Mối quan hệ giữa lạm phát, lãi suất, tỷ giá trường hợp nghiên cứu tại VN

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành của tôi đến thầy Trường Quang Hùng Khoa Kinh tế

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ

HỒ CHÍ MINH KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN

BÀI LUẬN TỐT NGHIỆP

MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT, LÃI SUẤT, TỶ GIÁ

TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM

Giảng viên hướng dẫn đề tài: Th.S Trương Quang Hùng Thực hiện đề tài : Nguyễn Chung Hồng Nam

Ngành: Kinh Tế Học Khóa: 34

***THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2012***

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành của tôi đến thầy Trường Quang Hùng (Khoa Kinh tế phát triển – Đại học Kinh tế Tp.HCM) đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện đề tài cho đến lúc hoàn thành bài luận này

Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành của tôi đến chị Nguyễn Trúc Vân (Viện nghiên cứu kinh tế Tp.HCM) đã tận tình giúp đỡ tôi trong suốt thời gian thực tập và thực hiện bài luận này Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành của tôi đến các thầy: Nguyễn Hoàng Bảo, Lê Văn Chơn (Khoa Kinh tế phát triển – Đại học Kinh tế Tp.HCM) đã tận tình hỗ trợ và giải đáp những thắc mắc của tôi trong quá trình xử lý số liệu và thực hiện mô hình hồi quy

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

MỤC LỤC

TÓM TẮT 6

I Giới thiệu 7

1 Tính cần thiết của đề tài 7

2 Mục tiêu nghiên cứu 7

3 Câu hỏi nghiên cứu 7

4 Đối tượng và Phạm vi nghiên cứu 7

5 Nội dung đề tài 8

II Tổng quan tài liệu và Cơ sở lý thuyết 8

1 Các khái niệm 8

a Lạm phát 8

b Lãi suất 8

c Tỷ giá 8

2 Lý thuyết liên quan 9

a Điều kiện ngang bằng lãi suất danh nghĩa (IRP) 9

b Lý thuyết Ngang bằng sức mua (PPP) 10

c Hiệu ứng Fisher 11

d Cơ chế của chính sách tiền tệ 11

e Lý thuyết Bộ ba bất khả thi 12

3 Các nghiên cứu liên quan 13

a Mối quan hệ giữa lạm phát, lãi suất và tỷ giá 13

b Mối quan hệ giữa lạm phát và lãi suất 14

c Mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá 14

d Mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá 15

III Phương pháp nghiên cứu 15

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

1 Giả thiết nghiên cứu 15

2 Mô tả và phân tích dữ liệu 15

a Mô tả dữ liệu 15

b Phân tích dữ liệu 16

3 Mô hình nghiên cứu 16

a Kiểm định nghiệm đơn vị (kiểm định Phillips-Perron) 16

b Kiểm định đồng liên kết (Johansen’s Cointegration Test) 17

c Mô hình VAR 18

d Mô hình VEC 19

e Kiểm định tính thích hợp (compability) và chính xác của mô hình 20

IV Kết quả và Phân tích 21

1 Kiểm định nghiệm đơn vị 21

2 Lựa chọn độ trễ tối ƣu 21

3 Kiểm định đồng liên kết Johansen 22

4 VECM 22

a VECM1 23

b VECM2 25

V Kết luận 27

PHỤ LỤC 29

Bảng 1.a – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ban đầu của biến tỷ giá 29

Bảng 1.b – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ban đầu của biến lãi suất 29

Bảng 1.c – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ban đầu của biến lạm phát 29

Bảng 2.a – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi sai phân bậc 1 của biến tỷ giá .32

Bảng 2.b – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi sai phân bậc 1 của biến lãi suất .32

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Bảng 2.c – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi sai phân bậc 1 của biến lạm

phát 32

Bảng 3 – Xác định độ trễ tối ưu bằng các tiêu chí LR, FPE, AIC, SC, HQ .33

Bảng 4.a – Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen 34

Bảng 4.b – Hai phương trình thể hiện 2 mối đồng liên kết 34

Bảng 5 – Kết quả hồi quy mô hình hình VEC 1 35

Bảng 6 – Kết quả hồi quy phương trình EC1 của mô hình VEC 1 36

Bảng 7.a – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ước lượng của biến i trong EC1 37

Bảng 7.b – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ước lượng của biến inf trong EC1 37

Bảng 8.a – Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư của phương trình EC1 38

Bảng 8.b – Kết quả kiểm định phương sai thay đổi bằng ARCH-test trong phần dư của phương trình EC1 38

Bảng 8.c – Kết quả kiểm định tương quan chuỗi bằng BG-test trong phần dư của phương trình EC1 38

Bảng 9 – Kết quả hồi quy phương trình EC2 của mô hình VEC 1 39

Bảng 10.a – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ước lượng của biến ex trong phương trình EC2 40

Bảng 10.b – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ước lượng của biến inf trong phương trình EC2 40

Bảng 11.a – Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư của phương trình EC2 41

Bảng 11.b – Kết quả kiểm định phương sai thay đổi bằng ARCH-test trong phần dư của phương trình EC2 41

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Bảng 11.c – Kết quả kiểm định tương quan chuỗi bằng BG-test trong phần

dư của phương trình EC2 41 Bảng 12 – Kết quả hồi quy mô hình VEC 2 42 Bảng 13 – Kết quả hồi quy phương trình EC1 của mô hình VEC 2 43 Bảng 14.a – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ước lượng của biến i trong phương trình EC1 44

Bảng 14.b – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ước lượng của biến

ex trong phương trình EC1 44 Bảng 15.a – Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư của phương trình EC1 45 Bảng 15.b – Kết quả kiểm định phương sai thay đổi bằng ARCH-test

trong phần dư của phương trình EC1 45 Bảng 15.c – Kết quả kiểm định tương quan chuỗi bằng BG-test trong phần

dư của phương trình EC1 45 Bảng 16 – Kết quả hồi quy phương trình EC2 của mô hình VEC 2 46 Bảng 17.a – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số của biến inf trong phương trình EC2 47 Bảng 17.b – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số của biến ex trong phương trình EC2 47 Bảng 18.a – Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư của phương trình EC2 48 Bảng 18.b – Kết quả kiểm định phương sai thay đổi trong phần dư của phương trình EC2 48 Bảng 18.c – Kết quả kiểm định tương quan chuỗi trong phần dư của

phương trình EC2 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

TÓM TẮT

Cơ chế tỷ giá Việt Nam đã và đang áp dụng trong suốt thời kỳ 1986-2010 gây ra cho Việt Nam những vấn đề nan giải, khó giải quyết theo lý thuyết Bộ ba bất khả thi của Mundell và Fleming (1962, 1963) Vì vậy, bài luận này tiến hành điều tra mối quan hệ giữa ba chỉ số vĩ mô: lạm phát – lãi suất – tỷ giá của nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn Việt Nam Đồng thời, kiểm chứng xem Hiệu ứng Fisher và lý thuyết PPP có tồn tại trong trường hợp Việt Nam qua thời kỳ 1986-

2010 không Kết quả kiểm định đồng liên kết cho thấy có hai mối đồng liên kết giữa lạm phát, lãi suất và tỷ giá trong mô hình nên VECM được áp dụng để hồi quy ba biến này Kết luận được rút

ra từ kết quả hồi quy các mô hình VECM là trong ngắn hạn, cả ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá

có mối quan hệ nhân quả qua lại lẫn nhau; còn trong dài hạn, tỷ giá tác động đến cả lãi suất và lạm phát, trong đó tỷ giá tác động kép đến lãi suất với một tác động nữa mang tính chất gián tiếp thông qua lạm phát Vì vậy, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi thay đổi tỷ giá (USD/VND) được ấn định

