Luận văn Thạc sĩ Nghiên cứu về hiện tượng đường cong chữ J của cán cân thương mại Việt Nam

Các kết quả nghiên cứu ở các nước cho thấy giữa tỷ giá và cán cân thương mại có tồn tại mối quan hệ, và mối quan hệ này trong ngắn hạn với dài hạn có sự khác biệt.. Thông qua những kết q

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ Tp.HCM

-

DIỆP NGỌC YẾN

NGHIÊN CỨU VỀ HIỆN TƯỢNG ĐƯỜNG CONG CHỮ J CỦA CÁN CÂN

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ Tp.HCM

-

DIỆP NGỌC YẾN

NGHIÊN CỨU VỀ HIỆN TƯỢNG

ĐƯỜNG CONG CHỮ J CỦA CÁN CÂN

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS PHẠM QUỐC VIỆT

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin có lời cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tôi với sự giúp đỡ của thầy hướng dẫn là TS Phạm Quốc Việt; số liệu thống kê là trung thực và nội dung, kết quả nghiên cứu của luận văn này chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào cho tới thời điểm hiện nay

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 10 năm 2013

Tác giả

Diệp Ngọc Yến

MỤC LỤC

Trang

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các bảng, biểu

Danh mục các hình vẽ

Mở đầu 1

Chương 1: Giới thiệu 3

1.1 Vấn đề nghiên cứu 3

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3 Phương pháp nghiên cứu 4

Chương 2: Tổng quan nghiên cứu 5

2.1 Cơ sở lý thuyết 5

2.1.1 Tỷ giá hối đoái 5

2.1.2 Cán cân thương mại 6

2.1.3 Hiện tượng đường cong chữ J 8

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan 9

Chương 3: Thiết kế nghiên cứu 14

3.1 Mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và cán cân thương mại 14

3.1.1 Mô hình nghiên cứu 14

3.1.2 Thu thập và tính toán số liệu 16

3.1.3 Các giả thiết nghiên cứu 18

3.2 Các bước ước lượng mô hình 19

Chương 4: Thảo luận kết quả nghiên cứu 21

4.1 Lựa chọn độ trễ 21

4.2 Kiểm định tính dừng (kiểm định nghiệm đơn vị) 21

4.3 Kiểm định Johansen 21

4.4 Ước lượng VECM 21

4.4.1 Quan hệ Việt Nam – Mỹ 21

4.4.2 Quan hệ Việt Nam – Trung Quốc 27

4.4.3 Quan hệ Việt Nam – Nhật 32

4.4.4 Quan hệ Việt Nam – Hàn Quốc 36

4.4.5 Quan hệ Việt Nam – EU 37

4.5 Kiểm định tính bền vững của mô hình 41

4.6 Tìm hiệu ứng đường cong chữ J 44

4.7 Tóm tắt kết quả nghiên cứu 46

Chương 5: Tổng kết 48 Tài liệu tham khảo

Phụ lục 1: Giá trị xuất nhập khẩu Việt Nam với các đối tác thương mại

Phụ lục 2: Chỉ số lạm phát của Việt Nam và các đối tác thương mại

Phụ lục 3: GDP của Việt Nam và các đối tác thương mại

Phụ lục 4: Tỷ giá hối đoái của Việt Nam và các đối tác thương mại

Phụ lục 5: Lựa chọn độ trễ phù hợp cho quan hệ thương mại Việt Nam với các đối tác

Phụ lục 6: Kiểm định tính dừng cho các chuỗi số liệu

Phụ lục 7: Kiểm định Johansen cho quan hệ thương mại Việt Nam với các nước đối tác

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU

Trang

Bảng 2.1 Bảng tóm tắt một số nghiên cứu thực nghiệm về đường cong chữ J 11 Bảng 4.1 Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ thương mại Việt Nam – Mỹ 22 Bảng 4.2 Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại Việt Nam – Mỹ 24 Bảng 4.3 Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ thương mại giữa Việt Nam và Trung Quốc 27 Bảng 4.4 Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại giữa Việt Nam – Trung Quốc 30 Bảng 4.5 Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ Việt Nam – Nhật 32 Bảng 4.6 Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại Việt Nam – Nhật 35 Bảng 4.7 Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ Việt Nam – EU 37 Bảng 4.8 Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại Việt Nam – EU 40 Bảng 4.9 Tóm tắt kết quả nghiên cứu 47

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Trang

Hình 4.1 Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Mỹ 42

Hình 4.2 Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Trung Quốc 43

Hình 4.3 Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Nhật 43

Hình 4.4 Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – EU 44

Hình 4.5 Phản ứng của cán cân thương mại khi tăng tỷ giá thực song phương trong quan hệ Việt Nam – Mỹ 44

Hình 4.6 Phản ứng của cán cân thương mại khi tăng tỷ giá thực song phương trong quan hệ Việt Nam – Trung Quốc 45

Hình 4.7 Phản ứng của cán cân thương mại khi tăng tỷ giá thực song phương trong quan hệ Việt Nam – Nhật 45

Hình 4.8 Phản ứng của cán cân thương mại khi tăng tỷ giá thực song phương trong quan hệ Việt Nam – EU 46

1

MỞ ĐẦU

Tỷ giá là vấn đề luôn được các quốc gia quan tâm Tỷ giá ảnh hưởng đến hầu hết các khía cạnh trong nền kinh tế, đặc biệt là ảnh hưởng đến tình hình xuất nhập khẩu, và qua đó tác động đến cán cân thương mại, cán cân thanh toán Mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại là đề tài đã được nhiều nhà kinh tế học đi vào nghiên cứu Các kết quả nghiên cứu ở các nước cho thấy giữa tỷ giá và cán cân thương mại có tồn tại mối quan hệ, và mối quan hệ này trong ngắn hạn với dài hạn có sự khác biệt Trong dài hạn, mối quan hệ này thường ổn định, còn trong ngắn hạn, mối quan hệ này có thể tạo hiệu ứng được gọi là đường cong chữ J Bài nghiên cứu này sẽ đi vào tìm hiểu với nền kinh tế Việt Nam, mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại có tạo nên hiệu ứng đường cong chữ J không? Thông qua những kết quả tìm thấy

từ bài nghiên cứu, sẽ có một số hướng đi cho tỷ giá được đề xuất nhằm tạo tác động tích cực lên cán cân thương mại Việt Nam và dần cải thiện vị thế thương mại của Việt Nam trên trường quốc tế

Bài nghiên cứu có kết cấu như sau:

 Mở đầu

 Chương 1: Giới thiệu

 Vấn đề nghiên cứu

 Mục tiêu nghiên cứu

 Phương pháp nghiên cứu

 Chương 2: Tổng quan nghiên cứu

 Cơ sở lý thuyết

 Các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan

 Chương 3: Thiết kế nghiên cứu

 Mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và cán cân thương mại

2

 Các bước ước lượng mô hình

 Chương 4: Thảo luận kết quả nghiên cứu

 Chương 5: Tổng kết

và kiềm chế lạm phát Còn nếu phá giá đồng nội tệ sẽ nâng cao được khả năng cạnh tranh của hàng xuất khẩu, đồng thời có tác dụng hạn chế hàng nhập khẩu Vậy mỗi khi có sự thay đổi của tỷ giá thì cán cân thương mại của Việt Nam thay đổi như thế nào? Và sự thay đổi của cán cân thương mại Việt Nam trong ngắn hạn với thay đổi trong dài hạn là như nhau hay có sự khác biệt nào không? Kết quả nghiên cứu ở nhiều nước cho thấy những kết quả khác nhau trong tác động của tỷ giá đến cán cân thương mại trong ngắn hạn và dài hạn

có sự khác nhau, một số quốc gia xuất hiện hiện tượng đường cong chữ J trong hoạt động xuất nhập khẩu, một số khác lại không Vậy ở Việt Nam có hiện tượng này hay không? Bài nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích trả lời cho câu hỏi đó, tìm hiểu tác động của sự thay đổi tỷ giá đến cán cân thương mại như thế nào trong ngắn hạn và dài hạn, tác động trong ngắn hạn và dài hạn có khác nhau không

