Tải bản đầy đủ
1 Mô tả dữ liệu.

1 Mô tả dữ liệu.

Tải bản đầy đủ

41

Năm 2003, kinh tế thế giới bắt đầu có sự tăng trưởng trở lại, cùng với mức
tiêu thụ dầu mỏ ngày càng cao của Trung Quốc, giá dầu mỏ tăng vọt. Năm 2004,
giá dầu mỏ có thời điểm tăng đến mức kỷ lục trên 55 USD/thùng. Giá dầu liên tục
tăng mạnh lên những mức kỷ lục mới, tác động mạnh tới nền kinh tế toàn cầu, năm
2007, Giá dầu tăng kỷ lục (gần 100 USD/thùng dầu). Trong bối cảnh đồng USD
mất giá nghiêm trọng, nhiều nước có dự trữ ngoại tệ lớn bằng USD và các nước
xuất khẩu dầu mỏ thuộc OPEC phải tính đến khả năng chuyển dần sang sử dụng các
ngoại tệ mạnh khác để tính giá dầu.
Năm 2008, giá dầu có thời điểm lên đến mức kỷ lục 147 USD/thùng vào
tháng 7. Khủng hoảng tài chính lan rộng đẩy nền kinh tế thế giới vào suy thoái.
Khủng hoảng tín dụng, khởi đầu từ thị trường bất động sản ở Mỹ, nhanh chóng lan
rộng sang nhiều nước, nhiều khu vực, cùng với khủng hoảng giá lương thực, biến
động giá dầu… đã đẩy nền kinh tế thế giới vào cuộc khủng hoảng tài chính trầm
trọng nhất kể từ cuộc Đại suy thoái 1929 - 1933. Các chuyên gia kinh tế ước tính
cuộc khủng hoảng này đã gây thiệt hại cho các nền kinh tế toàn cầu tới 30.000 tỷ
USD. Hàng loạt các tập đoàn lớn của mỹ phá sản và xin cứu trợ để tồn tại, vụ phá
sản của Lehman Brothers được đánh giá là lớn nhất trong lịch sử. Bong bóng tài
chính và bất động sản bùng nổ đã khiến cho cả thế giới chao đảo. Hệ lụy từ cuộc
khủng hoảng tài chính này đã làm cho kinh tế thế giới trì trệ đáng kể nhất đó là cuộc
khủng hoảng nợ công châu Âu lan rộng từ Hy lạp đến nhiều nước khác trong khu
vực Euro zone làm cho vàng trở thành lựa chọn tối ưu cho các nhà đầu tư.
Bên cạnh đó, lãi suất cho vay ngắn hạn trong nước cũng có biến động liên tục,
thể hiện sự bất ổn trong chính sách tiền tệ tại Việt Nam. Đặc biệt, năm 2011 với
nhiều Ngân hàng chạy đua lãi suất đã làm mặt bằng lãi suất tại Việt Nam biến động
mạnh, điều này ảnh hưởng đến các yếu tố vĩ mô khác của nền kinh tế, đặc biệt là
các chỉ số giá.

42

Hình 4.2: Diễn biến lãi suất tại Việt Nam từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 12
năm 2012.
22
20
18

R

16
14
12
10
8
2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Year

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

Từ cuối năm 2007 đến nay, nền kinh tế thế giới diễn biến khá phức tạp và khó
lường, nhất là cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu đã tác động
sâu rộng đến kinh tế của hầu hết các nước trên thế giới tất nhiên trong đó có Việt
Nam. Theo đó, tình hình lãi suất Việt Nam cũng biến động hết sức phức tạp, ảnh
hưởng rất nhiều đến nền kinh tế chung của Việt Nam. Đặc biệt là từ năm 2010 đến
nay, lãi suất Việt Nam có những “bước nhảy” rất đáng quan tâm. Đó là một hiện
tượng kéo theo và bị kéo theo bởi nhiều yếu tố quan trọng khác như: lạm phát, mức
cung tiền tệ, các quan điểm chính sách của nhà nước…
4.1.2 Lỗ hổng sản lượng (OPG).
Biến số tiếp theo mà tác giả quan tâm đó là biến lỗ hổng sản lượng (OPG), bài
nghiên cứu sử dụng cách tính thông thường giống như nhiều bài nghiên cứu trước
đây. Lỗ hổng sản lượng chính là sự chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng
tiềm năng, trong đó sản lượng tiềm năng được tính bằng cách sử dụng bộ lọc
Hodrick- Prescott (Hodrick- Prescott filter). Từ đó tác giả lấy chênh lệch giữa sản
lượng thực tế và sản lượng tiềm năng để tính giá trị lỗ hổng sản lượng.

