tố kinh tế cơ bản của nền kinh tế Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

_  _

PHẠM THỊ KIM NGÂN

MỐI QUAN HỆ PHI TUYẾN GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

THỰC VỚI CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ CƠ BẢN CỦA

NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

_  _

PHẠM THỊ KIM NGÂN

MỐI QUAN HỆ PHI TUYẾN GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

THỰC VỚI CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ CƠ BẢN CỦA

NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Thị Liên Hoa

TP.HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này đƣợc thực hiện xuất phát từ nhu cầu học tập và nghiên cứu của

tác giả. Nội dung của luận văn đƣợc viết dựa vào các nghiên cứu và tài liệu đƣợc

trích dẫn cụ thể và hoàn toàn minh bạch. Các dữ liệu tính toán đƣợc dựa trên các dữ liệu

đáng tin cậy đƣợc công bố rộng rãi trên các website. Tác giả cam kết không sao chép lại

nội dung của các nghiên cứu khác.

Tác giả luận văn

PHẠM THỊ KIM NGÂN

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ

TÓM LƢỢC ............................................................................................................................. 1

DẪN NHẬP ............................................................................................................................. 2

1. Lý do chọn đề tài ................................................................................................................. 2

2. Tính cấp thiết của đề tài ....................................................................................................... 2

3. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................................ 3

4. Câu hỏi nghiên cứu ............................................................................................................... 3

5. Đối tƣợng nghiên cứu ........................................................................................................... 3

6. Phƣơng pháp nghiên cứu ...................................................................................................... 4

7. Dữ liệu nghiên cứu ............................................................................................................... 4

8. Bố cục luận văn: .................................................................................................................. 4

9. Đóng góp của đề tài ............................................................................................................. 5

CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN

HỆ GIỮA TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC YẾU TỐ NỀN TẢNG CỦA NỀN KINH

TẾ ............................................................................................................................................. 6

1.1. Tiếp cận TGHĐ thực hiệu lực ........................................................................................... 6

1.2. Mối quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố nền tảng của nền kinh tế .............. 7

1.3. Những nghiên cứu trên thế giới về quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố nền

tảng của nền kinh tế .................................................................................................................. 9

KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 ....................................................................................................... 16

CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU .............................................................................. 17

2.1. Phƣơng pháp phân tích sử dụng trong mô hình nghiên cứu ........................................... 17

2.1.1. Kỹ thuật thực nghiệm ................................................................................................... 17

2.1.2. Thuật toán ACE ............................................................................................................ 18

2.1.3. Hồi quy tuyến tính và mối quan hệ đồng liên kết ........................................................ 20

2.1.4. Phƣơng pháp kiểm định biên ARDL ............................................................................ 20

2.2. Xây dựng các biến .......................................................................................................... 23

2.2.1. Tỷ giá thực hiệu lực – tỷ giá thực đa phƣơng (REER – Real Effective Exchange Rate) . 24

2.2.2. Chênh lệch trong năng suất (PROD – Difference in Productivity) .............................. 24

2.2.3. Tỷ lệ mậu dịch (TOT – Term Of Trade) ...................................................................... 25

2.2.4. Chi tiêu chính phủ (GEXP – Government expenditure): ............................................. 26

2.2.5. Độ mở của nền kinh tế (OPEN – openness of economy)............................................. 27

2.2.6. Tài sản nƣớc ngoài ròng (NFA – Net foreign assets) .................................................. 28

KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 ....................................................................................................... 29

CHƢƠNG 3: KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC

YẾU TỐ NỀN TẢNG CỦA NỀN KINH TẾ VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000 – 2012 ......... 30

3.1. Thu thập số liệu và tính toán các biến: ............................................................................ 30

3.2. Xử lý dữ liệu: .................................................................................................................. 30

3.2.1. Dữ liệu chƣa chuyển đổi: ............................................................................................. 30

3.2.2. Dữ liệu đã chuyển đổi: ................................................................................................. 36

3.3. Kết quả hồi quy: .............................................................................................................. 45

KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 ....................................................................................................... 48

CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN CHUNG ...................................................................................... 49

HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG MỞ RỘNG NGHIÊN CỨU .......................................................... 50

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Kí hiệu

Thuật ngữ

Giải nghĩa

ACE Alternating Conditional Expectation

ARDL Autoregressive Distributed Lag

GEXP Goverment expenditure

Chi tiêu chính phủ

NEER Norminal effective exchange rate

Tỷ giá hối đoái danh nghĩa

NFA Net foreign assets

Tài sản nước ngoài ròng

OPEN Openess of economy

Độ mở của nền kinh tế

PROD Difference in productivity

Chênh lệch trong năng suất

REER Real effective exchange rate

Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực

TOT

Terms of trade

Tỷ lệ mậu dịch

TGHĐ

Exchange rates

Tỷ giá hối đoái

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 3.2.1.a: Kết quả kiểm định cho các dãy biến chƣa lấy sai phân……………….31

Bảng 3.2.1.b: Kết quả kiểm định cho chuỗi sai phân bậc 1………………………….31

Bảng 3.2.1.c: Kết quả độ trễ đƣợc chọn cho các biến gốc ………………..................32

Bảng 3.2.1.d: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ADRL cho các biến gốc ………………...33

Bảng 3.2.1.e: Kết quả kiểm định WALD – test cho các biến gốc …………………..34

Bảng 3.2.1.f: Bảng giá trị kiểm định biên cho F – statistic trong trƣờng hợp có hệ số

chặn và không có biến xu hƣớng……………………………………………………..35

Bảng 3.2.2.a: Kết quả kiểm định cho các dãy biến sau khi chuyển đổi chƣa lấy sai

phân ………………………………………………………………………………….40

Bảng 3.2.2.b: Kết quả kiểm định cho các dãy biến sau khi chuyển đổi sai phân bậc

1……………………………………………………………………………………....40

Bảng 3.2.2.c: Kết quả độ trễ đƣợc chọn cho các biến sau khi chuyển đổi..................41

Bảng 3.2.2.d: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ADRL cho các biến sau khi chuyển đổi...42

Bảng 3.2.2.e: Kết quả kiểm định WALD – test cho các biến sau khi chuyển đổi…..43

Bảng 3.3: Kết quả ƣớc lƣợng mối quan hệ dài hạn cho các biến sau khi chuyển đổi..45

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 1: Biểu đồ phân tán các biến trƣớc và sau khi chuyển đổi tại Việt Nam........37

Biểu đồ 2: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMSQ……………………………..46

TÓM LƯỢC

Tác giả thực hiện nghiên cứu mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu

lực và các yếu tố nền tảng kinh tế của nền kinh tế Việt Nam, giai đoạn Q1.2000 – Q4.2012

bằng lý luận và bằng mô hình kế thừa từ nghiên cứu của Xiaolei Tang và Jizhong Zhou

(2013).

Mô hình này nhận định tỷ giá hối đoái thực hiệu lực có mối quan hệ phi tuyến đối

với một số các yếu tố nền tảng kinh tế bao gồm tăng trƣởng năng suất, tỷ lệ mậu dịch, tài

sản nƣớc ngoài ròng, sự mở cửa của nền kinh tế và mức chi tiêu chính phủ.

Kết hợp ƣớc lƣợng từ mô hình với việc phân tích thực trạng của nền kinh tế Việt

Nam, tác giả đƣa ra một số nhận xét về tác động của các biến số kinh tế đến tỷ giá trong

nền kinh tế Việt Nam.

Từ khóa: mức cân bằng tỷ giá hối đoái, Thuật toán ACE, đồng liên kết tuyến tính, đồng liên

kết phi tuyến tính.

DẪN NHẬP

1. Lý do chọn đề tài

Trong điều kiện nền kinh tế ngày nay, khi quá trình toàn cầu hóa đã bao trùm tất cả

các lĩnh vực sản xuất kinh doanh và ngay cả trong cuộc sống, thì sự gia tăng hợp tác quốc tế,

phát huy các lợi thế so sánh của mình là mối quan tâm đặc biệt của chính phủ các nƣớc và

Việt Nam cũng không ngoại lệ.

Bất kỳ một quốc gia nào cũng luôn luôn tìm cách để đạt đƣợc hai mục tiêu lớn của

nền kinh tế: Đó là mục tiêu cân bằng ngoại (cân bằng ngoại thƣơng) và mục tiêu cân bằng

nội (cân bằng sản lƣợng, công ăn việc làm và lạm phát). Tỷ giá hối đoái thực đóng vai trò

quan trọng trong thƣơng mại quốc tế và các quyết định đầu tƣ. Tỷ giá thực đƣợc lập luận là

gây ảnh hƣởng đến cán cân thanh toán, đến quá trình sản xuất, xuất nhập khẩu của một quốc

gia và vì vậy trở thành yếu tố chính ảnh hƣởng tới việc thực hiện hai mục tiêu lớn của nền

kinh tế. Bên cạnh đó tỷ giá thực còn là một yếu tố mấu chốt của chính sách tiền tệ. Việc

hiểu đƣợc mối quan hệ giữa tỷ giá thực và các yếu tố cơ bản của nền kinh tế giúp các nhà

hoạch định chính sách có một hƣớng đi đúng đắn hơn. Do đó từ lâu mối quan hệ này đã

đƣợc các nhà nghiên cứu chú tâm tìm hiểu.

Nhận thấy rõ đƣợc tầm quan trọng của vấn đề, tác giả tiến hành thực hiện đề tài với

tên gọi “Mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực với các nhân tố kinh tế cơ bản

của nền kinh tế Việt Nam”, nhằm có một cái nhìn mới và tổng quan từ đó đƣa ra các nhận

xét về tác động của các biến số kinh tế tới tỷ giá trong nền kinh tế Việt Nam.

2. Tính cấp thiết của đề tài

Tỷ giá hối đoái thực đóng vai trò quan trọng trong thƣơng mại quốc tế và các quyết

định đầu tƣ. Việc đánh giá cao tỷ giá hối đoái thực có thể làm chậm xuất khẩu và dòng vốn

đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài, do đó tốc độ tăng trƣởng kinh tế có thể bị ảnh hƣởng. Hơn nữa,

tỷ giá thực đƣợc lập luận là gây ảnh hƣởng đến cán cân thanh toán của một quốc gia. Vì

vậy thật sự quan trọng và cần thiết khi xác định các yếu tố ảnh hƣởng và mối quan hệ của

các yếu tố đó đến tỷ giá thực của nền kinh tế.

3. Mục tiêu nghiên cứu

 Các biến số kinh tế đƣợc lựa chọn để đại diện cho nền kinh tế vĩ mô và cách tính toán

các biến số.

 Mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế cơ bản và tỷ giá thực đa phƣơng là một mối

quan hệ tuyến tính thông thƣờng hay là một mối quan hệ phi tuyến.

 Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam: bằng chứng mối quan hệ phi tuyến giữa các

biến số kinh tế và tỷ giá thực đa phƣơng.

4. Câu hỏi nghiên cứu

 Quá trình nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá thực và các yếu tố kinh tế cơ bản từ

tuyến tính đến phi tuyến?

 Các biến số kinh tế nào đƣợc lựa chọn để đại diện cho nền kinh tế vĩ mô và các biến

số này đƣợc tính toán nhƣ thế nào?

 Phƣơng pháp nào dùng để kiểm tra mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá thực và các yếu

tố kinh tế cơ bản?

5. Đối tƣợng nghiên cứu

- REER (Tỷ giá thực hiệu lực đa phƣơng)

- Các yếu tố nền tảng của nền kinh tế: PROD (chênh lệch trong năng suất: đại diện bởi

chỉ số CPI – PPI hoặc bằng GDP bình quân đầu ngƣời), TOT (tỷ lệ mậu dịch), GEXP (chi

tiêu chính phủ), OPEN (độ mở của nền kinh tế), NFA (tài sản nƣớc ngoài ròng).

6. Phƣơng pháp nghiên cứu

- Phân tích định tính mối quan hệ tuyến tính thông thƣờng giữa tỷ giá thực đa

phƣơng và các nhân tố kinh tế cơ bản theo kết quả của các nghiên cứu trƣớc.

- Phân tích định lƣợng để nhận thấy đƣợc mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá thực đa

phƣơng các yếu tố nền tảng kinh tế tại Việt Nam bằng mô hình:

 Áp dụng mô hình ARDL để kiểm định tính đồng liên kết và ƣớc lƣợng phƣơng trình

đồng liên kết giữa các tỷ giá thực và các biến số kinh tế. Kết luận: không tìm thấy mối quan

hệ tuyến tính giữa các biến  chuyển sang kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa các biến.

 Dùng thuật toán ACE để biến đổi biến, giải quyết vấn đề hồi quy các biến khi mối

quan hệ của chúng không phải là tuyến tính nhằm hỗ trợ cho mô hình ARDL.

 Sử dụng ARDL để kiểm định mối quan hệ phi tuyến từ dữ liệu đã chuyển đổi.

 Dùng các kiểm định khác để kiểm tra xem mô hình có phù hợp hay không.

7. Dữ liệu nghiên cứu

- Tác giả sử dụng dữ liệu theo quý của Việt Nam và 5 quốc gia thƣơng mại với Việt

Nam trong giai đoạn Q1.2000 – Q4.2012 (5 quốc gia khảo sát bao gồm: Trung Quốc, Úc,

Hồng Kông, Hàn Quốc, Singapore) từ các nguồn: Tổng cục Thống Kê (GSO) và Quỹ tiền tệ

Quốc Tế (IMF).

8. Bố cục luận văn:

Chƣơng 1: Tổng quan và các nghiên cứu thực ngiệm về mối quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu

lực và các yếu tố nền tảng của nền kinh tế

Chƣơng 2: Mô hình nghiên cứu

Chƣơng 3: Kiểm định mối quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố nền tảng của nền

kinh tế Việt Nam giai đoạn 2000 – 2012

Chƣơng 4: Kết luận chung

9. Đóng góp của đề tài

 Tìm thấy các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá thực

và các yếu tố kinh tế cơ bản đại diện cho nền kinh tế vĩ mô.

 Kết quả bài nghiên cứu giúp chúng ta có một cái nhìn tổng quan và đầy đủ hơn

về mối quan hệ này. Từ đó giúp các nhà hoạch định chính sách có những hƣớng đi đúng đắn

để thực hiện hai mục tiêu của nền kinh tế.



CHƢƠNG 1:

TỔNG QUAN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA

TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC YẾU TỐ NỀN TẢNG CỦA NỀN KINH TẾ

1.1. Tiếp cận TGHĐ thực hiệu lực:

Tỷ giá thực đa phƣơng là một chỉ số phản ánh mức độ cạnh tranh về giá cả của quốc

gia và là cơ sở để đánh giá đồng nội tệ bị định giá cao hay thấp. Chỉ số này rất hữu ích cho

việc đạt đƣợc mục tiêu thích hợp trong cơ chế tỷ giá hỗn hợp giữa linh hoạt và cố định. Vì

vậy, nó đƣợc nhìn nhận nhƣ là dữ liệu cơ bản cho quá trình thực thi chính sách.

Tỷ giá thực đa phƣơng đƣợc tính toán để định ra giá trị thực của đồng nội tệ so với

các ngoại tệ (rổ ngoại tệ). Bằng cách điều chỉnh tỷ giá theo chênh lệch lạm phát quốc nội so

với lạm phát các đối tác thƣơng mại, ta sẽ có tỷ giá thực song phƣơng với từng đồng ngoại

tệ. Sau đó xác định mức độ ảnh hƣởng đối với tỷ giá thực thông qua tỷ trọng thƣơng mại

của từng đối tác với quốc gia có đồng tiền tính REER.

 Tính tỷ trọng thương mại:

Gọi It

n là kim ngạch nhập khẩu của nƣớc có đồng tiền đƣợc tính tỷ giá thực đa phƣơng

với đối tác thƣơng mại thứ n.

Gọi Et

n là kim ngạch xuất khẩu của nƣớc có đồng tiền đƣợc tính tỷ giá thực đa phƣơng

với đối tác thƣơng mại thứ n.

 Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của các nƣớc trong “rổ tiền” (W)

 Tỷ trọng thƣơng mại của đối tác thứ n:

 Chỉ số giá tiêu dùng bình quân:

 Tỷ giá thực đa phương:

Khi REER lớn hơn 100, đồng nội tệ bị định giá thấp, ngƣợc lại REER nhỏ hơn 100 bị

định giá cao, REER bằng 100 đồng nội tệ có ngang giá sức mua so với “rổ tiền tệ”.

1.2. Mối quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố nền tảng của nền kinh tế

Kể từ khi Balassa (1964) và Samuelson (1964) cho rằng sự gia tăng trong khác biệt

năng suất giữa hàng hóa thƣơng mại và phi thƣơng mại sẽ dẫn đến sự đánh giá cao tỷ giá

hối đoái thực và các yếu tố kinh tế. Đơn cử nhƣ Edward (1989) và Elbadawi (1994) đã cho

thấy càng mở cửa nền kinh tế thì tỷ giá hối đoái càng tăng lên. Cũng về vấn đề này nhƣng

với cách tiếp cận và góc nhìn khác, Connolly và Devereux (1995) thì lại cho thấy kết quả

trái ngƣợc, Ewards (1989) cũng đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hữu

hiệu và các yếu tố kinh tế cơ bản. Các kết quả của họ đã chứng minh tỷ lệ mậu dịch có ảnh

hƣởng đến REER thông qua hai hiệu ứng trái ngƣợc là hiệu ứng thay thế và hiệu ứng thu

nhập. Đồng thời các nhà nghiên cứu này cũng đã chứng minh khi tài sản nƣớc ngoài ròng

(NFA) tăng lên thì REER sẽ giảm xuống thông qua các nghiên cứu về cán cân thanh toán và

cân đối tiền tệ. Qua đó, các nhà nghiên cứu đã khẳng định rõ ràng rằng các yếu tố kinh tế cơ

bản có tác động đến REER.

Tuy nhiên, từ đó đến nay các nghiên cứu về vấn đề này vẫn chƣa có đƣợc sự thống

nhất. Tranh cãi xuất hiện từ việc xác định mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố

kinh tế là tuyến tính hay phi tuyến, cách chọn biến, phƣơng pháp kinh tế lƣợng. Điều này đã

chứng minh sự phong phú về lý thuyết cũng nhƣ thực nghiệm của các nghiên cứu về tỷ giá

hối đoái thực.

Có ba mối quan hệ có thể có giữa tỷ giá hối đoái thực và các nhân tố kinh tế là: đồng

liên kết tuyến tính, đồng liên kết phi tuyến tính và không có đồng liên kết. Tuy nhiên, các

nghiên cứu cho đến thời điểm hiện tại đa phần quan tâm đến mối quan hệ tuyến tính và

hiếm khi chú ý đến trƣờng hợp phi tuyến. Trong khi đó trên thực tế, không một lý thuyết

kinh tế nào có thể đảm bảo đƣợc rằng mối quan hệ giữa các biến kinh tế phải là tuyến tính.

Với việc bỏ qua trƣờng hợp phi tuyến này có thể đƣa đến kết luận sai lệch rằng không tồn

tại đồng liên kết giữa tỷ giá và các yếu tố kinh tế. Chính từ mâu thuẫn đó, một số nghiên

cứu về xác định mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế đƣợc

ra đời (Chinn (1991), Meese và Rose (1991), Ma và Kanas (2000)).

Cũng nghiên cứu về chủ đề này, tác giả đã tìm ra các bằng chứng tiềm tàng cho quan

hệ phi tuyến của đồng tiền Việt Nam với các yếu tố kinh tế cơ bản.

Một thực tế khó khăn mà tác giả phải đối mặt đó là, trong khi phân tích tuyến tính thì

mẫu hàm đã đƣợc xác định, còn với mẫu hàm chính xác của một mối quan hệ phi tuyến và

các tham số của nó lại chƣa đƣợc xác định, hơn nữa hàm phi tuyến lại có thể có nhiều dạng

khác nhau. Và để giải quyết vấn đề này, tác giả đã áp dụng thuật toán ACE để khám phá

những mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá thực của đồng Việt Nam với các yếu tố kinh tế cơ

bản. Lợi thế của ACE chính là khả năng cho thấy chính xác một mối quan hệ phi tuyến tiềm

tàng giữa các biến trong mô hình, khi đó thuật toán sẽ cải tiến mô hình phù hợp hơn so với

các mô hình tuyến tính thông thƣờng (Wang và Murphy (2004)).

