Cách Thức Ước Lượng Mức Dự Trữ Ngoại Hối Tối Ưu Của Việt Nam

102

Bước 4: Lựa chọn phương pháp hồi quy để xác định mô hình tính phí bù đắp rủi ro

Thực tế, khi tiến hành kiểm định tính dừng cho các biến trong mô hình, biến phụ thuộc lnriskp dừng ở bậc I(1) trong khi tất cả các biến độc lập đều là chuỗi dừng ở bậc I(0). Vì các biến của mô hình không dừng cùng bậc nên trong trường hợp này, mô hình ARDL là phù hợp nhất để áp dụng nhằm xác định mô hình tính phí bù đắp rủi ro là phương trình cân bằng trong dài hạn giữa biến phụ thuộc lnriskp và các biến độc lập.

Mô hình ARDL là mô hình phân phối trễ tự hồi quy. Mô hình này đã được phát triển qua nhiều thập kỷ với sự đóng góp quan trọng của Engle và Granger (1987), Pesaran và Shin (1999), Pesaran và cộng sự (2001), Hassler và Wolters (2006), Kripfganz và Schneider (2016). Trong đó, Kripfganz và Schneider là những người đã xây dựng và đưa mô hình ARDL vào phần mềm Stata.

q) đư

0 +

ợc th

1 +

n dư

i t

ớ

ạn

như s

′i t

au:

-i +

Mô hình ARDL (p, …, ể ệ i d

= i +

0 là

đó:

1 th

các độ

t l

trễ

à tập hợp

là

Trong là biến phụ thuộc và i đến bậc q của hệ số chặn, ể hiện xu hướng theo thời gia các biến giải thích mà giả sử rằng có cùng bậc trễ q cho đơn giản, là sai số. Lưu ý rằng p và q có thể được xác định dựa vào các tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike Information Criterion) hoặc SBIC ( Schwarz-Bayesian Information Criterion) nhỏ nhất.

ror

orrecti

0 +

on –

1 −

(

) n

t-1) +

Δ i +

Mô hình ARDL nói trên có thể được viết lại dưới dạng mô hình hiệu chỉnh sai số (Er C hư

t +

Δ t-i

Δ = 1 −

)

−

Trong đó: Hệ số điều chỉnh (speed of adjustment coefficient = ∑

Hệ số hồi quy của phương trình cân bằng dài hạn = ∑i

t chính

t-1 hay

1 =

i tìm.

0 và

là

nh cân b

1 (P

Với mô hình này, = phương trình cân bằng dài hạn mà luận án cần đ Lưu ý rằng phương trì ằng dài hạn có thể có hoặc không có hệ số chặn xu hướng theo thời gian esaran và cộng sự , 2001).

heo mô hình ARDL dưới d

t = 0 + 1 − (

ạng hiệu chỉnh sai số (E

t-1 − 1 t-1 −

C):

2 t

-1 − 3

t-1 − 4 t-1)

lnr

t-i + 1Δ t +

2Δ

t + 3Δ

t + 4Δ t

t-i + fpi

iskpi

vi Δ

xdi Δ

Như vậy, mô hình tính phí bù đắp rủi ro - phương trình hồi quy (3.4) - được thể hiện t

ope

t-i + st

t-i

fdi

i Δ

t-i + t

Đầu tiên, sử dụng phần mềm Stata 13.0, tác giả đi tìm các bậc trễ p và q (q có thể khác nhau ở mỗi biến giải thích) của mô hình ARDL dựa theo tiêu chuẩn thông tin

AIC. Sau khi đã biết p và cá

dưới dạng hiệu chỉnh sai số

t = 1 t +

c q, mô

(EC) để

2 t

hình ARD xác định p

+ 3

L(p, q…, q) được hồi quy và th

hương trình cân bằng dài hạn:

t + 4 t [+ 0/ 1 ]

ể hiện

(3.5)

Phương trình này cũng chính là mô hình tính phí bù đắp rủi ro mà luận án cần tìm.

