de tai

z

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CÔNG TRÌNH DỰ THI

GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

“NHÀ KINH TẾ TRẺ - NĂM 2012”

Tên công trình:

“HIỆU ỨNG TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

VÀO CÁC CHỈ SỐ GIÁ TRONG NƯỚC

(EXCHANGE RATE PASS-THROUGH)”

THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ

Năm 2012

Trang ii

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU .............................................................................................. 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG .............................................. 2

1.1. Tổng quan: ........................................................................................... 2

1.2. Bố cục trình bày: .................................................................................. 3

CHƯƠNG 2: HỌC THUYẾT VỀTRUYỀN DẪN TỶ GIÁ ......... 5

2.1. Lý thuyết về truyền dẫn tỷ giá (ERPT): ............................................. 5

2.1.1. Khái niệm truyền dẫn tỷ giá (ERPT): ................................................................ 5

2.1.2. Nguyên nhân của truyền dẫn tỷ giá ERPT: ........................................................ 5

2.1.3. Các yếu tố tác động đến truyền dẫn tỷ giá: ........................................................ 9

2.1.3.1. Chiến lược định giá của công ty: ............................................................... 9

2.1.3.2. Độ co giãn cung – cầu và các yếu tố kinh tế vĩ mô: .................................. 10

2.1.3.3. Tính ổn định của tỷ giá hối đoái: ............................................................. 11

2.1.3.4. Tính ổn định của tổng cầu: ...................................................................... 12

2.1.3.5. Đồng tiền niêm yết: .................................................................................. 12

2.1.3.6. Mức độ lạm phát: .................................................................................... 12

2.2. Các công trình nghiên cứu ở một số quốc gia: ................................. 15

2.2.1. Các nước phát triển: ........................................................................................ 15

2.2.2. Các nước đang phát triển: ............................................................................... 21

2.2.2.1. Một số nghiên cứu ở các nước châu Á tập trung vào vấn đề định giá của nhà xuất khẩu – pricing to market: ............................................................................ 21

2.2.2.2. Một số bài nghiên cứu điển hình ở các nước đang phát triển: .................. 24

2.2.2.3. Các nghiên cứu trong nước về truyền dẫn tỷ giá: ..................................... 27

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................... 32

3.1. Mô hình nghiên cứu: .......................................................................... 32

3.2. Lý thuyết mô hình VAR: ................................................................... 33

3.2.1. Định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn( reduced form VAR) .............. 34

3.2.1.1. Kiểm định tính dừng: ............................................................................... 34

3.2.1.2. Lựa chọn độ dài của trễ: .......................................................................... 35

3.2.1.3. Kiểm định loại bỏ trễ ra khỏi mô hình: .................................................... 35

Trang iii

3.2.2. Định dạng và ước lượng mô hình VAR cấu trúc:............................................. 36

3.2.2.1. Phương pháp đệ qui- phân rã Cholesky: .................................................. 37

3.2.2.2. Phương pháp phi đệ qui:.......................................................................... 38

3.3. Mô tả dữ liệu: ..................................................................................... 39

3.3.1. Giá dầu thế giới (OIL) và lãi suất ngắn hạn (R): .............................................. 39

3.3.2. Lỗ hổng sản lượng (OPG) ............................................................................... 40

3.3.3. Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (NEER) ................................................................ 41

3.3.4. Các chỉ số giá: ................................................................................................ 43

CHƯƠNG 4: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM

4.1. Định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn: .............................. 45

4.1.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu: .......................................................... 45

4.1.2. Kiểm định nhân quả Granger: ......................................................................... 45

4.1.3. Chọn độ trễ cho mô hình VAR rút gọn: ........................................................... 47

4.1.4. Bảng kết quả ước lượng mô hình VAR: .......................................................... 48

4.2. Ước lượng mô hình SVAR: ............................................................... 50

4.2.1. Hàm phản ứng đẩy IRF: .................................................................................. 53

4.2.2. Phân rã phương sai: ........................................................................................ 57

4.3. Mô hình VECM (Vector Error Correcrtion Model): ...................... 60

4.3.1. Lý thuyết mô hình VECM: ............................................................................. 60

4.3.2. Kết quả ước lượng mô hình VECM: ............................................................... 62

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN .............................................................. 72

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO: ....................................... 74

Trang iv

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ERPT: Exchange Rate Pass-through (Truyền dẫn tỷ giá)

CPI: Consumer Price Index (Chỉ số giá tiêu dùng)

ERPT: Exchange Rate Pass-Through (Truyền dẫn tỷ giá hối đoái)

GDP: Gross Domestic Product (Tổng sản phẩm quốc nội)

HICP: Harmonized Index of Consumer Price (Chỉ số giá tiêu dùng đã được hiệu

chỉnh)

IMF: International Monetary Fund (Quỹ tiền tệ quốc tế)

IMP: Import Price Index (Chỉ số giá nhập khẩu)

PPI: Production Price Index (Chỉ số giá sản xuất)

SVAR: Structural Vector Autoregressive Model (Mô hình tự hồi quy vec-tơ dạng cấu

trúc)

VECM: Vector Error Correction Model (Mô hình sửa lỗi vec-tơ)

VAR: Vector Autoregressive Model (Mô hình tự hồi quy vec-tơ)

WPI: Wholesale Price Index (Chỉ số giá bán buôn)

WTO: World Trade Organization (Tổ chức Thương mại thế giới)

GSO: General Statistics Office Viet Nam (Tổng Cục thống kê)

TSLS: Two Stages Least Square (Hồi quy hai giai đoạn)

IRF: Impulse Response Function (Hàm phản ứng đẩy)

Trang v

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Phản ứng của giá tiêu dùngCPI tới 1% cú sốc tỷ giá Trang 18

Bảng 4.1: Mô hình SVAR dạng ma trận Trang 46

Bảng 4.2: Giá xăng RON 92 bán lẻ tại Việt Nam Trang 69

Trang vi

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: Trình bày cơ chế của tác động truyền dẫn tỷ giá Trang 6

Hình 2.2: Phản ứng của giá nhập khẩu IMP khi tỷ giá tăng 1% Trang 14

Hình 2.3: Phản ứng của giá sản xuất PPI khi tỷ giá tăng 1% Trang 15

Hình 2.4: Phản ứng của giá tiêu dùng CPI khi tỷ giá tăng 1% Trang 16

Hình 2.5: Truyền dẫn tỷ giá tại Chile Trang 23

Hình 2.6: Ảnh hưởng của các chỉ số giá trong nước trước 1% cú sốc tỷ giá Trang 24

Hình 2.7: Biến động tỷ giá, IMP và PPI tại Việt Nam Trang 28

Hình 2.7: Biến động tỷ giá, CPI tại Việt Nam Trang 29

Hình 3.1: Sơ đồ mô hình VAR Trang 33

Hình 3.2: Giá dầu thế giới và lãi suất cho vay tại Việt Nam Trang 38

Hình 3.3: Lỗ hổng sản lượng tại Việt Nam qua các năm Trang 38

Hình 4.1: Kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu Trang 40

Hình 4.2: Kiểm định nhân quả Granger Trang 41

Hình 4.3: Chọn độ trễ cho mô hình VAR Trang 42

Hình 4.4: Kết quả mô hình VAR rút gọn Trang 43, 44

Hình 4.5: Kết quả IRF sử dụng phân rã Cholesky Trang 48

Hình 4.6: Kết quả hàm phản ứng của PPI và IMP sử dụng SVAR Trang 49

Hình 4.7: Phân rã phương sai của IMP, PPI và CPI Trang 50,51

Hình 4.8: Kiểm định đồng tích hợp Trang 62

Trang vii

Hình 4.9: Kết quả sơ lược ước lượng VECM Trang 63

Hình 4.10: Mô hình VECM Trang 64

Hình 4.11: Kiểm định tính dừng VECM Trang 65

Hình 4.12: Hàm phản ứng đẩy VECM Trang 66

Hình 4.13: Phân rã phương sai CPI Trang 66

Hình 4.14: Phân rã phương sai IMP Trang 67

Hình 4.15: Phân rã phương sai PPI Trang 68

Hình 4.16: Diễn biến giá dầu thế giới Trang 69

MỞ ĐẦU

Ngày 11 tháng 02 năm 2011, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam công bố cơ chế

điều hành tỷ giá mới. Theo đó, nhằm tăng tính thanh khoản của thị trường ngoại hối,

Ngân hàng Nhà nước đã điều chỉnh tỷ giá bình quân liên ngân hàng lên mức 20.693

VND/USD (tăng 9,3% so với mức trước đó). Cứ mỗi lần điều chỉnh tỷ giá như vậy,

công luận lại nóng lên với nhiều nhận định liên quan đến tác động của biến động tỷ giá

đến giá cả, lạm phát, đôi khi kèm theo những phát biểu định lượng thuần túy như “tỷ

giá được điều chỉnh 1% sẽ làm lạm phát thay đổi x%”. Và việc lượng hóa tác động của

tỷ giá đến lạm phát đã được rất nhiều nhà kinh tế nước ngoài nghiên cứu với khái niệm

quen thuộc Exchange rate Pass-through (ERPT) - hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá. Các bài

nghiên cứu được thực hiện ở nhiều quốc gia khác nhau, trong nhiều thời kỳ khác nhau

cũng như với những mục tiêu nghiên cứu khác nhau và đều đi đến những kết luận có ý

nghĩa về mặt thực nghiệm. Vậy ở Việt Nam, cơ chế tác động của hiệu ứng truyền dẫn

tỷ giá (ERPT) thật sự diễn ra như thế nào? Bài nghiên cứu chúng tôi sẽ làm rõ cơ chế

vận hành của hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá (ERPT) song song với việc giới thiệu các nét

cơ bản từ kết quả của một số công trình nghiên cứu tiêu biểu của các nhà kinh tế trong

và ngoài nước liên quan đến chủ đề này. Bên cạnh đó, chúng tôi sẽ chú trọng phân tích

định lượng chuỗi số liệu từ 01/2001 đến 06/2011 để tìm hiểu tác động của biến động tỷ

giá lên các chỉ số giá tại Việt Nam. Bài nghiên cứu của chúng tôi sử dụng mô hình

VAR cùng các kiểm định để ước lượng ERPT và đo lường ảnh hưởng của các cú sốc

đến các chỉ số giá trong giai đoạn từ 01/2001 đến 06/2011.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG

1.1. Tổng quan:

Trong nhiều vấn đề tranh luận về kinh tế toàn cầu, tỷ giá hối đoái luôn được

xem là trung tâm chính vì vai trò quan trọng của nó trong sự bền vững của nền kinh tế.

Nhắc lại những cuộc khủng hoảng tài chính gần đây ở các nước đang phát triển như

Mexico 1994, Thái Lan, Indonesia và Hàn Quốc năm 1997, Nga và Brazil năm 1998,

Argentina năm 2000 và Thổ Nhĩ Kỳ năm 2000 ít nhiều điều liên quan đến một cuộc

khủng hoảng trong tỷ giá hối đoái. Giữa nhiều yếu tố, tỷ giá hối đoái là một trong

những yếu tố quan trọng và có liên hệ mật thiết với nền kinh tế từng quốc gia. Chính vì

bản chất mối liên hệ này, tỷ giá hối đoái là nguyên nhân một vài khủng hoảng tài chính

khu vực hoặc toàn cầu. Mức độ nhanh chóng của toàn cầu hóa và hội nhập giữa các

nước khiến tỷ giá ngày càng quan trọng hơn. Tuy nhiên, tỷ giá không chỉ có tác động

bên ngoài mà còn tác động vào bên trong của nền kinh tế. Một trong những tác động

quan trọng của tỷ giá đến nền kinh tế đó là tác động đến lạm phát. Tác động của tỷ giá

hối đoái đến lạm phát được khái niệm rộng ra là truyền dẫn tỷ giá (Exchange Rate

Pass-Through) đến lạm phát.

ERPT được định nghĩa là phần trăm thay đổi giá nhập khẩu đồng nội tệ từ 1%

thay đổi trong tỷ giá giữa quốc gia xuất khẩu và nhập khẩu (Goldberg và Knetter

1997). Tầm quan trọng của ERPT đã được phân tích bởi nhiều nhà kinh tế học khác

nhau. Trong đó 2 vai trò quan trọng của ERPT đó là dự báo lạm phát và những thi

hành trong việc thực hiện chính sách tiền tệ.

Về cơ bản, vai trò quan trọng nhất của ERPT là tầm ảnh hưởng của nó trong

việc dự báo lạm phát, công việc rất quan trọng của Ngân hàng Trung ương trong điều

hành chính sách tiền tệ. Nếu có một góc nhìn và những đánh giá đúng đắn về ERPT,

Ngân hàng Trung ương có thể hiểu mức độ và ảnh hưởng của một cú sốc tỷ giá đến

thay đổi trong lạm phát. Từ đó, Ngân hàng Trung ương, đặc biệt với chế độ lạm phát

mục tiêu, có thể thực hiện điều hành chính sách tiền tệ phù hợp để giữ lạm phát trong

vùng mục tiêu.

Sau khi nền kinh tế Việt Nam chuyển sang cơ chế thị trường, đặc biệt từ khi

gia nhập WTO, các yếu tố bên ngoài luôn có một tầm ảnh hưởng quan trọng đến nền

kinh tế trong nước. Mặc dù nền kinh tế Việt Nam đạt được những thành công lớn trong

tăng trưởng kinh tế với việc phát triển thương mại với nước ngoài, song nó vẫn đang

phải đối mặt với một số hạn chế như lạm phát tăng cao, mất cân bằng cán cân thương

mại, tình trạng nhập siêu, đô lá hóa và sự bất ổn dòng vốn nước ngoài. Những hạn chế

này, một mặt khiến chế độ tỷ giá hiện tại đối mặt với áp lực của sự biến động, mặt

khác đặt ra một câu hỏi về vai trò của tỷ giá hối đoái trong việc truyền dẫn những áp

lực từ nước ngoài vào lạm phát trong nước. Sự truyền tải áp lực nước ngoài vào lạm

phát thông qua kênh tỷ giá hối đoái được chia thành hai kênh: kênh thứ nhất là thay

đổi tỷ giá hối đoái truyền dẫn vào giá nhập khẩu và kênh thứ hai là thay đổi tỷ giá hối

đoái truyền dẫn vào lạm phát. Do đó, nghiên cứu này nhằm mục đích: (1) đo lường

mức độ và thời gian truyền dẫn tỷ giá ERPT; (2) đánh giá tác động của sự thay đổi

trong tỷ giá đến các chỉ số giá; (3) giới thiệu những chính sách thích hợp từ kết quả

nghiên cứu này.

Có nhiều bài nghiên cứu về vấn đề ERPT ở các nước. Nhìn chung, bài nghiên

cứu của chúng tôi sẽ theo cách tiếp cận chủ yếu của McCarthy (2000), sử dụng các

biến vĩ mô để ước lượng mức độ và thời gian ảnh hưởng của ERPT vào nền kinh tế.

Bài nghiên cứu chúng tôi sử dụng số liệu theo tháng từ giai đoạn 01/2001 đến tháng

06/2011 gồm 126 quan sát.Chúng tôi sẽ đi sâu vào phân tích ảnh hưởng của tỷ giá hối

đoái qua các kênh truyền dẫn từ giá nhập khẩu, giá sản xuất và giá tiêu dùng với việc

sử dụng mô hình VAR để ước lượng mức độ và thời gian truyền dẫn tỷ giá ERPT tại

Việt Nam.

1.2. Bố cục trình bày:

Bài nghiên cứu của chúng tôi gồm có 5 phần. Phần tiếp theo, chúng tôi sẽ khái

quát học thuyết về ERPT và kết quả một số nghiên cứu thực nghiệm có liên quan tại

các nước trên thế giới. Phần 3 của bài, nhóm nghiên cứu sẽ đi sâu hơn về phương

pháp, mô hình và cách lựa chọn số liệu nghiên cứu. Phần 4, tác giả sẽ đi đến các kết

quả và các nhận định về thực tế ERPT tại Việt Nam. Cuối cùng sẽ là phần kết luận với

một số khuyến nghị cho chính sách tiền tệ tại Việt Nam cũng như các hạn chế bài

nghiên cứu đi kèm lời khuyên cho các hướng nghiên cứu tiếp theo.

CHƯƠNG 2: HỌC THUYẾT VỀTRUYỀN DẪN TỶ GIÁ

2.1. Lý thuyết về truyền dẫn tỷ giá (ERPT):

2.1.1. Khái niệm truyền dẫn tỷ giá (ERPT):

Theo Goldberg và Knetter (1997), ERPT được xác định như là “Phần trăm

thay đổi giá nhập khẩu tính bằng đồng nội tệ khi tỷ giá giữa các nước xuất khẩu và

nhập khẩu thay đổi 1%” (trang 1248).Tuy nhiên, những thay đổi trong giá nhập khẩu ở

một số chừng mực cũng truyền dẫn đến giá sản xuất và giá tiêu dùng. Do đó, trong bài

nghiên cứu này ERPT được nhìn nhận rộng hơn như là sự thay đổi trong giá tiêu dùng

dưới tác động của sự thay đổi trong tỷ giá danh nghĩa.

2.1.2. Nguyên nhân của truyền dẫn tỷ giá ERPT:

Trong học thuyết của Goldberg và Knetter (1997), hai ông đã chỉ ra rằng có

hai kênh trung chuyển tỷ giá đáng chú ý: Một kênh trực tiếp và một kênh gián tiếp.

Kênh truyền dẫn trực tiếp được điều khiến bởi khu vực bên ngoài nước như

giá mặt hàng nhập khẩu. Bây giờ gọi E là tỷ giá trong kỳ của đồng nội tệ trên một đơn

vị đồng ngoại tệ và P* là giá hàng hóa nhập khẩu theo đồng ngoại tệ thì E*P*là giá

của hàng hóa nhập khẩu theo đồng nội tệ. Nếu P* vẫn cố định và E tăng (đồng nội tệ

sụt giá) thì giá hàng hóa nhập khẩu theo nội tệ sẽ tăng tương ứng. Kết quả này gọi là

truyền dẫn tỷ giá đến giá nhập khẩu. Tuy nhiên, truyền dẫn hoàn hảo (=100%) nếu (a)

giá cộng lãi trên chi phí là hằng sốvà (b) chi phí biên là hằng số (xem Goldberg và

Knetter 1997, trang 1248). Sự thay đổi trong giá nhập khẩu gần như được truyền dẫn

vào giá sản xuất và tiêu dùng của nền kinh tế nếu các nhà sản xuất tăng giá của họ phù

hợp với sự tăng lên trong giá nhập khẩu.

