Tác Động Của Hội Nhập Tài Chính Đến Độc Lập Chính Sách Tiền Tệ Tại Việt Nam

Trên cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài và Việt Nam, luận án đi đến đề xuất mô hình nghiên cứu, lựa chọn phương pháp ước lượng để đo lường tác động theo mục tiêu đã đặt ra ở chương tiếp theo.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 sẽ làm rõ quy trình nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, phương pháp ước lượng được lựa chọn với quy trình xử lý dữ liệu cụ thể làm cơ sở tiến hành đo lường thực nghiệm ở chương tiếp theo. Cách thức tính toán các biến và nguồn dữ liệu cũng được đề cập trong chương này. Trước khi trình bày phương pháp ước lượng và quy trình xử lý, đặc điểm tính dừng của các chuỗi dữ liệu đã được kiểm định nên trong chương này chỉ tập trung làm rõ cơ sở lựa chọn và trình bày chi tiết kỹ thuật đồng liên kết với mô hình Phân phối trễ tự hồi quy (ARDL) và mô hình Véc tơ tự hồi quy dạng cấu trúc (SVAR) được sử dụng trong nghiên cứu.

3.1 QUY TRÌNH THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU

Kết luận chung về tác động và ảnh hưởng của HNTC đến CSTT Việt Nam

Có thể bạn quan tâm!

• Hội nhập tài chính và chính sách tiền tệ tại Việt Nam 1674801841 - 12
• Truyền Dẫn Chính Sách Tiền Tệ Trong Điều Kiện Hội Nhập Tài Chính
• Hội nhập tài chính và chính sách tiền tệ tại Việt Nam 1674801841 - 14
• Cách Tính Toán Các Biến Và Dấu Kỳ Vọng Mô Hình Ardl
• Tổng Hợp Phương Pháp Đo Lường Các Biến Và Nguồn Dữ Liệu Trong Mô Hình Svar
• Vốn Đầu Tư Trực Tiếp Nước Ngoài Của Việt Nam

Xem toàn bộ 256 trang tài liệu này.

Gợi ý chính sách cho tiến trình HNTC và điều hành CSTT trong bối cảnh gia tăng toàn cầu hóa tài chính

Xác định chiều hướng và mức độ tác động – Phân tích phản ứng đẩy

Xác định mức độ giải thích – Phân rã phương sai

Kết luận về truyền dẫn CSTT Việt Nam trong

điều kiện HNTC

Kết luận tác động của HNTC đến độc lập CSTT

Việt Nam

Xây dựng mô hình ARDL với biến phụ thuộc là độc lập CSTT và ba biến giải thích là HNTC, ổn định tỷ giá và dự trữ ngoại hối

Định nghĩa, tính toán biến, xử lý dữ liệu

Xác định mối quan hệ dài hạn - Kiểm định đồng liên kết

Xác định mối quan hệ ngắn hạn

Lý thuyết và nghiên cứu trước về truyền dẫn CSTT trog điều kiện HNTC

Đo lường truyền dẫn CSTT Việt Nam trong điều kiện HNTC

Xây dựng mô hình SVAR đo lường phản ứng của lãi suất dài hạn Việt Nam với lãi suất ngắn hạn trong nước, lãi suất dài hạn Mỹ, rủi ro toàn cầu và các nhân tố khác

Định nghĩa biến, tính toán biến, xử lý dữ liệu

Định dạng cú sốc cấu trúc

Ước lượng mô hình

Lý thuyết và nghiên cứu trước về tác động của HNTC đến độc lập CSTT

Đo lường tác động của HNTC đến độc lập CSTT Việt Nam

Hình 3.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu

3.2 TÁC ĐỘNG CỦA HỘI NHẬP TÀI CHÍNH ĐẾN ĐỘC LẬP CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

3.2.1 Phương pháp nghiên cứu

Vấn đề đối với chuỗi thời gian không dừng

Một khái niệm quan trọng trong các quy trình phân tích chuỗi thời gian là tính dừng. Một chuỗi dừng có đặc điểm là (i) thể hiện xu hướng trở lại trạng thái trung bình, theo đó, dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn,

(ii) có một giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian, và (iii) có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan giảm dần khi độ trễ tăng lên. Có hai lý do quan trọng cần phải xác định một chuỗi thời gian là dừng hay không. Thứ nhất, nếu một chuỗi thời gian không dừng, chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó trong khoảng thời gian đang được xem xét. Mỗi mẫu dữ liệu thời gian mang một đặc điểm nhất định, do đó, nếu chuỗi thời gian không dừng thì kết quả là nghiên cứu không thể khái quát hóa cho các giai đoạn khác. Đối với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng như vậy sẽ không có giá trị thực tiễn. Hơn nữa, đối với các phân tích hồi quy, nếu chuỗi thời gian không dừng thì tất cả các kết quả điển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính cổ điển sẽ không có giá trị, không có ý nghĩa và thường được gọi là hiện tượng “hồi quy giả mạo”. Thứ hai, khi biết dữ liệu là dừng hay không, nghiên cứu sẽ giới hạn được số mô hình được sử dụng với mục đích dự báo phù hợp nhất (Phung 2010).

Hầu hết các chuỗi thời gian kinh tế vĩ mô là có xu hướng và do đó, đa số trường hợp là các chuỗi không dừng. Vấn đề đối với chuỗi thời gian không dừng là hồi quy bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) có thể dẫn đến những kết luận không chính xác. Trong nhiều trường hợp kết quả hồi quy có giá trị R2 và giá trị kiểm định t rất cao khi các biến được sử dụng trong phân tích không có mối quan hệ liên kết. Với R2 và giá trị kiểm định t thu được rất cao cung cấp những dự đoán đáng kể, nhưng các kết quả này không có ý nghĩa kinh tế. Như vậy, đối với các chuỗi không dừng, giá trị

đạt được từ quá trình hồi quy theo phương pháp OLS là hoàn toàn giả mạo và những hồi quy này được gọi là “hồi quy giả mạo” (Phung 2010).

Chính vì vậy, vấn đề đầu tiên trong thực hiện phân tích kinh tế lượng đối với chuỗi dữ liệu thời gian là kiểm tra tính dừng của chúng. Nếu các chuỗi thời gian trong mô hình đều dừng ở bậc gốc thì có thể sử dụng phương pháp OLS và những phiên bản xử lý khuyết tật để ước lượng các hệ số trong mô hình. Tuy nhiên nếu các chuỗi đều dừng khi lấy sai phân bậc một I(1), có thể tiến hành kiểm định đồng liên kết bằng phương pháp Johansen hoặc Engle – Granger để xác định mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn. Ngoài ra, chuỗi thời gian trong kinh tế tài chính có thể có nhiều đặc tính khác nhau, có thể dừng ở bậc gốc I(0) nhưng cũng có khi dừng khi lấy sai phân bậc một I(1); trong trường hợp này, nếu muốn giữ nguyên chuỗi gốc và tìm kiếm mối quan hệ giữa các chuỗi, phương pháp phù hợp nhất được đề cập là sử dụng mô hình phân phối trễ tự hồi quy (ARDL).

Kỹ thuật đồng liên kết với mô hình phân phối trễ tự hồi quy (ARDL)

Mô hình ARDL ban đầu được phát triển bởi Pesaran & Shin (1999) và sau đó được mở rộng bởi Pesaran & ctg (2001). Mô hình được sử dụng trong nhiều thập kỷ để thiết lập mối quan hệ ngắn và dài hạn giữa những biến số kinh tế trong cùng một phương trình. Đây được xem là mô hình thành công, linh hoạt và dễ sử dụng cho việc phân tích các chuỗi thời gian đa biến (Aydin 2000).

Mô hình ARDL với độ trễ tối ưu (p,q,...q) được biểu diễn như sau:

𝑦 = 𝑐 + 𝑐

𝑡 + ∑𝑝

∅ 𝑦

+ ∑𝑞

𝛽′𝑥 + 𝑢

(3.1)

𝑡 0 1

𝑖=1

𝑖 𝑡−𝑖

𝑖=0

𝑖 𝑡−𝑖 𝑡

Trong đó, giả định đơn giản là độ trễ q giống nhau cho các biến trong k x 1 véc tơ 𝑥𝑡. Những biến trong 𝑦𝑡, 𝑥𝑡 có thể dừng ở bậc gốc I(0) hoặc bậc sai phân bậc một I(1). Độ trễ tối ưu p, q được lựa chọn theo các điều kiện AIC (Akaike information criterion) hoặc BIC (Bayesian information criterion).

Viết lại phương trình ở dạng hiệu chỉnh sai số như sau:

∆𝑦 = 𝑐 + 𝑐

𝑡 − 𝛼(𝑦

− 𝜃𝑥

) + ∑𝑝−1 

∆𝑦

+ ∑𝑞−1 ′

∆𝑥 + 𝑢

(3.2)

𝑡 0 1

𝑡−1

𝑡−1

𝑖=1

𝑦𝑖

𝑡−𝑖

𝑖=0 𝑥𝑖

𝑡−𝑖 𝑡

𝑗=1

Trong đó, hệ số hiệu chỉnh sai số là 𝛼 = 1 − ∑𝑝 ∅ , các hệ số tác động dài hạn là

𝑖

∑𝑞

𝛽𝑗

𝜃 =𝑗=0 .

𝛼

Sử dụng kỹ thuật đồng liên kết ARDL có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp đồng liên kết khác. Thứ nhất, không giống các kỹ thuật đồng liên kết khác yêu cầu các biến được đưa vào mô hình có cùng bậc liên kết. Nói cách khác, kỹ thuật ARDL có thể được áp dụng kể cả khi các biến được đồng liên kết ở các bậc khác nhau. Thứ hai, trong khi các kỹ thuật đồng liên kết khác nhạy cảm với kích thước của mẫu thì kỹ thuật ARDL vẫn phù hợp ngay cả khi kích thước mẫu nhỏ. Thứ ba, kỹ thuật ARDL cung cấp kết quả ước lượng không chệch ngay cả khi các biến có hiện tượng nội sinh (Odhiambo 2009).

3.2.2 Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu

Kế thừa nghiên cứu của Aizenman & ctg (2008) nhưng mục tiêu muốn xem xét tác động trực tiếp của các biến số lên độc lập CSTT của các quốc gia, Taguchi & ctg (2011) và Law & ctg (2019) đã chuyển đổi phương trình để có thể đánh giá chi tiết hơn mức độ, chiều hướng tác động của các biến số đến độc lập CSTT. Tương tự Taguchi & ctg (2011) và Law & ctg (2019), phương trình ước lượng được luận án đề xuất như sau:

1

𝑀𝐼 = + 

∗ 𝐼𝐹𝐼 + 

∗ 𝐸𝑆 + 

∗ 𝑅𝐸𝑆 (3.3)

2

3

Trong đó, MI, IFI, ES, RES lần lượt là các biến độc lập CSTT, HNTC, ổn định tỷ giá, và dự trữ ngoại hối. HNTC tăng làm giảm độc lập CSTT như Bộ ba bất khả thi đã chỉ

1

ra nên luận án kỳ vọng 

mang dấu âm. Ổn định tỷ giá tăng cũng tác động làm giảm

độc lập CSTT nhưng có thể làm tăng niềm tin của thị trường vào chính sách như như Calvo & Reinhart (2002) chỉ ra nên luận án kỳ vọng 2 mang dấu âm hoặc dương. Nhiều nghiên cứu tìm thấy vai trò của dự trữ ngoại hối giúp tăng độc lập CSTT nhưng

3

có thể hạn chế độc lập CSTT như Glick & Huchison (2009) chỉ ra nên luận án kỳ vọng mang dấu âm hoặc dương.

Xây dựng biến và nguồn dữ liệu

Bộ ba bất khả thi cho thấy những nhân tố có mối quan hệ chặt chẽ với độc lập CSTT của một quốc gia là HNTC và ổn định tỷ giá. Ngoài ra, dự trữ ngoại hối cũng được nhận thấy có vai trò hỗ trợ cho độc lập CSTT trong bối cảnh gia tăng HNTC của các quốc gia. Aizenman & ctg (2008) đã đã phát triển các chỉ số đo lường mức độ đạt được của ba mục tiêu chính sách kinh tế vĩ mô (bao gồm ổn định tỷ giá, độc lập CSTT và HNTC). Trong đó, ổn định tỷ giá và độc lập CSTT được đo lường dựa trên kết quả thực tế về tỷ giá trên thị trường hay tương quan lãi suất trong và ngoài nước. Tuy nhiên, HNTC được đo lường dựa trên quy định pháp lý nên không phản ánh được mức độ HNTC thực của một quốc gia nên luận án đo lường HNTC theo thước đo dựa trên kết quả thực tương tự Lane & Milesti-Ferretti (2006).