Tuy nhiên, để mô hình này đáng tin cậy, các hệ số ước lượng của mô hình này phải được kiểm định là có ý nghĩa thống kê đồng thời phải thực hiện các kiểm định chẩn đoán cho mô hình.

Bước 5: Kiểm định các hệ số ước lượng

Sau khi tiến hành hồi quy mô hình ARDL và thể hiện dưới dạng hiệu chỉnh sai số (EC) để xác định phương trình cân bằng dài hạn, tác giả thực hiện kiểm định t (T- test) để kiểm tra ý nghĩa của các hệ số ước lượng. Tác giả chọn cả ba mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%, tương ứng với độ tin cậy là 99%, 95% và 90% để đánh giá mức độ có ý nghĩa của các hệ số ước lượng, tức là các biến độc lập. Các biến

104

này được xem là có tác động đến biến phụ thuộc chỉ khi hệ số ước lượng có giá trị p-value nhỏ hơn 0,1.

Bước 6: Các kiểm định nhằm đảm bảo mô hình đáng tin cậy

Để mô hình là đáng tin cậy và đảm bảo có giá trị khi sử dụng cho dự báo, các kiểm

định lần lượt được thực hiện bao gồm:

Kiểm định đường bao (bound test)

Kiểm định đường bao nhằm đảm bảo thật sự có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình. Nếu kiểm định cho thấy có tồn tại quan hệ dài hạn thì phương trình cân bằng trong dài hạn tìm được mới có ý nghĩa và có thể sử dụng cho dự báo. Còn nếu ngược lại thì xem như phương trình cân bằng trong dài hạn là không có ý nghĩa và vô giá trị.

Kiểm định đường bao được đề xuất bởi Pesaran và cộng sự (2001). Theo đó, giả thuyết H0 là không tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình. Việc kiểm định được dựa vào thống kê F. Nếu giá trị F tính được lớn hơn giá trị tới hạn của đường bao trên xét cho trường hợp tất cả các biến đều là chuỗi dừng I(1), giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa là có tồn tại quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình. Ngược lại, nếu giá trị F tính được nhỏ hơn giá trị tới hạn của đường bao dưới xét cho trường hợp tất cả các biến đều là chuỗi dừng I(0), giả thuyết H0 được chấp nhận hay không có quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình.

Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Khi mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi, các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy nữa và các ước lượng hệ số hồi quy là không hiệu quả. Tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan với giả thiết H0 là không có hiện tượng phương sai thay đổi. Nếu kiểm định Breusch-Pagan cho giá trị p-value lớn hơn 0,1 (chấp nhận ở mức ý nghĩa 10%) thì xem như chưa có cơ sở bác bỏ H0 và không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan, hậu quả của nó cũng tương tự như khi xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. Tác giả sử dụng kiểm định Durbin- Watson nhằm kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc nhất của sai số. Trong kiểm

105

định này, giả thiết H0 là không có hiện tượng tự tương quan. Vì vậy, nếu kiểm định Durbin-Watson cho giá trị p-value lớn hơn 0,1 (mức ý nghĩa 10%) thì xem như chưa có cơ sở bác bỏ H0 và không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.

Kiểm định phần dư của mô hình là nhiễu trắng

Kiểm định này nhằm thể hiện phần dư của mô hình ARDL không còn chứa thông tin quan trọng có thể tác động đến biến phụ thuộc hay mô hình là phù hợp và đáng tin cậy. Kiểm định này dùng phương pháp thống kê Q có giả thuyết H0: phần dư là nhiễu trắng và giả thuyết H1: phần dư chưa nhiễu trắng. Như vậy, nếu kiểm định cho giá trị p-value lớn hơn 0,1 (chấp nhận ở mức ý nghĩa 10%) thì xem như chưa có cơ sở bác bỏ H0 hoặc chấp nhận H0, hay phần dư của mô hình ARDL là nhiễu trắng.

