đặt vấn đề liên quan đến khả năng xảy ra điểm gãy cấu trúc trong chuỗi dữ liệu lãi suất của Mỹ trong giai đoạn lãi suất có những biến động lớn từ quý 4/1979 đến quý 4/1982 và giải quyết bằng cách sử dụng biến giả. Các tác giả nghiên cứu các cặp tỷ giá Canada-đô la Mỹ, Mark Đức-Đô la Mỹ và Yên Nhật- Đô la Mỹ và tỷ giá với tỷ trọng thƣơng mại của Mỹ với G-10 các quốc gia khác. Các tác giả này sử dụng lãi suất liên ba tháng liên ngân hàng đối với lãi suất nƣớc ngoài và lãi suất tín phiếu chính phủ ba tháng đối với Mỹ. Đối với lãi suất dài hạn, lãi suất danh nghĩa là lợi suất của trái phiếu chính phủ mƣời năm đối với lãi suất nƣớc ngoài và lợi suất trên trái phiếu kho bạc kỳ hạn cố định mƣời năm của Mỹ.
Chỉ số CPI đƣợc dùng để tính toán tỷ giá thực và đo lƣờng lạm phát. Thay đổi trong bốn quý trƣớc đƣợc cùng để đo lƣờng lãi suất thực ngắn hạn trong khi trung bình trƣợt trung tâm của 12 quý của tỷ lệ lạm phát đƣợc dùng để tính toán lãi suất thực dài hạn. Để kiểm định mối liên hệ đồng liên kết, tác giả sử dụng phƣơng pháp của Johansen (1991) và thêm vào một biến giả để đại diện cho điểm gãy cấu trúc và giả định là hệ số chặn đƣợc bao gồm trong vector đồng liên kết. Tuy nhiên, Lütkepohl (2004) cho rằng kết quả của Edison và Melick tìm đƣợc là không đáng tin cậy bởi kiểm định Johansen Trace test đòi hỏi phải điều chỉnh giá trị tới hạn 13 khi xem xét đến sự hiện diện của điểm vỡ cấu trúc mặc dù với nhiều hƣớng tiếp cận nhƣ trên, Edison và Melick đã tìm đƣợc một số bằng chứng cho thấy mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực.
Nghiên cứu của Joseph P. Byrne và Jun Nagayasu (2010)đã tiến hành xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực của Mỹ và Anh trong khoảng thời gian từ năm 1973 đến 2005. Sử dụng mô hình lý thuyết của Meese và Rogoff (1988) làm nền tảng, Byrne và Nagayasu đặc biệt quan tâm xem xét đến vai trò của điểm gãy cấu trúc trong qúa trình nghiên cứu về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và lãi suất thực. Dựa trên bài nghiên cứu của Perron (1989) về điểm gãy cấu trúc và tác động làm sai lệch các kiểm định, do đó hai học giả này nhấn mạnh vấn đề về sự xuất hiện của điểm gãy cấu trúc có thể gây lệch lạc cho các kết qủa kinh tế lƣợng.
Để giải quyết vấn đề này, Byrne và Nagayasu đã đề xuất sử dụng các kiểm định và phƣơng pháp phân tích của Saikkonen và Lutkepohl (2000, 2002). Trong khoảng đầu năm 2000, Saikkonen và Lutkepohl có nhiều bài nghiên cứu về phƣơng pháp xử lý điểm gãy cấu trúc trong dữ liệu chuỗi thời gian khi thực hiện các kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định đồng liên kết. Cụ thể hơn, hai tác giả đã thực hiện các kiểm định với một số kiểm định phổ biến nhƣ kiểm định nghiệm đơn vị ADF, kiểm định đồng liên kết Johansen…bên cạnh kiểm định S&L (2000,2002) Byrne và Nagayasu đƣa ra nhận định rằng các kỹ thuật và kiểm định của Saikkonen và Lutkepohl mạnh và bền vững hơn khi có xem xét đến điểm gãy cấu trúc và cho ra kết quả khả quan hơn về mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực so với các kiểm định cũ. Nhìn chung, với kiểm định S&L, hai học giả này đã tìm thấy bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa tỷ giá thực và chênh lệch lãi suất thực trong trƣờng hợp của Mỹ và Anh từ năm 1973 đến 2005.
