GIỚI THIỆU
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn này nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái thực đến sản lượng và lạm phát tại Việt Nam, nhằm trả lời câu hỏi liệu tỷ giá hối đoái thực có ảnh hưởng đến hai yếu tố này hay không Nếu có, nghiên cứu sẽ làm rõ cách thức mà tỷ giá hối đoái thực tác động đến sản lượng và lạm phát trong nền kinh tế Việt Nam.
1.3.Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
- Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng;
- Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát.
Mẫu được chọn bao gồm 98 quan sát từ tháng 01 năm 2005 đến tháng 02 năm 2013 ở Việt Nam.
Nghiên cứu này áp dụng mô hình tự hồi quy vectơ (VAR) nhằm phân tích mối quan hệ nhân quả giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng, cũng như giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát tại Việt Nam.
Bài viết này tập trung vào việc ước lượng hàm phản ứng đẩy (IRF) và phân tích phương sai để hiểu cách các biến sản lượng và lạm phát phản ứng trước cú sốc phá giá tiền tệ Nghiên cứu sẽ chỉ ra tỷ lệ thay đổi trong sản lượng và lạm phát, đồng thời giải thích những biến động này từ cú sốc phá giá, giúp làm rõ mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế.
Tác giả áp dụng mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM) để phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng, cũng như giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát trong dài hạn.
Tác giả đã sử dụng số liệu trong luận văn từ các nguồn dữ liệu sau: Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), nguồn Blomberg Terminal.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng mô hình tự hồi quy vectơ (VAR) nhằm phân tích mối quan hệ nhân quả giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng, cũng như giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát tại Việt Nam.
Hàm phản ứng đẩy (IRF) được ước lượng và phân tích phương sai nhằm xác định cách thức các biến sản lượng và lạm phát phản ứng trước cú sốc phá giá tiền tệ Nghiên cứu này cũng chỉ ra tỷ lệ thay đổi trong sản lượng và lạm phát được giải thích từ cú sốc phá giá, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tác động của biến động tiền tệ đối với nền kinh tế.
Tác giả áp dụng mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM) để phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và sản lượng, cũng như giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát trong dài hạn.
Dữ liệu nghiên cứu
Tác giả đã sử dụng số liệu trong luận văn từ các nguồn dữ liệu sau: Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), nguồn Blomberg Terminal.
Bố cục của luận văn
Bài nghiên cứu được chia thành 5 phần chính, bao gồm tóm tắt, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục Mỗi phần đều có nội dung cụ thể, đóng góp vào tổng thể của nghiên cứu.
- Phần 1: Giới thiệu tổng quan các nội dung chính của luận văn và trình bày lý do thực hiện nghiên cứu này.
Phần 2 của bài viết trình bày cơ sở lý thuyết về tác động của tỷ giá hối đoái thực đối với sản lượng và lạm phát Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái thực có ảnh hưởng đáng kể đến sản lượng kinh tế, khi thay đổi tỷ giá có thể kích thích hoặc kìm hãm sản xuất Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây đã xác nhận mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát, cho thấy rằng biến động tỷ giá có thể dẫn đến sự thay đổi trong mức giá chung của nền kinh tế Những phát hiện này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà tỷ giá hối đoái thực có thể tác động đến nền kinh tế vĩ mô.
- Phần 3 gồm hai phần: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu thực nghiệm Từ đó, xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp.
- Phần 4: Phân tích kết quả nghiên cứu thực nghiệm sau khi chạy mô hình.
- Phần 5 : Những kết luận chính và đề xuất những khuyến nghị dựa trên các kết quả nghiên cứu chính.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU T RƯỚC ĐÂY
Lý thuyết ngang giá sức mua
Lý thuyết ngang giá sức mua là một trong những lý thuyết nổi bật và gây tranh cãi trong lĩnh vực tài chính quốc tế, nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá hối đoái.
Ngang giá sức mua là lý thuyết do Gustav Cassel phát triển vào năm 1920, nhằm điều chỉnh tỷ giá hối đoái giữa hai tiền tệ để cân bằng sức mua của chúng Lý thuyết này dựa trên quy luật giá cả, cho rằng trong một thị trường hiệu quả, mỗi loại hàng hóa chỉ có một mức giá duy nhất Nếu một đơn vị tiền tệ có thể mua một rổ hàng hóa nhất định tại quốc gia của nó, thì khi quy đổi sang ngoại tệ theo tỷ giá hiện hành, số tiền đó cũng nên mua được rổ hàng hóa tương đương ở nước ngoài, từ đó xác lập sự ngang giá trong sức mua giữa hai đồng tiền.
2.1.1 Hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối
Hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối cho rằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa hai đồng tiền phải tương ứng với tỷ lệ tổng mức giá cả của hai quốc gia Điều này có nghĩa là khi quy đổi tiền tệ của một quốc gia qua tỷ giá danh nghĩa, sức mua của nó sẽ tương đương với sức mua của tiền tệ ở quốc gia còn lại.
Công thức tính ngang giá sức mua tuyệt đối như sau:
S(PPP) là tỷ lệ trao đổi giữa đồng tiền 1 và đồng tiền 2
P1, P2 lần lượt là giá trị của rổ hàng hóa tại quốc gia 1 và 2 được đo lường vào cùng một thời điểm.
2.1.2 Hình thức ngang giá sức mua tương đối:
Hình thức này giải thích cho khả năng bất hoàn hảo của thị trường như chi phí vận chuyển, thuế quan và hạn ngạch.
Lý thuyết ngang giá sức mua tương đối cho rằng tỷ giá hối đoái sẽ thay đổi để duy trì sự ngang giá trong sức mua, đặc biệt khi có sự chênh lệch giữa lạm phát trong nước và lạm phát nước ngoài.