Kênh truyền dẫn gián tiếp của tỷ giá đề cập đến tính cạnh tranh của hàng hóa

trên thị trường quốc tế. Một sự giảm sút trong tỷ giá làm cho sản phẩm nội địa trở nên

rẻ hơn đối với người tiêu dùng nước ngoài và hệ quả là xuất khẩu và tổng cầu sẽ tăng

đem đến sự tăng lên trong mức giá nội địa. Bởi vì những hợp đồng lương danh nghĩa

được cố định trong ngắn hạn, tiền lương thực tế sẽ giảm và sản lượng sẽ tăng. Tuy

nhiên khi tiền lương thực tế được đẩy lên mức gốc theo thời gian, chi phí sản xuất sẽ

tăng, mức giá tổng thể sẽ tăng và sản lượng giảm. Do đó, cuối cùng sự giảm sút trong

tỷ giá về lâu dài sẽ đem đến sự tăng lên trong mức giá còn sản lượng chỉ tăng lên tạm

thời. (Kahn 1987).

Hình 2.1: Trình bày cơ chế của tác động truyền dẫn tỷ giá trực tiếp và gián tiếp.

Nguồn: Felix P.Hufner và Michael Schroder (2002)

Đồng tiền mất giá (Tỷ giá tăng)

Tác động trực tiếp

Đầu vào nhập khẩu đắt hơn

Hàng hóa nhập khẩu đắt hơn

Chi phí sản xuất tăng

Giá tiêu dùng tăng

Nhu cầu nội địa cho các hàng hóa thay thế

Nhu cầu xuất khẩu tăng

Hàng hóa thay thế vào hàng xuất khẩu trở nên đắt hơn

Nhu cầu lao động tăng

Tiền lương tăng

Tác động gián tiếp

Trong thực tế, truyền dẫn tỷ giá khó mà đạt được hoàn toàn. Goldberg và

Knetter (1997) tuyên bố rằng giá nhập khẩu ởMỹ chỉ phản ảnh khoảng 50% của sự

thay đổi tỷ giá (mặc dù sự phản ứng của giá cả khác nhau giữa các nền kinh tế). Hầu

hết phần lớn sự giải thích được đề cập cho hiện tượng này là chiến lược Giá-Thị

trường (Pricing-to-market) của các công ty xuấtkhẩu. Thay vì lựa chọn sự thay đổi

thường xuyên giá của mình đối với sự thay đổi tỷ giá, một công ty xuấtkhẩu sẽ chọn

giữ giá cố định và đơn giản là cắt giảm hoặc gia tăng phần lãi trong giá bán.Hành

vinày gọi là chiến lược Giá - Thị trường. Điều này có nghĩa là công ty xuất khẩu chấp

nhận sự thua lỗ tạm thời trong doanh thu để tránh sự thua lỗ trong dài hạn về thị phần.

2.1.3. Các yếu tố tác động đến truyền dẫn tỷ giá:

Nhiều kiểm định thực nghiệm cho thấy rằng ERPT có sự khác biệt tùythuộc

vào từng nước, từng thời điểm cụ thể, cũng như giữa giá cả ở các khâu khác nhau của

dây chuyền sản xuất (giá nhập khẩu, giá sản xuất và giá tiêu dùng) và giá cả của các

ngành trong phạm vi một quốc gia.

2.1.3.1. Chiến lược định giá của công ty:

Trên phạm vi ngành, như những phân tích ở trên chúng ta có thể thấy rõ

ERPT phụ thuộc vào chiến lược định giá của công ty, đến lượt nó, chiến lược định giá

lại phụ thuộc vào cơ cấu ngành. Nhiều nghiên cứu gần đây tập trung vào nghiên cứu

chiến lược định giá và sự thay đổi trong mức lợi nhuận của công ty (hiệu số giữa giá

bán và giá thành sảnphẩm) nhằm đối phó với sự thay đổi của tỷ giá.

Cơ sở lí luận của đa số các nghiên cứu này là công trình nghiên cứu của

Donbursch (1987), trong đó, những khác biệt về ERPT được lí giải thông qua các mô

hình lí thuyết tổ chức công nghiệp, mà cụ thể là, mức độ tập trung hóa của thị trường,

mức độ thâm nhập của hàng hóa nhập khẩu và tính thay thế giữa hàng hóa nhập khẩu

và hàng hóa sản xuất trong nước.

Donbursch cho rằng đối với các ngành có tính cạnh tranh càng cao (lợi nhuận

biên nhỏ) và tỉ trọng hàng nhập khẩu trong tổng doanh thu bán hàng càng lớn thì

ERPT càng lớn.Ngược lại, nếu thị trường cạnh tranh không hoàn hảo, phản ứng của

các công ty đối với biến động của tỷ giá có thể khác nhau.Cụ thể như theo Philips

(1998), nếu một công ty có quyền lực thị trường, và họ đặt kì vọng tối đa hóa lợi

nhuận của mình, ERPT sẽ phụ thuộc nhiều vào các nhân tố khác.Mặt khác, nếu công

ty hướng đến mục tiêu tối đa hóa thị phần của mình, ERPT sẽ nhỏ hơn (Hooper &

Mann, 1989; Ohno, 1990). Hơn nữa, nếu tồn tại khả năng phân biệt hóa giá cả giữa

các thị trường, có thể phát sinh tình huống “định giá theo thị trường”, dẫn đến việc

hình thành ERPT khác nhau trên các phân đoạn thị trường khác nhau (Krugman,

1986; Gagnon & Knetter, 1992). Cuối cùng, chiến lược định giá của công ty phụ

thuộc vào kì vọng biến động tương đối của tỷ giá trong tương lai và khung thời gian

dự báo (Froot & Klemperer, 1988; Ohno, 1990).

Trên cơ sở các nguyên tắc này, Feinberg (1986, 1989) kết luận, hiệu ứng

truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến giá của nhà sản xuất trong nước sẽ mạnh hơn ở các

ngành có mức độ tập trung nhỏ hơn và ở các ngành, nơi có tỉ trọng nhập khẩu cao

hơn. Yang (1997) cho rằng, mức độ truyền dẫn tỷ giá có mối tương quan cùng chiều

với mức độ phân biệt hóa sản phẩm (nghĩa là có mối tương quan nghịch với khả năng

thay thế củahàng hóa) và có mối tương quan nghịch với độ co giãn của chi phí biên

theo sản lượng.

Menon (1996) đã đánh giá ERPT đến giá cả một số nhóm hàng hóa riêng biệt

và phát hiện rằng, ERPT tỉ lệ nghịch với các hạn chế định lượng (quota) đối với nhập

khẩu, kiểm soát của nước ngoài (sự hiện diện của tập đoàn đa quốc gia), mức độ tập

trung hóa sản xuất, mức độ phân biệt hóa sản phẩm và tỉ lệ nhập khẩu trong tổng

doanh thu bán hàng và tỉ lệ thuận với độ co dãn thay thế giữa hàng nhập khẩu và hàng

trong nước. Một phần kết luận của Menon có sự đối lập với kết luận của Yang và một

số tác giả khác.

2.1.3.2. Độ co giãn cung – cầu và các yếu tố kinh tế vĩ mô:

Trên phạm vi quốc gia, ERPT phụ thuộc vào ba nhân tố chính: độ co giãn

tương đối của cầu và cung, môi trường kinh tế vi mô và các điều kiện kinh tế vĩ mô

(Phillips, 1988).

Thứ nhất, trong điều kiện không phát sinh các cú sốc khác, độ co giãn của cầu

và cung theo giá là các nhân tố quyết định độ lớn của ERPT. Đối với hàng hóa xuất

khẩu, mức độ của ERPT sẽ càng lớn nếu độ co giãn của cầu càng lớn và độ co giãn

của cung càng thấp. Đối với hàng hóa nhập khẩu thì ngược lại, ERPT sẽ càng lớn nếu

độ co giãn của cầu càng nhỏ và độ co giãn của cung càng lớn (Spitaller, 1980). Do đó,

ERPT phải là toàn phần (bằng 1) trong một nền kinh tế nhỏ, bởi vì cầu đối với xuất

khẩu là co giãn tuyệt đối và cung nhập khẩu là co giãn tuyệt đối do quốc gia đó không

có khả năng tác động đến thị trường thế giới.

Thứ hai, nếu như xem xét các mô hình kinh tế vi mô của lí thuyết tổ chức

công nghiệp thì có thể kết luận rằng tỉ trọng nhập khẩu càng lớn thì hiệu ứng truyền

dẫn đến giá trong nước càng mạnh. Cũng vậy, các công trình nghiên cứu gần đây về

giả thiết định giá theo thị trường (“pricing-to-market hypothesis”) của Krugman

(1987) và Marston (1990) cho thấy tác động của việc định giá đến ERPT. Ngoài ra,

Knettter (1993) kết luận rằng ngành nghề, chứ không phải quốc tịch của công ty mới

có ảnh hưởng nhiều hơn đến hành vi định giá của công ty. Như vậy, những khác biệt

về ERPT giữa các quốc gia có thể là do những khác biệt về cơ cấu các ngành ở các

quốc gia đó. Nếu như công ty ít quan tâm đến chiến lược định giá trên các thị trường

nhỏ, hiệu ứng “pricing-to-market” sẽ yếu và do đó, mức độ truyền dẫn tỷ giá sẽ mạnh

hơn trong các nền kinh tế nhỏ.

Thứ ba, Mann (1986) trong công trình nghiên cứu của mình, đã khảo sát một

số biến kinh tế vĩ mô có thể ảnh hưởng đến độ lớn của ERPT. Ông cho rằng, tỷ giá

thường xuyên biến động có thể làm giảm ERPT bởi vì, các nhà nhập khẩu có thể thiên

về điều chỉnh tỉ suất lợi nhuận hơn là giá cả. Wei & Parsley (1995) và Engel &

Rogers (1998) đã cung cấp những bằng chứng thực nghiệm để khẳng định giả thiết

này ở phạm vi ngành và sản phẩm. Do đó, ERPT phải thấp hơn ở các nước có tỷ giá

biến động thường xuyên hơn.

2.1.3.3. Tính ổn định của tỷ giá hối đoái:

Nếu như công ty kì vọng rằng sự thay đổi của tỷ giá có tính chất lâu dài, chứ

không phải mang tính tạm thời thì nhiều khả năng, công ty sẽ thay đổi giá cả hàng hóa,

chứ không phải tỉ suất lợi nhuận, nên dẫn đến việc ERPT sẽ cao hơn. Vì vậy, ERPT

phải cao hơn ở các nước, nơi mà những thay đổi của tỷ giá thường kéo dài hơn (tỷ giá

ổn định hơn). Do đó đây cũng có thể được xem là một nhân tố tác động đến mức độ

truyền dẫn tỷ giá hối đoái.

2.1.3.4. Tính ổn định của tổng cầu:

Một biến kinh tế vĩ mô khác có ảnh hưởng đến độ lớn của ERPT - đó là tính

ổn định của tổng cầu (Mann, 1986). Những thay đổi của tổng cầu cùng với dao động

của tỷ giá có ảnh hưởng đến tỉ suất lợi nhuận của nhà nhập khẩu trên thị trường cạnh

tranh không hoàn hảo, đồng thời làm giảm ERPT. Vì vậy, ERPT phải thấp hơn ở các

quốc gia có tổng cầu biến động nhiều hơn.

2.1.3.5. Đồng tiền niêm yết:

Đồng tiền định giá hàng hóa cũng ảnh hưởng đến ERPT. Lí do lựa chọn đồng

tiền định giá, được nghiên cứu ở nhiều công trình khoa học (Bachetta & Van

Wincoop, 2001; Devereux & Engel, 2001; Giovannini, 1998) được cho là tính ổn định

của nội tệ. Một nước với đồng tiền quốc gia kém ổn định có tỉ lệ nhập khẩu khá lớn

được định giá bằng ngoại tệ thì việc yết giá bằng ngoại tệ cũng sẽ có lợi hơn đối với

các công ty chỉ kinh doanh trên thị trường nội địa. Trong tình huống này, tỷ giá có

những tác động không chỉ đối với giá hàng hóa nhập khẩu, mà còn đối với giá hàng

hóa phi ngoại thương (non-tradables), và khi đó hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá hối đoái sẽ

là toàn phần (Tsesliuk, 2002).

2.1.3.6. Mức độ lạm phát:

Một nhân tố khác giải thích những khác biệt về ERPT giữa các quốc gia có

thể là những khác biệt trong mức lạm phát. Taylor (2000) khẳng định môi trường lạm

phát ở trong nước càng thấp và ổn định thì ERPT cũng càng nhỏ. Giả thiết của Taylor

về mối quan hệ giữa lạm phát và ERPT đã được kiểm định trong bài viết “Exchange

Rate Pass-Through To Domestic Prices: Does The Inflationary Environment Matter?”

của Ehsan U. Choudhri và Dalia S. Hakura vào năm 2001.

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy ERPT giảm dần khi tình hình kinh tế

vĩ mô ổn định hơn, cạnh tranh tăng lên và hành vi của các công ty hướng đến việc tối

đa hóa thị phần của mình. Theo kết luận của Dubravko & Marc (2002), ERPT đã

giảm từ giữa những năm 90 ở các nước đang phát triển, có thể là do các điều kiện

kinh tế vĩ mô ổn định hơn và kết quả của các cuộc cải cách cơ cấu được thực hiện

trong thời gian gần đây.

Ngoài ra, trong các bài nghiên cứu khác, các tác giả đều đưa ra những nhận

định riêng của mình về các nhân tố tác động lên hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá hối đoái

của các nước.Điển hình trong số đó có một bài nghiên cứu được thực hiện nhờ sự kết

hợp giữa khoa Kinh tế học trường đại học Claremont và khoa chính sách công trường

đại học George Mason. Đây là bài nghiên cứu đầu tiên không làm riêng biệt cho một

quốc gia nào mà mang tính tổng hợp toàn bộ các bài nghiên cứu trong lịch sử về hiệu

ứng truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở các nước châu Á. Thông qua các kết quả thu được ở

nhiều quốc gia trong nhiều thời kỳ khác nhau, nhóm tác giả đã kết luận có năm nhân

tố cơ bản ảnh hưởng đến mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở các quốc gia châu Á

trong lịch sử, đó là: mức độ cạnh tranh, độ dài thời kì thay đổi tỷ giá, chiều hướng

thay đổi tỷ giá, mức độ thay đổi trong tỷ giá và các yếu tố vĩ mô khác.

Thứ nhất, ở mức độ kinh tế vi mô, nếu nhà nhập khẩu không phải đối diện với

mức độ cạnh tranh cao trong nước, họ sẽ có quyền xác định một biên lợi nhuận tương

đối cho mình. Khi đó, tất cả những biến động bất lợi trong tỷ giá khiến giá cả các

hàng hóa nhập khẩu tăng lên sẽ được chuyển dịch hoàn toàn vào giá cả tiêu dùng

trong nước. Trái lại, trong một nền kinh tế cạnh tranh cao, việc tăng giá của nhà nhập

khẩu sẽ gặp nhiều khó khăn. Chính vì thế họ hoàn toàn có thể sẽ chấp nhận một mức

biên lợi nhuận thấp để giữ cho giá cả ổn định nhằm củng cố thị phần của mình. Khi

đó một cú sốc trong tỷ giá sẽ được nhà nhập khẩu hứng chịu một phần và chỉ còn ảnh

hưởng tương đối yếu lên giá tiêu dùng trong nước. Cụ thể, nghiên cứu của Knetter

(1993) đã chỉ ra rằng chính những khác biệt trong mức độ cạnh tranh nội tại của các

ngành đã giải thích cho mức độ khác biệt trong ERPT. Ví dụ, một số mặt hàng nhập

khẩu vào Mỹ như máy móc, đồ uống có cồn…tạo ra một mức độ truyền dẫn thấp vào

giá tiêu dùng bởi các nhà nhập khẩu tại Mỹ đã cố gắng giữ lấy thị phần trong nước

của mình. Ngoài ra, nghiên cứu của Campa và Goldberg cũng như Marazzi năm 2005

đã chỉ ra rằng các loại hàng hóa công nghiệp tạo ra mức độ truyền dẫn thấp hơn so với

các hàng hóa nông nghiệp.

Thứ hai, độ dài của thời kì thay đổi trong tỷ giá hối đoái cũng ảnh hưởng đến

mức độ truyền dẫn. Ví dụ như nghiên cứu của Meurers (2003) đã sử dụng phân rã

Blanchard-Quad để xác định mức độ kéo dài của những thay đổi trong tỷ giá ở Mỹ,

Nhật Bản, Đức, Pháp và Ý. Tác giả đã nhận thấy rằng hiệu ứng truyền dẫn hầu như là

hoàn toàn trong dài hạn nếu cú sốc về tỷ giá được dự đoán là kéo dài. Trái lại, mức độ

truyền dẫn là thấp nếu cú sốc về tỷ giá được nhận định là chỉ tồn tại trong ngắn hạn

(bởi khi đó các nhà xuất khẩu sẽ chấp nhận một phần lỗ để giữ thị phần trong nước

nhập khẩu). Nhận định này đã được khẳng định một lần nữa ở nghiên cứu của Froot

và Klemperer (1989).

Thứ ba, là chiều hướng thay đổi của tỷ giá. Những nghiên cứu đã chỉ ra rằng

khi tỷ giá thay đổi theo hướng đồng tiền của nước nhập khẩu bị giảm giá, nhà xuất

khẩu sẽ có khuynh hướng giảm giá bán của mình để đảm bảo vẫn giữ được thị phần ở

các nước nhập khẩu. Chính điều này làm cho giá cả trong nước ở quốc gia nhập khẩu

không có biến động lớn, hay nói cách khác hiệu ứng truyền dẫn là thấp. Trái lại nếu tỷ

giá thay đổi theo chiều hướng giá đồng tiền của nước xuất khẩu giảm giá, khi đó hàng

hóa xuất đi sẽ giảm giá tương đối so với nước nhập khẩu và nhà xuất khẩu có lý do để

duy trì một mức giá bán cao, dẫn tới một hiệu ứng truyền dẫn cao. Điều này được thể

hiện rất rõ trong nghiên cứu của Pollard và Coughlin (2003) cũng như nghiên cứu của

Madhavi (2002).

