Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam và Indonesia

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ----------

NGUYỄN THỊ TÌNH

MỐI QUAN HỆ PHI TUYẾN GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI THỰC

HIỆU LỰC VỚI CÁC YẾU TỐ KINH TẾ CƠ BẢN. BẰNG CHỨNG

THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM VÀ INDONESIA

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.HỒ CHÍ MINH, NĂM 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ----------

NGUYỄN THỊ TÌNH

MỐI QUAN HỆ PHI TUYẾN GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI THỰC

HIỆU LỰC VỚI CÁC YẾU TỐ KINH TẾ CƠ BẢN. BẰNG CHỨNG

THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM VÀ INDONESIA

Chuyên ngành : Tài chính ngân hàng Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Thị Liên Hoa

TP.HỒ CHÍ MINH, NĂM 2014

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn đƣợc thực hiện xuất phát từ nhu cầu học tập và nghiên cứu của tác giả. Nội dụng 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 dữ liệu đáng tin cậy. Tác giả cam kết không sao chép nội dung các nghiên cứu khác.

Tác giả luận văn

Nguyễn Thị Tình

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

CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU .............................................................................................. 2

1.1 Lý do chọn đề tài ........................................................................................................ 2

1.2 Sự cần thiết của đề tài ................................................................................................ 3

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

1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu ............................................................................................ 4

1.5 Phạm vi nghiên cứu .................................................................................................... 5

1.6 Dữ liệu nghiên cứu ..................................................................................................... 5

1.7 Bố cục bài nghiên cứu ................................................................................................ 5

CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ

MỐI QUAN HỆ GIỮA TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ

CƠ BẢN ........................................................................................................................... 7

2.1. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản ................................. 7

2.2. Những nghiên cứu tiêu biểu về mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản trong thời gian gần đây............................................................ 12

2.2.1. Nghiên cứu của Ma and Kanas (2000) “ Testing for a nonlinear relationship among fundamentals and exchange rates in ERM” ......................................................... 12

2.2.2. Nghiên cứu của Grauwe và Vansteenkiste (2006) “Exchange rates and Fundamentals: A Non – Linear Relationship” ................................................................. 13

2.2.3. . Nghiên cứu của Tang và Zhou (2013) “Nonlinear relationship between the real exchange rate and economic fundamentals: Evidence from China and Korea” ....... 15

CHƢƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ................................................ 18

3.1. Dữ liệu nghiên cứu .................................................................................................... 18

3.2. Mô hình nghiên cứu. ................................................................................................. 19

3.2.1. Mô hình tổng quát .................................................................................................. 19

3.2.2. Thuật Toán ACE (Alternating conditional expectation) ........................................ 21

3.2.3. Kiểm định đồng liên kết ARDL (Autoregressive Distributed Lag) ....................... 23

3.2.4. Tiến trình kiểm định ............................................................................................... 25

3.3. Xây dựng các biến trong mô hình ............................................................................. 26

3.3.1. Tỷ giá thực hiệu lực – tỷ giá thực đa phƣơng (REER – Real Effective Exchange Rate). ............................................................................................................... 27

3.3.2. Chênh lệch trong năng suất ( PROD – Difference in Productivity) .................... 28

3.3.3. Tỷ lệ mậu dịch ( TOT – Term Of Trade) ............................................................... 29

3.3.4. Chi tiêu chính phủ ( GEXP – Government Expenditure) ...................................... 30

3.3.5. Độ mở của nền kinh tế (OPEN – Openness of economy) ..................................... 31

3.3.6 Tài sản nƣớc ngoài ròng (NFA – Net Foreign Assets) ........................................... 33

CHƢƠNG 4: KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ CƠ BẢN Ở VIỆT NAM VÀ INDONESIA GIAI ĐOẠN 2000 – 2013 ......................................................................................................... 35

4.1. Tiến trình kiểm định và kết quả ................................................................................ 35

4.1.1 Kiểm định số liệu gốc ban đầu ................................................................................ 35

4.1.2 Chuyển đổi dữ liệu .................................................................................................. 40

4.1.3 Kiểm định số liệu sau khi chuyển đổi ..................................................................... 43

4.2. Kết quả hồi quy ......................................................................................................... 48

4.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình ........................................................................ 48

4.2.2 Kết quả hồi quy Việt Nam ...................................................................................... 51

4.2.3 Kết quả hồi quy Indonesia ...................................................................................... 53

4.4 Hệ số co giãn .............................................................................................................. 55

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN ............................................................................................... 60

HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG MỞ RỘNG NGHIÊN CỨU .................................................... 61

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 4.1.1.a: Kết quả kiểm định ADF test cho các biến gốc (Việt Nam) .................... ..35

Bảng 4.1.1.b:Kết quả kiểm định ADF test cho các biến gốc (Indonesia) ..................... ..36

Bảng 4.1.1.c: Bảng kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARDL cho các biến gốc

(Việt Nam) .................................................................................................................... ..38

Bảng 4.1.1.d: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến gốc (Việt Nam) ................... ..38

Bảng 4.1.1.e: Bảng kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARDL cho các biến gốc (Indonesia) ...................................................................................................................... 39

Bảng 4.1.1.6: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến gốc (Indonesia) ................... ..39

Bảng 4.1.3.a: Kết quả kiểm định ADF các chuỗi biến chuyển đổi (Việt Nam) ............ ..43

Bảng 4.1.3.b: Kết quả kiểm định ADF các chuỗi biến sau khi chuyển đổi

(Indonesia) ..................................................................................................................... .44

Bảng 4.1.3.c: Kết quả kiểm định ARDL cho các biến sau khi chuyển đổi(Việt Nam) ................................................................................................................................ .46

Bảng 4.1.3.d: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến chuyển đổi (Việt Nam) .......... 46

Bảng 4.1.3.e: Kết quả kiểm định ARDL cho các biến sau khi chuyển đổi(Indonesia) .................................................................................................................. 47

Bảng 4.1.3.f: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến chuyển đổi (Indonesia) ........... 47

Bảng 4.2.1.a: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình .............................................. 48

Bảng 4.2.2.a: Kết quả ƣớc lƣợng các biến sau khi chuyển đổi (Việt Nam) .................... 51

Bảng 4.2.2.b: Kết quả ƣớc lƣợng reer và các biến sau khi chuyển đổi (Việt Nam) ....... .52

Bảng 4.2.3.a: Kết quả ƣớc lƣợng các biến sau khi chuyển đổi (Indonesia) .................... 53

Bảng 4.2.3.b: Kết quả ƣớc lƣợng reer và các biến sau khi chuyển đổi (Indonesia) ....... .54

Bảng 4.4.a: Kết quả hệ số co giãn của biến reer với biến khác tại phân vị 12

(Việt Nam) ................................................................................................................... …56

Bảng 4.4.b: Kết quả hệ số co giãn của biến reer với biến còn lại tại phân vị 12 (Indonesia) ........................................................................................................................ 56

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 4.1.2.a: Biểu đồ phân tán các biến trƣớc và sau khi chuyển đổi (Việt Nam) ................................................................................................................................. 41

Biểu đồ 4.1.2.b: Biểu đồ phân tán các biến trƣớc và sau khi chuyển đổi (Indonesia) ........................................................................................................................ 42

Biểu đồ 4.2.1.a: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL (3;4;4;0;4;0) (Việt Nam) .................................................................................................. 49

Biểu đồ 4.2.1.b: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL (1;0;3;3;0;2) (Indonesia) .................................................................................................. 49

Biểu đồ 4.2.1.c: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL (0;0;4;4;4;1) (Việt Nam) .................................................................................................. 50

Biểu đồ 4.2.1.d: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL (1;0;3;3;2;3) (Indonesia) .................................................................................................. 50

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Ký hiệu

Thuật ngữ

Giải thích

ACE

Alternating conditional

expectation

Autoregressive Distributed Lag

ARDL

Real Effective Exchange Rate

Tỷ giá hối đoái thực hiệu

REER

lực

Difference in Productivity

Chênh lệch trong năng suất

PROD

Term Of Trade

Tỷ lệ mậu dịch

TOT

Openness of economy

Độ mở của nền kinh tế

OPEN

Government Expenditure

Chi tiêu chính phủ

GEXP

Net Foreign Assets

Tài sản nƣớc ngoài ròng

NFA

Exchange rates

Tỷ giá hối đoái

TGHĐ

TÓM TẮT

Luận văn nghiên cứu mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu

lực của hai đồng tiền (Việt Nam Đồng và Indonesia Rupiah) và các yếu tố kinh tế

cơ bản. Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu đƣợc lấy từ Q1.2000 – Q4.2013.

Mô hình và lý luận trong nghiên cứu dựa theo nghiên cứu của Xiaolei

Tang và Jizhong Zhou (2013). Tác giả sử dụng thuật toán ACE (Alternating

conditional expectations) để tìm ra mối quan hệ phi tuyến tiềm ẩn giữa tỷ giá hối

đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản gồm: Chênh lệch trong năng suất, tỷ lệ mậu

dịch, tài sản nƣớc ngoài ròng, độ mở thƣơng mại và chi tiêu của chính phủ. Kết

quả kiểm định cho thấy rằng tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái

thực hiệu lực với các yếu tố kinh tế cơ bản ở hai quốc gia Việt Nam và Indonesia.

Kết hợp ƣớc lƣợng mô hình cùng với việc phân tích thực trạng nền kinh tế

của Việt Nam, Indonesia đồng thời so sánh kết quả mô hình của hai nƣớc để đƣa

ra nhận xét về tác động của tỷ giá trong nền kinh tế Việt Nam và Indonesia.

- 1 -

CHƢƠNG 1:

GIỚI THIỆU

1.1 Lý do chọn đề tài

Hiện nay, xu hƣớng quốc tế hoá và toàn cầu hoá đang diễn ra hết sức sâu

sắc trên phạm vi toàn Thế Giới. Một hoạt động có tính chất quan trọng trong quá

trình hội nhập kinh tế là ngoại thƣơng. Sự thành công hay thất bại của một quốc

gia về chính sách ngoại thƣơng đƣợc quyết định bởi chế độ tỷ giá hối đoái.

Tỷ giá hối đoái cụ thể là tỷ giá thực hiệu lực (REER) luôn là chỉ số quan

trọng trong nền kinh tế mỗi quốc gia, nó gắn liền với hoạt động giao thƣơng quốc

tế, các quyết đầu tƣ và tài trợ. Tỷ giá hối đoái thực ảnh hƣởng đến cán cân thanh

toán, quá trình sản xuất, xuất nhập khẩu của một quốc gia. Hơn nữa tỷ giá hối

đoái thực còn ảnh hƣởng đến các chính sách tiền tệ của quốc gia. Do đó, các nhà

hoạch định chính sách cần phải nắm bắt một cách rõ ràng về tình hình biến động

tỷ giá để đƣa ra các chính sách đối nội và đối ngoại phù hợp, thúc đẩy nền kinh tế

phát triển, cũng nhƣ dẫn dắt nền kinh tế vƣợt qua các giai đoạn khó khăn. Tuy

nhiên, tỷ giá hối đoái và thị trƣờng ngoại hối là những vấn đề hết sức phức tạp và

không phải lúc nào những chính sách tỷ giá của các quốc gia cũng có thể đem lại

thành công nhƣ mong đợi. Chúng ta không thể quên đƣợc sự can thiệp bất thành

của 15 ngân hàng Trung Ƣơng trƣớc sự sụp đổ của hệ thống tỷ giá hối đoái ở

Châu Âu những năm 90; Sự phá giá bất ngờ của đồng bảng Anh (9/1992) trƣớc sự

tấn công của những kẻ đầu cơ, mặc dù đã có sự can thiệp tích cực của ngân hàng

TW Đức và Anh với khối lƣợng 15 tỷ Bảng Anh; Hay hai sự kiện làm rung

chuyển thế giới chỉ trong một thời gian ngắn. Đó là sự khủng hoảng của đồng Pê-

sô(Mexico – 12/1994) và sự mất giá kỷ lục trong năm 1995, rồi lại lên giá một

cách đột biến của đồng USD năm 1996. Từ những thất bại trong việc thực hiện

các chính sách liên quan đến tỷ giá hối đoái, các nhà kinh tế luôn luôn tìm kiếm

- 2 -

các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ giá hối đoái và mối quan hệ giữa các nhân tố với tỷ

giá hối đoái thực nhằm có thể tìm ra đƣợc chính sách tác động đến tỷ giá hối đoái

một cách hiệu quả nhất cho mỗi quốc gia. Tuy nhiên, việc nghiên cứu các yếu tố

kinh tế tác động đến tỷ giá hối đoái cũng không phải dễ dàng. Trong khi các tài

liệu học tập cho rằng mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế là một

mối quan hệ tuyến tính thì nghiên cứu của Meese and Rogoff (1991) đã cho thấy

sự thất bại của mô hình tuyến tính trong việc giải thích mối quan hệ này. Từ đây

có rất nhiều nghiên cứu của các tác giả để tìm hiểu mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ

giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản. Nhƣng đến gần đây mối quan hệ này

vẫn là câu hỏi mở. Chính vì lẽ đó, tác giả thực hiện đề tài nghiên cứu “Mối quan

hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản bằng chứng

thực nghiệm tại Việt Nam và Indonesia” phần nào có thể tìm ra mối quan hệ giữa

tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản trả lời cho câu hỏi đang

bỏ ngỏ .

1.2 Sự cần thiết của đề tài:

Mỗi quốc gia muốn có đƣợc chính sách tỷ giá hối đoái hữu hiệu nhất đều

cần phải tìm hiểu các yếu tố cơ bản nào trong nền kinh tế tác động đến sự thay

đổi của tỷ giá hối đoái thực đồng thời các nhân tố này ảnh hƣởng nhƣ thế nào

cũng cần đƣợc xem xét vì khi một chính sách tỷ giá đƣợc đề ra nó sẽ chịu tác

động rất lớn từ các nhân tố trong nền kinh tế. Nếu không dự đoán đƣợc xu hƣớng

tác động của các nhân tố trong nền kinh tế có thể làm cho chính sách tỷ giá thất

bại. Vì vậy nghiên cứu tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản đến tỷ giá hối đoái

thực là rất quan trọng.

1.3 Mục tiêu nghiên cứu:

Phƣơng pháp nghiên cứu và mô hình nghiên nào dùng để kiểm định mối

quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản?

- 3 -

Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản cũng

nhƣ mức độ ảnh hƣởng cũng nhƣ chiều hƣớng tác động của từng yếu tố kinh tế cơ

bản lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực nhƣ thế nào?

1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu:

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

thực đa phƣơng và các yếu tố kinh tế cơ bản tại Việt Nam và Indonesia bằng mô

hình ARDL theo tuần tự:

Trƣớc tiên tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị ADF test để kiểm

định tính dừng của các biến gốc. Nếu kết quả kiểm định cho thấy các biến là hỗn

hợp các chuỗi dừng ở sai phân bậc 0 và sai phân bậc 1 thì mô hình nghiên cứu

đƣợc sử dụng phù hợp nhất trong trƣờng hợp này là mô hình ARDL .

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

phƣơng trình đồng liên kết giữa tỷ giá thực hiệu lực đa phƣơng và các yếu tố kinh

tế cơ bản. Nếu không tìm thấy mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến

thì chuyển sang kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa các biến. Để thực hiện

kiểm định mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố

kinh tế cơ bản tác giả tiến hành biến đổi biến bằng thuật toán ACE để giải quyết

vấn đề hồi quy các biến khi mối quan hệ của chúng không phải là tuyến tính để

hỗ trợ cho việc chạy mô hình ARDL.

Sử dụng mô hình ARDL kiểm định mối quan hệ đồng liên kết của các biến

sau khi chyển đổi. Nếu tồn tại mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa các biến

sau chuyển đổi thì tác giả kết luận có tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa các biến

gốc. Tức là tỷ giá hối đoái thực hiệu lực có quan hệ phi tuyến với các yếu tố kinh

tế cơ bản.

Tác giả tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình bằng một số kiểm

định gồm: kiểm định Breusch - Pagan để kiểm định phƣơng sai thay đổi của mô

hình, kiểm định Breuch – Godfrey để kiểm định tự tƣơng quan của mô hình, kiểm

- 4 -

định Cusum và Cusum of Square để kiểm tra sự ổn định của mô hình nghiên cứu,

kiểm định sự phù hợp của của dạng hàm bằng kiểm định Ramsey.

Tác giả tiến hành tính hệ số co giãn của biến reer với các biến còn lại để

tìm mức độ tác động cũng nhƣ chiều hƣớng tác động của các biến tới biến reer

trong thời kỳ nghiên cứu.

1.5 Phạm vi nghiên cứu:

Tác giả nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các

yếu tố kinh tế cơ bản tại hai quốc gia Việt Nam và Indonesia để tìm ra mối quan

hệ phi tuyến giữa chúng. Đồng thời tác giả cũng nghiên cứu chiều hƣớng tác

động cũng nhƣ mức độ tác động của từng yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc lựa chọn lên

tỷ giá hối đoái thực hiệu lực của hai đồng tiền VND và IDR tại hai thị trƣờng.

Trong đó, các yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc tác giả lựa chọn gồm: PROD ( chênh

lệch trong năng suất: đại diện bởi chỉ số CPI – PPI hoặc 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).

1.6 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu theo quý của Việt Nam và Indonesia với 5 đối tác thƣơng mai lớn

của hai nƣớc giai đoạn Q1.2000 – Q4.2013 từ nguồn IFS IMF, DOTS IMF và

GOS.

Năm đối tác thƣơng mại lớn của Việt Nam: Trung Quốc, Úc, Hồng Kông,

Hàn Quốc và Singapore

Năm đối tác thƣơng mại lớn của Indonesia: Trung Quốc, Nhật Bản, Hoa

Kỳ, Singapore và Hàn Quốc.

1.7 Bố cục bài nghiên cứu:

Bài nghiên cứu đƣợc chia làm 5 chƣơng:

- 5 -

Chƣơng 1: Giới thiệu

Chƣơng 2: Tổng quan về các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa

TGHĐ thực nghiệm và các yếu tố kinh tế cơ bản.

Chƣơng 3: Dữ liệu và mô hình nghiên cứu

Chƣơng 4: Kiểm định mối quan hệ giữa TGHĐ thực hiệu lực và các yếu tố kinh

tế cơ bản của Việt Nam và Indonesia giai đoạn 2000q1-2013q4.

Chƣơng 5: Kết luận

- 6 -

CHƢƠNG 2:

TỔNG QUAN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ

MỐI QUAN HỆ GIỮA TGHĐ THỰC HIỆU LỰC VÀ

CÁC YẾU TỐ KINH TẾ CƠ BẢN

2.1. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản

Nghiên cứu của Balassa và Samuelson (1964) cho rằng trong thực tế, tại

các nền kinh tế công nghiệp, việc tăng năng suất trong lĩnh vực phi thƣơng mại

dƣờng nhƣ thƣờng nhỏ hơn so với sự gia tăng năng suất trong các lĩnh vực

thƣơng mại. Việc khác biệt trong gia tăng năng suất làm cho giá cả hàng hóa phi

thƣơng mại và thƣơng mại cũng giảm giá ở mức khác nhau. Sự khác biệt này

càng gia tăng thì tỷ giá hối đoái càng đƣợc định giá cao. Nhƣ vậy, chính sự khác

biệt trong gia tăng năng suất giữa hàng hóa thƣơng mại và phi thƣơng mại ảnh

hƣởng đến tỷ giá hối đoái thực hay nói cách khác chênh lệch trong năng suất hàng

hóa thƣơng mại và phi thƣơng mại ảnh đến tỷ giá hối đoái thực.

Nghiên cứu của Edwards (1988) (Real and Monetary Determinants of Real

Exchange Rate Behavior: Theory and Evidence from Developing Countries).

Bằng việc nghiên cứu tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản tại các nền

kinh tế đang phát triển với việc xem xét trên cả 3 loại hàng hóa ( hàng hóa có thể

xuất khẩu, hàng hóa nhập khẩu và hàng hóa phi thƣơng mại). Các yếu tố kinh tế

cơ bản đƣợc tác giả lựa chọn là tỷ lệ mậu dịch (external terms of trade), tỷ lệ chi

tiêu chính phủ trên GDP (ratio of government consumption on non-tradables

to GDP), thuế quan đại diện cho mức thuế nhập khẩu (proxy for the level of

import tariffs), thƣớc đo của tiến bộ công nghệ (measure of technological

progress), dòng vốn (capital inflows), các nhân tố cơ bản khác nhƣ tỷ lệ đầu

tƣ/GDP(other fundamentals, such as the investment/GDP ratio). Bằng chứng

- 7 -

thực nghiệm của tác giả chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái thực bị tác động bởi các yếu tố

kinh tế cơ bản.

Mặc dù vậy đến nghiên cứu của Meese và Rose (1989) (An Empirical

Assessment of Non – Linearities in Model of Exchange Rate Determination) khi

nghiên cứu tỷ giá hối đoái với các yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc lựa chọn là tiền tệ

(Money), sản lƣợng quốc nội (Domestic Output), và thặng dƣ cán cân thƣơng mại

(Cumulated Trade Balance) bằng cách nghiên cứu đồng liên kết cùng với việc sử

dụng biến chuyển đổi bằng thuật toán ACE, tác giả đã không tìm ra đƣợc bất kỳ

mối quan hệ nào cả tuyến tính lẫn phi tuyến trong trƣờng hợp này.

Trong khi đó nghiên cứu của Kim and Korhonen (2002) (Equilibrium

Exchange Rates in Transition Countries: Evidence from Dynamic Heterogeneous

Panel Models) tại các quốc gia chuyển đổi chế độ. Kết quả cho thấy rằng thời

gian đầu đồng tiền của quốc gia dƣờng nhƣ bị định giá thấp nhƣng theo thời gian

nó lại đƣợc giá cao, những quốc gia có thu nhập cao tỷ giá hối đoái thực hiệu lực

cao hơn tỷ giá hối đoái thực. Điều này cho thấy đồng tiền của các nƣớc thu nhập

trung bình bị đánh giá thấp, trong khi các nƣớc có thu nhập cao đƣợc định giá quá

cao. Theo tác giả sở dĩ tỷ giá hối đoái thực hiệu lực của các nƣớc chuyển đổi có

xu hƣớng nhƣ vậy là do áp lực phải đối mặt với nghĩa vụ khi tham gia vào liên

minh tiền tệ EU. Liên minh này có các tiêu chí về sự ổn định tỷ giá hối đoái cho

việc áp dụng đồng tiền chung yêu cầu các quốc gia ứng cử viên tham gia vào một

Cơ chế Tỷ giá. Điều này có nghĩa là đồng tiền của các nƣớc tham gia phải dao

động trong biên độ trong thời gian ít nhất hai năm mà không làm mất giá của

đồng tiền nội địa. Đó chính là lý do tại sao đồng tiền của các nƣớc có thu nhập

cao thƣờng đƣợc định giá cao ở khối nƣớc Châu Âu. Tác giả tìm đƣợc mối quan

hệ tuyến tính và cả phi tuyến giữa tỷ hối đoái thực và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực

với các yếu tố kinh tế cơ bản. Các yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc tác giả chọn trong

bài nghiên cứu là tổng thu nhập quốc nội (GDP), vốn (Capital Inflow), chi tiêu

- 8 -

chính phủ (government expenditure), và độ mở nền kinh tế (open). Thông qua các

yếu tố kinh tế cơ bản này mà các quốc gia tác động lên tỷ giá hối đoái thực và tỷ

giá hối đoái thực hiệu lực để có đƣợc sự định giá đồng nội địa nhƣ mong muốn.

Nhƣ vậy, trong suốt một thời gian dài mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái

thực hiệu lực với các yếu tố kinh tế cơ bản vẫn không đƣợc giải quyết triệt để.

Mối quan hệ này có tồn tại hay không; nếu tồn tại thì mối quan hệ này là tuyến

tính hay phi tuyến. Sau nghiên cứu của Meese và Rose (1989) có nhiều nghiên

cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản. Tuy nhiên,

tiêu biểu nhất trong các nghiên cứu là nghiên cứu của Chinn (1991) ( Some

Linear and Nonlinear Thoughts on Exchange Rate). Ông đã có những thảo luận

tổng quát nhất cả về mặt lý thuyết cũng nhƣ nghiên cứu thực nghiệm về mối quan

hệ giữa tỷ giá hối đoái và các nhân tố cơ bản của nền kinh tế trên cả hai phƣơng

diện tuyến tính và phi tuyến. Những yếu tố kinh tế cơ bản mà ông lựa chọn gồm

cổ phiếu bằng tiền ( Money Stocks), thu nhập ( Income), tỷ lệ lãi suất (Interest

Rate), tỷ lệ lạm phát ( Inflation Rate), cổ phiếu bất động sản (Real Wealth

Stocks). Chinn đã đƣa ra đánh giá khả năng sử dụng thuật toán ACE trong mô

hình phi tuyến, ACE đƣợc ông xem nhƣ: một công cụ chẩn đoán, và một phƣơng

pháp dự báo, cùng với việc kết hợp với mô hình đồng liên kết ARDL. Chinn đã

đem đến một phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc xem là hoàn chỉnh nhất trong việc

xác định mối quan hệ tuyến tính hay phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực

và các nhân tố cơ bản của nền kinh tế. Bằng chứng thực nghiệm của Chinn đã cho

thấy một kết quả đáng thất vọng của các mô hình tuyến tính khi xác định mối

quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản. Bằng chứng cho thấy

mô hình phi tuyến khi xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với

các yếu tố kinh tế cơ bản đem lại kết quả dự báo tốt hơn.

