T ổ ng quan lý thuy ế t
Các lý thuyết về xác định tỷ giá danh nghĩa tập trung vào mối quan hệ giữa tỷ giá danh nghĩa và lãi suất danh nghĩa Mô hình “Flexible-price monetary” của Frenkel-Bilson năm 1976, còn được gọi là học thuyết, là một trong những lý thuyết nổi bật trong lĩnh vực này.
Giá cả linh động hoàn toàn tại Chicago cho thấy rằng sự thay đổi trong lãi suất danh nghĩa phản ánh lạm phát kỳ vọng Khi lãi suất trong nước tăng so với lãi suất nước ngoài, điều này thường do dự đoán đồng nội tệ sẽ mất giá do lạm phát Kết quả là, cầu tiền của nội tệ giảm so với ngoại tệ, dẫn đến sự gia tăng ngay lập tức trong tỷ giá Do đó, có một mối tương quan dương giữa tỷ giá và chênh lệch lãi suất danh nghĩa.
Mô hình "Sticky-price monetary" của Dornbusch-Frankel năm 1996, được gọi là học thuyết "Keynesian", giả định rằng giá cả là "cứng nhắc" trong ngắn hạn Hệ quả từ giả định này là sự thay đổi trong lãi suất danh nghĩa phản ánh sự thắt chặt chính sách tiền tệ Khi lãi suất trong nước tăng so với lãi suất nước ngoài, điều này cho thấy sự thắt chặt cung tiền trong nước, không chỉ đơn thuần là do giảm giá cả Mức lãi suất cao hơn trong nước sẽ thu hút dòng vốn vào, dẫn đến việc nội tệ tăng giá tương đối ngay lập tức Do đó, có thể kỳ vọng một mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa tỷ giá và chênh lệch lãi suất danh nghĩa.
According to Marianne Baxter (1994), the Frenkel-Bilson model, known as the "Flexible-price monetary" approach, and the Dornbusch-Frankel model, referred to as the "sticky-price monetary" approach, converge on two key points.
Cách tiếp cận "Thị trường tài sản" là phương pháp chính xác để xác định tỷ giá hối đoái Trong ngắn hạn, yếu tố tiền tệ có thể là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến biến động tỷ giá Tuy nhiên, các nhân tố thực sẽ đóng vai trò quan trọng hơn trong quá trình điều chỉnh tỷ giá thực sau này.
Cả hai học thuyết này bắt đầu với giả định lý thuyết UIP tồn tại:
� �,� , � ∗ là giá trị danh nghĩa của lợi tức từ thời điểm t đến khi đáo hạn trên trái phiếu k thời kỳ định danh bằng đồng tiền trong và ngoài nước.
� � là logarit của tỷ giá hối đoái, đƣợc định nghĩa là số lƣợng ngoại tệ trên đơn vị nội tệ, và
Kỳ vọng thay đổi của logarit tỷ giá giữa thời kỳ t và t+k được xác định dựa trên giả định nền tảng của lý thuyết ngang giá sức mua (PPP) Nếu giá cả hoàn toàn linh hoạt, điều này cho thấy rằng sự điều chỉnh giá sẽ ảnh hưởng đến tỷ giá hối đoái trong tương lai.
Theo lý thuyết của Dornbusch, nếu giá cả không hoàn toàn linh động, có thể xảy ra sự lệch tạm thời trong nguyên tắc ngang giá sức mua (PPP) Tuy nhiên, mối liên hệ này vẫn được giả định tồn tại trong dài hạn khi mức giá cả được điều chỉnh hoàn toàn.
Ta có Logarit của tỷ giá thực là: � � ≡ � � + � � − � ∗
Ký hiệu q t là log của tỷ giá thực với giả định là giá cả là “fully flexible”; khi đó ta có:
Hàm ý của ex ante PPP cho thấy rằng tỷ giá thực, q t, có thể là cố định hoặc biến đổi theo các bước ngẫu nhiên Trong lý thuyết "sticky-price", giá trị thực tế của tỷ giá thực được biểu diễn qua công thức: q t+k = θ k * q t, với giả định rằng q t, 0 < θ < 1.
Trong đó � là một tham số tốc độ điều chỉnh, phụ thuộc vào tất cả các tham số của mô hình.
Kết hơp phương trình (1)-(3) và:
� �,� ≡ � �,� − �� �+� − � � Đƣợc xem nhƣ là lãi suất thực dự báo (ex ante real interest rate) của trái phiếu nội địa, định nghĩa tương tự cho � ∗ ; ta có:
Nghiên c ứ u th ự c nghi ệ m trƣ ớc đây
Các bài nghiên cứu trước điểm gãy cấu trúc
Nghiên cứu của Campbell và Clarida (1987) đã phân tích mối liên hệ giữa tỷ giá thực và lãi suất thực Các tác giả đã tìm hiểu mức độ ảnh hưởng của chênh lệch lãi suất thực đến sự biến động của tỷ giá thực, theo dự báo từ lý thuyết kinh tế.
Trong nghiên cứu này, các tác giả phân tích ảnh hưởng của "giá cả dính" và các chuyển đổi tỷ giá thực cân bằng dài hạn Họ đã xem xét các phương pháp truyền thống của Frankel (1985), Shafer và Loopesko (1983) cùng Sachs (1985) để xác định biến động trong tỷ giá hối đoái cân bằng dài hạn Theo quan điểm truyền thống, kỳ vọng lý thuyết về "Term-structure holds" và phần bù rủi ro tiền tệ giữa các quốc gia được cho là bằng không Những giả định này dẫn đến việc sự khác biệt giữa logarit của tỷ giá thực và giá trị kỳ vọng dài hạn tỷ lệ với chênh lệch lãi suất thực dài hạn dự báo, một biến không quan sát được, cần phải được xác định thông qua chênh lệch lãi suất danh nghĩa dài hạn và phản ánh chênh lệch lạm phát thực dài hạn kỳ vọng.
Các tác giả đã phát triển một khuôn mẫu kinh tế học để ước lượng tác động của chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn và sự thay đổi của tỷ giá thực, phản ánh chuyển dịch trong tỷ giá thực cân bằng dài hạn kỳ vọng Khuôn mẫu này cung cấp một phương trình mối tương quan giữa biến động lãi suất thực dự báo và tỷ giá thực dài hạn kỳ vọng, bao gồm cả phần bù rủi ro biến đổi theo thời gian Giả định rằng UIP tồn tại hoàn toàn, hoặc nếu không, phần bù rủi ro sẽ tỷ lệ thuận với chênh lệch lãi suất thực.
Tác giả giả định rằng chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn dự báo tuân theo mô hình AR(1), cho thấy mối quan hệ tỷ lệ giữa logarit của tỷ giá thực hiện tại và giá trị dài hạn kỳ vọng Đồng thời, tác giả cũng cho rằng tỷ giá thực dài hạn tuân theo một quá trình ngẫu nhiên.
Các tác giả đã ước lượng một mô hình "State-space" với hai biến quan sát được là logarit của tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn dự báo Campbell và Clarida áp dụng kỹ thuật lọc Kalman để tính toán mô hình, đồng thời đưa ra các giả định bổ sung để xác định quá trình ngẫu nhiên của các thành phần không quan sát được.
Các tác giả đã chỉ ra ba điểm nổi bật trong phương pháp của mình Đầu tiên, sự biến động của tỷ giá thực tăng cao gấp mười lần so với biến động của chênh lệch lãi suất thực.
Hầu hết các thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực chủ yếu xuất phát từ sự biến động của thành phần xu hướng, tức là tỷ giá thực dài hạn.
Thứ ba, họ tìm thấy là rất ít thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực là do thay đổi trong chênh lệch lãi suất thực.
Nghiên cứu của Meese và Rogoff (1988) tập trung vào mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực Các tác giả đã thực hiện hồi quy sai phân bậc một của logarit tỷ giá thực với các biến giả mùa vụ và chênh lệch lãi suất thực dài hạn, sử dụng dữ liệu tháng từ năm 1973 cùng với biến công cụ GMM Họ cũng xem xét hồi quy có và không có biến giả.
� ; � � được đại diện bởi cán cân thương mại tích lũy (Cumulated trade balances), theo gợi ý của Hooper và Morton (1982).
Những phát hiện chính của Meese và Rogoff là:
Giá trị ước lượng của hệ số biến chênh lệch lãi suất thực là dương cho ba cặp tiền tệ: dollar/mark, dollar/yen, và dollar/pound, nhưng không có giá trị nào lớn hơn một Sai số chuẩn của các ước lượng rất lớn, khiến cho các thử nghiệm truyền thống không thể bác bỏ giả thuyết rằng hệ số này bằng 0 Meese và Rogoff đã kiểm định mối quan hệ này trong bối cảnh cuộc bầu cử Reagan năm 1980 và bác bỏ giả định không có điểm gãy cấu trúc Họ cũng tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực dài hạn, nhưng không có bằng chứng xác thực cho thấy sự tồn tại của mối liên hệ này Các tác giả không thể bác bỏ giả thuyết rằng không có mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến khi áp dụng phương trình Engle-Granger.
Theo Mishkin (1987), việc kết hợp các kết quả của Meese-Rogoff và các nghiên cứu của Campbell-Clarida cho thấy cần phải xem xét tính đầy đủ của các lý thuyết liên quan.
"Giá cả cứng" là yếu tố quan trọng trong việc giải thích mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực Các tác giả đã kết luận rằng không tồn tại mối liên hệ rõ ràng giữa hai yếu tố này.
Meese và Rogoff (1988) chỉ ra rằng lạm phát không phải là đại diện chính xác cho lãi suất dài hạn mà họ sử dụng để tính toán "ex post real rates" Mặc dù vậy, họ vẫn cho rằng đây là kết quả tốt nhất cho lãi suất dài hạn Tuy nhiên, một số nguyên nhân có thể gây ra sự không chính xác này có thể liên quan đến dữ liệu hoặc phương pháp nghiên cứu của các tác giả.
Tương tự như nghiên cứu của Meese và Rogoff năm 1993, Edison và Pauls cũng thực hiện phương pháp tương tự và đạt được kết quả tương tự Cụ thể, họ không tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ nào về mối liên hệ thống kê giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực, đồng thời cũng kiểm định và bác bỏ mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến này Các tác giả đã tiến hành nghiên cứu để xác định liệu có tồn tại một mối liên hệ mang tính hệ thống được hỗ trợ bởi dữ liệu hay không.
