ÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN THÂM HỤT TÀI KHOẢN VÃNG LAI Ở VIỆT NAM.PDF

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TPHCM


LÊ NGUYN TÚ ANH


CỄC NHÂN T TỄC NG N
THÂM HT TÀI KHON VÃNG LAI
 VIT NAM





LUN VN THC S KINH T




Thành ph H Chí Minh – Nm 2013

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TPHCM


LÊ NGUYN TÚ ANH


CỄC NHÂN T TỄC NG N

THÂM HT TÀI KHON VÃNG LAI
 VIT NAM

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng
Mã s : 60340201


LUN VN THC S KINH T


NGI HNG DN KHOA HC
PGS.TS. Nguyn Th Ngc Trang


Thành ph H Chí Minh – Nm 2013
LI CAM OAN
Tôi xin cam đoan lun vn “Các nhân t tác đng đn thâm ht tài
khon vãng lai  Vit Nam” là công trình nghiên cu ca chính tôi.
Ngoài nhng tài liu tham kho đã đc trích dn trong lun vn,
tôi cam đoan rng mi s liu và kt qu nghiên cu ca lun vn này
cha tng đc công b hoc đc s dng di bt c hình thc nào.
TP. H Chí Minh, ngày 07 tháng 12 nm 2013
Tác gi


Lê Nguyn Tú Anh

MC LC

TRANG PH BÌA
LI CAε OAN
MC LC
DANH MC CÁC T VIT TT
DANH MC BNG BIU
DANH MC HÌNH V
TÓε δC 1
1. GII THIU CHUNG 2
2. KHUNG LÝ THUYT VÀ CÁC NGHIÊN CU THC NGHIM 6
2.1. Khung lý thuyt 6
2.2. Các nghiên cu thc nghim: 9
3. C S D LIU VÀ PHNG PHÁP NGHIÊN CU: 19
3.1. C s d liu 19
3.2. Phng pháp nghiên cu 24
4. KT QU NGHIÊN CU 31
4.1. Kim đnh tính dng: 31
4.2. Kim tra đ tr phù hp 32
4.3. Kim đnh phn d 32
4.4. Kim đnh đng liên kt 33
4.5. Phân tích nhân qu 40
4.6. Kim đnh tính dng các phn d ca VECM 43
5. KT LUN 48
TÀI LIU THAM KHO 51

DANH MC CÁC T VIT TT

GMM : Mô hình moment tng quát
VECM : Mô hình Vector hiu chnh sai s
OLS μ Phng pháp bình phng bé nht
IRF : Hàm phn ng đy
VAR : Vector t hi quy
ADF : Kim đnh gia tng Dickey Fuller
DF : Kim đnh Dickey Fuller
PP : Phillips-Perron
ADB : Ngân hàng phát trin châu Á
IMF : Qu tin t quc t
WB : Ngân hàng th gii
CA : Tài khon vãng lai
TB μ Cán cơn thng mi
FD : Thâm ht ngân sách
PS : Tit kim t nhơn
ED : N nc ngoài
NEER : T giá hi đoái danh ngha đa phng




DANH MC BNG BIU
Bng 3.1. Thng kê mô t d liu 19
Bng 4.1. Kim đnh tính dng 31
Bng 4.2. La chn đ tr phù hp 32
Bng 4.3. Kim đnh nghim đn v cho phn d 33
Bng 4.4. Kt qu kim đnh đng liên kt Johansen 34

Bng 4.5a. Kt qu mô hình VECM 35
Bng 4.5b. Kt qu ca mô hình VECM 39
Bng 4.6. Kt qu kim tra nhân qu Granger 41
Bng 4.7. Tng hp quan h nhân qu dài hn và ngn hn da trên VECM 42
Bng 4.8. Kt qu kim đnh tính dng phn d ca VECM 43


DANH MC HÌNH V
Hình 1.1. Tài khon vãng lai Vit Nam giai đon 1983 ậ 2012 3
Hình 3.1. T l tit kim vƠ đu t so vi GDP ca Vit Nam 24
Hình 4.1. Thâm ht ngân sách và thâm ht thng mi Vit Nam 37
Hình 4.β.  th phn d ca mô hình VECM 44


1


CÁC NHÂN T TÁC NG N THÂM
HT TÀI KHON VÃNG LAI  VIT NAM

Tóm lc
Bài lun vn nƠy nghiên cu mi quan h gia thâm ht tài khon vãng lai
vƠ nm bin kinh t v mô, c th là, t giá hi đoái danh ngha, n nc ngoài,
thâm ht tƠi khóa, cán cơn thng mi và tit kim t nhơn bng cách s dng d
liu chui thi gian giai đon t nm 1λ8γ đn nm 2012. S dng phng pháp
Johansen ậ Juselius đ kim đnh đng liên kt và mô hình t hiu chnh sai s
(VECε) đ xác đnh mi quan h dài hn và c trong ngn hn gia tài khon
vãng lai và các bin kinh t v mô đc nêu trên. Kt qu đng liên kt và VECM
cho thy mi quan h cùng chiu vƠ có ý ngha thng kê gia thâm ht tài khon
vãng lai vi t giá danh ngha vƠ thâm ht ngân sách, trong khi đó có mi quan h

ngc chiu vi tit kim t nhơn vƠ n nc ngoài. Phân tích nhân qu Granger
cho thy ch có mi quan h mt chiu trong ngn hn gia thâm ht tài khon
vãng lai vi thâm ht ngân sách và n nc ngoài.