Kết quả nghiên cứu của Chinn đƣợc củng cố hơn trong nghiên cứu của

Clark và MacDonald (1998) (Exchange Rates and Economic Fundamentals: A

- 9 -

Metgodological Comparison of BEERs and FEERs). Trong đó BEER là tỷ giá hối

đoái thực cân bằng hành vi (Behavioal Equilibrium Exchange Rate). BEERS

đƣợc sử dụng khá rộng rãi nhằm phân tích sự biến động của tỷ giá thực theo thời

gian, chứ không phải sự biến động của tỷ giá cân bằng trong trung và dài hạn.

phƣơng pháp BEERs đƣợc xây dựng dựa trên điều kiện ngang giá lãi suất không

có bảo hiểm thực (real UIP). Điều đó có nghĩa là thay vì sử dụng tỷ giá danh

nghĩa, các nhà nghiên cứu này đã coi tỷ giá thực đa phƣơng nhƣ là một biến số

chính của mô hình. Còn FEER là tỷ giá cân bằng yếu tố kinh tế cơ bản

(Fundamental Equilibrium Exchange Rate). FEER la phƣơng pháp xác định tỷ giá

cân bằng trong trung hạn. Tỷ giá cân bằng FEER sẽ đƣợc xác lập khi mà nền kinh

tế đạt cả cân bằng bên trong lẫn cân bằng bên ngoài, tức là khi nền kinh tế đƣợc

đảm bảo đầy đủ công ăn việc làm, giá cả ổn định, đồng thời trạng thái của cán cân

vãng lai ở mức cân bằng bền vững. Nói một cách khác, tỷ giá cân bằng FEER

đƣợc xác định dựa trên một số điều kiện kinh tế đƣợc xác định bởi các biến số

kinh tế quan trọng (economic fundamentals), còn các yếu tố mang tính chu kì

trong ngắn hạn bị loại bỏ. (Tác giả kiểm kịnh mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá

hối đoái thực và các nhân tố kinh tế cơ bản tại ba thị trƣờng phát triển Hoa Kỳ,

Đức và Nhật Bản. Các nhân tố kinh tế cơ bản đƣợc tác giả lựa chọn trong mô

hình nghiên cứu là tỷ lệ mậu dịch ( terms of trade), tƣơng quan giá cả giữa hàng

hóa thƣơng mại và phi thƣơng mại (relative price of nontraded to trade goods), tài

sản nƣớc ngoài ròng ( net foreign asset), chứng khoán nợ của chính phủ ( relative

stock of government debt), tỷ lệ lãi suất thực ( real interest rate). Kết quả cho thấy

mặc dù mức độ tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản tại các thị trƣờng khác

nhau, nhƣng hầu hết các biến đều có tác động cùng chiều đến tỷ giá hối đoái thực

hiệu lực trong giai đoạn nghiên cứu của tác giả. Đặc biệt là tài sản nƣớc ngoài

ròng có ảnh hƣởng rất lớn đến sự thay đổi của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực. Điều

này có nghĩa là một sự gia tăng trong tài sản nƣớc ngoài ròng sẽ kéo theo một sự

gia tăng trong tỷ giá hối đoái thực hiệu lực rất đáng kể. Nhƣ vậy, một lần nữa mối

- 10 -

quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc

khẳng định.

Nhƣ vậy, theo hầu hết các nghiên cứu thì tỷ giá hối đoái thực bị tác động

bởi các yếu tố kinh tế cơ bản và mối quan hệ này đƣợc xem là phi tuyến là hợp lý

hơn mối quan hệ tuyến tính. Nhƣng khó khăn tiếp đến đối với các nhà nghiên cứu

chính việc lựa chọn các yếu tố đại diện cho nền kinh tế. Nhƣ chúng ta thấy dù có

rất nhiều nghiên cứu khác nhau đã xác định đƣợc mối quan hệ giữa tỷ giá hối

đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản là một mối quan hệ phi tuyến

trong dài hạn nhƣng việc lựa chọn các yếu tố đại diện cho nền kinh tế mỗi tác giả

lại lựa chọn rất khác nhau.

Nghiên cứu của Froot và Rogoff (1994) ( Perpectives on PPP and Long –

Run Real Exchange Rates) đã nỗ lực xem xét ảnh hƣởng của các yếu tố cung, cầu

tới tỷ giá hối đoái thực trong dài hạn. Nghiên cứu nhận ra rằng về lâu dài, sự

chênh lệch năng suất vẫn còn tác động đến tỷ giá hối đoái thực rất đáng kể, trong

khi những tác động của yếu tố cầu nhƣ chi tiêu chính phủ và thu nhập lại ít tác

động đến tỷ giá hối đoái thực theo thời gian. Gần đây, De Gregorio và cộng sự

(1994) đã mở rộng phân tích này để kết hợp với những cú sốc thƣơng mại (cú sốc

giá của xuất khẩu so với nhập khẩu). Nghiên cứu nhận ra rằng tỷ lệ mậu dịch

cũng có tác động rất quan trọng đến sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực, mặc dù

chênh lệch trong năng suất và chi tiêu của chính phủ vẫn là những yếu tố quan

trọng tác động lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực. Tuy nhiên, trong nghiên cứu của

Wolf nhân tố thu nhập lại tác động không đáng kể lên tỷ giá hối đoái thực so với

các cú sốc thƣơng mại.

Chính vì vậy, trong nghiên cứu Montiel (1999) ( The Long – Run

Equilibrium Real Exchange Rate) đã tổng hợp những yếu tố có ảnh hƣởng nhất

đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực từ những nghiên cứu trƣớc cộng với bằng chứng

- 11 -

thực nghiệm của mình. Montiel đã lựa chọn đƣợc các yếu tố thích hợp để đại diện

cho các yếu tố kinh tế cơ bản gồm: chênh lệch trong năng suất, tỷ lệ mậu dịch, tài

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

Từ đây những bài nghiên cứu về mối quan hệ phi tuyến của tỷ giá hối đoái

với các yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc phát triển, nhiều nghiên cứu đã ra đời kể đến

nhƣ: Ma và Kanas (2000); Grauwe và Vansteenkiste (2006); Tang và Zhou

(2013).

2.2. Những nghiên cứu tiêu biểu về mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối

đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản trong thời gian gần đây

2.2.1. Nghiên cứu của Ma and Kanas (2000) “ Testing for a nonlinear

relationship among fundamentals and exchange rates in ERM”

Trong bài nghiên cứu này, tác giả đề xuất hai thử nghiệm phi tham số cho

mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái với các yếu kinh tế cơ bản . Đầu tiên là

thử nghiệm đồng liên kết phi tuyến (Granger và Hallman, 1991; Breiman và

Friedman, 1985), thử nghiệm này đƣợc xem là thử nghiệm cho một mối quan hệ

dài hạn phi tuyến giữa tỷ giá và các yếu tố kinh tế cơ bản. Thử nghiệm thứ hai là

thử nghiệm quan hệ nhân quả phi tuyến Granger (Baek và Brock, 1992; Hiemstra

và Jones, 1994), đƣợc coi là thử nghiệm cho một mối quan hệ phi tuyến động.

Thử nghiệm này có thể phát hiện các mối quan hệ phi tuyến động Granger giữa tỷ

giá và nguyên tắc cơ bản bằng cách kiểm tra các giá trị của các yếu tố kinh tế cơ

bản trong quá khứ ảnh hƣởng đến giá trị hiện tại và tƣơng lai của tỷ giá hối đoái.

Bằng chứng về quan hệ nhân quả phi tuyến có thể đƣợc hiểu nhƣ là bằng chứng

cho thấy mối quan hệ động giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản trong

dài hạn. Tuy nhiên, loại hình phi tuyến có thể xảy ra do bong bóng thị trƣờng nên

để loại bỏ tác động này tác giả kiểm định theo mô hình (ARFIMA).

- 12 -

Mặc dù bài nghiên cứu của tác giả không đƣa ra đƣợc chiều hƣớng cũng

nhƣ độ lớn tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản lên tỷ giá hối đoái thực nhƣng

tác giả cũng đã đƣa ra đƣợc mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và các biến

kinh tế cơ bản là phi tuyến. Với các biến kinh tế cơ bản đƣợc lựa chon là tiền tề

và sản lƣơng. Nghiên cứu của tác giả cho thấy rằng có tồn tại mối quan hệ đồng

liên kết phi tuyến giữa tỷ giá và cung tiền đối với trƣờng hợp Hà Lan-Đức, có thể

đƣợc hiểu nhƣ là bằng chứng về một mối quan hệ phi tuyến dài hạn giữa tỷ giá

hối đoái với các yếu tố kinh tế cơ bản. Đối với trƣờng hợp Pháp-Đức, tác giả tìm

thấy bằng chứng về quan hệ nhân quả Granger phi tuyến của đồng France đối với

tỷ giá FFr/DM, qua đó thiết lập rằng có tồn tại một mối quan hệ phi tuyến linh

hoạt giữa các yếu tố kinh tế cơ bản với tỷ giá hối đoái DM/FFR. Kết quả này

cũng phù hợp với giả thuyết sự thống trị của đồng tiền Đức trong khối liên minh

EU (Artis và Nachane, 1990). Với việc sử dụng mô hình ARFIMA tác giả cũng

khẳng định rằng mối quan hệ phi tuyến không phải do bong bóng thị trƣờng.

2.2.2. Nghiên cứu của Grauwe và Vansteenkiste (2006) “Exchange rates and

Fundamentals: A Non – Linear Relationship”

Tác giả kiểm định mối quan hệ phi tuyến tính giữa tỷ giá hối đoái danh

nghĩa và các yếu tố kinh tế nền tảng. Để làm nhƣ vậy, tác giả mở rộng các mô

hình chuyển đổi Markov theo đề nghị của McConnell và Perez Quiros (2000) và

Dewachter (2001) và kiểm định nó bằng cách sử dụng một mẫu của các nƣớc lạm

phát thấp và cao. Phân tích thực nghiệm cho thấy đối với các nƣớc lạm phát cao

mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế nền tảng ổn định.Tuy

nhiên, đối với các nƣớc lạm phát thấp thì ngƣợc lại. Tác giả phát triển một mô

hình phi tuyến tính dựa trên sự tồn tại của chi phí giao dịch để có thể giải thích

kết quả thực nghiệm. Sự so sánh này giữa các nƣớc lạm phát cao và thấp sẽ cho

phép chúng ta hiểu rõ thêm về bản chất của mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và

- 13 -

yếu tố kinh tế cơ bản. Đồng thời tác giả cũng cho rằng mức độ lạm phát ảnh

hƣởng đến tính chất phi tuyến tính của tỷ giá hối đoái.

Để ƣớc tính các mô hình tác giả chọn dữ liệu tỷ giá hối đoái và các yếu tố

kinh tế cơ bản theo tháng. Đối với các nƣớc lạm phát thấp, dữ liệu giá đồng nội

tệ, cung tiền, mức giá và lãi suất trong nƣớc của Đức, Pháp, Ý, Nhật Bản, Vƣơng

quốc Anh và Hoa Kỳ. Đối với các nƣớc lạm phát cao, dữ liệu về các biến tƣơng

tự cũng thu đƣợc cho Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Columbia và Ecuador.

Đối với các dữ liệu tỷ giá hối đoái, trong khi tác giả sử dụng cho các nƣớc lạm

phát thấp là tỷ giá hối đoái chính thức, đối với các nƣớc lạm phát cao, tác giả

cũng sử dụng tỷ giá hối đoái do thị trƣờng quyết định (còn gọi là thị trƣờng “đen”

hoặc song song) theo Reinhart-Rogoff (2004). Sử dụng tỷ giá hối đoái song song

có lợi thế là đƣợc xác định trong một thị trƣờng tự do nên tránh đƣợc các tác động

bóp méo chính sách của chính phủ. Cuối cùng, tác giả xác định thời gian mẫu khi

tỷ giá hối đoái trong nƣớc lạm phát cao trong giai đoạn thả nổi. Tác giả sử dụng

điều này nhƣ là một khởi đầu cho việc phân loại tỷ giá hối đoái đƣợc trình bày

bởi Reinhart và Rogoff (2004), và mở rộng phân tích nhờ các thông tin từ Ngân

hàng Phát triển Liên Mỹ Latinh.

Kết quả nghiên cứu của tác giả cho thấy rằng đối với những nƣớc có lạm

phát cao thì những mô hình nghiên cứu thế hệ đầu tiên về quan hệ giữa tỷ giá hối

đoái thực hiệu lực và các nhân tố kinh tế cơ bản dƣờng nhƣ tốt hơn, tức là các

nhân tố kinh tế cơ bản tác động đến tỷ giá hối đoái ổn định trong thời kỳ nghiên

cứu. Hay nói cách khác đối với những nƣớc có lạm phát cao mối quan hệ giữa tỷ

giá hối đoái và các nhân tố cơ bản của nền kinh tế là một mối quan hệ tuyến tính.

Điều này trái ngƣợc với các nƣớc có lạm phát thấp, khi mà các yếu tố kinh tế cơ

bản tác động đến tỷ giá hối đoái thay đổi theo thời gian. Hay nói khác là mô hình

phi tuyến có khả năng giải thích tốt hơn trong trƣờng hợp các nƣớc có lạm phát

thấp. Để giải thích cho vấn đề này tác giả đã mở rộng mô hình nghiên cứu chi phi

- 14 -

giao dịch trên thị trƣờng hàng hóa của các nền kinh tế. Tác giả nhận định rằng

trong một nền kinh tế có lạm phát cao khi mà độ lớn của những cú sốc của các

yếu tố kinh tế cơ bản thấp hơn chi phí giao dịch thì tác động của các yếu tố kinh

tế cơ bản đến tỷ giá hối đoái sẽ giảm bớt chính vì vậy hầu nhƣ các nhân tố kinh tế

cơ bản tác động đến tỷ giá hối đoái ổn định theo thời gian. Khác với trƣờng hợp

các nƣớc có lạm phát cao đối với các có lạm phát thấp nơi mà chi phí giao dịch

trên thị trƣờng hành hóa tƣơng đối thấp. Nên khi đó độ lớn các cú sốc từ các yếu

tố kinh tế cơ bản cao hơn chi phi giao dịch thì chi phí giao dịch lúc này không

triệt tiêu đƣợc ảnh hƣởng từ những cú sốc này. Điều này dẫn đến tỷ giá hối đoái

thay đổi biến động theo thời gian. Hay chính là thể hiện mối quan hệ phi tuyến

giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế cơ bản tại các nƣớc có lạm phát thấp.

2.2.3. Nghiên cứu của Tang và Zhou (2013) “Nonlinear relationship between

the real exchange rate and economic fundamentals: Evidence from China and

Korea”

Bài viết này điều tra 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 của Hàn

Quốc) và các yếu tố kinh tế cơ bản bằng việc sử dụng dữ liệu quý trong giai đoạn

từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2009. Tác giả đã sử dụng các thuật toán ACE

chuyển đổi các biến gốc nhằm kiểm định ARDL với các biến sau chuyển đổi

ACE để tìm hiểu mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và năm

biến đại diện cho các yếu tố kinh tế cơ bản. Các yếu tố kinh tế cơ bản tác giả chọn

lựa là chênh lệch trong năng suất (prod), tỷ lệ mậu dịch (tot), độ mở nền kinh tế

(open), chi tiêu chính phủ (gexp), tài sản nƣớc ngoài ròng (nfa). Kết quả của tác

giả cho thấy rằng có tồn tại mối quan hệ phi tuyến đồng tuyến tính giữa tỷ giá hối

đoái thực hiệu lực với các yếu tố kinh tế cơ bản đối với Trung Quốc và Hàn

Quốc. Ngƣợc lại với các mối quan hệ tuyến tính thông thƣờng, mối quan hệ phi

- 15 -

tuyến cho thấy độ đàn hồi của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với các yếu tố kinh tế

cơ bản thay đổi theo thời gian.

Theo nhận định của tác giả các yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc lựa chọn đều có

ảnh hƣởng đáng kể đến tỷ giá thực hiệu lực. Đặc biệt tỷ lệ mậu dịch có tác động

mạnh nhất so với các yếu tố còn lại lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực.

Kết quả nghiên cứu của tác giả cho thấy tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với

các yếu tố kinh tế cơ bản tồn tại mối quan hệ phi tuyến tính. Đồng thời tác giả

đƣa ra đƣợc nhận định về chiều hƣớng cũng nhƣ độ lớn tác động của các yếu tố

kinh tế cơ bản lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực: Chênh lệch trong năng suất có tác

động cùng chiều đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực trong suốt thời kỳ nghiên cứu;

Tỷ lệ mậu dịch có tác động cùng chiều đến tỷ giá hối đoái thực; Độ mở thƣơng

mại có chiều hƣớng tác động đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực lẫn lộn và tác giả

cho rằng tỷ giá hối đoái thực thƣờng giảm giá sau khi các nƣớc hoàn toàn mở cửa

nền kinh tế của họ để kinh doanh, nhƣng một phần tự do hóa có thể dẫn đến tỷ lệ

tăng giá hối đoái thực ngắn hạn trong giai đoạn đầu của tự do hóa; Chi tiêu chính

phủ có tác động ngƣợc chiều với tỷ giá hối đoái thực hiệu lực. điều này ủng hộ

quan điểm cho rằng chi tiêu chính phủ đƣợc duy trì cao trong một thời gian dài

gây ra lo ngại trong tính bền vững và có thể làm suy yếu tăng trƣởng kinh tế và

làm mất giá đồng nội tệ; Tài sản nƣớc ngoài ròng có tác động ngƣợc chiều lên tỷ

giá hối đoái thực hiệu lực.

Tác giả cũng đƣa ra nhận định tỷ giá hối đoái danh nghĩa của đồng nhân

dân tệ Trung Quốc phản ứng mạnh mẽ với sự thay đổi của các yếu tố kinh tế cơ

bản ngoại trừ tỷ lệ mậu dịch hơn tỷ giá hối đoái thực. Nhƣng đối với đồng Won

Hàn Quốc thì kết quả lại cho thấy điều ngƣợc lại; tỷ giá hối đoái danh nghĩa phản

ứng mạnh mẽ với sự thay đổi của các yếu tố kinh tế cơ bản hơn tỷ giá hối đoái

thực kể cả tỷ lệ mậu dịch. Điều này cho thấy tỷ giá hối đoái danh nghĩa phản ứng

- 16 -

mạnh mẽ hơn tỷ giá hối đoái thực khi có sự biến động của các yếu tố kinh tế.

Đồng thời, tác giả cho thấy rằng tác động tổng thể của các yếu tố kinh tế đến tỷ

giá hối đoái của đồng nhân dân tệ Trung Quốc là mạnh mẽ hơn so với tỷ giá hối

đoái Won Hàn Quốc điều này cho thấy sự khác biệt tỷ giá hối đoái thực ở hai thị

trƣờng có chế độ tỷ giá khác nhau. Nhƣ vậy, mặc dù cả hai nƣớc đều có mối quan

hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản nhƣng

phản ứng của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với các yếu tố kinh tế cơ bản là hoàn

toàn khác nhau.

- 17 -

CHƢƠNG 3:

DỮ LIỆU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1. Dữ liệu nghiên cứu

Trong bài nghiên cứu tác giả chọn nghiên cứu hai quốc gia Việt Nam và

Indonesia. Nhƣ chúng ta biết vào cuối thế kỷ trƣớc, Indonesia là nƣớc bị thiệt hại

nặng nề nhất từ cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997-1998. Khi đó, nền

kinh tế này đã đứng bên bờ vực sụp đổ do các nhà đầu tƣ nƣớc ngoài bất ngờ rút

vốn ồ ạt, khiến đồng rupiah rơi tự do so với USD, từ mức 2.600 rupiah/USD vào

cuối năm 1997 xuống còn khoảng 17.000 rupiah/USD trong một vài tháng sau đó.

Trong giai đoạn 1997-1998, kinh tế của quốc gia vạn đảo đã suy giảm tới 15%.

Tuy nhiên, nhờ các cuộc cải cách cơ cấu và chính sách kinh tế đúng đắn, “quốc

gia vạn đảo” đã phục hồi một cách thần kỳ. Trong những năm gần đây, bất

chấp ảnh hƣởng tiêu cực của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008

và cuộc khủng hoảng nợ công ở châu Âu, Indonesia vẫn duy trì đƣợc đà tăng

trƣởng kinh tế cao trong 3 năm 2011, 2012, 2013 đều trên 6%. Theo báo cao triển

vọng phát triển kinh tế của World Bank công bố tháng 5/2014 cho biết Indonesia

đã trở thành nền kinh tế đứng thứ 10 thế giới tính theo sức mua tƣơng đƣơng

(PPP) và nền kinh tế đứng thứ 16 thế giới tính theo GDP.

Nhƣ vậy, dù có những cuộc khủng khoảng xảy ra, nền kinh tế luôn phải

đối mặt với những nguy cơ sụp đổ nhƣng nếu các nhà hoạch định chính sách có

thể đƣa ra những chính sách đúng đắn kịp thời thì không chỉ có thể giúp nền kinh

tế vƣợt qua khó khăn mà có đem lại những bƣớc phát triển vƣợt bậc. Vì thế

Indonesia luôn là đích đến của tất cả các quốc gia Đông Nam Á trong đó có Việt

Nam trong quá trình phát triển kinh tế cũng nhƣ hội nhập. Thêm vào đó Indonesia

là đối tác thƣơng mại lâu đời của Việt Nam trong quá trình hợp tác quốc tế nên

- 18 -

nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với các nhân tố kinh tế

cơ bản tại Việt Nam và Indonesia có thể giúp các nhà kinh tế Việt Nam tìm ra

đƣợc những tƣơng đồng cũng nhƣ khác biệt để có thể học hỏi nƣớc bạn trong

thực hiện các chính sách tỷ giá hối đoái nhằm đem lại hiệu quả tối ƣu nhất.

Dữ liệu theo quý của Việt Nam và Indonesia với 5 đối tác thƣơng mai lớn

của hai nƣớc giai đoạn Q1.2000 – Q4.2013 từ nguồn IFS IMF, DOTS IMF và

GOS. Năm đối tác thƣơng mại lớn của Việt Nam: Trung Quốc, Úc, Hồng Kông,

Hàn Quốc và Singapore. Năm đối tác thƣơng mại lớn của Indonesia: Trung Quốc,

Nhật Bản, Hoa Kỳ, Singapore và Hàn Quốc. Theo đó tỷ giá hối đoái thực hiệu lực

đƣợc giả định sẽ bị chi phối bởi 5 biến đại diện cho các yếu tố kinh tế cơ bản: 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).

3.2. Mô hình nghiên cứu:

3.2.1. Mô hình tổng quát:

Nghiên cứu thực nghiệm về tỷ giá thực ở trạng thái cân bằng đã sử dụng

một loạt các phƣơng pháp tiếp cận khác nhau. Edwards (1989) cung cấp một phân

tích sâu về việc xác định tỷ giá thực ở trạng thái cân bằng và phát triển một mô

hình hành vi năng động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với các yếu tố kinh tế cơ

bản là thƣơng mại, tiêu dùng của chính phủ, mức thuế nhập khẩu, tiến bộ công

nghệ, dòng vốn, và nhân tố khác. Trong khi Clark và Macdonald (1998) giới thiệu

các phƣơng pháp tiếp cận hành vi cân bằng thị trƣờng ngoại tệ (BIA) là một

khuôn khổ mới cho việc phân tích thực nghiệm. Họ xây dựng một mô hình cơ bản

liên quan tỷ giá hối đoái thực với các yếu tô kinh tế cơ bản nhƣ điều kiện thƣơng

mại, lãi suất, nợ chính phủ, năng suất và tài sản nƣớc ngoài ròng. Trong khi các

biến đƣợc chọn với cơ sở lý thuyết vững chắc thì mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái

với các yếu tố kinh tế cơ bản lại khác nhau khi các lý thuyết khác nhau đƣợc áp

- 19 -

dụng. Mô hình thông số kỹ thuật khác nhau với biến giải thích khác nhau đã đƣợc

sử dụng để ƣớc tính tỷ giá hối đoái thực ở trạng thái cân bằng.

Montiel (1999) phát triển một mô hình tổng hợp các phƣơng pháp tiếp cận.

Trong mô hình này, tỷ giá hối đoái thực cân bằng dài hạn đƣợc xác định bởi các

giá trị trạng thái ổn định của các biến đƣợc xác định trƣớc và giá trị lâu dài của cả

hai biến số chính sách và các biến ngoại sinh. Các biến có thể đóng vai trò là

những nhân tố dài hạn đến từ bốn nhóm. Nhóm thứ nhất bao gồm các yếu tố từ

phía cung trong nƣớc, đặc biệt là hiệu ứng Balassa-Samuelson phát sinh từ sự

tăng trƣởng năng suất nhanh hơn tƣơng đối đối với các ngành hàng thƣơng mại so

với ngành hàng phi thƣơng mại. Thứ hai, cấu trúc của chính sách tài khóa, chẳng

hạn nhƣ thay đổi vĩnh viễn trong thành phần của chi tiêu chính phủ giữa hàng hóa

thƣơng mại và phi thƣơng mại cũng có liên quan. Thứ ba, những thay đổi trong

môi trƣờng kinh tế quốc tế, bao gồm cả những thay đổi trong điều kiện bên ngoài

của nền kinh tế thƣơng mại, các dòng chuyển vốn bên ngoài, lạm phát nƣớc

ngoài, và mức lãi suất thực tế là rất quan trọng. Thứ tƣ, chính sách tự do hóa

thƣơng mại, ví dụ, việc giảm trợ cấp xuất khẩu, có thể ảnh hƣởng đến tỷ giá hối

đoái thực dài hạn.

Các đặc điểm kỹ thuật thực nghiệm đƣợc sử dụng trong bài viết này là một

ứng dụng của phƣơng pháp tiếp cận của Menzie David Chinn (1991). Các hành vi

của Tỷ giá thực hiệu lực (REER) VNĐ và RUPIAS đƣợc giả định đƣợc xác định

bởi một tập hợp các yếu tố kinh tế cơ bản theo cách sau:

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

Các biến bên phải phía là các biến tƣơng ứng đại diện cho sự tăng trƣởng

năng suất, về thƣơng mại, chi tiêu chính phủ, mở cửa kinh tế, và các tài sản nƣớc

ngoài ròng. Các biến này đƣợc lựa chọn phù hợp với hƣớng dẫn của Montiel

(1999) và chịu sự ràng buộc của các dữ liệu sẵn có

- 20 -

3.2.2. Thuật Toán ACE (Alternating conditional expectation)

Thuật toán ACE đƣợc áp dụng giải quyết vấn đề khó khăn xảy ra khi sử

dụng mô hình phi tuyến tính vì khác với mô hình tuyến tính dạng hàm đƣợc xác

định dạng hàm mô hình phi tuyến rất đa dạng nhiều khi còn bị trƣờng hợp phi

tuyến giả tạo. ACE là thuật toán có thể chuyển đổi biến quan sát để khám phá ra

mối quan hệ phi tuyến tính tiềm ẩn, đồng thời ACE sẽ cải thiện mô hình phù hợp

đáng kể so với các mô hình tuyến tính thông thƣờng (Wang và Murphy(2004)).