Các tác giả nỗ lực tìm kiếm mối quan hệ thực nghiệm trong các điều kiện như thời kỳ nghiên cứu, lãi suất, phương pháp đo lường lạm phát kỳ vọng và tỷ giá Họ cho rằng một số khác biệt trong kết quả của các nghiên cứu trước có thể xuất phát từ việc lựa chọn dữ liệu.
Tác giả đã phân tích dữ liệu theo quý từ năm 1974 đến 1990, tập trung vào tỷ giá hối đoái của đồng đô la Mỹ so với các quốc gia G-10 Bên cạnh đó, tác giả cũng xem xét các cặp tỷ giá giữa đồng Yên Nhật, Mark Đức, Bảng Anh và đô la Canada với đô la Mỹ Lãi suất danh nghĩa được xác định từ lãi suất đến khi đáo hạn của trái phiếu chính phủ Mỹ, cùng với lãi suất danh nghĩa của 10 quốc gia khác từ các trái phiếu chính phủ thị trường Chỉ số giá được đại diện bởi chỉ số CPI.
Các nghiên c ứ u bao g ồm điể m gãy c ấ u trúc
Trong nghiên cứu của Edison và Melick (1999), các tác giả đã sử dụng ba phương pháp tiếp cận khác nhau để phân tích tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng của đồng Mark Đức, Yên Nhật và đô la Mỹ.
Canada so với đồng đô la Mỹ và tỷ giá bình quân có trọng số của Mỹ với các quốc gia trong nhóm G-10 từ năm 1974 đến 1997.
Bài nghiên cứu áp dụng ba phương pháp khác nhau để phân tích tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng Phương pháp đầu tiên dựa trên mô hình của Meese và Rogoff (1988), giả định tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng là hằng số Phương pháp thứ hai, được đề xuất bởi Hooper và Morton (1982), xem tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng là hàm số của một số biến khác, bao gồm biến tài khoản vãng lai tích lũy Phương pháp thứ ba sử dụng giá trị thực tế và sai số dự báo để xử lý tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng Nghiên cứu của Edison và Melick cũng nhấn mạnh đến khả năng xảy ra điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu lãi suất của Mỹ trong giai đoạn 1979-1982, giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng biến giả Các tác giả tập trung vào nghiên cứu cặp tỷ giá Canada-đô la.
Mỹ, Mark Đức-Đô la Mỹ và Yên Nhật- Đô la Mỹ cùng tỷ giá với các quốc gia G-10 Các tác giả áp dụng lãi suất liên ngân hàng ba tháng và lãi suất tín phiếu chính phủ ba tháng của Mỹ để phân tích Đối với lãi suất dài hạn, họ sử dụng lợi suất trái phiếu chính phủ mười năm của nước ngoài và lợi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn cố định mười năm của Mỹ Chỉ số CPI được dùng để tính tỷ giá thực và đo lường lạm phát Thay đổi trong bốn quý trước giúp đo lường lãi suất thực ngắn hạn, trong khi trung bình trượt 12 quý của tỷ lệ lạm phát được dùng để tính lãi suất thực dài hạn Để kiểm định mối liên hệ đồng liên kết, tác giả áp dụng phương pháp Johansen.
(1991) và thêm vào một biến giả để đại diện cho điểm gãy cấu trúc và giả định là hệ số chặn đƣợc bao gồm trong vector đồng liên kết.
Lütkepohl (2004) cho rằng kết quả của Edison và Melick không đáng tin cậy do kiểm định Johansen Trace test cần điều chỉnh giá trị tới hạn khi có điểm vỡ cấu trúc Mặc dù vậy, Edison và Melick vẫn tìm thấy một số bằng chứng chỉ ra mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực.
Nghiên cứu của Joseph P Byrne và Jun Nagayasu (2010) đã phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực của Mỹ và Anh từ năm 1973 đến 2005, dựa trên mô hình lý thuyết của Meese và Rogoff (1988) Họ đặc biệt chú trọng đến vai trò của điểm gãy cấu trúc trong nghiên cứu mối quan hệ dài hạn này Dựa trên nghiên cứu của Perron (1989) về điểm gãy cấu trúc và tác động của nó đến các kiểm định, Byrne và Nagayasu nhấn mạnh rằng sự xuất hiện của điểm gãy có thể làm lệch lạc kết quả kinh tế lượng Để khắc phục vấn đề này, họ đã đề xuất sử dụng các kiểm định và phương pháp phân tích của Saikkonen và Lutkepohl (2000, 2002).
Vào đầu những năm 2000, Saikkonen và Lutkepohl đã tiến hành nhiều nghiên cứu về các phương pháp xử lý điểm gãy cấu trúc trong dữ liệu chuỗi thời gian, đặc biệt khi thực hiện các kiểm định nghiệm đơn vị và kiểm định đồng liên kết.
Hai tác giả đã thực hiện các kiểm định phổ biến như ADF và Johansen, đồng thời nhấn mạnh rằng kỹ thuật của Saikkonen và Lutkepohl là mạnh mẽ và bền vững hơn khi xem xét điểm gãy cấu trúc Họ cho rằng kết quả từ kiểm định S&L (2000, 2002) cho thấy mối quan hệ dài hạn khả quan hơn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực so với các kiểm định trước đó Cụ thể, họ đã tìm thấy bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ này trong trường hợp của Mỹ và Anh từ năm 1973 đến 2005.
Các tác giả áp dụng phương pháp của Edison và Pauls (1993) để phân tích chuỗi dữ liệu thời gian về tỷ giá thực và lãi suất thực Sau khi xác định dữ liệu không dừng thông qua kiểm định ADF và S&L, hiện tượng đồng liên kết sẽ được kiểm tra bằng các kiểm định đồng liên kết của Johansen và S&L Nếu có ít nhất một vector đồng liên kết giữa các biến, Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) sẽ được sử dụng để ước lượng mối tương quan dài hạn Đặc biệt, vai trò của điểm gãy cấu trúc cũng được xem xét trong các bước kiểm định này.
Joseph P Byrne và Jun Nagayasu đã thu đƣợc bằng chứng phù hợp và chắc chắn hơn.
Trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và lãi suất thực, có đến mười một trong số mười ba quốc gia được khảo sát cho thấy bằng chứng rõ ràng về sự tồn tại của vector đồng liên kết khi so sánh với Mỹ.
Tầm quan trọng của điểm gãy cấu trúc khác nhau giữa các quốc gia, với chín trong số mười một quốc gia cho thấy mối tương quan giữa tỷ giá thực và lãi suất thực Chỉ có Anh và Thụy Sỹ là hai trường hợp cần xem xét điểm gãy cấu trúc Điều này cho thấy vai trò của điểm gãy cấu trúc là đặc thù cho từng quốc gia, không phổ biến và có vẻ chưa rõ ràng.
Các nghiên cứu về điểm gãy cấu trúc đã chỉ ra mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực, đồng thời khắc phục các sai lệch trong kết quả hồi quy do sự tồn tại của các điểm gãy trong chuỗi dữ liệu Những kết quả thực nghiệm thu được thể hiện rõ ràng hơn về mối quan hệ đồng liên kết giữa hai biến này Nghiên cứu cũng tích hợp điểm gãy cấu trúc vào quá trình hồi quy để cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho mối quan hệ này trong mẫu nghiên cứu bao gồm Việt Nam và mười một quốc gia khác so với Mỹ Phần tiếp theo sẽ trình bày mô hình lý thuyết được áp dụng trong nghiên cứu.
Mô hình lý thuy ế t
Để xây dựng phương trình liên quan giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực, Edison và Pauls (1993) đã chỉ ra hai yếu tố chính trong mô hình này là UIP và điều kiện ngang giá Fisher Công thức tính tỷ giá hối đoái thực được áp dụng để minh họa mối quan hệ này.
Trong đó: � � là tỷ giá danh nghĩa (số lƣợng đồng nội tệ trên một đơn vị ngoại tệ);
Chỉ số giá tiêu dùng trong nước và nước ngoài được thể hiện qua tỷ giá hối đoái thực (q t) Để xác định q t, ta thực hiện lấy logarit tự nhiên (ln) của hai vế, với công thức: q t = s t – p t + p t *.
Trong đó, s t là logarit tự nhiên (ln) của tỷ giá giao ngay danh nghĩa, p t và p t * là logarit tự nhiên của chỉ số giá tiêu dùng trong nước và nước ngoài UIP khẳng định rằng trong thị trường vốn mở, sự thay đổi dự kiến trong tỷ giá hối đoái danh nghĩa tương ứng với sự khác biệt trong lãi suất danh nghĩa Khi các nhà đầu tư lo ngại về rủi ro, UIP có thể được mở rộng để bao gồm phần bù rủi ro.
Lãi suất danh nghĩa trong nước (i t) và nước ngoài (i t *) cùng với kỳ vọng tỷ giá hối đoái (E t s t+1) và phần bù rủi ro tỷ giá (u t) là những yếu tố quan trọng trong phân tích tài chính Khi thay thế bằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa kỳ vọng, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố này trong thị trường ngoại hối.
Ngoài ra bài viết giả định thay đổi kỳ vọng của lạm phát nhƣ sau
E t ∆� �+1 �+1 Hơn nữa, lãi suất thực dự kiến giai đoạn hiện tại bằng lãi suất danh nghĩa trừ lạm phát kỳ vọng: r t = i t – E t ∆� �+1 (6) r t *
Từ những phương trình này, ta có được biểu thức sau
Cuối cùng, thay thế những thay đổi kỳ vọng trong tỷ giá hối đoái thực ta có phương trình (11):
Một thách thức trong phương trình (11) là giá trị kỳ vọng của tỷ giá thực không thể truy cập cho các nhà nghiên cứu Một số biến đại diện đã được xem xét trước đó, như Meese và Rogoff (1988), Edison và Pauls (1993), cũng như Byrne và Nagayasu (2010), đã đề xuất sử dụng cán cân tài khoản vãng lai tích lũy kết hợp với một hằng số.
(11) sử dụng trường hợp đơn giản khi tỷ giá thực kỳ vọng là một hằng số, ta có: q t = r t + * r t *
Phần bù rủi ro, ký hiệu là u t, là một yếu tố không thể quan sát và được giả định là dừng theo thời gian Phương trình (12) đóng vai trò quan trọng trong phương pháp ước lượng của nghiên cứu này, tương tự như trong nghiên cứu của Byrne và Nagayasu.
