Điểm gãy cấu trúc trong mối quan hệ giữa tỷ giá thực và lãi suất thực tại việt nam giai đoạn 2002 2014

TÓM TẮT Bài nghiên cứu này đã kiểm tra thực nghiệm mối liên hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực khi sử dụng các phương pháp kinh tế học gần đây với việc xem xét vai trò của đ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

PHẠM PHƯƠNG LOAN

ĐIỂM GÃY CẤU TRÚC TRONG MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ GIÁ THỰC VÀ LÃI SUẤT THỰC TẠI VIỆT NAM

GIAI ĐOẠN 2002-2014

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh, năm 2014

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

PHẠM PHƯƠNG LOAN

ĐIỂM GÃY CẤU TRÚC TRONG MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ GIÁ THỰC VÀ LÃI SUẤT THỰC TẠI VIỆT NAM

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH

TÓM TẮT

PHẦN 1 GIỚI THIỆU 1

PHẦN 2 TỔNG QUAN HỌC THUẬT 4

2.1.Tổng quan lý thuyết 4

2.2.Nghiên cứu thực nghiệm trước đây 6

2.2.1.Các bài nghiên cứu trước điểm gãy cấu trúc: 7

2.2.2.Các nghiên cứu bao gồm điểm gãy cấu trúc 11

2.2.3.Mô hình lý thuyết 14

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 17

3.1 Kiểm tra thuộc tính của chuỗi dữ liệu 17

3.1.1 Kiểm định Dicky – Fuller mở rộng (ADF) 17

3.1.2 Kiểm định Saikkonen và Lutkepohl (2002) (S&L) 18

3.2 Kiểm định mối quan hệ dài hạn 22

3.2.1 Kiểm định đồng liên kết Johansen (Johansen trace test) 22

3.2.2 Kiểm định đồng liên kết theo Saikkonen và Lutkepohl (2000) 24

3.3 Phương trình đồng liên kết 26

3.4 Dữ liệu bài nghiên cứu 28

PHẦN 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Ở VIỆT NAM 31

4.3 Kết quả hồi quy phương trình dài hạn 40

PHẦN 5 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Ở CÁC NƯỚC KHÁC 47

5.1 Kiểm định tính dừng 47

5.2 Kiểm định tính đồng liên kết 51

PHẦN 6 KẾT LUẬN 58

6.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu 58

6.2 Hạn chế của nghiên cứu 59

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1 Dạng và nguồn dữ liệu

Bảng 3.2 Cách thức xây dựng biến

Bảng 4.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo ADF

Bảng 4.2.a Tổng hợp các điểm gãy, giá trị t-statistic và độ trễ của Việt Nam

Bảng 4.2.b Tổng hợp các điểm gãy, giá trị t-statistic và độ trễ của Mỹ

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo S&L

Bảng 4.4 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo Johansen Trace test

Bảng 4.5 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo S&L test

Bảng 4.6 Phương trình đồng liên kết giữa Lãi suất thực, tỷ giá của Việt Nam và Mỹ Bảng 4.7 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo Johansen Trace test

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo S&L test

Bảng 4.9 Phương trình đồng liên kết giữa Lãi suất thực, tỷ giá của Việt Nam và MỹBảng 5.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo ADF

Bảng 5.2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo S&L

Bảng 5.3 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo Johansen Trace test

Bảng 5.4 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo S&L test

Bảng 5.5 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo Johansen Trace test

Bảng 5.6 Kết quả kiểm định đồng liên kết theo S&L test

Hình 4.1 Tỷ giá hối đoái thực giai đoạn từ 4/2002 đến 4/2014

Hình 4.2 Lãi suất dài hạn của Việt Nam giai đoạn 4/2002 đến 4/2014

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu này đã kiểm tra thực nghiệm mối liên hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực khi sử dụng các phương pháp kinh tế học gần đây với việc xem xét vai trò của điểm gãy cấu trúc trong mô hình hồi quy Nhìn chung, bài nghiên cứu đã cho thấy bằng chứng thực nghiệm trong dài hạn giữa hai biên này Cụ thể hơn, bài nghiên cứu tập trung vào mối quan hệ Mỹ và Việt Nam trước và đã thấy bằng chứng về mối quan

hệ đồng liên kết trong dài hạn bằng cách sử dụng phương pháp truyền thống và cả khi tiếp cận điểm gãy cấu trúc được xác định bằng nội sinh từ mô hình Tuy nhiên, chúng

ta tìm thấy bằng chứng mạnh cho thấy sự chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn là một nhân tố quan trọng của tỷ giá hối đoái thực trong khi các phương pháp truyền thống bị thất bại Thứ hai, để kiểm tra sự liên quan của điểm gãy cấu trúc trong một khuôn khổ rộng với nhiều quốc gia, bài nghiên thực hiện phân tích nhiều nước Kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ đồng liên kết với các quốc gia ngay cả khi không xét đến điểm gãy cấu trúc, điều đó cho thấy sự hiện diện của điểm gãy cấu trúc không phải là phổ biến qua nhiều quốc gia mà chỉ mang tính cá thể

Từ khóa: Tỷ giá hối đoái thực, chênh lệch lãi suất thực, không dừng, điểm gãy cấu

trúc được xác định nội sinh

PHẦN 1 GIỚI THIỆU

Có nhiều mô hình xác định tỷ giá hối đoái được biết đến rộng rãiđã nhấn mạnh vai trò của chênh lệch lãi suất thực như một yếu tố quyết định chính của tỷ giá thực Những lý thuyết này kết hợp mối liên hệ giữa ngang giá lãi suất không phòng ngừa UIP với giả định rằng tỷ giá thực lệch khỏi mức cân bằng trong dài hạn của nó chỉ là tạm thời Tuy nhiên, một thực tế là các nghiên cứu trước đây đã thất bại trong việc phát hiện ra một mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực Đặc biệt là các nghiên cứu của Campbell và Clarida (1987) và Meese và Rogoff (1988) Các tác giả này đã sử dụng phương pháp kinh tế lượng rất khác nhau nhưng cả hai đều bác bỏ giả thiết rằng có một liên kết có ý nghĩa thống kê giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực

Marianne Baxter (1994) trong bài viết “Real exchange rates and real interest differentials: Have we missed the business-cycle relationship?” trình bày một đồ thị minh họa và nhận xét rằng “Rất khó để nhìn vào hình 1.1 và không tin rằng có một số mối quan hệ tồn tại giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực”, điều này vẫn thúc đẩy các nghiên cứu trong việc khắc phục các nhược điểm của các bài nghiên cứu trước đó khi xem xét tới vai trò của các điểm gãy cấu trúc dựa trên gợi ý của Perron (1989)

Hình 1.1 Mô tả tỷ giá hối đoái thực theo tỷ trọng thương mại của Dollar và các quốc già G-10 và thước đo tương ứng dài hạn, chênh lệch lãi suất thực dự báo (ex ante).

