TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Tỷ giá hối đoái đóng vai trò quan trọng trong các nền kinh tế mở, với sự biến động tăng hoặc giảm có thể ảnh hưởng sâu sắc đến nền kinh tế Một trong những tác động đáng chú ý của sự biến động này là ảnh hưởng đến lạm phát, được gọi là truyền dẫn tỷ giá (ERPT).
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã chỉ ra rằng ERPT (tác động của tỷ giá hối đoái đến giá cả) có xu hướng giảm khi lạm phát ở mức thấp và ổn định, như được chứng minh bởi các tác giả Campa và Goldberg.
Nghiên cứu của Taylor (2000) và Devereux cùng Yetman (2010) đã chỉ ra rằng có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa tác động truyền dẫn tỷ giá (ERPT) và lạm phát, với ERPT không xảy ra ở mức lạm phát thấp nhưng lại xuất hiện khi lạm phát cao Các nghiên cứu gần đây, như của Shintani và cộng sự (2013) cùng Aleem và Lahiani (2014), đã làm rõ hơn về tính phi tuyến tính này, xác định ngưỡng lạm phát mà khi vượt qua, biến động tỷ giá sẽ ảnh hưởng đến các chỉ số giá.
Tại Việt Nam, tính phi tuyến của ERPT đã được xác định, với nghiên cứu của Trần Văn Hùng (2015) chỉ ra rằng ERPT vào lạm phát tăng mạnh và nhạy hơn sau khi gia nhập Tổ chức thương mại thế giới (WTO) Phạm Thành Chung (2015) đã làm rõ rằng mức độ ERPT bắt đầu tăng khi lạm phát tăng 1 đơn vị và gần đạt mức 1 khi lạm phát tăng từ 2,5-4 đơn vị Ngoài ra, Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Thị Ngọc Trang (2015) cũng đã xác định mức ngưỡng lạm phát cho Việt Nam.
Cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu và áp lực lạm phát gia tăng đã tạo ra nhiều thách thức cho chính sách tiền tệ tại Việt Nam, đặc biệt khi nền kinh tế ngày càng hội nhập sâu rộng Mức độ ERPT là yếu tố quan trọng trong việc dự báo lạm phát và điều hành chính sách của Ngân hàng Nhà nước Dù có một số nghiên cứu đã chỉ ra tính phi tuyến của ERPT đối với lạm phát, nhưng vẫn chưa xác định được ngưỡng lạm phát cụ thể Nghiên cứu gần đây mặc dù đã làm sáng tỏ một số khoảng trống nhưng chưa cung cấp cái nhìn rõ ràng về diễn biến lạm phát trong bối cảnh cú sốc tỷ giá Do đó, tác giả quyết định nghiên cứu đề tài “Tác động truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát tại Việt Nam: nghiên cứu bằng mô hình TVAR”.
Bài nghiên cứu nhằm làm rõ tác động của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam trong bối cảnh lạm phát hiện tại Các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu bao gồm phân tích mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát, cũng như đánh giá ảnh hưởng của môi trường kinh tế đến quá trình này.
Thứ nhất, xác định ngƣỡng lạm phát làm thay đổi tác động ERPT đến lạm phát tại Việt Nam
Thứ hai, đo lường mức ERPT đến lạm phát theo từng môi trường lạm phát ở Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Bài nghiên cứu trả lời các câu hỏi nghiên cứu:
Câu hỏi 1: Mức ngƣỡng lạm phát làm thay đổi mức độ ERPT cho Việt Nam có giá trị là bao nhiêu?
Câu hỏi 2: Mức độ ERPT theo từng môi trường lạm phát ở Việt Nam thay đổi nhƣ thế nào?
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích tác động của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam trong bối cảnh lạm phát từ tháng 1 năm 2008 đến tháng 12 năm 2015 Giai đoạn này được chọn vì ba lý do chính: đầu tiên, nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, dẫn đến bất ổn kinh tế vĩ mô và lạm phát biến động; thứ hai, nền kinh tế ngày càng hội nhập sâu vào nền kinh tế thế giới, làm gia tăng độ mở ngoại thương và biến động tỷ giá; cuối cùng, các chuỗi số liệu thời gian có tần suất cao và liên tục có thể thu thập được trong giai đoạn này.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp hồi quy theo vectơ (VAR) và kiểm định phi tuyến tính để lựa chọn và ước lượng mô hình TVAR theo đề xuất của Baum và Koester (2011) Mô hình TVAR được sử dụng để phân tích tác động của ERPT đến lạm phát, bao gồm bốn biến chính: (i) CPI, đại diện cho lạm phát trong nền kinh tế, (ii) YGAP, thể hiện độ lệch sản lượng tổng cầu, (iii) NEER, tỷ giá danh nghĩa đa phương của Việt Nam với rổ tiền tệ.
Bài nghiên cứu tập trung vào 17 đối tác thương mại chính và chỉ số M2, đại diện cho chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Để mô tả, mã hóa và phân tích các biến số, nghiên cứu đã sử dụng phần mềm thống kê như Ms Excel, Eviews 8.0 và R 3.3.1 với gói tsDyn 0.9-43.
Quy trình thực hiện nghiên cứu
Nghiên cứu này dựa trên lý thuyết về ERPT và các kết quả nghiên cứu trước, xác định mô hình nghiên cứu và thu thập dữ liệu cho các biến số Các kiểm định bao gồm kiểm tra tính mùa vụ, tính dừng của biến số và phần dư, cùng với kiểm định tính ổn định của mô hình Nếu các biến đều dừng và hệ ổn định, phương pháp VAR hoặc TVAR sẽ được áp dụng Cuối cùng, nghiên cứu thực hiện kiểm định phi tuyến tính để lựa chọn mô hình TVAR thay cho VAR, với quy trình nghiên cứu được trình bày trong Hình 1.1.
Hình 1 1 Quy trình nghiên cứu đề nghị
Kiểm tra tính mùa vụ
Xác định độ trễ tối ƣu
Cơ sở lý thuyết, nghiên cứu liên quan
Xây dựng mô hình nghiên cứu
Phân tích mô tả, đồ thị theo thời gian
Tiêu chuẩn xác định độ trễ tối ƣu
Xác định tính ổn định của mô hình
Xác định ngƣỡng, độ trễ của biến ngƣỡng
Kiểm định tính phi tuyến, phân tích hồi quy
Phân tích Granger, phản ứng xung và phân rã phương sai
Kết luận và kiến nghị chính sách
Những đóng góp của đề tài
Nghiên cứu này đóng góp thực nghiệm bằng cách áp dụng phương pháp phi tuyến tính để xác định ngưỡng lạm phát, từ đó làm thay đổi tác động của ERPT Mức độ ERPT cũng phụ thuộc vào ngưỡng lạm phát đã được xác định.
