ty gia thuc va can can thuong mai: nghien cuu thuc nghiem viet nam

Trường Đại hoc Kinh Tế Tp.HCM

Khoa Tài chính Doanh nghiệp

----------

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Đề tài:

ẢNH HƯỞNG CỦA TỈ GIÁ THỰC LÊN CÁN CÂN THƯƠNG

MẠI : MỘT NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VIỆT NAM

GVHD: PGS.TS. Trần Thị Thùy Linh

SVTT: Nguyễn Văn Thạnh

MSSV: 33111026049

TP.HCM, ngày 18 tháng 10 năm 2013

Trường Đại hoc Kinh Tế Tp.HCM

Khoa Tài chính Doanh nghiệp

----------

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Đề tài:


MẠI : MỘT NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VIỆT NAM

GVHD: PGS.TS. Trần Thị Thùy Linh

SVTT: Nguyễn Văn Thạnh

MSSV: 33111026049

TP.HCM, ngày 18 tháng 10 năm 2013

Ảnh hưởng của tỉ giá thực lên cán cân thương mại : nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam

SVTT: Nguyễn Văn Thạnh -i- GVHD: PG. TS. Trần Thị Thùy Linh

LỜI CÁM ƠN

Lời đầu tiên tôi xin chân thành cảm ơn cô Trần Thị Thùy Linh đã hướng dẫn tận

tình cho tôi hoàn thành chuyên đề tốt nghiệp này.

Tôi xin chân thành cảm ơn đến tất cả thầy cô ở trường Đại học Kinh tế TP.hồ

Chí Minh đã truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt quá trình học vừa qua.

Sau cùng tôi xin cám ơn đến tất cả các bạn bè, người thân đã ủng hộ, giúp đỡ tôi

hoàn thành chuyên đề tốt nghiệp này.


SVTT: Nguyễn Văn Thạnh -ii- GVHD: PG. TS. Trần Thị Thùy Linh

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN


SVTT: Nguyễn Văn Thạnh -iii- GVHD: PG. TS. Trần Thị Thùy Linh

MỤC LỤC

Danh mục các từ viết tắt ........................................................................................................ v

DANH MỤC CÁC HÌNH ..................................................................................................... vi

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ........................................................................................ vii

ẢNH HƯỞNG CỦA TỈ GIÁ THỰC LÊN CÁN CÂN THƯƠNG MẠI: NGHIÊN CỨU

THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM .......................................................................................... 1

TÓM TẮT ............................................................................................................................... 1

1. GIỚI THIỆU .................................................................................................................. 2

1.1. Lý do chọn đề tài nghiên cứu ..................................................................................... 2

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu ............................................................. 2

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................................. 2

1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................... 3

2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ................................................... 4

2.1. Khung lý thuyết ........................................................................................................... 4

2.1.1. Định nghĩa cán cân thương mại ................................................................................ 4

2.1.2. Tác động tỉ giá thực lên cán cân thương mại. ........................................................... 4

2.1.3. Lý thuyết hiệu ứng đường cong J .............................................................................. 5

2.2. Các nghiên cứu trước đây .......................................................................................... 6

2.2.1. Nghiên cứu ở các nước đang phát triển và kém phát triển ....................................... 6

2.2.2. Nghiên cứu ở các nước đã phát triển ........................................................................ 8

2.2.3. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu................................................................................. 9

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU ...................................................... 11

3.1. Dữ liệu ........................................................................................................................ 11

3.2. Biến ............................................................................................................................. 11

3.3. Mô hình nghiên cứu .................................................................................................. 11

3.4. Phương pháp kiểm định ........................................................................................... 12

3.4.1. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit test root) ................................................................ 12

3.4.2. Kiểm tra đồng liên kết ............................................................................................. 13

3.4.3. Kiểm tra nguyên nhân Granger .............................................................................. 13

3.4.4. Mô hình vecto hiệu chỉnh sai số .............................................................................. 13

3.4.5. Hàm phản ứng xung ................................................................................................ 14

4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................................... 14

4.1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF .................................................................. 14

4.2. Kết quả kiểm tra đồng liên kết ................................................................................ 14

4.3. Kết quả kiểm tra nguyên nhân Granger................................................................. 15

4.4. Kết quả mô hình hiệu chỉnh sai số VECM ............................................................. 16

4.5. Kết quả Hàm phản ứng xung ................................................................................... 18


SVTT: Nguyễn Văn Thạnh -iv- GVHD: PG. TS. Trần Thị Thùy Linh

4.6. Thảo luận về các kết quả nghiên cứu đã đạt được .............................................. 20

5. KẾT LUẬN VÀ GỞI Ý CHÍNH SÁCH ..................................................................... 23

5.1. Kết luận ...................................................................................................................... 23

5.2. Gợi ý các chính sách ................................................................................................. 23

6. TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 25

PHỤC LỤC ........................................................................................................................... 28


SVTT: Nguyễn Văn Thạnh -v- GVHD: PG. TS. Trần Thị Thùy Linh

Danh mục các từ viết tắt

ADB: Ngân hàng phát triển Châu Á

ADF : (Augemented Dicky – Fuller): Kiểm định ADF

ADRL: (Autoregressive Distributed Lag ) Mô hình phân phối độ trễ tự hồi quy

AIC: (Akaike info criterion) tiêu chuẩn AIC

IFS : nguồn dữ liệu thống kê của Quỹ tiền tệ Quốc tế IMF

OLS : Phương pháp bình phương nhỏ nhất

GSO: Tổng cục thống kê Việt Nam

REER: Tỉ giá thực đa phương

RER: Tỉ giá thực song phương

NEER: Tỉ giá danh nghĩa

VECM : (Vecto error correction model): mô hình hiệu chỉnh sai số

VAR : mô hình tự hồi quy


SVTT: Nguyễn Văn Thạnh -vi- GVHD: PG. TS. Trần Thị Thùy Linh

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 0.1 : Mối quan hệ giữa tỉ giá thực và xuất khẩu ròng

Hình 0.2: Hiệu ứng đường cong J

Hình 0.3: Đồ thị Hàm phản phản ứng xung

Hình 0.4: Đồ thị REER _ NEER

Hình 0.5: Đồ thị RER - USD


SVTT: Nguyễn Văn Thạnh -vii- GVHD: PG. TS. Trần Thị Thùy Linh

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 0.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

Bảng 0.2: Kiểm tra đồng tích hợp

Bảng 0.3: Kiểm tra nguyên nhân Granger

Bảng 0.4 : Kết quả kiểm định VECM


SVTT: Nguyễn Văn Thạnh -1- GVHD: PG. TS. Trần Thị Thùy Linh


MẠI: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu thực nghiệm sự tác động của tỉ giá thực lên cán cân thương mại của

Việt Nam. Mẫu dữ liệu quan sát từ quý 1/2000 đến quý 4/2012 bằng phương pháp kiểm

tra ADF để kiểm định đơn vị (unit root test). Kết quả chỉ ra rằng tất cả các biến là tích

hợp ở bậc một, mà nó xác nhận tồn tại trạng thái cân bằng trong dài hạn trên nền tảng

của phương pháp Engel – Granger tới đồng liên kết. Kết quả này chỉ ra mối quan hệ

yếu giữa tỉ giá thực và cán cân thương mại. Mô hình hiệu chỉnh ước lượng sai số cung

cấp một bằng chứng trong dài hạn trạng thái cân bằng sẽ được thiết lập sau khoảng

thay đổi trong ngắn hạn. Tuy nhiên không tìm thấy sự tồn tại của hiệu ứng đường cong

J ở Việt Nam. Hơn nữa bài nghiên cứu này cũng chứng minh là tỉ giá của Việt Nam

đang bị định giá cao hơn so với các đối tác thương mại . Điều này có nghĩa là sự thay

đổi tỉ giá riêng lẻ sẽ không chắn chắc sẽ thay đổi cán cân thương mại của Việt Nam.

Do vậy, bài nghiên cứu này khuyến cáo rằng chính sách thay đổi tỉ giá sẽ phải thay

đổi những chính sách vĩ mô khác đi kèm.



1. GIỚI THIỆU

1.1. Lý do chọn đề tài nghiên cứu

Điều hành chính sách tỉ giá rất quan trọng đối với quốc gia, hiện nay (theo năm nghiên

cứu 2013) có rất nhiều vấn đề tranh cãi xung quanh tỉ giá hối đoái Việt Nam. Hiện có

hai quan điểm trái ngược nhau, quan điểm thứ nhất cho rằng tỉ giá thực của Việt Nam

đang định giá cao, do vậy việc phá giá đồng tiền là cần thiết để đẩy mạnh xuất khẩu và

hạn chế nhập khẩu. Quan điểm thứ hai từ phía NHNN cho rằng việc phá giá đồng tiền

là không có tác động tới cán cân thương mại bởi hàng xuất khẩu Việt Nam ít co giãn bởi

giá (ông Lê Minh Hưng - Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam).

Liệu rằng đồng tiền Việt Nam đang bị định giá cao hay thấp và việc này có ảnh hưởng

như thế nào tới cán cân thương mại của Việt Nam. Tỉ giá thực của Việt Nam có đáp ứng

được mục tiêu cải thiện cán cân thương mại hay không. Có rất nhiều nghiên cứu thực

nghiệm cho rằng phá giá đồng tiền sẽ cải thiện cán cân thương mại, tuy nhiên cũng có

những nghiên cứu bác bỏ điều này.

Do vậy trong phạm vi đề tài nghiên cứu này sẽ thực hiện xem tỉ giá thực của Việt Nam

có tác động lên cán cân thương mại như nào hay không.trong ngắn hạn và dài hạn trong

trường hợp Việt Nam.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm tìm ra sự hỗ trợ hay bác bỏ giả thiết rằng sự giảm giá

đồng tiền trong ngắn hạn đầu tiên sẽ làm cho cán cân thương mại xấu đi rồi sau đó mới

cải thiện nó, do đó nó đã tạo ra hiệu ứng đường cong J; đó là nhờ giá thấp cho độ co giãn

của cầu cho nhập khẩu và xuất khẩu trong tức khắc kết quả của sự thay đổi tỉ giá. Các

giá trị thực nghiệm cũng chứng minh sự hiện diện các mối quan hệ trong dài hạn, cũng

như là thực cũng chỉ ra rằng tác động của sự thay đổi tỉ giá là có tác động lên cán cân

thương mại. Ví dụ một vài nghiên cứu thực nghiệm (Gylfason và Risager, 1984;

Himarios, 1989) là hỗ trợ cho sự phá giá đồng tiền sẽ cải thiện cán cân thương mại,

những nghiên cứu khác (như là của Haynes & Stone, 1982; và Bahmani-Oskooee,

1994) nghi ngờ cho cách nhìn nhận này hoặc là cung cấp những bằng chứng rằng phủ

định mối quan hệ giữa thay đổi tỉ giá và cán cân thương mại chỉ cho một vài nước hoặc



trong một khoảng thời gian. Rose và Yellen, (1989) và Rose, (1991) cung cấp những

bằng chứng không có bất kỳ mối quan hệ nào có ý nghĩa giữa cán cân thương mại và sự

thay đổi tỉ giá thực. Cuối cùng một nghiên cứu thực nghiệm hỗn hợp bao gồm các quốc

gia phát triển ( Mỹ, Canada và Nhật) một số nền kinh tế mới nổi ở Châu Âu và Châu

Á, cũng như một vài nước phát triển ở Châu Phi nhưng vẫn còn những nhận định

nghiêng về giảm giá đồng tiền sẽ cải thiện cán cân thương mại và hiệu ứng đường cong

J xảy ra (như là của Petrovic và Gligoric, 2009). Tuy nhiên vấn đề không chắn chắc

liệu rằng tình trạng này có tồn tại trong các nền kinh tế khác nhau hay không trong không

gian và thời gian. Vì vậy, một thực nghiệm đã được tiến hành, mà bài nghiên cứu này

cố gắng khám phá cho Việt Nam.