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT, LÃI SUẤT, TỶ GIÁ

TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM

Theo lý thuyết kinh tế vĩ mô thì khi nền kinh tế xảy ra lạm phát cao thì công cụ hiệu quả nhất để giải quyết nó chính là chính sách tiền tệ, cụ thể là lãi suất Cũng theo lý thuyết kinh

tế vĩ mô về Bộ ba bất khả thi thì trong một nền kinh tế nhỏ, mở, áp dụng cơ chế tỷ giá cố định như nền kinh tế Việt Nam thì chính sách tiền tệ sẽ không được độc lập để giải quyết vấn nạn lạm phát của nền kinh tế mà nó phụ thuộc vào việc điều chỉnh lượng cung cầu tiền trong nền kinh tế nhằm ổn định tỷ giá, trong điều kiện là dòng vốn tự do như hiện nay Vấn đề đặt ra lúc này là với những Quốc gia như Việt Nam thì ba chỉ số vĩ mô: lạm phát, lãi suất, tỷ giá có mối liên hệ như thế nào với nhau? Mối liên hệ này được lượng hóa như thế nào? Và liệu rằng chúng có mối liên kết trong dài hạn hay không ?

Bài luận văn tốt nghiệp này, với những số liệu hạn chế (sẽ được trình bày kỹ trong mục III.2), mong muốn đóng góp phần nào trong việc làm rõ mối quan hệ giữa lạm phát – lãi suất – tỷ giá ở Việt Nam

Tìm hiểu mối quan hệ giữa ba chỉ số vĩ mô: lạm phát, lãi suất, tỷ giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010

Cụ thể là lượng hóa mối quan hệ của ba chỉ số trên trong ngắn và dài hạn

 Có mối quan hệ giữa lạm phát và lãi suất ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay không?

 Có mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay không?

 Có mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay không?

 Hiệu ứng Fisher có tồn tại ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay không?

 Lý thuyết PPP có tồn tại ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay không?

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Bài luận văn này tiến hành nghiên cứu dựa trên số liệu ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010

Phần I này giới thiệu về đề tài, phần II sẽ nhắc lại các khái niệm và các lý thuyết có liên quan và đề cập một số đề tài nghiên cứu có liên quan, phần III đề cập đến phương pháp nghiên cứu đề tài này (giả thiết nghiên cứu, mô tả dữ liệu và mô hình lý thuyết) và phần IV

là phân tích kết quả chạy mô hình bằng phần mềm Eviews 6 với số liệu về ba chỉ số lạm phát, lãi suất, tỷ giá của Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010

Có nhiều định nghĩa về lãi suất Định nghĩa phổ biến và đơn giản nhất, theo khía cạnh của nhà sản xuất: lãi suất là chi phí hay chi phí cơ hội của việc sử dụng vốn Còn theo khía cạnh cơ bản của kinh tế học thì lãi suất được định nghĩa như sau: Lãi suất là giá cả của đồng vốn trong nên kinh tế Vì lãi suất, dù là lãi suất thực hay danh nghĩa, thì đều hình thành dựa trên mối quan hệ giữa cung-cầu vốn trong nền kinh tế hay nói cách khác là từ mối quan hệ tiết kiệm và đầu tư nếu xét trên phương diện vĩ mô

Như vừa nêu, lãi suất có hai loại là lãi suất thực và lãi suất danh nghĩa Hai loại lãi suất này liên hệ với nhau thông qua hiệu ứng Fisher được trình bày sau ở phần (a) mục II.2 bên dưới

Tỷ giá thể hiện giá trị sức mua của nội tệ so với ngoại tệ

Cũng như lãi suất, tỷ giá có hai loại là tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực Tỷ giá thực được tính như sau:

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Er = En ( )

Với E r là tỷ giá thực, E n là tỷ giá danh nghĩa, P w là mức giá chung thế giới, P là mức giá

chung của nền kinh tế nội địa Trong Pw và P qua các thời kỳ sẽ tính đến lạm phát trong đó

Tỷ giá thực cũng được chia thành hai loại là tỷ giá thực song phương và tỷ giá thực đa phương Do khi giao thương với phần còn lại trên thế giới thì một quốc gia có thể tiến hành thương mại với nhiều quốc gia và vùng lãnh thổ khác nhau, nhưng tương ứng với mỗi quốc gia và vùng lãnh thổ đó lại sử dụng đồng tiền (hay chuẩn tiền tệ) khác nhau Cách tính tỷ giá thực song phương tương tự với cách tính tỷ giá thực nêu trên với Pw lúc này sẽ là mức giá chung của một quốc gia hay vùng lãnh thổ xác định Còn với cách tính

tỷ giá thực đa phương thì Pw được tính bằng công thức sau:

Pw = ∑

Với j lần lượt là các quốc gia hay vùng lãnh thổ có tỷ trọng thương mại lớn nhất tính

trên tổng giá trị thương mại của toàn bộ nền kinh tế nội địa qua các thời kỳ Thường nhằm

đảm bảo tính chính xác cao của giá trị tỷ giá thực được tính toán thì j=1,2,3,…,10 W j là tỷ trọng thương mại của quốc gia hay vùng lãnh thổ thứ j tính trên tổng giá trị thương mại

của nền kinh tế nội địa với j quốc gia hay vùng lãnh thổ P j là lạm phát của quốc gia hay vùng lãnh thổ thứ j

Lý thuyết này dựa trên cơ sở Luật một giá được J.M.Keynes công bố năm 1923 (Diebolt

& Parent, 2006) Lý thuyết này nói rằng, phần trăm chênh lệch lãi suất giữa quốc gia sở tại với một quốc gia hay vùng lãnh thổ xác định nào đó hoặc phần còn lại của thế giới sẽ bằng phần trăm thay đổi tỷ giá giữa đồng tiền của quốc gia sở tại so với đồng tiền của quốc gia hay vùng lãnh thổ đó hoặc phần còn lại của thế giới (Châu, 2011; Diebolt & Parent, 2006; Madura, 2010) IRP được phân làm hai loại là không bảo hiểm rủi ro (uncovered) hoặc có bảo hiểm rủi ro (cover) và dạng tổng quát, đầy đủ:

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

thế giới, exe là tỷ giá kỳ vọng, θ là các yếu tố khác như rủi ro của quốc gia (gồm rủi ro về

xã hội, chính trị)

Qua công thức trên, ta thấy có mối quan hệ giữa lãi suất danh nghĩa và tỷ giá, nếu lãi suất danh nghĩa của nền kinh tế nội địa khác càng nhiều so với lãi suất chung của phần còn lại của thế giới thì áp lực lên việc thay đổi tỷ giá càng lớn, đặc biệt đối với các quốc gia áp dụng cơ chế tỷ giá cố định mà Việt Nam là một ví dụ điển hình Vào tháng 2/2011, Việt Nam đã phá giá tiền đồng so với đồng dollar của Mỹ ở mức 9,3%, trong khoảng thời gian này chêch lệch lãi suất trái phiếu chính phủ Mỹ (3,12%) và Việt Nam (12,3%) là khoảng 9,18%; sự kiện này là một bằng chứng cho tính hợp lý của lý thuyết này

