Phân Tích Mối Quan Hệ Giữa Tỷ Giá Thực Và Cán Cân Thương Mại Ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
-------------------------
NGUYỄN DUY THÔNG
PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ GIÁ
THỰC VÀ CÁN CÂN THƯƠNG MẠI Ở VIỆT
NAM
Tham khảo thêm tài liệu tại Trangluanvan.com
Dịch Vụ Hỗ Trợ Viết Thuê Tiểu Luận,Báo Cáo
Khoá Luận, Luận Văn
ZALO/TELEGRAM HỖ TRỢ 0934.536.149
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh - 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
-------------------------
NGUYỄN DUY THÔNG
PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ GIÁ
THỰC VÀ CÁN CÂN THƯƠNG MẠI Ở VIỆT
NAM
Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng (Hướng Nghiên Cứu)
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS. TRẦN NGỌC THƠ
TP. Hồ Chí Minh - 2022

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đề tài “phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá thực và cán cân
thương mại ở việt nam” là một nghiên cứu độc lập, do chính tôi thực hiện trên cơ sở
các kiến thức đã học, có tham khảo một số nghiên cứu và không sao chép bất kỳ tài
liệu nào khác. Tôi xin cam đoan những điều trên là sự thật và sẽ chịu mọi trách nhiệm
nếu vi phạm qui định của nhà trường.
TP. Hồ Chí Minh, Ngày Tháng 10 Năm 2019
NGUYỄN DUY THÔNG

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT, KÝ HIỆU
TÓM TẮT (ABSTRACT)
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU........................................................................................1
1.1 Lý do chọn đề tài...................................................................................................1
1.2 Mục tiêu nghiên cứu.............................................................................................2
1.3 Phương pháp nghiên cứu......................................................................................2
1.4 Bố cục luận văn....................................................................................................5
1.5 Đóng góp của đề tài.............................................................................................5
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
TRƯỚC ĐÂY ..............................................................................................................6
2.1 Cơ sở lý thuyết ................................................................................................... 6
2.2 Tổng quan các nghiên cứu nước ngoài .............................................................. 15
2.3 Tổng quan các nghiên cứu ở Việt Nam.............................................................. 18
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................... 21
3.1 Mô tả các biến .................................................................................................... 20
3.1.1 Tỷ giả thực song phương:................................................................................... 20
3.1.2 Tỷ số xuất nhập khẩu ........................................................................................ 24
3.1.3 Tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam và đối tác .......................................... 25

3.2 Mô hình nghiên cứu: ......................................................................................... 25
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Trường hợp Việt Nam – Hoa Kỳ ......................................................................26
4.2. Trường hợp Việt Nam – Trung quốc ................................................................33
4.3. Trường hợp Việt Nam – Nhật Bản.....................................................................38
4.4. Trường hợp Việt Nam – Hàn Quốc… ...............................................................48
4.5. Trường hợp Việt Nam – Thái Lan ....................................................................56
4.6. Trường hợp Việt Nam – Australia ....................................................................64
4.7. Trường hợp Việt Nam và tổng hợp 6 quốc gia ................................................69
CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ KẾT LUẬN
5.1 Tổng kết.............................................................................................................76
5.2 Hạn chế của đề tài… ......................................................................................... 77
5.3. Khuyến nghị chính sách.................................................................................... 77
Tài liệu tham khảo
Phụ Lục

DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT, KÝ HIỆU
STT Từ viết tắt Nghĩa Tiếng Anh Nghĩa Tiếng Việt
1 CPI Consumer Price Index Chỉ số giá tiêu dùng
2 GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm nội địa
3 REER Real Effective Exchange Rate Tỷ giá thực đa phương
4 RER Real exchange rate Tỷ giá thực song phương
5 VAR
The Vector Autoregression
Model
Mô hình hồi qui Vector
6 VECM Vector Error Correction Model Mô hình hiệu chỉnh sai số
7 AIC Akaike information criterion Tiêu chuẩn thông tin Akaike

Tên đề tài: Phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá thực và cán cân thương mại ở Việt Nam
dựa trên mô hình VAR.
Tóm tắt
Bài viết sử dụng mô hình VAR để tìm kiếm mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa cán
cân thương mại của Việt Nam với tỷ giá hối đoái thực, thu thập của Việt Nam và các
đối tác. Với việc sử dụng dữ liệu quan hệ thương mại song phương và đa phương của
Việt Nam với 6 đối tác lớn, bao gồm: Trung quốc, Hàn Quốc, Hoa Kỳ, Nhật Bản, và
Australia và Thái Lan, dữ liệu được lấy trong giai đoạn từ Quý 1 năm 2002 đến quý 4
năm 2018. Qua thực nghiệm, nghiên cứu đã xác nhận đường cong chữ J có tồn tại ở 2
trường hợp Nhật Bản và Thái Lan, đối với trường hợp Mỹ, tuy đường cong chữ J
không tồn tại, nhưng nghiên cứu cũng tìm ra sự tác động tích cực của việc phá giá đồng
tiền lên cán cân thương mại. Trong khi đó, với trường hợp Australia, Hàn Quốc và
Trung Quốc lại không tìm thấy mối quan hệ tích cực của tỷ giá lên cán cân thương mại.
Từ khóa: tỷ giá thực, cán cân thương mại, chỉ số giá tiêu dùng, tổng thu nhập quốc gia.
ABSTRACT
The paper uses the VAR model to find the short-term and long-term relationship
between Vietnam's trade balance with real exchange rates, betweenVietnam and its
partners. With the use of Vietnam's bilateral and multilateral trade relations data with 6
major partners, including: China, Korea, the United States, Japan, and Australia and
Thailand, with data taken in the period from Quarter 1, 2002 to Quarter 4, 2018.
Through experiments, the study has confirmed that the J curve exists in 2 cases Japan
and Thailand, in the case of US, although the curve J does not exist, but research has
also found a positive effect of currency devaluation on the trade balance. Meanwhile,
in the case of Australia, South Korea and China did not find a positive relationship of
the exchange rate on the trade balance.
Keywords: real exchange rate, trade balance, consumer price index .

1
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1 Lý do chọn đề tài:
Trong những năm gần đây, Việt Nam đang cải thiện dần cán cân thương mại, từ một
nước nhập siêu, Việt Nam đang dần trở thành một nước xuất siêu, qua đó nâng cao vị
thế của Việt Nam trên thị trường quốc tế, tạo công ăn việc làm cho nhiều người lao
động, tạo nền tảng tốt cho nền kinh tế. Có nhiều yếu tố vĩ mô tác động đến cán cân
thương mại, như cung cầu tiền, năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp, những cơ chế và
chính sách ưu đãi, .v.v. nhưng trong đó yếu tố tỷ giá luôn đóng vai quan trọng, tác
động đến cán cân thương mại không chỉ ở Việt Nam mà đối với bất kỳ quốc gia nào
khác.
Bên cạnh đó, chiến tranh thương mại Mỹ Trung đang căng thẳng trong một vài năm
gần đầy, các quốc gia trong cuộc chiến thương mại như Hoa Kỳ và Trung Quốc,và các
nước trong khu vực đều cố gắng để tăng xuất khẩu, giảm phụ thuộc vào hàng nhập
khẩu, qua đó kích thích tăng trưởng cho nền kinh tế. Trong cuộc chiến thương mại, tỷ
giá luôn đóng vai trò quan trọng như là một yếu tố để giành chiến thắng trong cuộc
chiến thương mại, tỷ giá sẽ giúp các nước kích thích xuất khẩu, hạn chế nhập khẩu, tạo
ảnh điều kiện ổn định nền kinh tế, tạo thêm công ăn việc làm cho người lao động và
góp phần tăng trưởng kinh tế.
Điều đó cho thấy, tỷ giá là một yếu tố quan trọng trong cán cân thương mại của một
quốc gia, việc tăng giảm tỷ giá có thể sẽ kích thích hoặc hạn chế lĩnh vực xuất nhập
khẩu. Có nhiều ý kiến khác nhau trong vấn đề quản lý và điều hành tỷ giá trong nền
kinh tế Việt Nam. Trong đó, có ý kiến cho rằng, nếu giảm tỷ giá sẽ kích thích xuất
khẩu, tạo điều kiện thuận lợi cho nền kinh tế. Tuy nhiên, những ý kiến khác cho rằng,
trong một nền kinh tế chưa phát triển ngành công nghiệp hỗ trợ, việc giảm tỷ giá chỉ
làm thâm hụt thương mại tăng lên, do xuất khẩu không đạt tăng trưởng như kỳ vọng và
nhập khẩu không giảm như kỳ vọng, qua đó gây tác động xấu nên nền kinh tế. Bài viết

2
Ln TB(t) = ß0 + ß1ln Y(t) + ß2 Ln Y*
(t) + ß3 Ln R(t) + ε (t)
này được thực hiện nhằm xác định tác động của tỷ giá thực lên cán cân thương mại của
Việt Nam, qua đó với hy vọng cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về sự thay đổi
của tỷ giá tác động đến sự thay đổi của cán cân thương mại
1.2 Mục tiêu nghiên cứu:
Tỷ giá thực song phương và đa phương có ảnh hưởng lên cán cân thương mại Việt
Nam trong ngắn hạn và dài hạn hay không? Nếu có, sự tác động của tỷ giá sẽ như thế
nào?
Hiệu ứng đường cong chữ J có tồn tại ở Việt Nam hay không? Nếu có, sẽ tồn tại ở các
đối tác thương mại nào đối với Việt Nam?
1.3 Phương pháp nghiên cứu:
Khi xây dựng chính sách thương mại hay chính sách tỷ giá hối đoái, một trong những
mối quan tâm hàng đầu của những nhà hoạch định chính sách là sự thay đổi của cán
cân thương mại đối với sự thay đổi của tỷ giá. Đối với một nền kinh tế mở nhỏ, thì
tổng của độ co giãn của cầu nhập khẩu và xuất khẩu cho ta biết liệu một sự phá giá sẽ
có tác động thuận lợi đến cán cân thương mại hay không? Trước đây cũng đã có nhiều
về ước tính và đo lường cầu nhập khẩu và xuất khẩu, tuy nhiên ở bài viết này chúng ta
sẽ sử dụng phương pháp của Rose và Yellen (1989) để nghiên cứu tác động của tỷ giá
đến cán cân thương mại.
Theo Rose và Yellen (1989), mọi nghiên cứu dựa trên mô hình cán cân thương mại
giảm đều cho rằng cán cân thương mại của một quốc gia với đối tác thương mại phụ
thuộc vào mức độ hoạt động kinh tế ở quốc gia đó, mức độ hoạt động kinh tế của đối
tác thương mại, và tỷ giá hối đoái song phương thực sự giữa hai quốc gia. Với phương
trình cân bằng như sau:

3
Trong đó:
 TB: là tỷ số xuất khẩu/ Nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác.
 Y : là thu nhập thực của Việt Nam ở thời kỳ
 Y* : là thu nhập thực của các đối tác
 R: là tỷ giá thực của đa phương hoặc song phương của Việt Nam với các
đối tác.
 ε: là sai số (nhiễu trắng)
Bên cạnh đó, với nghiên cứu của Arora, Bahmani-Oskooee, và GoswamI (2003)
về sự tác động của tỷ giá thực và cán cân thương mại của Ấn Độ, cũng sử dụng
mô hình của Oskooee và Brooks (1999) cho thấy môi quan hệ giữa tỷ giá, cán
cân thương mại như sau:
Trong đó: TB là tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu, Yin là thu nhập thực của Ấn Độ,
Yj là thu nhập thực của đối tác và REX là tỷ giá thực song phương giữa Ấn Độ
và đối tác. Trong nghiên cứu, các tác giả nhận thấy rằng: F Statistics tỏ ra rất
nhạy cảm đối với các độ trễ khác nhau, do đó, kết hợp giữa kiểm định F Statistic
và tiêu chí về AIC(Akaike information criterion) để tìm ra độ trễ tối ưu cho mô
hình, với việc sử dụng phương pháp ARDL, kết quả cho thấy đường cong chữ J
không tồn tại ở bất kỳ thương mại song phương nào, tuy nhiên đối với trường
hợp của Australia, Đức, Ý và Nhật một sự phá giá đồng tiền sẽ có tác động tích
cực đến cán cân thương mại của Ấn Độ.
Đối tượng nghiên cứu: là dữ liệu quan sát được từ giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam
với các đối tác thương mại, thu nhập thực của Việt Nam và đối tác, và tỷ giá thực trong
giai đoạn từ Quý 1 năm 2002 đến quý 4 năm 2018.