Bài nghiên cứu này khảo sát tác động của tỉ giá thực đa phương tới cán cán thương mại

của Việt Nam trong dài hạn và ngắn hạn.

Đồng thời dựa vào tỉ giá thực xem xét đồng tiền Việt Nam đang bị định giá cao hay thấp

so với các đối tác thương mại chủ yếu.

1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu

Để giải quyết cho mục tiêu của bài nghiên cứu câu hỏi sau đây cần được trả lời.

1. Có tồn tại mối quan hệ giữa tỉ giá thực với cán cân thương mại trong ngắn hạn

và dài hạn ở Việt Nam hay không?

2. Việc phá giá đồng tiền có cải thiện cán cân thương mại của Việt Nam hay không?



2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1. Khung lý thuyết

2.1.1. Định nghĩa cán cân thương mại

Cán cân thương mại được hiểu là cán cân đo lường độ chênh lệch giữa giá trị xuất khẩu

và nhập khẩu hàng hoá của một quốc gia hay một nền kinh tế trong một khoảng thời gian

nhất định.

2.1.2. Tác động tỉ giá thực lên cán cân thương mại.

Tỉ giá thực xem là tỉ lệ giữa hàng hóa và dịch vụ trong nước giao dịch với các nhà sản

xuất nước ngoài. Thay đổi tỉ giá thực là điều cần thiết để đạt được giữa tiết kiệm ròng

và xuất khẩu ròng. Thay đổi tỉ giá thực là phản ánh tính cạnh tranh của quốc gia – tỉ giá

thực cao, đối với người nước ngoài hàng hóa sẽ trở nên đắt hơn. Với một tỉ giá thực cao,

xuất khẩu một quốc gia sẽ thấp và nhập khẩu sẽ cao bởi vì hàng hóa nước ngoài rẻ hơn.

Vì vậy, tỉ giá thực cao hơn , mức xuất khẩu ròng sẽ thấp hơn và thâm hụt tài khoản vãng

lai sẽ cao hơn (nghiên cứu Miles và Scott, 2005; Akpansung, 2011). Như là giải thích

bởi Abel (2008), vì tỉ giá thực là giá tương đối của hàng hóa và dịch vụ một quốc gia,

một sự tăng lên của tỉ giá thực người nước ngoài và người trong nước sẽ tiêu thụ ít sản

phẩm trong nước và nhiều hàng hóa và dịch vụ nước ngoài, dẫn tới xuất khẩu ròng thấp.

Hình 2.1 chỉ ra rằng chỉ ra mối quan hệ nghịch giữa tỉ giá thực và xuất khẩu ròng. Hình

này cũng cho thấy rằng các nước trải qua phá giá thực tài khoản vãng lai của họ cuối

cùng cũng cải thiện. Tổng quát, các nhà kinh tế học thường sử dụng đường cong J để

giải thích mối quan hệ cán cân thương mại và việc phá giá đồng tiền. Họ có ý kiến rằng

sau khi phá giá đồng nội tệ (giảm giá), ban đầu cán cân thương mại sẽ bị sụt giảm nhưng

cuối cùng thì nó được cải thiện, các giả định khác là không thay đổi. Tuy nhiên, Miles

và Scott (2005) nhấn mạnh rằng :

Những vấn đề tỉ giá thực, nếu tỉ giá danh nghĩa giảm nhưng được bù đắp bởi lạm phát

trong nước cao vì vậy tỉ giá thực sẽ không thay đổi, khi đó nó sẽ không tác động tới xuất

khẩu ròng;

Chúng ta sẽ không ảnh hưởng có lợi của sự giảm giá đồng tiền ngay tức khắc trong

ngắn hạn, tài khoản vãng lai có thể xấu đi.



2.1.3. Lý thuyết hiệu ứng đường cong J

Khi phá giá đồng tiền còn phụ thuộc vào nhập khẩu và xuất khẩu phản ứng nhanh như

thế nào tới giá tương đối thay đổi: ảnh hưởng của thay đổi tỉ giá thực trên xuất khẩu

ròng có thể là yếu trong ngắn hạn và thậm chí là nó không đúng. Mô hình đường cong

J tác động của xuất khẩu ròng tới giảm giá thực qua thời gian được mô tả trong hình 2.2

. Trong ngắn hạn, xuất khẩu ròng sẽ giảm (nghĩa là trở nên tiêu cực hơn) cũng như là

giảm tỉ giá thực sẽ làm tăng chí phí nhập khẩu. Tuy nhiên sau một thời gian, xuất khẩu

tăng và số lượng nhập khẩu giảm nhiều hơn bù đắp vào chi phí tăng lên của nhập khẩu,

và xuất khẩu ròng được cải thiện ( tăng lên hơn mức ban đầu)

Xuất khẩu xấu đi

Xuất khẩu cải thiện

0

Thời gian

Hình 2.1 : Mối quan hệ giữa tỉ giá thực và xuất khẩu ròng

00

Xuất khẩu ròng<0

Xuất khẩu ròng>0 T

ỉ giá

th

ực

Xuất khẩu ròng

Hình 2.2: Hiệu ứng đường cong J



Nói chung sự liên kết giữa các lý thuyết về mối quan hệ tỉ giá thực và cán cân thương

mại được xác định công thức sau :

BOT =F(Yd, Yf, XRr) (1)

Mô hình này thể hiện cán cân thương mại là một hàm của thu nhập nội địa, thu nhập

nước ngoài và tỉ giá thực.

Phương trình này nói lên rằng cán cân thương mại có mối quan hệ nghịch với thu nhập

trong nước (vì thu nhập có ảnh hưởng tới nhập khẩu tiêu dùng), mối quan hệ cùng chiều

với thu nhập nước ngoài (cùng một lý do), và mối quan hệ nghịch với tỉ giá thực. biến

cuối cùng là chỉ số chi tiêu của quốc gia và giá cả cạnh tranh trên thị trường thế giới.

Khi mà chi tiêu quốc gia quá cao và giá sản phẩm cao, kết quả xẽ làm giảm xuất khẩu

và giá trị nhập khẩu là lớn, và ngược lại (Munn và Mutti, 2004).

2.2. Các nghiên cứu trước đây

Sau nghiên cứu đầu tiên của Magee (1973), một số lượng lớn các nghiên cứu thực

nghiệm khám phá ra trong dài hạn tác động của tỉ giá thực lên cán cân thương mại, và

hiện tượng hiệu ứng đường cong J đều tồn tại.

2.2.1. Nghiên cứu ở các nước đang phát triển và kém phát triển

Bahmani-Oskooee (1994) trong bài nghiên cứu “ Tác động của giảm giá trong ngắn

hạn và dài hạn : Mô hình hiệu chỉnh sai số và đồng liên kết” đã thử nghiệm ở 41 nước

phát triển và kém phát triển về sự tồn tại của đồng liên kết (cointegration )và hiệu

ứng đường cong J áp dụng thủ tục hai bước Engle-Granger. Kết quả cho thấy cán cân

thương mại và tỷ giá hối đoái thực là đồng liên kết chỉ có 14 quốc gia. Trong các

nước tham gia đồng liên kết, có một số bằng chứng của hiệu ứng đường cong J.

Wilson và Kua, (2001) trong các nghiên cứu của mình “ Tỉ giá và cán cân thương mại:

Trường hợp của Singapore từ 1970 đến 1996” sử dụng phương pháp ARDL , kiểm tra

mối quan hệ giữa cán cân thương mại thực và tỷ giá hối đoái thực cho thương mại

hàng hóa song phương giữa Singapore, Hàn Quốc và Malaysia đối với Hoa Kỳ và



Nhật Bản. Kết quả không có bằng chứng của hiệu ứng đường cong J được tìm thấy

ngoại trừ thương mại giữa Hàn Quốc với Hoa Kỳ

Trong nghiên cứu “Ảnh hưởng của thay đổi tỷ giá hối đoái thực lên cán cân

thương mại ở Croatia” của Tihomir Stucka (2004) để ước tính ảnh hưởng của tỉ giá

hối đoái với cán cân thương mại sử dụng một mô hình tinh giản. Mô hình này được

ước tính bằng cách sử dụng ba phương pháp ARDL đã tìm thấy tìm thấy bằng chứng

của hiệu ứng đường cong J ở Croatia.

Trong các nghiên cứu về thương mại song phương của Trung Quốc với các nước G7,

Ahmad và Yang, (2004) không tìm thấy bằng chứng ảnh hưởng của đường cong J.

Bhattarai và Armah, (2005) trong các nghiên cứu của họ xác nhận mối quan hệ giữa

xuất khẩu và nhập khẩu và thay đổi của tỉ giá thực là ổn định trong dài hạn. Thorbecke,

(2006) trong các nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh rằng việc định giá cao đồng

tiền tại Indonesia, Mã lai và Thái Lan làm giảm xuất khẩu.

Một nghiên cứu “Hiệu ứng đường cong J ở các nền kinh tế mới nổi ở Đông Âu” mở

rộng ở các nền kinh tế mới nổi tại Châu Âu (Bulgaria, Croatia, Cyprus, Czech

Republic, Hungary, Poland, Romania, Russia, Slovakia, Turkey và Ukraine) của

Bahmani-Oskooee and Kutan, (2007) thực nghiệm đã tìm thấy đường cong J tồn tại ở

ba nước Bulgaria, Croatia và Russia. Điều này có nghĩa rằng trong ngắn sẽ có sự sụt

giảm kết hợp với dài hạn sẽ cải thiện.

Yuen- Ling (2008) trong bài nghiên cứu “ Mối quan hệ giữa tỉ giá thực và cán cân

thương mại: Nghiên cứu thực nghiệm tại Malaysia“ sử dụng phương pháp đồng liên

kết và cơ chế hiệu chỉnh sai số ECM, đã thông qua phương trình thể hiện cán cân

thương mại là một hàm mức thu nhập trong nước và mức thu nhập nước ngoài và tỉ giá

thực vì vậy :

ttttt RERYYT )ln()ln()ln()ln( 3

*

210 (1)

Kết quả này hỗ trợ giá trị thực nghiệm về điều của Marshall-Lerner chỉ ra rằng phá giá

đồng tiền cải thiện cán cân thương mại. Sử dụng các kết quả “hồi đáp” để phân tích

cho thấy không có tác động đường cong J.



