Ảnh hưởng tích lũy dự trữ ngoại hối đến lạm phát và hoạt động can thiệp trung hòa của ngân hàng nhà nước Việt Nam - 14


Bảng 4.6 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo PP mô hình 1



Biến

Trị thống kê t

Bậc I(0)

Bậc I(1)

Không có hệ số chặn

Có hệ số chặn

Có hệ số

chặn và xu thế

Không có hệ số chặn

Có hệ số chặn

Có hệ số

chặn và xu thế

CPIt

4.04

-0.59

-1.33

-2.22(**)

-3.43(**)

-

NFA*

t

-4.17(***)

-7.63(***)

-7.63(***)

-

-

-

NDA* t

-3.78(***)

-4.39(***)

-4.76(***)

-

-

-

MMt

3.12

-0.91

-3.26(*)

-8.67(***)

-12.32(***)

-

Yt

-3.65(***)

-3.59(***)

-3.56(**)

-

-

-

Vt

-3.61(***)

-6.95(***)

-9.00(***)

-

-

-

DLt

-7.08(***)

-0.60

-3.16

-6.12(***)

-13.13(***)

-


Giá trị tới hạn

Mức ý nghĩa

1%

5%

10%

Không có hệ số chặn

-2.60

-1.94

-1.61

Có hệ số chặn

-3.56

-2.91

-2.59

Có hệ số chặn và xu

hướng

-4.14

-3.49

-3.17

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 184 trang: Ảnh hưởng tích lũy dự trữ ngoại hối đến lạm phát và hoạt động can thiệp trung hòa của ngân hàng nhà nước Việt Nam

Ảnh hưởng tích lũy dự trữ ngoại hối đến lạm phát và hoạt động can thiệp trung hòa của ngân hàng nhà nước Việt Nam - 14

Ghi chú: (***): Mức ý nghĩa 1% ; (**): Mức ý nghĩa 5% ; (*): Mức ý nghĩa 10%

Nguồn : Tính toán của tác giả


Bảng 4.7 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo DFGLS mô hình 1



Biến

Trị thống kê t

Bậc I(0)

Bậc I(1)

Có hệ số chặn

Có hệ số

chặn và xu thế

Có hệ số chặn

Có hệ số chặn và xu thế

CPIt

0.20

-1.91

-4.13(***)

-

NFA*

t

-1.53

-4.30(***)

-

-

NDA* t

-1.80(**)

-2.33

-

-

MMt

-0.25

-3.36(**)

-8.13(***)

-

Yt

-2.62(***)

-2.78(***)

-

-

Vt

-2.80(***)

-2.92

-

-

DLt

-2.80(***)

-3.77(***)

-

-


Giá trị tới hạn

Mức ý nghĩa

1%

5%

10%

Có hệ số chặn

-2.61

-1.94

-1.61

Có hệ số chặn

và xu hướng

-3.76

-3.18

-2.88

Ghi chú : Ghi chú: (***): Mức ý nghĩa 1% ; (**): Mức ý nghĩa 5% ; (*): Mức ý nghĩa 10%

Nguồn : Tính toán của tác giả

Kết quả cho thấy theo 3 phương pháp kiểm định, các biến NFA, NDA, Y và V đều có trường hợp dừng ở Bậc I(0) với các mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10%. Các biến CPI, MM dừng ở bậc I(1); riêng biến DL dừng ở bậc I(1) với kiểm định ADF và PP, dừng ở bậc I(0) với kiểm định DFGLS. Như vậy, dữ liệu nghiên cứu thỏa điều kiện để sử dụng mô hình ARDL Bounds Test.


4.3.1.2. Kết quả kiểm định đồng liên kết

Chạy mô hình ARDL bằng phần mềm Eviews 9, kết quả cho thấy độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình theo tiêu chuẩn Schwarz Criterion (SC) là ARDL(2, 1, 2, 3, 4, 1, 2). Kết quả thể hiện ở Bảng 4.8

Bảng 4.8: Kết quả chạy mô hình ARDL




Biến


Hệ số

Sai số chuẩn

Trị thống kê t


Giá trị P

CPI(-1)

1.147319

0.119327

9.614899

0.0000

CPI(-2)

-0.426621

0.110957

-3.844911

0.0006

NFA_AD

0.057566

0.020834

2.763019

0.0100

NFA_AD(-1)

0.048671

0.014965

3.252378

0.0030

NDA_AD

0.009273

0.026252

0.353232

0.7266

NDA_AD(-1)