Thứ tư, là mức độ thay đổi trong tỷ giá. Khi mức độ thay đổi trong tỷ giá

thấp, các doanh nghiệp sẽ có khuynh hướng hấp thụ những biến đổi này, chấp nhận

một khoản lỗ để giữ giá cả trong nước ổn định. Đặc biệt là khi họ đã công bố mức giá

bán trước đó. Điều này dẫn đến một hiệu ứng truyền dẫn thấp hơn. Nghiên cứu thực

nghiệm tại Mỹ thực hiện bởi Pollard và Coughlin (2003) đã khẳng dịnh điều này.

Thứ năm, mức độ truyền dẫn vào giá nhập khẩu còn bị ảnh hưởng bởi nhiều

yếu tố vĩ mô khác. Theo nghiên cứu của Taylor (2000), mức độ truyền dẫn phụ thuộc

rất nhiều vào chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương. Chính sách tiền tệ càng ổn

định kèm theo mức độ lạm phát thấp sẽ làm giảm đáng kể hiệu ứng truyền dẫn vào giá

cả trong nước. Nghiên cứu này đã nhận được sự đồng tình của đồng đảo các nhà

nghiên cứu sau này như Gagnon và Ihrig (2004), Choudri và Hakura (2001), Frankel

(2005)…Cũng với hướng đi trên, Campa và Goldberg (2005) đã kiểm tra mức độ

quan trọng của những thay đổi trong các yếu tố vĩ mô và những ảnh hưởng của chúng

đến mức độ truyền dẫn vào giá nhập khẩu của 25 quốc gia thuộc OECD trong thời kỳ

từ 1975 đến 1999 và rút ra cùng một kết luận.

2.2. Các công trình nghiên cứu ở một số quốc gia:

2.2.1. Các nước phát triển:

Kết quả nghiên cứu nổi bật chúng tôi muốn giới thiệu là “Sự truyền dẫn tác

động của tỷ giá và giá nhập khẩu đến lạm phát trong nước tại một số nền kinh tế phát

triển (Pass-through of Exchange Rate and Import Prices to Domestic Inflation in Some

Industrialised Economics)” của Jonathan McCarthy (2000), trong đó tác giả nghiên

cứu ảnh hưởng của tỷ giá đối với giá nhập khẩu (IMP), giá sản xuất (PPI) và giá tiêu

dùng (PPI) trong nước tại 9 nền kinh tế phát triển: Hoa Kỳ, Nhật Bản, Đức, Pháp, Anh,

Bỉ, Hà Lan, Thụy Điển và Thụy Sỹ. Tác giả phân tích những khác biệt về ERPT giữa

các nước và những biến động của ERPT theo thời gian. Mô hình thực nghiệm là mô

hình VAR kết hợp với một chuỗi phân phối giá, mô hình được ước tính vào thời kì hậu

Bretton Woods. Kết quả cho thấy tỷ giá có tác động không lớn đến lạm phát bằng tác

động đến giá nhập khẩu.Sự truyền dẫn sẽ mạnh hơn và có một vai trò nổi bật hơn đến

lạm phát ở những quốc gia mà mức phụ thuộc vào hàng nhập khẩu lớn hơn và tỷ giá

hối đoái cùng giá nhập khẩu ổn định hơn.

McCarthy nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (số lượng ngoại tệ

được điều chỉnh theo trọng số là kinh ngạch thương mại với đối tác trên một đơn vị nội

tệ). Cơ sở dữ liệu quý trong giai đoạn từ năm 1976 đến năm 1998 được sử dụng.

Hình 2.2, 2.3, 2.4 trình bày phản ứng của chỉ số giá nhập khẩu IMP, chỉ số giá

sản xuất PPI, và chỉ số giá tiêu dùng CPI do cú sốc tỷ giá hối đoái ở mỗi quốc gia

trong mẫu nghiên cứu. Trong mô hình này, cú sốc tỷ giá được ước tính bởi các giá trị

quá khứ của tất cả các biến cộng với giá trị hiện tại của giá dầu và chênh lệch sản

lượng.Đường liền nét trong mỗi đồ thị là phản ứng ước tính trong khi các đường đứt

nét biểu thị hai dải sai số chuẩn xung quanh ước tính.

Hình 2.2: Phản ứng của giá nhập khẩu khi tỷ giá tăng 1% (ERPT đến giá nhập

khẩu)

Nguồn: McCarthy (2000)

Các tác động ban đầu của sự gia tăng tỷ giá hối đoái lên giá nhập khẩu là

không như mong đợi và điều này được duy trì ít nhất một năm ở tất cả các nước (hình

2.1).Đến cuối năm 2, phản ứng được ước tính không chính xác ở nhiều nước, có những

trường hợp là tác động tích cực. Đối với Hoa Kì, sự truyền dẫn tương tự như những

ước tính trước đây cũng như những nhận thức chung về truyền dẫn tỷ giá hối đoái. Sự

truyền dẫn là đặc biệt lớn ở Bỉ và Hà Lan với sự thay đổi của giá nhập khẩu vượt quá

1% trong khi sự truyền dẫn thấp đáng ngạc nhiên ở Thụy Điển và Thụy Sĩ.

Hình 2.3: Phản ứng của giá sản xuất PPI khi tỷ giá tăng 1% (ERPT đến giá sản

xuất)


Phản ứng của PPI khá yếu ở hầu hết các nước (hình 2.2).Theo thống kê, các

ước tính không khác nhau về mức ý nghĩa, và phản ứng của Nhật Bản có dấu hiệu sai.

Các trường hợp ngoại lệ đối với mô hình này là Bỉ và Hà Lan. Ước tính đối với Hoa

Kì thì yếu hơn những nghiên cứu của Feinberg (1989), nhưng ước tính đối với Đức thì

lại tương tự với nghiên cứu của Feinberg (1986)

Phản ứng của CPI do cú sốc tỷ giá thì nhỏ hơn PPI, và có mức ý nghĩa thống

kê trong hầu hết các trường hợp (hình 2.3). Hơn thế nữa, một số lượng các phản ứng

có dấu hiệu sai (tích cực), điển hình là Nhật Bản và Pháp. Một lần nữa, các trường hợp

ngoại lệ của mô hình này là Bỉ và Hà Lan. Sự truyền dẫn ở Hoa Kì thì tương tự như

kết quả của Woo (1984) về mức độ truyền dẫn đến giảm giá tiêu dùng và của Parsley

và Popper (1998) về sự truyền dẫn vào CPI.

Hình 2.4: Phản ứng của giá tiêu dùngCPI khi tỷ giá tăng 1% (ERPT đến giá tiêu

dùng)


Mặc dù ERPT theo kết quả ước lượng là nhỏ và chưa chính xác song có sự

khác biệt đáng kể giữa các quốc gia. Theo tác giả, những nhân tố sau ảnh hưởng là

nguyên nhân của những khác biệt này: (1) tỷ lệ nhập khẩu trung bình (được xác định

theo % tổng cầu, GDP) trong giai đoạn nghiên cứu; (2) độ biến động của tỷ giá; (3)

độ biến động của tổng cầu; (4) năng lực cạnh tranh của nền kinh tế.

Tác giả rút ra kết luận rằng: (1) các phản ứng của giá nhập khẩu cho thấy sự

truyền dẫn những dao động của tỷ giá đến giá nhập khẩu tại hầu hết các nước trong

mẫu nghiên cứu là đáng kể, nhưng không đạt mức toàn phần; (2) tuy vậy, sự truyền

dẫn tác động của tỷ giá đến chỉ số PPI và CPI là khá khiêm tốn ở hầu hết các nước

nghiên cứu; (3) tỷ trọng nhập khẩu cao, tỷ giá ổn định, ít biến động, GDP ít biến động

và năng lực cạnh tranh kém hơn gắn với hiệu ứng truyền dẫn tác động tỷ giá (ERPT)

đến lạm phát trong nước cao hơn, cho dù mối tương quan này tổn tại trong thời gian

ngắn đối với chỉ số CPI.

Chúng tôi cũng tìm thấy một số bài nghiên cứu ERPT ở thị trường châu Âu,

điển hình là bài nghiên cứu “Sự truyền dẫn tác động của tỷ giá đến giá tiêu dùng ở thị

trường châu Âu (Exchange Rate Pass-Through to Consumer Prices: A European

Perspective)” của nhóm tác giả Felix P.Hufner và Michael Schroder (2002). Hai ông

phân tích ERPT ở sự thay đổi trong giá đồng nội tệ từ sự biến động tỷ giá, điển hình là

giá tiêu dùng ở khu vực châu Âu. Những ước lượng đầu tiên của nhóm tác giả về hệ số

truyền dẫn ở một số quốc gia cụ thể là 5 quốc gia lớn ở khu vực châu Âu (Đức, Pháp,

Italia, Tây Ban Nha và Hà Lan) sử dụng dữ liệu trong thời kì 20 năm qua. Theo đó các

tác giả xây dựng bình quân gia quyền cùa những hệ số này sử dụng tầm quan trọng của

mỗi nước trong chỉ số HICP (Harmonized Index of Consumer Prices).Bài nghiên cứu

sử dụng mô hình VECM (Vector Error Correction Models) để tính toán tính không bền

vững của hầu hết các biến sử dụng và mối tương quan đồng liên kết giữa chúng.Ngoài

ra, khi phần lớn học thuyết trong quá khứ tập trung vào câu hỏi tại sao cótruyền dẫn

chưa đầy đủ đến giá nhập khẩu các tác giả lại tiến hành đo lường những ảnh hưởng

lượng hóa đến chỉ số giá tiêu dùng.

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu tháng từ 1981 đến 2001 và bao gồm các biến

chỉ số tỷ giá hiệu lực quốc gia, lãi suất ngắn hạn, chênh lệch giữa sản lượng thực tế và

sản lượng tiềm năng (output gap) đã xây dựng từ sản lượng công nghiệp, giá dầu và 3

bước của chuỗi phân phối: giá nhập khẩu, giá sản xuất, giá tiêu dùng. Sau khi làm một

số kiểm nghiệm cơ bản, các tác giả đã tìm thấy mối quan hệ đồng liên kết giữa các

biến cho mỗi quốc gia sử dụng trong mẫu chúng tôi. Do đó, tác giả ước lượng VECM

cho 5 quốc gia vớihàm phản xung nhằm lượng hóa tác động cú sốc tỷ giá đến giá tiêu

dùng.

Đối với kết quả cụ thể của các quốc gia các tác giả nhận thấy rằng Hà Lan

biểu thị truyền dẫn tỷ giá đến giá tiêu dùng nhanh nhất, nhưng tác động lâu nhất là Ý

và Pháp. Hệ số truyền dẫn ví dụ phần thay đổi tỷ giá hối đoái phản ảnh trong giá tiêu

dùng sắp xếp từ 7% (Pháp) đến 12% (Ý) sau một năm. Sau 2 năm, hệ số từ 8% (Tây

Ban Nha) đến 18% (Ý). Như kỳ vọng, quy mô truyền dẫn suy giảm theo chuỗi phân

phối với ảnh hướng lớn nhất xảy ra ở giá nhập khẩu.

Bảng 2.1:Phản ứng của giá tiêu dùngCPI tới 1% cú sốc tỷ giá

Sau 6 tháng

Sau 12 tháng

Sau 18 tháng

Sau 24 tháng

Pháp

0,01

0,07

0,12

0,16

Đức 0,07 0,08 0,09 0,10

Ý 0,06 0,12 0,16 0,18

Hà Lan 0,12 0,11 0,11 0,11

Tây Ban Nha 0,09 0,08 0,08 0,08

Nguồn: Felix P.Hufner và Michael Schroder (2002)

Bằng cách tính toán và phân tích sự khác nhau giữa mỗi quốc gia tác giảthu

được dãy liên quan về độ lớn tác động của tỷ giá theo các nước để giải thích cho sự

thay đổi giá. Phần lớn nhất của thay đổi giá nhập khẩu giải thích bởi thay đổi tỷ giá

được tìm thấy ở Đức, Hà Lan và Pháp. Tác động đến giá sản xuất liên quan phần lớn ở

Hà Lan, Tây Ban Nha và Đức còn Hà Lan và Pháp biểu thị tác động mạnh nhất đến

giá tiêu dùng. Cuối cùng các tác giả giải thích sự tác động mạnh hơn ở Hà Lan là bởi

phần nhập khẩu của quốc gia này là lớn nhất trong 5 nước nghiên cứu.

Tổng hợp kết quả các nước sử dụng tầm ảnh hưởng liên quan của tỷ lệ lạm

phát mỗi nước trong HICP chúng tôi nhận thấy rằng trung bình cứ tỷ giá châu Âu

hữu hiệu giảm 10% dẫn đến tăng lên 0.4% điểm trong lạm phát ở khu vực châu Âu sau

1 năm. Tác động tổng hợp hội tụ đến 0.8% điểm sau 3 năm. Con số này với ERPT đến

giá tiêu dùng là 8% của cú sốc tỷ giá ban đầu. Kết quả chỉ ra rằng tỷ giá khu vực châu

Âu có tác động đến lạm phát giá tiêu dùng ở khu vực này và do đó cần được các nhà

nắm quyền lực về chính sách tiền tệ lưu tâm đến.

Ngoài ra những ước lượng về ERPT cũng được nghiên cứu ở một số nước

khác như kết quả của Webber (1999). Tác giảsử dụng phương pháp đồng liên kết

Johansen tìm thấy mối liên hệ tuyến tính bền vững trong dài hạn của 7 quốc gia từ năm

1978 – 1994, điển hình là Hàn Quốc (40.3%), Úc (26.3%), Nhật Bản (44.8%) và New

Zealand (35.9%), đặc biệt Singapore (77.1%).

2.2.2. Các nước đang phát triển:

Hiện tại đã có rất nhiều các bài nghiên cứu về chủ đề truyền dẫn tỷ giá ở các

nước đang phát triển. Trong đó, mỗi nghiên cứu lại tập trung vào những mặt khác nhau

của hiệu ứng truyền dẫn chẳng hạn như đo lường hệ số truyền dẫn theo thời gian, tác

động của ERPT vào giá nhập khẩu, sản xuất, tiêu dùng, các yếu tố tác động đến

ERPT…Ngay cả ở trong nước cũng đã có tương đối nhiều nghiên cứu có đề cập đến

ERPT hoặc thậm chí đặt trọng tâm nghiên cứu vào ERPT.

Để tiện cho việc tóm lược các nghiên cứu đã được thực hiện ở các nước đang

phát triển chúng tôi sẽ chia các bài nghiên cứu thành ba nhóm chính:

+ Thứ nhất là các nghiên cứu tập trung vào vấn đề định giá (pricing-to-market)

và các tác động đến hiệu ứng truyền dẫn.

+ Thứ hai chúng tôi chọn lựa ra ba bài nghiên cứu điển hình ở ba quốc gia

đang phát triển là Pakistan, Chile và Colombia để đi sâu vào nội dung cũng như kết

quả.

+ Cuối cùng chúng tôi sẽ thống kể lại các nghiên cứu ở Việt Nam về vấn đề

truyền dẫn tỷ giá hối đoái hoặc có liên quan trực tiếp đến vấn đề này.

2.2.2.1. Một số nghiên cứu ở các nước châu Á tập trung vào vấn đề định

giá của nhà xuất khẩu – pricing to market:

+ Ito (2005) đã kiểm tra mức độ truyền dẫn vào giá nhập khẩu và giá tiêu dùng cho 8

nước Đông Á trong thời kì từ quý 1 năm 1986 đến quý 2 năm 2004. Các tác giả đã sử

dụng mô hình sai phân bậc 1với độ trễ hiệu lực kéo dài đến 4 kỳ. Kết quả là mức độ

truyền dẫn vào giá nhập khẩu là rất cao ở 4 quốc gia: Hong Kong (49%), Indonesia

(100%), Nhật Bản (99%) và Thái Lan (166%). Trong khi đó mức độ truyền dẫn ở 3

nước còn lại (Hàn Quốc, Singapore, Đài Loan) là không đáng kể. Đồng thời, mức độ

truyền dẫn vào trong giá tiêu dùng cũng thấp hơn so với giá nhập khẩu. Cụ thể, cao

nhất là ở Indonesia (57%), sau đó là Thái Lan (26%), Singapore (20%), và Hàn Quốc

(13%).

Cũng trong bài nghiên cứu này, sử dụng mô hình VAR, các tác giả đã phân

tích những ảnh hưởng trong sự thay đổi của tỷ giá, chính sách tiền tệ, cú sốc về cầu

(thông qua output gap) và cú sốc về cung (thông qua thay đổi của giá dầu) lên các chỉ

số IMP, CPI và PPI trong thời kỳ từ tháng 1 năm 1995 đến tháng 8 năm 2004. Hàm

phản ứng đẩy đã cho thấy mức độ nhạy cảm của IMP là cao nhất, kế tiếp là PPI rồi đến

CPI. Các tác giả cũng sử dụng phân rã phương sai để xác định tầm quan trọng tương

đối của 4 biến số kể trên đối với giá cả trong nước. Kết quả cho thấy một cú sốc về tỷ

giá ảnh hưởng đến 40% trong sự thay đổi của CPI ở cả Indonesia và Hàn Quốc, tuy

nhiên lại thấp hơn và chỉ đạt 20% ở Malaysia, Singapore và Thái Lan. Đối với IMP, cú

sốc tỷ giá gây ra 50% thay đổi ở Hàn Quốc, 20% ở Indonesia và Thái Lan và chỉ 10%

ở Singapore. Giải thích hợp lý nhất cho đến lúc này về Singapore là bởi đây là một

quốc gia có diện tích và dân số nhỏ với nền kinh tế rất phát triển cùng mức độ mở cửa

cao, do đó có sự cân đối nhất định giữa sản xuất trong nước và nhập khẩu.