Lý thuyết này có nguồn gốc từ trường Salamanca vào thế kỷ 16 và được phát triển thành

lý thuyết phổ biến hiện nay bởi Gustav Cassel năm 1918 Lý thuyết nói rằng: tỷ giá sẽ thay đổi qua thể gian và phản ánh sự khác biệt về tỷ lệ lạm phát giữa hai quốc gia hay vùng lãnh thổ; theo cách này thì sức mua của người tiêu dùng khi chi trả cho hàng hóa nội địa sẽ tương tự như việc họ chi trả cho hàng hóa nước ngoài (Madura, 2010)

Lý thuyết này tồn tại ở hai dạng (Madura, 2010): ngang giá sức mua tuyệt đối – còn được xem như luật một giá, và ngang giá sức mua tương đối Nhưng do trong giả định ban đầu, và đồng thời cũng là điều kiện để lý thuyết đúng trên thực nghiệm, không tương đồng với thực tại của các nền kinh tế nên lý thuyết ngang giá sức mua tuyệt đối ít được thừa nhận trong giới học thuật trong ngắn hạn (Madura, 2010)

Lý thuyết ngang giá sức mua tương đối được thừa nhận rộng rãi hơn do các giả định của

nó gần với thực tế hơn và được giới học thuật chấp nhận: luật một giá đúng trong dài hạn, thị trường là không hoàn hảo (Madura, 2010) Với Ph là mức giá chung của quốc gia sở tại, Pf là mức giá chung của quốc gia hay vùng lãnh thổ xác định, St là tỷ giá giữa đồng tiền của quốc gia sở tại với đồng tiền của quốc gia hay vùng lãnh thổ đó, infh là tỷ lệ lạm phát của quốc gia sở tại, inff là tỷ lệ lạm phát của quốc gia hay vùng lãnh thổ đó; lúc này phương trình thể hiện mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá được lập luận như sau:

Ban đầu, tại thời điểm t: St = Vào thời điểm t+1: Ph1 = Ph (1 + infh)

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

 %∆St+1 =

=

Bằng lý thuyết ngang bằng sức mua tương đối và công thức của nó ta có thể thấy mối quan hệ và tác động của lạm phát lên tỷ giá Nếu lạm phát của một nước càng lớn thì có xu hướng gây áp lực lên tỷ giá của nước đó, làm mất giá trị đồng nội tệ

Nhà kinh tế học Irving Fisher đề xuất phương trình thể hiện mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát, phương trình này còn được gọi là phương trình Fisher, có dạng rút gọn như sau:

in = ir + inf Sau khi kết thúc một thời kỳ trong nền kinh tế, giả sử là 1 năm, nếu lạm phát là 8%, lãi suất danh nghĩa hay lãi suất mà người sở hữu vốn cho vay vốn của họ là 10% thì lãi suất thực hay suất sinh lợi từ dòng vốn mà người sở hữu vốn kiếm được bằng cách cho vay vốn của họ là 2%

Câu hỏi đặt ra lúc này là liệu rằng khi cho vay vốn của mình thì người sở hữu vốn làm sao biết được trước được là lãi suất mà họ cho vay, tức lãi suất danh nghĩa, đảm bảo cho

họ một suất sinh lời dương, nghĩa là lớn hơn tỷ lệ lạm phát trong thời kỳ họ cho vay? Vì trên thực tế, thời điểm họ cho vay và thời điểm họ biết chính xác được câu trả lời cho câu hỏi vừa nêu là hơi thời điểm hoàn toàn khác nhau Vì vậy, khi người sở hữu vốn cho vay đồng vốn của mình, họ sẽ căn cứ vào nhưng thông tin về nền kinh tế trong quá khứ và hiện tại họ có nhằm tiên liệu trước một cách hợp lý tỷ lệ lạm phát trong suốt thời kỳ đó và ấn định một mức lãi suất hợp lý đối với người đi vay Do đó, phương trình Fisher còn có thể được trình bày, vào đầu thời kỳ cho vay, như sau:

in = ir + infeVới infe là tỷ lệ lạm phát mà nền kinh tế kỳ vọng Với giả định của trường phái kinh tế học cổ điển là các chủ thể kinh tế là duy lý, vì thế mà kỳ vọng của họ là kỳ vọng hợp lý (rational expectation) (Abel & Bernanke, 2001; Dixit & Skeath, 2004; Mankiw, 2010; Pindyck & Rubinfield, 2009) Từ phương trình Fisher ta thấy được mối quan hệ, tác động của lạm phát lên lãi suất và, cụ thể hơn, mối quan hệ giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát danh nghĩa được gọi là hiệu ứng Fisher (Mankiw, 2010)

Hiệu ứng Fisher còn được mở rộng, xét trên mối quan hệ giữa các quốc gia với nhau, hình thành khái niệm hiệu ứng Fisher quốc tế Hiệu ứng Fisher quốc tế nói rằng: chệch lệch lãi suất giữa các quốc gia có thể là kết quả của sự chênh lệch lạm phát, trong điều kiện lãi suất thực giữa các quốc gia đang xét là không đổi (Madura, 2010)

Trường hợp 1:

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Trong nền kinh tế nhỏ, mở, khi xảy ra lạm phát, theo lý thuyết của J.M.Keynes, chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ được áp dụng nhằm kiềm chế lạm phát và thực hiện mục tiêu ổn định mức giá chung (Abel & Bernanke, 2001; Châu, 2011; Mankiw, 2010) Một trong những công cụ của chính sách tiền tệ là lãi suất, chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ làm tăng lãi suất nhằm mục đích thu hút nội tệ ngoài lưu thông vào hệ thống ngân hàng, dẫn đến thu hẹp cung nội tệ, làm giảm lạm phát trong nước dựa trên thuyết lượng tiền tệ của Friedman: M.V = P.Q (với M là lượng cung nội tệ, V là vòng quay của nội tệ trong một thời kỳ kinh

tế, P là mức giá chung của nền kinh tế, Q là lượng hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế), trong ngắn hạn thì V và Q là không đổi nên khi giảm M thì P sẽ giảm

Khi lãi suất tăng thì chênh lệch lãi suất trong nước và thế giới sẽ tăng, dòng vốn bên ngoài có xu hướng chảy thêm vào nên kinh tế Tác động của việc này làm tăng giá đồng nội tệ so với đồng ngoại tệ, do trong nước cầu nội tệ không đổi nhưng cung nội tệ giảm,

và cầu ngoại tệ không đổi nhưng cung ngoại tệ tăng

Tóm tắt tác động: Lạm phát  chính sách tiền tệ thắt chặt  lãi suất  cung nội tệ ; cung ngoại tệ trong điều kiện cầu nội tệ và ngoại tệ không đổi  nội tệ lên giá so với ngoại tệ

Trường hợp 2:

Trong nền kinh tế nhỏ, mở, khi nền kinh tế có dấu hiệu suy thoái, tốc độ tăng trưởng giảm, theo lý thuyết của J.M.Keynes, nhằm duy trì và kích thích tăng trưởng kinh tế, chính phủ nên áp dụng chính sách tiền tệ mở rộng (Abel & Bernanke, 2001; Châu, 2011; Mankiw, 2010) Tăng cung nội tệ và giảm lãi suất là bộ công cụ mà chính phủ sử dụng lúc này nhằm kích thích đầu tư dẫn đến tăng trưởng kinh tế