Nghiên cứu chỉ ra rằng có hai mức ngưỡng lạm phát tại Việt Nam, cụ thể là 0,336%/tháng và 0,62%/tháng, ảnh hưởng đến tác động của việc truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát Khi lạm phát vượt quá mức ngưỡng 0,62%/tháng, tác động của tỷ giá đến lạm phát trở nên hoàn toàn rõ ràng, trong khi dưới mức ngưỡng này, tác động không xảy ra.
Kết cấu của đề tài
Bài nghiên cứu được trình bày theo 5 chương để làm sáng tỏ tác động của truyền dẫn tỷ giá hối đoái bằng mô hình TVAR
Chương 1 giới thiệu tổng quan nghiên cứu Chương này giới thiệu khái quát về tính cấp thiết của đề tài trên cơ sở thực tiễn và các bằng chứng thực nghiệm liên quan từ đó xác định mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu Bên cạnh đó, giới hạn lại đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu, trình bày những đóng góp về mặt thực tiễn của đề tài nghiên cứu
Chương 2 là chương những lý luận cơ bản về truyền dẫn tỷ giá hối đoái Chương này giới thiệu tổng quan về cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan trên thế giới và tại Việt Nam Dựa trên cơ sở đó, xác định phương pháp nghiên cứu phi tuyến tính theo mô hình TVAR và các biến số vĩ mô thích hợp cho chương 3 nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu
Chương 3 là chương phương pháp nghiên cứu, trình bày chi tiết về phương pháp xử lý số liệu, phân tích và ước lượng mô hình TVAR
Chương 4 trình bày kết quả ước lượng mô hình TVAR và phân tích mức độ ERPT theo môi trường lạm phát
Chương 5 là chương cuối cùng, tổng hợp kết quả nghiên cứu đồng thời đề xuất các kiến nghị chính sách liên quan Hạn chế nghiên cứu và đề ra hướng nghiên cứu trong tương lai cũng được trình bày trong chương này.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Cơ sở lý thuyết về truyền dẫn tỷ giá hối đoái
2.1.1 Khái niệm truyền dẫn tỷ giá hối đoái
Truyền dẫn tỷ giá hối đoái là sự thay đổi phần trăm của giá nhập khẩu tính bằng đồng nội tệ khi tỷ giá giữa các quốc gia xuất khẩu và nhập khẩu thay đổi 1% (Goldberg và Knetter, 1997) Truyền dẫn tỷ giá hoàn toàn xảy ra khi mức thay đổi của giá nhập khẩu và xuất khẩu tương đương với mức thay đổi của tỷ giá Ngược lại, truyền dẫn tỷ giá không hoàn toàn hay một phần xảy ra khi mức thay đổi của giá nhập khẩu và xuất khẩu thấp hơn mức thay đổi của tỷ giá.
Những biến động trong giá nhập khẩu có ảnh hưởng đến giá sản xuất và giá tiêu dùng (Mc.Carthy 2000) Do đó, ERPT được hiểu là sự thay đổi của các chỉ số giá trong nước do tác động của tỷ giá danh nghĩa (Goldberg và Knetter 1997; Menon 1995) Đây cũng là khía cạnh chính được xem xét trong nghiên cứu này.
2.1.2 Cơ chế tác động của truyền dẫn tỷ giá đến giá trong nước
Sự thay đổi tỷ giá có thể ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến giá cả trong nước Cơ chế truyền dẫn tác động của tỷ giá đến mức giá trong nền kinh tế mở, với lưu chuyển vốn tự do và tỷ giá linh hoạt, được thể hiện qua hình 2.1.
Hình 2 1 Các kênh tác động từ tỷ giá đến giá trong nước
Nguồn: Lafleche (1996) Ghi chú: : Tác động trong dài hạn, : Tác động trong ngắn hạn
Tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng trực tiếp đến lạm phát thông qua giá hàng nhập khẩu Khi tỷ giá tăng, giá hàng nhập khẩu trở nên đắt hơn, gây áp lực làm tăng giá hàng hóa tính bằng nội tệ, đặc biệt là hàng tiêu dùng Điều này cũng làm tăng chi phí các yếu tố đầu vào cho sản xuất trong nước, dẫn đến việc giá cả hàng tiêu dùng tiếp tục tăng.
Kênh truyền dẫn gián tiếp ảnh hưởng đến tính cạnh tranh của hàng hóa trên thị trường quốc tế Khi đồng nội tệ giảm giá, cầu nội địa và cầu nước ngoài đối với hàng hóa sản xuất trong nước tăng lên Điều này khiến giá hàng hóa trong nước trở nên rẻ hơn, trong khi giá hàng nhập khẩu tăng, từ đó nâng cao sức cạnh tranh của các nhà sản xuất nội địa.
Tỷ giá tăng (đồng nội tệ giảm giá)
Tác động trực tiếp Tác động gián tiếp
Giá nhập khẩu hàng tƣ liệu sản xuất tăng
Giá nhập khẩu hàng tiêu dùng tăng
Chi phí sản xuất tăng
Cầu nội địa hàng sản xuất trong nước tăng (thay thế hàng nước ngoài)
Cầu nước ngoài hàng sản xuất trong nước tăng
Hàng hóa thay thế và hàng xuất khẩu trở nên đắt hơn do nội tệ mất giá, dẫn đến việc cầu xuất khẩu tăng và kéo theo sự gia tăng cầu lao động, tiền lương, và tổng cầu, từ đó gây ra lạm phát Tuy nhiên, tác động này chỉ diễn ra trong dài hạn do giá cả có tính "cứng nhắc" trong ngắn hạn, vì các hợp đồng nhập khẩu thường được ký trước khi giao hàng Thêm vào đó, tình trạng đô la hóa gia tăng trong nền kinh tế có thể khuếch đại hiệu ứng truyền dẫn này Ở một số nước Châu Mỹ La-Tinh và Châu Á, nhiều mặt hàng xa xỉ không giao dịch quốc tế nhưng thường được định giá bằng đô la, như bất động sản và ô tô Khi tỷ giá tăng, nội tệ mất giá, dẫn đến việc giá nội tệ của các hàng hóa này tăng lên, làm tăng cung tiền và là nguyên nhân khiến giá tiêu dùng gia tăng.
2.1.3 Các yếu tố vĩ mô tác động đến hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá hối đoái
Môi trường lạm phát là yếu tố quan trọng trong việc giải thích sự khác biệt về ERPT giữa các quốc gia Khi lạm phát trong nước thấp và ổn định, ERPT sẽ nhỏ hơn (Taylor 2000) Sức mạnh thị trường của các nhà nhập khẩu phụ thuộc vào kỳ vọng lạm phát và tính dai dẳng của biến động giá nhập khẩu Nếu kỳ vọng lạm phát thấp, nhà nhập khẩu sẽ chỉ chuyển dịch một phần nhỏ sự thay đổi tỷ giá vào giá nhập khẩu, dẫn đến ERPT giảm Ngược lại, nếu kỳ vọng lạm phát kéo dài, sức mạnh thị trường cao sẽ làm tăng ERPT Do đó, mối quan hệ giữa lạm phát và mức độ truyền dẫn tỷ giá là thuận chiều, nghĩa là quốc gia có lạm phát cao sẽ có ERPT cao hơn so với quốc gia có lạm phát thấp.