+ Kang và Wang (2003) cũng sử dụng mô hình VAR để phân tích ảnh hưởng của tỷ

giá lên giá nhập khẩu cà CPI của Nhật Bản, Singapore, Hàn Quốc và Thái Lan trong

suốt thời kỳ từ tháng 1 năm 1991 đến tháng 12 năm 2001. Hàm phản ứng đẩy cũng chỉ

ra rằng tác động vào giá nhập khẩu là cao hơn giá tiêu dùng. Điểm đặc biệt trong bài

nghiên cứu này là nó tập trung sâu vào giai đoạn sau khủng hoảng của châu Á (1998-

2001). Khi đó cả giá nhập khẩu và tiêu dùng của Hàn Quốc và Thái Lan đều phản ứng

rất mạnh đối với những thay đổi trong tỷ giá trong khi ở Nhật Bản và Singapore hầu

như không có sự khác biệt giữa trước và sau khủng hoảng. Điều này được giải thích

bởi 2 lý do: thứ nhất là Hàn Quốc và Thái Lan chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi khủng

hoảng, thứ hai là hai quốc gia này lập tức áp dụng chính sách tỷ giá thả nổi hoàn toàn

tự do ngay sau khủng hoảng, do đó mức độ truyền dẫn vào giá cả trong nước là rất

cao.

+ Sasaki (2002) theo một hướng đi tương đối mới, ông tiến hành kiểm định độ co giãn

về giá bán đối với các nhà xuất khẩu Nhật Bản ở các thị trường Mỹ, châu Âu và châu

Á bằng chuỗi dữ liệu giá xuất khẩu hàng tháng của Nhật Bản vào các thị trường trên

trong giai đoạn 1990-1995. Kết quả cho thấy mức độ điều chỉnh giá ở thị trường Mỹ là

cao nhất khi các nhà xuất khẩu phải hấp thụ đến gần 50% những cú sốc về tỷ giá.

Nguyên nhân được giải thích là: thứ nhất, thị trường Mỹ có mức độ cạnh tranh quá

cao, kết quả là các nhà xuất khẩu Nhật Bản phải chịu lỗ nhất định để duy trì thị phần,

thứ hai là bởi 84% các hóa đơn bán hàng vào Mỹ là bằng đồng USD. Chính vì vậy

mức độ truyền dẫn từ tỷ giá vào lạm phát trong trường hợp này là rất thấp so với các

quốc gia ở châu Âu và châu Á.

+ Webber (1999) cũng tiến hành kiểm định mối quan hệ giữa tỷ giá và giá nhập khẩu

ở 9 quốc gia khu vực châu Á-Thái Bình Dương là Hàn Quốc, Pakistan, Malaysia,

Singapore, Nhật Bản, Úc và New Zealand nhưng không phải bằng mô hình VAR mà

bằng phương pháp tích hợp Johansen. Kết quả cho thấy mức độ truyền dẫn là khác

nhau giữa các quốc gia và là cao nhất đối với những quốc gia có thu nhập thấp nhất:

Pakistan (109%), Philippin (89.6%). Mặt khác các tác giả còn nêu lên phát hiện rằng

cơ cấu hàng hóa nhập khẩu cũng có thể là một yếu tố tác động lên mức độ truyền dẫn

tuy nhiên chưa tiến hành kiểm định phát hiện này.

+ Lee (1997) đã ước tính mức độ truyền dẫn tỷ giá vào giá nhập khẩu của Hàn Quốc

trong giai đoạn từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 1990 theo từng loại sản phẩm khác

nhau thuộc 24 ngành công nghiệp. Kết quả cho thấy mức độ truyền dẫn trung bình là

38%, riêng sắt thép đạt đến 43% và đặc biệt là đồ da và lông thú (92%). Bài nghiên

cứu kết luận rằng các ngành công nghiệp càng mũi nhọn, càng được tập trung phát

triển thì mức độ truyền dẫn càng thấp.

+ Parsons và Sato (2005) cũng tiến hành tính toán ERPT cho 4 quốc gia Đông Nam Á

là Indonesia, Thái Lan, Malaysia và Philippin đối với giá cả của 27 loại hàng hóa tiêu

dùng mà 4 quốc gia này xuất khẩu vào thị trường thế giới trong giai đoạn từ 1999 đến

2004 bằng mô hình hồi quy tích lũy. Kết quả là các tác giả thậm chí không tìm được

một dấu hiệu nào của sự truyền dẫn vào giá cả trong nước ở các quốc gia nhập khẩu.

Điều này một lần nữa khẳng định thêm nhận định rằng các nền kinh tế nhỏ và mở

thường là những “người chấp nhận giá” (price takers) trên thị trường quốc tế.

+ Sasaki (2005) đã tiến hành kiểm định ảnh hưởng của việc thay đổi giá trị đồng USD

và Yên Nhật đến giá nhập khẩu của các quốc gia ở Đông Nam Á bao gồm Indonesia,

Malaysia, Philippin, Singapore và Thái Lan trong thời kì từ tháng 2 năm 1973 đến

tháng 12 năm 2000. Kết quả cho thấy ở mức độ tổng thế việc thay đổi tỷ giá với đồng

USD đã gây ra hiệu ứng truyền dẫn vào giá nhập khẩu nhưng đồng Yên Nhật thì

không. Tuy nhiên khi tác giả nghiên cứu ở mức độ từng loại hàng hóa ông lại nhận

thấy có hai loại hàng hóa từ Nhật Bản bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng truyền dẫn đó là giấy

photocopy và những quả bóng đánh golf. Lý giải được đưa ra là bởi đây không phải là

những hàng hóa thiết yếu và trong giai đoạn này mức độ cạnh tranh của các hàng hóa

này trong nước là rất thấp, những sản phẩm từ Nhật đang chiếm lĩnh hầu hết thị

trường.

2.2.2.2. Một số bài nghiên cứu điển hình ở các nước đang phát triển:

+ Pakistan:

Bài nghiên cứu đầu tiên là về Pakistan được thực hiện năm 2004 bởi Zulfiqar

Hyder và Sardar Shah. Bài nghiên cứu này là một nghiên cứu điển hình trong những

bài viết về các quốc gia mới nổi. Ứng dụng mô hình VAR đệ qui được đề xuất bởi

McCarthy (2000), các tác giả đã nêu ra 6 kết luận chủ yếu:

Thứ nhất, sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái chỉ có tác động nhỏ đến giá tiêu dùng trong

nước, hay nói một cách khác, mức độ truyền dẫn là rất thấp ở Pakistan.

Thứ hai, mức độ truyền dẫn vào trong giá bán buôn (WPI – wholesale price index) cao

hơn so với mức độ truyền dẫn vào giá tiêu dùng (CPI – Consumer price index)

Thứ ba, tác động của hiệu ứng truyền dẫn lên giá tiêu dùng kéo dài trong 12 tháng,

trong đó những ảnh hưởng rõ ràng nhất xuất hiện trong 4 tháng đầu tiên.

Thứ tư, mức độ truyền dẫn vào giá tiêu dùng đã bị yếu đi đáng kể sau khi Pakistan tiến

hành thả nổi hoàn toàn tỷ giá đồng Rupee so với USD vào tháng 7 năm 2000.

Thứ năm, trong rổ hàng hóa thiết lập nên chỉ số WPI thì mức độ truyền dẫn là cao nhất

đối với 2 nhóm là nhiên liệu – chất đốt và các mặt hàng công nghiệp. Trong khi đó, ở

rổ hàng hóa thiết lập nên chỉ số CPI thì mức độ truyền dẫn là cao nhất đối với 2 nhóm

hàng hóa: giao thông- liên lạc và nhiên liệu- chất đốt.

Cuối cùng, mức độ truyền dẫn vào giá tiêu dùng là mạnh hơn nhiều trong thời kỳ lạm

phát cao vào tháng 1 năm 1988 đến tháng 12 năm 1997 so với thời kỳ lạm phát thấp

hơn sau đó.

+ Chile:

Bài nghiên cứu tiêu biểu thứ hai là về lạm phát và truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở

Chile của nhóm tác giả Carlos Jose Garcia và Jorge Enrique Restrepo. Hầu hết các nội

dung chính của bài nghiên cứu này được tóm tắt trong hình sau:

Hình 2.5: Truyền dẫn tỷ giá tại Chile

Nguồn: Carlos Jose Garcia và Jorge Enrique Restrepo

Dựa trên các dữ liệu tính toán được, các tác giả đã đưa ra những kết luận sau:

- Mức độ truyền dẫn phụ thuộc khá lớn vào nền kinh tế (mà cụ thể là thông qua

output gap) và điều này giải thích tại sao hệ số truyền dẫn ở Chile trong thời gian

gần đây là tương đối thấp. Nguyên nhân được nhóm tác giả đưa ra là khi sản lượng

thực tế ở mức thấp hơn sản lượng tiềm năng (negative output gap) sẽ tạo ra một

hiệu ứng bù trừ và làm giảm đi đáng kể tác động của hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá

hối đoái. Chúng ta có thể nhận ra điều này trên đồ thị, khi một cú sốc về tỷ giá hối

đoái xảy ra cùng với đó đang tồn tại một mức chênh lệch âm giữa sản lượng thực

tế và sản lượng tiềm năng thì mức độ truyền dẫn cũng như mức tăng của giá cả sẽ

tương đối thấp trong ngắn hạn. Tuy nhiên trong dài hạn, khi sản lượng thực tế tiến

gần về sản lượng tiềm năng thì hiệu ứng truyền dẫn sẽ mạnh hơn và giá cả sẽ tăng

cao hơn.

Việc tăng năng suất sẽ làm giảm chi phí lao động đơn vị và do đó cũng làm giảm

lạm phát. Lý giải được tác giả đưa ra là bởi khi tăng năng suất, chi phí phải trả cho

mỗi đơn vị lao động là rẻ hơn, do đó cho phép các nhà sản xuất hấp thụ một biến

động bất lợi về tỷ giá để duy trì mức giá bán tương đối ổn định nhằm giữ vững thị

phần của mình. Hay nói cách khác, hiệu ứng truyền dẫn sẽ yếu đi do bị hấp thụ bởi

các nhà sản xuất.

- Tiền lương và giá cả hàng hóa ngoại cũng có ảnh hưởng đến lạm phát trong nước.

Khi xác định mức giá cả cho một thị trường, các nhà sản xuất cũng phải định giá

dựa trên việc tham khảo mức lương cơ bản của đông đảo người lao động. Trường

hợp mức lương là quá thấp và không thể gánh chịu được những biến động tăng lên

về giá hàng hóa do thay đổi tỷ giá, các nhà sản xuất sẽ phải cân nhắc để chấp nhận

hấp thụ những biến động này và giữ cho giá cả ổn định.

- Cuối cùng, lạm phát kỳ vọng ở Chile cũng là nhân tố hết sức quan trọng có tác

động đến lạm phát.

+ Colombia:

Một bài nghiên cứu điển hình nữa là của tác giả Peter Rowland (2004) về việc

truyền dẫn tỷ giá hối đoái lên giá tiêu dùng trong nước. Tác giả sử dụng mô hình VAR

để tính toán hệ số truyền dẫn qua các thời kì và đưa ra kết quả như sau:

Hình 2.6: Ảnh hưởng của chỉ số giá trong nước trước 1% cú sốc tỷ giá

Sau 3 tháng Sau 6 tháng Sau 12 tháng Sau 24 tháng

Chỉ số giá nhập khẩu 0.47 0.64 0.80 0.80

Chỉ số giá sản xuất 0.07 0.21 0.28 0.29

Chỉ số giá tiêu dùng 0.01 0.02 0.08 0.03

Nguồn: Peter Rowland (2004)

Có thể thấy đây là những kết quả hết sức điển hình cho các quốc gia đang phát

triển khi tác động của một cú sốc về tỷ giá là lớn nhất đối với giá nhập khẩu, sau đó là

giá sản xuất và cuối cùng là giá tiêu dùng. Đồng thời, khung thời gian hoàn hảo nhất

để hiệu ứng truyền dẫn được thể hiện rõ ràng nhất (thông qua hệ số truyền dẫn cao

nhất) là một năm. Sau hai năm, mức độ ảnh hưởng đối với giá tiêu dùng thậm chí còn

giảm đi đáng kể dù không có nhiều thay đổi trong những tác động lên giá nhập khẩu

và giá sản xuất.

2.2.2.3. Các nghiên cứu trong nước về truyền dẫn tỷ giá:

Phần cuối cùng chúng ta sẽ cùng điểm qua những nghiên cứu trong nước liên

quan đến vấn đề này:

Tính đến thời điểm hiện tại, số lượng các nghiên cứu tập trung vào chủ đề

truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào lạm phát ở Việt Nam là rất ít, tiêu biểu trong số đó có

các bài nghiên cứu của các tác giả: Võ Văn Minh (2009), Trần Mai Anh và Nguyễn

Đình Minh Anh(2010) và Bạch Thị Phương Thảo (2011). Ngoài ra còn một số nghiên

cứu khác tuy không trực tiếp tập trung vào truyền dẫn tỷ giá hối đoái nhưng cũng có

đề cập đến vấn đề này như một trong những nhân tố tác động đến lạm phát ở Việt Nam

bao gồm: Võ Trí Thành (2001), Trương Văn Phước và Chu Hoàng Long (2005),

Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) và những nghiên cứu khác do

IMF tiến hành.

Nội dung cơ bản của những nghiên cứu trên như sau:

� Tác giả Võ Trí Thành (2001): sử dụng mô hình VECM cho chuỗi dữ liệu

thống kê từ năm 1992 đến năm 1999 để phân tích mối quan hệ giữa cung tiền,

CPI, tỷ giá hối đoái và GDP thực. Kết quả nghiên cứu cho thấy chính sách tiền

tệ trong giai đoạn này là khá thụ động vì chỉ chạy theo những thay đổi của lạm

phát và GDP. Tác giả cũng khẳng định có những ảnh hưởng của tỷ giá lên lạm

phát trong nước.

� Nhóm tác giả Trương Văn Phước và Chu Hoàng Long (2005) áp dụng

phương pháp Granger cho chuỗi dữ liệu từ tháng 7 năm 1997 đến tháng 12 năm

2004 với các biến số: mức chênh lệch với sản lượng tiềm năng (output gap), độ

trễ lạm phát, giá dầu, giá gạo, tỷ giá hối đoái. Kết quả chỉ ra rằng chỉ có hai

biến số là output gap và độ trễ lạm phát là có ảnh hưởng đáng kể lên lạm phát

trong nước.

� Nhóm tác giả Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) sử dụng

mô hình VECM để phân tích mối quan hệ của 11 biến số: sản lượng sản xuất

công nghiệp, cung tiền, lãi suất, tăng trưởng tín dụng, CPI, PPI, IMP, thâm hụt

ngân sách tích lũy, tổng giá trị giao dịch của thị trường chứng khoán, giá dầu

thế giới và giá gạo thế giới từ năm 2000 đến năm 2010. Nghiên cứu đưa ra các

kết luận sau:

- Quán tính lạm phát của Việt Nam là cao và là nhân tố quan trọng tác

động đến lạm phát hiện tại

- Tốc độ điều chỉnh là rất thấp trên cả thị trường tiền tệ và thị trường ngoại

hối

- Mức truyền dẫn từ tỷ giá và lạm phát là đáng kể trong ngắn hạn, thâm

hụt ngân sách tích lũy không có ảnh hưởng gì đến lạm phát.

- Cung tiền và lãi suất có tác động đến lạm phát nhưng với một độ trễ nhất

định

- Mức truyền dẫn trong ngắn hạn của giá quốc tế đến giá nội địa cũng có

những ảnh hưởng nhất định.

� Ngoài ra một nghiên cứu của IMF năm 2003 đã sử dụng 7 biến số: giá dầu

thế giới, giá gạo thế giới, sản lượng công nghiệp, tỷ giá hối đoái, cung tiền, IMP

và CPI với dữ liệu thống kê từ tháng 1 năm 1995 đến tháng 3 năm 2003.

Nghiên cứu chỉ ra rằng biến động của tỷ giá hối đoái có tác động về mặt thống

kê đối với IMP nhưng hầu như lại có rất ít tác động đến CPI. Điều này được lý

giải bởi có một số lượng lớn các hàng hóa dùng để tính CPI nhưng lại không

thông qua giao thương.

Phía trên là những nghiên cứu có đề cập đến vấn đề truyễn dẫn tỷ giá hối đoái, sau

đây là những nghiên cứu tập trung chủ yếu vào vấn đề này:

� Tác giả Võ Văn Minh (2009): tác giả đã sử dụng mô hình VAR để tính toán

mức độ tác động của tỷ giá hối đoái lên IMP và tỷ lệ lạm phát trong nước với

dữ liệu nghiên cứu từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 2 năm 2007. Kết quả định

lượng cho thấy mức độ truyền dẫn của tỷ giá hối đoái vào chỉ số IMP sau 6

tháng là 1,04 và sau 1 năm là 0,21. Tuy nhiên mức độ truyền dẫn đến CPI trong

4 tháng đầu là âm và mức tác động tích lũy trong 1 năm sau chỉ là 0,13 – thấp

hơn nhiều so với các nước trong khu vực. Do những tác động thấp này mà tác

giả khuyến nghị Chính phủ nên áp dụng một chế độ tỷ giá hối đoái linh hoạt

hơn với biên độ biến động lớn hơn. Tuy nhiên nghiên cứu này có hai điểm hạn

chế: thứ nhất là chưa sử dụng chỉ số giá sản xuất PPI trong quá trình ước lượng,

thứ hai là tác giả chưa có được nguồn số liệu về IMP chính thức mà tiến hành tự

tính toán lại thông qua chỉ số giá xuất khẩu của các quốc gia có tỷ lệ giao

thương lớn với Việt Nam.

� Nhóm tác giả Trần Mai Anh và Nguyễn Đình Minh Anh:

Nghiên cứu đã tiến hành đo lường mức chuyển tỷ giá vào lạm phát Việt Nam

dựa trên mô hình tự hồi quy Vectơ VAR, và đã sử dụng phần mềm Eview 5.1

để thu được các kết quả ước lượng. Nghiên cứu rút ra một số kết luận sau:

Thứ nhất, nghiên cứu đã xác định được hệ số truyền dẫn tỷ giá ở Việt Nam

không hoàn toàn thuộc nhóm trung bình thấp, trong đó hệ số truyền dẫn vào

IMP và CPI của Việt Nam lần lượt là 0.13 và 0.065 trong một thời kỳ 6 tháng.

