Dự trữ ngoại hối và ổn định kinh tế vĩ mô ở Việt Nam: Tiếp cận theo mô hình VAR và ECM

KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> DỰ TRỮ NGOẠI HỐI<br /> VÀ ỔN ĐỊNH KINH TẾ VĨ MÔ Ở VIỆT NAM:<br /> TIẾP CẬN THEO MÔ HÌNH VAR VÀ ECM<br /> PGS. TS. Hà Quỳnh Ho *<br /> TS. Trần Kim Anh **<br /> <br /> Tóm t t<br /> Nghiên c u s d ng mô hình VAR và mô hình ECM c l ng th c nghi m<br /> ánh giá tác ng c a d tr ngo i h i (DTNH) n n nh kinh t v mô Vi t Nam.<br /> Ch s b t n kinh t v mô (MII) c nghiên c u này s d ng ti p c n s n nh<br /> kinh t v mô . Các bi n<br /> 1<br /> c a vào mô hình nh m ánh giá, xem xét ng thái và<br /> s ph thu c l n nhau c a các bi n này theo th i gian g m: GDP th c t bình quân<br /> u lao ng, DTNH, ch s ph n ánh b t n v mô, u t tr c ti p n c ngoài,<br /> m th ng m i c a n n kinh t và tác ng c a các bi n ph n ánh bi n ng trong<br /> dao ng t giá và bi n ng ch s giá tiêu dùng. K t qu c l ng th c nghi m<br /> cho th y, s gia t ng c a d tr ngo i t giúp Vi t Nam gia t ng s n nh v mô c<br /> trong ng n h n và dài h n.<br /> T khóa: D tr ngo i h i, n nh v mô, VAR, ECM.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 1<br /> MII n m trong kho ng 0 và 1. Khi ch s này có giá tr càng g n 1, s cho bi t n n kinh t r i vào tr ng<br /> thái b t n v mô, ng c l i giá tr càng g n 0 thì n n kinh t s là tr ng thái n nh.<br /> *<br /> Tr ng i h c Kinh t Qu c dân<br /> **<br /> Ban Kinh t Trung ng<br /> <br /> <br /> 280<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> <br /> 1. GIỚI THIỆU<br /> <br /> S tái di n c a các cu c kh ng ho ng tài chính trong th i gian g n ây ã khi n<br /> các qu c gia tìm m i bi n pháp b o v n n kinh t tr c nh ng r i ro thách th c<br /> c a tài chính. K t cu c kh ng ho ng tài chính ông Á n m 1996 - 1997 m c DTNH<br /> th c t trên toàn c u ã t ng h n g p ba l n. DTNH c coi là m t bi n pháp<br /> phòng r i ro v m tài chính, c th là vi c o chi u t ng t c a dòng v n và<br /> các cu c kh ng ho ng tài chính. Sau h u qu c a kh ng ho ng tài chính châu Á, IMF<br /> nh n m nh t m quan tr ng c a DTNH nh là m t ph ng ti n ng n ng a và qu n<br /> lý kh ng ho ng.<br /> DTNH là m t trong nh ng ch s kinh t quan tr ng i v i các n n kinh t ,<br /> nh ng s c bi t quan tr ng h n i v i các n n kinh t ang phát tri n ang th c<br /> hi n m c a, t do hóa các giao d ch v n qu c t nh Vi t Nam. T i Vi t Nam, sau<br /> khi t ng liên t c và t m c nh vào gi a n m 2008, do tác ng tiêu c c c a cu c<br /> kh ng ho ng tài chính toàn c u và các b t n kinh t v mô trong n c, NHNN ph i<br /> s d ng công c chính sách ti n t can thi p d n n DTNH b suy gi m m nh. T<br /> n m 2014 tr l i ây, nh ng chính sách kinh t tích c c ã giúp cho n n kinh t Vi t<br /> Nam ph c h i tr l i và cùng v i ó là s t ng tr l i c a DTNH qu c gia. V i con s<br /> DTNH tính n th i i m tháng 12/2016 vào kho ng 38 t . Tuy nhiên, n u so v i các<br /> qu c gia trong khu v c thì ây v n là con s còn khiêm t n và t ng i th p. Bên<br /> c nh ó, n n kinh t Vi t Nam còn ti m n nhi u r i ro và i m t v i b t n kinh t<br /> v mô, b i kinh t t ng tr ng ch a th c s b n v ng, thâm h t cán cân thanh toán,<br /> l m phát và t giá còn nhi u bi n ng...<br /> ng tr c s m c a và h i nh p ngày càng sâu r ng vào n n kinh t th gi i,<br /> c bi t là sau giai o n kh ng ho ng tài chính toàn c u v a qua, òi h i Vi t Nam<br /> ph i n nh kinh t v mô. n nh kinh t v mô c ng là i u ki n tiên quy t n n<br /> kinh t Vi t Nam t ng tr ng b n v ng h n, c bi t là trong trung và dài h n. V y,<br /> DTNH có là m t trong nh ng y u t góp ph n n nh kinh t v mô c a n c ta hay<br /> không? Bài nghiên c u này s tr l i câu h i ó.<br /> <br /> 2. MÔ TẢ DỮ LIỆU<br /> <br /> C s d li u c s d ng trong mô hình c l ng th c nghi m c thu th p<br /> t c s d li u IFS c a Qu Ti n t Qu c t (IMF) và T ng c c Th ng kê Vi t Nam<br /> (GSO), th i k 2000Q1 n 2016Q4, v i t ng s 68 quan sát cho m i bi n. M t s<br /> bi n không có d li u quý s c s d ng ph ng pháp tách s li u n m thành quý<br /> theo các ph ng pháp chuy n i s li u c cung c p trong ph n m n Eviews<br /> <br /> 281<br /> KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> (frequency conversion method). Các s li u c s d ng trong nghiên c u g m có<br /> GDP theo giá so sánh n m 2010 bình quân trên s l ng lao ng ang có vi c trong<br /> n n kinh t (GDPPR), t ng l ng DTNH không bao g m vàng so v i GDP (RESY),<br /> ch s ph n ánh b t n kinh t (MII), t l c a FDI trên GDP (FDIY), m th ng<br /> m i c a n n kinh t (OPY), bi n ng t giá th c t (VREER) và bi n ng ch s giá<br /> tiêu dùng (VINF). Tr c khi th c hi n các phép bi n i, t t c các bi n u c quy<br /> v cùng n v ti n t , các bi n là ch s và các bi n th c u c chu n hóa theo giá<br /> so sánh n m 2010. Các bi n t n t i y u t mùa v nh các bi n GDPPR, FDIY, OPY,<br /> RESY u c i u ch nh y u t mùa v theo ph ng pháp TRAMO/SEATS và sau<br /> ó các bi n này u c bi n i d i d ng giá tr c a logarit c s t nhiên. C th ,<br /> các bi n s d ng trong mô hình c nh ngh a nh trong B ng 1.