0.070386

0.026058

2.701095

0.0116

NDA_AD(-2)

0.072564

0.022991

3.156203

0.0038

MM

0.014018

0.008315

1.685932

0.1029

MM(-1)

-0.002757

0.008214

-0.335599

0.7397

MM(-2)

0.019933

0.008018

2.486146

0.0191

MM(-3)

0.026536

0.007911

3.354158

0.0023

Y

-0.005037

0.002369

-2.126353

0.0424

Y(-1)

0.000372

0.002751

0.135292

0.8933

Y(-2)

-0.003849

0.003954

-0.973222

0.3388

Y(-3)

-0.008277

0.004467

-1.852788

0.0745

Y(-4)

0.022719

0.003513

6.466909

0.0000

V

0.057480

0.023917

2.403295

0.0231

V(-1)

0.055027

0.016340

3.367545

0.0022

DL

0.048147

0.024757

1.944779

0.0619

DL(-1)

0.012408

0.036795

0.337234

0.7385


DL(-2)

-0.167291

0.030499

-5.485137

0.0000

C

0.075434

0.079128

0.953317

0.3486

R-squared

0.999599

Mean dependent var

1.098350

Adjusted R-squared

0.999299

S.D. dependent var

0.331127

S.E. of regression

0.008767

Akaike info criterion

-6.335549

Sum squared resid

0.002152

Schwarz criterion

-5.494259

Log likelihood

180.3887

Hannan-Quinn criter.

-6.015181

F-statistic

3327.582

Durbin-Watson stat

1.697823

Prob(F-statistic)

0.000000




Nguồn : Tính toán của tác giả

Hệ số R bình phương của mô hình rất cao ( R2 = 0.999599) chứng tỏ mô hình có đa cộng tuyến. Hơn nữa, khi xem xét lại ma trận hệ số tương quan giữa các biến, có hiện tượng tương quan cao giữa hai biến MM và DL. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến được thể hiện ở bảng 4.9:


Bảng 4.9. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến


Hệ số tương quan

Giá trị P

NDA_AD

NFA_AD

V

Y

DL

MM

NDA_AD

1.000000







-----






NFA_AD

-0.170348

1.000000






0.2181

-----





V

-0.275140

-0.696227

1.000000





0.0441

0.0000

-----




Y

-0.277079

-0.115108

0.044692

1.000000




0.0425

0.4072

0.7483

-----



DL

-0.138412

0.001826

0.408424

-0.057000

1.000000



0.3182

0.9895

0.0022

0.6822

-----


MM

0.335837

-0.160872

-0.398668

-0.006362

-0.922135

1.000000


0.0130

0.2452

0.0028

0.9636

0.0000

-----


Nguồn : Tính toán của tác giả


Theo bảng 4.9, hệ số tương quan giữa biến MM và DL là -0.92 (giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8) vì vậy, có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến này trong mô hình.

Theo quy tắc kinh nghiệm của Lawrence (1962), kinh nghiệm này cho là vấn đề đa cộng tuyến là một vấn đề phức tạp chỉ khi R2 có được từ một hàm hồi quy phụ trợ có giá trị lớn hơn R2 hàm hồi quy chính. Hay nói một cách khác, hiện tượng đa cộng tuyến được bỏ qua nếu như hệ số R2 mô hình hồi quy chính lớn hơn tất cả hệ số R2 mô hình hồi quy phụ. Vì vậy, tác giả tiếp tục tiến hành hồi quy phụ các biến độc lập trong mô hình để xét xem vấn đề đa cộng tuyến có được bỏ qua hay không.


Mô hình ARDL(2, 1, 2, 3, 4, 1, 2) theo các biến được thể hiện lại như sau :

CPI = C + CPI(-1) + CPI(-2) + NFA_AD + NFA_AD(-1) + NDA_AD + NDA_AD(-1)

+ NDA_AD(-2) + MM + MM(-1) + MM(-2) + MM(-3) + Y + Y(-1) + Y(-2)+ Y(-3) +

Y(-4) + V + V(-1) + Dl + Dl(-1) + Dl(-2) + ut (4.1)


Tiến hành hồi quy phụ bằng cách lần lượt hồi quy mỗi biến độc lập trong phương trình (4.1) theo các biến độc lập còn lại, tác giả thu được kết hệ số R2 của các hàm hồi quy phụ như sau :

Bảng 4.10. Hệ số R bình phương các mô hình hồi quy phụ


Biến

Hệ số R2 mô hình

hồi quy phụ


Biến

Hệ số R2 mô hình

hồi quy phụ

CPI(-1)

