Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái

Mô tả dữ liệu:Nhóm em kế thừa các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm đã được đề cập và để phù hợp với dữ liệu tại VN nên đã chọn 2 biến kinh tế để xem xét tương quan với tỷ giá hối đoái

Mô tả dữ liệu:

Nhóm em kế thừa các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm đã được đề cập và để phù hợp với dữ liệu tại VN nên đã chọn 2 biến kinh tế để xem xét tương quan với tỷ giá hối đoái: chỉ số giá tiêu dùng CPI và lãi suất tiền gửi được tính theo quý từ năm 1994 đến 2014 (84 quan sát)

Trong đó:

Chỉ số giá tiêu

dùng CPI Chỉ số giá tiêu dùng CPI đượctính theo từng quý +

Lãi suất tiền gửi RATE Lãi suất trung bình cuối kỳ ápdụng cho khoản tiền gửi ngắn hạn

-Tỷ giá hối đoái EXR Tỷ giá danh nghĩa của USD/VND

được tính theo từng quý

Nguồn dữ liệu được lấy từ cơ sở IFS của Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO), thống kê của Ngân hàng thế giới (WORLDBANK) và Ngân hàng nhà nước Việt Nam (SBV)

Phương pháp nghiên cứu:

Bài viết xây dựng mô hình hồi quy giữa tỷ giá hối đoái và các biến số kinh tế như sau:

LEXRt = a11 + a12LRATEt-i+ a13LCPIt-i +1t

Trong đó: LEXR, LRATE, LCPI: lần lượt chuỗi dữ liệu được lấy logarit của biến tương ứng aij là các hệ số hồi quy trong hệ phương trình và uit là sai số của mô hình Khung phân tích của bài viết bao gồm:

Kiểm đinh nghiệm đơn vị - tính dừng của chuỗi dữ liệu là điều kiện tiên quyết khi đưa ra kết luận có ý nghĩa trong phân tích đối với chuỗi thời gian và tăng độ chính xác và mức

độ đáng tin cậy của mô hình Nếu chuỗi dữ liệu của các biến không dừng, nghiên cứu tiếp

tục dùng để xét mối quan hệ dài hạn giữa chúng Bài viết kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp ADF (Augmented Dickey – Fuller) và kiểm định tính dừng Phillips – Perron (PP Unit Root Test)

Lựa chọn độ trễ tối ưu, kiểm định tự tương quan của phần dư và tính ổn định của mô hình trong mô hình Vector tự hồi quy (VAR – Vector Auto Regression)

Kiểm tra mối quan hệ dài hạn (Cointegration Test) và mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM (vector Error Correlation Model) bằng cách xác định sự tồn tại vector đồng liên kết của Johansen và sử dụng VECM để xác định phương trình đồng liên kết giữa các biến

vĩ mô với EXR, từ đó xác định phương trình hiệu chỉnh sai số ECM (Error Correction Model) để xác định độ lệch ngắn hạn từ cân bằng dài hạn

Phân rã phương sai (FEDV) theo phương pháp Cholesky nhằm xem tác động của các cú sốc vĩ mô lên phương sai sai số dự báo của EXR và thông qua hàm phản ứng IRF nhằm biết được phản ứng của EXR khi có cú sốc chính nó và các biến số vĩ mô

Kiểm định Granger Causality để phát hiện mối quan hệ nhân quả giữa biến Xt và Yt, các biến Xt có là nguyên nhân gây ra sự biến động của Yt hay ngược lại Kết quả chạy trên phần mềm Eview 6.0

Bài viết xây dựng mô hình giữa tỷ giá hối đoái USD/VND Từ chuỗi số liệu ban đầu, nhóm đã lấy sai phân các biến EXR, CPI và RATE

Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Bảng 1 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test)