Tác giả sử dụng phƣơng pháp tiếp cận hành vi nhằm tìm kiếm một mô hình thực

nghiệm để xác định tỷ giá hối đoái thực. Việc lựa chọn các biến đƣợc sử dụng đại diện cho

các yếu tố kinh tế cơ bản chủ yếu dựa theo Montiel (1999). Cụ thể, các yếu tố kinh tế cơ bản

đƣợc lựa chọn bao gồm tăng trƣởng năng suất, tỷ lệ mậu địch, tài sản nƣớc ngoài ròng, sự

mở cửa của nền kinh tế, và mức chi tiêu chính phủ. Nghiên cứu đã cho thấy rằng đối với

Việt Nam, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản có mối quan

hệ phi tuyến rõ ràng và ẩn chứa nhiều ý nghĩa quan trọng đối với các nhà làm chính sách.

1.3. Những nghiên cứu trên thế giới về quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố

nền tảng của nền kinh tế:

Từ trƣớc đến nay, đã có một lƣợng lớn các tài liệu tìm hiểu về mối quan hệ giữa tỷ

giá và các yếu tố kinh tế. Mặc dù có nhiều sự bất đồng trong nền tảng lý thuyết và thực

nghiệm, nhƣng các nghiên cứu trƣớc đây vẫn có một đặc điểm chung đó là các tác giả vẫn

tập trung vào nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính giữa tỷ giá thực và các yếu tố kinh tế.

Vào những năm 1970, các mô hình lý thuyết “thế hệ đầu tiên” đã hình thành với

nhiều mô hình nổi tiếng nhƣ mô hình tiền tệ, mô hình Dornbusch, mô hình danh mục đầu tƣ

cân bằng. Các kết quả nghiên cứu của các mô hình loại này đã dẫn tới một kết luận cho rằng

sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái có quan hệ tuyến tính với sự thay đổi của các biến yếu tố

kinh tế nhƣ giá cả hàng hóa, tổng sản lƣợng quốc dân hay tài khoản vãng lai của các nƣớc.

Một đặc điểm của mô hình tuyến tính đó là dù cho các biến có thay đổi giá trị nhƣ

thế nào, thì độ co giãn của tỷ giá thực đối với các biến giải thích là bất biến. Tuy nhiên các

mô hình tuyến tính về tỷ giá hối đoái thƣờng không còn chính xác khi xem xét ngoài thời kỳ

nghiên cứu, hoặc khi có một số biến động trong nền kinh tế. Điều này đã gợi ý rằng mối

quan hệ giữa tỷ giá hối đoái với các yếu tố kinh tế cơ bản có thể là quan hệ phi tuyến mà

không phải tuyến tính.

Trong các nghiên cứu thực nghiệm của mình, một số nhà nghiên cứu đã phát hiện ra

một vài vấn đề đối với các mô hình tuyến tính.

Kể từ khi bắt đầu chế độ tỷ giá thả nổi, sự thay đổi của tỷ giá hối đoái (danh nghĩa và

thực tế) đã tăng lên đáng kể. Tuy nhiên, không có bằng chứng nào cho thấy có sự thay đổi

đáng kể của các biến số kinh tế so với thời kỳ tỷ giá cố định. Điều này mâu thuẫn với các

mô hình thế hệ đầu tiên.

Ở một hƣớng nghiên cứu khác, các nhà nghiên cứu tìm kiếm một sự thay thế cho mô

hình thế hệ đầu tiên, đồng thời kiểm nghiệm mối quan hệ phi tuyến nhƣ nghiên cứu của

Frankel và Froot (1990). Điểm mấu chốt ở các mô hình này là việc dự đoán sự phá vỡ cấu

trúc thƣờng xuyên trong các phƣơng trình tuyến tính cân bằng, điều này dẫn đến kết luận

rằng sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái không chịu tác động của các yếu tố kinh tế.

Các kết quả trong nghiên cứu nổi tiếng Meese (1991) đã chứng minh sự thất bại của

mô hình tỷ giá hối đoái tuyến tính. Theo đó, mô hình bƣớc ngẫu nhiên lại có khả năng dự

báo các biến động của tỷ giá hối đoái tốt hơn các mô hình thế hệ thứ nhất, ngay cả khi các

mô hình này có đƣợc các số liệu dự đoán chính xác của các biến kinh tế cơ bản.

Sau đó, một số nghiên cứu khác cũng cung cấp thêm những bằng chứng về sự thất

bại của các mô hình dạng này trong thực nghiệm và hiện nay các mối quan hệ phi tuyến của

khung tỷ giá hối đoái vẫn đang đƣợc nghiên cứu và tiếp tục phát triển. Sau đây là một số

nghiên cứu cụ thể mà tác giả tìm đƣợc.

a) Testing for a nonlinear relationship among fundamentals and exchange rates

in the ERM (Yue Ma, Angelos Kanas – 2000):

Yue Ma, Angelos Kanas đã đề xuất hai thử nghiệm phi tham số để kiểm định tính phi

tuyến trong mối quan hệ giữa tỷ giá và các biến số cơ bản.

Thử nghiệm đầu tiên là kiểm tra đồng liên kết phi tuyến (Granger và Hallman, 1991;

Breiman và Friedman, 1985).

Thử nghiệm thứ hai là kiểm tra quan hệ nhân quả phi tuyến Granger (Back và Brock,

1992; Granger và Joyeux, 1980; Geweke và Porter – Hudak, 1983; Sciacciavillani, 1994)

cung cấp một thử nghiệm đầy hứa hẹn. Để loại bỏ tác động của các bong bóng trên thị

trƣờng bằng cách kiểm định sử dụng mô hình ARFIMA. Nếu kết quả kiểm định cho thấy có

mối quan hệ nhân quả phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản, thì đó là

bằng chứng chứng minh mối quan hệ phi tuyến dài hạn.

Thử nghiệm thứ hai này có 4 bƣớc, trong đó 3 bƣớc đầu là một chu trình, bao gồm:

 Bước 1: Dùng kiểm định đơn vị để kiểm tra chuỗi không dừng. Nếu các chuỗi là

không dừng, các tác giả tiếp tục chuyển sang bƣớc 2. Ngƣợc lại, chuyển sang bƣớc 4.

 Bước 2: Kiểm tra tham số tuyến tính và đồng liên kết phi tham số sử dụng phƣơng

pháp của Johansen (1998) và Bierens (1997 a,b). Nếu kết quả cho thấy không có đồng liên

kết, các tác giả chuyển sang bƣớc 3. Ngƣợc lại, chuyển sang bƣớc 4.

 Bước 3: Nếu không có đồng liên kết tuyến tính thì kiểm tra đồng liên kết phi tuyến,

nếu thỏa mãn thì đây là bằng chứng cho mối quan hệ dài hạn. Ngƣợc lại, chuyển sang [bƣớc

4].

 Bước 4: Dựa vào kết quả của 3 bƣớc đầu, các tác giả đi ƣớc lƣợng một mô hình VAR

cho các biến. Nếu kết quả kiểm định ở [bƣớc 1] cho thấy các chuỗi là dừng, hoặc các tác giả

tìm thấy quan hệ đồng liên kết tại [bƣớc 2], các tác giả sẽ đi ƣớc lƣợng một mô hình VAR

với các chuỗi biến tại gốc (không lấy sai phân). Nếu kết quả của [bƣớc 3] cho thấy không có

mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến, các tác giả sẽ ƣớc lƣợng mô hình VAR với các chuỗi

sai phân bậc 1. Áp dụng kiểm định nhân quả phi tuyến Granger cho phƣơng pháp của Beak

và Brock (1992) cho chuỗi dƣ từ mô hình VAR. Mục đích của việc kiểm định này là để loại

bỏ tất cả các cấu trúc tuyến tính trong mô hình. Nếu kiểm định cho thấy không có mối quan

hệ nhân quả, điều này có nghĩa là không có bằng chứng về tính chất phi tuyến. Sau đó để

loại bỏ các yếu tố phi tuyến gây ra bởi các bong bóng trên thị trƣờng, các tác giả sử dụng

mô hình ARFIMA để kiểm tra bậc liên kết không nguyên (noninterger order of integration)

cho các chuỗi số thời gian. Nếu bậc liên kết của tỷ giá hối đoái không lớn hơn rõ rệt so với

các chuỗi yếu tố kinh tế, các tác giả có thể loại bỏ sự tồn tại của các bong bóng.

Khi kiểm tra mối quan hệ phi tuyến giữa các biến số kinh tế vĩ mô và tỷ giá hối đoái

đối với 2 quốc gia Hà Lan – Đức, nhóm tác giả đã phát hiện ra đồng liên kết phi tuyến giữa

tiền, sản lƣợng và tỷ giá hối đoái cho Hà Lan – Đức và đây cũng có thể đƣợc hiểu nhƣ là

bằng chứng của một mối quan hệ phi tuyến dài hạn.

Đối với Pháp – Đức, các kết quả không tìm thấy bằng chứng của đồng liên kết phi

tuyến. Nhƣng các kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ nhân quả phi tuyến Granger

của đồng France đối với tỷ giá FFr/DM. Những phát hiện này có thể đƣợc hiểu nhƣ là bằng

chứng về một mối quan hệ phi tuyến linh hoạt (dynamic) và phù hợp với giả thuyết về sự

chiếm ƣu thế của đồng tiền Đức. Trên cơ sở các mô hình ƣớc tính phân đoạn ARFIMA, Yue

Ma, Angelos Kanas bác bỏ những giả thuyết mà mối quan hệ phi tuyến đƣợc tạo ra do các

bong bóng trên thị trƣờng.

b) Exchange rates and Fundamentals: A Non – Linear Relationship? (Paul De

Grauwe and Isabel Vansteenkiste – 2006):

Paul De Grauwe và Isabel Vansteenkiste đã tiến hành kiểm tra mối quan hệ giữa sự

thay đổi trong tỷ giá danh nghĩa và các yếu tố kinh tế cơ bản có phải là phi tuyến hay

không? Để thực hiện nghiên cứu này, họ mở rộng mô hình “Markov switching” đƣợc giới

thiệu bởi McConnell và Perez Quiros (2000) và Dewacher (2001) và đƣa nó vào phân tích ở

các nƣớc có lạm phát cao và các nƣớc có lạm phát thấp. Sự so sánh này giúp chúng ta có cái

nhìn rõ ràng hơn về tỷ giá và các yếu tố cơ bản của nền kinh tế.

Để ƣớc lƣợng các mô hình nói trên, họ chọn dữ liệu hàng tháng của tỷ giá hối đoái và

các yếu tố kinh tế cơ bản. Cụ thể:

Đối với nƣớc có lạm phát thấp, dữ liệu về giá đồng nội tệ, cung tiền, mức giá và lãi

suất trong nƣớc của Đức, Pháp, Ý Nhật Bản, Anh và Hoa Kỳ đƣợc thu thập. Chuỗi dữ liệu

này bắt nguồn từ BIS.

Đối với nƣớc có lạm phát cao, dữ liệu của biến nhƣ trên đƣợc thu thập từ các nƣớc:

Arhentina, Bolivia, Chile, Columbia và Ecuador.

Cuối cùng, các nhà nghiên cứu xác định thời gian mẫu mà tỷ giá hối đoái trong nƣớc

có lạm phát cao là ở giai đoạn thả nổi. Họ sử dụng điều này nhƣ là một điểm khởi đầu cho

việc phân loại tỷ giá hối đoái đƣợc trình bày trong Reinhart và Rogoff (2004) và mở rộng

phân tích với thông tin từ Ngân hàng phát triển Châu Mỹ La tinh. Kết quả thực nghiệm cho

thấy:

 Đối với các nƣớc có lạm phát cao, mối quan hệ tuyến tính “thế hệ thứ nhất” giữa

thông tin của các yếu tố cơ bản kinh tế và sự thay đổi của tỷ giá là ổn định và sâu sắc.

 Đối với các nƣớc có lạm phát thấp, nơi mà trạng thái chuyển đổi thƣờng xuyên

xảy ra, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra mô hình phi tuyến dựa trên sự tồn tại của các chi

phí chuyển đổi và đã đƣợc giải thích bằng các nghiên cứu thực nghiệm. Đồng thời các nhà

nghiên cứu cũng thấy rằng mô hình phi tuyến đơn giản này có khả năng tự nhân rộng nhƣ

các kết quả đã đƣa trong bài nghiên cứu này.

c) Nonlinear relationship between the rate exchange and economic fundamentals –

Evidence from China and Korea (Xiaolie Tang and Jizhong Zhou – 2013):

Bài nghiên cứu khảo sát mối quan hệ phi tuyến tiềm năng giữa tỷ giá hối đoái thực

của hai đồng tiền (đồng Nhân dân tệ của Trung Quốc và đồng Won Hàn Quốc) và những

nhân tố kinh tế cơ bản bằng cách sử dụng dữ liệu hàng quý trong suốt giai đoạn từ quý I

năm 1980 – quý IV năm 2009. Hai nhà nghiên cứu sử dụng thuật toán ACE và kiểm định

đồng liên kết ARDL để tìm hiểu mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và 5 biến

đại diện cho nền kinh tế vĩ mô: tăng trƣởng năng suất, tỷ lệ mậu dịch, tài sản nƣớc ngoài

ròng, sự mở cửa của nền kinh tế và chi tiêu của chính phủ.

Kết quả: Kiểm tra đồng liên kết tỷ giá thực, tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực biến đổi (bằng

thuật toán ACE) với các nhân tố kinh tế cơ bản.

 Trung Quốc:

- Tỷ giá thƣơng mại TOT có tác động nghịch biến với REER và có ảnh hƣởng lớn hơn

đến tỷ giá hối đoái hiệu dụng thực so với các nhân tố kinh tế khác.

- PROD có tác động đồng biến đối với REER ở phạm vi giá trị thấp và tác động nghịch

biến ở phạm vi giá trị cao hơn.

- OPEN có tác động nghịch biến đến REER ở phạm vi giá trị thấp và tác động đồng biến

đối với REER ở phạm vi giá trị cao.

- NFA có tác động đồng biến lên REER.

- GEXP thƣờng có xu hƣớng tác động nghịch biến lên REER.

 Hàn Quốc:

- OPEN có tác động nghịch biến mạnh đối với REER.

- TOT có tác động đồng biến đối với REER.

- Đối với hai biến PROD và NFA, biểu đồ của chúng đối với các biến chuyển đổi tƣơng

ứng là khá bất thƣờng, phức tạp vì hƣớng có thể thay đổi theo thời gian.

- GEXP ở trƣờng hợp này không có ý nghĩa.

 Kết quả cho thấy ngƣợc lại với các mối quan hệ tuyến tính thông thƣờng, độ co giãn của

tỷ giá hối đoái thực đối với các nhân tố kinh tế cơ bản thay đổi qua thời gian theo một mối

quan hệ phi tuyến.

Đồng thời, để xem xét rõ hơn tác động của các biến kinh tế cơ bản đối với tỷ giá hối

đoái thực, hai tác giả Xiaolie Tang and Jizhong Zhou tiến hành phân tích độ co giãn của

REER đối với các biến trong mô hình.

 Kết quả phân tích độ co giãn:

 Đối với CNY

/ < /

/ (x = prod, open, gexp và NFA) nhƣng /

/ > /

/ có nghĩa

là tỷ giá hối đoái danh nghĩa CNY phản ứng mạnh mẽ hơn tỷ giá hối đoái thực khi có sự

biến động của các yếu tố kinh tế ngoại trừ tỷ lệ mậu dịch.

Tuy nhiên, có một chút khác biệt đối với KRW, tại Hàn Quốc:

/ > /

/ (x = prod, open, tot) nhƣng /

/ và so với CNY, sự

khác biệt giữa độ co giãn của reer và neer là nhỏ hơn nhiều.

Và sau khi tổng hợp, hai tác giả nhận thấy rằng ở cả hai đồng KRW và CNY đều có

trung bình độ lớn của độ co giãn neer lớn hơn reer. Điều này cho thấy trên giác độ tổng thể,

tỷ giá hối đoái danh nghĩa phản ứng mạnh mẽ hơn so với tỷ giá hối đoái thực khi có sự biến

động của các yếu tố kinh tế. Việc này lý giải tại sao tỷ giá hối đoái danh nghĩa thƣờng dễ

biến động hơn so với tỷ giá hối đoái thực.

Khi so sánh tổng

và tổng

của CNY và KRW, hai tác giả Xiaolie Tang và

Jizhong Zhou nhận thấy rằng tác động tổng thể của các yếu tố kinh tế đến tỷ giá hối đoái

của CNY là mạnh mẽ hơn so với tỷ giá hối đoái KRW, điều này có thể hỗ trợ cho quan

điểm cho rằng trong chế độ tỷ giá thả nổi hoàn toàn thì tỷ giá hối đoái thực có xu hƣớng ổn

định hơn. Các kết quả trên cho thấy rằng các sự phản ứng của tỷ giá hối đoái KRW và CNY

là khác nhau, mặc dù cả hai đều có mối quan hệ phi tuyến với các yếu tố kinh tế.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 1

Chƣơng 1 tác giả đã trình bày khái quát về những lý luận liên quan đến tỷ giá thực

hiệu lực và các yếu tố nền tảng của nền kinh tế. Qua đó, ta thấy tỷ giá hối đoái thực có thể bị

ảnh hƣởng bởi một số các yếu tố nền tảng của nền kinh tế nhƣ chênh lệch trong năng suất,

tỷ lệ mậu dịch, chi tiêu chính phủ, độ mở của nền kinh tế và tài sản nƣớc ngoài ròng. Đồng

thời, tác giả cũng giới thiệu một số bài nghiên cứu trên thế giới nhằm bổ trợ cho cơ sở lý

thuyết và ứng dụng nghiên cứu thực tế tại Việt Nam trong chƣơng 3 của đề tài.

CHƢƠNG 2:

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.1. Phƣơng pháp phân tích sử dụng trong mô hình nghiên cứu:

2.1.1. Kỹ thuật thực nghiệm:

Một phƣơng pháp tiếp cận đƣợc đề xuất bởi Clark và Macdonald (1998), liên quan

đến việc phân tích kinh tế lƣợng trực tiếp một mô hình hành vi của tỷ giá hối đoái thực hiệu

dụng – đƣợc gọi là tỷ giá hối đoái cân bằng hành vi (Behavioral Equilibrium Exchange Rate

(BEER)). Cách tiếp cận BEER đã xây dựng đƣợc phƣơng pháp đo lƣờng độ lệch của tỷ giá

hối đoái thực tế. Theo phƣơng pháp tiếp cận BEER, tổng độ lệch (so với giá trị cân bằng

ƣớc lƣợng theo các giá trị thực tế của các biến kinh tế vĩ mô) của tỷ giá hối đoái tại bất kỳ

thời điểm nào có thể đƣợc phân tích thành tác động của các yếu tố tạm thời, các biến động

ngẫu nhiên, và độ lệch của các yếu tố kinh tế cơ bản so với mức cân bằng của chúng.

