Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BFDDDSDDWSSASa|saszxczcxc

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-----------------

BÙI ANH CHÍNH

NGHIÊN CỨU CÁC CÚ SỐC TÁC ĐỘNG ĐẾN CÁC BIẾN SỐ KINH TẾ VĨ MÔ CỦA VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-----------------

BÙI ANH CHÍNH

NGHIÊN CỨU CÁC CÚ SỐC TÁC ĐỘNG

ĐẾN CÁC BIẾN SỐ KINH TẾ VĨ MÔ

CỦA VIỆT NAM

Chuyên ngành : Tài chính - Ngân hàng

Mã số : 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS NGUYỄN TẤN HOÀNG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng.

Tác giả luận văn

LỜI CAM ĐOAN

BÙI ANH CHÍNH

MỤC LỤC

LỜI TỰA ............................................................................................................................................. 1

I. GIỚI THIỆU.................................................................................................................................... 1

II. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ............................................................................................. 4

2.1 Các nghiên cứu nước ngoài ............................................................................................................. 4

2.2 Các nghiên cứu trong nước .............................................................................................................. 10

III. MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ................................................................................... 14

3.1. Một số phương thức tác động của các cú sốc từ bên ngoài đến các biến số kinh tế vĩ mô trong nước .........

............................................................................................................................................................. 14

3.2. Xây dựng mô hình SVAR cho bài nghiên cứu ................................................................................ 17

3.2.1 Lựa chọn các biến và phân tích sơ lược ........................................................................................ 17

3.2.2 Mô hình Structural VAR (SVAR)................................................................................................. 18

3.2.3 Các ràng buộc cho ma trận của SVAR .......................................................................................... 19

3.3. Dữ liệu nghiên cứu ........................................................................................................................ 20

IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................................................................... 22

4.1 Phân tích hàm phản ứng đẩy hay phản ứng xung ............................................................................. 22

4.1.1 Hàm phản ứng đẩy của sản lượng công nghiệp trong nước với các biến bên ngoài ........................ 23

4.1.2 Hàm phản ứng đẩy của lãi suất trong nước (IR) với các biến vĩ mô bên ngoài .............................. 25

4.1.3 Hàm phản ứng đẩy của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến vĩ mô bên ngoài .................. 27

4.1.4 Hàm phản ứng đẩy của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến vĩ mô bên ngoài 29

4.1.5 Hàm phản ứng đẩy của cung tiền (M1) với các biến vĩ mô bên ngoài ........................................... 31

4.2. Phân tách phương sai ..................................................................................................................... 33

4.3. Phân tích phản ứng của các biến vĩ mô tại Việt Nam ..................................................................... 38

4.3.1 Hàm phản ứng đẩy hay hàm phản ứng xung ................................................................................ 39

4.3.2 Phân tách phương sai ................................................................................................................... 41

V. KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ NGHIÊN CỨU ............................................................................... 42

PHỤ LỤC 1: TỔNG QUAN NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

PHỤ LỤC 2: SƠ NÉT VỀ MÔ HÌNH SVAR

DANH MỤC ĐỒ THỊ - HÌNH ẢNH

Hình 3.1: Tác động lan truyền của giá dầu và giá thực phẩm bên ngoài tác động đến các biến vĩ mô trong

nước...................................................................................................................................................... 15

Hình 3.2: Cơ chế lan truyền của các cú sốc ngoại sinh tới các biến số vĩ mô trong nước ........................ 16

Đồ thị 4.1: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1) ..................... 23

Đồ thị 4.2: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2) .........