Đồng thời tác động của cú sốc về tỷ giá hối đoái đến các mức giá nội địa bị

triệt tiêu sau khoảng 8 tháng (đối với IMP) và 9 tháng (đối với CPI).

Thứ hai, cú sốc giá nhập khẩu không tạo ra những thay đổi lớn trong chỉ số giá

tiêu dùng. Và như đã phân tích, có 2 kênh tác động từ những thay đổi tỷ giá

đến tỷ lệ lạm phát là kênh trực tiếp từ cú sốc tỷ giá hối đoái đến IMP và CPI,

kênh thứ hai là kênh trung gian. Như vậy, cú sốc tỷ giá hối đoái ảnh hưởng

đến lạm phát chủ yếu qua kênh trung gian, đặc biệt là hiện tượng đô la hoá nền

kinh tế.

Thứ ba, theo kết quả của phản ứng cú sốc và phân tích phương sai thì giá dầu

và chính sách tiền tệ là nguyên nhân chính làm tăng giá tiêu dùng.

Thứ tư, từ nghiên cứu về phản ứng của chính sách tiền tệ với các cú sốc vĩ mô,

nghiên cứu phát hiện rằng mức cung tiền tệ tăng lên khi giá nhập khẩu, giá

tiêu dùng và mức chênh lệch sản lượng thực tế - sản lượng tiềm năng tăng. Kết

quả này có thể hàm ý: tăng trưởng là mục tiêu ưu tiên hàng đầu của Việt Nam.

Thứ năm, kết quả phản ứng cú sốc và phân tích phương sai chứng minh rằng,

ảnh hưởng của cú sốc cầu đến chỉ số CPI rất nhỏ.

� Tác giả Bạch Thị Phương Thảo (2011):

Cuối cùng, bài nghiên cứu gần nhất và được đánh giá rất cao về chủ đề này là

bài nghiên cứu: “Truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào các chỉ số giá tại Việt Nam

giai đoạn 2001 – 2011” của tác giả Bạch Thị Phương Thảo viết vào tháng 12

năm 2011. Tác giả sử dụng mô hình VAR đệ qui với 2 ứng dụng là hàm phản

ứng đẩy để xem xét tác động của cú sốc tỷ giá đến các chỉ số giá trong nước và

phân rã phương sai để đo lường vai trò của từng cú sốc đến sự biến động của

các chỉ số giá.

Bài viết đã khái quát được những kiến thức nền tảng nhất về vấn đề truyền dẫn

tỷ giá hối đoái vốn vẫn chưa được hệ thống hóa ở các bài nghiên cứu trước

đây. Ngoài ra, tác giả còn cung cấp cho người đọc những biến động của tỷ giá

hối đoái, các chỉ số giá IMP, PPI, CPI và lạm phát của Việt Nam trong thời kì

từ năm 2001 đến 2011:

Hình 2.7: Biến động tỷ giá, IMP và PPI tại Việt Nam

Tiếp theo, tác giả nêu ra một loạt những nguyên nhân có khả năng gây ảnh

hưởng đến mức độ lạm phát cao ở Việt Nam trong các năm trở lại đây và rút ra một số

kết luận:

- Việc quyền số cao của lương thực thực phẩm trong rổ hàng hóa tính CPI của Việt

Nam không phải là nguyên nhân cơ bản gây nên lạm phát bởi một số quốc gia

khác trong khu vực cũng có quyền số lương thực thực phẩm cao như Thái Lan

(36,06%), Philippin (46,58%), Ấn Độ (48,47%) nhưng mức độ lạm phát ở các

qucc gia này vẫn thấp hơn nhiều so với Việt Nam.

- Tương tự, ý kiến cho rằng lạm phát cao là do biến động giá hàng hóa của thế giới

cũng không được chấp nhận vì nhiều quốc gia khác cũng ở tình trạng nhập siêu

như Việt Nam nhưng không phải chịu một mức lạm phát cao.

- Tác giả khẳng định cung tiền tăng trưởng nhanh trong những năm qua chính là một

trong những nguyên nhân quan trọng gây nên mức độ lạm phát cao.

- Ngoài ra, đầu tư không hiệu quả (thể hiện bằng hệ số ICOR quá cao) cũng được

xem là một nguyên nhân của lạm phát.

- Cuối cùng, kỳ vọng lạm phát quá cao của người dân Việt Nam do những ảnh

hưởng của quá khứ cùng với tình trạng tham nhũng cao cũng được tác giả xem xét

như những yếu tố có đóng góp vào tình trạng lạm phát cao của Việt Nam.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Mô hình nghiên cứu:

Ngoài việc sử dụng mô hình VAR dạng rút gọn cùng các ứng dụng thông

thường như các bài nghiên cứu trước đây, chúng tôi còn sử dụng mô hình SVAR

(VAR cấu trúc) để tiến hành ước lượng trực tiếp độ lớn truyền dẫn tỷ giá ERPT tại

Việt Nam giai đoạn 2001 - 2011. Đây có thể được xem là những nét nổi bật và khác

biệt của bài nghiên cứu chúng tôi so với các bài nghiên cứu trước đây về ERPT tại

Việt Nam.

Ban đầu, bài nghiên cứu chúng tôi đã xem xét sử dụng mô hình hồi quy hai

giai đoạn TSLS để ước lượng ERPT. Nhưng mô hình này gặp một số hạn chế trong

việc dự báo (bởi sử dụng biến công cụ). Điều này, mô hình SVAR (VAR cấu trúc)

chúng tôi sử dụng sau đây sẽ giải quyết những thiếu sót này. Dưới đây, chúng tôi sẽ

giới thiệu cụ thể về mô hình SVAR mà chúng tôi đã sử dụng.

Lý do lựa chọn mô hình:

Mô hình tự hồi qui vectơ-VARs là mô hình mô tả một biến nội sinh thông qua

biến trễ của nó và các biến nội sinh khác. Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng

dạng mô hình VAR cấu trúc (SVAR) để mô tả sự phụ thuộc của các chỉ số giá (IMP,

PPI, CPI) vào độ trễ các chính các biến này và độ trễ của các biến vĩ mô được đề cập ở

trên. Các kết quả nghiên cứu trước đây đã cho thấy rằng mô hình VAR rút gọn gặp

một số bất lợi trong việc giải thích một cách trực tiếp tác động của NEER cũng như

các biến vĩ mô khác đến các chỉ số giá IMP, PPI, CPI và việc sử dụng mô hình VAR

cấu trúc đã khắc phục được toàn bộ những nhược điểm này. Đó là lý do vì sao chúng

tôi lựa chọn VAR cấu trúc.

Hai ứng dụng quan trọng của mô hình VAR:

Hàm phản ứng đẩy IRF(Impulse Response Function): Biểu diễn tác động của

các cú sốc lên các biến qua các kì quan sát.

Phân rã phương sai (Variance Decomposition): Biểu diễn sai số dự báo của một

biến bằng những cú sốc thành phần của các biến khác, từ đó cho thấy vai trò của các

biến khác nhau đối với yếu tố cần quan sát.

Các kiểm định:

Kiểm định tính dừng bằng phương pháp Dickey-Fuller.

Kiểm định quan hệ nhân quả Granger.

Kiểm định độ trễ trong mô hình VAR.

Kiểm định loại bỏ trễ trong mô hình VAR.

3.2. Lý thuyết mô hình VAR:

Mô hình tự hồi quy vector VARs được C.A.Sims nêu ra lần đầu vào năm 1980

trong cuốn “Macroeconomics and Reality, Econometrica”. Mô hình đưa ra để phản

biện một số giả định trong việc sử dụng mô hình nhiều phương trình, trong đó giả định

then chốt là việc tồn tại các biến ngoại sinh. Theo Sims, các yếu tố vĩ mô luôn tác

động qua lại lẫn nhau do đó không có lí do để qui định đâu là biến ngoại sinh và đâu là

biến nội sinh trong mô hình, tất cả các biến đều là nội sinh. Mô hình đầu tiên được

Sims giới thiệu có dạng:

Y1,t= a10+a11.Y2,t+a12.Y1,t-1+a13.Y2,t-1+u1,t

Y2,t= a20+a21.Y1,t+a22.Y1,t-1+a23.Y2,t-1+u2,t

Đây là dạng cấu trúc của mô hình VAR. Mô hình VAR cấu trúc viết dưới dạng ma

trận:

Yt = A0+ B.Yt+A1.Yt-1+A2.Yt-2+Ut

Cấu trúc nội dung của mô hình VAR có thể được mô tả bằng sơ đồ bên dưới.

Hình 3.1.Sơ đồ mô hình VAR

Để thuận tiện trong việc nắm bắt lí thuyết mô hình VAR, chúng tôi xin được trình bày

nội dung lý thuyết mô hình VAR theo từng phần được nêu trong sơ đồ trên.

3.2.1. Định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn( reduced form VAR)

Như trên sơ đồ, việc nghiên cứu một mô hình VAR được bắt nguồn từ việc định dạng

và ước lượng mô hình VAR rút gọn. đây là tiền đề để có thể đi sâu vào xem xét các

tính chất và ứng dụng của mô hình VAR.

Việc định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn được thực hiện như sau:

3.2.1.1. Kiểm định tính dừng:

Trong phân tích chuỗi thời gian, bất kì một chuỗi thời gian nào có tính chất dừng mới

cho ra một kết quả ước lượng đáng tin cậy. điều này được đề cập đến một cách rõ ràng

và chính xác nhất trong “ time series analysis: forecasting and control”, Box-Jenkins

và Reinsel (1970). Do đó, vấn đề đầu tiên trong việc ước lượng và định dạng mô hình

VAR là kiểm định xem chuỗi dữ liệu chúng ta đang quan sát là dừng hay không. Nếu

chuỗi dữ liệu là dừng thì ta tiến hành ước lượng trên chuỗi dữ liệu này, nếu chuỗi là

Định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn

Kiểm định mô hình

Dự báo Nhân quả Granger

Định dạng và ước lượng VAR cấu trúc

IRF Phân rã phương sai

không dừng ta sẽ tiến hành lấy sai phân và xem xét tính dừng của chuỗi sai phân. Việc

lấy sai phân sẽ dừng lại khi kết quả của chuỗi sai phân là dừng. nếu chuỗi dừng sau khi

lấy sai phân p lần, ta gọi chuỗi dữ liệu gốc ban đầu là chuỗi tích hợp bậc p, kí hiệu

I(p).

Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phương pháp nghiệm đơn vị của Dickey-

Fuller ( 1979) “Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a

Unit Root,” Journal of the American Statistical Association, 74, p. 427–431 để xem

xét tính dừng của chuỗi dữ liệu quan sát. Phần kiểm định này được trình bày một cách

rõ ràng trong “ Basic econometrics, 21,p. 814- 818”, Gujarati ( 1978).

3.2.1.2. Lựa chọn độ dài của trễ:

Việc lựa chọn trễ trong mô hình VAR là một phần hết sức quan trọng và phức

tạp trong thủ tục định dạng. Hơn nữa, vấn đề chọn trễ phụ thuộc nhiều vào kinh

nghiệm của người sử dụng mô hình hơn là sử dụng một công thức định lượng đơn

giản. Mặc dù vậy, người ta cũng dựa vào một số tiêu chuẩn để có thể quyết định lựa

chọn độ trễ nào tối ưu cho mô hình. Một số tiêu chuẩn được đề cập đến ở đây như là:

AIC( akaike information creterion), SC( schwarz information criterion), LR(

sequential modified LR test statistic), HQ( Hannan-Quinn information criterion), FPE(

final prediction error). Vấn đề ước tính và xem xét các chỉ số trên được trình bày bởi

Grasa, Antonio Aznar (1989), Akaike, H. (1987). “Factor Analysis and AIC,”

Psychometrika, 52(3), 317–332, Lütkepohl, Helmut (1991).

3.2.1.3. Kiểm định loại bỏ trễ ra khỏi mô hình:

Kiểm định này trình bày vấn đề loại bỏ trễ của một hoặc một số biến nội sinh

ra khỏi mô hình bằng cách kiểm định mức ý nghĩa lần lượt của các độ trễ xem liệu

chúng có ý nghĩa về mặt thống kê hay không. Nếu mô hình không loại bỏ trễ của bất kì

biến nội sinh nào thì mô hình này được xem là cân bằng( balanced), ngược lại nếu có

sự loại bỏ trễ khiến cho độ trễ của các biến nội sinh là không bằng nhau thì mô hình

được gọi là không cân bằng ( unbalanced).

Sau khi thực hiện các bước trên, ta tiến hành ước lượng từng phương trình của

mô hình VAR rút gọn bằng phương pháp OLS. Kết quả ước lượng thu được sẽ được

xem xét bằng các kiểm định cơ bản như: kiểm định Wald, xem xét ý nghĩa thống kê

của các biến, kiểm định tự tương quan của các sai số, kiểm định nhân quả Granger

nhằm loại bỏ những biến không có quan hệ nhân quả ra khỏi phương trình đang xem

xét.

Đây là những bước cơ bản để ước lượng một mô hình VAR rút gọn. Tiếp theo

chúng tôi sẽ trình bày về vấn đề định dạng mô hình VAR cấu trúc từ VAR rút gọn.

Đây được xem là phần khó khăn và có nhiều tranh luận nhất khi nghiên cứu về mô

hình VAR.

3.2.2. Định dạng và ước lượng mô hình VAR cấu trúc:

Chúng ta xem xét lại mô hình VAR cấu trúc được trình bày ở phần đầu. mô hình gồm

có 2 biến nội sinh và được xem xét với 2 trễ( VAR bậc 2, VAR(2)). Mô hình được

trình bày dưới dạng phương trình:

Y1,t= a10+a11.Y2,t+a12.Y1,t-1+a13.Y2,t-1+u1,t

Y2,t= a20+a21.Y1,t+a22.Y1,t-1+a23.Y2,t-1+u2,t

Hoặc dạng ma trận:

Yt = A0+ ∏.Yt+A1.Yt-1+ Ut

Với Yt=��1, ��2, �� là ma trận các biến nội sinh trong mô hình

A0 = �1020� ma trận hệ số chặn

∏= � 0 1121 0 � là ma trận tham số của biến Yt bên vế phải phương trình

A1 = �12 1322 23� là ma trận tham số của biến Yt-1

Cũng như hầu hết các mô hình hệ phương trình được nghiên cứu trước đó, mô

hình VAR cấu trúc gặp phải vấn đề tác động qua lại giữa các biến nội sinh( cơ chế liên

hệ ngược) khiến cho việc áp dụng phương pháp OLS để ước lượng trở nên khập

khiễng. Do đó, mô hình VAR cấu trúc sẽ được biến đổi về dạng mô hình VAR rút gọn

được trình bày ở trên. VAR rút gọn được suy ra từ VAR cấu trúc có dạng ma trận như

sau:

( I-∏).Yt = A0 +A1.Yt-1+Ut

Yt = ( I- ∏)-1.(A0 +A1.Yt-1 +Ut)

Với (I- ∏)-1= �� .�� 1 1121 1 �

��1, ��2, ��= �� .�� 1 1121 1 � ��1020� � �12 1322 23� . ��1, � � 1�2, � � 1� ��1, ��2, �� 1, ��2, ��=��10�20�+��11 �12�21 �22�.��1, � � 1�2, � � 1�+�ɛ1, �ɛ2, ��(*)

Hay dạng ma trận:

Yt= B0+ B1.Yt-1+ Et

Mô hình (*) chính là dạng VAR rút gọn được trình bày ở trên. Ta nhận thấy

rằng, ước lượng VAR cấu trúc sẽ cho chúng ta 9 hệ số trong khi chúng ta phải khôi

phục lại 10 hệ số ở mô hình VAR cấu trúc. Như vậy, mô hình VAR dạng cấu trúc là

không định dạng được.

Để định dạng được mô hình VAR cấu trúc, chúng ta cần có một số ràng buộc

giữ ma trận sai số Et trong mô hình VAR rút gọn và ma trận sai số Ut trong mô hình

VAR cấu trúc. Dưới đây chúng tôi xin được trình bày phương pháp để giải quyết vấn

đề này.

3.2.2.1. Phương pháp đệ qui- phân rã Cholesky:

Như đã nêu ở trên, để định dạng được mô hình VAR cấu trúc ta phải tiến hành ước

lượng mối quan hệ giữa sai số Et trong mô hình rút gọn và Ut trong mô hình cấu trúc.

Mối quan hệ giữa Et và Ut được thể hiện ở phương trình sau:

M.Et= N.Ut (**)

Trong đó M, N là 2 ma trận vuông cấp k, k là số biến nội sinh trong mô hình VAR cấu

trúc. Ma trận M, N được ước lượng phải thỏa mãn phương trình sau:

M. ∑Et.M’= N. N’

Với: ∑Et là ma trận phương sai- hiệp phương sai của chuỗi et và,

E(Ut, Ut’) = I : tức là các chuỗi ut không tương quan với nhau và có phương sai bằng

1.

Giả định Cholesky qui ước rằng ma trận M là ma trận tam giác dưới với các hệ số

trên đường chéo bằng 1và N là ma trận chéo nên (**) sẽ được viết lại như sau:

� 1 0 … 0 0�21 1 … 0 0… … … 1 0� , 1 � , 2 … � , � 1 1!.�"1, �"2, �…" , �!=�

#11 0 … 00 #22 … 0… … … 00 0 0 # , ! ��1, ��2, �…� , �!

Trong phân rã Cholesky, các biến nội sinh trong hệ phương trình sẽ tác động

theo thứ tự từ biến thứ k đến biến thứ 1 nhưng sẽ không có thứ tự ngược lại. tức là

chiều tác động sẽ tuân thủ như sau :yk,t >yk-1,t...>y1,t và không có chiều ngược lại.

3.2.2.2. Phương pháp phi đệ qui:

Với phương pháp này, mỗi phần tử trong hai ma trận M, N được gán một giá

trị tùy nghi sao cho thỏa mãn rằng số lượng phần tử được gán giá trị phải bằng k(3k-

1)/2, với k là số biến nội sinh trong mô hình.