Trích nguồn: Hali J.Edison và B.Dianme Pauls (1991)

Perron (1989), trong nghiên cứu của mình, ông đã đề cập đến khía cạnh phương pháp kinh tế lượng trong quá trình nghiên cứu Việc xây dựng mô hình không phù hợp và đặc biệt là sự xuất hiện của những cú sốc bất thường trong nền kinh tế có thể tác động

và làm sai lệch các kết quả thống kê Có nhiều bài nghiên cứu về các kiểm định nghiệm đơn vị, đồng liên kết khi có sự xuất hiện của điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu Điển hình như nghiên cứu của Saikkonen và Lutkepohl (2002) và Lutkepohl, Muller & Saikkonen (2002) Việc xem xét vai trò của các điểm gãy cấu trúc trong hồi quy có thể đem lại kết quả khả quan hơn khi khắc phục các sai lệch do chúng mang lại với các kiểm định

- Lý do lựa chọn đề tài:

Mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực tuy không phải là một vấn đề mới, nhưng mối quan hệ này vẫn là mối quan tâm của các nhà nghiên cứu trong việc xác định tỷ giá Các nghiên cứu trước đây tập trung vào các đồng tiền của các quốc gia phát triển, các bằng chứng thực nghiệm tại các nước đang phát triển như Việt Nam vẫn còn hạn chế; Do đó, bài nghiên cứu lựa chọn đề tài này nhằm xác định mối quan hệ giữa hai đại lượng này để có thể đưa ra nhận định cho thị trường Việt Nam

- Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu:

Bài nghiên cứu nhằm mục đích tìm bằng chứng về mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa

tỷ giá và lãi suất tại Việt Nam và các quốc gia khác trong mối quan hệ với đồng đô la

Mỹ thông qua việc áp dụng mô hình có xem xét đến hiện tượng điểm gãy cấu trúc được xây dựng bởi Saikkonen và Lutkepohl (2000, 2002)

Câu hỏi nghiên cứu đặt ra là:

Có một mối quan hệ mang tính hệ thống giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực không? Và, Đại diện thực nghiệm nào của mối quan hệ được hỗ trợ bởi dữ liệu?

- Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Bài viết nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực trên dữ liệu của 12 quốc gia, bao gồm Việt Nam và 11 nước khác trong mối tương quan với

Mỹ với khoảng thời gian nghiên cứu là từ 04/2002 đến 04/2014

- Bố cục bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu được chia theo bố cục gồm năm phần, phần hai sẽ trình bày tổng quan học thuật bao gồm tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây đồng thời trình bày mô hình lý thuyết được sử dụng trong bài nghiên cứu Phần ba sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu, trong đó bao gồm phương pháp xác định điểm gãy trong

dữ liệu nghiên cứu, kiểm định tính dừng và kiểm định đồng liên kết và dữ liệu sử dụng trong bài nghiên cứu cũng như cách xác định các biến này.Phần bốn sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu ở Việt Nam và phần năm trình bày và thảo luận kết quả nghiên cứu cho 11 quốc gia khác trong mẫu nghiên cứu từ giai đoạn tháng 4/2002 đến tháng 4/2014

PHẦN 2 TỔNG QUAN HỌC THUẬT

2.1 Tổng quan lý thuyết

Xuất phát từ các lý thuyết về xác định tỷ giá danh nghĩa, các lý thuyết này lập luận về mối quan hệ tỷ giá danh nghĩa và lãi suất danh nghĩa Đầu tiên là mô hình “Flexible-price monetary” của Frenkel-Bilson năm 1976, hay còn được gọi là học thuyết

“Chicago” với giả định là giá cả linh động hoàn toàn (flexible-prices) Như một hệ quả

từ giả định giá cả linh động hoàn toàn, sự thay đổi trong lãi suất danh nghĩa phản ánh

sự thay đổi trong lạm phát kỳ vọng Khi lãi suất trong nước tăng lên một cách tương đối so với lãi suất ở nước ngoài, đó là bởi vì đồng tiền trong nước được kỳ vọng mất giá do lạm phát và phần chiết khấu Cầu tiền của nội tệ giảm tương đối so với ngoại tệ,

là nguyên nhân chiết khấu ngay lập tức, tức là có một sự gia tăngtrong tỷ giá nếu được định nghĩa tỷ giá là giá của đồng ngoại tệ theo nội tệ Vì vậy, ta kỳ vọng một mối tương quan dương giữa tỷ giá và chênh lệch lãi suất danh nghĩa

Thứ hai là mô hình “Sticky-price monetary” của Dornbusch-Frankel năm 1996, được gọi là học thuyết “Keynesian” vì học thuyết này giả định rằng giá cả là “cứng nhắc”, ít nhất là trong ngắn hạn Và do đó, một hệ quả từ giả định này là thay đổi trong lãi suất danh nghĩa phản ánh sự thay đổi sự thắt chặt chính sách tiền tệ Khi lãi suất trong nước tăng tương đối so với lãi suất của nước ngoài, đó là bởi vì có sự thắt chặt trong cung tiền trong nước so với cầu tiền nội tệ và nằm ngoài việc phản ánh sự sụt giảm trong giá

cả Một mức lãi suất cao hơn ở trong nước so với nước ngoài sẽ thu hút một dòng vốn vào, đó là nguyên nhân làm cho nội tệ tăng giá tương đối ngay lập tức Vì vậy, ta lại kỳ vọng một mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa tỷ giá và chênh lệch lãi suất danh nghĩa Cũng theo Marianne Baxter (1994), hai trường phái tư tưởng Frenkel-Bilson hay mô hình “Flexible-price monetary” và Dornbusch-Frankel hay mô hình “sticky-price

monetary” thống nhất với hai điểm quan trọng:

Thứ nhất, cách tiếp cận “Thị trường tài sản " (“Asset markets”) là cách đúng đắn khi xác định về tỷ giá hối đoái và, thứ hai, yếu tố tiền tệ rất có thể là yếu tố quan trọng nhất

để xác định biến động của tỷ giá trong ngắn hạn, nhưng các nhân tố thực (real factors) trở nên quan trọng hơn trong tiến trình điều chỉnh về sau của tỷ giá thực

Cả hai học thuyết này bắt đầu với giả định lý thuyết UIP tồn tại:

(1) 𝐸𝑡(𝑠𝑡+𝑘 − 𝑠𝑡) = −(𝑅𝑡,𝑘 − 𝑅𝑡,𝑘∗ ) Trong đó,

𝑅𝑡,𝑘, 𝑅𝑡,𝑘∗ là giá trị danh nghĩa của lợi tức từ thời điểm t đến khi đáo hạn trên trái phiếu

k thời kỳ định danh bằng đồng tiền trong và ngoài nước

𝑠𝑡 là logarit của tỷ giá hối đoái, được định nghĩa là số lượng ngoại tệ trên đơn vị nội tệ,

và

𝐸 𝑠𝑡,𝑘 − 𝑠𝑡 là kỳ vọng thay đổi của logarit của tỷ giá giữa thời kỳ t và t+k

Gỉa định nền tảng thứ hai của cả hai lý thuyết là ngang giá sức mua tồn tại (PPP) nếu giá cả là “Fully flexible” thì:

(2) 𝐸(𝑠𝑡+𝑘 + 𝑝𝑡+𝑘 − 𝑝𝑡+𝑘∗ ) = 𝑠𝑡 + 𝑝𝑡 − 𝑝𝑡∗

Nếu giá cả là không linh động hoàn toàn, theo lý thuyết của Dornbusch, có thể có sự lệch tạm thời trong PPP, nhưng mối liên hệ này vẫn được giả định là tồn tại trong dài hạn khi mà mức giá cả điều chỉnh hoàn toàn

Ta có Logarit của tỷ giá thực là: 𝑞𝑡 ≡ 𝑠𝑡 + 𝑝𝑡 − 𝑝𝑡∗

Ký hiệu q là log của tỷ giá thực với giả định là giá cả là “fully flexible”; khi đó ta có: t

𝐸 q t+k = q t

Vì hàm ý của ex ante PPP là q hoặc là cố định hoặc theo bước các bước ngẫu nhiên tTrong lý thuyết “sticky-price”, giá trị thực tế của tỷ giá thực, qt, được giả định là:

(3) 𝐸 𝑞𝑡+𝑘 − q t+k = θk 𝑞𝑡 − 𝑞 , 0 < 𝜃 < 1 tTrong đó 𝜃 là một tham số tốc độ điều chỉnh, phụ thuộc vào tất cả các tham số của mô hình

Kết hơp phương trình (1)-(3) và:

𝑟𝑡,𝑘 ≡ 𝑅𝑡,𝑘 − 𝐸𝑝𝑡+𝑘 − 𝑝𝑡 Được xem như là lãi suất thực dự báo (ex ante real interest rate) của trái phiếu nội địa, định nghĩa tương tự cho 𝑟𝑡,𝑘∗ ; ta có:

(4) 𝑞𝑡 = 𝑞 + α(𝑟𝑡 𝑡,𝑘− 𝑟𝑡,𝑘∗ )

Với 𝛼 = 1

1−𝜃 𝑘 > 1 Công thức (4) thể hiện mối liên hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất.Mối liên hệ này dựa trên ba lý thuyết: UIP, Ex-ante PPP và Bước đi ngẫu nhiên của tỷ giá thực

2.2 Nghiên cứu thực nghiệm trước đây

Các nghiên cứu trước đây được chia ra thành hai nhóm Nhóm thứ nhất là các nghiên cứu trước khi xét điểm gãy trong mối quan hệ của tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực Nhóm thứ hai là các nghiên cứu đã quan tâm tới vai trò của điểm gãy trong mối quan hệ này Cụ thể, bài nghiên cứu xem xét nhóm một bao gồm các nghiên cứu của Meese và Rogoff (1988), Campbell-Clarida (1987) và Hali J.Edison và B.Dianme Pauls (1993) Các bài nghiên cứu này áp dụng các phương pháp khác nhau cũng như

xử lý dữ liệu khác nhau để khắc phục những hạn chế của các nghiên cứu khác nhằm

tìm ra bằng chứng về một mối liên hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất

thực cả dài hạn và ngắn hạn

Nhóm thứ hai bao gồm các nghiên cứu của Nghiên cứu của Edison và Melick (1999)

và Nghiên cứu của Joseph P Byrne và Jun Nagayasu (2010) Hai bài nghiên cứu này cùng xem xét vai trò của điểm gãy cấu trúc trong việc khắc phục sai lệch trong kết quả hồi quy do các cú sốc từ điểm gãy cấu trúc tồn tại trong chuỗi dữ liệu gây ra Tuy nhiên các bài nghiên cứu này sử dụng hai phương pháp rất khác nhau Phần này sẽ phân tích

rõ hơn cách thức nghiên cứu của các tác giả và đưa ra phương pháp áp dụng trong bài

nghiên cứu này

2.2.1 Các bài nghiên cứu trước điểm gãy cấu trúc:

Nghiên cứu của Campbell và Clarida (1987), đã kiểm tra mối liên hệ giữa tỷ giá thực

và lãi suất thực Các tác giả trả lời câu hỏi rằng bao nhiêu phần trong thay đổi của tỷ giá thực có thể được truyền tải qua chênh lệch lãi suất thực như dự báo của lý thuyết

“Sticky price” và bao nhiêu phần là do các chuyển đổi (shifts) của tỷ giá thực cân bằng dài hạn Trong bài nghiên cứu này, các tác giả đã thảo luận các phương pháp truyền thống được thực hiện bởi Frankel (1985), Shafer và Loopesko (1983) và Sachs (1985)

để xác định biến động trong tỷ giá hối đoái cân bằng dài hạn Quan điểm truyền thống cho rằng những kỳ vọng về lý thuyết về “Term-structure holds”, và phần bù rủi ro tiền

tệ giữa các quốc gia bằng không Những giả định này có nghĩa là sự khác biệt giữa logarit của tỷ giá thực và giá trị kỳ vọng dài hạn của nó là tỷ lệ với chênh lệch lãi suất thực dài hạn dự báo Đây là một biến không quan sát được và phải được xây dựng bằng chênh lệch lãi suất danh nghĩa dài hạn và đại diện cho chênh lệch lạm phát thực dài hạn

kỳ vọng.

Các tác giả đã phát triển một khuôn mẫu kinh tế học mà có thể được sử dụng để ước lượng tác động của chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn dự báo và mức độ thay đổi của tỷ

giá thực phản ánh những sự chuyển dịch (shift) trong tỷ giá thực cân bằng dài hạn kỳ vọng Khuôn mẫu này cũng cung cấp một phương trình mối tương quan giữa những biến động trong lãi suất thực dự báo và tỷ giá thực dài hạn kỳ vọng và bao gồm cả phần bù rủi ro biến đổi thời gian UIP được giả định là tồn tại hoàn toàn; hoặc nếu không, “Phần bù rủi ro” được giả định là tỷ lệ thuận với chênh lệch lãi suất thực Tác giả đã giả định chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn dự báo là AR(1) Điều này cho thấy rằng chênh lệch giữa logarit của tỷ giả giá thực hiện tại và giá trị dài hạn kỳ vọng

là tỷ lệ với chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn dự báo Tác giả cũng giả định rằng tỷ giá thực dài hạn tuân theo một bước đi ngẫu nhiên

Với các giả định trên, các tác giả đã ước lượng một mô hình “State-space” bao gồm hai biến có thể quan sát được là logarit của tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực ngắn hạn

dự báo Campbell và Clarida sử dụng kỹ thuật lọc của Kalman để tính toán mô hình của họ dưới các giả định, cùng với các giả định thêm để xác định liên quan đến quá trình ngẫu nhiên của các thành phần không quan sát được

Với phương pháp của mình, các tác giả đã cho thấy ba điểm nổi bật Đầu tiên, sự biến động của những thay đổi trong tỷ giá thực cao gấp khoảng mười lần so với sự biến động của chênh lệch lãi suất thực

Thứ hai, họ tìm thấy rằng hầu hết các thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực là do những thay đổi trong thành phần xu hướng (tức là tỷ giá thực dài hạn)