Một nghiên cứu nền kinh tế Serbian của Petrovic và Gligoric (2010) cho thấy giảm

tỉ giá có cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn. Họ cũng tìm thấy sự tồn tại

của đường cong J.

Một nghiên cứu “ Giá trị giao dịch của đồng Rupee Pakistan và cán cân thương mại

của Pakistan” sử dụng phương pháp thử nghiệm giới hạn ARDL tới đồng liên kết thực

hiện bởi Shahbaz (2011) tìm thấy mối quan hệ giữa tỉ giá, thu nhập và cung ứng tiền

trong dài hạn.

Shahbaz (2012) trong bài nghiên cứu” Sự thay đổi của tỉ giá thực và cán cân thương

mại: Bằng chứng từ Pakistan” sử dụng phương pháp tự hồi quy trễ (ARDL) tới đồng

liên kết đã tìm ra mối quan hệ giữa tỉ giá thực và cán cân thương tại Pakkistan. Họ đã

tìm thấy mối quan hệ trong dài hạn và không tồn tại mối quan hệ đường cong J. Tuy

nhiên, họ cho rằng đồng tiền mất giá dẫn tới suy giảm cán cân thương mại của Pakistan.

Trong bài nghiên cứu “ Cán cân thương mại và tỉ giá thực” do Kharroubi (2011)

thực hiện, ông đã xây dựng mô hình kinh tế dựa trên mô hình của Goldstein và Khan‘s

(1985) mô hình hình thức giảm của cán cân thương mại, mà cán cân thương mại là tiêu

cực với thu nhập trong nước, tích cực với thu nhập nước ngoài và tiêu cực với tỉ giá

thực (một sự tăng lên của tỉ giá thực tương đương với sự định giá cao). Họ cũng đã tìm

thấy xác nhận rằng việc điều chỉnh tỉ giá hóai đối sẽ phải kèm theo điều chỉnh các

chính sách khác.

2.2.2. Nghiên cứu ở các nước đã phát triển

Rose và Yellen, (1989) trong bài nghiên cứu” Có tồn tại đường cong J?“ Sử dụng

dữ liệu tách biệt (disaggregated) về thương mại song phương trong trường hợp

dữ liệu của Mỹ giai đoạn 1960 đến 1985 đã không tìm thấy sự tồn tại của đường

cong J và không tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ dài.

Rose (1991) trong bài nghiên cứu “ Vai trò của tỉ giá trong mô hình thương mại phổ

biến: Điều kiện Marshall-Lerner có tồn tại?” đã tìm thấy điều kiện của Marshall-Lerner

không tồn tại trong năm nước OECD (Anh, Canada, Đức, Nhật Bản và Mỹ) . Kết quả

của bà ta chỉ ra mối quan hệ giữa cán cân thương mại và tỉ giá là không đáng kể, điều

này có nghĩa là giảm giá trị sẽ không cải thiện cán cân thương mại trong thời gian dài.



Trong bài nghiên cứu “ Mối quan hệ giữa tỉ giá thực và cán cân thương mại : Một thực

nghiệm ” sử dụng phương pháp đồng liên kết và ước lượng OLS của Shirvani và

Wilbratte, (1997) đã kiểm mối quan hệ giữa cán cân thương mại và các quốc gia G7

(Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật Bản, Liên hiệp Anh và Mỹ) theo mô hình.

i

tttt tYYQ )log()log()log(log *

3210 (2)

Mô hình này thể hiện cán cân thương mại là một hàm của tỉ giá thực (Qt) mức thu nhập

nội địa (Yt) và thu nhập nước ngoài (Yt*). Họ đã tìm thấy giảm giá đồng tiền sẽ cải

thiện cán cân thương mại.

2.2.3. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu

Stt Tác gỉa –

năm nghiên

cứu

Tên bài nghiên cứu Phương pháp sử

dụng

Kết quả

1 Bahmani-

Oskooee

(1994)

Tác động của giảm

giá trong ngắn hạn và

dài hạn : Mô hình

hiệu chỉnh sai số và

đồng liên kết

Mô hình hiệu

chỉnh sai số và

đồng liên kết

có một số bằng

chứng của hiệu ứng

đường cong J

2 Wilson và

Kua, (2001

Tỉ giá và cán cân

thương mại: Trường

hợp của Singapore từ

1970 đến 1996

phương pháp

ARDL

không có bằng

chứng của hiệu

ứng đường cong J

được tìm thấy

ngoại trừ thương

mại giữa Hàn

Quốc với Hoa Kỳ

3 Tihomir

Stucka

(2004)

Ảnh hưởng của thay

đổi tỷ giá hối đoái

thực lên cán cân

thương mại ở Croatia

phương pháp

ARDL

tìm thấy bằng chứng

của hiệu ứng đường

cong J

4 Bahmani-

Oskooee

and Kutan,

(2007)

Hiệu ứng đường cong

J ở các nền kinh tế

mới nổi ở Đông Âu

tìm thấy đường

cong J tồn tại ở ba

nước Bulgaria,

Croatia và Russia.

Điều này có nghĩa

rằng trong ngắn sẽ

có sự sụt giảm kết

hợp với dài hạn sẽ

cải thiện

5 Yuen- Ling

(2008)

Mối quan hệ giữa tỉ

giá thực và cán cân

thương mại: Nghiên

cứu thực nghiệm tại

Malaysia

sử dụng phương

pháp đồng liên

kết và cơ chế hiệu

chỉnh sai số ECM

chỉ ra rằng phá giá

đồng tiền cải thiện

cán cân thương mại,

không có tác động

đường cong J



6 Shahbaz

(2011)

Giá trị giao dịch của

đồng Rupee Pakistan

và cán cân thương

mại của Pakistan”


pháp thử nghiệm

giới hạn ARDL

tới đồng liên kết

thấy mối quan hệ

giữa tỉ giá, thu nhập

và cung ứng tiền

trong dài hạn.

7 Shahbaz

(2012

Sự thay đổi của tỉ giá

thực và cán cân

thương mại: Bằng

chứng từ Pakistan


pháp tự hồi quy

trễ (ARDL) tới

đồng liên kết

tìm ra mối quan hệ

giữa tỉ giá thực và

cán cân thương tại

Pakkistan, không

tồn tại mối quan hệ

đường cong J

8 Rose và

Yellen,

(1989)

Có tồn tại đường

cong J

Sử dụng dữ liệu

tách biệt

(disaggregated)

không tìm thấy sự

tồn tại của đường

cong J và không tìm

thấy bằng chứng về

mối quan hệ dài

9 Shirvani và

Wilbratte,

(1997)

Mối quan hệ giữa tỉ

giá thực và cán cân

thương mại : Một

thực nghiệm


pháp đồng liên

kết và ước lượng

OLS

Họ đã tìm thấy

giảm giá đồng tiền

sẽ cải thiện cán cân

thương mại.



3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

3.1. Dữ liệu

Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là chuỗi dữ liệu theo thời gian của cán cân

thương mại, tỉ giá thực đa phương, GDP thực trong nước (GDP_VN), GDP thế giới

(GDP_W)

Dữ liệu được lấy từ nhiều có uy tín khác nhau như là : Ngân hàng nhà nước Việt Nam,

Cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB), Ngân hàng Thế giới

(WB), Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), IFS (International fanancial statictis) , Hợp tác và

Phát triển kinh tế (OECD), Cục thống kê các nước, từ OADN trong thời gian quý 1

năm 2000 đến quý 4 năm 2012.

Đối với số liệu tỉ giá và CPI bài viết chọn thời gian gốc là quý 1/2000.

Tất cả dữ liệu (Tỉ giá thực, GDP Việt Nam, GDP nước ngoài) được chuyển sang logarit

tự nhiên trước khi kiểm định mô hình.

3.2. Biến

Hình 3.1: Mô tả các biến và nguồn

Biến Ký hiệu Nguồn

Cán cân thương mại BOT GSO, IFS, ABD

Tỉ giá thực REER OADN

Tổng thu nhập Việt Nam GDP_VN GSO, IFS

Tổng thu nhập trung bình các đối tác thương mại

có trọng số thương mại với Việt Nam

GDP_W IFS

3.3. Mô hình nghiên cứu

Lý thuyết kinh tế giải thích rằng sự mất giá thực của tiền tệ một quốc gia có ảnh hưởng

tích cực đến cán cân thương mại, nhưng tính phù hợp của lý thuyết này phụ thuộc vào

độ nhạy khối lượng xuất khẩu, nhập khẩu đến tỷ giá hối đoái thực. Trong một phần

của nghiên cứu này, chúng tôi sẽ cố gắng để lấy các điều kiện được gọi là Điều kiện

Marshall Lerner. Các điều kiện giải thích nếu mất giá thực sự gây ra để cải thiện cán



cân thương mại khi độ co giãn xuất khẩu, nhập khẩu là khá cao và giả định tất cả các

yếu tố khác không thay đổi.

Điều kiện Marshall Lerner giải thích rằng sự mất giá thực gây ra sự thặng dư cán cân

thương mại chỉ khi tổng của độ co giãn của xuất khẩu và nhập khẩu hơn lớn hơn 1

(Nguồn: Kinh tế quốc tế, Paul Krugman, ấn bản thứ tư trang 477)

Mô hình kinh tế được sử dụng trong nghiên cứu này là mô hình (tương tự như

Goldstein & Khan, 1985; Shirvani và Wilbratte, 1997; Yuen-Ling 2008; Kharroubi,

2011), cán cân thương mại phụ thuộc vào nhập trong nước, thu nhập nước ngoài và tỉ

giá thực. Do đó, chuyển đổi sang log, ta có:

lnBOTt =α0 + α1lnREERt + α1lnGDPt_VN+ α3lnGDPt_W+ t (3)

Trong đó:

lnBOTt : logarit tự nhiên cán cân thương mại

lnREERt : logarit tự nhiên tỉ giá thực đa phương

lnGDP_VN : logarit tự nhiên GDP thực của Việt Nam

lnGDP_w : logarit GDP các nước có trọng số thương mại với Việt Nam

t : độ nhiễu sai số, với các giả định ngẫu nhiên là bình thường

Điều kiện: α0 >0, α1 <0, α2 <0, α3>0

α1 <0 có nghĩa điều kiện Marshall-Lerner là tồn tại, nghĩa rằng giảm giá thực sẽ cải

thiện cán cân thương mại của Việt Nam.

3.4. Phương pháp kiểm định

3.4.1. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit test root)

Phương pháp kiểm tra của kiểm định nghiệm đơn vị là bước đầu tiên là phân tích đồng

liên kết. Để kiểm định tính dừng của dãy số liệu trong nghiên cứu này áp dụng kiểm

định ADF. Nghiên cứu này cũng sử dụng độ trễ theo tiêu chuẩn AIC (Akaike

information Criterion).