4
Đối tác nghiên cứu: căn cứ vào giá trị xuất nhập khẩu của 15 đối tác lớn nhất có quan
hệ với Việt Nam trong năm 2018 (bảng phụ lục 7). Bài viết sẽ phân tích 5 đối tác có
quan hệ thương mại lớn nhất đối với Việt Nam, gồm: Trung Quốc, Hoa Kỳ, Hàn Quốc,
Nhật Bản và Thái Lan. Bên cạnh đó, tác giả cũng chọn ra thêm 1 quốc gia trong 15
nước trên mà Việt Nam đã thiết lập đối tác chiến lược (vào tháng 3/2018) là Australia.
Do đó, bài nghiên cứu sẽ nghiên cứu cán cân thương mại của Việt Nam với các nước,
bao gồm: Trung Quốc, Hoa Kỳ, Hàn Quốc, Nhật Bản, Thái Lan và Australia (Chiếm
63.4% tổng giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam trong năm 2018)
1.4 Bố cục của đề tài:
Bài viết nghiên cứu tác động của các yếu tố ; Tổng sản phẩm quốc gia, tỷ giá thực tác
động đến cán cân thương mại của Việt Nam với các đối tác thương mại (Gồm: Mỹ,
Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Thái Lan, Australia), gồm có các phần chính sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước đây.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.
Chương 4: kết quả nghiên cứu.
Chương 5: Kết Luận.
1.5 Đóng góp của đề tài:
Cho đến nay đã có nhiều nghiên cứu ở trong và ngoài nước về đường cong chữ J trong
cán cân thương mại trên thế giới. Tuy nhiên, với việc nghiên cứu và áp dụng mô hình
VAR và VECM ở Việt Nam và trong đó tác giả đã áp dụng một cách nhìn mới trong
việc sử dụng chỉ số F- Statistic và các chỉ số khác để đưa ra các độ trễ phù hợp cho mô
hình. Qua đó, sẽ thấy được sự tác động của việc phá giá đồng tiền lên cán cân thương
mại trong một khoảng thời gian phù hợp hơn đối với cán cân thương mại song phương
và đa phương của Việt Nam đối với các đối tác chính.

5
Kết quả của mô hình sẽ hỗ trợ cho các nhà điều hành và quản lý nền kinh tế có cái nhìn
toàn diện chính xác hơn trong quá trình điều hành và quản lý. Qua đó, thúc đẩy nền
kinh tế Việt Nam phát triển ở các thời kỳ, với các mức độ phù hợp và bền vững.

6
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
TRƯỚC ĐÂY.
2.1 Cơ sở lý thuyết
Tỷ giá
Thanh toán giữa các quốc gia dẫn đến việc mua bán các đồng tiền khác nhau, đồng tiền
này trao đổi với đồng tiền kia. Tỷ giá là giá trị tương đối giữa hai loại tiền tệ. Nói một
cách đơn giản, "tỷ giá là số tiền của một loại tiền tệ mà bạn có thể đổi lấy loại tiền
khác". Hai đồng tiền được mua bán với nhau theo một tỷ lệ nhất định, tỷ lệ này gọi là
tỷ giá
Định nghĩa: Tỷ giá là số đơn vị đồng tiền định giá trên một đơn vị đồng tiền yết giá;
đối với một quốc gia cụ thể, thì tỷ giá là số đơn vị nội tệ trên một đơn vị ngoại tệ, nghĩa
là đồng ngoại tệ đóng vai trò là đồng tiền yết giá, còn đồng nội tệ đóng vai trò là đồng
tiền định giá.
Tỷ giá danh nghĩa song phương (NER)
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa là tỷ giá mà 2 đồng tiền có thể được trao đổi được với nhau.
. Tỷ giá danh nghĩa song phương luôn được thể hiện dưới dạng lượng ngoại tệ có thể
được mua cho một đơn vị tiền tệ trong nước mà chưa đề cập đến tương quan sức mua
hàng hóa và dịch vụ giữa chúng.
Đồng tiền lên giá và giảm giá:
- Khi tỷ giá tăng, đồng tiền yết giá sẽ đổi được nhiều đồng tiền định giá hơn, nên
gọi là lên giá và đồng tiền định giá trở nên đổi được ít đồng tiền ít giá hơn, nên
được gọi là giảm giá.
- Khi tỷ giá giảm, đồng tiền yết giá trở nên đổi được ít đồng tiền định giá cao hơn,
nên gọi là giảm giá; đồng tiền định giá sẽ đổi được nhiều đồng tiền yết giá hơn,
nên được gọi là lên giá.

7
e = E.
𝑃∗
r
𝑃
=
𝐸.𝑃
𝑃
∗
Tỷ giádanh nghĩa đa phương (NEER)
Là tỷ lệ trung bình có trọng số chưa được điều chỉnh bởi lạm phát, tại đó tiền tệ của
một quốc gia đổi lấy một rổ nhiều ngoại tệ. Tỷ giá danh nghĩa đa phương là lượng nội
tệ cần thiết để mua ngoại tệ(ở rổ ngoại tệ).
Về kinh tế, NEER là một chỉ số về khả năng cạnh tranh quốc tế của một quốc gia về thị
trường ngoại hối (ngoại hối). Các nhà giao dịch ngoại hối đôi khi gọi NEER là chỉ số
tiền tệ có trọng số thương mại. NEER có thể được điều chỉnh để bù cho tỷ lệ lạm phát
của nước sở tại so với tỷ lệ lạm phát của các đối tác thương mại. Con số kết quả là tỷ
giá hối đoái hiệu quả thực sự (REER). Không giống như các mối quan hệ trong tỷ giá
danh nghĩa song phương, NEER không được xác định cho từng loại tiền riêng biệt.
Thay vào đó, một số riêng lẻ, điển hình là một chỉ số, biểu thị giá trị của một loại tiền
tệ trong nước so với nhiều ngoại tệ cùng một lúc.
Tỷ giá thực song phương (Bilateral real exchange rate)
Mặc dù hai loại tiền tệ có thể có tỷ giá hối đoái nhất định trên thị trường ngoại hối,
nhưng điều này không có nghĩa là hàng hóa và dịch vụ được mua bằng một loại tiền có
giá tương đương với loại tiền khác. Điều này là do tỷ lệ lạm phát khác nhau với các
loại tiền tệ khác nhau. Do đó, có thể thấy, qua thời gian sức mua của hai loại tiền tệ sẽ
khác nhau. Tỷ giá hối đoái thực được tính như một tỷ giá hối đoái danh nghĩa được
điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát khác nhau giữa hai loại tiền tệ
Tỷ giá thực trạng thái tĩnh được xác định theo công thức:
Trong đó:
 er : là tỷ giá thực(dạng chỉ số)

8
 E : là tỷ giá danh nghĩa ( số đơn vị nội tệ trên ngoại tệ)
 P*: mức giá cả ở nước ngoài bằng ngoại tệ
 P :mức giá cả ở trong nước bằng nội tệ
Ý nghĩa của sự thay đổi tỷ giá thực:
1. Tỷ giá thực tăng, làm cho sức mua tương đối đồng nội tệ của một quốc gia
giảm, Như vậy, một đồng tiền giảm giá thực khi sức mua hàng nhập khẩu của
nó giảm từ thời điểm này sang thời điểm khác. Đồng tiền giảm giá thực có tác
dụng làm tăng sức cạnh tranh thương mại của hàng hóa quốc gia đó, cả trong
nước lẫn xuất khẩu.
2. Tỷ giả thực giảm, làm cho sức mua hàng nhập khẩu tăng lên, do giá giảm
hơn so với hàng hóa sản xuất trong nước. Như vậy, một đồng tiền lên giá
thực khi sức mua nhập khẩu của nó tăng từ thời điểm này sang thời điểm
khác. Đồng tiền lên giá thực sẽ làm xói mòn sức cạnh tranh thương mại
quốc tế của quốc gia này.
Tỷ giáthực đa phương (REER)
REER là chỉ số thể hiện tương quan sức mua giữa nội tệ với tất cả các đồng tiền còn
lại. REER có thể đo lường giá trị cân bằng tiền tệ của một quốc gia, nó giúp việc xác
định các yếu tố cơ bản của dòng chảy thương mại của một quốc gia. Bên cạnh đó,
REER cũng hỗ trợ phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô khác, như: năng lực cạnh
tranh quốc gia, khả năng thương mại, sức mạnh công nghệ, .v.v.
Ta tiến hành tính REER qua một số bước:
Bước 1: Tính tỷ giá NEER
Bước 2: Tính chỉ số lạm phát trung bình của tất cả các đồng tiền trong rổ theo tỷ trọng
GDP của mỗi nước.
Bước 3: Tính REER theo công thức:

9
𝑖
𝑖
GDP =
GDP danh nghĩa của Quí x năm 20XX
R
Chỉ số CPI của quí x năm 20XX
Trong đó: 𝐶𝑃𝐼𝑤 = ∑𝑛
𝐶𝑃𝐼
𝑗
x GDPj
𝑖 𝑗=1 𝑖
𝐶𝑃𝐼𝑤 : là chỉ số giá tiêu dùng trung bình của tất cả các đồng tiền trong rổ
𝐶𝑃𝐼𝑉𝑁 : là chỉ số giá tiêu dùng của nội tệ
j: là số thứ tự của các đồng tiền trong rổ
i: là kỳ tính toán
Từ phương trình trên cho thấy, REER là trung bình có trọng số của tiền tệ một quốc gia
đối với rổ các loại tiền tệ khác. REER chủ yếu được sử dụng để xác định giá trị tiền tệ
của một quốc gia riêng lẻ so với các loại tiền tệ chính khác. REER được điều chỉnh
theo tác động của lạm phát đối với mọi loại tiền tệ trong rổ, cho phép nó trở thành
thước đo cho những gì thực sự có thể được mua bởi một loại tiền tệ. REER được sử
dụng để hiểu một loại tiền tệ hoạt động tốt như thế nào đối với các loại tiền tệ khác và
cũng liên quan đến chính nó trong quá khứ.
Tổng sản phẩm quốc nội thực (hàng quý):
GDP thực của một nước là chỉ số được sử dụng làm thước đo cho hoạt động kinh tế
của một quốc gia, với dữ liệu của GDP danh nghĩa hàng quí và chỉ số giá tiêu dùng
CPI, ta tính được GDPR thực hàng quí của một quốc gia như sau:
Điều kiện Marshall-Lerner
Điều kiện Marshall-Lerner cho rằng trong dài hạn một sự phá giá đồng tiền của một
quốc gia sẽ làm cán cân thương mại được cải thiện nếu tổng độ co giãn của cầu đối với
REERi = NEERi x
𝐶𝑃𝐼𝑤
𝑖
𝐶𝑃𝐼𝑉𝑁
𝑖