Thứ ba, họ tìm thấy là rất ít thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực là do thay đổi trong chênh lệch lãi suất thực

Kế đến phải kể đến nghiên cứu của Meese và Rogoff (1988), các tác giả tập trung vào mối quan hệ dài hạn bằng kiểm tra mối quan hệ đồng liên kết giữa hai biến tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực Cụ thể, tác giả hồi quy sai phân bậc một của Logarit tỷ giá thực với biến giả mùa vụ và chênh lệch lãi suất thực dài hạn thực tế (ex

port), sử dụng dữ liệu theo tháng từ năm 1973 và một biến công cụ GMM.1 Họ cân nhắc hồi quy có và không có 𝑞 ; khi có 𝑞𝑡 ; 𝑞𝑡 được đại diện bởi cán cân thương mại 𝑡tích lũy (Cumulated trade balances), theo gợi ý của Hooper và Morton (1982)

Những phát hiện chính của Meese và Rogoff là:

Giá trị ước lượng của 𝛼 (hệ số của biến chênh lệch lãi suất thực) là dương cho ba cặp tiền tệ (dollar/mark, dollar/yen, và dollar/pound) Tuy nhiên, không có giá trị nào của 𝛼

là lớn hơn một với giá trị tuyệt đối như dự báo của lý thuyết Sai số chuẩn của các ước lượng là rất lớn, thực tế, những thử nghiệm truyền thống không thể bác bỏ trong nhiều trường hợp giả thuyết rằng 𝛼 = 0 Cuối cùng, Meese và Rogoff kiểm định với các điểm gãy cấu trúc trong mối liên hệ tại thời điểm cuộc bầu cử Reagan (tháng11/1980)

và bác bỏ mạnh mẽ giả định H0: không có điểm gãy cấu trúc Các tác giả tiến hành kiểm định đồng liên kết của tỷ gía thực và chênh lệch lãi suất thực dài hạn Họ trình bày bằng chứng thống kê rằng chênh lệch lãi suất thực dài hạn là không dừng (nonstationary), điều này mở ra khả năng tồn tại mối liên hệ đồng liên kết với tỷ giá thực Tuy nhiên, không một bằng chứng nào được đưa ra để cho thấy tồn tại mối liên

hệ này Các tác giả đã không thể bác bỏ giả thuyết H0 rằng không có mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến khi sử dụng phương trình đơn Engle-Granger kiểm tra hiện tượng đồng liên kết

Theo ghi nhận của Mishkin (1987), sự kết hợp các kết quả Meese-Rogoff và các nghiên cứu của Campbell-Clarida, cần có sự cân nhắc về tính đầy đủ của các lý thuyết

“Stricky prices” trong việc giải thích một liên kết giữa tỷ giá hối đoái thực và chênh lệch lãi suất thực Trong thực tế, các tác giả này kết luận rằng không có liên hệ có ý

1 Meese và Rogoff lưu ý (1988, fn.4,trang 937) là đại diện lạm phát không phù hợp cho lãi suất dài hạn

mà họ sử dụng để xây dựng “ex post real rates” Tuy nhiên, họ cho rằng đây là kết quả tốt nhất cho lãi suất dài hạn

nghĩa thống kê giữa các biến này Tuy nhiên, một vài nguyên nhân được đưa ra là do

dữ liệu hoặc phương pháp của các tác giả có thể gây ra kết quả này

Tương tự như Meese và Rogoff, năm 1993, Edison và Pauls cũng thực hiện phương pháp tương tự và cũng đưa ra kết quả tương tự Cụ thể, tác giả đã không thể đưa ra được bằng chứng mạnh nào về mối liên hệ thống kê giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực, và cũng kiểm định và bác bỏ mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến này Các tác giả này cũng đi nghiên cứu câu hỏi có hay không một mối liên hệ mang tính hệ thống và có được hỗ trợ bởi dữ liệu hay không

Nỗ lực của các tác giả để tìm mối quan hệ thực nghiệm trong điều kiện: thời kỳ được lựa chọn để nghiên cứu, lựa chọn lãi suất, lựa chọn cách đo lường lạm phát kỳ vọng và lựa chọn tỷ giá Tác giả cho rằng một vài sự khác biệt trong kết quả của các nghiên cứu trước đó có thể do việc lựa chọn dữ liệu gây ra

Tác giả đã sử dụng dữ liệu theo quý từ 1974 đến 1990 Tỷ giá là tỷ giá với tỷ trọng thương mại của đồng đô la Mỹ so với G-10 quốc gia khác, ngoài ra tác giả xem xét các cặp tỷ giá Yên Nhật, Mark Đức, Bảng Anh and đô la Canada so với đô la Mỹ Lãi suất danh nghĩa là lãi suất đến khi đáo hạn của trái phiếu chính phủ của Mỹ và lãi suất danh nghĩa của 10 nước là từ các trái phiếu chính phủ dẫn đầu thị trường Chỉ số giá được đại diện bởi chỉ số CPI

Tác giả sử dụng ba cách đo lường lạm phát mục tiêu (i) Trung bình trượt hai phía 12 quý (12-quarter centered moving average) của tỷ lệ lạm phát tính theo CPI, (ii) Thay đổi hằng quý và mỗi 4 quý của chỉ số CPI

Các tác giả tập trung vào mối quan hệ trong dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực Bắt đầu với kiểm tra thuộc tính chuỗi thời gian của dữ liệu, các tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị trước khi kiểm định mối liên hệ đồng liên kết

Với mỗi chuỗi thời gian bất kỳ (xt),

𝑥𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝑡 + 𝛽2𝑥𝑡−1+ 𝑢𝑡Hai giả định được kiểm tra:

- Kiểm đinh 𝐻0: 𝛽2 = 1, dựa trên thống kê t

- Kiểm đinh 𝐻0: (𝛽0, 𝛽1, 𝛽2) = (𝛽0, 0,1) dựa trên thống kê F

Các thống kê này kiểm định có nghiệm đơn vị hay không và thành phần xu hướng là quan trọng hay không Tác giả sử dụng ba kiểm định thống kê: Standard Dickey-Fuller, Augment Dickey-Fuller và Phillips test

Kết quả cho thấy, với rất ít các trường hợp ngoại lệ, các tác giả tiến hành dưới giả định rằng các chuỗi thời gian của kiểm định đồng liên kết cơ bản là chuỗi dừng ở bậc một (I(1)), đây là điều kiện cần thiết cho những chuỗi thời gian này có đồng liên kết

Các tác giả tiến hành kiểm định đồng liên kết dựa trên kiểm định của Engle và Granger (1987) và Engle và Yoo (1987), tuy nhiên kết quả không hỗ trợ cho mối quan hệ giữa

tỷ giá thực và lãi suát thực Các tác giả kiểm tra khả năng này cho một số phương pháp hồi quy đồng liên kết khác nhau cho các cặp tỷ giá song phương khác nhau và nhận thấy rằng thống kê Dickey-Fuller thay đổi theo thời gian, nhưng kết luận rút ra từ số liệu thống kê vẫn không thay đổi: các tác giả không thể bác bỏ giả thiết không đồng liên kết