............................................................................................................................................................. 23

Đồ thị 4.3: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá của Mỹ (Shock 3) ...................... 23

Đồ thị 4.4: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với lãi suất của Fed (Shock 4) .................................... 23

Đồ thị 4.5: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1) ............................. 25

Đồ thị 4.6: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2) ................ 25

Đồ thị 4.7: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3) ...................... 25

Đồ thị 4.8: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc lãi suất của FED (Shock 4) ................................. 25

Đồ thị 4.9: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1) .......................... 27

Đồ thị 4.10: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2) ........... 27

Đồ thị 4.11: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3) ................ 27

Đồ thị 4.12: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc lãi suất FED (Shock 4) ................................. 27

Đồ thị 4.13: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1) ....................... 29

Đồ thị 4.14: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2) ........... 29

Đồ thị 4.15: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3) ................ 29

Đồ thị 4.16: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc lãi suất FED (Shock 4) ................................. 29

Đồ thị 4.17: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1) .......................... 31

Đồ thị 4.18: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2) ............. 31

Đồ thị 4.19: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3) ................. 31

Đồ thị 4.20: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc lãi suất FED (Shock 4) ................................... 31

Đồ thị 4.21: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam ......................... 39

Đồ thị 4.22: Phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam .............................. 39

Đồ thị 4.23: Phản ứng của cung tiền M1 với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam ........................................ 39

Đồ thị 4.24: Phản ứng của lãi suất (IR) với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam .......................................... 39

Đồ thị 4.25: Phản ứng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam .................... 40

Biểu đồ PL.1.1 Giá trị GDP tính theo USD từ 1985 đến 2012 ............................................................... 1

Biểu đồ PL.1.2 Tăng trưởng GDP trung bình các nước.......................................................................... 2

Biểu đồ PL.1.3 Tăng trưởng GDP của Việt Nam và GDP thực của Mỹ từ 1990 đến 2011 ..................... 2

Biểu đồ PL.1.4 Tăng trưởng GDP của Việt Nam và GDP danh nghĩa của Mỹ từ 1990 đến 2012 ........... 3

Biểu đồ PL.1.5 Mức thay đổi tỷ giá hối đoái danh nghĩa của Việt Nam từ 1995 – 2012 ......................... 3

Biểu đồ PL.1.6 Mức thay đổi trung bình tỷ giá hối đoái danh nghĩa (theo USD) hàng năm của các nước

từ 1995 -2012........................................................................................................................................ 4

Biểu đồ PL.1.7 Tình hình xuất nhập khẩu Việt Nam từ năm 1986 đến 2012 (ĐVT Millions USD) ....... 5

Biểu đồ PL. 1.8 So sánh mức trung bình xuất nhập khẩu thay đổi hàng năm giữa các nước từ 1995 – 2012

............................................................................................................................................................. 5

Biểu đồ PL. 1.9 Chênh lệch trung bình giữa Xuất khẩu – Nhập khẩu giai đoạn từ 1995 – 2012 ............. 6

Biểu đồ PL.1.10 Giá trị xuất nhập khẩu Việt Nam từ 1996 – 2012 ........................................................ 6

Biểu đồ PL. 1.11 Biến động CPI hàng năm từ 1995 – 2012 ................................................................... 7

Biểu đồ PL.1.12 Biến động CPI trung bình qua các năm từ 1995 đến 2012 giữa các nước ..................... 8

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1: Các biến số nghiên cứu trong mô hình SVAR ....................................................................... 17

Bảng 3.2: Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận ...................................................................... 19

Bảng 3.3: Kết quả của kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF cho các biến ................................. 20

Bảng 4.1: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến chỉ số sản xuất công nghiệp trong nước

(IP) với các cú sốc từ bên ngoài ............................................................................................................ 24

Bảng 4.2: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến lãi suất trong nước (IR) với các cú sốc

từ bên ngoài .......................................................................................................................................... 26

Bảng 4.3: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong nước

(EX) với các cú sốc từ bên ngoài ........................................................................................................... 28

Bảng 4.4: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI)

với các cú sốc từ bên ngoài ................................................................................................................... 30

Bảng 4.5: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến cung tiền trong nước (M1) với các cú

sốc từ bên ngoài .................................................................................................................................... 32

Bảng 4.6: Phân tách phương sai của chỉ số sản xuất trong nước (IP) với các biến ngoại sinh ................. 33