<br /> B ng 1: nh ngh a các bi n c s d ng trong mô hình th c nghi m<br /> <br /> STT Biến Cách tính Giải thích biến Nguồn<br /> 1 LNGDPL log(GDPPR_SA) GDPPR_SA là giá trị của GDP theo Tác giả tự tính<br /> giá so sánh năm 2010 bình quân toán trên số liệu<br /> trên số lao động từ 15 tuổi trở lên của GSO<br /> đang làm việc trong nền kinh tế<br /> (GDPPR) được điều chỉnh yếu tố<br /> mùa vụ theo phương pháp TRAMO/<br /> SEATS. Biến này đại diện cho tăng<br /> trưởng GDP bình quân đầu người.<br /> 2 LNFDIY log(FDIY_SA) FDIY_SA là giá trị của FDI/GDP Tác giả tự tính toán<br /> (FDIY) được điều chỉnh yếu tố mùa trên số liệu của<br /> vụ theo phương pháp TRAMO/ IMF và GSO<br /> SEATS. Biến này đại diện cho tác<br /> động của dòng vốn FDI<br /> 3 LNOPY log(OPY_SA) OPY_SA là giá trị của độ mở thương Tác giả tự tính toán<br /> mại (OPY) được điều chỉnh yếu tố trên số liệu của<br /> mùa vụ theo phương pháp TRAMO/ IMF và GSO<br /> SEATS. Trong đó OPY được tính<br /> bằng tổng giá trị xuất nhập khẩu<br /> theo giá f.o.b trên GDP. Biến này đại<br /> diện cho tác động của độ mở thương<br /> mại.<br /> 4 LNRESY log(RESY_SA) RESY_SA là giá trị của lượng DTNH Tác giả tự tính toán<br /> không bao gồm vàng so với GDP trên số liệu của<br /> (RESY) được điều chỉnh yếu tố IMF và GSO<br /> mùa vụ theo phương pháp TRAMO/<br /> SEATS.<br /> <br /> <br /> <br /> 282<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> <br /> STT Biến Cách tính Giải thích biến Nguồn<br /> 5 MII Chỉ số bất ổn vĩ mô Tác giả tự tính toán<br /> trên số liệu của<br /> IMF và GSO<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 6 VREER Độ lệch chuẩn trung Phản ánh biến động của tỷ giá hối Tác giả tự tính toán<br /> bình trượt giá trị logarit đoái thực tế. trên số liệu của<br /> của tỷ giá thực tế REER=NEER*(CPI_US/CPI_VN). IMF và GSO<br /> (REER) Trong đó, NEER là tỷ giá danh<br /> nghĩa (1 USD = số lượng VND) và<br /> CPI của USA và VN được tính theo<br /> năm cơ sở 2010<br /> 7 VINF Độ lệch chuẩn trung Phản ánh sự biến động của chỉ số Tác giả tự tính toán<br /> bình trượt giá trị logarit giá tiêu dùng (CPI) trên số liệu của<br /> của chỉ số giá tiêu dùng GSO<br /> (CPI), năm cơ sở 2010<br /> <br /> Ghi chú: log là logarit c s t nhiên<br /> Ngu n: Tác gi t thu th p và tính toán<br /> <br /> 3. CHỈ ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG THỰC NGHIỆM<br /> <br /> 3.1. Ch nh mô hình t ng quát<br /> Ph n l n các nghiên c u v m i quan h gi a DTNH và n nh kinh t v mô<br /> trong mô hình kinh t l ng th ng xem xét m i quan h c a các bi n nh : t ng<br /> tr ng GDP, DTNH, t giá h i oái, t l l m phát... Tuy nhiên, trong nghiên c u này,<br /> d a trên s li u s n có c a Vi t Nam, mô hình c l ng th c nghi m c a Vi t Nam<br /> ã c hi u ch nh cho phù h p v i i u ki n c a Vi t Nam. Trong ó, có m r ng<br /> a thêm các bi n nh : ch s b t n v mô MII, FDI/GDP, m th ng m i OPY<br /> và các bi n ph n ánh bi n ng c a t giá th c (VREER) và bi n ng trong ch s<br /> giá tiêu dùng (VINF). Mô hình t ng quát c ch nh trong nghiên c u th c nghi m<br /> c a Vi t Nam có th c mô t nh sau:<br /> LNGDPL=f(LNFDIY, LNOPY, LNRESY, MII, VREER, VINF) (1)<br /> Do b n thân các bi n s trong mô hình ch nh ph ng trình (1) có th có quan<br /> h n i sinh v i nhau b i v y mô hình c l ng th c nghi m ây s c s d ng là<br /> mô hình VAR. Mô hình VAR không ràng bu c d ng t ng quát s c mô t nh sau:<br /> <br /> 283<br /> KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (2)<br /> Trong ó: véc-t Y là t p c a các bi n n i sinh: Y’= (LNFDIY, LNOPY, LNRESY,<br /> MII, VREER, VINF). Các bi n ngo i sinh nh các bi n gi (Dummy), bi n xu h ng<br /> (trend), bi n mùa v (seas) có th n m trong Dt. Phân tích phân rã ph ng sai s c<br /> s d ng xem xét nh h ng tác ng các s c n các bi n trong mô hình th i k<br /> nghiên c u. ng th i, nghiên c u c ng s s d ng Ph ng pháp Johansen - Juselius<br /> ki m nh m i quan h ng tích h p gi a các bi n trong mô hình. N u t n t i m i<br /> quan h ng tích h p gi a các bi n, mô hình ECM s c s d ng tìm m i quan<br /> h dài h n d a trên d ng hàm chuy n i t mô hình VAR không ràng bu c:<br /> (3)<br /> Trong ó: = ’, là ma tr n tham s hi u ch nh, là ma tr n h s c a các<br /> véc-t ng tích h p và Yt-1 là ph n hi u ch nh sai s .