10
𝑑𝑋/𝑋
Ƞx =
𝑑𝐸/𝐸
𝑑𝑋/𝑋
Ƞn =
𝑑𝐸/𝐸
hàng nhập khẩu và xuất khẩu lớn hơn 1. Tổng của độ co giãn càng cao thì cán cân
thương mại càng được cải thiện nhanh chóng. Do sự mất giá của một loại tiền tệ sẽ làm
tăng giá nhập khẩu và giảm giá xuất khẩu. Do đó, giá cầu nhập khẩu và xuất khẩu càng
co giãn thì nhu cầu nhập khẩu càng giảm và nhu cầu xuất khẩu càng tăng và sự cải
thiện về cán cân thương mại sẽ càng lớn
Hệ số co giãn xuất khẩu: thể hiện phần trăm thay đổi của xuất khẩu khi tỷ giá thay đổi
1%:
Hệ số co giãn nhập khẩu: thể hiện phần trăm thay đổi của nhập khẩu khi tỷ giá thay đổi
1%
Nếu | Ƞx | > 1 - | Ƞn |, khi đó một sự phá giá tiền tệ sẽ khiến số lượng mặt hàng xuất
khẩu tăng đủ mạnh để bù đắp bất kỳ sự gia tăng nào của chi phí hàng nhập khẩu, do đó
cải thiện cán cân thương mại cho nước xuất khẩu. Nhưng khi mà Ƞn < Ƞx, số tiền phải
trả cho hàng nhập khẩu sẽ không tăng nhiều do mức tăng doanh thu từ xuất khẩu hoặc
chi phí nhập khẩu thậm chí có thể giảm. Tuy nhiên, nếu Ƞn > Ƞx, thì sự phá giá tiền tệ
đối với nước xuất khẩu sẽ khiến tổng doanh thu thay đổi từ xuất khẩu thấp hơn so với
chi phí thay đổi phải trả cho hàng nhập khẩu, do đó làm tăng thâm hụt thương mại cho
nước xuất khẩu. Mặt khác, nếu Ƞn = Ƞx, thì độ co giãn là đồng nhất, do đó cán cân
thương mại của nước xuất khẩu sẽ không thay đổi.

11
Đường cong chữ J
Sự mất giá hoặc mất giá của một loại tiền tệ của một quốc gia có thể dẫn đến sự sụt
giảm giá trị tiền tệ của quốc gia đó so với các quốc gia khác. Điều này làm cho hàng
hóa xuất khẩu trở nên tương đối rẻ hơn so với giá trị đồng ngoại tệ trong khi nhập khẩu
trở nên tương đối đắt hơn nếu so với giá trị đồng nội tệ. Giá xuất khẩu giảm sẽ làm
tăng lượng cầu xuất khẩu trong khi giá nhập khẩu tăng sẽ dẫn đến giảm lượng cầu nhập
khẩu.
Với nhưng phân tích trên cho thấy, sau khi phá giá, hiệu ứng giá cả có tác dụng làm
cho cán cân thương mại trở nên xấu đi ngay lập tức, trong khi đó hiệu ứng khối lượng
xuất khẩu và nhập khẩu chỉ cải thiện được cán cân thương mại trong dài hạn. Do đó,
trong ngắn hạn, hiệu ứng giá cả có tính trội so với hiệu ứng khối lượng, nên làm cho
cán cân thương mại trở nên xấu đi; ngược lại, trong dài hạn, hiệu ứng khối lượng có
tính trội hơn hiệu ứng giá cả, nên cán cân thương mại được cài thiện. Do đó, phá giá
tiền tệ được biểu diễn như sau:

12
Tuy nhiên, tác động của những thay đổi trong tỷ giá hối đoái của một quốc gia đối với
các thành phần khác nhau của cán cân thương mại không phải là ngay lập tức hay đồng
thời. Mỗi thành phần chính của cán cân thương mại có thể đi theo một con đường điều
chỉnh khác nhau, tùy thuộc vào cấu trúc thương mại và cách các tác nhân kinh tế phản
ứng với việc thay đổi giá cả. Ví dụ, một khối lượng lớn thương mại quốc tế có thể được
thực hiện theo các hợp đồng tương lai có thể ấn định giá hàng hóa giao dịch (cả về nội
tệ hoặc ngoại tệ) trong ngắn hạn, trong khi ảnh hưởng đến khối lượng hàng hóa giao
dịch quốc tế trong dài hạn.
Ngoài phạm vi và thời hạn của các hợp đồng thương mại, các thành phần kinh tế cũng
có thể phản ứng với độ trễ khác nhau đối với sự thay đổi về giá. Ví dụ, Junz và
Rhomberg (1973) đã xác định ít nhất năm độ trễ có thể xảy ra trong việc điều chỉnh
khối lượng xuất khẩu và nhập khẩu để thay đổi giá tương ứng:
 Chậm trễ trong việc nhận ra tình hình đã thay đổi.
 Chậm trễ trong việc đưa ra quyết định với những thay đổi trong thực tế các biến
số.
 Độ trễ trong giao hàng.
 Độ trễ trong việc thay thế hàng tồn kho và vật liệu.
 Độ trễ trong sản xuất.
Do đó, trong khi giá hàng hóa giao dịch (xuất khẩu và nhập khẩu) có thể phản ứng
tương đối nhanh với sự mất giá của đồng nội tệ, thì khối lượng hàng xuất khẩu và nhập
khẩu có thể mất nhiều thời gian hơn để điều chỉnh đối với sự thay đổi về giá xuất khẩu
và nhập khẩu. Hơn nữa, nếu có sự chậm trễ trong phản ứng của giá hàng hóa giao dịch
sau khi đồng tiền mất giá thì số lượng xuất khẩu và nhập khẩu có thể mất nhiều thời
gian hơn để điều chỉnh theo tỷ giá hối đoái mới. Tuy nhiên, với thời gian trôi qua, cả

13
khối lượng xuất nhập khẩu sẽ phản ứng nhanh hơn với những thay đổi về giá tương đối
của họ và do đó, cán cân thương mại của đất nước dự kiến sẽ được cải thiện.
Do đó, sau sự mất giá của đồng tiền quốc gia, thâm hụt thương mại của nước này có
thể sẽ tăng trong ngắn hạn (sau những thay đổi về giá xuất khẩu và nhập khẩu) trước
khi nó được cải thiện do đáp ứng dài hơn về khối lượng xuất khẩu và nhập khẩu. Con
đường thời gian điều chỉnh cán cân thương mại sau khi mất giá của một loại tiền tệ có
thể giống với chữ cái J, vì trong ngắn hạn, sự mất giá của đồng nội tệ có thể dẫn đến
thâm hụt thương mại (Krugman và Obstfeld, 2000).
Về lâu dài, khối lượng xuất khẩu và nhập khẩu dự kiến sẽ phản ứng hoàn toàn với
những thay đổi về giá xuất khẩu và nhập khẩu. Và, nếu điều kiện Marshall-Lerner được
thỏa mãn thì một sự mất giá của đồng tiền quốc gia trong nước sẽ dẫn đến sự cải thiện
trong cán cân thương mại của quốc gia. Mặt khác, nếu điều kiện Marshall-Lerner
không được thỏa mãn ngay cả trong dài hạn, những thay đổi bất lợi trong cán cân
thương mại do thay đổi tỷ giá hối đoái có thể bị kéo dài theo thời gian.
Tóm lại, phá giá làm cho khối lượng xuất khẩu tăng và khối lượng nhập khẩu giảm,
nhưng không vì thế mà cán cân thương mại được cải thiện. Trong ngắn hạn, hiệu ứng
giá cả có tính trội so với hiệu ứng khối lượng làm cho cán cân thương mại bị xấu đi;
trong dài hạn, hiệu ứng khối lượng lại có tính trội so với hiệu ứng giá cả làm cho cán
cân thương mại được cải thiện, đây chính là nguyên nhân tạo nên hiệu ứng tuyến J.
2.2 Tổng quan các nghiên cứu nước ngoài:
Trong các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa tỷ giá thực, GDP với cán cân xuất
nhập khẩu thường dùng phương pháp ARDL. Tuy nhiên trên thực tế, các yếu tố về tỷ
giá, GDP hay cán cân thương mại luôn hỗ trợ và tác động lẫn nhau. Việc tăng giá trị
xuất khẩu trong cán cân xuất nhập khẩu trong dài hạn, sẽ làm cho cầu đồng tiền nội địa
tăng lên và dẫn đến giá tri đồng nội địa tăng theo thời gian. Việc đồng nội địa tăng giá,

14
tạo áp lực cho xuất khẩu và tạo thuận lợi cho hàng hóa nhập khẩu, Qua đó làm ảnh
hưởng lại đến giá trị xuất nhập khẩu, tạo cho thị trường một trang thái cân bằng.
Rose (1990) đã kiểm tra tác động thực nghiệm của tỷ giá hối đoái thực đối với cán cân
thương mại của một số nước đang phát triển sử dụng bình phương tối thiểu ba giai
đoạn và ông thấy rằng có rất ít bằng chứng cho thấy thặng dư thương mại của họ bị ảnh
hưởng đáng kể bởi tỷ giá hối đoái thực. Rose (1991) cũng ước tính trực tiếp mức độ
đáp ứng của cán cân thương mại của năm quốc gia thuộc Tổ chức Hợp tác và Phát triển
Kinh tế (OECD) đối với tỷ giá hối đoái thực trong thời kỳ hậu Bretton Woods sử dụng
một số kỹ thuật và ông kết luận rằng có rất ít để hỗ trợ xem rằng tỷ giá hối đoái thực tế
ảnh hưởng đến cán cân thương mại. Kapoor và Ramakrishnan (1999) đã thực hiện một
nghiên cứu để phân tích tác động của tỷ giá hối đoái lên cán cân thương mại Nhật Bản
trong cơ chế thả nổi từ 1975 đến 1996 bằng cách sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số
(VECM: Vector Error Correction Model). Kết quả chỉ ra rằng đã tồn tại hiệu ứng
đường cong J.
Deyak et al. (1993) đã nghiên cứu ảnh hưởng của cầu nhập khẩu của Canada đối với
những thay đổi về sản lượng, mức giá và tỷ giá. Đặc điểm mô hình của ông, với việc sử
dụng cấu trúc độ trễ đa thức, cho phép ông ước tính độ co giãn dài hạn và điều chỉnh
ngắn hạn của hàng nhập khẩu để thay đổi giá hối đoái. Không giống như hầu hết các
nghiên cứu áp đặt tính đồng nhất trong giá cả (xác định biến giá là tỷ lệ giá cả ở trong
nước so với giá nhập khẩu), mô hình này phân biệt giữa giá trong nước và giá xuất
khẩu ngoại tệ. Chỉ số giá bán thương mại ở Canada được sử dụng làm giá trong nước
nhưng chỉ số giá xuất khẩu ngoại tệ được đo bằng mức trung bình trọng số của chỉ số
giá bán thương mại nước ngoài. Tỷ giá hối đoái được định nghĩa là ngoại tệ trên một
đơn vị tiền tệ trong nước. Công việc thực nghiệm sử dụng dữ liệu hàng quý trong giai
đoạn 1958 - 1989. Tuy nhiên, kết quả của họ cho ra không rõ ràng. Nó cho thấy rằng
hàng nhập khẩu của Canada phản ứng nhanh hơn với những thay đổi về giá trong nước