Bảng 4.7: Phân tách phương sai của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến ngoại sinh ....... 34

Bảng 4.8: Phân tách phương sai của cung tiền M1 trong nước (M1) với các biến ngoại sinh ................. 35

Bảng 4.9: Phân tách phương sai của lãi suất bán buôn trong nước (IR) với các biến ngoại sinh ............. 36

Bảng 4.10: Phân tách phương sai của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến ngoại sinh .............. 37

Bảng 4.11: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của các biến vĩ mô trong nước với các cú sốc

khác tại Việt Nam ................................................................................................................................. 41

Bảng 4.12: Phân tách phương sai của các biến nội sinh tại Việt Nam .................................................... 41

Bảng 4.13: Các loại puzzle phổ biến trong nghiên cứu thực nghiệm ...................................................... 44

Bảng PL.1.1 Các thị trường xuất khẩu chính của Việt Nam ................................................................... 7

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

SVAR: Mô hình vector tự hồi quy cấu trúc (Structural Vector Autoregression hay Structural VAR)

VAR: Mô hình vector tự hồi quy (Vector Autoregression)

ADF: Phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey Fuller

Shock 1: Cú sốc từ chỉ số giá hàng hóa thế giới (WCPI)

Shock 2: Cú sốc từ chỉ số sản xuất công nghiệp của Mỹ (US_IP)

Shock 3: Cú sốc từ chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ (US_CPI)

Shock 4: Cú sốc từ lãi suất FED (FED)

Shock 5: Cú sốc từ chỉ số sản xuất công nghiệp trong nước (IP)

Shock 6: Cú sốc từ chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI)

Shock 7: Cú sốc từ chỉ số cung tiền M1 trong nước (M1)

Shock 8: Cú sốc từ chỉ số lãi suất bán buôn (IR)

Shock 9: Cú sốc từ chỉ số tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong nước (EX)

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

LỜI TỰA

Bài luận văn sử dụng phương pháp định lượng bằng việc áp dụng mô hình Structural Vector

Autoregression (Structural VAR), gọi tắt là SVAR, để nghiên cứu tác động của các cú sốc

bên ngoài, nhất là cú sốc từ nền kinh tế Mỹ, đã tác động như thế nào tới các biến số kinh tế vĩ

mô trong nước như cung tiền M1, lãi suất, tỷ giá hối đoái danh nghĩa, chỉ số giá tiêu dùng

CPI, chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP),… tại Việt Nam và một số nước trong khu vực Châu Á

giai đoạn từ 2004 đến 2012. Qua đó đo lường mức độ tác động của các cú sốc ngoại sinh tới

Việt Nam và so sánh nó với các nước trong khu vực. Các nước được lựa chọn để so sánh với

Việt Nam gồm: Nhật Bản, Hàn Quốc và Malaysia, dải dữ liệu lấy theo tháng từ tháng 1/2004

đến tháng 12/2012. Dữ liệu được chạy và kiểm định trên phần mềm Eviews 6.0. Qua phân

tích cho thấy mức độ ảnh hưởng của các biến ngoại sinh là dai dẳng, phản ứng cấu trúc của

các nước trước các cú sốc ngoại sinh không đồng đều, các cú sốc có khuynh hướng mạnh ở

kỳ 2-3 và sau đó khuynh hướng tiệm cận dần về giá trị 0 từ kỳ 13 trở đi. So với các nước thì

khi phân tích phương sai cho thấy cung tiền M1 được giải thích nhiều bởi biến chỉ số giá sản

xuất thế giới (WCPI), biến động của chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam được giải thích nhiều

của biến chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ (US_CPI); tương tự, biến động trong tỷ giá hối đoái của

Việt Nam được giải thích nhiều bởi biến WCPI (lần lượt là 18.40% cho kỳ 6 và 17.89% ở kỳ

24); so với các nước thì biến lãi suất của Việt Nam được giải thích nhiều bởi biến FED (sau

Nhật Bản), mức độ giải thích này có khuynh hướng giảm dần theo thời gian.