(2010), đề xuất quan trọng nhất là chênh lệch lãi suất thực có quan hệ ngƣợc chiều với tỷ giá hối đoái thực của đồng nội tệ (nghĩa là, < 0 và * > 0).
PHƯƠNG PHÁP NGH IÊN C Ứ U
Ki ể m tra thu ộ c tính c ủ a chu ỗ i d ữ li ệ u
Tính dừng của chuỗi dữ liệu theo thời gian là yếu tố quan trọng trong nghiên cứu, vì nó ảnh hưởng đến việc xác định mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi dữ liệu Tính không dừng cho thấy sự liên kết bền vững, giúp các nhà nghiên cứu phân tích và dự đoán xu hướng trong tương lai.
Trong nghiên cứu này, kiểm định nghiệm đơn vị được áp dụng để đánh giá tính dừng của dữ liệu thời gian, cụ thể là tỷ giá thực và lãi suất thực Kết quả kiểm định cho phép xác định bậc liên kết của chuỗi dữ liệu, giúp phân loại các chuỗi thành dừng (I(0)) hoặc không dừng (I(1)) Nếu chuỗi dữ liệu gốc không có nghiệm đơn vị, nó được coi là dừng, trong khi nếu chuỗi gốc có nghiệm đơn vị và chuỗi sai phân bậc một không có nghiệm đơn vị, thì chuỗi này là không dừng Nghiên cứu sử dụng hai phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị, bao gồm kiểm định Dicky – Fuller mở rộng (ADF) và kiểm định Saikkonen và Lutkepohl (S&L).
3.1.1 Kiểm định Dicky – Fuller mở rộng (ADF)
Kiểm định ADF là một phiên bản mở rộng của kiểm định Dicky-Fuller, trong đó xem xét thêm các biến trễ của sai phân chuỗi thời gian Phương pháp này thực hiện ước lượng một phương trình nhằm xác định tính ổn định của chuỗi dữ liệu.
Phương trình trên giả thiết rằng � 0 : � = 0, nghĩa là chuỗi thời gian không dừng hoặc có nghiệm đơn vị Để kiểm định ADF, độ trễ phù hợp nhất sẽ được lựa chọn dựa trên tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike Information Criterion), với độ trễ tối đa là 12, theo đề xuất của Lanne, Lutkepohl, Saikkonen (2002) và Byrne và Nagayasu (2010).
3.1.2 Kiểm định Saikkonen và Lutkepohl (2002) (S&L)
Nhiều cuộc tranh luận trong các nghiên cứu gần đây đã nổ ra về khả năng mô hình hóa toàn diện chuỗi thời gian kinh tế vĩ mô thông qua một tiến trình không dừng.
A "nonstationary process" is characterized by a unit root, indicating that it lacks a stable mean over time In contrast, a "trend stationary process" exhibits stable fluctuations around a broken trend, where the underlying trend remains consistent despite temporary variations Understanding these distinctions is crucial for analyzing time series data effectively.
Vấn đề này rất quan trọng vì trong trường hợp nghiệm đơn vị, cú sốc ngẫu nhiên có tác động lâu dài, trong khi mô hình xu hướng ổn định chỉ cho phép các cú sốc tạm thời, với tác động vĩnh viễn chỉ xảy ra khi có thay đổi trong hàm xu hướng Thông thường, các kiểm định được thực hiện để xác định xem tiến trình là nghiệm đơn vị hay xu hướng ổn định.
Đánh giá tác động của các hành vi kinh tế là rất quan trọng, đặc biệt khi xem xét các nghiên cứu liên quan đến kiểm định nghiệm đơn vị Sự hiện diện của những điểm gãy trong cấu trúc cũng cần được cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác của kết quả nghiên cứu.
In their 2002 paper, "Testing for a Unit Root in a Time Series with a Level Shift at Unknown Time," Saikkonen and Lutkepohl expanded upon two alternative assumptions regarding the timing of structural breaks in time series analysis.
Trong nghiên cứu về điểm gãy, một giả định quan trọng là các điểm gãy này được xác định trước từ các nghiên cứu trước đó, với nguyên nhân thường là do những cú sốc ngoại sinh xảy ra vào những thời điểm cụ thể Các nghiên cứu tiêu biểu như của Perron (1989, 1990), Saikkonen và Lutkepohl (1999) (thường được gọi là SL), cùng với Lutkepohl, Muller & Saikkonen (được gọi là LMS), đã chỉ ra những ví dụ điển hình cho giả định này.
Một phần của nghiên cứu giả định rằng ngày điểm gãy chưa được xác định thông qua khảo sát, và điểm gãy này có thể là bất kỳ sự kiện nào từ mô hình hóa nội sinh Trong nghiên cứu, thời gian của điểm gãy được xem như một tham số quan trọng.
Ví dụ, Evan (1989), Christiano (1992), Perron & Vogelsang (1992), Zivot&Andrews (1992), Banerjee, Lumsdaine&Stock (1992) cũng nhƣ Leybourne, Newbold&Vougas (1998) cân nhắc “shifts” ở một ngày chưa biết trước.
Mô hình SL là một phương pháp tổng quát để thay thế DGP của chuỗi thời gian, bao gồm một nghiệm đơn vị và một điểm thay đổi cấu trúc Kiểm tra bằng mô hình SL được thực hiện theo một dạng cụ thể.
Trong bài viết này, chúng ta xem xét mô hình toán học với công thức \( y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \epsilon \), trong đó \( \beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n \) là các tham số chưa biết Hàm dịch chuyển \( g(x) \) phụ thuộc vào tham số \( \theta \) và điểm gãy được ký hiệu là \( c \), cho thấy mối quan hệ giữa các thành phần xác định khác trong chuỗi dữ liệu.
"Dịch chuyển" chỉ xảy ra trong hoặc trước thời kỳ nhất định Số lượng sai số ngẫu nhiên không quan sát được được giả định có một hàm tự hồi quy AR với độ trễ p.
� = 1, Tức là chuỗi có nghiệm đơn vị.
Phương trình của sai phân bậc một là:
Với � � = � )(� −1 � � Vì vậy, ƣớc lƣợng của tham số � = (� 0 , � ′ )′ đƣợc thực hiện bằng cách tối thiểu hàm mục tiêu:
Các tác giả đƣa ra ba định nghĩa cho � �� (�):
Thời điểm xảy ra điểm vỡ cấu trúc được xác định là một biến giả dịch chuyển, dẫn đến việc hàm sẽ có dạng như sau:
Ki ểm đị nh m ố i quan h ệ dài h ạ n
Sau khi kiểm định nghiệm đơn vị và xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu, bước tiếp theo là kiểm định đồng liên kết giữa các chuỗi Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng hai phương pháp kiểm định: kiểm định Johansen trace test và kiểm định của Saikkonen và Lutkepohl (2000).
3.2.1 Kiểm định đồng liên kết Johansen (Johansen trace test)
Sự phát hiện nhiều chuỗi thời gian vĩ mô có thể chứa nghiệm đơn vị đã thúc đẩy lý thuyết phân tích chuỗi thời gian không dừng Engle và Granger (1987) chỉ ra rằng một sự kết hợp tuyến tính của hai hay nhiều chuỗi không dừng có thể tạo ra chuỗi dừng Nếu tồn tại sự kết hợp tuyến tính ổn định, các chuỗi thời gian không dừng sẽ cùng hội nhập Sự kết hợp này được gọi là phương trình đồng liên kết, biểu thị mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Granger (1974) đề xuất rằng giữa các chuỗi thời gian không dừng có thể tồn tại sự đồng bộ dài hạn, được gọi là đồng liên kết Phương pháp của Johansen dựa trên vector tự hồi quy với độ trễ p.
Mô hình VAR có thể được biểu diễn dưới dạng phương trình sau: Y_t = a_1 Y_{t-1} + + a_k Y_{t-k} + X_t + ∈_t, trong đó Y_t là một vector gồm k biến không dừng bậc I(1), X_t là vector các biến xác định, và ∈_t đại diện cho phần dư.
Lý thuyết của Granger khẳng định rằng nếu ma trận Π giảm hạng � < �, khi đó tồn tại ma trận ���� �à �với hạng r để � = �� ′ �à � ′ � � là I(0) � là số vector đồng liên kết và
Johansen đề xuất kiểm định Likelihood Ratio test:
Trong đó � � là trị riêng lớn nhất thứ j của ma trận Π và T là số quan sát của chuỗi dữ liệu Kiểm định Johansen xem xét cặp giả thuyết:
� � : ���� � = � 0 , tồn tại � 0 vector đồng liên kết giữa k biến
Trong nghiên cứu này, chúng tôi xác định rằng với k biến, tối đa có thể tồn tại r = 0 vector đồng liên kết Để tìm số lượng quan hệ đồng liên kết r, chúng tôi sẽ tiến hành kiểm tra cho đến khi chấp nhận giả thuyết H0 Độ trễ tối ưu được xác định dựa trên tiêu chuẩn AIC, với giới hạn độ trễ tối đa là 12.
3.2.2 Kiểm định đồng liên kết theo Saikkonen và Lutkepohl (2000)
Năm 2002, Saikkonen và Lutkepohl đã phát triển một phương pháp kiểm định đồng liên kết, chú trọng đến việc xem xét điểm gãy cấu trúc Phương pháp này khởi đầu bằng việc ước lượng các thành phần xác định trong mô hình.
Bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp GLS để loại trừ các thành phần xác định khỏi dữ liệu trước khi áp dụng kiểm định Johansen cho các chuỗi đã điều chỉnh Đồng thời, yếu tố điểm vỡ cấu trúc được xem xét như một biến giả dịch chuyển trong mô hình, tương tự như kiểm định nghiệm đơn vị mà các tác giả đã phát triển Ý tưởng chính là xác định và loại bỏ các thành phần này là bước đầu tiên, giúp việc xác định đồng liên kết không phụ thuộc vào thời điểm xảy ra điểm gãy, sau đó tiến hành kiểm định đồng liên kết với chuỗi đã điều chỉnh.
Quá trình hình thành dữ liệu (DGP) của chuỗi thời gian (Y_t) với một biến giả dịch chuyển (X_t) có thể được mô tả thông qua mô hình vector tự hồi quy với độ trễ p.