Tóm lại, các bài kiểm tra tính đồng liên kết không tìm thấy bất kỳ bằng chứng thuyết phục nào liên kết tỷ giá hối đoái thực và các thành tố của chênh lệch lãi suất thực Điều này có thể là do thiếu sót của một yếu tố quan trọng hoặc, một lý giải khác là do các phương pháp kiểm định của tác giả

2.2.2 Các nghiên cứu bao gồm điểm gãy cấu trúc

Trong nghiên cứu của mình, Edison và Melick (1999) đã áp dụng ba phương pháp tiếp cận khác nhau cho tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng của đồng Mark Đức, Yên Nhật, đô la

Canada so với đồng đô la Mỹ và tỷ giá bình quân có trọng số của Mỹ với các quốc gia trong nhóm G-10 từ năm 1974 đến 1997

Phương pháp thứ nhất vận dụng các mô hình trước đây của Meese và Rogoff (1988) với giả định biến tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng trong mô hình là một hằng số Phương pháp thứ hai thể hiện biến tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng là một hàm số của một vài biến khác Cách làm này được đề xuất bởi Hooper và Morton (1982) khi hai ông sử dụng biến tài khoản vãng lai tích lũy đưa thêm vào mô hình Phương pháp thứ ba xử lý biến

tỷ giá hối đoái thực kỳ vọng bằng cách sử dụng giá trị thực tế (ex-post) và dự báo sai

số Điểm đáng lưu ý trong bài nghiên cứu này đó là Edison và Melick đã đặt vấn đề liên quan đến khả năng xảy ra điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu lãi suất của Mỹ trong giai đoạn lãi suất có những biến động lớn từ quý 4/1979 đến quý 4/1982 và giải quyết bằng cách sử dụng biến giả Các tác giả nghiên cứu các cặp tỷ giá Canada-đô la

Mỹ, Mark Đức-Đô la Mỹ và Yên Nhật- Đô la Mỹ và tỷ giá với tỷ trọng thương mại của

Mỹ với G-10 các quốc gia khác Các tác giả này sử dụng lãi suất liên ba tháng liên ngân hàng đối với lãi suất nước ngoài và lãi suất tín phiếu chính phủ ba tháng đối với

Mỹ Đối với lãi suất dài hạn, lãi suất danh nghĩa là lợi suất của trái phiếu chính phủ mười năm đối với lãi suất nước ngoài và lợi suất trên trái phiếu kho bạc kỳ hạn cố định mười năm của Mỹ Chỉ số CPI được dùng để tính toán tỷ giá thực và đo lường lạm phát Thay đổi trong bốn quý trước được cùng để đo lường lãi suất thực ngắn hạn trong khi trung bình trượt trung tâm của 12 quý của tỷ lệ lạm phát được dùng để tính toán lãi suất thực dài hạn

Để kiểm định mối liên hệ đồng liên kết, tác giả sử dụng phương pháp của Johansen (1991) và thêm vào một biến giả để đại diện cho điểm gãy cấu trúc và giả định là hệ số chặn được bao gồm trong vector đồng liên kết

Tuy nhiên, Lütkepohl (2004) cho rằng kết quả của Edison và Melick tìm được là không đáng tin cậy bởi kiểm định Johansen Trace test đòi hỏi phải điều chỉnh giá trị tới hạn

khi xem xét đến sự hiện diện của điểm vỡ cấu trúc mặc dù với nhiều hướng tiếp cận như trên, Edison và Melick đã tìm được một số bằng chứng cho thấy mối quan hệ giữa

tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực

Nghiên cứu của Joseph P Byrne và Jun Nagayasu (2010)đã tiến hành xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực của Mỹ và Anh trong khoảng thời gian từ năm 1973 đến 2005 Sử dụng mô hình lý thuyết của Meese và Rogoff (1988) làm nền tảng, Byrne và Nagayasu đặc biệt quan tâm xem xét đến vai trò của điểm gãy cấu trúc trong qúa trình nghiên cứu về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực Dựa trên bài nghiên cứu của Perron (1989) về điểm gãy cấu trúc và tác động làm sai lệch các kiểm định, do đó hai học giả này nhấn mạnh vấn đề về sự xuất hiện của điểm gãy cấu trúc có thể gây lệch lạc cho các kết qủa kinh tế lượng Để giải quyết vấn

đề này, Byrne và Nagayasu đã đề xuất sử dụng các kiểm định và phương pháp phân tích của Saikkonen và Lutkepohl (2000, 2002)

Trong khoảng đầu năm 2000, Saikkonen và Lutkepohl có nhiều bài nghiên cứu về phương pháp xử lý điểm gãy cấu trúc trong dữ liệu chuỗi thời gian khi thực hiện các kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định đồng liên kết

Cụ thể hơn, hai tác giả đã thực hiện các kiểm định với một số kiểm định phổ biến như kiểm định nghiệm đơn vị ADF, kiểm định đồng liên kết Johansen…bên cạnh kiểm định S&L (2000,2002) Byrne và Nagayasu đưa ra nhận định rằng các kỹ thuật và kiểm định của Saikkonen và Lutkepohl mạnh và bền vững hơn khi có xem xét đến điểm gãy cấu trúc và cho ra kết quả khả quan hơn về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực so với các kiểm định cũ Nhìn chung, với kiểm định S&L, hai học giả này đã tìm thấy bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực trong trường hợp của Mỹ và Anh từ năm 1973 đến 2005

Cụ thể là các tác giả sử dụng cách tiếp cận của Edison và Pauls (1993) với các chuỗi

dữ liệu theo thời gian của tỷ giá thực và lãi suất thực Sau khi dữ liệu được chứng minh

là không dừng theo kiểm định ADF và S&L, hiện tượng đồng liên kết sẽ được kiểm tra bằng các kiểm định đồng liên kết của Johansen và S&L Nếu như giữa các biến tồn tại

ít nhất một vector đồng liên kết thì Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) sẽ được

sử dụng để ước lượng mối tương quan dài hạn này Điểm đáng chú ý là vai trò của điểm gãy cấu trúc đều được xét đến trong các bước kiểm định

Joseph P Byrne và Jun Nagayasu đã thu được bằng chứng phù hợp và chắc chắn hơn

Cụ thể, trong số mười ba quốc gia được nghiên cứu, trong mối tương quan với Mỹ, có đến mười một quốc gia cho thấy có bằng chứng khá chắc chắn về sự tồn tại của vector đồng liên kết giữa tỷ giá thực và lãi suất thực

Tuy nhiên tầm quan trọng của điểm gãy cấu trúc là khác nhau giữa các quốc gia Mặc

dù chưa xét đến điểm gãy cấu trúc, có đến chín trong số mười một quốc gia nói trên cho thấy sự tồn tại của mối tương quan tỷ giá thực – lãi suất thực Chỉ có hai trường hợp đặc biệt là Anh và Thụy Sỹ là các tác giả phải xét đến điểm gãy cấu trúc Như vậy

có thể thấy vai trò của điểm gãy cấu trúc là cá biệt với từng quốc gia cụ thể, chứ không phổ biến trên phạm vi rộng và có vẻ vai trò của các điểm gãy là chưa rõ ràng