Giả thuyết của Taylor về mối quan hệ giữa lạm phát và ERPT đã được kiểm định bởi Choudhri và Hakura (2001), cho thấy kết luận tương tự Nhiều nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng ERPT giảm dần khi tình hình kinh tế vĩ mô ổn định hơn, cạnh tranh gia tăng và các công ty tập trung vào việc tối đa hóa thị phần Dubravko và Marc (2002) kết luận rằng ERPT đã giảm từ giữa những năm 90 ở các nước đang phát triển, nhờ vào điều kiện kinh tế vĩ mô ổn định và các cuộc cải cách cơ cấu gần đây Kiểm soát lạm phát, một mục tiêu của chính sách tiền tệ (CSTT), cho thấy mối liên hệ giữa lạm phát và mức truyền dẫn tỷ giá, cho thấy CSTT ảnh hưởng đến việc truyền dẫn thay đổi tỷ giá vào giá cả nội địa Gagnon và Ihrig (2004) cho rằng các quốc gia có CSTT kiểm soát lạm phát đáng tin cậy thường có mức truyền dẫn tỷ giá thấp hơn.
Ngoài lạm phát, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhiều yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến mức độ ERPT, bao gồm vị thế của đồng tiền, biến động tỷ giá, tính ổn định của tổng cầu và độ mở ngoại thương.
Vị thế của đồng tiền đóng vai trò quan trọng trong mức độ ERPT, ảnh hưởng đến lạm phát Một quốc gia có đồng tiền kém ổn định sẽ khiến các nhà nhập khẩu phải định giá hàng hóa nhập khẩu bằng ngoại tệ, dẫn đến sự truyền dẫn mạnh mẽ từ tỷ giá hối đoái sang giá nhập khẩu Ngược lại, quốc gia có đồng tiền ổn định sẽ cho phép doanh nghiệp định giá hàng hóa nhập khẩu theo đồng nội tệ, làm giảm sự truyền dẫn tỷ giá Nghiên cứu của Devereux và Engel khẳng định vai trò của vị thế đồng nội tệ trong việc giảm tác động của ERPT.
(2001) và Bacchetta và Van Wincoop (2003)
Biến động tỷ giá ảnh hưởng đến mức độ ERPT, bởi vì các nhà nhập khẩu thường ưu tiên điều chỉnh tỷ suất lợi nhuận thay vì giá cả.
Khi mức độ biến động tỷ giá thấp, các nhà nhập khẩu thường chấp nhận một phần lỗ để duy trì thị phần, dẫn đến mức độ ERPT thấp hơn Tuy nhiên, nếu sự biến động tỷ giá được kỳ vọng kéo dài, các nhà nhập khẩu sẽ điều chỉnh giá hàng hóa, làm tăng ERPT ở những quốc gia có biến động tỷ giá lâu dài Nghiên cứu của Pollard và Coughlin (2003) cùng với Meurers (2003) chỉ ra rằng ERPT gần như hoàn toàn trong dài hạn nếu biến động tỷ giá được dự đoán kéo dài, trong khi mức độ truyền dẫn thấp hơn nếu cú sốc tỷ giá chỉ tồn tại ngắn hạn Beirne và Bijsterbosch (2009) cũng lập luận rằng quốc gia có chế độ tỷ giá cố định có ERPT cao hơn so với quốc gia có chế độ tỷ giá thả nổi, do những thay đổi tỷ giá trong chế độ cố định mang tính lâu dài.
Tính ổn định của tổng cầu là yếu tố vĩ mô quan trọng ảnh hưởng đến độ lớn của ERPT Mann (1986) chỉ ra rằng mức độ ERPT thường thấp hơn ở những quốc gia có tổng cầu biến động mạnh Biến động tổng cầu kết hợp với sự thay đổi của tỷ giá tác động đến tỷ suất lợi nhuận của nhà nhập khẩu trong thị trường cạnh tranh không hoàn hảo Để duy trì giá cả ổn định và củng cố thị phần, nhà nhập khẩu có thể chấp nhận mức biên lợi nhuận thấp Do đó, khi xảy ra cú sốc tỷ giá, nhà nhập khẩu sẽ phải gánh chịu một phần thiệt hại, dẫn đến ảnh hưởng tương đối và làm giảm ERPT Nghiên cứu của An và Wang (2011) về ERPT trong giá nhập khẩu, giá sản xuất và giá tiêu dùng tại 9 quốc gia OECD cũng khẳng định mối tương quan ngược chiều giữa ERPT và biến động tổng cầu.
Độ mở ngoại thương, được đo bằng tỷ trọng xuất nhập khẩu so với GDP, ảnh hưởng đáng kể đến ERPT; khi độ mở càng lớn, ERPT cũng tăng theo (McCarthy 2000) Một nền kinh tế mở với quy mô nhập khẩu lớn hơn sẽ chuyển biến động tỷ giá vào giá trong nước nhiều hơn qua giá hàng nhập khẩu Tuy nhiên, Romer (1993) cho rằng trong dài hạn, độ mở nền kinh tế lại có mối tương quan ngược chiều với lạm phát Cụ thể, độ mở ngoại thương cao có thể dẫn đến xu hướng giảm giá trong nước do cạnh tranh, từ đó làm giảm ERPT Những quốc gia có độ mở ngoại thương cao thường có ERPT thấp, ít áp lực lên lạm phát, trong khi các quốc gia có độ mở thấp lại có ERPT cao, dễ gặp phải lạm phát bất ngờ.
Khảo lược nghiên cứu thực nghiệm về ERPT theo môi trường lạm phát
2.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm mẫu đa quốc gia
Devereux và Yetman (2008) đã áp dụng mô hình kinh tế vĩ mô theo trường phái Keynes để mô phỏng quá trình điều chỉnh giá của 144 quốc gia nhằm ước lượng hệ số truyền dẫn Nghiên cứu này được thực hiện trên cả các quốc gia có môi trường lạm phát thấp và cao, và phát hiện ra rằng có mối quan hệ dương cùng chiều nhưng phi tuyến tính giữa ERPT và tỷ lệ lạm phát trung bình của mỗi quốc gia Kết quả cho thấy rằng ERPT ở các quốc gia có lạm phát cao cao hơn so với các nước có lạm phát thấp, nhưng khi lạm phát gia tăng, tốc độ của ERPT lại giảm dần.