Phƣơng pháp BEER cũng đủ linh hoạt để có thể áp dụng vào các nghiên cứu phức tạp tùy

thuộc vào nhu cầu của ngƣời sử dụng. Kỹ thuật thực nghiệm mà tác giả sử dụng trong bài

nghiên cứu này là một ứng dụng của phƣơng pháp BEER, theo đó tỷ giá thực hiệu dụng

đƣợc cho rằng chịu sự tác động của các biến yếu tố kinh tế cơ bản sau:

REER = f (PROD, TOT, GEXP, OPEN, NFA)

Các biến yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc đƣa vào nghiên cứu tuân theo mô hình mà

Montiel (1999) đã phát triển. Các biến đƣợc xem nhƣ đóng vai trò quyết định đối với tỷ giá

hối đoái thực trong dài hạn đƣợc chia làm bốn nhóm. Nhóm đầu tiên bao gồm các yếu tố

cung trong nƣớc, cụ thể là về hiệu ứng Balassa – Samuelson xảy ra do sự tăng trƣởng năng

suất nhanh hơn của khu vực hàng hóa thƣơng mại so với khu vực phi thƣơng mại. Thứ hai

là cấu trúc của chính sách tài khóa, chẳng hạn nhƣ sự thay đổi vĩnh cửu trong cơ cấu của chi

tiêu chính phủ giữa hàng hóa thƣơng mại và phi thƣơng mại cũng có liên quan. Thứ ba là

những thay đổi trong môi trƣờng kinh tế quốc tế, bao gồm cả những thay đổi của nền kinh tế

bên ngoải về tỷ giá trao đổi, các dòng chuyển khoản bên ngoài, lạm phát nƣớc ngoài, và

mức lãi suất thực trên thế giới. Thứ tƣ là chính sách tự do hóa thƣơng mai, ví dụ, giảm trợ

cấp xuất khẩu, có thể ảnh hƣởng tỷ giá hối đoái thực dài hạn.

2.1.2. Thuật toán ACE:

Công thức chung của một mô hình hồi quy tuyến tính có p biến độc lập, bao gồm X1,

X2, …, Xp và một biến phụ thuộc Y đƣợc trình bày nhƣ sau:

(2.1)

Với các

, …,

là sai số giới hạn.

là các hệ số hồi quy cần ƣớc tính và

Hồi quy bội thông thƣờng đòi hỏi giả định mối quan hệ giữa các biến hồi quy là

tuyến tính, do đó vấn đề còn lại chỉ là việc ƣớc lƣợng các tham số. Phƣơng pháp tiếp cận

tham số tuyến tính chỉ thành công khi giả định về mối quan hệ tuyến tính giữa các biến là

chính xác. Khi mối tƣơng quan giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc không phải là

tuyến tính hoặc chƣa đƣợc xác định rõ ràng, hồi quy tham số tuyến tính có thể mang lại kết

quả sai lầm, dẫn đến kết luận không chính xác.

Thuật toán ACE là một thuật toán có thể đƣợc áp dụng để giải quyết vấn đề hồi quy

các biến khi mối quan hệ của chúng không phải là tuyến tính. Một mô hình hồi quy ACE có

công thức chung:

(2.2)

Với

là hàm số của biến phụ thuộc, Y, và

là hàm số của các biến độc lập Xi với i

= 1,...p. Do đó, mô hình ACE thay thế các bài toán ƣớc tính một hàm tuyến tính của một

và

biến p – chiều X = (X1, X2, …, Xp) bằng cách ƣớc tính p hàm số một chiều riêng biệt,

bằng cách sử dụng phƣơng pháp vòng lặp. Thuật toán ACE bắt đầu bằng cách xác định

các khai triển ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng 0, (Y),

(X1),...,

(Xp). Nhằm đạt đƣợc các

khai triển tối ƣu, chúng ta cần cực đại hóa R2 từ một mô hình hồi quy trong phƣơng trình

(2.2). Với điều kiện chuẩn hóa E[f(yt)] = 1, điều này đồng nghĩa với việc cực tiểu hóa tổng

bình phƣơng của các phần dƣ đƣợc xác định theo công thức sau:

(2.3)

Tối thiểu hóa

đƣợc thực hiện thông qua một loạt các tối thiểu hóa hàm số đơn, kết

quả là các đẳng thức sau:

(2.4)

(2.5)

Thuật toán bao gồm hai tiến trình cơ bản là kỳ vọng có điều kiện và tái lập cho đến

khi đạt cực tiểu. Sau khi các ƣớc tính gi(xit), f(yt) đƣợc xác định dựa trên những ƣớc tính này

theo phƣơng trình số (2.6). Bằng việc thay (2.5) vào (2.6), tác giả lặp lại cho đến khi

phƣơng trình (2.4) đạt cực tiểu. Các khai triển tối ƣu đƣợc ký hiệu

* (

), i = 1,..,p và

*(Y). Trong không gian tối ƣu chuyển đổi, các biến số có liên quan nhƣ sau:

(2.6)

Với e* là sai số không thể loại bỏ bởi việc sử dụng các phép khai triển ACE và giả

định là có một phân phối chuẩn và kỳ vọng bằng 0. Sai số hồi quy tối thiểu hóa, e*.

Các phép khai triển ACE tối ƣu có nguồn gốc duy nhất từ dữ liệu trong thời kỳ và

không đòi hỏi một giả định nào về mẫu hàm cho biến phụ thuộc hoặc biến độc lập, từ đó

cung cấp một công cụ mạnh để thăm dò phân tích dữ liệu.

2.1.3. Hồi quy tuyến tính và mối quan hệ đồng liên kết:

Theo Granger và Hallman (1991) và Granger (1991), các biến ban đầu của yt và xit

(i= 1,2,...k) là đồng liên kết phi tuyến nếu tồn tại các hàm phi tuyến f và gi (i=1,2,...,k) sao

cho f(yt) và gi(xit) (i=1,2,...,k) là các chuỗi I (1) hay có liên kết bậc 1, và tồn tại một kết hợp

tuyến tính của f(yt) và gi(xit) (i=1,2,...,k) là I(0). Nhƣ vậy, quan hệ đồng liên kết tuyến tính

giữa các biến ACE chuyển đổi có thể đƣợc coi là mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa

các biến ban đầu.

2.1.4. Phƣơng pháp kiểm định biên ARDL:

Phƣơng pháp kinh tế lƣợng mà tác giả áp dụng trong bài nghiên cứu của mình là một

ứng dụng của mô hình kiểm định đồng liên kết ARDL đƣợc phát triển bởi Pesaran – Shin

(1999) và Pesaran et al (2001). Theo đó trình tự kiểm định đƣợc chia làm hai bƣớc chính:

 Tại bƣớc đầu tiên, tác giả đi kiểm định mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các

biến trong biểu thức (2.1). Nếu đồng liên kết tuyến tính không xảy ra, có thể kết luận giữa tỷ

giá hối đoái thực và các biến vĩ mô đang xem xét không có mối quan hệ tuyến tính trong dài

hạn.

 Nếu điều này xảy ra, tác giả tiếp tục kiểm định mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến

giữa các biến. Để thực hiện kiểm định này, tác giả đã sử dụng thuật toán ACE để biến đổi

các biến trong mô hình và sau đó thực hiện kiểm định đồng liên kết giữa các biến chuyển

đổi. Nếu nhƣ các biến sau khi chuyển đổi đƣợc xác định là có mối quan hệ đồng liên kết

tuyến tính thì có thể kết luận các biến gốc trƣớc khi chuyển đổi có mối quan hệ đồng liên

kết phi tuyến.

Do thuật toán ACE có thể khiến một chuỗi số thời gian có kết hợp bậc 1 (một chuỗi I

(1)) trở thành một chuỗi I(0) sau khi chuyển đổi. Vì vậy, ngay cả khi tất cả các chuỗi gốc là

chuỗi I(1), các chuỗi sau khi chuyển đổi có thể là một hỗn hợp của các chuỗi I(0) và I(1).

Trong trƣờng hợp này, theo đề xuất của Pesaran và Shin (1999) và Pesaran et at. (2001),

phƣơng pháp kiểm định biên ARDL có một lợi thế hơn các kỹ thuật hồi quy đƣợc đề xuất

bởi phƣơng pháp tiếp cận Johansen (1995), vì các mô hình này thƣờng yêu cầu tất cả các

chuỗi phải có liên kết bậc 1. Hơn nữa, phƣơng pháp ARDL mạnh hơn các phƣơng pháp

khác khi xem xét các bộ mẫu nhỏ hơn, chính vì vậy tác giả đã lựa chọn phƣơng pháp này

cho bài nghiên cứu của mình.

Trình tự kiểm định đồng liên kết theo phƣơng pháp ARDL có thể đƣợc trình bày nhƣ

Xét mô hình với biến phụ thuộc y và các biến độc lập xi (i = 1, 2,..., n).

Bƣớc đầu tiên trong phƣơng pháp ARDL đó là ƣớc lƣợng mô hình sau sử dụng

phƣơng pháp OLS:

(2.7)

Trong đó và

là các hệ số trong ngắn hạn,

là

là các số nhân dài hạn, và

nhiễu trắng, p là số lƣợng trễ tối đa mà tác giả đƣa vào mô hình.

Sau khi ƣớc lƣợng phƣơng trình (1), tiếp theo tác giả sử dụng kiểm định Wald - Test

để kiểm định giả thiết các số nhân dài hạn của các biến trễ yt-1 và xi,t-1 (i = 1,..., n) đều bằng

0. Giả thiết của kiểm định có thể đƣợc trình bày nhƣ sau:

H0:

≠ 0

H1: δ ≠ 0 hoặc

So sánh giá trị kiểm định F – statistic trong kiểm định Wald – Test với bảng giá trị

tới hạn do Pesaran (1999) tính toán. Bảng giá trị tới hạn này đƣợc tính toán dựa trên số

lƣợng các biến hồi quy và các giá trị định trƣớc đƣợc đƣa vào mô hình. Có hai mức giá trị

tới hạn, hay còn đƣợc gọi là giới hạn trên và giới hạn dƣới. Giới hạn dƣới thể hiện mức giá

trị tới hạn trong trƣờng hợp giả định tất cả các biến hồi quy đều có I(0), trong khi đó giới

hạn trên đƣợc tính toán với giả định tất cả các biến đều có liên kết bậc 1, I(1). Nếu giá trị F

– statistic tính toán cao hơn giới hạn trên, giả thiết H0, không có đồng liên kết giữa các biến,

có thể đƣợc bác bỏ. Ngƣợc lại, nếu giá trị kiểm định thấp hơn giới hạn dƣới, lúc này chúng

ta không thể bác bỏ giả thiết H0. Khi giá trị F – statistic rơi vào khoảng giữa hai biến, lúc

này chƣa thể kết luận kết quả kiểm định, nguyên nhân có thể là do bậc liên kết của các biến

hồi quy.

Nếu kết quả F – Statistic cho ta thấy có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến hồi

quy, công việc tiếp theo sẽ là ƣớc lƣợng mô hình mối quan hệ dài hạn giữa các biến. Một

mô hình ARDL có dạng tổng quát nhƣ sau:

(2.8)

Phƣơng trình trên đƣợc ký hiệu nhƣ sau ARDL (p, q1, q2,…,qn). Trong phƣơng trình

(2.8), wt là sai số, các tham số p, q1, q2,…,qn là độ trễ tối ƣu của mô hình. Việc lựa chọn độ

trễ tối ƣu cho các biến của mô hình có thể đƣợc thực hiện bằng việc xem xét các tiêu chuần tối đa hóa R2, hay tối thiểu hóa theo tiêu chuẩn AIC hay SBC.

Từ phƣơng trình ƣớc lƣợng trễ, chúng ta sẽ ƣớc lƣợng đƣợc phƣơng trình đồng liên

kết giữa các biến. Với một phƣơng trình đồng liên kết khái quát của các biến có dạng:

yt = β0 + βtt + β1x1 + β2x2 +…+ βnxn (2.9)

Các hệ số β đƣợc tính theo các công thức sau:

Với j = 1,2,…,n. Các hệ số βj là các hệ số đồng liên kết trong dài hạn của các biến.

Từ phƣơng trình đồng liên kết mới ƣớc lƣợng đƣợc, chúng ta có thể phân tích sự tƣơng tác

của các biến trong dài hạn.

2.2. Xây dựng các biến trong mô hình:

Trƣớc khi tác giả giải thích cách xây dựng các biến trong phƣơng trình, cần lƣu ý

rằng, tƣơng tự nhƣ đo lƣờng tỷ giá hối đoái, các yếu tố kinh tế cơ bản cũng đƣợc thể hiện

dƣới dạng giá trị tƣơng đối của các biến trong nƣớc với các đối tác nƣớc ngoài. Chính vì

vậy, chỉ có sự chênh lệch giữa các biến trong và ngoài nƣớc mới tác động đến chuyển động

của tỷ giá hối đoái. Hơn nữa, để có cái nhìn tổng thể về mối quan hệ cân bằng giữa tỷ giá

hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản, tác giả đã nghiên cứu về tỷ giá hối đoái thực đa

phƣơng (thay vì duy nhất một tỷ giá hối đoái song phƣơng).

Cũng giống nhƣ tính toán tỷ giá thực, tất cả các yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc thể hiện

dƣới dạng tỷ số hữu hiệu, cụ thể là tỷ lệ giữa các biến nội địa và các biến tƣơng tự liên quan

ở nƣớc ngoài, các biến ở nƣớc ngoài ở đây là bình quân gia quyền của các giá trị tƣơng ứng

của một số đối tác thƣơng mại chính của Việt Nam. Còn các trọng số tƣơng ứng là thị phần

trong ngoại thƣơng của Việt Nam. Cụ thể, tác giả đã xác định 5 đối tác thƣơng mại lớn của

Việt Nam thông qua tổng khối lƣợng thƣơng mại song phƣơng (xuất khẩu và nhập khẩu)

trong giai đoạn nghiên cứu từ Q1.2000 – Q4.2012. Sau đó, tính thị phần của đối tác i, trong

năm t theo công thức:

Wit = FTit/TFTt

Trong đó:

1. Wit: là thị phần của đối tác i trong năm t, trong đó: i = 1,2,..,5.

2. FTit: là khối lƣợng thƣơng mại của nƣớc i với Việt Nam

3. TFTt: là tổng ngoại thƣơng của Việt Nam với 5 đối tác kinh doanh lớn.

Lƣu ý: trong cùng một năm, các trọng số đƣợc giả định không thay đổi và có tổng

bằng 1. Các đối tác ngoại thƣơng lớn của Việt Nam trong giai đoạn từ Q1.2000 – Q4.2012

bao gồm: Trung Quốc, Úc, Hồng Kông, Hàn Quốc, Singapore.

2.2.1. Tỷ giá thực hiệu lực – tỷ giá thực đa phƣơng (REER – Real Effective Exchange

Rate)

Trong phạm vi nghiên cứu của bài, tác giả định nghĩa tỷ giá hối đoái là số đơn vị

ngoại tệ trên một đơn vị nội tệ (sử dụng yết giá gián tiếp). Chính vì thế một sự gia tăng

trong tỷ giá thể hiện sự đánh giá cao giá trị đồng Việt Nam. Công thức tính tỷ giá thực hữu

hiệu đƣợc trình bày nhƣ sau:

(2.10)

- REERt là tỷ giá thực hiệu lực của Việt Nam trong khoảng thời gian t.

- P là chỉ số giá tiêu dùng (CPI): trong đó, Pt là chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam trong

khoảng thời gian t.

- Pit là chỉ số giá tiêu dùng của nƣớc i (với i = 1, 2,..,5) trong khoảng thời gian t.

- R là tỷ giá danh nghĩa của đồng đôla Mỹ: trong đó, Rt là tỷ giá danh nghĩa của đồng đôla

Mỹ so với Việt Nam đồng trong khoảng thời gian t, Rit là tỷ giá danh nghĩa của đồng đôla

Mỹ tại nƣớc i trong khoảng thời gian t.

2.2.2. Chênh lệch trong năng suất (PROD – Difference in Productivity)

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng lý thuyết điển hình Balassa – Samuelson (Balassa,

1964; Samuelson, 1964) khi phân tích những ảnh hƣởng của sự khác biệt trong năng suất tác

động đến tỷ giá thực. Trong lý thuyết này, Balassa – Samuelson cho rằng một sự gia tăng

nhanh của giá hàng hóa phi thƣơng mại so với giá hàng hóa phi thƣơng mại so với giá hàng

hóa thƣơng mại. Trong đó, đa phần giá cả tƣơng đối giữa hàng hóa phi thƣơng mại và hàng

hóa thƣơng mại đƣợc đại diện bởi chỉ số CPI – PPI (PPI ký hiệu chỉ số giá sản xuất) hoặc

bằng GDP bình quân đầu ngƣời.

Theo Kim và Korhonen (2005), nghiên cứu này sử dụng mức thu nhập bình quân

GDP/ngƣời (PCGDP) nhƣ là một đại diện đặc trƣng cho sự khác biệt trong năng suất.

Công thức tính PROD:

(2.11)

Trong đó:

- PRODt: sự khác biệt trong năng suất sản xuất của VN trong khoảng thời gian t.

- PCGDP: thu nhập bình quân đầu ngƣời (PCGDPt là bình quân GDP của VN trong năm t,

PCGDPit là bình quân GDP của nƣớc i trong năm t).

2.2.3. Tỷ lệ mậu dịch (TOT – Term Of Trade)

Tỷ lệ mậu dịch đƣợc định nghĩa là tỷ số đo lƣờng chêch lệch giữa giá xuất khẩu và

giá nhập khẩu của một quốc gia nhằm xác định lợi thế thƣơng mại và đƣợc tính bằng tỷ lệ

giữa giá trị đơn vị xuất khẩu trên giá trị đơn vị nhập khẩu. Đa phần chỉ số này đƣợc sử dụng

để đại diện cho sự thay đổi trong môi trƣờng kinh tế quốc tế, tuy nhiên tác động của nó đối

với tỷ giá thực lại mơ hồ do hai ảnh hƣởng trái ngƣợc nhau.

Một là hiệu ứng thu nhập. Theo đó, khi tỷ lệ thƣơng mại cải thiện, thu nhập từ xuất

khẩu và cầu hàng hóa phi thƣơng mại sẽ tăng lên, do đó hàng hóa phi thƣơng mại cũng tăng

lên, dẫn đến tỷ giá thực tăng hay nói cách khác đồng nội địa đang đƣợc đánh giá cao.

Hiệu ứng thứ hai là hiệu ứng thay thế, khi có sự cải thiện trong tỷ lệ mậu dịch tức là

giá hàng nhập khẩu trở lên rẻ hơn, và ít nhất một phần cầu hàng hóa phi thƣơng mại trong

nƣớc đƣợc thay thế bởi hàng nhập khẩu, chính vì thế giá hàng hóa phi thƣơng mại sẽ giảm

xuống. Điều này dẫn đến tỷ giá thực giảm hay nói cách khác đồng tiền nội địa đang bị mất

giá.

Công thức tính toán TOT:

(2.12)

Trong đó:

- TOTt là tỷ lệ mậu dịch của Việt Nam trong khoảng thời gian t.

- XV và MV: giá trị xuất khẩu và nhập khẩu đơn vị.

2.2.4. Chi tiêu chính phủ (GEXP – Government expenditure):

Trƣớc đây đã có nhiều nghiên cứu về lý thuyết cũng nhƣ thực nghiệm của mối quan

hệ giữa chi tiêu chính phủ và tỷ giá hối đoái thực (Frenkel và Mussa, 1998; Froot và Rogoff,

1986; Fischer, 2004; Kim và Korhonen, 2005).

Chi tiêu chính phủ cũng tác động đến tỷ giá hối đoái thực theo hiệu ứng thay thế và

hiệu ứng thu nhập. Một mặt là hiệu ứng thay thế, vì chi tiêu chính phủ chủ yếu bao gồm

hàng hóa phi thƣơng mại, nếu hiệu ứng lấn át của chi tiêu chính phủ là thấp thì khi tăng chi

ngân sách sẽ dẫn đến sự gia tăng cầu hàng hóa phi thƣơng mại và kéo theo sự tăng giá của

các loại hàng hóa này, từ đó có thể dẫn đến tỷ giá thực tăng hay nói cách khác là sự đánh giá

cao đồng nội tệ. Mặt khác, trong hiệu ứng thu nhập, sự gia tăng chi tiêu chính phủ đƣợc tài

trợ bởi mức thuế cao hơn làm giảm thu nhập khả dụng và cầu của hàng hóa phi thƣơng mại,

điều này dẫn đến tỷ giá thực giảm hay nói cách khác là sự mất giá của đồng nội tệ.