T khóa: VECM, Tài khon vãng lai, Thâm ht ngân sách, N nc ngoài,
T giá danh ngha, Cán cân thng mi, Tit kim t nhân


2

1. GII THIU CHUNG
Thâm ht tài khon vãng lai trong mt khong thi gian dài  các nc đang
phát trin là mt trong nhng vn đ kích thích s quan tơm đáng k gia nhng
nhà kinh t và nhng ngi làm chính sách. Vì nó bt buc h phi hiu rõ vai trò
và tm quan trng ca thâm ht tài khon vưng lai đi vi sn lng ca nn kinh
t. Trung tâm ca các cuc tranh lun có nhng câu hi v cách xác đnh các nhân
t tác đng đn thâm ht tài khon vãng lai ca mt quc gia và liu s thâm ht
này có th đc xem nh mt cu trúc thông thng và bn vng hay cn thay đi
chính sách c bn đ tránh khng hong tài chính.
K t nm 1λ8λ, khi nn kinh t bt đu có nhng chuyn đi quan trng,
tình trng thâm ht cán cân tài khoãn vãng lai ca Vit Nam gim nhanh. Sau nm
1993, Vit Nam bt đu tìm kim các ngun tài tr t nhiu nc và cán cân vãng
lai bt đu thâm ht tr li vi mc đ ngày càng ln. Mc thâm ht đc co hp
tr li trong hai nm 1λλ7 - 1λλ8 vƠ đt thng d trong nm 1λ99. Nguyên nhân
ca bin đng này: (1) là do n lc ca Chính ph nhm kim soát nhp khu; (2)

là do cuc khng hong tài chính khu vc đư có nhng nh hng tiêu cc đn
dòng vn đu t nc ngoài FDI vào Vit Nam dn đn s lng và mc gii
ngân các d án FDI mi gim mnh sau nm 1λλ8, kéo theo máy móc, thit b
nhp khu thuc khi FDI cng gim theo. Nh vy, sau mt thi gian dài trng
thái cán cân vãng lai luôn  trong tình trng thâm ht. Nm 1999, ln đu tiên cán
cân này chuyn sang trng thái thng d; và trong nhng nm tip theo, tc đ
tng nhp khu cao hn tc đ tng xut khu nên thng d cán cơn vưng lai dn
thu hp li và chuyn sang trng thái thâm ht ngày càng ln. T nm β00β tr đi,
tình trng thâm ht cán cân vãng lai li tip tc tip din; tuy nhiên, mc thâm ht
có xu hng gim dn và  mc không đáng k cho đn nm β006. áng chú ý,
trong γ nm (β007 ậ 2009), khi nn kinh t Vit Nam hi nhp sơu hn vƠo nn
kinh t th gii, thâm ht cán cơn vưng lai tng đt bin, đt mc k lc là 11,95%
nm β008. ơy lƠ mc thâm ht cao nht trong hn 10 nm tr li đơy, đc coi


3

lƠ đáng báo đng vì theo chun mc quc t (kh nng chu đng ca cán cân
vãng lai nm trong khong 5% GDP). Tng t, cán cơn thng mi Vit Nam
trong thi gian qua cng  mc 14 ậ 15% so vi GDP trong khi mc chun mc
quc t là 10%. Thâm ht ln v thng mi và cán cân vãng lai trong nhng nm
gn đơy chc chn s nh hng đn tính bn vng ca nn kinh t, đc bit s to
nên áp lc gim giá đng ni t.
Hình 1.1. Tài khon vãng lai Vit Nam giai đon 1983 – 2012

Ngun: ADB’s Statistical Database System Online.
Din bin ca tài khon vãng lai truyn đt thông tin quan trng v hiu qu
ca nn kinh t v mô vƠ cng cung cp các kin ngh chính sách v mô có giá tr.
Hiu đc các nhân t tác đng đn tài khon vãng lai c trong ngn hn và dài
hn có th có nhng hàm ý chính sách quan trng. Có mt s mô hình lý thuyt

trong các tài liu c gng gii thích hành vi ca tài khon vãng lai; mi mô hình
đa ra các nhân t khác nhau tác đng đn tài khon vãng lai và nó có th giúp
chúng ta phân bit s khác nhau gia các lý thuyt.
-0.15
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
% GDP
Din bin tƠi khon vưng lai ca
Vit Nam t 1983 - 2012
CA