Cụ thể là các tác giả sử dụng cách tiếp cận của Edison và Pauls (1993) với các chuỗi dữ liệu theo thời gian của tỷ giá thực và lãi suất thực. Sau khi dữ liệu đƣợc chứng minh 14 là không dừng theo kiểm định ADF và S&L, hiện tƣợng đồng liên kết sẽ đƣợc kiểm tra bằng các kiểm định đồng liên kết của Johansen và S&L. Nếu nhƣ giữa các biến tồn tại ít nhất một vector đồng liên kết thì Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) sẽ đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng mối tƣơng quan dài hạn này. Điểm đáng chú ý là vai trò của điểm gãy cấu trúc đều đƣợc xét đến trong các bƣớc kiểm định.
Byrne và Jun Nagayasu đã thu đƣợc bằng chứng phù hợp và chắc chắn hơn. Cụ thể, trong số mƣời ba quốc gia đƣợc nghiên cứu, trong mối tƣơng quan với Mỹ, có đến mƣời một quốc gia cho thấy có bằng chứng khá chắc chắn về sự tồn tại của vector đồng liên kết giữa tỷ giá thực và lãi suất thực. Tuy nhiên tầm quan trọng của điểm gãy cấu trúc là khác nhau giữa các quốc gia. Mặc dù chƣa xét đến điểm gãy cấu trúc, có đến chín trong số mƣời một quốc gia nói trên cho thấy sự tồn tại của mối tƣơng quan tỷ giá thực – lãi suất thực.
Chỉ có hai trƣờng hợp đặc biệt là Anh và Thụy Sỹ là các tác giả phải xét đến điểm gãy cấu trúc. Nhƣ vậy có thể thấy vai trò của điểm gãy cấu trúc là cá biệt với từng quốc gia cụ thể, chứ không phổ biến trên phạm vi rộng và có vẻ vai trò của các điểm gãy là chƣa rõ ràng. Tóm lại, các bài nghiên cứu quan tâm đến điểm gãy cấu trúc khi xét mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực đã mở ra một hƣớng khắc phục các sai lệch trong kết quả hồi quy do tồn tại các điểm gãy này trong chuỗi dữ liệu và đã cho thấy các kết quả thực nghiệm có ý nghĩa thống kê rõ ràng hơn về mối quan hệ đồng liên kết của tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực. Bài nghiên cứu cũng đƣa điểm gãy cấu trúc vào trong quá trong quá trình hồi quy để có đƣợc các bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ cho mối quan hệ đồng liên kết của hai biến này trong khuôn khổ mẫu nghiên cứu gồm Việt Nam và mƣời một nƣớc với Mỹ.
Phần tiếp theo sẽ thể hiện mô hình lý thuyết đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu này. Mô hình lý thuyết 15 Để rút ra một phƣơng trình cho mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và lãi suất thực, theo Edison và Pauls (1993). Hai thành tố chính của mô hình này là UIP và điều kiện ngang giá Fisher. Theo công thức tính tỷ giá hối đoái thực: 𝑝𝑓 𝑅𝐸𝑅 = 𝑆𝑡 ∗ 𝑝 Trong đó: 𝑆𝑡 là tỷ giá danh nghĩa (số lƣợng đồng nội tệ trên một đơn vị ngoại tệ); 𝑝𝑓 và 𝑝 là chỉ số giá tiêu dùng của nƣớc ngoài và trong nƣớc.