I. GIỚI THIỆU

Chính sách tiền tệ luôn là công cụ giúp ổn định kinh tế vĩ mô với hạt nhân là ổn định tiền tệ,

tạo lập nền tảng cho sự phát triển chung. Mặt khác, nền kinh tế thị trường bản chất là một nền

kinh tế tiền tệ. Do đó, việc ổn định giá trị đồng tiền cùng với việc thiết lập nền tài chính quốc

gia mạnh là một cơ sở đầu tiên cho việc kiềm chế lạm phát và ổn định nền kinh tế. Tùy vào

đặc điểm kinh tế hay thời điểm cụ thể tại mỗi quốc gia mà chính sách tiền tệ có thể xác định

theo hai hướng: chính sách tiền tệ mở rộng (tăng cung tiền, giảm lãi suất để thúc đẩy sản xuất

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 1

kinh doanh, giảm tỷ lệ thất nghiệp nhưng lạm phát có thể tăng cao) hay chính sách tiền tệ thắt

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

chặt giúp ổn định đồng tiền (giảm cung tiền, tăng lãi suất làm giảm đầu tư vào sản xuất kinh

doanh từ đó giảm lạm phát nhưng thất nghiệp tăng).

Bằng nhiều công cụ khác nhau của chính sách tiền tệ như công cụ tái cấp vốn, tỷ lệ dự trữ bắt

buộc, nghiệp vụ thị trường mở, lãi suất tín dụng,… làm cho vai trò của cơ quan điều hành

(thường là Ngân hàng trung ương) giúp ổn định giá trị đồng tiền, kiềm chế lạm phát, tạo công

ăn việc làm, thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội, đảm bảo sự ổn định nền kinh tế trong nước

càng thể hiện rõ nét hơn.

Mức độ hiệu quả của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào khả năng của nhà hoạch định chính

sách trong việc đánh giá chính xác thời điểm, mức độ ảnh hưởng của chính sách lên các hoạt

động kinh tế và giá cả hàng hóa. Vì vậy nhu cầu đánh giá chính xác mức độ ảnh hưởng của

các cú sốc kinh tế trong và ngoài nước hay mức độ ảnh hưởng của các chính sách tiền tệ lên

nền kinh tế trong nước là một nhu cầu thiết yếu, giúp các nhà tạo lập chính sách đưa ra các

quyết định đúng về chính sách tiền tệ nhằm đạt được mục đích phát triển ổn định nền kinh tế.

Tại Việt Nam, kể từ khi đất nước chuyển sang nền kinh tế thị trường theo định hướng xã hội

chủ nghĩa, chính sách tiền tệ đã có nhiều đổi mới linh hoạt hơn, mang nhiều tính thực tiễn.

Chẳng hạn, vào thời kỳ bao cấp quan niệm về lượng tiền cung ứng cho nền kinh tế chỉ bao

gồm tiền mặt và mức cung bao nhiêu, thì sang nền kinh tế thị trường bên cạnh lượng tiền mặt

Hay như mức lãi suất cũng điều chỉnh linh động qua các năm, các giai đoạn kinh tế, chứ

không cứng nhắc lãi suất cố định trong nhiều năm như thời kì bao cấp.

Ngày nay, trong bối cảnh hội nhập sâu rộng nền kinh tế toàn cầu cũng như việc Việt Nam gia

nhập nhiều tổ chức kinh tế thế giới như Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế Giới

(Worldbank), tổ chức thương mại thế giới (WTO), diễn đàn hợp tác Á Âu (ASEM), hiệp hội

các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), diễn đàn hợp tác kinh tế Châu Á-Thái Bình Dương

(APEC),… hay hiệp định thương mại tự do song phương và đa phương Việt Nam đã ký với

tư cách quốc gia và tư cách thành viên như Việt Nam-ASEAN, Việt Nam – Nhật Bản,

ASEAN – Trung Quốc, ASEAN – Australia/New Zealand,…đặt Việt Nam vào sân chơi

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 2

chung của Thế giới, chịu ảnh hưởng của nhiều tác động đến từ nội tại nền kinh tế cũng như