Hơn nữa, trong ngắn hạn và dài hạn, tác động của chính sách chi tiêu chính phủ lên

tỷ giá hối đoái thực có sự khác nhau. Chi tiêu cao của chính phủ dự kiến sẽ không tác động

mạnh mẽ vào tỷ giá hối đoái thực trong ngắn hạn. Tuy nhiên, kéo dài tình trạng này rất có

thể sẽ làm suy yếu niềm tin vào đồng tiền, vì mức thuế cao sẽ tác động tiêu cực đến tăng

trƣởng kinh tế và tỷ giá hối đoái thực. Do đó, chi tiêu chính phủ cao trong dài hạn có thể

gây ra sự đánh giá thấp tỷ giá thực.

Biến này đƣợc tính theo tỷ lệ tƣơng đối của các chi tiêu của chính phủ so với GDP

danh nghĩa bằng cách sử dụng công thức sau:

(2.13)

Trong đó:

- GEXPt: chi tiêu chính phủ của chính phủ Việt Nam trong khoảng thời gian t.

- GEX: mức chi tiêu tuyệt đối của chính phủ.

2.2.5. Độ mở của nền kinh tế (OPEN – openness of economy)

Biến OPEN đo lƣờng mức độ mở cửa của nền kinh tế và đƣợc tính bằng tỷ số giữa

tổng giá trị thƣơng mại (nhập khẩu cộng với xuất khẩu) so với GDP.

Về mặt lý thuyết, các tác động của sự mở cửa đối với tỷ giá hối đoái thực là không

chắc chắn và vì vậy rất khó có đƣợc một tiên nghiệm. Độ mở cửa của nền kinh tế có thể

thay đổi bằng việc giảm thuế nhập khẩu, gia tăng hạn ngạch, hoặc giảm thuế xuất khẩu.

Giảm thuế quan hoặc tăng hạn ngạch có thể giảm giá hàng hóa thƣơng mại trong

nƣớc và do đó dẫn đến cả hiệu ứng thu nhập và hiệu ứng thay thế. Trong một hay nhiều giai

đoạn, đối với hiệu ứng thay thế, giảm giá hàng thƣơng mại sẽ kích thích sự gia tăng của cầu

hàng nhập khẩu, dẫn đến sự suy giảm trong cán cân thƣơng mại, do đó dẫn đến sự giảm giá

trị của tỷ giá thực. Tuy nhiên, hiệu ứng thu nhập của sự mở cửa đối với hàng hóa phi thƣơng

mại là mơ hồ và tùy thuộc vào xu hƣớng tiêu dùng của quốc gia thiên về hàng hóa thƣơng

mại hay phi thƣơng mại. Nếu tăng thu nhập đƣợc giành cho chi tiêu hàng hóa phi thƣơng

mại nhiều hơn, thì tỷ giá hối đoái thực đƣợc dự kiến là sẽ tăng.

Connolly và Deveruex (1995) lại cho rằng hiệu ứng thay thế của sự mở cửa thƣờng

chi phối hiệu ứng thu nhập trong trƣờng hợp này. Vì vậy, sự gia tăng mở cửa trong trƣờng

hợp này có thể dẫn đến mất giá của đồng nội tệ thông qua sự suy thoái của cán cân thƣơng

mại. Nhƣ lập luận của Connolly và Deveruex (1995), nếu sự mở cửa đƣợc tăng lên thông

qua giảm thuế xuất khẩu, hiệu ứng thu nhập và thay thế có xu hƣớng tác động cùng chiều

đối với sự thay đổi của xuất khẩu. Trong trƣờng hợp này, cán cân thƣơng mại sẽ đƣợc cải

thiện và vì thế dẫn đến sự đánh giá cao tỷ giá thực.

Việc xây dựng biến OPEN nhƣ sau:

(2.14)

Trong đó:

- OPENt là độ mở của nền kinh tế của Việt Nam trong khoảng thời gian t

- TFTt đại diện cho tổng giá trị ngoại thƣơng của Việt Nam.

- TFTit đại diện cho tổng giá trị ngoại thƣơng của nƣớc đối tác i

2.2.6. Tài sản nƣớc ngoài ròng (NFA – Net foreign assets)

Tài sản nƣớc ngoài ròng bằng tổng tài sản nƣớc ngoài của một quốc gia trừ đi tổng

số nợ nƣớc ngoài của nó. Từ quan điểm cân bằng danh mục, thâm hụt trong tài khoản vãng

lai gây ra sự gia tăng nợ nƣớc ngoài ròng của một quốc gia (đƣợc tài trợ bởi dòng vốn quốc

tế). Tuy nhiên, các nhà đầu tƣ nƣớc ngoài đòi hỏi mức lợi tức cao hơn để bắt đầu sự điều

chỉnh danh mục đầu tƣ của họ. Với mức lãi suất nhất định, điều này chỉ có thể đƣợc thực

hiện thông qua sự mất giá đồng tiền của quốc gia nợ. Thêm vào đó, kênh cán cân thanh

toán giả định cho rằng các khoản nợ nƣớc ngoài tích lũy do thâm hụt tài khoản vãng lai

phải đƣợc trả lãi bằng các khoản lãi suất thanh toán (có thể đƣợc tài trợ bằng thặng dƣ

thƣơng mại). Điều này cũng đòi hỏi sự mất giá của tiền tệ, do đó, khả năng cạnh tranh quốc

tế của một nƣớc có thể đƣợc củng cố và đạt đƣợc một lƣợng xuất khẩu ròng lớn hơn. Vì

thế, vị thế tài sản nƣớc ngoài ròng mạnh sẽ dẫn đến một sự đánh giá cao đồng tiền, trong

khi một vị trí yếu dự kiến sẽ gắn liền với sự mất giá.

NFA đƣợc tính toán bằng cách sử dụng công thức sau đây:

(2.15)

Trong đó:

- NFAt là tài sản nƣớc ngoài ròng của Việt Nam trong khoảng thời gian t.

- TFAt ,TFLt đại diện cho tổng giá trị ngoại thƣơng của Việt Nam và đối tác nƣớc ngoài.

- TFA và TFL biểu thị tổng tài sản nƣớc ngoài và tổng nợ nƣớc ngoài tƣơng ứng.

Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng số liệu hàng quý của Việt Nam và 5 nƣớc bạn

hàng lớn trong giai đoạn Q1.2000 – Q4.2012. Các dữ liệu đƣợc sử dụng để tính toán các

biến ở trên trực tiếp lấy từ cơ sở dữ liệu của IMF và Tổng Cục Thống Kê (GSO). Và cũng

lƣu ý rằng, trừ khi có ghi chú khác, các biến số thƣờng biểu thị hàm logarit của các biến

tƣơng ứng trong phân tích thực nghiệm sau này, ví dụ, reer = ln(REER).

KẾT LUẬN CHƢƠNG 2

Chƣơng 2 tác giả trình bày các nội dung liên quan đến mô hình nghiên cứu sẽ đƣợc

tác giả sử dụng trong phân tích số liệu thực tế tại Việt Nam. Mô hình trong bài nghiên cứu

này là một ứng dụng của mô hình kiểm định đồng liên kết ARDL, dùng thuật toán ACE để

biến đổi biến, giải quyết vấn đề hồi quy các biến khi mối quan hệ của chúng không phải là

tuyến tính theo đề xuất của Xiaolei Tang và Jihong Zhou. Đồng thời, tác giả cũng trình bày

cách tính toán những tham số trong mô hình hồi quy này, làm tiền đề cho việc thực hiện hồi

quy ở chƣơng sau.

CHƢƠNG 3:

KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC YẾU

TỐ NỀN TẢNG CỦA NỀN KINH TẾ VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000 – 2012

3.1. Thu thập số liệu và tính toán các biến:

Để nghiên cứu hành vi của tỷ giá thực hiệu lực tại Việt Nam, tác giả đã thu thập số

liệu của Việt Nam và 5 nƣớc bạn hàng tƣơng đối lớn đó là: Úc, Trung Quốc, Hồng Kông,

Hàn Quốc và Singapore với thời gian quan sát theo quý từ Q1.2000 – Q4.2012. Theo đó,

hành vi của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đƣợc giả định sẽ bị chi phối bởi 5 biến kinh tế vĩ

mô đại diện cho: chi tiêu chính phủ (GEXP), tài sản nƣớc ngoài ròng (NFA), chênh lệch

trong năng suất (PROD), độ mở cửa của nền kinh tế (OPEN) và tỷ lệ mậu dịch (TOT). Mô

hình thực nghiệm đƣợc trình bày nhƣ sau:

REER = f (PROD, TOT, GEXP, OPEN, NFA)

3.2. Xử lý dữ liệu:

3.2.1. Dữ liệu chƣa chuyển đổi:

Trƣớc khi kiểm định tính đồng liên kết của tỷ giá thực hiệu lực và các biến yếu tố

kinh tế đang xem xét, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình

bằng kiểm định nghiệm đơn vị ADF.

Kết quả kiểm định ADF (trình bày trong bảng 1) cho thấy, ngoại trừ dãy PROD và

TOT, các dãy biến gốc còn lại đều không dừng ở bậc 0. Sau khi lấy sai phân bậc 1 tất cả các

chuỗi này đều dừng. Đây là trƣờng hợp mà trong bộ mẫu của tác giả sử dụng có chuỗi kết

hợp bậc 0 và bậc 1. Theo Pesaran và Shin (1999) thì trong trƣờng hợp này, phƣơng pháp

kiểm định biên cho đồng liên kết ARDL sẽ là phù hợp nhất.

Bảng 3.2.1.a: Kết quả kiểm định cho các dãy biến chƣa lấy sai phân

Giá trị kiểm

Giá trị tới hạn

Biến

Hệ số chặn Biến xu hƣớng

định

tại mức 5%

REER

không

-1.587774

-1.947381

GEXP

có

-1.672228

-3.502373

NFA

có

-2.101549

-3.502373

OPEN

không

-1.426618

-1.947381

PROD

không

-2.544259

-1.947816

TOT

có

không

-4.750882

-2.919952

Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa vào kết quả nghiên cứu biểu

đồ của các biến. Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn AIC.

Bảng 3.2.1.b: Kết quả kiểm định cho chuỗi sai phân bậc 1

Giá trị kiểm

Giá trị tới hạn

Biến

Hệ số chặn Biến xu hƣớng

định

tại mức 5%

D(REER)

Không

không

-2.102279

-1.947975

D(GEXP)

Không

không

-2.006830

-1.947520

D(NFA)

có

-3.863202

-3.502373

D(OPEN)

không

-2.185501

-1.947975

Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa vào kết quả nghiên cứu biểu

đồ của các biến. Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn AIC.

Sau khi xác định tính chất dừng của các biến, tác giả sử dụng phƣơng pháp ARDL để

kiểm định tính đồng liên kết của các biến gốc. Mô hình ARDL kiểm định đƣợc trình bày

nhƣ sau:

(3.1)

Hai tác giả của mô hình ARDL là Pesaran và Shin khi đề cập đến vấn đề chọn độ trễ

cho mô hình ARDL đã lƣu ý rằng, không có một tiêu chuẩn cụ thể nào để lựa chọn độ trễ tối

đa cho mô hình và điều này phụ thuộc nhiều vào nghệ thuật của ngƣời sử dụng. Đồng thời

hai nhà nghiên cứu cũng lƣu ý rằng kiểm định ARDL là một kiểm định khá nhạy cảm với

độ trễ của các biến. Hay nói cách khác, kết quả kiểm định có thể thay đổi lớn khi độ trễ của

các biến của các biến trong mô hình thay đổi. Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng độ trễ

của các biến theo tiêu chuẩn AIC.

Bảng 3.2.1.c: Kết quả độ trễ đƣợc chọn cho các biến gốc

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: REER GEXP NFA OPEN PROD TOT Exogenous variables: C Date: 12/07/13 Time: 08:44 Sample: 1 52 Included observations: 48 SC AIC FPE LR LogL -7.964106 -8.198006 1.11e-11 NA 202.7521 -17.82766 -16.19036* 7.38e-16 456.3159 469.8639 -15.43654 -18.47724 4.14e-16 75.23534 521.4539 -14.25572 -18.69982 4.01e-16 49.95466 562.7956 632.2733 66.58274* 1.49e-16* -20.09472* -14.24722

Lag 0 1 2 3 4

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Với độ trễ tối đa cho các biến là 4, kết quả mô hình đƣợc thể hiện trong bảng 3.2.1.d

Bảng 3.2.1.d: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARDL cho các biến gốc

Dependent Variable: D(REER) Method: Least Squares Date: 12/07/13 Time: 08:41 Sample (adjusted): 6 52 Included observations: 47 after adjustments

Coefficien

t-Statistic

Variable C REER(-1) GEXP(-1) NFA(-1) OPEN(-1) PROD(-1) TOT(-1) D(REER(-1)) D(REER(-2)) D(REER(-3)) D(REER(-4)) D(GEXP(-1)) D(GEXP(-2)) D(GEXP(-3)) D(GEXP(-4)) D(NFA(-1)) D(NFA(-2)) D(NFA(-3)) D(NFA(-4)) D(OPEN(-1)) D(OPEN(-2)) D(OPEN(-3)) D(OPEN(-4)) D(PROD(-1)) D(PROD(-2)) D(PROD(-3)) D(PROD(-4))

t Std. Error 5.098214 2.257050 2.258796 0.719624 0.418215 1.720702 0.658430 1.097567 0.599899 0.653078 0.242992 2.687656 -0.185565 0.348817 -0.531984 -0.211994 0.243688 -0.869942 0.235771 0.784760 0.300437 -0.603865 0.535748 -1.127143 -0.753240 0.475667 -1.583546 -0.593741 0.492790 -1.204856 0.671276 0.433234 1.549455 2.876290 1.592087 1.806616 -2.380756 1.495797 -1.591630 -1.339389 1.745053 -0.767535 3.249499 2.008190 1.618123 -0.175001 0.361981 -0.483454 0.054990 0.376180 0.146181 -0.846314 0.325210 -2.602363 0.072637 0.374516 0.193949 0.025682 0.292752 0.087726 -0.009472 0.254982 -0.037146 0.021981 0.188558 0.116574 0.056648 0.197062 0.287461 -0.808377 0.358294 -2.256185 -0.606803 0.338675 -1.791698 -0.392255 0.343882 -1.140668 -0.967744 0.431526 -2.242609

Prob. 0.0382 0.1046 0.5570 0.0162 0.6020 0.3972 0.7677 0.2763 0.1329 0.2458 0.1408 0.0897 0.1310 0.4539 0.1252 0.6353 0.8856 0.0192 0.8487 0.9312 0.9708 0.9086 0.7774 0.0384 0.0921 0.2708 0.0394

0.8478 0.5532 0.4525 0.7622

0.017167 0.083184 -2.652828 -1.432517 -2.193617 2.594986

D(TOT(-1)) D(TOT(-2)) D(TOT(-3)) D(TOT(-4)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

-0.116924 0.599485 -0.195040 -0.250192 0.413040 -0.605734 -0.229016 0.297413 -0.770028 -0.050696 0.164705 -0.307800 0.837152 Mean dependent var 0.531811 S.D. dependent var 0.056918 Akaike info criterion 0.051834 Schwarz criterion 93.34145 Hannan-Quinn criter. 2.741700 Durbin-Watson stat 0.018370

- Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định WALD – test với giả thiết:

: γ2 = γ3 = γ4 = γ5 = γ6 = γ7 = 0.

Bảng 3.2.1.e Kết quả kiểm định WALD – test cho các biến gốc

Wald Test: Equation: Untitled

Test Statistic

Value

Probability

F-statistic Chi-square

2.370306 14.22184

0.0786 0.0273

df (6, 16) 6

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0)

Std. Err.

Value

C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7)

0.719624 0.658430 0.653078 -0.185565 -0.211994 0.235771

0.418215 1.097567 0.242992 0.348817 0.243688 0.784760

Restrictions are linear in coefficients.

Chú ý: Cặp biên giới hạn ở mức ý nghĩa 5% và trong mô hình có hệ số chặn, không

có biến xu hƣớng là [2,62;3.79]. Theo Pesaran, Shin và Smith (1999)

Bảng 3.2.1.f Bảng giá trị kiểm định biên cho F-statistic trong trƣờng hợp có hệ số chặn

và không có biến xu hƣớng

Nguồn: Pesaran, Shin và Smith (1999)

So sánh giá trị kiểm định F – statistic với bảng giá trị tới hạn do Pesaran (1999) tính

toán. Bảng giá trị tới hạn này đƣợc tính toán dựa trên số lƣợng các biến hồi quy và các giá

trị định trƣớc đƣợc đƣa vào mô hình. Có hai mức giá trị tới hạn, hay còn đƣợc gọi là giới

hạn trên và giới hạn dƣới. Giới hạn dƣới thể hiện mức giá trị tới hạn trong trƣờng hợp giả

định tất cả các biến hồi quy đều có I(0), trong khi đó giới hạn trên đƣợc tính toán với giả

định tất cả các biến đều có liên kết bậc 1, I(1). Nếu giá trị F – statistic tính toán cao hơn giới

hạn trên, giả thiết H0, không có đồng liên kết giữa các biến, có thể đƣợc bác bỏ. Ngƣợc lại,

nếu giá trị kiểm định thấp hơn giới hạn dƣới, lúc này chúng ta không thể bác bỏ giả thiết H0.

Khi giá trị F – statistic rơi vào khoảng giữa hai biến, lúc này chƣa thể kết luận kết quả kiểm

định, nguyên nhân có thể là do bậc liên kết của các biến hồi quy.

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị kiểm định F – statistic = 2.370306 thấp hơn biên

giới hạn dƣới (2.62). Chính vì vậy, tác giả có thể kết luận giữa các biến gốc không có mối

quan hệ đồng liên kết tuyến tính.

3.2.2. Dữ liệu đã chuyển đổi:

Sau khi kết luận các biến gốc không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính, tác giả

tiếp tục kiểm định xem liệu giữa các biến này có mối liên kết phi tuyến hay không. Để thực

hiện điều này, trƣớc tiên tác giả thực hiện biến đổi ACE các chuỗi biến gốc. Các chuỗi biến sau khi chuyển đổi đƣợc ký hiệu bằng một chỉ số trên là A: REERA, GEXPA, NFAA, OPENA, PRODA, TOTA.

Việc thực hiện chuyển đổi ACE đƣợc thực hiện nhờ vào gói giải pháp ACEpackages

viết cho phần mềm thống kê Ri386 3.0.1. Phƣơng pháp biến đổi ACE là một phép biến đổi

phi tham số và không đƣa ra mẫu hàm quan hệ của các biến trƣớc và sau khi chuyển đổi.

Chính vì vậy để có thể tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến trƣớc và sau khi chuyển đổi, tác

giả đã thực hiện vẽ biểu đồ phân tán giữa các biến trƣớc và sau khi biến đổi.

Biểu đồ 1: Biểu đồ phân tán các biến trƣớc và sau khi chuyển đổi tại Việt Nam

Dựa vào biểu đồ phân tán trên, chúng ta có thể nhận thấy mối quan hệ giữa biến REER và REERA, OPEN và OPENA và TOT và TOTA là một mối quan hệ đồng biến, NFA và NFAA là một mối quan hệ nghịch biến. Còn đối với 2 biến còn lại, biểu đồ phân tán chƣa

thể cung cấp nhiều thông tin về mối quan hệ giữa chúng.

Kết quả kiểm định ADF của các biến sau khi chuyển đổi đƣợc trình bày trong bảng

3.2.2.a và 3.2.2.b.

Bảng 3.2.2.a: Kết quả kiểm định cho các dãy biến sau khi chuyển đổi chƣa lấy sai

phân

Giá trị kiểm

Giá trị tới hạn

Biến Hệ số chặn Biến xu hƣớng

định

tại mức 5%

không

0.232806

-1.947520

có

không

-3.861952

-2.922449

không

-1.471724

-1.947520

không

-0.164069

-1.947520

không

-1.605387

-1.947381

REERA GEXPA NFAA OPENA PRODA TOTA

không

-2.307635

-1.947520

Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa vào kết quả nghiên cứu biểu

đồ của các biến. Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn AIC.