Campa và Goldberg (2002) đã nghiên cứu tác động của ERPT đến chỉ số giá nhập khẩu từ quý I/1975 đến quý IV/1999, sử dụng dữ liệu từ các quốc gia OECD và mô hình VECM Nghiên cứu chỉ ra rằng ERPT vào giá nhập khẩu thấp ở các quốc gia có tỷ lệ lạm phát thấp và biến động tỷ giá ổn định Trong dài hạn, tỷ lệ lạm phát trung bình không phải là yếu tố giải thích cho ERPT ở các nước OECD Tuy nhiên, khi phân chia thành các giai đoạn cụ thể, ERPT thấp hơn ở những quốc gia có lạm phát thấp Kết quả này phù hợp với quan điểm của Taylor (2000) rằng trong môi trường lạm phát thấp, nhà sản xuất chỉ chuyển giao một phần nhỏ chi phí vào giá hàng hóa Mặc dù tỷ lệ lạm phát có ý nghĩa thống kê trong ngắn hạn, nhưng ảnh hưởng của nó lên ERPT là thấp, với mức tăng 1% lạm phát chỉ làm tăng ERPT 0,23% Do đó, ERPT đang giảm dần theo thời gian, chủ yếu ở các quốc gia có tỷ lệ lạm phát thấp, không phải là đặc điểm chung của các nước OECD.
Choudhri và Hakura (2001) đã phân tích dữ liệu từ 71 quốc gia, bao gồm cả nước đang phát triển và nước công nghiệp trong giai đoạn 1979-2000, và phát hiện rằng mức độ truyền dẫn giá (ERPT) cao hơn trong môi trường lạm phát cao Họ phân loại lạm phát thành ba mức: thấp (dưới 10%), trung bình (từ 10% đến 30%) và cao (trên 30%) Nghiên cứu cho thấy có mối tương quan thuận chiều và có ý nghĩa thống kê 5% giữa ERPT và tỷ lệ lạm phát trung bình của các quốc gia qua các thời kỳ ngắn hạn, trung hạn và dài hạn Cụ thể, khi lạm phát tăng 10%, ERPT trong ngắn hạn gia tăng khoảng 0,05% và trong dài hạn tăng khoảng 0,06% Kết quả này cho thấy sự phụ thuộc của ERPT vào môi trường lạm phát cần được xem xét trong việc điều hành chính sách tiền tệ.
2.2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm cho mẫu một quốc gia Đối với các nền kinh tế phát triển nghiên cứu điển hình về vai trò của lạm phát đối với ERPT là của Taylor (2000) cho các doanh nghiệp tại Hoa Kỳ giai đoạn 1988-1999 Ông đã đƣa ra bằng chứng giải thích mối liên hệ giữa lạm phát và ERPT bằng mô hình định giá so le theo sức mạnh thị trường (Staggered Pricing Model with Market Power) bằng phương pháp tuyến tính Theo Taylor
Khi lạm phát ổn định ở mức thấp, doanh nghiệp thường định giá sản phẩm dựa trên kỳ vọng rằng giá sẽ không thay đổi nhiều Ngược lại, trong môi trường lạm phát cao, doanh nghiệp sẽ định giá sản phẩm cao hơn do dự đoán lạm phát sẽ tăng Nghiên cứu cho thấy ERPT thấp được ghi nhận vào thập niên 1990 ở các quốc gia có lạm phát thấp và ổn định, khẳng định mối tương quan thuận giữa môi trường lạm phát và ERPT Nhiều nghiên cứu sau này cũng đã kiểm định quan điểm của Taylor và xác nhận mối liên hệ tích cực giữa ERPT và mức lạm phát.
Gagnon và Ihrig (2004) đã chỉ ra sự sụt giảm của ERPT vào lạm phát ở nhiều nước phát triển từ những năm 1980 thông qua mô hình vĩ mô đơn giản và phương pháp hồi quy vectơ đơn biến Nghiên cứu cho thấy tác động mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê của ERPT đối với biến động lạm phát tại 20 nước công nghiệp Kết quả cho thấy lạm phát thấp và độ tin cậy của chính sách tiền tệ là những yếu tố quan trọng giúp giảm ERPT vào lạm phát, vì khi doanh nghiệp kỳ vọng chính sách tiền tệ sẽ kiểm soát lạm phát ổn định, họ thường ít thay đổi giá trước cú sốc tỷ giá.
Nghiên cứu của Junttila và Korhonen (2012) ước lượng tác động của ERPT đến giá nhập khẩu dựa trên dữ liệu của 9 quốc gia phát triển thuộc OECD, bao gồm Mỹ, Ý, Đức, Canada, Anh, Thụy Sỹ, Đan Mạch, Tây Ban Nha và Úc từ năm 1975 đến 2009 Bài nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy ngưỡng (TAR) cho hầu hết các quốc gia, trong khi sử dụng hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR) cho Ý, Anh và Thụy Điển, cùng hồi quy chuyển tiếp trơn (LSTAR) cho Đan Mạch Kết quả cho thấy ERPT phụ thuộc vào môi trường lạm phát của các quốc gia nhập khẩu, với mức ngưỡng lạm phát trung bình là 2,92%/năm Khi tỷ lệ lạm phát dưới ngưỡng này, không có ERPT đến chỉ số giá nhập khẩu, nhưng khi tỷ lệ lạm phát vượt ngưỡng, ERPT đến chỉ số giá nhập khẩu trở nên rõ ràng với hệ số truyền dẫn là 0,71.
Nghiên cứu của Shintani và cộng sự (2013) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa ERPT và lạm phát là phi tuyến tính, sử dụng mô hình vectơ tự hồi quy chuyển đổi trơn (STAR) với hàm chuyển đổi hình chữ U Dựa trên dữ liệu chỉ số giá tiêu dùng tại Hoa Kỳ từ tháng 1/1975 đến 12/2007, kết quả cho thấy ERPT giảm trong thập niên 1980 và 1990 liên quan đến môi trường lạm phát thấp Đối với các nền kinh tế đang phát triển, các ngưỡng lạm phát thường lớn hơn so với các nền kinh tế phát triển Alvarez và các cộng sự (2016) đã nghiên cứu dữ liệu Argentina từ năm 1988-1997 bằng mô hình chi phí điều chỉnh lại giá (Menu Cost Model) và phát hiện rằng biến động tỷ giá không có ý nghĩa với lạm phát trong môi trường lạm phát thấp, nhưng có hệ số truyền dẫn từ 1/2 đến 2/3 trong môi trường lạm phát cao, với tỷ lệ lạm phát hàng năm dưới 10% được coi là thấp và từ 10% trở lên là cao.