Độc lập CSTT (MI)

Độc lập CSTT được đo lường theo phương pháp của Aizenman & ctg (2008). Chỉ số này được tính theo công thức:

𝑀𝐼 = 1 − 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝐼_𝑉𝑁_𝑂𝑁,𝐼_𝑈𝑆_𝑂𝑁)−(−1)

1−(−1)

(3.4)

Trong đó, 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝐼_𝑉𝑁_𝑂𝑁, 𝐼_𝑈𝑆_𝑂𝑁) là tương quan giữa lãi suất qua đêm trên thị trường liên ngân hàng của Việt Nam với lãi suất của Mỹ. Chỉ số càng cao cho thấy độc lập CSTT của Việt Nam đạt được càng cao, chỉ số có giá trị từ 0 đến 1. Độc lập CSTT hoàn toàn khi chỉ số MI nhận giá trị là 1, nếu giá trị là 0 thì CSTT mất độc lập hoàn toàn do ảnh hưởng từ CSTT Mỹ.

HNTC (IFI)

Nghiên cứu sử dụng công thức đo lường HNTC thực được xây dựng bởi Lane & Milesi-Ferretti (2006). Công thức như sau:

𝐼𝐹𝐼 = 𝐹𝐷𝐼𝐴+𝐹𝑃𝐼𝐴+𝑂𝑇𝐻𝐴+𝐹𝐷𝐼𝐿+𝐹𝑃𝐼𝐿+𝑂𝑇𝐻𝐿

𝐺𝐷𝑃

(3.5)

Trong đó, 𝐹𝐷𝐼𝐴, 𝐹𝑃𝐼𝐴, 𝑂𝑇𝐻𝐴, 𝐹𝐷𝐼𝐿, 𝐹𝑃𝐼𝐿, 𝑂𝑇𝐻𝐿 lần lượt là giá trị tích lũy tài sản và nợ phải trả của dòng vốn đầu tư trực tiếp, đầu tư gián tiếp, đầu tư khác tính theo đơn vị USD. GDP là tổng sản phẩm trong nước tính theo giá USD hiện hành.

Theo lý thuyết Bộ ba bất khả thi, HNTC càng sâu và/hoặc tỷ giá càng được giữ cố định sẽ làm giảm độc lập CSTT. Do đó, luận án kỳ vọng HNTC tác động ngược chiều lên độc lập CSTT Việt Nam.

Ổn định tỷ giá (ES)

Ổn định tỷ giá được đo lường theo phương pháp của Aizenman & ctg (2008). Để đo lường mức độ ổn định của tỷ giá, luận án sử dụng sai số chuẩn hàng quý của tỷ giá (EX) giữa VND với USD theo công thức sau:

𝐸𝑆 = 0.01 0.01+𝑠𝑡𝑑𝑒𝑣((log(𝐸𝑋)))

(3.6)

Giá trị của chỉ số này càng cao cho thấy sự di chuyển ổn định hơn của tỷ giá hai đồng tiền, chỉ số có giá trị từ 0 đến 1. Nếu chỉ số ES nhận giá trị là 0 thì Việt Nam đang thả nổi tỷ giá, ES nhận giá trị là 1 thì Việt Nam đang cố định tỷ giá.

Theo lý thuyết Bộ ba bất khả thi, tỷ giá càng được giữ cố định trong khi HNTC gia tăng sẽ làm giảm độc lập CSTT. Tuy nhiên, như Calvo & Reinhart (2002) đã chỉ ra rằng, đồng tiền của một quốc gia nếu thiếu độ tin cậy sẽ ngăn cản quốc gia đó theo đuổi CSTT độc lập. Do đó, luận án kỳ vọng ổn định tỷ giá sẽ tác động ngược chiều đến độc lập CSTT Việt Nam.

Dự trữ ngoại hối (RES)

Quy mô dự trữ ngoại hối được tính theo phương pháp tích luỹ được tính bằng tỷ lệ phần trăm trên GDP (Aizenman & ctg 2008).

𝑅𝐸𝑆 = 𝑑ự 𝑡𝑟ữ 𝑛𝑔𝑜ạ𝑖 ℎố𝑖

𝐺𝐷𝑃

(3.7)

Trong đó, dự trữ ngoại hối tính theo đơn vị USD. GDP là tổng sản phẩm trong nước tính theo giá USD hiện hành.