<br /> 3.2. Ch nh mô hình th c nghi m<br /> * Ki m nh nghi m nv<br /> Tr c tiên, ki m nh ADF c s d ng xác nh xem các bi n c s d ng<br /> trong mô hình có t n t i nghi m n v không. K t qu nghi m nh ADF test B ng<br /> 2 cho th y t t c các bi n u d ng sai phân b c nh t I(1) m c ý ngh a th ng kê<br /> 1% và 5%. Do ó, b c ti p theo s c l ng mô hình VAR không ràng bu c và sau<br /> ó s ki m nh ng tích h p. N u có m i quan h dài h n ho c có quan h ng tích<br /> h p gi a các bi n, mô hình hi u chính sai s (ECM) s c c l ng tìm m i<br /> quan h gi a các bi n.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 284<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> <br /> B ng 2: K t qu ki m nh nghi m n v (Augmented Dickey - Fuller test)<br /> <br /> Giá trị Giá trị tới hạn (thống kê t)<br /> Biến thống kê Xác suất<br /> ADF 1% 5% 10%<br /> <br /> 1. Giá trị của các biến (Constant, Linear Trend)<br /> <br /> LNGDPL 1.439043 1.0000 -4.100935 -3.478305 -3.166788<br /> <br /> LNFDIY -2.972829 0.1475 -4.100935 -3.478305 -3.166788<br /> <br /> LNOPY -2.357138 0.3982 -4.100935 -3.478305 -3.166788<br /> <br /> LNRESY -2.942904 0.1564 -4.105534 -3.480463 -3.168039<br /> <br /> MII -3.085185 0.1188 -4.110440 -3.482763 -3.169372<br /> <br /> VREER -2.347670 0.4026 -4.115684 -3.485218 -3.170793<br /> <br /> VINF -0.958180 0.9415 -4.127338 -3.490662 -3.173943<br /> <br /> 2. Sai phân bậc nhất (Constant, Linear Trend)<br /> <br /> ∆LNGDPL -6.619291 0.0000 -4.103198 -3.479367 -3.167404<br /> <br /> ∆LNFDIY -11.66278 0.0000 -4.103198 -3.479367 -3.167404<br /> <br /> ∆LNOPY -6.889986 0.0000 -4.103198 -3.479367 -3.167404<br /> <br /> ∆LNRESY -3.680545 0.0307 -4.103198 -3.479367 -3.167404<br /> <br /> ∆MII -10.01887 0.0000 -4.113017 -3.483970 -3.170071<br /> <br /> ∆VREER -5.909410 0.0000 -4.115684 -3.485218 -3.170793<br /> <br /> ∆VINF -5.992633 0.0000 -4.127338 -3.490662 -3.173943<br /> <br /> Ngu n: Tính toán c a tác gi t s li u thu th p c<br /> <br /> *Ch nh tr cho mô hình VAR<br /> dài tr t i u cho mô hình VAR c l a ch n d a trên ki m nh log-likelihood<br /> test. B ng 3 cho k t qu xác nh tr t i u c a mô hình VAR, giá tr ki m nh LR,<br /> AIC u g i ý cho tr t i u c a mô hình VAR là 3 tr .<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 285<br /> KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> B ng 3: Xác nh tr t i u cho mô hình VAR.<br /> <br /> Lag LogL LR FPE AIC SC HQ<br /> 0 268.2858 NA 1.13e-12 -7.648715 -6.437558 -7.174051<br /> 1 956.1426 1105.081 9.33e-22 -28.59484 -25.68806 -27.45564<br /> 2 1059.415 142.2115 1.76e-22 -30.37427 -25.77187* -28.57055<br /> 3 1140.155 92.65180* 8.05e-23* -31.41491* -25.11689 -28.94665*<br /> Ngu n: K t qu t mô hình VAR<br /> <br /> * Ki m nh mô hình VAR<br /> Ki m nh ph n d c a mô hình VAR thông qua LM test và l c t ng quan<br /> cho th y không có hi n t ng t ng quan chu i. Ki m nh ADF c ng c th c<br /> hi n, k t qu ki m nh cho th y các ph n d c a mô hình là chu i d ng. Hình 1 cho<br /> k t qu ki m nh tính n nh c a mô hình VAR thông qua ki m nh Inverse Roots<br /> of AR Characteristic Polynomial. Các giá tr riêng u n m trong vòng tròn n (hay<br /> chúng u có giá tr nh h n 1), i u này hàm ý mô hình VAR là n nh và k t qu<br /> c l ng c t mô hình VAR là có th tin c y c.<br /> Hình 1: Ki m nh tính n nh c a mô hình VAR<br /> Roots of Characteristic Polynomial<br /> 1.5<br /> <br /> <br /> 1.0<br /> <br /> <br /> 0.5<br /> <br /> <br /> 0.0<br /> <br /> <br /> -0.5<br /> <br /> <br /> -1.0<br /> <br /> <br /> -1.5<br /> -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5<br /> <br /> Ngu n: K t qu ki m nh t mô hình VAR<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 286<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> <br /> * Ki m nh ng tích h p (The cointegration test)<br /> Ph ng pháp Johansen - Juselius c s d ng ki m nh m i quan h ng<br /> tích h p nh m tìm m i quan h dài h n gi a các bi n trong mô hình. S t n t i quan<br /> h ng tích h p và s ph ng trình ng tích h p c xác nh thông qua 2 giá<br /> tr th ng kê ki m nh ó là ki m nh giá tr riêng l n nh t (Maximun Eigenvalue<br /> Test_ max) và ki m nh v t c a ma tr n (Trace test_ trace). K t qu ki m nh<br /> B ng 4 cho th y có t n t i quan h ng tích h p gi a các bi n trong mô hình. Tuy<br /> nhiên, m b o vi c l a ch n mô hình phù h p khi th c hi n ki m nh Johansen,<br /> Ki m nh log-likelihood ratio test s c th c hi n m b o có t n t i tính xu<br /> h ng (Linear trend) và i m ch n hay không. K t qu ki m nh LR test c trình<br /> bày tóm t t trong B ng 5.