3.4.2. Kiểm tra đồng liên kết

Kiểm tra đồng liên kết được tiến hành nhằm tránh kết quả hồi quy giả. Việc kiểm tra

đồng tích hợp nhằm xác định trạng thái cân bằng trong dài hạn giữa các biến. Trong

nghiên cứu này sử dụng phương pháp Jonhansen và Juselius (1990). Đây là kỹ thuật

kiểm định đồng tích hợp sử dụng nguyên tắc hợp lý cực đại (maximun likehihood,

maximun angle và trace value) để xác định sự tồn tại các vec tơ đồng tích hợp giữa các

dãy số thời gian không dừng.

3.4.3. Kiểm tra nguyên nhân Granger

Tổng thể, biến x là nhân quả Granger nếu các các biến trễ của x tác động lên biến trễ

của y .Theo Granger nếu x không là nguyên nhân Granger của y, mối tương quan giữa

hai biến là ảnh hưởng của y lên x.

3.4.4. Mô hình vecto hiệu chỉnh sai số

Sau khi kiểm định nghiệm đơn vị và đồng liên kết, biến động trong thời gian ngắn hạn được

thiết lập theo mô hình hiệu chỉnh sai số VECM, mô hình sử dụng trong nghiên cứu này có

dạng chung như sau :

)4(11

4

0

,4

0

,3

0

,2

1

,10

321

tt

i

iti

i

iti

i

iti

i

itit

ECM

WGDPRGDPREERBOTBOT

)5(122

4

0

,4

0

,3

0

,2

1

,10

321

tt

q

i

iti

q

i

iti

q

i

iti

q

i

itit

ECM

WGDPRGDPREERBOTREER

)7(133

4

0

,4

0

,3

0

,2

1

,10

321

tt

r

i

iti

r

i

iti

r

i

iti

r

i

itit

ECM

WGDPRGDPREERBOTRGDP

)8(134

4

0

,4

0

,3

0

,2

1

,10

321

tt

s

i

iti

s

i

iti

s

i

iti

s

i

itit

ECM

WGDPRGDPREERBOTWRGDP

Trong đó: ∆ là sai phân,𝜗1 𝜗2, 𝜗3 và 𝜗4 : biến điều chỉnh sai số chỉ tốc độ mà hệ

thống tiếp cận đến trạng thái cân bằng dài hạn sau một thời gian biến động trong ngắn

hạn, ECM1t-1, ECM2t-1, ECM3t-1, ECM4t-1 : sai số trễ dừng từ phương trình đồng liên kết



3.4.5. Hàm phản ứng xung

Hàm phản ứng của Cholesky‘s sẽ ước lượng ảnh hưởng từ tỉ giá thực lên cán cân

thương mại với việc xem xét một thiết lập có hoặc không có ảnh hưởng của đường

cong J.

4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

Kết quả kiểm định ADF ( unit test root) chỉ ra rằng giả thiết : H0 (biến không dừng )

không thể bị bác bỏ ở các mức level (chuỗi dữ liệu gốc) nhưng bị bác bỏ ở sai phân

bậc 1( I(1)) của tất cả các biến ở mức ý nghĩa 5%.

Như vậy các biến BOT, REER, GDP_VN, GDP_W là những chuỗi thời gian không

dừng cho kiểm tra đồng tích hợp để thiết lập mối cân bằng trong dài dài hạn của các

biến nghiên cứu.

4.2. Kết quả kiểm tra đồng liên kết

Bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp Jonhansen và Juselius (1990) để kiểm định

đồng tích hợp. Phương pháp Jonhansen và Juselius (1990) áp dụng nguyên tắc hợp lý

cực đại nhằ xác định vec tơ đồng tích hợp giữa các dãy số thời gian không dừng.

Trường hợp kiểm định có ít nhất một vec tơ đồng tích hợp thì giữa các biến có mối

quan hệ dài hạn.

Bài nghiên cứu đã chạy mô hình với nhiều độ trễ khác nhau cho thấy độ trễ phù hợp là

2.

Kiểm định ADF( t statistics)

Biến số Level Sai phân bậc 1

T statistics Test cricical values T statistics Test cricical

values BOT -2,575084 -2,922449 11,01846

-2,922449

REER -1,886674 -2,921175 -7,128629 -2,922449

GDP_VN -1,261812 -2,922449 -2,944603 -2,925169

GDP_W -2.006248 -2,921175 -5,011397 -2,925169

Nguồn tính toán của tác giả



Từ bảng kiểm tra đồng tích hợp (bảng 4.3) theo phương pháp kiểm định Jonhansen và

Juselius (1990) là kiểm định vết của ma trận (trace) và kiểm định (maximal eigenvalue)

đều bác bỏ giả thiết không tồn tại vec tơ đồng tích hợp và khẳng định tồn tại ít nhất

một vec tơ đồng tích hợp. Như vậy là tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến được

lựa chọn của mô hình.

Bảng 4.2: Kiểm tra đồng tích hợp

Giả thiết H0

Giá trị riêng của

ma trận

Eigenvalue

Giá trị thống kê của ma

trận Trace Statistic

Giá trị tới hạn 0,05

Critical

Value Prob.**

None * 0,675180 80,09137 55,24578 0,0001

At most 1 0,210243 24,99172 35,01090 0,3841

At most 2 0,149147 13,42623 18,39771 0,2158

At most 3 * 0,106393 5,511944 3,841466 0,0189

Trace test chỉ ra tồn tại một vec tơ đồng tích hợp ở mức 5%

* bác bỏ giả thiết ở mức ý nghĩa 5%

Giả thiết H0

Giá trị riêng của

ma trận

Eigenvalue

Giá trị thống kê của ma

trận Max-Eigen Statistic

Giá trị tới hạn 0,05

Critical

Value Prob.**

None * 0,675180 55,09965 30,81507 0,0000

At most 1 0,210243 11,56549 24,25202 0,7994

At most 2 0,149147 7,914287 17,14769 0,6123

At most 3 * 0,106393 5,511944 3,841466 0,0189

Max-eigenvalue test chỉ ra tồn tại 1 vec tơ đồng tích hợp ở mức ý nghĩa 5%

* bác bỏ giả thiết ở mức ý nghĩa 5%

Các hệ số điều chỉnh (alpha):

D(BOT) -0,052467 0,057247 -0,010544 0,044827

D(REER) -0,014234 0,003979 0,015942 0,000596

D(GDP_VN) 0,002271 0,002009 0,000825 -0,000899

D(GDP_W) -0,003975 0,002350 4,68E-05 -0,001870

Phương trình đồng tích hợp 1 Log likelihood 468,1790

Các hệ số đồng tích hợp được chuẩn hóa ( sai sô chuẩn trong dấu ngoặc tròn)

BOT REER GDP_VN GDP_W

1,000000 -3,921205 119,3241 -58,71059

(1,79976) (13,7097) (7,28625)

4.3. Kết quả kiểm tra nguyên nhân Granger

Dùng kiểm định F statistic tính toán để so sánh với kiểm định phê phán tìm thấy nguyên

nhân ảnh hưởng của tỉ giá thực (REER) lên cán cân thương mại (BOT) ở mức ý nghĩa

10%, nhưng theo chiều ngược lại thì không tồn tại( Bảng 4.4 kiểm định nguyên nhân

Granger ), đồng thờ. Như vậy kết quả kiểm định cho thấy tồn tại mối quan hệ trong dài



hạn giữ tỉ giá thực REER và cán cân thương mại BOT. Điều này ngụ rằng tỉ giá thực

REER có ảnh hưởng lên cán cân thương mại trong dài hạn.

Bảng 4.3: Kiểm tra nguyên nhân Granger

Pairwise Granger Causality Tests

Sample: 2000Q1 2012Q4

Lags: 2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability

D(REER) does not Granger Cause D(BOT) 49 2,95246*** 0.06263

D(BOT) does not Granger Cause D(REER) 1.39852 0,25772

D(GDP_VN) does not Granger Cause D(BOT) 49 1,34746 0.27041

D(BOT) does not Granger Cause D(GDP_VN) 1,09644 0,34301

D(GDP_W) does not Granger Cause D(BOT) 49 1,80700 0.17612

D(BOT) does not Granger Cause D(GDP_W) 0,18325 0,83319

D(GDP_VN) does not Granger Cause D(REER) 49 1,26743 0.29163

D(REER) does not Granger Cause D(GDP_VN) 1,05960 0,35527

D(GDP_W) does not Granger Cause D(REER) 49 1,64717 0.20425

D(REER) does not Granger Cause D(GDP_W) 4,70124*** 0,01411

D(GDP_W) does not Granger Cause

D(GDP_VN) 49 6,07090** 0.00470

D(GDP_VN) does not Granger Cause D(GDP_W) 0,51557 0,60072

Ghi chú: *,**,*** có mức ý ngĩa 1%, 5%, 10%

Nguồn theo tính toán của tác giả

4.4. Kết quả mô hình hiệu chỉnh sai số VECM

Từ kết quả mô hình VECM ta có phần dư sai số của BOT và REER là ở mức ý nghĩa

5% bài nghiên cứu đã sử dụng ý nghĩa giá trị thống kê t (t statistic) để kiểm định xem

các biến độc lập có ảnh tới biến phụ thuộc không. Điều này cho thấy có sự cân bằng

dài hạn sau khoảng thời gian biến động trong ngắn hạn ( kết quả VECM được mô tả

chi tiết trong phụ lục kết quả mô hình VECM).



Bảng 4.4 : Kết quả kiểm định VECM

Biến phụ thuộc : BOT

Mẫu: 2000Q4 2012Q4

Sai số chuẩn trong dấu ngoặc ( ), giá trị nằm trong dấu ngoặc [ ]

Error Correction: D(BOT) D(REER) D(GDP_VN) D(GDP_W)

CointEq1

0,115607 0,031363 -0,005004 0,008759

(0,06833) (0,01550) (0,00208) (0,00292)

[ 1,69186]*** [ 2,02362]*** [-2,40672]** [ 2,99973]*

D(BOT(-1))

-0,867042 -0,043900 0,001853 -0,008739

(0,13478) (0,03057) (0,00410) (0,00576)

[-6,43295]* [-1,43603] [ 0,45185] [-1,51735]

D(BOT(-2))

-0,492561 -0,057116 -0,001334 -0,007166

(0,12817) (0,02907) (0,00390) (0,00548)

[-3,84297]* [-1,96470] [-0,34214] [-1,30845]

D(REER(-1))

-0,346240 -0,482341 0,001894 0,054452

(0,68698) (0,15582) (0,02090) (0,02936)

[-0,50400] [-3,09556] [ 0,09061] [ 1,85486]***

D(REER(-2))

-1,524141 -0,211746 0,024608 0,090721

(0,68367) (0,15507) (0,02080) (0,02921)

[-2,22935]** [-1,36552] [ 1,18288] [ 3,10532]*

D(GDP_VN(-1))

-2,570906 -0,684941 0,180757 -0,472893

(5,52236) (1,25255) (0,16804) (0,23598)

[-0,46554] [-0,54684] [ 1,07568] [-2,00392]**

D(GDP_VN(-2))

-9,598354 -0,862490 -0,460142 -0,293016

(4,81441) (1,09198) (0,14650) (0,20573)

[-1,99367]*** [-0,78984] [-3,14096]* [-1,42426]

D(GDP_W(-1))

-3,219388 1,464411 -0,008086 0,518198

(3,65224) (0,82838) (0,11113) (0,15607)

[-0,88148] [ 1,76780]*** [-0,07276] [ 3,32031]*

D(GDP_W(-2))

11,63095 1,193528 0,061591 0,159021

(4,25977) (0,96618) (0,12962) (0,18203)

[ 2,73042]* [ 1,23531] [ 0,47517] [ 0,87360]

R-squared 0,647742 0,368900 0,566283 0,428760

Adj. R-squared 0,555042 0,202821 0,452147 0,278434

Ghi chú: *,**,*** có mức ý ngĩa 1%, 5%, 10%

Nguồn theo tính toán của tác giả

Từ kết quả mô hình VECM ta thấy sự tác động mạnh của tỉ giá thực REER lên cán cân

thương mại trong ngắn hạn ở quý 2, có nghĩa là từ một sự biến động của tỉ giá từ quý 2

trở về trước sẽ có tác động lên cán cân thương mại ở hiện tại, cụ thể từ kết quả VECM

cho thấy tỉ giá thực REER tăng lên 1% sẽ làm cho cán cân thương mại BOT giảm

1,524% đây là mối quan hệ nghịch chiều. Như vậy trong ngắn hạn khi phá giá đồng tiền

sẽ không cải thiện cán cân thương mại mà làm cho cán cân thương mại giảm xuống,

điều này hoàn toàn phù hợp với tình trạng xuất khẩu của Việt Nam là nông sản, thủy sản



có tính thời vụ đồng thời nhập khẩu của Việt Nam không hẳn là dựa vào chính sách tỉ

giá mà còn nhiều yếu tố khác quyết định.