4

Mc tiêu chính ca lun vn này là cung cp phân tích thc nghim tác đng
ca các nhân t v mô đn tài khon vãng lai đ có th giúp gii thích bin đng
ca tài khon vãng lai  Vit Nam c trong ngn hn và dài hn. Hn na, bài
lun vn còn xem xét mi tng quan gia các bin có liên quan, bài vit s phân
tích tng tác nng đng gia nhng bin này.
 thc hin mc tiêu này tôi s dng mô hình t hiu chnh sai s (VECM)
đ nghiên cu mi quan h dài hn cng nh tác đng trong ngn hn ca các
bin kinh t v mô lên thơm ht tài khon vãng lai  Vit Nam. Kt qu nghiên
cu cho thy có mi quan h dài hn gia các bin kinh t v mô vƠ thơm ht tài
khon vãng lai  Vit Nam. Trong dài hn, t giá danh ngha vƠ thâm ht tài khóa
tác đng cùng chiu lên thâm ht tài khon vưng lai, trong khi đó tit kim t
nhân và n nc ngoài tác đng ngc chiu. Phân tích nhân qu Granger cho
thy ch có mi quan h mt chiu trong ngn hn gia thâm ht tài khon vãng

lai vi thâm ht ngân sách và n nc ngoài.
T mc đích trên, mt s câu hi nghiên cu đc đt ra nh sauμ
1. Có tn ti mi quan h dài hn gia các bin nghiên cu hay không?
2. Các nhân t nào trong ngn hn tác đng đn tài khon vãng lai?
3. Có mi quan h nhân qu hai chiu gia tài khon vãng lai và các bin
kinh t v mô  Vit Nam hay không?
Bài lun vn nƠy gm các phn sau:
Phn 1, trình bày tng quan v tình hình cán cân tài khon vãng lai ca Vit
Nam giai đon 1983 ậ 2012.
Phn 2, s trình bày khung lý thuyt và các nghiên cu thc nghim v các
nhân t tác đng đn thâm ht tài khon vãng lai.


5

Phn 3, s tho lun v phng pháp. Trong bài lun vn nƠy tôi s dng mô
hình VECε đ nghiên cu các nhân t tác đng đn thâm ht tài khon vãng lai
trong ngn hn và dài hn.
Phn 4, là kt qu nghiên cu thc nghim.
Phn 5, là kt lun và kin ngh chính sách.



6

2. KHUNG LÝ THUYT VÀ CÁC NGHIÊN CU THC NGHIM
2.1. Khung lý thuyt
V mt lý thuyt, có ba mô hình lý thuyt cn bn đc áp dng đ gii thích
các nhân t tác đng đn tài khon vãng lai, bao gmμ phng pháp tip cn h s
co giãn (elasticity approach), phng pháp tip cn chi tiêu/cân bng tit kim đu

t (the absorption/ saving investment balance approach) vƠ phng pháp tip cn
các nhân t ngn hn (the intertemporal approach).
Phng pháp tip cn h s co giãn da trên vic phân tích h s co giãn nhu
cu đ xét s thay đi nhu cu hàng hóa theo giá. Theo phng pháp tip cn này
CA là khong cách gia xut khu và nhp khu. S lng nhp khu (Q
I
) và xut
khu (Q
X
) đc xác đnh tng ng nh sau:
Q
I
= f(Y, EP*/P), f
1
> 0, f
2
< 0
Q
X
= g(Y*, EP*/P), g
1
> 0, g
2
> 0
Trong đóμ E lƠ t giá hi đoái danh ngha
P là giá hàng hóa trong nc
P* lƠ giá hƠng hóa nc ngoài
S lng hàng hóa xut khu và nhp khu đc xác đnh bi hai yu t: (1)
bin thu nhp, trong nc hoc nc ngoài; (2) t giá hi đoái thc. Nu chúng ta
xem P nh lƠ giá xut khu và P* (hoc EP* đng ni t) nh lƠ giá nhp khu,

chúng ta có:
CA = PQ
X
– (EP*)Q
I

Phng pháp nƠy đc áp dng rng rưi đ đánh giá tác đng ca tin t, vai
trò ca t giá và dòng chy thng mi lên tài khon vãng lai. Tuy nhiên, đim
yu ca phng pháp nƠy lƠ nó ch xem xét th trng hƠng hóa thng mi mà
b qua s tng tác ca các th trng khác trong toàn b nn kinh t.


7

Trong khi đó theo phng pháp tip cn chi tiêu, tài khon vãng lai là s
chênh lch gia thu nhp quc dân và chi tiêu. T đng nht thc ca tài khon
thu nhp quc dân:
Y = C + I + G + X – M (2.1)
Trong đóμ Yμ Thu nhp
Cμ Tiêu dùng t nhơn
Iμ u t t nhơn
G: Chi tiêu chính ph
X: Xut khu
M: Nhp khu
C + I + G thng đc gi lƠ ắnhu cu ni đa”. Nhng  đơy, chúng ta s
dng thut ng k thut ắhp th” hay lƠ ắA”.
A = C + I + G (2.2)
Cán cân tài khon vãng lai CA = X ậ M (b qua các thành phn khác ca tài
khon vưng lai nh vin tr, kiu hi…).
T phng trình (β.1) vƠ (β.β), ta cóμ