Khi lãi suất giảm, dòng vốn nước ngoài đang lưu chuyển trong nội bộ quốc gia có xu hướng chảy ra khỏi quốc gia, gây tác động làm giảm cung ngoại tệ trong nước trong điều kiện cầu ngoại tệ không đổi; song song đó, cung nội tệ trong nước gia tăng trong điều kiện cầu nội tệ không đổi làm cho đồng nội tệ có xu hướng mất giá so với đồng ngoại tệ Bên cạnh đó nó sẽ trở thành nguyên nhân của hiện tượng lạm phát tăng dựa trên lý thuyết lượng tiền tệ của Friedman V và Q không đổi trong ngắn hạn, M tăng sẽ làm tăng P; ngoài

ra, trong dài hạn, giả định nếu V vẫn không đổi, tỷ lệ tăng trưởng Q thấp hơn tỷ lệ tăng trưởng M thì nền kinh tế cũng rơi vào tình trạng lạm phát

Tóm tắt tác động: Tốc độ tăng trưởng  muốn kích thích tăng trưởng  chính sách tiền tệ mở rộng  lãi suất ; cung nội tệ  dòng vốn ngoại tệ chảy ra; giá trị đồng nội

tệ  cung ngoại tệ ; đồng nội tệ mất giá so với ngoại tệ

Lý thuyết này được Mundell và Fleming (1962, 1963) công bố trong bài viết thảo luận

về việc tạo ra hệ thống tài chính quốc tế ổn định (Obstfeld, Shambaugh, & Taylor, 2005)

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Lý thuyết này nói rằng: trong một nền kinh tế không thể tồn tại đồng thời ba điều: vốn lưu chuyển tự do, chính sách tiền tệ độc và cơ chế tỷ giá cố định

Liên hệ với thực tế Việt Nam, ta dễ nhận thấy rằng Việt Nam đang áp dụng cơ chế tỷ giá cố định, đồng thời khi tham gia vào quá trình toàn cầu hóa cùng với những cam kết khi gia nhập vào các tổ chức thương mại quốc tế thì Việt Nam phải cho phép các luồng vốn lưu chuyển tự do Vì lẽ đó mà chính sách tiền tệ khó độc lập để thực hiện được mục tiêu chính của nó là kiểm soát lạm phát, bình ổn giá (Mankiw, 2010) Trong khoảng thời gian

từ năm 2005 đến nay, CPI của Việt Nam có xu hướng tăng ở mức cao qua các năm, đỉnh điểm là vào năm 2007 với mức khoảng 23,5% (số liệu thống kê ở trang web: economywatch.com) Theo lý thuyết của J.M.Keynes thì Việt Nam cầns ử dụng chính sách tiền tệ thắt chặt nhằm giải quyết vấn đề xảy ra lạm phát cao trong nền kinh tế

Nhưng theo lý thuyết Bộ ba bất khả thi thì Việt Nam không thể thực hiện được việc đó một cách suôn sẻ Khi tăng lãi suất nhằm thu hút lượng nội tệ ngoài lưu thông vào hệ thống ngân hàng nhằm giảm cung nội tệ trong nước thì đồng thời, do lãi suất tăng cao tương đối so với phần còn lại của thế giới, dòng vốn bên ngoài có xu hướng chảy vào Việt Nam dẫn đến tình trạng cung ngoại tệ gia tăng trong nền kinh tế Khi này, đồng thời, giá trị ngoại tệ giảm trong điều kiện cầu ngoại tệ không đổi, giá trị nội tệ tăng trong điều kiện cầu nội tệ không đổi làm cho đồng nội tệ có xu hướng lên giá so với ngoại tệ Nhưng do Việt Nam áp dụng cơ chế tỷ giá cố định nên lúc này Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNNVN) cần dùng nội tệ mua vào ngoại tệ nhằm ổn định tỷ giá Động thái này của NHNNVN làm cho lượng cung nội tệ trong nước tăng trở lại, tác động làm giảm hiệu quả của chính sách tiền tệ thắt chặt nhằm kiểm soát lạm phát hoặc, thậm chí, có thể làm vô hiệu hóa tác động của chính sách tiền tệ thắt chặt để kiểm soát lạm phát

Chưa dừng lại ở đó, lãi suất cao từ việc áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt không nhưng bị hạn chế trong việc ảnh hưởng đến lạm phát mà còn làm cho nền kinh tế có thể rơi vào suy thoái do khu vực sản xuất và đầu tư của nền kinh tế hạn chế vay vốn để sản xuất

và đầu tư do chi phí sử dụng vốn cao hơn tương đối so với lúc trước khi áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt Theo lý thuyết của J.M.Keynes, trường phái kinh tế học trọng cầu, thì khi đầu tư và sản xuất trong nền kinh tế giảm thì làm cho tổng giá trị thu nhập quốc nội (GDP) giảm, dẫn đến tốc độ tăng trưởng giảm, nếu kéo dài sẽ dẫn đến suy thoái kinh tế Nhưng nếu khu vực sản xuất và đầu tư vẫn chấp nhận vay vốn để hoạt động ở mức lãi suất cao thì kết quả sẽ làm cho lạm phát tăng cao hơn và diễn biến theo chiều hướng trầm trọng hơn, vì vốn cũng là một yếu tố đầu vào trong quá trình vận hành và sản xuất của nền kinh

tế, nếu chi phí sử dụng nó cao thì sản phẩm mà nền kinh tế tạo ra sẽ có giá thành cao dẫn đến mức giá chung của nền kinh tế sẽ lại tiếp tục tăng

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Asari và các đồng sự (2011) sử dụng VECM để giải thích mối quan hệ giữa lạm phát, lãi suất đến sự dao động tỷ giá ở Malaysia Kết quả: giữa ba biến trên tồn tại 1 mối quan hệ đồng liên kết; khi kiểm định nhân quả Granger thì Asari và các đồng sự phát hiện mối quan hệ nhân quả một chiều từ lãi suất đến lạm phát và từ lạm phát đến tỷ giá Bài nghiên cứu rút ra kết luận: tăng lãi suất có thể ngăn trở sự dao động trong tỷ giá, trong mối quan

hệ dài hạn thì lãi suất ảnh hưởng đến lạm phát, lạm phát ảnh hưởng đến tỷ giá

Utmi và Inanga (2009) sử dụng mô hình hồi quy OLS để kiểm tra hiệu ứng Fisher và lý thuyết PPP của Indonesia lần lượt với bốn nước có tỷ trọng thương mại lớn nhất với Indonesia, các hiệu ứng Fisher và PPP được kiểm tra thành từng trường hợp riêng Kết quả

mô hình hồi quy và kết luận của bài nghiên cứu: có mối tương quan dương giữa sự thay đổi lãi suất và sự thay đổi tỷ giá trong ba trường hợp và có mối tương quan âm trong một trường hợp, việc sử dụng dữ liệu lãi suất để dự báo tỷ giá trong tương lai có thể không chính xác, có mối tương quan dương giữa lạm phát và lãi suất trong cả bốn trường hợp

Gul và Ekinci (2006) sử dụng mô hình VAR để tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa lạm phát và lãi suất danh nghĩa ở Thổ Nhĩ Kỳ Kết quả mô hình hồi quy và kết luận của bài nghiên cứu: giữa lạm phát và lãi suất danh nghĩa có mối quan hệ nhân quả dài hạn nhưng chỉ một chiều; lãi suất danh nghĩa ảnh hưởng lạm phát, sự dao động của lãi suất danh nghĩa phản ánh lạm phát kỳ vọng theo quan điểm của Fama (1975); có thể sử dụng lãi suất danh nghĩa như một chỉ báo để dự báo lạm phát tương lai