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu nghiên cứu của bài là tập trung vào sự thay đổi tỷ giá và cán cân thương mại giữa Việt Nam với một số quốc gia để xác định có hay không hiện tượng đường cong chữ J trong cán cân thương mại Việt Nam

Trước bài luận văn này cũng đã có nhiều bài viết về nội dung tương tự, xác định mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại của Việt Nam Tuy nhiên, không vì lý do này mà bài luận trở nên dư thừa Những kết quả nghiên cứu từ các bài viết trước có thể sẽ không còn phù hợp với hiện tại Với số liệu

4

được cập nhật, bài luận văn này sẽ cho một cái nhìn sát hơn cho mức độ phản ứng của cán cân thương mại trước sự thay đổi tỷ giá Từ đó, nhà điều hành có thêm cơ sở để đưa ra các hướng đi phù hợp cho tỷ giá

1.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng trong bài là phân tích định lượng theo mô hình VECM (mô hình hiệu chỉnh sai số véctơ) Các bài nghiên cứu trước đây chủ yếu dùng mô hình tự hồi quy với biến trễ ARDL Tuy nhiên, xét thấy các biến số được đưa vào mô hình: cán cân thương mại,

tỷ giá thực song phương, GDP Việt Nam và GDP quốc gia đối tác, các biến số này có ảnh hưởng qua lại với nhau chứ không đơn thuần là cán cân thương mại chịu ảnh hưởng từ các biến số còn lại Bên cạnh đó, các chuỗi số liệu thu thập được kiểm định là không dừng Do đó, phương pháp phù hợp cho bài nghiên cứu là sử dụng mô hình VECM

Từ các số liệu được tập họp từ Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), , các tính toán được tiến hành để tính cán cân thương mại, chỉ số GDP thực,

tỷ giá thực song phương của Việt Nam với các quốc gia

Đối tượng nghiên cứu của bài viết là hiện tượng đường cong chữ J trong cán cân thương mại Việt Nam khi tỷ giá hối đoái có sự điều chỉnh

Phạm vi nghiên cứu là giá trị xuất nhập khẩu giữa Việt Nam và một số nước bạn hàng thương mại lớn của Việt Nam: Nhật, Hàn Quốc, Trung Quốc,

Mỹ và EU (bao gồm 15 nước: Áo, Bỉ, Síp, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Ireland, Ý, Luxembourg, Malta, Hà Lan, Bồ Đào Nha, Slovenia, Tây Ban Nha) với chuỗi số liệu được lấy theo quý từ quý I/1996 đến quý I/2013, cùng với các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị xuất nhập khẩu là tỷ giá thực song phương và GDP thực của Việt Nam với các quốc gia

Có hai cách niêm yết tỷ giá là yết giá trực tiếp và yết giá gián tiếp

- Yết giá trực tiếp là cách yết giá mà giá cả ngoại tệ được niêm yết theo nội tệ (số lượng nội tệ đổi lấy đơn vị ngoại tệ Ví dụ: 1 USD = 21.000 VND

- Yết giá gián tiếp là cách yết giá ngược lại, nghĩa là thể hiện số lượng đơn vị ngoại tệ đổi lấy một đơn vị nội tệ Ví dụ: 0,00005 USD = 1 VND

b Tỷ giá thực (RER) - Tỷ giá hiệu dụng (REER):

Trên thị trường ngoại hối, tỷ giá được niêm yết hằng ngày để giao dịch

là tỷ giá hối đoái danh nghĩa Tỷ giá này chưa xét đến tương quan giá cả hay tương quan lạm phát giữa hai nước Nếu lấy tỷ giá này điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát của hai quốc gia sẽ được tỷ giá hối đoái thực

h f

SP BRER

P

S là chỉ số tỷ giá danh nghĩa

Ph là chỉ số giá chung trong nước

Pf là chỉ số giá chung của nước ngoài

6

Tỷ giá hối đoái thông thường là để xác định mối quan hệ giữa hai đồng tiền của hai quốc gia Trong khi đó, để xác định mối quan hệ giữa đồng tiền của một quốc gia với một rổ tiền tệ các đồng tiền lớn, ta sử dụng tỷ giá hiệu dụng, là bình quân gia quyền của rổ tiền tệ Tỷ giá hối đoái hiệu dụng được xem như là số đo tổng hợp năng lực cạnh tranh đối ngoại của một quốc gia Tương tự tỷ giá hối đoái song phương, tỷ giá hiệu dụng có tỷ giá hiêu dụng danh nghĩa (NEER) và tỷ giá hiệu dụng thực (REER)

1

n

i i i

w S P REER

P



 

với NEER là tỷ giá danh nghĩa đa phương

REER là tỷ giá thực đa phương

wi là tổng số mậu dịch với các đối tác thứ i mà quốc gia nước chủ nhà có quan hệ thương mại

Si là tỷ giá giữa đồng tiền nước thứ i và nội tệ

Pi là chỉ số giá của nước i

P là chỉ số giá trong nước

2.1.2 Cán cân thương mại:

a Khái niệm:

Cán cân thương mại hay còn gọi là cán cân mậu dịch cho thấy giá trị chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu, là thành phần chủ yếu của tài khoản vãng lai Khi cán cân thương mại thâm hụt nghĩa là trị giá hàng nhập khẩu

7

trong kỳ lớn hơn trị giá xuất khẩu Ngược lại, cán cân thương mại thặng dư cho thấy trị giá hàng xuất khẩu lớn hơn nhập khẩu

b Các nhân tố ảnh hưởng:

- Tỷ giá: Nếu đồng tiền của một nước bắt đầu tăng giá so với đồng tiền

một nước khác, hàng hóa xuất khẩu từ nước này sẽ trở nên mắc hơn Kết quả

là nhu cầu hàng hóa đó sẽ giảm Ngược lại, nếu đồng nội tệ của một quốc gia giảm giá thì sẽ có tác dụng khuyến khích làm tăng xuất khẩu của quốc gia đó

- Lạm phát: Khi lạm phát trong nước thấp hơn lạm phát nước ngoài, giá

cả của hàng xuất khẩu trở nên hấp dẫn hơn làm cho mức cầu của nước ngoài đối với hàng xuất khẩu tăng Nhờ đó mà cán cân thương mại có xu hướng thặng dư Tuy nhiên, xu hướng này không phải lúc nào cũng đúng Khi lạm phát giữa hai quốc gia có sự chênh lệch, tỷ giá hối đoái giữa đồng tiền của hai quốc gia đó lại có xu hướng điều chỉnh theo lý thuyết ngang giá sức mua PPP, nghĩa là tỷ giá sẽ điều chỉnh về mức tỷ giá cân bằng mà tại đó giá trị hàng hóa giữa hai quốc gia là tương đương nhau Lúc này, tác động của lạm phát lên giá trị xuất nhập khẩu có thể bị ảnh hưởng bởi tác động từ tỷ giá

- Thu nhập quốc dân: Nếu một quốc gia có thu nhập thực tế tăng lên,

mức tiêu thụ hàng hóa cũng tăng, do đó nhập khẩu sẽ tăng để đáp ứng lượng cầu trong nước tăng lên