(1 + If)(1 + ef) = (1 + Ih) Trong đó:
Ih: tỷ lệ lạm phát trong nước
If: tỷ lệ lạm phát nước ngoài ef: phần trăm thay đổi giá trị của đồng ngoại tệ
Việc tính toán ngang giá sức mua giữa các quốc gia rất phức tạp do sự khác biệt lớn về mức giá, đặc biệt là trong giá thực phẩm, nhà ở và dịch vụ giải trí Thói quen tiêu dùng của người dân ở mỗi quốc gia cũng khác nhau, dẫn đến sự khác biệt trong các giỏ hàng hóa so sánh Do đó, việc so sánh giá cả thông qua chỉ số giá cả là cần thiết, nhưng việc này gặp khó khăn do hàng hóa trên thị trường cũng rất đa dạng giữa các nước.
Tỷ giá hối đoái thực
Khi ngang giá sức mua tồn tại, giá cả hàng hóa trong nước và giá cả hàng hóa nước ngoài sẽ tương đương nếu quy đổi theo một đồng tiền chung, được gọi là tỷ giá theo ngang giá sức mua (PPP) Tỷ giá này phản ánh mức giá cân bằng giữa sức mua trong nước và nước ngoài Nếu tỷ giá hối đoái danh nghĩa không bằng tỷ giá hối đoái theo PPP, điều này cho thấy sự khác biệt về sức mua hàng hóa và sức cạnh tranh giữa hai quốc gia Chính phủ sử dụng sự chênh lệch giữa tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá PPP để quản lý cán cân tài khoản vãng lai, trong đó tỷ giá thực là một chỉ số quan trọng.
Tỷ giá hối đoái thực là chỉ số phản ánh tỷ giá danh nghĩa đã được điều chỉnh theo lạm phát trong nước và quốc tế, đo lường sức mua của ngoại tệ so với nội tệ Bài nghiên cứu sử dụng tỷ giá thực song phương để so sánh giá cả của một rổ hàng hóa tiêu dùng hoặc sản xuất đại diện ở nước chủ nhà với giá cả tương ứng ở nước ngoài, qua đó xác định giá trị tương đối giữa nội tệ và ngoại tệ.
Công thức tính tỷ giá hối đoái thực: RER = E P*
RER là tỷ giá thực song phương
E là tỷ giá danh nghĩa giữa đồng Việt Nam và đồng USD
P và P* lần lượt là chỉ số giá chung ở Việt Nam và Mỹ.
Theo công thức trên, RER có mối quan hệ đồng biến với tỷ giá hối đoái danh nghĩa, nghĩa là khi RER tăng, đồng nội tệ sẽ bị phá giá Sự thay đổi giá cả trong nước có tác động trực tiếp đến RER, khiến nó thay đổi theo chiều ngược lại Nếu tỷ giá danh nghĩa giữ nguyên, sự gia tăng giá cả trong nước sẽ dẫn đến việc đồng nội tệ tăng giá.
Theo phương pháp tiền tệ, khi hoạt động kinh tế trong nước gia tăng, nhu cầu về đồng nội tệ cũng tăng lên, dẫn đến việc cầu tiền tăng và giá trị đồng nội tệ được củng cố Sự biến động trong cung và cầu tiền là yếu tố quyết định chính ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái.
Xuất nhập khẩu ròng (NX) Tổng cầu nền kinh tế (AD)
Tỷ giá danh nghĩa Cán cân thanh toán Mức cung tiền (M2) Lạm phát
Giá hàng nhập khẩu theo phương pháp ngang giá sức mua được duy trì, và sự ổn định của tỷ giá phụ thuộc vào các yếu tố như cung tiền, tăng trưởng GDP và lãi suất Trong mô hình Mundell – Fleming, khi hoạt động kinh tế trong nước tăng, nhu cầu nhập khẩu cũng tăng theo, dẫn đến thâm hụt cán cân thương mại Thâm hụt này có thể tạo ra áp lực lên đồng nội tệ.
Tác động của tỷ giá đến lạm phát
Tác động của tỷ giá đến lạm phát thông qua 4 kênh truyền dẫn như sau:
- Cách tiếp cận tiền tệ, nghiên cứu tác động của tỷ giá tới cung cầu tiền tệ, qua đó đánh giá tác động đến lạm phát.
- Cách tiếp cận theo trường phái Keynes nghiên cứu tác động của tỷ giá qua kênh Tổng cung – Tổng cầu.
- Cách tiếp cận ảnh hưởng của tỷ giá tới lạm phát theo kênh mức giá chung
- Cách tiếp cận ảnh hưởng của tỷ giá tới lạm pháp kỳ vọng.
Cơ chế truyền dẫn tác động của chính sách tỷ giá đến lạm phát trong nền kinh tế mở được mô tả qua sơ đồ sau:
H.2.3 Kênh tác động từ tỷ giá đến lạm phát
Tỷ giá ảnh hưởng gián tiếp đến lạm phát thông qua các yếu tố như xuất khẩu ròng, cán cân thanh toán và giá hàng hóa nhập khẩu Sự thay đổi tỷ giá có thể làm biến động giá cả hàng hóa, từ đó tác động đến mức lạm phát trong nền kinh tế.
Tỷ giá ảnh hưởng đến lạm phát thông qua cán cân thương mại và cán cân thanh toán quốc tế, điều này áp dụng cho tất cả các nền kinh tế mở Tuy nhiên, tác động của giá hàng nhập khẩu chỉ rõ rệt ở những quốc gia có tỷ trọng nhập khẩu cao so với GDP.
Tác động của tỷ giá đối với lạm phát thông qua xuất nhập khẩu ròng diễn ra khi đồng nội tệ giảm giá so với đồng tiền nước ngoài, dẫn đến sự gia tăng xuất khẩu ròng Sự cải thiện của cán cân thương mại là kết quả của việc xuất khẩu ròng trở thành một yếu tố quan trọng trong tổng cầu.