Aleem và Lahiani (2014) đã nghiên cứu hiện tượng ERPT phi tuyến tại Mexico từ tháng 1/1994 đến tháng 11/2009, sử dụng mô hình TVAR để xác định ngưỡng lạm phát Kết quả cho thấy hệ số truyền dẫn của ERPT thay đổi tùy theo mức độ lạm phát: cao trong môi trường lạm phát cao (tỷ lệ lạm phát > 0,783%/tháng), thấp trong môi trường lạm phát thấp (tỷ lệ lạm phát < 0,167%/tháng) và ở mức trung bình khi tỷ lệ lạm phát nằm trong khoảng từ 0,167%/tháng đến 0,783%/tháng.
2.2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam Ở Việt Nam, ERPT vẫn luôn là đề tài thu hút khá nhiều nhà nghiên cứu Các bài nghiên cứu sử dụng các phương pháp khác nhau VAR, SVAR, VECM,…trong thời kỳ khác nhau, kết quả đều cho thấy mức độ truyền dẫn vào chỉ số giá tiêu dùng là không hoàn toàn (Võ Văn Minh 2009, Nguyễn Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường 2013, Phạm Thị Tuyết Trinh 2013)
Võ Văn Minh (2009) sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu tác động ERPT vào lạm phát ở Việt Nam giai đoạn từ tháng 1/2001 đến tháng 2/2007 với
Một nghiên cứu với 73 quan sát cho thấy, việc giảm giá VND ảnh hưởng không hoàn toàn đến giá nhập khẩu và giá tiêu dùng Kết quả chỉ ra rằng tác động của tỷ giá hối đoái đến giá tiêu dùng (ERPT) nhỏ và diễn ra chậm hơn so với giá nhập khẩu Cụ thể, tác động ERPT đến chỉ số giá nhập khẩu sau 6 tháng là 1,04 và sau 1 năm là 0,21, trong khi đó, tác động đến chỉ số giá tiêu dùng trong 4 tháng đầu là âm và chỉ đạt 0,13 sau 1 năm Như vậy, tác giả đề xuất cần có sự linh hoạt hơn trong cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái, chẳng hạn như cho phép biến động biên độ tỷ giá lớn hơn.
Nghiên cứu của Nguyễn Đình Minh Anh và cộng sự (2010) về tác động của ERPT vào lạm phát Việt Nam từ năm 2005 đến 2009 cho thấy hệ số ERPT ở mức 0,07 sau 2 tháng, với tác động của cú sốc tỷ giá hoàn toàn biến mất trong tháng thứ ba Phân tích phân rã phương sai và hàm phản ứng xung chỉ ra rằng cung tiền có vai trò quan trọng trong biến động lạm phát, trong khi lãi suất được xác định là công cụ hiệu quả để kiểm soát lạm phát tại Việt Nam.
Trần Văn Hùng (2015) đã phân chia giai đoạn nghiên cứu hàng tháng từ 2002 đến 2014 thành hai giai đoạn nhỏ, lấy thời điểm Việt Nam gia nhập WTO làm mốc Ông sử dụng mô hình VAR để ước lượng tác động của cú sốc tỷ giá đến lạm phát Kết quả cho thấy rằng ERPT vào lạm phát tăng mạnh và nhạy hơn với tỷ giá trong giai đoạn sau khi gia nhập WTO so với trước đó.
Phạm Thành Chung (2015) đã nghiên cứu tác động của ERPT đến lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn 1995-2012 bằng mô hình STAR Kết quả cho thấy mức độ ERPT tăng lên khi lạm phát gia tăng, và ngược lại Cụ thể, ERPT bắt đầu hình thành khi lạm phát tăng 1 đơn vị và đạt gần 1 khi lạm phát tăng từ 2,5 đến 4 đơn vị.
Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Thị Ngọc Trang (2015) đã nghiên cứu ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đối với chỉ số giá nội địa trong bối cảnh lạm phát từ tháng 1/2000 đến 12/2014 Sử dụng mô hình TVAR, nhóm tác giả xác định hai ngưỡng lạm phát là 0,1595%/tháng và 0,3395%/tháng Khi lạm phát dưới ngưỡng 0,3395%, sự thay đổi gần như không đáng kể, nhưng khi vượt qua ngưỡng này, lạm phát tăng mạnh trước khi trở về mức cân bằng Tuy nhiên, kết quả đo lường phản ứng xung trong nghiên cứu đã đặt ra một số tranh luận về ý nghĩa thống kê.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu TVAR
Mô hình TVAR là sự mở rộng đa biến của mô hình TAR, một dạng hồi quy ngưỡng đơn biến được giới thiệu bởi Tong vào năm 1978 TVAR giúp giải thích tính phi tuyến tính thông qua việc chuyển đổi chế độ và tác động bất cân xứng từ các cú sốc.
Mô hình ngưỡng chia chuỗi thời gian được áp dụng trong các chế độ khác nhau, trong đó mỗi chế độ được mô tả bằng mô hình tuyến tính Cụ thể, mô hình TVAR với q chế độ và độ trễ p cho mỗi chế độ có dạng như sau: \( y_{t} = \sum_{i=1}^{q} d_{i} \sum_{j=1}^{p} \beta_{ij} y_{t-j} + \epsilon_{t} \).
Trong mô hình (3.1), Y t và it (với i = 1, q) là các vectơ m x1, trong đó Y t đại diện cho vectơ của m biến nội sinh Sai số it không có sự tự tương quan, có giá trị trung bình bằng 0 và sở hữu ma trận hiệp phương sai xác định dương.
Trong mô hình này, với i = 1, ,q, mỗi chế độ i được xác định bởi vectơ các hằng số i có kích thước m x 1 Ma trận hệ số ij có kích thước m x m, với i từ 1 đến q và j từ 1 đến p, thể hiện độ trễ của từng chế độ Thêm vào đó, ma trận hệ số i có kích thước m x n cũng đóng vai trò quan trọng trong việc mô tả mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.
Kt là vectơ nx1 của biến ngoại sinh và c i 1 và c i là giá trị ngƣỡng ở chế độ thứ i-1 và i
Hàm chỉ số I(.) sẽ trả về giá trị 1 khi hệ thống đang ở chế độ thứ i, và giá trị 0 khi không Biến ngưỡng zt d quyết định chế độ hoạt động của hệ thống, trong đó d là tham số trễ của biến ngưỡng Các ma trận hệ số ij cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mối quan hệ giữa các chế độ.
Biến ngưỡng zt d có thể là biến nội sinh hoặc ngoại sinh, và nghiên cứu này sẽ giải thích tính phi tuyến tính với biến ngưỡng là biến nội sinh, giả định độ trễ của các chế độ là bằng nhau, tương tự như các nghiên cứu trước đây Do tính phức tạp của mô hình TVAR 3 ngưỡng, hầu hết các nghiên cứu chỉ thực hiện từ 1 đến 2 ngưỡng Vì vậy, nghiên cứu sẽ ước lượng mô hình TVAR với 2 và 3 chế độ để chọn ra mô hình phù hợp cho nghiên cứu tại Việt Nam, nhằm phân tích tác động của ERPT với ngưỡng lạm phát tại đây.