0.999009

Y

0.762435

CPI(-2)

0.998861

Y(-1)

0.817025

NFA_AD

0.969836

Y(-2)

0.909938

NFA_AD(-1)

0.942460

Y(-3)

0.916159

NDA_AD

0.885770

Y(-4)

0.853905

NDA_AD(-1)

0.883607

V

0.968959

NDA_AD(-2)

0.840942

V(-1)

0.943022

MM

0.977234

DL

0.986880

MM(-1)

0.977193

DL(-1)

0.994157

MM(-2)

0.976357

DL(-2)

0.991556

MM(-3)

0.976362



Nguồn : Tính toán của tác giả

Theo bảng 4.10, các hệ số R2 mô hình hồi quy phụ đều nhỏ hơn hệ số R2 mô hình hồi quy chính. Như vậy, hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được bỏ qua. Tác giả tiếp tục thực hiện các kiểm định tiếp theo.


Tiến hành kiểm định Bounds Test tác giả thu được kết quả như sau:

Bảng 4.11. Kết quả kiểm định Bounds Test


Số

bậc

Giá trị thống kê

F

Giá trị giới hạn của các đường bao

K 6

F Statistic 10.51

1%

2.5%

5%

10%

I(0)

I(1)

I(0)

I(1)

I(0)

I(1)

I(0)

I(1)

2.88

3.99

2.55

3.61

2.27

3.28

1.99

2.94

Nguồn : Tính toán của tác giả

Như vậy, kết quả giá thống kê F lớn hơn giá trị giới hạn của các đường bao ở các mức ý nghĩa từ 1% đến 10%. Điều này chứng tỏ có mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến trong mô hình.

Để xác định độ tin cậy của mô hình, tác giả tiếp tục các kiểm định chuẩn đoán bao gồm : Kiểm định phương sai thay đổi, tự tương quan, phân phối chuẩn của phần dư và kiểm tra tính ổn định của mô hình bằng kiểm định tổng tích lũy của phần dư (CUSUM test) và tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư (CUSUMSQ test) của phương trình ECM (3.10). Kết quả thể hiện ở Bảng 4.12 và Hình 4.17

Bảng 4.12. Kết quả các kiểm định chuẩn đoán


STT

Kiểm định

Giá trị thống kê

1

Phương sai thay đổi

(Heteroskedasticity Test: ARCH)

Prob(F21,28) = 0.57

2

Tự tương quan

(Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test)

Prob( F4,24) = 0.49

3

Phân phối chuẩn của phần dư

( Histogram Normality Test)

Jarque Bera = 2.13

Prob = 0.34

Nguồn: Tính toán của tác giả


16


12


8


4


0


-4


-8


-12


-16


2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

1.4


1.2


1.0


0.8


0.6


0.4


0.2


0.0


-0.2


-0.4


2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017


CUSUM 5% Significance


CUSUM of Squares 5% Significance


Hình 4.17 . Kết quả kiểm định tổng tích lũy của phần dư và tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư

Nguồn : Tính toán của tác giả

Kết quả cho thấy phần dư mô hình không có tự tương quan, không có phương sai thay đổi, phần dư có phân phối chuẩn. Ngoài ra, tổng tích lũy của phần dư và tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư đều nằm trong dải tiêu chuẩn với mức ý nghĩa 5%. Điều đó chứng tỏ mô hình sử dụng là tin cậy và ổn định.

Sau khi thỏa các điều kiện kiểm định chuẩn đoán, tác giả tiếp tục ước lượng hệ số điều chỉnh trong ngắn hạn của CPI để trở về trạng thái cân bằng và các hệ số của phương trình dài hạn, kết quả thu được ở Bảng 4.13 như sau :


Bảng 4.13. Kết quả ước lượng hệ số dài hạn và hệ số điều chỉnh


Biến

Hệ số

Sai số chuẩn

Trị thống kê t

Prob.

NFA*

0.38 (***)

0.11

3.23

0.0031

NDA*

0.54(***)

0.15

3.43

0.0019

mm

0.20(***)

0.02

7.11

0.0000

Y

0.02(**)

0.00

2.15

0.0396

V

0.40(***)

0.12

3.33

0.0024

DL

-0.38(***)

0.05

-7.18

0.0000

Hệ số điều chỉnh

ECt-1

-0.28 (***)

0.02

-10.25

0.0000

Nguồn : Tính toán của tác giả

Hệ số điều chỉnh ECt-1 = -0.28 chứng tỏ khi lạm phát vượt ra khỏi mức cân bằng

, hệ số điều chỉnh âm sẽ kéo lạm phát về mức cân bằng dài hạn với tốc độ điều chỉnh là 28 % và cần thời gian là 1/0.28 = 3.6 kỳ ( khoảng gần một năm) để trợ lại trạng thái cân bằng trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. Kết quả cũng cho thấy trong dài hạn, NFA*t, NDA*t, mm, Y , V tác động dương đến CPI, riêng DL có tác động âm đến CPI trong giai đoạn nghiên cứu.

Bên cạnh đó, để đánh giá tác động ngắn hạn tích lũy dự trữ ngoại hối và đô la hóa đến lạm phát, tác giả tiếp tục tiến hành kiểm định Wald của hệ số các biến NFA* và DL trong phương trình sai phân (3.8), kết quả thu được như sau:


Bảng 4.14. Kết quả kiểm định Wald các hệ số phương trình sai phân



Biến

Kiểm định Wald

Trị thống kê t

Prob

NFA*

5.49

0.000

DL

8.08

0.000

Nguồn : Tính toán của tác giả Như vậy, kết quả đều cho thấy bác bỏ giả thuyết H0 là các hệ số các biến NFA* và DL trong phương trình sai phân (3.8) bằng 0. Điều đó chứng tỏ các hệ số này khác không. Do đó, trong ngắn hạn, cả NFA* và DL đều có tác động đến CPI

4.3.1.3. Kiểm nghiệm tính ổn định của kết quả ước lượng

Để kiểm nghiệm tính ổn định của mô hình và kết quả ước lượng ( Robustness Test), tác giả ước lượng lại mô hình với giai đoạn từ quý II năm 2007 đến quý II năm 2017 (Ngắn hơn 3 năm so với ước lượng ban đầu của luận án). Kết quả cho thấy độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình ARDL là ARDL(2, 1, 2, 3, 4, 1, 2). Các biến trong mô hình vẫn có mối quan hệ đồng liên kết sau khi kiểm định Bounds Test. Uớc lượng các hệ số dài hạn cho thấy NFA vẫn tác động dương đến CPI ( Hệ số là 0.47) và DL tác động âm đến CPI ( Hệ số là -0.33). Hệ số điều chỉnh ECt-1 là -0.24 và có ý nghĩa thống kê. Tiếp tục kiểm định Wald để kiểm định các hệ số NFA* và DL nhằm xác định tác động ngắn hạn của NFA* và DL lên CPI, kết quả đều thể hiện bác bỏ giả thuyết H0 các hệ số này bằng 0. Như vậy, vẫn giống như nghiên cứu ban đầu, NFA* và DL đều có tác động ngắn hạn đến CPI. Điều này cho thấy mô hình ARDL Bounds Test được sử dụng và kết quả tác động ngắn hạn và dài hạn của tích lũy dự trữ ngoại hối và đô la hóa đến lạm phát là đáng tin cậy.


4.3.1.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Như vậy, trong ngắn hạn, tích lũy dự trữ ngoại hối có tác động đến lạm phát. Bên cạnh đó, tích lũy dự trữ ngoại hối tác động cùng chiều đến lạm phát trong dài hạn, điều này chứng tỏ tích lũy dự trữ ngoại hối tăng sẽ làm cho lạm phát tăng. Kết quả này tương tự với các nghiên cứu thực nghiệm ở các nước khác và trên thế giới như Heller (1976), Steiner (2009), Lin & Wang (2005), Chen & Huang (2012). Các nghiên cứu thực nghiệm này đều đề cập nguyên nhân tích lũy dự trữ ngoại hối làm lạm phát tăng là do cung tiền tăng như cơ chế đã nêu ở phần 2.2.1.1. Tại Việt Nam cũng tương tự, từ năm 2000 đến nay, cung tiền luôn là một trong những nguyên nhân được nhắc tới làm tăng lạm phát. Đặt biệt năm 2007, khi NHNN tích trữ một lượng dự trữ ngoại hối lớn ( 10 tỷ USD ) nhưng không hút tiền đồng về đã làm cho cung tiền trong nền kinh tế tăng, làm lạm phát năm 2008 lên đến 23%.