Mahdi và Masood (2011) sử dụng mô hình VECM, sau khi kiểm tra thấy có mối quan

hệ đồng liên kết Johansen giữa lạm phát và lãi suất, nhằm kiểm tra hiệu ứng Fisher ở Iran Kết quả mô hình hồi quy và kết luận của bài nghiên cứu: có mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát và lãi suất, với lãi suất trung bình có trọng số thì mối quan hệ này yếu, với lãi suất cho thuê nhà thì mối quan hệ này mạnh; khi lạm phát tăng thì để thị trường trở lại cân bằng, hệ thống ngân hàng cần tăng lãi suất cùng với lạm phát; nếu có một cú sốc về lãi suất trong nền kinh tế thì lạm phát sẽ thay đổi theo một cách nhanh chóng

Crowder và Hoffman (1996) sử dụng mô hình VECM để kiểm tra phương trình Fisher – mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát ở Mỹ Kết quả mô hình hồi quy

và kết luận bà nghiên cứu: giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát tồn tại mối đồng liên kết, nghĩa là giữa chúng có mối quan hệ dài hạn, dẫn đến kết luận là hiệu ứng Fisher tồn tại cả trong ngắn và dài hạn; không nên dùng lãi suất ngắn hạn để dự báo lạm phát; tác động của những cú sốc lạm phát ảnh hưởng lên lãi suất danh nghĩa là có độ trễ

Rehman và Rehman (2011) sử dụng hồi quy OLS để giải thích mối quan hệ của tỷ giá hối đoái đến các biến số vĩ mô khác ở Pakistan Kết quả mô hình hồi quy và kết luận của bài nghiên cứu: lạm phát là một trong các biến số vĩ mô quan trọng ảnh hưởng đến sự giao

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

động tỷ giá; lạm phát là biến số ảnh hưởng mạnh nhất đến sự dao động của tỷ giá; lạm phát

và tỷ giá có mối quan hệ nghịch chiều – lạm phát tăng làm nội tệ mất giá

Rawlins (2004) sử dụng hồi quy OLS để kiểm chứng mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát cho các Quốc gia ở vùng Caribbean và Trung Mỹ Kết quả mô hình hồi quy và kết luận của bài nghiên cứu: tỷ giá và lạm phát có mối quan hệ nghịch chiều, rút ra kết luận là các Quốc gia đang phát triển nên duy trì lạm phát ở mức thấp và ổn định vì điều này sẽ giúp tăng giá nội tệ theo thời gian

Rehman và Rehman (2011) sử dụng hồi quy OLS để giải thích mối quan hệ của tỷ giá hối đoái đến các biến số vĩ mô khác ở Pakistan Kết quả mô hình hồi quy và kết quả của bài nghiên cứu: lãi suất là một trong các biến số vĩ mô có ảnh hưởng mạnh đến tỷ giá; mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá là thuận chiều: lãi suất tăng làm nội tệ lên giá

Dash (2003) sử dụng mô hình VECM để tìm mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá ở Ấn

Độ Kết quả mô hình hồi quy và kết quả của bài nghiên cứu: giữa lãi suất và tỷ giá có mối quan hệ dài hạn, tương quan dương, và đó là mối quan hệ nhân quả hai chiều, hay nói cách khác lãi suất thay đổi ảnh hưởng đến sự thay đổi tỷ giá và ngược lại

 Ba chỉ số vĩ mô: Lạm phát – Lãi suất – Tỷ giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010

có mối quan hệ với nhau

 Hiệu ứng Fisher tồn tại trong trường hợp Việt Nam giai đoạn 1986-2010

 Hiệu ứng PPP tồn tại trong trường hợp Việt Nam giai đoạn 1986-2010

 Giữa ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá có tồn tại các mối quan hệ đồng liên kết

Vì trong bài luận, các lý thuyết liên quan đều đề cập đến mối quan hệ của lãi suất danh nghĩa – điển hình là hiệu ứng Fisher (được trình bày ở phần (c) mục II.2) mà bài luận này muốn kiểm chứng ở trường hợp Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010, nên trong bài này sẽ

sử dụng lãi suất danh nghĩa để hồi quy mô hình

Nhằm kiểm chứng lý thuyết PPP ở trường hợp Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 nên trong bài luận này tỷ giá danh nghĩa (USD/VND) sẽ được sử dụng để hồi quy mô hình

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Cả hiệu ứng Fisher và lý thuyết PPP đều đề cập đến ảnh hưởng của lạm phát danh nghĩa đến lãi suất hoặc tỷ giá nên biến lạm phát được chọn dùng để hồi quy mô hình trong bài luận này là lạm phát danh nghĩa (%/quý)

Dữ liệu lấy theo quý, giai đoạn 1986-2010 Nguồn dữ liệu được thu thập và tổng hợp lại

từ cơ sở dữ liệu trực tuyến của ADB, WB, Tổng cục thống kê Việt Nam và trang web economywatch.com

Với dữ liệu liên quan đến chuỗi thời gian như trong bài luận này, điều quan trọng đầu tiên là phải kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu ứng với mỗi biến Sau đó hồi quy mô hình VAR, xác định đỗ trễ tối ưu nhằm dùng độ trễ đó để kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen Nếu các biến trong bài thể hiện sự tồn tại của đồng liên kết sau kiểm định đồng liên kết thì mô hình VEC được áp dụng để hồi quy các biến

Khi tiến hành chạy các mô hình hồi quy với bộ dữ liệu chuỗi thời gian thì một lưu ý quan trọng cần phải quan tâm đó là tính dừng của dữ liệu Lý do mà điều này trở nên quan trọng là do: nếu dữ liệu ta xem xét là chuỗi không dừng thì ta chỉ có thể nghiên cứu được

sự thay đổi của nó trong một khoảng thời gian nhất định; một lý do nữa là khi hồi quy với

dữ liệu là chuỗi không dừng thì sẽ dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo – nghĩa là mô hình sau khi hồi quy sẽ cho kết quả R2 rất cao (thường là trên 0.9) và các hệ số hồi quy hoàn toàn có ý nghĩa thống kê khi kiểm định bằng thống kê t và F, nhưng chúng mang ý nghĩa rất ít về mặt thực tế hoặc không có ý nghĩa thực tế do các mô hình hồi quy cổ điển được xác định dựa trên giả định dữ liệu là chuỗi dừng (Gujarati, 2011; Phùng, 2011)

Một nghiên cứu được thực hiện dựa trên phân tích dữ liệu chuỗi thời gian cần phải kiểm định tính dừng của dữ liệu – nghĩa là chuỗi dữ liệu phải có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian và hiệp phương sai giữa hai điểm thời gian bất kỳ trong chuỗi chỉ phụ thuộc vào khoảng cách hay độ trễ giữa hai điểm thời gian chứ không phụ thộc vào thời gian thực sự của chúng (Gujarati, 2011; Phùng, 2011) – trước khi tiến hành hồi quy Do

đó, trong luận văn tốt nghiệp này, tôi sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của từng dữ liệu tôi đang xem xét Trên thực tế thường có hai cách để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu như giản đồ tự tương quan và kiểm định nghiệm đơn vị bằng kiểm định Dicky-Fuller (DF) hoặc bằng kiểm định Phillips-Perron (PP)