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

đến từ bên ngoài quốc gia. Để đáp ứng được quá trình hội nhập này, chính sách tiền tệ của

Việt Nam cần phải thay đổi linh hoạt theo hướng thích nghi nhưng không bị hòa tan trước các

cú sốc bên ngoài, từ đó nảy sinh nhu cầu cấp thiết cần phải nghiên cứu tác động của các cú

sốc kinh tế nội sinh và ngoại sinh ảnh hưởng như thế nào và mức độ ảnh hưởng là bao nhiêu

tới nền kinh tế trong nước, đại diện qua các biến kinh tế vĩ mô. Đây cũng chính là lý do tôi

chọn đề tài “Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam”.

Trên thế giới có nhiều phương pháp hay mô hình khác nhau để nghiên cứu ảnh hưởng của các

cú sốc kinh tế như phương pháp VECM, phương pháp VAR, Structural VAR, Bayesian

vector autoregression (BVAR), generalized method of moments (GMM),…. tuy nhiên ở Việt

Nam số lượng các nghiên cứu sử dụng các mô hình định lượng trên là rất ít, vì vậy bài nghiên

cứu mong muốn sử dụng một trong những phương pháp trên, phương pháp Structural VAR

(tạm dịch là mô hình vector tự hồi quy cấu trúc), để nghiên cứu ảnh hưởng hay tác động của

các cú sốc bên ngoài, nhất là các cú sốc đến từ nền kinh tế Mỹ, tác động như thế nào tới các

biến số vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2012. Dữ liệu

được lấy theo tháng, ngoài biến chỉ số sản xuất công nghiệp Việt Nam được lấy từ Tổng cục

thống kê Việt Nam, các biến khác được lấy từ dữ liệu IMF.

Bài nghiên cứu tập trung vào giải quyết ba mục tiêu chính sau đây: đầu tiên là đo lường mức

độ tác động của các biến ngoại sinh tác động như thế nào tới Việt Nam?; thứ hai là so sánh

mức độ chịu ảnh hưởng của các biến vĩ mô Việt Nam so với một số nước khác như Nhật Bản,

Hàn Quốc, Malaysia với cùng các yếu tố ngoại sinh bên ngoài (chủ yếu là các biến vĩ mô của

Mỹ)?; và cuối cùng là đo lường phản ứng của chính các biến vĩ mô tại Việt Nam với nhau

như thế nào?. Đây là các nước có kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam cao (theo số liệu thống

kê của Cục hải quan Việt Nam), có mối quan hệ khá gần về địa lý nhau và cũng thường được

chọn trong nghiên cứu về các cú sốc kinh tế tại thị trường mới nổi. Nên việc tìm hiểu ảnh

hưởng của các cú số ngoại sinh ảnh hưởng như thế nào tới các nước này cũng khá quan trọng

cho Việt Nam.

Các cú sốc ngoại sinh bao gồm các cú số từ chỉ số giá hàng hóa thế giới (the world

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 3

commodity price index), chỉ số sản xuất công nghiệp của Mỹ (U.S Indutrial Production

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Index), chỉ số giá tiêu dùng CPI của Mỹ (U.S Consumer Price Index), lãi suất công bố của

FED. Các biến số kinh tế vĩ mô trong nước bao gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP), chỉ số

giá tiêu dùng CPI, cung tiền M1, lãi suất cho vay bán buôn trung bình của các ngân hàng

thương mại, tỷ giá hối đoái danh nghĩa tính theo USD. Các biến được chạy riêng biệt theo

mô hình SVAR cho từng nước, sau đó so sánh các nước với nhau. Việc lựa chọn các biến phụ

thuộc rất lớn vào việc xác định được ma trận toán Ao hay không (xem thêm phần 3.2.3), giúp

mô hình Structural VAR có ý nghĩa thống kê với các biến nghiên cứu hay không, vì thế bài

nghiên cứu sử dụng các biến nghiên cứu theo nghiên cứu của Raghavan and Param Silvapulle (2007)1 khi nghiên cứu về chính sách tiền tệ của Malaysia trước và sau cuộc khủng hoảng tài

chính năm 1997. Các biến này cũng được Cushman và Zha (1997), Fung (2002) được sử

dụng trong nghiên cứu về các nước trong khu vực Đông Nam Á.