<br /> B ng 4: K t qu ki m nh ng tích h p<br /> <br /> Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)<br /> Hypothesized Trace 0.05<br /> No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**<br /> None * 0.776589 307.9609 139.2753 0.0000<br /> At most 1 * 0.741756 218.0364 107.3466 0.0000<br /> At most 2 * 0.642969 136.8053 79.34145 0.0000<br /> At most 3 * 0.479594 75.00925 55.24578 0.0004<br /> At most 4 * 0.359945 35.82047 35.01090 0.0409<br /> At most 5 0.134192 9.048411 18.39771 0.5751<br /> At most 6 0.006692 0.402860 3.841466 0.5256<br /> Trace test indicates 5 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level<br /> Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)<br /> Hypothesized Max-Eigen 0.05<br /> No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**<br /> None * 0.776589 89.92449 49.58633 0.0000<br /> At most 1 * 0.741756 81.23110 43.41977 0.0000<br /> At most 2 * 0.642969 61.79603 37.16359 0.0000<br /> At most 3 * 0.479594 39.18877 30.81507 0.0038<br /> At most 4 * 0.359945 26.77206 24.25202 0.0227<br /> <br /> <br /> <br /> 287<br /> KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> <br /> At most 5 0.134192 8.645551 17.14769 0.5329<br /> At most 6 0.006692 0.402860 3.841466 0.5256<br /> Max-eigenvalue test indicates 5 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level<br /> * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level<br /> **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values<br /> <br /> Ngu n: K t qu cl ng c t mô hình<br /> <br /> K t qu ki m nh LR test B ng 5 cho th y giá tr th ng kê log-likelihood tính<br /> c b ng 98,0532. Nh v y, m c ý ngh a 5% giá tr th ng kê phân ph i 2(5)=11,07<br /> cho ta k t lu n bác b gi thuy t H0 không t n t i tính xu h ng (no trend) trong các<br /> véc-t ng tích h p. Nh v y, mô hình phù h p là mô hình có i m ch n và xu h ng<br /> trong m i quan h ng tích h p và h th ng có 5 quan h ng tích h p.<br /> B ng 5: Ki m nh LR test cho quan h ng tích h p có tính xu h ng<br /> <br /> Phương trình đồng tích hợp (CE) có xu Phương trình đồng tích hợp (CE) chỉ có<br /> hướng (Linear trend) điểm chặn, (no trend)<br /> (λ2i) (λ1i)<br /> <br /> 0.776589 0.760554<br /> 0.741756 0.54281<br /> 0.642969 0.408653<br /> 0.479594 0.354295<br /> 0.359945 0.240384<br /> 0.134192 0.176291<br /> 0.006692 0.024349<br /> <br /> <br /> = 98.0532 Prob: 0.0000<br /> <br /> <br /> Ngu n: Tác gi tính toán t k t qu cl ng c c a mô hình<br /> <br /> 3.3. K t qu cl ng th c nghi m<br /> Thông qua ki m nh ng tích h p, mô hình VAR không ràng bu c ph ng<br /> trình (3.2) có th c c l ng l i b ng mô hình hi u ch nh sai s (ECM) theo<br /> ph ng trình (3.3) n u t n t i m i quan h dài h n hay có các véc-t ng tích h p.<br /> <br /> <br /> 288<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> <br /> S t n t i các véc-t ng tích h p s cho phép chúng ta tìm c m i quan h dài<br /> h n gi a các bi n trong mô hình tr ng thái cân b ng dài h n và hi u ch nh s b t cân<br /> b ng trong ng n h n v tr ng thái cân b ng dài h n.<br /> *Xác nh m i quan h ng tích h p<br /> xác nh các véc-t ng tích h p, các ràng bu c c n c thi t l p cho các h<br /> s trong ma tr n c a véc-t ng tích h p (các ph n t c a ma tr n ) và các h s ma<br /> tr n tham s hi u ch nh (các ph n t c a ma tr n ). Khi m t ràng bu c c thi t l p<br /> thì các ph n t trong dòng th i c a ma tr n s có giá tr b ng 0. N u ràng bu c này<br /> không b bác b thì bi n n i sinh th i s có tính ngo i sinh y u. K t qu ki m nh<br /> B ng 6 cho th y các bi n c a vào mô hình là có ý ngh a trong ph ng trình ng<br /> tích h p và bi n LNFDIY có tính ngo i sinh y u.