Để đơn giản và vẫn đảm bảo độ tin cậy cao về mặt học thuật, trong bài luận này tôi áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị bằng kiểm định PP Về mặt học thuật thì giản đồ tự tương quan không mang giá trị tin cậy cao, nhưng kiểm định nghiệm đơn vị thì ngược lại Bài luận này sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị bằng kiểm định PP thay vì DF nhằm tận dụng những lợi ích của PP so với DF: thứ nhất, kiểm định PP khắc phục được vấn đề gây ra khi

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

hạng nhiễu ở phương trình (1) bên dưới có hiện tượng tương quan chuỗi và phương sai thay đổi; thứ hai, không cần phải xác định độ trễ của biến trong hồi quy (Hudson, 2005) Dạng mô hình thường được sử dụng để kiểm định nghiệm đơn vị đối với các biến vĩ mô như trong bài luận này (Phùng, 2011):

Yt = α + βYt+1 + ut (1)

 ∆Yt = α + (1-β)Yt+1 + ut ∆Yt = α + ρYt+1 + ut (2) Với Yj là giá trị của biến Y tại thời điểm j; ut là phần dư hay hạng nhiễu hay sai số của phương trình (1), có trung bình bằng 0 và phương sai không đổi σ2 Nếu β=0 ở phương trình (1) hoặc ρ=1 ở phương trình (2) thì chuỗi Y được xem là có nghiệm đơn vị, nghĩa là chuỗi không dừng (Gujarati, 2011; Nguyễn, Phùng, & Nguyễn, 2009; Phùng, 2011) Với kiểm định DF ta chỉ có thể kiểm định được giả thiết H0: ρ=1, do kiểm định DF chỉ ước lượng phương trình (2), nhưng kiểm định PP ước lượng cả phương trình (1) và (2) nên kiểm định đồng thời cả hai giả thiết H0: β=0 ở phương trình (1) và H0: ρ=1 ở phương trình (2) (Hudson, 2005)

Nếu chuỗi dữ liệu không có nghiệm đơn vị và là chuỗi dừng thì được ký hiệu là I(0), nếu chuỗi có một nghiệm đơn vị và dừng khi lấy sai phân bậc 1 thì được ký hiệu là I(1), tương tự đối với các chuỗi I(2), I(3), v.v

Nếu ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá dừng ở các bậc khác nhau thì lúc này sẽ áp dụng

mô hình vec-tơ hiệu chỉnh sai số (VECM) để hồi quy (Gujarati, 2011; Phùng, 2011; Uctum, 2009), với giả thiết ban đầu đặt ra trong bài là ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá

có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết, vì VECM thì không cần quan tâm nhiều đến tính dừng hay không dừng của chuỗi dữ liệu (Uctum, 2009) Tôi kỳ vọng rằng với trường hợp nghiên cứu trong bài luận này sẽ xảy ra trường hợp này

Như đã đề cập ở trên về vấn đề hồi quy giả mạo xảy ra khi hồi quy hai biến chuỗi thời gian với nhau mà cả hai đồng thời đều chưa mang tính dừng, nhưng trong một số trường hợp sai số của mô hình này lại có tính dừng, điều này có nghĩa là kết hợp tuyến tính của hai biến trên loại bỏ đi xu thế của mỗi biến làm cho hồi quy trên không còn là hồi quy giả mạo nữa Nếu hai biến bất kỳ mang tính chất vừa nêu thì hai biến đó được gọi là đồng liên kết (Gujarati, 2011; Phùng, 2011) Trong một mô hình hồi quy thì số lượng đồng liên kết tối đa giữa các biến là (n-1) với n số biến trong mô hình (Gujarati, 2011; Phùng, 2011) Nếu các biến trong mô hình hồi quy có đồng liên kết thì giữa các biến này có tồn tại mối quan hệ hoặc cân bằng trong dài hạn Khi mối quan hệ này có tồn tại thì hàm ý về mặt chính sách mà mô hình mang lại cao Vì thế, trong bài luận này, với việc hồi quy chuỗi

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

thời gian ba biến tỷ giá, lãi suất và lạm phát, tiến hành kiểm định tính đồng liên kết giữa các biến là điều cần thiết

Để kiểm định có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình hay không thường có hai cách phổ biến Với mô hình chỉ có hai biến thì ta có thể sử dụng kiểm định Engle-Granger (EG) để kiểm định điều này Nhưng trong bài luận này có nhiều hơn hai biến nên kiểm định đồng liên kết Johansen là tốt nhất, phương pháp này có thể áp dụng cho việc kiểm định đồng liên kết giữa nhiều biến (lớn hơn hai biến) trong mô hình (Gujarati, 2011; Phùng, 2011)

Trong bài luận này, kiểm định đồng liên kết nhằm xác định số đồng liên kết tồn tại giữa

ba biến được xem xét trong bài, vì với ba biến sẽ có tối đa hai đồng liên kết trong mô hình Ngoài ra, kiểm định đồng liến kết nhằm kiểm chứng giả thiết về sự tồn tại của đồng liên kết giữa ba biến trong bài

Trong hồi quy chuỗi thời gian thì có một vấn đề nảy sinh là có nhiều trường hợp, một vài hoặc tất cả các biến trong mô hình vừa là biến phụ thuộc vừa là biến giải thích Mô hình hồi quy những biến này sẽ gồm nhiều phương trình đồng thời, và dẫn đến tình trạng khó xác định một cách rõ ràng các biến thuộc dạng này là biến nội sinh hay biến ngoại sinh Sims (1980) đã đề xuất một mô hình, gọi là mô hình vec-tơ tự hồi quy (VARM) mà

có thể loại bỏ đi vấn đề này, xem xét các biến trong mô hình đều là biến nội sinh (Phùng, 2011)

VARM có một số đặc điểm như sau (Gujarati, 2011):

Mặc dù các biến trong mô hình có độ trễ tối ưu riêng nhưng trong VARM, khi hồi quy,

độ trễ của các biến trong mô hình phải như nhau

VARM được ký hiệu là VAR(p) với p là độ trễ của các biến trong mô hình

Các biến trong mô hình phải được hồi quy trong trạng thái dừng

Mặc dù loại bỏ được vấn đề phải xác định rõ biến nội sinh và biến ngoại sinh trong việc xác định mô hình nhưng VARM cũng bị chỉ trích bởi một số điểm sau (Phùng, 2011): Không dựa trên bất kỳ nền tảng lý thuyết kinh tế nào, vì không có ràng buộc nào với các tham số được ước lượng và mô hình như hàm ý rằng mọi biến đều tác động đến nhau Thiếu bậc tự do, do đó khi sử dụng mô hình này mà cỡ mẫu không đủ lớn sẽ dẫn đến trục trặc trong việc ước lượng một lượng lớn các tham số của mô hình (với mô hình VAR(1) ba biến thì số lượng tham số là 12, nhưng mô hình VAR(2) ba biến thì số lượng tham số lên đến 21 và tăng lên rất nhiều khi độ trễ được lựa chọn là lớn) vì khi ước lượng các tham số thì mô hình sẽ sử dụng nhiều bậc tự do

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Các hệ số hồi quy sau khi được ước lượng sẽ khó được diễn giải do hoàn toàn thiếu các

lý thuyết nền tảng

Bên cạnh những hạn chế trên của VARM, bài luận này chọn VECM có nguồn gốc từ VARM để hồi quy ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá một phần khó xác định được biến nào là nội sinh hay ngoại sinh trong mô hình, mặt khác là nhằm tận dụng những ưu điểm của VARM (Phùng, 2011):