Bảng 3.2.2.b: Kết quả kiểm định cho các dãy biến sau khi chuyển đổi sai phân bậc 1

Biến

Hệ số chặn Biến xu hƣớng Giá trị kiểm

Giá trị tới hạn

định

tại mức 5%

không

-5.352075

-1.947665

có

-3.902906

- 3.504330

có

-5.308858

-3.504330

có

D(REERA) D(NFAA) D(OPENA) D(PRODA)

có

-7.404899

-3.504330

có

Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa vào kết quả nghiên cứu biểu

đồ của các biến. Độ trễ được lựa chọn tự động theo tiêu chuẩn AIC.

Kết quả lần nữa cho thấy, một lần nữa chúng ta có một hỗn hợp các biến kết hợp bậc

0 và bậc 1. Áp dụng kiểm định biên ARDL cho các biến sau khi chuyển đổi, tác giả ƣớc

lƣợng mô hình sau đây:

(3.2)

Trong đó, xi với 1= 1,2,…,6 đại diện cho các biến REERA, GEXPA, NFAA, OPENA,

PRODA và TOTA tƣơng ứng, p là độ trễ tối ƣu mà tác giả xem xét trong mô hình.

Tƣơng tự nhƣ trình tự thực hiện khi tiến hành kiểm định với các biến gốc, sau khi

ƣớc lƣợng mô hình (2) với các độ trễ đƣợc chọn theo tiêu chuẩn AIC, tác giả kiểm định

WALD – test và giá trị kiểm định đƣợc trình bày trong bảng (3.2.2.c), (3.2.2.d) và (3.2.2.e):

Bảng 3.2.2.c: Kết quả độ trễ đƣợc chọn cho các biến sau khi chuyển đổi

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: REERA GEXPA NFAA OPENA PRODA TOTA Exogenous variables: C Date: 12/08/13 Time: 07:13 Sample: 1 52 Included observations: 49

Lag 0 1 2 3

LR LogL NA 135.2277 389.2109 362.2674 405.7660 63.91631* 49.49868 446.1899

SC AIC FPE -5.274600 -5.042949 2.06e-10 -13.07214 -11.45058* 8.57e-14 6.74e-14 -10.36673 -13.37820 6.73e-14* -13.55877* -9.157394

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information

criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Bảng 3.2.2.d: Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARDL cho các biến sau khi chuyển đổi

Dependent Variable: D(REERA) Method: Least Squares Date: 12/08/13 Time: 07:15 Sample (adjusted): 5 52 Included observations: 48 after adjustments

Variable C REERA(-1) GEXPA(-1) NFAA(-1) OPENA(-1) PRODA(-1) TOTA(-1) D(REERA(-1)) D(REERA(-2)) D(REERA(-3)) D(GEXPA) D(GEXPA(-1)) D(GEXPA(-2)) D(GEXPA(-3)) D(NFAA) D(NFAA(-1)) D(NFAA(-2)) D(NFAA(-3)) D(OPENA) D(OPENA(-1)) D(OPENA(-2)) D(OPENA(-3)) D(PRODA) D(PRODA(-1)) D(PRODA(-2)) D(PRODA(-3)) D(TOTA) D(TOTA(-1))

Coefficient 0.020893 -0.562019 0.522737 -0.001725 0.636470 0.739396 0.654098 -0.405912 -0.267078 -0.333641 -0.110812 -1.374855 0.107916 -0.930424 0.267683 0.508253 0.302210 0.926644 0.620156 -0.041424 0.128449 -0.048254 0.989397 0.235511 0.069780 0.022814 0.510076 -0.071611

Std. Error 0.019542 0.385049 0.487569 0.339340 0.386664 0.373501 0.689712 0.340717 0.261870 0.165369 0.922049 0.716109 0.802065 0.773233 0.365799 0.473371 0.376499 0.405368 0.096736 0.302082 0.207128 0.139449 0.084418 0.326422 0.261065 0.161316 0.246806 0.424530

t-Statistic 1.069175 -1.459604 1.072127 -0.005083 1.646053 1.979634 0.948363 -1.191344 -1.019888 -2.017555 -0.120180 -1.919896 0.134548 -1.203290 0.731776 1.073687 0.802685 2.285932 6.410834 -0.137130 0.620143 -0.346037 11.72018 0.721492 0.267289 0.141423 2.066707 -0.168682

Prob. 0.2991 0.1616 0.2978 0.9960 0.1171 0.0632 0.3555 0.2490 0.3213 0.0588 0.9057 0.0709 0.8945 0.2445 0.4737 0.2971 0.4326 0.0346 0.0000 0.8925 0.5429 0.7333 0.0000 0.4799 0.7923 0.8891 0.0535 0.8679

-0.037744 -0.161325

0.343545 0.185979

-0.109866 -0.867436

0.9137 0.3971

0.058835 0.226710 -2.599001 -1.429500 -2.157045 1.988139

D(TOTA(-2)) D(TOTA(-3)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.975218 Mean dependent var 0.935293 S.D. dependent var 0.057670 Akaike info criterion 0.059864 Schwarz criterion 92.37602 Hannan-Quinn criter. 24.42575 Durbin-Watson stat 0.000000

Bảng 3.2.2.e. Kết quả kiểm định WALD – test cho các biến sau khi chuyển đổi

Value

Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic

Probability

F-statistic Chi-square

(6, 18) 6

0.0025 0.0000

5.360599 32.16359

Std. Err.

Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0)

Value -0.562019 0.522737 -0.001725 0.636470 0.739396 0.654098

0.385049 0.487569 0.339340 0.386664 0.373501 0.689712

C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) Restrictions are linear in coefficients.

Chú ý: Cặp biên giới hạn ở mức ý nghĩa 5% và trong mô hình có hệ số chặn, không có biến

xu hƣớng là [2,62;3.79]. Theo Pesaran, Shin và Smith (1999)

So sánh giá trị kiểm định và hai biên giới hạn mà Pesaran, Shin và Smith (1999) cung

cấp, tác giả nhận thấy, các độ trễ đƣợc chọn cho từng biến nhƣ trên đã cho thấy mối quan hệ

đồng liên kết giữa các biến sau khi chuyển đổi (giá trị F-statistic = 5.360599 > 3.79).

Chính vì vậy, tác giả kết luận giữa các biến sau khi chuyển đổi có một mối quan hệ đồng

liên kết tuyến tính. Hay nói cách khác, đây là bằng chứng về mối quan hệ phi tuyến giữa các

biến trƣớc khi chuyển đổi.

Để kiểm tra độ vững của mô hình ƣớc lƣợng, tác giả thực hiện hai kiểm định phần dƣ

đệ quy CUSUM và CUSUMSQ. Kết quả hai kiểm định này đƣợc trình bày trong biểu đồ 2.

Theo đó, biểu đồ CUSUM và CUSUMSQ đều nằm gọn giữa hai biên giới hạn mức ý nghĩa

5%. Chính vì vậy tác giả kết luận mô hình phù hợp và ổn định trong giai đoạn nghiên cứu

2000 – 2012.

Biểu đồ 2: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMSQ

3.3. Kết quả hồi quy:

Sau khi kết luận có mối liên hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến sau khi chuyển

đổi, tác giả tiếp tục ƣớc lƣợng mối quan hệ dài hạn giữa các biến sau khi chuyển đổi. Sử

dụng độ trễ tối đa là 4, tác giả ƣớc lƣợng một phƣơng trình tƣơng tự nhƣ phƣơng trình:

(3.3)

Kết quả thu đƣợc một mô hình ARDL nhƣ đƣợc trình bày trong bảng 3.3:

Bảng 3.3: Kết quả ƣớc lƣợng mối quan hệ dài hạn cho các biến sau khi chuyển đổi:

Dependent Variable: REERA Method: Least Squares Date: 12/08/13 Time: 08:05 Sample (adjusted): 5 52 Included observations: 48 after adjustments

Variable C

Coefficient -0.023601

Std. Error 0.017371

t-Statistic -1.358655

Prob. 0.1864

0.537894 -0.436397 -1.176614 -0.865203 2.633704 -1.021614 0.883187 2.227045 -0.908005 0.759620 0.092786 -0.231558 13.41165 -0.428187 6.730570 -0.543883 2.746043 -1.659577 2.384567 3.182943 -1.249695 1.692448

0.186944 0.075856 0.853975 1.186135 1.237664 1.193515 0.629644 0.374028 0.688943 0.692803 0.635091 0.382029 0.081734 0.206181 0.107434 0.182011 0.136840 0.139467 0.099579 0.208873 0.242650 0.163822

REERA(-1) REERA(-2) GEXPA GEXPA(-1) GEXPA(-2) GEXPA(-3) GEXPA(-4) NFAA NFAA(-1) NFAA(-2) NFAA(-3) NFAA(-4) PRODA PRODA(-1) OPENA OPENA(-1) OPENA(-2) OPENA(-3) OPENA(-4) TOTA TOTA(-1) TOTA(-2)

0.5954 0.6663 0.2504 0.3952 0.0143 0.3167 0.3855 0.0352 0.3725 0.4546 0.9268 0.8188 0.0000 0.6722 0.0000 0.5913 0.0110 0.1095 0.0250 0.0039 0.2230 0.1030 0.065638 1.024286 -2.058692 -1.162075 -1.719859 1.962871

0.100556 -0.033103 -1.004799 -1.026247 3.259642 -1.219311 0.556093 0.832976 -0.625564 0.526267 0.058927 -0.088462 1.096183 -0.088284 0.723090 -0.098993 0.375767 -0.231455 0.237454 0.664831 -0.303238 0.277260 0.997210 Mean dependent var 0.994755 S.D. dependent var 0.074178 Akaike info criterion 0.137559 Schwarz criterion 72.40861 Hannan-Quinn criter. 406.2143 Durbin-Watson stat 0.000000

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

Từ kết quả ƣớc lƣợng trên, tác giả tìm đƣợc một phƣơng trình đồng liên kết giữa

REERA và các yếu tố chuyển đổi tại mức ý nghĩa 5% (theo công thức phần (2.1) nhƣ sau:

A

REERt

A = -0,0253 + 0,6063GEXPt

A + 0,7551NFAt

A + 1,0808PRODt

A + 1,0786OPENt

A + 0,6851TOTt

(3.4)

Dựa vào phƣơng trình (3.4) có thể thấy các biến chuyển đổi ACE đều có ý nghĩa A (ngoại trừ biến GEXPA lại không có

thống kê quan trọng và có tác động đồng biến lên REERt

ý nghĩa thống kê), tuy nhiên có sự khác biệt về độ lớn của các hệ số: PRODA dƣờng nhƣ là A và ngƣợc lại NFAA là biến có ảnh hƣởng yếu nhất

biến có ảnh hƣởng lớn nhất đến REERt

đến biến động của REERt

Bằng cách quan sát kết hợp các biểu đồ phân tán giữa các biến gốc với các biến

chuyển đổi tƣơng ứng và phƣơng trình (3.4), tác giả có đƣợc cái nhìn tổng quát về tác động

của các yếu tố đối với tỷ giá hối đoái thực nhƣ sau:

- NFA có tác động nghịch biến lên REER.

- OPEN và TOT có tác động đồng biến lên REER.

- Riêng biến GEXP và PROD, biểu đồ của chúng đối với các biến chuyển đổi tƣơng

ứng là khá bất thƣờng, tác động của những biến này đối với REER là rất phức tạp vì hƣớng

tác động có thể thay đổi theo thời gian.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 3

Tiếp cận phƣơng pháp nghiên cứu mà hai tác giả Xiaolei Tang và Jizhong Zhou đã

đề xuất, tác giả đã kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực với 5 yếu tố kinh tế là:

chi tiêu chính phủ (GEXP), tài sản nƣớc ngoài ròng (NFA), chênh lệch trong năng suất

(PROD), độ mở của nền kinh tế (OPEN) và tỷ lệ mậu dịch (TOT). Các kết quả thu đƣợc đã

chứng minh mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố nền tảng của nền

kinh tế là phi tuyến. Tuy tác giả chƣa thể đƣa ra đƣợc các phân tích và dự báo về mức độ và

chiều hƣớng tác động của các yếu tố kinh tế này đến tỷ giá hối đoái thực, nhƣng kết quả trên

có thể mở ra một hƣớng phân tích tập trung vào mối quan hệ phi tuyến khi nghiên cứu về tỷ

giá hối đoái thực tại Việt Nam.

CHƢƠNG 4:

KẾT LUẬN CHUNG

Trong bài nghiên cứu này, mục tiêu chính của tác giả là tìm kiếm những bằng chứng

chứng minh mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hữu hiệu đa phƣơng và các biến yếu tố

kinh tế cơ bản tại Việt Nam là một mối quan hệ phi tuyến.

Để thực hiện điều đó, tác giả đã thu thập dữ liệu của Việt Nam và 5 nƣớc bạn hàng

thƣơng mại tƣơng đối lớn trong giai đoạn nghiên cứu 2000 – 2012. Sau đó dùng thuật toán

ACE để biến đổi dữ liệu và mô hình ARDL để kiểm định tính đồng liên kết giữa các biến.

Khác biệt với các nghiên cứu trƣớc đây về tỷ giá hối đoái thực, khi mà đa số các

nghiên cứu chỉ tập trung vào phân tích mối quan hệ của tỷ giá và các yếu tố kinh tế cơ bản

trong một quan hệ tuyến tính. Các kết quả của các nghiên cứu này thƣờng không còn chính

xác khi nền kinh tế có một cú sốc hay khi xem xét mô hình rộng hơn khoảng thời gian

nghiên cứu. Hơn nữa, các mô hình tuyến tính cũng có vẻ nhƣ ít còn phù hợp với bối cảnh

diễn biến thực tế của tỷ giá hối đoái thực. Trong thực tế, các tác động từ nền kinh tế vĩ mô

vào tỷ giá hối đoái thực thƣờng có mức độ thay đổi theo thời gian và hƣớng tác động cũng

biến đổi mà không cố định nhƣ trong các mô hình tuyến tính. Chính vì điều này, tác giả đã

nổ lực chứng minh mô hình xác định mô hình mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các

yếu tố kinh tế Việt Nam phải là một mô hình phi tuyến, mà không phải tuyến tính nhƣ

những nghiên cứu trƣớc đây đã đề xuất.

Các kết quả kiểm định trong bài đã chứng minh nhận định của tác giả là chính xác.

Tác giả đã chứng minh không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa REER và các

biến kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên sau khi áp dụng biến đổi ACE, tác giả lại nhận thấy rằng có

đồng liên kết tuyến tính giữa các biến sau khi chuyển đổi. Điều này tƣơng đƣơng với việc có

mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa các biến trƣớc khi chuyển đổi và là bằng chứng

cho câu hỏi nghiên cứu mà tác giả đặt ra.

Nhìn chung, kết quả này có nhiều ý nghĩa cho các nhà nghiên cứu và cả những nhà

hoạch định chính sách. Với bằng chứng về mối quan hệ phi tuyến giữa REER và các biến

kinh tế, các nhà kinh tế có thể tập trung vào hƣớng nghiên cứu xác định mô hình quan hệ

phi tuyến giải thích cho REER. Các nhà hoạch định chính sách sẽ cần lƣu ý đến sự biến đổi

theo thời gian về chiều hƣớng tác động cũng nhƣ mức độ tác động của từng yếu tố vĩ mô

vào REER khi đƣa ra các chính sách kinh tế.

HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG MỞ RỘNG NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu của tác giả, trên thực tế, vẫn còn những hạn chế.

1. Nguồn số liệu: số liệu chủ yếu lấy từ nguồn IFS và GSO, tuy nhiên số liệu công bố của

GSO không đủ cho tất cả các quý trong thời gian nghiên cứu, tác giả phải tổng hợp từ nhiều

nguồn khác để bổ sung nên số liệu có thể không thống nhất xuyên suốt đề tài.

2. Tác giả tính toán tỷ giá thực hiệu lực đa phƣơng với số liệu dự trên 5 đồng tiền của chính

đối tác ngoại thƣơng điển hình, tuy nhiên trên thực tế Việt Nam còn nhiều đối tác hơn con

số này.

3. Tác giả chỉ mới kiểm định mối quan hệ của REER với 5 biến kinh tế vĩ mô. Thực tế,

REER còn chịu ảnh hƣởng của rất nhiều yếu tố khác mà tác giả chƣa xem xét và đƣa vào

bài nghiên cứu, trong đó có thể có cả những nhân tố đặc trƣng riêng có của Việt Nam mà

chƣa từng đƣợc xem xét trong các nghiên cứu trƣớc đây. Đây cũng có thể là một hƣớng mở

rộng nghiên cứu của tác giả sau này.

4. Ngoài ra, nghiên cứu của tác giả chỉ mới dừng lại ở việc chứng minh tính chất mối quan

hệ giữa REER và các biến yếu tố kinh tế vĩ mô mà chƣa thể phân tích đƣợc mối quan hệ

này. Trong tƣơng lai, sẽ cần có những nghiên cứu xác định rõ ràng tác động của các biến

kinh tế đến REER.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu Tiếng Anh

[1] Balassa and Samuelson (1964), “The Purchasing Power Parity: A Reappraisal”. Journal

of Political Economy, 584–596

[2] Chinn, M. D, (1991), ”Some Linear and Non-Linear Thoughts on Exchange Rates”,

Journal of International Money and Finance 10, 214-230.

[3] Clark, P. B., & R. Macdonald, (1998), “Exchange Rates and Economic Fundamentals: A

Methodological Comparison of BEERs and FEERs”, IMF Working Paper 98/67,

Washington: International Monetary Fund.

[4] Connolly, and J. Devereux ( 1995), “ The Equilibrium Real Exchange Rate: Theory

and Evidence for Latin America”, Oxford University Press, New York 1995, 154-81.

[5] Dave Giles’ Blog (2013), “ADRL Models – Bounds Test”.

[6] Edwards (1989), Real Exchange Rates, Devaluation, and Adjustment”, Cambridge: MIT

Press, and (1994), “Real and Monetary Determinants of Real Exchange Rate Behavior:

Theory and Evidence from Developing Countries”. Institute for international economics,

Washington DC, 61-90.

[7] Elbadawi (1994), “Estimating Long-Run Equilibrium Real Exchange Rates”, Institute

for international economics, Washington DC, 93-131.

[8] Fischer, C., 2004. Real Currency Appreciation in Accession Countries: Balassa-

Samuelson and investment Demand. Review of World Economics, Vol.140(2), 179-210

[9] Frenkel, J. A. & M. Mussa, (1988), “Exchange Rates and the Balance of Payments“,

Handbook of International Economics, vol. 2, Elsevier Science Publishers, Amsterdam.

[10] Froot, K. A. & K. Rogoff, 1986, “ Perspectives on PPP and Long-Run Real Exchange

Rates”. Handbook of International Economics, Vol. 3, North Holland, Amsterdam, 1647-

1688.

[11] Granger, C.W.J. & J.J. Hallman, (1991), “Long-Memory Series with Attractors”.

Oxford Bulletin of Economics and Statistics 53, 11–26.

[12] Hassler, Uwe; Wolters, Jurgen (2005), “Autoregressive distributed lag models and

cointegration”, Free University Berlin, School of Business & Economic.

[13] Johansen, (1995), “Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive

Models”, Oxford: Oxford University Press.

[14] Kim, B. & I. Korhonen, (2005), “Equilibrium Exchange Rates in Transition

Countries: Evidence From Dynamic Heterogeneous Panel Models”, Economic Systems 29,

144–162.

[15] Ma, Y. & A. Kanas, (2000), “Testing For a Nonlinear Relationship among

Fundamentals and Exchange Rates in the ERM”, Journal of International Money and

Finance 19, 135-152.

[16] Meese, R.A. & A.K., Rose, ( 1991), “ An Empirical Assessment of Non-Linearities in

Models of Exchange Rate Determination”, Review of Economic Studies 58, 603-619.

[17] Montiel, (1999), “The Long-Run Equilibrium Real Exchange Rate: Conceptual Issues

and Empirical Research”, A World Bank Research Publication, Oxford: Oxford Univ. Press,

219–263.

[18] Paul De Grauwe and Isabel Vansteenkiste (2006), “Exchange rates and Fundamentals:

A Non – Linear Relationship?”.

[19] Pesaran, M. H. and Y., Shin, (1999), “An autoregressive distributed lag modelling

approach to cointegration analysis”, Econometrics and economic theory in the 20th

century: The Ragnar Frisch Centennial Symposium, Cambridge University Press.