43

Hình 4.3: Lỗ hổng sản lượng từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 12 năm 2012.
200000
180000
160000

OPG

140000
120000
100000
80000
60000
2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Year

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

Ở đây tác giả chỉ quan tâm đến độ lớn của lỗ hổng sản lượng để đại diện cho
cú sốc phía cầu nên tác giả lấy giá trị tuyệt đối của biến này. Nguồn số liệu GSO.
4.1.3 Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (NEER).
Yếu tố quan trọng nhất trong quá trình tính toán mức độ truyền dẫn tỷ giá
chính là tỷ giá hối đoái. Do đó bài nghiên cứu sẽ phải đưa vào mô hình một biến số
định lượng cho tỷ giá hối đoái nói chung chứ không phải là những tỷ giá riêng biệt
như USD/VND, EUR/VND…Và tác giả quyết định lựa chọn chỉ số NEER
(Nominal Effective Exchange Rate) – tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu lực để đưa
vào trong mô hình. Bài nghiên cứu không sử dụng chỉ số REER (Real Effective
Exchange Rate) bởi chúng ta đang tiến hành đo lường tác động của biến động tỷ giá
đến các chỉ số giá trong nước, tuy nhiên bản thân REER đã bao hàm cả chỉ số giá
hàng hóa trong nước theo công thức:
REERt = (ejt

p jt
) w jt
pt

Trong đó:
REERt: tỷ giá hối đoái thực có hiệu lực tại thời điểm t
ejt : Tỷ giá hối đoái của hai đồng tiền trong kỳ thứ t
Pjt : Chỉ số giá hàng hóa ở quốc gia đang so sánh
Pt: Chỉ số giá hàng hóa ở quốc gia đang tính REER

44

wjt: Tỷ trọng thương mại giữa quốc gia đang tính REER với quốc gia so sánh so với
tổng giá trị thương mại của quốc gia đang tính REER với tất cả các quốc gia được
chọn.
Do đó tác giả sử dụng chỉ số NEER được tính tóan như sau:
NEER(t+1)=NEER(t)*(1+sum[w1*r1+w2*r2+...])
REER(t+1)=REER(t)*(1+sum[w1*r1*log(cpi(vn)/cpi(f))+...])
Để tính toán tỷ giá hối đoái với các đồng tiền trên tác giả sử dụng đồng USD
như đồng tiền trung gian.
Để tính toán NEER của Việt Nam trong kỳ nghiên cứu (từ tháng 1 năm 2001
đến tháng 12 năm 2012) bài nghiên cứu lựa chọn 17 quốc gia - khu vực có khối
lượng mậu dịch cao đối với Việt Nam trong kỳ nghiên cứu, chiếm đến 96,28%, theo
thứ tự đó là Trung Quốc, khu vực Euro, Nhật Bản, Mỹ, Singapore, Đài Loan, Hàn
Quốc, Thái Lan, Australia, Malaysia, HongKong, Indonesia, Thụy Sỹ, Anh, Ấn Độ,
Philippin và Nga.
Chẳng hạn như để tính toán NEER vào tháng 1 năm 2001. Tác giả lần lượt sử
dụng đồng USD làm trung gian để tính toán tỷ giá các đồng tiền còn lại so với VND
(chỉ số ejt ). Tác giả tiếp tục tính toán tỷ trọng mậu dịch với quốc gia j (wjt) bằng
cách lấy giá trị mậu dịch với quốc gia j chia cho tổng giá trị mậu dịch trong tháng 1
năm 2001. Cuối cùng tác giả tính toán được NEER trong kỳ.
Hình 4.4 : Tỷ giá hiệu lực đa phương và chỉ số giá từ tháng 1 năm 2001 đến
tháng 12 năm 2012.
225
NEER

200

CPI

175
150
125
100
75
2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Year

Ghi chú: Trục tung bên trái biểu diễn các giá trị của NEER, trục tung bên phải biểu diễn các giá trị của CPI.