Kết quả kiểm định cũng chỉ ra tổng thu nhập GDP_VN cũng có mối quan hệ nghịch

chiều với cán cân thương mại cụ thể trong ngắn hạn 1% sự tăng lên của GDP_VN sẽ

làm cán cân thương mại giảm xuống 9,59%. Đồng thời cũng trong quý 2 thu nhập trung

bình của các đối tác thương mại có tỉ trọng với Việt Nam (GDP_W) có mối quan hệ

tuyến tính, 1% tăng lên GDP_W làm cho cán cân thương mại BOT tăng lên 11,6 % .

Kết quả của hai biến GDP_VN và GDP_W là hoàn toàn phù hợp với lý thuyết.

4.5. Kết quả Hàm phản ứng xung

Hình 4.1: Đồ thị Hàm phản phản ứng xung

Từ đồ thị hàm phản ứng xung chỉ ra rằng không có ảnh hưởng của đường cong J tại

Việt Nam. Đồng thời sự hồi đáp của BOT tới REER cũng chỉ rằng sự suy giảm mạnh

của cán cân thương mại ở thời kỳ thứ 2 sau đó tăng trở lại và giảm ở thời kỳ thứ 6 tiếp

tăng lên lại và hầu như duy trì một đường thẳng ở thời kỳ thứ 15 trong suốt quá trình

nghiên cứu.

Sau khi thiết lập các kiểm định, mô hình kiểm định dài hạn và ngắn hạn, hàm phản ứng

xung ta có mô hình như sau ( xem chi tiết ở phụ lục kết quả kiểm tra đồng liên kết và

phụ lục kết quả kiểm định VECM):



lnBOT=269,8620 +3,921205*lnREER - 119,3241*lnRDP_VN+ 58,71059*lnRDP_W

(1,79976) (13,7097) (7,28625)

[-2,17874] [ 8,70364] [-8,05773]

R-squared=0,647742, Adj, Adj. R-squared=0,555042, F-statistic=6,987538

Ở đây bài nghiên cứu sự dụng kiểm định giá trị thống kê t( t-statistic) để kiểm định

các biến độc lập của mô hình có ý nghĩa không. Với giá trị thống kế t-statistic nằm

trong []của các biến lần lượt là REER [-2,17874], biến GDP Việt Nam GDP_VN [

8,70364] và biến GDP nước ngoài GDP_W [-8,05773], với giá trị kiểm định t-statistic

tính toán ở mức ý nghĩa 5% là 2,0106. Như vậy các giá trị thống kê t của các biến độc

lập trong mô hình đều lớn hơn giá trị thống kê t tính toán nên các biến REER,

GDP_VN, GDP_W điều có ý nghĩa thống kê và phù hợp với lý thuyết. Trong đó tỉ giá

thực REER tỉ lệ thuận với cán cân thương mại, trong dài hạn 1% tăng lên của tỉ giá

thực REER cán cân thương mại sẽ tăng lên 3,921205%. Tổng thu nhập trong nước

biến RDP_VN tỉ lệ nghịch với cán cân thương mại một sự tăng lên 1% GDP_VN làm

cho cán cân thương mại giảm xuống 119,3241% đều này cũng phù hợp với lý thuyết.

Xét trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi GDP trong nước tăng cũng đồng

nghĩa với thu nhâp của người dân được cải thiện làm cho tâm lý sính ngoại của người

dân tăng lên, nên hàng nhập khẩu sẽ tăng theo dẫn tới cán cân thương mại giảm. Đối

với biến thu nhập trung bình của các đối tác có tỉ trọng thương mại với Việt Nam

(GDP_W) có quan hệ thuận với cán cân thương mại, cụ thể 1% tăng lên của GDP_W

sẽ làm cán cân thương mại tăng lên 58,71059%, xét trong các điều khác không đổi một

sự tăng lên của GDP_W cũng có nghĩa là làm cho thu nhập của người nước ngoài tăng

lên dẫn tới nhu cầu của họ đối với hàng nhập khẩu tăng lên, từ đó xuất khẩu của Việt

Nam tăng lên nên làm cho tiết kiệm ròng tăng lên.

Nhìn chung mô hình là có ý nghĩa thể hiện ớ F-statistic=6,987538, tuy nhiên mức độ giải

thích của mô hình là không cao thể hiện ở R-squared=0,647742, Adj. R-

squared=0,555042 điều này hàm ý rằng việc phá giá đồng tiền một cách riêng lẽ cán

cân thương mại cải thiện yếu, mà cần phải đi kèm với các chính sách vĩ mô khác, lúc

đó cán cân thương mại mới được cải thiện tốt.



4.6. Thảo luận về các kết quả nghiên cứu đã đạt được

Kết quả của mô hình cho thấy 64,77% và 55,5% sau khi điều chỉnh sự thay đổi tổng

thể của cán cân thương mại là được giải thích bởi phương trình hồi quy, tuy nhiên mức

độ giải thích của mô hình là không cao. Kết quả nghiên cứu này giống với , các nghiên

cứu tương tự của Yuen-Ling et al. (2008) ở Malaysia, Mohammad và Hussain (2010),

và Shahbaz (2012) ở Pakistan, Shirvani và Wilbratte (1997) ở Mỹ và các nước G7,

cũng như Kharroubi (2011) ở 20 quốc gia OECD.

Từ dữ liệu thu thập được trong quá trình nghiên cứu từ quý 1/2000 đến quý 1/2013 ta

thấy rằng tỉ giá thực và tỉ giá danh nghĩa gần như là bằng nhau trong giai đoạn từ quý

1/2000 đến quý 4/2004, sau đó tỉ giá danh nghĩa tăng lên qua các năm tuy nhiên tỉ giá

thực lại giảm và khoảng cách giữ tỉ giá danh nghĩa với tỉ giá thực càng cao. Với chính

sách duy trì tỉ giá của Việt Nam hiện nay chỉ dao động trong một biên độ hẹp, có thể

nói gần như là cố định điều này góp phần vào kiềm chế lạm phát, tuy nhiên lạm phát

Việt Nam vẫn cao hơn của Mỹ và các nước có quan hệ thương mại chủ yếu của Việt

Nam. Chính những điều này đã làm cho đồng tiền Việt Nam đang bị định giá cao so

với Mỹ và các nước có quan hệ thương mại của Việt Nam.



Hình 4.2: Đồ thì REER _ NEER

Hình 4.3: Đồ thị RER - USD

Chính sách tỉ giá là một vấn đề nhạy cảm đối với nền kinh tế và xã hội của Việt Nam,

nó liên quan đến hàng loạt các cấu trúc của nền kinh tế, chính trị và xã hội. Do đó khi

điều chỉnh chính sách tỉ giá cần phải điều chỉnh các chính sách vĩ mô khác đi kèm.

Trên thực tế từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy tỉ giá thực của Việt Nam đang bị định giá

cao, mặc dù là tỉ giá danh nghĩa tăng lên, thêm vào đó là các điều chỉnh nền kinh tế vĩ

mô chưa thật phù hợp cũng góp phần vào làm cho xuất khẩu giảm.

Kết quả nghiên cứu này cho thấy việc phá giá đồng tiền một cách riêng lẽ sẽ có tác

động không lớn tới cán cân thương mại của Việt Nam. Theo ý kiến chủ quan của người

thực hiện cho rằng lý do tỉ giá thực có tác động không lớn đến cán cân thương mại là

do các nguyên nhân sau:

020406080

100120140160180200

Q1

-20

00

Q3

-20

00

Q1

-20

01

Q3

-20

01

Q1

-20

02

Q3

-20

02

Q1

-20

03

Q3

-20

03

Q1

-20

04

Q3

-20

04

Q1

-20

05

Q3

-20

05

Q1

-20

06

Q3

-20

06

Q1

-20

07

Q3

-20

07

Q1

-20

08

Q3

-20

08

Q1

-20

09

Q3

-20

09

Q1

-20

10

Q3

-20

10

Q1

-20

11

Q3

-20

11

Q1

-20

12

Q3

-20

12

Q1

-20

13

REER - NEER

NEER REER

0

20

40

60

80

100

120

140

160

RER - USD

RER/USD USD



Các mặt hàng xuất khẩu của Việt Nam là mặt hàng thô không có hàm lượng “chất

xám ” cao.

Đối với các mặt hàng xuất khẩu chủ lực như dệt may, giày da, nông sản thì không

có ngành công nghiệp phụ trợ ở trong nước mà phần lớn các nguyên vật liệu đều phải

nhập từ nước ngoài. Chính vì vậy nên hàng xuất khẩu của Việt Nam ra nước ngoài

chẳng khác nào là lấy công làm lời, đồng thời chính vì các nguyên phụ liệu phần lớn

điều nhập khẩu nên có tác động không nhỏ tới giá xuất khẩu, do đó làm giảm khả năng

cạnh tranh của hàng hóa Việt Nam trên thị trường thế giới.

Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển đang cần rất nhiều trang thiết bị- công

nghê nhập về phục vụ cho mục tiêu công nghiệp hóa hiện đại hóa điều này cũng góp

phần làm tăng nhập siêu.