[20] Pesaran, M. H., Shin, Y. and R. J. Smith, (2001), ” Bounds testing approaches to the

analysis of level relationships”, Journal of Applied Econometrics, 16, 289-326.

[21] Ronald Bernstein and Reinhard Madlener (2011), “ Residential Natural Gas Demand

Elasticities in OECD Countries: An ARDL Bounds Testing Approach”, E.NQ Energy

Research Center.

[22] Wang, D.L & M.,Murphy (2004), “Estimating Optimal Transformations for Multiple

Regression Using the ACE Algorithm", Journal of Data Science 2, 329-346.

[23] Xiaolei Tang, Jizhong Zhou (2013), “Nonlinear relationship between the real exchange

rate and economic fundamentals: Evidence from China and Korea”, Journal of International

Money and Finance.

[24] Yua Ma, Angelos Kanas (2000), “Testing for a nonlinear relationship among

fundamentals and exchange rates in the ERM”, Journal of International Money and Finance.

PHỤ LỤC

Bảng 1.1 Chỉ số GDP danh nghĩa theo quý (ĐVT: USD)

Australia

China

HongKong

Korea

Singapore

Việt Nam

Thời kỳ

2000 Q1 106.089.331.720 289.333.382.828 41.259.397.215 117.832.505.000 23.486.414.856 7.567.323.664

2000 Q2 100.520.114.167 295.900.532.499 41.813.919.875 126.553.313.700 23.595.480.612 7.750.105.398

2000 Q3 100.020.315.267 302.865.073.951 43.990.243.954 130.908.902.300 23.685.893.117 7.930.607.367

2000 Q4 92.607.169.387 310.359.688.323 44.600.769.983 136.176.796.900 23.543.625.790 7.918.481.458

2001 Q1 94.704.454.001 319.257.463.742 40.882.262.022 112.089.130.800 22.503.284.278 8.005.920.141

2001 Q2 92.434.070.723 327.194.715.031 41.352.907.860 117.956.685.466 21.618.343.354 8.120.990.558

2001 Q3 94.491.800.707 335.177.258.237 43.200.894.870 121.065.886.299 22.054.273.313 7.090.399.556

2001 Q4 95.467.461.343 343.195.628.562 43.968.215.368 130.848.508.448 21.562.881.390 8.295.039.025

2002 Q1 98.520.612.882 349.099.950.938 39.532.612.257 117.716.418.701 21.878.536.408 8.436.003.266

2002 Q2 106.873.669.283 358.061.712.135 40.437.228.600 133.774.699.898 22.409.235.130 8.633.748.458

2002 Q3 107.209.222.033 367.931.343.542 42.730.213.800 142.763.729.501 23.176.139.153 8.865.229.420

2002 Q4 111.259.187.519 378.719.219.125 43.625.819.000 154.625.222.705 23.217.587.154 9.125.376.823

2003 Q1 119.317.364.167 388.644.317.615 39.031.387.400 137.957.540.842 22.929.589.174 9.408.328.022

2003 Q2 130.294.466.587 401.968.470.951 37.608.239.200 146.933.839.374 21.980.832.172 9.718.633.450

2003 Q3 137.365.186.212 416.898.768.086 41.446.801.800 153.524.337.695 23.318.704.768 10.048.779.822

2003 Q4 152.983.945.163 433.457.890.797 43.285.909.000 170.261.515.925 25.004.365.504 10.370.295.555

2004 Q1 166.534.066.667 455.165.743.500 40.345.634.233 152.346.442.973 26.414.159.772 10.715.359.699

2004 Q2 157.592.355.031 473.544.928.500 40.680.979.100 165.615.297.826 26.086.641.270 11.129.783.883

2004 Q3 158.753.821.660 492.088.533.125 42.803.416.000 169.695.973.617 27.175.848.171 11.566.200.538

2004 Q4 172.073.254.242 510.821.674.125 45.266.997.867 194.673.534.136 30.061.002.171 12.013.327.427

2005 Q1 180.256.927.900 527.236.392.594 42.032.706.700 180.583.064.948 30.262.036.051 12.509.013.551

2005 Q2 181.648.817.770 547.351.789.906 43.492.932.000 197.012.946.798 30.260.916.552 12.982.537.994

2005 Q3 184.454.105.808 578.183.070.089 46.822.733.100 198.236.301.886 31.495.667.804 13.462.722.395

2005 Q4 185.566.169.950 605.333.858.255 49.239.344.367 215.392.533.413 33.363.231.388 13.954.939.701

2006 Q1 185.226.040.479 626.430.687.797 45.816.073.200 216.688.501.191 33.596.528.874 14.419.145.325

2006 Q2 189.604.682.748 657.415.515.805 46.031.350.100 236.514.481.443 35.321.676.645 14.942.401.859

2006 Q3 197.295.531.647 692.896.154.883 49.177.283.000 241.306.271.694 37.004.461.280 15.488.653.694

2006 Q4 206.039.209.688 737.649.789.491 52.498.191.335 258.383.035.923 39.860.101.210 16.054.547.898

2007 Q1 215.690.215.202 797.080.731.835 48.905.673.085 238.725.020.058 40.627.661.890 16.435.177.956

2007 Q2 232.099.479.163 845.820.598.736 49.419.845.525 259.526.580.958 43.048.955.530 17.212.574.999

2007 Q3 240.594.736.854 899.374.714.410 54.291.532.664 265.827.256.242 45.368.633.825 18.053.332.054

2007 Q4 257.833.601.093 955.700.996.261 59.008.845.277 285.648.254.640 49.060.446.394 19.303.296.115

2008 Q1 268.996.159.022 1.044.740.770.144 53.724.250.776 252.038.501.151 47.970.456.399 21.534.155.943

2008 Q2 287.350.887.349 1.113.979.583.183 52.487.916.502 256.810.956.599 49.338.023.909 22.630.523.759

2008 Q3 283.341.179.479 1.167.437.518.184 55.921.764.210 246.590.151.876 49.448.211.865 23.062.832.434

2008 Q4 212.871.501.977 1.197.850.410.485 57.158.261.228 191.467.926.829 44.129.008.733 23.830.412.392

2009 Q1 209.536.236.866 1.190.363.888.781 50.169.755.844 168.685.533.774 41.854.343.188 23.124.689.943

2009 Q2 234.387.661.857 1.224.006.250.060 51.181.266.933 206.279.543.587 45.306.484.727 23.945.920.529

2009 Q3 259.545.021.958 1.263.769.917.478 54.354.421.326 222.381.637.902 49.007.139.355 24.817.631.613

2009 Q4 289.715.033.323 1.312.165.475.371 58.343.828.545 244.994.269.807 53.183.490.766 25.282.279.198

2010 Q1 294.792.386.660 1.381.692.318.775 54.475.939.930 234.309.102.317 54.062.258.277 24.997.961.662

2010 Q2 298.126.741.766 1.440.097.738.405 53.092.041.192 252.654.265.401 56.551.256.068 25.869.412.360

2010 Q3 310.565.654.204 1.511.785.978.021 58.840.501.815 251.600.808.935 58.097.137.654 27.072.694.273

2010 Q4 344.080.809.892 1.600.047.956.804 62.416.249.248 277.047.399.998 63.380.077.122 28.424.292.781

2011 Q1 353.384.517.219 1.703.912.596.956 59.472.497.817 256.087.235.529 65.163.953.369 30.174.200.461

2011 Q2 382.224.891.516 1.787.486.430.818 58.715.912.441 284.825.360.794 66.294.473.297 30.402.336.859

2011 Q3 384.554.799.056 1.868.415.605.545 63.855.907.533 288.614.857.743 67.841.636.112 31.382.176.210

2011 Q4 371.417.697.582 1.943.400.945.121 66.567.091.976 287.220.855.333 66.397.142.151 31.656.464.756

2012 Q1 388.779.594.650 2.000.984.676.124 62.518.552.869 264.696.152.048 67.869.413.617 31.698.979.521

2012 Q2 376.436.334.775 2.043.275.242.601 61.172.583.964 277.502.574.194 68.214.281.353 31.437.983.761

2012 Q3 386.899.554.786 2.070.359.650.259 67.678.401.782 283.287.331.048 68.332.404.771 30.792.252.120

Nguồn: IMF và tính toán của tác giả

2012 Q4 389.310.261.481 2.112.506.739.758 71.898.327.220 305.137.721.259 72.211.180.248 29.761.784.597

Bảng 1.2 Chỉ số CPI theo quý

Australia

China

HongKong

Singapore

Korea

Việt Nam

Thời kỳ

2000 Q1 83,98457 94,10561 107,7691 83,92787 96,40729 81,56977

2000 Q2 84,65537 93,08457 107,3252 84,0972 96,31149 80,3176

2000 Q3 87,80815 92,94782 106,6593 85,28525 97,14176 79,42319

2000 Q4 88,07647 93,86527 106,6593 85,79441 97,62077 79,93748

2001 Q1 89,0156 94,72981 105,6604 87,32191 98,0359 80,45176

2001 Q2 89,75348 94,54297 105,8824 88,34024 97,9401 79,66915

2001 Q3 90,0218 93,69059 105,5494 88,84941 97,9401 79,62443

2001 Q4 90,82677 93,73796 104,4395 88,67969 97,42916 80,11636

2002 Q1 91,63173 94,16203 102,8857 89,5283 97,20563 82,50423

2002 Q2 92,30253 93,5324 102,4417 90,71635 97,52496 82,87648

2002 Q3 92,90626 92,97214 101,8868 91,14065 97,52496 83,04569

2002 Q4 93,57706 93,1451 101,3319 91,56496 97,5569 83,68866

2003 Q1 94,7845 94,62999 100,8879 93,17732 97,87623 85,71912

2003 Q2 94,7845 94,15834 100 93,77134 97,71657 85,85448

2003 Q3 95,32115 93,74629 98,11321 94,02593 98,00397 85,38071

2003 Q4 95,79071 95,63398 99,00111 94,78967 98,19557 85,85448

2004 Q1 96,66275 97,24618 99,1121 96,23451 99,10359 89,40778

2004 Q2 97,13232 98,29575 99,1121 96,94447 99,53519 91,9797

2004 Q3 97,5348 98,68376 98,89012 98,07441 99,8672 93,67174

2004 Q4 98,01441 99,44506 99,8008 94,34856 98,27268 98,65092

2005 Q1 99,39433 99,44506 99,33599 97,49577 98,94348 100

2005 Q2 99,79431 99,77802 99,58167 99,39086 99,54721 100

2005 Q3 100,3943 100,111 100,332 100,7445 100,4863 100

2005 Q4 100,3943 100,7769 100,9296 102,3689 101,023 100

2006 Q1 101,3942 100,9989 100,6972 105,5838 101,895 101,1996

2006 Q2 102,0942 101,8868 100,7968 106,7343 103,5049 101,3656

2006 Q3 102,8941 102,4417 101,0956 107,9865 104,4441 101,2657

2006 Q4 102,5941 102,8857 101,494 109,2386 104,3099 102,0375

2007 Q1 103,4941 102,6637 101,2284 112,4873 104,377 103,9623

2007 Q2 104,594 103,2186 101,7596 114,5854 105,6515 105,011

2007 Q3 105,294 104,1065 103,8845 117,2589 106,3894 107,4437

2007 Q4 105,994 106,4373 105,6773 120,8799 107,3956 108,8063

2008 Q1 107,3939 107,4362 107,9681 130,9306 108,8043 112,3152

2008 Q2 109,5937 109,101 109,3625 142,6734 110,4142 113,1679

2008 Q3 111,0937 108,879 110,6574 149,78 111,6887 113,1008

2008 Q4 110,7937 108,879 111,3546 149,3739 111,3533 111,4723

2009 Q1 111,5999 109,212 110,7447 151,2652 111,4875 111,6317

2009 Q2 112,6656 108,99 109,6395 152,2431 112,0241 111,4704

2009 Q3 113,2994 107,8801 110,6342 153,4078 113,0974 111,5893

2009 Q4 113,4666 110,6548 110,9658 156,2403 113,7012 112,2168

2010 Q1 114,9305 111,5427 111,7395 162,6091 114,7074 114,0857

2010 Q2 115,6619 112,0977 113,0657 165,1201 115,4452 114,7398

2010 Q3 116,5558 109,6559 114,3147 166,5828 116,2502 115,4575

2010 Q4 117,1363 113,6515 115,3867 173,1797 116,7198 117,4928

2011 Q1 119,342 115,7603 117,4867 183,4188 118,5292 119,8644

2011 Q2 120,2707 117,869 118,3525 197,1091 119,6144 121,3137

2011 Q3 121,5477 116,7592 120,655 204,1211 120,3379 122,6928

2011 Q4 121,7799 120,1998 121,7971 207,5134 120,3379 122,8878

2012 Q1 122,9408 85,12 123,2339 212,6346 123,8056 121,8646

2012 Q2 123,173 85,58333 124,5934 214,0046 120,199 122,7525

2012 Q3 123,5213 85,72667 125,7391 215,6072 123,989 120,3108

Nguồn: IMF

123,8696 84,87333 126,6234 221,9569 122,5356 124,7503 2012 Q4

Bảng 1.3 Chỉ số US Dollars per National Currency

China

HongKong

Korea

Singapore

Việt Nam

Thời kỳ Australia 2000 Q1 0,632120

0,120790

0,128518

0,000889

0,589588

0,000071

2000 Q2

0,589993

0,120797

0,128375

0,000896

0,580776

0,000071

2000 Q3

0,574763

0,120785

0,128260

0,000897

0,577112

0,000071

2000 Q4

0,128249

0,000858

0,532507

0,120807

0,573128

0,000069

2001 Q1

0,128221

0,000786

0,531871

0,120813

0,571436

0,000069

2001 Q2

0,128238

0,000766

0,513015

0,120817

0,551410

0,000068

2001 Q3

0,128228

0,000773

0,513727

0,120820

0,562657

0,000058

2001 Q4

0,128216

0,000775

0,511931

0,120820

0,547927

0,000066

2002 Q1

0,128222

0,000758

0,518145

0,120820

0,545571

0,000066

2002 Q2

0,128200

0,000790

0,551563

0,120817

0,554406

0,000066

2002 Q3

0,128200

0,000835

0,547824

0,120813

0,568963

0,000065

2002 Q4

0,128200

0,000820

0,558079

0,120813

0,565687

0,000065

2003 Q1

0,128200

0,000832

0,592917

0,120813

0,573220

0,000065

2003 Q2

0,128200

0,000828

0,640453

0,120817

0,572069

0,000065

2003 Q3

0,128300

0,000852

0,658185

0,120817

0,570910

0,000064

2003 Q4

0,128900

0,000846

0,715982

0,120820

0,579979

0,000064

2004 Q1

0,128567

0,000854

0,765480

0,120813

0,590036

0,000064

2004 Q2

0,128300

0,000860

0,715139

0,120820

0,587577

0,000064

2004 Q3

0,128200

0,000866

0,709210

0,120820

0,585678

0,000063

2004 Q4

0,128533

0,000916

0,756486

0,120820

0,603637

0,000063

2005 Q1

0,128233

0,000978

0,777070

0,120820

0,611391

0,000063

2005 Q2

0,128400

0,000992

0,768500

0,120820

0,602920

0,000063

2005 Q3

0,128700

0,000971

0,759649

0,122843

0,596996

0,000063

2005 Q4

0,128967

0,000965

0,750156

0,123717

0,592395

0,000063

2006 Q1

0,128933

0,001024

0,739502

0,124220

0,614252

0,000063

2006 Q2

0,128900

0,001054

0,746278

0,124810

0,629066

0,000063

2006 Q3

0,128600

0,001047

0,757003

0,125523

0,633200

0,000062

2006 Q4

0,128517

0,001066

0,770617

0,127157

0,641638

0,000062

2007 Q1

0,128079

0,001065

0,786020

0,128849

0,652649

0,000062

2007 Q2

0,127948

0,001077

0,830820

0,130256

0,655961

0,000062

2007 Q3

0,128107

0,001078

0,847397

0,132282

0,659012

0,000062

2007 Q4

0,128596

0,001086

0,890005

0,134561

0,687688

0,000062

2008 Q1

0,128293

0,001046

0,906569

0,139626

0,709716

0,000062

2008 Q2

0,128211

0,000982

0,943470

0,143730

0,731976

0,000062

2008 Q3

0,128216

0,000939

0,898079

0,146201

0,716233

0,000061

2008 Q4

0,128971

0,000733

0,672941

0,146322

0,672454

0,000060

2009 Q1

0,128960

0,000707

0,663814

0,146255

0,661453

0,000059

2009 Q2

0,129016

0,000779

0,758998

0,146420

0,679141

0,000059

2009 Q3

0,129021

0,000807

0,832956

0,146390

0,695049

0,000059

2009 Q4

0,129016

0,000856

0,909446

0,146464

0,717160

0,000058

2010 Q1

0,128805

0,000874

0,903955

0,146479

0,712826

0,000055

2010 Q2

0,128552

0,000859

0,883095

0,146556

0,718873

0,000054

2010 Q3

0,128678

0,000846

0,903364

0,147713

0,737219

0,000053

2010 Q4

0,128822

0,000883

0,987583

0,150131

0,767250

0,000053

2011 Q1

0,128414

0,000893

1,004598

0,151871

0,782461

0,000050

2011 Q2

1,062545

0,153796

0,128579

0,000923

0,806447

0,000048

2011 Q3

1,050315

0,155824

0,128320

0,000922

0,816147

0,000048

2011 Q4

1,011392

0,157694

0,128562

0,000874

0,776738

0,000048

2012 Q1

1,055056

0,158527

0,128872

0,000884

0,791076

0,000048

2012 Q2

1,010546

0,158565

0,128855

0,000868

0,791127

0,000048

2012 Q3

1,038525

0,157863

0,128949

0,000883

0,801767

0,000048

1,039072

0,158729

0,129027

0,000918

0,817653

0,000048

2012 Q4

Nguồn: IMF

Bảng 1.4 Số liệu dân số theo năm

Australia China HongKong Korea Singapore VietNam Thời kỳ

19.259.377 1.280.428.583 6.835.301 45.977.210 3.918.189 80.887.879 2000

19.487.257 1.287.890.449 6.892.752 46.192.932 4.023.284 81.728.768 2001

19.714.625 1.295.322.020 6.912.079 46.393.993 4.136.239 82.547.682 2002

19.953.121 1.302.810.258 6.906.631 46.591.762 4.254.766 83.352.595 2003

20.218.481 1.310.414.386 6.896.523 46.801.310 4.375.413 84.150.651 2004

20.520.736 1.318.176.835 6.896.686 47.033.082 4.495.537 84.947.852 2005

20.865.583 1.326.146.433 6.910.671 47.291.491 4.614.310 85.747.625 2006

21.246.274 1.334.343.509 6.934.748 47.572.585 4.732.065 86.553.201 2007

21.645.095 1.342.732.604 6.967.866 47.867.970 4.848.676 87.369.203 2008

22.037.143 1.351.247.555 7.006.930 48.164.969 4.964.312 88.199.997 2009

22.404.488 1.359.821.465 7.049.514 48.453.931 5.078.969 89.047.397 2010

22.740.536 1.368.440.300 7.096.359 48.732.640 5.192.183 89.913.956 2011

Nguồn: IMF

23.050.471 1.377.064.907 7.148.493 49.002.683 5.303.264 90.795.769 2012

Bảng 1.5 Số liệu Xuất khẩu theo quý (ĐVT: USD)