- Các biện pháp của chính phủ: Trong thời đại ngày nay, không quốc

gia nào có thể tồn tại một mình mà không có hoạt động giao thương với các quốc gia khác Và cũng không quốc gia nào muốn giá trị nhập khẩu của nước mình cao hơn giá trị xuất khẩu Để hạn chế vấn đề này, các chính phủ có xu hướng ra sức bảo vệ các doanh nghiệp xuất khẩu bằng cách như:

8

 Áp thuế suất: Nếu chính phủ đánh thuế trên hàng nhập khẩu, giá của

hàng hóa nước ngoài đối với người tiêu dùng trong nước sẽ đắt hơn,

vì thế mà tiêu dùng hàng nước ngoài sẽ ít hơn

 Áp hạn ngạch: Chính phủ giới hạn một giá trị tối đa hàng hóa được

nhập vào trong nước

 Trợ cấp cho doanh nghiệp: Việc trợ cấp có thể giúp tăng cường

tiềm năng xuất khẩu cho các doanh nghiệp được trợ cấp

 Khi đồng nội tệ giảm giá, tức ngoại tệ tăng giá, quốc gia xuất khẩu hàng hóa vào trong nước để giữ chân khách hàng và đảm bảo thị phần có thể sẽ giảm giá sản phẩm so với lúc tỷ giá chưa thay đổi

 Một nguyên nhân khác là dù các nhà xuất khẩu không thay đổi giá bán sản phẩm thì các nhà nhập khẩu cũng không thề ngay lập tức chuyển sang nhập hàng của các quốc gia khác hay chuyển sang tiêu dùng hàng trong nước được Bởi vì các hợp đồng thương mại đã được ký kết trước và có hiệu lực trong một khoảng thời gian

 Có thể quốc gia nhập khẩu không tìm thấy sản phẩm thay thế tương

tự ở các quốc gia khác hoặc các doanh nghiệp trong nước không sản xuất loại sản phẩm tương tự

9

2.2 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CÓ LIÊN QUAN

Đã có nhiều bài nghiên cứu khảo sát về hiện tượng đường cong chữ J trong hoạt động ngoại thương Bài nghiên cứu ở đây chỉ kể ra một số công trình tiêu biểu:

- Olugbenga Onafowora (2003) nghiên cứu về hiện tượng đường cong chữ J trong cán cân thương mại của ba quốc gia ở Đông Nam Á là Thái Lan, Malaysia và Indonesia với hai đối tác thương mại là Mỹ và Nhật Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM – Vector Error Correction Model) và phân tích đồng liên kết với các biến khảo sát gồm tỷ số giá trị xuất nhập khẩu, thu nhập quốc gia thực, tỷ giá thực song phương được lấy giá trị theo quý từ quý I năm 1980 đến quý IV năm 2001 Trong mô hình nghiên cứu còn sử dụng một biến giả với hai giá trị 0 và 1 tương ứng với hai giai đoạn trước năm 1997 và từ năm 1997 trở về sau để đánh dấu bước chuyển năm 1997 là năm xảy ra khủng hoảng tài chính châu Á Kết quả nghiên cứu này cho thấy, có hiện tượng đường cong chữ J trong quan hệ thương mại song phương giữa Indonesia, Malaysia với Mỹ, Nhật, giữa Thái Lan với Mỹ Trong khi đó, quan hệ thương mại giữa Thái Lan và Nhật không thể hiện đường cong chữ J mà là hiện tượng đường cong chữ S

- Mohsen Bahmani-Oskooee và Margaret Malixi (1992) tìm hiểu về tác động của sự biến động tỷ giá lên cán cân thương mại ở 13 nước đang phát triển đến từ châu Á, châu Âu và châu Mỹ Latinh Các biến số được sử dụng trong mô hình gồm có tỷ số giá trị xuất nhập khẩu, tổng sản lượng quốc gia thực, cung tiền, tỷ giá hối đoái hiệu dụng thực được lấy giá trị theo quý từ quý

I năm 1973 đến quý IV năm 1985 Kết quả nghiên cứu cho thấy hiện tượng đường cong chữ J chỉ xuất hiện ở một số quốc gia: Bazil, Hy Lạp, Ấn Độ và Pakistan Trong khi ở các quốc gia khác thay vì xuất hiện đường cong chữ J lại cho ra mẫu hình chữ N, chữ M

10

- Bài nghiên cứu của Mohsen Mahmani-Oskooee và Taggert J Brooks (1999) lấy dữ liệu theo quý từ quý I năm 1973 đến quý II năm 1996 với sáu đối tác thương mại lớn nhất của Mỹ là Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật và Anh Các biến số được sử dụng trong bài gồm có tỷ số giá trị xuất nhập khẩu, GDP thực và tỷ giá thực song phương được phân tích dựa trên phương pháp ARDL (Autoregressive Distributed Lag – mô hình tự hồi quy với biến trễ) Kết quả của bài nghiên cứu không tìm thấy hiện tượng đường cong chữ J trong ngắn hạn, nhưng trong dài hạn thì có

- Kyophilavong, Phouphet và các cộng sự (2013) thực hiện nghiên cứu nhằm kiểm định sự tồn tại của hiện tượng đường cong chữ J của Lào Với số liệu được thu thập theo quý từ năm 1993 đến năm 2010, mô hình được sử dụng

là mô hình ARDL cho các biến số chính gồm tỷ số xuất nhập khẩu, GDP thực, thu nhập của thế giới được đại diện bởi chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI – Industrial Production Index) của Mỹ Kết quả nghiên cứu cho thấy khi giá trị đồng kip của Lào thay đổi, cán cân thương mại của Lào di chuyển theo dạng đường cong chữ J

- Phạm Thị Tuyết Trinh (2012) đã kiểm tra hiện tượng đường cong chữ J

ở Việt Nam Trong bài, tác giả sử dụng đồng thời mô hình ARDL và mô hình ECM Mô hình ARDL được dùng phân tích những ảnh hưởng trong dài hạn, trong khi mô hình ECM được dùng cho phân tích ảnh hưởng trong ngắn hạn Các biến số chính được sử dụng trong bài là cán cân thương mại, tỷ giá thực hiệu dụng và GDP được thu thập theo quý từ năm 2000 đến năm 2010 Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy tỷ giá có ảnh hưởng tích cực đến cán cân thương mại, nhưng ảnh hưởng này lại không mạnh bằng ảnh hưởng của GDP Các bài nghiên cứu kể trên có thể được tổng hợp trong bảng dưới đây

14

3.1 MỐI QUAN HỆ GIỮA BIẾN ĐỘNG TỶ GIÁ VÀ CÁN CÂN THƯƠNG MẠI

3.1.1 Mô hình nghiên cứu:

Để tiến hành xác định phản ứng trong ngắn hạn và dài hạn của cán cân thương mại đối với sự thay đổi của tỷ giá song phương, bài viết sẽ sử dụng

mô hình VECM để phân tích Quan hệ giữa cán cân thương mại với tỷ giá trong dài hạn được thể hiện qua phương trình sau:

*

ln(X j/M j t)     lnY t   lnY j t  lnRER j t  D  t (3.1)

Trong đó:

Xj: là giá trị xuất khẩu của Việt Nam sang đối tác thương mại j

Mj: là giá trị nhập khẩu của Việt Nam từ đối tác thương mại j

Y: là GDP thực của Việt Nam được để dưới dạng chỉ số để không phụ thuộc vào đơn vị đo lường

Yj*: là chỉ số GDP thực của quốc gia đối tác j

RERj: là tỷ giá thực song phương giữa Việt Nam với quốc gia đối tác, nếu chỉ số này giảm phản ánh VND đang giảm giá so với đồng tiền của quốc gia j

D08: là biến giả dùng đánh dấu cho hai giai đoạn trước và sau năm 2008 Mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá và cán cân thương mại được thể hiện ở phương trình (3.1) như trên Còn mối quan hệ trong ngắn hạn sẽ được thể hiện trong phương trình sau:

1 Thiết kế nghiên cứu của bài này được kế thừa từ bài nghiên cứu “Exchange rate and trade balance in east asia: is there a J-curve?”