5. KẾT LUẬN VÀ GỞI Ý CHÍNH SÁCH

5.1. Kết luận

Bài nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng của tỉ giá thực lên cán cân thương mại ở Việt

Nam. Các phương pháp kiểm tra kinh tế lượng cho thấy rằng tất cả các biến là tương

quan ở bậc 1 và hồi quy. Trong thời gian ngắn hạn chỉ ra rằng mô hình cán cân thương

mại được điều chỉnh trở lại cân bằng trở lại trong dài hạn sau thời gian biến động ngắn

hạn. Mặc dù có bằng chứng cán cân thương mại được cải thiện theo sau phá giá đồng

tiền ở Việt Nam, tuy nhiên mối quan hệ này là yếu thể hiện mức độ giải thích của mô

hình là 55,5% sau khi điều chỉnh ( ý nghĩa mạnh nằm khi mô hình có ý nghĩa giải thích

từ 80% trở lên ). Thêm vào đó hàm phản ứng không thể thiết lập sự ảnh hưởng của

đường cong J ở Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc phá giá đồng tiền là có ảnh hương tới cán cân thương

mại trong ngắn hạn và dài hạn. Trong ngắn hạn ảnh hưởng trễ mạnh ở quý 2 của thời

kỳ nghiên cứu đối với tỉ giá thực REER làm cán cân thương mại giảm, trong dài hạn

thì được cải thiện. Đồng thời nghiên cứu cũng chỉ rõ ra là đồng tiền Việt Nam đang bị

định giá cao so với các đối tác thương mại, điều này làm giảm xuất khẩu của Việt Nam

thậm chí làm cho cán cân thương mại thâm hụt trầm trọng.

Nghiên cứu cho thấy rằng mặc dù bằng chứng mối quan hệ của cán cân thương mại và

tỉ giá thực trong dài hạn nhưng bằng chứng yếu nguyên nhân giữa hai biến. Do vậy

hàm ý khi điều chỉnh tỉ giá thực một mình, nó sẽ ảnh hưởng không lớn tới cán cân

thương mại ở Việt Nam mà khuyến nghị khi điều chỉnh chính sách tỉ giá nên kèm theo

các chính sách vĩ mô khác.

Từ các kết luận trên cho thấy Việt Nam cần phải chủ động phá giá đồng tiền để cải

thiện xuất khẩu, tuy nhiên việc phá giá đồng tiền phải như thế nào là hợp lý. Khi phá

giá đồng tiền cần phải đi kèm các chính sách vĩ mô khác như nơ công, lãi suất, lạm

phát, GDP…

5.2. Gợi ý các chính sách

Từ những phân tích trên, khuyến nghị đối với việc hoạch định chính sách tỷ giá của

Việt Nam là:



Tăng biên độ dao động của tỉ giá, tập trung phát triển thị trường tài chính vững mạnh

với vai trò nhà nước là chủ đạo. Sử dụng các công cụ phái sinh trong quản lý rủi ro tài

chính, nhà nước cho phép sử dụng các công này trong để doanh nghiệp quản lý rủi ro

tài chính, nhưng nhà nước cũng cần phải hoàn thiện các cơ sơ pháp lý và năng lực quản

lý để tránh trường hợp sự dụng các công cụ phái sinh để đầu cơ làm ảnh hưởng tới

nền tài chính.

Hàng xuất khẩu chủ yếu của Việt Nam là nông sản, thủy sản, hàng dệt may, giày da.

Trong khi các ngành này phần lớn phải nhập khẩu nguyên vật liệu, phụ liệu về nước

để sản xuất làm cho năng lực cạnh tranh hàng hóa thấp. Vì vậy cần tập trung phát triển

các ngành công nghiệp phụ trợ sản xuất nguyên phụ liệu phụ vụ cho các ngành xuất

khẩ, nhà nước cần có các chính sách khuyến khích, hỗ trợ cho các ngành hỗ trợ này.

Cải thiện môi trường pháp chế, nâng cao năng lực quản lý phục vụ cho hoạt động sản

xuất kinh doanh.



6. TÀI LIỆU THAM KHẢO

Abel, A. B.; Bernanke, B. S. and Crousore, D. (2008) Macroeconomics, Sixth Edition,

Boston: Pearson Education, Inc.

Ahmad, J. &Yang, J. (2004) Estimation of the J-curve in China, Economics Series East

West Center Working Papers.

Akpansung, A. O. (2011) “Effects of Exchange Rate Devaluation on Industrial Growth

in Nigeria”. International Journal of Economics and Management, Vol.3, No.1,pp.36 – 44

Bahmani-Oskooee, M. (1992) “What Are the Long-Run Determinants of the U.S.

Trade Balance?” Journal of Post Keynesian Economics, Fall, pp.85-98

Bahmani-Oskooee, M. (1994) “Short-Run versus Long-Run Effects of Devaluation:

Error Correction Modelling and Cointegration”, Eastern Economic Journal, Fall, pp.453-64.

Bahmani-Oskooee, M. & Ali, M. K. (2007) “The J-Curve in the Emerging Economies of

Eastern Europe”, The International Trade Journal,Vol.19,pp.165–178.

Bhattarai, K. R. &Armah, M. K. (2005) “The Effects of Exchange Rate on the Trade

Balance in Ghana: Evidence from Cointegration Analysis”, Research Memorandum 52,

Centre for Economic Policy Business School, University of Hull, United Kingdom, August

Dunn, R. M. &Mutti, J. H. (2004) International Economics, Sixth Edition, London:

Routledge, Taylor & Francis Group, pp. 563

Goldstein, M. &Mohsin, S. K. (1985) ―Income and Price Effects in Foreign Trade‖, in:

Handbook of International Economics, Vol. II, pp.1041–105.

Gylfason, T. &Risager, O. (1984) “Does Devaluation Improve the Current Account?”

European Economics Review, June, pp.37-64.

Haynes, S. E. & Stone, J. A. (1982) “Impact of the terms of Trade on the U.S. Trade Balance:

A Reexamination”, The Review of Economics and Statistics, November, pp.702-706.

Himarios, D. (1989) “Do Devaluations Improve the Trade Balance? The Evidence

Revisited” Economic Inquiry, January, pp.143-168.

Johansen, S.&Juselius, K. (1990) “Maximum Likelihood Estimation and Inference on

Cointegration with Applications to the Demand for Money”, Oxford Bulletin of

Economics and Statistics, May, pp.169-210.



Kharroubi, E. (2011) ―The Trade Balance and the Real Exchange Rate‖, BIS Quarterly

Review, September, [email protected]

Magee, S. P. (1973) “Currency Contracts, Pass Through, and Devaluation”. Brookings

Papers of Economic Activity, Vol.1,pp.303-325.

Miles, M. A. (1979) ―The Effects of Devaluation on the Trade Balance and the Balance of

Payments: Some New Results,‖ Journal of Political Economy, June, pp.600 - 620.

Miles, D. & Scott, A. (2005) Macroeconomics: Understanding the Wealth of Nations.

Second Edition, London: John Wiley & Sons, Inc., pp. 519

Mohammad, S. D. &Hussain, A. (2010) ―The role of Exchange Rate on Balance of

Trade: Empirical from Pakistan, European Journal of Social Sciences, Vol.14, No.1, pp.150 –

156

Petrovic, P. &Gligoric, M. (2010) “Exchange Rate and Trade Balance: J-curve

Effect” PANOECONOMICUS, Vol.1,pp.23-41

Phillips, P. C. B. (1986) “Understanding Spurious Regressions in Econometrics”, Journal of

Econometrics, December, pp.311-40.

Rose, A. K. (1991) “The Role of Exchange Rates in a Popular Model of International Trade:

Does the ‗Marshall-Lerner Condition Hold?” Journal of International Economics, May,

pp.301- 316.

Rose, A. K. &Yellen, J. L. (1989) ―Is There a J-Curve?‖ Journal of Monetary Economics,

July, pp.53-68.

Shabahz, M., Awan, R. & Ahmad, K. (2011) “The Exchange Value of the Pakistan Rupee

and Pakistan Trade Balance: An ARDL Bounds Testing Approach”,The Journal of

Developing Areas, Vol. 44, No. 2, pp.69-93.

Shabahz, M., Jalil, A. & Islam, F. (2012) “Real Exchange Rate Changes and the Trade

Balance: The Evidence from Pakistan”,The International Trade Journal, Vol. 26, No. 2,

pp.139-153. Shirvani, H. &Wilbratte, B. (1997) “Relationship between the Real Exchange

Rate and the Trade Balance: An Empirical Reassessment”, International Economic Journal,

Vol.11, No.1,pp. 39 -50

Stucka, Tihomir (2003) “The Impact of Exchange rate Changes on the Trade Balance in

Croatia” Croatian National Bank Working Paper Series, No. W – 11, October.

mailto:[email protected]



Sugema, I. (2005) “The Determinants of Trade Balance and Adjustment to the Crisis

in Indonesia”. Centre for International Economics Studies, No.0508.

Thorbecke, W. (2006) ―The Effect of Exchange Rate Changes on Trade in East Asia.

RIETI Discussion Paper Series, 05-E-009

Wilson, P. &Kua, C.T. (2001) “Exchange Rates and the Trade Balance: The Case of

Singapore 1970 to 1996”. Journal of Asian Economics,Vol.12, pp.47-63.

Yuen-Ling, N., Wai-Mun, H. &Geoi-Mei, T. (2008) “Real Exchange Rate and Trade

Balance Relationship: An Empirical Study on Malaysia”, International Journal of Business

and Management, Vol.3, No.8,pp.130 -137

Các trang web tham khảo

http://aric.adb.org

https://elibrary-data.imf.org

http://www.oecd.org

http://www.oanda.com

http://www.gso.gov.vn

http://www.stats.gov.cn

http://www.singstat.gov.sg

http://www.worldbank.org



PHỤC LỤC

Phụ lục 1. Các khái niệm:

Tỷ giá danh nghĩa: là tỷ giá được sử dụng hàng ngày trong giao dịch trên thị trường ngoại hối,

nó chính là giá của một đồng tiền được biểu thị thông qua đồng tiền khác mà chưa đề cập đến

tương quan sức mua hàng hóa và dịch vụ giữa chúng.

Tỷ giá danh nghĩa đa phương (NEER–Nominal Efective Exchange rate)

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.

Tỷ giá thực song phương (RER) là tỷ giá danh nghĩa đã được điều chỉnh

theo mức chênh lệch lạm phát giữa hai nước, nó là chỉ số thể hiện sức mua của đồng nội tệ so

với đồng ngoại tệ. Vì thế có thể xem tỷ giá thực là thước đo sức cạnh tranh trong mậu dịch

quốc tế của một quốc gia so với một quốc gia khác.

Tỷ giá thực đa phương là một chỉ số phản ánh mức độ cạnh tranh về giá cả của quốc gia và là

cơ sở để đánh giá đồng nội tệ bị định giá cao hay thấp. Chỉ số này rất hữu ích cho việc đạt

được mục tiêu thích hợp trong cơ chế tỷ giá hỗn hợp giữa linh hoạt và cố định. Vì vậy, nó được

nhìn nhận như là dữ liệu cơ bản cho quá trình thực thi chính sách.

Tỷ giá thực đa phương được tính toán để định ra giá trị thực của đồng nội tệ so với các ngoại

tệ (rổ ngoại tệ). Bằng cách điều chỉnh tỷ giá theo chênh lệch lạm phát quốc nội so với lạm phát

các đối tác tác thương mại, ta sẽ có tỷ giá thực song phương với từng đồng ngoại tệ. Sau đó

xác định quyền số (mức độ ảnh hưởng đối với tỷ giá thực thông qua tỷ trọng thương mại của

trong rổ tiền tệ tại thời điểm t = i.