Australia

China

HongKong

Korea

Singapore

Việt Nam

Thời kỳ

2000 Q1 15.043.782.745 51.700.000.000 43.641.000.000 39.272.000.000 30.456.634.315 3.111.000.000

2000 Q2 15.733.978.542 62.795.000.000 48.982.000.000 43.410.000.000 32.929.827.226 3.495.000.000

2000 Q3 16.377.986.092 67.802.000.000 55.415.000.000 44.376.000.000 36.882.603.102 3.945.000.000

2000 Q4 16.651.051.155 67.000.000.000 53.800.000.000 45.214.000.000 37.605.802.677 3.896.000.000

2001 Q1 14.896.879.914 59.300.000.000 44.542.000.000 40.100.000.000 32.645.058.329 3.628.000.000

2001 Q2 16.227.448.813 65.686.000.000 46.608.000.000 38.360.000.000 30.448.289.300 3.973.000.000

2001 Q3 16.274.636.164 70.340.000.000 51.415.000.000 35.605.000.000 29.214.171.154 3.932.000.000

2001 Q4 15.919.019.383 71.294.000.000 47.335.000.000 36.350.000.000 29.443.947.609 3.494.000.000

2002 Q1 14.885.442.909 64.658.000.000 41.769.000.000 35.670.000.000 27.636.050.083 3.252.000.000

2002 Q2 16.331.198.865 77.382.000.000 47.887.000.000 40.251.800.000 31.320.954.830 4.120.000.000

2002 Q3 16.607.025.815 90.538.000.000 55.763.000.000 41.255.100.000 32.904.108.259 4.574.000.000

2002 Q4 17.195.910.334 93.026.000.000 54.672.000.000 45.307.500.000 33.316.349.804 4.758.000.000

2003 Q1 16.520.536.444 86.406.000.000 49.121.000.000 43.037.000.000 34.002.300.540 4.700.000.000

2003 Q2 16.971.901.277 103.907.000.000 53.718.000.000 46.053.000.000 34.078.540.475 5.070.000.000

2003 Q3 17.530.346.294 117.466.000.000 59.746.000.000 47.828.100.000 36.467.651.395 5.159.000.000

2003 Q4 19.315.768.666 130.120.000.000 61.215.000.000 56.900.500.000 39.632.959.899 5.213.000.000

2004 Q1 19.506.399.663 115.617.000.000 55.666.000.000 59.300.700.000 40.332.295.340 5.501.000.000

2004 Q2 21.376.277.129 142.480.000.000 63.275.000.000 63.974.800.000 43.984.125.380 6.512.000.000

2004 Q3 21.935.770.654 158.144.000.000 69.959.000.000 61.633.900.000 46.849.334.753 7.099.000.000

2004 Q4 23.746.060.584 177.198.000.000 70.340.000.000 68.937.100.000 48.449.579.138 6.872.000.000

2005 Q1 22.691.395.784 155.860.000.000 61.413.000.000 66.811.206.000 51.423.628.450 6.687.000.000

2005 Q2 27.125.856.750 186.452.000.000 71.283.000.000 69.702.784.000 55.075.810.206 7.578.000.000

2005 Q3 27.279.887.272 204.108.000.000 79.037.000.000 71.097.680.000 59.677.041.021 8.972.000.000

2005 Q4 29.011.391.680 215.648.000.000 77.648.000.000 76.810.656.000 63.472.373.269 8.489.000.000

2006 Q1 26.868.874.219 197.304.000.000 69.217.000.000 73.887.926.000 63.234.545.664 8.910.700.000

2006 Q2 31.008.015.301 231.329.000.000 75.423.000.000 81.473.435.000 67.408.516.110 9.927.500.000

2006 Q3 32.258.284.320 262.700.000.000 85.556.000.000 82.712.792.000 71.027.949.308 10.634.100.000

2006 Q4 33.310.578.090 278.047.000.000 86.573.000.000 87.393.655.000 70.136.137.576 10.133.200.000

2007 Q1 31.287.481.660 252.131.000.000 75.002.000.000 84.706.807.000 69.469.790.390 10.565.000.000

2007 Q2 35.256.074.834 294.670.000.000 83.606.000.000 92.984.466.000 72.277.123.909 11.901.000.000

2007 Q3 36.246.060.230 331.450.000.000 92.231.000.000 90.529.113.000 77.004.067.450 12.319.000.000

2007 Q4 38.576.180.293 339.543.989.000 93.693.000.000 103.271.983.000 80.519.715.137 13.528.000.000

2008 Q1 38.384.248.491 305.897.000.000 82.971.000.000 99.444.540.000 84.210.214.523 13.238.377.091

2008 Q2 48.189.704.564 360.450.000.000 90.349.000.000 114.492.020.000 91.334.015.771 17.385.073.091

2008 Q3 54.317.262.469 407.940.000.000 97.381.000.000 115.000.120.000 93.319.787.157 18.026.683.091

2008 Q4 44.980.232.759 354.370.000.000 91.990.000.000 93.070.650.000 69.331.644.540 14.034.996.423

2009 Q1 36.955.852.500 245.532.000.000 65.115.000.000 74.421.390.000 56.661.684.936 14.285.506.554

2009 Q2 35.977.987.498 276.179.000.000 79.203.000.000 90.360.400.000 63.222.963.865 13.572.275.146

2009 Q3 38.615.849.948 325.008.994.000 83.997.000.000 94.780.520.000 72.402.922.645 14.024.890.502

2009 Q4 42.699.946.969 355.065.881.000 90.211.000.000 103.971.260.000 77.544.853.907 15.213.602.260

2010 Q1 41.825.079.576 316.057.000.000 81.931.000.000 101.083.760.000 78.360.436.415 14.345.973.683

2010 Q2 53.883.583.228 389.033.000.000 98.121.000.000 120.237.980.000 86.361.805.621 17.962.278.642

2010 Q3 56.185.157.214 429.779.290.000 107.032.000.000 116.315.450.000 92.196.496.958 18.984.000.000

2010 Q4 60.763.657.910 443.399.895.000 103.025.000.000 128.746.570.000 94.949.900.156 20.366.000.000

2011 Q1 56.672.303.888 399.552.000.000 101.809.000.000 130.987.704.470 97.541.641.600 19.386.000.000

2011 Q2 69.633.089.231 474.803.000.000 105.754.000.000 142.604.947.000 103.405.173.363 22.470.000.000

2011 Q3 73.856.165.134 518.154.012.000 111.249.000.000 141.253.139.000 106.867.492.699 26.514.000.000

2011 Q4 70.189.366.472 506.673.000.000 109.919.000.000 140.369.800.000 101.703.018.682 26.148.000.000

2012 Q1 61.301.849.145 430.020.000.000 100.670.000.000 134.855.760.525 103.362.204.702 24.874.000.000

2012 Q2 66.846.612.528 524.450.000.000 108.006.000.000 140.129.716.000 102.829.003.423 28.408.000.000

2012 Q3 64.206.904.965 541.257.297.000 116.076.000.000 133.125.400.000 100.594.231.614 30.197.000.000

2012 Q4 64.309.827.753 554.182.102.000 118.032.000.000 139.768.317.000 101.607.570.052 31.979.274.000

Nguồn: IMF và tính toán của tác giả

Bảng 1.6 Số liệu Nhập khẩu theo quý (ĐVT: USD)

Thời kỳ Australia China HongKong Korea Singapore Việt Nam 2000 Q1 17.560.741.070 46.472.000.000 46.724.000.000 38.828.000.000 29.534.286.732 3.358.000.000

2000 Q2 17.940.320.738 55.627.000.000 52.170.000.000 39.806.000.000 32.815.303.482 3.931.000.000

2000 Q3 18.403.692.663 61.005.000.000 57.517.000.000 40.405.000.000 35.845.010.780 3.911.000.000

2000 Q4 17.644.152.612 61.920.000.000 56.372.000.000 41.440.000.000 36.350.697.338 4.438.000.000

2001 Q1 15.487.486.624 54.530.000.000 48.276.000.000 38.071.000.000 31.238.204.397 3.624.000.000

2001 Q2 15.751.696.795 61.952.000.000 50.337.000.000 34.486.000.000 28.743.028.723 4.206.000.000

2001 Q3 16.281.956.700 64.960.000.000 53.698.000.000 34.156.000.000 28.521.501.718 3.795.000.000

2001 Q4 16.802.080.786 62.111.000.000 48.772.000.000 34.342.000.000 27.497.115.717 4.538.000.000

2002 Q1 15.582.174.399 57.321.000.000 43.890.000.000 33.732.000.000 26.129.852.180 3.801.000.000

2002 Q2 17.321.892.916 71.265.000.000 50.551.000.000 37.192.000.000 29.760.317.742 4.972.000.000

2002 Q3 19.252.843.778 83.957.000.000 57.162.000.000 38.884.200.000 30.393.542.637 5.067.000.000

2002 Q4 20.867.053.943 82.627.000.000 56.041.000.000 42.262.400.000 30.164.096.955 5.894.000.000

2003 Q1 19.861.700.986 87.255.000.000 51.704.000.000 44.219.800.000 30.129.096.456 5.528.000.000

2003 Q2 21.531.862.852 98.473.000.000 55.419.000.000 41.710.400.000 30.679.047.531 6.612.000.000

2003 Q3 22.746.463.715 112.718.000.000 60.704.000.000 42.970.800.000 31.898.140.851 6.256.000.000

2003 Q4 24.923.454.013 114.314.000.000 64.111.000.000 49.921.900.000 35.232.652.517 6.798.000.000

2004 Q1 24.759.807.768 124.212.000.000 60.004.000.000 52.789.100.000 37.001.979.607 6.322.000.000

2004 Q2 25.692.227.957 141.407.000.000 67.699.000.000 55.269.800.000 40.505.177.428 7.922.000.000

2004 Q3 28.228.033.861 146.520.000.000 71.830.000.000 54.707.800.000 42.765.197.543 8.268.000.000

2004 Q4 30.812.416.449 149.090.000.000 71.521.000.000 61.687.700.000 43.582.116.243 8.958.000.000

2005 Q1 28.724.298.915 139.370.000.000 64.673.000.000 60.574.486.000 45.402.144.183 7.881.000.000

2005 Q2 30.925.769.488 163.343.000.000 74.617.000.000 65.822.376.000 48.571.586.873 9.642.000.000

2005 Q3 32.326.800.587 175.331.000.000 80.423.000.000 70.473.511.000 51.797.637.394 9.353.000.000

2005 Q4 33.241.625.640 182.162.000.000 79.858.000.000 70.688.313.000 54.275.996.649 9.532.000.000

2006 Q1 31.492.481.561 174.037.000.000 73.975.000.000 72.509.666.000 54.346.850.909 8.832.200.000

2006 Q2 34.772.804.365 193.410.000.000 80.996.000.000 76.719.650.000 60.007.687.047 11.883.100.000

2006 Q3 35.293.428.236 214.020.000.000 88.929.000.000 80.215.820.000 63.077.467.834 12.103.500.000

2006 Q4 37.790.367.217 210.330.000.000 90.738.000.000 79.905.071.000 61.277.505.400 11.591.100.000

2007 Q1 36.291.684.133 205.630.000.000 80.161.000.000 82.267.702.000 59.081.928.699 12.277.000.000

2007 Q2 39.695.102.196 228.550.000.000 90.552.000.000 87.961.917.000 64.029.462.355 14.783.000.000

2007 Q3 42.287.382.287 258.310.000.000 96.681.000.000 86.058.833.000 66.011.000.678 15.537.000.000

2007 Q4 47.163.198.780 263.743.333.000 100.276.000.000 100.563.272.000 74.032.464.105 18.100.000.000

2008 Q1 47.661.390.589 264.479.000.000 89.575.000.000 106.052.920.000 78.032.110.619 21.535.336.964

2008 Q2 53.099.966.982 302.570.000.000 99.045.000.000 114.792.800.000 86.739.652.461 23.400.210.264

2008 Q3 55.171.864.661 324.650.000.000 103.532.000.000 122.901.010.000 87.720.098.322 19.578.054.264

2008 Q4 44.399.624.698 239.920.000.000 96.357.000.000 91.528.000.000 67.288.477.466 16.200.227.595

2009 Q1 35.313.012.852 183.138.000.000 69.535.000.000 71.417.530.000 52.638.468.187 12.854.110.786

2009 Q2 36.666.966.752 241.444.000.000 84.841.000.000 73.970.170.000 57.633.924.537 17.415.818.979

2009 Q3 43.067.560.667 285.899.871.000 93.322.000.000 84.845.090.000 65.697.508.510 18.813.445.561

2009 Q4 50.416.498.626 293.692.713.000 99.631.000.000 92.851.720.000 69.814.781.664 20.865.434.630

2010 Q1 45.901.858.846 302.123.000.000 93.291.000.000 98.155.880.000 71.237.332.414 17.775.023.964

2010 Q2 47.820.343.830 347.810.000.000 109.802.000.000 105.630.710.000 77.109.973.696 20.735.403.571

2010 Q3 51.386.123.063 364.719.000.000 115.509.000.000 105.698.460.000 80.535.010.937 21.232.000.000

2010 Q4 56.495.205.460 381.543.000.000 114.472.000.000 115.727.100.000 81.908.766.250 24.037.000.000

2011 Q1 53.179.208.932 401.171.000.000 112.212.000.000 123.953.442.721 86.150.364.016 22.784.000.000

2011 Q2 59.313.995.115 428.190.000.000 121.110.000.000 134.298.226.000 93.747.853.628 25.783.000.000

2011 Q3 65.664.581.683 455.390.000.000 125.455.000.000 134.957.278.000 94.768.365.755 27.309.000.000

2011 Q4 65.437.402.120 458.100.000.000 124.856.000.000 131.208.722.000 91.103.754.661 28.165.000.000

2012 Q1 63.436.673.957 429.578.000.000 113.367.000.000 133.655.494.377 96.207.120.954 24.557.000.000

2012 Q2 62.457.159.082 455.643.000.000 123.870.000.000 130.431.144.000 96.143.982.555 29.082.000.000

2012 Q3 66.328.538.902 461.792.000.000 131.711.000.000 125.652.110.000 91.848.423.750 29.667.000.000

Nguồn: IMF và tính toán của tác giả

2012 Q4 68.665.797.615 470.767.245.000 135.441.000.000 129.830.539.000 95.523.443.051 31.795.241.000

Bảng 1.7 Chỉ số chi tiêu của Chính Phủ (% so với GDP)

2000 Q1

17,76391

15,29545

12,30853

9,937658

6,693491

9,61199

2000 Q2

17,72319

15,41793

12,21948

10,17482

6,601748

9,550935

2000 Q3

17,68248

15,54042

12,13044

10,41198

6,510006

9,489879

2000 Q4

17,64176

15,6629

12,0414

10,64914

6,418263

9,428824

2001 Q1

17,63512

15,78539

11,95235

10,8863

6,396043

9,367769

2001 Q2

17,62848

15,82836

12,15002

11,1883

6,373822

9,576764

2001 Q3

17,62184

15,87134

12,34769

11,4903

6,351602

9,785758

2001 Q4

17,6152

15,91432

12,54536

11,7923

6,329382

9,994753

2002 Q1

17,56578

15,9573

12,74302

12,09429

6,305359

10,20375

2002 Q2

17,51635

15,86548

12,71221

12,13488

6,281337

10,31169

2002 Q3

17,46692

15,77366

12,68139

12,17548

6,257314

10,41964

2002 Q4

17,41749

15,68185

12,65058

12,21607

6,233292

10,52758

2003 Q1

17,43766

15,59003

12,61976

12,25666

6,254985

10,63552

2003 Q2

17,45782

15,38036

12,72566

12,14991

6,276679

10,72492

2003 Q3

17,47799

15,17069

12,83156

12,04316

6,298372

10,81432

2003 Q4

17,49815

14,96102

12,93746

11,9364

6,320065

10,90371

2004 Q1

17,47037

14,75136

13,04336

11,82965

6,339048

10,99311

2004 Q2

17,44259

14,55588

13,11208

11,5875

6,35803

10,83328

2004 Q3

17,41481

14,3604

13,18081

11,34535

6,377012

10,67344

Thời kỳ China HongKong Australia Korea Singapore Việt Nam

2004 Q4

10,51361

17,38703

14,16492

13,24953

11,10321

6,395995

2005 Q1

10,35378

17,40182

13,96943

13,31826

10,86106

6,335703

2005 Q2

10,07685

17,41661

14,04569

13,45623

10,7689

6,275412

2005 Q3

9,799923

17,4314

14,12194

13,5942

10,67675

6,21512

2005 Q4

9,522994

17,44619

14,1982

13,73216

10,58459

6,154829

2006 Q1

9,246065

17,39762

14,27445

13,87013

10,49244

6,123256

2006 Q2

9,126935

17,34905

14,23408

14,03126

10,44767

6,091684

2006 Q3

9,007804

17,30048

14,19371

14,19238

10,40291

6,060111

2006 Q4

8,888673

17,25191

14,15334

14,35351

10,35814

6,028538

2007 Q1

8,769542

17,24726

14,11297

14,51463

10,31338

6,035046

2007 Q2

8,681753

17,24261

13,96124

14,55932

10,11795

6,041553

2007 Q3

8,593964

17,23796

13,8095

14,604

9,922523

6,04806

2007 Q4

8,506174

17,23331

13,65776

14,64869

9,727096

6,054568

2008 Q1

8,418385

17,21092

13,50602

14,69337

9,531668

6,071257

2008 Q2

8,480965

17,18853

13,45325

14,84252

9,803214

6,087946

2008 Q3

8,543545

17,16613

13,40047

14,99167

10,07476

6,104636

2008 Q4

8,606125

17,14374

13,3477

15,14082

10,34631

6,121325

2009 Q1

8,668704

17,2569

13,29492

15,28996

10,61785

6,16692

2009 Q2

8,799441

17,37005

13,32187

15,46557

10,59047

6,212515

2009 Q3

8,930177

17,48321

13,34881

15,64117

10,56309

6,258109

2009 Q4

9,060914

17,59637

13,37576

15,81677

10,53571

6,303704

2010 Q1

9,19165

17,71405

13,40271

15,99238

10,50834

6,359765

2010 Q2

9,108007

17,83174

13,37424

15,79553

10,49272

6,415825

2010 Q3

9,024363

17,94943

13,34577

15,59867

10,4771

6,471886

2010 Q4

8,940719

18,06711

13,31731

15,40182

10,46148

6,527946

2011 Q1

8,857075

18,02425

13,28884

15,20497

10,44586

6,51546

2011 Q2

8,818423

17,98139

13,23905

15,25921

10,37827

6,502974

2011 Q3

8,779771

17,93852

13,18926

15,31345

10,31067

6,490488

2011 Q4

8,74112

17,89566

13,13947

15,36769

10,24307

6,478002

2012 Q1

8,702468

17,90474

13,08968

15,42193

10,17547

6,214229

2012 Q2

8,890533

17,91382

13,43162

15,58995

9,91618

5,950457

2012 Q3

8,984566

17,9229

13,46605

15,71176

9,786535

5,686685

9,078599

17,93198

13,50049

15,83357

9,656891

5,422912

2012 Q4 Nguồn: IMF

Bảng 1.8 Tài sản nƣớc ngoài ròng NFA (tính theo tiền tệ của Quốc gia – National

Currency)