� � là một “Unobservable Error process” không quan sát đƣợc đƣợc giả định có dạngVAR(p):
Tiến hành trừ hai vế cho � �−1 :
Giả định � � là I(1) và liên kết với hạng liên kết r do đó, Π = αβ ′ với α, β là ma trận nxr ; β ′ x t và ∆x t là I(0)
Tác giả sử dụng phương trình này trong bước đầu để ước lượng các hệ số của
Cụ thể, ƣớc lƣợng các hệ số của thành phần xác định trong mô hình là � 0 , � bằng cách sử dụng GLS (generalized least squares) mở rộng
Nếu gọi các hệ số ƣớc lƣợng của � 0 , � �à � 0 �à
Sử dụng phương trình này để dùng kiểm định kiểm định tỷ số khả năng LR (likelihood rate test) cho kiểm định giả thuyết:
� 0 � 0 : �� Π = � 0 �à � 1 � 0 : �� Π > � 0 Ƣớc lƣợng các hệ số �, �, Γ � �à Ω bằng mô hình hồi quy giảm hạng.
Thống kê LR dựa trên
Thống kê LR dựa trên ∆� � = Π� �−1 + Γ � ∆� � −� + � �
Với ký hiệu các kết quả trị riêng là � 1 ≥ ⋯ ≥ � � , LR có dạng:
So sánh �� �� với giá trị tới hạn � � Bác bỏ giả thuyết nếu �� �� > � �
3.3 Phương trình đồng liên kết
Theo Byrne và Nagayasu (2010), sau khi xác nhận mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá thực và lãi suất thực, phương trình dài hạn sẽ được ước lượng để phân tích tác động của các biến này Cụ thể, sự thay đổi trong lãi suất thực của hai nước sẽ được sử dụng để giải thích những thay đổi trong tỷ giá thực Để thực hiện phân tích này, mô hình VECM được lựa chọn, với dạng tổng quát của mô hình như sau:
� �−1 � =0 Trong đó, � � là một vector gồm k biến; �� là vector đồng liên kết; � = −� ′ �
Vector hệ số của các biến trong ngắn hạn, ký hiệu là Γj, cùng với các thành phần xác định trong mô hình VECM, được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến Trong nghiên cứu này, hệ số chặn được bổ sung vào vector đồng liên kết Mô hình tổng quát VECM có thể được ước lượng bằng nhiều phương pháp khác nhau, trong đó phương pháp ước lượng của Johansen là một ví dụ điển hình.
(1995), phương pháp S2S của Ahn và Reinsel (1990) và phương pháp hai giai đoạn của Lutkepohl và Kratzig (2004)…
Bài nghiên cứu này áp dụng phương pháp ước lượng hai giai đoạn (two-stage method) do Lutkepohl (2002) phát triển, dựa trên phương pháp thực nghiệm của Byrne và Nagayasu (2010) Mô hình VECM sẽ được ước lượng thông qua hai giai đoạn.
- Thứ nhất, vector đồng liên kết giữa các biến sẽ đƣợc xác định và ƣớc lƣợng với nhiều phương pháp khác nhau (OLS, Johansen,…);
Mô hình VECM bao gồm các biến nội sinh và vector đồng liên kết đã được xác định ở bước trước Các thành phần trong mô hình này được hồi quy bằng một trong ba phương pháp: OLS, GLS hoặc 3SLS.
Trong bài nghiên cứu, bước một sử dụng Johansen mở rộng và bước hai sử dụng hồi quy OLS.
3.4 Dữ liệu bài nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu hàng tháng từ mười ba quốc gia, bao gồm Việt Nam, Thái Lan, Singapore, Hàn Quốc, Malaysia, Nhật Bản, Đức, Pháp, Anh, Ý, Bỉ và Thụy Sĩ.
Lý do lựa chọn các quốc gia trong nghiên cứu này là do tỷ trọng thương mại cao với Việt Nam và có đủ số liệu từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014 Bài viết sử dụng đô la Mỹ làm đồng tiền yết giá, trong đó Mỹ được xem là quốc gia nước ngoài, còn các quốc gia khác là nước chủ nhà Dữ liệu được thu thập theo chuỗi tháng trong khoảng thời gian này nhằm đảm bảo tính nhất quán với chuỗi thời gian ở Việt Nam, do hạn chế về số liệu ở biến chính lãi suất dài hạn danh nghĩa Thông tin chi tiết về nguồn thu thập và đặc tính chuỗi dữ liệu sẽ được trình bày trong bài viết.
Bảng 3.1 Dạng và nguồn dữ liệu
Tỷ giá (thời điểm cuối tháng)
CPI (Năm 20100) Lãi suất ngắn hạn Lãi suất dài hạn
Bỉ, Pháp, Đức, Ý, Nhật Bản, Thụy Sỹ và Anh đều có các dòng dữ liệu từ IMF về lãi suất thị trường tiền tệ và lãi suất trái phiếu CP Trong đó, Thụy Sỹ còn cung cấp thông tin về lãi suất chiết khấu Các chỉ số này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích tình hình kinh tế và tài chính của từng quốc gia.
Mỹ - dòng 64-IMF Lãi suất tín phiếu kho bạc Lãi suất trái phiếu CP
Singapore, Hàn Quốc, Thái Lan, Malaysia và Việt Nam đều ghi nhận các chỉ số quan trọng về lãi suất trong báo cáo rf-IMF dòng 64 Tại Singapore, lãi suất thị trường tiền tệ và lãi suất trái phiếu CP được theo dõi chặt chẽ Hàn Quốc cũng có lãi suất thị trường tiền tệ và lãi suất trái phiếu CP tương tự Thái Lan tiếp tục duy trì lãi suất thị trường tiền tệ và lãi suất trái phiếu CP ổn định Malaysia tập trung vào lãi suất cho vay và lãi suất trái phiếu CP, trong khi Việt Nam chú trọng đến lãi suất tín phiếu kho bạc và lãi suất trái phiếu CP.
D ữ li ệ u bài nghiên c ứ u
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu hàng tháng từ mười ba quốc gia, bao gồm Việt Nam, Thái Lan, Singapore, Hàn Quốc, Malaysia, Nhật Bản, Đức, Pháp, Anh, Ý, Bỉ và Thụy Sĩ.
Lý do chọn các quốc gia này là vì chúng có tỷ trọng thương mại cao với Việt Nam và đủ dữ liệu cho giai đoạn từ 4/2002 đến 4/2014 Bài viết sử dụng đô la Mỹ làm đồng tiền yết giá, trong đó Mỹ được xem là quốc gia nước ngoài, còn các quốc gia khác là nước chủ nhà Dữ liệu được thu thập theo chuỗi tháng từ 4/2002 đến 4/2014, nhằm đảm bảo tính đồng nhất với chuỗi thời gian tại Việt Nam, do hạn chế về số liệu ở biến chính là lãi suất dài hạn danh nghĩa Thông tin chi tiết về nguồn thu thập và đặc tính chuỗi dữ liệu sẽ được trình bày sau.
Bảng 3.1 Dạng và nguồn dữ liệu
Tỷ giá (thời điểm cuối tháng)
CPI (Năm 20100) Lãi suất ngắn hạn Lãi suất dài hạn
Bỉ, Pháp, Đức, Ý, Nhật Bản, Thụy Sỹ và Anh đều có các chỉ số lãi suất quan trọng được ghi nhận trong dòng 64-IMF Các quốc gia này theo dõi lãi suất thị trường tiền tệ và lãi suất trái phiếu CP Đặc biệt, Thụy Sỹ còn chú trọng đến lãi suất chiết khấu Những thông tin này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích tình hình kinh tế và tài chính của từng quốc gia.
Mỹ - dòng 64-IMF Lãi suất tín phiếu kho bạc Lãi suất trái phiếu CP
Singapore, Hàn Quốc, Thái Lan, Malaysia và Việt Nam đều có những chỉ số quan trọng liên quan đến lãi suất thị trường tiền tệ và lãi suất trái phiếu CP Cụ thể, Singapore, Hàn Quốc và Thái Lan đều báo cáo dòng 64-IMF về lãi suất thị trường tiền tệ, trong khi Malaysia tập trung vào lãi suất cho vay Việt Nam ghi nhận lãi suất tín phiếu kho bạc trong bối cảnh dòng 64-IMF Những thông tin này cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính và kinh tế của các quốc gia trong khu vực.
Tại Việt Nam, do thiếu dữ liệu về lãi suất dài hạn từ lợi suất trái phiếu chính phủ từ các nguồn như IMF và WB, bài viết này sẽ trình bày phương pháp tính toán chuỗi dữ liệu lãi suất danh nghĩa dài hạn cho Việt Nam dựa trên các quốc gia trong mẫu.
Bài viết tập trung vào việc phân tích các trái phiếu chính phủ có kỳ hạn trên 10 năm do Kho Bạc Nhà Nước Việt Nam phát hành, được niêm yết và giao dịch trong khoảng thời gian nghiên cứu.
Để tính toán "Yield" hàng tháng của các trái phiếu, cần thu thập chuỗi "Yield" theo từng ngày và tính giá trị trung bình Tuy nhiên, thực tế cho thấy số lần giao dịch và khối lượng giao dịch của các trái phiếu này không lớn, đặc biệt là trong giai đoạn đầu.
2002, bài viết phải sử dụng lãi suất cuống phiếu của các trái phiếu đƣợc niêm yết.
Trong nghiên cứu đa quốc gia, luôn tồn tại sự đánh đổi giữa dữ liệu có sẵn và dữ liệu so sánh Để tối đa hóa ý nghĩa của các kiểm định đồng liên kết, bài viết lựa chọn nhóm lớn nhất các loại tiền tệ, tuy nhiên, điều này dẫn đến việc dữ liệu không hoàn toàn đồng nhất giữa các quốc gia Chỉ số giá thường không đồng nhất, và việc tìm kiếm lãi suất kỳ hạn nhất quán giữa các quốc gia có thể làm giảm đáng kể cỡ mẫu dữ liệu Do đó, sự thiếu nhất quán giữa các quốc gia là điều không thể tránh khỏi.
Bài viết này phân tích hai loại lãi suất: lãi suất dài hạn và ngắn hạn Theo nghiên cứu của Marianne Baxter (1994), để đo lường lãi suất danh nghĩa ngắn hạn, có thể sử dụng lãi suất tiền gửi ba tháng liên ngân hàng, lợi tức tín phiếu kho bạc nhà nước hoặc lãi suất thị trường tiền tệ Trong khi đó, lãi suất danh nghĩa dài hạn có thể được đo bằng lợi tức trái phiếu đến khi đáo hạn của chính phủ với kỳ hạn trên mười năm Để đo lường lãi suất thực thông qua ex ante, cần phải xem xét lạm phát kỳ vọng trong kỳ hạn của trái phiếu, điều này gặp nhiều khó khăn và có nhiều kiến nghị khác nhau Marianne Baxter (1993) đã đề xuất ba phương pháp thông thường để đo lường lạm phát kỳ vọng.