Phục lục 2: dữ liệu thu thập ( chi tiết theo file dữ liệu đính kèm)

Dữ liệu tỉ giá thực REER, GDP Việt Nam, GDP nước ngoài, tỉ số xuất khẩu/ nhập khẩu

REER GDP_VN GDP_WORLD XK/NK

Q1-2000 100,0000 105,6247 101,3090 0,7921

Q2-2000 101,2074 106,7184 101,3449 0,7395

Q3-2000 101,3878 106,9155 101,1628 0,8895

Q4-2000 100,8740 107,5622 100,3939 0,7017

Q1-2001 82,8471 107,1425 99,4984 0,7989

Q2-2001 99,3645 106,9004 99,0977 0,8279

Q3-2001 97,1451 106,9402 97,9953 0,8594

Q4-2001 94,2226 106,6798 98,6604 0,6339

Q1-2002 92,4203 106,5875 99,9888 0,7192

Q2-2002 99,2984 107,0399 101,0034 0,7528

Q3-2002 98,1135 107,1128 100,9937 0,8536

Q4-2002 99,7160 107,4326 100,4346 0,8532

Q1-2003 99,2876 106,7960 100,5949 0,8029

Q2-2003 100,8281 106,4593 99,9946 0,6673

Q3-2003 102,9891 108,1128 101,9706 1,2829

Q4-2003 106,6377 107,8831 103,7030 0,6818

Q1-2004 105,6898 106,9821 103,5912 0,8562

Q2-2004 100,8089 107,0796 104,0673 0,7271

Q3-2004 95,5312 108,0034 102,7576 0,3496

Q4-2004 108,3956 108,8139 103,2502 0,7168

Q1-2005 101,1203 107,4437 103,7216 0,4389

Q2-2005 98,4323 108,0414 105,2435 0,3330

Q3-2005 101,4786 109,2610 104,4480 1,0202

Q4-2005 99,0173 108,7820 104,8903 0,8219

Q1-2006 91,4692 107,3496 106,1251 0,4380

Q2-2006 95,9118 107,4187 105,8321 0,8479

Q3-2006 96,7123 108,7776 105,3118 0,7476



Q4-2006 96,0541 109,0751 106,1184 0,7476

Q1-2007 94,9844 107,6588 106,9202 0,6884

Q2-2007 97,4957 107,9884 107,9021 0,6408

Q3-2007 97,4406 108,7299 107,8665 0,6994

Q4-2007 97,3637 109,1600 107,5514 0,6123

Q1-2008 95,3207 107,5207 106,8222 0,5799

Q2-2008 91,5790 105,8209 104,9306 0,5498

Q3-2008 82,6899 106,4724 103,6225 0,7420

Q4-2008 85,1588 105,8249 100,9120 0,7414

Q1-2009 83,8692 103,1400 99,6402 0,8123

Q2-2009 86,4203 104,4600 102,1913 0,6544

Q3-2009 89,1360 106,0400 103,7797 0,6425

Q4-2009 91,3392 106,9000 106,2025 0,5868

Q1-2010 91,4212 105,8400 107,8755 0,7401

Q2-2010 88,9132 106,4400 107,4916 0,6580

Q3-2010 94,7206 107,1800 106,5522 0,7563

Q4-2010 93,8592 107,3400 106,6007 0,6471

Q1-2011 96,8367 105,5700 105,9325 0,7185

Q2-2011 91,5800 105,6800 105,1446 0,6674

Q3-2011 87,7903 106,0700 105,9305 0,8077

Q4-2011 87,7518 106,1000 105,1071 0,7453

Q1-2012 85,2333 104,7500 105,3287 0,8190

Q2-2012 85,6832 104,8000 105,7790 0,7806

Q3-2012 85,6294 105,0500 105,3723 0,8816

Q4-2012 84,5556 105,4400 106,7635 0,7472

Q1-2013 104,7600 105,8382 81,4293 0,6385

Dữ liệu sau khi chuyển sang logarit tự nhiên.



lnREER lnGDP_VN lnGDP_WORLD lnXK/NK

Q1-2000 4,6052 4,6599 4,6182 -0,2331

Q2-2000 4,6172 4,6702 4,6185 -0,3017

Q3-2000 4,6190 4,6720 4,6167 -0,1171

Q4-2000 4,6139 4,6781 4,6091 -0,3542

Q1-2001 4,4170 4,6742 4,6001 -0,2245

Q2-2001 4,5988 4,6719 4,5961 -0,1889

Q3-2001 4,5762 4,6723 4,5849 -0,1516

Q4-2001 4,5457 4,6698 4,5917 -0,4559

Q1-2002 4,5263 4,6690 4,6051 -0,3297

Q2-2002 4,5981 4,6732 4,6152 -0,2839

Q3-2002 4,5861 4,6739 4,6151 -0,1583

Q4-2002 4,6023 4,6769 4,6095 -0,1587

Q1-2003 4,5980 4,6709 4,6111 -0,2196

Q2-2003 4,6134 4,6678 4,6051 -0,4046

Q3-2003 4,6346 4,6832 4,6247 0,2491

Q4-2003 4,6694 4,6810 4,6415 -0,3830

Q1-2004 4,6605 4,6727 4,6405 -0,1552

Q2-2004 4,6132 4,6736 4,6450 -0,3187

Q3-2004 4,5595 4,6822 4,6324 -1,0509

Q4-2004 4,6858 4,6896 4,6372 -0,3330

Q1-2005 4,6163 4,6770 4,6417 -0,8236

Q2-2005 4,5894 4,6825 4,6563 -1,0998

Q3-2005 4,6198 4,6937 4,6487 0,0200

Q4-2005 4,5953 4,6893 4,6529 -0,1961

Q1-2006 4,5160 4,6761 4,6646 -0,8256

Q2-2006 4,5634 4,6767 4,6619 -0,1650

Q3-2006 4,5717 4,6893 4,6569 -0,2909

Q4-2006 4,5649 4,6920 4,6646 -0,2909

Q1-2007 4,5537 4,6790 4,6721 -0,3734

Q2-2007 4,5798 4,6820 4,6812 -0,4451

Q3-2007 4,5792 4,6889 4,6809 -0,3575

Q4-2007 4,5785 4,6928 4,6780 -0,4905

Q1-2008 4,5572 4,6777 4,6712 -0,5448

Q2-2008 4,5172 4,6617 4,6533 -0,5983



Q3-2008 4,4151 4,6679 4,6408 -0,2984

Q4-2008 4,4445 4,6618 4,6142 -0,2992

Q1-2009 4,4293 4,6361 4,6016 -0,2078

Q2-2009 4,4592 4,6488 4,6268 -0,4241

Q3-2009 4,4902 4,6638 4,6423 -0,4424

Q4-2009 4,5146 4,6719 4,6653 -0,5331

Q1-2010 4,5155 4,6619 4,6810 -0,3009

Q2-2010 4,4877 4,6676 4,6774 -0,4185

Q3-2010 4,5509 4,6745 4,6686 -0,2793

Q4-2010 4,5418 4,6760 4,6691 -0,4353

Q1-2011 4,5730 4,6594 4,6628 -0,3306

Q2-2011 4,5172 4,6604 4,6553 -0,4044

Q3-2011 4,4750 4,6641 4,6628 -0,2136

Q4-2011 4,4745 4,6644 4,6550 -0,2940

Q1-2012 4,4454 4,6516 4,6571 -0,1997

Q2-2012 4,4507 4,6521 4,6614 -0,2477

Q3-2012 4,4500 4,6544 4,6575 -0,1261

Q4-2012 4,4374 4,6581 4,6706 -0,2915

Q1-2013 4,6517 4,6619 4,3997 -0,4486



Phụ lục 3 : kết quả kiểm định unit root ADF

Null Hypothesis: BOT has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 2 (Automatic - based on AIC, maxlag=3)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -2,575084 0,1050

Test critical values: 1% level -3,571310

5% level -2,922449

10% level -2,599224

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(BOT)

Method: Least Squares

Date: 09/30/13 Time: 01:07

Sample (adjusted): 2000Q4 2012Q4

Included observations: 49 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

BOT(-1) -0,593970 0,230661 -2,575084 0,0134

D(BOT(-1)) -0,381559 0,193418 -1,972722 0,0547

D(BOT(-2)) -0,356815 0,139079 -2,565556 0,0137



C -0,208069 0,086648 -2,401331 0,0205

S.E. of regression 0,225384 Akaike info criterion -0,063916

Sum squared resid 2,285904 Schwarz criterion 0,090518

Log likelihood 5,565948 Hannan-Quinn criter, -0,005324

Durbin-Watson stat 1,846853

kiểm định ở level cho thấy chuỗi dữ liệu BOT là không dừng

Null Hypothesis: D(BOT) has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*



5% level -2,922449

10% level -2,599224

*MacKinnon (1996) one-sided p-values,


Dependent Variable: D(BOT,2)




Date: 09/30/13 Time: 01:08



Variable Coefficient Std, Error t-Statistic Prob,

D(BOT(-1)) -2,337125 0,212110 -11,01846 0,0000

D(BOT(-1),2) 0,556006 0,122454 4,540549 0,0000

C -0,000924 0,034114 -0,027085 0,9785

S,E, of regression 0,238781 Akaike info criterion 0,032728

Sum squared resid 2,622748 Schwarz criterion 0,148554

Log likelihood 2,198156 Hannan-Quinn criter, 0,076672


kiểm định ở sai phân bậc một cho thấy chuỗi dữ liệu BOT là dừng

Null Hypothesis: REER has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.886674 0.3358

Test critical values: 1% level -3.568308

5% level -2.921175



10% level -2.598551



Dependent Variable: D(REER)


Date: 09/30/13 Time: 01:12




REER(-1) -0,218038 0,115568 -1,886674 0,0654

D(REER(-1)) -0,250477 0,144315 -1,735629 0,0892

C 0,988016 0,526236 1,877517 0,0667


Sum squared resid 0,117584 Schwarz criterion -2,980029



kiểm định ở cấp level cho thấy chuỗi dữ liệu REER là không dừng



Null Hypothesis: D(REER) has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*



5% level -2,922449

10% level -2,599224



Dependent Variable: D(REER,2)


Date: 09/30/13 Time: 01:13




D(REER(-1)) -1,687273 0,236690 -7,128629 0,0000

D(REER(-1),2) 0,234843 0,143168 1,640329 0,1078

C -0,005989 0,007319 -0,818238 0,4174



R-squared 0,700678 Mean dependent var -0,000294

Adjusted R-squared 0,687664 S.D. dependent var 0,091156



Log likelihood 77,89406 Hannan-Quinn criter. -3,012956

F-statistic 53,84042 Durbin-Watson stat 2,054620

Prob(F-statistic) 0,000000

kiểm định ở sai phân bậc một cho thấy chuỗi dữ liệu REER là dừng

Null Hypothesis: GDP_VN has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*