Công thức chung của một mô hình hồi quy tuyến tính cho p biến độc lập

bao gồm , , …, và một biến phụ thuộc Y đƣợc trình bày bằng phƣơng

trình:

+ ε

Y = + ∑

Trong đó , , …, là hệ số hồi quy đƣợc ƣớc tính, và ε là sai số ngẫu nhiên.

Gỉa định rằng Y là sự kết hợp của các hiệu ứng tuyến tính của , , …, và

một sai số ngẫu nhiên ε.

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

là tuyến tính đƣợc coi là một ƣu tiên, do đó vấn đề ƣớc tính tập hợp các thông số

đƣợc giảm chỉ còn lại việc ƣớc tính tham số. Cách tiếp cận tham số này chỉ có thể

thành công khi giả định về mối quan hệ tuyến tính giữa các biến là chính xác. Khi

mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập là không biết hoặc không

chính xác, hồi quy tuyến tính tham số có thể mang lại kết quả sai lầm và thậm chí

gây hiểu nhầm. Đây là động lực chính cho việc sử dụng các kỹ thuật hồi quy phi

tham số.

Những phƣơng pháp hồi quy phi tham số đƣợc sử dụng để giải quyết vấn

đề khi các biến không có mối quan hệ tuyến tính. Một mô hình hồi quy ACE có

dạng chung:

- 21 -

+ ε

θ(Y) = α + ∑

Trong đó θ là hàm số của biến phụ thuộc Y, và là hàm số của biến độc

lập với i = 1, 2 ..., p. Do đó, mô hình ACE thay thế những ƣớc tính một hàm

tuyến tính của 1 biến p chiều X = ( , , …, ) bằng cách ƣớc tính p hàm số

theo từng chiều riêng biệt, và θ sử dụng phƣơng pháp vòng lặp. Các phép

chuyển đổi đƣợc thực hiện bằng cách giảm thiểu các sai số không giải thích đƣợc

của một mối quan hệ tuyến tính giữa các phụ thuộc và các biến độc lập chuyển

đổi.

Đối với một tập dữ liệu đƣợc bao gồm một biến độc lập Y và các biến phụ

thuộc , , …, , thuật toán ACE bắt đầu bằng cách xác định các triển khai ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng 0 θ (Y), , …, . Phƣơng sai không

đƣợc giải thích bởi một hồi quy của biến phụ thuộc vào tổng của các biến độc lập

biến đổi (theo đó ta có: E[ (Y)] = 1).

)]}

(θ, , …, ) = E{[ θ(Y) - ∑

Tối thiểu hóa đƣợc thực hiện thông qua các việc thực hiện tối thiểu hóa

các hàm số đơn, kết quả là các phƣơng trình:

)]}

) = E{[ θ(Y) - ∑

∑ ⁄ ∑ ⁄

Hai tiến trình toán học cơ bản liên quan đến việc thực hiện là kỳ vọng có

điều kiện và lặp lại cho đến khi đạt cực tiểu. vì vậy, thuật toán này có tên là xen

kẽ có điều kiện. cuối cùng các biến , với i=1,2,…,p sau khi thực hiện ( ), với i=1,2,…,p. Trong không gian tối ƣu chuyển

chuyển đổi sẽ trở thành đổi biến phụ thuộc θ(Y) sẽ trở thành:

- 22 -

+ e*

θ*(Y) = α + ∑

Với e* là sai số ngẫu nhiên không thể loại bỏ khi sử dụng thuật toán ACE

với giả định là có một phân phối chuẩn và kỳ vọng bằng 0. Sai số hồi quy tối

thiểu e*.

Các phép chuyển đổi ACE tối ƣu có nguồn gốc duy nhất của dữ liệu nhất

định và không yêu cầu một giả định nào về mẫu hàm cho biến phụ thuộc hoặc các

biến độc lập và do đó cung cấp một công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu. Hơn

nữa, thuật toán ACE có thể xử lý các biến số khác hơn so với biến liên tục nhƣ

phân loại (thứ tự hoặc không có thứ tự), số nguyên và biến chỉ số. Những trƣờng

hợp này không cần các tính toán bổ sung. Đối với các biến phân loại, chuyển đổi

ACE có thể đƣợc coi là ƣớc lƣợng điểm số tối ƣu cho mỗi cấp độ giá trị của biến

và do đó có thể đƣợc sử dụng để kết hợp các nhóm một cách chi li.

3.2.3. Kiểm định đồng liên kết ARDL (Autoregressive Distributed Lag)

Phƣơng pháp ARDL đƣợc phát triển bởi Pesaran và cộng sự ( 1999) và

Pesaran và cộng sự ( 2001). Là một mô hình phù hợp để ƣớc lƣợng đồng liên kết

tuyến tính trong dài hạn trong trƣờng hợp các biến là một hỗn hợp các chuỗi dừng

ở sai phân bậc 0 và sai phân bậc 1.

Ta có phƣơng trình tổng quát:

= + ∑

Trong đó y là biến phụ thuộc y = ln(Y); x là biến độc lập x = ln(X); là

nhiễu trắng

Bƣớc đầu tiêu trong ƣớc lƣợng bằng phƣơng pháp ARDL là sử dụng

phƣơng pháp OLS đối với phƣơng trình sau:

- 23 -

= c + dt + + ∑

+ ∑

Trong đó và là các số nhân dài hạn, và là các hệ số trong ngắn

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

Sau khi ƣớc lƣợng phƣơng trình trên tiếp theo tác giả sử dụng kiểm định F

– Test dựa trên giả thiết các số nhân dài hạn của các biến trễ , đều bằng

0. Gỉa thiết của giả định có thể đƣợc trình bày nhƣ sau:

: = = = …= = 0

: ≠ 0 hoặc ≠ 0

Bảng giá trị tới hạn đƣợc cung cấp bởi Pesaran và cộng sự (1999) đƣợc

tính toán dựa trên số lƣợng các biến hồi quy và các giá trị định trƣớc 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 trị 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 bị bác bỏ tức là giữa các biến không có mối quan hệ

đồng liên kết. Ngƣợc lại, nếu giá trị kiểm định thấp hơn giới hạn dƣới lúc này giả

thiết đƣợc chấp nhận. Khi giá trị F - statistic rơi vào khoảng giữa hai giá trị

trên và giá trị dƣới lúc này kết quả kiểm định không thể kết luận nguyên nhân có

thể là do bậc liên kết của các biến hồi quy.

Nếu tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến đƣợc xác định với

kiểm định F – statistic, bƣớc tiếp theo là ƣớc lƣợng mối quan hệ dài hạn giữa các

biến. Mô hình ARDL tổng quát có dạng:

= + t + ∑

+ ∑

- 24 -

+ …+ ∑

Trong đó p, , , …, là độ trễ tối ƣu của mô hình, là sai số. Việc

lựa chọn độ trễ tối ƣu cho các biến của mô hình đƣợc thực hiện bằng xem xét các

tiêu chuẩn tối đa hóa , hay tối thiểu hóa hóa theo tiêu chuẩn SC hay SBC.

Các hệ số đƣợc tính theo công thức sau:

∑

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

các biến. Phƣơng trình đồng liên kết mới ƣớc lƣợng đƣợc, chúng ta có thể phân

tích sự tƣơng tác của các biến trong dài hạn.

∑

3.2.4. Tiến trình kiểm định

Tiến trình kiểm định đƣợc chia làm hai bƣớc chính:

Bƣớc thứ nhất: tác giả kiểm định mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính giữa

các biến. Nếu đồng liên kết tuyến tính xảy ra cho thấy giữa các biến có mối quan

hệ tuyến tính trong dài hạn. Nếu đồng liên kết tuyến tính không xảy ra cho thấy tỷ

giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản không có mối quan hệ

tuyến tính trong dài hạn. Nếu điều này xảy ra tác giả chuyển qua bƣớc thứ hai.

Bƣớc thứ hai: tác giả kiểm định mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến tính.

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

trong mô hình. Theo Granger và Hallman (1991), các biến ban đầu của

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

(i=1,2,…,k) sao cho f( ) và ( ) (i=1,2,…,k) là các chuỗi I(1) hay có liên kết

- 25 -

bậc 1, và tồn tại một kết hợp tuyến tính của f( ) và ( ) (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 quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa các biến ban đầu. Do thuật toán

ACE có thể khiến một chuỗi 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 các chuỗi gốc dừng ở I(1)

thì các biến sau khi chuyển đổi vẫn dừng ở bậc 0 I(0). Nếu nhƣ các biến sau khi

chuyển đổi có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính thì các biến gốc sẽ có mối

quan hệ đồng liên kết phi tuyến. Từ đấy có thể kết luận rằng tỷ giá hối đoái thực

và các yếu tố kinh tế cơ bản có mối quan hệ phi tuyến trong dài hạn.

Trong phần này tác giả cũng kiểm định sự phù hợp của dạng mô hình.

Phân tích hệ số co giãn của biến reer với các biến trong mô hình để tìm ra

tác động của các biến tới biến reer.

3.3. Xây dựng các biến trong mô hình:

Trƣớc khi giải thích cách xây dựng các biến trong mô hình tác giả lƣu ý

rằng tỷ giá hối đoái thực hiệu lực cũng giống nhƣ các yếu tố kinh tế cơ bản đƣợc

thể hiện dƣới dạng giá trị tƣơng đối của các biến trong nƣớc với các đối tác nƣớc

ngoài. Vì vậy, chỉ có sự khác biệt giữa các biến trong nƣớc và nƣớc ngoài mới tác

động đến biến động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực. Hơn nữa, để có một đánh

giá tổng thể về mối quan hệ cân bằng giữa tỷ giá thực hiệu lực và các yếu tố kinh

tế cơ bản, tác giả sẽ nghiên cứu tỷ giá hối đoái thực đa phƣơng thay vì duy nhất

một tỷ giá hối đoái song phƣơng.

Vì vậy, tƣơng tự nhƣ việc tính toán tỷ giá hối đoái hiệu lực, tất cả các yếu

tố kinh tế cơ bản đƣợc thể hiện bằng tỷ lệ, cụ thể là tỷ lệ tƣơng đối giữa các biến

nội địa với các biến tƣơng tự của đối tác nƣớc ngoài, trong khi các biến của đối

tác nƣớc ngoài là bình quân gia quyền của các giá trị tƣơng ứng của đối tác

- 26 -

thƣơng mại chính của nƣớc nghiên cứu. Các trọng số tƣơng ứng là thị phần

thƣơng mại của các đối tác thƣơng mại nƣớc ngoài đối với nƣớc sở tại. Cụ thể,

đối với mỗi quốc gia tác giả xác định năm đối tác thƣơng mại lớn của Việt Nam

và Indonesia theo tổng khối lƣợng thƣơng mại song phƣơng (xuất khẩu + nhập

khẩu) trong giai đoạn nghiên cứu từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2013. Sau

khi tính thị phần thƣơng mại của đối tác i trong năm t theo công thức:

Trong đó:

1. : là thị phần thƣơng mại của đối tác i trong năm t đối với quốc gia

H, trong đó: i=1,2,…,5

2. : là khối lƣợng thƣơng mại của nƣớc i với quốc gia H.

3. : là tổng thƣơng mại của quốc gia H với 5 đối tác kinh doanh lớn

của mỗi quốc gia .

4. : lần lƣợt biểu thị 2 quốc gia Việt Nam và Indonesia.

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

Exchange Rate).

Trong bài nghiên cứu tác giả xác định tỷ giá hối đoái là số đơn vị ngoại tệ

trên một đơn vị nội tệ, do đó một sự gia tăng trong tỷ giá có nghĩa là một sự đánh

giá cao của đồng nội tệ. Có nhiều phƣơng pháp để nghiên cứu tỷ giá hối đoái thực

nhƣ BEERS, FEER, REER. Tuy nhiên BEER là chỉ số chỉ dự báo đƣợc tỷ giá hối

đoái thực trong ngắn hạn, FEER là chỉ số dự báo tỷ giá trong trung hạn, chỉ có

REER là thể hiện đƣợc mối quan hệ trong dài hạn giữa tỷ giá và các yếu tố kinh

tế cơ bản. Chính vì vậy trong nghiên cứu này tác giá đã chọn REER đƣợc tính

toán theo năm gốc 2010 để làm biến đại diện cho tỷ giá thực. Tỷ giá hối đoái thực

hiệu lực của nƣớc H đƣợc tính nhƣ sau:

- 27 -

∏

Trong đó:

1. : Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực của quốc gia H trong thời điểm

2. : là chỉ số giá tiêu dùng (CPI): trong đó, là chỉ số giá tiêu

dùng của quốc gia H trong khoảng thời gian t, là chỉ số giá tiêu

dùng của nƣớc i (với i=1,2,…,5)

3. : là tỷ giá danh nghĩa của đồng đô la Mỹ: trong đó, : là tỷ giá

danh nghĩa của đồng đô la Mỹ so với quốc gia H trong khoảng thời

gian t, là tỷ giá danh nghĩa của đồng đô la Mỹ tại nƣớc i trong

khoảng thời gian t.

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

Tác giả đã sử dụng lý thuyết điển hình trong nghiên cứu của Balassa và

Samuelson (1964) dự đoán rằng một sự gia tăng tƣơng đối lớn về năng suất trong

lĩnh vực thƣơng mại hàng hoá của một nền kinh tế dẫn đến một sự đánh giá cao tỷ

giá thực của đồng tiền, thƣờng đƣợc thúc đẩy bởi sự gia tăng nhanh của giá hàng

hóa không thể giao dịch so với giá hàng hóa có thể giao dịch. Do đó, theo

Balassa-Samuelson thì giá cả tƣơng đối của hàng hóa phi thƣơng mại đối với

hàng hóa thƣơng mại thƣờng đƣợc đại diện bởi chỉ số CPI - PPI (PPI ký hiệu chỉ

số giá sản xuất) hoặc bằng bình quân đầu ngƣời GDP. Theo Kim và Korhonen

(2005), nghiên cứu này sử dụng GDP bình quân đầu ngƣời (PCGDP) làm đại diện

cho sự khác biệt về năng suất. PROD đƣợc tính theo công thức:

∏

Trong đó:

- 28 -

1. : sự khác biệt trong năng suất sản xuất của quốc gia H trong

thời gian t

2. : thu nhập bình quân đầu ngƣời ( là thu nhập bình

quân đầu ngƣời của quốc gia H trong thời gian t; là thu nhập

bình quân đầu ngƣời của nƣớc i trong thời gian t.

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

Tỷ lệ mậu dịch đƣợc định nghĩa là tỷ số đo lƣờng chênh 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 so với giá trị đơn vị nhập khẩu.

Tỷ số này thƣờng đƣợc sử dụng để đại diện cho những thay đổi trong môi trƣờng

kinh tế quốc tế, nhƣng tác động của nó đối với tỷ giá hối đoái thực lại mơ hồ do

hai tác dụng trái ngƣợc nhau. Một là tác động thu nhập, các nhà nghiên cứu dự

đoán rằng khi điều kiện thƣơng mại đƣợc cải thiện, thu nhập từ xuất khẩu sẽ tăng

lên, nhu cầu đối với hàng hóa phi thƣơng mại sẽ tăng lên, và do đó giá hàng hóa

phi thƣơng mại sẽ tăng lên, dẫn đến một sự gia tăng tỷ giá hối đoái thực hay nói

cách khác đồng nội tệ đƣợc định giá cao. Tác động thứ hai là hiệu ứng thay thế,

theo đó các nhà nghiên cứu dự đoán rằng sự cải thiện về mặt thƣơng mại có nghĩa

là hàng nhập khẩu trở nên rẻ hơn, và ít nhất là một phần của nhu cầu trong nƣớc

đối với hàng hóa phi thƣơng mại sẽ đƣợc thay thế bởi hàng nhập khẩu, do đó giá

hàng hóa phi thƣơng mại sẽ đƣợc giảm xuống. Điều này sẽ dẫn đến tỷ giá thực

giảm hay nói cách khác chính là sự mất giá của đồng nội tệ.

Trong bài nghiên này tác giả sử dụng tỷ số giá trị xuất khẩu so với giá trị

nhập khẩu đối với các quốc gia không có dữ liệu giá trị xuất nhập khẩu đơn vị

TOT đƣợc tính theo công thức:

∏

- 29 -

Trong đó:

1. là tỷ lệ mậu dịch của quốc gia H trong khoảng thời gian t

2. XV là giá trị xuất khẩu đơn vị; là giá trị xuất khẩu đơn vị của

quốc giá H trong khoảng thời gian t; là giá trị xuất khẩu đơn vị

của quốc gia i trong khoảng thời gian t.

3. MV là giá trị nhập khẩu đơn vị; là giá trị nhập khẩu đơn vị của

quốc giá H trong khoảng thời gian t; là giá trị nhập khẩu đơn vị

của quốc gia i trong khoảng thời gian t.

3.3.4. Chi tiêu chính phủ ( GEXP – Government Expenditure):

Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và tỷ giá hối đoái thực từ lâu đã đƣợc

nghiên cứu về mặt lý thuyết và thực nghiệm (Frenkel và Mussa, 1998; Froot và

Rogoff, 1994; Obstfeld và Rogoff, 1996; Fischer, 2004; Kim và Korhonen, 2002).

Chi tiêu chính phủ cũng có một ảnh hƣởng thay thế và ảnh hƣởng thu nhập trên tỷ

giá hối đoái thực.

Một mặt là hiệu ứng thay thế, chi tiêu chính phủ chủ yếu bao gồm các

hàng hóa phi thƣơng mại, vì vậy nếu hiệu ứng lấn át của chi tiêu chính phủ thấp,

chi tiêu chính phủ tăng sẽ dẫn đến sự gia tăng nhu cầu về hàng hóa phi thƣơng

mại và do đó kéo theo sự tăng giá của loại hàng hóa này. Do đó sự gia tăng chi

tiêu chính phủ có thể dẫn đến tỷ giá hối đoái thực tăng hay nói cách khác đồng

nội tệ đƣợc định giá cao.

Mặt khác là hiệu ứng thu nhập, sự gia tăng chi tiêu chính phủ phải đƣợc tài

trợ khoản bằng thuế cao hơn, việc tăng thuế dẫn đến giảm thu nhập và giảm nhu

cầu hàng hóa phi thƣơng mại. Điều này dẫn đến giảm giá tỷ giá hối đoái thực qua

tác động thu nhập hay nói cách khác làm đồng nội tệ bị định giá thấp. Hơn nữa,

thời gian thực hiện chính sách chi tiêu chính phủ dài hạn hay ngắn hạn cũng ảnh

- 30 -

hƣởng đến tỷ giá hối đoái thực. Chi tiêu chính phủ cao đƣợc dự kiến sẽ không có

tác động mạnh đến tỷ giá thực tế trong ngắn hạn. Tuy nhiên, kéo dài chi tiêu

chính phủ cao rất có thể sẽ làm suy yếu niềm tin vào một đồng tiền vì mức thuế

cao ảnh hƣởng tiêu cực đến tăng trƣởng kinh tế và tỷ giá hối đoái thực. Vì vậy,

chi tiêu chính phủ cao với một thời gian dài có thể gây ra tỷ giá thực giảm hay

đồng nội tệ bị định giá thấp. Biến này đƣợc tính bằng tỷ số chi tiêu chính phủ so

với GDP danh nghĩa

GEXP đƣợc tính toán theo công thức:

∏

Trong đó:

1. : là chi tiêu chính phủ của chính phủ quốc gia H trong khoảng

thời gian t.

2. GEX : là mức chi tiêu tuyệt đối của chính phủ; : là mức chi tiêu

tuyệt đối của chính phủ quốc gia H trong thời gian t; là mức chi

tiêu tuyệt đối của chính phủ quốc gia I trong thời gian t.

3. GDP : là tổng sản phẩm quốc nội; : là tổng sản phẩm quốc nội

quốc gia H trong khoảng thời gian t; là tổng sản phẩm quốc nội

quốc gia i trong khoảng thời gian t.

3.3.5. Độ mở của nền kinh tế (OPEN – Openness of economy)

Biến OPEN đo lƣờng mức độ mở cửa của nền kinh tế. Nó đƣợc tính bằng

tỷ số giữa tổng thƣơng mại (nhập khẩu cộng với xuất khẩu) so với GDP. Về mặt

lý thuyết, tác động của sự mở cửa kinh tế đối với về tỷ giá hối đoái thực là không

chắc chắn. Do đó không thể đoán trƣớc tác động của biến này lên tỷ giá hối đoái

thực. Sự mở cửa của nền kinh tế có thể thay đổi do kết quả của việc giảm thuế

nhập khẩu, tăng hạn ngạch nhập khẩu, hoặc giảm thuế xuất khẩu. Việc giảm thuế

- 31 -

hoặc tăng hạn ngạch có thể làm giảm giá hàng hóa thƣơng mại trong nƣớc. Điều

này dẫn đến cả hiệu ứng thu nhập và hiệu ứng thay thế. Hiệu ứng thay thế trong

một hay nhiều giai đoạn, giảm giá hàng thƣơng mại sẽ kích thích sự gia tăng của

cầu hàng nhập khẩu dẫn đến một sự suy giảm trong cán cân thƣơng mại, từ đó

dẫn đến việc tỷ giá thực giảm hay chính là đồng nội tệ bị định giá thấp. Tuy

nhiên, hiệu ứng thu nhập của sự mở cửa đối với hàng hóa phi thƣơng mại là

không rõ ràng và phụ thuộc vào xu hƣớng tiêu dùng của nhà nƣớc thiên về hàng

hóa thƣơng mại hay phi thƣơng mại. Nếu thu nhập tăng thêm đƣợc sử dụng chi

tiêu cho hàng hóa phi thƣơng mại nhiều hơn thì tỷ giá thực dự kiến sẽ tăng.

Connolly và Devereux (1995) lập luận rằng hiệu ứng thay thế của sự cởi mở

thƣờng chiếm ƣu thế hơn hiệu ứng thu nhập trong các trƣờng hợp này. Vì vậy, sự

gia tăng sự mở cửa thƣơng mại theo cách này có thể dẫn đến mất giá của đồng

nội tệ thông qua sự suy thoái của cán cân thƣơng mại. Nếu sự mở cửa đƣợc tăng

lên thông qua thuế xuất khẩu giảm, nhƣ lập luận của Connolly và Devereux

(1995), hiệu ứng thu nhập và thay thế có xu hƣớng tác động cùng chiều với

những thay đổi trong xuất khẩu. Trong trƣờng hợp này cán cân thƣơng mại sẽ

đƣợc cải thiện và do đó dẫn đến một tỷ lệ giá hối đoái thực sẽ tăng.

OPEN đƣợc tính toán bằng công thức:

∏

Trong đó:

1. : là độ mở của nền kinh tế quốc gia H trong khoảng thời gian

2. TFT: là đại diện cho tổng giá trị ngoại thƣơng; : là đại diện cho

tổng giá trị ngoại thƣơng của quốc gia H trong khoảng thời gian t;

: là đại diện cho tổng giá trị ngoại thƣơng của quốc gia i trong

khoảng thời gian t.

- 32 -

3.3.6 Tài sản nƣớc ngoài ròng (NFA – Net Foreign Assets)

Tài sản nƣớc ngoài ròng bằng với tổng tài sản nƣớc ngoài của một quốc

gia trừ đi tổng số nợ nƣớc ngoài của quốc gia đó. Từ góc độ quan điểm cân bằng

danh mục đầu tƣ, thâm hụt trong tài khoản vãng lai làm tăng nợ nƣớc ngoài ròng

của một quốc gia, trong đó nợ đƣợc tài trợ bởi dòng vốn quốc tế. Tuy nhiên, các

nhà đầu tƣ nƣớc ngoài yêu cầu lợi tức cao hơn để bắt đầu có những điều chỉnh

cần thiết trong 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 của tiền tệ của quốc gia nợ. Ngoài ra,

kênh cán cân thanh toán giả định rằng nợ nƣớc ngoài tích lũy thông qua thâm hụt

tài khoản vãng lai phải đƣợc trả lãi bằng các khoản thanh toán lãi suất, có thể

đƣợc tài trợ bằng thặng dƣ thƣơng mại. Điều này sẽ đòi hỏi một sự mất giá của

tiền tệ, do đó khả năng cạnh tranh quốc tế của đất nƣớc có thể đƣợc tăng cƣờng

và để xuất khẩu ròng có thể đạt đƣợc. Vì vậy, vị thế tài sản nƣớc ngoài ròng mạnh

dẫn đến tỷ giá hối đoái tăng đồng nội tệ đƣợc định giá cao, trong khi một vị trí

yếu dự kiến sẽ gắn liền với sự mất giá đồng nội tệ.

NFA đƣợc tính theo công thức:

Trong đó:

1. : là tài sản nƣớc ngoài ròng của quốc gia H trong thời gian t.

2. TFA: là tổng tài sản nƣớc ngoài; : là tổng tài sản nƣớc ngoài của

quốc gia H trong thời gian t; : là tổng tài sản nƣớc ngoài của quốc

gia i trong thời gian t.

3. TFL: là tổng nợ nƣớc ngoài; : là tổng nợ nƣớc ngoài của quốc

gia H trong thời gian t; : là tổng nợ nƣớc ngoài của quốc gia i

trong thời gian t.

- 33 -

∑

Các số liệu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm dữ liệu quý của

Việt Nam và Indonesia cùng 5 đối tác thƣơng mại lớn của mỗi quốc gia trong giai

đoạn từ quí 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2013. Ngoại trừ các trƣờng hợp quy định

tại các chú thích liên quan, các dữ liệu đƣợc sử dụng để tính toán các biến ở trên

đƣợc lấy trực tiếp từ cơ sở dữ liệu của IMF: Thống kê Thƣơng mại (DOTS),

Thống kê tài chính quốc tế (IFS) và Tổng cục thống kê (GSO). Lƣu ý rằng trừ khi

có những ghi chú khác, các biến thƣờng biểu thị hàm logarit của các biến tƣơng

ứng trong phân tích thực nghiệm ví dụ reer=ln(REER).