Levels First Difference Levels First Difference

**: Mức ý nghĩa 5%

Từ kết quả trên ta nhận thấy rằng các chuỗi dữ liệu không dừng ở chuỗi gốc nhưng đều dừng sai phân bậc một, là điều kiện để tiếp tục kiểm tra đồng kiên kết, xem xét mối quan

hệ dài hạn của các biến trong mô hình

Bảng 2.Chọn độ trễ phù hợp cho mô hình

2 416.9049 37.91184 3.74e-10 -13.19683 -12.46381* -12.91011

5 461.9854 25.75362* 2.12e-10 -13.79951 -12.12404 -13.14414*

10 518.8321 14.00217 1.91e-10 -14.19440 -10.94817 -12.92462

11 527.6846 7.672173 2.18e-10 -14.18949 -10.62910 -12.79682

12 547.2874 15.02882 1.80e-10* -14.54291* -10.66838 -13.02737

LR: Kiểm định Likelihood Ratio

FPE: Final Prediction Error

AIC: Akaike Information Criterion

SC: Schwarz Information Criterion

HQ: Hannan-Quinn Information Criterion

Dựa trên tiêu chí các tiêu chí LR, FPE, AIC, SC, HQ (Bảng 2) của kết quả mô hình VAR, bài viết chọn độ trễ phù hợp là 12 Đồng thời kết quả cho thấy phần dư trong mô hình không bị tương quan

Bảng 3 Kiểm định tự tương quan phần dư

6 5.197660 0.8167

Kiểm định mối quan hệ dài hạn của các biến trong mô hình

Các giá trị riêng đều nằm trong vòng trong đơn vị, nên mô hình ước lượng có sự ổn định cần thiết nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả

Hình 1 Tính ổn định của mô hình với độ trễ là 12

Nghiên cứu sử dụng độ trễ trong VAR để kiểm định tồn tại đồng liên kết giữa LNEXR và các biến kinh tế vĩ mô Căn cứ vào giá trị Trace statistic và giá trị riêng lớn nhất của ma trận (Max Eigenvalue) đều khẳng định có ít nhất một đồng liên kết giữa các biến trong

mô hình và có tồn tại mối quan hệ dài hạn của các biến vĩ mô tới LNEXR

Kiểm định đồng liên kết

Bảng 4 Kết quả kiểm định đồng liên kết

Hypothesized

No of CE(s) Eigenvalue

Trace Test Maximum Eigenvalue Test Trace

Statistic Prob.**

Max-Eigen Statistic Prob.**

2828

At most 1 0.078734 5.393167 0.7657 5.330405 0.6997

At most 2 0.000965 0.062763 0.8022 0.062763 0.8022

** Mức ý nghĩa 5%

Từ kết quả trên, bài viết sử dụng mô hình VECM để đánh giá tác động của các biến lên tỷ giá hối đoái USD/VND:

D(LNEXR) = 1.227– 0.145*LNEXR(-1) – 0.025*LNERATE(-1) + 0.055215*LNCPI(-1)

Trong dài hạn cho thấy các biến kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến biến động tỷ giá USD/VND, dấu của các hệ số ước lượng khá phù hợp với lý thuyết và giải thuyết nghiên cứu ban đầu Điều này được giải thích một khi nền kinh tế có lạm phát tăng cao làm cho đòng tiền nội tệ mất giá dẫn đến tỷ giá hối đoái tăng lên Còn khi lãi suất tiền gửi tăng đồng thời làm cho tỷ giá giảm xuống

Phân tích hệ số hiệu chỉnh sai số của mô hình ECM

Bài viết sẽ xem xét hệ số hiệu chỉnh cân bằng dài hạn của phương trình ECM đối với EXR là -0.145227 <0, nghĩa là tốc độ điều chỉnh tương đối thấp, điều này cho thấy EXR đang thấp hơn giá trị cân bằng Khi một cú sốc xảy ra làm EXR lệch khỏi giá trị cân bằng dài hạn thì trong thời kì tiếp theo EXR sẽ điều chỉnh tăng khoảng 14.5% độ lệch để đạt mức cân bằng