Tóm lại, các bài nghiên cứu quan tâm đến điểm gãy cấu trúc khi xét mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực đã mở ra một hướng khắc phục các sai lệch trong kết quả hồi quy do tồn tại các điểm gãy này trong chuỗi dữ liệu và đã cho thấy các kết quả thực nghiệm có ý nghĩa thống kê rõ ràng hơn về mối quan hệ đồng liên kết của tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực Bài nghiên cứu cũng đưa điểm gãy cấu trúc vào trong quá trong quá trình hồi quy để có được các bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ cho mối quan hệ đồng liên kết của hai biến này trong khuôn khổ mẫu nghiên cứu gồm Việt Nam và mười một nước với Mỹ Phần tiếp theo sẽ thể hiện mô hình lý thuyết được sử dụng trong bài nghiên cứu này

2.2.3 Mô hình lý thuyết

Để rút ra một phương trình cho mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực, theo Edison và Pauls (1993) Hai thành tố chính của mô hình này là UIP và điều kiện ngang giá Fisher Theo công thức tính tỷ giá hối đoái thực:

𝑅𝐸𝑅 = 𝑆𝑡 ∗𝑝𝑓

𝑝𝑕Trong đó: 𝑆𝑡 là tỷ giá danh nghĩa (số lượng đồng nội tệ trên một đơn vị ngoại tệ); 𝑝𝑓 và

𝑝𝑕 là chỉ số giá tiêu dùng của nước ngoài và trong nước

Đầu tiên, lấy logarit tự nhiên (ln) hai vế, ta xác định tỷ giá hối đoái thực (q t ) như sau:

Trong đó s t là logarit tự nhiên (ln) của tỷ giá giao ngay danh nghĩa (số đơn vị nội tệ

trên một đơn vị ngoại tệ), p t và p t

*

tương ứng với logarit tự nhiên của chỉ số giá tiêu dùng trong nước và nước ngoài UIP khẳng định rằng với thị trường vốn mở, những thay đổi dự kiến trong tỷ giá hối đoái danh nghĩa tương đương với sự khác biệt trong lãi suất danh nghĩa Khi các nhà đầu tư e ngại với rủi ro thì UIP có thể được mở rộng bao gồm phần bù rủi ro với công thức:

là lãi suất danh nghĩa trong nước và nước ngoài, E t s t+1 là kỳ vọng tại

kỳ hiện hành của tỷ giá hối đoái cho kỳ tới, và u t là phần bù rủi ro tỷ giá Do đó thay thế bằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa kỳ vọng ta có

E t q t+1 – E t𝑝𝑡+1∗ + E t p t+1 – s t = i t – i t * + u t (3) Ngoài ra bài viết giả định thay đổi kỳ vọng của lạm phát như sau

E t∆𝑝𝑡+1∗ = E t𝑝𝑡+1∗ – p t * (5) Hơn nữa, lãi suất thực dự kiến giai đoạn hiện tại bằng lãi suất danh nghĩa trừ lạm phát

E t q t+1 – p t

* + p t – s t = r t – r t

q t =  r t + *

Phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian, u t, là một thành phần không quan sát được trong phương trình này và được giả định là dừng Phương trình (12) là cơ sở của phương pháp ước lượng của bài nghiên cứu này Như trong nghiên cứu của Byrne và Nagayasu

(2010), đề xuất quan trọng nhất là chênh lệch lãi suất thực có quan hệ ngược chiều

với tỷ giá hối đoái thực của đồng nội tệ (nghĩa là, < 0 và *

> 0)

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Kiểm tra thuộc tính của chuỗi dữ liệu

Tính dừng hay không dừng của một chuỗi dữ liệu theo thời gian có ý nghĩa quan trọng trong nghiên cứu, đặc biệt là tính không dừng hàm ý một mối quan hệ trong dài hạn của các chuỗi dữ liệu

Trong bài nghiên cứu, Kiểm định nghiệm đơn vị trong chuỗi thời gian là một trong những cách thức phổ biến nhằm kiểm tra tính dừng của dữ liệu Trong bài nghiên cứu này, kiểm định nghiệm đơn vị được tiến hành trên chuỗi dữliệu gốc và chuỗi sai phân bậc một của tỷ giá thực và lãi suất thực Kết quả kiểm định sẽ xác nhận bậc liên kết của dữliệu và cho ta biết được mỗi chuỗi dữliệu là dừng hay không dừng Cụ thể, nếu kết quả cho thấy ở chuỗi dữ liệu gốc không có nghiệm đơn vị, đây là một chuỗi dừng và có bậc liên kết bằng không (I(0)) Trường hợp khác, khi chuỗi dữ liệu gốc có nghiệm đơn

vị trong khi chuỗi sai phân bậc một của nó không có nghiệm đơn vị, ta có thể kết luận đây là một chuỗi không dừng và có liên kết bậc một (chuỗi I(1)) Hai phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị khác nhau được sử dụng trong bài nghiên cứu bao gồm: kiểm định Dicky – Fuller mở rộng (ADF) (Dicky và Fuller 1979) và kiểm định nghiệm đơn vịSaikkonen và Lutkepohl (2002) (S&L)

3.1.1 Kiểm định Dicky – Fuller mở rộng (ADF)

Kiểm định ADF là một dạng mở rộng của kiểm định Dicky – Fuller trong đó xem xét thêm các biến trễ của sai phân chuỗi thời gian và thực hiện ước lượng phương trình sau:

3.1.2 Kiểm định Saikkonen và Lutkepohl (2002) (S&L)

Có nhiều cuộc tranh luận trong các bài nghiên cứu gần đây liệu chuỗi thời gian kinh tế

vĩ mô có thể được mô hình hóa toàn diện bằng một tiến trình không dừng

“Nonstationary process” với một nghiệm đơn vị hay là với một ước lượng bởi một tiến trình xu hướng ổn định “Trend statationary process” với biến động ổn định quanh một

xu hướng gãy “Break trend”

Vấn đề này quan trọng vì, trong trường hợp nghiệm đơn vị, các cú sốc ngẫu nhiên có tác động vĩnh viễn trong khi trong mô hình xu hướng ổn định chỉ có thay đổi trong hàm xu hướng mới có tác động vĩnh viễn khi mà các cú sốc ngẫu nhiên chỉ là thay đổi tạm thời Thông thường các kiểm định được thực hiện để chọn giữa một tiến trình nghiệm đơn vị hay một xu hướng ổn định

Tầm quan trọng của vấn đề cho việc đánh giá tác động của các hành vi kinh tế dẫn tới một số lượng đáng kể các bài nghiên cứu cân nhắc kiểm định nghiệm đơn vị với sự hiện diện của những điểm gãy trong cấu trúc

Trong “Testing for a unit root in a time series with a level shift at unknown time”,