- Sử dụng các phiếu khảo sát.
- Kết hợp một dự báo từ một mô hình chuỗi thời gian nhƣ AR, ARMA.
- Kết hợp kỳ vọng lạm phát bằng trung bình trƣợt dài hạn (một hoặc hai phía)
Trong nghiên cứu, tác giả áp dụng mô hình ARMA(4,1) để dự báo Tuy nhiên, việc dự đoán lãi suất thực của trái phiếu trong dài hạn gặp nhiều khó khăn do cần phải dự báo lạm phát cho kỳ hạn tương ứng Mặc dù dự báo của mô hình ARMA khá đơn giản, nhưng nhìn chung, các mô hình này không mang lại kết quả dự báo dài hạn hiệu quả (M Baxter, 1993).
Edison và Pauls (1993) đã áp dụng ước lượng trung bình trượt hai chiều để xác định lạm phát kỳ vọng Họ xem xét ba phương pháp đo lường lạm phát kỳ vọng, trong đó phương pháp đầu tiên là trung bình trượt 12 tháng của tỷ lệ lạm phát CPI Hai phương pháp thay thế còn lại dựa vào sự thay đổi hàng quý và bốn quý trong chỉ số CPI Cách tiếp cận này tạo ra một chuỗi thời gian cho lạm phát kỳ vọng.
“uyển chuyển” hơn khi so với lạm phát thực tế hay dự báo từ ARMA.
Phương pháp trung bình trượt 2 chiều có một số hạn chế trong việc dự báo chênh lệch lạm phát Đầu tiên, phương pháp này sử dụng dữ liệu từ khoảng thời gian tương lai, điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác Thứ hai, sai số dự báo từ phương pháp này không đạt yêu cầu về nhiễu trắng, điều mà các sai số dự báo hợp lý cần có.
Macdonald và Jun Nagayasu (2000) cũng đo lường lạm phát kỳ vọng bằng trung bình trƣợt một chiều bao gồm độ trễ bốn quý của lạm phát thực tế (MA(4))
Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng phương pháp trung bình trượt hai chiều (The two-sided moving average) để ước lượng lạm phát kỳ vọng Bằng cách tính trung bình của hai hàm trung bình trượt 3 tháng, chúng tôi tạo ra mô hình 3x3MA.
Bài nghiên cứu tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu liên quan đến cặp đồng tiền USD/VND, trong khi phần 5 sẽ mở rộng phân tích cho các quốc gia khác trong mẫu nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Ở VIỆT NAM
Ki ểm đị nh tính d ừ ng
Kết quả kiểm định tính dừng của tỷ giá thực và lãi suất thực giữa Việt Nam và Mỹ đã được trình bày theo hai phương pháp khác nhau, như mô tả trong mục 3.1, và được tổng hợp trong bảng 4.1 và 4.3.
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo ADF
Quốc Gia Biến Chuỗi gốc Độ trễ Chuỗi SP bậc I Độ trễ bậc liên kết
Dữ liệu tỷ giá thực và lãi suất thực của hai quốc gia được thu thập từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014 Các giá trị thống kê t đã được tính toán và so sánh với các giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Độ trễ của từng trường hợp được xác định dựa trên tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ AIC, với độ trễ tối đa được áp dụng.
12 Kiểm định tính dừng ở chuỗi gốc và chuỗi sai phân bậc một có tính đến hệ số chặn Các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt đại diện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Theo bảng 4.1, kiểm định ADF cho thấy các giá trị thống kê t không bác bỏ giả thuyết H0 về sự tồn tại nghiệm đơn vị trong chuỗi dữ liệu gốc, nhưng lại bác bỏ H0 đối với chuỗi sai phân bậc một của tỷ giá thực, lãi suất thực ngắn hạn của Việt Nam, cũng như hai chuỗi lãi suất thực của Mỹ.
Duy có chuỗi lãi suất thực của Việt Nam là giả thuyết H0 bị bác bỏ hay chuỗi gốc là chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1%.
Kết quả kiểm định cho thấy hầu hết chuỗi không dừng ở chuỗi gốc mà dừng ở chuỗi sai phân bậc một, điều này gợi ý về khả năng tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực trong mối quan hệ giữa Việt Nam và Mỹ, như đã được nêu trong nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010) Tiếp theo, chúng ta sẽ tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp của Saikkonen và Lutkepohl (2002).
Bài viết đã trình bày phương pháp xác định điểm gãy tại mục 3.2.1 Bảng 4.2.a,b tổng hợp kết quả từ các thử nghiệm với độ trễ từ 0 đến 12, nhằm xác định điểm gãy tương ứng với từng độ trễ Tiếp theo, chúng ta xác định t-statistic nhỏ nhất và điểm gãy tương ứng Sau đó, t-statistic sẽ được tính toán lại với độ trễ tối ưu theo tiêu chuẩn AIC trong kiểm định của điểm gãy đã chọn Kết quả là t-statistic mới sẽ được so sánh với giá trị tới hạn để đưa ra kết luận về tính dừng của chuỗi.
Bảng 4.2.a Tổng hợp các điểm gãy, giá trị t-statistic và độ trễ của Việt Nam
Biến q r_lt r_st Độ trễ điểm gãy t_statistic điểm gãy t_statistic điểm gãy t_statistic
TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VIỆT NAM
Theo bảng trên, điểm gãy của chuỗi tỷ giá thực được xác định vào tháng 1 năm 2011, với độ trễ tối ưu là 0 Đối với chuỗi lãi suất thực, điểm gãy xảy ra vào tháng 6 năm
2008, độ trễ tối ƣu là 4 Cuối cùng, lãi suất thực ngắn hạn có điểm gãy là tháng 8 năm
Vào năm 2008, tỷ giá hối đoái gặp độ trễ 8, với điểm gãy liên quan đến chính sách điều hành tỷ giá của chính phủ Cụ thể, trong những tháng đầu năm 2011, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã nỗ lực giữ tỷ giá chính thức ở mức 18.932 Tuy nhiên, đến cuối tháng 1/2011, tỷ giá đã tăng lên 20.673 vào ngày 31/1, dẫn đến việc NHNN phải thực hiện phá giá và kéo theo chuỗi tỷ giá duy trì ổn định sau đó.
Tỷ giá hối đoái của Việt Nam từ tháng 4 năm 2002 đến tháng 4 năm 2014 cho thấy sự biến động trong bối cảnh kinh tế toàn cầu Đặc biệt, vào tháng 6 và tháng 8 năm 2008, nền kinh tế Việt Nam chịu tác động mạnh mẽ từ cuộc khủng hoảng tài chính Mỹ, dẫn đến các chính sách điều chỉnh lãi suất của chính phủ nhằm kiểm soát lạm phát trong giai đoạn này.
Hình 4.2 Lãi suất dài hạn của Việt Nam giai đoạn 4/2002 đến 4/2014
Vào tháng 6 năm 2008, lãi suất dài hạn đạt đỉnh, với lợi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn trên 10 năm, sau đó bắt đầu giảm Từ cuối quý II đến cuối quý III, lợi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm có sự biến động mạnh, đạt mức đỉnh khoảng 0.8 trước khi giảm xuống Đối với lãi suất ngắn hạn, trong tháng, có 20.300 tỷ đồng tín phiếu bắt buộc được phát hành.
Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ nhằm chống lạm phát, khi tỷ lệ lạm phát tăng từ 15.67% vào tháng 2 lên 19.39% vào tháng 3 năm 2008 Thay vì tăng dự trữ bắt buộc và lãi suất cơ bản, NHNN đã phát hành tín phiếu bắt buộc để rút tiền khỏi lưu thông, ảnh hưởng đến cung-cầu vốn ngắn hạn Các tổ chức tín dụng gặp khó khăn về vốn phải tham gia thị trường mở với lãi suất cao, trong khi các ngân hàng thương mại cũng tăng lãi suất để thu hút vốn Điều này dẫn đến xu hướng tăng giá trái phiếu Chính phủ trong giai đoạn này.
Hình 4.3 Lãi suất ngắn hạn của Việt Nam giai đoạn 4/2002 đến 4/2014
Tương tự, ta có bảng thống kê các kết quả kiểm định S&L cho lãi suất thực dài hạn và ngắn hạn của Mỹ.
Bảng 4.2.b Tổng hợp các điểm gãy, giá trị t-statistic và độ trễ của Mỹ
Biến r_lt r_st Độ trễ điểm gãy t_statistic điểm gãy t_statistic
4/ 30 /2 00 2 4/ 30 /2 00 3 Đối với Mỹ, lãi suất thực dài hạn có độ trễ tối ƣu là 2 với điểm gãy là tháng 12 năm
2008, lãi suất thực ngắn hạn có điểm gãy là tháng 8 năm 2007 với độ trễ tối ƣu là 4.
Từ đó, ta có bảng 4.3 thể hiện kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo S&L nhƣ sau:
Bảng 4.3.Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo S&L
Gia Biến Chuỗi gốc Độ trễ Chuỗi SP bậc nhất Độ trễ bậc liên kết Điểm gãy
Ghi chú về độ trễ trong nghiên cứu này được thể hiện trong dấu {.}, với tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ AIC và giới hạn tối đa là 12 Kiểm định tính dừng được thực hiện cho cả chuỗi gốc và chuỗi sai phân bậc một, có tính đến hệ số chặn Các ký hiệu (*), (**), (***) biểu thị các mức ý nghĩa tương ứng là 10%, 5% và 1%.
Nhƣ vậy, khi so sánh hai kết quả từ 2 cách kiểm định, ta nhận thấy có hai sự khác biệt:
Theo kiểm định ADF, chuỗi lãi suất thực dài hạn của Việt Nam là một chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1% Ngược lại, kiểm định S&L lại cho rằng chuỗi này dừng ở sai phân bậc nhất với cùng mức ý nghĩa.
Chuỗi lãi suất thực dài hạn của Mỹ đã được kiểm định bằng phương pháp ADF, cho thấy rằng chuỗi này không dừng ở bậc gốc với mức ý nghĩa 1% Ngược lại, S&L lại cho rằng chuỗi này dừng ở bậc gốc, nhưng chỉ với mức ý nghĩa 5%.
Việc áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị với sự xem xét điểm gãy đã mang lại những kết quả khác biệt so với các phương pháp kiểm định truyền thống Đặc biệt, trong trường hợp của Mỹ, điểm gãy đóng vai trò quan trọng trong việc loại bỏ các kết quả sai lệch khi bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy chuỗi dữ liệu là dừng xung quanh điểm gãy.
Các chuỗi dữ liệu có bậc liên kết khác nhau bao gồm chuỗi I(0) và I(1) Nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010) chỉ ra rằng sự tồn tại của một chuỗi dừng (I(0)) giữa các chuỗi không dừng (I(1)) có thể đảm bảo mối quan hệ dài hạn giữa các biến như tỷ giá thực và lãi suất thực, theo mô hình lý thuyết ban đầu Họ cũng khẳng định rằng kiểm định đồng liên kết theo phương pháp của Saikkonen và Lutkepohl là phù hợp và có ý nghĩa Do đó, nghiên cứu này sẽ áp dụng kiểm định đồng liên kết của Saikkonen và Lutkepohl để kiểm tra mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực, đồng thời xem xét yếu tố điểm vỡ cấu trúc, với các biến của Việt Nam và Mỹ.
Ki ểm định đồ ng liên k ế t
Sau khi xác định tính dừng của các chuỗi dữ liệu theo mục 4.1 và áp dụng kỹ thuật tại mục 3.2, kết quả kiểm định Johansen và S&L sẽ được trình bày trong các bảng 4.4 và 4.5.
Theo phương pháp truyền thống, kiểm định đồng liên kết Johansen trace test được thực hiện sau các kiểm định nghiệm đơn vị để xác định mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực của Việt Nam và Mỹ Nghiên cứu áp dụng độ trễ tối ưu theo tiêu chuẩn AIC với độ trễ tối đa là 12 Kết quả kiểm định đồng liên kết cho thấy có hai mối liên hệ đồng liên kết với mức ý nghĩa 10%.
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo Johansen Trace test
VN, Vn_lt, US_lt 47.96[0.0010]*** 20.06[0.0518]** 6.07[0.1916] 2
Chuỗi dữ liệu được phân tích kéo dài từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014, với các giá trị p_value được ghi nhận trong dấu [] Độ trễ được xác định theo tiêu chuẩn AIC, với độ trễ tối đa là 12 Kiểm định đồng liên kết Johansen trace test đã được thực hiện, bao gồm hệ số chặn trong vector đồng liên kết Các ký hiệu (*), (**), (***) tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Trong quá trình kiểm định nghiệm đơn vị S&L, chúng tôi đã xác định được điểm gãy trong từng chuỗi dữ liệu Điều này liên quan đến ba chuỗi dữ liệu chính: tỷ giá thực, lãi suất thực của Việt Nam.
Trong nghiên cứu của chúng tôi, đã xác định được ba thời điểm khác nhau xảy ra điểm vỡ cấu trúc Bằng cách áp dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết của Saikkonen và Lutkepohl, chỉ có một biến giả đại diện cho điểm vỡ cấu trúc được xem xét trong vector đồng liên kết giữa các biến Do đó, kiểm định đồng liên kết S&L sẽ được thực hiện bằng cách lần lượt đưa từng biến giả vào trong mô hình.
Phần này phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá thực và lãi suất thực dài hạn tại Việt Nam với lãi suất thực dài hạn của Mỹ, đồng thời xem xét các biến giả D2011M1, D2008M6 và D2008M12 tương ứng với các chuỗi thời gian Các biến giả này có giá trị bằng 0 trong giai đoạn trước điểm gãy và bằng 1 trong giai đoạn còn lại.
Theo tiêu chuẩn AIC, với độ trễ tối ưu và giá trị trễ tối đa là 12, các kiểm định đồng liên kết cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá thực và lãi suất thực dài hạn của Mỹ và Việt Nam.
Hệ số p_value cho thấy có thể bác bỏ giả thuyết không có đồng liên kết, nhưng không thể bác bỏ sự tồn tại của nhiều nhất một vector đồng liên kết Do đó, có thể có một vector đồng liên kết trong trường hợp này Mặc dù kết quả kiểm định với từng điểm gãy không hoàn toàn nhất quán, nhưng hai lần hồi quy cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết, vì vậy bài nghiên cứu sẽ sử dụng kết quả này để xác định phương trình đồng liên kết ở phần tiếp theo.
Bảng 4.5.Kết quả kiểm định đồng liên kết theo S&L test
VN, Vn_lt, US_lt, d2011m1 36.66[0.0006]*** 7.84[0.2533] 2.37[0.1457] 2
VN, Vn_lt, US_lt, d2008m6 39.30[0.0002]*** 13.01[0.0370] 4.64[0.0372] 2
VN, Vn_lt, US_lt, d2008m12 36.82[0.0006]*** 10.08[0.1156] 2.17[0.1659] 2
Trong bài viết này, các giá trị p_value được ghi nhận trong dấu [.] và độ trễ được xác định theo tiêu chuẩn AIC với độ trễ tối đa là 12 Kiểm định đồng liên kết S&L đã tính đến hệ số chặn trong vector đồng liên kết Các ký hiệu (*), (**), (***) tương ứng biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp của Saikkonen và Lutkepohl đã xác nhận sự tồn tại của mối quan hệ tương tự như kiểm định của Johansen Tuy nhiên, trái với mong đợi về vai trò của các điểm gãy, các kết quả cho thấy không bác bỏ được giả thuyết H0, khác với nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010), khi họ nhấn mạnh tầm quan trọng của điểm trễ Trong khi kiểm định Johansen trace không cung cấp bằng chứng cho mối đồng liên kết, kiểm định S&L lại thành công trong việc bác bỏ H0 rằng r=0, tiếp tục ủng hộ sự tồn tại của mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến nghiên cứu.
4.3 Kết quả hồi quy phương trình dài hạn
Dựa trên hiện tượng đồng liên kết đã được chứng minh, chúng ta có thể tiến hành ước lượng mô hình VECM (Mô hình vector hiệu chỉnh sai số) để xác định các hệ số ước lượng dài hạn giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái thực.
Nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010) đã áp dụng Mô hình VECM dựa trên một vector đồng liên kết thông qua phương pháp hai giai đoạn do S&L đề xuất Giai đoạn đầu tiên tập trung vào việc ước lượng mối quan hệ dài hạn, với vector đồng liên kết được xác định từ kiểm định S&L, sử dụng phương trình ước lượng theo phương pháp Jonhansen mở rộng Giai đoạn thứ hai thực hiện ước lượng mô hình tổng thể bằng phương pháp OLS, bao gồm cả vector đồng liên kết đã được xác định cùng với các biến ngoại sinh.
Bằng chứng cho thấy mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực giữa Việt Nam và Mỹ đã được xác định Phương trình dài hạn mô tả mối quan hệ này sẽ được ước lượng, với kết quả cụ thể được trình bày trong Bảng 4.6.
Bài viết này xác định phương trình dài hạn dựa trên tiêu chuẩn AIC, với kết luận từ kiểm định S&L cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết Kết quả từ bảng 4.5 cho phép chúng ta rút ra những nhận xét quan trọng về mối quan hệ này.
Phương trình đồng liên kết cho thấy mối quan hệ giữa tỷ giá thực và lãi suất thực giữa Việt Nam và Mỹ trong trạng thái cân bằng dài hạn Hệ số của lãi suất thực Việt Nam (vn_lt) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và mang dấu âm, cho thấy rằng lãi suất thực Việt Nam có tác động ngược chiều lên tỷ giá hối đoái thực Điều này nghĩa là sự gia tăng lãi suất thực của Việt Nam sẽ dẫn đến sự tăng giá của VNĐ, phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu Ngược lại, hệ số lãi suất thực của Mỹ cũng có ý nghĩa thống kê và mang dấu âm, cho thấy mối tương quan ngược chiều với lãi suất thực Việt Nam, khác với kỳ vọng ban đầu Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010), mặc dù có sự khác biệt trong giá trị hệ số.
Ki ểm đị nh tính d ừ ng
Giống như trường hợp của Việt Nam, phần này trình bày hệ thống kết quả kiếm định tính cho các quốc gia khác trong mẫu quan sát, bao gồm: Thái Lan, Singapore, Hàn Quốc, Malaysia, Nhật Bản, Đức, Pháp, Anh, Ý, Bỉ và Thụy Sỹ.
Cụ thể, bảng 5.1 tổng hợp các kết quả kiểm định nghiệm đơn vị trong trường hợp sử dụng ADF:
Bảng 5.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo ADF
Quốc Gia Biến Chuỗi gốc Độ trễ Chuỗi SP bậc nhất Độ trễ bậc liên kết
Thái Lan q -1.22231 1 -10.47753*** 0 I(1) r_lt -4.06127*** 2 - I(0) r_st -2.7697* 3 - I(0) Đức q -3.67871*** 0 - I(0) r_lt -1.58346 3 -6.269001*** 6 I(1) r_st -1.67718 3 -5.123643*** 2 I(1)
Thụy Sỹ q -2.54923 0 -13.41033*** 0 I(1) r_lt -0.74084 12 -3.614219*** 11 I(1) r_st -1.71444 6 -3.945634*** 5 I(1) Ý q -3.74182*** 0 - I(0) r_lt -3.22056** 1 - I(0) r_st -2.04454 0 -11.92017*** 0 I(1)
Dữ liệu của mười một quốc gia được ghi nhận từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014, với các giá trị thống kê t được tính toán và so sánh với các giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Độ trễ của từng trường hợp được ghi nhận trong dấu { } và được xác định dựa trên tiêu chuẩn AIC, với độ trễ tối đa là 12 Kiểm định tính dừng được thực hiện cho chuỗi gốc và chuỗi sai phân bậc một, có tính đến hệ số chặn Các ký hiệu (*), (**), (***) tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Theo bảng tổng hợp, phần lớn chuỗi dữ liệu của các quốc gia là chuỗi không dừng ở bậc gốc, ngoại trừ 9 trường hợp dừng ở bậc gốc với mức ý nghĩa 5% và 10% Đáng chú ý, trong tất cả các trường hợp này, chỉ có một trong hai biến dừng ở bậc một.
Theo kiểm định ADF trong bảng 4.1, chuỗi lãi suất thực dài hạn và ngắn hạn tại Mỹ không dừng ở bậc gốc mà dừng ở sai phân bậc nhất Điều này cho thấy có khả năng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết với các biến có chuỗi dừng từ các quốc gia khác.