Đầu tiên, lấy logarit tự nhiên (ln) hai vế, ta xác định tỷ giá hối đoái thực (qt) nhƣ sau: qt = st – pt + pt* (1) Trong đó st là logarit tự nhiên (ln) của tỷ giá giao ngay danh nghĩa (số đơn vị nội tệ trên một đơn vị ngoại tệ), pt và pt* tƣơng ứng với logarit tự nhiên của chỉ số giá tiêu dùng trong nƣớc và nƣớc ngoài. UIP khẳng định rằng với thị trƣờng vốn mở, những thay đổi dự kiến trong tỷ giá hối đoái danh nghĩa tƣơng đƣơng với sự khác biệt trong lãi suất danh nghĩa. Khi các nhà đầu tƣ e ngại với rủi ro thì UIP có thể đƣợc mở rộng bao gồm phần bù rủi ro với công thức: Et (st+1 – st) = it – it* + ut (2) Trong đó it và it*là lãi suất danh nghĩa trong nƣớc và nƣớc ngoài, Et st+1 là kỳ vọng tại kỳ hiện hành của tỷ giá hối đoái cho kỳ tới, và ut là phần bù rủi ro tỷ giá. Do đó thay thế bằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa kỳ vọng ta có ∗ Et qt+1 – Et𝑝𝑡+1 + Et pt+1 – st = it – it* + ut (3) Ngoài ra bài viết giả định thay đổi kỳ vọng của lạm phát nhƣ sau Et∆𝑝𝑡+1 = Et𝑝𝑡+1 – pt (4) 16 ∗ ∗ Et∆𝑝𝑡+1 = Et𝑝𝑡+1 – pt* (5) Hơn nữa, lãi suất thực dự kiến giai đoạn hiện tại bằng lãi suất danh nghĩa trừ lạm phát kỳ vọng: rt = it – Et∆𝑝𝑡+1 (6) ∗ rt* = it* – Et∆𝑝𝑡+1 (7) Từ những phƣơng trình này, ta có đƣợc biểu thức sau ∗ ∗ Et qt+1 – (Et∆𝑝𝑡+1 + pt*) + (Et∆𝑝𝑡+1 + pt) – st = (rt + Et∆𝑝𝑡+1 ) – (rt* + Et∆𝑝𝑡+1 ) + ut (8) Cuối cùng, thay thế những thay đổi kỳ vọng trong tỷ giá hối đoái thực ta có phƣơng trình (11): Et qt+1 – pt* + pt – st = rt – rt* + ut (9) Et qt+1 – qt = rt – rt* + ut (10) qt = – rt + rt* + Et qt+1 + ut (11) Một vấn đề trong phƣơng trình (11) là giá trị kỳ vọng của tỷ giá thực không có sẵn cho các nhà nghiên cứu.
Một vài biến đại diện đã đƣợc xem xét trƣớc đây, ví dụ, Meese và Rogoff (1988); Edison và Pauls (1993), Byrne và Nagayasu (2010) đề xuất sử dụng cán cân tài khoản vãng lai tích lũy và một hằng số. Trong bài nghiên cứu phƣơng trình (11) sử dụng trƣờng hợp đơn giản khi tỷ giá thực kỳ vọng là một hằng số, ta có: qt = rt + *rt* + constant + ut (12) Phần bù rủi ro thay đổi theo thời gian, ut, là một thành phần không quan sát đƣợc trong phƣơng trình này và đƣợc giả định là dừng. Phƣơng trình (12) là cơ sở của phƣơng pháp ƣớc lƣợng của bài nghiên cứu này. Nhƣ trong nghiên cứu của Byrne và Nagayasu 17 (2010), đề xuất quan trọng nhất là chênh lệch lãi suất thực có quan hệ ngƣợc chiều với tỷ giá hối đoái thực của đồng nội tệ (nghĩa là, < 0 và *> 0).
PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3. Kiểm tra thuộc tính của chuỗi dữ liệu Tính dừng hay không dừng của một chuỗi dữ liệu theo thời gian có ý nghĩa quan trọng trong nghiên cứu, đặc biệt là tính không dừng hàm ý một mối quan hệ trong dài hạn của các chuỗi dữ liệu. Trong bài nghiên cứu, Kiểm định nghiệm đơn vị trong chuỗi thời gian là một trong những cách thức phổ biến nhằm kiểm tra tính dừng của dữ liệu. Trong bài nghiên cứu này, kiểm định nghiệm đơn vị đƣợc tiến hành trên chuỗi dữliệu gốc và chuỗi sai phân bậc một của tỷ giá thực và lãi suất thực.
Kết quả kiểm định sẽ xác nhận bậc liên kết của dữliệu và cho ta biết đƣợc mỗi chuỗi dữliệu là dừng hay không dừng. Cụ thể, nếu kết quả cho thấy ở chuỗi dữ liệu gốc không có nghiệm đơn vị, đây là một chuỗi dừng và có bậc liên kết bằng không (I(0)).