Saikkonen và Lutkepohl, 2002 đã mở rộng hai giả định thay thế liên quan đến ngày điểm gãy

Một phần của bài nghiên cứu điểm gãy được giả định là biết trước từ các nghiên cứu,

đó là, điểm gãy được giả định do một vài cú sốc ngoại sinh xảy ra vào ngày đã biết Ví

dụ của các mục này được giả định trong nghiên cứu của Perron (1989, 1990), Saikkonen và Lutkepohl (1999) (thường được gọi là SL) và Lutkepohl, Muller & Saikkonen (được gọi là LMS)

Một mục khác của bài nghiên cứu giả định rằng ngày điểm gãy là chưa biết qua việc khảo sát hay điều tra và điểm gãy này có thể là một sự kiện bất kỳ từ mô hình hóa nội sinh Trong bài nghiên cứu, thời gian điểm gãy có thể được đề cập như một tham số Ví

dụ, Evan (1989), Christiano (1992), Perron & Vogelsang (1992), Zivot&Andrews (1992), Banerjee, Lumsdaine&Stock (1992) cũng như Leybourne, Newbold&Vougas (1998) cân nhắc “shifts” ở một ngày chưa biết trước

SL là mô hình thay thế tổng quát cho DGP của một chuỗi thời gian với một nghiệm đơn vị và một điểm thay đổi cấu trúc Một kiểm tra bằng SL có dạng:

𝑦𝑡 = 𝜇𝑡 + 𝑓𝑡𝜏 𝜃 ′𝛾 + 𝑥𝑡 ; 𝑡 = 1,2, …, (1)

Trong đó: 𝜇, 𝑚𝑥1 𝑣𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝜃𝑣à 𝑘𝑥1 𝑣𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝛾 là những tham số chưa biết và 𝑓𝑡𝜏(𝜃)

là một hàm dịch chuyển (shift function) của là các thành phần xác định khác của chuỗi dữliệu phụ thuộc vào tham số 𝜃 và điểm gãy được ký hiệu là 𝜏, mà một sự “dịch chuyển” xảy ra chỉ trong hoặc trước thời kỳ 𝜏 Số lượng 𝑥𝑡 đại diện cho một sai số ngẫu nhiên không quan sát được giả định có một hàm tự hồi quy AR với độ trễ p

𝑏 𝐿 1 − 𝜌𝐿 𝑥𝑡 = 𝜀𝑡 (2) Trong đó: 𝑏 𝐿 = 1 − 𝑏1𝐿 − ⋯ − 𝑏𝑝−1𝐿𝑝−1và 𝑢𝑡~𝑖𝑖𝑑(0, 𝜍2) và −1 < 𝜌 ≤ 1, Nếu

𝜌 = 1, Tức là chuỗi có nghiệm đơn vị

Phương trình của sai phân bậc một là:

∆𝑦𝑡 = ∆𝑓𝑡𝜏 𝜃 ′𝛾 + 𝑣𝑡

Với 𝑣𝑡 = 𝛼(𝐿)−1𝑢𝑡 Vì vậy, ước lượng của tham số 𝜂 = (𝜇0, 𝛾′ )′ được thực hiện bằng

cách tối thiểu hàm mục tiêu:

𝑄𝑝 𝛼, 𝜃 = (𝑌 − 𝑍𝜏(𝜃)𝜂)′ 𝑏 −1(𝑌 − 𝑍𝜏(𝜃)𝜂) Trong đó:

𝑏 = 𝜍−2𝐶𝑜𝑣(𝑈(0)) với𝑈(0) = 𝑢1(0): … : 𝑢𝑇(0) ′, 𝑌 = [𝑦1, ∆𝑦2, … , ∆𝑦𝑇]′ và 𝑍 =

[𝑍1: 𝑍2: 𝑍3]

𝑍1 = 1,0, … ,0 ′, 𝑍2 = 1,1, … ,1 ′ và 𝑍3 = 𝑓1 𝜃 , ∆𝑓2 𝜃 , … , ∆𝑓𝑇 𝜃 ′

Các tác giả đưa ra ba định nghĩa cho 𝑓𝑡𝜏(𝜃):

- Trường hợp một: thời điểm xảy ra điểm vỡ cấu trúc (𝜏) được định nghĩa như là một biến giả dịch chuyển (𝑑𝑡) và do đó hàm này sẽ có dạng như sau:

- Trường hợp 3: Hàm chuyển đổi có thể được coi như một hàm áp dụng “lag operator” cho một biến giả dịch chuyến 𝑓𝑡𝜏1 = 𝑑𝑡𝜏,

Trong bài nghiên cứu này, chúng ta cũng sẽ sử dụng định nghĩa đơn giản 𝑓𝑡𝜏1 để xem xét vai trò của điểm gãy trong kiểm định nghiệm đơn vị theo đề xuất của Byrne và Nagayasu (2010).Saikkonen and L¨utkepohl (2002) đề xuất kiểm định nghiệm đơn vị cho mô hình SL theo trình tự: ước lượng các thành phần xác định trong phương trình bằng phương pháp GLS; loại bỏ các thành phần này ra khỏi chuỗi dữ liệu gốc; sau đó kiểm định ADF sẽ được thực hiện trên dữ liệu sau khi đã điều chỉnh bao gồm các phần

để điều chỉnh các sai số ước tính trong tham số của thành phần xác định

Nếu các điểm gãy là chưa biết, Lanne, Lutkepohl và Saikkonen (2001) gợi ý chọn một lượng lớn hợp lý độ trễ của AR trong bước đầu và sau đó chọn ra “Break date” tối thiểu hóa hàm mục tiêu Khi đã chọn được điểm gãy, thì độ trễ tối ưu của kiểm định được lựa chon theo tiêu chuẩn AIC như gợi ý của (Akaike Information Criterion).Quy

trình kiểm định nghiệm đơn vị trong trường hợp có một điểm gãy như sau:

Đầu tiên, xem xét mô hình (1) và mô hình hồi quy phụ (auxiliary regression model)

𝑥 𝑡 = 𝜌𝑥 𝑡−1+ 𝑢𝑡∗, 𝑡 = 2, … , 𝑇 Gọi 𝑋 = 𝑥 2: … 𝑥 𝑇 ′ và 𝑋 −1 = 𝑥 1: … 𝑥 𝑇−1 ′ và tác giả đưa ra ước lượng

(𝜌 − 1)/𝜍

Ngày điểm gãy (shift date) 𝛕 được ước lượng bằng nhiều cách khác nhau Một cách

để chọn “shift date” là dựa vào kiểm tra trực quan đồ thị của chuỗi dữ liệu này Trong

trường hợp đó, kể các kiến thức về thể chế cũng được sử dụng Một cách khác là coi τ như một “regular nuisance parameter” và tối thiểu hóa hàm mục tiêu QTτ

Một cách khác để ước tính “shift date” được cân nhắc bởi Banerjee và cộng sự (1992), Zivot & Andrews (1992) và Perron&Vogelsang (1992) Các tác giả này đề xuất chọn ước lượng của (shift date) τ tại điểm dẫn tới các giá trị nhỏ nhất của T1 (the least favourable result for the unit root null hypothesis is obtainted)