5% level -2,922449

10% level -2,599224





Dependent Variable: D(GDP_VN)


Date: 09/30/13 Time: 01:14



Variable

Coefficien

t Std, Error t-Statistic Prob,

GDP_VN(-1) -0,137144 0,108688 -1,261812 0,2135

D(GDP_VN(-1)) 0,064924 0,136043 0,477232 0,6355

D(GDP_VN(-2)) -0,470956 0,133960 -3,515657 0,0010

C 0,640451 0,507862 1,261074 0,2138

R-squared 0,326862 Mean dependent var -0,000284

Adjusted R-squared 0,281987 S,D, dependent var 0,008924

S,E, of regression 0,007562 Akaike info criterion -6,853248




kiểm định ở cấp bậc level cho thấy chuỗi dữ liệu GDP_VN là không dừng



Null Hypothesis: D(GDP_VN) has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob,*



5% level -2,925169

10% level -2,600658



Dependent Variable: D(GDP_VN,2)


Date: 09/30/13 Time: 01:15




D(GDP_VN(-1)) -1,065344 0,361795 -2,944603 0,0053

D(GDP_VN(-1),2) 0,044858 0,290488 0,154421 0,8780



D(GDP_VN(-2),2) -0,338219 0,203204 -1,664430 0,1035

D(GDP_VN(-3),2) -0,350742 0,141685 -2,475499 0,0174

C -0,000552 0,001061 -0,520888 0,6052





kiểm định ở sai phân bậc một cho thấy chuỗi dữ liệu GDP_VN là dừng

Null Hypothesis: GDP_W has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob,*



5% level -2,921175

10% level -2,598551





Dependent Variable: D(GDP_W)


Date: 09/30/13 Time: 01:19



Variable

Coefficien

t Std, Error t-Statistic Prob,

GDP_W(-1) -0,106149 0,052909 -2,006248 0,0506

D(GDP_W(-1)) 0,414814 0,134732 3,078799 0,0035

C 0,493423 0,245571 2,009291 0,0503

R-squared 0,197958 Mean dependent var 0,001042







kiểm định ở cấp level cho thấy chuỗi dữ liệu GDP_W là không dừng



Null Hypothesis: D(GDP_W) has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob,*



5% level -2,925169

10% level -2,600658



Dependent Variable: D(GDP_W,2)


Date: 09/30/13 Time: 01:20




D(GDP_W(-1)) -1,092468 0,217997 -5,011397 0,0000

D(GDP_W(-1),2) 0,392107 0,188491 2,080243 0,0436



D(GDP_W(-2),2) 0,388679 0,167902 2,314918 0,0256

D(GDP_W(-3),2) 0,378190 0,145119 2,606063 0,0126

C 0,001499 0,001449 1,034140 0,3070

R-squared 0,434763 Mean dependent var 0,000470







Kiểm định ở sai phân bậc một cho thấy chuỗi dữ liệu GDP_W là dừng

phụ lục Kiểm tra đồng tích hợp

Date: 10/20/13 Time: 15:51



Trend assumption: Quadratic deterministic trend

Series: BOT REER GDP_VN GDP_W

Lags interval (in first differences): 1 to 2

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesize

d Trace 0,05

No, of CE(s) Eigenvalue Statistic

Critical

Value Prob,**

None * 0,675180 80,09137 55,24578 0,0001

At most 1 0,210243 24,99172 35,01090 0,3841

At most 2 0,149147 13,42623 18,39771 0,2158

At most 3 * 0,106393 5,511944 3,841466 0,0189



Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0,05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0,05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesize

d Max-Eigen 0,05

No, of CE(s) Eigenvalue Statistic

Critical

Value Prob,**

None * 0,675180 55,09965 30,81507 0,0000

At most 1 0,210243 11,56549 24,25202 0,7994

At most 2 0,149147 7,914287 17,14769 0,6123

At most 3 * 0,106393 5,511944 3,841466 0,0189

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0,05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0,05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):


-2,203436 8,640125 -262,9231 129,3650

-6,597393 1,642608 -87,96982 -17,81957

1,846961 -28,57191 -37,99886 54,99855

-4,585515 -18,67116 56,71637 28,51080

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(BOT) -0,052467 0,057247 -0,010544 0,044827

D(REER) -0,014234 0,003979 0,015942 0,000596

D(GDP_VN) 0,002271 0,002009 0,000825 -0,000899

D(GDP_W) -0,003975 0,002350 4,68E-05 -0,001870

1 Cointegrating

Equation(s):

Log

likelihood 468,1790

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)


1,000000 -3,921205 119,3241 -58,71059

(1,79976) (13,7097) (7,28625)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(BOT) 0,115607

(0,06833)

D(REER) 0,031363



(0,01550)

D(GDP_VN) -0,005004

(0,00208)

D(GDP_W) 0,008759

(0,00292)

2 Cointegrating

Equation(s):

Log

likelihood 473,9618



1,000000 0,000000 6,147860 6,864731

(13,2371) (7,13030)

0,000000 1,000000 -28,86262 16,72326

(4,93629) (2,65899)


D(BOT) -0,262072 -0,359286

(0,20580) (0,26022)

D(REER) 0,005109 -0,116445

(0,04872) (0,06160)

D(GDP_VN) -0,018261 0,022923

(0,00616) (0,00779)

D(GDP_W) -0,006743 -0,030487

(0,00883) (0,01116)

3 Cointegrating

Equation(s):

Log

likelihood 477,9189



1,000000 0,000000 0,000000 10,52339

(3,24965)

0,000000 1,000000 0,000000 -0,453198

(0,81717)

0,000000 0,000000 1,000000 -0,595111

(0,04300)


D(BOT) -0,281547 -0,058017 9,159412

(0,21258) (0,88306) (8,26615)

D(REER) 0,034553 -0,571925 2,786564

(0,04684) (0,19459) (1,82155)

D(GDP_VN) -0,016738 -0,000640 -0,805228

(0,00630) (0,02617) (0,24497)

D(GDP_W) -0,006657 -0,031825 0,836688

(0,00913) (0,03794) (0,35516)



phụ lục Kiểm định nguyên nhân Granger

Pairwise Granger Causality Tests

Date: 10/20/13 Time: 16:17

Sample: 2000Q1 2012Q4

Lags: 2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability

D(REER) does not Granger Cause D(BOT) 49 2,95246 0,06263

D(BOT) does not Granger Cause D(REER) 1,39852 0,25772

D(GDP_VN) does not Granger Cause D(BOT) 49 1,34746 0,27041

D(BOT) does not Granger Cause D(GDP_VN) 1,09644 0,34301

D(GDP_W) does not Granger Cause D(BOT) 49 1,80700 0,17612

D(BOT) does not Granger Cause D(GDP_W) 0,18325 0,83319

D(GDP_VN) does not Granger Cause D(REER) 49 1,26743 0,29163

D(REER) does not Granger Cause D(GDP_VN) 1,05960 0,35527

D(GDP_W) does not Granger Cause D(REER) 49 1,64717 0,20425

D(REER) does not Granger Cause D(GDP_W) 4,70124 0,01411

D(GDP_W) does not Granger Cause

D(GDP_VN) 49 6,07090 0,00470

D(GDP_VN) does not Granger Cause D(GDP_W) 0,51557 0,60072

Phụ lục kiểm định Mô hình VECM

Vector Error Correction Estimates

Date: 10/20/13 Time: 16:42



Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: CointEq1

BOT(-1) 1,000000

REER(-1) -3,921205

(1,79976)

[-2,17874]

GDP_VN(-1) 119,3241



(13,7097)

[ 8,70364]

GDP_W(-1) -58,71059

(7,28625)

[-8,05773]

@TREND(00Q1) 0,113413

C -269,8620

Error Correction: D(BOT) D(REER)

D(GDP_VN

) D(GDP_W)

CointEq1 0,115607 0,031363 -0,005004 0,008759

(0,06833) (0,01550) (0,00208) (0,00292)

[ 1,69186] [ 2,02362] [-2,40672] [ 2,99973]

D(BOT(-1)) -0,867042 -0,043900 0,001853 -0,008739

(0,13478) (0,03057) (0,00410) (0,00576)

[-6,43295] [-1,43603] [ 0,45185] [-1,51735]

D(BOT(-2)) -0,492561 -0,057116 -0,001334 -0,007166

(0,12817) (0,02907) (0,00390) (0,00548)

[-3,84297] [-1,96470] [-0,34214] [-1,30845]

D(REER(-1)) -0,346240 -0,482341 0,001894 0,054452

(0,68698) (0,15582) (0,02090) (0,02936)

[-0,50400] [-3,09556] [ 0,09061] [ 1,85486]

D(REER(-2)) -1,524141 -0,211746 0,024608 0,090721

(0,68367) (0,15507) (0,02080) (0,02921)

[-2,22935] [-1,36552] [ 1,18288] [ 3,10532]

D(GDP_VN(-1)) -2,570906 -0,684941 0,180757 -0,472893

(5,52236) (1,25255) (0,16804) (0,23598)

[-0,46554] [-0,54684] [ 1,07568] [-2,00392]

D(GDP_VN(-2)) -9,598354 -0,862490 -0,460142 -0,293016

(4,81441) (1,09198) (0,14650) (0,20573)

[-1,99367] [-0,78984] [-3,14096] [-1,42426]

D(GDP_W(-1)) -3,219388 1,464411 -0,008086 0,518198

(3,65224) (0,82838) (0,11113) (0,15607)

[-0,88148] [ 1,76780] [-0,07276] [ 3,32031]

D(GDP_W(-2)) 11,63095 1,193528 0,061591 0,159021

(4,25977) (0,96618) (0,12962) (0,18203)



[ 2,73042] [ 1,23531] [ 0,47517] [ 0,87360]

C -0,027415 -0,003429 0,001407 0,001019

(0,06775) (0,01537) (0,00206) (0,00290)

[-0,40464] [-0,22314] [ 0,68237] [ 0,35214]

@TREND(00Q1) 0,000399 -0,000186 -6,21E-05 -6,30E-06

(0,00226) (0,00051) (6,9E-05) (9,7E-05)

[ 0,17640] [-0,36241] [-0,90164] [-0,06509]

R-squared 0,647742 0,368900 0,566283 0,428760

Adj, R-squared 0,555042 0,202821 0,452147 0,278434

Sum sq, resids 1,790690 0,092122 0,001658 0,003270

S,E, equation 0,217079 0,049237 0,006605 0,009276

F-statistic 6,987538 2,221231 4,961466 2,852198

Log likelihood 11,54789 84,24541 182,6737 166,0350

Akaike AIC -0,022363 -2,989609 -7,007090 -6,327959

Schwarz SC 0,402332 -2,564914 -6,582396 -5,903265

Mean dependent -0,003558 -0,003705 -0,000284 0,001100

S,D, dependent 0,325431 0,055146 0,008924 0,010920

Determinant resid covariance (dof

adj,) 1,63E-13

Determinant resid covariance 5,90E-14

Log likelihood 468,1790

Akaike information criterion -17,15016

Schwarz criterion -15,29695

Documents

ty gia thuc va can can thuong mai: nghien cuu thuc nghiem viet nam