Phân rã phương sai

1 0.006763 100.0000 0.000000 0.000000

Bảng 5 Phân rã phương sai của LNEXR theo Cholesky

EXR chịu ảnh hưởng rất lớn từ các cú sốc biến động do chính nó tạo ra Mức độ giải thích đến kì thứ 12 là 68% cú sốc của chính nó, CPI đóng góp 17.4% cú sốc, lãi suất đônhs góp 14.5% cú sốc và theo thời gian vai trò của CPI và lãi suất trong việc giải thích biến động của EXR tăng dần Trong ngắn hạn, có thể thấy CPI và lãi suất đóng vai trò khá quan trọng trong sự biến động của EXR

Phản ứng của EXR trước cú sốc các biến kinh tế vĩ mô

EXR phản ứng nhanh trước cú sốc của các biến RATE và CPI Khi có một cú sốc xảy ra đối với lãi suất thì gần như ngay lập tức tỷ giá cũng thay đổi theo (từ thời kì thứ 3) và biến động đến thời kì thứ 12 mới có dấu hiệu đạt được trạng thái cân bằng Còn EXR cũng phản ứng nhanh trước cú sốc CPI nhưng không đáng kế Và nhanh chóng đạt được trạng thái cân bằng từ thời kì thứ 5

.00

.02

.04

.06

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of LNEXR to LNEXR

-.02 00 02 04 06

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of LNEXR to LNRATE

-.02 00 02 04 06

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of LNEXR to LNCPI

Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.

Hình 2 Hàm phản ứng IRF Kiểm định Granger Causality

Bảng 6.Kết quả kiểm định Granger Causality

LNEXR does not Granger Cause LNRATE 18 33.44104 0.0001 LNRATE does not Granger Cause LNEXR 18 43.01749 0.0000 LNEXR does not Granger Cause LNCPI 18 14.59076 0.1028 LNCPI does not Granger Cause LNEXR 18 21.65261 0.0100

Bảng trên cho thấy lãi suất tiền gửi có Granger Causality đến EXR và ngược lại EXR có ảnh hưởng đến lãi suất

Kết luận:

Mục đích của nghiên cứu nhằm kiểm tra sự tồn tại mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô: tỷ giá hối đoái USD/VND, chỉ số giá tiêu dùng và lãi suất tiền gửi trong nước ở Việt Nam từ năm 1994 đến năm 2014 Sauk hi kiểm định tính dừng cho các chuỗi dữ liệu và cho thấy tất cả các biến số đều là chuỗi dừng sai phân bậc nhất, đồng thời kết quả nghiên cứu còn cho thấy:

Thứ nhất, có mối quan hệ dài hạn giữa các biến vĩ mô với tỷ giá hối đoái Biến chỉ số giá

tiêu dùng ảnh hưởng cùng chiều với tỷ giá còn biến lãi suất lại có tác động ngược chiều tới tỷ giá hối đoái Kiểm định nhân quả cho thấy giữa tỷ giá EXR và lãi suất có Granger Causality Do đó, với các chính sách giảm lãi suất tiền gửi thường đem lại tác động tiêu cực đến tỷ giá, làm tỷ giá tăng lên Thực tế cho thấy, trong giai đoạn gần đây, từ năm

2011 – 2014, việc Ngân hàng trung ương giảm lãi suất tiền gữi là một nguyên nhân làm cho tỷ giá USD/VND tăng lên từ 19974 VND = 1 USD tăng lên 21246 VND Lý do giải thích cho xu hướng này là vì khi lãi suất tiền gửi VND xuống thấp, làm giảm lợi tức kì vọng của tài sản VND so với USD, theo đó làm tăng nhu cầu năm giữa tài sản USD, hệ quả cuối cùng là tỷ giá tăng lên

Thứ hai, về góc độ dự báo, từ kêt quả Granger Causality chỉ ra có biến lãi suất và CPI có

khả năng dự báo biến động của tỷ giá

Thứ ba, từ kết quả phân tích phân rã phương sai IRF cho thấy EXR khá nhạy cảm với các

cú sốc thông tin vĩ mô và có xu hướng khi xảy ra cú sốc Nguyên nhân là do: