Tác động tỷ giá hối đoái tới cán cân thương mại tại Campuchia

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH








Họ và tên học viên: SONG NAM KHORNG


TÁC ĐỘNG TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI TỚI CÁN
CÂN THƯƠNG MẠI TẠI CAMPUCHIA



LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ





TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 07 NĂM 2013


BỘ GIÁO DỤC VÀO ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH








Họ và tên học viên: SONG NAM KHORNG


TÁC ĐỘNG TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI TỚI CÁN
CÂN THƯƠNG MẠI TẠI CAMPUCHIA


Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60.34.02.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO



TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 07 NĂM 2013



TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
VIỆN ĐT SAU ĐẠI HỌC Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc
TP. Hồ Chí Minh, ngày …… tháng …… năm 2012

Nhận xét của Người hướng dẫn khoa học
(tối ña 1 trang A4)
1. Họ và tên học viên: SONG NAM KHORNG Khóa: 19
2. Mã ngành: 60.34.02.01
3. Đề tài nghiên cứu: Tác ñộng tỷ giá hối ñoái ñến cán cân thương mại tại Campuchia
4. Họ tên Người hướng dẫn khoa học : TS. NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO
5. Nhận xét: (Kết cấu luận văn, phương pháp nghiên cứu, những nội dung (ñóng góp)
của ñề tài nghiên cứu, thái ñộ làm việc của học viên)
………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
6. Kết luận: ……………………………………………………………………………
7. Đánh giá: (ñiểm / 10).





LỜI CẢM ƠN
Trước hết tác giả xin gửi lời cám ơn chân thành
ñến thầy hướng dẫn khoa học TS. NGUYỄN KHẮC
QUỐC BẢO về những ý kiến ñóng góp, những hướng
dẫn chỉ bảo rất có giá trị giúp tác giả hoàn thành luận
văn này.
Tác giả xin gửi lời cảm ơn ñến quý thầy cô trong
khoa Tài chính doanh nghiệp, gia ñình và bạn ñã hết

lòng ủng hộ và ñộng viên tác giả trong suốt thời gian
thực hiện luận văn này.


Tp. Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2013
Học viên

SONG NAM KHORNG



LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam ñoan ñây là công trình nghiên cứu của riêng tác giả với sự
giúp ñỡ của Thầy hướng dẫn và những người mà tác giả ñã cảm ơn. Số liệu
thống kê ñược lấy từ nguồn ñáng tin cậy, nội dung và kết quả nghiên cứu của
luận văn này chưa từng ñược công bố trong bất cứ công trình nào cho tới thời
ñiểm hiện nay.

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 12 Tháng 07 Năm 2013
Tác giả

Song Nam Khorng

Danh mục chữ viết tắt:
- ADF: Kiểm ñịnh Augmented Dickey-Fuller
- PP: Kiểm ñịnh Phillips – Perron
- AIC: Tiêu chuẩn thông tin Akaike (Akaike Information Criterion)
- HQIC: Tiêu chuẩn thông tin của Hannan Quinn
- SBIC: Tiêu chuẩn thông tin Bayes của Schwarz (Schwarz’s Bayesian
Information Criterion)
- FPE: Tiêu chuẩn thông tin dự ñoán sai số cuối cùng (Final Prediction Error)
- LR: Likelihood Ratio
- LogL: Log Likelihood Ratio
- CPI: Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index)
- GDP: Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product)
- NBC: Ngân hàng nhà nước Campuchia (National Bank of Cambodia)
- MOC: Bộ thương mại Campuchia (Ministry of Cambodia)
- NIS: Viện thống kê quốc gia (National Institute of Statistics)
- MOEF: Bộ kinh tế - tài chính (Ministry of Economic and Finance)
- IMF: Quỹ tiền tệ Quốc tế (International Monetary Fund)
- CNY: Nhân dân tệ của Trung Quốc
- HKD: Đô la Hồng Kông
- IDR: Đồng Rupiah của Indonesia
- JPY: Yên Nhật
- KRW: Won Hàn Quốc
- MYR: Đồng Ringgit của Malaysia

- NEER: Tỷ giá hối ñoái danh nghĩa hiệu lực ña phương (Nominal Effective
Exchange Rate)
- PHP: Đồng Peso của Philippine
- SGD: Đô la Singapore


- THB: Đồng Baht của Thái Lan
- USD: Đô la Mỹ
- KHR: Riel của Campuchia
- VND: Đồng Việt Nam
- TB: Cán cân thương mại (Trade Balance)
- VAR: Mô hình véc tơ tự hồi quy (Vector Autoregressive Model)
- VECM: Mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction Model)



Danh mục bảng:
Bảng 4.1. Kiểm ñịnh nghiệm ñơn vị theo phương pháp ADF
Bảng 4.2. Kiểm ñịnh nghiệm ñơn vị theo phương pháp PP (Phillips-
Perron)
Bảng 4.3. Ma trận tương quan (Correlation Matrix)
Bảng 4.4. Kết quả lựa chọn ñộ trễ cho mô hình
Bảng 4.5. Kết quả kiểm ñịnh Trace và Max-Eigen
Bảng 4.6. hệ số cân bằng dài hạn và ngắn hạn
Bảng 4.7. Kiểm ñịnh Granger Causuality
Danh mục hình vẽ:
Hình 1: Biến ñộng của REER và chỉ số thương mại
Hình 2: Chuỗi ñiều chỉnh theo mùa: TB, REER, GDP,GDP*
Hình 3: Đồ thị hàm phản ứng xung lực
Hinh 4: Đồ thị phân tích phương sai

Hình 5: Đồ thị minh họa của Jarque-Bera test


Mục lục
Tóm tắt
1. Giới thiệu 2
2. Tổng quan các nghiên cứu trước ñây 3
3. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu 6
3.1. Khung lý thuyết của bài nghiên cứu 6
3.2. Phương pháp và biến nghiên cứu 8
3.2.1. Mô hình thực nghiệm và biến nghiên cứu 8
3.2.2. Mô tả dữ liệu 11
3.3. Chuỗi thời gian thuộc tính của dữ liệu 13
4. Phân tích thực nghiệm và kết quả nghiên cứu 14
4.1. Một số kiểm ñịnh kinh tế lượng 14
4.1.1. Điều chỉnh theo mùa bằng phương pháp CENSUS X12 14
4.1.2. Kiểm ñịnh tính dừng bằng phương pháp ADF và PP 15
4.1.3. Kiểm ñịnh ma trận tương quan cho các biến 17
4.2. Lựa chọn ñộ trễ cho mô hình theo các tiêu chuẩn thông tin 18
4.3. Kiểm ñịnh mối liên hệ ñồng liên kết bằng phương pháp Johansen 19
4.4. Phân tích mối quan hệ dài hạn bằng mô hình VECM và Causuality 20
4.5. Phân tích hàm phản ứng xung lực và phân tách phương sai 24
5. Kết luận 27
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC A, B, C, D
1

TÓM TẮT CHUNG
Luận văn này nghiên cứu xác ñịnh các yếu tố kinh tế chủ yếu tác ñộng ñến cán
cân thương mại ña phương giữa Campuchia và 10 nước ñối tác thương mại. Bài

nghiên cứu này, tác giả ước lượng mô hình bằng véc tơ tự hồi quy (VAR), mô
hình véc tơ ñiều chỉnh sai số (VECM) và sử dụng dữ liệu hàng quý từ Q1/2005
ñến Q1/2013. Phương pháp kiểm ñịnh ñồng liên kết Johansen chỉ ra kết quả có
hai mối quan hệ dài hạn trong bốn biến vĩ mô gồm có: cán cân thương mại, tổng
sản phẩm quốc nội (GDP), tổng sản phẩm của các nước ñối tác thương mại với
Campuchia (GDP*) và tỷ giá hối ñoái thực có hiệu lực (REER). Các tham số
ñiều chỉnh ngắn hạn ñược xác ñịnh là hệ số của sai số ngẫu nhiêu (error
correction terms). Phương sai trong cán cân thương mại do các biến ñổi trong ba
biến vĩ mô là tỷ giá hối ñoái, GDP và GDP* ñược kiểm ñịnh bằng hàm phản ứng
xung lực và phương pháp phân tách phương sai. Việc nghiên cứu chính của phần
này là ñánh giá tác ñộng của các biến nội sinh tới cán cân thương mại. Việc ñiều
chỉnh tỷ giá có thể làm biến ñộng thặng dư thương mại trong ngắn hạn, nhưng
trong dài hạn thì không có mối quan hệ ổn ñịnh. Các dấu hiệu âm của mối quan
hệ ngược chiều, không ñảm bảo trong trường hợp này, và tăng tỷ giá cũng không
chắc chắn có thể ñiều chỉnh những thâm hụt thương mại giữa Campuchia và các
quốc gia ñối tác thương mại.




Các từ khóa: tỷ giá hối ñoái, cán cân thương mại, tổng sản phẩm quốc nội
GDP, mô hình véc tơ ñiều chỉnh sai số VECM.
2

PHẦN I. GIỚI THIỆU
Trong thời kỳ hội nhập kinh tế thế giới, Campuchia ñang thực hiện chính
sách kinh tế thị trường tự do cạnh tranh nên hoạt ñộng xuất nhập khẩu là một
tiêu ñề ñáng quan tâm của các doanh nghiệp. Liên quan ñến hoạt ñộng xuất nhập
khẩu, tỷ giá hối ñoái giữa tiền nội tệ Campuchia Khmer Riels (KHR) và các loại
ngoại tệ khác luôn thay ñổi theo từng thời ñiểm gây ra tác ñộng ñến hoạt ñộng

xuất nhập của Campuchia trong thời gian qua. Về mặt lý thuyết, nếu tỷ giá
KHR/Ngoại tệ biến ñổi giảm (nội tệ giảm giá so với ngoại tệ) thì nhà ñầu tư
nước ngoài có nhu cầu mua hàng nội ñịa nhiều hơn ñể xuất khẩu dẫn ñến xuất
khẩu tăng. Trường hợp ngược lại, nếu KHR/Ngoại tệ biến ñổi tăng (nội tệ tăng
giá so với ngoại tệ) thì nhà ñầu tư nước ngoài mua ñược hàng nội ñịa ít hơn dẫn
ñến xuất khẩu giảm và tăng nhập khẩu.
Đến nay, ñã có rất nhiều nghiên cứu ñang cố gắng ñể giải thích tác ñộng
của tỷ giá hối ñoái tới cán cân thương mại của một số nước. Tuy nhiên, có rất ít
nghiên cứu tập trung vào việc nghiên cứu vai trò của tỷ giá hối ñoái ñối với thâm
hụt cán cân thương mại. Mục tiêu của nghiên cứu này là ñể ño lường tác ñộng
của tỷ giá hối ñoái tới cán cân thương mại Campuchia trong ngắn hạn và dài hạn.
Phần mềm phân tích dữ liệu ñược sử dụng là Eviews 6.0. Phương pháp Johansen
ñược sử dụng ñể phân tích mối quan hệ ñồng liên kết (cointegration) giữa các
biến. Tác ñộng của tỷ giá tới cán cân thương mại trong dài hạn và ngắn hạn, tác
giả sử dụng mô hình véc tơ ñiều chỉnh sai số (VECM) và véc tơ tự hồi quy
(VAR). Mối quan hệ của cán cân thương mại với cú sốc của tỷ giá hối ñoái ñược
kiểm ñịnh bằng hàm phản ứng xung lực IRF và phân tách phương sai (Impulse
Response Function and Variance Decomposition).
Kết cấu của luận văn ñược tổ chức như sau: phần I giới thiệu chung, phần
II các bài nghiên cứu trước ñây, phần III phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
3

ñược sử dụng ñể phân tích, phần IV phân tích kết quả nghiên cứu và phần V kết
luận.

4

PHẦN II. TỔNG QUÁT CÁC BÀI NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Có rất nhiều nghiên cứu về tác ñộng của tỷ giá hối ñoái ñến cán cân
thương mại tại một số nước phát triển dẫn ñến các kết luận khác nhau.
Upadhyaya và Dhakal (1997), nghiên cứu tác ñộng của giảm giá tiền tệ trên cán
cân thương mại ở 8 nước ñang phát triển. Hai nhà nghiên cứu thấy rằng chỉ có
Mexico, giảm giá tiền tệ cải thiện cán cân thương mại trong dài hạn. Bahmani-
Oskoose (2001) khi kiểm ñịnh trên phân tích dữ liệu từng quý bằng tính ñồng
liên kết (ARDL) giữa Thái Lan và 5 ñối tác thương mại chính trong giai ñoạn
1973-1990, bằng chứng tìm thấy phù hợp với ñường cong J (J-Curve) chỉ trong
thương mại song phương với Mỹ và Nhật Bản. Nhà nghiên cứu này cũng ñã ñiều
tra phản ứng dài hạn cán cân thương mại của các nước Trung Đông ñến giảm giá
tiền tệ bằng cách áp dụng phương pháp ñồng liên kết Engle-Ganger và Johansen-
Juselius và tìm thấy tác ñộng dài hạn thuận lợi của việc giảm giá thực ñối với
cán cân thương mại ở 7 quốc gia. Wilson (2001) xem xét mối quan hệ giữa cán
cân thương mại thực và tỷ giá hối ñoái ñối với thương mại hàng hóa song
phương giữa Singapore, Hàn Quốc, Malaysia, Mỹ, Nhật Bản nhưng thấy không

có bằng chứng về tác dụng của ñường cong J (J-Curve) ngoại trừ Hàn Quốc
thương mại song phương với Mỹ. Tihomir Stučka (2004), sử dụng phương pháp
ñồng liên kết (ARDL) cho Croatia tìm thấy mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn
giữa tỷ giá hối ñoái thực và cán cân thương mại và có tác ñộng của J-Curve.
Pavle Petrovic và Mirjana Gligoríc (2010) bằng cách sử phương pháp Johansen,
ARDL và ECM cho thấy giảm tỷ giá hối ñoái tại Serbia ñã cải thiện cán cân
thương mại trong dài hạn trong khi ñó cán cân thương mại xấu ñi trong ngắn
hạn. ERIC BEN KAMOTO (2006), nghiên cứu về tác ñộng của ñường cong J
ñến cán cân thương mại tại Malawi và Nam Phi, bằng cách phân tích ñồng liên
kết và mô hình VECM cho thấy rằng giảm giá tiền tệ có tác ñộng tích cực tới cán
cân thương mại tại Nam Phi và phù hợp với giả thuyết ñường cong J.
5

Đến nay, chưa có tác giả nào nghiên cứu ñề tài này tại Campuchia và cũng
có một số nhà nghiên cứu ñịnh lượng về mối quan hệ này tại Việt Nam. Lục Văn
Cường 2012, nghiên cứu ñịnh lượng về sự chuyển dịch tỷ giá hối ñoái vào giá cả
trong nước tại Việt Nam. Kết quả kiểm ñịnh giai ñoạn 2 của sự chuyển dịch tỷ
giá cho thấy sự chuyển dịch từ tỷ giá hối ñoái danh nghĩa có hiệu lực ñến chỉ số
giá nhập khẩu là lớn nhất, sau ñó ñến chỉ số giá sản xuất và cuối cùng là chỉ số
giá tiêu dùng. Phân tách phương sai cho thấy chỉ số giá sản xuất tác ñộng ñến chỉ
số giá tiêu dùng lớn nhất (36% – 38%). Một nghiên cứu của Phan Thanh Hoàn
và Nguyễn Đăng Hào (2007), sử dụng phương pháp Johansen kiểm ñịnh ñồng
liên kết cho dữ liệu hàng quý từ Q1/1995 ñến năm Q4/2005 thấy rằng tỷ giá hối
ñoái thực ñã tác ñộng ñến cán cân thương mại trong dài hạn. Một phần trăm
giảm của tỷ giá hối ñoái thực gây ra cán cân thương mại tăng 0.7 phần trăm. Còn
nghiên cứu của Phạm Thị Tuyết Trinh về tác ñộng tỷ giá hối ñoái biến ñộng cán
cân thương mại trong ngắn và dài hạn. Kết quả cho thấy có tác ñộng của tỷ giá
hối ñoái thực tới cán cân thương mại của Việt Nam trong ngắn hạn. Khi tỷ giá
hối ñoái thực mất giá, ngay lập tức gây ra tác ñộng tiêu cực ñáng kể tới cán cân
thương mại. Tuy nhiên, tác ñộng tiêu cực của tỷ giá hối ñoái thực chỉ tồn tại

trong ngắn hạn.







6

PHẦN III. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
3.1. Khung lý thuyết của bài nghiên cứu
Trong mô hình nghiên cứu tác giả ñưa ra cán cân thương mại chỉ bao gồm
thành phần hàng hóa xuất khẩu và nhập khẩu. Thu nhập và giá nhập khẩu trong
nước là những yếu tố quyết ñịnh chính của nhu cầu hàng hóa nhập khẩu. Chúng
ta có thể thể hiện hàm cầu ñối với nhập khẩu như sau:
M
d
= M
d
(Y, P
m
, P
d
) (1)
Trong ñó M
d
là nhu cầu trong nước ñối với hàng nhập khẩu, Y là thu nhập quốc
nội, P
m

là giá ñồng nội tệ và P
d
là mức giá chung trong nước. Tương tự như vậy,
việc cung cấp cho hàng hóa sản xuất trong nước (tương ñương với nhu cầu xuất
khẩu của nước ñối tác thương mại) thì hàm cung có dạng như sau:
X
d
= X
d
(Y*, P
x
, E, P
f
) (2)
Trong ñó X
d
là số lượng hàng hoá xuất khẩu của ñối tác thương mại, Y* là
thu nhập của nước ñối tác, P
x
là giá ngoại tệ ñược trả bởi nhà nhập khẩu trong
nước, P
f
là mức giá chung tại nước ñối tác và E là tỷ giá hối ñoái danh nghĩa
giữa nội tệ Riel Campuchia (KHR) và ngoại tệ của các nước ñối tác gồm có 10
quốc gia: Việt Nam (VNĐ), Thái Lan (THB), Trung Quốc (CNY), Hồng Kông
(HKD), Mỹ (USD), Singapore (SGD), Malaysia (MYR), Indonesia (IDR), Nhật
Bản (JPY) và Hàn Quốc (KRW). Trong thời gian qua, các nước này chiếm tỷ
trọng tổng kim ngạch xuất nhập khẩu khoảng 80% với Campuchia.
Trong giả ñịnh phương trình (1) và (2) ñộ co giãn của thu nhập quốc nội
và các nước ñối tác thương mại là dương, vì vậy ñó là co giãn giá chéo trong khi

ñộ co giãn giá riêng là âm. Trong mô hình này, các biến cầu ñược thể hiện bằng
thu nhập hiện tại chứ không phải là thu nhập thường xuyên hoặc tạm thời. Điều
này làm cho các nhà kinh tế khẳng ñịnh tính ñồng nhất các hàm cầu. Do ñó
người tiêu dùng quyết ñịnh dựa trên giá trị thực trái ngược với giá trị danh nghĩa.
7

Để thực hiện việc ñồng nhất giả ñịnh, bên phải của phương trình (1) và (2) chia
cho giá (P) tương ứng của nó thành dạng như sau:
M
d
= M
d
(Y
r
, RP
m
) (3)
Y
r
là thu nhập quốc nội thực, RP
m
là giá liên quan tới nhập khẩu và
X
d
= X
d
(Y
r
*, RP
x

) (4)
Y
r
* là thu nhập thực của nước ñối tác, RP
x
giá liên quan tới xuất khẩu. Khi giá
ngoại tệ của nước xuất khẩu P
x
ñược ñiều chỉnh tỷ giá thì nó tương ñương với
giá liên quan tới nhập khẩu, như vậy ta xây dựng một phương trình như sau:
RP
m
=
P
m
P
d
=
EP
x
*
P
d
=
EP
f
P
d

P

x
*
P
f
= QP
x
* (5)
Trong ñó P
x
* là giá ngoại tệ thực của ñối tác xuất khẩu và Q là tỷ giá hối ñoái
thực, theo công thức này, nếu Q tăng thì có liên quan với sự mất giá của ñồng
nội tệ. Từ ñó xuất khẩu quốc nội bằng nhập khẩu nước ñối tác và nếu lý luận này
là ñúng thì cầu nhập khẩu quốc nội tương ñương với nguồn cung xuất khẩu của
nước ñối tác và cung xuất khẩu quốc nội tương ñương với cầu nhập khẩu nước
ñối tác, do ñó:
M
d
= X
s
*
, X
d
= M
s
*
(6)
Trong ñó X
s
*
và M

s
*
tương tự là cung xuất khẩu của nước ñối tác và cung nhập
khẩu của nước ñối tác. Do ñó ta ñược một phương trình cân bằng dài hạn của cán
cân thương mại giữa nhập khẩu và xuất khẩu:
TB = P
x
*
X
d
– QM
d
(7)

Như vậy, cán cân thương mại là chênh lệch giữa giá trị xuất khẩu và nhập khẩu.
Một giá trị âm trong cán cân thương mại có nghĩa thương mại bị thâm hụt và nó
chứng tỏ cho thấy giá trị nhập khẩu tăng so với xuất khẩu. Sự tương tác của các
8

biến trong phương trình (7) có thể rút gọn thành dạng phương trình sau ñây trong
giá trị thực của các biến:
TB = TB(Y, Y
*
, Q),
δTB
δY
< 0,
δTB
δY
*

> 0,
δTB
δQ
> 0 (8)

Phương trình trên là hàm Keynesian cho cán cân thương mại mà trong ñó thu
nhập quốc nội, thu nhập nước ñối tác và tỷ giá hối ñoái thực là chính yếu tố
quyết ñịnh của xuất khẩu ròng.
3.2. Phương pháp và biến nghiên cứu:
3.2.1. Mô hình thực nghiệm và biến nghiên cứu
Trong phương trình (7), ta xác ñịnh cán cân thương mại là chênh lệch giữa
giá trị kim ngạch xuất khẩu và nhập khẩu. Trong nghiên cứu này, ta xác ñịnh cán
cân thương mại như tỷ lệ xuất khẩu (X) trên nhập khẩu (M). Nghiên cứu này,
theo Gupta-Kapoor và Ramakrishnan (1999) rút gọn dạng phương trình ñể kiểm
ñịnh ñường cong J (J-Curve) in Japan bằng các biến thực. Khi phân tích dữ liệu
cán cân thương mại ña phương là một hàm của thu nhập quốc nội, thu nhập quốc
gia ñối tác và tỷ giá hối ñoái. Nghiên cứu này xem xét các tác ñộng của những cú
sốc trong tỷ giá hối ñoái thực trên tổng thương mại so với quan hệ thương mại ña
phương. Do ñó, mô hình thực nghiệm ñược sử dụng trong nghiên cứu này là:

ln(X/M) = β
0
+ β
1
lnY + β
2
lnY* + β
3
lnREER + ε (9) trong ñó:

 ln(X/M) là logarith cơ số tự nhiên của chỉ số cán cân thương
mại.
 lnY là logarith cơ số tự nhiên của chỉ số GDP quốc gia.
 lnY* là logarith cơ số tự nhiên của chỉ số GDP quốc gia ñối tác
thương mại với Campuchia.
9

 lnREER là logarith cơ số tự nhiên của tỷ giá hối ñoái thực có
hiệu lực (REER).
 β
0
, β
1
, β
2
, β
3
là tham số (parametres) và ε là sai số ngẫu nhiên.
 Chỉ số xuất khẩu trên nhập khẩu (X/M) là biến phụ thuộc
(dependent variable) và các biến khác là biến ñộc lập
(Independent variables) gồm có GDP quốc nội, GDP* quốc gia
ñối tác thương mại với Campuchia và tỷ giá hối ñoái thực có
hiệu lực (REER).
Chúng ta ñặt tỷ lệ xuất khẩu trên nhập khẩu (X/M) là biến phụ thuộc của
cán cân thương mại vì có lợi thế khi tính logariths không cần lo lắng cho giá trị
âm của cán cân thương mại trong trường hợp bị thâm hụt thương mại, Han Min-
Hsing (2003). Ngoài tỷ giá thực có hiệu lực, chỉ số thương mại (X/M) cũng bị
tác ñộng do thu nhập GDP quốc nội và GDP* quốc gia ñối tác. Tất cả các biến
ñược tính logariths như các tham số ước tính sẽ ñược hiểu là ñộ co giãn (nghĩa là
phần trăm thay ñổi của một biến này so với một biến khác). Chúng ta kỳ vọng

chỉ số thương mại (X/M) có quan hệ ngược chiều với GDP quốc nội và cùng
chiều với GDP* các quốc gia ñối tác và tỷ giá hối ñoái thực có hiệu lực. Do ñó
sự mất giá tiền tệ sẽ dẫn ñến sự sụt giảm trong chỉ số xuất khẩu trên nhập khẩu
(X/M) trong ngắn hạn do ảnh hưởng giá cả. Trong dài hạn, khi khối lượng tác
ñộng chiếm ưu thế, tỷ số cán cân thương mại ñược cải thiện. Sự gia tăng của cầu
ñối với hàng hóa nước ngoài ñặt nhiều ràng buộc về GDP quốc nội, do ñó mối
quan hệ ngược chiều trong khi xuất khẩu mang lại thu nhập từ nước ngoài tăng
giá trị của cán cân thương mại. Sự mất giá thực có hai tác ñộng, tác ñộng trực
tiếp và tác ñộng phản hồi. Tác ñộng trực tiếp ñến chỉ số thương mại (X/M) giải
thích bằng cách lấy ñạo hàm riêng phần chỉ số thương mại (X/M) ñối với tỷ giá
hối ñoái thực có hiệu lực (REER). Theo Gupta-Kapoor và Ramakrishna (1999),
tác ñộng phản hồi phát sinh từ một tác ñộng cùng thời với tỷ giá hối ñoái tới cả
cán cân thương mại và tỷ giá hối ñoái tương lai. Để nắm ñược cả hai tác ñộng
10

trực tiếp và phản hồi, mô hình véc tơ ñiều chỉnh sai số (VECM) ñược sử dụng
trong nghiên cứu này. Để áp dụng VECM thì cần thiết phải có mối quan hệ tính
dừng giữa các biến, có nghĩa là các biến có mối quan hệ ñồng liên kết. Các bài
kiểm ñịnh ñồng liên kết sẽ ñược thực hiện theo phương pháp của Jonhansen
(1995). Phương pháp này thuận lợi vì nó cho phép phân tích trong trường hợp
của nhiều véc tơ liên kết. Phương trình của mô hình véc tơ ñiều chỉnh sai số
(VECM) ñược biểu diễn sau ñây:
∆Z
t
=
∑
i=1
n-1
ф
i

∆Z
t-i
+ Γ Z
t-1
+ ε
t
(10) trong ñó:
 Z
t
là véc tơ của các biến trong phương trình (9)
 ф
i
là ma trận của hệ số tăng trưởng của các biến
 Γ = αβ’ mà α là ma trận ñiều chỉnh sai số ngắn hạn và β’ là ma
trận của các hệ số của các véc tơ ñồng liên kết.
 i và n là ñộ trễ và ñộ trễ tương ứng tối ña.
 t là chỉ số thời gian và ε
t
là véc tơ của các số hạng nhiễu trắng.
Trước khi tiến hành kiểm ñịnh hạng của Γ ñể xác ñịnh số véc tơ ñồng liên
kết, cần phải xác ñịnh ñộ trễ tối ưu. Tác giả sử dụng tiêu chuẩn thông tin ñể xác
ñịnh ñộ trễ tối ưu. Mục tiêu của phương pháp tiêu chuẩn thông tin (IC) là chọn
một số các tham số làm tối thiểu hóa giá trị của tiêu chuẩn thông tin. Ba tiêu
chuẩn thông tin phổ biến nhất là tiêu chuẩn thông tin của Akaike – AIC, tiêu
chuẩn thông tin Bayes của Schwarz – SBIC và tiêu chuẩn thông tin của Hannan
– Quinn (HQIC).
Bước thứ 2 trước khi kiểm ñịnh số hạng của Γ (ñể xác ñịnh số lượng các
véc tơ ñồng liên kết), là chọn lựa những giả ñịnh quan trọng. Trong luận văn
này, sự lựa chọn giả ñịnh xu hướng mang tính quyết ñịnh ñược thực hiện bằng
cách phân tích ñồ thị phân tán của chuỗi dữ liệu.

11

Một khi 2 bước ñược ñề cập ở trên hoàn tất, hạng của ma trận Γ có thể
ñược kiểm ñịnh. Johansen (1988) cung cấp 2 kiểm ñịnh khả năng xảy ra khác
nhau ñể xác ñịnh giá trị của r. Đây là kiểm ñịnh trace:
λ
trace
(r) = -T
∑
i=r+1

n
ln(1 -
λ
i
)


Còn ñây là thống kê kiểm ñịnh trị riêng tối ña (Max-Eigen):
λ
max
(r, r + 1) = -T ln(1- λ
r+1
)
Với r là số véc tơ ñồng liên kết theo giả thiết rỗng, và λ
i
là trị riêng lớn
nhất thứ i của ma trận thứ Γ
i
trong phương trình (10). Kiểm ñịnh trace (λ

trace
) là
một kiểm ñịnh kết hợp mà tại ñó giả thiết H
0
là số lượng véc tơ ñồng liên kết nhỏ
hơn hoặc bằng r. Kiểm ñịnh trị riêng tối ña (λ
max
) kiểm ñịnh giả thiết H
0
rằng số
lượng các véc tơ ñồng liên kết là r trái với sự lựa chọn r+1.
Sau khi nhận diện ñược số véc tơ ñồng liên kết trong mô hình, bước kế
tiếp là ước lượng mô hình véc tơ ñiều chỉnh sai số (VECM). Sự ước lượng ñược
thực hiện bằng cách nhận biết số véc tơ ñồng liên kết, giả ñịnh xu hướng mang
tính quyết ñịnh, và tiêu chuẩn hóa mô hình dựa trên những mối quan hệ ñồng
liên kết thực sự. Phần này sẽ kiểm ñịnh cụ thể trong phần IV.
3.2.2. Mô tả dữ liệu
Trong phần này sẽ mô tả chi tiết các dữ liệu, bao gồm các biến, cách xử
lý, tính toán dữ liệu của tác giả, nguồn dữ liệu, ý nghĩa thống kê và cuối cùng là
phân tích kết quả. Các biến ñược sử dụng trong các mô hình thực nghiệm là cán
cân thương mại (dạng tỷ lệ X/M), tỷ giá hối ñoái thực có hiệu lực (REER), GDP
quốc nội của Campuchia và GDP* của các quốc gia ñối tác thương mại. Tất cả
các biến ñược xác ñịnh dưới dạng Logarith. Trong luận văn này, chúng ta sử
dụng dữ liệu theo quý từ Q1/2005 ñến Q1/2013 ñể ước tính tác ñộng của tỷ giá
12

hối ñoái tới cán cân thương mại. Nguồn cung cấp dữ liệu chính ñược mô tả như
sau:
- Dữ liệu thống kê về xuất nhập khẩu, nguồn: MOC, IMF, NIS.
- Dữ liệu thống kê về CPI Campuchia và các quốc gia ñối tác thương

mại, nguồn: NIS và IMF.
- Dữ liệu thống kê về tỷ giá hối ñoái danh nghĩa KHR/USD, và loại tiền
tệ khác trong rổ tiền, nguồn: NBC, IMF.
- Dữ liệu thống kê về GDP của Campuchia và các ñối tác thương mại,
nguồn: NIS, MOEF, IMF.
Trong nghiên cứu này tác giả sẽ quy ñổi từ tỷ giá hối ñoái danh nghĩa
sang tỷ giá hối ñoái thực có hiệu lực (REER) vì tỷ giá hối ñoái thực có hiệu lực
là tỷ giá thực tế ñược tính khi giao dịch với các quốc gia ñối tác thương mại tại
thời ñiểm phát sinh cụ thể. Chỉ số tỷ giá hối ñoái thực có hiệu lực (REER) ñược
tính theo công thức sau:
REER =
∑
j=1
n
E
i
j
. W
j
.
CPI
i
j
CPI
i

Trong ñó W
j
là tỷ trọng thương mại của các quốc gia thứ j với Campuchia trong
thời gian nghiên cứu tại thời ñiểm i, E

i
j
là tỷ giá hối ñoái danh nghĩa song
phương giữa Campuchia và các quốc gia thứ j tại thời ñiểm i, và CPI
i
j
/ CPI
i
là tỷ
lệ CPI của nước thứ j so với CPI Campuchia tại thời ñiểm i.
Biến GDP* các quốc gia ñối tác ñược tính dưới dạng chỉ số dựa trên tỷ
trọng thương mại tại thời ñiểm t nhân với GDP thực của 10 ñối tác thương mại
tại thời ñiểm t, sau ñó tính theo chỉ số GDP theo giá cố ñịnh (kỳ gốc bằng 100).
Hình 1 dưới ñây biểu hiện xu hướng theo thời gian giữa REER và tỷ lệ cán cân
thương mại.
13

Hình 1: Biến ñộng của REER và chỉ số thương mại (X/M) Q1/2005 – Q1/2013
20
40
60
80
100
120
140
160
180
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
REER TB

Nguồn: tính toán của tác giả
Theo hình vẽ này cho thấy tình trạng thương mại Campuchia trong suốt
thời gian nghiên cứu là bị thâm hụt (chỉ số X/M < 100). Còn tỷ giá hối ñoái thực
có hiệu lực bị ñịnh giá cao từ ñầu ñến Q4/2010 (REER < 100) và bị ñịnh giá thấp
từ Q1/2011 trở ñi (chỉ số REER > 100).
3.3. Chuỗi thời gian thuộc tính của dữ liệu
Để kiểm ñịnh nghiệm ñơn vị của các biến, phương pháp Augmented
Dickey-Fuller (ADF) ñược sử dụng như ñã mô tả của Enders (1995). Trong mô
hình thực nghiệm tác giả kiểm ñịnh thấy biến phụ thuộc (X/M) có xu hướng thời
gian (time trend) và cố ñịnh (constant) trong chuỗi. Do ñó mô hình ñược áp dụng
cho chuỗi thời gian và cố ñịnh ñược viết thành dạng sau:
14

∆Z
t
= a
0
+ γ Z
t-1
+ a
2
t +
∑
i=2
p
β
i
∆Z
t-i+1
+ ε

t
(11)

Trong ñó t là xu hướng thời gian, a
2
là tham số ước lượng. Với giả thuyết như
sau:
- γ = 0 dữ liệu cần kiểm ñịnh bậc sai phân cho dừng.
- γ < 0 dữ liệu có xu hướng dừng và cần ñược ñiều chỉnh bằng cách sử
dụng xu hướng thời gian trong mô hình hồi quy thay cho sai phân dữ
liệu.
Ngoài ra, còn biến GDP, GDP* và REER không có xu hướng thời gian
trong chuỗi, ñể kiểm ñịnh nghiệm trong chuỗi phương trình 12 ñược viết với
dạng sau:
∆Zt = a
0
+ γ Z
t-1
+
∑
i=2
p
β
i
∆Z
t-i+1
+ ε
t
(12)
Trong ñó a

0
, γ và β
i
là tham số ước lượng và ε
t
là sai số ngẫu nhiên. Với
giả thuyết của ADF là γ = 0 dữ liệu cần kiểm ñịnh sai phân ñể ñiều chỉnh cho
dừng và γ < 0 dừng ở dữ liệu gốc không cần kiểm ñịnh sai phân. Trong phần IV
sẽ trình bày kết quả kiểm ñịnh ADF chi tiết trong bảng.
PHẦN 4. PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
4.1. Một số kiểm ñịnh kinh tế lượng
4.1.1 Sử dụng nhân tố ñiều chỉnh theo mùa (Seasonality) cho chuỗi bằng
phương pháp Census X12
Trong các bài nghiên cứu trước ñây về mối quan hệ giữa cán cân thương
mại và tỷ giá hối ñoái, chuỗi của cán cân thương mại và kết quả ñầu ra thường
ñược ñiều chỉnh theo mùa. Ngoài ñó, trong bài này tác giả tìm thấy kết quả sử
15

dụng chuỗi ñiều chỉnh theo mùa có ý nghĩa thống kê hơn kết quả của chuỗi
không ñiều chỉnh theo mùa. Luận văn này, tác giả sử dụng phương pháp
CENSUS X12 ñể ñiều chỉnh theo mùa cho các biến TB, GDP, GDP* và REER
trong chuỗi, và có kết quả sau:
Hình 2: Chuỗi ñiều chỉnh theo mùa: TB, REER, GDP,GDP*

Nguồn: tính toán của tác giả
4.1.2. Kiểm ñịnh tính dừng (Stationary) của các biến bằng phương pháp ADF
(Augmented Dickey Fuller) và PP (Phillips-Perron).
Điểm dừng là một ñiều kiện quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian, vì
nếu chuỗi thời gian không dừng ñược sử dụng trong mô hình hồi quy do ñó sẽ có
nguy cơ trong kết quả hồi quy từ những dữ liệu không liên quan, hồi quy như

16

vậy ñược cho là giả mạo, Trần Thùy Chi, 2012. Để kết quả ước lượng không bị
thiên lệch, kiểm ñịnh tính dừng cho các biến nghiên cứu là cần thiết. Kết quả
kiểm ñịnh trong bài này khá giới hạn vì số lượng các khảo sát ít (chỉ có 33 khảo
sát cho mỗi chuỗi thời gian) Tác giả thực hiện kiểm ñịnh tính dừng theo tiêu
chuẩn ADF và PP. Cách phân tích tính dừng là dựa trên hai cơ sở:
1. Xem xét mức ý nghĩa của giá trị P (Prob < 5%).
2. Giá trị thống kê t (T-statistics) phải lớn hơn giá trị tới hạn (Critical value)
của kiểm ñịnh tại mức phần trăm nó dừng.
Kết quả kiểm ñịnh tính dừng cho thấy các biến TB, GDP, GDP*, REER
ñược trình bày vào bảng dưới ñây.
Bảng 4.1. Kiểm ñịnh nghiệm ñơn vị theo phương pháp ADF
Chuỗi ADF Mức 1% Mức 5% Mức 10%

Kết quả
lnTB -3.80033

-4.28458

-3.56288

-3.21527 Dừng ở mức 5%

lnGDP -7.8937 -4.28458

-3.56288

-3.21527 Dừng ở mức 1%

lnGDP* -5.00917

-4.27328

-3.55776

-3.21236 Dừng ở mức 1%

lnREER -2.05843

-4.27328

-3.55776

-3.21236 Không dừng
∆lnTB -5.59526

-3.67017

-2.96397

-2.62101 Dừng ở mức 1%

∆lnGDP -11.5662

-3.67932

-2.96777

-2.62299 Dừng ở mức 1%

∆lnGDP*

-8.99758

-3.67932

-2.96777

-2.62299 Dừng ở mức 1%

∆lnREER

-5.40554

-3.66166

-2.96041

-2.61916 Dừng ở mức 1%


Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 4.2. Kiểm ñịnh nghiệm ñơn vị theo phương pháp PP (Phillips-Perron)