15
và ngoại tệ so với thay đổi về tỷ giá hối đoái. Độ trễ của tỷ giá hối đoái là chín quý
trong khi giá trong nước và giá bán thương mại xuất khẩu được hiển thị có độ trễ tương
ứng là ba và bảy quý.
Có một vài nghiên cứu thực nghiệm về cán cân thương mại và tỷ giá hối đoái ở
Malaysia. Yusoff (1991) đã sử dụng mô hình độ trễ phân tán để ước tính cung và cầu
xuất khẩu đối với hàng hóa sản xuất của Malaysia. Ông thấy rằng tỷ giá hối đoái thực
và thu nhập thế giới là những yếu tố quan trọng quyết định xuất khẩu của các nhà sản
xuất. Phá giá sẽ làm tăng nhu cầu xuất khẩu và nó kéo dài trong hai năm. Một nghiên
cứu của Baharumshah (2001) chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái thực, thu nhập trong nước và
thu nhập nước ngoài là những yếu tố quan trọng quyết định cán cân thương mại song
phương của Malaysia. Mặc dù ảnh hưởng của mất giá kéo dài trong tám đến chín quý,
ông không tìm thấy hiệu ứng đường cong J. Wilson (2001) đã xem xét các mối quan hệ
giữa cán cân thương mại hàng hóa song phương thực sự của Malaysia, Hàn Quốc và
Singapore với Hoa Kỳ và Nhật Bản. Ông không tìm thấy bằng chứng nào về hiệu ứng
đường cong chữ J ngoại trừ cán cân thương mại của Hàn Quốc với Hoa Kỳ.
Các nghiên cứu trước đây của Matiur Rahman, Muhammad Mustafa & Daryl V.
Burckel, bằng mô hình VECM về mối quan hệ tỷ giá giữa Yên/USD và cán cân thương
mại của Nhật Bản cho thấy những tín hiệu của sự tồn tại đường cong chữ J trong dài
hạn, tuy không quá ổn định. Hay nghiên cứu của Mohammed B. Yusoff về mối quan
hệ của giữa tỷ giá thực và cán cân thương mại ở Malaysia, bằng mô hình VECM cho
thấy mối quan hệ giữa Tỷ giá hối đoái, Thu nhập trong và ngoài quốc gia là những yếu
tố quan trọng tác động đến cán cân xuất nhập khẩu trong ngắn hạn, và sự tồn tại đường
cong chữ J bị trì hoãn cho thấy rằng một sự giảm giá đồng nội tệ có thể cải thiện cán
cân thương mại trong dài hạn. Như trong nghiên cứu của Tantatape Brahmasrene và
Komain Jiranyakul, sử dụng kiểm định ADF test (Augmented Dicky‐Fuller) để kiểm
định mối quan hệ tỷ giá hối đoái thực đối với cán cân thương mại giữa Thái Lan và

16
các đối tác thương mại lớn kết quả từ nghiên cứu này cho thấy tỷ giá hối đoái thực tế
tác động đáng kể đến cán cân thương mại song phương giữa Thái Lan và các đối tác
thương mại lớn.
Nghiên cứu của Anil và Thomas (2002), sử dụng mô hình hiệu chỉ sai số xem xét mối
quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa cán cân thương mại và những thay đổi về tỷ giá hối
đoái thực của bảy quốc gia Đông Á (Bao gồm: Indonesia, Japan, Korea, Malaysia,
Philippin, Siagapore, Thailand), qua thực nghiệm cho thấy có tồn tại mối quan hệ lâu
dài giữa tỷ lệ xuất nhập khẩu và tỷ giá hối đoái thực, và GDP của các quốc gia Đông Á
với 15 đối tác xuất khẩu lớn nhất. Qua thực nghiệm ở từng quốc gia Đông Á, ngoại
trừ Nhật Bản, đã xác nhận sự tồn tại của hiện tượng đường cong J. Nghiên cứu này
cũng nhấn mạnh sự khác biệt về tốc độ và mức độ điều chỉnh khối lượng xuất khẩu và
nhập khẩu của các nước Đông Á đối với những thay đổi về giá hàng hóa có thể giao
dịch của mỗi quốc gia.
Hay theo nghiên cứu Hassan và Barry(2006), với việc sử dụng phương pháp hợp nhất
đa biến Johansen-Juselius, kiểm tra mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại của
Hoa Kỳ và các nước G7, thực nghiệm cho thấy trong ngắn hạn cán cân thương mại
phản ứng khá chậm với các cú sốc tỷ giá, do đòi hỏi một khoảng thời gian là hai năm
khi đó có bằng chứng mạnh mẽ rằng tỷ giá hối đoái ảnh hưởng tích cực đến cán cân
thương mại trong dài hạn. Hay theo Soo và Subhash(1998), Nghiên cứu sử dụng mô
hình Vector sửa lỗi (VECM) phân tích các phản ứng của nhập khẩu và xuất khẩu đối
với những thay đổi về giá trong nước, giá nước ngoài và tỷ giá hối đoái thực đối với
Hàn Quốc, Philippines, Singapore và Thái Lan, cho thấy giá trong và ngoài nước có tác
động lớn hơn đến cán cân thương mại so với tỷ giá hối đoái thực, tỷ giá thực có tác
động mạnh đến cán cân thương mại trong trường hợp hợp Sigapore, còn các trường
hợp khác không có bằng chứng rõ ràng, bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra phản ứng
của xuất nhập khẩu đối với thay đổi giá sẽ lớn hơn đối với các quốc gia có môi trường

17
thương mại tự do hơn so với các quốc gia có hạn chế về thương mại như Philippines
và Thái Lan.
2.3 Tổng quan các nghiên cứu ở Việt Nam:
Bài nghiên cứu của Nguyễn Quang Mỹ, Mustafa và Hamid (2017), sử dụng mô hình
ARDL và mô hình tự sửa lỗi ECM phân tích mối quan hệ giữa tổng sản phẩm quốc nội
(GDP), biến động tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại trong dài hạn và ngắn hạn tại
Việt Nam, kết quả cho thấy biến động tỷ giá ngắn hạn và dài hạn ảnh hưởng đến cán
cân thương mại tại Việt Nam; cả hai phương pháp và ECM cho thấy rằng tỷ giá hối
đoái có tác động tiêu cực về mặt thống kê đối với cán cân thương mại. Đặc biệt, độ trễ
phân tán của mô hình ARDL được sử dụng để kiểm tra tác động dài hạn, cho thấy thâm
hụt cán cân thương mại trở nên tồi tệ hơn khi REER tăng. Phương trình dựa trên
phương trình hợp nhất dài hạn và phản ứng đẩy, cho thấy sự mất giá của đồng nội tệ
không thể cải thiện cán cân thương mại, cho thấy hiệu ứng đường cong J không tồn tài
ở Việt Nam.
Hay như bài nghiên cứu của Khiều Văn Hoàng (2013), sử dụng phương pháp VAR để
ước tính các phản ứng của cán cân thương mại đối với cú sốc tích cực đối với tỷ giá
VND/USD thực, sử dụng dữ liệu từ tháng 1 năm 1995 đến tháng 12 năm 2012, kết quả
cho thấy tồn tại đường cong J cho Việt Nam trong đó tác động xấu đi trên cán cân
thương mại do cú sốc tích cực đối với tỷ giá hối đoái thực sự là mạnh nhất trong tháng
thứ 3 và thứ 4 và kéo dài khoảng 11 tháng sau đó cán cân thương mại mới được cải
thiện do sự phá giá của tỷ giá thực. Kết quả nảy cũng cùng kết quả với nghiên cứu của
Thị Xuân Thơm (2017), về tỷ giá thực và cán cân thương mại trong giai đoạn 2001-
2015 qua đó cho thấy, với cú sốc từ sự gia tăng của REER (đồng VND mất giá), cán
cân thương mại xấu đi trong hai quý đầu tiên và sau đó bắt đầu cải thiện cho đến quý 6,
sau đó kết quả sẽ không rõ ràng.

18
Nghiên cứu của Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân(2015) bằng cách sử dụng dữ
liệu tổng hợp và sử dụng phương pháp ARDL, có thấy rằng thấy rằng tỷ giá hối đoái
thực (giữa VND và 22 loại tiền tệ của đối tác thương mại chính) có tác động đáng kể
về mặt thống kê đối với cán cân thương mại của Việt Nam trong cả ngắn hạn và dài
hạn. Cả hai kết quả từ phân tích mô hình ARDL và hàm phản ứng xung cho thấy sự
xuất hiện của hiện tượng đường cong J đối với cán cân thương mại ở Việt Nam. Trong
ngắn hạn, sự mất giá của tỷ giá hối đoái thực sự gây ra tác động tiêu cực đáng kể đến
cán cân thương mại Việt Nam. Tuy nhiên, tác động tiêu cực này của tỷ giá hối đoái
thực đối với cán cân thương mại chỉ kéo dài trong 5 quý. Cán cân thương mại sẽ được
cải thiện từ quý thứ năm sau khi mất giá. Về lâu dài, việc tăng tỷ giá hối đoái thực sự
giúp cải thiện cán cân thương mại. hay như nghiên cứu của Nguyễn Thành Việt (2018),
sử dụng phương pháp ARDL, kiểm tra tác động của tỷ giá lên cán cân thương mại của
Việt Nam. Kết quả cho thấy, đường cong chữ J xuất hiện ở cán cân thương mại của
Việt Nam với Nhật Bản và Thái Lan, qua đó một sự phá giá đồng tiền sẽ làm cho cán
cân thương mai bị xấu đi trong ngắn hạn, nhưng về dài hạn, cán cân sẽ được cải thiện.

19
Ln TB(t) = ß0 + ß1ln Y(t) + ß2 Ln Y*
(t) + ß3 Ln R(t) + ε (t)
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Mô hình nghiên cứu:
Để tiến hành xác định mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn của tỷ giá thực và cán
cân thương mại, bài viết sẽ sử dụng mô hình VAR và VECM để phân tích mối quan hệ
trên cơ sở nghiên cứu của Rose năm 1991 và được phát triển từ Tarlok Singh năm
2002, thể hiện vai trò của thu nhập và tỷ giá lên cán cân thương mại như sau:
Trong đó:
 TB: là tỷ số xuất khẩu/ Nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác.
 Y : là thu nhập thực của Việt Nam ở thời kỳ
 Y* : là thu nhập thực của các đối tác
 R: là tỷ giá thực của đa phương hoặc song phương của Việt Nam với các
đối tác.
 ε: là sai số (nhiễu trắng)
3.2 Các bước tiến hành nghiên cứu:
Bước 1: kiểm tra tính dừng các chuỗi dữ liệu
- Nếu các chuỗi cùng dừng ở chuỗi gốc, thực hiện hồi quy OLS.
- Nếu các chuỗi cùng dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, chuyển sang bước 2
Bước 2: Kiểm định quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu theo phương pháp
Johansen với giả thiết Ho: không có mối quan hệ đồng liên hết giữa các biến trong mô
hình.
Bước 3: Xây dựng mô hình hồi quy mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa các
chuỗi dữ liệu với 2 trường hợp:

20
- Trường hợp 1 (Không có đồng liên kết): sử dụng mô hình VAR để ước lượng
mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn của các chuỗi dữ liệu.
- Trường hợp 2 (Có đồng liên kết): sử dụng mô hình VECM để ước lượng mối
quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn của các chuỗi dữ liệu.
Bước 4 : Chạy kiểm định F statistic để xác định độ trễ tối ưu cho mô hình
Bước 5: Chạy mô hình và nhận xét kết quả.
3.3 Mô tả các biến:
3.3.1 Tỷ giả thực song phương
Để có thể tính được tỷ giá thực song phương, từ dữ liệu chỉ số giá tiêu dùng CPI, và
tỷ giá danh nghĩa được lấy từ nguồn dữ liệu sau:
 Ngân hàng IMF (http://data.imf.org)
 Ngân hàng thế giới WB (https://data.worldbank.org)
 Cục Dự trữ Liên Bang Mỹ (https://fred.stlouisfed.org)
Dưới đây là biểu đồ chỉ số giá tiêu dùng (CPI), được lấy từ ngân hàng thế giới, biểu thị
như sau:

21
Từ chỉ số giá tiêu dùng CPI, chúng ta có thể thấy rằng, từ nằm 2002 đến năm 2018,
ngoài Việt Nam và Nhật Bản chỉ số CPI của các nước khác có nét tương đồng nhau,
mặt bằng giá cả Quý 4 năm 2018 tăng khoảng 43% - 50% so với thời điểm năm 2012.
Trong đó, các nước có mức tăng lớn là Australia, Trung Quốc (China) và Hàn Quốc
(Korean), với mức tăng xấp xỉ 50%, sau đó là các nước: Hoa Kỳ và Thái Lan với mức
tăng từ 41% - 43%.
Sau đó, chúng ta xem xét đến chỉ số giá của Nhật Bản, có một điều khá bất ngờ so với
các nước còn lại, Nhật Bản là nước có chỉ số giá tiêu dùng tăng thấp nhất, trong đó từ
quí 1 năm 2002 đến quí 4 năm 2018, chỉ số giá tiêu dùng Nhật tăng không đáng kể, chỉ
4.6%, trong đó có hơn 10 năm (từ 2002 -2014), chỉ số giá tiêu dùng của Nhật gần như
không thay đổi. Điều đó cho thấy, sự ổn định trong mặt bằng giá cả của Nhật Bản luôn
là sự quan tâm hàng đầu của những nhà điều hành và quản lý chính sách của Nhật Bản.
Cuối cùng, ta xem xét đến chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam, chỉ số giá tiêu dùng tăng
gần 230% so với thời kỳ đầu năm 2002, và so với các nước khác, chỉ số giá tiêu dùng
của Việt Nam không những tăng cao nhất mà còn cao hơn rất nhiều so với phần còn
lại. Điều đó cho thấy, thị trường Việt Nam mang đặc điểm của một nước đang phát
triển, chỉ số giá tiêu dùng tăng nhanh cho thấy sự tăng giá nhanh của mặt bằng giá cả
của Việt Nam so với các nước khác.
Từ nguồn dữ liệu, ta sẽ thể hiện được tỷ giá thực song phương như sau:

22
Từ biểu đồ tỷ giá thực song phương của Việt Nam với các đối tác nhìn chung tất cả các
chỉ số đều thể hiện dưới 1, điều đó cho thấy đồng tiền Việt Nam đang được định giá
cao so với các đối tác khác. Việc định giá cao làm cho sức mua hàng nhập khẩu của
Việt Nam tăng lên và làm cho sức cạnh tranh quốc tế của hàng hóa xuất khẩu của Việt
Nam so với các quốc gia khác giảm đi, do hàng hóa xuất khẩu sẽ trở nên đắt hơn, do đó
sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến cán cân thương mại xuất khẩu.

23
Tỷ giá thực song phương của Việt Nam so với các đối tác luôn dưới 1, thấp nhất là
giữa Việt Nam và Nhật Bản, điều này cùng dễ hiểu, một phần là chỉ số giá tiêu dùng
của Nhật tăng chậm nhất so với các đối tác khác trong khi chỉ số giá tiêu dùng của Việt
Nam tăng rất mạnh trong giai đoạn này.
3.3.2 Tỷ số xuất nhập khẩu
Tỷ số xuất nhập khẩu là tỷ số của giá trị xuất khẩu trên giá trị nhập khẩu của Việt Nam
với các đối tác( được tính trên đơn vị USD).
Dựa vào số liệu của tổng cục thống kê, giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam với các đối
tác (6 đối tác), thể hiện như sau:
Từ đồ thị trên cho thấy: đối với thương mại xuất nhập khẩu của việt Nam và các đối
tác, Việt Nam luôn trong tình trạng nhập siêu, cao nhất là quý 2 năm 2017, Việt Nam
nhập siêu hơn 9 tỷ USD giá trị hàng hóa và giảm dần ở các quý tiếp theo. Từ số liệu, ta
có thể thấy vấn đề nhập siêu luôn là một vấn đề Việt Nam cần phải giải quyết trong
tình hình hiện nay.

24
3.3.3 Tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam và đối tác (GDP):
Định nghĩa: Tổng sản phẩm quốc nội là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch
vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định (thường là quốc
gia) trong một thời kỳ nhất định.
Dữ liệu tổng sản phẩm quốc nội được tính bằng đồng USD, đã được điều chỉnh theo
chu kỳ vụ mùa, với nguồn dữ liệu được lấy ở những nguồn sau:
 Ngân hàng thế giới WB (https://data.worldbank.org)
 Cục Dự trữ Liên Bang Mỹ (https://fred.stlouisfed.org)
 Tổng cục thống kê (https://www.gso.gov.vn/ )
3.4 Lý thuyết F – Statictis:
Kiểm định F – Statictis.
Kiểm định F là kiểm định độ cần thiết của một nhóm các biến là cần thiết hay không
trong một mô hình hồi quy. Đề dễ hình dung, ta xét một mô hình hồi quy sau:
Y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + u (1)
Trong đó, Y là biến phụ thuộc, các biến X1, X2, X3, X4, X5 là các biến độc lập hay biến
giải thích. Ta đang kiểm tra độ cần thiết của nhóm biến X3, X4, X5 có cần thiết trong
mô hình hay không, khi đó, giả thuyết H0 được phát biểu như sau:
H0 :
B3 = 0, B4 = 0, B5 = 0 (2)
Giả thuyết không tạo ra ba ràng buộc loại bỏ biến, nếu (2) đúng thì X1, X2, X3 sẽ không
có tác động lên Y khi X1 và X2 được kiểm soát và như vậy chúng nên được loại bỏ
khỏi mô hình. Kiểm định nhiều ràng buộc cùng lúc gọi là kiểm định giả thuyết bội
hoặc kiểm định giả thuyết đồng thời. Khi đó thống kê F(hoặc tỷ số F) được xác định
bằng công thức sau:

25
(𝑆𝑆𝑅𝑟−𝑆𝑆𝑅𝑢𝑟)/𝑞
F=
𝑆𝑆𝑅𝑢𝑟/(𝑛−𝑘−1)
𝑖=1
Trong đó:
 SSRr : là tổng bình phương phần dư của mô hình đã gán ràng buộc.
 SSRur :tổng bình phương phần dư của mô hình chưa gán ràng buộc.
 q: bậc tự do tử số = dfr - dfur
 n – k – 1= bậc tự do mẫu số = dfur
Với SSR là tổng bình phương phần dư, với công thức sau: SSR = ∑𝑛
ûi
2
Để sử dụng thống kê F, chúng ta phải biết phân phối mẫu dưới giả thuyết không để lựa
chọn giá trị tới hạn và quy tắc bác bỏ. Thống kê F là biến ngẫu nhiên có phân phối F
với bậc tự do là (q,n – k – 1). Chúng ta có thể viết là:
F ~ Fq,n – k – 1
Một điều dễ nhận ra từ định nghĩa của F là chúng ta sẽ bác bỏ H0 và ủng hộ H1 khi F đủ
“lớn”. Lớn bao nhiêu là đủ còn phụ thuộc vào mức ý nghĩa được chọn. Giả sử rằng
chúng ta quyết định kiểm định ở mức 5%. Gọi c là phân vị thứ 95% trong phân phối
Fq,n – k – 1. Giá trị tới hạn này còn phụ thuộc vào q (df ở tử số) và n – k – 1 (df mẫu
số). Điều quan trọng là cần giữ đúng thứ tự về bậc tự do ở từ số và mẫu số.
Nếu H0 bị bác bỏ, thì chúng ta nói X3, X4, X5 có ý nghĩa thống kê đồng thời (hoặc nói
gọn lại là có ý nghĩa đồng thời) tại mức ý nghĩa phù hợp. Kiểm định này không cho
phép chúng ta kết luận rằng các biến có tác động riêng phần lên Y; có thể tất cả chúng
cùng tác động đến Y hoặc có thể chỉ có một biến tác động lên Y. Nếu giả thuyết không
không bị bác bỏ, thì các biến đồng thời không có ý nghĩa, khi đó người ta thường xem
xét loại bỏ chúng khỏi mô hình

26
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Trường hợp Việt Nam – Hoa Kỳ.
4.1.a. Kiểm định tính dừng.
1% level (*) 5% level (**) 10% level (***)
Kiểm định tính dừng của các biến số trong mô hình ở các mức level:
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend intercend
Trend and
intercend
Ln(XM) -1.881826 -2.199529 -5.182769* -5.780624*
Ln(GDPVN) -2.751805 -3.40689*** -1.65286 -3.168123*
Ln(GDPUS) 1.060816 -0.068209 0.753072 -0.411732
Ln(RER) -1.826652 -3.01307 -1.781966 -3.01307
(Nguồn: Theo tính toán của tác giả từ phần mềm Eview 8)
Với mức ý nghĩa 1%, các biến thể hiện không thể hiện tính dừng (ta không thể bác bỏ
giả thuyết Ho), do đó ta sẽ lấy sai phân các biến trên và kiểm định tính dừng của các
sai phân đó. Như sau:
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
d(Ln(XM)) -7.271283* -7.211397* -24.61607* -24.02202*
d(Ln(GDPVN)) -8.227415* -8.629803* -16.20035* -28.33067*
d(Ln(GDPUS)) -2.327426 -6.381953* -6.100866* -6.074496*
d(Ln(RER)) -8.452337* -8.38676* -8.494941* -8.424376*

27
Với mức ý nghĩa 1%, ta thấy các sai phân đã dừng ở mức ý nghĩa trên.
4.1.b. Kiểm định đồng liên kết:
Tác giả sẽ chạy mô hình kiểm định đồng liên kết bằng kiểm định Johansen Test, kết
quả như sau:
Với giả thuyết Ho không có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình, với
kết quả kiểm định Johansen cho thấy, với mức ý nghĩa 5% không tồn tại đồng liên kết
với hai loại kiểm định trên (Kiểm định Maximum Eigenvalue value test và kiểm định

28
Trace test). Do đó, mô hình VAR được dùng để ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn
và dài hạn của chuỗi dữ liệu trong bài nghiên cứu.
4.1.c. Xác định độ trễn tối ưu của mô hình:
Tác giả cho mô hình chạy độ trễ từ 2 đến 12, sau đó lựa chọn độ trễ tối ưu dựa vào 3
tiêu chí: R-squared, F-statistic, AIC Akaike, như sau:
Việt Nam- US Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7
R-squared 0.244394 0.280274 0.485 0.495057 0.534009 0.54493
F-statistic 2.264083 1.655024 2.707526 2.009866 1.718946 1.325765
AIC Akaike 0.442081 0.501671 0.304904 0.250936 0.323119 0.344819
Việt Nam- US Lag 8 Lag 9 Lag 10 Lag 11 Lag 12
R-squared 0.643774 0.756454 0.764642 0.757374 0.922065
F-statistic 1.468357 1.811833 1.299542 0.780394 1.478911
AIC Akaike 0.258174 0.051727 -0.04567 -0.01508 -1.06229
Có thể thấy, qua của thử nghiệm F rất nhạy cảm với độ dài của độ trễ. Ví dụ, khi chạy
mô hình với độ trễ là 4, tác giả thấy thông kê F có ý nghĩa rất cao, tuy nhiên khi chuyển
sang độ trễ cao hơn thì không có ý nghĩa đáng kể, tuy nhiên với các biến độ trễn 8,9
thêm vào F lại tăng lên, chứng tỏ các biến có đóng góp có ý nghĩa cho mô hình. Qua đó
cho thấy lựa chọn độ trễ là 9 sẽ tối ưu (F=1.811 > F * =1.72, ở mức ý nghĩa 10%) cho
mô hình, với thống kê R giải thích được 75.64% ý nghĩa của biến phụ thuộc.
4.1. d: Kiểm định tính ổn định của mô hình:

29
Theo kết quả của kiểm định tính ổn định của mô hình, cho thấy không có các điểm nào
nằm ngoài đường tròn, qua đó nhận xét mô hình VAR ổn định.
4.1.e. Kết quả mô hình VAR cho mối quan hệ giữa Việt Nam – Hoa Kỳ:

31
Kết quả chạy mô hình VAR với độ trễ là 9, cho thấy d(XM) ở giai đoạn t phụ thuộc
vào d(XM) ở giai đoạn t-1 và t-2 với 1 mức ý nghĩa rất lớn, cho thấy cán cân thương
mại tăng ở giai đoạn t sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến cán cân thương mại của 2 giai
đoạn t kế tiếp.
Tác giả không tìm thấy dấu hiện đường cong chữ J, đối với cán cân thương mại của
Việt Nam – Hoa Kỳ, tuy nhiên theo mô hình VAR, một sự phá giá đồng nội tệ sẽ làm
ảnh hưởng tích cực lên cán cân thương mại Việt Nam – Hoa Kỳ, ngay từ độ trễ 1, với
việc trong 9 hệ số các biến của tỷ giả thực song phương (RER) có 7 hệ số mang dấu
dương và 2 hệ số mang dấu âm. Tuy nhiên giá trị t- statistic nhỏ, nên ảnh hưởng của tỷ
giá lên các cân thương mại sẽ không rõ ràng, do thiếu ý nghĩa thống kê, đó cũng là một
hạn chế của mô hình.
4.1.f. Kết quả phân rã phương sai

32

33
Từ kết quả phân rã phương sai, chúng ta rút ra được các kết luận sau:
- Kết quả phân rã phương sai cho thấy, sự thay đổi tỷ số cán cân xuất nhập khẩu bị
tác động lớn từ cán cân xuất nhập khẩu ở giai đoạn trước, các biến GDPUS và
GDPVN có tác động không đáng kể, biến tỷ giá thực song phương(RER) chỉ có ý
nghĩa với cán cân thương mại từ quý thứ 5, sau đó tăng dần đến 10 quý, RER giải
thích được 14.1% ý nghĩa của cán cân thương mại, qua đó cũng chính xác với kết
luận ở trên, tỷ giá thực có tác động tích cực với cán cân thương mại (XM) nhưng
không rõ ràng.
- Biến tỷ giá thực song phương (RER) chịu tác động của biến GDP Hoa Kỳ từ quý 2
trở đi, và sau 10 quý, các biến XM, GDPVN, GDPUS sẽ giải thích ý nghĩa cho quý
RER tương ứng với mức ý nghĩa là :14.8%, 7.29% và 27%.
- Biến tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam ít chịu ảnh hưởng của các biến XM,
RER và GDPUS trong 5 quý, tuy nhiên từ quý thứ 6, các biến trên dần có ý nghĩa
với biến GDPVN, và sau 10 quý, biến XM, RER, GDPUS sẽ giải thích ý nghĩa cho
quý RER tương ứng với mức ý nghĩa là :8.9%, 12.4% và 21%. Qua đó, tác giả
nhận thấy sự hợp lý, vì khi các quốc gia thương mại tăng trưởng, cần một khoảng
thời gian để nguồn vốn từ Hoa Kỳ (nhất là FDI) tác động đến nền kinh tế Việt
Nam, thông qua đầu tư trực tiếp hoặc gián tiếp.
- Biến tổng sản phẩm quốc nội của Hoa Kỳ chịu ảnh hưởng nhiều bởi biến Tỷ giá
thực, qua đó cho thấy tầm quan trọng của tỷ giá tối với nền kinh tế Hoa Kỳ.
4.2. Trường hợp Việt Nam – Trung quốc
4.2.a. Kiểm định tính dừng:
Kiểm định tính dừng của các biến số trong mô hình ở các mức level:

34
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
XM -3.305056** -2.307273 -2.959164 -2.70993
RER -1.826652 -3.01307 -1.781966 -3.01307
GDPVN 0.985301 -3.066733 -1.65286 -3.168123
GDPCN -1.676459 -7.47247 -3.000877 -0.029893
giả thuyết Ho), do đó ta sẽ lấy sai phân các biến trên và kiểm định tính dừng của các sai
phân đó. Như sau:
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
D(XM) -10.80537* -10.20406* -12.33602* -19.66993*
D(RER) -8.452337* -8.38676* -8.494941* -8.424376*
D(GDPVN) -7.104359* -7.973252* -16.20035* -28.33067*
D(GDPCN) -1.568108* -2.383858* -6.520066* -7.560692*
quả như sau:

35
kết quả kiểm định Johansen cho thấy, với mức ý nghĩa 1% có tồn tại đồng liên kết. Do
có tồn tại đồng liên kết, mô hình VECM sẽ được sử dụng để nghiên cứu môi quan hệ
thương mại của Việt Nam và Trung Quốc.
Tác giả cho mô hình chạy độ trễ từ 2 đến 9, sau đó lựa chọn độ trễ tối ưu dựa vào 3 tiêu
chí: R-squared, F-statistic, AIC Akaike, như sau:

36
Việt Nam- China Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7 Lag 8 Lag 9
R-squared 0.267 0.2939 0.2913 0.463 0.359 0.4038 0.546 0.689
F-statistic 2.227 1.6 1.088 1.64 0.785 0.7007 0.913 1.198
AIC Akaike -0.0034 0.095 0.06 -0.0959 -0.148 -1008 -0.205 -408
Có thể thấy, qua việc chạy mô hình trên các độ trễ khác nhau, ta nhận thấy tỷ số F rất
nhạy cảm với độ dài của độ trễ, chỉ số F giảm đến độ trễ 4 và đạt cao nhất ở độ trễ 5,
sau đó giảm ở các độ trễ tiếp theo. Bên cạnh đó, việc xác định độ trễ dựa vào mô hình
VAR có kết quả như sau:
Dữ liệu cho thấy rằng, với độ trễ 5, AIC đạt giá trị nhỏ nhất. Do đó, tác giả lựa chọn độ
trễ là 5, với mức ý nghĩa F= 1.64 > F* = 1.5742, ở mức ý nghĩa 10% cho mô hình, với
thống kê R giải thích 35.9% ý nghĩa của biến phụ thuộc.
4.2.e. Kết quả mô hình VECM cho mối quan hệ giữa Việt Nam – Trung Quốc:

37

38
Từ kết quả mô hình hiệu chỉnh sai số VECM, ta có phương trình tốc độ hiệu chỉnh
ECT thể hiện cân bằng dài hạn giữa các biến như sau:
Hệ số hồi qui của ECT có giá trị là -0.082451 và có ý nghĩa thống kê với t là -1.57767.
Điều này cho thấy, khi một chính sách tiền tệ nào đó được thực hiện (tức là những giá
trị trong ngắn hạn tăng (giảm) – làm lệch giá trị cán cân xuất nhập khẩu XM thực khỏi
đường cân bằng trong dài hạn – thì ngay tại kì tiếp theo (3 tháng sau đó), giá trị của
những tác động này sẽ có xu hướng trở về vị trí cân bằng với mức độ điều chỉnh về vị
trí cân bằng (đường cân bằng trong dài hạn) là 8.2451%.
Từ mô hình VECM cho thấy, về ngắn hạn cán cân xuất nhập khẩu của Việt Nam –
Trung quốc phụ thuộc vào giá trị quá khứ của nó với ý nghĩa thống kê cao. Bên cạnh
đó, tất cả hệ số của tỷ giá thực tác động lên cán cân thương mại đều dương cho thấy
một sự phá giá tiền tệ sẽ có tác động tích cực đến cán cân thương mại, dù ý nghĩa thống
kê không cao. Cuối cùng, biến tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam và Trung Quốc
cho thấy các hệ số hầu đều mang dấu âm, do đó với việc nền kinh tế hai nước càng
phát triển, thâm hụt thương mại của Việt Nam và Trung Quốc càng cao, tuy nhiên các
hệ số này thể hiện ý nghĩa thống kê thấp, đó cũng là điểm hạn chế của mô hình. Kết
quả trên cho thấy, ngoài việc sử dụng các biến trên, cần phải có những nghiên cứu
thêm về cán cân thương mại song phương của Việt Nam – Trung Quốc để hiểu rõ hơn
cơ cấu trong quan hệ thương mại của hai đối tác thương mại thân thiết và lâu năm này.
4.3. Trường hợp Việt Nam – Nhật Bản (Japan)
ECT(t-1) = XM(-1) + 49.7375168733*REER(-1) + 22.1294791182*GDPVN(-1)
– 4.25216556624*GDPCN(-1) – 393.100117016

39
Kiểm định tính dừng của các biến số của trường hợp Việt Nam – Nhật Bản trong mô
hình ở các mức level:
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
XM -3.003499** -3.00785 -3.047597** -3.067828
RER -0.600479 -2.640874 -0.575616 -2.663536
GDPVN -2.751805 -3.40689*** -1.65286 -3.168123***
GDPJP -1.880237 -1.661693 -1.878054 -1.661693
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
D(XM) -6.106074* -6.071793* -10.55691* -10.52594*
D(rer) -8.704369* -8.615716* -8.708758* -8.619453*
D(GDPVN) -8.227415* -8.629803* -16.20035* -28.33067*
D(GDPJP) -8.265374* -8.363894* -8.265374* -8.364528*
4.3.b. Kiểm định đồng liên kết

40
quả như sau:

41
Việt Nam- Japan Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7
R-squared 0.162985 0.317689 0.346167 0.37157 0.394137 0.469135
F-statistic 1.363057 1.978829 1.52215 1.212096 0.975809 0.978401
AIC Akaike -2.063434 -2.124123 -2.022645 -1.911483 -1.79153 -1.773991
Việt Nam- Japan Lag 8 Lag 9 Lag 10 Lag 11 Lag 12
R-squared 0.595452 0.709871 0.753084 0.893039 0.922567
F-statistic 1.195916 1.427264 1.219987 2.087304 1.489299
AIC Akaike -1.918101 -2.137867 -2.171896 -2.830603 -2.96111
nhạy cảm với độ dài của độ trễ, chỉ số F tăng từ độ trễ 2 lên 3, sau đó giảm dần đến độ
trễ 7 và bắt đầu tăng lại và đạt cao nhất ở độ trễ 11 sau khi giảm dần ở độ trễ tiếp theo,
điều đó cho thấy, với các biến ở độ trễ cao có ý nghĩa tác động đến biến được giải thích
trong mô hình, với dữ liệu trên tác giả lựa chọn độ trễ là 11, với mức ý nghĩa F=
2.087304 > F* = 2.044, ở mức ý nghĩa 10% cho mô hình, với thống kê R giải thích
89.3% ý nghĩa của biến phụ thuộc.