- 34 -

CHƢƠNG 4:

KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA TGHĐ THỰC HIỆU

LỰC VÀ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ CƠ BẢN Ở VIỆT NAM

VÀ INDONESIA GIAI ĐOẠN 2000 – 2013

4.1. Tiến trình kiểm định và kết quả

4.1.1 Kiểm định số liệu gốc ban đầu

Trƣớc khi kiểm định đồng liên kết của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực với các

yếu tố kinh tế cơ bản, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng của các biến trong

mô hình bằng kiểm định nghiệm đơn vị ADF test.

Kết quả kiểm định ADF test ở Việt Nam ( trình bày trong bảng 4.1.1.a)

cho thấy chỉ duy có biến tot dừng ở bậc 0 còn tất cả các biến còn lại reer, prod,

open, gexp, NFA đều dừng ở sai phân bậc 1. Kết quả kiểm định ADF Indonesia (

trình bày trong bảng 4.1.1.b) cho thấy các biến tot, open đều dừng ở bậc 0, các

biến còn lại reer, prod, gexp, NFA đều dừng ở sai phân bậc 1. Nhƣ vậy, kiểm

định ARDL đƣợc lựa chọn để kiểm định đồng liên kết trong trƣờng hợp này là

thích hợp nhất theo Pesaran và cộng sự (1999).

Bảng 4.1.1.a: Kết quả kiểm định ADF test cho các biến gốc (Việt Nam)

Gía trị kiểm

Giá trị tới hạn

Biến

Hệ số chặn

Xu hƣớng

định

tại mức

ý nghĩa 5%

reer

Có

-1.701

-3.496

prod

Có

-2.665

-3.499

- 35 -

Có

tot

-2.064

Có

-1.675

Có

open

-3.144

Có

-3.496

Có

gexp

-0.508

Không

-1.675

Có

NFA

-0.944

Không

-1.675

Không

D(reer)

-5.071

Không

-1.950

Không

D(prod)

-3.241

Không

-1.950

Không

D(open)

-5.574

Không

-1.950

Không

D(gexp)

-3.107

Không

-1.950

Không

D(NFA)

-7.150

Không

-1.950

( Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa trên biểu đồ thời gian

của từng biến. Độ trễ được lựa chọn theo kiểm định Swarch dựa trên tiêu chuẩn

SC).

Bảng 4.1.1.b:Kết quả kiểm định ADF test cho các biến gốc (Indonesia)

Biến

Hệ số chặn

Xu hƣớng

Gía trị kiểm

Giá trị tới hạn

định

tại mức

ý nghĩa 5%

Có

reer

-1.777

Có

-3.496

Có

prod

-2.848

Có

-3.496

Có

tot

-3.657

Có

-3.496

Có

open

-3.985

Không

-1.677

Có

gexp

-2.439

Có

-3.499

Có

NFA

-1.667

Không

-1.675

Không

D(reer)

-5.558

Không

-1.950

Không

D(prod)

-2.504

Không

-1.950

Không

D(NFA)

-2.775

Không

-1.950

Không

D(gexp)

-5.312

Không

-1.950

- 36 -

( Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa trên biểu đồ thời gian

của từng biến. Độ trễ được lựa chọn theo kiểm định Swarch dựa trên tiêu chuẩn

SC).

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

ARDL để kiểm định tính đồng liên kết giữa các biến gốc. Mô hình kiểm định

ARDL đƣợc trình bày nhƣ ở chƣơng ba.

Việc đầu tiên khi sử dụng mô hình ARDL là tác giả phải chọn độ trễ tối ƣu

để lựa chọn mô hình phù hợp. Có rất nhiều cách cũng nhƣ tiêu chuẩn để lựa chọn

độ trễ tối ƣu. Trong bài tác giả dựa vào tiêu chuẩn AIC để lựa chọn độ trễ tối ƣu

cho mô hình nghiên cứu. Kết quả độ trễ tối ƣu đƣợc lựa chọn dựa trên phần mềm

Stata dành cho mô hình ARDL lựa chọn mẫu mô hình có giá trị AIC là nhỏ nhất.

Tác giả lựa chọn đƣợc mô hình phù hợp cho các biến gốc Việt Nam là ARDL

(0;0;0;0;0;0) và mô hình phù hợp cho các biến gốc Indonesia là ARDL

(1;1;0;2;2;1)

Tác giả tiến hành kiểm định mô hình ARDL và sử dụng kiểm định Wald

để tìm ra xem giữa các biến gốc có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính hay

không. Kết quả kiểm định Việt Nam đƣợc trình bày theo Bảng 4.1.1.c và Bảng

4.1.1.d; Kết quả kiểm định Indonesia đƣợc trình bày theo Bảng 4.1.1.e và Bảng

4.1.1.f.

- 37 -

Bảng 4.1.1.c: Bảng kết quả ước lượng mô hình ARDL cho các biến gốc

(Việt Nam)

Bảng 4.1.1.d: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến gốc (Việt Nam)

- 38 -

Bảng 4.1.1.e: Bảng kết quả ước lượng mô hình ARDL cho các biến gốc (Indonesia)

Bảng 4.1.1.f: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến gốc (Indonesia)

- 39 -

Ta biết rằng cặp biên giới hạn ở mức ý nghĩa 5% và trong mô hình có hệ

số chặn, không có biến xu hướng là [2.62;3.79] theo Pesaran và công sự (1999).

So sánh bảng giá trị kiểm định F – Statistic với giá trị tới hạn do Pesaran

(1999). Nếu giá trị F-Statistic tính toán cao hơn giới hạn trên giả thiết ( không

có đồng liên kết giữa các biến) bị bác bỏ. Nếu giá trị F-Statistic tính toán thấp

hơn giới hạn trên giả thiết đƣợc chấp nhận tức không có mối quan hệ đồng

liên kết giữa các biến. Trƣờng hợp giá trị F-Statistic tính toán nằm trong khoảng

giữa giới hạn trên và giới hạn dƣới thì lúc này chƣa thể kết luận đƣợc. Ta thấy giá

trị F – Statistic của hai nƣớc Việt Nam và Indonesia ( F-Statistic Việt Nam bằng

1.08; F- Statistic Indonesia bằng 1.92) đều thấp hơn giới hạn dƣới 2.62 chính vì

vậy tác giả kết luận các biến gốc không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính.

4.1.2 Chuyển đổi dữ liệu

Khi xác định đƣợc các biến gốc không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến

tính, tác giả thực hiện chuyển đổi ACE cho các chuỗi biến gốc. Các biến sau khi

chuyển đổi đƣợc ký hiệu: , , , , , . Việc thực

hiện chuyển đổi ACE đƣợc thực hiện nhờ phần mềm thống kê R. Tuy nhiên

phƣơng pháp ACE lại không đƣa ra đƣợc mẫu hàm quan hệ giữa các biến trƣớc

và sau khi chuyển đổi. Nên để có thể thấy đƣợc mối quan hệ giữa các biến trƣớc

và sau khi chuyển đổi tác giả tiến hành vẽ đồ thị phân tán các biến trƣớc và sau

khi chuyển đổi.

- 40 -

Biểu đồ 4.1.2.a: Biểu đồ phân tán các biến trước và sau khi chuyển đổi (Việt Nam)

- 41 -

Biểu đồ 4.1.2.b: Biểu đồ phân tán các biến trước và sau khi chuyển đổi (Indonesia)

- 42 -

Trƣờng hợp Việt Nam biểu đồ 4.1.2.a biểu đồ phân tán các biến trƣớc và

sau khi chuyển đổi tại Việt Nam ta thấy tất cả các biến trƣớc và sau khi chuyển

đổi đều có mối quan hệ phi tuyến thay đổi theo thời gian riêng mối quan hệ giữa

biến reer và gần nhƣ là một đƣờng thẳng cho thấy hai biến này có mối

quan hệ tuyến tính. Biến và prod; biến và tot có quan hệ phi tuyến

đồng biến trong hầu hết khoảng thời gian nghiên cứu. Các biến mối quan hệ giữa

biến chuyển đổi với các biến gốc của các biến còn lại không rõ ràng.

Tƣơng tự ở trƣờng hợp Indonesia nhìn vào biểu đồ 4.1.2.b biểu đồ phân

tán các biến trƣớc và sau khi chuyển đổi tại Indonesia cho thấy mối quan hệ giữa

các biến trƣớc và sau khi chuyển đổi là một mối quan hệ phi tuyến thay đổi theo

thời gian ngoại trừ mối quan hệ giữa biến reer và ; biến NFA và biểu

đồ phân tán gần nhƣ nằm trên một thẳng cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa

biến chuyển đổi và biến gốc; biến và prod có quan hệ đồng biến phi tuyến;

mối quan hệ giữa biến chuyển đổi với các biến còn lại biểu đồ không cho thấy

mối quan hệ rõ ràng

4.1.3 Kiểm định số liệu sau khi chuyển đổi

Bảng 4.1.3.a: Kết quả kiểm định ADF các chuỗi biến chuyển đổi (Việt Nam)

Biến

Hệ số chặn

Xu hƣớng

Gía trị kiểm

Giá trị tới hạn

định

tại mức

nghĩa 5%

-1.336

-3.499

Có

Reera

Có

-2.775

-3.499

Có

Proda

Có

-3.623

-1.675

Có

Tota

Không

-1.532

-1.675

Có

Opena

Không

-0.282

-1.675

Có

Gexpa

Không

- 43 -

Có

Không

-2.301

-1.675

NFAa

Không

-2.567

-1.950

D(reera)

Không

-2.661

-1.950

D(proda)

Không

-5.734

-1.950

D(opena)

Không

-3.238

-1.950

D(NFAa)

( Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa trên biểu đồ thời gian

của từng biến. Độ trễ được lựa chọn theo kiểm định Swarch dựa trên tiêu chuẩn

SC).

Bảng 4.1.3.b: Kết quả kiểm định ADF các chuỗi biến sau khi chuyển đổi

(Indonesia)

Biến

Hệ số chặn

Xu hƣớng

Gía trị kiểm

Giá trị tới hạn

định

tại mức

nghĩa 5%

-1.966

-3.496

Có

Reera

-2.094

-3.499

Có

Proda

-2.154

-1.675

Có

Không

Tota

-1.937

-3.498

Có

Opena

-2.083

-1.675

Có

Không

Gexpa

-1.486

-1.675

Có

Không

NFAa

-5.958

-1.950

Không

D(reera)

-6.318

-1.950

Không

D(proda)

-5.222

-1.950

Không

D(opena)

-4.192

-1.950

Không

D(nfaa)

( Việc đưa hệ số chặn và biến xu hướng được xác định dựa trên biểu đồ thời gian

của từng biến. Độ trễ được lựa chọn theo kiểm định Swarch dựa trên tiêu chuẩn

SC).

- 44 -

Dựa vào kết quả kiểm định ADF test cho thấy một hỗn hợp các biến dừng

ở sai phân bậc 0 và sai phân bậc 1 nên kiểm định ARDL đƣợc lựa để kiểm định

đồng liên kết là phù hợp.

Kết quả độ trễ tối đa đƣợc lựa chọn dựa trên phần mềm Stata dành cho mô

hình ARDL lựa chọn mẫu mô hình có giá trị AIC là nhỏ nhất. Tác giả lựa chọn

đƣợc mô hình phù hợp cho các biến chuyển đổi Việt Nam là ARDL (3;4;4;0;4;0)

và mô hình phù hợp cho các biến gốc Indonesia là ARDL (1;0;3;3;0;2). Tác giả

thực hiện tiến trình tƣơng tự nhƣ phần 4.1.1.

Ta biết rằng cặp biên giới hạn ở mức ý nghĩa 5% và trong mô hình có hệ

số chặn, không có biến xu hướng là [2.62;3.79] theo Pesaran và cộng sự (1999).

So sánh kết quả kiểm định Wald trƣờng hợp Việt Nam bảng 4.1.3.c ; bảng

4.1.3.d và cặp giới hạn thì ta thấy giá trị F-statistic (Việt Nam) = 6.8 > 3.79; F-

statistic (Indonesia) = 7.85 > 3.79. Nhƣ vậy, tác giả có thể kết luận đƣợc giữa các

biến sau chuyển đổi có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính. Theo nghiên cứu

của Granger (1911) và Shinn (1991) thì nếu các biến gốc không có mối quan hệ

đồng liên kết tuyến tính, mà các biến sau khi chuyển đổi sử dụng thuật toán ACE

có quan hệ đồng liên kết tuyến tính thì các biến gốc có mối quan hệ phi tuyến. Từ

đó, tác giả có thể kết luận có tồn tại mối quan hệ phi tuyến tìm ẩn giữa tỷ giá hối

đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản

- 45 -

Bảng 4.1.3.c: Kết quả kiểm định ARDL cho các biến sau khi chuyển đổi(Việt Nam)

Bảng 4.1.3.d: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến chuyển đổi (Việt Nam)

- 46 -

Bảng 4.1.3.e: Kết quả kiểm định ARDL cho các biến sau khi chuyển

đổi(Indonesia)

Bảng 4.1.3.f: Kết quả kiểm định Wald test cho các biến chuyển đổi (Indonesia)

- 47 -

4.2. Kết quả hồi quy

4.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

Trƣớc khi tiến hành hồi quy tác giả tiến hành kiểm định các khuyến tật của

mô hình nghiên cứu. Tác giả tiến hành kiểm định hai mô hình, mô hình thể hiện

mối quan hệ biến độc lập và biến phụ thuộc sau khi chuyển đổi và mô hình thể

hiện mối quan hệ biến phụ thuộc gốc và các biến độc lập sau khi chuyển. Kết quả

kiểm định đƣợc thể hiện trong bảng 4.2.1.a và biểu đồ 4.2.1.a, biểu đồ 4.2.1.b,

biểu đồ 4.2.1.c, và biểu đồ 4.2.1.d.

Bảng 4.2.1.a: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình

F-statistic CUSUM

test

stable

Việt Nam (4.2.2.a)

6.8

1.333

0.273

1.088

ARDL(3;4;4;0;4;0)

(0.2853)

(0.763)

(0.410)

Việt Nam (4.2.2.b)

4.67

stable

4.1161

1.2813

0.7470

ARDL(0;0;4;4;4;1)

(0.1277)

(0.2929)

(0.7449)

Indonesia (4.2.3.a)

7.85

stable

1.6542

0.4657

0.5895

ARDL(1;0;3;3;0;2)

(01849)

(0.6316)

(08635)

Indonesia (4.2.3.b)

7.13

stable

0.5109

0.5889

1.3645

ARDL(1;0;3;3;2;3)

(0.7281)

(0.561)

(0.2138)

kết luận mô hình không có tự tƣơng quan.

> 0.05 kiểm định tự tƣơng quan của các biến trong mô hình

> 0.05 kết luận dạng hàm phù hợp.

kiểm định Ramsey test kiểm định sự phù hợp của dạng hàm

mô hình không có phƣơng sai thay đổi.

- 48 -

> 0.05 kết luận kiểm định phƣơng sai thay đổi của mô hình

Biểu đồ 4.2.1.a: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL

(3;4;4;0;4;0)(Việt Nam)

Biểu đồ 4.2.1.b: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL

(1;0;3;3;0;2) (Indonesia)

- 49 -

Biểu đồ 4.2.1.c: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL

(0;0;4;4;4;1)(Việt Nam)

Biểu đồ 4.2.1.d: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMQ mô hình ARDL

(1;0;3;3;2;3) (Indonesia)

- 50 -

Kiểm định CUSUM và CUSUMQ cho thấy tính vững của mô hình kết quả

kiểm định CUSUM và CUSUMQ của các biến sau khi chuyển đổi đƣợc thể theo

biểu đồ 4.2.1.a, biểu đồ 4.2.1.b, biểu đồ 4.2.1.c, và biểu đồ 4.2.1.d. Kết quả cho

thấy tất cả các đƣờng CUSUM và CUSUMQ đều nằm giữa hai biên giới hạn mức

ý nghĩa 5%.

Từ kết quả trên cho thấy mô hình nghiên cứu là vững, phù hợp và ổn định

trong giai đoạn nghiên cứu.

4.2.2 Kết quả hồi quy Việt Nam

Sau khi kết luận các biến có mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến trong dài

hạn và mô hình nghiên cứu là vững và phù hợp thì tác giả tiến hành ƣớc lƣợng

mối quan hệ giữa các biến sau khi chuyển đổi và ƣớc lƣợng mối quan hệ giữa tỷ

giá hối đoái trƣớc khi chuyển đổi và các biến độc lập sau khi chuyển đổi. Kết quả

ƣớc lƣợng đƣợc trình bày trong bảng 4.2.2.a và bảng 4.2.2.b

Bảng 4.2.2.a: Kết quả ước lượng các biến sau khi chuyển đổi (Việt Nam)

Từ kết quả ƣớc lƣợng ta có đƣợc phƣơng trình thể hiện mối quan hệ

và các biến , , , , đƣợc thể bằng phƣơng trình

(4.2.2.a)

- 51 -

= 0.8196 + 1.0003 + 1.051 + 1.2073 + 1.2263

(4.2.2.a)

Bảng 4.2.2.b: Kết quả ước lượng reer và các biến sau khi chuyển đổi (Việt

Nam)

Từ kết quả ƣớc lƣợng ta có đƣợc phƣơng trình thể hiện mối quan hệ reer

và các biến , , , , đƣợc thể bằng phƣơng trình

(4.2.2.b)

reer = 0.2801 + 0.4946 + 0.2536 + 0.3811

(4.2.2.b)

+ 0.8892 - 7.431

Dựa vào kết quả phƣơng trình (4.2.2.a) ta có thể thấy rằng tất cả các biến

ACE-chuyển đổi rất có ý nghĩa và có tác động tích cực đối với tỷ giá hối đoái

thực hiệu lực chuyển đổi . Tƣơng tự nhƣ vậy, trong phƣơng trình (4.2.2.b)

các hệ số của các biến chuyển đổi cũng tác động tích cực lên biến tỷ giá hối đoái

thực hiệu lực gốc reer. Tuy nhiên,có sự khác biệt về độ lớn các hệ số ở trong hai

phƣơng trình. Ta thấy trong phƣơng trình. (4.2.2.b) gexp chuyển đổi trở nên

không đáng kể điều đó cho thấy rằng phƣơng trình (4.2.2.b) không nắm bắt đƣợc

toàn bộ mối quan hệ giữa reer và các yếu tố kinh tế cơ bản giống trong phƣơng

trình. (4.2.2.a). Chính vì vậy phƣơng trình (4.2.2.b) chỉ có thể phục vụ nhƣ là một

- 52 -

chuẩn mực thô để phân tích thêm. Trong cả hai phƣơng trình (4.2.2.a) và (4.2.2.b)

hệ số đều lớn hơn nhiều so với các hệ số khác, chỉ ra rằng về mặt tài sản

nƣớc ngoài ròng có thể tác động đến tỷ giá thực hiệu lực tích cực hơn so với các

yếu tố kinh tế cơ bản khác.

Kết hợp với biểu đồ phân tán 4.1.2.a ta thấy chỉ có biến prod và tot có tác

động đồng biến lên reer; NFA có tác động nghịch biến lên reer trong hầu hết

chuỗi thời gian còn các biến còn lại biểu đồ phân tán không cho thấy rõ đƣợc mối

quan hệ giữa các biến với biến reer.

4.2.3 Kết quả hồi quy Indonesia

Bảng 4.2.3.a: Kết quả ước lượng các biến sau khi chuyển đổi (Indonesia)

Từ kết quả ƣớc lƣợng ta có đƣợc phƣơng trình thể hiện mối quan hệ

và các biến , , , , đƣợc thể bằng phƣơng trình

(4.2.3.a)

= 1.1033 + 1.4617 + 1.0535 + 1.2941

(4.2.3.a)

+ 1.1984

- 53 -

Bảng 4.2.3.b: Kết quả ước lượng reer và các biến sau khi chuyển đổi

(Indonesia)

Từ kết quả ƣớc lƣợng ta có đƣợc phƣơng trình thể hiện mối quan hệ reer và các

biến , , , , đƣợc thể bằng phƣơng trình (4.2.3.b):

reer = 0.1633 + 0.2212 + 0.1233 + 0.1742

+ 0.1794 – 6.166

(4.2.3.b)

Khác với trƣờng hợp ở Việt Nam khi nhìn vào hai phƣơng trình (4.2.3.a)

và (4.2.3.b) tác giả thấy rằng trong cả hai phƣơng trình hệ số của biến đều

lớn hơn các hệ số khác, điều này cho thấy tỷ lệ mậu dịch có tác động tích cực

nhất đến biến tỷ giá thực hiệu lực so với các yếu tố kinh tế cơ bản khác.

Kết hợp với biểu đồ phân tán 4.1.2.b ta thấy chỉ có biến prod và gexp có

tác động đồng biến lên reer; NFA và open có tác động nghịch biến lên reer trong

hầu hết chuỗi thời gian còn biến tot biểu đồ phân tán không cho thấy rõ đƣợc mối

quan hệ với biến reer.

- 54 -

4.4 Hệ số co giãn

Bởi vì thuật toán ACE và biểu đồ phân tán không thể cho ta biết đƣợc

chính xác tác động của các biến gốc ban đầu nên tác giả tiến hành tính hệ số co

giãn của reer so với các biến để làm nền tảng so sánh tác động của các biến.

Phƣơng trình đồng liên kết đƣợc viết lại nhƣ sau

f ( = ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( )

Trong đó: : là hệ số (i=1,2,3,4,5)

Việc tính toán hệ số co giãn đƣợc thực hiên theo hƣớng dẫn của (Xiaolei

Tang, Jizhong Zhou) nhƣ sau:

Trƣớc khi tính hệ số co giãn tác giả lấy phân vị 12 của biến cần nghiên

cứu, tác giả lấy 11 phân vị đầu tiên . Giả mức phân vị tác giả tìm đƣợc là . Sắp

xếp biến nghiên cứu theo giá trị từ nhỏ đến lớn < , i = 1,2,3,…,56. Tác giả

tìm nằm giữa hai quan sát nào trong mẫu biến nghiên cứu giả sử hai quan sát ). Tiếp đó tác giả hồi quy biến chuyển đổi nghiên cứu

tác giả tìm đƣợc là (

theo phƣơng trình:

;

+ + + +

Tác giả tiếp tục lấy đạo hàm của hàm hồi quy trên

+ = *3 + *2

Thay phân vị ban đầu tìm đƣợc vào giá trị x của phƣơng trình

ta có:

= *3

Ta có hàm hồi quy ban đầu:

- 55 -

+ + *2

reer = + + + + + e

Ta đƣợc hệ số co giãn giữa biến reer và biến x:

Bảng 4.4.a: Kết quả hệ số co giãn của biến reer với biến khác tại phân vị 12 (Việt

Nam)

Phân

sum

vị

0.1150

0.3384

-1.5098

-1.2719

-0.0168

-2.3450

0.1462

0.2584

-1.1766

-0.8642

-0.2477

-1.8839

0.1844

0.1978

-0.8790

-0.8593

-0.3665

-1.7226

0.2429

0.1923

-0.4516

-0.8724

-0.4675

-1.3562

0.2739

0.2083

-0.0445

-0.8835

-0.4741

-0.9199

0.3042

0.2349

0.1654

-0.8930

-0.4294

-0.6179

0.3062

0.3424

0.3720

-0.9113

-0.2471

-0.1378

0.3023

0.4496

0.7266

-0.9234

0.0848

0.4703

0.2512

0.5383

0.7550

-0.9530

0.1889

0.7803

0.2084

0.7495

0.6623

-1.0085

0.3393

0.9509

0.1119

0.9427

0.5467

-1.0820

0.6725

1.1918

Bảng 4.4.b: Kết quả hệ số co giãn của biến reer với biến còn lại tại phân vị 12

(Indonesia)

Phân

sum

vị

0.6085

1.0336

-0.1597

0.7983

2.7900

0.5093

0.4707

0.5858

-0.1394

0.6220

1.9111

0.3720

0.4151

0.3923

-0.0964

0.5499

1.3441

0.0832

- 56 -

0.3866

0.1475

-0.0987

-0.0565

0.5132

0.8920

0.3215

-0.0129

-0.1325

-0.0189

0.4658

0.6229

0.2510

-0.1883

-0.1991

-0.0088

0.4100

0.2648

0.2283

-0.2597

-0.2279

-0.0078

0.3619

0.0947

0.1640

-0.3137

-0.2889

-0.0178

0.2804

-0.1761

0.1346

-0.2299

-0.3562

-0.0338

0.2630

-0.2223

0.1153

0.0179

-0.4607

-0.0910

0.2624

-0.1561

0.1031

0.3236

-0.2559

-0.2396

0.2963

0.2275

Dựa trên bảng 4.4.a và bảng 4.4.b kết quả độ co giãn ta thấy độ co giãn

của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực thay đổi cả về độ lớn lẫn chiều hƣớng tác động

trên phạm vi toàn mẫu, điều này trái ngƣợc hẳn với các lý thuyết tỷ giá hối đoái

cân bằng tuyến tính thông thƣờng cho rằng cả độ lớn và chiều hƣớng của hệ số co

giãn là không đổi. Vì vậy nó càng ủng hộ mạnh mẽ mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ

giá hối đoái thực hiệu lực với các yếu tố kinh tế cơ bản.

Ta thấy

chiều đến reer trong suốt thời kỳ nghiên cứu hay nói cách khác chênh lệch trong

năng suất có tác động cùng chiều đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực trong suốt thời

kỳ nghiên cứu.

> 0 ở cả hai quốc gia chỉ ra rằng biến prod có tác động cùng

có sự lẫn lộn chiều hƣớng tác động qua các thời kỳ. Tuy nhiên ta vẫn thấy hầu

> 0 ở trƣờng hợp Việt Nam nhƣng trong trƣờng hợp Indonesia lại

nhƣ là tác động cùng chiều vì

thể kết luận rằng tỷ lệ mậu dịch có tác động cùng chiều đến tỷ giá hối đoái thực.