Kiểm định tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư (CUSUMSQ)

vỡ n

ìm đư

ợ bi

ợc,

ên

mô

quố

hìn

4, c

ủi ro đã được xác định rõ

hương trình hồi quy (3.4),

t = 0/ ′0t + 1

rà

ng các hệ số h mô hình này đư

t + 2 t

ồi quy

ợc nhắc lạ

+ 3

0 hoặc c1. The

i như sau:

t + 4 t (3.6)

0/ ′

0 =

1 =

2 =

3 =

4 =

4 .

Vì

, mô

ình (

t =

.6) có

0/ ′

thể

viết:

t + 2 t

+ 3

t + 4 t (3.7)

Kiểm định tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư (Cumulative sum of square of recursive residuals – CUSUMSQ) cho biết tính ổn định của các hệ số hồi quy trong mô hình và từ đó, cho biết tính ổn định của mô hình. Thông qua đồ thị thể hiện các giá trị thống kê của CUSUMSQ, nếu các giá trị này đều nằm hoàn toàn trong dải tiêu chuẩn là khoảng các giá trị tới hạn trên và dưới với mức ý nghĩa 5% thì các hệ số hồi quy có tính ổn định và như vậy, mô hình ổn định.

Bước 7: Tính xác suất vỡ nợ quốc gia và xác suất

c gia

Như vậy, từ phương trình cân bằng dài hạn (3.5) t r

h tính phí bù đắp

với

c0/c1,

Theo phương trình (2.6) trong chương 2 thì: lnriskp = ln(

thế

106

các h

ố có s

), v

Lưu ý rằng mô hình tính phí bù đắp rủi ro (3.7) cũng chính là hàm f đã được thảo luận trong mục 2.5. Với hàm f có ệ số hồi quy đã được xác định, tác giả tính giá trị hàm f dựa vào các các biến s ẵn trong hàm f.

gia

ong

Để tính xác suất vỡ nợ quốc ( ới giá trị hàm f đã biết được, tác giả tính π

ươ

g 2

dựa vào phương trình (2.7) tr ch như sau:

(3.8)

R),

tác

R nh

Để tính xác suất vỡ nợ biên quốc gia ( giả lấy đạo hàm phương trình (3.7) theo dự trữ ngoại hối R. Một điểm lưu ý là ỏ hơn 0 để thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa DTNH và xác suất vỡ nợ.

3.3.3. Cách thức ước lượng mức dự trữ ngoại hối tối ưu của Việt Nam

Sau khi đã xác định được các biến số gồm chi phí cơ hội (r), chi phí tổn thất do vỡ nợ quốc gia (C0), xác suất vỡ nợ quốc gia (π) và xác suất vỡ nợ biên quốc gia (πR), tác giả đưa các biến số đã xác định vào mô hình (3.1) để ước lượng mức DTNHTU của Việt Nam.

Ngay sau đó, tác giả so sánh mức DTNHTU vừa ước lượng được của Việt Nam với mức DTNHTT và đưa ra các phân tích và nhận định. Đây là cơ sở quan trọng để đề xuất các gợi ý chính sách cho cơ quan quản lý nhà nước ở chương 5.

3.3.4. Dữ liệu nghiên cứu

Để ước lượng mô hình tính phí bù đắp rủi ro và ước lượng mức DTNHTU của Việt Nam, các dữ liệu được lấy theo quý cho giai đoạn 2005 – 2017 nhằm tăng số quan sát để giúp tăng tính chính xác của mô hình. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu được thể hiện chi tiết trong Bảng 3.5.

Dữ liệu thô được thu thập trong Bảng 3.5 được xử lý để tạo nên nguồn dữ liệu phù hợp với yêu cầu của mô hình thực nghiệm. Cách xử lý từng loại dữ liệu thô được thể hiện cụ thể như sau.