AD, nên khi xuất khẩu ròng tăng, đường AD dịch chuyển lên trên (trong mô hình
AD - AS), tác động làm lạm phát gia tăng.
Kênh thứ hai: Tác động của tỷ giá đến lạm pháp qua cán cân thanh toán Cơ chế truyền dẫn này trải qua hai giai đoạn:
Khi tỷ giá tăng, xuất nhập khẩu ròng sẽ gia tăng, giúp cải thiện cán cân thương mại Sự gia tăng xuất nhập khẩu ròng dẫn đến việc đường IS dịch chuyển sang phải trong mô hình IS-LM, làm tăng lãi suất trong nước Trong ngắn hạn, dòng vốn đầu tư vào nước ta tăng lên, cải thiện cán cân vốn và góp phần nâng cao cán cân thanh toán tổng thể.
Khi cán cân thanh toán tổng thể thặng dư, luồng vốn nước ngoài vào trong nước gia tăng, dẫn đến hai khả năng: (1) Ngân hàng trung ương cần cung ứng thêm tiền để mua ngoại tệ, nhằm duy trì tỷ giá ổn định, khuyến khích xuất khẩu và hạn chế nhập khẩu, đồng thời tăng cường dự trữ ngoại hối quốc gia Tuy nhiên, điều này cũng có thể gây ra tác động không mong muốn là làm tăng cung tiền.
Khi LM dịch chuyển sang phải, cân bằng tiền hàng trong nền kinh tế thay đổi dẫn đến lạm phát gia tăng Nếu Ngân hàng trung ương không giữ đồng bản tệ ở mức thấp để khuyến khích xuất khẩu và giả định rằng dự trữ ngoại hối đủ, thì trong trường hợp cán cân tổng thể thặng dư, lượng ngoại tệ trong nền kinh tế vẫn tăng lên Đối với các nước có mức độ đô la hóa cao, tổng phương tiện thanh toán sẽ gia tăng do bao gồm cả nội tệ và ngoại tệ, từ đó tạo sức ép lên giá cả và đẩy lạm phát tiếp tục tăng.
Tỷ giá có tác động đáng kể đến lạm phát thông qua giá hàng nhập khẩu, được xác định bởi giá nhập khẩu toàn cầu và tỷ giá danh nghĩa Khi tỷ giá danh nghĩa tăng, giá hàng nhập khẩu cũng tăng, ảnh hưởng đến cả hàng hóa phục vụ sản xuất và tiêu dùng Đối với hàng nhập khẩu phục vụ sản xuất, chi phí đầu vào tăng dẫn đến giá sản phẩm đầu ra tăng Đối với hàng tiêu dùng, tỷ giá tăng làm giá hàng hóa tính bằng nội tệ tăng, góp phần vào lạm phát Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng này rõ rệt hơn ở các quốc gia có tỷ lệ nhập khẩu trên GDP cao; ngược lại, ở những nước có tỷ lệ nhập khẩu thấp, tác động từ tỷ giá qua giá hàng nhập khẩu đến lạm phát sẽ không đáng kể.
Ngoài ba kênh truyền dẫn chính, lãi suất huy động của đồng nội tệ cũng ảnh hưởng đến lạm phát kỳ vọng, vì nó phản ánh kỳ vọng trung bình của nhà đầu tư về lạm phát và lãi suất thực dương Sự điều chỉnh tỷ giá liên tục của Ngân hàng Trung ương có thể làm tăng lãi suất huy động, dẫn đến việc giảm lòng tin của người dân và nhà đầu tư khi họ lo ngại về khả năng giảm giá đồng nội tệ trong tương lai Điều này tạo ra một vòng xoáy "Lạm phát – Tỷ giá".
Theo quan điểm truyền thống, mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát cho thấy rằng khi tỷ giá phá giá cao hơn mức giảm giá của hàng hóa, lạm phát sẽ gia tăng Ngược lại, nếu tỷ giá giảm thấp hơn mức giảm giá của hàng hóa, lạm phát sẽ được kiểm soát Vì vậy, trong bối cảnh lạm phát nghiêm trọng, việc tăng tỷ giá có thể là một biện pháp hữu hiệu để kiềm chế lạm phát.
Quan điểm cho rằng việc tăng tỷ giá có thể kiểm soát lạm phát đã trở nên lỗi thời Thực tế cho thấy, việc tăng tỷ giá không chỉ không làm giảm lạm phát mà còn có thể dẫn đến khủng hoảng tiền tệ nếu vượt quá mức cho phép Hơn nữa, tăng tỷ giá quá mức còn có nguy cơ đẩy nền kinh tế vào tình trạng giảm phát.
Tác động của tỷ giá đến sản lượng
Phá giá tiền tệ làm giảm giá trị đồng nội tệ so với ngoại tệ, dẫn đến việc tăng tỷ giá thực Điều này kích thích xuất khẩu, hạn chế nhập khẩu, cải thiện cán cân thương mại và gia tăng sản lượng.
Trong ngắn hạn, khi tỷ giá tăng, giá hàng hóa xuất khẩu trở nên rẻ hơn trong khi giá nhập khẩu đắt hơn do giá cả và tiền lương trong nước cứng nhắc Các hợp đồng xuất khẩu đã được ký kết với tỷ giá cũ, và doanh nghiệp chưa kịp tăng cường sản xuất để đáp ứng nhu cầu xuất khẩu và nhu cầu trong nước Đồng thời, tâm lý người tiêu dùng cũng ảnh hưởng đến cầu hàng nhập khẩu, khiến cho cầu chưa giảm ngay cả khi giá hàng nhập khẩu tăng Kết quả là, số lượng hàng xuất khẩu không tăng nhanh chóng, trong khi số lượng hàng nhập khẩu cũng không giảm mạnh, dẫn đến cán cân thương mại xấu đi do hiệu ứng giá cả chiếm ưu thế hơn hiệu ứng số lượng.