> 0 ở 6 phân vị trong 11 phân vị nên ta có

Tƣơng tự ta thấy

lớn hơn 0. Điều này cho thấy độ mở thƣơng mại có chiều hƣớng tác động đến tỷ

- 57 -

ở cả hai quốc gia có khi nhỏ hơn 0 nhƣng có khi

giá hối doái thực hiệu lực lẫn lộn. Tuy nhiên trong nghiên cứu này ta thấy chủ

yếu độ mở thƣơng mại tác động ngƣợc chiều đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực

điều này ủng hộ mạnh mẽ nghiên cứu của Kim và Korhonen (2005) cho rằng độ

mở thƣơng mại tác động ngƣợc chiều với tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu của Li

(2004) cũng chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái thực thƣờng giảm giá sau khi các nƣớc

hoàn toàn mở cửa nền kinh tế của họ để kinh doanh, nhƣng một phần tự do hóa

có thể dẫn đến tỷ lệ tăng giá hối đoái thực ngắn hạn trong giai đoạn đầu của tự do

hóa. Độ co giãn đƣợc tính toán trong nghiên cứu này cũng khẳng định kết quả

hỗn hợp này.

chiều với tỷ giá hối đoái thực hiệu lực. điều này ủng hộ quan điểm cho rằng chi

tiêu chính phủ đƣợc duy trì cao trong một thời gian dài gây ra lo ngại trong tính

bền vững và có thể làm suy yếu tăng trƣởng kinh tế và làm mất giá đồng nội tệ.

< 0 ở cả hai quốc gia cho thấy chi tiêu chính phủ có tác động ngƣợc

trong trƣờng hợp ở Việt Nam có sự lẫn lộn về chiều hƣớng tác động

nhƣng chủ yếu là tác động nghịch chiều

cho thấy tài sản nƣớc ngoài ròng có tác động ngƣợc chiều lên tỷ giá hối đoái thực

<0 ở 7 phân vị trong 11 phân vị,

hiệu lực; tuy nhiên ở trƣờng hợp Indonesia lại ngƣợc lại

kỳ nghiên cứu cho thấy tác động cùng chiều giữa tài sản nƣớc ngoài ròng lên tỷ

giá hối đoái thực hiệu lực điều này đƣợc ủng hộ bằng nghiên cứu của Obstfeld và

Rogoff (1996).

Ở trƣờng hợp Việt Nam ta thấy chi tiêu chính phủ có tác động mạnh nhất

> 0 trong suốt thời

lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực vì trong suốt thời kỳ nghiên cứu

tại chín mức phân vị. Còn ở trƣờng hợp Indonesia tài sản nƣớc ngoài ròng có tác

lớn nhất

động mạnh nhất lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực vì

vị trong suốt kỳ nghiên cứu.

- 58 -

lớn nhất tại tám phân

Dựa vào bảng kết quả ta thấy sum

(Indonesia) trong 10 phân vị . Điều này thể hiện các yếu tố kinh tế cơ bản tác

động đến tỷ giá thực hiệu lực mạnh mẽ hơn ở Việt Nam so với Indonesia. Vì vậy,

ở một thị trƣờng nƣớc đang phát triển nhƣ Việt Nam thì tỷ giá hối đoái dễ biến

động trƣớc những thay đổi hơn.

- 59 -

(Việt Nam) > sum

CHƢƠNG 5:

KẾT LUẬN

Về lý thuyết, có ba mối quan hệ có thể có giữa tỷ giá hối đoái và các yếu

tố kinh tế cơ bản: quan hệ đồng liên kết tuyến tính, đồng liên kết phi tuyến và

không có mối quan hệ đồng liên kết tuyến tính hay phi tuyến. Trên thực tế, không

có lý thuyết kinh tế nào có thể đảm bảo rằng mối quan hệ giữa các biến số kinh tế

phải là tuyến tính. Khi bỏ qua các trƣờng hợp phi tuyến có thể dẫn đến kết luận

sai lầm rằng không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá hối đoái và các

yếu tố kinh tế cơ bản. Bài nghiên cứu cố gắng tìm ra mối quan hệ phi tuyến tiềm

ẩn giữa tỷ giả thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản đối với hai đồng tiền

VND (Việt Nam đồng) và IDR (Rupiahs).

Mô hình ARDL kết hợp với thuật toán ACE đƣợc sử dụng trong bài

nghiên cứu để tìm kiếm mối quan hệ phi tuyến tiềm ẩn giữa tỷ giá hối đoái thực

hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản. Kết quả cho thấy cho cả VND (Việt Nam

đồng) và IDR (Rupiahs) đều tồn tại mối quan hệ đồng liên kết phi tuyến giữa tỷ

giá hối đoái với năm yếu tố kinh tế cơ bản gồm chênh lệch trong năng suất, tỷ lệ

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

Kết quả bài nghiên cứu nhƣ sau: đầu tiên, để tránh những kết luận sai lầm,

tác giả đi vào xem xét khả năng phi tuyến khi tìm kiếm mối quan hệ đồng liên kết

giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và các yếu tố kinh tế cơ bản; thứ hai, tác giả

xem xét hệ số co giãn của reer đối với các yếu tố kinh tế cơ bản (prod, tot, open,

gexp, nfa), tác giả thấy rằng hệ số co giãn của reer với các biến prod, tot, open,

gexp, nfa thay đổi đáng kể không chỉ về độ lớn mà còn thay đổi cả về chiều

hƣớng tác động theo thời gian. Kết quả này trái ngƣợc hẳn với lý thuyết tỷ giá hối

- 60 -

đoái cân bằng thông thƣờng cho rằng cả độ lớn và chiều hƣớng của hệ số co giãn

là không đổi theo thời gian. Vì vậy, so với các mô hình đồng liên kết tuyến tính,

mô hình phi tuyến mô tả một bức tranh phức tạp về mối quan hệ giữa tỷ giá hối

đoái thực tế và các yếu tố kinh tế cơ bản trong dài hạn và trong chừng mực nào

đó cung cấp linh hoạt hơn trong việc giải thích các vấn đề tỷ giá hối đoái thực

hiệu lực. Cuối cùng, kết quả cho thấy mặc dù các tỷ giá hối đoái thực hiệu lực của

hai đồng tiền VND và IDR đều có mối quan hệ phi tuyến trong dài hạn với các

yếu tố kinh tế cơ bản nhƣng vẫn có sự khác biệt về mức độ tác động của các yếu

tố kinh tế cơ bản lên tỷ giá hối đoái thực. Ở thị trƣờng Việt Nam tỷ giá hối đoái

thực chịu tác động mạnh mẽ hơn từ sự thay đổi của các yếu tố kinh tế cơ bản so

với thị trƣờng Indonesia.

Kết quả này có ý nghĩa trong việc hoạch định các chính sách liên quan đến

tỷ giá hối đoái. Bằng chứng cho rằng mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực hiệu

lực và yếu tố kinh tế cơ bản là phi tuyến nên việc hoạch định chính sách không

nên sử dụng các hệ số co giãn liên tục nhƣ nhau ngụ ý bởi mô hình đồng liên kết

tuyến tính. Thay vào đó, các nhà hoạch định chính sách cần phải đƣa ra đƣợc

những chính sách phù hợp đƣợc điều chỉnh trong bối cảnh kinh tế cụ thể, không

chỉ vì mức độ tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản lên tỷ giá hối đoái là thay

đổi, mà còn vì chiều hƣớng tác động của các yếu tố kinh tế cơ bản lên tỷ giá hối

đoái cũng có thể bị đảo ngƣợc nếu bối cảnh kinh tế thay đổi . Vì vậy, khi thực

hiện chính sách tỷ giá cần phải thận trọng để đảm bảo chính sách đƣợc sử dụng là

phù hợp và đem lại kết quả nhƣ kỳ vọng.

HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG MỞ RỘNG NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu này còn có nhiều hạn chế:

1.Nguồn số liệu: Số liệu chủ yếu lấy từ nguồn IFS và DOCS của IMF, tuy

nhiên số liệu công bố của IFM không đủ cho tất cả các quý tron thời gian nghiên

- 61 -

cứu đối với Việt Nam nên tác giả phải tổng hợp từ nhiều nguồn khác để bổ sung

nên số liệu không thể thống nhất xuyên suôt cả đề tài.

2.Trong bài nghiên cứu tác giả tính toán các tỷ số thông qua việc dựa trên

đồng tiền của Việt Nam và Indonesia với 5 đối tác thƣơng mại điển hình của từng

quốc gia, tuy nhiên trên thực tế cả hai quốc gia đều còn rất nhiều đối tác thƣơng

mại khác.

3.Nghiên cứu chỉ mới kiểm định mối quan hệ của tỷ giá thực hiệu lực đa

phƣơng với năm yếu tố kinh tế cơ bản. Thực tế, tỷ giá hối đoái thực còn chịu tác

động bởi nhiều yếu tố kinh tế khác mà nghiên cứu chƣa xem xét và đƣa vào

nghiên cứu, trong đó có thể có nhƣng yếu tố kinh tế đặc thù của Việt Nam hay

Indonesia chƣa đƣợc xem xét. Đây cũng có thể là hƣớng mở rộng nghiên cứu của

đề tài.

- 62 -

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tiếng Anh

Artis, M.J., Nachane, D., 1990. Wages and Prices in Europe – a Test of the

German Leadership thesis. Weltwirtschaftliches Archiv, 126, 59 – 77.

Baek, E., and Brock, W., 1992. A General Test for Nonlinear Granger

Causality: Bivariate Model. Working Paper, Iowa State University and University

of Wisconsin, Madison.

Balassa and Samuelson, 1964. The Purchasing Power Parity: A

Reappraisal. Journal of Political Economy, 584-596.

Bernstein, R. and Madlener, R., 2011. Residential Natural Gas Demand

Elasticities in OECD Countries: An ARDL Bounds Testing Approach. FCN

Working Paper, 15.

Breiman, L., Friedman, J.H., 1985. Estimating Transformations for

Multiple Regression and Correlation. Journal of the American Statistical

Association, 80, 614 – 619.

Chinn, M.D, 1991. Some linear and nonlinear thoughts on exchange

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

Clark, P.B, and Macdonald, R., 1998. Exchange Rates and Economic

Fundamentals Methodological Comparison of BEER and FEERs. IMF Working

Paper, 98/67, Washington: International Monetary Fund.

Connolly, and Devereux, J., 1995. The Equilibrium Real Exchange Rate:

Theory and Evidence for Latin America. Oxford University Press, New York,

1954-81.

De Gregorio, J., Giovannini, A., and H. Wolf , 1994. International

evidence on tradables and nontradables inflation. European Economic Review,

Vol. 38, 1225–1244.

Dewachter, H., 2001. Can Markov Switchinh Models Replicate Chartist

Pprofits in the Foreign Exchange Market?. Journal of International Money and

Finance, Vol 20(1), 25 – 41.

Edwards,S., 1988. Real and Monetary Determinants of Real Exchange

Rate Behavior: Theory and Evidence from Developing Countries. Institute for

international economics, Washington DC, 61-90.

Edwards,S., 1989. Real Exchange Rates, Devaluation, and Adjustment.

MIT Press, Cambridge.

Elbadawi, 1994. Estimating Long – Run Equilibrium Rreal Exchange

Rates. Institute for international economics, Washington DC, 93-131.

Fischer, C., 2004. Real Currency Aprpreciation in Accession Countries:

Balassa – Samuelson and Investment Demand. Review of World Economics,

Vol.140(2), 179-210.

Frankel, J.A. and Mussa, M., 1998. Exchange Rates and the Balance of

Payments. Handbook of International Economics, Vol. 2, Elsevier Science

Publishers, Amsterdam.

Froot, K.A. and Rogoff, K., 1994. Perspectives on PPP and Long – Run

Real Exchange Rate. Handbook of International Economics, Vol. 3, North

Holland, Amsterdam, 1647-1688.

Granger, C.W.J. and Hallman, J.J, 1991. Long – Memory Series with

Attractors. Oxford Blletin of Economics and Statistics, 53, 11-26.

Grauwe, P.D. and Vansteenkiste, I. , 2006. Exchange Rates And

Fundamentals: A Non-Linear Relationship?. Katholieke Universiteit Leuven,

European CentralBank.

Hassler, Uwe, Wolters, Jurgen, 2005. Autoregressive distributed lag

models and Cointegration. Free University Berlin, School of Business &

Economics.

Hiemstra, C., and Jones, J.D., 1994. Testing for Linear and Nonlinear

Granger Causality in the Stock Price – Volume Relation. Journal of Finance, 49,

1639 – 1664.

Jonhansen, 1995. Likelihood – Based Inference in Cointegrated Vector

Autoregressive Models. Oxford: Oxford University Press.

Kim, B.Y and Korhonen,I., 2002. Equilibrium exchange rates in transition

countries: Evidence from dynamic heterogeneous panel models. Bank of Finland

Institute for Economies in Transition.

Ma, Y. and Kanas, A., 2000. Test For a Nonlinear Relationship among

Fundamentals and Exchange Rates in the ERM. Journal of International Money

and Finance, 19, 135-152.

McConnell, M. and Perez-Quiros G., 2002. Output Fluctuations in the

United State: What Has Changed Since the Early 1980s?. American Economic

Review, Vol.90(3), 1464 – 1476.

Meese, R.A. and Rose, A.K., 1989. An Empirical Assessment of Mon –

Linearities in Model of Exchange Rate Determination. Review of Economic

Studies, 58, 603-619.

Montiel, 1999. The Long –Run Equilibrium Real Exchange Rate:

Conceptual Issues and Emoirical Research. A World Bank Research Publication,

Oxford: Oxford University. Press, 219-263.

Obstfield, M. and Rogoff, K., 1996. Foundations of International

Macroeconomics. MIT Press, 804.

Pesaran, M.H., Shin, Y. and Smith, R.J., 1999. An Autoregressive

distributed lag modeling approach to cointegration analysis. Econometrics and economic theory in the 20th century: The Ragnar Frisch Centennial Symposium,

Cambridge University Press.

Pesaran, M.H., Shin, Y. and Smith, R.J., 2001. Bounds Testing

approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Economics,

16, 289-326.

Reinhart, C. and Rogoff, K., 2004. The Modern History of Exchange Rate

Arrangements: A Reinterpretation. The Quarterly Journal of Economics,

Vol.199(1), 1 – 48.

Wang, D. and Murphy, M., 2004. Estimating Optimal Transformations for

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

346.

Tang, X., and Zhou, J., 2013. Nonlinear relationship between the real

exchange rate and economic fundamentals: Evidence from China and Korea.

Journal of International Money and Finance, 32, 304–323.

PHỤ LỤC

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

Hong Kong Trung Quốc Nhật Bản Hàn Quốc Singapore Việt Nam indonesia Hoa Kỳ Country Australia

2000 Q1 106210698760 41259397215 286665800000 4778937476667 131307166900 23486414856 7119947818 44004411000 10031000000000

2000 Q2 100536043987 41813919875 294927800000 4786629008000 140404370400 23595480612 8420106572 40773019100 10278300000000

2000 Q3 100148487490 43990243954 302821200000 4724261069333 145860101750 23685893117 7577303525 41480684000 10357400000000

2000 Q4 92285535360 44600769983 311234500000 4651660745333 144082939767 23543625790 8741939957 39543400800 10472300000000

2001 Q1 94718814523 40882262022 321146300000 4355933917333 125758571520 22503284278 6629448021 39438177600 10508100000000

2001 Q2 92371482857 41352907860 327871000000 4149329775667 131753302200 21682343354 8597017983 37030221100 10638400000000

2001 Q3 94305831653 43200894870 333779000000 4120078542000 135884945082 22054273313 7943604321 44390143200 10639500000000

2001 Q4 95293404787 43968215368 340409800000 4039360005333 139733435205 21562881390 9469127873 40052077500 10701300000000

2002 Q1 98553774163 39532612257 347370200000 3765807120000 133494001340 21878536408 7199630721 42998349840 10834400000000

2002 Q2 106864844270 40437228600 357513900000 3926274944333 149967894749 22409235130 9275415210 49570444000 10934800000000

2002 Q3 107323169495 42730213800 368790600000 4196101795333 160473551108 23176139153 8668682430 52879243200 11037100000000

2002 Q4 111247467860 43625819000 377177900000 4069025763667 167042523590 23217587154 9902555876 50828998000 11103800000000

2003 Q1 119626866667 39031387400 392229300000 4158934384000 157164356806 22929589174 7948269156 55579753600 11230100000000

2003 Q2 130596760560 37608239200 396266500000 4227250052667 165591849559 21980832172 10146781282 58766808400 11370700000000

2003 Q3 137677824092 41446801800 416084800000 4260024304000 173367103364 23318704768 9977902332 60900236600 11625100000000

2003 Q4 153685607850 43285909000 431230800000 4607105984000 184925248353 25004365504 11458649024 59389317400 11816800000000

2004 Q1 167536845860 40345634233 451795500000 4711767558000 174499025854 26414159772 8720945029 63319425400 11988400000000

2004 Q2 158155169546 40680979100 471826500000 4592925024000 187720500563 26086641270 11573244360 62650853100 12181400000000

2004 Q3 159251687080 42803416000 494460200000 4582731468667 192267323284 27175848171 10998328113 64889945400 12367700000000

2004 Q4 172846382587 45266997867 506611300000 4746487113333 212036247166 30061002171 14124643559 65942602000 12562200000000

2005 Q1 180906558420 42032706700 527047500000 4784558595000 208969919446 30243694311 10389427740 68291694000 12813700000000

2005 Q2 181927014785 43492932000 544574300000 4696786542667 225478485678 30240115812 13636283298 70399938000 12974100000000

2005 Q3 184914452937 46822733100 573025100000 4541325470000 227341310422 31497279694 13026136793 71300010000 13205400000000

2005 Q4 186516618013 49239344367 603512800000 4303588014000 236240426563 33399841420 15849185893 75847490000 13381600000000

2006 Q1 186098652917 45816073200 628035100000 4322483452000 231084902492 33647511814 11579854277 84537313200 13648900000000

2006 Q2 190509918297 46031350100 657557700000 4423442063667 250755430105 35395277363 15170759208 89401521000 13799800000000

2006 Q3 198145646494 49177283000 682675000000 4344676602000 257804202244 37112548520 15503267702 95735178000 13908500000000

2006 Q4 207010958258 52498191335 730968200000 4341275041749 273298029337 40006972180 18624805623 96074330000 14066400000000

2007 Q1 216759202596 48905673085 789752700000 4303430952411 256033248219 40762172851 13161503734 101222341000 14233200000000

2007 Q2 232937776334 49419845525 838772500000 4267419559909 277557347225 43183755535 17584131923 107952600000 14422300000000

2007 Q3 241205710309 54291532664 889803300000 4337624325764 285537536017 45447649376 18127793490 111392139600 14569700000000

2007 Q4 258762766466 59008845277 956104900000 4530375743864 304054517411 49102326617 22129737218 111825241200 14685300000000

2008 Q1 270146594706 53724250776 1041747000000 4884136766052 270212695894 47975921209 15821702852 119883488739 14668400000000

2008 Q2 288592494372 52487916502 1123871000000 4846676069514 272830254345 49286200022 23070123528 131825436763 14813000000000

2008 Q3 284130590779 55921764210 1170590000000 4618119225277 266108354579 49371073591 23677943850 143371036501 14843000000000

2008 Q4 213349963197 57158261228 1171190000000 5083310571832 208732277641 43985237996 27890385003 116664870321 14549900000000

2009 Q1 210101142657 50169755844 1155189000000 5000946300289 186321009226 41996290929 18330151997 113113392000 14383900000000

2009 Q2 236131080050 51181266933 1213711000000 4862854910287 222426769833 45401021092 24818337432 131509984480 14340400000000

2009 Q3 260209721095 54354421326 1269035000000 5016223497178 239375127840 49415202614 25070826704 145820940000 14384100000000

2009 Q4 291121037308 58343828545 1320181000000 5283531644863 262071092286 53901152521 28854703478 153839347600 14566500000000

2010 Q1 295916906702 54456619161 1375085000000 5290385083709 254918027665 54503141464 19892650928 162632556002 14681100000000

2010 Q2 298984227159 53061960133 1434651000000 5244843254117 271543798189 56838661662 26547940035 174773250271 14888600000000

2010 Q3 310274771042 58784012133 1503165000000 5666834832646 272325515281 58297292628 27171088454 185432945853 15057700000000

2010 Q4 344702987146 62343464901 1586323000000 5828330053635 296449333051 64059093477 32575427847 188336969020 15230200000000

2011 Q1 354437336199 59515387996 1688907000000 5725156172974 278783979597 65993909437 22113729286 196070044018 15238400000000

2011 Q2 383983402704 58711412182 1785085000000 5691678433559 305462938401 68193172508 30391024607 211137435140 15460900000000

2011 Q3 386949516118 63582585273 1877475000000 6100798912465 310937282188 70084570902 31053608381 223835208793 15587100000000

2011 Q4 373670068584 66704525025 1934511000000 6142262577166 307810319018 68149929767 51488960914 213385472600 15785300000000

2012 Q1 391777007968 62330915892 1965798000000 6053150759774 289381635374 69759215003 28546427886 217302249795 15956500000000

2012 Q2 379811557208 61073365677 2011576000000 5927288362536 298544359862 70323267359 38726233916 219462083421 16094700000000

2012 Q3 390408732408 67532302489 2056467000000 5983168477701 306755773198 70044497224 40039178030 222563091127 16268900000000

2012 Q4 393417714323 71701948569 2164080000000 5807653576720 329228843194 74280332701 48512963319 217952103349 16332500000000

2013 Q1 396698034709 65337621710 2188631000000 5135574889295 309727093834 72532671395 32508690225 221295541156 16502400000000

2013 Q2 383318706590 63242755023 2238503000000 4854277833642 316952735738 74306973480 44089454569 226425240846 16619200000000

2013 Q3 357236618723 70622953716 2357025000000 4846569543018 327353275063 72845711121 45145797680 222806038605 16872300000000

Nguồn IMF

2013 Q4 367593510962 74829736281 2431003000000 4796939069749 351554487487 76070303939 54700323255 197928147825 17078300000000

Bảng 1.2 CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG CPI THEO QUÝ (Index 2010 = 10)

China Hong Kong Nhật Bản Hàn Quốc Singapore Việt Nam indonesia Hoa Kỳ Quốc gia Australia