Mô hình hồi quy dễ ước lượng, mỗi phương trình trong mô hình cũng có thể được ước lượng riêng rẽ bằng phương pháp OLS

Trong hầu hết các trường hợp, các dự báo bằng VARM tốt hơn so với các dự báo được thực hiện bởi các mô hình gồm nhiều phương trình đồng thời phức tạp khác

VARM tổng quát sẽ có dạng:

Yt = C + ∑ + et

Với Y là ma trận (n x 1), C là ma trận hệ số chặn (n x 1), β là ma trận hệ số ước lượng (n x n) của biến Y, et là ma trận (n x 1) có ma trận trung bình bằng 0 và ma trận phương sai σ2, n là số biến nội sinh trong mô hình, j là độ trễ và p là độ trễ tối đa của các biến trong ma trận Y

Trong nài này, VARM áp dụng cho ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá sẽ có dạng tổng quát như sau :

)

Với ex là tỷ giá, i là lãi suất, inf là lạm phát

Như đã nêu ở trên, trong VARM thì các biến được hồi quy với cùng một độ trễ như nhau, vậy độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình nên được đưa vào trong hồi quy là bao nhiêu? Việc lựa chọn độ trễ tối ưu sẽ được lựa chọn dựa trên 5 tiêu chí (Hossain, 2011) như đã đề cập ở phần (b) mục III.2 Độ trễ này sẽ được áp dụng cho cả kiểm định đồng liên kết và VECM (nếu có tồn tại đồng liên kết)

Như đã đề cập đến ở cuối phần (a) mục III.3, ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá dừng ở những bậc khác nhau và có tồn tại đồng liên kết giữa chúng thì VARM sẽ được chuyển thành VECM VECM được công bố bởi Granger (1983) (Engle & Granger, 1987)

VECM cũng có những đặc điểm như VARM Trong VECM thì các hệ số β được dùng

để chỉ ra mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến, mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến sẽ

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

được thể hiện thông qua hệ số hiệu chỉnh sai số (EC) trong các phương trình của mô hình (Gujarati, 2011; Hossain, 2011)

VECM tổng quát có dạng:

∆Yt = C + πYt-1 + ∑ + ut

Với ∆Yt là ma trận sai phân (n x 1) của ma trận (n x1) Yt trừ đi ma trận (n x 1) Yt-1, tương tự đối với ∆Yt-j+1, Yt-1 là ma trận (n x 1) của biến Y, C là ma trận hệ số chặn (n x 1), π là ma trận (n x n), α là ma trận (n x n), u là ma trận (n x 1), n là số biến nội sinh của

mô hình

Ma trận π được tách thành hai ma trận (n x r) và (r x n) như sau:

π = γ

Với γ và λ đều là ma trận (n x r), là ma trận chuyển vị của λ và r là hạng của ma trận

π, đồng thời r cũng thể hiện số đồng liên kết trong mô hình, nếu r=2 thì số đồng liên kết trong mô hình là 2 Đó là lý do vì sao mà với n biến trong mô hình chỉ có thể có tối đa (n-1) liên kết đồng liên kết, vì vậy với vấn đề nghiên cứu trong bài luận này thì số đồng liên kết tối đa có thể có là 2 γ thể hiện tốc độ hiệu chỉnh về điểm cân bằng giữa các biến (Gujarati, 2011; Phùng, 2011; Watson, 1994)

Mối quan hệ nhân quả Granger trong VECM

Giả sử với ba biến ex, i và inf được nhắc đến ở phần (c) mục III.3, giữa ba biến này có tồn tại hai mối đồng liên kết và VECM sẽ gồm hai phương trình EC có dạng như sau:

Sau khi thực hiện hồi quy, tôi tiến hành kiểm định phần dư của mỗi phương trình trong

mô hình nhằm đảm bảo mô hình ta hồi quy mang tính thích hợp và chính xác bằng các

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

kiểm định sau: kiểm định phân phối chuẩn của phần phần dư bằng kiểm định Jacque-Berra (JB) qua giá trị thống kê JB với giả thiết H0:“Phần dư không phân phối chuẩn”; kiểm định phương sai thay đổi trong phần dư bằng kiểm định ARCH qua giá trị thống kê Chi bình phương với giả thiết H0:“Phần dư không có hiện tượng phương sai thay đổi”; kiểm định tương quan chuỗi trong phần dư bằng kiểm định Breusch-Godfrey (BG) qua giá trị thống

kê Chi bình phương với giả thiết H0:“Phần dư không có hiện tượng tương quan chuỗi”

Để tiện tiện cho việc phân tích và theo dõi trong mục này, tôi xin ký hiệu: ex là biến tỷ giá, i

là biến lãi suất và inf là biến lạm phát được xem xét trong bài luận này Ngoài ra, các mô hình, các kiểm định trong bài này đều áp dụng mức ý nghĩa thống kê 5%

Sau khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá bằng phương pháp Phillips-Perron, kết luận được rút ra là cả ba biến đều không phải là chuỗi dừng và cùng dừng ở sai phân bậc 1

Bảng 1 – Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị các biến tại I(0) và I(1)

Như kết quả thu được ở bảng 1, tại I(0) – nghĩa là chuỗi dừng từ ban đầu, cả ba biến ex, i

và inf có giá trị p-value lần lượt là 41,73%; 30,47% và 50,88% đều lớn hơn so với mức ý nghĩa thống kê 5% Do đó, ta chấp nhận giả thiết H0 là “Chuỗi có nghiệm đơn vị” – nghĩa là chuỗi không dừng, ta kết luận cả ba biến ex, i và inf đều là chuỗi không dừng khi kiểm định bằng phương pháp Phillips-Perron với mức ý nghĩa 5%

Khi kiểm định ba biến ex, i và inf ở I(1) (sai phân bậc 1) thì kết quả giá trị p-value của ba biến lần lượt là 4,75%; 0,01% và 0%, cả ba giá trị p-value này đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Vì vậy, ta bác bỏ được giả thiết H0, ta kết luận cả ba biến ex, i và inf đều là chuỗi dừng tại sai phân bậc 1 khi kiểm định bằng phương pháp Phillips-Perron với mức ý nghĩa 5%

Từ kết quả trên, nếu giữa ba biến ex, i và inf không tồn tại đồng liên kết thì VARM sẽ được áp dụng cho sai phân bậc 1 của ba biến này nhằm đảm bảo độ chính xác cho việc hồi quy và ước lượng tham số bằng VARM

Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho các biến trong mô hình chuỗi thời gian là rất quan trọng

vì việc này ảnh hưởng đến tính tương thích (compability) và chính xác của mô hình được hồi quy (Phùng, 2011) Nhưng trong VARM (hoặc VECM khi có tồn tại đồng liên kết gữa

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

các biến trong mô hình) thì độ trễ của các biến phải như nhau và xác định theo độ trễ tối ưu lớn nhất mà các biến trong mô hình có thể có, và đó là độ trễ của cả mô hình (Gujarati, 2011; Phùng, 2011)

Khi thực hiện việc tính toán giá trị của các chỉ số LR, FPE, AIC, SC và HQ bằng Eviews, tôi dùng 20 độ trễ nhằm xác định độ trễ tối ưu hợp lý nhất trong bài luận và, đồng thời, tránh xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi trong phần dư của các phương trình trong mô hình do bao gồm ít độ trễ (Hossain, 2011; Watson, 1994) Từ kết quả thu được (bảng 3, phụ lục 2), các tiêu chí LR, FPE, SC và HQ ủng hộ chọn 17 độ trễ cho mô hình; tiêu chí AIC ủng hộ chọn 20 độ trễ cho mô hình Do đó, trong bài luận này, với mô hình VAR hoặc VEC tôi sử dụng 17 độ trễ để hồi quy mô hình vì trong 5 tiêu chí được sử dụng để lựa chọn độ trễ tới ưu trong bài luận này, có 4 tiêu chí ủng hộ việc chọn 17 độ trễ