15

1

' 1 1

k

t i t i t t i

k: là giá trị cao nhất của độ trễ

α: là véctơ các tham số điều chỉnh

β’: là véctơ quan hệ đồng liên kết (các tham số dài hạn)

μ: là véctơ các yếu tố xác định

εt: là véctơ sai số được xây dựng một cách độc lập với sai số cố định

Như đã đề cập trong phần cơ sở lý thuyết ở trên, các yếu tố ảnh hưởng đến cán cân thương mại có thể kể đến là lạm phát, tỷ giá, thu nhập, các biện pháp của chính phủ Mặc dù chịu tác động bởi nhiều yếu tố, bài nghiên cứu này chỉ tập trung vào tìm hiểu cán cân thương mại như thế nào khi tỷ giá hối đoái thay đổi Bên cạnh đưa tỷ giá vào mô hình nghiên cứu, yếu tố thu nhập cũng được đánh giá là có ảnh hưởng khá lớn đến tình trạng của cán cân thương mại nên được đưa vào mô hình nghiên cứu Đối với các yếu tố còn lại như lạm phát, các biện pháp của chính phủ, mô hình không đưa vào phân tích Tác động của lạm phát lên cán cân thương mại hầu như đều xen lẫn với ảnh hưởng từ tỷ giá hối đoái Khi chênh lệch lạm phát thay đổi, với hoạt động arbitrage của các nhà đầu tư, tỷ giá sẽ thay đổi theo hướng xác lập cân bằng sức mua của hàng hóa giữa hai quốc gia (lý thuyết ngang giá sức mua) Do

đó, nếu đưa yếu tố lạm phát vào bài nghiên cứu có thể gây nhiễu cho việc phân tích tác động của tỷ giá Đối với tác động từ các biện pháp của chính phủ, do các biện pháp mà chính phủ có thể thực hiện để điều hành nền kinh tế

16

là khá nhiều, nếu đưa yếu tố này vào mô hình để phân tích có thể gây khó khăn hơn cho quá trình phân tích đồng thời làm giảm mức độ tập trung vào mục tiêu chính của bài nghiên cứu Vì vậy, tác động nếu có của các yếu tố lạm phát, biện pháp của chính phủ sẽ được thể hiện ở giá trị sai số Trong mô hình có đưa vào biến giả D08, biến giả này dùng phân định tác động của tỷ giá lên cán cân thương mại trong hai giai đoạn, trước và sau năm 2008 là năm xảy

ra khủng hoảng tài chính thế giới Sau khủng hoảng, các nước có xu hướng thu hẹp quy mô hoạt động ngoại thương, gia tăng bảo hộ nội địa Vì thế, cán cân thương mại giai đoạn sau khủng hoảng có thể diễn biến theo xu hướng khác với giai đoạn trước khủng hoảng Mô hình của bài nghiên cứu này được thể hiện dưới dạng log nhằm tránh hiện tượng phương sai thay đổi

3.1.2 Thu thập và tính toán số liệu

Các số liệu dùng để phân tích được thu thập theo quý từ quý I năm

2001 đến quý I năm 2013 cho các nước: Việt Nam, Mỹ, Trung Quốc, Nhật, Hàn Quốc và khối EU (bao gồm 15 nước: Áo, Bỉ, Síp, Phần Lan, Pháp, Đức,

Hy Lạp, Ireland, Ý, Luxembourg, Malta, Hà Lan, Bồ Đào Nha, Slovenia, Tây Ban Nha) Các quốc gia đối tác thương mại được lựa chọn để nghiên cứu trong bài này là các thị trường mà Việt Nam có giá trị xuất khẩu cao nhất theo thống kê năm 2011 của Tổng cục Thống kê Việt Nam Số liệu được thu thập

từ các nguồn như Tổng cục Thống kê Việt Nam, Quỹ Tiền tệ Quốc tế, Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) Sau đó các số liệu thu thập được tính toán cho phù hợp với yêu cầu phân tích của mô hình

 X / M:

Thông thường, cán cân thương mại của một quốc gia được xác định như là giá trị chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu (X – M) Tuy nhiên, trong mô hình của bài nghiên cứu này, biến phụ thuộc đại diện cho cán cân thương mại

17

là tỷ số giữa giá trị xuất khẩu và nhập khẩu (X / M) của Việt Nam với đối tác thương mại được xét Việc sử dụng tỷ số thay cho hiệu số có ưu điểm là không phụ thuộc vào đơn vị đo, tránh được hiện tượng kết quả nghiên cứu khác nhau do giá trị biến phụ thuộc thay đổi khi thay đổi đơn vị tính Cũng vì

ưu điểm này mà khi tính toán biến cán cân thương mại, ta không cần chú trọng giá trị xuất nhập khẩu là giá trị thực hay giá trị danh nghĩa Giá trị xuất khẩu và nhập khẩu được thu thập chỉ cần cùng là giá trị danh nghĩa hoặc cùng

là giá trị thực để bảo đảm tính ổn định cho kết quả phân tích Giá trị xuất khẩu

và nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác thương mại được lấy từ của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)

 Y và Y *

:

Với biến Y và Y*,để phù hợp với mô hình của bài nghiên cứu mà bài luận văn này thừa kế, hai biến này nên là giá trị thực thu nhập ròng (real gross domestic income – GDI) của Việt Nam và các nước đối tác Tuy nhiên, qua quá trình thu thập dữ liệu cho thấy có rất ít quốc gia công bố số liệu này Vì thế, thay vì sử dụng dữ liệu GDI của các nước, bài viết xin được dùng dữ liệu GDP thực để phân tích Về lý thuyết, việc sử dụng dữ liệu thay thế này sẽ không ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích Theo định nghĩa của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), GDI có thể xác định bằng cách dùng giá trị tổng sản phẩm quốc nội cộng với thặng dư có được hoặc trừ cho khoản lỗ do những thay đổi trong các điều khoản thương mại2 Như vậy, nếu giả định rằng khi giao dịch kinh doanh giữa Việt Nam với các nước, không có thay đổi nào trong các điều khoản thương mại dẫn đến phát sinh các khoản lợi hoặc khoản lỗ cho hai bên, ta sẽ có giá trị GDI bằng với giá trị GDP Số liệu về GDP của Việt Nam và các nước được lấy từ hệ thống dữ liệu của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh

tế (OECD) Số liệu thu thập được là GDP danh nghĩa dùng để tính toán GDP

2 http://stats.oecd.org/glossary/detail.asp?ID=2244

18

thực bằng cách điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát với năm gốc là năm 1996 Dữ liệu về lạm phát của các nước được lấy từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) Riêng đối với số liệu của Trung Quốc, cả GDP lẫn CPI đều không tìm được dữ liệu theo quý, nên các giá trị này được thu thập bằng cách lấy dữ liệu theo năm từ Ngân hàng Thế Giới (World Bank), sau đó dùng Eview để tách chuỗi số liệu năm thành số liệu theo quý

 RER:

Biến RER là tỷ giá thực song phương giữa Việt Nam và đối tác thương mại Do số liệu của biến này không có sẵn nên giá trị RER cũng cần qua tính toán mới có được Số liệu thu thập được từ IMF là tỷ giá danh nghĩa giữa Mỹ với các quốc gia Từ tỷ giá này chuyển về tỷ giá danh nghĩa giữa Việt Nam với các nước Sau đó, dùng tỷ giá danh nghĩa giữa Việt Nam với các nước tính chỉ số tỷ giá Cuối cùng, lấy chỉ số tỷ giá điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát với năm gốc là năm 1996 để có được tỷ giá thực song phương

 D 08 :

Với biến giả D08, biến này được dùng để xác định hai giai đoạn trước và sau thời điểm xảy ra khủng hoảng tài chính quốc tế là năm 2008 Biến giả này nhận giá trị bằng 0 cho giai đoạn trước năm 2008, nhận giá trị bằng 1 cho giai đoạn từ năm 2008 trở về sau Biến giả này được đưa vào mô hình nhằm xác định xem giữa hai giai đoạn, trước và sau khủng hoảng tài chính quốc tế, liệu tác động của thay đổi tỷ giá ảnh hưởng lên cán cân thương mại của Việt Nam

có khác nhau hay không

3.1.3 Các giả thiết nghiên cứu

Trong điều kiện bình thường, ta kỳ vọng hệ số của biến GDP Việt Nam

mang hệ số dương Khi Y tăng, Việt Nam sẽ tăng nhập khẩu làm cho biến TB

tăng Tuy nhiên, nếu một sự gia tăng trong thu nhập Việt Nam là do tăng lên trong sản xuất hàng thay thế nhập khẩu, giá trị nhập khẩu có thể sẽ giảm, dẫn

từ kết quả phân tích mô hình, việc tiến hành xác định mỗi biến thích hợp với

độ trễ bao nhiêu là cần thiết Việc lựa chọn này được thực hiện bằng kiểm định AIC (Akaike Information Ratio)

- Kiểm định sự tồn tại nghiệm đơn vị của mỗi biến: Bước này được thực hiện bằng kiểm định ADF (Dicky-Fuller)

- Kiểm định tính đồng liên kết: Bước này được thực hiện thông qua phương thức ước lượng khả năng cực đại Johansen (1988) và Johansen / Juselius (1990) Nếu kết quả kiểm định cho thấy giữa các biến không có sự đồng liên kết, điều này đồng nghĩa rằng giữa các biến không tồn tại mối quan

hệ ổn định trong dài hạn Ngược lại, nếu tính đồng liên kết là tồn tại giữa các biến, có khả năng tồn tại quan hệ nhân quả Granger một chiều hoặc hai chiều với ít nhất là các chuỗi dừng Lúc này, ta có thể ước lượng các véctơ đồng liên kết bằng cách sử dụng phương pháp Johansen (1988) và Johansen / Juselius (1990)

20

- Ước lượng mô hình VECM để tạo ra hàm phản ứng thúc đẩy và tìm hiệu ứng đường cong chữ J của Việt Nam với mỗi đối tác: Sau khi ước lượng được các hệ số của phương trình hồi quy, các hệ số này sẽ được kiểm định tính ổn định để xem có đủ tin cậy để làm cơ sở tham khảo cho việc phân tích chính sách Bước cuối cùng của quá trình phân tích là xác định phản ứng của cán cân thương mại đối với thay đổi của tỷ giá thực như thế nào: Có hay không hiện tượng đường cong chữ J trong hoạt động ngoại thương giữa Việt

Nam với các đối tác?

21

CHƯƠNG 4: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Như đã trình bày ở trên, mô hình được thực hiện qua bốn bước: lựa chọn độ trễ phù hợp cho các biến, kiểm định tính dừng của mỗi biến, kiểm định tính đồng liên kết, ước lượng VECM để tìm hàm phản ứng thúc đẩy Chương này sẽ trình bày lần lượt kết quả của các bước thực hiện

4.1 LỰA CHỌN ĐỘ TRỄ:

Có nhiều cách để xác định độ trễ thích hợp Với bài nghiên cứu này, phương pháp kiểm định AIC được dùng để xác định độ trễ Kết quả kiểm định cho thấy đối với trường hợp của Mỹ, Nhật và Hàn Quốc, độ trễ phù hợp là bốn Còn với trường hợp Trung Quốc, khối EU, độ trễ thích hợp được đề nghị

là 5 Kết quả kiểm định được trình bày ở Phụ lục 5

4.2 KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG (KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ):

Kết quả kiểm định ADF chỉ ra rằng các chuỗi số liệu của các trường hợp đều là chuỗi không dừng, chỉ trừ chuỗi số liệu X / M, Y* và RER của Việt Nam với EU là chuỗi dừng (các bảng kết quả kiểm định được trình bày ở Phụ lục 6) Với kết quả kiểm định này, ta có thể tiến hành kiểm định Johansen để

xác định tính đồng liên kết cho các trường hợp

4.3 KIỂM ĐỊNH JOHANSEN:

Các kết quả kiểm định được trình bày ở Phụ lục 7 Kết quả kiểm định

hệ trong dài hạn giữa các biến số Trong khi đó, các trường hợp Mỹ - Việt Nam, Trung Quốc – Việt Nam, Nhật – Việt Nam, EU – Việt Nam đều tồn tại mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn giữa các biến ln(X / M), ln(Y), ln(Y*), ln(RER) và D08

4.4 ƯỚC LƯỢNG VECM:

4.4.1 Quan hệ Việt Nam - Mỹ:

22

Bằng cách thực hiện phương pháp ước lượng véctơ hiệu chỉnh sai số,

kết quả thu được như sau:

Bảng 4.1 Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ thương mại Việt Nam - Mỹ 3

Vector Error Correction Estimates

Date: 09/25/13 Time: 23:57

Sample (adjusted): 1997Q2 2013Q1

Included observations: 64 after adjustments

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

Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2

X_M(-1) 1.000000 0.000000

Y(-1) 0.000000 1.000000

Y_(-1) -2.063576 0.508196

(1.32877) (0.44901) [-1.55299] [ 1.13181]

RER(-1) -3.553135 0.207260

(1.02353) (0.34586) [-3.47146] [ 0.59925]

C 35.03361 -7.876222

Error Correction: D(X_M) D(Y) D(Y_) D(RER)

CointEq1 -0.727258 0.221982 0.009157 0.037372

(0.25461) (0.08481) (0.00621) (0.01494) [-2.85636] [ 2.61728] [ 1.47363] [ 2.50164]

CointEq2 0.815642 -0.510719 -0.023583 -0.184021

(0.72005) (0.23986) (0.01757) (0.04225) [ 1.13276] [-2.12926] [-1.34196] [-4.35571]

D(X_M(-1)) 0.008911 -0.188178 -0.007391 -0.028733

(0.21978) (0.07321) (0.00536) (0.01290) [ 0.04054] [-2.57035] [-1.37794] [-2.22814]

D(X_M(-2)) -0.043708 -0.130305 -0.006367 -0.022460

(0.19690) (0.06559) (0.00481) (0.01155) [-0.22198] [-1.98664] [-1.32490] [-1.94410]

D(X_M(-3)) -0.091180 -0.087072 -0.006478 -0.014349

(0.16855) (0.05615) (0.00411) (0.00989) [-0.54096] [-1.55081] [-1.57462] [-1.45094]

3 Các bảng từ 4.1 đến 4.8 là những kết quả được tính toán bằng Eview Do việc đặt tên cho các biến số theo

ký hiệu quy định ở phương trình (3.1) không được chương trình Eview chấp nhận, một số ký hiệu trong các phụ lục này được hiểu như sau: X_M tương ứng với ln(X / M); Y tương ứng với lnY; Y_ tương ứng với lnY*; RER tương ứng với lnRER; D08 tương ứng với D

