1
TÓM TẮT
Nghiên cứu xem xét truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát tại Việt Nam bằng việc sử dụng mô hình phi
tuyến vectơ tự hồi quy ngưỡng (TVAR) ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi tỷ giá, với dữ liệu hàng tháng từ
1/2002 đến 12/2015. Nghiên cứu chỉ ra 2 giá trị ngưỡng lạm phát là 0.0765%/tháng và 0.4004%/tháng. Kết quả
nghiên cứu với ngưỡng lạm phát chỉ ra truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát có ý nghĩa thống kê khi lạm phát vượt trên
mức 0.4004%/tháng. Nghiên cứu chỉ ra 2 giá trị ngưỡng thay đổi tỷ giá là -0.1657%/tháng và 0.8162%/tháng.
Kết quả nghiên cứu với ngưỡng thay đổi tỷ giá chỉ ra truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát có ý nghĩa thống kê khi thay
đổi tỷ giá dưới mức -0.1657%/tháng và khi thay đổi tỷ giá vượt trên mức 0.8162%/tháng.
Từ Khóa: Truyền dẫn tỷ giá, lạm phát, vectơ tự hồi quy ngưỡng, ngưỡng lạm phát, ngưỡng thay đổi tỷ giá.
CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1.

Tính cấp thiết của đề tài
Chủ đề về truyền dẫn tỷ giá hối đoái luôn được các tác giả trong và ngoài nước quan tâm nghiên cứu, bởi

vì tầm quan trọng của chúng trong quá trình ổn định và phát triển của nền kinh tế. Trong giai đoạn gần đây, Việt
Nam đang trong quá trình hội nhập kinh tế quốc tế cùng với một trong những mục tiêu chính sách hàng đầu được
đề ra đó là kiểm soát lạm phát (cụ thể là ở mức mục tiêu 4% trong năm 2017). Bên cạnh đó, biến động tỷ giá
luôn được các nhà điều hành chính sách quan tâm, nhất là trong giai đoạn sắp tới khi nền kinh tế thế giới tiềm ẩn
những thay đổi lớn ảnh hưởng đến nền kinh tế Việt Nam. Do đó, việc hiểu biết về truyền dẫn tỷ giá (đặc biệt là
vấn đề truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát) thật sự rất quan trọng trong việc quản lý chính sách tỷ giá cũng như chính
sách tiền tệ một cách phù hợp trong hiện tại và cả trong tương lai.
Tác giả đã lược khảo các nghiên cứu trước đây về chủ đề này và nhận thấy rằng các nghiên cứu trước đây
về truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam chỉ tập trung vào việc xem xét mối quan hệ tuyến tính với một số
mô hình kinh tế lượng thông dụng, bao gồm 3 kỹ thuật kinh tế lượng: hồi quy phương trình đơn nhất, mô hình
vectơ tự hồi quy (VAR), và mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM). Tuy nhiên, thông qua khuôn khổ lý thuyết
(mô hình định giá so le theo sức mạnh thị trường và mô hình Mark up) và các bằng chứng thực nghiệm trước
đây (điển hình như Devereux và Yetman, 2010), tác giả nhận thấy rằng truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá nội địa
có thể là phi tuyến. Chính vì sự hiện diện của tính phi tuyến trong truyền dẫn tỷ giá cho nên các kỹ thuật kinh tế
lượng tuyến tính có lẽ đưa ra các kết quả ước lượng truyền dẫn tỷ giá không chính xác. Chính vì vậy, tác giả sử

dụng mô hình kinh tế lượng phi tuyến trong nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam.
Thông qua việc lược khảo các mô hình kinh tế lượng phi tuyến, tác giả nhận thấy mô hình TVAR có nhiều
điểm thuận lợi hơn so với các mô hình kinh tế lượng phi tuyến khác. Vì vậy, trong luận án này, tác giả sử dụng
mô hình TVAR ứng dụng trong nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam.
Luận án của tác giả đề cập 2 vấn đề sau mà rất khác biệt so với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam.
Thứ nhất, môi trường lạm phát có tác động đến phản ứng của các tác nhân kinh tế đối với một cú sốc tỷ
giá. Trong thực tế, các tác nhân kinh tế sẽ thay đổi kỳ vọng lạm phát nếu tỷ lệ lạm phát cao hơn một ngưỡng nhất
định nào đó. Điều này là bởi vì khi nền kinh tế có lạm phát cao, các công ty nhận thấy rằng khi chi phí sản xuất


2
gia tăng vượt quá một ngưỡng nhất định nào đó thì đều trở nên dai dẳng hơn. Do đó, trong một môi trường lạm
phát cao, họ sẽ điều chỉnh giá thường xuyên hơn để duy trì biên lợi nhuận và làm gia tăng chi phí thực đơn.
Thứ hai, mối quan hệ giữa thay đổi tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá phản ánh sự đánh đổi trong chiến lược
chính yếu của nhà xuất khẩu để ổn định khối lượng xuất khẩu hay lợi nhuận biên. Mức độ truyền dẫn tỷ giá càng
thấp khi những nhà xuất khẩu thay đổi biên lợi nhuận để nắm giữ hay gia tăng thị phần trong môi trường thay
đổi tỷ giá cao. Tuy nhiên, khi những nhà xuất khẩu muốn ổn định biên lợi nhuận thì lúc này mức độ truyền dẫn
tỷ giá cao.
Qua đó, tác giả nhận thấy thật sự rất cần thiết để nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam
bằng phương pháp kinh tế lượng phi tuyến TVAR với ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi trong tỷ giá. Trên
thế giới có nhiều nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá phi tuyến, nhưng tại Việt Nam hiện nay số lượng nghiên cứu
truyền dẫn tỷ giá phi tuyến là rất hạn chế. Chính vì vậy, tác giả thực hiện luận án với đề tài “Tác động truyền
dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát tại Việt Nam”.
1.2.

Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, mục tiêu nghiên cứu chính đó là: Xác định mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến

lạm phát tại Việt Nam bằng việc vận dụng mô hình phi tuyến TVAR.
Từ mục tiêu nghiên cứu này, tác giả đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu sau đây:

 Truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát ở Việt Nam trong các trạng thái lạm phát khác nhau có
khác nhau không?
 Truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát ở Việt Nam trong các trạng thái thay đổi tỷ giá khác
nhau có khác nhau không?
1.3.

Tổng quan phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng 4 biến nghiên cứu bao gồm chỉ số giá tiêu dùng (CPI), lỗ hổng sản lượng (GAP),

tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER), và lãi suất tái cấp vốn (RFI) với mô hình TVAR
ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi tỷ giá để nghiên cứu truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát tại Việt Nam.
1.4.

Đóng góp của nghiên cứu
Luận án này bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm về tính phi tuyến trong truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến

lạm phát tại Việt Nam, trong khi các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chỉ tập trung vào việc xem xét truyền
dẫn tỷ giá tuyến tính.
Tác giả sử dụng mô hình phi tuyến TVAR và mô hình này có điểm thuận lợi hơn so với các mô hình phi
tuyến khác, và cụ thể là so với nhóm mô hình tự hồi quy ngưỡng (TAR, ESTAR, LSTAR, DLSTAR).
Tác giả đề cập 2 vấn đề rất khác biệt so với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam: Thứ nhất, môi trường
lạm phát có tác động đến phản ứng của các tác nhân kinh tế đối với một cú sốc tỷ giá. Thứ hai, mối quan hệ giữa
thay đổi tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá phản ánh sự đánh đổi trong chiến lược chính yếu của nhà xuất khẩu để ổn
định khối lượng xuất khẩu hay lợi nhuận biên.


3
Tác giả sử dụng 2 biến ngưỡng trong mô hình nghiên cứu, bao gồm ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi
trong tỷ giá dựa trên khung lý thuyết và các lập luận. Ngưỡng lạm phát được sử dụng khá phổ biến trong các
nghiên cứu phi tuyến về truyền dẫn tỷ giá, trong khi đó ngưỡng thay đổi tỷ giá thì lại ít được sử dụng phổ biến.

1.5.

Kết cấu nghiên cứu
Nghiên cứu này được kết cấu theo 5 chương: Chương 1: Giới thiệu, Chương 2: Khung lý thuyết và bằng

chứng thực nghiệm về truyền dẫn tỷ giá hối đoái, Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu, Chương 4: Kết
quả nghiên cứu, Chương 5: Kết luận và khuyến nghị.
CHƢƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM
VỀ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI
2.1.

Lý thuyết về truyền dẫn tỷ giá hối đoái (ERPT)
2.1.1.

Khái niệm về truyền dẫn tỷ giá

Goldberg và Knetter (1997) và Campa và Goldberg (2002) xác định truyền dẫn tỷ giá là phần trăm thay
đổi trong giá nhập khẩu tính bằng đồng nội tệ khi tỷ giá danh nghĩa giữa các nước xuất khẩu và nhập khẩu thay
đổi 1%. Khái niệm này có thể được mở rộng ra như Bhattacharya và cộng sự (2011), phần trăm thay đổi trong
các thước đo giá nội địa khác (chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá tiêu dùng) khi tỷ giá danh nghĩa thay đổi 1%.
Về mặt lý thuyết, truyền dẫn tỷ giá ở trong phạm vi giữa 0% và 100% phụ thuộc vào các chiến lược định
giá của những nhà xuất khẩu. Nếu giá nhập khẩu thay đổi một lượng đúng bằng với thay đổi trong tỷ giá thì
truyền dẫn tỷ giá là hoàn toàn (Goldberg và Knetter, 1997). Nếu nhà xuất khẩu điều chỉnh giá xuất khẩu theo
đồng tiền riêng của họ một lượng nhỏ hơn thay đổi trong tỷ giá thì truyền dẫn tỷ giá là không hoàn toàn (Osbat
và Wagner, 2006).
Có một số nguyên nhân của truyền dẫn tỷ giá không hoàn toàn mà có liên quan đến nghiên cứu:
Thứ nhất, do sự điều chỉnh lợi nhuận biên phản ứng lại với cú sốc tỷ giá trong môi trường cạnh tranh
không hoàn hảo (Dornbusch, 1987). Theo Rowland (2004), nhiều công ty xuất khẩu và nhập khẩu quyết định giữ
giá không đổi, và cắt giảm hay gia tăng biên lợi nhuận trên giá khi tỷ giá thay đổi. Hành vi này được gọi là hành
vi định giá theo thị trường (pricing-to-market). Hành vi này được nhiều công ty chọn lựa với các tổn thất tạm

thời nhưng không mất thị phần vào tay đối thủ cạnh tranh. Khi đó đã hấp thụ một phần thay đổi trong tỷ giá bằng
việc thay đổi biên lợi nhuận, và truyền dẫn tỷ giá không hoàn toàn.
Thứ hai, các công ty phải chi trả một khoản chi phí thực đơn (menu costs) để điều chỉnh mức giá của họ.
Vì vậy, điều này dẫn đến các công ty điều chỉnh mức giá không thường xuyên và dẫn đến truyền dẫn tỷ giá
không hoàn toàn khi có sự thay đổi trong tỷ giá.
2.1.2.

Cơ chế truyền dẫn

Chuỗi định giá (pricing chain) là sự truyền dẫn các cú sốc thông qua các chi phí sản xuất đến giá tiêu dùng
(Landau và Skudelny, 2009). Sự thay đổi trong tỷ giá được truyền dẫn lần lượt đến các mức giá bao gồm giá
nhập khẩu, chỉ số giá sản xuất, và chỉ số giá tiêu dùng. Truyền dẫn trong giai đoạn đầu là truyền dẫn các thay đổi


4
tỷ giá đến giá nhập khẩu, sau đó là truyền dẫn trong giai đoạn thứ hai là phản ứng của giá tiêu dùng với các thay
đổi trong giá nhập khẩu.
Nhìn chung, thay đổi trong tỷ giá có thể tác động đến giá nội địa thông qua các kênh trực tiếp và gián tiếp.
Kênh truyền dẫn tỷ giá trực tiếp đó là tác động ngắn hạn trực tiếp lên nguyên liệu thô và hàng hóa được
nhập khẩu. Nhìn chung, khi đồng tiền giảm giá dẫn đến giá nhập khẩu trở nên cao hơn và chi phí sản xuất trong
nước gia tăng, và dẫn đến mức giá nội địa tăng lên.
Trong kênh truyền dẫn tỷ giá gián tiếp, khi đồng tiền giảm giá sẽ làm gia tăng xuất khẩu, và dẫn đến làm
gia tăng tổng cầu, và làm cho giá nội địa tăng lên. Hơn thế nữa, khi đồng tiền giảm giá dẫn đến làm gia tăng cầu
hàng hóa trong nước. Sự gia tăng trong tổng cầu dẫn đến sự gia tăng trong cầu lao động, và do đó làm gia tăng
lương, đến lượt nó làm cho mức giá nội địa tăng lên. Bên cạnh đó, sự tăng lên trong cầu hàng hóa thay thế trong
nước sẽ dẫn đến sự gia tăng trong giá bán của các hàng hóa thay thế ở trong nước, dẫn đến làm gia tăng mức giá
nội địa.
2.1.3.

Mô hình định giá so le theo sức mạnh thị trƣờng


Mô hình định giá so le theo sức mạnh thị trường được đưa ra trong nghiên cứu của Taylor (2000).
Không giống như trong thị trường cạnh tranh hoàn hảo với các công ty là người chấp nhận giá, các công ty
thường nhận thấy họ có sức mạnh thị trường bởi vì họ có thể thiết lập được mức giá. Sức mạnh thị trường phụ
thuộc vào 3 điểm sau: sự khác biệt sản phẩm của họ với các sản phẩm khác, tính thay thế sản phẩm của họ bằng
các sản phẩm khác (2 điểm này nằm trong hàm hữu dụng của người tiêu dùng), và phản ứng có thể có của các
công ty khác trên thị trường. Để xem xét giả thuyết sức mạnh định giá thay đổi, Taylor xây dựng nên mô hình
kết hợp tác động của 3 thay đổi trên quyết định giá của một công ty: thay đổi trong chi phí, thay đổi việc thiết lập
giá bởi các công ty khác, thay đổi trong cầu. Mức độ mà một công ty gia tăng trong chi phí hay một sự gia tăng
trong mức giá của các công ty khác là thước đo sức mạnh thị trường, và thay đổi trong sức mạnh thị trường sẽ
làm thay đổi mức độ truyền dẫn tỷ giá.
Mức giá tối ưu tại thời kỳ t được Taylor đưa ra như sau:
xt = 0.125 ∑
Hệ số 0.125 hàm ý rằng sự gia tăng 1 đơn vị trong mức giá của các công ty khác (pt đến pt+3) và sự gia
tăng 1 đơn vị trong chi phí biên (ct đến ct+3) dẫn đến sự gia tăng 1 đơn vị y hệt trong giá xt của công ty. Nếu chỉ
có ct đến ct+3 gia tăng 1 đơn vị thì giá xt gia tăng 0.5 đơn vị.
ct+i là chi phí sản xuất biên của hàng hóa này tại thời kỳ t + i, pt+i là mức giá bình quân của 4 nhóm công ty
trong thời kỳ t+i.
Qua đó có thể nhận thấy mức độ gia tăng trong chi phí biên của một công ty dẫn đến sự gia tăng trong
mức giá riêng của công ty mà mức giá riêng này phụ thuộc vào tính dai dẳng của sự gia tăng chi phí biên. Tương
tự, mức độ gia tăng trong mức giá của các công ty khác sẽ dẫn đến sự gia tăng trong mức giá riêng của công ty
mà mức giá riêng này sẽ phụ thuộc vào tính dai dẳng của sự gia tăng trong mức giá kỳ vọng của các công ty
khác.


5
Sức mạnh định giá phụ thuộc nhiều vào kỳ vọng biến động giá và chi phí trong tương lai. Nếu sự gia tăng
trong chi phí được kỳ vọng kéo dài thì lúc đó cần phải điều chỉnh mức giá với một mức độ lớn hơn. Do đó, sức
mạnh định giá phụ thuộc rất nhiều vào kỳ vọng lạm phát.
2.1.4.


Mô hình Mark up

Mô hình Mark up được đưa ra trong nghiên cứu của Campa và Goldberg (2005), Barhoumi (2006), AlAbri và Goodwin (2009), và sau này được Junttila và Korhonen (2012) mở rộng, phát triển, cũng như ứng dụng
vào nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá phi tuyến.
Junttila và Korhonen (2012) xem xét một công ty xuất khẩu có sức mạnh định giá hàng hóa trong quốc gia
nhập khẩu. Giá nhập khẩu vào thời kỳ t (

) là một hàm Mark up của nhà xuất khẩu

và chi phí biên

.
= et +

+

et là tỷ giá hối đoái danh nghĩa, được đo lường bằng đồng tiền quốc gia nước ngoài (nhập khẩu) trên mỗi
đơn vị đồng tiền của quốc gia nội địa (xuất khẩu).
Sau đó, Junttila và Korhonen (2012) đã mở rộng mô hình cơ bản bằng việc giả định mức độ thay đổi chính
sách tiền tệ của quốc gia nhập khẩu sẽ xác định sự điều chỉnh Mark up của nhà xuất khẩu. Do đó,

là

một hàm của quan điểm chính sách tiền tệ. Markup được giả định phản ứng với các điều kiện chính sách tiền tệ
(st) trong quốc gia nhập khẩu hay nói cách khác là môi trường chính sách tiền tệ quốc gia nhập khẩu được nắm
bắt bởi biến thông tin (st) mà đóng vai trò trong việc định giá Markup của công ty xuất khẩu. Họ cho rằng truyền
dẫn tỷ giá phụ thuộc vào biến này. Họ giả định rằng các điều kiện chính sách tiền tệ được nắm bắt tốt nhất bởi tỷ
lệ lạm phát hàng năm của quốc gia nhập khẩu được tính trên chỉ số giá tiêu dùng. Sự phụ thuộc chính sách tiền tệ
này được giả định được phản ánh trong chiến lược của công ty mà các điều kiện chính sách tiền tệ quốc gia nhập

khẩu tác động truyền dẫn biến động tỷ giá vào giá nhập khẩu.
Giả định công ty xuất khẩu thiết lập giá trước cho một vài thời kỳ, Markup phản ứng mạnh hơn với các
thay đổi trong tỷ giá nếu lạm phát cao. Do đó, trạng thái lạm phát cao có xu hướng gia tăng truyền dẫn tỷ giá.
Mark up có thể được biểu diễn bằng
của quốc gia nhập khẩu

, trong đó

. Từ đó, đạt được:
=

Trong đó

,

,

là hàm phi tuyến của lạm phát theo chỉ số giá tiêu dùng

et +

+

là các tham số dương.

Phương trình trên chỉ ra rằng các thay đổi trong tỷ giá cũng có một tác động gián tiếp mà tác động này phụ
thuộc vào môi trường lạm phát của quốc gia nhập khẩu. Họ giả định chỉ có 2 trạng thái lạm phát trong quốc gia
nhập khẩu: lạm phát thấp và lạm phát cao. Họ cũng giả định có giá trị ngưỡng của lạm phát (π*) phân tách giữa
các trạng thái lạm phát này. Trạng thái lạm phát thấp (πt < π*) được xác định là môi trường cạnh tranh mà công
ty xuất khẩu không thể sử dụng chiến lược định giá theo thị trường. Trong trường hợp này truyền dẫn tỷ giá gián

tiếp bằng 0 và công ty sẽ chuyển biến động trong tỷ giá trực tiếp vào giá xuất khẩu mà công ty thiết lập. Trạng


6
thái lạm phát cao (πt > π*) là môi trường mà công ty có thể thực hiện đầy đủ chiến lược định giá theo thị trường
và truyền dẫn tỷ giá trên mức 0.
= 0 khi πt ≤ π* (trạng thái lạm phát thấp)
=

> 0 khi πt > π* (trạng thái lạm phát cao)

Họ tìm thấy 2 hệ số truyền dẫn khác nhau trong 2 trạng thái lạm phát. Nếu quốc gia nhập khẩu trong trạng
thái lạm phát thấp, truyền dẫn tỷ giá vào giá nhập khẩu là
cao, truyền dẫn tỷ giá vào giá nhập khẩu là
so với trạng thái lạm phát cao bởi vì

<

. Nếu quốc gia nhập khẩu trong trạng thái lạm phát

+ . Do đó, truyền dẫn tỷ giá thấp trong trạng thái lạm phát thấp
+ . Trạng thái lạm phát thấp là môi trường chính sách tiền tệ mà

công ty nước ngoài đối mặt với sự cạnh tranh trong thị trường xuất khẩu và không thể truyền dẫn tất cả các thay
đổi trong tỷ giá vào các mức giá. Tuy nhiên, trong trạng thái lạm phát cao, công ty có thể truyền dẫn tất cả các
thay đổi trong tỷ giá vào các mức giá. Cụ thể hơn, họ cho rằng lạm phát cao hơn làm gia tăng hệ số truyền dẫn
theo dạng phi tuyến.
=(
Trong đó, tác động của chính sách tiền tệ


+

+
được dùng để giải thích tác động của tỷ lệ lạm phát lên

truyền dẫn tỷ giá.
Khi tỷ lệ lạm phát dưới hay trên một chút so với mức ngưỡng được xác định trước, hầu hết các công ty
nhận thấy điều này như là sự cần thiết của các thay đổi vừa phải trong chính sách tiền tệ quốc gia nhập khẩu, vì
vậy các công ty xuất khẩu không thay đổi các chiến lược định giá trong tình huống này. Tuy nhiên, khi tỷ lệ lạm
phát bắt đầu gia tăng rõ ràng trên mức ngưỡng, hầu hết các công ty không chắc chắn đây là một tín hiệu thay đổi
thực sự ở mức độ nào trong chính sách tiền tệ, nhưng ngày càng nhiều công ty xuất khẩu nhận thấy điều này và
có thể thay đổi giá xuất khẩu bằng đồng nội tệ. Khi tỷ lệ lạm phát đủ cao so với mức ngưỡng, hầu hết tất cả các
công ty nhận thấy rằng chính sách tiền tệ của quốc gia nhập khẩu thay đổi. Các công ty sẽ xem xét sự thay đổi
trong chính sách tiền tệ khi quyết định chính sách định giá cho các thị trường quốc gia nhập khẩu.
2.1.5.

Mối quan hệ giữa thay đổi trong tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và thay đổi trong tỷ giá nhưng phương
hướng tác động thì không rõ ràng. Sự thay đổi tỷ giá càng cao có quan hệ với truyền dẫn tỷ giá càng thấp (tức là
mối quan hệ ngược chiều) trong môi trường cạnh tranh cao bởi vì những nhà xuất khẩu thay đổi biên lợi nhuận
để nắm giữ hay gia tăng thị phần (Froot và Klemperer, 1989). Nhưng ngược lại, nếu những nhà xuất khẩu có
nhiều khả năng ổn định biên lợi nhuận thì họ sẽ có xu hướng cố định mức giá theo đồng tiền của họ, tức là
truyền dẫn tỷ giá cao và vì vậy tác động kỳ vọng là cùng chiều (Devereux và Engel, 2002). Theo Gaulier và cộng
sự (2008), mối quan hệ này phản ánh sự đánh đổi trong chiến lược chính yếu của nhà xuất khẩu để ổn định khối
lượng xuất khẩu hay lợi nhuận biên. Liệu khi có cú sốc thay đổi được nhìn nhận là tạm thời hay kéo dài bởi
những nhà xuất khẩu. Nếu sự thay đổi là tạm thời thì có khả năng điều chỉnh giảm biên lợi nhuận hơn là gánh
chịu các chi phí liên quan đến thay đổi giá thường xuyên (Froot và Klemperer, 1989).



7
Mann (1986) cũng cho rằng thay đổi tỷ giá tạm thời thì làm cho những nhà xuất khẩu thận trọng hơn trong
việc thay đổi mức giá và càng sẵn lòng hơn điều chỉnh biên lợi nhuận, do đó cắt giảm truyền dẫn tỷ giá. Tuy
nhiên, nếu các công ty kỳ vọng thay đổi tỷ giá là dai dẳng thì có khả năng họ sẽ thay đổi giá hơn là điều chỉnh
biên lợi nhuận để phản ứng lại với các thay đổi trong tỷ giá, mà điều này sẽ làm gia tăng truyền dẫn tỷ giá.
2.2.

Lý thuyết nền tảng về mối quan hệ giữa lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất
2.2.1.

Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát dƣới các điều kiện cân bằng quốc tế
(International Parity Conditions)

Tác giả đề cập đến lý thuyết ngang giá sức mua (PPP) khi xem xét mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ giá hối
đoái. Lý thuyết ngang giá sức mua được xây dựng dựa trên một số giả định cơ bản. Các giả định này chủ yếu là
tạo ra một thị trường mà không có các rào cản khi thực hiện các hoạt động kinh doanh chênh lệch giá:
 Không có chi phí giao dịch.
 Thị trường là hoàn hảo, chính phủ của các quốc gia không sử dụng các hàng rào mậu dịch và các hàng
rào mậu dịch ẩn. Hàng hóa có thể được trao đổi và di chuyển một cách tự do.
 Các nhà kinh doanh chênh lệch giá đều nắm bắt được tất cả những thông tin về giá cả hàng hóa trên thế
giới một cách hoàn hảo.
Cơ sở để xây dựng nên lý thuyết ngang giá sức mua đó chính là quy luật một giá. Quy luật một giá cho
rằng giá cả của những loại hàng hóa tương tự khi được tính bằng một đồng tiền chung tại mức tỷ giá hiện hành ở
cả hai thị trường phải ngang bằng nhau.
Hình thức ngang giá sức mua tuyệt đối cho rằng: tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa hai đồng tiền phải ngang
bằng với tỷ lệ mức giá của rổ hàng hóa giữa hai quốc gia. Do đó, tiền tệ của quốc gia này sau khi được quy đổi
qua tỷ giá danh nghĩa đó sẽ có sức mua tương đương trong quốc gia kia.
Gọi S là tỷ giá hối đoái danh nghĩa cân bằng; P* là giá của rổ hàng hóa nước ngoài; P là giá của rổ hàng
hóa trong nước.
S= P/P*

Hình thức ngang giá sức mua tương đối cho rằng: tỷ lệ lạm phát của một quốc gia chỉ có thể cao hơn (thấp
hơn) so với tỷ lệ lạm phát của một quốc gia khác khi mà tỷ giá hối đoái sụt giảm (gia tăng).
Phần trăm thay đổi trong đồng ngoại tệ sẽ thay đổi để duy trì ngang giá trong chỉ số giá cả mới của cả hai
nước.
(1 + If)(1 + ef) = (1 + Ih)
If: mức lạm phát nước ngoài
Ih: mức lạm phát trong nước
ef: % thay đổi giá trị của đồng ngoại tệ
ef =

–1

Công thức này phản ánh mối liên hệ giữa tỷ lệ lạm phát tương đối và tỷ giá hối đoái theo ngang giá sức
mua. Nếu Ih > If thì ef dương. Điều này hàm ý rằng đồng ngoại tệ sẽ tăng giá khi lạm phát trong nước vượt quá


8
lạm phát ở nước ngoài. Nếu Ih < If thì ef âm. Điều này hàm ý rằng đồng ngoại tệ sẽ giảm giá khi lạm phát nước
ngoài vượt quá lạm phát ở trong nước.
ef

Ih - If

Công thức này thể hiện rằng phần trăm thay đổi của tỷ giá hối đoái sẽ gần bằng với chênh lệch trong tỷ lệ
lạm phát giữa hai quốc gia.
2.2.2.

Mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái

Lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa sử dụng chênh lệch lãi suất danh nghĩa giữa hai đồng tiền

để giải thích cho sự thay đổi trong tỷ giá giao ngay của đồng ngoại tệ.
Tỷ suất sinh lợi có hiệu lực (tỷ suất sinh lợi sau khi đã tính đến sự thay đổi trong tỷ giá) khi đầu tư ra nước
ngoài sẽ phụ thuộc vào hai nhân tố đó là: (1) lãi suất nước ngoài, (2) sự thay đổi giá trị của ngoại tệ.
rf = (1 + if)(1 + ef) - 1
rf là tỷ suất sinh lợi có hiệu lực khi đầu tư ra nước ngoài.
ih là lãi suất trong nước
if là lãi suất của nước ngoài
ef: % thay đổi giá trị của đồng ngoại tệ
Nếu ngang giá lãi suất tồn tại thì tỷ suất sinh lợi có hiệu lực khi đầu tư ra nước ngoài sẽ bằng với lãi suất
trong nước
rf = i h
Lúc này:

–1

ef =
ef

ih - if

Công thức này thể hiện phần trăm thay đổi của tỷ giá hối đoái sẽ gần bằng với chênh lệch trong lãi suất
giữa hai quốc gia. Nếu lãi suất trong nước cao hơn lãi suất nước ngoài, đồng ngoại tệ sẽ tăng giá để bù đắp cho
lãi suất thấp hơn. Ngược lại, nếu lãi suất trong nước thấp hơn lãi suất nước ngoài thì đồng ngoại tệ sẽ giảm giá
một mức tương đương với chênh lệch lãi suất.
Hiệu ứng Fisher quốc tế cho rằng: một quốc gia mà có lãi suất cao tương đối so với một quốc gia khác thì
đồng tiền của nước đó sẽ giảm giá tương đương với chênh lệch lãi suất.
Theo Fisher, lãi suất danh nghĩa sẽ tương đương với lãi suất thực và lạm phát. Fisher giả định rằng lãi suất
thực là bằng nhau ở mỗi quốc gia, cho nên sự chênh lệch trong lãi suất danh nghĩa thể hiện chênh lệch trong lạm
phát. Theo đó, quốc gia nào có lãi suất danh nghĩa cao hơn thì đồng tiền của quốc gia đó sẽ giảm giá, khi lãi suất
thực là như nhau giữa hai quốc gia.

Tóm lại, tỷ giá có mối quan hệ với lãi suất danh nghĩa (dựa trên ngang giá lãi suất không phòng ngừa), và
lãi suất danh nghĩa có mối quan hệ với lạm phát (hiệu ứng Fisher quốc tế). Điều này cũng hàm ý mối quan hệ
giữa tỷ giá và lạm phát dưới góc độ hành vi kinh doanh chênh lệch lãi suất của các nhà đầu tư trên thị trường.
Trong khi đó, mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát trong ngang giá sức mua PPP dưới góc độ hành vi kinh doanh
chênh lệch giá hàng hóa.


9
2.2.3.

Mối quan hệ giữa lỗ hổng sản lƣợng và lạm phát

Tác giả dựa theo lý thuyết đường cong Phillips để xem xét mối quan hệ giữa lỗ hổng sản lượng và lạm
phát. Khi xem xét lý thuyết đường cong Phillips và có tính đến sự phù hợp với các bằng chứng thực nghiệm có
liên quan, Galí và Gertler (1999) cùng một số nghiên cứu khác có đề cập đến một phiên bản khác biệt của đường
cong Phillips khi cho rằng lạm phát πt phụ thuộc vào lỗ hổng sản lượng (chênh lệch giữa sản lượng thực tế yt và
sản lượng tiềm năng

và “chi phí đẩy” phản ánh tác động của lạm phát kỳ vọng Et(πt+1), cũng như lạm phát

trong quá khứ πt-1.
πt =  (yt -

) + (1 - ) Et(πt+1) +  πt-1, với 0 <  < 1

Phương trình thể hiện lạm phát phụ thuộc vào lạm phát kỳ vọng trong tương lai cũng như lạm phát trong
quá khứ. Việc đưa vào lạm phát trong quá khứ nhằm nắm bắt sự dai dẳng của lạm phát mà không được giải thích
trong các mô hình lý thuyết đường cong Phillips trước đó. Đây chính là sự kết hợp giữa lý thuyết đường cong
Phillips truyền thống (lạm phát phụ thuộc vào lỗ hổng sản lượng và lạm phát trong quá khứ) và lý thuyết đường
cong Phillips thuộc trường phái New Keynes (lạm phát phụ thuộc vào lỗ hổng sản lượng và kỳ vọng lạm phát).

2.3.

Bằng chứng thực nghiệm về các kết quả nghiên cứu trƣớc đây
2.3.1.

Truyền dẫn tuyến tính

Menon (1995) tổng hợp 43 nghiên cứu thực nghiệm trước đó về truyền dẫn tỷ giá, và chỉ ra rằng truyền
dẫn tỷ giá là không hoàn toàn, nhưng mức độ truyền dẫn tỷ giá khá là khác nhau giữa các quốc gia và phần lớn
vẫn còn ổn định theo thời gian. Bằng chứng thực nghiệm thường chỉ ra rằng mức độ truyền dẫn tỷ giá cao nhất
đối với giá nhập khẩu, kế tiếp là giá sản xuất và cuối cùng là giá tiêu dùng (Burstein và cộng sự, 2002; Choudhri
và cộng sự, 2002; Ito và Sato, 2008; McCarthy, 2000). Hầu như các nghiên cứu thực nghiệm nhận thấy ở các
quốc gia phát triển truyền dẫn tỷ giá vào các mức giá nội địa thấp (Campa và Goldberg, 2002; Choudhri và cộng
sự, 2002; McCarthy, 2000) trong khi các nghiên cứu thực nghiệm ở các quốc gia đang phát triển và mới nổi thì
thường nhận thấy truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá nội địa cao và nhanh hơn so với các quốc gia phát triển
(Goldfajn và Werlang, 2000). Các nghiên cứu trước đây quy cho sự khác biệt này là do tỷ lệ lạm phát cao hơn
trong các quốc gia đang phát triển và mới nổi.
Trương Văn Phước và Chu Hoàng Long (2005) sử dụng phương pháp ước lượng Granger, và chỉ ra rằng
khi tỷ giá tăng 1% sẽ làm cho chỉ số giá tiêu dùng tăng 0.13% ngay lập tức và 0.7% trong dài hạn. Võ Văn Minh
(2009) sử dụng mô hình VAR và nhận thấy mức độ truyền dẫn tỷ giá lên CPI nhận giá trị âm trong 4 tháng đầu
tiên, mức truyền dẫn cao nhất là 0.21 sau 10 tháng và bình quân trong 12 tháng đầu tiên đạt được 0.08. Nguyễn
Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường (2013) sử dụng phương pháp đồng liên kết Johansen, VECM và VAR, và
chỉ ra mức độ truyền dẫn tỷ giá vào chỉ số giá tiêu dùng xấp xỉ vào khoảng 0.5 theo thời gian. Bên cạnh đó kết
quả nghiên cứu cũng chỉ ra truyền dẫn tỷ giá vào giá nhập khẩu là lớn nhất, sau đó là đến chỉ số giá sản xuất và
cuối cùng là chỉ số giá tiêu dùng. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013) sử dụng mô hình SVAR, và nhận
thấy rằng lạm phát trở nên nhạy cảm hơn với tỷ giá hối đoái. Nguyễn Kim Nam và cộng sự (2014) sử dụng
phương pháp VECM, và nhận thấy trong ngắn hạn truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát là không hoàn toàn, khi tỷ giá


10

tăng 1% thì tỷ lệ lạm phát sẽ tăng 0.35%, và trong dài hạn thì truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát ở mức rất cao, khi
tỷ giá tăng 1% thì tỷ lệ lạm phát sẽ tăng 1.3%.
Tóm lại, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về truyền dẫn tỷ giá tại các quốc gia khác nhau sử dụng 3
phương pháp kinh tế lượng khác nhau, đó là, phương trình đơn nhất, mô hình VAR, và mô hình VECM.
2.3.2.

Truyền dẫn phi tuyến

2.3.2.1.

Các nghiên cứu thực nghiệm ở nƣớc ngoài

Taylor (2000) cho rằng lạm phát có tác động cùng chiều lên mức độ truyền dẫn tỷ giá. Nhiều nghiên cứu
cũng đã tìm thấy bằng chứng về mối quan hệ cùng chiều này như Bouakez và Rebei (2008); Choudhri và Hakura
(2006); Gagnon và Ihrig (2004), Bailliu và Fujii (2004). Chính vì vậy, nhiều nghiên cứu sau đó đã xem xét lạm
phát khi nghiên cứu tác động truyền dẫn tỷ giá mang tính phi tuyến, điển hình như Devereux và Yetman (2010),
Junttila và Korhonen (2012) và Shitani và cộng sự (2013) sử dụng một nhóm các mô hình tự hồi quy ngưỡng
chuyển tiếp trơn (STAR), Lin và Wu (2012) sử dụng mô hình TAR.
Aleem và Lahiani (2014) sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 1994 đến tháng 11 năm 2009 tại
Mexico bằng mô hình TVAR. Tỷ lệ lạm phát hàng tháng 0.171% và 0.789% được sử dụng làm biến ngưỡng. Kết
quả nghiên cứu chỉ ra truyền dẫn tỷ giá có ý nghĩa thống kê khi tỷ lệ lạm phát vượt trên 0.789%, nhưng khi tỷ lệ
lạm phát dưới giá trị ngưỡng thì truyền giá tỷ giá không có ý nghĩa về mặt thống kê. Phản ứng của chính sách
tiền tệ đối với một cú sốc tỷ giá thì có ý nghĩa về mặt thống kê khi tỷ lệ lạm phát vượt trên giá trị ngưỡng
0.171%, nhưng khi tỷ lệ lạm phát nhỏ hơn ngưỡng này thì phản ứng của chính sách tiền tệ lại không có ý nghĩa
về mặt thống kê.
Bên cạnh đó, một số nghiên cứu với ngưỡng thay đổi tỷ giá, điển hình như Josip và Petra (2009) sử dụng
mô hình TAR, và chỉ ra giá trị ngưỡng là 2.69% thay đổi tỷ giá danh nghĩa hàng tháng và tác động của tỷ giá
danh nghĩa đến lạm phát là bất đối xứng. Họ nhận thấy rằng khi dưới giá trị ngưỡng thì tác động của truyền dẫn
tỷ giá đến các mức giá không có ý nghĩa về mặt thống kê, nhưng khi vượt trên giá trị ngưỡng thì tác động truyền
dẫn tỷ giá đến các mức giá mạnh và có ý nghĩa về mặt thống kê.

Thông qua các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, tác giả nhận thấy có 2 nhóm mô hình kinh tế lượng phi
tuyến, bao gồm nhóm mô hình tự hồi quy ngưỡng (mô hình tự hồi quy ngưỡng chuyển tiếp đột ngột như mô hình
TAR, hay mô hình tự hồi quy ngưỡng chuyển tiếp trơn STAR), và mô hình vectơ tự hồi quy ngưỡng TVAR.
2.3.2.2.

Các nghiên cứu thực nghiệm ở trong nƣớc

Tại Việt Nam hiện nay có rất ít các nghiên cứu phi tuyến về truyền dẫn tỷ giá, điển hình như Trần Ngọc
Thơ và Nguyễn Thị Ngọc Trang (2015). Họ xem xét truyền dẫn tỷ giá hối đoái vào chỉ số giá nội địa dưới tác
động của môi trường lạm phát bằng mô hình TVAR trong giai đoạn 2000-2014. Kết quả nghiên cứu chỉ ra 2 giá
trị ngưỡng là 0.1595%/tháng và 0.3395%/ tháng. Họ nhận thấy rõ tác động truyền dẫn tỷ giá khi lạm phát vượt
trên ngưỡng 0.3395% tháng, nhưng khi lạm phát dưới ngưỡng 0.3395%/tháng thì lại không nhận thấy rõ tác
động của truyền dẫn tỷ giá. Tuy nhiên, họ chỉ xem xét tác động truyền dẫn tỷ giá dưới môi trường lạm phát.
2.4.

Kết luận chƣơng 2


11
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây trên thế giới cũng như các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam
đã xem xét mức độ truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá nội địa. Các nghiên cứu này chủ yếu sử dụng 3 nhóm
phương pháp kinh tế lượng tuyến tính khác nhau, đó là phương trình đơn nhất, mô hình VAR, và mô hình
VECM. Tuy nhiên, có nhiều bằng chứng thực nghiệm cho thấy rằng truyền dẫn tỷ giá đến các mức giá nội địa có
thể là phi tuyến. Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam đều sử dụng mô hình kinh tế lượng tuyến
tính, và việc sử dụng mô hình kinh tế lượng phi tuyến là rất hạn chế tại Việt Nam. Chính vì sự hiện diện của tính
phi tuyến này trong truyền dẫn tỷ giá cho nên các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam mà sử dụng các kỹ thuật
kinh tế lượng tuyến tính có lẽ đưa ra các kết quả ước lượng hệ số truyền dẫn tỷ giá không chính xác. Do đó,
trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình phi tuyến, và cụ thể đó là mô hình TVAR, để nghiên cứu tác
động của truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi
tỷ giá mà được đề cập đến trong các mô hình lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm trước đây. Việc sử dụng

ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi tỷ giá trong mô hình TVAR đã tạo nên điểm mới cho nghiên cứu này so
với các nghiên cứu khác trước đây tại Việt Nam, mà hầu hết đều sử dụng mô hình tuyến tính hoặc nếu có sử
dụng mô hình phi tuyến thì hầu như tập trung vào ngưỡng lạm phát.
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
3.1.

Mô hình nghiên cứu
Trong luận án này, tác giả sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 2002 đến tháng 12 năm 2015 nhằm

tạo sự đồng bộ về mặt dữ liệu với 4 biến nghiên cứu bao gồm tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đa phương,
chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất tái cấp vốn và lỗ hổng sản lượng. Việc lựa chọn các biến nghiên cứu như vậy là dựa
trên khung lý thuyết cũng như các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về truyền dẫn tỷ giá trên thế giới cũng như
tại Việt Nam. Cụ thể hơn, tác giả xây dựng nên mô hình nghiên cứu dựa trên nền tảng khoa học của khung lý
thuyết về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát dưới các điều kiện cân bằng quốc tế, mối quan hệ giữa tỷ
giá và lãi suất, và mối quan hệ giữa lỗ hổng sản lượng và lạm phát. Bên cạnh đó, tác giả cũng dựa trên các
nghiên cứu thực nghiệm trước đây, điển hình là nghiên cứu của Aleem và Lahiani (2014) để xây dựng nên mô
hình nghiên cứu này.
Tác giả lựa chọn biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER) đại diện cho cú sốc tỷ giá,
biến lãi suất tái cấp vốn (RFI) đại diện cho cú sốc tiền tệ, biến lỗ hổng sản lượng (GAP) đại diện cho cú sốc tổng
cầu, và cuối cùng là lạm phát trong quá khứ (CPI).
yt = [CPI, GAP, NEER, RFI]
Tác giả sử dụng mô hình phi tuyến TVAR với 2 biến ngưỡng bao gồm ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay
đổi trong tỷ giá. Tác giả sử dụng ngưỡng lạm phát trong nghiên cứu này là dựa trên khung lý thuyết bao gồm mô
hình định giá so le theo sức mạnh thị trường và mô hình Mark up, cũng như các nghiên cứu thực nghiệm trước
đây về mối quan hệ phi tuyến giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát và biến ngưỡng lạm phát này được sử dụng khá
phổ biến trong các nghiên cứu phi tuyến về truyền dẫn tỷ giá. Bên cạnh đó, tác giả cũng thực hiện nghiên cứu
với ngưỡng thay đổi tỷ giá mà ngưỡng này ít được sử dụng phổ biến hơn trong các nghiên cứu phi tuyến về


12

truyền dẫn tỷ giá. Tác giả sử dụng ngưỡng thay đổi tỷ giá là dựa trên những lập luận khi xem xét mối quan hệ
giữa thay đổi tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá cũng như dựa trên các bằng chứng thực nghiệm trước đây.
3.2.

Phƣơng pháp ƣớc lƣợng
3.2.1.

Mô hình VAR

Trong mô hình VAR, một biến không những chịu ảnh hưởng của các biến khác cùng thời kỳ mà còn chịu
ảnh hưởng bởi độ trễ của chính nó và độ trễ của các biến khác trong quá khứ. Một ví dụ đơn giản về mô hình
VAR dạng tiêu chuẩn có hai biến phụ thuộc Y1 và Y2 và trễ

3.2.2.

bước có dạng sau đây:

∑

∑

∑

∑

Mô hình TVAR

Mô hình TVAR thật ra tuyến tính với mỗi trạng thái, nhưng các thay đổi trong các tham số qua mỗi trạng
thái lại giải thích tính phi tuyến. Trong mô hình TVAR, giá trị biến ngưỡng được tự xác định trong khi thực hiện
hồi quy trên phần mềm. Điều này có thể cho phép tác giả nghiên cứu về sự chuyển đổi trạng thái khi nó chạm

đến một ngưỡng nhất định nào đó. Các mô hình ngưỡng giống như vậy thực hiện hồi quy bằng cách tự tách các
chuỗi thời gian thành các trạng thái khác nhau. Trong mỗi trạng thái, các chuỗi thời gian được thực hiện hồi quy
bằng một mô hình tuyến tính. Mô hình TVAR 3 trạng thái có dạng như sau:

Trong đó vectơ các biến (yt) bao gồm chỉ số giá tiêu dùng (CPI), lỗ hổng sản lượng (GAP), tỷ giá danh
nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER), và lãi suất tái cấp vốn (RFI). Tác giả đưa vào biến lỗ hổng sản lượng
nhằm nắm bắt các tác động của khu vực sản xuất của nền kinh tế lên truyền dẫn tỷ giá. Tác giả đưa vào biến lãi
suất tái cấp vốn để nhằm giải thích tác động của chính sách tiền tệ lên truyền dẫn tỷ giá.
yt = [CPI, GAP, NEER, RFI]
qt là biến ngưỡng, γ1 và γ2 là các giá trị ngưỡng.
Tác giả sẽ lần lượt sử dụng tỷ lệ lạm phát và thay đổi tỷ giá làm biến ngưỡng trong mô hình.
Tỷ lệ lạm phát =
Thay đổi tỷ giá =

x 100
x 100

với i = 1, 2, 3 là một vectơ 3 x 1 hằng số
Đa thức trễ

(L) =

L+

+…+

với ma trận 4 x 4p

với j = 1, 2, …, p. L là toán tử trễ.


Một hình thức cô đọng hơn của mô hình TVAR(p) 3 trạng thái được thể hiện như sau:


13

Trong đó I(.) nhận giá trị 1 nếu đối số được thỏa mãn và ngược lại thì nhận giá trị 0.
Khi γ1 = γ2 thì mô hình TVAR 3 trạng thái sẽ được giản lược thành mô hình TVAR 2 trạng thái.
3.3.

Dữ liệu
Tỷ giá danh nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER)
Tỷ giá danh nghĩa có hiệu lực đa phương được xác định là tỷ giá giữa đồng nội tệ với các đồng ngoại tệ

của các nước khác (ejt) với trọng số là tỷ trọng thương mại của nước đó với các nước khác (wjt).
=∏
Do không có sẵn dữ liệu tỷ giá trực tiếp giữa VND với các đối tác thương mại của Việt Nam, cho nên tác
giả sẽ chuyển đổi từ VND/USD với đồng tiền của đối tác thương mại/USD (

).

Để tính toán được NEER, tác giả thu thập các dữ liệu tỷ giá của các quốc gia đối tác thương mại với Việt
Nam so với USD từ Ngân Hàng Thế Giới (World Bank – WB). Tỷ trọng thương mại được tính toán từ các dữ
liệu giao thương xuất nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác thương mại và được thu thập từ DOTS (Direction
of Trade Statistics).
Vũ Quốc Huy và cộng sự (2013) chỉ ra rằng một tập hợp khoảng tầm 20 quốc gia là đủ để xem xét biến
động của NEER. Vì vậy, nghiên cứu này chỉ lấy những quốc gia đối tác thương mại có tỷ trọng giao dịch thương
mại từ 1% trở lên mà được tính từ dữ liệu trong giai đoạn quan sát từ tháng 1 năm 2002 đến tháng 9 năm 2015
(do tác giả không tìm thấy được dữ liệu từ tháng 10 đến tháng 12 năm 2015 tại thời điểm tác giả thực hiện
nghiên cứu này) và đồng thời phải có đầy đủ dữ liệu tỷ giá song phương chính thức trong giai đoạn quan sát để
tính toán. Từ đó tác giả chọn được 20 quốc gia để tính toán và chúng chiếm tỷ trọng 86.9% trong các đối tác

thương mại.
Trung Quốc (CNY)
Hoa Kỳ (USD)
Nhật Bản (JPY)
20.9%
12.8%
12.0%
Đài Loan (TWD)
Singapore (SGD)
Thái Lan (THB)
6.3%
6.1%
4.6%
Úc (AUD)
Đức (EUR)
Hong Kong (HKD)
3.2%
3.2%
2.7%
Ấn Độ (INR)
Anh (GBP)
Hà Lan (EUR)
2.0%
1.8%
1.6%
Ý (EUR)
Philippines (PHP)
Nga (RUB)
1.5%
1.3%

1.3%
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của WB và DOTS

Hàn Quốc (KRW)
10.1%
Malaysia (MYR)
3.7%
Indonesia (IDR)
2.2%
Pháp (EUR)
1.6%
Thụy Sỹ (CHF)
1.1%

Bảng 3.1: Tỷ trọng thƣơng mại của 20 quốc gia dùng trong tính toán NEER


14
Sau khi tính toán NEER, tác giả tiếp tục thực hiện chuẩn hóa theo giá trị năm 2010 = 100. NEER thể hiện
tỷ giá của VND/đồng tiền của các quốc gia đối tác thương mại, cho nên một sự gia tăng của NEER thể hiện sự
giảm giá của VND, và ngược lại một sự sụt giảm trong NEER thể hiện sự tăng giá của VND. Sau đó, tác giả
thực hiện điều chỉnh mùa vụ biến NEER bằng phương pháp Census X13, sau đó lấy log tự nhiên của biến này.
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
Tỷ lệ lạm phát thường được đo lường bằng chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Nó là một chỉ báo được sử dụng
rộng rãi bởi các nhà phân tích tài chính và các nhà hoạch định chính sách để xem xét các xu hướng biến động giá
và nhìn chung được xem xét là một chỉ báo của quá trình lạm phát trong nền kinh tế (Bìere và Signori, 2012;
Granville và Mallick, 2006). Số liệu chỉ số giá tiêu dùng được chuẩn hóa theo năm 2010 = 100 và được thu thập
từ Thống kê tài chính quốc tế (IFS). CPI sẽ được điều chỉnh mùa vụ bằng phương pháp Census X13 và sau đó sẽ
lấy log tự nhiên của biến này.
Lỗ hổng sản lượng (GAP)

Khi sản lượng thực tế vượt mức sản lượng tiềm năng thì nền kinh tế hoạt động ở trạng thái toàn dụng và
nền kinh tế tăng trưởng vượt mức năng suất dài hạn, do đó phản ánh lỗ hổng sản lượng dương. Ngược lại, khi
sản lượng thực tế nhỏ hơn sản lượng tiềm năng thì lại phản ánh lỗ hổng sản lượng âm. Dựa theo lý thuyết, khi lỗ
hổng sản lượng dương sẽ tạo áp lực gia tăng lạm phát do sự gia tăng trong tiền lương dẫn đến chi phí sản xuất
tăng cao. Một sự gia tăng trong biến này thể hiện một áp lực gia tăng trong tổng cầu.
Do tác giả không thể thu thập dữ liệu GDP theo tháng tại Việt Nam, nên trong nghiên cứu này tác giả sẽ
sử dụng dữ liệu sản lượng công nghiệp, mà có thể thu thập được theo tháng tại Việt Nam như các nghiên cứu
trước đây tại Việt Nam đã chỉ rõ, điển hình như Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn (2013), Le và Pfau
(2008)… Dữ liệu này được thu thập từ Tổng Cục thống kê (GSO) và các báo cáo tình hình kinh tế-xã hội của
Việt Nam qua các năm. Đầu tiên, tác giả lấy log tự nhiên của sản lượng công nghiệp, sau đó xác định sản lượng
tiềm năng thông qua bộ lọc Hodrick–Prescott và sẽ tính ra được lỗ hổng sản lượng. Sau khi tính ra được lỗ hổng
sản lượng, tác giả không thực hiện điều chỉnh mùa vụ bởi vì theo Võ Văn Minh (2009), các tác động mùa vụ đã
được loại bỏ thông qua việc làm trơn kết quả đầu ra trong bộ lọc Hodrick –Prescott. Ngoài ra, tác giả cũng không
lấy log tự nhiên của lỗ hổng sản lượng.
Lãi suất tái cấp vốn (RFI)
Tại Việt Nam, các nhà hoạch định chính sách điều hành chính sách tiền tệ bằng việc thực hiện điều
chỉnh một loạt các loại lãi suất khác nhau một cách đồng bộ. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng lãi suất tái
cấp vốn bởi vì một số lý do sau: thứ nhất, khả năng thu thập dữ liệu có sẵn mà có khoảng thời gian đủ dài để tạo
ra sự đồng bộ về mặt dữ liệu và mức độ vững chắc cho nghiên cứu; thứ hai, Nguyen và cộng sự (2012),
Bhattacharya (2013) đã sử dụng lãi suất tái cấp vốn trong nghiên cứu của các tác giả để xem xét các nhân tố chủ
yếu tác động đến lạm phát.


15
Dữ liệu lãi suất tái cấp vốn được thu thập từ ngân hàng nhà nước Việt Nam (SBV) và IFS. Tác giả cũng
thực hiện điều chỉnh mùa vụ bằng phương pháp Census X13 và thể hiện ở dạng tỷ lệ phần trăm. Lãi suất được
thu thập dưới dạng %/năm được tác giả quy đổi theo dạng %/tháng để sử dụng cho bài nghiên cứu này.
3.4.

Các bƣớc trong quy trình nghiên cứu


Kiểm định tính dừng
Tác giả sử dụng 3 phương pháp kiểm định được sử dụng phổ biến nhất bao gồm 2 kiểm định nghiệm đơn
vị : kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) và kiểm định Phillips–Perron (PP), và 1 kiểm định tính dừng : kiểm
định Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS). Tác giả dựa theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Trang và
Lục Văn Cường (2013) và nghiên cứu của Jiang và Kim (2013) để sử dụng các mục lựa chọn phù hợp khi thực
hiện kiểm định trên phần mềm. KPSS có giả thuyết vô hiệu là chuỗi dữ liệu dừng, trong khi ADF và PP lại có
giả thuyết vô hiệu là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị (không dừng).
Lựa chọn độ trễ tối ưu
Tác giả đánh giá dựa trên tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike Information Criterion), SC (Schwarz
Information Criterion), HQ (Hannan-Quinn Information Criterion) và FPE (Final Prediction Error), và LR
(Sequential modified LR test statistic). Khi thực hiện ước lượng bằng mô hình TVAR, tác giả sẽ sử dụng độ trễ
tối ưu như độ trễ tối ưu đã được xác định trong mô hình VAR. Tác giả giả định số độ trễ là như nhau trong mỗi
trạng thái.
Kiểm định tính phi tuyến
Tác giả thực hiện kiểm định tính phi tuyến cho mô hình VAR ngưỡng so với mô hình VAR tuyến tính
bằng việc sử dụng tỷ lệ lạm phát và thay đổi tỷ giá làm biến ngưỡng. Tỷ lệ lạm phát dưới mức ngưỡng thiết lập
trạng thái lạm phát thấp, và trên mức ngưỡng thiết lập trạng thái lạm phát cao. Tương tự như vậy khi sử dụng
thay đổi tỷ giá làm biến ngưỡng. Các giá trị ngưỡng là các điểm chuyển đổi mà hoặc là truyền dẫn tỷ giá có ý
nghĩa thống kê chuyển sang không có ý nghĩa thống kê, hoặc là truyền dẫn tỷ giá không có ý nghĩa thống kê
chuyển sang có ý nghĩa thống kê. Để kiểm định giả thuyết vô hiệu là tính tuyến tính (m = 1 trạng thái; trong đó
m chỉ ra số trạng thái) so với giả thuyết tính phi tuyến (m = 2, 3 trạng thái), tác giả sử dụng kiểm định tuyến tính
đa biến mở rộng của Hansen (1999), và Lo và Zivot (2001). Kiểm định sử dụng ma trận hiệp phương sai của mỗi
mô hình (các mô hình 0 và 1), tức là, mô hình 0 là mô hình VAR đơn giản (dưới giả thuyết vô hiệu là tuyến
tính), và mô hình 1 là mô hình TVAR với lần lượt 1 và 2 trạng thái. Thống kê kiểm định LR được viết như sau:

Trong đó

là ma trận hiệp phương sai được ước lượng của mô hình dưới giả thuyết vô hiệu, và


ma

trận hiệp phương sai được ước lượng của mô hình dưới giả thuyết thay thế. Việc tính toán p value được thực
hiện bằng việc mô phỏng dựa theo phân phối bootstrap (1000 lần) dựa trên việc lấy mẫu có hoàn lại các phần dư
từ mô hình vô hiệu, mà ước lượng ngưỡng và tính toán kiểm định.
Xác định giá trị ngưỡng, độ trễ của biến ngưỡng


16
Tác giả sử dụng cách tiếp cận “one-step-at-a-time” được đề xuất bởi Bai (1997), Bai và Perron (1998), và
Hansen (1999). Đầu tiên, ước lượng mô hình TVAR 2 ngưỡng và đạt được giá trị ước lượng của độ trễ ̂ và giá
trị ngưỡng ̂ . Các giá trị ước lượng tối đa hóa log det của ma trận phần dư. Tiếp theo, tác giả ước lượng ̂ bằng
cách cho d = ̂ và một trong các thành phần trong vectơ γ = ̂ . Giá trị ước lượng ̂ trong giai đoạn hai phù hợp
với thành phần khác của γ. Bai (1997) chỉ ra rằng phương pháp “one-step-at-a-time” cung cấp các ước lượng phù
hợp của ̂ và ̂ = ( ̂ , ̂), mà có phân phối tiệm cận y hệt bởi vì các ước lượng đạt được từ tìm kiếm toàn bộ tất
cả các trường hợp có thể (grid search) với (γ, d) nếu phương pháp này được lặp lại ít nhất một lần. Một khi đạt
được ( ̂, ̂ ), thì lặp lại bước hai bằng cách cho d = ̂ một thành phần trong vectơ γ = ̂, cung cấp một giá trị ước
lượng ̂ được xác định lại. Mục tiêu là tối thiểu hóa các tiêu chuẩn AIC, BIC, SSR.
Ước lượng mô hình TVAR
Tác giả ước lượng thông qua phần mềm R để xem xét truyền dẫn tỷ giá trong các trạng thái lạm phát khác
nhau, trong các trạng thái thay đổi tỷ giá khác nhau.
Phân tích phản ứng xung trong mô hình TVAR
Phân tích phản ứng xung giúp xác định mức độ phản ứng của biến phụ thuộc khi có một tác động (cú sốc)
đến giá trị phần dư của mô hình. Thông qua phân tích phản ứng xung, tác giả có thể xác định một cú sốc đến một
phương trình sẽ tác động mạnh như thế nào và kéo dài trong bao lâu đến tất cả các biến. Tác giả thực hiện phân
tích phản ứng xung cho từng trạng thái. Phân tích phản ứng xung với các biến liên quan trong nghiên cứu này
ước lượng qua thời kỳ 24 tháng (2 năm).
Đo lường hệ số truyền dẫn
Tác giả chuyển đổi cú sốc thành cú sốc 1% trong tỷ giá theo Leigh và Rosi (2002) bằng cách chia phản
ứng xung tích lũy của chỉ số giá tiêu dùng sau i tháng cho phản ứng xung tích lũy của tỷ giá với cú sốc tỷ giá sau

i tháng.
PTt, t+i =
Pt,t+i là thay đổi tích lũy trong chỉ số giá tiêu dùng
Et,t+i là thay đổi tích lũy trong tỷ giá
Phân rã phương sai
Phương pháp phân rã phương sai đo lường % thay đổi trong một biến phụ thuộc cho trước được gây ra
bởi bao nhiêu % tác động từ cú sốc lên chính nó và còn lại bao nhiêu % tác động từ các cú sốc của các biến số
khác trong hệ thống. Phương pháp này xác định phương sai dự báo của từng biến trong hệ thống trong S kỳ
tương lại sẽ bị tác động bao nhiêu % bởi thay đổi phương sai từng biến giải thích. Tác giả thực hiện phân rã
phương sai cũng cho thời kỳ 24 tháng.
3.5.

Kết luận chƣơng 3
Tác giả sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 2002 đến tháng 12 năm 2015 với 4 biến nghiên cứu

bao gồm tỷ giá hối đoái danh nghĩa có hiệu lực đa phương (NEER), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), lãi suất tái cấp


17
vốn (RFI) và lỗ hổng sản lượng (GAP) để xem xét tác động truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát bằng mô hình TVAR.
Tác giả sử dụng 2 loại ngưỡng trong nghiên cứu này đó là ngưỡng lạm phát và ngưỡng thay đổi tỷ giá.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.

Ƣớc lƣợng bằng phƣơng pháp TVAR với ngƣỡng lạm phát

Kiểm định tính dừng
Biến

ADF

PP
st
Level
1 Diff
Level
1st Diff
-0.254
-4.501***
-0.335
-8.845***
LNEER
-1.403
-3.153**
-1.314
-4.941***
LCPI
-2.285
-4.700***
-8.015***
GAP
-2.481
-5.070***
-2.161
-7.994***
RFI
*, **, *** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

KPSS
Level
1st Diff

0.178**
0.403
0.172**
0.199
0.070
0.192**
0.078

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng giai đoạn 2002-2015
Tác giả nhận thấy các chuỗi dữ liệu LNEER, LCPI, RFI đều dừng ở sai phân bậc 1, chuỗi dữ liệu GAP
dừng ngay chuỗi gốc ban đầu và phù hợp với Hüfner và Schröder (2003) khi cho rằng biến GAP đã dừng ngay
chuỗi gốc ban đầu và không cần kiểm định tính dừng do đã sử dụng bộ lọc Hodrick–Prescott. Vì vậy, trong
nghiên cứu với ngưỡng lạm phát, tác giả sẽ sử dụng biến GAP, sai phân bậc 1 của lần lượt các biến LNEER
(DLNEER), LCPI (DLCPI) và RFI (DRFI).
Xác định độ trễ tối ưu
Tiêu chuẩn SC chỉ ra độ trễ tối ưu là 1, tiêu chuẩn HQ chỉ ra độ trễ tối ưu là 2, và tiêu chuẩn LR, FPE,
AIC chỉ ra độ trễ tối ưu là 9. Jiang và Kim (2013) chỉ ra rằng khi sử dụng độ trễ là 1 thì có thể dẫn đến tự tương
quan trong phần dư và không thể khái quát hóa mô hình một cách thỏa đáng. Khi sử dụng quá nhiều bậc trễ
trong mô hình thì có thể dẫn đến nhiều phản ứng xung có đường dao động mạnh theo thời gian bởi vì nó có thể
không thỏa mãn điều kiện ổn định cho mô hình. Vì vậy, theo tác giả, độ trễ tối ưu 2 có thể là phù hợp.
Tiêu chuẩn lựa chọn
Độ Trễ Tối Ƣu
LR
9
FPE
9
AIC
9
SC
1

HQ
2
Bảng 4.2: Kết quả xác định độ trễ tối ƣu giai đoạn 2002-2015
Kiểm định tính phi tuyến
Kết quả kiểm định đối với ngưỡng lạm phát chỉ ra sự tồn tại một mối quan hệ phi tuyến phù hợp hơn so
với mối quan hệ tuyến tính khi lần lượt so sánh mô hình phi tuyến 1 ngưỡng và 2 ngưỡng so với mô hình tuyến
tính. Hơn thế nữa có lẽ mô hình phi tuyến 2 ngưỡng tốt hơn so với mô hình phi tuyến 1 ngưỡng (bởi vì mô hình
TVAR 1 ngưỡng quá giới hạn để nắm bắt một cách đầy đủ tính phi tuyến trong dữ liệu), cho nên tác giả lựa chọn
mô hình phi tuyến 2 ngưỡng khi ước lượng bằng phương pháp TVAR. Kết quả kiểm định giữa mô hình phi
tuyến 1 ngưỡng và 2 ngưỡng không được thể hiện ra trong nghiên cứu này bởi vì những hạn chế trong việc đạt
được các giá trị kiểm định với bộ dữ liệu của tác giả trong ứng dụng gói sản phẩm tsDyn mà tác giả sử dụng.


18
Tuy nhiên, tác giả nhận thấy giá trị LR test đạt được trong kiểm định 1vs3 lớn hơn và có một sự khác biệt đáng
kể so với giá trị LR test đạt được trong kiểm định 1vs2, cho nên có khả năng giá trị LR test 2vs3 cũng có giá trị
lớn và có ý nghĩa về mặt thống kê. Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu trước đây, trong đó có nghiên cứu của Aleem
và Lahiani (2014), tác giả vẫn quan tâm nhiều hơn đến mô hình 2 ngưỡng hơn là 1 ngưỡng.
LR test
1vs2
1vs3
107.7446
149.3457
Giá trị
0.0000
0.0060
P value
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính phi tuyến giai đoạn 2002-2015 – ngƣỡng lạm phát
Xác định độ trễ của biến ngưỡng
Tác giả lựa chọn độ trễ của biến ngưỡng tối ưu dựa trên việc tối thiểu hóa các giá trị AIC, BIC và SSR, và

độ trễ của biến ngưỡng tối ưu là 2.
Độ Trễ Biến Ngƣỡng
AIC
BIC
SSR
1
-7000.297
-6658.643
0.1963513
2
-7020.722
-6679.068
0.1879027
Bảng 4.4: Xác định độ trễ của biến ngƣỡng giai đoạn 2002-2015 – ngƣỡng lạm phát
Kết quả ước lượng
Kết quả ước lượng đạt được từ mô hình TVAR ba trạng thái với ngưỡng lạm phát cho giai đoạn 20022015 đã chỉ ra 2 giá trị ngưỡng là 0.0765%/tháng và 0.4004%/tháng. Số quan sát ở trạng thái 3 chiếm khoảng
51.5% trong toàn bộ mẫu quan sát. Khi lạm phát vượt trên mức 0.4004%/tháng, một tác động cùng chiều và có ý
nghĩa về mặt thống kê của tỷ giá đến chỉ số giá tiêu dùng. Trong khi đó, khi lạm phát dưới mức 0.4004%/tháng,
tác giả lại không nhận thấy một tác động có ý nghĩa về mặt thống kê của tỷ giá đến chỉ số giá tiêu dùng. Một
cách cụ thể hơn, ở trạng thái 3 (khi lạm phát vượt trên mức 0.4004%/tháng), DLNEER(-1) có tác động cùng
chiều đến chỉ số giá tiêu dùng (với hệ số là 0.2380) và có ý nghĩa thống kê ở mức 0.1%, DLNEER(-2) cũng có
tác động cùng chiều đến chỉ số giá tiêu dùng (với hệ số là 0.0936) và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Vì vậy, cả
DLNEER(-1) và DLNEER(-2) đều tác động đến chỉ số giá tiêu dùng. Qua đó, tác giả nhận thấy chỉ số giá tiêu
dùng có lẽ sẽ không phản ứng với cú sốc tỷ giá trong môi trường lạm phát nhỏ hơn mức 0.4004%/tháng, nhưng
chỉ số giá tiêu dùng sẽ phản ứng với cú sốc tỷ giá trong môi trường lạm phát vượt trên mức 0.4004%/tháng.
Theo đó, có sự khác biệt đáng kể trong truyền dẫn tỷ giá giữa các môi trường lạm phát khác nhau, và vì vậy
truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát là phi tuyến. Kết quả nghiên cứu này thì phù hợp với kết quả nghiên cứu của
Aleem và Lahiani (2014), Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Thị Ngọc Trang (2015) khi cho rằng truyền dẫn tỷ giá đến
lạm phát là phi tuyến.
Khi liên hệ với tình hình thực tiễn tại Việt Nam trong giai đoạn vừa qua, tác giả nhận thấy kết quả nghiên

cứu này thì phù hợp. Khi ngân hàng nhà nước thực hiện phá giá tiền tệ trong môi trường lạm phát thấp (dưới
mức ngưỡng 0.4004%/tháng) vào 12/2008, 11/2009 hay 2/2010 thì lạm phát sau đó không có những thay đổi
đáng kể. Một số nguyên nhân có thể lý giải cho điều này chẳng hạn như vào các thời điểm này các tác nhân kinh
tế có kỳ vọng lạm phát thấp cho nên không thực hiện điều chỉnh giá khi tỷ giá thay đổi, hay do sức mua suy yếu
trong giai đoạn chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, hoặc do chính sách bình ổn giá các mặt


19
hàng chủ lực của nền kinh tế. Trong khi đó, khi ngân hàng nhà nước thực hiện phá giá tiền tệ trong môi trường
lạm phát cao (trên mức ngưỡng 0.4004%/tháng) vào 8/2010 và 2/2011 thì việc phá giá có tác động đến lạm phát
sau đó. Tác giả cũng nhận thấy lạm phát tương đối ổn định ở mức thấp trong giai đoạn gần đây. Nguyên nhân
của điều này có thể là do chính sách thắt chặt tài khóa và tiền tệ của chính phủ trong thời gian vừa qua, hoặc do
những mục tiêu lạm phát được đặt ra và đã đạt được trong thời gian qua đã tạo niềm tin của công chúng trong
nền kinh tế rằng lạm phát sẽ được giữ ổn định ở mức được đưa ra bởi nhà điều hành chính sách. Qua đó, tác giả
nhận thấy với mức ngưỡng 0.4004%/tháng hay 4.8048%/năm thì khi mục tiêu lạm phát đặt ra là 4%/năm thì có
lẽ những tác động thay đổi trong tỷ giá trong thời gian sắp tới (nếu có) sẽ có tác động không mạnh đến lạm phát
tại Việt Nam, với các yếu tố khác không đổi.
Tác giả không nhận thấy tác động có ý nghĩa về mặt thống kê của biến lỗ hổng sản lượng GAP đến chỉ số
giá tiêu dùng trong cả 3 trạng thái. Đối với tác động của biến lãi suất tái cấp vốn đến chỉ số giá tiêu dùng, tác giả
nhận thấy khi lạm phát dưới mức 0.0765%/tháng, một tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% của
DRFI(-1) đến chỉ số giá tiêu dùng (với hệ số là 5.4689), nhưng một tác động ngược chiều và có ý nghĩa về mặt
thống kê ở mức 0.1% của DRFI(-2) đến chỉ số giá tiêu dùng (với hệ số là -5.3330). Trong khi đó, khi lạm phát
vượt trên mức 0.4004%/tháng, tác giả lại nhận thấy một tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức
10% của DRFI(-1) đến chỉ số giá tiêu dùng (với hệ số là -1.7704). Đối với tác động của chỉ số giá tiêu dùng
trong quá khứ đến chỉ số giá tiêu dùng, khi lạm phát dưới mức 0.0765%/tháng, tác giả nhận thấy một tác động
ngược chiều và có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 10% của DLCPI(-1) đến chỉ số giá tiêu dùng (với hệ số 0.3603), nhưng khi lạm phát vượt trên mức 0.0765%/tháng thì tác giả lại nhận thấy một tác động cùng chiều và
có ý nghĩa về mặt thống kê lần lượt ở mức 1% và 0.1% ở trạng thái 2 và trạng thái 3 của DLCPI(-1) đến chỉ số
giá tiêu dùng (với hệ số ở trạng thái 2 là 0.8107 và hệ số ở trạng thái 3 là 0.6088). Tác giả nhận thấy một tác
động cùng chiều của DLCPI(-2) đến chỉ số giá tiêu dùng và có ý nghĩa về mặt thống kê lần lượt ở mức 1% và
5% ở trạng thái 1 (với hệ số là 0.8328) và ở trạng thái 3 (với hệ số là 0.2319). Qua đó, tác giả nhận thấy lạm phát

trong quá khứ có tác động thúc đẩy đến lạm phát trong tương lai. Trong môi trường lạm phát cao, khi có sự gia
tăng trong chỉ số giá tiêu dùng dẫn đến một tác động mạnh hơn đến chỉ số giá tiêu dùng trong tương lai so với
trong môi trường lạm phát thấp. Tuy nhiên, trong môi trường lạm phát thấp, nếu sự gia tăng trong chỉ số giá tiêu
dùng diễn ra qua một vài tháng thì sẽ dẫn đến một tác động đến chỉ số giá tiêu dùng mạnh hơn so với trong môi
trường lạm phát cao do các tác nhân đã nhận ra sự dai dẳng của lạm phát.
Sau khi ước lượng mô hình TVAR với ngưỡng lạm phát trong từng trạng thái, tác giả cũng thực hiện kiểm
định tính ổn định của mô hình trong từng trạng thái. Kết quả kiểm định độ ổn định của mô hình cho từng trạng
thái với ngưỡng lạm phát chỉ ra rằng trong từng trạng thái mô hình VAR là ổn định.

C

Trạng thái 1:
π ≤ 0.0765%
% quan sát: 21.2%
0.0030***
(0.0010)

Trạng thái 2:
0.0765% < π ≤ 0.4004%
% quan sát: 27.3%
0.0003
(0.0015)

Trạng thái 3:
π > 0.4004%
% quan sát: 51.5%
0.0002
(0.0009)



20
DLNEER (-1)

0.0755
(0.0892)

0.0740
(0.0770)

0.2380****
(0.0453)

GAP (-1)

-0.0461
(0.0320)

0.0243
(0.0292)

0.0022
(0.0090)

DRFI (-1)

5.4689***
(1.9773)

1.7605
(3.0783)


-1.7704*
(1.0016)

DLCPI (-1)

-0.3603*
(0.1890)

0.8107***
(0.2880)

0.6088****
(0.0866)

DLNEER (-2)

0.0768
(0.1004)

0.0433
(0.0934)

0.0936**
(0.0434)

GAP (-2)

0.0417
(0.0348)


-0.0241
(0.0300)

0.0028
(0.0089)

DRFI (-2)

-5.3330****
(1.5438)

-2.6628
(4.2990)

-1.1706
(1.0643)

DLCPI (-2)

0.8328***
(0.2549)

0.0065
(0.3368)

0.2319**
(0.0926)

AIC

-7020.722
BIC
-6679.068
SSR
0.1879
*, **, ***,**** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% và 0.1%
Bảng 4.5: Kết quả ƣớc lƣợng bằng TVAR giai đoạn 2002-2015 - ngƣỡng lạm phát
Phân tích phản ứng xung
Nhìn chung trong cả ba trạng thái đều thể hiện một tác động cùng chiều lên lạm phát khi xảy ra cú sốc tỷ
giá, mặc dù một tác động ngược chiều lên lạm phát khi cú sốc tỷ giá xảy ra 1 tháng. Khi lạm phát vượt mức
0.4004%/tháng, hệ số truyền dẫn tỷ giá trở nên lớn hơn so với khi lạm phát dưới mức ngưỡng 0.4004%/tháng, và
hệ số truyền dẫn gia tăng theo thời gian và đạt khoảng 0.35 sau khi cú sốc tỷ giá xảy ra vào khoảng 17 tháng.
Trong khi đó, khi lạm phát dưới mức 0.4004%/tháng thì hệ số truyền dẫn tỷ giá chỉ vào khoảng 0.08-0.12.
Phân tích phân rã phương sai
Tác giả nhận thấy trong số các yếu tố tác động đến chỉ số giá tiêu dùng, DLNEER và DLCPI cũng là 2
yếu tố đóng vai trò quan trọng nhất trong việc xác định phương sai của DLCPI. Trong trạng thái 1, khoảng 30%
phương sai của DLCPI được xác định bởi DLNEER, khoảng 60% phương sai của DLCPI được xác định bởi
DLCPI, trong khi đó khả năng xác định phương sai của DLCPI của GAP và DRFI không cao. Trong trạng thái 2,
khoảng 60% phương sai của DLCPI được xác định bởi DLNEER, GAP, DRFI (mỗi biến giải thích khoảng
20%), khoảng 40% phương sai của DLCPI được xác định bởi DLCPI. Trong trạng thái 3, sau cú sốc khoảng 5
tháng, các biến tác động đến DLCPI tương đối ổn định, khoảng 20% phương sai của DLCPI được xác định bởi
DLNEER, và khoảng 80% phương sai của DLCPI được xác định bởi DLCPI, khả năng xác định phương sai của


21
DLCPI của GAP và DRFI rất thấp. Giai đoạn quan sát của tác giả được cập nhật cho đến gần đây vào thời điểm
lạm phát tương đối thấp và ổn định. Điều này đã tạo niềm tin cho công chúng thông qua các mức mục tiêu lạm
phát được chính phủ đưa ra. Vì vậy, tác động của chỉ số giá tiêu dùng trong quá khứ có tác động mạnh đến chỉ số
giá tiêu dùng trong tương lai, và vì thế biến chỉ số giá tiêu dùng trong quá khứ có khả năng giải thích sự thay đổi
trong chỉ số giá tiêu dùng tương đối cao hơn so với các biến khác. Tuy nhiên, theo tác giả, tỷ giá vẫn đóng vai

trò quan trọng hơn giúp giải thích sự thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng so với các biến lỗ hổng sản lượng và lãi
suất tái cấp vốn trong giai đoạn tác giả quan sát.
Thời kỳ
Hệ số truyền dẫn
Thời kỳ
Hệ số truyền dẫn
-0.0242
0.1237
1
13
0.0314
0.1220
2
14
0.1014
0.1203
3
15
0.1103
0.1191
4
16
0.1253
0.1183
5
17
0.1337
0.1178
6
18

0.1299
0.1177
7
19
0.1319
0.1178
8
20
0.1313
0.1181
9
21
0.1290
0.1186
10
22
0.1280
0.1190
11
23
0.1259
0.1195
12
24
Bảng 4.6: Hệ số truyền dẫn tỷ giá trạng thái 1 giai đoạn 2002 – 2015 bằng TVAR với ngƣỡng lạm phát
Thời Kỳ
Hệ số truyền dẫn
Thời Kỳ
Hệ số truyền dẫn
0.0573

0.0753
1
13
0.1012
0.0747
2
14
0.0912
0.0745
3
15
0.0701
0.0748
4
16
0.0624
0.0749
5
17
0.0706
0.0748
6
18
0.0780
0.0748
7
19
0.0778
0.0747
8

20
0.0744
0.0748
9
21
0.0732
0.0748
10
22
0.0745
0.0748
11
23
0.0754
0.0748
12
24
Bảng 4.7: Hệ số truyền dẫn tỷ giá trạng thái 2 giai đoạn 2002 – 2015 bằng TVAR với ngƣỡng lạm phát
Thời Kỳ
1
2

Hệ số truyền dẫn
-0.0222
0.0231

Thời Kỳ
13
14


Hệ số truyền dẫn
0.3370
0.3414


22
0.1151
0.3448
3
15
0.1765
0.3475
4
16
0.2151
0.3496
5
17
0.2498
0.3513
6
18
0.2760
0.3527
7
19
0.2921
0.3538
8
20

0.3045
0.3547
9
21
0.3158
0.3554
10
22
0.3249
0.3559
11
23
0.3317
0.3564
12
24
Bảng 4.8: Hệ số truyền dẫn tỷ giá trạng thái 3 giai đoạn 2002 – 2015 bằng TVAR với ngƣỡng lạm phát
4.2.

Ƣớc lƣợng bằng phƣơng pháp TVAR với ngƣỡng thay đổi tỷ giá

Kiểm định tính phi tuyến
Kết quả kiểm định tính phi tuyến trong giai đoạn 2002-2015 chỉ ra rằng mô hình phi tuyến 1 ngưỡng và 2
ngưỡng đều tốt hơn so với mô hình tuyến tính. Như những lập luận được chỉ ra trong ngưỡng lạm phát, trong
nghiên cứu này đối với ngưỡng thay đổi tỷ giá, tác giả lựa chọn mô hình phi tuyến 2 ngưỡng.
LR test
1vs2
1vs3
125.352
175.8256

Giá trị
0.000
0.0000
P value
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định tính phi tuyến giai đoạn 2002 – 2015 - ngƣỡng thay đổi tỷ giá
Xác định độ trễ của biến ngưỡng
Tác giả lựa chọn độ trễ của biến ngưỡng tối ưu là 2 dựa theo các tiêu chuẩn AIC, BIC, SSR.
Độ Trễ Biến Ngƣỡng
AIC
BIC
SSR
1
-7021.571
-6679.917
0.19848
2
-7026.777
-6685.123
0.192547
Bảng 4.10: Xác định độ trễ của biến ngƣỡng giai đoạn 2002-2015 - ngƣỡng thay đổi tỷ giá
Kết quả ước lượng
Kết quả ước lượng đạt được từ mô hình TVAR ba trạng thái với ngưỡng thay đổi tỷ giá cho giai đoạn
2002-2015 đã chỉ ra 2 giá trị ngưỡng thay đổi tỷ giá là -0.1657%/tháng và 0.8162%/tháng. Số quan sát lần lượt ở
3 trạng thái là 33.9%, 38.8%, 27.3%. Khi thay đổi tỷ giá nhỏ hơn -0.1657%/tháng và thay đổi tỷ giá lớn hơn
0.8162%/tháng, tác giả lần lượt nhận thấy một tác động cùng chiều và có ý nghĩa về mặt thống kê của tỷ giá
DLNEER(-1) đến chỉ số giá tiêu dùng ở mức 1% (với hệ số là 0.1950) và ở mức 0.1% (với hệ số là 0.2244).
Trong khi đó, khi thay đổi tỷ giá nằm trong khoảng -0.1657%/tháng đến 0.8162%/tháng, tác giả lại không nhận
thấy một tác động có ý nghĩa về mặt thống kê của tỷ giá DLNEER(-1) đến chỉ số giá tiêu dùng. Điều này chỉ ra
một mối quan hệ phi tuyến hơn là một mối quan hệ tuyến tính khi tác giả sử dụng biến thay đổi tỷ giá làm biến
ngưỡng. Trong trạng thái 1 (khi thay đổi tỷ giá nhỏ hơn -0.1657%/tháng), DLNEER(-2) tác động cùng chiều đến

chỉ số giá tiêu dùng và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (với hệ số là 0.1832) và tác giả không nhận thấy tác động
của DLNEER(-2) đến chỉ số giá tiêu dùng trong trạng thái 2 và trạng thái 3 (tức là khi thay đổi tỷ giá lớn hơn -


23
0.1657%/tháng). Qua đó, tác giả nhận thấy khi tỷ giá có sự thay đổi càng lớn (đồng tiền tăng giá hoặc giảm giá)
thì tác động của truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát càng cao.
Liên hệ với tình hình thực tiễn tại Việt Nam, nhìn chung trong suốt giai đoạn quan sát tác giả nhận thấy
trong những thời điểm thay đổi tỷ giá ở mức cao thì lạm phát sau đó cũng ở mức cao hơn so với việc thay đổi tỷ
giá ở mức nhỏ. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của tác giả. Cụ thể hơn, vào thời điểm 2/2011, mức độ
phá giá tiền tệ lớn hơn 4%, thì lạm phát sau đó cũng tăng nhanh. Mức độ lạm phát sau khi phá giá vào 2/2011
tăng nhanh và cao hơn so với các thời kỳ trước có thể là do việc phá giá thực hiện trong môi trường lạm phát cao
cũng như kết hợp với mức độ phá giá đồng tiền lớn. Ngoài ra, tác giả cũng nhận thấy vào những thời điểm chẳng
hạn như cuối năm 2004 hay đầu năm 2006 có mức độ mất giá của đồng tiền khoảng 2% thì lạm phát sau đó cũng
tăng nhanh.
Tác giả không nhận thấy tác động có ý nghĩa về mặt thống kê của biến lỗ hổng sản lượng GAP đến chỉ số
giá tiêu dùng trong cả 3 trạng thái. Đối với tác động của lãi suất tái cấp vốn đến chỉ số giá tiêu dùng, tác giả nhận
thấy trong trạng thái 2, DRFI(-1) tác động cùng chiều đến chỉ số giá tiêu dùng DLCPI và có ý nghĩa về mặt
thống kê ở mức 10% (với hệ số 3.6305), nhưng DRFI(-2) tác động ngược chiều đến chỉ số giá tiêu dùng DLCPI
và có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 5% (với hệ số lần lượt là -4.0290 và -5.3990 cho trạng thái 1 và trạng thái
2). Đối với tác động của chỉ số giá tiêu dùng trong quá khứ đến chỉ số giá tiêu dùng, tác giả nhìn chung nhận
thấy một tác động cùng chiều và có ý nghĩa về mặt thống kê cho cả 3 trạng thái thay đổi trong tỷ giá. Trong môi
trường có sự thay đổi tỷ giá lớn, chỉ số giá tiêu dùng trong quá khứ càng lớn thì chỉ số giá tiêu dùng trong tương
lai càng lớn. Điều này có thể là do các tác nhân kinh tế thực sự nhận thấy và phản ứng lại với tác động của lạm
phát đến họ và tác động đến mức giá hàng hóa trong tương lai.
Kết quả kiểm định độ ổn định của mô hình cho từng trạng thái với ngưỡng thay đổi tỷ giá cũng chỉ ra rằng
trong từng trạng thái mô hình VAR là ổn định.
Trạng thái 1:
EX ≤ -0.1657%
% quan sát: 33.9%

0.0018*
(0.0011)

Trạng thái 2:
-0.1657% < EX ≤ 0.8162%
% quan sát: 38.8%
0.0006
(0.0010)

Trạng thái 3:
EX > 0.8162%
% quan sát: 27.3%
-0.0012
(0.0016)

DLNEER (-1)

0.1950***
(0.0651)

0.0017
(0.0803)

0.2244****
(0.0488)

GAP (-1)

-0.0066
(0.0147)


0.0013
(0.0137)

0.0185
(0.0151)

DRFI (-1)

-0.1741
(1.2738)

3.6305*
(1.9598)

2.1494
(1.8666)

DLCPI (-1)

0.3838**
(0.1774)

0.8790****
(0.1724)

0.2555**
(0.1219)

DLNEER (-2)


0.1832*

0.0104

0.1336

C


24
(0.0935)

(0.1475)

(0.0835)

GAP (-2)

0.0068
(0.0163)

-0.0016
(0.0134)

-0.0022
(0.0144)

DRFI (-2)


-4.0290**
(1.5617)

-5.3990**
(2.6092)

0.2576
(1.1299)

DLCPI (-2)

0.3307**
(0.1359)

0.0046
(0.2125)

0.5193****
(0.1148)

AIC
-7026.777
BIC
-6685.123
SSR
0.192547
*, **, ***,**** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% và 0.1%
Bảng 4.11: Kết quả ƣớc lƣợng trong giai đoạn 2002 – 2015 bằng TVAR với ngƣỡng thay đổi tỷ giá
Phân tích phản ứng xung
Trong cả 3 trạng thái đều thể hiện một tác động cùng chiều lên lạm phát từ các cú sốc tỷ giá. Khi thay đổi

tỷ giá nhỏ hơn -0.1657%/tháng, hệ số truyền dẫn tỷ giá trở nên lớn hơn và hệ số truyền dẫn gia tăng theo thời
gian và đạt khoảng 0.6 sau khi cú sốc tỷ giá xảy ra vào khoảng 10 tháng. Trong khi đó, khi thay đổi tỷ giá vượt
trên 0.8162%/tháng, hệ số truyền dẫn tỷ giá đạt khoảng 0.3 sau khi cú sốc tỷ giá xảy ra khoảng 15 tháng. Khi
thay đổi tỷ giá nằm trong khoảng giữa 2 giá trị ngưỡng, hệ số truyền dẫn tỷ giá chỉ vào khoảng 0.16 sau khi cú
sốc tỷ giá xảy ra khoảng 5 tháng. Tác giả nhận thấy khi sử dụng thay đổi tỷ giá làm biến ngưỡng, hệ số truyền
dẫn tỷ giá đạt được lớn hơn so với khi sử dụng lạm phát làm biến ngưỡng. Tác giả cũng nhận thấy mức độ
truyền dẫn tỷ giá lớn nhất khi thay đổi tỷ giá nhỏ hơn - 0.1657%/tháng, sau đó là đến trạng thái thay đổi tỷ giá
lớn hơn 0.8162%/tháng, và mức độ truyền dẫn tỷ giá thấp nhất khi thay đổi tỷ giá nằm trong khoảng giữa 2 giá
trị ngưỡng. Qua đó, tác giả nhận thấy rằng khi tỷ giá thay đổi càng lớn (trong cả trường hợp đồng tiền tăng giá
hay đồng tiền giảm giá) thì mức độ truyền dẫn tỷ giá càng cao. Điều này cũng hàm ý mối quan hệ cùng chiều
giữa thay đổi tỷ giá và truyền dẫn tỷ giá, tức là những nhà xuất khẩu muốn ổn định biên lợi nhuận hơn là nắm
giữ thị phần khi có sự thay đổi trong tỷ giá. Bên cạnh đó, tác giả cũng nhận thấy có lẽ trong môi trường tỷ giá sụt
giảm (hay đồng tiền tăng giá) thì mức độ truyền dẫn tỷ giá cao hơn nhiều so với trong môi trường tỷ giá gia tăng
(hay đồng tiền mất giá).
Phân tích phân rã phương sai
Tác giả nhận thấy trong số các yếu tố tác động đến DLCPI, DLNEER và DLCPI cũng là 2 yếu tố đóng vai
trò quan trọng nhất trong việc xác định phương sai của DLCPI. Trong trạng thái 1, 20% phương sai của DLCPI
được xác định bởi DLNEER, 20% phương sai của DLCPI được xác định bởi GAP, DRFI (mỗi biến giải thích
khoảng 10%), 60% phương sai của DLCPI được xác định bởi DLCPI trong quá khứ. Trong trạng thái 2, 10%
phương sai của DLCPI được xác định bởi GAP, 20% phương sai của DLCPI được xác định bởi DRFI, 70%
phương sai của DLCPI được xác định bởi DLCPI trong quá khứ. Khả năng xác định phương sai DLCPI của
DLNEER rất thấp. Trong trạng thái 3, 10% phương sai của DLCPI được xác định bởi DLNEER, 10% phương


25
sai của DLCPI được xác định bởi DRFI, 80% phương sai của DLCPI được xác định bởi DLCPI trong quá khứ.
Khả năng xác định phương sai DLCPI của GAP rất thấp.
Thời kỳ
Hệ số truyền dẫn
Thời kỳ

Hệ số truyền dẫn
0.1540
0.5745
1
13
0.3460
0.5774
2
14
0.4615
0.5806
3
15
0.5902
0.5841
4
16
0.6377
0.5864
5
17
0.6818
0.5877
6
18
0.6674
0.5880
7
19
0.6523

0.5877
8
20
0.6197
0.5872
9
21
0.5990
0.5867
10
22
0.5820
0.5863
11
23
0.5761
0.5862
12
24
Bảng 4.12: Hệ số truyền dẫn tỷ giá trạng thái 1 giai đoạn 2002–2015 bằng TVAR - ngƣỡng thay đổi tỷ giá
Thời kỳ
Hệ số truyền dẫn
Thời kỳ
Hệ số truyền dẫn
0.1215
0.1547
1
13
0.1544
0.1555

2
14
0.1888
0.1561
3
15
0.1822
0.1567
4
16
0.1661
0.1572
5
17
0.1574
0.1576
6
18
0.1528
0.1578
7
19
0.1514
0.1581
8
20
0.1511
0.1583
9
21

0.1516
0.1584
10
22
0.1527
0.1586
11
23
0.1537
0.1587
12
24
Bảng 4.13: Hệ số truyền dẫn tỷ giá trạng thái 2 giai đoạn 2002–2015 bằng TVAR - ngƣỡng thay đổi tỷ giá
Thời kỳ
1
2
3
4
5
6
7
8

Hệ số truyền dẫn
-0.1225
-0.0508
-0.0019
0.0634
0.1303
0.1820

0.2164
0.2406

Thời kỳ
13
14
15
16
17
18
19
20

Hệ số truyền dẫn
0.2914
0.2958
0.2992
0.3018
0.3037
0.3053
0.3064
0.3073