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

45

Tỷ giá hiệu lực đa phương và chỉ số giá có cùng một xu hướng dịch chuyển
tăng, tuy nhiên chia ra hai giai đoạn rõ rệt. Giai đoạn trước khủng hoảng tài chính
2007, tỷ giá hiệu lực đa phương có xu hướng nằm phía trên chỉ số giá nhưng nó đảo
chiều ở giai đoạn sau giai đoạn khủng hoảng này.
4.1.4 Các chỉ số giá.
Cuối cùng là các chỉ số giá – chỉ số giá nhập khẩu (IMP), chỉ số giá sản xuất
(PPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI) (lấy năm 2005 là năm gốc). Nhìn chung các chỉ số
giá đều có cùng xu hướng biến động chung, bắt đầu tăng mạnh vào các tháng từ
năm 2008, trong đó chỉ số gía sản xuất PPI và chỉ số giá tiêu dùng CPI biến động
lớn hơn cả. Các chỉ số giá được tác giả đưa vào để đo lường tác động của các yếu tố
vĩ mô đến các biến này, đặc biệt là biến tỷ giá hối đoái, từ đó ước lượng mức độ tác
động của ERPT tại Việt Nam. Chúng tôi lấy nguồn từ GSO.
Chỉ số giá xuất - nhập khẩu hàng hoá Việt Nam là thước đo mức độ biến động
(thay đổi) của giá cả hàng hoá xuất khẩu hoặc nhập khẩu, không bao gồm các loại
xuất - nhập khẩu dịch vụ của Việt Nam.
Hình 4.5: Chỉ số giá nhập khẩu của Việt Nam từ tháng 1 năm 2001 đến tháng
12 năm 2012.
1.75

IMP

1.50

1.25

1.00

0.75
2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Year

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

Đối với Việt Nam, chỉ số giá xuất - nhập khẩu chỉ tính trên giá cả của hàng
hoá xuất - nhập khẩu (FOB và CIF) và được gọi là chỉ số giá xuất khẩu, nhập khẩu
hàng hoá.
Giá xuất khẩu dùng để tính chỉ số giá xuất khẩu hàng hoá là giá với điều