X – M = Y – A hoc đn gin CA = Y – A (2.3)
T phng trình (β.γ) ta thy, tài khon vãng lai là s d tha sn lng
quc gia (thu nhp Y) so vi s hp th (nhu cu ni đa). Y là nhng gì mà quc
gia sn xut và A là nhng gì nó chi tiêu (cho tiêu dùng vƠ đu t) vƠ khong cách
gia Y và A là CA. Cách tip cn này cho rng nn kinh t có thâm ht tài khon
vãng lai nu nn kinh t chi tiêu nhiu hn so vi thu nhp, nó phi nhp khu t
các quc gia khác do tiêu dùng và chi tiêu quá mc. Ngc li, tài khon vãng lai
s thng d nu nn kinh t chi tiêu ít hn thu nhp. Do vy đ điu tit cán cân
vãng lai thì cn điu tit mc thu nhp và chi tiêu.


8

Phng pháp tip cn Tit kim ậ u t cng tng t nh phng pháp
tip cn hp th nên hai phng pháp nƠy thng đc xem là mt. T đng nht
thc thu nhp quc gia
Y = C + I + G + X – M (2.1)
Vi thu nhp quc gia đc s dng cho mc đích tiêu dùng, tit kim và
np thu vƠo ngơn sách nhƠ nc
Y = C + S + T (2.4)
Trong đó, S: Tit kim t nhơn
T: Thu
T phng trình (β.1) vƠ (β.4), ta cóμ
X – M = (S – I) + (T – G) (2.5)
T phng trình (β.5), tài khon vãng lai bng tit kim ròng ca khu vc t
nhân cng vi tit kim ròng ca khu vc chính ph. Tài khon vãng lai là tit
kim ròng ca hai khu vc này kt hp. Theo quan đim này, thâm ht tài khon
vưng lai có ngha hoc khu vc t nhơn hoc khu vc chính ph hoc c hai có tit
kim âm. Vì vy, theo quan đim nƠy có hai cách đ gim thâm ht tài khon
vưng lai lƠμ tng tit kim ròng ca khu vc t nhơn hoc tng tit kim ròng ca

khu vc chính ph
Mt cơn đi trên tài khon vãng lai phn ánh s mt cơn đi gia đu t vƠ
tit kim, cán cân tài khon vãng lai là hiu s gia tit kim vƠ đu t. iu này
có ngha bt c s st gim nào trong tng tit kim quc gia s dn đn s st
gim trong tng đu t quc gia. Trong khi đó tng tit kim quc gia là bao gm
tit kim khu vc t nhơn vƠ tit kim ca khu vc công (thâm ht hoc thng d
ngân sách). Nên bt c mt s gia tng nƠo trong thâm ht ngân sách s dn đn
s st gim trong tng tit kim quc gia nu không có s bù đp bng gia tng
trong tit kim khu vc t nhơn. Do đó bt c mt s gia tng nƠo trong thơm ht
ngơn sách mƠ không đc bù đp bng mc tit kim khu vc t nhơn cao hn thì


9

s dn đn đu t khu vc t nhơn st gim. S st gim trong tit kim thng
đc bù đp bng vay n t nc ngoài hoc t các dòng vn nc ngoƠi đa vƠo
nn kinh t.
Phng pháp tip cn các nhân t ngn hn da trên kinh t vi mô. Theo
cách tip cn này, tài khon vưng lai đc xác đnh bi cho vay vƠ đi vay. εt
quc gia thng d tƠi khon vưng lai có ngha lƠ thu nhp nhiu hn chi tiêu, xut
khu nhiu hn nhp khu, vì vy quc gia nƠy lƠ ngi cho vay ròng đi vi các
nc khác. Ngc li, thâm ht tài khon vưng lai có ngha chi tiêu vt quá thu
nhp, nhp khu ln hn xut khu, vì vy quc gia này phi đi vay t các nc
khác.
2.2. Các nghiên cu thc nghim:
N nc ngoài (External debt hoc Foreign debt): Là mt phn ca tng n
quc gia đc vay mn t các quc gia khác. Ngi vay mn có th là chính
ph, công ty hoc các h t nhơn. Các khon n bao gm n đi vi ngân hàng
thng mi, các chính ph khác, hoc các t chc tài chính quc t nh Qu tin
t quc t (IMF) và Ngân hàng th gii.