Trong dài hạn, sự giảm giá hàng nội địa đã thúc đẩy sản xuất trong nước và giúp người tiêu dùng có thời gian so sánh chất lượng hàng hóa Doanh nghiệp cũng có đủ thời gian để huy động nguồn lực, từ đó tăng sản lượng Khi sản lượng tăng, hiệu ứng số lượng vượt trội hơn hiệu ứng giá cả, góp phần cải thiện cán cân thương mại Đường cong J phản ánh sự suy giảm cán cân vãng lai trong ngắn hạn và sự cải thiện trong dài hạn Nghiên cứu của Krugman (1991) đã chỉ ra hiệu ứng này khi phân tích sự giảm giá của Đô la Mỹ.
1985 – 1987, ban đầu cán cân vãng lai xấu đi, sau đó khoảng 2 năm cán cân vãng lai được cải thiện.
Nguyên nhân hình thành đường cong J xuất phát từ việc trong ngắn hạn, hiệu ứng giá cả chiếm ưu thế hơn hiệu ứng số lượng, dẫn đến sự suy giảm của cán cân thương mại Tuy nhiên, trong dài hạn, hiệu ứng số lượng lại trở nên nổi bật hơn, giúp cải thiện cán cân thương mại.
Theo điều kiện Mashall – Lerner, để việc phá giá tiền tệ có tác động tích cực đến cán cân thanh toán, tổng giá trị tuyệt đối của độ co giãn theo giá của xuất khẩu và độ co giãn theo giá của nhập khẩu cần phải lớn hơn 1.
Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy trong dài hạn (2-3 năm), tổng hệ số co giãn xuất khẩu và nhập khẩu lớn hơn 1, cho thấy phá giá ảnh hưởng đến hoạt động xuất nhập khẩu Khảo sát của Goldstein và Kahn (1985) chỉ ra rằng tổng hệ số co giãn dài hạn luôn lớn hơn 1, trong khi ngắn hạn (dưới 6 tháng) có xu hướng gần 1 Hầu hết các nhà nghiên cứu đồng thuận rằng hệ số co giãn xuất khẩu và nhập khẩu trong ngắn hạn thường thấp hơn so với dài hạn, cho thấy điều kiện Marshall-Linner chỉ có thể được duy trì trong dài hạn.
Các nước đang phát triển thường phụ thuộc vào hàng nhập khẩu, dẫn đến độ co giãn giá của cầu hàng nhập khẩu thấp, nghĩa là giá trị nhập khẩu không giảm nhiều khi phá giá nội tệ Ngược lại, các nước phát triển có thị trường xuất khẩu cạnh tranh hơn, nên độ co giãn cầu hàng xuất khẩu cao, làm giá trị xuất khẩu tăng mạnh khi phá giá nội tệ Điều này cho thấy, việc phá giá có thể giúp cải thiện thâm hụt thương mại ở các nước phát triển, nhưng không nhất thiết có tác động tương tự ở các nước đang phát triển Do đó, các quốc gia đang phát triển cần thận trọng khi áp dụng biện pháp phá giá mạnh đồng nội tệ để kích thích xuất khẩu.
Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây
Nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra tác động của tỷ giá hối đoái thực đến sản lượng và lạm phát, nhưng kết quả không đồng nhất do sự khác biệt trong phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu Các nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái thực đối với sản lượng kinh tế.
Nghiên cứu của Roger và Wang (1995) đã phân tích biến động sản lượng ở Mexico trong giai đoạn 1977 – 1990, sử dụng năm biến số: sản lượng, chi tiêu chính phủ, lạm phát, tỷ giá hối đoái thực và cung tiền Kết quả cho thấy cú sốc phá giá tiền tệ là nguyên nhân chính dẫn đến sự sụt giảm sản lượng trong thời kỳ này.
Nghiên cứu của Terence và Pentecost (2001) phân tích phản ứng của sản lượng khi có sự thay đổi tỷ giá hối đoái thực tại bốn quốc gia: Cộng hòa Czech, Hungary, Ba Lan và Slovakia, sử dụng dữ liệu hàng quý từ năm 1992 đến 1998 Các biến được xem xét bao gồm sản lượng thực, đơn giá tiền lương, cung tiền và tỷ giá hối đoái thực, với mô hình hiệu chỉnh sai số truyền thống Kết quả cho thấy tỷ giá hối đoái thực không có ảnh hưởng lớn đến chỉ số GDP của Cộng hòa Czech và Hungary trong dài hạn, mặc dù vẫn có tác động nhất định.
Sản lượng tại Ba Lan đang giảm liên tục, trong khi Slovakia ghi nhận sự gia tăng sản lượng Trong ngắn hạn, việc phá giá đồng tiền đã làm giảm mức tăng trưởng sản lượng ở Cộng hòa Czech và Slovakia Nhóm tác giả giải thích hiện tượng này là do sự khác biệt về quy mô, tốc độ phát triển và độ mở của nền kinh tế giữa các quốc gia.
Nhóm nghiên cứu do Võ Trí Thành dẫn đầu đã thực hiện một nghiên cứu về tác động của tỷ giá hối đoái thực đến lạm phát và sản lượng ở Việt Nam Nghiên cứu tập trung vào ảnh hưởng của sự thay đổi tỷ giá đến tăng trưởng sản lượng công nghiệp trong giai đoạn từ tháng 1 năm 1992 đến tháng 6 năm 1996 Các loại tỷ giá được xem xét bao gồm tỷ giá chính thức (OER), tỷ giá bán liên ngân hàng (SER), tỷ giá bán song song tại Hà Nội (HSER) và Thành phố Hồ Chí Minh (SSER) Phương pháp ước lượng được sử dụng là bình phương bé nhất OLS với các độ trễ 3 tháng, 6 tháng, 9 tháng và 12 tháng.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra phá giá đồng tiền trong nước tác động làm tăng sản lượng công nghiệp cả trong ngắn hạn và dài hạn.