46

kiện giao hàng FOB (Free On Board), giá giao hàng trên boong tàu tại cảng Việt
Nam hoặc tại biên giới Việt Nam. Giá nhập khẩu dùng để tính chỉ số giá nhập khẩu
hàng hoá là giá CIF (Cost, Insurance and Freight), giá giao hàng tại cảng Việt Nam
hoặc tại biên giới Việt Nam.
Giá xuất khẩu, nhập khẩu được thu thập từ các nhà xuất khẩu, nhập khẩu và
theo giá hợp đồng đã ký kết trong quý, không bao gồm thuế suất thuế xuất khẩu,
nhập khẩu; không quan tâm đến hàng xuất sẽ lên tàu lúc nào và hàng nhập đã hoặc
sẽ về cảng Việt Nam lúc nào.
Mặt hàng đại diện lấy giá xuất - nhập khẩu là các mặt hàng cơ bản, chủ yếu
có tính truyền thống và có tỷ trọng lớn trong nhóm - mặt hàng cơ sở (Theo danh
mục các sản phẩm chủ yếu Việt Nam VCPC, mã 5 số). Rổ hàng hoá xuất - nhập
khẩu Việt Nam không bao gồm hàng mậu dịch, tạm nhập, tái xuất, hàng xuất khẩu,
nhập khẩu của các cư dân biên giới, hàng triển lãm, trng bày..., hàng quốc phòng
(cho chiến tranh và bảo vệ), vàng nguyên liệu, đồ cổ, sách báo tạp chí và các sản
phẩm văn hoá (đĩa ghi tác phẩm, tranh, ảnh, phim chiếu các loại), các phát minh
khoa học, bản quyền; máy bay, tàu thuỷ và phụ tùng; toa xe, đầu kéo tàu hoả và phụ
tùng. Đồng tiền tính chỉ số giá xuất khẩu, nhập khẩu Việt Nam là đồng Đô la Mỹ
(USD). Tỷ giá quy đổi giá cả thanh toán theo các đơn vị tiền tệ khác như Yên Nhật,
Mác Đức... theo tỷ giá của Ngân hàng ngoại thương Việt Nam công bố trong ngày
do đơn vị báo cáo chuyển đổi.
Chỉ số giá bán sản phẩm của người sản xuất hàng công nghiệp là một chỉ tiêu
tương đối phản ánh xu hướng và mức độ biến động giá theo thời gian của các sản
phẩm công nghiệp do người sản xuất trực tiếp bán ra thị trường. Quyền số để tính
chỉ số giá bán sản phẩm của người sản xuất hàng công nghiệp là tỷ trọng về giá trị
sản xuất của các nhóm ngành sản phẩm công nghiệp trên tổng giá trị sản xuất toàn
ngành công nghiệp.

47

Hình 4.6: Chỉ số giá sản xuất của Việt Nam từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 12
năm 2012.
350

300

PPI

250

200

150

100

50
2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Year

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

Thông thường, quá trình hình thành giá của một sản phẩm được tính như sau:
đầu tiên giá sản phẩm được hình thành bởi giá thành xuất xưởng (được xem như giá
cơ bản, cũng là giá để tính chỉ số giá sản xuất PPI). Khi ra đến “cổng” doanh nghiệp
thì giá sản phẩm đó bao gồm thêm thuế sản phẩm (giá trị gia tăng, tiêu thụ đặc
biệt…) được gọi là giá sản xuất.
Và khi sản phẩm đó đến người sử dụng (có thể là nhà sản xuất hoặc người
tiêu dùng) thì được xem là giá của người mua. Giá của người mua sẽ bao gồm giá
sản xuất cộng với phí vận tải và phí thương mại (phí lưu thông). Nếu người mua là
hộ gia đình thì đây là giá để tính chỉ số giá tiêu dùng CPI.
Hình 4.7: Chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá tiêu dùng từ tháng 1 năm 2001 đến
tháng 12 năm 2012.

Ghi chú: Trục tung bên trái biểu diễn giá trị của CPI, trục tung bên phải biểu diễn giá trị của PPI.

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

48

Khi chỉ số giá tiêu dùng thấp hơn chỉ số giá bán sản phẩm của người sản xuất,
một trong những nguyên nhân có thể là do giá của sản phẩm nhập khẩu cho tiêu
dùng (nhất là hàng hoá phi lương thực thực phẩm) thấp hơn giá của sản phẩm được
sản xuất trong nước. Sự chênh lệch quá lớn giữa hai số liệu trên cho thấy có thể một
lượng hàng tiêu dùng khá lớn của Trung Quốc đã được nhập vào Việt Nam bằng
con đường nào đó và chính các hàng hoá nhập khẩu này phần nào làm giảm chỉ số
giá tiêu dùng.
Bà Lê Minh Thuỷ-vụ trưởng vụ Thống kê thương mại và dịch vụ của tổng
cục Thống kê cho rằng nếu tính nhập khẩu giữa Việt Nam và Trung Quốc theo nước
xuất xứ (theo hàng hoá được làm từ Trung Quốc, không kể có xuất từ Trung Quốc
hay nước thứ ba) thì chênh lệch số liệu giữa báo cáo của Việt Nam và Trung Quốc
không có sự khác biệt lớn như giữa Trung Quốc và một số nước khác.
4.2 Đo lƣờng mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào giá.
4.2.1 Kiểm định bằng mô hình tuyến tính VAR.
4.2.1.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu.
Kiểm định tính dừng là một bước bắt buộc khi chạy mô hình VAR bởi khi một
chuỗi dữ liệu quan sát không dừng, mô hình VAR sử dụng sẽ là một ước lượng
không vững và không hiệu quả. Khi đó, VAR được đề xuất là không sử dụng. Sử
dụng phần mềm hỗ trợ Eview 6, ta có kết quả kiểm định tính dừng thể hiện trong
bảng 4.1.
Bảng 4.1: Kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu.
CPI

OPG

IMP

NEER

OIL

PPI

R

t-Statistic

1.979162

3.36035

-0.02535

3.027084

-1.97713

-0.24795

-3.20974

1% level

-3.476805

-3.48082

-3.47681

-3.47714

-3.47681

-3.47681

-3.47714

5% level

-2.88183

-2.88358

-2.88183

-2.88198

-2.88183

-2.88183

-2.88198

10% level

-2.577668

-2.5786

-2.57767

-2.57775

-2.57767

-2.57767

-2.57775

Augmented
Dickey-Fuller
test statistic
Test critical
values:

(Nguồn: Kết quả thuật toán thống kê từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

Đối với các chuỗi IMP, OIL, PPI là các chuỗi chưa dừng, lấy sai phân bậc 1

49

đối với các biến này ta thu được các chuỗi dừng.
Bảng 4.2: Kiểm định tính dừng của các chuỗi lấy sai phân bậc 1.
Đối với các biến không dừng ta lấy sai phân bậc 1

CPI

IMP

OIL

PPI

Augmented Dickey-Fuller
test statistic

t-Statistic

-5.319007

-7.489167

-6.275765

-17.15821

Test critical values:

1% level

-3.476805

-3.476805

-3.476805

-3.476805

5% level

-2.88183

-2.88183

-2.88183

-2.88183

10% level

-2.577668

-2.577668

-2.577668

-2.577668

(Nguồn: Kết quả thuật toán thống kê từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

Nếu một chuỗi dữ liệu đưa vào đo lường bằng mô hình VAR không dừng, kết
quả đo lường sẽ bị sai lệch do sự biến thiên không ổn định của chuỗi dữ liệu làm sai
lệch do biến động không ổn định của chuỗi không dừng, khi đó sử dụng hàm phi
tuyến đo lường sẽ cho kết qủa không chính xác, lúc này một mô hình phi tuyến sẽ
đề xuất được sử dụng. Sau khi lấy sai phân bậc 1 toàn bộ các chuỗi không dừng ta
thu được các chuỗi đều dừng. Tới đây, chưa có kết luận đặt biệt về việc không nên
sử dụng VAR như một mô hình phi tuyến để đo lường mức độ truyền dẫn. Bước tiếp
theo xác định độ trễ p của mô hình VAR.
4.2.1.2 Xác định độ trễ của mô hình
Bảng 4.3: Độ trễ của mô hình thông qua một số tiêu chuẩn.
Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0

-3771.735

NA

3.21e+15

55.56963

55.71955

55.63055

1

-2590.171

2224.121

1.88e+08

38.91427

40.11360

39.40165

2

-2467.278

218.6764

63642201

37.82762

40.07636*

38.74145*

3

-2410.353

95.43404

57425426

37.71107

41.00922

39.05135

4

-2354.903

87.25156

53629131

37.61622

41.96379

39.38296

5

-2299.730

81.13632

51171502

37.52545

42.92242

39.71864

6

-2217.594

112.3336

33600088

37.03815

43.48454

39.65779

7

-2115.183

129.5201

16857107

36.25269

43.74849

39.29879

8

-2051.523

73.95718*

15510330*

36.03711*

44.58232

39.50967

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

(Nguồn: Kết quả thuật toán thống kê từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện)

Với việc lựa chọn độ trễ với các tiêu chuẩn khác nhau là khá phức tạp, tuy