42
4.3.e. Kết quả mô hình VAR cho mối quan hệ giữa Việt Nam – Nhật Bản:

44
Với kết quả mô hình VAR khi chạy mô hình với 11 độ trễ, tác giả có những nhận xét
sau:
- Cán cân thương mại phụ thuộc nhiều vào giá trị quá khứ của nó, các biến thể hiện
số âm, thể hiện một sự ổn định có ý nghĩa thông kê trong cán cân thương mại.
- Một sự phá giá đồng nội tệ sẽ gây ra ảnh hưởng tiêu cực trong 5 quý tiếp theo, tuy
nhiên sau đó việc phá giá sẽ mang lại tích cực tác động lên cán cân thương mại từ

45
quý 6 trở đi với , đặc biệt ở quý thứ 8 với mức ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế
cao, qua đó xác nhận có hiện tượng đường cong chữ J ở mối quan hệ thương mại
Việt Nam – Nhật Bản.
- Tổng thu nhập quốc dân của Việt Nam(GDPVN) có ảnh hưởng tiêu cực đến cán
cân xuất nhập khẩu trong 4 quý đầu tiên, sau đó sẽ ảnh hưởng tích cực lên cán cân
thương mại từ quý 5 và dần hỗ trợ cho cán cân thương mại đến quý 11. Qua đó cho
thấy, Việt Nam là nước nhận được nhiều sự đầu tư từ Nhật Bản, do đó hằng năm
Việt Nam cũng nhập một sản phẩm rất lớn từ nước bạn, việc nhập khẩu này, mang
lại cơ hội cho Việt Nam nâng cao giá trị sản phẩm, qua đó xuất khẩu lại cho thị
trường Nhật Bản.
- Mối quan hệ của tổng thu nhập của gia của Nhật Bản(GDPJP) và cán cân thương
mại Việt Nam – Nhật là không rõ ràng, tuy nhiên những dấu hiệu trên cho thấy,
khi GDP của Nhật Bản tăng lên, sẽ có xu hướng hỗ trợ tích cực cho cán cân xuất
nhập khẩu trong 4 quý tiếp theo. Tuy nhiên ý nghĩa thống kê của các hệ số còn
thấp, đó cũng là mặt hạn chế của mô hình.
4.3.f. Kết quả phân rã phương sai:

47
Từ kết quả sai phân, tác giả có những nhận xét sau:
- Sai phân cho thấy, biến cán cân thương mại Việt Nam – Nhật sẽ bị tác động bởi
các biến khác từ quý thứ 2, trong đó quan trọng nhất là biến tỷ giá thực (RER) và
thu nhập quốc nội của Việt Nam, sau 9 quý sẽ giải thích tương ứng với 20.7% và
21.2% ý nghĩa của biến cán cân thương mại. Đặc biệt, biến RER, từ quý 2 trở đi đã
giải thích được cho biến XM với mức ý nghĩa là 16.5%, qua đó có thể thấy có tác
động khá lớn của tỷ giá thực lên cán cân thương mại.
- Biến tỷ giá thực (RER) cũng chịu tác động lớn từ biến XM, sai phân cho thấy,
ngay từ quý 1, biến cán cân thương mại đã giải thích được 31.68 % ý nghĩa của
biến tỷ giả thực. Điều đó cho thấy, cán cân thương mại Việt Nam – Nhật Bản chịu
ảnh hưởng lớn từ tỷ giá.

48
- Tổng thu nhập quốc nội của Việt Nam ổn định trong 3 quý đầu, cho đến khi bị ảnh
hưởng đáng kể bởi các yếu tố khác từ quý thứ 4, sau 10 quý, các biến XM, RER,
GDPJP giải thích ý nghĩa của biến GDP Việt Nam với mức ý nghĩa tương ứng:
8.88%, 15.1%, 24.5%.
- Tổng thu nhập quốc gia của Nhật Bản (GDPJP), chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố
khác, qua đó, sau 10 quý, các biến XM, RER, GDPVN giải thích ý nghĩa của biến
GDPJP tương ứng mức ý nghĩa là 18.3%, 20.6% và 20.3%.
4.4 Trường hợp Việt Nam – Hàn Quốc (Korea)
4.4.a. . Kiểm định tính dừng:
Kiểm định tính dừng của các biến số trong mô hình thương mại Việt Nam – Hàn Quốc
ở các mức level:
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
XM -1.85501 -3.937306** -1.68088 -3.847657**
RER -1.062559 -2.524582 -1.212578 -2.774872
GDPVN -2.751805 -3.40689** -1.65286 -3.168123***
GDPKR -1.785915 -2.261419 -1.7945 -2.394554

49
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
D(XM) -13.47546* -13.36968* -17.32887* -17.09582*
D(RER) -8.227322* -8.150821* -8.224517* -8.15529*
D(GDPVN) -8.227415* -8.629803* -16.20035* -28.33067*
D(GDPKR) -7.737243* -7.737566* -7.738083* -7.73757*
quả như sau:

50
4.4.c.Xác định độ trễn tối ưu của mô hình:
Việt Nam- Korean Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7
R-squared 0.361432 0.446352 0.461876 0.526867 0.580913 0.602758
F-statistic 3.891274 3.359169 2.413991 2.22714 2.021456 1.625742
AIC Akaike -1.53435 -1.54536 -1.42215 -1.40854 -1.37253 -1.26733

51
Việt Nam- Korea. Lag 8 Lag 9 Lag 10 Lag 11 Lag 12
R-squared 0.611221 0.657772 0.777044 0.813619 0.85486
F-statistic 1.228244 1.067793 1.306947 0.992128 0.613532
AIC Akaike -1.16559 -1.177 -1.42291 -1.43164 -1.48835
Có thể thấy, F- Statistic có xu hướng giảm dần, và không có dấu hiệu quay đầu tăng lại
(có tăng ở độ trễ 10, nhưng ý nghĩa thống kê không cao, với F = 1.306947), trong khi
đó AIC Akaike thể hiện một sự tăng ở Lag 3, sau đó giảm dần ở các độ trễ sau, với Độ
trễ 3, hệ số F cũng ở mức rất có ý nghĩa F = 3.359169 > F* = 2.5624 với mức ý nghĩa
1%, với thông kê R giải thích 44.6% ý nghĩa biến phụ thuộc. Do đó, độ trễ 3, là độ trễ
phù hợp nhất cho mô hình.

52
4.4.e. Kết quả mô hình VAR cho mối quan hệ giữa Việt Nam – Hàn Quốc:

53
Từ kết quả hồi qui bằng mô hình VAR, ta có rút ra một số kết luận sau:
- Cán cân thương mại Việt Nam – Hàn Quốc phụ thuộc chủ yếu vào giá trị của
chính bản thân nó trong quá khứ, các hệ số độ trễ biến XM cho thấy dữ liệu có tính
ổn định cao.
- Việc phá giá đồng tiền nội tệ không những không gây tích cực trong cán cân
thương mại, mà còn ảnh hưởng tiêu cực đối với cán cân thương mại, bằng chứng là
các hệ số của những độ trễ tỷ giá mang dấu âm.

54
- Tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam không ảnh hưởng tích cực lên cán cân
thương mại, điều này có thể lý giải, do Việt Nam nhận đầu tư từ Hàn Quốc, cho
nên việc tăng nhập khẩu các sản phẩm giá trị từ Hàn Quốc giúp Việt Nam tăng
trưởng, nhưng cũng góp phần gây ra thâm hụt trong cán cân thương mại.
- Tổng sản phẩm quốc nội của Hàn Quốc nhìn chung có ảnh hưởng tích cực nên cán
cân thương mại, tuy nhiên, do hệ số ý nghĩa thống kê thấp, nên kết quả này cũng
không rõ ràng.
- Nhìn chung, mô hình VAR cho thấy yếu tố cán cân thương mại chủ yếu phụ thuộc
vào dữ liệu của nó trong quá khứ, các yếu tố khác có tác động thấp, không rõ ràng
do hệ số thống kê có ý nghĩa không cao.

55
Từ kết quả sai phân, tác giả có những nhận xét sau:
- Dữ liệu sai phân cho thấy, sau 10 quý biến cán cân thương mại chủ yếu phụ thộc
chính bản thân nó, các yếu tố khác RER, GDPVN, GDPKR có mức ý nghĩa giải
thích cho biến XM tương ứng là: 7.57%, 2%, 2.4%.
- Biến tỷ giá thực RER, chủ yếu cũng phụ thuộc bản thân nó, các yếu tố XM,
GDPVN, GDPKR có mức ý nghĩa giải thích tương ứng là 7.6%, 0.96%, và 2.3%.
Các biến XM và RER có hệ số ổn định cao, không ảnh hưởng nhiều bởi các yếu tố
khác, kết quả này một lần nữa khẳng định kết quả của mô hình VAR là chính xác.
- GDP của Việt Nam không phụ thuộc nhiều vào cán cân thương mại Việt Nam –
Hàn Quốc, trong khi GDP của Hàn Quốc cho thấy, GDP bị tác động mạnh bởi yếu
tố tỷ giá thực, và sau 3 quí, tỷ giá thực sẽ giải thích hơn 30% ý nghĩa của biến

56
GDP Hàn Quốc. Điều đó phần nào cho thấy, xuất khẩu luôn góp phần quan trọng
trong việc tăng trưởng kinh tế của nền kinh tế Hàn Quốc.
4.5. Trường hợp Việt Nam – Thái Lan
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
XM -1.654984 -3.760246** -2.312668 -3.888285**
RER -1.237121 -3.270088*** -1.38208 -2.816901
GDPVN 0.985301 -1.389847 -1.652872 -3.168127***
GDPTL -1.559868 -1.900599 -2.401811 -1.77543
Các biến
ADF PP
Intercend Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
D(XM) -12.39141* -12.28837* -12.39141* -12.28837*
D(RER) -4.610153* -4.591124* -8.0311* -7.966347*
D(GDPVN) -7.104359* -7.973252* -16.20032* -28.33066*
D(GDPTL) -3.865716* -6.487128* -9.262769* -19.79597*

57

58
Việt Nam- Thailand Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7
R-squared 0.294049 0.322997 0.426878 0.448229 0.497439 0.589296
F-statistic 2.915698 2.027663 2.141388 1.665308 1.484712 1.588578
AIC Akaike -0.69642 -0.60121 -0.67964 -0.59638 -0.64992 -0.75427
Việt Nam- Thailand Lag 8 Lag 9 Lag 10 Lag 11 Lag 12
R-squared 0.665157 0.798398 0.848597 0.89294 0.935921
F-statistic 1.614008 2.310163 2.24195 2.08513 1.825703
AIC Akaike -0.79264 -1.12737 -1.23399 -1.39431 -1.80893
Kết quả khi chạy kiểm định với độ trễ từ 2 đến 12 cho thấy, F giảm dần từ lag 2 đến 8,
sau đó tăng mạnh ở độ trễ 9 và giảm dần ở những độ trễ sau. Ta thấy việc F giảm khi
thêm biến cho thấy biên thêm vào không có nhiều ý nghĩa và phù hợp với mô hình, do
đó, tác giả chọn độ trễ 9, với mức F = 2.310163 > F*= 1.9536, với mức ý nghĩa là 5%
cho mô hình, với thống kê R giải thích được 79.83% ý nghĩa của biến phụ thuộc.
4.5.d. Kiểm định tính ổn định của mô hình:

59
4.5.e. Kết quả mô hình VAR cho mối quan hệ giữa Việt Nam – ThaiLand:

61
Từ kết quả mô hình VAR cho thấy, cán cân thương mại có phụ thuộc vào giá trị quá
khứ của nó, tuy nhiên mô hình cũng cho thấy một sự phá giá đồng tiền nội tệ sẽ làm
ảnh hưởng tiêu cực trong cán cân thương mại trong quý 2 và 3 sau đó sẽ tác động tích
cực lên cán cân thương mại từ quý 7 trở đi với hệ số ý nghĩa thống kê cao, cho thấy
hiện tượng đường cong chữ J của mô hình cán cân thương mại Việt Nam và Thái Lan
có tồn tại.
Trong khi tăng trưởng thu nhập trong nước (GDPVN) lại không có tác động tích cực
lên cán cân thương mại, khi các hệ số của tăng trưởng đều mang dấu âm ở mô hình,
còn tổng thu nhập của Thái Lan lại có tác động tích cực lên cán cân thương mại trong
6 quý đầu, sau đó cho thấy sự ảnh hưởng tiêu cực ở các quý sau. Kết quả này mang lại
một thú vị trong nghiên cứu mà tác giả chưa tìm được nguyên nhân, nên cần có những
nghiên cứu chuyên sâu vể vấn đề này.