23

D(X_M(-4)) -0.118229 -0.060610 -0.004277 -0.008028

(0.13030) (0.04340) (0.00318) (0.00764) [-0.90739] [-1.39644] [-1.34502] [-1.05006] D(Y(-1)) 0.027212 0.000258 0.028064 0.134053

(0.80317) (0.26755) (0.01960) (0.04713) [ 0.03388] [ 0.00097] [ 1.43167] [ 2.84463] D(Y(-2)) -0.436499 -0.152341 0.002880 0.078883

(0.65941) (0.21966) (0.01609) (0.03869) [-0.66195] [-0.69353] [ 0.17892] [ 2.03884] D(Y(-3)) 0.098498 -0.509296 -0.004530 0.052429

(0.58804) (0.19588) (0.01435) (0.03450) [ 0.16750] [-2.60001] [-0.31561] [ 1.51959] D(Y(-4)) 0.530913 0.283059 0.006168 0.019388

(0.54136) (0.18033) (0.01321) (0.03176) [ 0.98071] [ 1.56964] [ 0.46679] [ 0.61037] D(Y_(-1)) 0.119783 -5.064552 0.249894 0.395714

(6.10995) (2.03531) (0.14912) (0.35850) [ 0.01960] [-2.48835] [ 1.67576] [ 1.10382] D(Y_(-2)) 12.79432 6.984560 0.173629 0.334999

(6.82574) (2.27375) (0.16659) (0.40049) [ 1.87442] [ 3.07183] [ 1.04224] [ 0.83647] D(Y_(-3)) -10.25528 -1.338942 -0.166998 -0.052396

(7.28344) (2.42621) (0.17776) (0.42735) [-1.40803] [-0.55187] [-0.93944] [-0.12261] D(Y_(-4)) 3.420265 0.649271 0.236627 0.083957

(6.25130) (2.08239) (0.15257) (0.36679) [ 0.54713] [ 0.31179] [ 1.55092] [ 0.22890] D(RER(-1)) 0.372773 -1.017405 0.122868 0.112762

(2.27026) (0.75625) (0.05541) (0.13321) [ 0.16420] [-1.34532] [ 2.21747] [ 0.84653] D(RER(-2)) -2.645399 0.555831 0.000695 -0.024798

(2.37106) (0.78983) (0.05787) (0.13912) [-1.11570] [ 0.70373] [ 0.01201] [-0.17825] D(RER(-3)) -3.159046 0.272767 -0.047714 -0.030738

(2.39125) (0.79656) (0.05836) (0.14030) [-1.32109] [ 0.34243] [-0.81755] [-0.21908] D(RER(-4)) -1.809869 0.937037 0.053776 0.074558

(2.45468) (0.81769) (0.05991) (0.14403) [-0.73731] [ 1.14596] [ 0.89761] [ 0.51767]

C -0.094026 0.021377 0.003397 -0.011345

(0.08952) (0.02982) (0.00218) (0.00525) [-1.05037] [ 0.71687] [ 1.55490] [-2.15996] D01 0.252483 -0.017213 -0.002066 0.016282

(0.13776) (0.04589) (0.00336) (0.00808)

Determinant resid covariance (dof adj.) 8.92E-12

Determinant resid covariance 1.99E-12

Log likelihood 498.8692

Akaike information criterion -12.83966

Schwarz criterion -9.871199

(Nguồn: tính toán của tác giả)

Như vậy, với kết quả trên, phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại giữa

Việt Nam và Mỹ có dạng như sau:

3.55313530296*lnRER(-1) + 35.0336146532) + C(2)*lnY(-1) +

7.87622245244 ) + C(3)*ln(X / M)(-1) + C(4) *ln(X / M)(-2) + C(5)*ln(X / M)(-3) + C(6)*ln(X / M)(-4) + C(7)*lnY(-1) + C(8)

*lnY(-2) + C(9)*lnY(-3) + C(10)*lnY(-4) + C(11)*lnY*(-1) + C(12)

*lnY*(-2) + C(13)*lnY*(-3) + C(14)*lnY*(-4) + C(15)*lnRER(-1) + C(16)*lnRER(-2) + C(17)*lnRER(-3) +

Phương trình (4.1) sau khi được tiến hành ước lượng hệ số có kết quả thể hiện

trong bảng 4.2

Bảng 4.2 Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ

thương mại Việt Nam – Mỹ

*D(Y(-2)) + C(9)*D(Y(-3)) + C(10)*D(Y(-4)) + C(11)*D(Y_(-1)) + C(12)

*D(Y_(-2)) + C(13)*D(Y_(-3)) + C(14)*D(Y_(-4)) + C(15)*D(RER(-1)) +

C(16)*D(RER(-2)) + C(17)*D(RER(-3)) + C(18)*D(RER(-4)) + C(19) +

C(20)*D08

Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C(1) -0.727258 0.254610 -2.856361 0.0065 C(2) 0.815642 0.720049 1.132758 0.2635 C(3) 0.008911 0.219779 0.040545 0.9678 C(4) -0.043708 0.196902 -0.221977 0.8254 C(5) -0.091180 0.168551 -0.540964 0.5913 C(6) -0.118229 0.130295 -0.907392 0.3691 C(7) 0.027212 0.803167 0.033881 0.9731 C(8) -0.436499 0.659411 -0.661953 0.5115 C(9) 0.098498 0.588035 0.167504 0.8677 C(10) 0.530913 0.541358 0.980705 0.3321 C(11) 0.119783 6.109953 0.019605 0.9844 C(12) 12.79432 6.825743 1.874422 0.0675 C(13) -10.25528 7.283445 -1.408026 0.1661 C(14) 3.420265 6.251296 0.547129 0.5871 C(15) 0.372773 2.270256 0.164199 0.8703 C(16) -2.645399 2.371060 -1.115703 0.2706 C(17) -3.159046 2.391245 -1.321088 0.1933 C(18) -1.809869 2.454676 -0.737315 0.4648 C(19) -0.094026 0.089517 -1.050370 0.2993 C(20) 0.252483 0.137757 1.832810 0.0736 R-squared 0.546098 Mean dependent var 0.014250

Adjusted R-squared 0.350094 S.D dependent var 0.351352

S.E of regression 0.283248 Akaike info criterion 0.565320

Sum squared resid 3.530100 Schwarz criterion 1.239971

Log likelihood 1.909755 Hannan-Quinn criter 0.831099

F-statistic 2.786166 Durbin-Watson stat 1.923014

Prob(F-statistic) 0.002563

(Nguồn: tính toán của tác giả)

Hệ số của tỷ giá thực song phương với độ trễ 1 mang dấu dương, trong khi hệ số của tỷ giá thực song phương với độ trễ 2, 3, 4 lại mang dấu âm Điều này có nghĩa là khi tỷ giá thực tăng (giá trị nội tệ giảm), cán cân thương mại ở kỳ sau sẽ tăng (tăng xuất khẩu và giảm nhập khẩu), nhưng lại gây tác động giảm cho cán cân thương mại ở ba kỳ tiếp theo Ngược lại, nếu tỷ giá thực song phương có dấu hiệu sụt giảm, cán cân thương mại kỳ tiếp theo sẽ bị ảnh hưởng xấu, nhưng lại có tác động làm tăng cán cân thương mại ở ba kỳ tiếp theo

đã góp phần giảm nhập khẩu

Một yếu tố khác cũng được đưa vào mô hình để đánh giá tác động đến cán cân thương mại là sự kiện khủng hoảng tài chính thế giới xảy ra vào quý III của năm 2008 Kết quả ước lượng cho thấy sau khi xảy ra khủng hoảng tài chính, cán cân thương mại Việt Nam với Mỹ được cải thiện