Morley (1992) đã phân tích tác động của tỷ giá hối đoái thực đến sản lượng của 28 quốc gia phát triển có kinh nghiệm trong việc thực hiện phá giá tiền tệ Nghiên cứu cho thấy rằng việc phá giá tiền tệ dẫn đến sự sụt giảm sản lượng Bên cạnh đó, còn có nhiều nghiên cứu khác liên quan đến mối tương quan giữa tỷ giá hối đoái thực và lạm phát.
Nghiên cứu của Steven B Kamin (1996) tại Mexico trong giai đoạn 1988 – 1994 cho thấy rằng phá giá tiền tệ là yếu tố quan trọng góp phần làm gia tăng lạm phát Kết quả này cũng được xác nhận trong nghiên cứu của các tác giả Rudiger Dornbusch, Federico Sturzenegger và Holger Wolf.
Nghiên cứu năm 1990 đã chỉ ra rằng lạm phát cao ở một số quốc gia như Argentina, Brazil, Peru và Mexico chủ yếu do sự phá giá tiền tệ Tuy nhiên, tại Bolivia, tác giả không phát hiện thấy tác động của tỷ giá hối đoái thực đối với lạm phát.
Gần đây, Noer Azam Achsani, Arie Jayanthy FA.Fauzi và Piter Abdullah (2010) đã tiến hành nghiên cứu về mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá hối đoái thực Nghiên cứu này so sánh phản ứng của lạm phát trước sự biến động của tỷ giá hối đoái thực trong khu vực ASEAN + 3.
Nghiên cứu so sánh kết quả giữa ASEAN + 3 và các nước EU, Bắc Mỹ trong giai đoạn 1991-2005 cho thấy có mối tương quan mạnh giữa lạm phát và tỷ giá hối đoái thực ở hầu hết các nước ASEAN + 3 Tại các nước Châu Á, tỷ giá thực có tác động một chiều đến lạm phát, trong khi ở khu vực ngoài Châu Á, mối quan hệ này không tồn tại Phản ứng của lạm phát trước thay đổi tỷ giá hối đoái ở Châu Á mạnh mẽ hơn so với EU và Bắc Mỹ Đặc biệt, khủng hoảng tài chính Châu Á 1997 ảnh hưởng đến các nước trong khu vực, nhưng không có tác động đáng kể đến EU và Bắc Mỹ.
Choudhri và Hakura (2006) đã thực hiện một nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá và tỷ lệ lạm phát tại 71 quốc gia Qua việc áp dụng mô hình kinh tế mở, các tác giả đã phát hiện ra rằng có sự truyền dẫn ảnh hưởng từ tỷ giá đến lạm phát.
Zhang (2009) đã tiến hành phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và sự phá giá đồng tiền ở Trung Quốc Nghiên cứu cho thấy rằng việc phá giá đồng nhân dân tệ không có khả năng làm giảm áp lực lạm phát tại quốc gia này Đồng thời, các nghiên cứu cũng xem xét tác động của tỷ giá hối đoái thực đối với lạm phát và sản lượng kinh tế.
Steven B Kamin và John H Roger (2000) đã phân tích tác động của tỷ giá hối đoái thực đến sản lượng và lạm phát ở Mexico, sử dụng dữ liệu hàng quý từ năm 1981 đến 1995 Họ áp dụng mô hình VAR với bốn biến: tỷ giá hối đoái thực, sản lượng, chỉ số giá và lãi suất tiền gửi ở Mỹ Kết quả cho thấy, mặc dù sản lượng bị ảnh hưởng bởi cú sốc của chính nó, nhưng sự phá giá tiền tệ lại dẫn đến sụt giảm sản lượng và gia tăng lạm phát tại Mexico.
Odusola và Akinlo (2001) đã nghiên cứu ảnh hưởng của phá giá tiền tệ đến sản lượng bằng cách sử dụng 6 biến: tỷ giá chính thức, tỷ giá song hành, giá, thu nhập, cung tiền và lãi suất Kết quả cho thấy sự không nhất quán trong tác động của phá giá đối với sản lượng Cụ thể, hàm phản ứng đẩy chỉ ra rằng tỷ giá có thể làm tăng sản lượng trong trung và dài hạn, trong khi tác động ngắn hạn lại cho kết quả ngược lại Kết quả này dẫn đến những kết luận quan trọng về mối quan hệ giữa tỷ giá và sản lượng.
15 hiện chế độ tỷ giá thả nổi linh hoạt không nhất thiết dẫn đến sự gia tăng sản lượng, đặc biệt là trong ngắn hạn.
Berument và Pasaogullari (2003) đã áp dụng mô hình VAR để phân tích dữ liệu tại Thổ Nhĩ Kỳ, cho thấy rằng sự thay đổi tỷ giá thực (RER) đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến sản lượng và lạm phát Họ chỉ ra rằng sản lượng thường phản ứng nghịch biến và kéo dài sau một cú sốc phá giá, trong khi phá giá dẫn đến lạm phát gia tăng.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô tả dữ liệu nghiên cứu
Luận văn này sử dụng dữ liệu từ 98 quan sát, bao gồm thông tin hàng tháng từ tháng 01 năm 2005 đến tháng 02 năm 2013 Sản lượng công nghiệp thực được sử dụng để đại diện cho GDP, trong khi TGHĐ thực được đo lường bằng tỷ giá VND so với USD, được tính toán thông qua tỷ giá hối đoái danh nghĩa đã điều chỉnh theo chỉ số giá tiêu dùng nội địa.
Mỹ Một sự gia tăng tỷ giá hối đoái thực dẫn đến sự giảm giá của đồng nội tệ Lãi
16 suất danh nghĩa USD, đại diện cho lãi suất ngoại tệ, là lãi suất trái phiếu kho bạc
Dữ liệu CPI của Việt Nam và Mỹ được thu thập từ IMF, trong khi tỷ giá danh nghĩa được lấy từ IMF và Bloomberg Terminal Sản lượng công nghiệp và lãi suất trái phiếu chính phủ Mỹ kỳ hạn 3 tháng (T-Bill US) cũng được lấy từ nguồn IMF Tất cả các giá trị trong chuỗi dữ liệu đều đã được điều chỉnh theo mùa (trừ dữ liệu tỷ giá hối đoái thực và T-Bill US) để giảm thiểu ảnh hưởng của yếu tố mùa vụ, và được chuyển đổi về dạng logarit cơ số mũ tự nhiên (ngoại trừ dữ liệu T-Bill US).
Mô hình nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình tự hồi quy vecto (VAR) để đo lường tác động của tỷ giá hối đoái thực lên sản lượng và lạm phát tại Việt Nam Mô hình được trình bày dưới dạng xt = ∑ 1 pAixt-i + ∑ 1 pBizt-i + ΨDt + εt (3.1), trong đó các thành phần của mô hình đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá và các yếu tố kinh tế vĩ mô.
+ xt là vectơ 3 biến nội sinh bao gồm: LIO (log sản lượng công nghiệp), LCPI (log chỉ số giá tiêu dùng), LRER (log tỷ giá hối đoái thực).
+ zt là vectơ biến ngoại sinh: USINT (lãi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn 3 tháng). + Dt là vectơ các yếu tố ngẫu nhiên
+ Ai, Bi là ma trận tương quan
Để chạy dữ liệu trên mô hình VAR, tác giả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian bằng phương pháp ADF và PP Nếu chuỗi không dừng, cần thực hiện phép biến đổi bằng cách lấy sai phân bậc I, bậc II cho đến khi chuỗi thực sự dừng Độ trễ tối ưu được xác định dựa vào các tiêu chuẩn FPE, AIC, HQIC và SBIC.
Bước tiếp theo là thực hiện hồi quy VAR với mô hình 4 biến để phân tích tác động của các biến đối với nhau Để xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến, nghiên cứu áp dụng phương pháp kiểm tra đồng liên kết Johansen Trong trường hợp này, mô hình VAR được chuyển đổi thành mô hình hiệu chỉnh vectơ (VECM).
Bài viết đề cập đến việc xác định 17 đồng liên kết thông qua thống kê λtrace hoặc λmax theo phương pháp của Johansen và Juselius (1990) Để phân tích mối quan hệ giữa các biến trong cả ngắn hạn và dài hạn, mô hình VECM được áp dụng khi có sự tồn tại của vectơ đồng liên kết.
Phân tích sai số dự báo và phản ứng xung đột là phương pháp giúp tách biệt biến sai số dự báo của từng biến độc lập Phương pháp này cho phép đánh giá ảnh hưởng lên tỷ giá khi xảy ra cú sốc trong giá và sản lượng công nghiệp.
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình là quá trình quan trọng, bao gồm việc kiểm tra tự tương quan của các biến trễ và xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình.
3.3 Giới thiệu mô hình VAR:
Mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) là một công cụ toán kinh tế quan trọng, giúp xác định sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các chuỗi thời gian đa biến và phục vụ cho mục đích dự báo Đây là một trong những mô hình phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng về chính sách tiền tệ Mối quan hệ giữa các biến kinh tế không chỉ diễn ra theo một chiều, mà còn có ảnh hưởng qua lại giữa các biến, do đó cần xem xét tác động của chúng đồng thời.
Mô hình VAR là một cấu trúc bao gồm nhiều phương trình, trong đó có các độ trễ của các biến số Đây là một mô hình linh hoạt và dễ sử dụng cho phân tích chuỗi thời gian đa biến, được phát triển từ mô hình tự hồi quy đơn biến.
Mô hình VAR (Vector Autoregression) có đặc điểm ước lượng đối xứng, trong đó mỗi biến được giải thích thông qua các độ trễ của chính nó và các độ trễ của tất cả các biến khác trong mô hình.
Mô tả hệ thống k biến (được gọi là các biến nội sinh) trên cùng thời kỳ (t = 1, …, T) như một hàm tuyến tính với các giá trị quá khứ của chúng
Xét 2 chuỗi thời gian Y1 và Y2 Mô hình VAR tổng quát đối với Y1 và Y2 có dạng sau đây:
Trong mô hình này, mỗi phương trình bao gồm p độ trễ cho từng biến Đối với mô hình có 2 biến, sẽ có 2²p hệ số góc và 2 hệ số chặn Trong trường hợp tổng quát, với k biến, số lượng hệ số góc sẽ là k²p và có k hệ số chặn Khi k tăng, số lượng hệ số cần ước lượng cũng sẽ tăng theo.
3.3.2 Phương pháp ước lượng mô hình VAR:
Bước 1: Xét tính dừng của các biến trong mô hình Nếu chưa dừng thì lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng.
Bước 2: Xác định độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình
Bước 3: Ước lượng mô hình.
Bước 4 trong quy trình đánh giá mô hình là kiểm tra tính dừng của phần dư Nếu phần dư được xác định là dừng, điều này cho thấy mô hình phù hợp với chuỗi thời gian Ngược lại, nếu phần dư không dừng, mô hình sẽ không phù hợp.
3.3.3 Ƣu điểm và hạn chế của mô hình VAR: a Ƣu điểm:
- Tất cả các biến trong VAR đều là biến nội sinh Có thể sử dụng phương pháp OLS cho từng phương trình riêng rẽ trong mô hình VAR.