62

63
Từ kết quả dữ liệu sai phân, kết qua cho ta những kết luận sau:
- Cán cân thương mại chịu tác động chính bản thân nó trong 2 quý đầu, sau đó dần
bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác, đặc biệt là biến tỷ giả thực. Và sau 10 quý, các
biến RER, GDPVN, GDPTL tác động đến cán cân thương mại( XM) với mức ý
nghĩa tương ứng là : 25.35%, 13.9% 10.7%, thông tin sai phân trên cũng khẳng
định lại mối quan hệ giữa tỷ giá thực và cán cân thương mại ở mô hình VAR, và
có bằng chứng cho thấy hiện tượng đường con chữ J có tồn tại.
- Tỷ giá thực chỉ phụ thuộc chủ yếu bởi bản thân nó, các yếu tố khác dường như
không tác động đáng kể, sau 10 quí, biến tỷ giả thực vẫn được giải thích bởi giá trị
quá khứ của bản thân nó là 89% mức ý nghĩa.

64
- Trong khi đó, GDP của Việt Nam sau 8 quí, các biến RER, XM, GDPTL tác động
đến tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam với mức ý nghĩa tương ứng là :
9.7%, 8.75%, 19.3%. Còn GDP của Thái Lan lại cho thấy, nó bị chịu tác động
mạnh bởi biến tỷ giá thực, ngay từ quí đầu tiên, tỷ giá thực giải thích đến 20% ý
nghĩa của GDP Thái Lan. Dữ liệu cho thấy, nền kinh tế của Thái Lan bị tác động
mạnh của yếu tố tỷ giá thực và cũng giống như Hàn Quốc, cán cân xuất nhập khẩu
luôn đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế của nền kinh tế Thái Lan.
4.6. Trường hợp Việt Nam – Australia
Các biến
ADF PP
Intercend
Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
XM -1.152284 -4.329756* -0.736855 -4.333406*
RER -1.43204 -2.718967 -1.43204 -2.829951
GDPVN -2.751805 -3.40689*** -1.65286 -3.168123
GDPAU -2.454894*** -1.519583 -2.571114 -1.423791
Các biến
ADF PP
Intercend Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
D(XM) -9.7973* -9.732513* -11.86632* -11.75686*

65
D(RER) -7.086224* -7.179906* -7.071207* -7.131189*
D(GDPVN) -8.227415* -8.629803* -16.20035* -28.33067*
D(GDPAU) -8.252745* -8.704473* -8.254698* -8.770709*

66
kết quả kiểm định Johansen cho thấy, với mức ý nghĩa 1% có tồn tại đồng liên kết, do
đó, mô hình VECM sẽ phù hợp để nghiên cứu môi quan hệ thương mại của Việt Nam
và Australia.
Tác giả cho mô hình chạy độ trễ từ 2 đến 8, sau đó lựa chọn độ trễ tối ưu dựa vào 3 tiêu
chí: R-squared, F-statistic, AIC Akaike, như sau:
Việt Nam- Australia Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7 Lag 8
R-squared 0.2625 0.3094 0.3408 0.4556 0.625 0.595 0.678
F-statistic 2.176 1.7239 1.3686 1.5944 2.333 1.52 1.6
nhạy cảm với độ dài của độ trễ, chỉ số F giảm đến độ trễ 4 và bắt đầu tăng nhanh, đạt
cao nhất ở độ trễ 6 sau đó giảm ở các độ trễ tiếp theo, điều đó cho thấy, với các biến ở
độ trễ cao có ý nghĩa tác động đến biến được giải thích trong mô hình. Bên cạnh đó,
chỉ số AIC cũng đạt giá trị cao nhất ở độ trễ 6, do đó, với dữ liệu trên tác giả lựa chọn
độ trễ là 6, với mức ý nghĩa F= 2.33 > F* = 2.07, ở mức ý nghĩa 1% cho mô hình, với
thống kê R giải thích 62.5% ý nghĩa của biến phụ thuộc.
4.6. Kết quả mô hình VECM cho mối quan hệ giữa Việt Nam – Australia:

68
ECT(t-1) = XM(-1) – 2.08757534285*REER(-1) – 1.1948683795*GDPAU(-1)
+0.991282652659*GDPVN(-1) + 7.56718208481
Từ kết quả mô hình hiệu chỉnh sai số VECM, ta có phương trình tốc độ hiệu chỉnh
ECT thể hiện cân bằng dài hạn giữa các biến như sau:
Hệ số hồi qui của ECT có giá trị là -0.222419 và có ý nghĩa thống kê với t là -4.01697.
Điều này cho thấy, khi một chính sách tiền tệ nào đó được thực hiện (tức là những giá
trị trong ngắn hạn tăng (giảm) – làm lệch giá trị cán cân xuất nhập khẩu XM thực khỏi
đường cân bằng trong dài hạn – thì ngay tại kì tiếp theo (3 tháng sau đó), giá trị của
những tác động này sẽ có xu hướng trở về vị trí cân bằng với mức độ điều chỉnh về vị
trí cân bằng (đường cân bằng trong dài hạn) là 22.2419%.
Từ mô hình VECM cho thấy, về ngắn hạn cán cân xuất nhập khẩu của Việt Nam –
Australia phụ thuộc vào giá trị quá khứ của nó, với hệ số ý nghĩa cao. Bên cạnh đó,
một sự phá giá tiền tệ không mang lại tác động rõ ràng đối với cán cân thương mại,
thậm chí, nó còn có tác động tiêu cực đối với cán cân thương mại, tuy nhiên ý nghĩa
thống kê cũng không cao.

69
Tác giả nhận thấy, có một sự tác động tích cực đáng kể của GDP Việt Nam lên cán cân
thương mại, nói cách khác, GDP Việt Nam càng tăng trưởng thì cán cân thương mại sẽ
càng cải thiện, và với ý nghĩa thống kê cao. Trong thực tế, giá trị nhập khẩu của Việt
Nam đối với hàng hóa Australia tăng trưởng đều từ năm 2002 đến 2018, trong khi giá
trị hàng hóa xuất khẩu tăng trưởng mạnh từ giai đoạn 2002-2008, sau đó giảm mạnh và
đột ngột trong năm 2009 và hồi phục lại ở các năm tiếp theo. Cho thấy, cần có những
nghiên cứu xem xét thêm về mối quan hệ thương mại này, để làm rõ hơn về các yếu tố
vĩ mô khác tác động lên cán cân thương mại Việt Nam – Australia.
4.7.Trường hợp Việt Nam và tổng hợp 6 quốc gia ( Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản,
Hàn Quốc, Thái Lan, Australia)
Các biến
ADF PP
Intercend Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
XM -3.379869* -4.11882* -3.263396** -4.350091*
REER -0.636609 -3.228424 -0.641245 -3.387906***
GDPVN 1.149847 -1.389847 -1.65286 -3.168123***
GDP -1.678271 -1.361319 -1.573656 -1.449691
Với mức ý nghĩa 1%, Chỉ có biến XM thể hiện tính dừng, các biến còn lại RER,
GDPVN và GDP(của 6 nước) không thể hiện tính dừng (ta không thể bác bỏ giả thuyết
Ho), do đó ta sẽ lấy sai phân các biến trên và kiểm định tính dừng của các sai phân đó.
Như sau:

70
Các biến
ADF PP
Intercend Trend and
intercend Intercend
Trend and
intercend
D(REER) -8.595244* -8.50796* -8.581546* -8.496296*
D(GDPVN) -7.104359* -7.973252* -16.20035* -28.33067*
D(GDP) -6.709773* -6.898511* -6.746901* -6.862456*
Với mức ý nghĩa 1%, ta thấy các sai phân bậc 1 của các biến REER, GDPVN và GDP
đã dừng ở mức ý nghĩa trên.

71
Việt Nam-
Six Countries
Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6
R-squared 0.622186 0.63465 0.674043 0.721392 0.762012
F-statistic 11.52761 7.382667 5.945176 5.308016 4.802847
AIC Akaike -1.831856 -1.786336 -1.789795 -1.797067 -1.883046
Việt Nam- Six
Countries
Lag 7 Lag 8 Lag 9 Lag 10 Lag 11 Lag 12
R-squared 0.798768 0.809065 0.862676 0.866469 0.911392 0.970856
F-statistic 4.394688 3.442878 3.664519 2.595559 2.571428 4.164043
AIC Akaike -1.896519 -1.85372 -2.028386 -1.90683 -2.146997 -3.205392
Kết quả chạy kiểm định với độ trễ từ 2 đến 12 cho thấy, F-statistic giảm dần từ độ trễ 2
đến độ trễ 8, sau đó tăng ở độ trễ 9 sau đó lại tiếp tục giảm và cuối cùng tăng mạnh trở
lại ở độ trễ 12. Trong khi đó chỉ số AIC Akaike cũng thể hiện giá trị thấp nhất ở mức
độ trễ 12. Do đó, với các thông số trên, tác giả nhận thấy độ trễ 12 là độ trễ được lựa
chọn là độ trễ tối ưu, với mức F=4.164043 > F*= 3.3224 , với mức ý nghĩa là 5% cho
mô hình, với thống kê R giải thích được 97.08 % ý nghĩa của biến phụ thuộc.

72
4.7.d: Kiểm định tính ổn định của mô hình:
4.7.e. Kết quả mô hình VAR cho mối quan hệ giữa Việt Nam và tổng hợp 6 quốc
gia.

74
Từ kết quả mô hình VAR cho thấy cán cân thương mại của Việt Nam với các đối tác
lớn có sự tác động bởi dữ liệu của quá khứ của nó, tuy nhiên sự tác động này chỉ mang
tính ổn định và có tác động không lớn lên cán cân thương mại hiện tại. Trong khi đó,
với tác động của tỷ giá thực lên cán cân thương mại tỏ ra rất tích cực, và dữ liệu cho
thấy càng về giai đoạn sau, sự phá giá đồng tiền nội địa càng mang tính tích cực nên

Phân Tích Mối Quan Hệ Giữa Tỷ Giá Thực Và Cán Cân Thương Mại Ở Việt Nam

Phân Tích Mối Quan Hệ Giữa Tỷ Giá Thực Và Cán Cân Thương Mại Ở Việt Nam

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Phân Tích Mối Quan Hệ Giữa Tỷ Giá Thực Và Cán Cân Thương Mại Ở Việt Nam

Similar to Phân Tích Mối Quan Hệ Giữa Tỷ Giá Thực Và Cán Cân Thương Mại Ở Việt Nam (20)

More from Nhận Viết Đề Tài Thuê trangluanvan.com

More from Nhận Viết Đề Tài Thuê trangluanvan.com (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Phân Tích Mối Quan Hệ Giữa Tỷ Giá Thực Và Cán Cân Thương Mại Ở Việt Nam