Kết quả nghiên cứu ngược lại với kết quả của Chaudhry & ctg (2011) với kết luận tích lũy dự trữ ngoại hối có quan hệ nghịch chiều với lạm phát tại Pakistan. Bởi vì trường hợp của Pakistan khác với các nước đang phát triển trong đó có Việt Nam. Theo Chaudhry & ctg (2011), các nước đang phát triển có thu nhập cao hơn và các nước có nhập khẩu đàn hồi nhiều hơn. Nhập khẩu của Pakistan dựa trên lương thực, dầu thô, nguyên liệu nông nghiệp, máy móc và thuốc men … và tất cả các hàng nhập khẩu ít nhiều đều dựa vào dự trữ ngoại hối. Suy giảm dự trữ ngoại hối lần lượt làm giảm ngay lập tức nhập khẩu các nguyên liệu thô công nghiệp và nông nghiệp và tạo ra một cú sốc làm nâng cao mức giá.

Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam, bằng cách tiếp cận mô hình Var, Phạm Thị Tuyết Trinh (2015) cho thấy, tích lũy dự trữ ngoại hối làm lạm phát bắt đầu tăng từ quý thứ 3 và đạt cân bằng mới từ quý thứ 7 ở mức 1.1% đơn vị. So với nghiên cứu này, kết quả nghiên cứu của luận án chỉ rõ hơn về tác động ngắn hạn và dài hạn của tích lũy dự trữ ngoại hối đến lạm phát tại Việt Nam. Điều này có thể do sự khác biệt về giai đoạn nghiên cứu và phương pháp ước lượng. Phạm Thị Tuyết Trinh (2015) nghiên cứu về tác


động tích lũy dự trữ ngoại hối đến lạm phát tại Việt Nam giai đoạn từ quý I/2000 đến quý II/2014, còn luận án nghiên cứu giai đoạn từ quý I năm 2004 đến quý II năm 2017. Với khoảng thời gian khác nhau, mức độ tác động sẽ khác nhau. Từ năm 2000 đến năm 2004, nhìn chung, dự trữ ngoại hối tại Việt Nam biến động không nhiều, tích lũy dự trữ ngoại hối chậm. Ngược lại, giai đoạn từ quý II năm 2014 đến quý II năm 2017, nhìn chung, dự trữ ngoại hối liên tục có xu hướng tích lũy tăng lên ngoại trừ giai đoạn năm 2015. Chính vì vậy, tác động tích lũy dự trữ ngoại hối đến lạm phát trong luận án thể hiện rõ ràng hơn so với nghiên cứu của Phạm Thị Tuyết Trinh (2015). Hơn nữa, khi tiếp cận bằng mô hình VAR, nghiên cứu không thể đánh giá được tác động ngắn hạn và dài hạn giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình như mô hình ARDL Bounds Test luận án đã sử dụng.

Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến NDA* và mm tác động cùng chiều với lạm phát trong dài hạn. Điều này cũng phù hợp với giả thuyết nghiên cứu và diễn biến nền kinh tế Việt Nam. Sự thay đổi của NDA* và mm ảnh hưởng đến cung tiền trong nền kinh tế. Khi NHNN thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng, NDA* và MM tăng, dẫn đến cung tiền tăng và ảnh hưởng đến lạm phát. Diễn biến tiền tệ và lạm phát trong nền kinh tế giai đoạn năm 2010 - 2011 thể hiện rõ mối liên hệ trên. Lạm phát cuối năm 2011 tăng 18,13% tăng hơn mức 11,75% của năm 2010, đồng thời lạm phát bình quân đạt 18,58% so với mức tương ứng 9,19% năm 201013. Lạm phát năm 2011 tăng cao so với năm 2011 do chịu tác động đồng thời từ các yếu tố bên cung và bên cầu. Trong các nguyên nhân làm tăng lạm phát năm 2011 có nguyên nhân xuất phát từ tác động trễ của chính sách tiền tệ nới lỏng năm 2010. Từ quý II năm 2010 đến quý IV năm 2011, khoản cho tổ chức tín dụng vay của NHNN liên tục tăng so với trước đó (tăng từ 95.730.973 triệu VND quý II năm 2010 lên 152.361.790 triệu VND quý IV năm 201114) làm cho NDA của NHNN tăng. Đồng thời cũng trong năm 2010, NHNN duy trì các tỷ lệ dự trữ bắt buộc đối với


13 Theo báo cáo thường niên của NHNN năm 2011.

14 Theo IFS (2018)

Download pdf, tải về file docx

Bài viết tương tự

Gửi tin nhắn

Bimage 1

Danh mục

Bài viết tương tự

Bimage 2
Bimage 3

Home | Contact | About | Terms | Privacy policy
© 2022 Tailieuthamkhao.com | all rights reserved

Trang chủ Tài liệu miễn phí Thư viện số