Kết quả từ việc xem xét 2 phương pháp trên cho ta ước lượng được M, N trong

phương trình: M. Et= N.Ut, tương đương với : Et= M-1. N. Ut

Kết hợp với phương trình VAR rút gọn: Yt = ( I-∏)-1.(A0 +A1.Yt-1 +Ut)

Suy ra : (I-∏)-1=M-1. N

=> ∏ = I- N-1

.M

Và : A0= (I-∏). B0

A1= (I-∏). B1

Việc ước lượng các hệ số của mô hình SVAR có ý nghĩa kinh tế hết sức to

lớn, nó cho phép những nhà nghiên cứu và làm chính sách có thể quan sát mối quan hệ

của các yếu tố trong cùng một thời điểm, từ đó có thể đưa ra các biện pháp ứng phó

ngay tức khắc với các cú sốc và tình huống bất lợi.

Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sẽ áp dụng mô hình SVAR để đo lường

mức độ truyền dẫn từ NEER đến các chỉ số giá ở Việt Nam. Nguồn dữ liệu chúng tôi

sử dụng như sau

3.3. Mô tả dữ liệu:

Trong nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam, chúng tôi sử dụng mô hình nghiên

cứu tương tự như nghiên cứu của McCarthy (2000).

Chúng tôi đã thử thay thế nhiều biến vĩ mô đại diện cho những yếu tố tác động

trên vào mô hình như các biến cung tiền M2, tăng trưởng tín dụng…song kiểm định

nhân quả Granger đã cho thấy sự không phù hợp của một số biến này.

Do đó, cuối cùng bài nghiên cứu thu thập chuỗi số liệu từ giai đoạn 01/2001

đến 06/2011 gồm có: biến giá dầu thế giới (OIL) tượng trưng cho cú sốc cung, biến lỗ

hỗng sản lượng (OPG) tượng trưng cho cú sốc cầu, lãi suất ngắn hạn (R) tượng trưng

cho chính sách tiền tệ, lãi suất hiệu lực danh nghĩa (NEER), chỉ số giá nhập khẩu

(IMP), chỉ số giá sản xuất (PPI) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI).

3.3.1. Giá dầu thế giới (OIL) và lãi suất ngắn hạn (R):

Biến giá dầu thế giới (OIL) và biến lãi suất ngắn hạn (R) là lãi suất cho vay

(lending interest rate) chúng tôi lấy nguồn từ Quỹ tiền tệ IMF. Chúng ta có thể thấy từ

2001 đến 2007, giá dầu thế giới tăng nhẹ hằng năm, nhưng từ năm 2007 đến 2011, do

ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế toàn cầu, giá dầu thế giới có sự biến động lớn và

phức tạp. Hiện giá dầu vẫn đang bất ổn, đang chốt ở mức trên 100 USD/thùng và chưa

có dấu hiệu bình ổn trở lại. Vì giá dầu đại diện cho cú sốc phía cùng và đây cũng

chiếm tỷ trọng lớn giá trị nhập khẩu của Việt Nam nên ảnh hưởng rất lớn đến các chỉ

số giá trong nước. Bên cạnh đó, lãi suất cho vay trong nước cũng có những biến động

tương tự, khi từ 2001 đến 2007, lãi suất ổn định quanh mức 10%, nhưng từ 2007 trở đi

lãi suât liên tục biến động, thể hiện sự bất ổn trong chính sách tiền tệ tại Việt Nam.

Đặc biệt, năm 2011 với nhiều Ngân hàng chạy đua lãi suất đã làm mặt bằng lãi suất

tại Việt Nam biến động mạnh, điều này ảnh hưởng đến các yếu tố vĩ mô khác của nền

kinh tế, đặc biệt là các chỉ số giá.

Hình 3.2: Giá dầu thế giới và lãi suất cho vay tại Việt Nam.

Nguồn: Quỹ tiền tệ IMF

3.3.2. Lỗ hổng sản lượng (OPG)

Biến số tiếp theo chúng tôi quan tâm đó là biến lỗ hổng sản lượng (OPG), bài

chúng tôi sử dụng cách tính thông thường giống như nhiều bài nghiên cứu trước đây.

Lỗ hổng sản lượng chính là sự chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm

0

50

100

150

Jan

-01

Au

g-0

1

Ma

r-0

2

Oct

-02

Ma

y-…

De

c-0

3

Jul-

04

Fe

b-0

5

Se

p-0

5

Ap

r-0

6

No

v-0

6

Jun

-07

Jan

-08

Au

g-0

8

Ma

r-0

9

Oct

-09

Ma

y-…

De

c-1

0

Oil Prices (USD/barrel)

0

10

20

30

Jan

-01

Au

g-0

1

Ma

r-0

2

Oct

-02

Ma

y-0

3

De

c-0

3

Jul-

04

Fe

b-0

5

Se

p-0

5

Ap

r-0

6

No

v-0

6

Jun

-07

Jan

-08

Au

g-0

8

Ma

r-0

9

Oct

-09

Ma

y-1

0

De

c-1

0

Interest (%)

năng, trong đó sản lượng tiềm năng được tính bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick-

Prescott (Hodrick- Prescott filter). Từ đó, chúng tôi lấy chênh lệch giữa sản lượng thực

tế và sản lượng tiềm năng để tính giá trị lỗ hổng sản lượng. Ở đây chúng tôi chỉ quan

tâm đến độ lớn của lỗ hổng sản lượng để đại diện cho cú sốc phía cầu nên chúng tôi

lấy giá trị tuyệt đối của biến này. Nguồn số liệu GSO.

Hình 3.3: Lỗ hổng sản lượng của Việt Nam qua các năm

Nguồn: GSO và các tác giả tự tính toán

3.3.3. Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (NEER)

Yếu tố quan trọng nhất trong quá trình tính toán mức độ truyền dẫn tỷ giá

chính là tỷ giá hối đoái. Do đó chúng ta sẽ phải đưa vào mô hình một biến số định

lượng cho tỷ giá hối đoái nói chung chứ không phải là những tỷ giá riêng biệt như

USD/VND, EUR/VND…Và chúng tôi quyết định lựa chọn chỉ số NEER (Nominal

Effective Exchange Rate) – tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu lực để đưa vào trong mô

hình. Chúng tôi không sử dụng chỉ số REER (Real Effective Exchange Rate) bởi

chúng ta đang tiến hành đo lường tác động của biến động tỷ giá đến các chỉ số giá

trong nước, tuy nhiên bản thân REER đã bao hàm cả chỉ số giá hàng hóa trong nước

theo công thức:

REERt = ∏ %"&� '()') *+(),(- (1)

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

160000

180000

Jan

-01

Oct

-01

Jul-

02

Ap

r-0

3

Jan

-04

Oct

-04

Jul-

05

Ap

r-0

6

Jan

-07

Oct

-07

Jul-

08

Ap

r-0

9

Jan

-10

Oct

-10

Output Gap (million USD)

GDP thực

GDP tiềm năng

Output Gap

Trong đó:

REER: tỷ giá hối đ

ejt : Tỷ giá hối đoái c

Pjt: Chỉ số giá hàng hóa

Pt: Chỉ số giá hàng hóa

wjt: Tỷ trọng thươ

sánh so với tổng giá trị thươ

gia được chọn.

Do đó chúng tôi sử dụng ch

Để tính toán NEER c

đến tháng 6 năm 2011) chúng tôi l

dịch cao đối với Việt Nam trong k

Trung Quốc, khu vực Euro, Nh

Australia, Malaysia, HongKong, Indonesia, Th

Hình 3.4: Tỷ trọng kim ng

6.50%

Tỷ trọ

Việt Nam giai

i đoái thực có hiệu lực

đoái của hai đồng tiền trong kỳ thứ t

giá hàng hóa ở quốc gia đang so sánh

giá hàng hóa ở quốc gia đang tính REER

ng thương mại giữa quốc gia đang tính REER v

thương mại của quốc gia đang tính REER với t

ng chỉ số NEER:

NEERt = (2)

tính toán NEER của Việt Nam trong kỳ nghiên cứu (từ tháng 1 n

m 2011) chúng tôi lựa chọn 17 quốc gia-khu vực có khối lư

t Nam trong kỳ nghiên cứu, chiếm đến 96,28%, theo th

c Euro, Nhật Bản, Mỹ, Singapore, Đài Loan, Hàn Qu

Australia, Malaysia, HongKong, Indonesia, Thụy Sĩ, Anh, Ấn Độ, Philippin và Nga.

ng kim ngạch xuất nhập khẩu Việt Nam

93.5%

6.50%

ỷ trọng kim ngạch xuất nhập khẩu của

ệt Nam giai đoạn 2001 - 2011

Nhóm 17 quốc gia

Những nước khác

Trang 42

ang tính REER với quốc gia so

i tất cả các quốc

tháng 1 năm 2001

i lượng mậu

theo thứ tự đó là

ài Loan, Hàn Quốc, Thái Lan,

, Philippin và Nga.

ốc gia

c khác

Để tính toán tỷ giá hối đoái với các đồng tiền trên chúng tôi sử dụng đồng

USD như đồng tiền trung gian.

Chẳng hạn như để tính toán NEER vào tháng 1 năm 2001. Chúng tối lần lượt

sử dụng đồng USD làm trung gian để tính toán tỷ giá các đồng tiền còn lại so với VND

(chỉ số ejt). Chúng tôi tiếp tục tính toán tỷ trọng mậu dịch với quốc gia j (wjt) bằng

cách lấy giá trị mậu dịch với quốc gia j chia cho tổng giá trị mậu dịch trong tháng 1

năm 2001. Cuối cùng sử dụng công thức (2) chúng tôi tính toán được NEER trong kỳ.

Bảng tính toán chi tiết số liệu NEER được thể hiện trong bảng phụ lục đính

kèm.

Hình 3.5: Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa Việt Nam

3.3.4. Các chỉ số giá:

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

Jan

-…

Jul-

01

Jan

-…

Jul-

02

Jan

-…

Jul-

03

Jan

-…

Jul-

04

Jan

-…

Jul-

05

Jan

-…

Jul-

06

Jan

-…

Jul-

07

Jan

-…

Jul-

08

Jan

-…

Jul-

09

Jan

-…

Jul-

10

Jan

-…

NEER

NEER

Cuối cùng là các chỉ số giá – chỉ số giá nhập khẩu (IMP), chỉ số giá sản xuất

(PPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI) (lấy năm 2005 là năm gốc). Nhìn chúng các chỉ số giá

đều có cùng xu hướng biến động chung, bắt đầu tăng mạnh vào các tháng từ năm

2008, trong đó chỉ số gái sản xuất PPI và chỉ số giá tiêu dùng CPI biến động lớn hơn

cả. Các chỉ số giá được chúng tôi đưa vào để đo lường tác động của các yếu tố vĩ mô

đến các biến này, đặc biệt là biến tỷ giá hối đoái, từ đó ước lượng mức độ tác động của

ERPT tại Việt Nam. Chúng tôi lấy nguồn từ GSO.

Hình 3.5: Các chỉ số giá tại Việt Nam

0

50

100

150

200

250

300

Jan

-01

Jul-

01

Jan

-02

Jul-

02

Jan

-03

Jul-

03

Jan

-04

Jul-

04

Jan

-05

Jul-

05

Jan

-06

Jul-

06

Jan

-07

Jul-

07

Jan

-08

Jul-

08

Jan

-09

Jul-

09

Jan

-10

Jul-

10

Jan

-11

Các chỉ số giá tại Việt Nam

IMP

PPI

CPI

CHƯƠNG 4: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM

4.1. Định dạng và ước lượng mô hình VAR rút gọn:

4.1.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu:

Như đã trình bày trong phần lý thuyết mô hình, việc kiểm định tính dừng nhằm mục

đích đảm bảo việc sử dụng mô hình VAR là hợp lý. Trong trường hợp chuỗi dữ liệu

hay các sai phân của nó không dừng, mô hình VAR sẽ không thể được sử dụng. Bảng

kết quả tóm tắt tính dừng của các biến IMP, PPI, CPI, NEER, OIL, OPG, R sử dụng

phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị như sau:

Hình 4.1: Kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu:

Bảng kết quả trên cho thấy, các biến IMP, PPI, CPI, NEER, OIL, OPG, R sử

dụng trong bài nghiên cứu đều là chuỗi dừng bậc 1, tức là khi ta tiến hành lấy sai phân

bậc 1 chuỗi gốc ban đầu thì kết quả kiểm định cho chuỗi này là dừng ( kết quả ở mỗi

biến đều có ý nghĩa thống kê với giá trị p-value đều bé hơn 1%). Như vậy việc sử dụng

mô hình VAR cho các kiểm định và ước lượng về sau là hoàn toàn phù hợp.

4.1.2. Kiểm định nhân quả Granger:

Như đã trình bày ở trên, phần mô hình chúng tôi thực hiện dựa trên nền tảng

mô hình mà McCarthy đã thực hiện vào năm 2000. Do đó, mô hình lúc đầu của chúng

tôi cũng sử dụng 7 biến bao gồm: CPI, IMP, PPI, NEER, OPG, R, OIL. Sau đó chúng

tôi tiến hành kiểm định nhân quả Granger để xem xét liệu có biến nào trong mô hình

trên là không cần thiết và có thể loại bỏ ra khỏi mô hình này hay không. Kết quả phía

dưới cho thấy, tất cả các biến điều có quan hệ nhân quả với biến CPI với mức ý nghĩa

<10%, kết quả này là tương đồng với bài nghiên cứu của McCarthy, J. (2000). Như

vậy mô hình nghiên cứu của chúng tôi sẽ sử dụng 7 biến nêu trên để quan sát thực

nghiệm cơ chế truyền dẫn ở Việt Nam.

Hình 4.2: Kiểm định nhân quả Granger:

Kiểm định nhân quả Granger ( Var Granger Causality/ Block Exeneity Wald Tests)

Trên thực tế ngoài 7 biến nêu trên, chúng tôi đã tiến hành thu thập dữ liệu và đưa vào

trong mô hình một số biến như: Cung tiền M2, tốc độ tăng trưởng tín dụng, giá thép

thế giới, sản lượng sản xuất công nghiệp.

Nguyên nhân thử đưa các biến trên vào mô hình bởi mỗi biến đều có những ảnh hưởng

nhất định lên chỉ số giá tiêu dùng trong nước:

+ Cung tiền M2 là một chỉ số đại diện cho chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung

ương (ngoài biến lãi suất ngắn hạn R đã sử dụng)

+ Tốc độ tăng trưởng tín dụng ảnh hưởng đến dòng tiền thực sự đã được bơm vào nền

kinh tế và chắc chắn sẽ có ảnh hưởng đến CPI

+ Thép chiếm một phần tỷ trọng khá lớn trong kim ngạch nhập khẩu của Việt Nam

trong nhiều năm qua. Do đó giá thép thế giới chắc chắn sẽ có những tác động đến chỉ

số giá trong nước

+ Sản lượng sản xuất công nghiệp: chính là thành quả của toàn bộ nền sản xuất công

nghiệp của nước ta, do đó đây là chỉ số ít nhiều sẽ có thể tác động đến CPI

Kết quả thực nghiệm mô hình cho thấy:

+ 3 biến cung tiền M2, giá thép thế giới và sản lượng sản xuất công nghiệp không có ý

nghĩa về mặt thống kê hay nói cách khác là không có ảnh hưởng đến CPI

+ Biến tăng trưởng tín dụng có ý nghĩa về mặt thống kê song khí so sánh trước và sau

khi đưa biến này vào mô hình, chỉ số R2 không thay đổi đáng kể, Do đó việc thêm biến

này vào mô hình hầu như không có ý nghĩa lớn.

Cuối cùng chúng tôi vẫn quyết định sử dụng 7 biến nền tảng mà McCarthy đã đề xuất,

đó là: CPI, IMP, PPI, NEER, OPG, R, OIL

4.1.3. Chọn độ trễ cho mô hình VAR rút gọn:

Chúng tôi thực hiện quan sát tối đa là 8 trễ để tìm kiếm độ trễ tối ưu cho mô

hình. Với nhiều tiêu chí đánh giá khác nhau, việc lựa chọn trễ là thực sự khó khăn.

Chúng tôi sẽ tiến hành lựa chọn độ trễ dựa trên số lượng các tiêu chí chấp nhận độ trễ

đó. Theo đó, dựa vào bảng kết quả phía dưới, chúng ta nhận thấy tiêu chuẩn SC lựa

chọn 1 trễ cho mô hình, tiêu chuẩn FPE và HQ lựa chọn độ trễ tối ưu là 2, tiêu chuẩn

LR và AIC lần lượt là 5 và 8. Như vậy, 2 trễ là độ trễ tối ưu của mô hình.

Hình 4.3: Chọn độ trễ cho mô hình VAR

4.1.4. Bảng kết quả ước lượng mô hình VAR:

Với việc xác định các biến nội sinh và số lượng trễ thích hợp như 2 phần nêu

trên, chúng tôi tiến hành ước lượng mô hình VAR dạng rút gọn, kết quả mô hình được

thể hiện như sau:

Hình 4.4: Kết quả mô hình VAR rút gọn

Từ bảng kết quả nêu trên chúng ta có thể thấy được các biến có ý nghĩa về mặt

thống kê lớn khi đo lường ảnh hưởng lên chỉ số giá tiêu dùng (thống kê t cho kết quả

lớn hơn 1,96). Cụ thể đó là các biến: OPG (-1) với t = 7,269, NEER(-2) và NEER(-1)

với t lần lượt là 4,53088 và 3,32705, PPI(-2) với t = 4,34152 và PPI(-1) với t =

3,48591.

Từ các kết quả trên có thể thấy output gap vào thời điểm ngay trước thời điểm

quan sát CPI (t-1) có ảnh hưởng với ý nghĩa về mặt thống kê rất cao lên chỉ số CPI.

Ngoài ra NEER và PPI cũng là những biến có ảnh hưởng quan trọng đến CPI và

những ảnh hưởng này thường có xu hướng tạo ra các độ trễ kéo dài qua các kỳ khác

nhau.