<br /> B ng 6: Ki m nh các h s c a ma tr n ng tích h p<br /> và ma tr n h s hi u ch nh<br /> <br /> a) LR test đối với các hệ số của ma trận hệ số đồng tích hợp (β)<br /> Số phương trình đồng LR test<br /> Giả thuyết Ho Probability<br /> tích hợp Chi-square (5)<br /> βi1 = 0 5 22.44766 0.000430<br /> βi2 = 0 5 39.59440 0.000000<br /> βi3 = 0 5 58.78929 0.000000<br /> βi4 = 0 5 70.45427 0.000000<br /> βi5 = 0 5 55.76981 0.000000<br /> βi6 = 0 5 32.43417 0.000005<br /> βi7= 0 5 44.64892 0.000000<br /> b) LR test đối với các hệ số của ma trận hệ số hiệu chỉnh (α)<br /> α1i = 0 5 58.21230 0.000000<br /> α2i = 0 5 8.701072 0.121598<br /> α3i = 0 5 58.60027 0.000000<br /> α4i = 0 5 32.23029 0.000005<br /> α5i = 0 5 27.55050 0.000045<br /> α6i = 0 5 27.86821 0.000039<br /> α7i= 0 5 12.16289 0.032623<br /> <br /> Ngu n: K t qu cl ng c t mô hình<br /> <br /> <br /> <br /> 289<br /> KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> c l ng các véc-t ng tích h p, các ràng bu c c thi t l p i v i các h<br /> s c a các véc-t ng tích h p và ma tr n h s hi u ch nh ph i th a mãn th ng kê<br /> ki m nh 2 và nh d ng c các véc-t ng tích h p. Vi c thi t l p các ràng bu c<br /> cho các h s c a véc-t ng tích h p trong nghiên c u này, c th c hi n d a trên<br /> c s lý thuy t c a m i quan h gi a các bi n s trong mô hình, c ng nh xu t phát<br /> t th c ti n c a n n kinh t th i gian qua. K t qu c l ng c c a ma tr n h s<br /> ng tích h p c trình bày tóm t t B ng 7.<br /> B ng 7: K t qu cl ng c c a các véc-t ng tích h p<br /> <br /> Convergence achieved after 444 iterations.<br /> Restrictions identify all cointegrating vectors<br /> LR test for binding restrictions (rank = 5):<br /> Chi-square(17) 16.40455<br /> Probability 0.495359<br /> Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2 CointEq3 CointEq4 CointEq5<br /> <br /> LNGDPL(-1) 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000<br /> LNFDIY(-1) -0.074936 -0.096382 0.000000 1.000000 -6.166655<br /> <br /> (0.02103) (0.05739) (0.86080)<br /> [-3.56285] [-1.67930] [-7.16386]<br /> <br /> LNOPY(-1) -0.171968 -2.576739 0.000000 3.702388 -5.525256<br /> <br /> (0.08273) (0.34882) (3.16540) (4.03420)<br /> [-2.07854] [-7.38703] [ 1.16964] [-1.36960]<br /> <br /> LNRESY(-1) -0.137981 1.000000 0.373639 0.000000 0.000000<br /> (0.02215) (0.05202)<br /> [-6.23051] [ 7.18265]<br /> MII(-1) 0.353945 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000<br /> (0.07211)<br /> [ 4.90842]<br /> VREER(-1) 0.087954 0.000000 -0.178345 2.110795 0.000000<br /> <br /> <br /> <br /> 290<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> (0.01450) (0.04080) (0.42522)<br /> [ 6.06722] [-4.37155] [ 4.96403]<br /> <br /> VINF(-1) 0.000000 0.000000 0.000000 1.797131 1.000000<br /> (0.28943)<br /> [ 6.20925]<br /> @TREND(00Q1) -0.006684 0.021501 -0.002436 -0.047989 0.095723<br /> C -14.58826 7.750667 -1.791231 -17.03047 34.08098<br /> Ghi chú: các s ghi trong (.) là sai s chu n và [.] là giá tr th ng kê t.<br /> @TREND(00Q1) là bi n xu h ng, C là h ng s .<br /> Ngu n: Trích xu t k t qu cl ng c t mô hình<br /> <br /> B ng 7 cho th y giá tr th ng kê ki m nh LR test b ng 16,4 v i xác su t t ng<br /> ng là 0,4953 cho ta k t lu n, các ràng bu c c thi t l p trong các h s c a ma<br /> tr n véc-t ng tích h p và ma tr n h s hi u ch nh là không b bác b (ch p nh n<br /> gi thuy t H0). ng th i, k t qu ki m nh ADF B ng 8 cho th y t t c các véc-t<br /> ng tích h p u là chu i d ng I(0) m c ý ngh a th ng kê 1% và 5%. Nh v y,<br /> các ràng bu c ã nh d ng c m i quan h dài h n gi a các bi n s c xác nh<br /> trong mô hình.<br /> B ng 8: K t qu ki m nh ADF cho các véc-t ng tích h p<br /> <br /> Giá trị Giá trị tới hạn (thống kê t)<br /> Biến Xác suất<br /> thông kê ADF 1% 5% 10%<br /> COINTEQ01 -3.355104 0.0011 -2.605442 -1.946549 -1.613181<br /> COINTEQ02 -2.680482 0.0082 -2.605442 -1.946549 -1.613181<br /> COINTEQ03 -4.747752 0.0000 -2.605442 -1.946549 -1.613181<br /> COINTEQ04 -2.186969 0.0288 -2.605442 -1.946549 -1.613181<br /> COINTEQ05 -3.612629 0.0005 -2.605442 -1.946549 -1.613181<br /> <br /> Ngu n: Tác gi t ng h p t k t qu ki m nh ADF<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 291<br /> KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> *Các m i quan h dài h n<br /> Theo k t qu c a B ng 7, các m i quan h cân b ng dài h n trong các véc-t ng<br /> tích h p ph n ánh m i quan h gi a các bi n nh : t ng tr ng, DTNH, ch s b t n v<br /> mô, FDI, m c a n n kinh t và các ch s phán ánh bi n ng t giá th c và bi n<br /> ng c a m c giá chung. Thông qua các m i quan h này cho phép chúng ta có th tr<br /> l i c m t s v n liên quan n tác ng c a DTNH n n nh v mô Vi t Nam.