N nc ngoƠi tác đng đn tài khon vãng lai mt cách gián tip thông qua
tit kim, tiêu dùng t nhơn vƠ chi tiêu chính ph. Khon vay này là khon bù đp
trc tip cho chênh lch tit kim đu t ca nn kinh t. Nhng khon vay này
đc s dng nh nhng khon đu t t nhơn vƠ chi tiêu ca chính ph trong
nn kinh t, tác đng ca nhng khon vay này lên nhp siêu theo đó cng tng
ng vi tác đng tùy thuc vào cách s dng chúng. Nu các khon vay nƠy đc
c cu mt cách hp lý và s dng mt cách hiu qu, tc lƠ đc s dng đ đu
t t nhơn vƠ chi tiêu chính ph mt cách hiu qu, thì s h tr phát trin kinh t,
gia tng sn xut và to ngun cung ngoi t tr các khon n. Tuy nhiên nu các
khon vay này li lƠ vay thng mi trong ngn hn, hoc các khon vay đi vƠo
các kênh tài sn hoc đu t kém hiu qu thì cng nh tác đng ca FDI vƠ đu


10

t t nhơn, hoc tác đng ca chi tiêu vƠ đu t công kém hiu qu làm thâm ht
ngân sách, tr thành yu t gia tng nhp khu và to nên vòng xoáy vay n cao
hn, tng mc lãi sut đi vay, gơy khó khn hn trong vic tìm ngun tài tr cho
thâm ht thng mi, đe da đn s bn vng ca cán cân thanh toán và s n
đnh ca nn kinh t.
Theo δevent Bulut (β011) đư nghiên cu tác đng ca n nc ngoài ròng
lên cán cân tài khon vãng lai trong trung hn. Bài nghiên cu này tìm thy bng
chng  các nc đang phát trin cho thy n nc ngoài ròng gián tip làm gim
thâm ht tài khon vãng lai, do đó, lƠm tng s tng quan gia t l tit kim và
đu t.
Jawaid and Raza (2013) điu tra các nhân t tác đng đn thâm ht tài khon
vãng lai  Pakistan, cng cho thy mi quan h nghch chiu gia tài khon vãng
lai và n nc ngoài.
Kwalingana và Nkuna (2009) s dng phơn tích đng liên kt đ xác đnh
các nhân t tác đng thâm ht tài khon vãng lai  Malawi c trong ngn hn và

dài hn. Kt qu nghiên cu cho thy mi quan h cùng chiu trong dài hn gia
thâm ht tài khon vãng lai và n nc ngoƠi, điu nƠy có ngha vic tích ly n
theo thi gian dn đn s xu đi ca tài khon vãng lai.
T giá hi đoái danh ngha v mt lý thuyt, khi t giá hi đoái tng cho
thy s mt giá ca đng ni t so vi trc nên hàng hóa nhp khu t nc
ngoƠi có xu hng đt hn hƠng hóa trong nc dn đn nhu cu nhp khu gim
và xut khu có xu hng tng lƠm gim thâm ht ca tài khon vãng lai; hay nói
cách khác t giá hi đoái tác đng ngc chiu lên tài khon vãng lai.
Ang và Sek (2011) đư tin hành nghiên cu so sánh các nhân t quyt đnh
thng d vƠ thơm ht tài khon vãng lai gia nhóm các quc gia thng d tƠi
khon vãng lai và nhóm các quc gia thâm ht tài khon vưng lai giai đon t nm
1973 ậ 2010. Kt qu bài nghiên cu cho thy mt s gia tng trong t giá hi


11

đoái danh ngha có ngha đng ni t tng giá điu này s dn đn xut khu gim
bi vì giá hƠng hóa trong nc cao hn giá hƠng hóa nc ngoƠi, điu này s làm
tài khon vãng lai xu đi.
Jawaid and Raza (2013) nghiên cu các nhân t tác đng đn thâm ht tài
khon vãng lai  Pakistan cho thy t giá có mi quan h cùng chiu vi thâm ht
tài khon vãng lai.
Kwalingana và Nkuna (2009) nghiên cu các nhân t tác đng đn s mt
cân bng ca tài khon vãng lai  εalawi cng cho thy t giá hi đoái tác đng
cùng chiu lên thâm ht tài khon vãng lai. Nhng phát hin này cho rng chính
ph có th trc tip kim soát bin đng ca tài khon vãng lai thông qua chính
sách t giá do đó nhn mnh tm quan trng ca chính sách t giá trong vic gim
thâm ht tài khon vãng lai.
Calderon, Chong, Loayza (2002) kim tra mi liên kt gia thâm ht tài
khon vãng lai và mt tp hp các bin kinh t v mô cng cho thy mt s gia

tng trong t giá hi đoái s lƠm gia tng thơm ht tài khon vãng lai  các nc
đang phát trin.
Thâm ht ngân sách theo phng pháp tip cn Tit kim ậ u t tài
khon vãng lai s thng d khi tit kim ròng ca khu vc t nhơn thng d hay
ngân sách chính ph thng d vƠ ngc li. Tài khon vãng lai s thâm ht khi tit
kim ròng khu vc t nhơn thơm ht hay ngân sách chính ph b thâm ht.
Hanan Morsy (2009) nghiên cu các nhân t tác đng đn tài khon vãng lai
trong trung hn, s dng d liu ca β8 nc xut khu du giai đon t nm
1970 ậ 2006. Kt qu bài nghiên cu cho thy cán cân ngân sách và tài khon
vãng lai có mi quan h cùng chiu vƠ cán cơn ngơn sách tác đng đáng k đn tài
khon vãng lai c trong ngn hn và dài hn.