Theo giả định của các tác giả, ước lượng của τ phải được xác định trước khi tiến hành tiến hành kiểm định Tối thiểu hóa giá trị t-statistic để chọn ra τ được tiến hành ở bước đầu và sau đó, kiểm định được thực hiện sử dụng giá trị đã ước tính của τ (τ )

Trong bài viết của Byrne và Nagayasu (2010), quy ước về độ trễ của chuỗi thời gian được lựa chọn theo tiêu chuẩn thông tin AIC với độ trễ tối đa là 12

Bài nghiên cứu sẽ xác định ngày điểm gãy theo tiêu chí tương ứng với giá trị nhỏ nhất của T1 và lựa chọn độ trễ theo quy tắc của Byrne và Nagayasu (2010)

3.2 Kiểm định mối quan hệ dài hạn

Sau khi kiểm định nghiệm đơn vị và xác định được tính dừng hay không dừng của chuỗi dữ liệu Chúng ta tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu Trong bài nghiên cứu, chúng ta sử dụng hai kiểm định là kiểm đinh Johansen trace test

và Saikkonen và Lutkepohl (2000)

3.2.1 Kiểm định đồng liên kết Johansen (Johansen trace test)

Phát hiện nhiều chuỗi thời gian vĩ mô có thể chứa một nghiệm đơn vị đã thúc đẩy sự phát triển của lý thuyết phân tích chuỗi thời gian không dừng Điển hình như Engle và Granger (1987) chỉ ra rằng một sự kết hợp tuyến tính của hai hay nhiều chuỗi không dừng có thể dừng Nếu một sự kết hợp tuyến tính ổn định như vậy tồn tại, chuỗi thời

gian không dừng được cho được cùng hội nhập Sự kết hợp tuyến tính cố định được gọi

là phương trình đồng liên kết và có thể được hiểu như là một mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Granger (1974) cho rằng giữa hai hay nhiều chuỗi thời gian không dừng có thể có một sự đồng bộ nào đó trong dài hạn mà ông gọi là đồng liên kết Phương pháp của Johansen dựa trên nền tảng là vector tự hồi quy với độ trễ p như sau:

𝑦𝑡 = 𝐴1𝑦𝑡−1 + ⋯ + 𝐴𝑝𝑦𝑡−𝑝 + 𝐵𝑥𝑡 +∈𝑡Trong đó, 𝑦𝑡 là một vector gồm k biến không dừng bậc I(1), xt là một vector gồm d các biến xác định (deterministic variables) và ∈t là một vector của phần dư Chúng ta có thể viết lại VAR như sau:

Lý thuyết của Granger khẳng định rằng nếu ma trận Π giảm hạng 𝑟 < 𝑘, khi đó tồn tại

ma trận 𝑘𝑥𝑟𝛼 𝑣à 𝛽với hạng r để 𝛱 = 𝛼𝛽′ 𝑣à 𝛽 ′𝑦𝑡là I(0) 𝑟 là số vector đồng liên kết và

𝐻𝑂: 𝑟𝑎𝑛𝑘 𝛱 = 𝑟0, tồn tại 𝑟0vector đồng liên kết giữa k biến

𝐻𝑂: 𝑟𝑎𝑛𝑘 𝛱 > 𝑟0, tồn tại tối đa 𝑟0vector đồng liên kết giữa k biến

Để xác định số lượng quan hệ đồng liên kết r, chúng ta có thể tiến hành cho tới khi có thể chấp nhận H0

Độ trễ tối ưu được xác định dựa trên tiêu chuẩn AIC với độ trễ tối đa là 12

3.2.2 Kiểm định đồng liên kết theo Saikkonen và Lutkepohl (2000)

Saikkonen và Lutkepohl trong nghiên cứu của mình vào năm 2002 đã xây dựng phương pháp kiểm định đồng liên kết khi có xét đến điểm gãy cấu trúc Phương pháp của hai ông bắt đầu với công đoạn ước lượng các thành phần xác định trong mô hình (𝐷𝑡) bằng phương pháp GLS, sau đó loại trừ thành phần này ra khỏi các quan sát và áp dụng kiểm định của Johansen đối với các chuỗi sau khi đã điều chỉnh Ngoài ra, tương

tự với kiểm định nghiệm đơn vị mà hai ông đã xây dựng, yếu tố điểm vỡ cấu trúc được đưa vào xem xét như một biến giả dịch chuyển (shift dummy) trong mô hình

Ý tưởng của bài nghiên cứu này là xác định các thành phần xác định và loại bỏ ra khỏi dữ liệu là bước đầu tiên Khi đó, việc xác định đồng liên kết không phụ thuộc điểm gãy xảy ra vào thời điểm nào Sau đó, kiểm định đồng liên kết với chuỗi đã điều chỉnh

Xem xét quá trình hình thành dữ liệu (DGP) của chuỗi thời gian (𝑦𝑡) với một biến giả dịch chuyển được thêm vào (𝑑𝑡) có thể được biểu diễn dưới dạng vector tự hồi quy với

𝑥𝑡 = 𝐴1𝑥𝑡−1+ ⋯ + 𝐴𝑝𝑥𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡 𝑣ớ𝑖 𝑡 = 1,2, …

𝐴𝑗 𝑙à 𝑚𝑎 𝑡𝑟ậ𝑛 𝑕ệ 𝑠ố (𝑛𝑥𝑛) Tiến hành trừ hai vế cho 𝑥𝑡−1 :

Giả định 𝑥𝑡 là I(1) và liên kết với hạng liên kết r do đó,

Thống kê LR dựa trên

Thống kê LR dựa trên ∆𝑥 𝑡 = Π𝑥 𝑡−1+ Γ𝑗∆𝑥 𝑡−𝑗 + 𝜀𝑡

quan hệ này sẽ được ước lượng nhằm hiểu rõ sự tác động của các biến với nhau, cụ thể

đó là sự thay đổi trong lãi suất thực của hai nước có thể giải thích như thế nào cho những thay đổi trong tỷ gía thực Để thực hiện giai đoạn này, mô hình VECM được lựa chọn Theo đó, VECM có dạng tổng quát:

Dựa trên phương pháp thực nghiệm trong nghiên cứu của Byrne và Nagayasu (2010), bài nghiên cứu này sẽ áp dụng phương pháp ước lượng hai giai đoạn (two-stage method) được xây dựng bởi Lutkepohl (2002) Theo đó, mô hình VECM sẽ được ước lượng qua hai giai đoạn:

- Thứ nhất, vector đồng liên kết giữa các biến sẽ được xác định và ước lượng với nhiều phương pháp khác nhau (OLS, Johansen,…);

- Thứ hai, toàn bộ mô hình VECM gồm các biến nội sinh, vector đồng liên kết đã xác định ở bước một và các thành phần xác định được hồi quy bằng một trong

ba phương pháp (OLS, GLS, 3SLS)

Trong bài nghiên cứu, bước một sử dụng Johansen mở rộng và bước hai sử dụng hồi quy OLS