Tải bản đầy đủ
4 Lựa chọn các biến cho mô hình và cơ sở dữ liệu phục vụ cho phân tích

4 Lựa chọn các biến cho mô hình và cơ sở dữ liệu phục vụ cho phân tích

Tải bản đầy đủ

- 12 -

3.4.1 Tỷ giá hối đoái:
Tỷ giá hối đoái sử dụng ở đây là tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER).
NEER không phải là tỷ giá, nó là một chỉ số được tính bằng cách chọn ra một số
loại ngoại tệ đặc trưng (rổ tiền tệ) và tính tỷ giá trung bình các tỷ giá danh nghĩa của
các đồng tiền có tham gia vào rổ tiền tệ với tỷ trọng tỷ giá tương ứng.
Giỏ tiền tệ mà tác giả đưa vào ở đây gồm 20 nước là đối tác thương mại
chính của Viêt Nam là Nhật Bản, Singapo, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mỹ, Thái Lan,
Úc, Hồng Kong, Đức, Malaysia, Pháp, Indonesia, Anh, Hà Lan, Nga, Philippin,
Thụy Điển, Italia, Đan Mạch, Ấn Độ. Các đối tác thương mại này chiếm khoảng
90% kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam.
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa (NEER) được sử dụng bởi vì nó phản ánh tỷ lệ
chuyển đổi tỷ giá của Việt Nam với các đối tác giao dịch tương ứng của nó tốt
hơn. NEER được thể hiện trong VND/tỷ giá ngoại tệ. Vì vậy, sự gia tăng của NEER
có nghĩa là sự giảm giá của VND, và giảm của NEER có nghĩa là một sự tăng giá
của VND. Các hoạt động kinh doanh của quốc gia thường cao hơn vào cuối và đầu
năm, do đó bị ảnh hưởng bởi các yếu tố theo mùa, và NEER bị ảnh hưởng bởi các
yếu tố này do đó chúng ta phải điều chỉnh theo yếu tố mùa vụ theo phương pháp
Census X12.
Công thức tính tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER):

n

NEER i   e ij w j
j 1

Trong đó:
 i: là các thời kỳ nghiên cứu
 n: là số lượng các đối tác thương mại chính của Việt Nam
 eji: là tỷ giá danh nghĩa của đồng tiền nước j so với VND tại thời điểm t
(tính theo chỉ số)

- 13 -

Lưu ý là tỷ giá ở đây cũng được tính là số VND cần để đổi lấy 1 đơn vị
tiền tệ nước j.
 wji: là tỷ trọng của đồng tiền nước j tại thời điểm t, tương ứng với tỷ
trọng thương mại của nước j trong tổng kim ngạch thương mại của
Việt Nam với các nước được chọn.
3.4.2 Giá dầu:
Giá dầu được sử dụng để cho thấy cú sốc về cung trong nền kinh tế. Một cú
sốc cung sẽ ảnh hưởng lên giá nhập khẩu và do đó cũng tác động lên giá nội địa. Dữ
liệu về giá dầu được lấy từ Blomberg. Vì giá dầu cũng bị ảnh hưởng bởi yếu tố mùa
vụ nên điều chỉnh yếu tố mùa vụ theo phương pháp Census X12.
3.4.3 Biến sản lượng (GDP):
Biến sản lượng đại diện cho đầu ra của nền kinh tế, nó cho thấy tình hình
phát triển kinh tế Việt Nam qua các thời kỳ cần nghiên cứu. Ở đây, tác giả sử dụng
biến GDP để đưa vào mô hình nghiên cứu. Vì biến GDP cũng thay đổi theo yếu tố
mùa vụ nên cũng cần có sự điều chỉnh theo mùa theo phương pháp Census X12.
3.4.4 Chỉ số gía nhập khẩu (IMP):
IMP được dùng để đo lường giá cả hàng hóa nhập khẩu. Dữ liệu được lấy từ
Tổng cục Thống kê Việt Nam và tính toán của tác giả.
3.4.5 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI):
Thông thường CPI được dùng để đo lường lạm phát nội địa. Trong bài
nghiên cứu này cả hai CPI và lạm phát thì được dùng thay thế cho nhau. Dữ liệu
được lấy từ IFS và được điều chỉnh theo yếu tố mùa vụ nhằm loại trừ ảnh hưởng
của nhân tố mùa vụ. CPI thường cao ở đầu và cuối năm cũng như dịp lễ. Điều chỉnh
mùa vụ theo phương pháp Census X12.
3.4.6 Lãi suất:
Biến lãi suất được đưa vào mô hình để đại diện cho chính sách tiền tệ của Việt
Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Lãi suất được lấy theo lãi suất cơ bản của NHNN
Việt Nam. Biến lãi suất cũng điều chỉnh theo mùa theo phương pháp Census X12.