Bảng 5.2 tổng hợp các điểm gãy, giá trị t-statistic và độ trễ tối ưu của các nước, giúp xác định tính dừng của chuỗi Qua đó, chúng ta có thể so sánh với kết quả kiểm định ADF để đánh giá vai trò của điểm gãy trong việc kiểm định tính dừng.
Bảng 5.2.Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo S&L
Quốc Gia Biến Chuỗi gốc Độ trễ
Chuỗi SP bậc nhất Độ trễ bậc liên kết Điểm gãy
Thái Lan q -1.0317 1 -5.6933*** 2 I(1) 2008 M8 2008 M12 r_lt -4.3705*** 3 I(0) 2008 M12 r_st -2.6919* 3 I(0) 2008 M11 Đức q -2.8235** 0 I(0) 2008 M12 r_lt -1.6241 3 -6.3929*** 2 I(1) 2008 M12 2005 M3 r_st -1.6266 3 -5.1395*** 2 I(1) 2008 M7 2012 M1
Thụy Sỹ q -2.9641 0 -11.5036*** 0 I(1) 2008 M12 2008 M12 r_lt -1.0182 12 -3.6258*** 11 I(1) 2008 M11 2008 M10 r_st -1.718 6 -3.215** 11 I(1) 2008 M10 2008 M4 Ý q -2.8209* 0 I(0) 2008 M12 r_lt -1.5218 3 -7.4481*** 3 I(1) 2011 M11 2011 M11 r_st -0.9765 0 -8.8046*** 0 I(1) 2013 M4 2013 M4
Chuỗi dữ liệu của mười một quốc gia được thu thập từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014, với các giá trị thống kê t được tính toán và so sánh với các giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Độ trễ của mỗi trường hợp được ghi nhận trong dấu { } và xác định theo tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ AIC, với độ trễ tối đa là 12 Các ký hiệu (*), (**), (***) tương ứng biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của S&L cho thấy có năm trường hợp khác biệt so với ADF Cụ thể, lãi suất thực dài hạn của Malaysia được ADF xác định là dừng ở chuỗi gốc với mức ý nghĩa 10%, trong khi S&L cho rằng chuỗi dữ liệu này dừng ở sai phân bậc nhất với mức ý nghĩa 1% Tương tự, đối với Hàn Quốc, S&L cũng đã cung cấp bằng chứng cho thấy chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1%.
Lãi suất thực ngắn hạn của Malaysia cho thấy kết quả trái ngược, với S&L xác định đây là chuỗi dừng tại mức ý nghĩa 5%, trong khi ADF lại cho rằng chuỗi này không dừng tại mức ý nghĩa 1%.
Tương tự, trường hợp của Pháp và Ý, S&L lại đưa ra bằng chứng về tính không dừng trong khi ADF kết luận chuỗi dừng với các mức ý nghĩa lần lƣợt 10%, 5%.
Điểm gãy cấu trúc đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh sai lệch kết quả hồi quy Tuy nhiên, ba trên năm trường hợp cho thấy S&L bổ sung cho chuỗi dữ liệu không dừng, khiến việc xác định liệu điểm gãy có thực sự cải thiện kết quả kiểm định tính dừng hay không trở nên khó khăn.
Ki ểm đị nh tính đồ ng liên k ế t
Bài viết này dựa trên kết quả kiểm định tính dừng theo phương pháp S&L cho 11 quốc gia để kiểm tra mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến Tuy nhiên, nghiên cứu không xem xét mối quan hệ giữa Tỷ giá thực và lãi suất thực dài hạn của Mỹ với Thái Lan, Đức, Anh, Ý, và Bỉ, do chuỗi tỷ giá thực được coi là dừng ở bậc gốc Thay vào đó, bài viết chỉ tập trung kiểm định lãi suất thực dài hạn của Nhật Bản, Singapore, Hàn Quốc, Malaysia, Pháp và Thụy Sỹ.
Bảng 5.3.Kết quả kiểm định đồng liên kết theo Johansen Trace test
Quốc gia Gỉa thuyết H0 H0: r=0 H0: r=1 H0= r=2 lag
The data presents a comparative analysis of various countries, highlighting Japan's metrics with a score of 18.91, Singapore leading at 45.70, South Korea at 26.19, Malaysia closely following with 45.67, France at 26.78, and Switzerland at 35.96 Notably, Singapore and Malaysia show significant values, with Singapore's performance marked by a statistical significance of 0.0021 Switzerland also demonstrates noteworthy results with a significance level of 0.0396 Other countries like South Korea and France exhibit moderate scores, indicating varying levels of performance across the listed nations.
Chiều dài chuỗi dữ liệu từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014, với các giá trị p_value được ghi trong dấu [] Độ trễ được xác định theo tiêu chuẩn AIC, tối đa là 12 Kiểm định đồng liên kết Johansen trace test đã tính đến hệ số chặn trong vector đồng liên kết Các ký hiệu (*), (**), (***) tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Dựa vào kết quả từ bảng 5.2, có ba trong số sáu quốc gia cho thấy mối quan hệ đồng liên kết, bao gồm Singapore, Malaysia và Thụy Sỹ, với mức ý nghĩa lớn hơn 5%, đồng thời đề xuất một mối liên hệ dài hạn giữa chúng.
Tiếp theo, chúng ta kiểm định đồng liên kết theo S&L có xét tới điểm gãy cấu trúc và so sánh kết quả này với kiểm định Johansen ở bảng 5.2
Bảng 5.4 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo S&L test
Quốc gia Gỉa thuyết H0 H0: r=0 H0: r=1 H0= r=2 lag
Nhật Bản jap, jap_lt, us_lt, d2009m2 11.46[0.7516] 3.04 [0.8366] 1.66[0.2313] 3 jap, jap_lt, us_lt, d2004m8 13.98[0.5462] 3.89 [0.7262] 1.43[0.2704] 3 jap, jap_lt, us_lt, d2008m12 13.55[0.5818] 3.23 [0.8140] 2.11[0.1722] 2
Sing, sing_lt, us_lt, d2011m9 35.46[0.0010]*** 9.81 [0.1277] 1.06[0.3493] 2
Sing, sing_lt, us_lt, d2008m5 32.65[0.0028]** 10.02[0.1186] 1.05[0.3514] 2
Sing, sing_lt, us_lt, d2008m12 33.38[0.0021]** 10.81[0.0880] 1.64[0.2345] 2
Korea, korea_lt, us_lt, d2008m12 20.41[0.1431] 7.08 [0.3222] 0.11[0.7949] 5
Korea, korea_lt, us_lt, d2009m1 24.53[0.0448]** 4.64 [0.6207] 0.04[0.8891] 5
Malay, malai_lt,us_lt,d2011m9 35.87[0.0008]*** 7.36 [0.2952] 0.01[0.9586] 2 Malay, malai_lt,us_lt,d2008m6 28.68[0.0116]*** 5.41 [0.5157] 0.01[0.9419] 3 Malay, malai_lt,us_lt,d2008m12 25.54[0.0326]** 8.42[0.2087] 0.02[0.9224] 2
Pháp Fra, fra_lt, us_lt, d2008m12 12.79[0.6450] 5.39 [0.5187] 0.04[0.8901] 3
Swizt, switz_lt, us_lt,d2008m12 26.08[0.0275]** 7.93 [0.2458] 0.15[0.7541] 7 Swizt, switz_lt, us_lt,d2008m11 24.63[0.0433]** 8.36 [0.2133] 0.15[0.7597] 7
Chuỗi dữ liệu được phân tích kéo dài từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014, với các giá trị p_value được ghi trong dấu [] Độ trễ của mô hình được xác định theo tiêu chuẩn AIC, với mức tối đa là 12 Kiểm định đồng liên kết S&L test đã tính đến hệ số chặn trong vector đồng liên kết Các ký hiệu (*), (**), và (***) tương ứng biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Kết quả kiểm định từ bảng 5.3 cho thấy rằng các kết quả của kiểm định S&L tương đồng với kiểm định Johansen, chỉ ra rằng ba quốc gia có mối quan hệ đồng liên kết là Malaysia, Singapore và Thụy Sỹ.
Kiểm định đồng liên kết giữa tỷ giá thực của Hàn Quốc và lãi suất thực dài hạn với Mỹ chỉ có một trường hợp duy nhất, đó là khi có sự tham gia của điểm gãy vào tháng.
Vào năm 2009, đã bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết giữa ba biến này với mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, điều này có thể chưa đủ để khẳng định vai trò của điểm gãy cấu trúc trong việc kiểm định đồng liên kết.
Tương tự như trường hợp ở Việt Nam, chúng ta sẽ tiếp tục kiểm định đồng liên kết cho trường hợp lãi suất thực ngắn hạn.
Bảng 5.5.Kết quả kiểm định đồng liên kết theo Johansen Trace test
Quốc gia Gỉa thuyết H0 H0: r=0 H0: r=1 H0= r=2 lag
In a recent analysis of various countries, Japan reported a score of 26.19, while Singapore achieved 32.34 South Korea had a notable score of 35.77, and Thailand followed with 24.08 Germany and France led with impressive scores of 60.51 and 62.45, respectively The UK scored 37.26, Switzerland reached 78.44, and Italy recorded a score of 30.96 Malaysia and Thailand had scores of 24.37 and 24.08, respectively, indicating varied performance across these nations.
Bỉ Bel, bel_st, us_st 36.98[0.0300]** 12.15[0.4436] 2.47[0.6867] 4
Dữ liệu được phân tích trong khoảng thời gian từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014, với các giá trị p_value được ghi nhận trong dấu [] Độ trễ trong mô hình được xác định theo tiêu chuẩn lựa chọn AIC, với độ trễ tối đa là 12 Kiểm định đồng liên kết Johansen trace test được thực hiện với việc xem xét hệ số chặn trong vector đồng liên kết Các ký hiệu (*), (**), (***) tương ứng biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Theo kiểm định Johansen, bảy trong số mười một quốc gia cho thấy có mối quan hệ đồng liên kết Tiếp theo, chúng ta sẽ tiến hành kiểm định đồng liên kết theo phương pháp S&L và so sánh kết quả với kiểm định trace của Johansen.