Thứ nhất, cách thu thập và xử lý các loại dữ liệu DTNH, GDP theo giá hiện hành, doanh số nhập khẩu, vốn đầu tư gián tiếp, lãi suất cho vay VND được trình bày rõ

107

ràng trong mục 3.2.4 về dữ liệu nghiên cứu của phương pháp dựa theo các yếu tố ảnh hưởng đến DTNH.

STT	Tên dữ liệu	Khoảng cách thời gian của dữ liệu	Nguồn
1	Dự trữ ngoại hối	Theo quý	IFS
2	GDP theo giá hiện hành	Theo quý	GSO
3	Doanh số nhập khẩu	Theo quý	IFS
4	Vốn đầu tư gián tiếp	Theo quý	Bloomberg
5	Nợ nước ngoài ngắn hạn	Theo quý	ADB/Worldbank/ phương pháp nội suy
6	Thâm hụt ngân sách nhà nước	Theo quý	Bộ Tài Chính
7	Lãi suất cho vay VND	Theo quý	IFS
8	Lãi suất LIBOR USD 3 tháng	Theo quý	ICE

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 313 trang tài liệu này.

Bảng 3.5. Loại dữ liệu và nguồn thu thập dữ liệu cho phương pháp dựa theo chi phí – lợi ích của DTNH

Nguồn: Tác giả tổng hợp Thứ hai, dữ liệu nợ nước ngoài ngắn hạn tính bằng USD chỉ có sẵn dữ liệu năm mà

không có sẵn dữ liệu quý nên tác giả buộc phải dùng phương pháp nội suy để có dữ liệu quý. Prabheesh (2013), khi thực hiện nghiên cứu, cũng nội suy dữ liệu nợ nước ngoài ngắn hạn từ tần suất năm thành tần suất quý do dữ liệu quý không có sẵn. Vì vậy, trong luận án này, tác giả cũng thực hiện tương tự. Trước tiên, tác giả thu thập dữ liệu giá trị tuyệt đối và tỷ trọng nợ nước ngoài ngắn hạn/ tổng nợ nước ngoài theo năm từ nguồn Worldbank. Tác giả xem như tỷ trọng này cũng là tỷ trọng của các quý trong năm. Như vậy, tác giả nhân tỷ trọng với dữ liệu tổng nợ nước ngoài theo quý để có dữ liệu nợ nước ngoài ngắn hạn theo tần suất quý. Tuy nhiên, đối với dữ liệu tổng nợ nước ngoài theo quý, tác giả cũng phải suy ra từ tỷ lệ tổng nợ nước ngoài/GDP tính theo quý thu thập từ nguồn ADB. Thêm vào đó, tỷ lệ này chỉ được ADB thể hiện đến năm 2013. Vì vậy, dựa vào dữ liệu tổng nợ nước ngoài theo quý giai đoạn 2005 – 2013 và theo năm giai đoạn 2005 – 2017, tác giả dùng hàm

108

forecast trong phần mềm Excel để nội suy cho tổng nợ nước ngoài theo quý của các

năm từ 2014 đến 2017.

Thứ ba, dữ liệu thâm hụt ngân sách nhà nước được tính toán dựa trên dữ liệu thu và chi ngân sách theo quý thu thập từ Bộ Tài Chính, tính bằng VND. Tuy nhiên, dữ liệu gốc của thu và chi ngân sách được cộng dồn theo các quý trong năm do dữ liệu thu chi ngân sách thuộc dạng lưu lượng. Vì vậy, tác giả lấy dữ liệu quý sau trừ dữ liệu quý trước trong cùng năm để được dữ liệu của thu ngân sách và chi ngân sách cho mỗi quý trong năm. Tiếp đó, tác giả lấy dữ liệu chi ngân sách mỗi quý trừ dữ liệu thu ngân sách mỗi quý để có được dữ liệu thâm hụt ngân sách của mỗi quý. Hầu hết các quý đều thể hiện chi lớn hơn thu nên có thâm hụt ngân sách. Tuy nhiên, có một số ít quý thể hiện thu lớn hơn chi nên không có thâm hụt ngân sách. Trường hợp này, tác giả thể hiện thâm hụt ngân sách của các quý đó bằng 0.