- 14 -

4. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CHO VIỆT NAM
4.1 Kiểm định nghiệm đơn vị và lựa chọn độ trễ cho mô hình:
Trước khi đo lường mức truyền dẫn tỷ giá bằng mô hình Var đệ quy tác giả tiến
hành thực hiện kiểm định ADF để kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình.
Kết quả kiểm định cho thấy các biến là chuỗi thời gian không dừng ở chuỗi gốc I(0)
ngoại trừ biến IMP và CPI và dừng ở sai phân bậc nhất I(1). Bảng tổng hợp sau
tổng hợp kết quả kiểm định tính dừng bằng phương pháp ADF
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định tính dừng cho các biến
ADF

1% level

5% level

10% level

KẾT QuẢ

OIL

-0,854058

-3,577723

-2,925169

-2,600658

Không dừng

NEER

2,040994

-3,577723

-2,925169

-2,600658

Không dừng

LS

-0,538061

-3,577723

-2,925169

-2,600658

Không dừng

IMP

-3,679731

-3,577723

-2,925169

-2,600658

Dừng

GDP

2,261633

-3,577723

-2,925169

-2,600658

Không dừng

CPI

5,953104

-3,577723

-2,925169

-2,600658

Dừng

1% level

5% level

10% level

KẾT QuẢ

ADF
DOIL

-4,831654

-3,581152

-2,926622

-2,601424

Dừng

DNEER

-7,817933

-3,581152

-2,926622

-2,601424

Dừng

DLS

-4,899630

-3,581152

-2,926622

-2,601424

Dừng

DIMP

-7,493576

-3,581152

-2,926622

-2,601424

Dừng

DGDP

-7,114350

-3,581152

-2,926622

-2,601424

Dừng

DCPI

-2,261672

-3,581152

-2,926622

-2,601424

Không dừng

Mô hình Var đệ quy sẽ được áp dụng với phương pháp phân rã Cholesky cho
các biến như sau : D(OIL) -> D(GDP) -> D(LS) -> D(NEER) -> IMP ->CPI, trong

- 15 -

đó ký hiệu D chỉ sai phân bậc một. Lựa chọn độ trễ cho mô hình được thực hiện
theo các tiêu chuẩn LR, SC, AIC, FPE và HQ.
Bảng 4.2 Chọn độ trễ tối ưu cho mô hình Var
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(OIL) D(GDP) D(LS) D(NEER)
IMP CPI
Exogenous variables: C
Date: 10/27/12 Time: 23:33
Sample: 2000Q1 2011Q4
Included observations: 43
Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0
1
2
3
4

-1077.265
-879.4207
-808.7448
-757.4648
-655.0670

NA
331.2748
98.61753
57.24274
85.72844*

3.07e+14
1.68e+11
3.70e+10
2.39e+10
2.00e+09*

50.38444
42.85678
41.24394
40.53325
37.44498*

50.63019
44.57702
44.43868
45.20248
43.58870*

50.47506
43.49115
42.42206
42.25512
39.71059*

* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5%
level)
FPE: Final prediction error
AIC:
Akaike
information
criterion
SC:
Schwarz
information
criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion

Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình được trình bày ở bảng 4.3 với các
tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ khác nhau. Các tiêu chuẩn đều lựa chọn độ trễ là 4 quí.
Độ trễ tối ưu là 4 quí cũng được các nghiên cứu của Jonathan McCarthy (2000) và
Michele Ca’Zorzi, Michele Ca’ Zorzi và Marcelo Sánchez lựa chọn khi nghiên cứu
về truyền dẫn tỷ giá hối đoái sử dụng chuỗi số liệu thống kê theo quí. Vì vậy tác giả
lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình Var cũng là 4 (quí).