Mô hình VAR là lựa chọn lý tưởng khi cần phân tích nhiều chuỗi thời gian và xem xét mối quan hệ giữa chúng Tuy nhiên, mô hình này cũng có những hạn chế cần được lưu ý.
Mô hình VAR chỉ được áp dụng khi tất cả các biến trong mô hình đều đã dừng Nếu các biến chưa dừng, cần thực hiện phép sai phân để đảm bảo chuỗi dữ liệu đạt trạng thái dừng.
- Khi sử dụng mô hình VAR, việc lựa chọn khoảng trễ thích hợp gặp rất nhiều khó khăn.
- Các tham số cần ước lượng trong mô hình lớn.
- Do trọng tâm của mô hình được đặt vào dự báo nên VAR ít phù hợp cho phân tích chính sách.
3.3.4Sự cần thiết phải sử dụng mô hình VAR:
Mô hình VAR không yêu cầu phân biệt giữa biến nội sinh và biến ngoại sinh, cho phép xem xét tất cả các biến trên cùng một nền tảng Điều này làm cho VAR trở thành công cụ lý tưởng để nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá thực và lạm phát, cũng như giữa tỷ giá thực và sản lượng Hơn nữa, việc áp dụng độ trễ thời gian cho các biến trong mô hình VAR mang lại sự thuận lợi hơn so với mô hình hồi quy OLS Do đó, tác giả đã chọn mô hình VAR cho nghiên cứu của mình.
3.4 Giới thiệu mô hình Vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM):
Tất cả các biến trong mô hình VECM cần phải là chuỗi gốc, chưa qua sai phân, vì hồi quy các chuỗi thời gian không dừng có thể dẫn đến kết quả hồi quy giả mạo, mặc dù R-squared có thể cao Engle và Granger (1987) chỉ ra rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian không dừng tạo thành một chuỗi dừng, thì các chuỗi này được coi là đồng liên kết Phương trình đồng liên kết mô tả mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến và ngăn chặn hiện tượng hồi quy giả mạo Trong nghiên cứu này, tác giả chọn phương pháp kiểm định Johansen để xác định mối quan hệ đồng liên kết.
NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu
Chuỗi dữ liệu dừng là yếu tố then chốt trong hồi quy VAR Trước khi tiến hành hồi quy, cần kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu Để thực hiện điều này, các phương pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller) và PP (Phillips-Perron) được sử dụng nhằm xác định tính dừng của chuỗi Các giả thuyết kiểm định sẽ được thiết lập tương ứng.
Ho: Chuỗi dữ liệu là chuỗi không dừng
H1: Chuỗi dữ liệu là chuỗi dừng
Nếu giá trị P-value lớn hơn 0.05, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy chuỗi dữ liệu không dừng Ngược lại, nếu P-value nhỏ hơn hoặc bằng 0.05, giả thuyết H0 bị bác bỏ, dẫn đến kết luận rằng chuỗi dữ liệu có tính dừng Kết quả kiểm tra được trình bày trong bảng 4.1.
BẢNG 4.1 KIỂM TRA TÍNH DỪNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP ADF VÀ
Dữ liệu gốc Sai phân bậc 1 Dữ liệu gốc Sai phân bậc 1
Bảng 1 trình bày kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu các biến Kết quả cho thấy giả thuyết Ho được chấp nhận ở dữ liệu gốc, cho thấy chuỗi dữ liệu không có tính dừng Tuy nhiên, chuỗi dữ liệu đã dừng ở sai phân bậc 1 của tất cả các biến được kiểm tra Do đó, để đảm bảo độ tin cậy, các ước lượng của mô hình VAR sẽ được thực hiện trên các chuỗi sai phân dừng.
Để thiết lập các biến số trong mô hình VAR, việc xác định độ trễ tối ưu là rất quan trọng Tác giả đã sử dụng các tiêu chuẩn thống kê như FPE, AIC, HQIC và SBIC để xác định độ trễ tối ưu cho các biến trong mô hình Kết quả cho thấy, các tiêu chuẩn FPE, AIC và HQIC đều chỉ ra rằng độ trễ tối ưu là 2, trong khi tiêu chuẩn SBIC xác định độ trễ tối ưu là 1 Do đó, tác giả quyết định chọn độ trễ tối ưu của mô hình là 2.
BẢNG 4.2 XÁC ĐỊNH ĐỘ TRỄ TỐI ƢU CỦA MÔ HÌNH
4.3 Kết quả hồi quy VAR 4 biến: LRER, LCPI, LIO, USINT
Giả thuyết Ho cho rằng các hệ số tương quan của biến phân tích đều bằng 0 Tuy nhiên, kết quả hồi quy cho thấy tại mức ý nghĩa 1%, giả thuyết này bị bác bỏ, chứng tỏ rằng các hệ số tương quan trong mô hình không đồng thời bằng 0 Tất cả bốn biến được đưa vào mô hình đều có ý nghĩa thống kê.
BẢNG 4.3 KẾT QUẢ HỒI QUY VAR 4 BIẾN: LRER, LCPI, LIO, USINT
Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] d_lrer d_lrer
Bảng kết quả cho thấy mối quan hệ giữa biến tỷ giá thực và các biến khác trong mô hình, đồng thời phản ánh độ trễ của chính biến này.
Có sự tác động của biến tỷ giá thực trễ 2 tháng, lạm phát và lãi suất trễ 1 tháng đến tỷ giá thực hiện tại.