72.538 81.802 96.425 72.295 102.667 84.852 48.881 42.897 77.931 2000 Q1

73.117 80.346 96.028 72.440 102.900 84.768 48.131 43.330 78.757 2000 Q2

75.840 80.070 95.432 73.464 102.667 85.498 47.595 44.296 79.383 2000 Q3

76.072 81.486 95.432 73.902 102.533 85.920 47.903 45.557 79.811 2000 Q4

76.883 82.345 94.538 75.218 102.167 86.285 48.211 46.906 80.576 2001 Q1

77.520 81.605 94.737 76.095 102.067 86.201 47.742 48.161 81.417 2001 Q2

77.752 80.705 94.439 76.534 101.800 86.201 47.716 49.949 81.524 2001 Q3

78.447 81.377 93.446 76.388 101.433 85.751 48.010 51.317 81.294 2001 Q4

79.143 81.862 92.056 77.119 100.316 85.555 49.441 53.727 81.585 2002 Q1

79.722 80.796 91.658 78.142 101.167 85.836 49.664 54.208 82.471 2002 Q2

80.243 80.093 91.162 78.508 101.000 85.836 49.766 55.130 82.823 2002 Q3

80.823 80.894 90.665 78.873 100.900 85.864 50.151 56.590 83.083 2002 Q4

81.866 82.246 90.268 80.262 100.500 86.145 51.368 57.888 83.924 2003 Q1

81.866 81.288 89.474 80.774 100.933 86.004 51.449 58.005 84.229 2003 Q2

82.329 80.739 87.786 80.993 100.767 86.257 51.165 58.499 84.642 2003 Q3

82.735 83.020 88.580 81.651 100.600 86.426 51.449 59.729 84.657 2003 Q4

83.488 84.519 88.679 82.895 100.367 87.225 53.578 60.714 85.422 2004 Q1

83.893 84.799 88.679 83.507 100.633 87.605 55.120 61.911 86.645 2004 Q2

2004 Q3 84.241 84.909 88.481 84.480 100.667 87.897 56.134 62.572 86.950

2004 Q4 84.878 85.585 88.977 84.429 101.100 87.839 56.539 63.542 87.470

2005 Q1 85.458 86.839 88.977 85.617 100.400 87.430 58.425 65.409 88.020

2005 Q2 85.979 86.224 89.275 85.962 100.533 87.646 59.561 66.644 89.197

2005 Q3 86.790 86.020 89.573 86.479 100.367 88.306 60.372 67.836 90.283

2005 Q4 87.254 86.765 90.169 86.479 100.367 88.832 61.345 74.848 90.741

2006 Q1 88.007 88.067 90.367 87.340 100.267 88.628 63.272 76.474 91.231

2006 Q2 89.397 87.654 91.162 87.943 100.700 88.715 63.961 76.981 92.775

2006 Q3 90.209 87.389 91.658 88.632 100.967 88.978 64.712 77.920 93.294

2006 Q4 90.093 88.442 92.056 88.374 100.700 89.329 65.462 79.378 92.499

2007 Q1 90.151 90.487 91.857 89.149 100.167 89.095 67.409 81.508 93.442

2007 Q2 91.251 90.817 92.354 90.096 100.633 89.563 68.666 81.819 95.234

2007 Q3 91.889 92.799 93.148 90.699 100.833 91.433 70.268 82.938 95.496

2007 Q4 92.758 94.384 95.233 91.302 101.233 93.011 72.438 84.398 96.176

2008 Q1 93.975 97.813 96.127 92.508 101.133 95.027 78.461 86.823 97.269

2008 Q2 95.365 97.958 97.617 94.403 102.000 96.254 85.498 89.201 99.404

2008 Q3 96.466 97.729 97.418 95.695 103.000 97.394 89.757 92.860 100.560

2008 Q4 96.176 96.819 97.418 95.437 102.267 98.008 89.514 94.106 97.716

2009 Q1 96.292 97.201 97.716 96.131 101.000 97.471 90.647 94.258 97.230

2009 Q2 96.756 96.458 97.517 97.049 101.000 96.498 91.233 94.235 98.261

2009 Q3 97.683 96.489 96.524 97.595 100.700 97.374 91.931 95.429 98.928

2009 Q4 98.204 97.329 99.007 97.739 100.200 97.665 93.628 96.542 99.127

2010 Q1 99.073 99.215 99.801 100.133 99.000 98.346 97.699 99.525 97.445

2010 Q2 99.710 99.080 100.298 100.267 99.630 99.514 98.355 99.998 98.950

2010 Q3 100.406 99.639 98.113 100.400 100.613 101.298 100.091 99.826 99.700

2010 Q4 100.811 101.848 101.688 100.900 101.556 103.779 102.640 100.386 99.900

2011 Q1 102.374 104.340 103.575 102.800 103.405 109.915 104.378 101.656 99.600

2011 Q2 103.311 104.893 105.462 103.600 104.167 118.119 104.150 103.428 99.833

2011 Q3 103.936 106.053 104.469 104.700 106.193 122.321 106.026 103.851 99.833

2011 Q4 103.936 106.585 107.547 104.900 107.198 124.354 106.867 103.693 99.600

2012 Q1 104.040 108.325 109.037 105.900 108.463 127.423 108.517 104.518 99.900

2012 Q2 104.561 107.896 109.831 100.033 106.120 109.660 128.244 109.012 105.383

2012 Q3 106.019 107.998 107.646 106.420 110.668 129.204 110.630 105.614 99.433

2012 Q4 106.227 108.683 111.619 106.700 111.446 133.010 111.297 105.652 99.367

2013 Q1 106.644 110.866 113.009 107.550 112.808 136.227 113.384 106.276 99.300

2013 Q2 107.060 110.377 114.300 107.410 111.414 136.645 114.523 106.850 99.767

2013 Q3 108.310 110.929 113.406 100.300 107.870 112.711 138.275 119.504 107.254

2013 Q4 109.143 111.852 116.385 100.800 107.840 113.716 140.874 120.229 106.955

Nguồn IMF

BẢNG 1.3: CHỈ SỐ US DOLLAR PER NATIONAL CURRENCY

Country Australia

Hồng Kông Trung Quốc Nhật Bản Hàn Quốc Malaysia Singapore Việt Nam indonesia

2000 Q1 0.6321200 0.1285183 0.1207900 0.0093433 0.0008890 0.2631579 0.5895880 0.0000712 0.0001350

2000 Q2 0.5899933 0.1283750 0.1207967 0.0093800 0.0008955 0.2631579 0.5807762 0.0000710 0.0001210

2000 Q3 0.5747633 0.1282597 0.1207846 0.0092967 0.0008965 0.2631579 0.5771118 0.0000708 0.0001150

2000 Q4 0.5325067 0.1282490 0.1208067 0.0091067 0.0008577 0.2631579 0.5731278 0.0000693 0.0001080

2001 Q1 0.5318712 0.1282207 0.1208133 0.0084733 0.0007864 0.2631579 0.5714355 0.0000687 0.0001020

2001 Q2 0.5130153 0.1282380 0.1208167 0.0081567 0.0007660 0.2631579 0.5514100 0.0000683 0.0000890

2001 Q3 0.5137267 0.1282283 0.1208200 0.0082200 0.0007727 0.2631579 0.5626567 0.0000682 0.0001040

2001 Q4 0.5119310 0.1282160 0.1208200 0.0080933 0.0007747 0.2631579 0.5479267 0.0000664 0.0000961

2002 Q1 0.5181450 0.1282223 0.1208200 0.0075500 0.0007577 0.2631579 0.5455710 0.0000659 0.0000984

2002 Q2 0.5515633 0.1282000 0.1208167 0.0078767 0.0007900 0.2631579 0.5544056 0.0000656 0.0001100

2002 Q3 0.5478243 0.1282000 0.1208133 0.0083933 0.0008350 0.2631579 0.5689634 0.0000653 0.0001120

2002 Q4 0.5580790 0.1282000 0.1208133 0.0081367 0.0008199 0.2631579 0.5656874 0.0000650 0.0001100

2003 Q1 0.5929167 0.1282000 0.1208133 0.0084200 0.0008321 0.2631579 0.5732197 0.0000648 0.0001120

2003 Q2 0.6404533 0.1282000 0.1208167 0.0084467 0.0008281 0.2631579 0.5720689 0.0000646 0.0001180

2003 Q3 0.6581850 0.1283000 0.1208167 0.0085100 0.0008516 0.2631579 0.5709100 0.0000644 0.0001180

2003 Q4 0.7159823 0.1289000 0.1208200 0.0091867 0.0008464 0.2631579 0.5799795 0.0000640 0.0001180

2004 Q1 0.7654803 0.1285667 0.1208133 0.0093300 0.0008539 0.2631579 0.5900364 0.0000636 0.0001180

2004 Q2 0.7151392 0.1283000 0.1208200 0.0091200 0.0008604 0.2631579 0.5875767 0.0000636 0.0001110

2004 Q3 0.7092100 0.1282000 0.1208200 0.0090967 0.0008660 0.2631579 0.5856775 0.0000635 0.0001090

2004 Q4 0.7564857 0.1285333 0.1208200 0.0094467 0.0009159 0.2631579 0.6036370 0.0000634 0.0001100

2005 Q1 0.7770700 0.1282333 0.1208200 0.0095500 0.0009784 0.2631579 0.6113913 0.0000633 0.0001080

2005 Q2 0.7685000 0.1284000 0.1208200 0.0092933 0.0009920 0.2631579 0.6029200 0.0000631 0.0001050

2005 Q3 0.7596487 0.1287000 0.1228433 0.0089900 0.0009714 0.2651352 0.5969962 0.0000630 0.0001000

2005 Q4 0.7501563 0.1289667 0.1237167 0.0085300 0.0009648 0.2647839 0.5923953 0.0000629 0.0001000

2006 Q1 0.7395021 0.1289333 0.1242200 0.0085533 0.0010243 0.2682817 0.6142523 0.0000628 0.0001080

2006 Q2 0.7462783 0.1289000 0.1248100 0.0087433 0.0010540 0.2741314 0.6290660 0.0000626 0.0001100

2006 Q3 0.7570034 0.1286000 0.1255233 0.0086100 0.0010474 0.2723362 0.6332000 0.0000624 0.0001100

2006 Q4 0.7706174 0.1285174 0.1271569 0.0084964 0.0010660 0.2759055 0.6416381 0.0000622 0.0001100

2007 Q1 0.7860201 0.1280793 0.1288492 0.0083742 0.0010649 0.2858418 0.6526490 0.0000624 0.0001100

2007 Q2 0.8308198 0.1279482 0.1302559 0.0082836 0.0010769 0.2916885 0.6559611 0.0000622 0.0001120

2007 Q3 0.8473973 0.1281071 0.1322816 0.0084954 0.0010775 0.2884686 0.6590121 0.0000617 0.0001080

2007 Q4 0.8900051 0.1285960 0.1345607 0.0088470 0.0010856 0.2979178 0.6876884 0.0000620 0.0001080

2008 Q1 0.9065687 0.1282930 0.1396259 0.0095140 0.0010458 0.3100462 0.7097156 0.0000623 0.0001080

2008 Q2 0.9434704 0.1282107 0.1437302 0.0095713 0.0009820 0.3112989 0.7319758 0.0000621 0.0001080

2008 Q3 0.8980788 0.1282162 0.1462009 0.0092937 0.0009390 0.2996028 0.7162328 0.0000606 0.0001080

2008 Q4 0.6729412 0.1289713 0.1463216 0.0104203 0.0007327 0.2805189 0.6724543 0.0000605 0.0000904

2009 Q1 0.6638141 0.1289602 0.1462554 0.0106832 0.0007069 0.2758340 0.6614527 0.0000589 0.0000860

2009 Q2 0.7589979 0.1290156 0.1464203 0.0102817 0.0007790 0.2817133 0.6791405 0.0000590 0.0000952

2009 Q3 0.8329563 0.1290212 0.1463904 0.0106855 0.0008074 0.2840799 0.6950490 0.0000589 0.0001000

2009 Q4 0.9094463 0.1290156 0.1464642 0.0111510 0.0008562 0.2939798 0.7171597 0.0000576 0.0001060

2010 Q1 0.9039550 0.1288051 0.1464786 0.0110312 0.0008743 0.2965846 0.7128265 0.0000548 0.0001080

2010 Q2 0.8830952 0.1285515 0.1465556 0.0108684 0.0008590 0.3085255 0.7188734 0.0000539 0.0001100

2010 Q3 0.9033639 0.1286781 0.1477132 0.0116505 0.0008458 0.3168959 0.7372191 0.0000534 0.0001110

2010 Q4 0.9875829 0.1288219 0.1501312 0.0121088 0.0008833 0.3210687 0.7672501 0.0000528 0.0001120

2011 Q1 1.0045983 0.1284137 0.1518714 0.0121508 0.0008930 0.3281579 0.7824607 0.0000501 0.0001120

2011 Q2 1.0625445 0.1285788 0.1537963 0.0122417 0.0009232 0.3312873 0.8064472 0.0000484 0.0001160

2011 Q3 1.0503145 0.1283203 0.1558236 0.0128531 0.0009215 0.3309856 0.8161469 0.0000485 0.0001160

2011 Q4 1.0113925 0.1285623 0.1576936 0.0129198 0.0008740 0.3172447 0.7767383 0.0000481 0.0001110

2012 Q1 1.0550557 0.1288715 0.1585265 0.0126260 0.0008839 0.3267950 0.7910760 0.0000480 0.0001100

2012 Q2 1.0105456 0.1288549 0.1585649 0.0124744 0.0008681 0.3211433 0.7911269 0.0000480 0.0001070

2012 Q3 1.0385255 0.1289491 0.1578634 0.0127220 0.0008829 0.3202892 0.8017666 0.0000480 0.0001050

2012 Q4 1.0390723 0.1290267 0.1587292 0.0123352 0.0009178 0.3270646 0.8176529 0.0000480 0.0001040

2013 Q1 1.0382564 0.1289435 0.1592568 0.0108330 0.0009214 0.3245547 0.8079573 0.0000480 0.0001030

2013 Q2 0.9912894 0.1288494 0.1611589 0.0101342 0.0008903 0.3256473 0.8007484 0.0000480 0.0001020

2013 Q3 0.9164119 0.1289491 0.1621564 0.0101051 0.0009018 0.3086052 0.7884034 0.0000475 0.0000938

Nguồn IMF

2013 Q4 0.9277487 0.1289879 0.1630859 0.0099713 0.0009421 0.3115975 0.7999132 0.0000475 0.0000856

BẢNG 1.4: SỐ LIỆU DÂN SỐ CÁC NƢỚC QUA CÁC NĂM

Australia

Hồng Kông

Trung Quốc Nhật Bản Hàn Quốc Singapore Việt Nam indonesia Hoa Kỳ Country

19259377 6835301 1280428583 125714674 45977210 3918189 80887879 208938698 282162411 2000

19487257 6892752 1287890449 125973930 46192932 4023284 81728768 211970371 284968955 2001

19714625 6912079 1295322020 126249090 46393993 4136239 82547682 215038285 287625193 2002

19953121 6906631 1302810258 126523597 46591762 4254766 83352595 218145617 290107933 2003

20218481 6896523 1310414386 126772899 46801310 4375413 84150651 221293797 292805298 2004

20520736 6896686 1318176835 126978754 47033082 4495537 84947852 224480901 295516599 2005

20865583 6910671 1326146433 127136020 47291491 4614310 85747625 227709821 298379912 2006

21246274 6934748 1334343509 127248855 47572585 4732065 86553201 230972808 301231207 2007

21645095 6967866 1342732604 127319434 47867970 4848676 87369203 234243489 304093966 2008

22037143 7006930 1351247555 127352872 48164969 4964312 88199997 237486894 306771529 2009

22404488 7049514 1359821465 127352833 48453931 5078969 89047397 240676485 309326295 2010

22740536 7096359 1368440300 127319206 48732640 5192183 89913956 243801639 311582564 2011

23050471 7148493 1377064907 127249704 49002683 5303264 90795769 246864191 313873685 2012

Nguồn IMF

23342553 7203836 1385566537 127143577 49262698 5411737 91679733 249865631 316128839 2013

BẢNG 1.5: BÌNH QUÂN THU NHẬP ĐẦU NGƢỜI (ĐVT:USD)

Country Australia Hồng Kông Trung Quốc Nhật Bản Hàn Quốc Singapore Việt Nam indonesia Hoa Kỳ

5515 6036 224 2856 38014 5994 88 211 35550 2000 Q1

5220 6117 230 3054 38075 6022 104 195 36427 2000 Q2

5200 6436 236 3172 37579 6045 94 199 36707 2000 Q3

4792 6525 243 3134 37002 6009 108 189 37114 2000 Q4

4861 5931 249 2722 34578 5593 81 186 36875 2001 Q1

4740 5999 255 2852 32938 5389 105 175 37332 2001 Q2

4839 6268 259 2942 32706 5482 97 209 37336 2001 Q3

4890 6379 264 3025 32065 5360 116 189 37553 2001 Q4

4999 5719 268 2877 29828 5289 87 200 37668 2002 Q1

5421 5850 276 3232 31099 5418 112 231 38018 2002 Q2

5444 6182 285 3459 33237 5603 105 246 38373 2002 Q3

5643 6312 291 3601 32230 5613 120 236 38605 2002 Q4

5995 5651 301 3373 32871 5389 95 255 38710 2003 Q1

6545 5445 304 3554 33411 5166 122 269 39195 2003 Q2

6900 6001 319 3721 33670 5481 120 279 40072 2003 Q3

7702 6267 331 3969 36413 5877 137 272 40732 2003 Q4

8286 5850 345 3729 37167 6037 104 286 40943 2004 Q1

7822 5899 360 4011 36230 5962 138 283 41602 2004 Q2

7877 6207 2004 Q3 377 4108 36149 6211 131 293 42239

8549 6564 2004 Q4 387 4531 37441 6870 168 298 42903

8816 6095 2005 Q1 400 4443 37680 6727 122 304 43360

8866 6306 2005 Q2 413 4794 36989 6727 161 314 43903

9011 6789 2005 Q3 435 4834 35764 7006 153 318 44686

9089 7140 2005 Q4 458 5023 33892 7430 187 338 45282

8919 6630 2006 Q1 474 4886 33999 7292 135 371 45743

9130 6661 2006 Q2 496 5302 34793 7671 177 393 46249

9496 7116 2006 Q3 515 5451 34173 8043 181 420 46613

9921 7597 2006 Q4 551 5779 34147 8670 217 422 47143

10202 7052 2007 Q1 592 5382 33819 8614 152 438 47250

10964 7126 2007 Q2 629 5834 33536 9126 203 467 47878

11353 7829 2007 Q3 667 6002 34088 9604 209 482 48367

12179 8509 2007 Q4 717 6391 35602 10377 256 484 48751

12481 7710 2008 Q1 776 5645 38361 9895 181 512 48236

13333 7533 2008 Q2 837 5700 38067 10165 264 563 48712

13127 8026 2008 Q3 872 5559 36272 10182 271 612 48811

9857 8203 2008 Q4 872 4361 39926 9072 319 498 47847

9534 7160 2009 Q1 855 3868 39268 8460 208 476 46888

10715 7304 2009 Q2 898 4618 38184 9145 281 554 46746

11808 7757 2009 Q3 939 4970 39388 9954 284 614 46889

13210 8327 2009 Q4 977 5441 41487 10858 327 648 47483

5261 10731 223 676 47462 2010 Q1 1011 13208 7725 41541

5604 11191 298 726 48132 2010 Q2 1055 13345 7527 41184

5620 11478 305 770 48679 2010 Q3 1105 13849 8339 44497

6118 12613 366 783 49237 2010 Q4 1167 15385 8844 45765

5721 12710 246 804 48906 2011 Q1 1234 15586 8387 44967

6268 13134 338 866 49621 2011 Q2 1304 16885 8273 44704

6380 13498 345 918 50026 2011 Q3 1372 17016 8960 47917

6316 13125 573 875 50662 2011 Q4 1414 16432 9400 48243

5905 13154 314 880 50837 2012 Q1 1428 16996 8719 47569

6092 13260 427 889 51278 2012 Q2 1461 16477 8544 46580

6260 13208 441 902 51833 2012 Q3 1493 16937 9447 47019

6719 14007 534 883 52035 2012 Q4 1572 17068 10030 45640

6287 13403 355 886 52202 2013 Q1 1580 16995 9070 40392

6434 13731 481 906 52571 2013 Q2 1616 16421 8779 38179

6645 13461 492 892 53372 2013 Q3 1701 15304 9804 38119

Nguồn IMF và tính toán của tác giả

7136 14057 597 792 54023 2013 Q4 1755 15748 10387 37729

BẢNG 1.6: GIÁ TRỊ HÀNG XUẤT KHẨU (ĐVT: USD)

Hồng Kông Trung Quốc Nhật Bản Hàn Quốc Singapore Việt Nam Indonesia Hoa Kỳ Country Australia

2000 Q1 15043782745 43641000000 51700000000 115294226043 39272000000 30456634315 3111000000 15113385000 1054000000000

2000 Q2 15733978542 48982000000 62795000000 119368756236 43410000000 32929827226 3495000000 15736749000 1092700000000

2000 Q3 16377986092 55415000000 67802000000 122715008167 44376000000 36882603102 3945000000 17827012000 1125200000000

2000 Q4 16651051155 53800000000 67000000000 121917549223 45214000000 37605802677 3896000000 16727145000 1115400000000

2001 Q1 14896879914 44542000000 59300000000 107735143830 40100000000 32645058329 3628000000 15398831000 1096700000000

2001 Q2 16227448813 46608000000 65686000000 100139803537 38360000000 30448289300 3973000000 15004057000 1054600000000

2001 Q3 16274636164 51415000000 70340000000 98872175133 35605000000 29214171154 3932000000 14230335000 998500000000

2001 Q4 15919019383 47335000000 71294000000 96494323568 36350000000 29443947609 3494000000 12729141000 957100000000

2002 Q1 14885442909 41769000000 64658000000 93332484374 35670000000 27636050083 3252000000 12670104000 973300000000

2002 Q2 16331198865 47887000000 77382000000 102249090947 40251800000 31320954830 4120000000 15031632000 1007500000000

2002 Q3 16607025815 55763000000 90538000000 108390443567 41255100000 32904108259 4574000000 16199874000 1021600000000

2002 Q4 17195910334 54672000000 93026000000 112753897856 45307500000 33316349804 4758000000 14872216000 1007600000000

2003 Q1 16520536444 49121000000 86406000000 109180217721 43037000000 34002300540 4700000000 16287609000 1011500000000

2003 Q2 16971901277 53718000000 103907000000 112601729598 46053000000 34078540475 5070000000 15697413000 1012300000000

2003 Q3 17530346294 59746000000 117466000000 117736678076 47828100000 36467651395 5159000000 16511707000 1042500000000

2003 Q4 19315768666 61215000000 130120000000 132297626411 56900500000 39632959899 5213000000 15612474000 1094800000000

2004 Q1 19506399663 55666000000 115617000000 134979008811 59300700000 40332295340 5501000000 15045754000 1141300000000

2004 Q2 21376277129 63275000000 142480000000 137960517546 63974800000 43984125380 6512000000 17836208000 1172300000000

2004 Q3 21935770654 69959000000 158144000000 141398280034 61633900000 46849334753 7099000000 19455462000 1186000000000

2004 Q4 23746060584 70340000000 177198000000 151334920680 68937100000 48449579138 6872000000 19827007000 1226400000000

2005 Q1 22691395784 61413000000 155860000000 143494110279 66811206000 51423628450 6687000000 20131226000 1268200000000

2005 Q2 27125856750 71283000000 186452000000 146550693563 69702784000 55075810206 7578000000 21575095000 1300100000000

2005 Q3 27279887272 79037000000 204108000000 149979128675 71097680000 59677041021 8972000000 21939339000 1310900000000

2005 Q4 29011391680 77648000000 215648000000 154835870357 76810656000 63472373269 8489000000 23075067000 1356400000000

2006 Q1 26868874219 69217000000 197304000000 151045876443 73887926000 63234545664 8910700000 23262572000 1417200000000

2006 Q2 31008015301 75423000000 231329000000 158188842314 81473435000 67408516110 9927500000 25483917000 1463400000000

2006 Q3 32258284320 85556000000 262700000000 165991220503 82712792000 71027949308 10634100000 27604077000 1480100000000

2006 Q4 33310578090 86573000000 278047000000 171510689526 87393655000 70136137576 10133200000 27142891000 1544500000000

2007 Q1 31287481660 75002000000 252131000000 166699496094 84706807000 69469790390 10565000000 26626254000 1580500000000

2007 Q2 35256074834 83606000000 294670000000 169626623002 92984466000 72277123909 11901000000 29202419000 1625100000000

2007 Q3 36246060230 92231000000 331450000000 181440493591 90529113000 77004067450 12319000000 30008956000 1687500000000

2007 Q4 38576180293 93693000000 339543989000 196444669798 103271983000 80519715137 13528000000 32176634000 1765400000000

2008 Q1 38384248491 82971000000 305897000000 200815066191 99444540000 84210214523 13238377091 34413390000 1814600000000

2008 Q2 48189704564 90349000000 360450000000 199485987798 114492020000 91334015771 17385073091 37344420000 1920500000000

2008 Q3 54317262469 97381000000 407940000000 204868807102 115000120000 93319787157 18026683091 38079760000 1923600000000

2008 Q4 44980232759 91990000000 354370000000 176878749061 93070650000 69331644540 14034996423 29768350000 1709100000000

2009 Q1 36955852500 65115000000 245532000000 119213715240 74421390000 56661684936 14285506554 24195370000 1519500000000

2009 Q2 35977987498 79203000000 276179000000 131713421937 90360400000 63222963865 13572275146 28157950000 1522700000000

2009 Q3 38615849948 83997000000 325008994000 154648020937 94780520000 72402922645 14024890502 31288730000 1596400000000

2009 Q4 42699946969 90211000000 355065881000 175144074690 103971260000 77544853907 15213602260 36003610000 1712300000000

2010 Q1 41825079576 81931000000 316057000000 176841394266 101083760000 78360436415 14345973683 35083800000 1753200000000

2010 Q2 53883583228 98121000000 389033000000 185455305245 120237980000 86361805621 17962278642 37439130000 1814000000000

2010 Q3 56185157214 107032000000 429779290000 198356971544 116315450000 92196496958 18984000000 39708430000 1869800000000

2010 Q4 60763657910 103025000000 443399895000 209119106135 128746570000 94949900156 20366000000 45592120000 1972200000000

2011 Q1 56672303888 101809000000 399552000000 199536146141 130987704470 97541641600 19386000000 45901102000 2033300000000

2011 Q2 69633089231 105754000000 474803000000 192164217277 142604947000 103405173363 22470000000 51745452000 2108300000000

2011 Q3 73856165134 111249000000 518154012000 219922078590 141253139000 106867492699 26514000000 52307493000 2142900000000

2011 Q4 70189366472 109919000000 506673000000 210941712974 140369800000 101703018682 26148000000 50700659000 2141000000000

2012 Q1 61301849145 100670000000 430020000000 203316013236 134855760525 103362204702 24874000000 48352915000 2162400000000

2012 Q2 66846612528 108006000000 524450000000 205110494605 140129716000 102829003423 28408000000 47539920000 2192500000000

2012 Q3 64206904965 116076000000 541257297000 199926994642 133125400000 100594231614 30197000000 45572421000 2203200000000

2012 Q4 64054708170 118032000000 554182102000 190266299693 139768317000 101607570052 31979274000 47050317000 2218500000000

2013 Q1 60424854014 104731000000 508904235000 176677801212 135317650000 96318961846 29763655000 45394500000 2219400000000

2013 Q2 64633865153 110643000000 544143000000 178400045769 141156468000 103906122308 31776000000 45575620000 2236400000000

2013 Q3 62677218130 119953000000 562224789000 178956689588 136791348000 104666023682 34733000000 43078600000 2268400000000

Nguồn IMF

2013 Q4 65278475474 123638000000 594977000000 180578466786 146366968000 105358676038 36205000000 48610400000 2324600000000

BẢNG 1.7: GIÁ TRỊ HÀNG NHẬP KHẨU ( ĐVT:USD)

Hồng Kông Trung Quốc Nhật Bản Hàn Quốc Singapore Việt Nam Indonesia Hoa Kỳ Country Australia

2000 Q1 17560741070 46724000000 46472000000 89165121684 38828000000 29534286732 3358000000 9362213000 1406800000000

2000 Q2 17940320738 52170000000 55627000000 91942014343 39806000000 32815303482 3931000000 10663183000 1452300000000

2000 Q3 18403692663 57517000000 61005000000 95650800953 40405000000 35845010780 3911000000 12450377000 1513700000000

2000 Q4 17644152612 56372000000 61920000000 102751574897 41440000000 36350697338 4438000000 10599528000 1517800000000

2001 Q1 15487486624 48276000000 54530000000 93470235116 38071000000 31238204397 3624000000 9853776000 1488400000000

2001 Q2 15751696795 50337000000 61952000000 87965248826 34486000000 28743028723 4206000000 10158559000 1413900000000

2001 Q3 16281956700 53698000000 64960000000 84161810446 34156000000 28521501718 3795000000 9179444000 1365200000000

2001 Q4 16802080786 48772000000 62111000000 83491153672 34342000000 27497115717 4538000000 9239901000 1314100000000

2002 Q1 15582174399 43890000000 57321000000 76414937516 33732000000 26129852180 3801000000 7946471000 1348600000000

2002 Q2 17321892916 50551000000 71265000000 81116081831 37192000000 29760317742 4972000000 9266336000 1423500000000

2002 Q3 19252843778 57162000000 83957000000 87908793160 38884200000 30393542637 5067000000 10790524000 1453200000000

2002 Q4 20867053943 56041000000 82627000000 91764608195 42262400000 30164096955 5894000000 9727067000 1490600000000

2003 Q1 19861700986 51704000000 87255000000 92384560376 44219800000 30129096456 5528000000 11197713000 1513100000000

2003 Q2 21531862852 55419000000 98473000000 92565409813 41710400000 30679047531 6612000000 9733763000 1513700000000

2003 Q3 22746463715 60704000000 112718000000 94917202519 42970800000 31898140851 6256000000 10197842000 1542400000000

2003 Q4 24923454013 64111000000 114314000000 103070442028 49921900000 35232652517 6798000000 10438345000 1606500000000

2004 Q1 24759807768 60004000000 124212000000 106778488129 52789100000 37001979607 6322000000 12510910000 1687900000000

2004 Q2 25692227957 67699000000 141407000000 109107849025 55269800000 40505177428 7922000000 13042366000 1780300000000

2004 Q3 28228033861 71830000000 146520000000 114669214360 54707800000 42765197543 8268000000 14286805000 1824000000000

2004 Q4 30812416449 71521000000 149090000000 123987646200 61687700000 43582116243 8958000000 15168021000 1910500000000

2005 Q1 28724298915 64673000000 139370000000 120617782886 60574486000 45402144183 7881000000 18493151000 1945000000000

2005 Q2 30925769488 74617000000 163343000000 126835853689 65822376000 48571586873 9642000000 19167920000 1989200000000

2005 Q3 32326800587 80423000000 175331000000 132509903313 70473511000 51797637394 9353000000 20156086000 2042300000000

2005 Q4 33241625640 79858000000 182162000000 134956976365 70688313000 54275996649 9532000000 17813475000 2143900000000

2006 Q1 31492481561 73975000000 174037000000 137792461218 72509666000 54346850909 8832200000 18098324000 2194400000000

2006 Q2 34772804365 80996000000 193410000000 143361101331 76719650000 60007687047 11883100000 20188180000 2245000000000

2006 Q3 35293428236 88929000000 214020000000 148291260948 80215820000 63077467834 12103500000 20754893000 2285700000000

2006 Q4 37790367217 90738000000 210330000000 150143292466 79905071000 61277505400 11591100000 21617207000 2263900000000

2007 Q1 36291684133 80161000000 205630000000 144756383552 82267702000 59081928699 12277000000 20656011000 2308900000000

2007 Q2 39695102196 90552000000 228550000000 152513847322 87961917000 64029462355 14783000000 23036498000 2358000000000

2007 Q3 42287382287 96681000000 258310000000 149030965729 86058833000 66011000678 15537000000 24595000000 2399600000000

2007 Q4 47163198780 100276000000 263743333000 173361132393 100563272000 74032464105 18100000000 24813116000 2466000000000