Ngoài việc chịu tác động từ các yếu tố GDP và tỷ giá, cán cân thương mại còn chịu ảnh hưởng bởi chính giá trị xuất nhập khẩu ở các kỳ trước Tác động này tương tự với tác động của tỷ giá thực Nghĩa là, khi cán cân thương mại tăng, ở kỳ sau, cán cân thương mại cũng có xu hướng tăng, nhưng ở ba

kỳ tiếp theo nữa lại có xu hướng giảm

Hệ số C(1) có p-value nhỏ hơn 5% cho thấy hệ số hiệu chỉnh sai số này

có ý nghĩa Bên cạnh đó, hệ số này mang dấu âm, khẳng định sự tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến cán cân thương mại, GDP của Mỹ và

tỷ giá thực song phương Ngoài hệ số C(1), hệ số ước lượng của các biến còn lại đều lớn hơn 5%, ý nghĩa thống kê không cao Nếu lấy mức ý nghĩa thống

kê là 10%, mô hình sẽ có thêm hệ số C(12) và C(20) có ý nghĩa Bên cạnh đó,

27

giá trị R-squared khá thấp, chỉ 54,61% Đây là những điểm hạn chế của mô hình ước lượng được Tuy nhiên, p-value của thống kê F có giá trị chỉ 0,26% Điều này cho thấy, mặc dù các biến độc lập, từng biến tác động một cách riêng rẽ lên cán cân thương mại không có ý nghĩa lớn, nhưng khi cùng kết hợp với nhau, chúng có tác động đáng kể đến cán cân thương mại Việt Nam –

Mỹ

4.4.2 Quan hệ Việt Nam - Trung Quốc:

Bằng cách thực hiện phương pháp ước lượng véctơ hiệu chỉnh sai số,

kết quả thu được như sau:

Bảng 4.3 Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ thương mại giữa Việt

Nam và Trung Quốc

Vector Error Correction Estimates

Date: 09/27/13 Time: 11:33

Sample (adjusted): 1997Q3 2013Q1

Included observations: 63 after adjustments

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

Cointegrating Eq: CointEq1

X_M(-1) 1.000000

Y(-1) -2.173871

(1.15596) [-1.88058]

Y_(-1) -0.351170

(0.34435) [-1.01980]

RER(-1) -6.164608

(2.26020) [-2.72746]

C 9.887798

Error Correction: D(X_M) D(Y) D(Y_) D(RER)

CointEq1 0.115503 -0.027558 -0.012360 0.030645

(0.13647) (0.06026) (0.00635) (0.00773) [ 0.84635] [-0.45730] [-1.94570] [ 3.96685]

D(X_M(-1)) -0.624852 0.030145 0.016095 -0.025811

(0.21054) (0.09297) (0.00980) (0.01192) [-2.96793] [ 0.32426] [ 1.64242] [-2.16579]

28

D(X_M(-2)) -0.553879 -0.083994 0.008306 -0.033202

(0.21268) (0.09391) (0.00990) (0.01204) [-2.60427] [-0.89438] [ 0.83899] [-2.75780] D(X_M(-3)) -0.320159 -0.032046 0.012828 -0.021432

(0.22037) (0.09731) (0.01026) (0.01247) [-1.45282] [-0.32932] [ 1.25056] [-1.71803] D(X_M(-4)) -0.140790 -0.093471 0.004372 -0.017485

(0.17532) (0.07742) (0.00816) (0.00992) [-0.80304] [-1.20738] [ 0.53574] [-1.76186] D(X_M(-5)) -0.266258 -0.012277 0.006921 -0.001850

(0.14679) (0.06482) (0.00683) (0.00831) [-1.81392] [-0.18941] [ 1.01299] [-0.22264] D(Y(-1)) 0.583114 -0.616778 -0.000461 0.087058

(0.62577) (0.27632) (0.02913) (0.03542) [ 0.93184] [-2.23211] [-0.01583] [ 2.45768] D(Y(-2)) 0.233964 -0.436787 -0.024660 0.069779

(0.71266) (0.31469) (0.03317) (0.04034) [ 0.32829] [-1.38798] [-0.74339] [ 1.72967] D(Y(-3)) 0.490797 -0.550205 -0.018907 0.048241

(0.60540) (0.26733) (0.02818) (0.03427) [ 0.81070] [-2.05818] [-0.67096] [ 1.40768] D(Y(-4)) 0.332201 0.227766 -0.015374 0.047625

(0.57506) (0.25393) (0.02677) (0.03255) [ 0.57768] [ 0.89696] [-0.57435] [ 1.46300] D(Y(-5)) -0.245954 0.101916 -0.022876 0.018546

(0.48051) (0.21218) (0.02237) (0.02720) [-0.51186] [ 0.48033] [-1.02281] [ 0.68182] D(Y_(-1)) -2.617784 -0.922026 0.338723 0.336768

(3.84115) (1.69614) (0.17879) (0.21744) [-0.68151] [-0.54360] [ 1.89449] [ 1.54881] D(Y_(-2)) 7.164686 -1.680869 0.225350 0.036193

(3.53846) (1.56248) (0.16470) (0.20030) [ 2.02480] [-1.07577] [ 1.36821] [ 0.18069] D(Y_(-3)) -2.281362 1.583001 0.057714 0.207830

(3.62111) (1.59898) (0.16855) (0.20498) [-0.63002] [ 0.99001] [ 0.34241] [ 1.01390] D(Y_(-4)) -0.594856 0.573393 -0.345178 0.301791

(3.60647) (1.59251) (0.16787) (0.20415) [-0.16494] [ 0.36006] [-2.05623] [ 1.47826] D(Y_(-5)) 0.999399 -1.520878 0.055524 -0.025190

(3.40446) (1.50331) (0.15847) (0.19272) [ 0.29356] [-1.01169] [ 0.35039] [-0.13071] D(RER(-1)) 1.197177 -1.542454 0.078293 0.006015

29

(2.22012) (0.98034) (0.10334) (0.12568) [ 0.53924] [-1.57339] [ 0.75763] [ 0.04786]

D(RER(-2)) -3.591780 -0.505609 0.072198 -0.067900

(2.26249) (0.99905) (0.10531) (0.12807) [-1.58754] [-0.50609] [ 0.68557] [-0.53016]

D(RER(-3)) 2.093443 1.265528 0.106611 -0.043750

(2.34142) (1.03390) (0.10899) (0.13254) [ 0.89409] [ 1.22403] [ 0.97821] [-0.33009]

D(RER(-4)) -1.880981 0.297067 -0.048591 -0.098895

(2.49923) (1.10359) (0.11633) (0.14147) [-0.75262] [ 0.26918] [-0.41769] [-0.69903]

D(RER(-5)) 0.749689 -0.761045 -0.128835 0.022286

(2.53008) (1.11721) (0.11777) (0.14322) [ 0.29631] [-0.68120] [-1.09398] [ 0.15560]

C -0.222598 0.081067 0.027970 -0.042664

(0.22346) (0.09867) (0.01040) (0.01265) [-0.99616] [ 0.82158] [ 2.68913] [-3.37282]

D01 0.290124 -0.003576 -0.020944 0.044404

(0.20709) (0.09144) (0.00964) (0.01172) [ 1.40096] [-0.03911] [-2.17277] [ 3.78781]

Determinant resid covariance (dof adj.) 9.55E-12

Determinant resid covariance 1.55E-12

Log likelihood 498.9489

Akaike information criterion -12.79203

Schwarz criterion -9.526299

(Nguồn: tính toán của tác giả)