Koester (2011) Mô hình TVAR 1 ngƣỡng (TVAR hai chế độ) có dạng nhƣ (3.2):
Trong đó, Y t là vectơ cột 4x1 bao gồm lạm phát (CPI), độ lệch sản lƣợng
(YGAP), tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER) và cung tiền (M2),
Yt được xác định bởi các yếu tố CPI, YGAP, NEER và M2, với ma trận hệ số 4x4 cho chế độ 1 và 2 X t là vectơ 4x1 bao gồm các phần dư có trung bình 0, cùng với ma trận hiệp phương sai e Các giá trị ngưỡng z* và tham số độ trễ d được sử dụng để phân tích biến ngưỡng z t d , trong đó hàm chỉ số I(.) nhận giá trị 1 nếu điều kiện được thỏa mãn, ngược lại nhận giá trị 0 Nghiên cứu này tập trung vào biến lạm phát theo nghiên cứu của Aleem và Lahiani (2014).
Các biến trong vectơ Y t được chọn tương tự nghiên cứu của Aleem và
Lahiani (2014) cho rằng Mexico là một nước đang phát triển, trong đó CPI đại diện cho lạm phát của nền kinh tế YGAP phản ánh tổng cầu và cú sốc của tổng cầu được thể hiện qua sự gia tăng trong độ lệch sản lượng, với mối quan hệ ngược chiều giữa YGAP và ERPT; tổng cầu càng biến động thì ERPT càng thấp NEER, tỷ giá danh nghĩa đa phương giữa Việt Nam và các đối tác thương mại, được kỳ vọng có mối quan hệ thuận chiều với lạm phát và tác động mạnh hơn trong môi trường lạm phát cao M2, đại diện cho chính sách tiền tệ tại Việt Nam, được xem là công cụ trung gian có ảnh hưởng đến ERPT; nghiên cứu của Nguyễn Đình Minh Anh và cộng sự (2010) chỉ ra rằng cung tiền M2 là nguyên nhân dẫn đến lạm phát cao trong những năm gần đây, do đó kỳ vọng M2 có tác động cùng chiều đến CPI.
Mô hình TVAR 2 ngƣỡng (TVAR ba chế độ) có dạng (3.3): t t t d t t d t t d t
Với z 1 và z 2 là hai ngƣỡng của mô hình TVAR ba chế độ, các tham số còn lại tương tự như mô hình (3.2)
Theo Khan (2015), mô hình TVAR bậc p được ước lượng dựa trên các tiêu chuẩn tương tự như trong ước lượng mô hình VAR tuyến tính Để đảm bảo các chuỗi thời gian trong mô hình TVAR là ổn định và dừng, nghiệm của phương trình đặc trưng của VAR cần nằm trong đường tròn đơn vị.
Mô hình TVAR được nghiên cứu vì ba lý do chính Đầu tiên, nó đơn giản trong việc giải thích tính phi tuyến tính, cho phép phân tích phản ứng bất đối xứng trước các cú sốc và sự tồn tại của nhiều điểm cân bằng, với tác động của cú sốc phụ thuộc vào độ lớn và hướng của chúng Thứ hai, trong mô hình TVAR, biến trong mỗi chế độ có thể là biến nội sinh, cho phép chuyển đổi chế độ xảy ra sau cú sốc với từng biến Cuối cùng, việc ước lượng mô hình TVAR dễ dàng nhờ phương pháp OLS, mặc dù vẫn giả định về tính phi tuyến tính và phản ứng xung bất đối xứng.
Các biến số và số liệu nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 12/2007 đến tháng 12/2015 với tổng số 97 quan sát, nhằm phân tích các biến trong mô hình Giai đoạn này được chọn vì ba lý do chính: Thứ nhất, nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, dẫn đến tình trạng bất ổn vĩ mô và lạm phát biến động Thứ hai, Việt Nam gia nhập WTO năm 2007 và ký kết nhiều hiệp định thương mại tự do, làm gia tăng độ mở ngoại thương và gây ra biến động tỷ giá Thứ ba, các chuỗi số liệu thời gian có tần suất cao (tháng) và liên tục dễ dàng được thu thập trong giai đoạn này.
Lạm phát nền kinh tế được đo bằng chỉ số giá tiêu dùng (CPI), với dữ liệu hàng tháng được thu thập từ nguồn Thống kê tài chính quốc tế (IFS) theo năm gốc 2010 Sau khi điều chỉnh yếu tố mùa, tác giả sử dụng logarit cơ số tự nhiên của CPI để đảm bảo chuỗi số liệu gần với phân phối chuẩn Các biến trong mô hình cũng được áp dụng logarit cơ số tự nhiên CPI là chỉ số quan trọng cho các nhà phân tích tài chính và nhà hoạch định chính sách trong việc xác định xu hướng giá cả, đồng thời là chỉ báo tốt nhất cho tiến trình lạm phát của nền kinh tế (Briere và Signori 2012).
3.2.2 Độ lệch sản lƣợng Độ lệch sản lượng (YGAP) được tính theo phương pháp là chênh lệch giữa logarit cơ số tự nhiên của sản xuất công nghiệp thực tế đƣợc sản xuất trong một thời kỳ nhất định so với logarit cơ số tự nhiên của sản xuất công nghiệp tiềm năng của một nền kinh tế theo công thức (3.4) (Kamin 1996) Sản xuất công nghiệp tiềm năng (IP P ) bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) có thông số 1600 Sau đó, chuỗi số liệu IP đƣợc điều chỉnh yếu tố mùa và lấy logarit cơ số tự nhiên t t P
YGAP (ln(IP ) ln(IP )) (3.4)
Nghiên cứu sử dụng số liệu chỉ số sản xuất công nghiệp từ tháng 12 năm
Từ năm 2007 đến tháng 12 năm 2012, chỉ số sản xuất công nghiệp được tính dựa trên năm gốc 2005, trong khi chỉ số từ tháng 1 năm 2013 đến tháng 12 năm 2015 được so sánh theo năm gốc 2010, theo công bố của Tổng cục Thống kê (GSO 2016) Để điều chỉnh chỉ số sản xuất công nghiệp từ năm gốc 2005 sang năm gốc 2010, nghiên cứu đã tuân thủ hướng dẫn của Thông tư 02/2012/TT-BKHDT.