<br /> - K t qu c l ng c ph ng trình ng tích h p 1 (CointEq1) cho th y: s<br /> gia t ng trong DTNH, dòng v n FDI, m th ng m i có tác ng tích c c t i t ng<br /> tr ng GDP th c t bình quân trên u ng i m c ý ngh a th ng kê 1%. i u này<br /> cho th y, n u DTNH, dòng v n FDI và m th ng m i c c i thi n s t o i u<br /> ki n thúc y t ng tr ng GDP bình quân u ng i. Trái l i, ch s b t n kinh t và<br /> nh ng bi n ng c a t giá th c tác ng tiêu c c n t ng tr ng kinh t . Trong các<br /> h s c l ng c, h s c a ch s b t n v mô tác ng n t ng tr ng kinh<br /> t là l n nh t. i u này hàm ý cho th y n u b t n kinh t càng gia t ng, t ng tr ng<br /> kinh t s có chi u h ng b suy gi m càng m nh.<br /> - Ph ng trình ng tích h p 2 (CointEq2) cho th y dòng v n FDI, m th ng<br /> m i là nh ng y u t c b n nh h ng n nh ng thay i trong d tr ngo i t . i u<br /> này cho th y n u dòng v n FDI và m th ng m i gia t ng có xu h ng làm gia<br /> t ng ngu n d tr ngo i t .<br /> - Ph ng trình ng tích h p 3 (CointEq3) cho ta k t lu n khá quan tr ng, n u d<br /> tr ngo i t t ng s làm ch s b t n kinh t v mô gi m m c ý ngh a th ng kê 1%.<br /> i u này hàm ý v m t dài h n s gia t ng c a d tr ngo i t giúp Vi t Nam gia t ng<br /> s n nh v mô. ng th i, k t qu c l ng c ng cho th y, m c bi n ng t<br /> giá c ng c coi là m t y u t r i ro gây ra b t n v mô.<br /> - Ph ng trình ng tích h p 4 và 5 (CointEq4 và CointEq5) cho th y y u t tác<br /> ng tiêu c c n dòng v n FDI là nh ng r i ro gây ra do s bi n ng c a t giá th c,<br /> bi n ng c a m c giá chung và m th ng m i. Còn nguyên nhân gây ra nh ng<br /> bi n ng trong m c giá chung c a n n kinh t là do tác ng c a m th ng m i<br /> và dòng v n FDI.<br /> Nh v y, k t qu c l ng c c a các véc-t ng tích h p cho th y có t n t i<br /> m i quan h dài h n gi a các bi n trong mô hình. S gia t ng c a d tr ngo i t ph<br /> thu c d ng vào dòng v n FDI và m th ng m i. Khi d tr ngo i t t ng, nó<br /> v a là y u t góp ph n làm gi m b t n kinh t , v a là y u t óng góp tích c c vào<br /> t ng tr ng kinh t .<br /> <br /> <br /> 292<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> <br /> * K t qu cl ng mô hình ECM<br /> B ng 9 trình bày k t qu c a mô hình ECM, k t qu c l ng c cho th y các<br /> h s hi u ch nh u có ý ngh a th ng kê khác không. ng th i, các ki m nh th ng<br /> kê c a mô hình thông qua ki m nh LR test (B ng 8) cho th y các ch nh trong các<br /> ph ng trình c a mô hình là phù h p.<br /> B ng 9: Ma tr n h s hi u ch nh ( ) và k t qu cl ng mô hình ECM<br /> <br /> D(LNGDPL) D(LNFDIY) D(LNOPY) D(LNRESY) D(MII) D(VREER) D(VINF)<br /> <br /> CointEq1 -0.114281 0.000000 0.000000 0.000000 -1.757238 0.000000 0.000000<br /> <br /> (0.02696) (0.29647)<br /> <br /> [-4.23849] [-5.92722]<br /> <br /> CointEq2 0.000000 0.000000 0.581500 -0.148944 0.000000 0.220242 0.000000<br /> <br /> (0.07102) (0.05033) (0.08781)<br /> [ 8.18808] [-2.95924] [ 2.50817]<br /> <br /> CointEq3 0.000000 0.000000 -0.674561 0.000000 -0.326041 0.000000 -0.291246<br /> <br /> (0.09349) (0.06962) (0.12515)<br /> <br /> [-7.21532] [-4.68323] [-2.32723]<br /> <br /> CointEq4 0.004379 0.000000 -0.078723 0.000000 0.000000 -0.141878 0.000000<br /> (0.00120) (0.01351) (0.02565)<br /> <br /> [ 3.65252] [-5.82627] [-5.53148]<br /> <br /> CointEq5 0.003475 0.000000 0.000000 0.021125 0.000000 0.000000 -0.013350<br /> <br /> (0.00048) (0.00533) (0.00899)<br /> <br /> [ 7.18361] [ 3.96673] [-1.48467]<br /> D(LNGDPL) D(LNFDIY) D(LNOPY) D(LNRESY) D(MII) D(VREER) D(VINF)<br /> <br /> D(LNGDPL(-1)) -0.751765 0.559845 -0.445609 -5.196246 2.662676 -6.532282 3.448591<br /> <br /> (0.17289) (12.2356) (1.57535) (2.40927) (1.63413) (3.58629) (3.54807)<br /> <br /> [-4.34832] [ 0.04576] [-0.28286] [-2.15677] [ 1.62942] [-1.82146] [ 0.97196]<br /> <br /> D(LNGDPL(-2)) -0.755568 -3.109084 3.705954 -8.379740 2.284746 1.322213 3.030582<br /> (0.23599) (16.7013) (2.15031) (3.28859) (2.23054) (4.89519) (4.84302)<br /> <br /> [-3.20176] [-0.18616] [ 1.72345] [-2.54812] [ 1.02430] [ 0.27010] [ 0.62576]<br /> <br /> D(LNFDIY(-1)) 0.006366 -0.403309 0.099922 0.168592 -0.083021 0.168392 -0.082683<br /> <br /> (0.00464) (0.32848) (0.04229) (0.06468) (0.04387) (0.09628) (0.09525)<br /> <br /> [ 1.37162] [-1.22782] [ 2.36268] [ 2.60659] [-1.89245] [ 1.74903] [-0.86805]<br /> D(LNFDIY(-2)) 0.005587 -0.324540 0.057721 0.118460 -0.045226 0.242226 -0.126202<br /> <br /> <br /> <br /> 293<br /> KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> <br /> (0.00406) (0.28742) (0.03701) (0.05660) (0.03839) (0.08424) (0.08335)<br /> <br /> [ 1.37564] [-1.12913] [ 1.55976] [ 2.09308] [-1.17816] [ 2.87527] [-1.51417]<br /> D(LNOPY(-1)) -0.006604 2.672271 0.702561 0.163227 -0.437305 