Với ba biến ex, i và inf được xem xét trong bài, VARM hay VECM nên được sử dụng để hồi quy? Để xác định câu trả lời ta cần thực hiện kiểm định đồng liên kết Johansen để kiểm tra giữa ba biến ex, i và inf trong bài có tồn tại mối đồng liên kết không

Bảng 2 – Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen

Từ kết quả kiểm định được trình bày ở bảng 2, cả với giá trị thống kê Trace và Eigen sử dụng trong phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen, kết quả thu được đều kết luận giữa ba biến ex, i và inf có tồn tại đồng liên kết và có đến 2 mối đồng liên kết (số đồng liên kết tối đa có được) Do khi kiểm định giả thiết H0 lần lượt là “Không tồn tại đồng liên kết” và “Có 1 đồng liên kết” giữa ex, i và inf thì giá trị p-value của cả hai giá trị thống

Max-kê được sử dụng (giá trị thống Max-kê Trace và giá trị thống Max-kê Max-Eigen) đều là 0%, ta bác bỏ lần lượt hai giả thiết H0 vừa nêu; với giả thiết H0 “Có 2 đồng liên kết” giữa ba biến ex, i và inf, giá trị p-value thu được là 7,86% lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 5% nên giả thiết H0 này được chấp nhận Vậy, VECM được chọn sử dụng để hồi quy ba biến ex, i và inf

Do khi hồi quy bằng VECM với phần mềm Eviews, thứ tự các biến khi nhập vào ảnh hưởng phần nào đến kết quả lựa chọn phương trình EC trong VECM, làm hạn chế kết quả thu được từ VECM Do đó, tôi chạy VECM bằng Eviews hai lần với thứ tự các biến khi nhập vào đực thay đổi Lần 1, tôi nhập lần lượt biến ex, i và inf, vì với các lý thuyết đã được trình bày ở mục II.2 trong bài luận này, ex chịu ảnh hưởng bởi hai biến i và inf mạnh hơn là

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

với mô hình VEC còn lại Lần 2, tôi nhập lần lượt biến inf, i và ex, vì theo lý thuyết đã đề cập đến ở phần (d) mục II.2 thì lạm phát sẽ bị ảnh hưởng bởi lãi suất nếu Ngân hàng Trung ương kiểm soát được lãi suất – liên hệ với trường hợpViệt Nam, lãi suất do NHNNVN ấn định, còn theo lý thuyết đã đề cập đến ở phần (e) mục II.2 thì tỷ giá cố định sẽ gây ảnh hưởng, hạn chế hiệu quả của chính sách tiền tệ thu hẹp nhằm kiềm chế lạm phát – liên hệt với trường hợp Việt Nam, do ba điều không thể tồn tại đồng thời trong kinh tế được hai nhà kinh tế học Mundell và Fleming (1962, 1963) đề xuất, Việt Nam mặc nhiên chọn trước hai điều đó là “Vốn lưu chuyển tự do” và “Tỷ giá cố định” nên chính sách tiền tệ ở Việt Nam phải phục vụ một phần cho việc ổn định tỷ giá, khó thực hiện được mục tiêu kiểm soát lạm phát, dẫn đến tác động của tỷ giá đến lạm phát

Như vừa trình bày ở mục IV.3, giữa ba biến ex, i và inf tồn tại hai mối đồng liên kết Nên trong ma trận kết quả hồi quy mỗi mô hình VECM, hai phương trình EC được chọn hồi quy

là hai phương trình có biến phụ thuộc lần lượt theo thứ tự nhập biến

Kết quả hồi quy:

∆ext = 106,9407 + 16,13473 EC2 + 0,90172 ∆ext-1 + 43,29233 ∆it-8 – 32,53584 ∆it-9 +

15,71284 ∆inft-9 + 18,04226 ∆inft-12

∆it = – 0,953481 – 0,199481 EC2 – 0,003908 ∆ext-12 + 0,757360 ∆it-1 – 0,684401 ∆it-4 – 0,203386 ∆it-8 – 0,176588 ∆it-12 – 0,122614 ∆it-16 – 0,145685 ∆inft-4 – 0,242727 ∆inft-8Với ∆ex, ∆i, ∆inf lần lượt là sai phân bậc 1 của ba biến ex, i và inf; EC1 = ext-1 + 4070,20598 inft-1 – 72549,69309; EC2 = it-1 + 0,07112 inft-1 – 21,34700

Trước khi phân tích dựa trên hai phương trình EC của mô hình VECM1 ở trên, ta kiểm định phần dư của hai phương trình EC để xem chúng có đảm bảo tính thích hợp và chính xác không

Kiểm định

Giá trị Thống kê

Thống kê

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

(JB)

Phương sai thay đổi (ARCH-test) 0,046834 0,8287 - -

Bảng 3 – Kết quả các kiểm định phần dư của phương trình ECE 1

Kiểm định

Giá trị Thống kê

Chi bình phương

p-value

Thống kê Jarque-Bera (JB)

p-value

Phương sai thay đổi (ARCH-test) 2,766724 0,0962 - -

Bảng 4 – Kết quả các kiểm định phần dư của phương trình ECE 2

Ở bảng 3, kết quả giá trị p-value ở kiểm định JB là 0% nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê 5%, nên giả thiết H0 ở kiểm định này bị bác bỏ, nghĩa là phần dư của phương trình EC#1

có dạng phân phối chuẩn Kết quả giá trị p-value ở kiểm định ARCH và BG lần lượt là 82,87% và 37,07% đều lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 ở

cả hai kiểm định này, nghĩa là trong phần dư của phương trình ECE1 không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan

Ở bảng 3, kết quả giá trị p-value ở kiểm định JB là 0,0005% nhỏ hơn mức ý nghĩa thống

kê 5%, nên giả thiết H0 ở kiểm định này bị bác bỏ, nghĩa là phần dư của phương trình EC2

có dạng phân phối chuẩn Kết quả giá trị p-value ở kiểm định ARCH và BG lần lượt là 9,62% và 46,11% đều lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 ở

cả hai kiểm định này, nghĩa là trong phần dư của phương trình ECE2 không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan

Để kiểm định nhân quả trong mô hình VECM1 vừa hồi quy được, ta thực hiện kiểm định Wald lần lượt tất cả các hệ số (j=1, 2, 3, …, 17) của biến i trong phương trình ECE1, với giả thiết H0: = = = … = = 0; tất cả các hệ số (j=1, 2,

3, …, 17) của biến inf trong phương trình ECE1, với giả thiết H0: = = = …

= = 0; tất cả các hệ số (j=1, 2, 3, …, 17) của biến ex trong phương trình ECE2, với giả thiết H0: = = = … = = 0; và tất cả các hệ số (j=1, 2, 3, …, 17) của biến inf trong phương trình ECE2, với giả thiết H0: = = = … =

= 0 Đồng thời xem xét ý nghĩa thống kê của EC1 và EC2 ở mỗi phương trình ECE1

và ECE2 với mức ý nghĩa 5% để rút ra kết luận cuối cùng