Giá trị sản xuất công nghiệp năm báo cáo theo giá so sánh năm gốc 2010
(GTSXCN ) đƣợc tính theo công thức nhƣ sau:
GTSXCN Theo đó, số liệu IP đƣợc điều chỉnh năm gốc 2005 về 2010 theo công thức (3.5)
3.2.3 Tỷ giá danh nghĩa đa phương
Tỷ giá danh nghĩa đa phương của Việt Nam được xác định dựa trên tỷ giá song phương với 17 quốc gia, bao gồm Nga, Canada, Brazil, Úc, Hồng Kông, Nhật Bản, Hàn Quốc, Singapore, Thụy Sỹ, Anh, Mỹ, Trung Quốc, Indonesia, Ấn Độ, Malaysia, Philippines và Thái Lan Những quốc gia này được lựa chọn vì có tổng giá trị thương mại lớn nhất với Việt Nam.
Giá trị của chỉ tiêu kỳ báo cáo theo giá năm gốc 2010
Giá trị của chỉ tiêu kỳ báo cáo theo giá năm gốc 1994
Hệ số chuyển năm gốc 1994 sang năm gốc 2010 của chỉ tiêu
Trong năm báo cáo, giá trị sản xuất theo giá hiện hành cho thấy chỉ số giá bán sản phẩm của các nhà sản xuất hàng công nghiệp so với năm gốc 2010 Việt Nam, với hơn 80% tổng kim ngạch xuất nhập khẩu hàng năm, đã có đầy đủ số liệu trong giai đoạn quan sát từ 2008 đến 2015.
NEER được tính theo phương pháp trung bình hình học (GM) theo công thức (3.6) sau đó điều chỉnh mùa vụ và lấy logarit cơ số tự nhiên Phương pháp
GM xem việc điều chỉnh giá lên hoặc xuống là một yếu tố đối xứng, giúp nắm bắt xu hướng thay đổi của NEER Phương pháp này cũng được IMF áp dụng để tính toán NEER cho nhiều quốc gia trong hệ thống IFS.
Tỷ giá danh nghĩa song phương giữa VND và các đồng tiền nước i (i=1,2,…,17) tại thời điểm t được ký hiệu là e_it, trong đó tỷ giá này thể hiện số VND so với một đơn vị tiền tệ nước i Tỷ trọng của đồng tiền nước i tại thời điểm t, ký hiệu là ω_i, tương ứng với tỷ trọng thương mại của nước i trong tổng kim ngạch thương mại với 17 đối tác của Việt Nam Chỉ số NEER được tính với năm 2010 là năm gốc, với NEER = 100 tại năm này Trong nghiên cứu, tỷ giá được yết theo kiểu trực tiếp, do đó, khi NEER tăng, giá trị đồng nội tệ (VND) sẽ mất giá danh nghĩa và ngược lại.
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn để tính toán NEER, bao gồm: (i) tỷ giá danh nghĩa song phương với USD của Việt Nam theo trung bình kỳ từ IFS; (ii) tỷ giá danh nghĩa song phương với USD của các quốc gia đối tác thương mại cũng theo trung bình kỳ từ IFS; và (iii) tỷ trọng thương mại dựa trên giá trị xuất khẩu và nhập khẩu hàng tháng của các đối tác thương mại, được thu thập từ nguồn thống kê thương mại (DOTS) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
Cung tiền mở rộng M2, được thu thập từ nguồn IFS và điều chỉnh mùa vụ, là một chỉ số quan trọng trong việc hỗ trợ điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Theo Tô Kim Ngọc và Lê Thị Tuấn Nghĩa (2012), M2 thường được sử dụng như một mục tiêu trung gian trong các nghiên cứu về chính sách tiền tệ tại Việt Nam, như đã chỉ ra bởi Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011).
Bảng 3.1 tóm tắt lại các tính toán và nguồn số liệu của các biến số sử dụng trong mô hình (3.2) và mô hình (3.3)
Bảng 3 1 Biến số, cách tính và nguồn số liệu
Biến đại diện/ Cách tính toán Nguồn số liệu
Tỷ lệ lạm phát CPI Chỉ số giá tiêu dùng ở dạng logarit cơ số tự nhiên
CPI đƣợc lấy từ IFS Độ lệch sản lƣợng YGAP Tính theo công thức (3.4) IIP đƣợc lấy từ
Tỷ giá danh nghĩa đa phương NEER Tính theo công thức (3.6)
Tỷ giá đƣợc lấy từ IFS, tỷ trọng thương mại lấy từ DOTS
Cung tiền M2 Cung tiền M2 ở dạng logarit cơ số tự nhiên
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Phương pháp phân tích và ước lượng
3.3.1 Phương pháp đồ thị mô tả số liệu
Phương pháp mô tả bằng đồ thị rất hữu ích trong việc phân tích đặc điểm của số liệu nghiên cứu, đồng thời giúp nhận diện các yếu tố mùa một cách rõ ràng.
Yếu tố mùa là thành phần lặp lại theo thời gian, ảnh hưởng đến kết quả ước lượng của mô hình Mặc dù không tác động đến phương pháp ước lượng, yếu tố mùa có thể làm mờ xu hướng giữa các biến số Do đó, việc điều chỉnh yếu tố mùa là cần thiết để cải thiện độ chính xác của các kết quả phân tích.
Hình 3 1 Các chuỗi số liệu sử dụng trong mô hình
Nguồn: Tính toán từ số liệu nghiên cứu
Hình 3.1 minh họa rằng YGAP là chuỗi số liệu bị ảnh hưởng bởi yếu tố mùa vụ, với sự biến động (tăng/giảm) theo từng tháng Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp Census X-13 để tách yếu tố mùa, từ đó tạo ra chuỗi số liệu mới cho YGAP như thể hiện trong Hình 3.2.
Hình 3 2 Chuỗi số liệu YGAP đã loại bỏ yếu tố mùa
Ghi chú: _D11: đã hiệu chỉnh yếu tố mùa (seasonally adjusted)
Nguồn: Tính toán từ số liệu nghiên cứu
3.3.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu
Tính dừng của chuỗi số liệu thời gian là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến phương pháp ước lượng, đặc biệt là ước lượng bình phương tối thiểu thông thường (OLS) Để đảm bảo tính chính xác trong ước lượng OLS, các chuỗi số liệu cần phải dừng ở bậc sử dụng Nếu chuỗi số liệu không dừng, giả định về phân phối chuẩn của OLS sẽ không được thỏa mãn, dẫn đến việc kiểm định ý nghĩa của hệ số ước lượng, như kiểm định t và kiểm định F, sẽ không còn hiệu lực Kết quả là, mô hình ước lượng bằng OLS sẽ không mang lại ý nghĩa thống kê đáng tin cậy.