Thời kỳ

Australia China HongKong Korea Singapore

Việt Nam

2000 Q1 -60.331.736.356 1.793.702.601.224 1.536.994.000.000 98.881.006.343.955 132.267.857.690 72.806.785.027.618

2000 Q2 -66.228.698.861 1.860.456.559.757 1.620.850.000.000 104.566.671.830.561 132.223.897.936 75.710.925.981.235

2000 Q3 -73.763.688.577 1.951.805.283.354 1.648.472.000.000 107.039.425.049.429 126.272.772.202 85.433.913.374.364

2000 Q4 -72.094.290.437 2.009.880.181.327 1.807.699.000.000 126.061.889.967.761 126.305.832.136 94.193.218.640.768

2001 Q1 -81.486.944.633 2.195.191.925.103 1.789.959.000.000 130.499.726.803.563 128.582.604.586 100.348.978.473.658

2001 Q2 -67.112.446.205 2.323.993.622.463 1.826.507.000.000 133.912.396.110.252 130.037.634.989 107.842.317.096.402

2001 Q3 -92.921.432.314 2.398.317.609.697 1.866.067.000.000 135.229.713.351.414 123.852.515.105 114.941.150.662.040

2001 Q4 -88.203.308.818 2.640.020.876.762 1.878.516.000.000 144.989.802.160.526 132.837.675.271 116.780.178.282.133

2002 Q1 -76.026.706.646 2.653.372.946.273 1.860.536.000.000 145.953.042.602.312 133.587.249.354 116.198.901.401.562

2002 Q2 -70.019.195.297 2.776.776.275.410 1.943.834.000.000 134.555.446.241.064 132.716.122.875 119.492.681.098.660

2002 Q3 -86.668.302.637 2.914.014.473.423 1.916.433.000.000 133.030.098.934.304 132.050.276.358 119.221.617.394.803

2002 Q4 -85.125.556.252 3.171.969.252.921 1.998.372.000.000 132.467.777.972.549 133.132.605.241 116.226.404.485.072

2003 Q1 -83.501.341.980 3.373.720.136.553 2.003.201.000.000 127.451.464.819.623 140.056.138.354 126.205.940.831.920

2003 Q2 -85.803.699.654 3.498.685.190.676 2.076.702.000.000 119.100.071.552.425 144.042.256.333 124.267.938.062.216

2003 Q3 -90.126.250.348 3.686.869.620.751 2.134.158.000.000 149.074.345.722.154 141.894.383.322 128.667.992.350.251

2003 Q4 -95.477.739.157 3.770.379.113.874 2.212.638.000.000 170.387.884.462.363 149.958.961.605 129.620.101.260.882

2004 Q1 -102.460.237.393 4.135.992.709.875 2.249.683.000.000 185.230.147.623.728 154.721.146.338 131.575.303.233.042

2004 Q2 -111.738.374.803 4.489.064.357.064 2.185.027.000.000 187.791.121.310.027 165.151.840.598 128.237.876.267.080

2004 Q3 -135.287.314.908 4.833.384.428.144 2.219.132.000.000 200.081.479.503.167 165.220.179.421 136.596.098.784.146

2004 Q4 -135.586.810.776 5.531.946.294.216 2.455.835.000.000 195.723.416.852.969 173.882.297.348 143.679.821.417.264

2005 Q1 -134.324.677.382 5.958.118.461.752 2.410.902.000.000 198.337.029.997.153 184.073.534.455 149.589.030.321.443

2005 Q2 -134.999.110.703 6.527.537.226.185 2.316.094.000.000 189.352.762.731.766 186.672.806.666 147.050.245.851.643

2005 Q3 -142.655.546.943 6.914.266.565.620 2.368.195.000.000 192.944.852.695.724 194.626.964.050 156.804.646.098.109

2005 Q4 -163.268.288.572 7.566.930.631.642 2.488.136.000.000 195.072.050.632.315 193.886.912.235 187.306.450.327.340

2006 Q1 -187.809.239.672 8.008.037.653.474 2.636.160.000.000 196.080.409.031.454 204.662.384.322 214.755.069.144.312

2006 Q2 -187.289.007.238 8.671.344.022.857 2.711.283.000.000 181.174.770.568.500 211.776.561.686 222.858.837.161.927

2006 Q3 -204.078.852.009 9.195.503.083.555 2.843.457.000.000 175.928.893.112.230 220.548.301.052 237.481.936.909.457

2006 Q4 -211.798.945.936 10.083.673.213.719 3.072.629.000.000 176.093.242.626.178 224.705.389.278 277.297.775.608.960

2007 Q1 -217.543.719.640 11.018.181.149.597 3.143.890.000.000 167.372.606.648.364 240.624.651.029 330.708.257.300.695

2007 Q2 -193.934.225.636 11.889.343.896.234 3.273.132.000.000 168.820.110.985.246 239.564.932.022 371.832.092.514.886

2007 Q3 -220.199.604.762 12.890.689.408.561 3.422.039.000.000 166.772.153.230.364 238.976.664.200 386.962.520.639.698

2007 Q4 -256.769.197.523 13.772.357.595.305 3.597.937.000.000 157.422.234.243.258 237.601.078.452 399.820.056.007.357

2008 Q1 -290.900.550.620 15.094.013.677.866 3.368.963.000.000 141.936.045.485.234 254.420.513.726 390.466.140.335.674

2008 Q2 -297.364.661.673 16.324.506.617.415 3.226.385.000.000 174.077.830.238.790 251.261.353.603 365.881.061.156.851

2008 Q3 -305.446.431.813 17.160.787.753.948 3.247.283.000.000 133.752.302.347.513 255.907.176.702 399.095.558.706.741

2008 Q4 -288.356.377.874 17.894.568.175.772 3.474.370.000.000 133.874.165.683.078 265.128.378.492 405.376.734.782.553

2009 Q1 -294.092.379.453 18.202.965.919.953 3.540.052.000.000 129.780.405.411.735 275.918.174.782 413.444.239.127.052

2009 Q2 -285.742.336.446 18.581.418.319.739 3.740.298.000.000 175.505.255.613.723 296.413.023.830 370.577.896.346.004

2009 Q3 -284.236.875.292 19.061.849.391.857 3.892.496.000.000 212.018.579.132.974 302.538.022.398 309.124.937.712.991

2009 Q4 -321.919.703.478 19.561.154.196.756 3.844.074.000.000 206.248.641.555.567 296.585.259.928 287.204.845.942.019

2010 Q1 -327.796.564.588 20.155.561.767.196 3.822.186.000.000 218.452.559.431.233 296.225.684.853 248.830.576.728.012

2010 Q2 -338.351.083.972 20.657.063.260.779 3.549.108.000.000 222.281.974.604.915 294.945.806.027 245.080.894.595.210

2010 Q3 -323.940.955.896 21.524.522.775.127 3.747.947.000.000 247.931.192.813.891 306.197.254.804 244.387.366.289.788

2010 Q4 -301.489.184.257 22.533.204.440.890 3.784.613.000.000 244.060.764.428.040 307.172.683.002 224.439.034.992.367

2011 Q1 -301.708.605.404 23.453.404.077.264 3.815.295.000.000 233.422.514.634.881 311.917.557.523 219.933.876.054.566

2011 Q2 -306.965.161.810 24.279.865.428.290 3.825.673.000.000 236.557.566.671.049 311.527.829.827 220.347.813.765.167

2011 Q3 -318.819.279.336 24.801.042.482.978 3.769.157.000.000 238.427.323.572.680 292.003.520.145 237.601.490.124.494

2011 Q4 -296.683.131.631 25.096.827.157.120 3.975.096.000.000 264.384.904.716.976 298.005.862.016 266.361.301.847.308

2012 Q1 -297.999.498.471 25.738.653.467.929 4.100.850.000.000 272.750.074.640.822 299.633.933.386 331.532.284.176.779

2012 Q2 -296.987.492.141 26.060.630.760.111 4.078.666.000.000 263.109.575.353.789 298.655.608.207 390.133.823.018.939

2012 Q3 -303.367.328.505 26.123.568.678.439 4.272.116.000.000 278.157.184.153.058 302.328.486.621 436.159.568.146.376

2012 Q4 -335.308.810.499 25.817.519.252.636 4.447.456.000.000 225.522.388.278.307 301.105.365.854 513.326.792.586.954

Bảng 1.9 Bảng tính tỷ trọng Wi của từng Quốc gia theo quý

China

HongKong

Korea

Singapore

Thời kỳ Australia 0,141032 2000 Q1

0,264547

0,082313

0,189681

0,322427

0,141032

0,264547

0,082313

0,189681

0,322427

2000 Q2

0,141032

0,264547

0,082313

0,189681

0,322427

2000 Q3

0,141032

0,264547

0,082313

0,189681

0,322427

2000 Q4

0,118911

0,274834

0,077702

0,208414

0,32014

2001 Q1

0,118911

0,274834

0,077702

0,208414

0,32014

2001 Q2

0,118911

0,274834

0,077702

0,208414

0,32014

2001 Q3

0,118911

0,274834

0,077702

0,208414

0,32014

2001 Q4

0,127338

0,290001

0,090303

0,21675

0,275608

2002 Q1

0,127338

0,290001

0,090303

0,21675

0,275608

2002 Q2

0,127338

0,290001

0,090303

0,21675

0,275608

2002 Q3

0,127338

0,290001

0,090303

0,21675

0,275608

2002 Q4

0,112523

0,332603

0,09005

0,206482

0,258342

2003 Q1

0,112523

0,332603

0,09005

0,206482

0,258342

2003 Q2

0,112523

0,332603

0,09005

0,206482

0,258342

2003 Q3

0,112523

0,332603

0,09005

0,206482

0,258342

2003 Q4

0,115084

0,368025

0,071423

0,194836

0,250632

2004 Q1

0,115084

0,368025

0,071423

0,194836

0,250632

2004 Q2

0,115084

0,368025

0,071423

0,194836

0,250632

2004 Q3

0,115084

0,368025

0,071423

0,194836

0,250632

2004 Q4

0,130978

0,371136

0,064572

0,173118

0,260195

2005 Q1

0,130978

0,371136

0,064572

0,173118

0,260195

2005 Q2

0,130978

0,371136

0,064572

0,173118

0,260195

2005 Q3

0,130978

0,371136

0,064572

0,173118

0,260195

2005 Q4

0,160362

0,352015

0,06269

0,15728

0,267654

2006 Q1

0,160362

0,352015

0,06269

0,15728

0,267654

2006 Q2

0,160362

0,352015

0,06269

0,15728

0,267654

2006 Q3

0,160362

0,352015

0,06269

0,15728

0,267654

2006 Q4

0,120987

0,407042

0,063042

0,163846

0,245082

2007 Q1

0,120987

0,407042

0,063042

0,163846

0,245082

2007 Q2

0,120987

0,407042

0,063042

0,163846

0,245082

2007 Q3

0,120987

0,407042

0,063042

0,163846

0,245082

2007 Q4

0,111548

0,406838

0,068586

0,176787

0,236241

2008 Q1

0,111548

0,406838

0,068586

0,176787

0,236241

2008 Q2

0,111548

0,406838

0,068586

0,176787

0,236241

2008 Q3

0,111548

0,406838

0,068586

0,176787

0,236241

2008 Q4

0,075799

0,459705

0,069681

0,194035

0,20078

2009 Q1

0,075799

0,459705

0,069681

0,194035

0,20078

2009 Q2

0,075799

0,459705

0,069681

0,194035

0,20078

2009 Q3

0,075799

0,459705

0,069681

0,194035

0,20078

2009 Q4

0,077538

0,522453

0,043458

0,240224

0,116326

2010 Q1

0,077538

0,522453

0,043458

0,240224

0,116326

2010 Q2

0,077538

0,522453

0,043458

0,240224

0,116326

2010 Q3

0,077538

0,522453

0,043458

0,240224

0,116326

2010 Q4

0,066222

0,509509

0,045295

0,25521

0,123763

2011 Q1

0,066222

0,509509

0,045295

0,25521

0,123763

2011 Q2

0,066222

0,509509

0,045295

0,25521

0,123763

2011 Q3

0,066222

0,509509

0,045295

0,25521

0,123763

2011 Q4

0,061863

0,508091

0,057691

0,260576

0,111779

2012 Q1

0,061863

0,508091

0,057691

0,260576

0,111779

2012 Q2

0,061863

0,508091

0,057691

0,260576

0,111779

2012 Q3

0,061863

0,508091

0,057691

0,260576

0,111779

Nguồn: tổng hợp và tính toán của tác giả theo hướng dẫn phần 1.1 của luận văn

2012 Q4

Bảng 1.10 Bảng tổng hợp các biến

Thời kỳ

2000 Q1

2000 Q2

2000 Q3

2000 Q4

2001 Q1

2001 Q2

2001 Q3

2001 Q4

2002 Q1

2002 Q2

2002 Q3

2002 Q4

2003 Q1

2003 Q2

2003 Q3

2003 Q4

2004 Q1

2004 Q2

2004 Q3

2004 Q4

2005 Q1

2005 Q2

Australia -7,3813 -7,38145 -7,39672 -7,3984 -7,25543 -7,25555 -7,42355 -7,27613 -7,15473 -7,17985 -7,20012 -7,19489 -7,19938 -7,20638 -7,22232 -7,24586 -7,28596 -7,25823 -7,24534 -7,26696 -7,41144 -7,39403

China -0,62903 -0,65032 -0,6716 -0,69288 -0,69911 -0,71718 -0,73494 -0,7524 -0,77522 -0,77835 -0,78148 -0,78459 -0,78563 -0,77801 -0,7703 -0,7625 -0,76378 -0,75049 -0,73701 -0,72334 -0,72635 -0,73586

HongKong -0,30395 -0,2891 -0,19826 -0,12446 -0,06489 -0,02871 0,014674 0,007973 -0,01844 -0,03036 -0,06078 -0,11526 -0,05965 -0,11025 -0,11132 -0,13562 -0,13583 -0,19509 -0,16731 -0,15736 -0,13094 -0,19826

Korea -1,32252 -1,29252 -1,3016 -1,23022 -1,28586 -1,08287 -0,93215 -0,96936 -1,04296 -0,8853 -0,87657 -0,80768 -0,98551 -0,88786 -0,96319 -1,0134 -1,18655 -1,09782 -1,04955 -1,02558 -1,24645 -1,18011

Singapore Việt Nam -0,08924 -3,12135 -0,14349 -3,11125 -0,02676 -3,10479 -0,16658 -3,10787 -0,03599 -3,00319 -0,11127 -2,99076 0,000684 -3,1502 -0,32434 -3,01062 -0,20818 -2,92466 -0,23069 -2,95506 -0,13789 -2,96472 -0,26409 -2,96804 -0,15932 -2,79632 -0,30142 -2,7833 -0,23248 -2,8006 -0,33313 -2,83702 -0,12417 -2,72193 -0,22194 -2,70544 -0,19571 -2,70008 -0,34567 -2,74067 -0,22094 -2,70689 -0,31248 -2,70124

2005 Q3

2005 Q4

2006 Q1

2006 Q2

2006 Q3

2006 Q4

2007 Q1

2007 Q2

2007 Q3

2007 Q4

2008 Q1

2008 Q2

2008 Q3

2008 Q4

2009 Q1

2009 Q2

2009 Q3

2009 Q4

2010 Q1

2010 Q2

2010 Q3

2010 Q4

2011 Q1

2011 Q2

2011 Q3

2011 Q4

2012 Q1

2012 Q2

2012 Q3

-0,18004 -0,05713 0,062065 0,052262 0,068015 0,170273 0,323433 0,375205 0,355652 0,331428 0,228845 0,129186 0,150992 0,136589 0,18186 0,065101 -0,11912 -0,22305 -0,35074 -0,43078 -0,47859 -0,61511 -0,70064 -0,73985 -0,73007 -0,66263 -0,45764 -0,45764 -0,45764 -0,45764

-7,38581 -7,37244 -7,50877 -7,51963 -7,51956 -7,52888 -7,37648 -7,38402 -7,39622 -7,39838 -7,2598 -7,20168 -7,17179 -7,08108 -6,88416 -6,91006 -6,92611 -6,96092 -6,6242 -6,62716 -6,6395 -6,65511 -6,59431 -6,5909 -6,57105 -6,54989 -6,46213 -6,45238 -6,44385 -6,44859

-0,74537 -0,75487 -0,76398 -0,76756 -0,77113 -0,77469 -0,77151 -0,76118 -0,7507 -0,74007 -0,72675 -0,7312 -0,73544 -0,73949 -0,74014 -0,73694 -0,73375 -0,73056 -0,76484 -0,75192 -0,73903 -0,72616 -0,71914 -0,71889 -0,71864 -0,71836 -0,75538 -0,81306 -0,8609 -0,91085

-1,21251 -1,22379 -1,28761 -1,16588 -1,19357 -1,19245 -1,11111 -1,03937 -1,01885 -1,01339 -1,04395 -1,09422 -1,30669 -1,42503 -1,04542 -0,94829 -1,01477 -0,94217 -0,66832 -0,66072 -0,67158 -0,59908 -0,75059 -0,65175 -0,57714 -0,53535 -0,60681 -0,47309 -0,34475 -0,20993

-2,70281 -2,71662 -2,75964 -2,77134 -2,7792 -2,80616 -2,64742 -2,66209 -2,66579 -2,66747 -2,55556 -2,54715 -2,54285 -2,41801 -2,25993 -2,30242 -2,3234 -2,37039 -2,22081 -2,23145 -2,22134 -2,24628 -2,21765 -2,26867 -2,27023 -2,27757 -2,26595 -2,29486 -2,33581 -2,40992

-0,11301 -0,21398 -0,04919 -0,26057 -0,22132 -0,25972 -0,2555 -0,3397 -0,35799 -0,39033 -0,52299 -0,36295 -0,1724 -0,31044 -0,05085 -0,36233 -0,37807 -0,42666 -0,24317 -0,25075 -0,24001 -0,28809 -0,18871 -0,22211 -0,12418 -0,15537 0,010926 -0,11741 -0,07889 -0,09124

Nguồn: tổng hợp và tính toán của tác giả theo hướng dẫn phần 2.2 của luận văn

2012 Q4

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực với các nhân tố kinh tế cơ bản của nền kinh tế Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

_____  _____

PHẠM THỊ KIM NGÂN

MỐI QUAN HỆ PHI TUYẾN GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

THỰC VỚI CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ CƠ BẢN CỦA

NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

_____  _____

PHẠM THỊ KIM NGÂN

MỐI QUAN HỆ PHI TUYẾN GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

THỰC VỚI CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ CƠ BẢN CỦA

NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Thị Liên Hoa

TP.HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Kí hiệu

Thuật ngữ

Giải nghĩa

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ

TÓM LƯỢC

DẪN NHẬP

1. Lý do chọn đề tài

của nền kinh tế Việt Nam”, nhằm có một cái nhìn mới và tổng quan từ đó đƣa ra các nhận

2. Tính cấp thiết của đề tài

3. Mục tiêu nghiên cứu

4. Câu hỏi nghiên cứu

5. Đối tƣợng nghiên cứu

6. Phƣơng pháp nghiên cứu

7. Dữ liệu nghiên cứu

8. Bố cục luận văn:

9. Đóng góp của đề tài



CHƢƠNG 1:

TỔNG QUAN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA

TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC YẾU TỐ NỀN TẢNG CỦA NỀN KINH TẾ

1.1. Tiếp cận TGHĐ thực hiệu lực:

1.2. Mối quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố nền tảng của nền kinh tế

1.3. Những nghiên cứu trên thế giới về quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố

nền tảng của nền kinh tế:

a) Testing for a nonlinear relationship among fundamentals and exchange rates

in the ERM (Yue Ma, Angelos Kanas – 2000):

b) Exchange rates and Fundamentals: A Non – Linear Relationship? (Paul De

Grauwe and Isabel Vansteenkiste – 2006):

c) Nonlinear relationship between the rate exchange and economic fundamentals –

Evidence from China and Korea (Xiaolie Tang and Jizhong Zhou – 2013):

Kết quả: Kiểm tra đồng liên kết tỷ giá thực, tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực biến đổi (bằng

KẾT LUẬN CHƢƠNG 1

CHƢƠNG 2:

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.1. Phƣơng pháp phân tích sử dụng trong mô hình nghiên cứu:

2.1.1. Kỹ thuật thực nghiệm:

REER = f (PROD, TOT, GEXP, OPEN, NFA)

2.1.2. Thuật toán ACE:

2.1.3. Hồi quy tuyến tính và mối quan hệ đồng liên kết:

2.1.4. Phƣơng pháp kiểm định biên ARDL:

2.2. Xây dựng các biến trong mô hình:

2.2.1. Tỷ giá thực hiệu lực – tỷ giá thực đa phƣơng (REER – Real Effective Exchange

Rate)

(2.10)

2.2.2. Chênh lệch trong năng suất (PROD – Difference in Productivity)

2.2.3. Tỷ lệ mậu dịch (TOT – Term Of Trade)

2.2.4. Chi tiêu chính phủ (GEXP – Government expenditure):

2.2.5. Độ mở của nền kinh tế (OPEN – openness of economy)

2.2.6. Tài sản nƣớc ngoài ròng (NFA – Net foreign assets)

KẾT LUẬN CHƢƠNG 2

CHƢƠNG 3:

KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC YẾU

TỐ NỀN TẢNG CỦA NỀN KINH TẾ VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000 – 2012

3.1. Thu thập số liệu và tính toán các biến:

_  _

_  _