12

Chinn và Prasad (2003) cung cp nghiên cu thc nghim v vic xác đnh
các nhân t tác đng đn tài khon vãng lai trong trung hn  18 nc công
nghip vƠ 71 nc đang phát trin giai đon t nm 1λ71 ậ 1995. Kt qu bài
nghiên cu này cng cho thy cán cơn ngơn sách tác đng cùng chiu lên cán cân
tài khon vãng lai.
Misztal (2012) phân tích lý thuyt và thc nghim mi quan h nhân qu
gia cán cân ngân sách và tài khon vãng lai  các nc Baltic (Latvia, Lithuania
và Estonia) giai đon 1999 ậ 2010. Kt qu nghiên cu cho thy tn ti mi quan
h nghch chiu gia cán cân ngân sách và tài khon vãng lai  các nc đc
phân tích.
Chinn và Prasad (2003) nghiên cu thc nghim các nhân t tác đng đn tài
khon vãng lai trong trung hn  các nc phát trin vƠ đang phát trin. Kt qu
bài nghiên cu nƠy cng cho thy tài khon vãng lai có mi tng quan cùng
chiu vi cán cân ngân sách.

Debelle và Faruqee (1996) xem xét các nhân t tác đng đn tài khon vãng
lai. Bài nghiên cu này tìm thy chính sách tƠi khóa tác đng đn tài khon vãng
lai c trong ngn hn và dài hn.
Udah (2011) nghiên cu thc nghim kinh t v mô, kt cu và các nhân t
bên ngoài tác đng đn bin đng tài khon vãng lai  Nigeria. Kt qu bài nghiên
cu cho thy tn ti mi quan h nhân qu hai chiu gia tài khon vãng lai và
thâm ht tài khóa  Nigeria. Và tác gi Chete (2001) cng nghiên cu các bin tác
đng đn tài khon vãng lai  Nigeria, kt qu nghiên cu cho thy có mi quan
h cùng chiu gia thâm ht ngân sách vi tài khon vãng lai.
Natalya và Idil (2010) xem xét các nhân t tác đng đn tài khon vãng lai 
các nc thành viên mi ca Liên minh châu Âu. Bài nghiên cu này tìm thy
bng chng cho thy tn ti thâm ht kép  các nc Czech Republic, Latvia,


13

Lithuania, Slovenia và Slovakia, cú sc thâm ht ngân sách s làm tài khon vãng
lai xu đi.
Tit kim t nhơn theo phng pháp tip cn Tit kim ậ u t tƠi khon
vưng lai đc đnh ngha là s chênh lch gia tit kim vƠ đu t; vì vy, s gia
tng trong tit kim t nhơn s làm gim thâm ht tài khon vãng lai.
Calderon, Chong, Loayza (2002) kim tra mi liên kt gia thâm ht tài
khon vãng lai và mt tp hp các bin kinh t v mô, s dng d liu ca 44
nc đang phát trin giai đon t nm 1λ66 ậ 1995. Kt qu bài nghiên cu này
cho thy mt s gia tng trong t l tit kim t nhơn s làm gim thâm ht tài
khon vãng lai  các nc đang phát trin.
Milesi ậ Ferretti và Razin (1996) nghiên cu s khác nhau gia thâm ht tài
khon vãng lai nhng nm cui th k 17 đu th k 18 và nhng nm đu th k
19  γ nc châu M δatinh vƠ γ nc chơu Á giai đon 1970 ậ 1995. S thâm
ht tài khon vãng lai nhng nm đu th k 19 phn ánh s mt cân bng gia

tit kim vƠ đu t. Tit kim và mc đ m ca cao là nhng nhân t quan trng
trong vic xác đnh s dai dng trong thâm ht tài khon vãng lai  các nc
nghiên cu.
Jawaid and Raza (2013) tit kim t nhơn có tác đng ngc chiu lên thâm
ht tài khon vãng lai  Pakistan.  Pakistan t l tit kim t nhơn luôn thp hn
đu t vƠ điu đó luôn to ra khong cách đu t trong nn kinh t, dn đn s
thâm ht trong tài khon vãng lai.
Cán cơn thng mi: Trong nghiên cu ca Jawaid and Raza (2013) cán
cơn thng mi tác đng cùng chiu đn thâm ht tài khon vãng lai  Pakistan.
Nn kinh t b thâm ht cán cơn thng mi khi nhp khu nhiu hn xut khu
mƠ cán cơn thng mi là mt phn ca tài khon vưng lai nên khi cán cơn thng
mi thâm ht s dn đn tài khon vãng lai b thâm ht.
Các phng pháp đc s dng  các nghiên cu trc:


14

Lucun Yang (2011) phân tích thc nghim các nhân t tác đng đn tài
khon vãng lai  các nc châu Á có nn kinh mi ni, s dng phng pháp
Johansen ậ Juselius đ kim đnh đng liên kt vƠ xác đnh mi quan h dài hn
gia các bin, sau đó tác gi s dng mô hình Vector Error Correction Model
(VECM) đ nghiên cu đng thái trong ngn hn gia các bin.
Jawaid and Raza (2013) s dng kim đnh đng liên kt và mô hình VECM
đ xác đnh các nhân t tác đng đn thâm ht tài khon vãng lai  Pakistan trong
ngn hn và dài hn. Chete (β001) điu tra các bin tác đng đn tài khon vãng
lai  Nigeria bng cách s dng kim đnh đng liên kt, phân tích nhân qu
Granger và Error Correction Model (ECM).
Kwalingana và Nkuna (2009) và Ang & Sek (2011) tin hành nghiên cu so
sánh các nhân t quyt đnh đn thng d và thâm ht tài khon vãng lai gia các
nc b thâm ht vƠ các nc thng d tƠi khon vãng lai, các tác gi s dng

phng pháp Generalized εethod of εoments (Gεε) đ phân tích.
Calderon, Chong, Loayza (2002) cng s dng phng pháp Generalized
Method of εoments đ c lng mô hình nng đng ca d liu bng và kim
tra mi liên kt gia thâm ht tài khon vãng lai và mt tp hp các bin kinh t
v mô  các nc đang phát trin.
Hanan Morsy (2009) nghiên cu các nhân t tác đng đn tài khon vãng lai
trong trung hn  các nc xut khu du, tác gi s dng các phng pháp
Pooled, Fixed effects vƠ Generalized εethod of εoments đ phân tích.
Misztal (2012) phân tích lý thuyt và thc nghim mi quan h nhân qu
gia cán cân ngân sách và tài khon vãng lai  các nc Baltic, tác gi s dng
phng pháp Vector Autoregressive εodel ậ VAR đ phân tích.
Udah (2011) s dng kim đnh đng liên kt, phân tích nhân qu Granger
vƠ VAR đ điu tra khu vc tƠi chính, chính sách v mô vƠ phi chính sách nh
hng đn din bin ca tài khon vãng lai  Nigeria.


15

Phng pháp Moment tng quát (GMM)
Phng pháp c lng bình phng bé nht (OδS) lƠ phng pháp đc
dùng rt ph bin trong lnh vc kinh t lng. u đim ca phng pháp nƠy
không quá phc tp nhng li rt hiu qu. Vi mt s gi thit ban đu, phng
pháp này s d dƠng xác đnh các giá tr c lng hiu qu, không chch và
vng. Chúng ta thu đc các c lng vi nhng đc đim trên khi:
 c lng OLS là vng khi các bin là ngoi sinh vƠ không có đa cng
tuyn;
 c lng OLS là không chch khi phn d có phng sai không đi
(homoscedastic) và không t tng quan (no autocorrelation).
Tuy nhiên, khi nghiên cu v chui d liu thi gian, có nhiu chui vi phm
mt hoc mt s gi đnh ca OδS. Khi đó, các c lng thu đc s b bóp méo

và s là sai lm nu s dng chúng đ phân tích. Mt trong nhng dng vi phm
gi đnh ph bin nht là hin tng ni sinh tc là h s c lng (hoc bin)
tng quan vi phn d. Phng pháp c bn trong trng hp các bin  v phi
phng trình tng quan vi phn d lƠ c lng mt phng trình có dùng các
bin công c (Instrumental Variables ậ hi quy IV). ụ tng ca phng pháp hi
quy này là tìm mt b bin, đc gi là bin công c, thõa mãn c hai điu kin:
(1) Tng quan vi các bin gii thích trong phng trình;
(2) Không tng quan vi phn d. Nhng bin công c nh vy đc dùng
đ loi b s tng quan gia các bin gii thích và phn d.
Khi s lng mu phù hp giá tr c lng đc s vng, khi đó giá tr c
lng đc s càng gn vi giá tr thc ca nó. c lng GMM s cho ra các giá
tr c lng tuân theo phân phi chun, đơy lƠ thuc tính rt quan trng vì đó lƠ
c s đ chúng ta xây dng giá tr d đoán  các đ tin cy (confidence bands) và
thc hin các kim đnh khác. Phng pháp Gεε cng cho ra kt qu là các giá
tr c lng hiu qu, ngha lƠ giá tr phng sai trong mô hình c lng là nh


16

nht. Tóm li, phng pháp Gεε cho ra các h s c lng vng, phân phi
chun và hiu qu. Mt cách tng quan, Gεε lƠ phng pháp tng quát ca rt
nhiu phng pháp c lng ph bin nh phng pháp bình phng bé nht
(OLS), Generalized Least Square (GLS), Maximum Likelihood Estimation
(MLE).
Mô hình VAR:
Không cn xác đnh bin nào là bin ni sinh và bin nào là bin ngoi sinh.
Tt c các bin trong VAR đu là bin ni sinh;
D báo, đc bit là d báo trung hn và dài hn;
Phơn tích c ch truyn ti cú sc, ngha lƠ xem xét tác đng ca mt cú sc
trên mt bin ph thuc lên các bin ph thuc khác trong h thng.

Tuy nhiên mô hình VAR còn vng phi mt s hn ch:
Do trng tơm mô hình đc đt vào d báo nên VAR ít phù hp cho phân
tích chính sách;
Khi xét đn mô hình VAR ta còn phi xét đn tính dng ca các bin trong
mô hình. Yêu cu đt ra khi ta c lng mô hình VAR là tt c các bin phi
dng, nu trong trng hp các bin nƠy cha dng thì ta phi ly sai phơn đ
đm bo chui dng. CƠng khó khn hn na nu mt hn hp cha các bin có
tính dng và các bin không có tính dng thì vic bin đi d liu không phi là
vic d dàng;
Khi xây dng mô hình VAR dng c bn, các bin thng phi đc x lý
đ tr thành các chui dng, vƠ do đó trong mt s trng hp có th b mt đi
các thông tin quan trng v mi quan h gia các bin s, chng hn v xu hng
bin đi di dng không dng gia các bin s;
Thách thc thc nghim ln nht trong phng pháp xơy dng mô hình
VAR là khó khn trong vic la chn khong tr thích hp. Gi s mô hình VAR


17

bn đang xét có ba bin và mi bin s có 8 tr đa vƠo tng phng trình. Nh
vy s có 24 tham s tr trong mi phng trình cng vi s hng không đi, và
nh vy có tt c 25 tham s. Và nu ta tng s bin và s tr đa vƠo mi phng
trình thì s h s mà ta phi c lng s khá ln. NgoƠi ra, khó khn trong vic
la chn khong tr còn đc th hin  ch nu ta tng đ dài ca tr s làm cho
bc t do gim, do vy mà nh hng đn cht lng các c lng;
Do các h s đn l trong mô hình VAR c lng thng khó gii thích,
nhng ngi áp dng k thut này trên thc t thng c lng cái gi là hàm
phn ng đy (Impulse Response Function, IRF). IRF phát hin phn ng ca
bin ph thuc trong h VAR đi vi các cú sc ca các s hng sai s. Mc dù
giá tr s dng ca phân tích IRF b nhiu nhà nghiên cu nghi ng, nhng nó là

trng tâm ca phân tích VAR;
Nu các bin có mi quan h đng liên kt, chúng s di chuyn cùng nhau
trong dài hn. Trong trng hp này, VAR ch cho thy mi quan h trong ngn
hn, nó không ch ra xu hng trong dài hn.
Mô hình VECM
Khái nim VAR có th đc m rng đi vi mô hình vector t hiu chnh
sai s (VECM), mà nó cho thy mi quan h đng liên kt gia hai hay nhiu
bin. Mô hình nƠy đc s dng trong trng hp các chui d liu không dng
và cha đng mi quan h đng liên kt. VECM rt hu ích trong vic th hin
không ch mi quan h dài hn gia các bin s mà còn th hin đc đng thái
trong ngn hn trong quan h gia các bin s trong vic gi cho h thng quy v
mi quan h trong dài hn.
Các chui d liu trong bài lun vn nƠy lƠ không dng  chui d liu ban
đu nhng đu dng sau khi ly sai phân bc 1 và kt hp tuyn tính ca các
chui d liu không dng này là mt chui dng nên chúng có mi quan h đng
liên kt ngha lƠ có mi quan h dài hn. Vì th tôi s s dng mô hình VECM


18

trong bài lun vn nƠy đ nghiên cu các nhân t tác đng đn thâm ht tài khon
vãng lai  Vit Nam c trong ngn hn và dài hn.


19

3. C S D LIU VÀ PHNG PHÁP NGHIểN CU:
3.1. C s d liu
Bài lun vn này s dng d liu chui thi gian theo nm giai đon t nm
1λ8γ đn nm β01β đ phân tích các nhân t tác đng đn tài khon vãng lai 

Vit Nam. Các d liu đc thu thp t IεF’s International Financial Statistics
(IFS) databank, Worldbank (WB), ADB và Thomson Reuters.
Da vào các lý thuyt đư đc tho lun và các công trình nghiên cu thc
nghim, tôi xác đnh đc các nhân t tác đng đn thâm ht tài khon vãng lai 
Vit Nam gm: n nc ngoài, thâm ht ngân sách, tit kim t nhơn, t giá hi
đoái vƠ cán cơn thng mi. Bng thng kê mô t d liu đc th hin trong
Bng 3.1.
Bng 3.1. Thng kê mô t d liu
Thi gian mu t nm 1λ8γ đn nm β01β
Bin
Tên
VT
Mean
Min
Max
CA
Tài khon
vãng lai
%
-4.19
-13.06
7.44
ED
N nc
ngoài
%
87.78
0.11%
359.56
FD

Thâm ht
ngân sách
%
-3.92
-10.12
1.33
ER
T giá danh
ngha
VND/USD
11319.52
1.29
20828
TB
Cán cân
thng mi
%
-7.54
-17.79
1.45
PS
Tit kim t
nhân
%
22.71
0.068
36.54