0.973540 0.319134<br /> <br /> (0.02518) (1.78212) (0.22945) (0.35091) (0.23801) (0.52234) (0.51678)<br /> <br /> [-0.26227] [ 1.49949] [ 3.06193] [ 0.46515] [-1.83732] [ 1.86379] [ 0.61755]<br /> <br /> D(LNOPY(-2)) 0.002212 1.876286 0.555187 0.538955 -0.289475 0.174980 -0.018722<br /> <br /> (0.02075) (1.46839) (0.18906) (0.28914) (0.19611) (0.43039) (0.42580)<br /> [ 0.10661] [ 1.27778] [ 2.93661] [ 1.86402] [-1.47607] [ 0.40656] [-0.04397]<br /> <br /> D(LNRESY(-1)) -0.017607 0.714442 0.089736 0.184969 -0.175054 -0.130888 0.225533<br /> <br /> (0.01202) (0.85078) (0.10954) (0.16752) (0.11363) (0.24937) (0.24671)<br /> <br /> [-1.46469] [ 0.83975] [ 0.81921] [ 1.10414] [-1.54061] [-0.52488] [ 0.91417]<br /> <br /> D(LNRESY(-2)) -0.007393 1.050069 0.070792 0.445299 0.017327 0.166110 -0.273291<br /> (0.01196) (0.84610) (0.10894) (0.16660) (0.11300) (0.24799) (0.24535)<br /> <br /> [-0.61835] [ 1.24107] [ 0.64984] [ 2.67282] [ 0.15334] [ 0.66982] [-1.11388]<br /> <br /> D(MII(-1)) 0.026759 -1.129736 0.580262 -0.166407 0.126001 -0.069153 -0.409705<br /> <br /> (0.02113) (1.49530) (0.19252) (0.29443) (0.19970) (0.43828) (0.43360)<br /> <br /> [ 1.26649] [-0.75553] [ 3.01402] [-0.56518] [ 0.63093] [-0.15778] [-0.94488]<br /> D(MII(-2)) -0.013449 -0.602801 0.484399 -0.238107 0.288712 -0.031991 -0.404419<br /> <br /> (0.01759) (1.24506) (0.16030) (0.24516) (0.16628) (0.36493) (0.36104)<br /> <br /> [-0.76445] [-0.48415] [ 3.02177] [-0.97123] [ 1.73625] [-0.08766] [-1.12014]<br /> <br /> D(VREER(-1)) 0.000533 0.078207 0.081761 -0.160522 0.082256 0.433486 0.327658<br /> <br /> (0.00707) (0.50066) (0.06446) (0.09858) (0.06687) (0.14675) (0.14518)<br /> [ 0.07540] [ 0.15621] [ 1.26838] [-1.62827] [ 1.23015] [ 2.95398] [ 2.25687]<br /> <br /> D(VREER(-2)) 0.024307 -0.460491 0.168284 0.065461 -0.094579 0.338870 -0.548090<br /> <br /> (0.00948) (0.67057) (0.08634) (0.13204) (0.08956) (0.19655) (0.19445)<br /> <br /> [ 2.56536] [-0.68671] [ 1.94916] [ 0.49577] [-1.05605] [ 1.72412] [-2.81863]<br /> <br /> D(VINF(-1)) -0.037887 0.821934 -0.400937 -0.140760 0.280718 -0.876256 2.252879<br /> (0.00880) (0.62293) (0.08020) (0.12266) (0.08320) (0.18258) (0.18064)<br /> <br /> [-4.30438] [ 1.31946] [-4.99901] [-1.14757] [ 3.37417] [-4.79921] [ 12.4718]<br /> <br /> D(VINF(-2)) 0.056190 -1.322329 0.694979 0.137804 -0.387568 1.219951 -2.057845<br /> <br /> (0.01321) (0.93504) (0.12039) (0.18412) (0.12488) (0.27406) (0.27114)<br /> <br /> [ 4.25297] [-1.41420] [ 5.77285] [ 0.74846] [-3.10353] [ 4.45135] [-7.58954]<br /> C 0.026273 -0.483545 -0.034918 0.047019 0.077368 -0.036142 -0.138378<br /> <br /> (0.00479) (0.33880) (0.04362) (0.06671) (0.04525) (0.09930) (0.09825)<br /> <br /> <br /> <br /> 294<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> <br /> [ 5.48822] [-1.42722] [-0.80048] [ 0.70480] [ 1.70984] [-0.36395] [-1.40849]<br /> <br /> @TREND(00Q1) 0.000132 0.019613 -0.003455 0.006540 -0.003934 0.000929 0.002941<br /> (0.00015) (0.01080) (0.00139) (0.00213) (0.00144) (0.00317) (0.00313)<br /> <br /> [ 0.86318] [ 1.81548] [-2.48387] [ 3.07435] [-2.72679] [ 0.29344] [ 0.93881]<br /> <br /> @SEAS(1) -0.001803 0.100545 0.020384 -0.016912 -0.013964 0.035422 0.002451<br /> <br /> (0.00139) (0.09833) (0.01266) (0.01936) (0.01313) (0.02882) (0.02851)<br /> <br /> [-1.29789] [ 1.02258] [ 1.61019] [-0.87353] [-1.06337] [ 1.22911] [ 0.08596]<br /> @SEAS(2) -0.000203 -0.053126 0.014432 -0.020244 -0.004346 -0.007730 -0.020425<br /> <br /> (0.00128) (0.09047) (0.01165) (0.01781) (0.01208) (0.02652) (0.02623)<br /> <br /> [-0.15883] [-0.58721] [ 1.23894] [-1.13636] [-0.35966] [-0.29151] [-0.77853]<br /> <br /> @SEAS(3) -0.001247 0.022461 0.017026 -0.025700 0.010719 0.022481 -0.004906<br /> <br /> (0.00140) (0.09889) (0.01273) (0.01947) (0.01321) (0.02898) (0.02868)<br /> [-0.89235] [ 0.22713] [ 1.33726] [-1.31983] [ 0.81158] [ 0.77560] [-0.17108]<br /> <br /> @<br /> AFTER(“2009q4”) 0.002899 -0.782303 0.126663 -0.223895 0.141379 -0.039729 -0.114712<br /> <br /> (0.00549) (0.38853) (0.05002) (0.07650) (0.05189) (0.11388) (0.11267)<br /> <br /> [ 0.52813] [-2.01348] [ 2.53203] [-2.92655] [ 2.72456] [-0.34887] [-1.01816]<br /> R-squared 0.764766 0.531977 0.841759 0.814026 0.833538 0.947088 0.974416<br /> <br /> <br /> Ngu n: K t qu cl ng c t mô hình<br /> <br /> K t qu c a mô hình ECM cho th y, s thay i c a d tr và ch s ph n ánh b t<br /> n v mô là không có ý ngh a th ng kê i v i t ng tr ng kinh t trong ng n h n.