Cứ 1% thay đổi của biến tỷ giá thực trễ 2 tháng dẫn đến thay đổi tỷ giá thực trong hiện tại giảm 0.35%
Cứ 1% thay đổi của biến lạm phát trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi tỷ giá thực trong hiện tại giảm 0.59%
Cứ 1% thay đổi của biến USINT trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi tỷ giá thực trong hiện tại tăng 0.0075%
Kết quả cho thấy lạm phát có ảnh hưởng lớn đến tỷ giá thực, với việc gia tăng lạm phát dẫn đến giảm tỷ giá thực và làm đồng nội tệ tăng giá Độ trễ của tỷ giá thực cũng tác động đến chính nó trong hiện tại Trong ngắn hạn, lãi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn 3 tháng có tác động đến sự thay đổi của tỷ giá thực ở Việt Nam, nhưng mức độ ảnh hưởng là rất thấp.
Biến lạm pháp chịu sự tác động của tất cả các biến trong mô hình.
Cứ 1% thay đổi của biến tỷ giá thực trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi lạm phát trong hiện tại tăng 0.18%.
Cứ 1% thay đổi của biến lạm phát trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi lạm phát trong hiện tại tăng 0.73%.
Cứ 1% thay đổi của biến sản lượng trễ 1 tháng dẫn đến thay đổi lạm phát trong hiện tại tăng 0.07%.
Cứ 1% thay đổi của biến USINT trễ 2 tháng dẫn đến thay đổi lạm phát trong hiện tại giảm 0.0035%.
Độ trễ của biến lạm phát có vai trò quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi của nó Sự thay đổi tỷ giá thực có tác động rõ rệt đến lạm phát, dẫn đến gia tăng mức lạm phát Mặc dù cú sốc sản lượng cũng làm tăng lạm phát, nhưng mức độ ảnh hưởng không cao Ngược lại, biến trễ USINT lại có tác động làm giảm lạm phát ở Việt Nam, tuy mức độ ảnh hưởng rất nhỏ.
Sản lượng bị ảnh hưởng bởi lạm phát và các yếu tố nội tại của nó Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ giá thực có tác động đến sản lượng, tuy nhiên không đạt ý nghĩa thống kê.
Lãi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn 3 tháng đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích sự biến động của các yếu tố trong mô hình Tuy nhiên, mối tương quan với các biến trong mô hình lại ở mức thấp.
4.4 Phân tích hàm phản ứng:
Phân tích hàm phản ứng thể hiện phản ứng của một biến cụ thể trước cú sốc của các biến trong mô hình. vec, d_lcpi, d_lrer vec, d_lio, d_lrer 006
-.002 vec, d_lrer, d_lrer vec, d_usint, d_lrer
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable orthogonalized irf vec, d_lcpi, d_lcpi vec, d_lio, d_lcpi
-.001 vec, d_lrer, d_lcpi vec, d_usint, d_lcpi
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable orthogonalized irf
H4.1- Ảnh hưởng của các cú sốc trong mô hình đến biến tỷ giá thực
H4.2- Ảnh hưởng của các cú sốc trong mô hình đến biến lạm phát vec, d_lcpi, d_lio vec, d_lio, d_lio 005
-.005 vec, d_lrer, d_lio vec, d_usint, d_lio
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable orthogonalized irf vec, d_lcpi, d_usint vec, d_lio, d_usint
-.1 vec, d_lrer, d_usint vec, d_usint, d_usint
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable orthogonalized irf
H4.3- Ảnh hưởng của các cú sốc trong mô hình đến biến sản lượng
Kết quả từ mô hình IRF chỉ ra rằng cú sốc trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI) có tác động ngược đến biến động tỷ giá hối đoái thực tại Mỹ Cụ thể, cú sốc lạm phát dẫn đến sự giảm giá của tỷ giá thực, đồng thời làm tăng giá trị của đồng nội tệ Tuy nhiên, mức độ thay đổi này khá thấp và thời gian tác động cũng tương đối ngắn.
Cú sốc tăng tỷ giá thực đã dẫn đến việc lạm phát ban đầu giảm xuống nhưng sau đó lại tăng trở lại trong kỳ tiếp theo Mức độ tác động của hiện tượng này chỉ kéo dài từ 2 đến 3 tháng.
Cú sốc tỷ giá có ảnh hưởng phức tạp đến sản lượng, với sự gia tăng ban đầu nhưng sau đó lại giảm mạnh Điều này cho thấy tác động của biến động tỷ giá đối với sản lượng chưa thể hiện rõ ràng.
Phân tích IRF cho thấy rằng phản ứng của các biến đối với cú sốc của chính chúng là mạnh mẽ và gần như ngay lập tức Đường biểu diễn phản ứng trên đồ thị có độ dốc lớn, cho thấy thời gian phản ứng rất nhanh Điều này chứng tỏ rằng sự thay đổi của các biến chủ yếu xuất phát từ cú sốc nội tại của chúng.
4.5 Kết quả Phân rã phương sai:
BẢNG 4.4 KẾT QUẢ PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI
Phân tích phương sai với biến sản lượng Phân tích phương sai với biến giá Phân tích phương sai với biến tỷ giá thực
TP Mỹ Sản lượng Giá
TP Mỹ Sản lượng Giá Tỷ giá thực Lãi suất
Phân rã phương sai cho biết đóng góp của các cú sốc đến phương sai trong sai số dự báo của các biến trong mô hình.
Bảng 4.4 trình bày phân tích phương sai của các biến trong mô hình qua các thời kỳ khác nhau Kết quả cho thấy sự khác biệt trong sai số dự báo chủ yếu đến từ sự biến động nội tại Sự thay đổi sản lượng giải thích từ 58% đến 59% sai số dự báo của sản lượng, trong khi sự thay đổi về giá chiếm từ 70% đến 81% sai số dự báo trong giá Đối với tỷ giá thực, tỷ lệ này nằm trong khoảng 78,7% đến 85,3%.
Sự thay đổi tỷ giá thực giải thích từ 12% -14 % sai số dự báo của sản lượng và 7,5%