Như vậy, với kết quả trên, phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại giữa

Việt Nam và Trung Quốc có dạng như sau:

9.88779848531) + C(2)*ln(X / M)(-1) +

30

C(3) *ln(X / M)(-2) + C(4)*ln(X / M(-3) + C(5)*ln(X / M(-4) +

C(6)*ln(X / M)(-5) + C(7)*lnY(-1) + C(8)*lnY(-2) + C(9)*lnY(-3) + C(10)*lnY(-4) + C(11) *lnY(-5) + C(12)*lnY*(-1) + C(13)*lnY*(-2) + C(14)*lnY*(-3) + C(15)*lnY*(-4) + C(16)*lnY*(-5) + C(17)*lnRER(-1) + C(18)*lnRER(-2) + C(19)*lnRER(-3) + C(20)*lnRER(-4) +

Phương trình (4.2) sau khi được tiến hành ước lượng hệ số có kết quả thể hiện

trong bảng 4.4

Bảng 4.4 Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ

thương mại giữa Việt Nam – Trung Quốc

C(7)*D(Y(-1)) + C(8)*D(Y(-2)) + C(9)*D(Y(-3)) + C(10)*D(Y(-4)) + C(11)

*D(Y(-5)) + C(12)*D(Y_(-1)) + C(13)*D(Y_(-2)) + C(14)*D(Y_(-3)) +

C(15)*D(Y_(-4)) + C(16)*D(Y_(-5)) + C(17)*D(RER(-1)) + C(18)*D(RER(

-2)) + C(19)*D(RER(-3)) + C(20)*D(RER(-4)) + C(21)*D(RER(-5)) +

C(22) + C(23)*D08

Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C(1) 0.115503 0.136471 0.846352 0.4024 C(2) -0.624852 0.210535 -2.967926 0.0050 C(3) -0.553879 0.212681 -2.604273 0.0129 C(4) -0.320159 0.220370 -1.452825 0.1541 C(5) -0.140790 0.175320 -0.803042 0.4267 C(6) -0.266258 0.146786 -1.813925 0.0772 C(7) 0.583114 0.625766 0.931839 0.3570 C(8) 0.233964 0.712664 0.328294 0.7444 C(9) 0.490797 0.605397 0.810702 0.4223 C(10) 0.332201 0.575064 0.577676 0.5667 C(11) -0.245954 0.480511 -0.511859 0.6116 C(12) -2.617784 3.841152 -0.681510 0.4995 C(13) 7.164686 3.538460 2.024803 0.0496 C(14) -2.281362 3.621114 -0.630017 0.5323 C(15) -0.594856 3.606469 -0.164941 0.8698 C(16) 0.999399 3.404458 0.293556 0.7706 C(17) 1.197177 2.220122 0.539240 0.5927 C(18) -3.591780 2.262487 -1.587536 0.1203 C(19) 2.093443 2.341419 0.894092 0.3766 C(20) -1.880981 2.499231 -0.752624 0.4561 C(21) 0.749689 2.530076 0.296311 0.7685 C(22) -0.222598 0.223457 -0.996157 0.3252 C(23) 0.290124 0.207089 1.400963 0.1689

31

R-squared 0.563215 Mean dependent var -0.014800

Adjusted R-squared 0.322983 S.D dependent var 0.293379

S.E of regression 0.241395 Akaike info criterion 0.271141

Sum squared resid 2.330865 Schwarz criterion 1.053555

Log likelihood 14.45907 Hannan-Quinn criter 0.578868

F-statistic 2.344463 Durbin-Watson stat 2.064234

Prob(F-statistic) 0.009411

(Nguồn: tính toán của tác giả)

Hệ số của tỷ giá thực song phương không thể hiện rõ xu hướng tác động lên cán cân thương mại Các hệ số lần lượt đổi dấu qua các kỳ nghiên cứu Nếu tỷ giá thực có một sự gia tăng, tác động của nó lên cán cân thương mại là tích cực, nhưng lại tác động tiêu cực lên cán cân thương mại kỳ sau, sau đó tác động tích cực trong kỳ tiếp theo và lại tác động tiêu cực ở kỳ kế

tiếp

Với biến GDP trong nước, kết quả ước lượng cho thấy GDP trong nước

có xu hướng tác động tích cực lên cán cân thương mại Một sự gia tăng trong GDP của Việt Nam có tác dụng giúp Việt Nam tăng giá trị xuất khẩu và giảm giá trị nhập khẩu Như đã lý giải ở trên, đây có thể là do giá trị GDP Việt Nam tăng lên phần lớn do tăng giá trị sản xuất hàng thay thế nhập khẩu, cầu trong nước tăng lên có thể được đáp ứng ngay bởi hàng trong nước đã góp phần giảm nhập khẩu

Với yếu tố GDP Trung Quốc, tác động của yếu tố này lên cán cân thương mại không thể hiện rõ ràng xu hướng Các hệ số ước lượng được mang dấu khác nhau qua các thời điểm tác động Kết quả này có thể là do số liệu Trung Quốc không được thu thập đủ theo quý, phải dùng eview phân tách số liệu năm thành số liệu quý dẫn đến kết quả không chính xác

Trong quan hệ thương mại giữa Việt Nam – Trung Quốc, sự kiện khủng hoảng tài chính thế giới có vẻ như cũng tác động làm cho cán cân thương mại Việt Nam với Trung Quốc được cải thiện hơn

Các hệ số ước lượng của cán cân thương mại cho thấy một sự gia tăng trong cán cân thương mại ở thời điểm hiện tại có xu hướng tác động tiêu cực đến giá trị xuất nhập khẩu ở năm kỳ tiếp theo

32

Khi xét giá trị p-value của các hệ số ước lượng được, với mức ý nghĩa thống kê là 5%, chỉ có hệ số của X / M (-1), X/M (-2) và Y (-2) là có ý nghĩa thống kê Hầu hết p-value của các biến còn lại đều lớn hơn 5% Nhưng nếu xét mức ý nghĩa thống kê 1%, các hệ số có ý nghĩa chỉ còn C(2) Trong khi

đó, nếu tăng mức ý nghĩa thống kê lên 10% thì sẽ có thêm hệ số C(6) có ý nghĩa Giá trị R-squared ở trường hợp này có cao hơn trường hợp Việt Nam –

Mỹ, nhưng cũng không phải là cao, chỉ 56,32% Tuy vậy, p-value của thống

kê F chỉ có 0,94% Điều này cho thấy, các yếu tố tác động đến giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam và Trung Quốc có thể không có nhiều ý nghĩa khi chúng tác động một cách riêng rẽ, nhưng cùng với nhau, các yếu tố này có thể tạo nên tác động đáng kể lên cán cân thương mại song phương

4.4.3 Quan hệ Việt Nam – Nhật:

Bằng cách thực hiện phương pháp ước lượng véctơ hiệu chỉnh sai số,

kết quả thu được như sau:

Bảng 4.5 Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ thương mại Việt Nam – Nhật

Vector Error Correction Estimates

Date: 09/25/13 Time: 23:36

Sample (adjusted): 1997Q2 2013Q1

Included observations: 64 after adjustments

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

Cointegrating Eq: CointEq1

X_M(-1) 1.000000

Y(-1) 0.168933

(0.29692) [ 0.56895]

Y_(-1) 0.542437

(0.24837) [ 2.18403]

RER(-1) 0.510220

(0.30878) [ 1.65237]

C -7.349120

Error Correction: D(X_M) D(Y) D(Y_) D(RER)

CointEq1 -0.460989 0.281988 0.032160 -0.328321