<br /> i u này hàm ý trong ng n h n s thay i c a hai bi n s này nh h ng không áng<br /> k n t ng tr ng kinh t . T ng tr ng kinh t , trong ng n h n, ch y u b nh h ng<br /> b i c a các y u t nh bi n ng c a t giá th c và bi n ng c a m c giá chung.<br /> S bi n ng c a m c giá chung có tác ng tiêu c c n t ng tr ng kinh t tr 1.<br /> Trong ng n h n, s gia t ng c a d tr ngo i t c c i thi n nh vào s gia t ng<br /> c a dòng v n FDI m c ý ngh a th ng kê 1%. K t qu c l ng c t mô hình<br /> ECM cho th y d u nh h ng c a b t n v mô tác ng n s thay i c a d tr<br /> là âm nh ng không có ý ngh a th ng kê. N u d a vào d u tác ng thì có th nói n u<br /> b t n v mô gia t ng có xu h ng làm gi m d tr ngo i t . ng th i, s bi n ng<br /> c a t giá th c ch có ý ngh a tr 1 là có nh h ng âm n d tr ngo i t m c ý<br /> ngh a 10%.<br /> K t qu cl ng c t mô hình ECM cho th y, dòng FDI ch y vào có xu<br /> <br /> <br /> 295<br /> KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA<br /> <br /> <br /> h ng c i thi n t ng tr ng kinh t trong ng n h n và ng th i c ng là y u t có<br /> th làm gi m s gia t ng b t n v mô. Ch s b t n v mô, ch u nh h ng b i s<br /> bi n ng trong m c giá chung hay s gia t ng r i ro l m phát v i m c ý ngh a th ng<br /> kê 1%. ng th i, trong ng n h n, nh ng bi n ng v d tr ngo i t cho th y nh<br /> h ng không rõ ràng n ch s bi n ng v mô.<br /> Nh v y, k t qu c l ng c t mô hình ECM ã cho ta th y trong ng n h n<br /> t ng tr ng ch u nh h ng c a r i ro bi n ng t giá, m c giá chung. FDI gia t ng<br /> có xu h ng h tr cho t ng tr ng kinh t và làm gi m nguy c b t n v mô. D tr<br /> ngo i t c c i thi n do s gia t ng c a dòng v n FDI và nh ng r i ro trong bi n<br /> ng t giá là y u t nh h ng tiêu c c n d tr ngo i t .<br /> <br /> 4. KẾT LUẬN<br /> <br /> D a trên c s d li u c thu th p t c s d li u IFS c a Qu Ti n t Qu c t<br /> (IMF) và T ng c c Th ng kê Vi t Nam (GSO), th i k 2000Q1 n 2016Q4, v i t ng<br /> s 68 quan sát cho m i bi n, nghiên c u ã th c hi n phân tích nh l ng tác ng<br /> c a DTNH t i n nh kinh t v mô d a trên mô hình VAR và ECM. Qua ó ánh<br /> giá c m i quan h gi a DTNH, t ng tr ng, ch s b t n v mô, dòng v n FDI,<br /> m th ng m i và bi n ng c a t giá th c và c a ch s giá tiêu dùng. K t qu<br /> c l ng th c nghi m cho th y DTNH là m t y u t quan tr ng góp ph n n nh<br /> kinh t v mô c a Vi t Nam. C th : Trong dài h n: (i) s gia t ng c a DTNH, dòng<br /> v n FDI, m th ng m i có tác ng d ng t i t ng tr ng GDP bình quân u<br /> ng i. Trong khi ó s b t n v mô và nh ng bi n ng trong t giá th c có tác ng<br /> tiêu c c n t ng tr ng kinh t ; (ii) Dòng v n FDI và m th ng m i có tác ng<br /> d ng t i thay i d tr ngo i t ; (iii) S gia t ng d tr ngo i t có ý ngh a trong<br /> vi c làm gi m b t n v mô; (iv) nh ng bi n ng c a dòng v n FDI, m th ng<br /> m i là nh ng y u t gây ra nh ng bi n ng c a m c giá chung; Trong ng n h n: (i)<br /> t ng tr ng kinh t ch y u b nh h ng b i s bi n ng c a t giá th c và m c giá<br /> chung, (ii) dòng v n FDI có tác ng d ng n t ng tr ng tuy khá y u nh ng l i là<br /> y u t c b n c i thi n s gia t ng c a d tr ngo i t và góp ph n làm gi m b t n v<br /> mô; (iii) xu h ng b t n v mô gia t ng và bi n ng trong t giá th c tác ng tiêu<br /> c c n d tr ngo i t .<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 296<br />  KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2018 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2019<br /> Hướng tới chính sách tài khóa bền vững và hỗ trợ tăng trưởng<br /> <br /> <br /> TÀI LI U THAM KH O:<br /> <br /> 1. Tr n Kim Anh (2018), Tác ng c a DTNH iv i n nh kinh t v mô t i Vi t Nam,<br /> Lu n án Ti n s , i h c Kinh t Qu c dân.<br /> 2. IMF (1998), World Economic Outlook, Washington DC, truy c p ngày 20 tháng 4 n m<br /> 2016 t http://www.imf.org.<br /> 3. IMF (2009), Annual report, truy c p ngày 18 tháng 1 n m 2016 t http://www.imf.org<br /> 4. IMF (2009), Balance of payments and international investment position manual 6th<br /> Edition-BPM6, truy c p ngày 15 tháng 8 n m 2016 t http://www.imf.org.<br /> 5. IMF, international reserves and Foreign currency liquidity, truy c p ngày 8 tháng 5 n m<br /> 2016 t http://www.data.imf.org.<br /> 6. IMF (2016, 2014, 2012, 2009, 2006, 2005, 2003), Article IV Consultation - Press<br /> Release Staff Report; Statement by Executive Director for Vietnam, Publication Services,<br /> Washington, DC. 200900.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 297<br />