Tuy nhiên như chúng ta đã biết mô hình VAR rút gọn đã giả định rằng không

hề có tác động của các biến đang xem xét tại thời điểm t lên các biến còn lại. Điều này

chưa thực sự hợp lý bởi khi xảy ra một cú sốc về tỷ giá, lập tức các chỉ số giá ít nhiều

cũng sẽ bị ảnh hưởng những mô hình VAR rút gọn của McCarthy cũng như nhiều tác

giả khác đã bỏ qua vấn đề này. Chính vì vậy chúng tôi quyết định sử dụng mô hình

VAR cấu trúc để giải quyết vấn đề này.

4.2. Ước lượng mô hình SVAR:

Lý do lựa chọn và lý thuyết mô hình SVAR đã được chúng tôi trình bày ở

chương 3 của bài nghiên cứu này.

Để tiến hành mô hình SVAR, chúng ta tiến hành các bước đã được trình bày

trong phần lý thuyết ở trên kết hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 6.0 và Excel

2007 cho việc tính toán.

Bước đầu tiên trong việc định dạng và ước lượng mô hình cấu trúc là việc ước

lượng mối quan hệ giữa Et và Ut, nghĩa là chúng ta đi ước tính 2 ma trận M, N trong

phương trình M.Et = N.Ut.

Bảng bên dưới cho thấy kết quả ước lượng của 2 ma trận M, N( *qui ước M=

estimated A, N= estimated B để tránh sự nhầm lẫn với kí hiệu ma trận A, B trong

phần lý thuyết):

Nhìn vào bảng kết quả của ma trận M( ma trận phía trên) ta thấy đây không

phải là một dạng ma trận tam giác dưới, như vậy kết quả này sẽ khác với kết quả khi ta

sử dụng phân rã Cholesky.

Bảng kết quả nếu sử dụng phân rã Cholesky, với giả định ma trận hệ số là ma

trận tam giác dưới sẽ có dạng như sau:

Sau khi ước lượng được ma trận M, N ta tiến hành ước tính ma trận cấu trúc theo công

thức sau:

Ma trận hệ số cấu trúc:∏ = I- N-1

.M .

Ma trận hệ số chặn: A0= (I-∏). B0

Ma trận hệ số trước biến Yt-1: A1= (I-∏). B1

Ma trận hệ số trước biến Yt-2: A2=(I-∏). B2

Khi đó mô hình SVAR được viết dưới dạng ma trận như sau:

Yt = A0+ ∏.Yt+A1.Yt-1+ Ut

Bảng 4.1: Mô hình SVAR dạng ma trận

Với: ∏=

CPI PPI IMP NEER OPG OIL R

CPI 0 0.112378 0.239355 0.050151 7.73E-05 0.03801 -0.226415

PPI -0.1 0 -11.54344 0.098696 0.000333 0.114906 -0.194786

IMP -0.1 -0.1 0 0.001067 2.38E-06 0.002115 -0.008697

NEER -0.1 -0.1 -0.1 0 4.91E-05 0.026819 -0.38422

OPG -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0 -75.38998 -201.3396

OIL -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0 -1.26726

R -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0

Nhìn vào bảng kết quả ta thấy:

Mỗi ô trong bảng cho thấy tác động của biến trên dòng đối với biến trên cột tại

cùng một thời điểm. ví dụ: ô giao nhau giữa cột PPI và dòng CPI có kết quả là a12=

0.112378, có nghĩa là tại cùng một thời điểm t, với giả định rằng các yếu tố khác là

không biến động nếu PPI tăng lên 1 đơn vị thì chỉ số CPI sẽ tăng lên 0.112378 đơn vị.

Độ lớn chỉ số truyền dẫn từ NEER qua các chỉ số IMP, PPI, CPI lần lượt là:

0,1%, 9,8%, 5%. Điều này có ý nghĩa lớn trong việc điều hành tỷ giá ở nước ta. Với

một chỉ số truyền dẫn tức thời trong kì đã xác định trước, các nhà làm chính sách có

thể chủ động điều hành chính sách tỷ giá sao cho phù hợp với mục tiêu đưa ra. Cụ thể,

giả sử như tại thời kì t nền kinh tế phải đối đầu với một cú sốc lạm phát có độ lớn là

2,5%, các nhà phân tích chính sách nhận định rằng có thể sử dụng tỷ giá như là một

công cụ để giải quyết cú sốc, như vậy cần xem xét mức độ truyền dẫn tức thời của tỉ

giá NEER đến chỉ số giá CPI và từ đó đưa ra mức điều chỉnh thích hợp. như vậy trong

trường hợp trên các nhà điều hành chính sách có thể giảm tỉ giá xuống một mức 0.5

đơn vị để khiến cho CPI giảm một mức là 0.5x0.050151 = 2,50755%. Tuy nhiên, việc

sử dụng đơn thuần một công cụ quản lý có thể lại khiến cho nền kinh tế gặp phải một

cú sốc khác cho nên trong trường hợp chính phủ có thể linh hoạt kết hợp cả 2 công cụ

là tỷ giá và lãi suất. giả sử chính phủ quyết định giảm tỷ giá xuống một mức 0.3 và lãi

suất cho vay được tăng lên 4,4% khi đó tác động tổng hợp của 2 công cụ này sẽ làm

giảm chỉ số CPI một mức: 0.3x0,050151+0,22642.4,4%= 2,50078%. mặc dù chưa thế

loại bỏ hoàn toàn cú sốc nhưng việc phối hợp hài hòa các công cụ quản lý cũng làm

giảm đáng kể tác động của nó.

4.2.1. Hàm phản ứng đẩy IRF:

Phần này chúng tôi xin trình bày hàm phản ứng đẩy như là kết quả ứng dụng

từ mô hình SVAR đã được định dạng ở trên. Ngoài ra chúng tôi cũng sẽ sử dụng phân

rã Cholesky để tính toán giá trị của hàm này và sau đó đưa ra so sánh, phân tích hai kết

quả trên.

Kết quả hàm phản ứng đẩy từ mô hình SVAR được định dạng ở trên:

Bảng kết quả trên đo lường tác động của 1% cú sốc tỷ giá đến chỉ số giá CPI. Có thể

thấy rằng, ngay tại thời điểm ban đầu tác động của cú sốc này là chưa rõ ràng và ổn

định. Tại thời điểm đầu tiên, chỉ số CPI có phản ứng ngược với độ lớn trong cú sốc, cụ

thể một sự gia tăng 1% trong tỷ giá sẽ làm chỉ số giá giảm xuống 8,39%. Và tác động

truyền dẫn này thể hiện sự đảo chiều với đúng như lý thuyết đã được trình bày ở phần

trước. tại thời điểm sau 2 tháng từ khi xảy ra cú sốc, một sự gia tăng trong tỷ giá

NEER sẽ khiến gia tăng chỉ số giá CPI. Cụ thể, nếu NEER tăng 1% thì CPI sẽ tăng

gần 11,6%. Sau 3 tháng , mức độ truyền dẫn tiếp tục gia tăng và đạt mức cao nhất với

độ lớn gần 29%. ở các giai đoạn sau, mặc dù chỉ số truyền dẫn vẫn dương nhưng có xu

hướng giảm xuống một cách rõ rệt.

Kết quả hàm phản ứng đẩy IRF sử dụng phương pháp phân rã Cholesky:

Hình 4.5: Kết quả IRF sử dụng phân rã Cholesky

-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

.4

.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of D(CPI) to Generalized OneS.D. D(NEER) Innovation

Về thứ tự sắp xếp các biến trong mô hình sử dụng phân rã Cholesky: Việc lựa chọn

thứ tự thường dựa trên kinh nghiệm của người nghiên cứu và chúng ta biết McCarthy

là người có rất nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực này. Do đó nhóm chúng tôi sẽ tiến

hành sử dụng trật tự sắp xếp của Cholesky trong bài nghiên cứu của mình. Đó là:

D(OIL) > D(OPG) > D(R) > D(NEER) > D(IMP) > D(PPI) >D(CPI).

Kết quả hàm phản ứng của các biến PPI và IMP sử dụng định dạng SVAR:

Hình 4.6: Kết quả hàm phản ứng của PPI và IMP sử dụng SVAR

-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of D(CPI) to CholeskyOne S.D. D(NEER) Innovation

Kết quả trên cho thấy:

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of D(PPI) to Generalized OneS.D. D(NEER) Innovation

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

.008

.010

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of D(IMP) to Generalized OneS.D. D(NEER) Innovation

+ Đối với IMP: cú sốc từ NEER có tác động lớn nhất ngay tại thời kì đầu tiên và tác

động này giảm dần ở các thời kì sau đó.

+ Đối với PPI: tác động này đạt giá trị lớn nhất sau 3 tháng và bắt đầu giảm dần ở các

thời kì sau.

4.2.2. Phân rã phương sai:

Phần này chúng tôi xây dựng một công thức biểu diễn sự biến động của các

chỉ số vào những cú sốc của các biến thành phần để tìm hiểu vai trò của từng cú sốc

đối với biến quan sát. Kết quả mô hình được thể hiện ở phía dưới lần lượt là phân rã

phương sai của IMP, PPI, CPI:

Hình 4.7: Phân rã phương sai của IMP, PPI và CPI

Với một trật tự Cholesky như trên : D(OIL) > D(NEER) > D(IMP) > D(OPG) > D(R)

> D(PPI) >D(CPI) kết quả cho thấy một số điểm đáng lưu ý như sau:

- Đối với IMP: ngoại trừ tác động từ cú sốc của chính nó thì cú sốc từ giá dầu

đóng một vai trò quan trọng tạo nên sự bất ổn của IMP. Tác động từ cú sốc của

biến OIL chiếm một tỉ trọng khá lớn( hơn >40%) qua các kì quan sát. Mặc dù

vậy, tác động này có xu hướng giảm dần, từ 59% ở tháng thứ nhất xuống còn

khoảng 41% ở tháng thứ 6 và duy trì ổn định với mức 40,5% ở tháng thứ 10.

Điều này cho thấy một sự lệ thuộc rất lớn của chỉ số giá IMP vào giá dầu của

thế giới.

- Đối với PPI: chỉ số PPI chịu ảnh hưởng mạnh từ cú sốc của IMP và cú sốc của

OPG. tuy nhiên lược đồ cho thấy tác động của 2 cú sốc này là không giống

nhau. Cú sốc của IMP tuy có tỉ trọng lớn hơn trong sự bất ổn của PPI nhưng

giảm dần qua các tháng( từ 36,8% trong tháng thứ nhất giảm xuống còn 28,9%

trong tháng thứ 10). Cú sốc từ OPG có tỉ trọng thấp hơn song tác động của nó

có xu hướng bất ổn hơn. tỉ trọng của nó tăng lên nhanh chóng từ tháng ban đầu

đến tháng thứ 2(0,5%-> 10% ->17%) nhưng sau đó giảm dần đến tháng 6 rồi

có xu hướng tăng dần cho đến tháng 8 và giảm nhẹ trở lại.

- Đối với CPI: các cú sốc của NEER, OPG, IMP, ngoại trừ OPG có xu hướng

hơi bất ổn trong những tháng đầu, các cú sốc còn lại đều có vai trò tăng dần

qua từng tháng.

Kết luận mô hình SVAR:

Như vậy chúng ta có thể dễ dàng nhận ra mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở

Việt Nam là rất thấp so với các quốc gia đang phát triển khác mà phần 2 về các công

trình nghiên cứu ở các quốc gia chúng tôi đã trình bày. Điều này làm chúng tôi quan

ngại liệu mô hình SVAR chưa phù hợp và chưa thực sự đo lường được tác động truyền

dẫn ở Việt Nam? Để khẳng định vấn đề một cách chắc chắn, chúng tôi cần một mô

hình đo lường được mức độ cân bằng trong dài hạn và chúng tôi quyết định lựa chọn

VECM – một mô hình tiêu biểu mà nhiều vài nghiên cứu trong phần 2 đã có đề cập.

4.3. Mô hình VECM (Vector Error Correcrtion Model):

4.3.1. Lý thuyết mô hình VECM:

Như đã gợi ý ở phần kiểm định tính dừng, khi xem xét một chuỗi các biến

không dừng chúng ta cần thận trọng khi mô tả mối quan hệ giữa các biến này. Mối

quan hệ này phụ thuộc nhiều vào tính chất dừng của mỗi biến. giả sử nếu 2 biến không

dừng này đều là 2 chuỗi tích hợp cùng bậc p, điều này có thể hàm ý cho việc xem xét

một mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa 2 biến này. Khái niệm đồng tích hợp

(Cointegration) được đưa ra để mô tả cho mối quan hệ này. Về mặt kinh tế lượng, hai

hoặc nhiều biến quan sát có mối quan hệ đồng tích hợp với nhau có nghĩa là các biến

này có cùng bậc tích hợp (đều là các chuỗi I(p)) và tồn tại một tổ hợp tuyến tính của

các biến này là một chuỗi dừng( I(0)).

Hai chuỗi {y1,t} và {y2,t} là đồng tích hợp nếu:

{y1,t} và {y2,t} đều là chuỗi tích hợp bậc p: I(p)

Tồn tại một bộ số (a1,a2) không đồng thời bằng 0 sao cho: a1.y1,t +a2.y2, t là một

chuỗi dừng: I(0).

Thực nghiệm quan sát các yếu tố vĩ mô cho thấy chúng đều là các chuỗi tích

hợp bậc 1. Do đó chúng ta sẽ chú trọng phân tích mối quan hệ đồng tích hợp đối với

các chuỗi tích hợp bậc 1 này.

Mô hình VECM là một trong những mô hình được đưa ra để quan sát mối

quan hệ đồng tích hợp này giữa các chuỗi thời gian. Giả sử hai chuỗi y1,t và y2,t là 2

chuỗi tích hợp bậc 1, ta sử dụng mô hình VAR dạng rút gọn( reduced form VAR) để

mô tả mối quan hệ giữa 2 biến này:

Yt= A0+ A1.Yt-1+ A2.Yt-2+ Et(*)

Với Yt=��1, ��2, �� ma trận các biến

Ai=�., 11 ., 12., 21 ., 22� (i= 1,2) ma trận hệ số biến Yt-1 và Yt-2

Et=�"1, �"2, �� ma trận sai số mỗi phương trình.

Phương trình (*) được biến đổi thành:

∆Yt= A0+ (-I+A1+A2).Yt-1-A2.∆Yt-1+ Et (**)

Với giả định rằng Et là chuỗi dừng, ta nhận thấy về trái của phương trình (**)

là một chuỗi dừng, các hạng tử bên phải cũng phải là chuỗi dừng. do đó, (-I+A1-

A2).Yt-1 phải là chuỗi dừng hay một tổ hợp tuyến tính của y1,t và y2,t là một chuỗi

dừng. vậy y1,t và y2,t có quan hệ đồng tích hợp.

Mô hình VAR được biểu diễn dưới dạng phương trình (**) được gọi là mô hình

VECM.

Phương trình (**) sẽ được viết dưới dạng hệ phương trình như sau:

y1,t –y1,t-1= a1,0+ α1.(y1.t-1+β.y2,t-1) +ɛ1,t

y2,t-y2,t-1 = a2,0 +α2.(y1,t-1+β.y2,t-1) +ɛ2,t

Ý nghĩa mô hình:

Hệ số β trong ngoặc đơn biểu hiện mối quan hệ dài hạn giữa 2 biến y1,t và y2,t, hệ số

α1, α2 thể hiện cho cơ chế điều chỉnh trong ngắn hạn.

Thủ tục Jonhansen trong ước lượng mô hình VECM:

Bước 1: kiểm định tính đồng liên kết của mô hình, nếu không có đồng liên kết thì sẽ

không sử dụng mô hình này.

Bước 2: ước lượng mô hình VECM không ràng buộc với số véc tơ đồng tích hợp xác

định ở bước trên để thu được các véc tơ đồng tích hợp.

Bước 3: ước lượng mô hình VECM có ràng buộc, trong đó các ràng buộc dựa trên hệ

số ước lượng được từ véc tơ đồng tích hợp ở bước trên. Đọc mô hình và chọn ra mô

hình phù hợp nhất.

Bước 4: sử dụng mô hình để phân tích, dự báo và hàm phản ứng đẩy, phân rã phương

sai.

Trong phân phân tích thực tế ở Việt Nam, chúng tôi sẽ trình bày kết quả cụ thể hơn

cho các phần này.

Phần kiểm định tính dừng ở trên cho thấy rằng, các biến vĩ mô CPI, PPI, IMP, NEER,

GDP, OIL, R đều là chuỗi tích hợp bậc 1.

Bây giờ chúng ta tiến hành kiểm định quá trình đồng tích hợp giữa các biến này.

Kết quả kiểm định trace về tính đồng tích hợp giữa các biến được trình ở dưới:

Hình 4.8: Kiểm định đồng tích hợp

Dấu * thể hiện số quan hệ đồng tích hợp giữa các biến. như vậy, có 2 bộ số khác nhau(

sau khi đã chuẩn hóa) mà tổ hợp tuyến tính giữa các biến ở trên cho kết quả là một

chuỗi dừng.

Ta sẽ sử dụng mô hình VECM để xem xét mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến

này.

4.3.2. Kết quả ước lượng mô hình VECM:

Kết quả ước lượng mô hình VECM cho 7 biến đã dùng:

Hình 4.9: Kết quả sơ lược ước lượng VECM

Phần này( hình phía trên) của bảng ước lượng mô tả các hệ số trong biểu thức

đồng tích hợp. biểu thức trên thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến có

trong mô hình. Có thể nhận thấy rõ rằng, trong dài hạn các yếu tố PPI, IMP, NEER,

OIL, GDP, R đều có tác động đến lạm phát. Thống kế t( trong dấu ngoặc vuông) đều

có giá trị khá lớn, đều này khẳng định tác động của các yếu tố này đến chỉ số CPI là ý

nghĩa thống kê.

Kết quả cân bằng dài hạn cho thấy tác động truyền dẫn từ NEER đến chỉ số CPI là

0.6%.

