Luận văn thạc sĩ Ảnh hưởng của biến động tỷ giá lên thương mại quốc tế của Việt Nam

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


TRN TH TUYT ANH


NH HNG CA BIN NG
T GIÁ LÊN THNG MI
QUC T CA VIT NAM




LUN VN THC S KINH T






Thành ph H Chí Minh ậ Nm β01γ

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


TRN TH TUYT ANH

NH HNG CA BIN NG T GIÁ LÊN
THNG MI QUC T CA VIT NAM

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


LUN VN THC S KINH T


NGI HNG DN KHOA HC
GS.TS. Trn Ngc Th



Thành ph H Chí Minh ậ Nm β01γ




LI CAM OAN

Tôi xin cam đoan lun vn ắnh hng ca bin đng t giá lên thng mi quc
t ca Vit Nam” lƠ công trình nghiên cu ca chính tôi.
Ngoài nhng tài liu tham kho đư 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 nƠy cha tng đc công b hoc
đc s dng di bt c hình thc nào.

Thành ph H Chí Minh, ngày tháng 12 nm β01γ
Tác gi

Trn Th Tuyt 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 TT 1
1. GII THIU CHUNG 2
i tng nghiên cu 2
Mc tiêu nghiên cu 3
Phng pháp nghiên cu 3
1.1 Bin đng t giá 4
1.2 Cán cơn thng mi 8
1.3 Lý thuyt v mi quan h gia t giá và hot đng thng mi quc t 9
2. TNG QUAN TÀI δIU NGHIểN CU 12
3. PHNG PHÁP THC NGHIε 16
3.1 Xây dng mô hình nghiên cu 16

3.2 D liu vƠ phng pháp nghiên cu 18
3.3 c lng bin đng t giá 18
3.3.1 Kim đnh tính dng ca chui bin đng t giá theo ngày 18
3.3.2 c lng các tham s ca mô hình ARIMA 20
3.3.3 c lng mô hình ARCH, GARCH 25
3.4 c lng phng trình thng mi………………………………………… 27
4. KT QU 29




4.1 Kt qu c lng phng trình xut khu tng hp 29
4.2 Kt qu c lng phng trình nhp khu tng hp 31
4.3 Phân tích mô hình xut, nhp khu ca mt s mt hàng ch yu 34
4.4 Phân tích d liu quc gia song phng 37
5. KT δUN 45
TÀI δIU THAε KHO
PH δC

DANH MC CÁC T VIT TT

AR
AutoRegressive - T hi quy
ARCH

ARDL
AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity - T hi quy phng sai
thay đi
Autoregressive Distributed Lag - Mô hình phân b tr t hi quy
ARIMA
AutoRegressive Integrated Moving Average - T hi quy kt hp trung
bình trt
CCTM
Cán cơn thng mi
CPI
Consumer price index - Ch s giá tiêu dùng
GARCH
General AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity - T hi quy
phng sai thay đi dng tng quát
GDP
Gross Domestic Product - Tng sn phm quc ni
GSO
General Statistics Office - Tng Cc Thng kê
IMF
International Monetary Fund - Qu Tin t Quc t
MA
Moving Average - Trung bình trt
NHNN
Ngơn hƠng NhƠ nc

OLS




Ordinary Least Squares - Bình phng bé nht thông thng






DANH MC BNG BIU

Bng 3.1: Kt qu kim đnh tính dng cho chui d liu bin đng t giá theo ngày
Bng 3.2: Correlogram Specification ca bin đng t giá
Bng 3.γ: c lng mô hình ARIMA ca bin đng t giá
Bng 3.4: Kt qu kim đnh các tham s mô hình ARIMA
Bng 3.5: Các mô hình ARIεA đc xác đnh t biu đ tng quan
Bng 3.6: Bng mô hình ARIMA(1,0,1)
Bng 3.7: Kim đnh nhiu trng
Bng 3.8: Kt qu kim tra nh hng ca ARCH đi vi mô hình
Bng 3.9: Tóm tt kt qu so sánh mô hình ARCH đc s dng đ đo lng bin đng
Bng 3.10: Kt qu c lng vi mô hình ARCH (2)
Bng 4.1: Kt qu hi quy cho xut khu tng hp
Bng 4.2: Kt qu kim đnh tham s ca phng trình xut khu tng hp
Bng 4.3: Kt qu hi quy cho nhp khu tng hp
Bng 4.4: Kt qu kim đnh tham s ca phng trình nhp khu tng hp
Bng 4.5: Kt qu hi quy cho xut khu mt s mt hàng ch yu
Bng 4.6: Kt qu hi quy cho nhp khu mt s mt hàng ch yu

Bng 4.7: Tóm tt các mô hình ARCH đáng tin cy vi d liu t giá song phng
Bng 4.8: Kt qu hi quy xut khu song phng
Bng 4.9: Kt qu hi quy nhp khu song phng





DANH MC HÌNH V

Hình 1.1: Din bin t giá USD/VND theo ngày t 1/1/2004-28/6/2013
Hình 1.2: Tình hình xut, nhp khu và CCTM Vit Nam t nm β004-2013
Hình 4.1: Test CUSUM, kim tra tính n đnh ca mô hình

1



TÓM TT

 tài nghiên cu s nh hng ca bin đng t giá lên thng mi quc t ca
Vit Nam. S dng mô hình ARCH đ c lng bin đng t giá vi b s liu chui
thi gian t quý 1/β004 đn quý 2/2013. Ngoài d liu thng mi xut, nhp khu
tng hp đc s dng, mi quan h gia bin đng t giá và thng mi quc t còn
đc m rng phân tích thêm vi vic s dng d liu xut, nhp khu riêng r tng
mt hàng c th và d liu thng mi song phng gia Vit Nam vƠ các nc đi
tác. Vic phơn tích nh th s giúp chúng ta tránh đc s đánh đng các mi quan h
và có th phát hin ra nhng mc đ nh hng khác nhau đi vi các th trng hàng
hóa khác nhau. T đó có th loi b đc các mi quan h không đáng k.
Kt qu nghiên cu cho thy rng, bin đng t giá có nh hng tích cc đi vi xut

khu và có mi quan h nghch chiu đi vi nhp khu ca Vit Nam. nh hng ca
bin đng lƠ khác nhau đi vi các th trng hàng hóa khác nhau mc dù có mt s
kt qu không đc th hin rõ nét nh s k vng.

T khóa: ARCH, bin đng t giá, thng mi, xut khu, nhp khu.
2



1. GII THIU CHUNG

Trong bi cnh hi nhp kinh t toàn cu ngày càng mnh m, vn đ giao thng
gia các nc luôn đc đt lên hƠng đu.Trong đó xut khu, nhp khu và t giá hi
đoái luôn gi vai trò trng tâm. Trong khi t giá hi đoái lƠ mt bin s có nh hng
ln đn tính cnh tranh ca hàng hóa ngoi thng thì xut, nhp khu li đóng vai trò
ch yu trong t trng cán cân tài khon vãng lai ca mt quc gia. Ngi ta nhn thy
rng bin đng t giá có th có nh hng tt hoc làm cho cán cơn thng mi (ni
dung ch yu trong cán cân tài khon vãng lai) ca mt nc tr nên xu đi. Vì th,
vic kim soát tt dòng chy thng mi di nhng bin đng không ngng ca t
giá luôn là nhim v c bn ca chính sách kinh t v mô.
Trong nhng nm gn đơy, bên cnh nhng bc chuyn bin mi tích cc đt đc
trong quá trình hi nhp, nn kinh t Vit Nam hòa cùng vi kinh t th gii ngày càng
phi đi mt vi nhiu din bin phc tp và thách thc. Trong đó vn đ điu hành
chính sách t giá đ gi vng và nâng cao tính cnh tranh ca hàng hóa xut khu, ci
thin cán cơn thng mi cn phi đc thc hin mt cách linh hot và kp thi. 
tƠi ắ nh hng ca bin đng t giá lên thng mi quc t ca Vit Nam” đc thc
hin nhm phân tích, đánh giá c th hn mi quan h gia các đi lng này đ t đó
thy đc tm quan trng ca c ch t giá đi vi thng mi, qua đó có bin pháp đ
xut phù hp.
i tng nghiên cu

 tài nghiên cu s dng 38 quan sát t Quý 1 nm β004 đn Quý β nm β01γ
ca các d liu: t giá hi đoái; xut, nhp khu tng hp ca Vit Nam; xut, nhp
khu song phng gia Vit Nam và mt s nc đi tác thng mi ch yu; và xut
nhp khu theo tng mt hàng ch yu trong danh mc hàng xut, nhp khu.
3



Mc tiêu nghiên cu
Xây dng mô hình c lng bin đng t giá bng mô hình ARIMA kt hp
vi mô hình ARCH thông qua d liu t giá hàng quý và hàng ngày.
Xác đnh mi quan h và mc đ nh hng ca bin đng t giá lên thng
mi quc t ca Vit Nam thông qua bin nghiên cu chính là xut khu, nhp khu.
Vì vy, đ tài nghiên cu phi tr li đc nhng câu hi nh sau:
Có hay không mi quan h gia bin đng t giá thng mi quc t ca Vit
Nam ca Vit Nam.
Bin đng t giá nh hng nh th nào lên xut, nhp khu tng hp, xut
nhp khu song phng và xut nhp khu theo tng ngành hàng ca Vit Nam.
Phng pháp nghiên cu
Bài nghiên cu s dng ch yu phng pháp đnh tính, đnh lng và tng hp
nhm làm rõ nhng vn đ cn nghiên cu. i vi nghiên cu đnh lng đc s
dng trong nghiên cu nƠy, dùng phng pháp ARIεA (Autoregressive Intergrated
Moving Average) kt hp vi ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticiy)
đ to ra bin đng t giá, sau đó s dng bin đng nƠy đa vƠo mô hình hi quy OLS
đ tìm ra nh hng ca bin đng lên dòng chy thng mi Vit Nam.
B d liu chui thi gian đc ly t Quý 1 nm β004 đn Quý β nm β01γ t các
ngun đáng tin cy nh: Qu Tin t quc t (IMF) và Tng Cc Thng kê Vit Nam
(GSO), riêng s liu t giá USD/VND hàng ngày đc ly t Thomson Reuters.

4



1.1 Bin đng t giá
S bin đng ca t giá hi đoái lƠ ngun gc ca ri ro t giá hi đoái vƠ có ý
ngha nht đnh đi vi khi lng thng mi quc t. Có nhiu tranh lun s nh
hng ca t giá hi đoái lên thng mi quc t. Cho đn nay, các nghiên cu v mi
quan h này vn đa ra nhiu quan đim khác nhau. Mt s nhà kinh t đư phơn tích lý
thuyt v mi quan h gia bin đng t giá hi đoái vƠ các giao dch thng mi quc
t vi lp lun nh sau: bin đng t giá hi đoái cƠng cao dn đn chi phí lo s ri ro
ca các nhà kinh doanh càng cao vì th thng mi nc ngoài b gim sút. iu này là
do t giá hi đoái đc thng nht ti thi đim lp hp đng thng mi, nhng đn
thi đim giao hàng thì vic thanh toán mi đc thc hin. Nu nhng thay đi trong
t giá hi đoái không th đnh trc, s to ra s không chc chn v li nhun đc
thc hin vƠ do đó, lƠm gim nhng li ích ca thng mi quc t. Ri ro t giá
thng xy ra cho tt c các quc gia thng không t bo him vì không phi các nhà
kinh doanh nƠo cng tham gia th trng k hn. Ngay c khi bo him ri ro đc
thc hin trong các th trng k hn thì cng vn có nhng hn ch và vn đ chi phí .
Ví d, nhìn chung khi lng ca các hp đng là ln, k hn tng đi ngn, và rt
khó đ có th lên k hoch v mc đ và thi gian ca tt c các giao dch quc t đ
đt đc li th trong th trng k hn. Mt khác, nhng lý thuyt phát trin gn đơy
cho thy nhng tình hung mƠ trong đó t giá hi đoái có th có c tác đng tích cc
ln tiêu cc đi vi thng mi. De Grauwe (1988) nhn mnh rng hiu ng thu nhp
có th dn đn mt mi quan h tích cc gia thng mi và bin đng t giá. Ông cho
rng nhng bt đnh ca t giá tác đng lên xut khu ph thuc vào mc đ lo ngi ri
ro. Gn đơy, các mô hình lý thuyt v hin tng tr trong thng mi quc t đư ch ra
rng vic gia tng tính bt đnh trong s bin đng ca t giá có th nh hng đn
thng mi nc ngoƠi, đc bit là nu nh các chi phí chìm có liên quan đn giao dch
quc t lƠ đáng k.

5



Cùng vi s phát trin ca h thng t giá th gii, k t sau cuc ci cách ln vƠo nm
1989, h thng t giá hi đoái  Vit Nam đư có nhiu bin đng nh hng đn các
hot đng kinh t nói chung cng nh hot đng thng mi nói riêng.
Trong giai đon trc nm 1988, vi ch đ đc quyn ngoi thng vƠ ngoi hi, Nhà
nc trc tip can thip vào vic xác đnh t giá mƠ không xét đn quan h cung cu
thc t trên th trng ngoi hi. Quan h thng mi ca chúng ta ch yu là vi các
nc trong khi SEV (Hi đng tng tr kinh t - T chc Hp tác kinh t ca các
quc gia thuc h thng xã hi ch ngha giai đon 1949-1991) vi hình thc ph bin
lƠ hƠng đi hàng theo mt t giá c đnh đư đc thõa thun theo hip c song
phng vƠ đa phng gia các chính ph. Ch đ t giá c đnh vƠ đa t giá này không
nhng đư tr thành rào cn ln mƠ còn gơy khó khn cho vic phát trin thng mi
nc nhà, th tiêu đng lc đi vi hot đng xut khu.
T sau nm 1989-1992, khi th trng truyn thng ông Ểu vƠ δiên Xô c b gián
đon khin chúng ta phi chuyn sang khu vc buôn bán thanh toán bng USD. K t
đó, c ch t giá c đnh đc thay th dn bng c ch điu tit ca NhƠ nc theo tín
hiu th trng. T giá hi đoái đc áp dng theo t giá chính thc do NHNN công b
vƠ cho phép dao đng theo mt biên đ nht đnh. Vi s đi mi trong c ch t giá,
xóa b ch đ đc quyn ngoi thng, khuyn khích các t chc kinh t tham gia hot
đng xut nhp khu đư tng bc đem li nhng chuyn bin mi đáng khích l cho
nn thng mi nc nhà.
Tuy nhiên, vi nhng din bin phc tp ca nn kinh t th gii trong nhng nm gn
đơy, cng vi tình trng mt cân bng cung cu ngoi t, sc ép t mt nn kinh t nh,
m, ph thuc nhiu vào xut khu, NHNN đư buc phi nhiu ln điu chnh tng t
giá USD/VND đ hn ch nhp siêu vƠ tránh đc nhng ri ro cho nn kinh t, gim
bt s mt cân bng ca đng Vit Nam so vi USD, đa t giá đn trng thái cân
bng ca nó. Hình 1.1 th hin din bin t giá USD/VND theo ngày t ngày 1/1/

2004-28/6/2013 gm 2530 ngày quan sát cho thy din bin t giá khá n đnh t nm
6



2004-2007 (gm 1000 quan sát đu tiên), nm β007 đánh du s gia nhp WTO (Word
Trade Organization) ca Vit Nam. Sau đó, giai đon nm 2008-2009 ghi nhn nhiu
nht nhng bin đng ca t giá trên th trng tin t Vit Nam.

Hình 1. 1: Din bin t giá USD/VND theo ngày t 1/1/ 2004-28/6/2013, 2530 ngày theo
dõi
(Ngun Thomson Reuters)
T quý 2/2008, lm phát bt đu tng nhanh vƠ nh hng ca cuc khng hong tài
chính toàn cu đư tác đng trc tip đn nn kinh t Vit Nam. n gia nm β008,
cùng vi suy thoái kinh t, lung vn đu t vƠo Vit Nam đư bt đu đo chiu. VND
liên tc mt giá so vi USD. Xu hng nƠy kéo dƠi đn ht nm β009. n cui nm
2009, t giá chính thc USD/VND đư tng 5,6 % so vi cui nm β008. T giá niêm
yt ti các NHTM bin đng liên tc vƠ thng xuyên  mc trn ca biên đ dao đng
7



mà NHNN công b. NgƠy β6/11/β009, NHNN đư phi chính thc phá giá VND lên
mc 5,4 % đ chng đu c tin t và làm gim áp lc th trng, đng thi thu hp
biên đ dao đng xung còn +/- 3 % (trc đó cui tháng 1β/β008, NHNN đư phá giá
VND  mc 3 %).
Do các áp lc buc phi phá giá VND nên ngƠy 11/0β/β010, NHNN đư nơng t giá
chính thc t 17.941 VND/USD lên 18.544 VND/USD, tng đng vi vic phá giá
3,3 %.Tip theo đó, ngƠy 17/08/β010, NHNN li đt ngt tng t giá thêm 2,1 % lên
18.932 VND/USD.

Tuy nhiên, do nhng yu t bt li din ra trong nhng tháng cui nm β010 nh giá
vàng th gii tng cao dn đn giá vƠng trong nc gia tng, s d cu ngoi t làm
cho áp lc tng t giá ngày mt mnh lên. Cui cùng, không th tip tc duy trì t giá,
NHNN đư tuyên b nâng mc t giá chính thc USD/VND lên 9,3 % và gim biên đ
dao đng xung còn +/-1 % vƠo đu tháng 2/2011. (Ngun: Ngơn hƠng NhƠ nc)
Nhng n lc n đnh t giá ca NHNN trong nm β011 t ra khá hiu qu khi trong
nm β01β, tình hình t giá din bin n đnh và không có nhiu bt thng.
Trên đơy lƠ s lc din bin tình hình bin đng t giá trong nhng nm gn đơy. i
vi mt quc gia có nn kinh t ph thuc nhiu vào xut khu nh Vit Nam thì bin
đng t giá chính là mt yu t quan trng có nh hng trc tip. V mt lý thuyt,
khi các yu t khác không đi, đng ni t tng giá lƠm cho hƠng hóa trong nc tr
nên đt tng đi so vi hƠng hóa nc ngoƠi, điu này s khuyn khích nhp khu
hƠng hóa nc ngoài và hn ch xut khu hƠng hóa trong nc làm cho xut khu
ròng gim. Ngc li, đng ni t gim giá s to điu kin cho xut khu và hn ch
nhp khu. Do đó, ngi ta tin rng, bin đng t giá càng cao thì s lƠm cho thng
mi càng bt n.
8



1.2 Cán cơn thng mi
Tng t nh din bin ca t giá, giá tr xut, nhp khu t quý 1/β004 đn quý
2/2013 cng có xu hng ngƠy cƠng tng, mc dù có mt s giai đon gim sút (hình
1.2). Cán cơn thng mi Vit Nam liên tc b thâm ht. Nu nh β008-β009 lƠ nm
ghi nhn nhiu bin đng nht ca t giá do nh hng ca cuc khng hong kinh t
toàn cu thì đi vi xut, nhp khu, đơy cng lƠ mt giai đon đy bin đng.

Hình 1.2: Tình hình xut, nhp khu và CCTM Vit Nam t quý 1/2004-quý 2/2013.
(Ngun: Tng cc Thng kê)
Giá tr xut, nhp khu tng cao đt bin trong quý 1/β008 nhng li gim nhanh sau
quý 1/β009. Cán cơn thng mi t ch b thâm ht khong 10 t USD trong quý
1/2008, con s này dn đc quân bình và thng d tr li sau quý 1/β009. Giai đon
sau đó, cán cơn thng mi tip tc b thâm ht do nhp khu liên tc tng nhanh, xut
khu tuy rng cng tng nhng vn cha ht tình trng nhp siêu. Vi nhng n lc
điu chnh t giá trong nm β011, cho đn nay, t giá USD/VND có xu hng n đnh,
9



dao đng ít. Tng kim ngch xut, nhp khu quý β/β01γ đt trên 66,6 t USD, tng
33,8 % so vi cùng k nm β011. (Ngun: Tng cc Thng kê)
K t khi thc hin chính sách i mi kinh t cho đn nay, Vit Nam m rng quan
h ngoi giao vi hn 180 quc gia và các t chc trên toàn th gii trong đó có quan
h thng mi vi hn ββ0 th trng nc ngoài và là thành viên ca nhiu T chc
Kinh t ln vi các nc đi tác chính là M, EU, Nht, Singapore, Malaysia, Hàn
Quc Trong đó, M luôn lƠ đi tác thng mi ln ca Vit Nam. Vi vic Vit Nam
tr thành thành viên chính thc ca T chc Thng mi Th gii WTO nm β007,
quan h thng mi Vit-M ngày càng có nhiu khi sc. Dòng chy thng mi gia

hai nc liên tc gia tng. Nu nh trong nm β005-2006, tng kim ngch xut khu
hàng hóa Vit Nam sang M ch đt tng ng là 6,77 t USD và 8,81 t USD thì đn
nm β007, con s này là 11,79 t USD vƠ đn nm β01β lƠ β4,49 t USD, gp 3,6 ln
nm β005 (Ngun: Tng cc Thng kê). Cán cơn thng mi hàng hóa ca Vit Nam
trong trao đi thng mi vi M luôn duy trì  mc thng d ln, góp phn quân bình
li trng thái cân bng cho tng cán cơn thng mi Vit Nam. Vì th, trong mô hình lý
thuyt thng mi xut, nhp khu s dng cho nghiên cu nƠy, ngi vit chn M là
quc gia đin hình đ thc hin các phân tích dòng chy thng mi ca Vit Nam.
1.3 Lý thuyt v mi quan h gia t giá và hot đng thng mi quc t
Nu các yu t khác không đi, mt s gia tng trong giá tr đng ni t có th
lƠm cán cơn thng mi xu đi. ng ni t tng giá lƠm giá hƠng hóa trong nc tr
nên đt tng đi so vi hƠng hóa nc ngoƠi, điu này gây bt li cho hot đng xut
khu và thun li cho nhp khu dn đn kt qu là xut khu ròng gim.
ng ni t mt giá (đng ni t đc đnh giá thp) có th giúp ci thin cán
cơn thng mi. ng trên khí cnh ca nhà xut khu, đng ni t gim giá làm hàng
ni r tng đi so vi hàng ngoi. Ngc li, đi vi nhà nhp khu, ni t gim giá
làm giá c hàng hóa nhp khu đt tng đi so vi hàng ni. iu nƠy gơy khó khn
10



cho hƠng hóa nc ngoài trên th trng ni đa và là li th cho hàng xut khu trên
th trng th gii, dn đn kt qu là xut khu ròng tng.
T nhng lý l trên, chúng ta thy rng t giá hi đoái (đư đc điu chnh
theo chênh lch lm phát gia hai quc gia) có mi quan h nghch bin vi cán cân
thng mi, hay nói cách khác xut khu ròng là hàm ca t giá hi đoái thc.
Tác đng ca bin đng t giá lên thng mi còn đc th hin thông qua
hiu ng phá giá tin t (hiu ng đng cong J). Phá giá tin t là làm gim giá tr
đng ni t so vi các ngoi t khác. Phá giá s lƠm tng t giá danh ngha kéo theo t
giá thc tng s kích thích xut khu và hn ch nhp khu, ci thin cán cơn thng

mi.
Khi t giá tng (phá giá), giá xut khu r đi khi tính bng ngoi t, giá nhp
khu tính theo đng ni t tng đc gi là hiu ng giá c. Khi t giá tng lƠm giá
hàng xut khu r hn đư lƠm tng khi lng xut khu trong khi hn ch khi lng
nhp khu. Hin tng này gi là hiu ng khi lng. Cán cơn thng mi xu đi hay
đc ci thin tùy thuc vào hiu ng giá c và hiu ng khi lng cái nào tri hn.
Trong ngn hn, khi t giá tng trong lúc giá c và tin lng trong nc tng
đi cng nhc s làm giá hàng hóa xut khu r hn, nhp khu tr nên đt hn: các
hp đng xut khu đư đc ký kt vi t giá c, các doanh nghip trong nc cha
huy đng đ ngun lc đ sn sàng tin hành sn xut nhiu hn trc nhm đáp ng
nhu cu xut khu tng lên, cng nh nhu cu trong nc tng lên. NgoƠi ra, trong
ngn hn, cu hàng nhp khu không gim nhanh chóng còn do tơm lý ngi tiêu dùng.
Khi phá giá, giá hàng nhp khu tng lên, tuy nhiên, ngi tiêu dùng có th lo ngi v
cht lng hàng ni hay trong nc cha có hƠng thay th xng đáng hƠng nhp khu
làm cho cu hàng nhp khu cha th gim ngay.
Do đó, s lng hàng xut khu trong ngn hn không tng lên nhanh chóng
và s lng hàng nhp cng không gim mnh. Vì vy, trong ngn hn hiu ng giá c
có tính tri hn hiu ng s lng lƠm cho cán cơn thng mi xu đi.
11



Trong dài hn, giá hàng ni đa gim đư kích thích sn xut trong nc và
ngi tiêu dùng trong nc cng đ thi gian tip cn và so sánh cht lng hàng
trong nc vi hàng nhp. Mt khác, trong dài hn, doanh nghip có thi gian tp hp
đ các ngun lc đ tng khi lng sn xut. Lúc này sn lng bt đu co giãn, hiu
ng s lng có tính tri hn hiu ng giá c lƠm cán cơn thng mi đc ci thin.
ng cong J là mt đng mô t hin tng cán cơn thng mi b xu đi
trong ngn hn và ch ci thin trong dài hn. ng biu din hin tng này ging
nh hình ch J. Theo kt qu nghiên cu ca Kgruman (1991), ngi đư tìm ra hiu

ng đng cong J khi phân tích cuc phá giá đô la ε trong thi gian 1985-1987, thì
ban đu cán cơn thng mi xu đi, sau đó khong hai nm cán cơn thng mi đư
đc ci thin.
Nguyên nhân xut hin đng cong J là do trong ngn hn hiu ng giá c có
tính tri hn hiu ng s lng nên làm xu đi cán cơn thng mi, ngc li trong dài
hn, hiu ng s lng có tính tri hn hiu ng giá c lƠm cán cơn thng mi đc
ci thin.
Thi gian tác đng lên cán cơn thng mi trong lý thuyt đng cong J còn
chu nh hng bi các yu t: nng lc sn xut hàng hóa thay th nhp khu, t trng
hƠng hóa đ tiêu chun xut khu, t trng hàng nhp khu trong giá thành hàng sn
xut trong nc, mc đ linh hot ca tin lng, tơm lý ngi tiêu dùng vƠ thng
hiu quc gia ca hƠng hóa trong nc,
Vn dng lý thuyt phng trình thng mi quc t vƠ mô hình c lng phng sai
có điu kin ARCH đ nghiên cu s nh hng ca bin đng t giá lên thng mi
quc t ca Vit Nam thông qua phân tích s liu xut, nhp khu tng hp, xut, nhp
khu song phng và s liu xut, nhp khu theo mt hàng. Vic phân tích các s liu
phơn tách nh vy s cho ra các nh hng rõ nét hn.

12



2. TNG QUAN TÀI LIU NGHIÊN CU
Các nghiên cu v bin đng ca t giá hi đoái vƠ thng mi rt đa dng. Có
rt nhiu nghiên cu quc t v ch đ này c v mt lý thuyt ln thc nghim. Qua
nhiu nm, có hai phng pháp tip cn ph bin đc thc hin. Mt lƠ, c lng
phng trình xut khu chung đn gin vi bin ph thuc là xut khu thc, bin
đng t giá vi mc giá tng đi và bin hot đng kinh t đc đa vƠo hi quy.
Cách tip cn khác là s dng mô hình phng trình MA trong đó gii thích dòng chy
thng mi song phng ph thuc cùng chiu vi GDP và nghch chiu vi khong

cách đa lý ca mi quc gia. nh hng ca bin đng t giá lên thng mi đc
nghiên cu  nhng nc công nghip nhiu hn lƠ nhng quc gia đang phát trin và
các nn kinh t mi ni.
S sp đ ca hip c Bretton Woods báo hiu s khi đu ca mt giai đon lch s
kinh t mi mƠ trong đó nhiu quc gia xác đnh chp nhn h thng th ni t giá.
Trong khi mt s nhà kinh t chp nhn quá trình chuyn đi này thì nhng ngi khác
li không hoan nghênh, h cho rng s chuyn đi qua h thng t giá th ni s khin
cho thng mi th gii nguy hi bi s bin đng bt li ca t giá. Tranh lun ca h
tp trung vƠo quan đim cho rng nhng thay đi đt ngt ca t giá s nh hng lên
các quyt đnh ca nhng nhà kinh doanh không thích ri ro. Hooper và Kohlhagen
(1978) đư kim tra thc nghim nh hng ca bin đng vƠ đư tìm thy 1 mi quan h
nghch.
Nhiu nghiên cu đc phát trin nhng nm sau đó nhng nhìn chung cha có mt s
khng đnh rõ ràng nào v mi quan h gia t giá vƠ thng mi. Giovannini
(1988) đư đa ra mô hình cho thy s gia tng bin đng t giá có th không nht thit
phi nh hng đn mc đ thng mi.
De Grauwe (1988) đư phát trin mô hình cho ra kt qu trái ngc vi trc giác, cho
thy s gia tng bin đng ca t giá có th dn đn các mc đ thng mi cao hn.
13



Gn đơy hn, các lý thuyt tranh lun rng bin đng t giá to nên nh hng tiêu cc
lên thng mi li mt ln na đc đt lên hƠng đu. Broll (1994) vƠ Wolf (1995) đư
làm dy lên khía cnh này ca cuc tranh lun bng mô hình h tr cho quan đim ban
đu rng bin đng t giá gây thit hi cho thng mi quc t. V mt kinh t thc s,
Sercu và Uppal (1998) đư trình bƠy mô hình cho thy bin đng t giá có th nh
hng tích cc hoc tiêu cc lên thng mi nh th nào tùy thuc vào các gi đnh
bên di. Chng hn, Sercu và Uppal (1997) tranh lun rng khi xem xét nh hng
ca bin đng t giá lên dòng chy thng mi, nhn bit ngun gc ca s gia tng

bin đng t giá là quan trng, h cho thy rng trong mt th trng hàng hóa quc t
không hoàn ho, mt s gia tng bin đng t giá có th là kt qu t s gia tng trong
phân khúc th trng hàng hóa hoc gia tng bin đng trong tin trình cung cp vn.
Tuy nhiên, tác đng ca vic gia tng bin đng xut phát t s st gim thng mi t
trc, trong khi nh hng sau đó b đo ngc. Phn ánh nhng tranh lun mang tính
lý thuyt, s phát trin trong lnh vc thc nghim cng thiu s quyt đoán tng t.
Nhiu nghiên cu trc đó thit lp v cách kim tra gi thit nh hng nghch chiu
ch có th cung cp hn ch hoc vài bng chng có ý ngha cho mi quan h nghch
chiu mang tính h thng gia mc đ thng mi và bin đng t giá ( IMF, 2004).
Trong mt n lc gii thích cho s thiu kt qu đáng k, nhiu nghiên gn đơy đc
bit chú ý đn d liu đc s dng. Xut khu, nhp khu và các yu t quyt đnh có
th có nghim đn v nên đc kim tra và hiu chnh khi thích hp. B qua đim này
lƠ đng ngha vi vic các kt lun đc đa ra không có ý ngha. Asseery và Peel
(1991) tp trung vào vn đ này và tìm thy rng bin đng (đo bng bình phng
phn d t mô hình ARIMA) có nh hng tích cc đáng k lên dòng chy thng
mi. Bini-Smaghi (1991) tranh lun rng vic s dng d liu thng mi tng hp đ
hn ch thu nhp, giá c và ri ro t giá co giãn bng nhau gia các ngành. Do tính
cht khác nhau ca các th trng mƠ thng mi xut hin (ví d gia các mt hàng
thit yu và hàng hóa sn xut mà sai lch tng hp này có th đáng k n trong bn
14



cht mi quan h. Bini-Smaghi dn chng mt mi quan h nghch đáng k gia dòng
chy thng mi và t giá bng cách s dng đ lch chun ca thay đi t giá hàng
tun nh mt thc đo s bin đng.
c lng s bin đng cng tr thành mc tiêu cho s tng cng các nghiên cu
mang tính k lng hn. Nhiu phép đo lng bin đng t giá ph bin đc thc
hin trong các tài liu không đt yêu cu và nhng nghiên cu gn đơy đư tp trung vào
vic s dng k thut thích hp hn. Pozo (1992) s dng mô hình GARCH đ đnh

lng bin đng t giá M-Anh và tìm thy nh hng nghch đáng k lên khi lng
thng mi. εcKenzie vƠ Brooks (1997) đư kim tra dòng chy thng mi song
phng ε-c và s dng ARCH đo lng bin đng đư tìm thy nh hng tích
cc đáng k ca bin đng t giá lên xut khu và nhp khu.
Mt s nghiên cu khác:
- Todani vƠ εunyyama (β005) đư s dng ARDL (Autoregressive Distributed
Lag - Mô hình phân b tr t hi quy) kim tra d liu hƠng quý giai đon 1984-2004
đ gii thích nh hng ca bin đng lên xut khu tng hp ca Nam Phi vi phn
còn li ca th gii, đi vi hàng hóa, dch v và xut khu vàng. H s dng đ lch
chun trung bình vƠ GARCH (1,1) đ đo lng bin đng. Kt qu cho thy rng còn
tùy thuc vào bin pháp đo lng đc s dng, có hoc không tn ti mi quan h
đáng k gia xut khu Nam Phi vi bin đng t giá hoc ngay c khi có tn ti mi
quan h thì mi quan h này là thun chiu.
- Sekantsti cho rng bin đng t giá thc có nh hng tiêu cc vƠ đáng k lên
xut khu ca Nam Phi sang M thông qua mô hình ARDL và GARCH.
- S dng mô hình ARCH (1) vi chui d liu thng mi Thái Lan vi M và
Nht hàng tháng t tháng 7/1997 đn tháng 12/2007, Komain Jiranyaku (β010) đư đa
ra kt qu cho thy rng bin đng t giá có nh hng tiêu cc lên xut khu ca Thái
Lan sang Nht và không có nh hng đn xut khu t Thái Lan sang M.
15



- εarria Hassan (β01γ) đư nghiên cu bin đng ca t giá lên dòng chy thng
mi ca Pakistan vi ba nc: M, Anh, và  Rp. S dng mô hình GARCH đ c
lng bin đng, đo lng mi quan h trong dài hn bng đng liên kt, VECM
(Vector Error Correction Model ) c lng s tng trng thng mi trong ngn
hn, kt qu thc nghim ca bài nghiên cu cho thy bin đng t giá có nh hng
nghch lên tng trng thng mi.
Bài nghiên cu nƠy đánh giá tác đng ca bin đng t giá lên thng mi quc t 

Vit Nam. Phng pháp s dng da vào nhng đim mi trong các nghiên cu gn
đơy đ có th giúp tìm ra bn cht ca mi liên h. C th, chú ý đc bit đn vic đm
bo tính dng ca d liu chui thi gian v tài chính và kinh t v mô đc s dng
trong bài nghiên cu. Hn na, mô hình ARCH s đc s dng đ to ra bin bin
đng t giá đc kim tra trong mô hình thng mi. Cui cùng, đ m rng phm vi
phân tích dòng chy thng mi, d liu xut nhp khu song phng và xut nhp
khu phân tách theo mt hàng c th cng đc s dng đ phân tích và so sánh mc ý
ngha vi d liu xut nhp khu tng hp.
Phn còn li ca bài nghiên cu: Phn 3: Trình bày cách xây dng mô hình nghiên cu,
phng pháp thc nghim cng nh d liu đc s dng; Phn 4: Kt qu trong vic
phân tích nh hng ca bin đng t giá lên d liu xut khu và nhp khu Vit
Nam; nh hng ca bin đng t giá lên thng mi song phng vƠ xut, nhp khu
mt s mt hàng c th đc làm rõ; Phn 5: Kt lun và nhn mnh các lnh vc cn
nghiên cu thêm.

16



3. PHNG PHÁP THC NGHIM
3.1 Xây dng mô hình nghiên cu
Mô hình s dng trong bài nghiên cu này da trên các yu t ca lý thuyt
thng mi quc t. Theo đó, thng mi ca mt quc gia đc đi din thông qua
giá tr thc ca xut khu và nhp khu ca quc gia đó vi mt hoc nhiu quc gia
khác. Thng mi là mt hàm s ca thu nhp thc trong nc vƠ nc ngoài, t giá
thc và bin đng t giá.
Theo lý thuyt, thu nhp thc t (đư điu chnh theo lm phát) tng lƠm gia tng mc
tiêu th hàng hóa. Mt s gia tng trong chi tiêu hu nh phn ánh mt mc cu gia
tng đi vi hƠng hóa nc ngoài. Vì vy, GDP tng đư lƠm nhp khu có xu hng
tng. S gia tng ca nhp khu khi GDP tng ph thuc xu hng nhp khu biên (là

phn ca GDP tng thêm mƠ ngi dân mun chi cho nhp khu). Ngoài ra, nhp khu
còn ph thuc giá c tng đi gia hàng hóa sn xut trong nc và hàng hóa sn
xut ti nc ngoài. Nu giá c trong nc tng tng đi so vi giá c th trng quc
t thì nhp khu s tng lên vƠ ngc li.
Xut khu ch yu ph thuc vào nhng gì din ra ti các quc gia khác vì xut khu
ca nc này chính là nhp khu ca nc khác. Do vy nó ch yu ph thuc vào sn
lng và thu nhp ca các quc gia bn hàng.
T giá hi đoái là nhân t rt quan trng đi vi các quc gia vì nó nh hng đn giá
tng đi gia hàng hóa sn xut trong nc vi hàng hóa trên th trng quc t. Khi
t giá ca đng tin ca mt quc gia tng lên thì giá c ca hàng hóa nhp khu s tr
nên đt hn trong khi giá hƠng xut khu li tr nên r hn hn đi vi ngi nc
ngoài. Vì th vic t giá đng ni t tng lên có li cho xut khu và hn ch nhp
khu dn đn kt qu là xut khu ròng tng lên vƠ ngc li.
Trong mô hình nƠy, điu quan trng mang tính cht quyt đnh là cn phi xác đnh
bin t giá và thu nhp nc ngoài có liên quan. Trong nghiên cu này, thu nhp
17



(GDP) thc ca M và t giá gia đôla ε vƠ đng Vit Nam đc la chn đ đa
vào. D liu ca M đc chn vì nó có nh hng ln đn mc đ thng mi Vit
Nam vì hai lý do chính: Th nht, trong nhng nm gn đơy ε luôn lƠ đi tác thng
mi ln trong s các quc gia có quan h thng mi vi Vit Nam da trên t trng
xut nhp khu. Th hai, trong s các hp đng thng mi quc t đc ký kt, hu
ht đu s dng đn v tin t là USD. Da trên lý thuyt và mô hình nghiên cu ca
Michael D. Mckenzie(1997) v nh hng ca bin đng t giá lên dòng chy thng
mi Úc-M, mô hình đc xây dng có dng nh sau:
X
VN
t

/P
VN
t
= f [Y
US
t
/P
US
t
, Y
VN
t
/P
VN
t
, e
US
t
* (P
US
t
/P
VN
t
), V
t
] (6)
M
VN
t

/P
VN
t
= f [Y
US
t
/P
US
t
, Y
VN
t
/P
VN
t
, e
US
t
* (P
US
t
/P
VN
t
), V
t
] (7)
Trong đó:
X
VN

t
: Xut khu ca Vit Nam  thi gian t
M
VN
t
: Nhp khu ca Vit Nam  thi gian t
Y
US
t
: GDP ca M  thi gian t
Y
VN
t
: GDP ca Vit Nam  thi gian t
e
t
: T giá danh ngha USD/VND  thi gian t
P
US
t
: CPI ca M  thi gian t
P
VN
t
: CPI ca Vit Nam  thi gian t
V
t
: bin đng t giá
K vng v các mi quan h trong phng trình c lng:
- Mc đ thng mi gia Vit Nam và M tng lên khi thu nhp thc t tng

lên.
- T giá thc gim lƠm gia tng xut khu và gim nhp khu vì s nh hng
ca mc giá tng đi
- Bin đng t giá có th nh hng tích cc hoc tiêu cc lên thng mi quc t
ca Vit Nam.