Mối quan hệ giữa lạm phát, lãi suất, tỷ giá trường hợp nghiên cứu tại VN

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ
HỒ CHÍ MINH
KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN

BÀI LUẬN TỐT NGHIỆP
MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT, LÃI SUẤT, TỶ GIÁ
TRƢỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM

Giảng viên hƣớng dẫn đề tài: Th.S. Trƣơng Quang Hùng
Thực hiện đề tài : Nguyễn Chung Hồng Nam
Ngành: Kinh Tế Học

Khóa: 34

***THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2012***
1


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

LỜI CẢM ƠN
Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành của tôi đến thầy Trường Quang Hùng (Khoa Kinh tế
phát triển – Đại học Kinh tế Tp.HCM) đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện đề
tài cho đến lúc hoàn thành bài luận này.
Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành của tôi đến chị Nguyễn Trúc Vân (Viện nghiên cứu
kinh tế Tp.HCM) đã tận tình giúp đỡ tôi trong suốt thời gian thực tập và thực hiện bài luận này.
Tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân thành của tôi đến các thầy: Nguyễn Hoàng Bảo, Lê Văn
Chơn (Khoa Kinh tế phát triển – Đại học Kinh tế Tp.HCM) đã tận tình hỗ trợ và giải đáp những
thắc mắc của tôi trong quá trình xử lý số liệu và thực hiện mô hình hồi quy.

1


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

MỤC LỤC
TÓM TẮT ...........................................................................................................6
I. Giới thiệu ......................................................................................................7
1.

Tính cần thiết của đề tài ......................................................................................... 7

2.

Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................... 7

3.

Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................. 7

4.

Đối tƣợng và Phạm vi nghiên cứu ......................................................................... 7

5.

Nội dung đề tài ........................................................................................................ 8

II.

Tổng quan tài liệu và Cơ sở lý thuyết ......................................................8
Các khái niệm .......................................................................................................... 8

1.
a.

Lạm phát ........................................................................................................................ 8

b.

Lãi suất ........................................................................................................................... 8

c.

Tỷ giá .............................................................................................................................. 8

Lý thuyết liên quan ................................................................................................. 9

2.
a.

Điều kiện ngang bằng lãi suất danh nghĩa (IRP) ....................................................... 9

b.

Lý thuyết Ngang bằng sức mua (PPP) ...................................................................... 10

c.

Hiệu ứng Fisher ........................................................................................................... 11

d.

Cơ chế của chính sách tiền tệ ..................................................................................... 11

e.

Lý thuyết Bộ ba bất khả thi ........................................................................................ 12

Các nghiên cứu liên quan ..................................................................................... 13

3.

III.

a.

Mối quan hệ giữa lạm phát, lãi suất và tỷ giá ........................................................... 13

b.

Mối quan hệ giữa lạm phát và lãi suất ...................................................................... 14

c.

Mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá ......................................................................... 14

d.

Mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá ............................................................................ 15

Phƣơng pháp nghiên cứu......................................................................15
2


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
1. Giả thiết nghiên cứu ............................................................................................. 15
Mô tả và phân tích dữ liệu ................................................................................... 15

2.
a.

Mô tả dữ liệu ................................................................................................................ 15

b.

Phân tích dữ liệu .......................................................................................................... 16

Mô hình nghiên cứu .............................................................................................. 16

3.
a.

Kiểm định nghiệm đơn vị (kiểm định Phillips-Perron) ........................................... 16

b.

Kiểm định đồng liên kết (Johansen’s Cointegration Test). ..................................... 17

c.

Mô hình VAR. .............................................................................................................. 18

d.

Mô hình VEC. .............................................................................................................. 19

e.

Kiểm định tính thích hợp (compability) và chính xác của mô hình ....................... 20

IV. Kết quả và Phân tích................................................................................21
1.

Kiểm định nghiệm đơn vị ..................................................................................... 21

2.

Lựa chọn độ trễ tối ƣu .......................................................................................... 21

3.

Kiểm định đồng liên kết Johansen ...................................................................... 22

4.

VECM .................................................................................................................... 22

V.

a.

VECM1 ......................................................................................................................... 23

b.

VECM2 ......................................................................................................................... 25

Kết luận .....................................................................................................27

PHỤ LỤC ..........................................................................................................29
Bảng 1.a – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ban đầu của biến tỷ giá..........29
Bảng 1.b – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ban đầu của biến lãi suất ......29
Bảng 1.c – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ban đầu của biến lạm phát ....29
Bảng 2.a – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi sai phân bậc 1 của biến tỷ giá
............................................................................................................................32
Bảng 2.b – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi sai phân bậc 1 của biến lãi suất
............................................................................................................................32
3


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Bảng 2.c – Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi sai phân bậc 1 của biến lạm
phát ....................................................................................................................32
Bảng 3 – Xác định độ trễ tối ƣu bằng các tiêu chí LR, FPE, AIC, SC, HQ
............................................................................................................................33
Bảng 4.a – Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen ................................34
Bảng 4.b – Hai phƣơng trình thể hiện 2 mối đồng liên kết ..........................34

Bảng 5 – Kết quả hồi quy mô hình hình VEC 1 ............................................35
Bảng 6 – Kết quả hồi quy phƣơng trình EC1 của mô hình VEC 1 .............36
Bảng 7.a – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ƣớc lƣợng của biến i
trong EC1 ..........................................................................................................37
Bảng 7.b – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ƣớc lƣợng của biến inf
trong EC1 ..........................................................................................................37
Bảng 8.a – Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ của phƣơng
trình EC1 ...........................................................................................................38
Bảng 8.b – Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi bằng ARCH-test trong
phần dƣ của phƣơng trình EC1 ......................................................................38
Bảng 8.c – Kết quả kiểm định tƣơng quan chuỗi bằng BG-test trong phần
dƣ của phƣơng trình EC1 ................................................................................38
Bảng 9 – Kết quả hồi quy phƣơng trình EC2 của mô hình VEC 1 .............39
Bảng 10.a – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ƣớc lƣợng của biến
ex trong phƣơng trình EC2 .............................................................................40
Bảng 10.b – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ƣớc lƣợng của biến
inf trong phƣơng trình EC2 ............................................................................40
Bảng 11.a – Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ của phƣơng
trình EC2 ...........................................................................................................41
Bảng 11.b – Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi bằng ARCH-test
trong phần dƣ của phƣơng trình EC2 ...........................................................41
4


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

Bảng 11.c – Kết quả kiểm định tƣơng quan chuỗi bằng BG-test trong phần
dƣ của phƣơng trình EC2 ................................................................................41
Bảng 12 – Kết quả hồi quy mô hình VEC 2...................................................42
Bảng 13 – Kết quả hồi quy phƣơng trình EC1 của mô hình VEC 2 ...........43

Bảng 14.a – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ƣớc lƣợng của biến i
trong phƣơng trình EC1 ..................................................................................44
Bảng 14.b – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số ƣớc lƣợng của biến
ex trong phƣơng trình EC1 .............................................................................44
Bảng 15.a – Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ của phƣơng
trình EC1 ...........................................................................................................45
Bảng 15.b – Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi bằng ARCH-test
trong phần dƣ của phƣơng trình EC1 ...........................................................45
Bảng 15.c – Kết quả kiểm định tƣơng quan chuỗi bằng BG-test trong phần
dƣ của phƣơng trình EC1 ................................................................................45
Bảng 16 – Kết quả hồi quy phƣơng trình EC2 của mô hình VEC 2 ...........46
Bảng 17.a – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số của biến inf trong
phƣơng trình EC2 ............................................................................................47
Bảng 17.b – Kết quả kiểm định Wald tất cả các hệ số của biến ex trong
phƣơng trình EC2 ............................................................................................47
Bảng 18.a – Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ của phƣơng
trình EC2 ...........................................................................................................48
Bảng 18.b – Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi trong phần dƣ của
phƣơng trình EC2 ............................................................................................48
Bảng 18.c – Kết quả kiểm định tƣơng quan chuỗi trong phần dƣ của
phƣơng trình EC2 ............................................................................................48
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...............................................................................49

5


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

TÓM TẮT
Cơ chế tỷ giá Việt Nam đã và đang áp dụng trong suốt thời kỳ 1986-2010 gây ra cho Việt Nam

những vấn đề nan giải, khó giải quyết theo lý thuyết Bộ ba bất khả thi của Mundell và Fleming
(1962, 1963). Vì vậy, bài luận này tiến hành điều tra mối quan hệ giữa ba chỉ số vĩ mô: lạm phát
– lãi suất – tỷ giá của nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn Việt Nam. Đồng thời, kiểm chứng
xem Hiệu ứng Fisher và lý thuyết PPP có tồn tại trong trường hợp Việt Nam qua thời kỳ 19862010 không. Kết quả kiểm định đồng liên kết cho thấy có hai mối đồng liên kết giữa lạm phát, lãi
suất và tỷ giá trong mô hình nên VECM được áp dụng để hồi quy ba biến này. Kết luận được rút
ra từ kết quả hồi quy các mô hình VECM là trong ngắn hạn, cả ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá
có mối quan hệ nhân quả qua lại lẫn nhau; còn trong dài hạn, tỷ giá tác động đến cả lãi suất và
lạm phát, trong đó tỷ giá tác động kép đến lãi suất với một tác động nữa mang tính chất gián tiếp
thông qua lạm phát. Vì vậy, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần cân nhắc kỹ lưỡng
trước khi thay đổi tỷ giá (USD/VND) được ấn định.

6


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT, LÃI SUẤT, TỶ GIÁ
TRƢỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM
I. Giới thiệu
1. Tính cần thiết của đề tài
Theo lý thuyết kinh tế vĩ mô thì khi nền kinh tế xảy ra lạm phát cao thì công cụ hiệu quả
nhất để giải quyết nó chính là chính sách tiền tệ, cụ thể là lãi suất. Cũng theo lý thuyết kinh
tế vĩ mô về Bộ ba bất khả thi thì trong một nền kinh tế nhỏ, mở, áp dụng cơ chế tỷ giá cố
định như nền kinh tế Việt Nam thì chính sách tiền tệ sẽ không được độc lập để giải quyết
vấn nạn lạm phát của nền kinh tế mà nó phụ thuộc vào việc điều chỉnh lượng cung cầu tiền
trong nền kinh tế nhằm ổn định tỷ giá, trong điều kiện là dòng vốn tự do như hiện nay.
Vấn đề đặt ra lúc này là với những Quốc gia như Việt Nam thì ba chỉ số vĩ mô: lạm
phát, lãi suất, tỷ giá có mối liên hệ như thế nào với nhau? Mối liên hệ này được lượng hóa
như thế nào? Và liệu rằng chúng có mối liên kết trong dài hạn hay không ?
Bài luận văn tốt nghiệp này, với những số liệu hạn chế (sẽ được trình bày kỹ trong mục

III.2), mong muốn đóng góp phần nào trong việc làm rõ mối quan hệ giữa lạm phát – lãi
suất – tỷ giá ở Việt Nam.

2. Mục tiêu nghiên cứu
Tìm hiểu mối quan hệ giữa ba chỉ số vĩ mô: lạm phát, lãi suất, tỷ giá ở Việt Nam trong
giai đoạn 1986-2010.
Cụ thể là lượng hóa mối quan hệ của ba chỉ số trên trong ngắn và dài hạn.

3. Câu hỏi nghiên cứu
 Có mối quan hệ giữa lạm phát và lãi suất ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay
không?
 Có mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay
không?
 Có mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay
không?
 Hiệu ứng Fisher có tồn tại ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay không?
 Lý thuyết PPP có tồn tại ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 hay không?

4. Đối tƣợng và Phạm vi nghiên cứu

7


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
Bài luận văn này tiến hành nghiên cứu dựa trên số liệu ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ
giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010.

5. Nội dung đề tài
Phần I này giới thiệu về đề tài, phần II sẽ nhắc lại các khái niệm và các lý thuyết có liên
quan và đề cập một số đề tài nghiên cứu có liên quan, phần III đề cập đến phương pháp

nghiên cứu đề tài này (giả thiết nghiên cứu, mô tả dữ liệu và mô hình lý thuyết) và phần IV
là phân tích kết quả chạy mô hình bằng phần mềm Eviews 6 với số liệu về ba chỉ số lạm
phát, lãi suất, tỷ giá của Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010.

II. Tổng quan tài liệu và Cơ sở lý thuyết
1. Các khái niệm
a. Lạm phát
Là hiện tượng mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế gia tăng liên
tục theo thời gian (Mankiw, 2010).
Có nhiều chỉ số để đo lường lạm phát, nhưng trong đó được biết đến và áp dụng phổ
biến nhất là chỉ số giá tiêu dùng (CPI), chỉ số này được tính toán dựa trên sự thay đổi (theo
%) mức giá chung giữa các thời kỳ. Ngoài chỉ số này còn một số loại chỉ số khác được giới
học thuật hoặc các nhà làm chính sách sử dụng cho các mục đích khác nhau ứng với mỗi
loại chỉ số: chỉ số lạm phát cơ bản – CPI loại đi giá các mặt hàng dễ biến động như dầu và
lương thực, chỉ số giá sản xuất (PPI), …

b. Lãi suất
Có nhiều định nghĩa về lãi suất. Định nghĩa phổ biến và đơn giản nhất, theo khía cạnh
của nhà sản xuất: lãi suất là chi phí hay chi phí cơ hội của việc sử dụng vốn. Còn theo khía
cạnh cơ bản của kinh tế học thì lãi suất được định nghĩa như sau: Lãi suất là giá cả của
đồng vốn trong nên kinh tế. Vì lãi suất, dù là lãi suất thực hay danh nghĩa, thì đều hình
thành dựa trên mối quan hệ giữa cung-cầu vốn trong nền kinh tế hay nói cách khác là từ
mối quan hệ tiết kiệm và đầu tư nếu xét trên phương diện vĩ mô.
Như vừa nêu, lãi suất có hai loại là lãi suất thực và lãi suất danh nghĩa. Hai loại lãi suất
này liên hệ với nhau thông qua hiệu ứng Fisher được trình bày sau ở phần (a) mục II.2 bên
dưới.

c. Tỷ giá
Tỷ giá thể hiện giá trị sức mua của nội tệ so với ngoại tệ.
Cũng như lãi suất, tỷ giá có hai loại là tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực. Tỷ giá thực

được tính như sau:
8


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
Er = E n (

)

Với Er là tỷ giá thực, En là tỷ giá danh nghĩa, Pw là mức giá chung thế giới, P là mức giá
chung của nền kinh tế nội địa. Trong Pw và P qua các thời kỳ sẽ tính đến lạm phát trong đó.
Tỷ giá thực cũng được chia thành hai loại là tỷ giá thực song phương và tỷ giá thực đa
phương. Do khi giao thương với phần còn lại trên thế giới thì một quốc gia có thể tiến
hành thương mại với nhiều quốc gia và vùng lãnh thổ khác nhau, nhưng tương ứng với
mỗi quốc gia và vùng lãnh thổ đó lại sử dụng đồng tiền (hay chuẩn tiền tệ) khác nhau.
Cách tính tỷ giá thực song phương tương tự với cách tính tỷ giá thực nêu trên với Pw lúc
này sẽ là mức giá chung của một quốc gia hay vùng lãnh thổ xác định. Còn với cách tính
tỷ giá thực đa phương thì Pw được tính bằng công thức sau:
Pw = ∑
Với j lần lượt là các quốc gia hay vùng lãnh thổ có tỷ trọng thương mại lớn nhất tính
trên tổng giá trị thương mại của toàn bộ nền kinh tế nội địa qua các thời kỳ. Thường nhằm
đảm bảo tính chính xác cao của giá trị tỷ giá thực được tính toán thì j=1,2,3,…,10. Wj là tỷ
trọng thương mại của quốc gia hay vùng lãnh thổ thứ j tính trên tổng giá trị thương mại
của nền kinh tế nội địa với j quốc gia hay vùng lãnh thổ. Pj là lạm phát của quốc gia hay
vùng lãnh thổ thứ j.

2. Lý thuyết liên quan
a. Điều kiện ngang bằng lãi suất danh nghĩa (IRP)
Lý thuyết này dựa trên cơ sở Luật một giá được J.M.Keynes công bố năm 1923 (Diebolt
& Parent, 2006). Lý thuyết này nói rằng, phần trăm chênh lệch lãi suất giữa quốc gia sở tại

với một quốc gia hay vùng lãnh thổ xác định nào đó hoặc phần còn lại của thế giới sẽ bằng
phần trăm thay đổi tỷ giá giữa đồng tiền của quốc gia sở tại so với đồng tiền của quốc gia
hay vùng lãnh thổ đó hoặc phần còn lại của thế giới (Châu, 2011; Diebolt & Parent, 2006;
Madura, 2010). IRP được phân làm hai loại là không bảo hiểm rủi ro (uncovered) hoặc có
bảo hiểm rủi ro (cover) và dạng tổng quát, đầy đủ:
|

| = %∆ex =

(CIRP)

|

| = %∆ex =

(UIRP)

|

| = %∆ex =

+ θ (IRP tổng quát)

Với i là lãi suất ở quốc gia sở tại, if là lãi suất của một quốc gia hay vùng lãnh thổ xác
định hoặc của phần còn lại của thế giới, ex là tỷ giá giữa đồng tiền của quốc gia sở tại so
với đồng tiền của quốc gia hay vùng lãnh thổ được đề cập đến hoặc của phần còn lại của
9


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

thế giới, exe là tỷ giá kỳ vọng, θ là các yếu tố khác như rủi ro của quốc gia (gồm rủi ro về
xã hội, chính trị).
Qua công thức trên, ta thấy có mối quan hệ giữa lãi suất danh nghĩa và tỷ giá, nếu lãi
suất danh nghĩa của nền kinh tế nội địa khác càng nhiều so với lãi suất chung của phần còn
lại của thế giới thì áp lực lên việc thay đổi tỷ giá càng lớn, đặc biệt đối với các quốc gia áp
dụng cơ chế tỷ giá cố định mà Việt Nam là một ví dụ điển hình. Vào tháng 2/2011, Việt
Nam đã phá giá tiền đồng so với đồng dollar của Mỹ ở mức 9,3%, trong khoảng thời gian
này chêch lệch lãi suất trái phiếu chính phủ Mỹ (3,12%) và Việt Nam (12,3%) là khoảng
9,18%; sự kiện này là một bằng chứng cho tính hợp lý của lý thuyết này.

b. Lý thuyết Ngang bằng sức mua (PPP)
Lý thuyết này có nguồn gốc từ trường Salamanca vào thế kỷ 16 và được phát triển thành
lý thuyết phổ biến hiện nay bởi Gustav Cassel năm 1918. Lý thuyết nói rằng: tỷ giá sẽ thay
đổi qua thể gian và phản ánh sự khác biệt về tỷ lệ lạm phát giữa hai quốc gia hay vùng
lãnh thổ; theo cách này thì sức mua của người tiêu dùng khi chi trả cho hàng hóa nội địa sẽ
tương tự như việc họ chi trả cho hàng hóa nước ngoài (Madura, 2010).
Lý thuyết này tồn tại ở hai dạng (Madura, 2010): ngang giá sức mua tuyệt đối – còn
được xem như luật một giá, và ngang giá sức mua tương đối. Nhưng do trong giả định ban
đầu, và đồng thời cũng là điều kiện để lý thuyết đúng trên thực nghiệm, không tương đồng
với thực tại của các nền kinh tế nên lý thuyết ngang giá sức mua tuyệt đối ít được thừa
nhận trong giới học thuật trong ngắn hạn (Madura, 2010).
Lý thuyết ngang giá sức mua tương đối được thừa nhận rộng rãi hơn do các giả định của
nó gần với thực tế hơn và được giới học thuật chấp nhận: luật một giá đúng trong dài hạn,
thị trường là không hoàn hảo (Madura, 2010). Với Ph là mức giá chung của quốc gia sở
tại, Pf là mức giá chung của quốc gia hay vùng lãnh thổ xác định, St là tỷ giá giữa đồng
tiền của quốc gia sở tại với đồng tiền của quốc gia hay vùng lãnh thổ đó, infh là tỷ lệ lạm
phát của quốc gia sở tại, inff là tỷ lệ lạm phát của quốc gia hay vùng lãnh thổ đó; lúc này
phương trình thể hiện mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá được lập luận như sau:
Ban đầu, tại thời điểm t: St =
Vào thời điểm t+1: Ph1 = Ph (1 + infh)

Pf1 = Pf (1 + inff)
 St+1 =


=

=

10


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
 %∆St+1 =

=

infh – inff

(do thường inff

0,1)

Bằng lý thuyết ngang bằng sức mua tương đối và công thức của nó ta có thể thấy mối
quan hệ và tác động của lạm phát lên tỷ giá. Nếu lạm phát của một nước càng lớn thì có xu
hướng gây áp lực lên tỷ giá của nước đó, làm mất giá trị đồng nội tệ.

c. Hiệu ứng Fisher
Nhà kinh tế học Irving Fisher đề xuất phương trình thể hiện mối quan hệ giữa lãi suất và
lạm phát, phương trình này còn được gọi là phương trình Fisher, có dạng rút gọn như sau:
in = ir + inf

Sau khi kết thúc một thời kỳ trong nền kinh tế, giả sử là 1 năm, nếu lạm phát là 8%, lãi
suất danh nghĩa hay lãi suất mà người sở hữu vốn cho vay vốn của họ là 10% thì lãi suất
thực hay suất sinh lợi từ dòng vốn mà người sở hữu vốn kiếm được bằng cách cho vay vốn
của họ là 2%.
Câu hỏi đặt ra lúc này là liệu rằng khi cho vay vốn của mình thì người sở hữu vốn làm
sao biết được trước được là lãi suất mà họ cho vay, tức lãi suất danh nghĩa, đảm bảo cho
họ một suất sinh lời dương, nghĩa là lớn hơn tỷ lệ lạm phát trong thời kỳ họ cho vay? Vì
trên thực tế, thời điểm họ cho vay và thời điểm họ biết chính xác được câu trả lời cho câu
hỏi vừa nêu là hơi thời điểm hoàn toàn khác nhau. Vì vậy, khi người sở hữu vốn cho vay
đồng vốn của mình, họ sẽ căn cứ vào nhưng thông tin về nền kinh tế trong quá khứ và hiện
tại họ có nhằm tiên liệu trước một cách hợp lý tỷ lệ lạm phát trong suốt thời kỳ đó và ấn
định một mức lãi suất hợp lý đối với người đi vay. Do đó, phương trình Fisher còn có thể
được trình bày, vào đầu thời kỳ cho vay, như sau:
in = ir + infe
Với infe là tỷ lệ lạm phát mà nền kinh tế kỳ vọng. Với giả định của trường phái kinh tế
học cổ điển là các chủ thể kinh tế là duy lý, vì thế mà kỳ vọng của họ là kỳ vọng hợp lý
(rational expectation) (Abel & Bernanke, 2001; Dixit & Skeath, 2004; Mankiw, 2010;
Pindyck & Rubinfield, 2009). Từ phương trình Fisher ta thấy được mối quan hệ, tác động
của lạm phát lên lãi suất và, cụ thể hơn, mối quan hệ giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát
danh nghĩa được gọi là hiệu ứng Fisher (Mankiw, 2010).
Hiệu ứng Fisher còn được mở rộng, xét trên mối quan hệ giữa các quốc gia với nhau,
hình thành khái niệm hiệu ứng Fisher quốc tế. Hiệu ứng Fisher quốc tế nói rằng: chệch
lệch lãi suất giữa các quốc gia có thể là kết quả của sự chênh lệch lạm phát, trong điều kiện
lãi suất thực giữa các quốc gia đang xét là không đổi (Madura, 2010).

d. Cơ chế của chính sách tiền tệ
Trường hợp 1:
11

Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
Trong nền kinh tế nhỏ, mở, khi xảy ra lạm phát, theo lý thuyết của J.M.Keynes, chính
sách tiền tệ thắt chặt sẽ được áp dụng nhằm kiềm chế lạm phát và thực hiện mục tiêu ổn
định mức giá chung (Abel & Bernanke, 2001; Châu, 2011; Mankiw, 2010). Một trong
những công cụ của chính sách tiền tệ là lãi suất, chính sách tiền tệ thắt chặt sẽ làm tăng lãi
suất nhằm mục đích thu hút nội tệ ngoài lưu thông vào hệ thống ngân hàng, dẫn đến thu
hẹp cung nội tệ, làm giảm lạm phát trong nước dựa trên thuyết lượng tiền tệ của Friedman:
M.V = P.Q (với M là lượng cung nội tệ, V là vòng quay của nội tệ trong một thời kỳ kinh
tế, P là mức giá chung của nền kinh tế, Q là lượng hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế),
trong ngắn hạn thì V và Q là không đổi nên khi giảm M thì P sẽ giảm.
Khi lãi suất tăng thì chênh lệch lãi suất trong nước và thế giới sẽ tăng, dòng vốn bên
ngoài có xu hướng chảy thêm vào nên kinh tế. Tác động của việc này làm tăng giá đồng
nội tệ so với đồng ngoại tệ, do trong nước cầu nội tệ không đổi nhưng cung nội tệ giảm,
và cầu ngoại tệ không đổi nhưng cung ngoại tệ tăng.
Tóm tắt tác động: Lạm phát  chính sách tiền tệ thắt chặt  lãi suất  cung nội tệ
; cung ngoại tệ trong điều kiện cầu nội tệ và ngoại tệ không đổi  nội tệ lên giá so với
ngoại tệ.
Trường hợp 2:
Trong nền kinh tế nhỏ, mở, khi nền kinh tế có dấu hiệu suy thoái, tốc độ tăng trưởng
giảm, theo lý thuyết của J.M.Keynes, nhằm duy trì và kích thích tăng trưởng kinh tế, chính
phủ nên áp dụng chính sách tiền tệ mở rộng (Abel & Bernanke, 2001; Châu, 2011;
Mankiw, 2010). Tăng cung nội tệ và giảm lãi suất là bộ công cụ mà chính phủ sử dụng lúc
này nhằm kích thích đầu tư dẫn đến tăng trưởng kinh tế.
Khi lãi suất giảm, dòng vốn nước ngoài đang lưu chuyển trong nội bộ quốc gia có xu
hướng chảy ra khỏi quốc gia, gây tác động làm giảm cung ngoại tệ trong nước trong điều
kiện cầu ngoại tệ không đổi; song song đó, cung nội tệ trong nước gia tăng trong điều kiện
cầu nội tệ không đổi làm cho đồng nội tệ có xu hướng mất giá so với đồng ngoại tệ. Bên
cạnh đó nó sẽ trở thành nguyên nhân của hiện tượng lạm phát tăng dựa trên lý thuyết
lượng tiền tệ của Friedman. V và Q không đổi trong ngắn hạn, M tăng sẽ làm tăng P; ngoài
ra, trong dài hạn, giả định nếu V vẫn không đổi, tỷ lệ tăng trưởng Q thấp hơn tỷ lệ tăng

trưởng M thì nền kinh tế cũng rơi vào tình trạng lạm phát.
Tóm tắt tác động: Tốc độ tăng trưởng  muốn kích thích tăng trưởng  chính sách
tiền tệ mở rộng  lãi suất ; cung nội tệ  dòng vốn ngoại tệ chảy ra; giá trị đồng nội
tệ  cung ngoại tệ ; đồng nội tệ mất giá so với ngoại tệ.

e. Lý thuyết Bộ ba bất khả thi
Lý thuyết này được Mundell và Fleming (1962, 1963) công bố trong bài viết thảo luận
về việc tạo ra hệ thống tài chính quốc tế ổn định (Obstfeld, Shambaugh, & Taylor, 2005).
12


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
Lý thuyết này nói rằng: trong một nền kinh tế không thể tồn tại đồng thời ba điều: vốn lưu
chuyển tự do, chính sách tiền tệ độc và cơ chế tỷ giá cố định.
Liên hệ với thực tế Việt Nam, ta dễ nhận thấy rằng Việt Nam đang áp dụng cơ chế tỷ
giá cố định, đồng thời khi tham gia vào quá trình toàn cầu hóa cùng với những cam kết khi
gia nhập vào các tổ chức thương mại quốc tế thì Việt Nam phải cho phép các luồng vốn
lưu chuyển tự do. Vì lẽ đó mà chính sách tiền tệ khó độc lập để thực hiện được mục tiêu
chính của nó là kiểm soát lạm phát, bình ổn giá (Mankiw, 2010). Trong khoảng thời gian
từ năm 2005 đến nay, CPI của Việt Nam có xu hướng tăng ở mức cao qua các năm, đỉnh
điểm là vào năm 2007 với mức khoảng 23,5% (số liệu thống kê ở trang web:
economywatch.com). Theo lý thuyết của J.M.Keynes thì Việt Nam cầns ử dụng chính sách
tiền tệ thắt chặt nhằm giải quyết vấn đề xảy ra lạm phát cao trong nền kinh tế.
Nhưng theo lý thuyết Bộ ba bất khả thi thì Việt Nam không thể thực hiện được việc đó
một cách suôn sẻ. Khi tăng lãi suất nhằm thu hút lượng nội tệ ngoài lưu thông vào hệ
thống ngân hàng nhằm giảm cung nội tệ trong nước thì đồng thời, do lãi suất tăng cao
tương đối so với phần còn lại của thế giới, dòng vốn bên ngoài có xu hướng chảy vào Việt
Nam dẫn đến tình trạng cung ngoại tệ gia tăng trong nền kinh tế. Khi này, đồng thời, giá trị
ngoại tệ giảm trong điều kiện cầu ngoại tệ không đổi, giá trị nội tệ tăng trong điều kiện cầu
nội tệ không đổi làm cho đồng nội tệ có xu hướng lên giá so với ngoại tệ. Nhưng do Việt

Nam áp dụng cơ chế tỷ giá cố định nên lúc này Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
(NHNNVN) cần dùng nội tệ mua vào ngoại tệ nhằm ổn định tỷ giá. Động thái này của
NHNNVN làm cho lượng cung nội tệ trong nước tăng trở lại, tác động làm giảm hiệu quả
của chính sách tiền tệ thắt chặt nhằm kiểm soát lạm phát hoặc, thậm chí, có thể làm vô
hiệu hóa tác động của chính sách tiền tệ thắt chặt để kiểm soát lạm phát.
Chưa dừng lại ở đó, lãi suất cao từ việc áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt không
nhưng bị hạn chế trong việc ảnh hưởng đến lạm phát mà còn làm cho nền kinh tế có thể rơi
vào suy thoái do khu vực sản xuất và đầu tư của nền kinh tế hạn chế vay vốn để sản xuất
và đầu tư do chi phí sử dụng vốn cao hơn tương đối so với lúc trước khi áp dụng chính
sách tiền tệ thắt chặt. Theo lý thuyết của J.M.Keynes, trường phái kinh tế học trọng cầu,
thì khi đầu tư và sản xuất trong nền kinh tế giảm thì làm cho tổng giá trị thu nhập quốc nội
(GDP) giảm, dẫn đến tốc độ tăng trưởng giảm, nếu kéo dài sẽ dẫn đến suy thoái kinh tế.
Nhưng nếu khu vực sản xuất và đầu tư vẫn chấp nhận vay vốn để hoạt động ở mức lãi suất
cao thì kết quả sẽ làm cho lạm phát tăng cao hơn và diễn biến theo chiều hướng trầm trọng
hơn, vì vốn cũng là một yếu tố đầu vào trong quá trình vận hành và sản xuất của nền kinh
tế, nếu chi phí sử dụng nó cao thì sản phẩm mà nền kinh tế tạo ra sẽ có giá thành cao dẫn
đến mức giá chung của nền kinh tế sẽ lại tiếp tục tăng.

3. Các nghiên cứu liên quan
a. Mối quan hệ giữa lạm phát, lãi suất và tỷ giá

13


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
Asari và các đồng sự (2011) sử dụng VECM để giải thích mối quan hệ giữa lạm phát,
lãi suất đến sự dao động tỷ giá ở Malaysia. Kết quả: giữa ba biến trên tồn tại 1 mối quan hệ
đồng liên kết; khi kiểm định nhân quả Granger thì Asari và các đồng sự phát hiện mối
quan hệ nhân quả một chiều từ lãi suất đến lạm phát và từ lạm phát đến tỷ giá. Bài nghiên
cứu rút ra kết luận: tăng lãi suất có thể ngăn trở sự dao động trong tỷ giá, trong mối quan

hệ dài hạn thì lãi suất ảnh hưởng đến lạm phát, lạm phát ảnh hưởng đến tỷ giá.
Utmi và Inanga (2009) sử dụng mô hình hồi quy OLS để kiểm tra hiệu ứng Fisher và lý
thuyết PPP của Indonesia lần lượt với bốn nước có tỷ trọng thương mại lớn nhất với
Indonesia, các hiệu ứng Fisher và PPP được kiểm tra thành từng trường hợp riêng. Kết quả
mô hình hồi quy và kết luận của bài nghiên cứu: có mối tương quan dương giữa sự thay
đổi lãi suất và sự thay đổi tỷ giá trong ba trường hợp và có mối tương quan âm trong một
trường hợp, việc sử dụng dữ liệu lãi suất để dự báo tỷ giá trong tương lai có thể không
chính xác, có mối tương quan dương giữa lạm phát và lãi suất trong cả bốn trường hợp.

b. Mối quan hệ giữa lạm phát và lãi suất
Gul và Ekinci (2006) sử dụng mô hình VAR để tìm hiểu mối quan hệ nhân quả giữa lạm
phát và lãi suất danh nghĩa ở Thổ Nhĩ Kỳ. Kết quả mô hình hồi quy và kết luận của bài
nghiên cứu: giữa lạm phát và lãi suất danh nghĩa có mối quan hệ nhân quả dài hạn nhưng
chỉ một chiều; lãi suất danh nghĩa ảnh hưởng lạm phát, sự dao động của lãi suất danh nghĩa
phản ánh lạm phát kỳ vọng theo quan điểm của Fama (1975); có thể sử dụng lãi suất danh
nghĩa như một chỉ báo để dự báo lạm phát tương lai.
Mahdi và Masood (2011) sử dụng mô hình VECM, sau khi kiểm tra thấy có mối quan
hệ đồng liên kết Johansen giữa lạm phát và lãi suất, nhằm kiểm tra hiệu ứng Fisher ở Iran.
Kết quả mô hình hồi quy và kết luận của bài nghiên cứu: có mối quan hệ dài hạn giữa lạm
phát và lãi suất, với lãi suất trung bình có trọng số thì mối quan hệ này yếu, với lãi suất cho
thuê nhà thì mối quan hệ này mạnh; khi lạm phát tăng thì để thị trường trở lại cân bằng, hệ
thống ngân hàng cần tăng lãi suất cùng với lạm phát; nếu có một cú sốc về lãi suất trong
nền kinh tế thì lạm phát sẽ thay đổi theo một cách nhanh chóng.
Crowder và Hoffman (1996) sử dụng mô hình VECM để kiểm tra phương trình Fisher –
mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát ở Mỹ. Kết quả mô hình hồi quy
và kết luận bà nghiên cứu: giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát tồn tại mối đồng liên kết,
nghĩa là giữa chúng có mối quan hệ dài hạn, dẫn đến kết luận là hiệu ứng Fisher tồn tại cả
trong ngắn và dài hạn; không nên dùng lãi suất ngắn hạn để dự báo lạm phát; tác động của
những cú sốc lạm phát ảnh hưởng lên lãi suất danh nghĩa là có độ trễ.

c. Mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá
Rehman và Rehman (2011) sử dụng hồi quy OLS để giải thích mối quan hệ của tỷ giá
hối đoái đến các biến số vĩ mô khác ở Pakistan. Kết quả mô hình hồi quy và kết luận của
bài nghiên cứu: lạm phát là một trong các biến số vĩ mô quan trọng ảnh hưởng đến sự giao
14


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
động tỷ giá; lạm phát là biến số ảnh hưởng mạnh nhất đến sự dao động của tỷ giá; lạm phát
và tỷ giá có mối quan hệ nghịch chiều – lạm phát tăng làm nội tệ mất giá.
Rawlins (2004) sử dụng hồi quy OLS để kiểm chứng mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm
phát cho các Quốc gia ở vùng Caribbean và Trung Mỹ. Kết quả mô hình hồi quy và kết
luận của bài nghiên cứu: tỷ giá và lạm phát có mối quan hệ nghịch chiều, rút ra kết luận là
các Quốc gia đang phát triển nên duy trì lạm phát ở mức thấp và ổn định vì điều này sẽ
giúp tăng giá nội tệ theo thời gian.

d. Mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá
Rehman và Rehman (2011) sử dụng hồi quy OLS để giải thích mối quan hệ của tỷ giá
hối đoái đến các biến số vĩ mô khác ở Pakistan. Kết quả mô hình hồi quy và kết quả của
bài nghiên cứu: lãi suất là một trong các biến số vĩ mô có ảnh hưởng mạnh đến tỷ giá; mối
quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá là thuận chiều: lãi suất tăng làm nội tệ lên giá.
Dash (2003) sử dụng mô hình VECM để tìm mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá ở Ấn
Độ. Kết quả mô hình hồi quy và kết quả của bài nghiên cứu: giữa lãi suất và tỷ giá có mối
quan hệ dài hạn, tương quan dương, và đó là mối quan hệ nhân quả hai chiều, hay nói cách
khác lãi suất thay đổi ảnh hưởng đến sự thay đổi tỷ giá và ngược lại.

III. Phƣơng pháp nghiên cứu
1. Giả thiết nghiên cứu
 Ba chỉ số vĩ mô: Lạm phát – Lãi suất – Tỷ giá ở Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010
có mối quan hệ với nhau.

 Hiệu ứng Fisher tồn tại trong trường hợp Việt Nam giai đoạn 1986-2010.
 Hiệu ứng PPP tồn tại trong trường hợp Việt Nam giai đoạn 1986-2010.
 Giữa ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá có tồn tại các mối quan hệ đồng liên kết.

2. Mô tả và phân tích dữ liệu
a. Mô tả dữ liệu
Vì trong bài luận, các lý thuyết liên quan đều đề cập đến mối quan hệ của lãi suất danh
nghĩa – điển hình là hiệu ứng Fisher (được trình bày ở phần (c) mục II.2) mà bài luận này
muốn kiểm chứng ở trường hợp Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010, nên trong bài này sẽ
sử dụng lãi suất danh nghĩa để hồi quy mô hình.
Nhằm kiểm chứng lý thuyết PPP ở trường hợp Việt Nam trong giai đoạn 1986-2010 nên
trong bài luận này tỷ giá danh nghĩa (USD/VND) sẽ được sử dụng để hồi quy mô hình.

15


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
Cả hiệu ứng Fisher và lý thuyết PPP đều đề cập đến ảnh hưởng của lạm phát danh nghĩa
đến lãi suất hoặc tỷ giá nên biến lạm phát được chọn dùng để hồi quy mô hình trong bài
luận này là lạm phát danh nghĩa (%/quý).
Dữ liệu lấy theo quý, giai đoạn 1986-2010. Nguồn dữ liệu được thu thập và tổng hợp lại
từ cơ sở dữ liệu trực tuyến của ADB, WB, Tổng cục thống kê Việt Nam và trang web
economywatch.com.

b. Phân tích dữ liệu
Với dữ liệu liên quan đến chuỗi thời gian như trong bài luận này, điều quan trọng đầu
tiên là phải kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu ứng với mỗi biến. Sau đó hồi quy mô
hình VAR, xác định đỗ trễ tối ưu nhằm dùng độ trễ đó để kiểm định đồng liên kết theo
phương pháp Johansen. Nếu các biến trong bài thể hiện sự tồn tại của đồng liên kết sau
kiểm định đồng liên kết thì mô hình VEC được áp dụng để hồi quy các biến.

3. Mô hình nghiên cứu
a. Kiểm định nghiệm đơn vị (kiểm định Phillips-Perron)
Khi tiến hành chạy các mô hình hồi quy với bộ dữ liệu chuỗi thời gian thì một lưu ý
quan trọng cần phải quan tâm đó là tính dừng của dữ liệu. Lý do mà điều này trở nên quan
trọng là do: nếu dữ liệu ta xem xét là chuỗi không dừng thì ta chỉ có thể nghiên cứu được
sự thay đổi của nó trong một khoảng thời gian nhất định; một lý do nữa là khi hồi quy với
dữ liệu là chuỗi không dừng thì sẽ dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo – nghĩa là mô hình
sau khi hồi quy sẽ cho kết quả R2 rất cao (thường là trên 0.9) và các hệ số hồi quy hoàn
toàn có ý nghĩa thống kê khi kiểm định bằng thống kê t và F, nhưng chúng mang ý nghĩa
rất ít về mặt thực tế hoặc không có ý nghĩa thực tế do các mô hình hồi quy cổ điển được
xác định dựa trên giả định dữ liệu là chuỗi dừng (Gujarati, 2011; Phùng, 2011).
Một nghiên cứu được thực hiện dựa trên phân tích dữ liệu chuỗi thời gian cần phải kiểm
định tính dừng của dữ liệu – nghĩa là chuỗi dữ liệu phải có giá trị trung bình và phương sai
không đổi theo thời gian và hiệp phương sai giữa hai điểm thời gian bất kỳ trong chuỗi chỉ
phụ thuộc vào khoảng cách hay độ trễ giữa hai điểm thời gian chứ không phụ thộc vào thời
gian thực sự của chúng (Gujarati, 2011; Phùng, 2011) – trước khi tiến hành hồi quy. Do
đó, trong luận văn tốt nghiệp này, tôi sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính
dừng của từng dữ liệu tôi đang xem xét. Trên thực tế thường có hai cách để kiểm định tính
dừng của chuỗi dữ liệu như giản đồ tự tương quan và kiểm định nghiệm đơn vị bằng kiểm
định Dicky-Fuller (DF) hoặc bằng kiểm định Phillips-Perron (PP).
Để đơn giản và vẫn đảm bảo độ tin cậy cao về mặt học thuật, trong bài luận này tôi áp
dụng kiểm định nghiệm đơn vị bằng kiểm định PP. Về mặt học thuật thì giản đồ tự tương
quan không mang giá trị tin cậy cao, nhưng kiểm định nghiệm đơn vị thì ngược lại. Bài
luận này sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị bằng kiểm định PP thay vì DF nhằm tận dụng
những lợi ích của PP so với DF: thứ nhất, kiểm định PP khắc phục được vấn đề gây ra khi
16


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam

hạng nhiễu ở phương trình (1) bên dưới có hiện tượng tương quan chuỗi và phương sai
thay đổi; thứ hai, không cần phải xác định độ trễ của biến trong hồi quy (Hudson, 2005).
Dạng mô hình thường được sử dụng để kiểm định nghiệm đơn vị đối với các biến vĩ mô
như trong bài luận này (Phùng, 2011):
Yt = α + βYt+1 + ut (1)
 ∆Yt = α + (1-β)Yt+1 + ut
∆Yt = α + ρYt+1 + ut

(2)

Với Yj là giá trị của biến Y tại thời điểm j; ut là phần dư hay hạng nhiễu hay sai số của
phương trình (1), có trung bình bằng 0 và phương sai không đổi σ2. Nếu β=0 ở phương
trình (1) hoặc ρ=1 ở phương trình (2) thì chuỗi Y được xem là có nghiệm đơn vị, nghĩa là
chuỗi không dừng (Gujarati, 2011; Nguyễn, Phùng, & Nguyễn, 2009; Phùng, 2011). Với
kiểm định DF ta chỉ có thể kiểm định được giả thiết H0: ρ=1, do kiểm định DF chỉ ước
lượng phương trình (2), nhưng kiểm định PP ước lượng cả phương trình (1) và (2) nên
kiểm định đồng thời cả hai giả thiết H0: β=0 ở phương trình (1) và H0: ρ=1 ở phương trình
(2) (Hudson, 2005).
Nếu chuỗi dữ liệu không có nghiệm đơn vị và là chuỗi dừng thì được ký hiệu là I(0),
nếu chuỗi có một nghiệm đơn vị và dừng khi lấy sai phân bậc 1 thì được ký hiệu là I(1),
tương tự đối với các chuỗi I(2), I(3), v.v.
Nếu ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá dừng ở các bậc khác nhau thì lúc này sẽ áp dụng
mô hình vec-tơ hiệu chỉnh sai số (VECM) để hồi quy (Gujarati, 2011; Phùng, 2011;
Uctum, 2009), với giả thiết ban đầu đặt ra trong bài là ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá
có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết, vì VECM thì không cần quan tâm nhiều đến tính
dừng hay không dừng của chuỗi dữ liệu (Uctum, 2009). Tôi kỳ vọng rằng với trường hợp
nghiên cứu trong bài luận này sẽ xảy ra trường hợp này.

b. Kiểm định đồng liên kết (Johansen’s Cointegration Test).
Như đã đề cập ở trên về vấn đề hồi quy giả mạo xảy ra khi hồi quy hai biến chuỗi thời

gian với nhau mà cả hai đồng thời đều chưa mang tính dừng, nhưng trong một số trường
hợp sai số của mô hình này lại có tính dừng, điều này có nghĩa là kết hợp tuyến tính của
hai biến trên loại bỏ đi xu thế của mỗi biến làm cho hồi quy trên không còn là hồi quy giả
mạo nữa. Nếu hai biến bất kỳ mang tính chất vừa nêu thì hai biến đó được gọi là đồng liên
kết (Gujarati, 2011; Phùng, 2011). Trong một mô hình hồi quy thì số lượng đồng liên kết
tối đa giữa các biến là (n-1) với n số biến trong mô hình (Gujarati, 2011; Phùng, 2011).
Nếu các biến trong mô hình hồi quy có đồng liên kết thì giữa các biến này có tồn tại mối
quan hệ hoặc cân bằng trong dài hạn. Khi mối quan hệ này có tồn tại thì hàm ý về mặt
chính sách mà mô hình mang lại cao. Vì thế, trong bài luận này, với việc hồi quy chuỗi
17


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
thời gian ba biến tỷ giá, lãi suất và lạm phát, tiến hành kiểm định tính đồng liên kết giữa
các biến là điều cần thiết.
Để kiểm định có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình hay
không thường có hai cách phổ biến. Với mô hình chỉ có hai biến thì ta có thể sử dụng kiểm
định Engle-Granger (EG) để kiểm định điều này. Nhưng trong bài luận này có nhiều hơn
hai biến nên kiểm định đồng liên kết Johansen là tốt nhất, phương pháp này có thể áp dụng
cho việc kiểm định đồng liên kết giữa nhiều biến (lớn hơn hai biến) trong mô hình
(Gujarati, 2011; Phùng, 2011).
Trong bài luận này, kiểm định đồng liên kết nhằm xác định số đồng liên kết tồn tại giữa
ba biến được xem xét trong bài, vì với ba biến sẽ có tối đa hai đồng liên kết trong mô hình.
Ngoài ra, kiểm định đồng liến kết nhằm kiểm chứng giả thiết về sự tồn tại của đồng liên
kết giữa ba biến trong bài.

c. Mô hình VAR.
Trong hồi quy chuỗi thời gian thì có một vấn đề nảy sinh là có nhiều trường hợp, một
vài hoặc tất cả các biến trong mô hình vừa là biến phụ thuộc vừa là biến giải thích. Mô
hình hồi quy những biến này sẽ gồm nhiều phương trình đồng thời, và dẫn đến tình trạng

khó xác định một cách rõ ràng các biến thuộc dạng này là biến nội sinh hay biến ngoại
sinh. Sims (1980) đã đề xuất một mô hình, gọi là mô hình vec-tơ tự hồi quy (VARM) mà
có thể loại bỏ đi vấn đề này, xem xét các biến trong mô hình đều là biến nội sinh (Phùng,
2011).
VARM có một số đặc điểm như sau (Gujarati, 2011):
Mặc dù các biến trong mô hình có độ trễ tối ưu riêng nhưng trong VARM, khi hồi quy,
độ trễ của các biến trong mô hình phải như nhau.
VARM được ký hiệu là VAR(p) với p là độ trễ của các biến trong mô hình.
Các biến trong mô hình phải được hồi quy trong trạng thái dừng.
Mặc dù loại bỏ được vấn đề phải xác định rõ biến nội sinh và biến ngoại sinh trong việc
xác định mô hình nhưng VARM cũng bị chỉ trích bởi một số điểm sau (Phùng, 2011):
Không dựa trên bất kỳ nền tảng lý thuyết kinh tế nào, vì không có ràng buộc nào với các
tham số được ước lượng và mô hình như hàm ý rằng mọi biến đều tác động đến nhau.
Thiếu bậc tự do, do đó khi sử dụng mô hình này mà cỡ mẫu không đủ lớn sẽ dẫn đến
trục trặc trong việc ước lượng một lượng lớn các tham số của mô hình (với mô hình
VAR(1) ba biến thì số lượng tham số là 12, nhưng mô hình VAR(2) ba biến thì số lượng
tham số lên đến 21 và tăng lên rất nhiều khi độ trễ được lựa chọn là lớn) vì khi ước lượng
các tham số thì mô hình sẽ sử dụng nhiều bậc tự do.

18


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
Các hệ số hồi quy sau khi được ước lượng sẽ khó được diễn giải do hoàn toàn thiếu các
lý thuyết nền tảng.
Bên cạnh những hạn chế trên của VARM, bài luận này chọn VECM có nguồn gốc từ
VARM để hồi quy ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá một phần khó xác định được biến
nào là nội sinh hay ngoại sinh trong mô hình, mặt khác là nhằm tận dụng những ưu điểm
của VARM (Phùng, 2011):
Mô hình hồi quy dễ ước lượng, mỗi phương trình trong mô hình cũng có thể được ước

lượng riêng rẽ bằng phương pháp OLS.
Trong hầu hết các trường hợp, các dự báo bằng VARM tốt hơn so với các dự báo được
thực hiện bởi các mô hình gồm nhiều phương trình đồng thời phức tạp khác.
VARM tổng quát sẽ có dạng:
Yt = C + ∑

+ et

Với Y là ma trận (n x 1), C là ma trận hệ số chặn (n x 1), β là ma trận hệ số ước lượng
(n x n) của biến Y, et là ma trận (n x 1) có ma trận trung bình bằng 0 và ma trận phương
sai σ2, n là số biến nội sinh trong mô hình, j là độ trễ và p là độ trễ tối đa của các biến
trong ma trận Y.
Trong nài này, VARM áp dụng cho ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá sẽ có dạng tổng
quát như sau :

(

) =(

)+∑

+(

)

Với ex là tỷ giá, i là lãi suất, inf là lạm phát.
Như đã nêu ở trên, trong VARM thì các biến được hồi quy với cùng một độ trễ như
nhau, vậy độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình nên được đưa vào trong hồi quy là bao
nhiêu? Việc lựa chọn độ trễ tối ưu sẽ được lựa chọn dựa trên 5 tiêu chí (Hossain, 2011)
như đã đề cập ở phần (b) mục III.2. Độ trễ này sẽ được áp dụng cho cả kiểm định đồng

liên kết và VECM (nếu có tồn tại đồng liên kết).

d. Mô hình VEC.
Như đã đề cập đến ở cuối phần (a) mục III.3, ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá dừng ở
những bậc khác nhau và có tồn tại đồng liên kết giữa chúng thì VARM sẽ được chuyển
thành VECM. VECM được công bố bởi Granger (1983) (Engle & Granger, 1987).
VECM cũng có những đặc điểm như VARM. Trong VECM thì các hệ số β được dùng
để chỉ ra mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến, mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến sẽ
19


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
được thể hiện thông qua hệ số hiệu chỉnh sai số (EC) trong các phương trình của mô hình
(Gujarati, 2011; Hossain, 2011).
VECM tổng quát có dạng:
∆Yt = C + πYt-1 + ∑

+ ut

Với ∆Yt là ma trận sai phân (n x 1) của ma trận (n x1) Yt trừ đi ma trận (n x 1) Yt-1,
tương tự đối với ∆Yt-j+1, Yt-1 là ma trận (n x 1) của biến Y, C là ma trận hệ số chặn (n x
1), π là ma trận (n x n), α là ma trận (n x n), u là ma trận (n x 1), n là số biến nội sinh của
mô hình.
Ma trận π được tách thành hai ma trận (n x r) và (r x n) như sau:
π=γ
Với γ và λ đều là ma trận (n x r), là ma trận chuyển vị của λ và r là hạng của ma trận
π, đồng thời r cũng thể hiện số đồng liên kết trong mô hình, nếu r=2 thì số đồng liên kết
trong mô hình là 2. Đó là lý do vì sao mà với n biến trong mô hình chỉ có thể có tối đa (n1) liên kết đồng liên kết, vì vậy với vấn đề nghiên cứu trong bài luận này thì số đồng liên
kết tối đa có thể có là 2. γ thể hiện tốc độ hiệu chỉnh về điểm cân bằng giữa các biến
(Gujarati, 2011; Phùng, 2011; Watson, 1994).

Mối quan hệ nhân quả Granger trong VECM
Giả sử với ba biến ex, i và inf được nhắc đến ở phần (c) mục III.3, giữa ba biến này có
tồn tại hai mối đồng liên kết và VECM sẽ gồm hai phương trình EC có dạng như sau:
∆ext = C + α1EC1 + α2EC2 + ∑
∆it = C + θ1EC1 + θ2EC2 + ∑

+∑
+∑

+∑
+∑

+ et (ECE1)
+ ut (ECE2)

Với ∆ex, ∆i, ∆inf lần lượt là sai phân bậc 1 của ba biến ex, i và inf; EC là biến hiệu
chỉnh sai số.
Nếu i và ex có mối quan hệ nhân quả một chiều từ i sang ex thì kiểm định Wald tất cả
các hệ số
(j = 1, 2, 3, …, p) trong phương trình ECE1, với giả thiết H0:
=
=
= … = 0 phải bị bác bỏ (thể hiện mối quan hệ nhân quả trong ngắn hạn) và hệ số α
của EC có chứa mối đồng liên kết giữa ex và i phải có ý nghĩa thống kê (thể hiện mối quan
hệ nhân quả trong dài hạn). Tương tự khi xét các mối quan hệ nhân quả còn lại trong mô
hình (Gujarati, 2011; Hossain, 2011).

e. Kiểm định tính thích hợp (compability) và chính xác của mô hình
Sau khi thực hiện hồi quy, tôi tiến hành kiểm định phần dư của mỗi phương trình trong
mô hình nhằm đảm bảo mô hình ta hồi quy mang tính thích hợp và chính xác bằng các

20


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
kiểm định sau: kiểm định phân phối chuẩn của phần phần dư bằng kiểm định Jacque-Berra
(JB) qua giá trị thống kê JB với giả thiết H0:“Phần dư không phân phối chuẩn”; kiểm định
phương sai thay đổi trong phần dư bằng kiểm định ARCH qua giá trị thống kê Chi bình
phương với giả thiết H0:“Phần dư không có hiện tượng phương sai thay đổi”; kiểm định
tương quan chuỗi trong phần dư bằng kiểm định Breusch-Godfrey (BG) qua giá trị thống
kê Chi bình phương với giả thiết H0:“Phần dư không có hiện tượng tương quan chuỗi”.

IV. Kết quả và Phân tích
Để tiện tiện cho việc phân tích và theo dõi trong mục này, tôi xin ký hiệu: ex là biến tỷ giá, i
là biến lãi suất và inf là biến lạm phát được xem xét trong bài luận này. Ngoài ra, các mô hình,
các kiểm định trong bài này đều áp dụng mức ý nghĩa thống kê 5%.

1. Kiểm định nghiệm đơn vị
Sau khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị ba biến lạm phát, lãi suất và tỷ giá bằng
phương pháp Phillips-Perron, kết luận được rút ra là cả ba biến đều không phải là chuỗi
dừng và cùng dừng ở sai phân bậc 1.

ex
i
inf

I(0)
Giá trị thống kê t
-1,721682
-1,958479
-1,541047

p-value
0,4173
0,3047
0,5088

I(1)
Giá trị thống kê t
-2,912794
-4,782459
-5,302727

p-value
0,0475
0,0001
0

Bảng 1 – Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị các biến tại I(0) và I(1)
Như kết quả thu được ở bảng 1, tại I(0) – nghĩa là chuỗi dừng từ ban đầu, cả ba biến ex, i
và inf có giá trị p-value lần lượt là 41,73%; 30,47% và 50,88% đều lớn hơn so với mức ý
nghĩa thống kê 5%. Do đó, ta chấp nhận giả thiết H0 là “Chuỗi có nghiệm đơn vị” – nghĩa là
chuỗi không dừng, ta kết luận cả ba biến ex, i và inf đều là chuỗi không dừng khi kiểm định
bằng phương pháp Phillips-Perron với mức ý nghĩa 5%.
Khi kiểm định ba biến ex, i và inf ở I(1) (sai phân bậc 1) thì kết quả giá trị p-value của ba
biến lần lượt là 4,75%; 0,01% và 0%, cả ba giá trị p-value này đều nhỏ hơn mức ý nghĩa
5%. Vì vậy, ta bác bỏ được giả thiết H0, ta kết luận cả ba biến ex, i và inf đều là chuỗi dừng
tại sai phân bậc 1 khi kiểm định bằng phương pháp Phillips-Perron với mức ý nghĩa 5%.
Từ kết quả trên, nếu giữa ba biến ex, i và inf không tồn tại đồng liên kết thì VARM sẽ
được áp dụng cho sai phân bậc 1 của ba biến này nhằm đảm bảo độ chính xác cho việc hồi
quy và ước lượng tham số bằng VARM.

2. Lựa chọn độ trễ tối ƣu
Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho các biến trong mô hình chuỗi thời gian là rất quan trọng
vì việc này ảnh hưởng đến tính tương thích (compability) và chính xác của mô hình được
hồi quy (Phùng, 2011). Nhưng trong VARM (hoặc VECM khi có tồn tại đồng liên kết gữa
21


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
các biến trong mô hình) thì độ trễ của các biến phải như nhau và xác định theo độ trễ tối ưu
lớn nhất mà các biến trong mô hình có thể có, và đó là độ trễ của cả mô hình (Gujarati,
2011; Phùng, 2011).
Khi thực hiện việc tính toán giá trị của các chỉ số LR, FPE, AIC, SC và HQ bằng Eviews,
tôi dùng 20 độ trễ nhằm xác định độ trễ tối ưu hợp lý nhất trong bài luận và, đồng thời, tránh
xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi trong phần dư của các phương trình trong mô hình do
bao gồm ít độ trễ (Hossain, 2011; Watson, 1994). Từ kết quả thu được (bảng 3, phụ lục 2),
các tiêu chí LR, FPE, SC và HQ ủng hộ chọn 17 độ trễ cho mô hình; tiêu chí AIC ủng hộ
chọn 20 độ trễ cho mô hình. Do đó, trong bài luận này, với mô hình VAR hoặc VEC tôi sử
dụng 17 độ trễ để hồi quy mô hình vì trong 5 tiêu chí được sử dụng để lựa chọn độ trễ tới ưu
trong bài luận này, có 4 tiêu chí ủng hộ việc chọn 17 độ trễ.

3. Kiểm định đồng liên kết Johansen
Với ba biến ex, i và inf được xem xét trong bài, VARM hay VECM nên được sử dụng để
hồi quy? Để xác định câu trả lời ta cần thực hiện kiểm định đồng liên kết Johansen để kiểm
tra giữa ba biến ex, i và inf trong bài có tồn tại mối đồng liên kết không.
Giả thiết H0
Không tồn tại đồng
liên kết
Có 1 đồng liên kết
Có 2 đồng liên kết

Giá trị thống kê
Trace

p-value

Giá trị thống kê
Max-Eigen

p-value

82,04095

0

48,86553

0

33,17543
3,092960

0
0,0786

30,08247
3,092960

0,0001
0,0786

Bảng 2 – Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen
Từ kết quả kiểm định được trình bày ở bảng 2, cả với giá trị thống kê Trace và MaxEigen sử dụng trong phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen, kết quả thu được đều
kết luận giữa ba biến ex, i và inf có tồn tại đồng liên kết và có đến 2 mối đồng liên kết (số
đồng liên kết tối đa có được). Do khi kiểm định giả thiết H0 lần lượt là “Không tồn tại đồng
liên kết” và “Có 1 đồng liên kết” giữa ex, i và inf thì giá trị p-value của cả hai giá trị thống
kê được sử dụng (giá trị thống kê Trace và giá trị thống kê Max-Eigen) đều là 0%, ta bác bỏ
lần lượt hai giả thiết H0 vừa nêu; với giả thiết H0 “Có 2 đồng liên kết” giữa ba biến ex, i và
inf, giá trị p-value thu được là 7,86% lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 5% nên giả thiết H0 này
được chấp nhận. Vậy, VECM được chọn sử dụng để hồi quy ba biến ex, i và inf.

4. VECM
Do khi hồi quy bằng VECM với phần mềm Eviews, thứ tự các biến khi nhập vào ảnh
hưởng phần nào đến kết quả lựa chọn phương trình EC trong VECM, làm hạn chế kết quả
thu được từ VECM. Do đó, tôi chạy VECM bằng Eviews hai lần với thứ tự các biến khi
nhập vào đực thay đổi. Lần 1, tôi nhập lần lượt biến ex, i và inf, vì với các lý thuyết đã được
trình bày ở mục II.2 trong bài luận này, ex chịu ảnh hưởng bởi hai biến i và inf mạnh hơn là
ex ảnh hưởng đến hai biến này; VECM này được tôi gọi là VECM1 trong bài để phân biệt
22


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
với mô hình VEC còn lại. Lần 2, tôi nhập lần lượt biến inf, i và ex, vì theo lý thuyết đã đề
cập đến ở phần (d) mục II.2 thì lạm phát sẽ bị ảnh hưởng bởi lãi suất nếu Ngân hàng Trung
ương kiểm soát được lãi suất – liên hệ với trường hợpViệt Nam, lãi suất do NHNNVN ấn
định, còn theo lý thuyết đã đề cập đến ở phần (e) mục II.2 thì tỷ giá cố định sẽ gây ảnh
hưởng, hạn chế hiệu quả của chính sách tiền tệ thu hẹp nhằm kiềm chế lạm phát – liên hệt
với trường hợp Việt Nam, do ba điều không thể tồn tại đồng thời trong kinh tế được hai nhà
kinh tế học Mundell và Fleming (1962, 1963) đề xuất, Việt Nam mặc nhiên chọn trước hai
điều đó là “Vốn lưu chuyển tự do” và “Tỷ giá cố định” nên chính sách tiền tệ ở Việt Nam

phải phục vụ một phần cho việc ổn định tỷ giá, khó thực hiện được mục tiêu kiểm soát lạm
phát, dẫn đến tác động của tỷ giá đến lạm phát.
Như vừa trình bày ở mục IV.3, giữa ba biến ex, i và inf tồn tại hai mối đồng liên kết. Nên
trong ma trận kết quả hồi quy mỗi mô hình VECM, hai phương trình EC được chọn hồi quy
là hai phương trình có biến phụ thuộc lần lượt theo thứ tự nhập biến.

a. VECM1
Kết quả hồi quy của mô hình VECM1 (bảng 5, phụ lục 4.a) sẽ gồm 2 phương trình EC
(bảng 6, bảng 9, phụ lục 4.a) như sau:
Dạng tổng quát:
∆ext = C + α1EC1 + α2EC2 + ∑
∆it = C + θ1EC1 + θ2EC2 + ∑

+∑
+∑

+∑
+∑

+ et (ECE1)
+ ut (ECE2)

Kết quả hồi quy:
∆ext = 106,9407 + 16,13473 EC2 + 0,90172 ∆ext-1 + 43,29233 ∆it-8 – 32,53584 ∆it-9 +
15,71284 ∆inft-9 + 18,04226 ∆inft-12
∆it = – 0,953481 – 0,199481 EC2 – 0,003908 ∆ext-12 + 0,757360 ∆it-1 – 0,684401 ∆it-4 –
0,203386 ∆it-8 – 0,176588 ∆it-12 – 0,122614 ∆it-16 – 0,145685 ∆inft-4 – 0,242727 ∆inft-8
Với ∆ex, ∆i, ∆inf lần lượt là sai phân bậc 1 của ba biến ex, i và inf; EC1 = ext-1 +
4070,20598 inft-1 – 72549,69309; EC2 = it-1 + 0,07112 inft-1 – 21,34700.
Trước khi phân tích dựa trên hai phương trình EC của mô hình VECM1 ở trên, ta kiểm

định phần dư của hai phương trình EC để xem chúng có đảm bảo tính thích hợp và chính
xác không.
Phƣơng trình ECE1
Kiểm định

Giá trị
Thống kê
Chi bình phƣơng

p-value

Thống kê
Jarque-Bera

p-value
23


Mối Quan Hệ Giữa Lạm Phát, Lãi Suất, Tỷ Giá – Trường hợp nghiên cứu tại Việt Nam
Phân phối chuẩn (JB-test)
Phương sai thay đổi (ARCH-test)
Tương quan chuỗi (BG-test)

0,046834
0,801465

0,8287
0,3707

(JB)

194,8775
-

0
-

Bảng 3 – Kết quả các kiểm định phần dư của phương trình ECE1
Phƣơng trình ECE2
Giá trị
Kiểm định
Phân phối chuẩn (JB-test)
Phương sai thay đổi (ARCH-test)
Tương quan chuỗi (BG-test)

Thống kê
Chi bình
phƣơng
2,766724
0,543265

p-value
0,0962
0,4611

Thống kê
Jarque-Bera p-value
(JB)
24,53276
0,000005
-

Bảng 4 – Kết quả các kiểm định phần dư của phương trình ECE2
Ở bảng 3, kết quả giá trị p-value ở kiểm định JB là 0% nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê
5%, nên giả thiết H0 ở kiểm định này bị bác bỏ, nghĩa là phần dư của phương trình EC#1
có dạng phân phối chuẩn. Kết quả giá trị p-value ở kiểm định ARCH và BG lần lượt là
82,87% và 37,07% đều lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 ở
cả hai kiểm định này, nghĩa là trong phần dư của phương trình ECE1 không xảy ra hiện
tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.
Ở bảng 3, kết quả giá trị p-value ở kiểm định JB là 0,0005% nhỏ hơn mức ý nghĩa thống
kê 5%, nên giả thiết H0 ở kiểm định này bị bác bỏ, nghĩa là phần dư của phương trình EC2
có dạng phân phối chuẩn. Kết quả giá trị p-value ở kiểm định ARCH và BG lần lượt là
9,62% và 46,11% đều lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 ở
cả hai kiểm định này, nghĩa là trong phần dư của phương trình ECE2 không xảy ra hiện
tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.
Để kiểm định nhân quả trong mô hình VECM1 vừa hồi quy được, ta thực hiện kiểm
định Wald lần lượt tất cả các hệ số
(j=1, 2, 3, …, 17) của biến i trong phương trình
ECE1, với giả thiết H0:

=

=

=…=

= 0; tất cả các hệ số

(j=1, 2,

3, …, 17) của biến inf trong phương trình ECE1, với giả thiết H0:

=
=
=…
=
= 0; tất cả các hệ số
(j=1, 2, 3, …, 17) của biến ex trong phương trình ECE2,
với giả thiết H0:

=

=

=…=

= 0; và tất cả các hệ số

(j=1, 2, 3, …,

17) của biến inf trong phương trình ECE2, với giả thiết H0:
=
=
=…=
= 0. Đồng thời xem xét ý nghĩa thống kê của EC1 và EC2 ở mỗi phương trình ECE1
và ECE2 với mức ý nghĩa 5% để rút ra kết luận cuối cùng.
Phƣơng trình ECE1
Hệ số thực hiện
kiểm định Wald

Giá trị thống kê
Chi bình phƣơng

p-value
24