Hình 4.10: Mô hình VECM

Kiểm định tính dừng của sai số:

Nếu kết qủa kiểm định cho kết quả chuỗi sai số là dừng thì mô hình VECM là

phù hợp và đáng tin cây. Nếu kết quả là không dừng thì cần phải xem xét lại việc lựa

chọn mô hình cho phù hợp. ta có bảng kết quả bên dưới:

Hình 4.11: Kiểm định tính dừng VECM

Kết quả cho thấy chuỗi sai số ở phương trình chứa đồng tích hợp là dừng với

mức ý nghĩa thống kê cao. như vậy kết quả từ mô hình VECM là hợp lý và đáng tin

cậy.

Hàm phản ứng đẩy:

Hình bên dưới tổng hợp kết quả hàm phản ứng đẩy đo lường tác động của một

1% cú sốc từ NEER đến các chỉ số CPI, PPI, IMP. Kết quả trên cho thấy một sự phù

hợp trong cơ chế truyền dẫn. cú sốc có tác động lớn nhất đến IMP rồi đến PPI và sau

cùng CPI, đều này kéo dài đến hết 8 tháng trong 10 tháng quan sát. Mức độ truyền dẫn

đạt giá trị tối đa đối với IMP sau 8 tháng còn đối với PPI và CPI là 9 tháng.

Hình 4.12: Hàm phản ứng đẩy VECM

Phân rã phương sai:

Phân tích phân rã phương sai trong phần này đo lường vai trò của các biến

CPI, PPI, IMP, NEER, GDP, OIL, R( biểu thị qua %) ảnh hưởng như thế nào đến mức

độ biến động của các chỉ số CPI, PPI, IMP.

Kết quả phân rã phương sai của CPI cho thấy:

Độ bất ổn của CPI chịu tác động nhiều bởi chính nó. đều này hàm ý một môi

trường lạm phát đầy bất ổn. đều này cũng được giải thích bởi một hệ số rất lớn của

biến CPI(-1), hệ số ám chỉ mức độ dai dẳng của lạm phát trong mô hình.

Ngoài ra chúng ta còn thấy được vai trò của CPI là giảm dần qua các tháng

sau, thay vào đó là sự tăng lên của các yếu tố R, OIL, NEER, IMP, PPI.

Hình 4.13: Phân rã phương sai CPI

-0.002

0

0.002

0.004

0.006

0.008

0.01

0.012

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

LCPI

LIMP

LPPI

Kết quả phân ra phương sai của IMP cũng cho thấy những khía cạnh tương tự

như CPI nhưng nổi bật lên là vai trò của giá xăng dầu OIL đến IMP. Vai trò của biến

OIL chiếm một tỉ trọng lớn( hơn 30% ở tất cả các tháng) trong việc giải thích sự bất ổn

của IMP và tiếp tục gia tăng trong những tháng tiếp theo. Điều này được lý giải bởi sự

phụ thuộc rất nhiều vào giá xăng dầu thế giới của nước ta, đặc biệt trong thời kì quan

sát của chúng tôi bao hàm những giai đoạn chiến tranh đen tối ở những khu vực khai

thác dầu mỏ cùng với những sự độc quyền trong giá cả của khối các nước khai thác

dầu lớn.

Một điểm thú vị được thể hiện trong kết quả trên đó là mặc dù tác động của

biến OIL đối với IMP là rất lớn nhưng nó giảm dần đáng kể khi truyền dẫn đến CPI.

Điều này là phù hợp trong thực tế, mặc dù giá xăng dầu thế giới biến động mạnh

nhưng trong nước chính phủ luôn có những biến pháp để khống chế giá xăng dầu

nhằm bình ổn tiêu dùng trong nước.

Kết quả phân tích phân ra phương sai của PPI nói lên rằng:

Sự bất ổn của PPI ngoài việc chịu ảnh hưởng của chính môi trường trong

nước, nó còn chịu tác động mạnh mẽ của chỉ số IMP. Điều này được lý giải bởi một cơ

cấu xuất nhập khẩu mà trong đó nguyên, nhiên vật liệu phục vụ cho sản xuất trong

nước chiếm một tỉ trọng tương đối lớn so với hàng hóa tiêu dùng.

Kết luận mô hình VECM:

Như vậy kết quả kiểm định mô hình VECM cũng chỉ ra rằng mức độ truyền

dẫn tỷ giá ở Việt Nam là rất thấp, cụ thể hệ số truyền dẫn lên chỉ số CPI chỉ đạt 0,6%.

Có thể nói mô hình SVAR và mô hình VECM chúng tôi sử dụng đã cho ra những kết

quả tương tự nhau. Như vậy có thể khẳng định có một số nguyên nhân nào đó đã gây

ra mức độ truyền dẫn rất thấp ở Việt Nam trong thời kỳ 2001-2011. Theo chúng tôi đó

có thể là:

� Chiến lược Giá – Thị trường (Pricing to Market)

Một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ERPT tại Việt Nam đó

chính là chiến lược Giá - Thị trường (pricing to market). Đây là yếu tố được rất nhiều

nhà nghiên cứu ở nhiều nước dùng để giải thích ERPT thấp ở các quốc gia. Khái niệm

chung của chiến lược này là giá cả được điều chỉnh phù hợp với thị trường. Khi tỷ giá

hối đoái thay đổi, các công ty vẫn giữ mức giá phù hợp với thị trường và có thể chịu lỗ

để giữ thị phần trước áp lực cạnh tranh. Điều này làm giảm đáng kể mức độ ERPT ở

các nước. Ở Việt Nam, một ví dụ cụ thể cho trường hợp này đó chính là việc kiểm soát

giá cả của Nhà nước. Nếu ví Nhà nước như là một công ty “lớn” đại diện cho thị

trường, thì Nhà nước luôn tìm cách kiểm soát giá cả để bình ổn thị trường, điều này

làm giảm đáng kể truyền dẫn tỷ giá vào các chỉ số giá trước các cú sốc tỷ giá. Trong

khi mặt hàng nhập khẩu chủ yếu của Việt Nam chủ yếu là nguyên nhiên liệu, chiếm

gần 50% giá trị nhập khẩu năm 2011, nhưng Nhà nước lại kiểm soát giá để bình ổn thị

trường. Do đó, mức độ truyền dẫn ở Việt Nam vào các chỉ số giá sẽ bị giảm đáng kể

và rất thấp.

Dưới đây là hình ảnh về biến động giá dầu thế giới và giá xăng bán lẻ tại Việt Nam từ

2008 đến 2011.

Hình 4.16: Diễn biến giá dầu thế giới

Nguồn: World Bank

Bảng 4.2 Giá xăng RON 92 bán lẻ tại Việt Nam

Ngày Mogas 92 (đồng/lít) Ngày Mogas 92

(đồng/lít)

21/7/2008 19.000 09/08/2009 14.700

14/08/2008 18.000 01/10/2009 15.200

18/09/2008 16.500 24/10/2009 15.500

17/10/2008 16.000 20/11/2009 16.300

31/10/2008 15.000 15/12/2009 15.950

15/11/2008 13.000 14/01/2010 16.400

11/12/2008 11.000 21/02/2010 16.990

09/02/2009 11.000 03/03/2010 16.990

19/03/2009 11.000 27/05/2010 16.490

02/04/2009 11.500 08/06/2010 15.590

08/05/2009 12.500 09/08/2010 16.400

10/06/2009 13.500 24/02/2011 19.300

01/07/2009 14.200 29/03/2011 21.300

0

50

100

150

Jan

-08

Ap

r-…

Jul-

08

Oct

-…

Jan

-09

Ap

r-…

Jul-

09

Oct

-…

Jan

-10

Ap

r-…

Jul-

10

Oct

-…

Jan

-11

Ap

r-…

Oil Prices (USD/barrel)

Nguồn: www.xangdau.net

Chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy rằng từ 2008 - 2011, giá dầu thể giới có

nhiều biến động, khoảng dao động hơn 50 USD/thùng, từ dưới 50 USD/thùng đến hơn

100 USD/thùng. Tuy nhiên, giá xăng dầu Việt Nam qua các đợt điều chỉnh vẫn rất ít

và tương đối ổn định, dao động mỗi lần điều chỉnh khoảng 1000 đ/lít. Điều này nhờ sự

trợ giá và hỗ trợ bình ổn thị trường của Nhà nước. Mặc dù giá nguyên nhiên liệu thế

giới biến động, Nhà nước vẫn đảm bảo giá xăng dầu trong nước ổn định qua những

đợt điều chỉnh nhỏ, nhằm đảm bảo mặt bằng giá cả trong nước, do đây là nguồn đầu

vào quan trọng của tất cả các lĩnh vực sản xuất.

Điều này đã được cụ thể hóa qua Thông tư 234/2009/TT-BTC ngày 09 tháng 12

năm 2009 của Bộ Tài chính. Theo đó, định mức chi phí kinh doanh, lợi nhuận định

mức và mức Quỹ Bình ổn giá lần lược được quy định là 600 đồng/lít, 300 đồng/lít và

300 đồng/lít. Chi phí kinh doanh và lợi nhuận định mức được cố định trước sự biến

động của giá dầu thế giới. Ngoài ra, giá xăng còn được trợ giá bởi Quỹ Bình ổn giá.

Chính các yếu tố này đã giảm giá xăng trong nước thấp đi nhiều so với giá thế giới. Do

đó, một sự tăng lên (giảm xuống) của tỷ giá hổi đoái, với tỷ trọng nhập khẩu lớn

nguyên nhiên liệu từ thế giới đáng lẽ các chỉ số giá trong nước sẽ truyền dẫn đáng kể,

song hành động trợ giá của Nhà nước đã giảm đáng kể tác động này. Điều này, chúng

tôi cho là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến kết quả truyền dẫn tỷ giá đến các chỉ

số giá IMP, PPI, CPI ở Việt Nam thấp.

� Mức độ cạnh tranh:

Ngoài ra một nguyên nhân quan trọng khác giải thích cho mức độ dẫn truyền

thấp ở Việt Nam là mức độ cạnh tranh cao. Tính đến ngày 31 tháng 12 năm 2011 Việt

Nam có tổng cộng 622.977 công ty, cao hơn rất nhiều so với các quốc gia trong khu

vực (ngay cả một nước phát triển như Singapore cũng chỉ có khoảng 30.000 công ty).

Đặc biệt hơn, hầu hết các công ty của Việt Nam đều là những công ty vừa và nhỏ nên

mức độ cạnh tranh là rất cao. Bằng chứng là trong năm 2011 đã có 79.014 doanh

nghiệp giải thể. Một khi mức độ cạnh tranh là rất cao, các nhà xuất khẩu nước ngoài sẽ

phải rất cân nhắc trong việc tăng giá bán khi tỷ giá thay đổi bởi điều này sẽ trực tiếp

ảnh hưởng đến thị phần của họ. Chính vì thế đôi khi chính các công ty xuất khẩu sẽ

hấp thụ những biến động trong tỷ giá để đảm bảo thị trường.

Tuy nhiên, tổng hợp tất cả các nguyên nhân trên cũng khó có thể giải thích cho

hiện tượng hệ số truyền dẫn quá thấp ở Việt Nam như kết quả của mô hình VECM. Do

đó chắc chắn phải có một nguyên nhân gốc rễ hơn khiến cho việc tính toán chỉ số

truyền dẫn bị ảnh hưởng. Theo chúng tôi đó chính là vấn đề về giá trị tỷ giá hối đoái

được sử dụng.

� Giá trị tỷ giá hối đoái dùng tính toán:

Giá trị tỷ giá hối đoái được dùng trong mô hình trên là tỷ giá bình quân liên

ngân hàng do Ngân hàng Nhà nước công bố. Theo nguyên tắc, Ngân hàng Nhà nước

sẽ thu thập số liệu tỷ giá của các Ngân hàng Thương mại để tính toán tỷ giá bình quân

và làm giá tham chiếu cho ngày tiếp theo. Mặc dù tỷ giá này được công bố như giá thị

trường nhưng vẫn có khả năng tỷ giá này đã được Ngân hàng Nhà nước điều chỉnh cho

những mục tiêu nhất định. Khi đó việc sử dụng tỷ giá này để tính toán rõ ràng sẽ

không thể ước lượng được chính xác hệ số dẫn truyền như mô hình VECM đã làm

được với các quốc gia khác. Mặc dù chưa có những dẫn chứng thuyết phục cho vấn đề

này nhưng đây là lý do thiết yếu mà chúng tôi nghĩ đã làm cho hệ số dẫn truyền là quá

thấp tại Việt Nam.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

Bài nghiên cứu này chúng tôi đã phân tích mức độ và thời gian truyền dẫn tỷ

giá ERPT ở Việt Nam giai đoạn 2001 – 2011 bằng việc sử dụng mô hình VAR (dạng

VAR cấu trúc) và mô hình VECM. Việc lựa chọn mô hình VAR cấu trúc và mô hình

VECM, hoàn toàn khác so với các nghiên cứu ở Việt Nam trước đây chủ yếu sử dụng

mô hình VAR rút gọn, chúng tôi đã phân tích được tác động trực tiếp của tỷ giá hối

đoái đến các chỉ số giá trong nước cùng thời điểm t, đồng thời đo lường được tác động

cân bằng trong dài hạn của các biến số.

Kết quả nghiên cứu chúng tôi có thể được xem xét bởi các nhà điều hành

chính sách tiền tệ tại Việt Nam. Nếu Việt Nam thực hiện chính sách lạm phát mục tiêu

thì kênh đều hành chính sách tiền tệ cần xem xét yếu tố tỷ giá hoái tác động đến lạm

phát, để giữ vững lạm phát ở trong vùng mục tiêu. Cụ thể, mức điều chỉnh tỷ giá của

Ngân hàng Nhà nước, sẽ dựa trên kết quả cùng những tính toán hợp lý để đưa lạm phát

về vùng mục tiêu bằng công cụ tỷ giá hối đoái hoặc phối hợp với các công cụ tiền tệ

khác.

Từ kết quả ước lượng mô hình, chúng tôi nhận thấy rằng hệ số dẫn truyền

ERPT ở Việt Nam là rất thấp, đều này phản ảnh gần như chính xác mức độ các tác

động từ các cú sốc bên ngoài để các chỉ số giá trong điều kiện ở Việt Nam. Cụ thể, rất

nhiều mặt hàng, đặc biệt là các mặt hàng như ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế như

nguyên nhiên liệu đều được Nhà nước kiểm soát giá và không để biến động tác động

đến chỉ số giá tiêu dùng trong nước. Chính sách này đã làm giảm đáng kể tác động

truyền dẫn các cú sốc đến chỉ số giá trong nước. Do đó, khi thực hiện chính sách lạm

phát mục tiêu, Ngân hàng Nhà nước, cần phối hợp tác động giữa các chính sách nhằm

tạo được hiệu quả cao nhất, tránh chính sách này lấn át chính sách kia. Mặt khác, một

nguyên nhân chính khiến kết quả ước lượng thấp là bởi tỷ giá được sử dụng là tỷ giá

bình quân liên ngan hàng có thể đã được Ngân hàng Nhà nước điều chỉnh.

Bài nghiên cứu chúng tôi khi thực hiện vẫn nhận thấy còn nhiều khiếm khuyết

chưa thể giải quyết được. Đặc biệt chính là sử dụng một tỷ số giá mang tính “thị

trường” thực sự. Nếu có thể sử dụng một tỷ giá như vậy sẽ cho chúng ta những kết quả

chính xác hơn về mức độ truyền dẫn. Đây có thể xem là một hướng nghiên cứu đầy

tiềm năng cho các công trình tiếp theo.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO:

McCarthy,J.(2000),Pass-Through of Exchange Rates and Import Prices to Domestic Inflation

in Some Industrialised Economies, Federal Reserve Bankof NewYork Staff Report No.111.

Taylor, J.B (2000). “Low Inflation, Pass-through, and the Pricing Power of Firms”, European

Economic Review, 44, 1389 – 1408

Webber, A. (1995). “Partial Small Country Import Pass-through, Currency Composition, and

Imported Inputs”, International Economic Journal, 9, 13-29

Ito and Sato (2007), “Exchange Rate Changes and Inflation in Post-CrisisAsian Economies:

VAR Analysis of the Exchange Rate Pass-Through”

Hahn,E.(2003),Pass-

ThroughofExternalShockstoEuroAreaInflation,EuropeanCentral BankWorkingPaperNo.243.

Goldberg, P. K. and M. M. Knetter (1997), Goods prices and exchange rates: What have we

learned?, Journal of Economic Literature 35 (3), 1243-1272.

Michele Ca’ Zorzi, Elke Hahn & Marcelo Sanschez (2007).“Exchange Rate Pass-Through in

Emerging Markets”.

Vo Van Minh (2009). “Exchange Rate Pass-Through and Its Implications For Inflation in

Vietnam”

Nguyen Thi Thu Hang and Nguyen Duc Thanh, “Macroeconomic Determinants of Vietnam’s

inflation 2000-2010: Evidence and analysis”

Vo Tri Thanh, Dinh Hien Minh, Do Xuan Truong, Hoang Van Thanh andPham Chi Quang

(2000), “Exchange Rate Arrangement in Vietnam: Information Content and Policy Options,”

East Asian Development Network (EADN), Individual Research Project.

Felix P. Hüfner and Michael Schröder (2002). "Exchange Rate Pass-Through to Consumer

Prices:A European Perspective"

Carlos Jose Garcia and Jorge Enrique Restrepo (2001), “Price inflation and exchange rate

pass-through in Chile”

Peter Rowland (2004), “Exchange Rate Pass-through to domestic prices: the case of

Colombia”

IMF (2003), “Vietnam: Statistical Appendix”, IMF Country Report No03/382, International

Monetary Fund.

IMF (2006), “Vietnam: Statistical Appendix”, IMF Country Report No.06/52, International

Monetary Fund.

Trương Văn Phước và Chu Hoàng Long (2005), “Chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam vàcác yếu tố

tác động: Phương pháp tiếp cận định lượng”.

Nhật Trung – Nguyễn Hồng Nga (2011) “Hiệu ứng trung chuyển tác động của tỷ giá đến giá

cả và lạm phát”

Trần Mai Anh – Nguyễn Đình Minh Anh (2010). “Ước lượng mức chuyển tỷ giá vào lạm

phát ở Việt Nam”

Bạch Thị Phương Thảo (2011), “Truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào các chỉ số giá tại Việt Nam

giai đoạn 2001 – 2011”

de tai

Documents