2008 Q1 47661390589 89575000000 264479000000 182222646761 106052920000 78032110619 21535336964 29353270000 2571400000000

2008 Q2 53099966982 99045000000 302570000000 190552077626 114792800000 86739652461 23400210264 34835600000 2679900000000

2008 Q3 55171864661 103532000000 324650000000 206323271499 122901010000 87720098322 19578054264 35281600000 2697200000000

2008 Q4 44399624698 96357000000 239920000000 183528283563 91528000000 67288477466 16200227595 27980120000 2311600000000

2009 Q1 35313012852 69535000000 183138000000 128786525887 71417530000 52638468187 12854110786 19261020000 1913400000000

2009 Q2 36666966752 84841000000 241444000000 122742330403 73970170000 57633924537 17415818979 22139500000 1864500000000

2009 Q3 43067560667 93322000000 285899871000 142998411382 84845090000 65697508510 18813445561 25786900000 2002000000000

2009 Q4 50416498626 99631000000 293692713000 156022869775 92851720000 69814781664 20865434630 27359120000 2152900000000

2010 Q1 45901858846 93291000000 302123000000 158560083219 98155880000 71237332414 17775023964 29731850000 2241900000000

2010 Q2 47820343830 109802000000 347810000000 166581767701 105630710000 77109973696 20735403571 32552560000 2337300000000

2010 Q3 51386123063 115509000000 364719000000 178834462469 105698460000 80535010937 21232000000 34370740000 2404900000000

2010 Q4 56495205460 114472000000 381543000000 188458176054 115727100000 81908766250 24037000000 38668340000 2475900000000

2011 Q1 53179208932 112212000000 401171000000 195089217964 123953442721 86150364016 22784000000 38855117000 2595800000000

2011 Q2 59313995115 121110000000 428190000000 207491882891 134298226000 93747853628 25783000000 45192518000 2695300000000

2011 Q3 65664581683 125455000000 455390000000 225348902107 134957278000 94768365755 27309000000 45385349000 2715300000000

2011 Q4 65437402120 124856000000 458100000000 226167896639 131208722000 91103754661 28165000000 46769297000 2739100000000

2012 Q1 63436673957 113367000000 429578000000 223120052260 133655494377 96207120954 24557000000 47198924000 2777100000000

2012 Q2 62457159082 123870000000 455643000000 222268617297 130431144000 96143982555 29082000000 49044051000 2781100000000

2012 Q3 66328538902 131711000000 461792000000 223367186487 125652110000 91848423750 29667000000 44996132000 2745000000000

2012 Q4 68653040382 135441000000 470767245000 216853094773 129830539000 95523443051 31795241000 49753262000 2746700000000

2013 Q1 59211525797 118952000000 466685000000 207234985096 129732153000 89121570037 29485165940 45462000000 2747400000000

2013 Q2 58789035695 128203000000 478090000000 199236674928 126757509000 93455573131 32987163098 48711300000 2768400000000

2013 Q3 61977669999 135160000000 500705795000 208511577162 126033629000 95619105621 33787843799 45895600000 2778300000000

Nguồn IMF

2013 Q4 62153900994 141248000000 504896000000 217440518010 133062223000 94819765299 35000000000 46281800000 2787500000000

BẢNG 1.8: CHI TIÊU CỦA CHÍNH PHỦ (THEO TIỀN TỆ QUỐC GIA)

Hoa Kỳ Hong Kong china Hàn Quốc Nhật Bản Australia Singapore Việt Nam Indonesia Country

2000 Q1 33220000000 363000000000 16414800000000 84618500000000 29784000000 3959000000 6028090000000 20210700000000 1407400000000

2000 Q2 29911000000 376430000000 16108700000000 86055600000000 30238000000 4134000000 7823930000000 24556800000000 1442900000000

2000 Q3 30986000000 389620000000 19043600000000 87144100000000 30587000000 4273000000 6964990000000 21950800000000 1453400000000

2000 Q4 31177000000 403520000000 20452300000000 87475200000000 30763000000 4375000000 8092470000000 24061400000000 1473000000000

2001 Q1 34450000000 419610000000 18722100000000 88963600000000 31083000000 4287000000 6168540000000 23467900000000 1510200000000

2001 Q2 32307000000 429550000000 18821800000000 89501300000000 32020000000 4399000000 8023940000000 27370400000000 1536900000000

2001 Q3 33999000000 438460000000 22576300000000 89762600000000 32518000000 4504000000 7395810000000 29754300000000 1558700000000

2001 Q4 34050000000 448390000000 23745100000000 90297400000000 32380000000 4641000000 9020830000000 32823500000000 1574600000000

2002 Q1 35791000000 458790000000 20958800000000 92273300000000 32985000000 4850000000 6884190000000 28957300000000 1614000000000

2002 Q2 33233000000 469480000000 21527800000000 90797000000000 33564000000 4905000000 8886900000000 30423800000000 1641100000000

2002 Q3 35141000000 481500000000 23947200000000 91136900000000 34197000000 4960000000 8311970000000 34048700000000 1659800000000

2002 Q4 33814000000 489590000000 26025700000000 90845500000000 34660000000 5014000000 9491120000000 38789000000000 1690600000000

2003 Q1 35525000000 506140000000 22863500000000 90286000000000 35371000000 4903000000 7669240000000 33004700000000 1722600000000

2003 Q2 32556000000 504460000000 23641300000000 92519500000000 35889000000 4668000000 9853820000000 37698900000000 1755900000000

2003 Q3 34553000000 522470000000 26470200000000 91807600000000 36499000000 4919000000 9754730000000 42811400000000 1759000000000

2003 Q4 35513000000 533990000000 28127900000000 90487900000000 36872000000 5146000000 11310700000000 50186400000000 1784900000000

2004 Q1 36625000000 551640000000 25034700000000 91053900000000 37953000000 5296000000 8688930000000 43143252000000 1827800000000

2004 Q2 31950000000 568440000000 26498800000000 91692800000000 38158000000 5145000000 11578290000000 47614279000000 1856000000000

2004 Q3 33496000000 587710000000 29550400000000 92134900000000 39206000000 5264000000 11046960000000 45695917000000 1887300000000

2004 Q4 34283000000 593950000000 30954800000000 92456700000000 40001000000 5529000000 14256740000000 54602178000000 1904600000000

2005 Q1 34666000000 609380000000 27710100000000 92082100000000 40846000000 5373000000 10405950000000 42692310000000 1944000000000

2005 Q2 30870000000 633080000000 28669200000000 92414800000000 40676000000 5401000000 13556520000000 46593450000000 1960100000000

2005 Q3 32444000000 658740000000 32410900000000 92539600000000 41593000000 5633000000 12854670000000 58016827000000 2002200000000

2005 Q4 32586000000 692620000000 33385200000000 92686800000000 42633000000 5968000000 15517120000000 77677953000000 2013800000000

2006 Q1 35320000000 721690000000 30239500000000 92052700000000 43475000000 5748000000 11288770000000 55164101000000 2057900000000

2006 Q2 30653000000 749920000000 31739500000000 92069500000000 45193000000 5879000000 14753210000000 70548518000000 2077000000000

2006 Q3 32577000000 771940000000 34966300000000 91944100000000 45550000000 6097000000 15046650000000 72456745000000 2099600000000

2006 Q4 33287000000 813610000000 36555800000000 91755600000000 46074000000 6458000000 18051310000000 89910506000000 2124900000000

2007 Q1 36497000000 865020000000 32795400000000 91924000000000 47232000000 6441000000 12726580000000 66577264000000 2160000000000

2007 Q2 32723000000 899020000000 34753100000000 93004200000000 48258000000 6661000000 17072040000000 82726819000000 2191800000000

2007 Q3 34300000000 928910000000 37645800000000 92414700000000 48747000000 6843000000 17767750000000 80581210000000 2227000000000

2007 Q4 35447000000 970440000000 40116800000000 93683500000000 50038000000 6945000000 21601670000000 99874810000000 2259900000000

2008 Q1 37868000000 1007680000000 35858600000000 93748300000000 51039000000 6443000000 15426210000000 76724147000000 2312500000000

2008 Q2 35211000000 1051950000000 38864100000000 92899200000000 52048000000 6601000000 22625970000000 104994498000000 2350700000000

2008 Q3 36957000000 1072940000000 41977100000000 92295400000000 54423000000 6945000000 23854780000000 106037595000000 2410100000000

2008 Q4 37981000000 1068380000000 45051500000000 93191800000000 55451000000 6768000000 28232410000000 129110429000000 2401100000000

2009 Q1 39743000000 1050090000000 40195100000000 93034900000000 55269000000 6741000000 19187510000000 99642133000000 2392700000000

2009 Q2 36168000000 1104280000000 43608400000000 93242300000000 55539000000 7080000000 26121390000000 135190789000000 2434600000000

2009 Q3 37870000000 1157190000000 44796300000000 94517500000000 56611000000 7510000000 26626810000000 129078474000000 2461100000000

2009 Q4 38731000000 1205650000000 46106200000000 94698000000000 57335000000 7919000000 31601220000000 173677432000000 2479900000000

2010 Q1 41020000000 1258200000000 42258600000000 94535100000000 59029000000 8035000000 23079270000000 100512706637247 2500300000000

2010 Q2 37460000000 1309220000000 45510600000000 95338100000000 60333000000 8296000000 31585430000000 136124188922409 2526100000000

2010 Q3 39302000000 1358100000000 46769400000000 95690800000000 61807000000 8285000000 32941640000000 148125931398482 2534200000000

2010 Q4 39589000000 1407140000000 48569900000000 95212300000000 62783000000 8734000000 40259020000000 202520036005816 2528200000000

2011 Q1 42963000000 1477800000000 44616500000000 95914000000000 62807000000 8810000000 28779240000000 118667488628572 2516100000000

2011 Q2 40052000000 1536630000000 48164100000000 96153100000000 63820000000 8776000000 40853180000000 149636174255593 2544800000000

2011 Q3 42293000000 1589140000000 50663200000000 96219000000000 64567000000 8854000000 41557560000000 176257927062825 2539400000000

2011 Q4 43209000000 1611890000000 50937300000000 96405600000000 65478000000 8987000000 69292980000000 224021256042748 2523100000000

2012 Q1 47050000000 1623180000000 48030500000000 97800700000000 67221000000 8973000000 36947650000000 137975785102422 2543000000000

2012 Q2 44134000000 1703950000000 50613000000000 96081700000000 68504000000 8814000000 47995790000000 185933618606252 2535600000000

2012 Q3 46751000000 1754200000000 53392200000000 96807500000000 67442000000 8550000000 47423330000000 175513368926029 2570300000000

2012 Q4 47375000000 1840630000000 52288500000000 97332900000000 67441000000 8773000000 54794590000000 232922161431024 2550100000000

2013 Q1 50886000000 1883750000000 49195400000000 98286000000000 68170000000 9554000000 33264000000000 146208440760615 2543500000000

2013 Q2 47366000000 1942320000000 53336200000000 98569700000000 68624000000 9554000000 48082000000000 190662576999912 2544900000000

2013 Q3 49595000000 2029960000000 55930000000000 98821000000000 69190000000 9554000000 52087000000000 214992904827190 2555900000000

Nguồn IMF

2013 Q4 50104000000 2075470000000 54737300000000 98874500000000 70047000000 9629000000 54501000000000 263169896350888 2546000000000

BẢNG 1.9: TÀI SẢN RÒNG QUỐC GIA (ĐVT: TIỀN TỆ QUỐC GIA)

Quốc gia Australia

Hong Kong

China,

Nhật Bản

Korea,

Singapore

Việt Nam

Inodonesia

Hoa Kỳ

2000 Q1

-60331736356

1536994000000

1793702601224

30003800000000

98881006343955

132267857690

72806785027618

122189314489023

114084063738

2000 Q2

-66228698861

1620850000000

1860456559757

25363600000000

104566671830561

132223897936

75710925981235

154023768811597

97495012704

2000 Q3

-73763688577

1648472000000

1951805283354

26750700000000

107039425049429

126272772202

85433913374364

154253618949755

78549947081

2000 Q4

-72094290437

1807699000000

2009880181327

27727500000000

126061889967761

126305832136

94193218640768

177940847130711

78366448583

2001 Q1

-81486944633

1789959000000

2195191925103

34830600000000

130499726803563

128582604586

100348978473658

209454322100286

90996935842

2001 Q2

-67112446205

1826507000000

2323993622463

32317800000000

133912396110252

130037634989

107842317096402

246291079705976

85984821888

2001 Q3

-92921432314

1866067000000

2398317609697

26615600000000

135229713351414

123852515105

114941150662040

207555317513624

57166082151

2001 Q4

-88203308818

1878516000000

2640020876762

40140603130986

144989802160526

132837675271

116780178282133

184710385129356

62433295524

2002 Q1

-76026706646

1860536000000

2653372946273

42937700000000

145953042602312

133587249354

116198901401562

173357129669416

61201060412

2002 Q2

-70019195297

1943834000000

2776776275410

40456100000000

134555446241064

132716122875

119492681098660

161634861192406

68237511075

2002 Q3

-86668302637

1916433000000

2914014473423

40177700000000

133030098934304

132050276358

119221617394803

179730315468849

68969401801

2002 Q4

-85125556252

1998372000000

3171969252921

36588400000000

132467777972549

133132605241

116226404485072

192579394199332

50928325821

2003 Q1

-83501341980

2003201000000

3373720136553

39470300000000

127451464819623

140056138354

126205940831920

199481448978103

53233049342

2003 Q2

-85803699654

2076702000000

3498685190676

33702700000000

119100071552425

144042256333

124267938062216

188299290600592

51843008108

2003 Q3

-90126250348

2134158000000

3686869620751

37699800000000

149074345722154

141894383322

128667992350251

195292520379482

52129616826

2003 Q4

-95477739157

2212638000000

3770379113874

32836100000000

170387884462363

149958961605

129620101260882

205431981790273

52659681604

2004 Q1

-102460237393

2249683000000

4135992709875

33572700000000

185230147623728

154721146338

131575303233042

220453848700659

55655607423

2004 Q2

-111738374803

2185027000000

4489064357064

31814500000000

187791121310027

165151840598

128237876267080

222602744351470

56232887080

2004 Q3

-135287314908

2219132000000

4833384428144

33252800000000

200081479503167

165220179421

136596098784146

219064106783801

49305143536

2004 Q4

-135586810776

2455835000000

5531946294216

40926000000000

195723416852969

173882297348

143679821417264

232870697822753

48629717987

2005 Q1

-134324677382

2410902000000

5958118461752

48974800000000

198337029997153

184073534455

149589030321443

245242098207610

47541162280

2005 Q2

-134999110703

2316094000000

6527537226185

53000300000000

189352762731766

186672806666

147050245851643

236276893788515

43623163107

2005 Q3

-142655546943

2368195000000

6914266565620

55791300000000

192944852695724

194626964050

156804646098109

217093938139656

37306233103

2005 Q4

-163268288572

2488136000000

7566930631642

66237400000000

195072050632315

193886912235

187306450327340

252379197678227

27326929188

2006 Q1

-187809239672

2636160000000

8008037653474

62367300000000

196080409031454

204662384322

214755069144312

289236247590510

31619815142

2006 Q2

-187289007238

2711283000000

8671344022857

59683800000000

181174770568500

211776561686

222858837161927

332048207062316

31272664242

2006 Q3

-204078852009

2843457000000

9195503083555

63071700000000

175928893112230

220548301052

237481936909457

355335275590059

27688048297

2006 Q4

-211798945936

3072629000000

10083673213719

74858100000000

176093242626178

224705389278

277297775608960

377615594344839

28707544931

2007 Q1

-217543719640

3143890000000

11018181149597

76033000000000

167372606648364

240624651029

330708257300695

423942516310559

21670667457

2007 Q2

-193934225636

3273132000000

11889343896234

84109600000000

168820110985246

239564932022

371832092514886

454387793008477

25963769906

2007 Q3

-220199604762

3422039000000

12890689408561

86755800000000

166772153230364

238976664200

386962520639698

476577496006965

25551690522

2007 Q4

-256769197523

3597937000000

13772357595305

103097600000000

157422234243258

237601078452

399820056007357

530510389655120

42726925040

2008 Q1

-290900550620

3368963000000

15094013677866

88843600000000

141936045485234

254420513726

390466140335674

506622616993286

44498592366

2008 Q2

-297364661673

3226385000000

16324506617415

101157000000000

174077830238790

251261353603

365881061156851

508123297560618

85538935065

2008 Q3

-305446431813

3247283000000

17160787753948

87970000000000

133752302347513

255907176702

399095558706741

508523003219690

275450744791

2008 Q4

-288356377874

3474370000000

17894568175772

80205100000000

133874165683078

265128378492

405376734782553

549335647812596

535041842319

2009 Q1

-294092379453

3540052000000

18202965919953

73184300000000

129780405411735

275918174782

413444239127052

610598749799507

328136251160

2009 Q2

-285742336446

3740298000000

18581418319739

73114200000000

175505255613723

296413023830

370577896346004

561195540192653

119921002417

2009 Q3

-284236875292

3892496000000

19061849391857

64728900000000

212018579132974

302538022398

309124937712991

532883404519711

64769468301

2009 Q4

-321919703478

3844074000000

19561154196756

70102500000000

206248641555567

296585259928

287204845942019

544818088576752

13359076489

2010 Q1

-327796564588

3822149000000

20155561767196

75052400000000

218452559431233

296225684853

248830576728012

560460558921955

14812287851

2010 Q2

-338351083972

3549039000000

20657063260779

73634000000000

222281974604915

294945806027

245080894595210

621298227910531

5405231391

2010 Q3

-323940955896

3747847000000

21524522775127

72761700000000

247931192813891

306197254804

244387366289788

676888959546106

8393827401

2010 Q4

-301489184257

3784469000000

22533204440890

78885900000000

244060764428040

307172683002

224439034992367

777377875743522

15526541821

2011 Q1

-301708605404

3815117000000

23453404077264

87197900000000

233422514634881

311917557523

219933876054566

812445498069140

20894082491

2011 Q2

-306965161810

3825473000000

24279865428290

85974700000000

236557566671049

311527829827

220347813765167

936659992803342

23978876851

2011 Q3

-318819279336

3768927000000

24801042482978

86793500000000

238427323572680

292003520145

237601490124494

938491424725893

11129458046

2011 Q4

-296683131631

3974829000000

25096827157120

84760300000000

264384904716976

298005862016

266361301847308

961088878561464

104829277478

2012 Q1

-297999498471

4100584000000

25738653467929

88854600000000

272750074640822

299589933386

331532284176779

980927287915899

76420299543

2012 Q2

-296987492141

4078400000000

26060630760111

85767900000000

263109575353789

298603608207

390133823018939

970648638008022

38301995227

2012 Q3

-303367328505

4271850000000

26123568678439

84862300000000

278157184153058

302270486621

436159568146376

1023917660601440

17832657407

2012 Q4

-304477096586

4447014000000

25817519252636

95235600000000

276625332957855

301105365854

513326792586954

1058850378086720

-696311099

2013 Q1

-324759435391

4573386000000

26882473277525

110210600000000

255462006237860

307646677635

560640394231188

988207491495039

172377374

2013 Q2

-334222230961

4431765000000

27203165650503

116278800000000

262113301318490

302565902342

566461704332441

942385704464383

-5974290517

2013 Q3

-326701587361

4579985000000

27208084856434

109044200000000

271508857095648

295748277110

557044327324360

1070770481023420

-19950122023

2013 Q4

-336448628200

4866005000000

28032948886351

134029600000000

266601763275710

288010854900

610318155870960

1169683373122240

-70815185347

Bảng 2.1: Kiểm định phƣơng sai thay đổi mô hình ARDL (3;4;4;0;4;0) (Việt Nam)

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 1.087758 Prob. F(21,29) 0.4100

Obs*R-squared 22.47151 Prob. Chi-Square(21) 0.3728

Scaled explained SS 13.82415 Prob. Chi-Square(21) 0.8770

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 20:55

Sample: 2001Q2 2013Q4

Included observations: 51

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.044259 0.011993 3.690449 0.0009

REERA(-1) -0.190229 0.081729 -2.327548 0.0271

PRODA(-1) 0.206397 0.109078 1.892194 0.0685

TOTA(-1) -0.008773 0.195631 -0.044844 0.9645

OPENA(-1) 0.194603 0.084439 2.304670 0.0285

GEXPA(-1) 0.331332 0.131696 2.515896 0.0177

NFAA(-1) 0.121069 0.123662 0.979033 0.3357

D(REERA(-1)) 0.012149 0.060869 0.199588 0.8432

D(REERA(-2)) 0.006011 0.058594 0.102582 0.9190

D(REERA(-3)) -0.070616 0.048212 -1.464691 0.1538

D(PRODA(-1)) -0.160301 0.122483 -1.308759 0.2009

D(PRODA(-2)) -0.075790 0.109536 -0.691915 0.4945

D(PRODA(-3)) 0.005265 0.092773 0.056756 0.9551

D(PRODA(-4)) -0.086284 0.082136 -1.050496 0.3022

D(TOTA(-1)) 0.138666 0.175876 0.788428 0.4368

D(TOTA(-2)) 0.067057 0.148567 0.451357 0.6551

D(TOTA(-3)) 0.035351 0.130163 0.271588 0.7879

D(TOTA(-4)) 0.112583 0.096626 1.165148 0.2535

D(GEXPA(-1)) -0.010349 0.125019 -0.082776 0.9346

D(GEXPA(-2)) -0.149946 0.140010 -1.070968 0.2930

D(GEXPA(-3)) -0.178904 0.149837 -1.193991 0.2422

D(GEXPA(-4)) 0.209374 0.155733 1.344443 0.1892

R-squared 0.440618 Mean dependent var 0.032869

Adjusted R-squared 0.035548 S.D. dependent var 0.064755

S.E. of regression 0.063593 Akaike info criterion -2.374398

Sum squared resid 0.117280 Schwarz criterion -1.541062

Log likelihood 82.54716 Hannan-Quinn criter. -2.055956

F-statistic 1.087758 Durbin-Watson stat 2.287274

Prob(F-statistic) 0.409953

Bảng 2.2: Kiểm định Tự Tƣơng Quan mô hình ARDL (3;4;4;0;4;0) (Việt Nam)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.2853 F-statistic 1.333057 Prob. F(4,25)

0.0620 Obs*R-squared 8.965500 Prob. Chi-Square(4)

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 20:56

Sample: 2001Q2 2013Q4

Included observations: 51

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.039851 0.054897 -0.725924 0.4746

REERA(-1) 0.157297 0.315285 0.498905 0.6222

PRODA(-1) -0.436966 0.559600 -0.780854 0.4422

TOTA(-1) -0.406536 0.820171 -0.495673 0.6245

OPENA(-1) -0.060712 0.324770 -0.186939 0.8532

GEXPA(-1) 0.124524 0.493088 0.252538 0.8027

NFAA(-1) 0.032220 0.481214 0.066956 0.9471

D(REERA(-1)) 0.034174 0.451824 0.075636 0.9403

D(REERA(-2)) -0.253441 0.349666 -0.724808 0.4753

D(REERA(-3)) 0.334853 0.276215 1.212292 0.2367

D(PRODA(-1)) 0.761878 0.723607 1.052890 0.3025

D(PRODA(-2)) 0.917610 0.675240 1.358940 0.1863

D(PRODA(-3)) 0.775109 0.544354 1.423904 0.1668

D(PRODA(-4)) 0.836690 0.478659 1.747986 0.0927

D(TOTA(-1)) 0.184202 0.764049 0.241087 0.8115

D(TOTA(-2)) 0.273737 0.607546 0.450562 0.6562

D(TOTA(-3)) -0.128859 0.572931 -0.224912 0.8239

D(TOTA(-4)) 0.078830 0.381061 0.206871 0.8378

D(GEXPA(-1)) -0.074379 0.479747 -0.155038 0.8780

D(GEXPA(-2)) -0.244872 0.606076 -0.404028 0.6896

D(GEXPA(-3)) 0.239224 0.592118 0.404014 0.6896

D(GEXPA(-4)) -0.102429 0.624285 -0.164074 0.8710

RESID(-1) -0.418676 0.573356 -0.730220 0.4720

RESID(-2) -0.035184 0.450280 -0.078138 0.9383

RESID(-3) -0.935772 0.439170 -2.130774 0.0431

RESID(-4) -0.179277 0.325114 -0.551426 0.5862

R-squared 0.175794 Mean dependent var -2.75E-17

Adjusted R-squared -0.648412 S.D. dependent var 0.183101

S.E. of regression 0.235084 Akaike info criterion 0.248913

Sum squared resid 1.381616 Schwarz criterion 1.233766

Log likelihood 19.65271 Hannan-Quinn criter. 0.625255

F-statistic 0.213289 Durbin-Watson stat 2.034540

Prob(F-statistic) 0.999873

Bảng 2.3: Kiểm định Ramsey Test mô hình ARDL (3;4;4;0;4;0) (Việt Nam)