Một chuỗi thời gian được coi là dừng khi các chỉ số như giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai không thay đổi theo thời gian (Gujarati 2003) Nghiên cứu này sử dụng kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) và kiểm định PP (Phillips-Perron) để kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu gốc trong mô hình Kết quả cho thấy chỉ có chuỗi YGAP_D11 là dừng tại bậc gốc, trong khi các chuỗi LCPI, LNEER và LM2 đều không dừng tại bậc gốc, với giá trị kiểm định tuyệt đối nhỏ hơn giá trị bác bỏ.
Bảng 3 2 Kết quả kiểm định ADF và PP các biến ở bậc gốc
Biến số Giá trị thống kê theo ADF
Giá trị bác bỏ mức ý nghĩa 1%
Giá trị thống kê theo PP
Giá trị bác bỏ mức ý nghĩa 1%
Ghi chú: * mức ý nghĩa 10%, ** mức ý nghĩa 5%, *** mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp
Do các chuỗi thời gian gốc LCPI, LNEER, LM2 chưa dừng, tác giả đã kiểm tra tính dừng của chúng với sai phân bậc 1 Kết quả từ Bảng 3.3 và Bảng 3.4 cho thấy cả hai phương pháp kiểm định đều cho kết quả tương tự, ngoại trừ YGAP dừng tại bậc gốc Các chuỗi dữ liệu CPI, NEER, M2 đều dừng tại sai phân bậc 1, vì trị tuyệt đối của giá trị kiểm định lớn hơn trị tuyệt đối của giá trị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1% Việc các chuỗi này dừng lại cho phép ước lượng mô hình bằng phương pháp OLS, và với đặc điểm dừng của các chuỗi số liệu, mô hình TVAR cũng là một lựa chọn phù hợp để ước lượng.
Bảng 3 3 Kết quả kiểm định ADF và PP các biến ở sai phân bậc 1
Biến số Giá trị thống kê theo ADF
Giá trị bác bỏ mức ý nghĩa 1%
Giá trị thống kê theo PP
Giá trị bác bỏ mức ý nghĩa 1%
Ghi chú: * mức ý nghĩa 10%, ** mức ý nghĩa 5%, ***mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp
3.3.3 Xác định độ trễ tối ƣu của mô hình VAR
Mô hình tự hồi quy theo vectơ (mô hình VAR cấp p) có dạng nhƣ (3.7) p t i 1 i t i t (3.7)
Trong đó, Y t là vectơ các biến nội sinh, c là vectơ của hằng số,
i là ma trận của các hệ số tự hồi qui, t là vectơ của phần dƣ, p là độ dài của trễ
Việc xác định độ trễ tối ưu cho mô hình VAR được thực hiện dựa trên các tiêu chuẩn quan trọng như tiêu chuẩn LR, sai số dự báo cuối cùng (FPE), tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn Schwarz (SC) và tiêu chuẩn Hannan-Quinn.
Nghiên cứu tiến hành kiểm định độ phù hợp của các độ trễ trong mô hình VAR thông qua kiểm định VAR Lag Exclusion Wald Đồng thời, kiểm định LM được sử dụng để kiểm tra sự tương quan chuỗi của phần dư, nhằm đảm bảo rằng phần dư không có hiện tượng tự tương quan tại độ trễ tối ưu Cuối cùng, tính ổn định của mô hình VAR cũng được đánh giá với độ trễ tối ưu.
3.3.4 Phương pháp ước lượng mô hình TVAR
Theo Hansen (1997), để ước lượng các ma trận hệ số cho mô hình TVAR 1 ngưỡng và 2 ngưỡng, phương pháp bình phương tối thiểu thông thường OLS được áp dụng cho từng chế độ Với giá trị ngưỡng đã biết, ước lượng của các ma trận hệ số ψ lần lượt cho mỗi chế độ i=1,2,3 được thực hiện.
, với sai số ngẫu nhiên là t(i) t t e ( ) z y X (z) (i) (z), và phương sai của phần dư
t là tổng các quan sát ở chế độ (i) và T (i) là số quan sát ở chế độ thứ (i) với 4 biến nội sinh trong mô hình
Theo Stigler (2010), giá trị ngƣỡng đƣợc xác định theo (3.8): z C z* arg min SSR(z) (3.8)
Trong nghiên cứu này, với i = 1, …, q, chúng tôi xác định argmin (đối số làm tối thiểu) của hàm (3.8), trong đó SSR(z) là tổng bình phương phần dư của các chế độ Theo nghiên cứu, giá trị q có thể là 2 hoặc 3 chế độ.
Giá trị ngưỡng của biến ngưỡng trong mô hình TVAR được chọn từ các giá trị khả thi trong phạm vi điểm lưới (C) Các giá trị này được thiết lập ban đầu để đảm bảo có đủ số liệu quan sát trong mỗi chế độ, từ đó giúp ước lượng chính xác các tham số hồi quy Phạm vi C được xác định theo công thức (3.9).
Trong bài viết này, các giá trị của biến ngưỡng z được ký hiệu là z(0), z(1), , z(n-1) và được sắp xếp theo thứ tự tăng dần, với n là tổng số quan sát của biến ngưỡng Số quan sát tối thiểu trong mỗi chế độ được ký hiệu là π0, thường được lựa chọn là 0,15 (theo Hansen 1996) hoặc 0,10.
Nghiên cứu lựa chọn giá trị 0 là 0,15 để phù hợp với số liệu trong bài viết Để xác định mô hình TVAR 1 ngưỡng hoặc 2 ngưỡng cho Việt Nam, cần kiểm định tính ổn định và dừng của mô hình VAR trước khi xác định ngưỡng và tham số của biến ngưỡng Theo Chen (1995), ngưỡng và tham số sẽ được xác định trong quá trình ước lượng mô hình TVAR, với giả định rằng biến ngưỡng z t d đã biết và tham số trễ không vượt quá độ trễ của các chuỗi thời gian (d p) Tham số trễ d sẽ là số nguyên dương trong khoảng {1, 2, , p}, với p được xác định theo bậc trễ của VAR Giá trị tối ưu của tham số trễ d sẽ được chọn dựa trên phương sai tối thiểu của phần dư, theo công thức (3.8) và (3.10).
Nghiên cứu sẽ tiến hành (i-1)p lần hồi quy để xác định giá trị ngưỡng và độ trễ phù hợp của biến ngưỡng trong mô hình TVAR, với D={1, 2, , p} và (i-1) là số ngưỡng của mô hình.
3.3.5 Kiểm định tính phi tuyến
Kiểm định phi tuyến tính là bước quan trọng trước khi ước lượng mô hình phi tuyến để đảm bảo tính phù hợp của dữ liệu quan sát Nghiên cứu này thực hiện kiểm định tính phi tuyến cho mô hình TVAR so với mô hình VAR, với lạm phát được xác định là biến ngưỡng Điểm ngưỡng này là nơi mà ERPT chuyển từ có ý nghĩa thống kê sang không có ý nghĩa thống kê, hoặc ngược lại.