Thứ tư, dữ liệu lãi suất LIBOR của USD kỳ hạn 3 tháng được thu thập tại Sàn giao dịch Liên Lục Địa (ICE) và được lấy theo các ngày cuối quý 3, 6, 9 và 12 đại diện cho lãi suất của các quý trong năm.

Sau khi được thu thập và xử lý, các loại dữ liệu để thực nghiệm ước lượng mức DTNHTU của phương pháp dựa theo chi phí – lợi ích của DTNH được thể hiện trong Phụ lục 3.1.

109

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 đã mô tả chi tiết cách lựa chọn và xây dựng các mô hình thực nghiệm ước lượng mức DTNHTU của Việt Nam theo ba phương pháp. Đây là cơ sở để tác trình bày và phân tích kết quả của các mô hình thực nghiệm trong chương 4.

Đối với phương pháp đo lường theo kinh nghiệm, để thực nghiệm cho Việt Nam, chương này lựa chọn áp dụng phương pháp đo lường ARA EM cùng với các phương pháp đo lường truyền thống dựa vào nhập khẩu, dựa vào nợ nước ngoài ngắn hạn và dựa vào cung tiền rộng M2.

Đối với phương pháp dựa theo các yếu tố ảnh hưởng đến DTNH, chương này xây dựng mô hình thực nghiệm cho Việt Nam với các biến được chọn lọc từ mô hình của Edison (2003) và nhiều nghiên cứu liên quan khác phù hợp với bối cảnh Việt Nam. Biến phụ thuộc là nhu cầu DTNH hay DTNHTU được thể hiện dưới dạng logarit tự nhiên của DTNHTT. Các biến độc lập là năm yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến DTNH bao gồm GDP dưới dạng logarit tự nhiên đại diện cho quy mô nền kinh tế, độ mở thương mại (đo bằng tỷ lệ nhập khẩu/GDP) và biến động xuất khẩu đại diện cho tính dễ tổn thương của tài khoản vãng lai, độ mở tài chính tính bằng tỷ lệ vốn đầu tư gián tiếp/GDP đại diện cho tính dễ tổn thương của tài khoản tài chính, biến động tỷ giá đại diện cho tính linh động của tỷ giá, lãi suất cho vay VND đại diện cho chi phí cơ hội. Đồng thời, kỳ vọng dấu của từng biến độc lập trong mô hình thực nghiệm cũng được nêu rõ và trình tự thực hiện mô hình thực nghiệm được mô tả chi tiết.

Đối với phương pháp dựa theo chi phí – lợi ích của DTNH, chương này đã nêu rõ việc lựa chọn mô hình của Ben-Bassat và Gottlieb (1992) để thực nghiệm cho Việt Nam. Mô hình này đòi hỏi phải xác định được các biến số chi phí cơ hội (r), chi phí tổn thất do vỡ nợ quốc gia (C0), xác suất vỡ nợ quốc gia (π) và xác suất vỡ nợ biên quốc gia (πR) thì mới có thể ước lượng mức DTNHTU. Vì vậy, chương này nêu lên cách thức xác định các biến số này một cách chi tiết. Cụ thể, chi phí cơ hội được lấy theo lãi suất cho vay VND. Chi phí tổn thất do vỡ nợ quốc gia được xác định dựa vào phương pháp Lọc HP. Xác suất vỡ nợ quốc gia và xác suất vỡ nợ biên quốc gia được tính dựa vào mô hình tính phí bù đắp rủi ro quốc gia với phương pháp ARDL.