Bảng 5.6.Kết quả kiểm định đồng liên kết theo S&L test
Quốc gia Gỉa thuyết H0 H0: r=0 H0: r=1 H0= r=2 Độ trễ
Nhật Bản jap, jap_st, us_st, d2009m2 24.17[0.0499]** 9.17 [0.1610] 1.15[0.3278] 7 jap, jap_st, us_st, d2009m3 25.54[0.0326]** 8.73 [0.1880] 1.21[0.3131] 7 jap, jap_st, us_st, d2005m10 24.83[0.0408]** 8.25 [0.2208] 0.99[0.3673] 7
Singapore Sing, sing_st, us_st, 26.76[0.0220]** 3.58 [0.7683] 0.39[0.5917] 4 d2011m9
Sing, sing_st, us_st, d2005m11 31.72[0.0039]*** 4.13 [0.6923] 0.11[0.7912] 4
Sing, sing_st, us_st, d2005m10 31.14[0.0049]*** 4.32 [0.6657] 0.04[0.8795] 4
Korea, korea_st, us_st, d2008m12 19.64[0.1739] 7.46 [0.2857] 2.12[0.1711] 8
Korea, korea_st, us_st, d2009m1 19.53[0.1786] 11.43[0.0693] 2.38[0.1453] 8
Korea, korea_st, us_st, d2005m10 18.27[0.2409] 10.50[0.0989] 2.84[0.1085] 8
Thai, thai_st,us_st, d2008m8 17.48[0.2865] 3.81[0.7367] 1.24[0.3077] 4
Thai, thai_st,us_st,d2008m11 19.53[0.1785] 5.30[0.5315] 1.35[0.2856] 4 Thai, thai_st,us_st,d2005m10 17.92[0.2602] 4.52[0.6372] 0.54[0.5222] 4 Đức
Ger, ger_st,us_st,d2008m7 42.06[0.0001]*** 2.96[0.8467] 1.51[0.2545] 9 Ger, ger_st,us_st,d2008m12 40.48[0.0001]*** 1.92[0.9479] 0.90[0.3915] 9 Ger, ger_st,us_st,d2005m10 42.63[0.0001]*** 2.52[0.8951] 0.89[0.3963] 9
Malay, malai_st,us_st,d2011m9 14.32[0.5182] 5.42 [0.5155] 0.00[0.9959] 4 Malay, malai_st,us_st,d2008m5 13.83[0.5584] 5.29 [0.5326] 0.00[0.9867] 4 Malay, malai_st,us_st,d2005m10 14.36[0.5145] 6.79 [0.3520] 0.04[0.8818] 4
Fra, fra_st, us_st, d2008m12 42.66[0.0001]*** 4.65 [0.6194] 2.68[0.1203] 6
Fra, fra_st, us_st, d2008m10 45.52[0.0000]*** 9.13[0.1634] 2.70[0.1185] 6
Fra, fra_st, us_st, d2005m10 46.29[0.0000]*** 5.11[0.5567] 3.31[0.0820] 6
Uk, uk_st, us_st,d2008m10 11.75[0.7292] 8.00[0.2404] 1.45[0.2659] 8
Uk, uk_st, us_st,d2005m10 11.51[0.7476] 3.20[0.8172] 2.56[0.1299] 7
Swizt, switz_st, us_st,d2008m12 31.88[0.0037]*** 5.69 [0.4804] 0.00[0.9848] 10 Swizt, switz_st, us_st,d2008m10 26.65[0.0229]** 6.99 [0.3312] 0.01[0.9636] 10 Swizt, switz_st, us_st,d2005m10 29.19[0.0097]** 5.94 [0.4485] 0.01[0.9378] 10 Ý Italy, italy_st, us_st,d2008m12 15.36[0.4345] 4.32[0.6666] 1.23[0.3093] 3
Italy, italy_st, us_st,d2013m4 13.40[0.5942] 3.76[0.7440] 1.32[0.2898] 3
Italy, italy_st, us_st,d2005m10 17.21[0.3034] 2.81[0.8644] 2.64[0.1235] 3
Bỉ Bel,bel_st,us_st, d2008m12 45.06[0.0000]*** 3.60[0.7649] 2.54[0.1309] 6
Bel,bel_st,us_st, d2011m8 46.99[0.0000]*** 3.20[0.8168] 0.20[0.7175] 6
Bel,bel_st,us_st, d2005m10 47.69[0.0000]*** 4.04[0.7055] 2.38[0.1446] 6
Chuỗi dữ liệu được phân tích từ tháng 4/2002 đến tháng 4/2014, với các giá trị p_value được ghi nhận trong dấu [] Độ trễ được xác định theo tiêu chuẩn AIC, với độ trễ tối đa là 12 Kiểm định đồng liên kết S&L test đã tính đến hệ số chặn trong vector đồng liên kết, và các ký hiệu (*), (**), (***) lần lượt biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Dựa vào bảng tổng hợp trên, ta có một vài kết quả đáng chú ý khác so với kiểm định Johansen Trace Test nhƣ sau:
S&L đã cung cấp bằng chứng thuyết phục về mối quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá thực của Nhật Bản và lãi suất thực ngắn hạn của Mỹ và Nhật Kết quả từ ba lần kiểm định cho thấy kết luận chung với mức ý nghĩa 5%.
Trong nghiên cứu về mối liên hệ giữa Anh và Hàn Quốc, kết quả của kiểm định Johansen cho thấy có sự đồng liên kết, trong khi S&L lại đưa ra kết quả trái ngược Điều này cho thấy S&L không thể cải thiện các kết quả từ kiểm định Johansen trace test.
Kết quả từ bài kiểm tra S&L cho thấy các quốc gia còn lại có kết quả tương tự như bài kiểm tra Johansen Cụ thể, có sáu quốc gia - Singapore, Đức, Pháp, Anh, Thụy Sỹ và Bỉ - cho thấy bằng chứng về mối quan hệ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5% và 1%.
Tóm t ắ t k ế t qu ả nghiên c ứ u
Bài nghiên cứu này khám phá mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực, một chủ đề đã được nhiều nghiên cứu lý thuyết đề cập Nghiên cứu tập trung vào mối quan hệ giữa Việt Nam và Mỹ, sau đó mở rộng ra mười một quốc gia khác để tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm.
Bài nghiên cứu tập trung vào điểm vỡ cấu trúc trong chuỗi dữ liệu, một yếu tố quan trọng theo nghiên cứu của Perron (1989) có thể gây ra sai lệch trong kết quả kinh tế lượng Điểm gãy cấu trúc cũng được đề cập trong các nghiên cứu về tính dừng và đồng liên kết Do đó, nghiên cứu sẽ áp dụng các phương pháp kiểm định của Saikkonen và Lutkepohl (2000, 2002), dựa trên các luận điểm thực nghiệm từ Byrne và Nagayasu (2010) cũng như Hali J.Edison và B.Dianme Pauls (1991) để kiểm tra mối liên hệ đồng liên kết giữa chênh lệch lãi suất thực và tỷ giá thực, với sự xem xét đến điểm gãy cấu trúc.
Nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ lâu dài giữa tỷ giá thực và lãi suất thực, bao gồm cả lãi suất thực dài hạn và ngắn hạn.
Điểm gãy cấu trúc với kiểm định S&L đã cải thiện kết quả của kiểm định Johansen trace test, cung cấp bằng chứng bác bỏ giả thuyết H0 về việc không có đồng liên kết Điều này cho thấy sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn giữa các biến, điều mà kiểm định Johansen không thể hiện được.
Điểm gãy cho thấy kết quả khác với kiểm định ADF về tính dừng của chuỗi lãi suất dài hạn của Mỹ, dẫn đến kết luận rằng chuỗi dữ liệu gốc không dừng Phương trình dài hạn giữa các biến nghiên cứu cho thấy lãi suất thực của Việt Nam và Mỹ có tác động ngược chiều lên tỷ giá thực với ý nghĩa thống kê 1%.
Nghiên cứu đã mở rộng ra ngoài mối quan hệ giữa Việt Nam và Mỹ, xem xét mối quan hệ giữa Mỹ với mười một quốc gia khác, và phát hiện ra rằng có sự liên kết lâu dài giữa tỷ giá thực và lãi suất thực ở hầu hết các quốc gia, cho cả lãi suất thực ngắn hạn và dài hạn Mối quan hệ này tồn tại bất kể có xét đến điểm gãy cấu trúc hay không, ngoại trừ một số quốc gia như Nhật Bản, nơi điểm gãy cấu trúc đóng vai trò quan trọng trong việc chỉ ra mối quan hệ dài hạn Điều này cho thấy vai trò của điểm gãy cấu trúc là khác biệt và không đồng nhất giữa các quốc gia.
H ạ n ch ế c ủ a nghiên c ứ u
Hạn chế của bài nghiên cứu cần được xem xét để giả định tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng không đổi Nghiên cứu trước đây đã đề xuất rằng nếu có phương pháp phù hợp để xác định giá trị kỳ vọng này và cho phép nó thay đổi theo thời gian, thì kết quả nghiên cứu có thể cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hơn về mối liên hệ giữa tỷ giá thực song phương và chênh lệch lãi suất thực.
Hạn chế lớn trong nghiên cứu này là chuỗi dữ liệu của Việt Nam còn hạn chế và cách tính toán lãi suất danh nghĩa chỉ mang tính tương đối Bài nghiên cứu chỉ đưa ra một phương pháp ước lượng tỷ lệ lạm phát dự báo, điều này gây khó khăn cho việc so sánh ý nghĩa của mô hình với các nghiên cứu trước đó Các điểm gãy đã được xác định liên quan đến các sự kiện kinh tế thực tiễn, nhưng chỉ là điểm gãy của từng chuỗi dữ liệu Trong nghiên cứu của Joseph P Byrne và Jun Nagayasu (2010), tác giả xác định một điểm gãy của tỷ giá thực cho toàn bộ hệ thống, sử dụng phương pháp PP của Bai, Lumsdaine và Stock (1998) như Sup-W và Exp-W tests để tìm kiếm và xác định điểm gãy cấu trúc trong nhiều chuỗi thời gian (VAR).
Bài nghiên cứu không xác định được điểm gãy nào gần với "Common structural break" trong mối quan hệ này do giới hạn của nghiên cứu Do đó, nghiên cứu sẽ xem xét toàn bộ ba điểm gãy để thực hiện kiểm định.
Bài viết chỉ tập trung vào việc xem hàm chuyển đổi như một biến giả, đại diện cho các điểm gãy trong các kiểm định, mà chưa phân tích đầy đủ các dạng của hàm này theo đề xuất của Saikkonen và Lutkepohl.
Trên đây là những hạn chế cần khắc phục để tài có tính thuyết phục hơn và mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới.