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: D(REERA) C REERA(-1) PRODA(-1) TOTA(-1) OPENA(-1)

GEXPA(-1) NFAA(-1) D(REERA(-1)) D(REERA(-2)) D(REERA(-3))

D(PRODA(-1)) D(PRODA(-2)) D(PRODA(-3)) D(PRODA(-4)) D(TOTA(

-1)) D(TOTA(-2)) D(TOTA(-3)) D(TOTA(-4)) D(GEXPA(-1)) D(GEXPA(

-2)) D(GEXPA(-3)) D(GEXPA(-4))

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value Probability df

F-statistic 0.273413 (2, 27) 0.7629

Likelihood ratio 1.022572 0.5997 2

F-test summary:

df Sum of Sq. Mean Squares

2 0.033276 Test SSR 0.016638

29 Restricted SSR 1.676300 0.057803

27 Unrestricted SSR 1.643024 0.060853

LR test summary:

df Value

29 Restricted LogL 14.72267

27 Unrestricted LogL 15.23395

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: D(REERA)

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 20:56

Sample: 2001Q2 2013Q4

Included observations: 51

Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

0.8302 C 0.013414 0.061955 0.216514

REERA(-1) -0.553671 0.328739 -1.684226 0.1037

PRODA(-1) 1.100759 0.549477 2.003283 0.0553

TOTA(-1) -0.457310 0.863289 -0.529730 0.6006

OPENA(-1) 0.421798 0.327665 1.287284 0.2089

GEXPA(-1) 0.403964 0.511328 0.790028 0.4364

NFAA(-1) 0.578125 0.488127 1.184373 0.2466

D(REERA(-1)) -0.141025 0.246564 -0.571962 0.5721

D(REERA(-2)) -0.015840 0.242324 -0.065367 0.9484

D(REERA(-3)) -0.297898 0.246459 -1.208712 0.2373

D(PRODA(-1)) -0.815057 0.625714 -1.302603 0.2037

D(PRODA(-2)) -0.165946 0.517561 -0.320631 0.7510

D(PRODA(-3)) -0.222079 0.485106 -0.457794 0.6508

D(PRODA(-4)) -0.362614 0.453613 -0.799390 0.4310

D(TOTA(-1)) 0.634959 0.771648 0.822861 0.4178

D(TOTA(-2)) 0.636619 0.654968 0.971985 0.3397

D(TOTA(-3)) 0.538343 0.583805 0.922128 0.3646

D(TOTA(-4)) 0.055059 0.386814 0.142341 0.8879

D(GEXPA(-1)) 0.498896 0.509469 0.979246 0.3362

D(GEXPA(-2)) 0.163624 0.550342 0.297313 0.7685

D(GEXPA(-3)) 0.363123 0.599101 0.606113 0.5495

D(GEXPA(-4)) 0.705554 0.652844 1.080739 0.2894

FITTED^2 0.440593 0.628607 0.700903 0.4894

FITTED^3 0.972847 1.694863 0.573997 0.5707

R-squared 0.657716 Mean dependent var 0.039005

Adjusted R-squared 0.366141 S.D. dependent var 0.309845

S.E. of regression 0.246684 Akaike info criterion 0.343766

Sum squared resid 1.643024 Schwarz criterion 1.252861

Log likelihood 15.23395 Hannan-Quinn criter. 0.691158

F-statistic 2.255736 Durbin-Watson stat 2.163368

Prob(F-statistic) 0.022095

Bảng 2.4: Kiểm định phƣơng sai thay đổi mô hình ARDL (0;0;4;4;4;1) (Việt Nam)

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 0.881195 Prob. F(19,31) 0.6061

Obs*R-squared 17.88500 Prob. Chi-Square(19) 0.5301

Scaled explained SS 6.548642 Prob. Chi-Square(19) 0.9963

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 20:59

Sample: 2001Q2 2013Q4

Included observations: 51

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.063798 0.093725 -0.680698 0.5011

REER(-1) -0.009424 0.012730 -0.740280 0.4647

PRODA(-1) 0.005468 0.005799 0.942833 0.3531

TOTA(-1) -0.021199 0.022899 -0.925737 0.3617

OPENA(-1) 0.002411 0.006197 0.389067 0.6999

GEXPA(-1) 0.006586 0.014258 0.461896 0.6474

NFAA(-1) -0.025116 0.017105 -1.468312 0.1521

D(TOTA(-1)) 0.039946 0.022174 1.801478 0.0814

D(TOTA(-2)) 0.024211 0.019599 1.235291 0.2260

D(TOTA(-3)) 0.010943 0.017129 0.638830 0.5276

D(TOTA(-4)) 0.012798 0.013518 0.946722 0.3511

D(OPENA(-1)) -0.002393 0.007156 -0.334412 0.7403

D(OPENA(-2)) 0.008813 0.007548 1.167566 0.2519

D(OPENA(-3)) 0.000188 0.007860 0.023946 0.9810

D(OPENA(-4)) 0.017342 0.008156 2.126237 0.0416

D(GEXPA(-1)) 0.006552 0.014532 0.450882 0.6552

D(GEXPA(-2)) -0.005375 0.017302 -0.310677 0.7581

D(GEXPA(-3)) -0.013966 0.021265 -0.656777 0.5162

D(GEXPA(-4)) -0.005316 0.019866 -0.267570 0.7908

D(NFAA(-1)) 0.023229 0.011774 1.972913 0.0575

R-squared 0.350686 Mean dependent var 0.005423

Adjusted R-squared -0.047280 S.D. dependent var 0.007710

S.E. of regression 0.007890 Akaike info criterion -6.559889

Sum squared resid 0.001930 Schwarz criterion -5.802310

Log likelihood 187.2772 Hannan-Quinn criter. -6.270395

F-statistic 0.881195 Durbin-Watson stat 1.582943

Prob(F-statistic) 0.606051

Bảng 2.5: Kiểm định tự tƣơng quan mô hình ARDL (0;0;4;4;4;1) (Việt Nam)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.1999 F-statistic 1.612347 Prob. F(4,27)

0.0433 Obs*R-squared 9.833326 Prob. Chi-Square(4)

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 21:01

Sample: 2001Q2 2013Q4

Included observations: 51

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.008353 1.177935 -0.007092 0.9944

REER(-1) -0.000254 0.160083 -0.001589 0.9987

PRODA(-1) 0.037199 0.074012 0.502604 0.6193

TOTA(-1) 0.153009 0.279995 0.546471 0.5892

OPENA(-1) -0.006358 0.079451 -0.080020 0.9368

GEXPA(-1) -0.072230 0.175858 -0.410730 0.6845

NFAA(-1) -0.047377 0.208939 -0.226751 0.8223

D(TOTA(-1)) -0.100002 0.262568 -0.380862 0.7063

D(TOTA(-2)) -0.076472 0.230466 -0.331817 0.7426

D(TOTA(-3)) -0.019564 0.208309 -0.093917 0.9259

D(TOTA(-4)) -0.019277 0.165904 -0.116192 0.9084

D(OPENA(-1)) 0.106896 0.100887 1.059569 0.2987

D(OPENA(-2)) 0.097110 0.107183 0.906019 0.3729

D(OPENA(-3)) 0.051664 0.110321 0.468311 0.6433

D(OPENA(-4)) 0.020633 0.108166 0.190754 0.8501

D(GEXPA(-1)) 0.098397 0.181432 0.542333 0.5920

D(GEXPA(-2)) 0.049134 0.217171 0.226244 0.8227

D(GEXPA(-3)) 0.092407 0.266501 0.346740 0.7315

D(GEXPA(-4)) 0.106601 0.238770 0.446457 0.6588

D(NFAA(-1)) 0.087628 0.151922 0.576793 0.5689

RESID(-1) -0.319875 0.237349 -1.347698 0.1890

RESID(-2) -0.127114 0.234408 -0.542277 0.5921

RESID(-3) -0.531240 0.248243 -2.140002 0.0415

RESID(-4) -0.153873 0.269674 -0.570587 0.5730

R-squared 0.192810 Mean dependent var -5.33E-17

Adjusted R-squared -0.494796 S.D. dependent var 0.074371

S.E. of regression 0.090927 Akaike info criterion -1.652323

Sum squared resid 0.223230 Schwarz criterion -0.743229

Log likelihood 66.13424 Hannan-Quinn criter. -1.304931

F-statistic 0.280408 Durbin-Watson stat 2.132544

Prob(F-statistic) 0.998579

Bảng 2.6: Kiểm định Ramsey Test mô hình ARDL (0;0;4;4;4;1) (Việt Nam)

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: D(REER) C REER(-1) PRODA(-1) TOTA(-1) OPENA(-1)

GEXPA(-1) NFAA(-1) D(TOTA(-1)) D(TOTA(-2)) D(TOTA(-3)) D(TOTA(

-4)) D(OPENA(-1)) D(OPENA(-2)) D(OPENA(-3)) D(OPENA(-4))

D(GEXPA(-1)) D(GEXPA(-2)) D(GEXPA(-3)) D(GEXPA(-4)) D(NFAA(-1))

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value Probability Df

F-statistic 0.236243 (2, 35) 0.7908

Likelihood ratio 0.683873 0.7104 2

F-test summary:

Mean Squares Df Sum of Sq.

0.002105 2 0.004211 Test SSR

0.008544 37 Restricted SSR 0.316118

0.008912 35 Unrestricted SSR 0.311907

LR test summary:

Df Value

37 Restricted LogL 57.26251

35 Unrestricted LogL 57.60444

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: D(REER)

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 21:13

Sample: 2001Q2 2013Q4

Included observations: 51

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1.540760 0.919987 -1.674763 0.1029

REER(-1) -0.211219 0.124538 -1.696028 0.0988

PRODA(-1) 0.087302 0.065376 1.335389 0.1904

TOTA(-1) -0.139992 0.189490 -0.738782 0.4650

OPENA(-1) 0.082667 0.055122 1.499699 0.1427

GEXPA(-1) -0.084842 0.097585 -0.869423 0.3905

NFAA(-1) -0.013848 0.185907 -0.074488 0.9410

D(TOTA(-1)) 0.254666 0.141547 1.799160 0.0806

D(OPENA(-1)) -0.075157 0.084814 -0.886136 0.3816

D(OPENA(-2)) 0.050262 0.085778 0.585954 0.5617

D(OPENA(-3)) 0.105728 0.091162 1.159782 0.2540

D(OPENA(-4)) 0.251471 0.125546 2.003024 0.0530

D(GEXPA(-1)) 0.080771 0.149005 0.542070 0.5912

D(NFAA(-1)) 0.179213 0.145330 1.233141 0.2257

FITTED^2 1.187003 11.22489 0.105747 0.9164

FITTED^3 -32.94121 78.53387 -0.419452 0.6774

R-squared 0.289180 Mean dependent var 0.014695

Adjusted R-squared -0.015457 S.D. dependent var 0.093680

S.E. of regression 0.094401 Akaike info criterion -1.631547

Sum squared resid 0.311907 Schwarz criterion -1.025484

Log likelihood 57.60444 Hannan-Quinn criter. -1.399952

F-statistic 0.949262 Durbin-Watson stat 2.387414

Prob(F-statistic) 0.523545

Bảng 2.7: Kiểm định phƣơng sai thay đổi mô hình ARDL (1;0;3;3;0;2) (Indonesia)

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

0.8635 F-statistic 0.589540 Prob. F(15,36)

0.8034 Obs*R-squared 10.25445 Prob. Chi-Square(15)

0.3543 Scaled explained SS 16.42648 Prob. Chi-Square(15)

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 21:27

Sample: 2001Q1 2013Q4

Included observations: 52

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.252883 0.095813 2.639337 0.0122

REERA(-1) -0.142658 0.370621 -0.384917 0.7026

PRODA(-1) -0.004727 0.490276 -0.009641 0.9924

TOTA(-1) 0.164195 0.890061 0.184477 0.8547

OPENA(-1) -0.214407 0.788808 -0.271811 0.7873

GEXPA(-1) 0.347527 1.196477 0.290458 0.7731

NFAA(-1) -0.190783 0.538024 -0.354600 0.7250

D(REERA(-1)) -0.014865 0.276118 -0.053836 0.9574

D(TOTA(-1)) -0.675586 1.240571 -0.544576 0.5894

D(TOTA(-2)) -0.026427 1.261236 -0.020953 0.9834

D(TOTA(-3)) -0.692927 1.008447 -0.687123 0.4964

D(OPENA(-1)) 0.015537 0.772806 0.020104 0.9841

D(OPENA(-2)) 0.477999 0.691808 0.690941 0.4940

D(OPENA(-3)) 0.049489 0.638021 0.077567 0.9386

D(NFAA(-1)) 0.697940 0.554371 1.258976 0.2161

D(NFAA(-2)) 0.505281 0.520128 0.971456 0.3378

R-squared 0.197201 Mean dependent var 0.230910

Adjusted R-squared -0.137299 S.D. dependent var 0.602825

S.E. of regression 0.642878 Akaike info criterion 2.201935

Sum squared resid 14.87850 Schwarz criterion 2.802318

Log likelihood -41.25031 Hannan-Quinn criter. 2.432107

F-statistic 0.589540 Durbin-Watson stat 1.960322

Prob(F-statistic) 0.863473

Bảng 2.8: Kiểm đinh tự tƣơng quan mô hình ARDL (1;0;3;3;0;2) (Indonesia)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.1849 F-statistic 1.654152 Prob. F(4,32)

0.0634 Obs*R-squared 8.909732 Prob. Chi-Square(4)

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 21:28

Sample: 2001Q1 2013Q4

Included observations: 52

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.040346 0.086453 -0.466681 0.6439

REERA(-1) 0.401983 0.538102 0.747039 0.4605

PRODA(-1) -0.259291 0.523452 -0.495349 0.6237

TOTA(-1) -1.193313 1.322998 -0.901977 0.3738

OPENA(-1) -0.630249 0.824024 -0.764844 0.4500

GEXPA(-1) -0.424776 1.094392 -0.388139 0.7005

NFAA(-1) -0.361463 0.573610 -0.630154 0.5331

D(REERA(-1)) 0.892386 0.486007 1.836158 0.0756

D(TOTA(-1)) 1.118857 1.530788 0.730903 0.4702

D(TOTA(-2)) -0.289730 1.265434 -0.228957 0.8204

D(TOTA(-3)) 0.113565 0.957153 0.118649 0.9063

D(OPENA(-1)) 0.635641 0.796118 0.798425 0.4305

D(OPENA(-2)) 0.660609 0.812515 0.813042 0.4222

D(OPENA(-3)) 0.188098 0.694924 0.270674 0.7884

D(NFAA(-1)) 0.697739 0.683842 1.020321 0.3152

D(NFAA(-2)) -0.541543 0.551426 -0.982079 0.3334

RESID(-1) -1.455644 0.811699 -1.793329 0.0824

RESID(-2) 0.492969 0.406874 1.211603 0.2345

RESID(-3) 0.432496 0.246047 1.757777 0.0883

RESID(-4) 0.142396 0.251068 0.567162 0.5746

R-squared 0.171341 Mean dependent var 6.19E-17

Adjusted R-squared -0.320675 S.D. dependent var 0.485219

S.E. of regression 0.557617 Akaike info criterion 1.953434

Sum squared resid 9.949969 Schwarz criterion 2.703912

Log likelihood -30.78927 Hannan-Quinn criter. 2.241149

F-statistic 0.348243 Durbin-Watson stat 2.095022

Prob(F-statistic) 0.990906

Bảng 2.9: Kiểm định Ramsey Test mô hình ARDL (1;0;3;3;0;2) (Indonesia)

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: D(REERA) C REERA(-1) PRODA(-1) TOTA(-1) OPENA(-1)

GEXPA(-1) NFAA(-1) D(REERA(-1)) D(TOTA(-1)) D(TOTA(-2))

D(TOTA(-3)) D(OPENA(-1)) D(OPENA(-2)) D(OPENA(-3)) D(NFAA(-1))

D(NFAA(-2))

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value Probability Df

F-statistic 0.465705 (2, 34) 0.6316

Likelihood ratio 1.405347 0.4953 2

F-test summary:

Mean Squares Sum of Sq. Df

0.160081 0.320163 Test SSR 2

0.333537 Restricted SSR 12.00731 36

0.343740 Unrestricted SSR 11.68715 34

LR test summary:

Value Df

Restricted LogL -35.67588 36

Unrestricted LogL -34.97321 34

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: D(REERA)

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 21:28

Sample: 2001Q1 2013Q4

Included observations: 52

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.025813 0.105409 0.244886 0.8080

REERA(-1) -0.681909 0.385402 -1.769343 0.0858

PRODA(-1) 0.286904 0.448969 0.639027 0.5271

TOTA(-1) 1.728927 0.946855 1.825967 0.0766

OPENA(-1) 0.558328 0.765392 0.729467 0.4707

GEXPA(-1) -1.663373 1.191654 -1.395852 0.1718

NFAA(-1) 0.308950 0.492388 0.627451 0.5346

D(REERA(-1)) 0.144035 0.253570 0.568028 0.5737

D(TOTA(-1)) -0.391780 1.165707 -0.336088 0.7389

D(TOTA(-2)) -0.518908 1.190142 -0.436005 0.6656

D(TOTA(-3)) -0.162022 0.927877 -0.174616 0.8624

D(OPENA(-1)) -1.195562 0.722451 -1.654870 0.1072

D(OPENA(-2)) -0.519544 0.661340 -0.785593 0.4375

D(OPENA(-3)) 0.314234 0.588791 0.533695 0.5970

D(NFAA(-1)) -0.347561 0.540533 -0.642997 0.5245

D(NFAA(-2)) 0.418180 0.544531 0.767963 0.4478

FITTED^2 0.485288 0.585744 0.828499 0.4132

FITTED^3 -0.602329 0.670337 -0.898547 0.3752

R-squared 0.379192 Mean dependent var 0.016598

Adjusted R-squared 0.068788 S.D. dependent var 0.607562

S.E. of regression 0.586293 Akaike info criterion 2.037431

Sum squared resid 11.68715 Schwarz criterion 2.712862

Log likelihood -34.97321 Hannan-Quinn criter. 2.296375

F-statistic 1.221609 Durbin-Watson stat 2.038595

Prob(F-statistic) 0.300322

Bảng 2.10: Kiểm định phƣơng sai thay đổi mô hình ARDL (1;0;3;3;2;3) (Indonesia)

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 1.357232 Prob. F(18,33) 0.2176

Obs*R-squared 22.12024 Prob. Chi-Square(18) 0.2267

Scaled explained SS 15.19183 Prob. Chi-Square(18) 0.6488

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 21:32

Sample: 2001Q1 2013Q4

Included observations: 52

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.202778 0.190963 -1.061872 0.2960

REER(-1) -0.031149 0.028863 -1.079222 0.2883

PRODA(-1) 0.007711 0.005461 1.412096 0.1673

TOTA(-1) 0.013275 0.010081 1.316902 0.1969

OPENA(-1) -0.008226 0.007911 -1.039884 0.3060

GEXPA(-1) 0.019049 0.031635 0.602147 0.5512

NFAA(-1) 0.006534 0.006345 1.029890 0.3106

D(REER(-1)) 0.012532 0.022292 0.562182 0.5778

D(TOTA(-1)) -0.018778 0.013770 -1.363741 0.1819

D(TOTA(-2)) -0.004211 0.013689 -0.307647 0.7603

D(TOTA(-3)) -0.016955 0.010846 -1.563337 0.1275

D(OPENA(-1)) 0.002603 0.007665 0.339548 0.7363

D(OPENA(-2)) 0.008381 0.007147 1.172675 0.2493

D(OPENA(-3)) 0.004301 0.006522 0.659481 0.5142

D(GEXPA(-1)) -0.014121 0.024535 -0.575536 0.5688

D(GEXPA(-2)) -0.014331 0.014764 -0.970693 0.3388

D(NFAA(-1)) 0.002267 0.006688 0.338970 0.7368

D(NFAA(-2)) 0.007656 0.006171 1.240676 0.2235

D(NFAA(-3)) -0.013253 0.005717 -2.318051 0.0268

R-squared 0.425389 Mean dependent var 0.003771

Adjusted R-squared 0.111965 S.D. dependent var 0.007032

S.E. of regression 0.006626 Akaike info criterion -6.919495

Sum squared resid 0.001449 Schwarz criterion -6.206540

Log likelihood 198.9069 Hannan-Quinn criter. -6.646165

F-statistic 1.357232 Durbin-Watson stat 2.165666

Prob(F-statistic) 0.217642

Bảng 2.11: Kiểm định tự tƣơng quan mô hình ARDL (1;0;3;3;2;3) (Indonesia)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.7452 F-statistic 0.486951 Prob. F(4,29)

0.5133 Obs*R-squared 3.272795 Prob. Chi-Square(4)

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 21:33

Sample: 2001Q1 2013Q4

Included observations: 52

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1.446530 2.907797 -0.497466 0.6226

REER(-1) -0.218824 0.439506 -0.497887 0.6223

PRODA(-1) 0.013690 0.071749 0.190809 0.8500

TOTA(-1) 0.057818 0.157577 0.366918 0.7163

OPENA(-1) 0.024794 0.100404 0.246939 0.8067

GEXPA(-1) -0.064858 0.435804 -0.148824 0.8827

NFAA(-1) 0.007138 0.082597 0.086418 0.9317

D(REER(-1)) -0.015595 0.448895 -0.034741 0.9725

D(TOTA(-1)) -0.102378 0.194973 -0.525087 0.6035

D(TOTA(-2)) -0.061953 0.180839 -0.342589 0.7344

D(TOTA(-3)) 0.045502 0.146161 0.311318 0.7578

D(OPENA(-1)) -0.012303 0.096417 -0.127602 0.8993

D(OPENA(-2)) -0.064985 0.103135 -0.630096 0.5336

D(OPENA(-3)) 0.020016 0.087835 0.227878 0.8213

D(GEXPA(-1)) 0.044314 0.335493 0.132086 0.8958

D(GEXPA(-2)) 0.002815 0.194413 0.014482 0.9885

D(NFAA(-1)) 0.016705 0.088894 0.187916 0.8523

D(NFAA(-2)) -0.042454 0.086963 -0.488182 0.6291

D(NFAA(-3)) 0.058117 0.099292 0.585318 0.5629

RESID(-1) 0.189309 0.651880 0.290404 0.7736

RESID(-2) 0.287159 0.357763 0.802651 0.4287

RESID(-3) -0.220474 0.352827 -0.624879 0.5369

RESID(-4) 0.201473 0.343004 0.587379 0.5615

R-squared 0.062938 Mean dependent var -6.06E-16

Adjusted R-squared -0.647936 S.D. dependent var 0.062006

S.E. of regression 0.079598 Akaike info criterion -1.922995

Sum squared resid 0.183738 Schwarz criterion -1.059945

Log likelihood 72.99788 Hannan-Quinn criter. -1.592122

F-statistic 0.088537 Durbin-Watson stat 1.944943

Prob(F-statistic) 1.000000

Bảng 2.12: Kiểm định Ramsey test mô hình ARDL (1;0;3;3;2;3) (Indonesia)

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: D(REER) C REER(-1) PRODA(-1) TOTA(-1) OPENA(-1)

GEXPA(-1) NFAA(-1) D(REER(-1)) D(TOTA(-1)) D(TOTA(-2)) D(TOTA(

-3)) D(OPENA(-1)) D(OPENA(-2)) D(OPENA(-3)) D(GEXPA(-1))

D(GEXPA(-2)) D(NFAA(-1)) D(NFAA(-2)) D(NFAA(-3))

Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 3

Value Probability Df

F-statistic 0.599429 (2, 31) 0.5554

Likelihood ratio 1.973077 0.3729 2

F-test summary:

Df Sum of Sq. Mean Squares

2 0.007301 Test SSR 0.003650

33 Restricted SSR 0.196079 0.005942

31 Unrestricted SSR 0.188778 0.006090

LR test summary:

Df Value

33 Restricted LogL 71.30772

31 Unrestricted LogL 72.29426

Unrestricted Test Equation:

Dependent Variable: D(REER)

Method: Least Squares

Date: 11/12/14 Time: 21:34

Sample: 2001Q1 2013Q4

Included observations: 52

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -4.583072 2.587401 -1.771303 0.0863

REER(-1) -0.695343 0.391470 -1.776236 0.0855

PRODA(-1) 0.020450 0.064662 0.316261 0.7539

TOTA(-1) 0.181683 0.125832 1.443858 0.1588

OPENA(-1) 0.117839 0.099857 1.180079 0.2469

GEXPA(-1) 0.005377 0.375777 0.014308 0.9887

NFAA(-1) -0.019220 0.075493 -0.254590 0.8007

D(REER(-1)) 0.035375 0.263670 0.134163 0.8941

D(TOTA(-1)) -0.067589 0.174088 -0.388245 0.7005

D(TOTA(-2)) -0.042441 0.170929 -0.248298 0.8055

D(TOTA(-3)) 0.023621 0.129557 0.182324 0.8565

D(OPENA(-1)) -0.142924 0.093512 -1.528405 0.1366

D(OPENA(-2)) -0.068904 0.085724 -0.803791 0.4276

D(OPENA(-3)) 0.027665 0.076845 0.360005 0.7213

D(GEXPA(-1)) -0.142907 0.294513 -0.485230 0.6309

D(GEXPA(-2)) -0.224120 0.183477 -1.221514 0.2311

D(NFAA(-1)) 0.028868 0.079516 0.363052 0.7190

D(NFAA(-2)) 0.013133 0.073924 0.177653 0.8602

D(NFAA(-3)) 0.190388 0.079452 2.396246 0.0228

FITTED^2 -1.307252 3.809369 -0.343168 0.7338

FITTED^3 -22.69934 28.88678 -0.785804 0.4379

R-squared 0.451631 Mean dependent var 0.001945

Adjusted R-squared 0.097844 S.D. dependent var 0.082159

S.E. of regression 0.078036 Akaike info criterion -1.972856

Sum squared resid 0.188778 Schwarz criterion -1.184854

Log likelihood 72.29426 Hannan-Quinn criter. -1.670755

F-statistic 1.276561 Durbin-Watson stat 2.025125

Prob(F-statistic) 0.264394