Bài nghiên cứu gồm các phần sau: phần 2 là tổng quan các nghiên cứu trước đây về ảnh

hưởng của các cú sốc kinh tế, tiếp đến là phần phương pháp luận, dữ liệu nghiên cứu và cuối

cùng là kết quả nghiên cứu cũng như những hạn chế trong nghiên cứu.

II. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Các nghiên cứu nước ngoài

a/ Đầu tiên là nghiên cứu Bartosz Mackowiak2 (2006), “External Shocks, U.S Monetary

Policy and Macroeconomic Fluctuations in Emerging Markets”

Bài nghiên cứu này, tác giả tập trung vào ba câu hỏi chính sau:

- Mức độ biến động của các biến vĩ mô tại thị trường mới nổi được gây ra bởi các cú sốc

ngoại sinh, cụ thể hơn là các cú sốc từ chính sách tiền tệ của Mỹ?

- Các ảnh hưởng từ các cú sốc tiền tệ Mỹ lên thị trường mới nổi lớn hơn hay là nhỏ hơn

trên chính nước Mỹ?

- Các ảnh hưởng từ các cú sốc tiền tệ Mỹ tới thị trường mới nổi là nhanh chóng hay với

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 4

một độ trễ? 1 Bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods” 2 Department of Economics, Humboldt – Universitat zu Berlin, Germany

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Tác giả sử dụng mô hình Structural VAR (SVAR) với các biến kinh tế vĩ mô của một số nước

tại thị trường mới nổi, Mỹ và giá cả hàng hóa thế giới. Với giả định rằng một thị trường mới

nổi là một nền kinh tế nhỏ mở (a small economy). Với giả thiết này giúp loại bỏ việc các biến

nội sinh (trong nước) tác động mạnh lên các biến ngoại sinh (nước ngoài) và giúp đo lường

tốt hơn mức độ ảnh hưởng của các biến ngoại sinh lên các biến vĩ mô trong nước.



)

t )(

Mô hình Structural VAR mà tác giả sử dụng diễn giải như sau:



)

t )(



)( sA 11 )( sA 21

)( sA 12 )( sA 22

ty ( 1 ty ( 2

P   

  

  

  

  1    2

  

Trong đó,

- Vector biến nội sinh y1 = {lãi suất ngắn hạn, tỷ giá hối đoái, sản lượng thực (real

aggregate output), chỉ số giá cả (aggregate price level)}

- Vector biến ngoại sinh y2 = {lãi suất của FED, chỉ số giá hàng hóa thế giới, cung tiền

của Mỹ, sản lượng thực của Mỹ (the U.S real aggregate output), chỉ số giá cả của Mỹ

  )( t

(

);

t )](

(the U.S aggregate price level)}.

 [ 1

 2

E 

t |)([

ty (



ss ),





 t |)'()((

( ty



), ss





- là vector theo phân phối ngẫu nhiên Gaussian thỏa mãn

và E[ .

)(1 t là vector cú sốc cấu trúc (structural shocks) có nguồn gốc nội sinh (trong nước).

)(1 t là vector cú sốc cấu trúc có nguồn gốc ngoại sinh (nước ngoài).

- Do có giả định một nền kinh tế mới nổi là một nền kinh tế nhỏ mở (small open

economy), nên A21(s) =0 (với s = 0,1,…,p).

Bài nghiên cứu, nghiên cứu tại 08 nước mới nổi gồm HongKong, Hàn Quốc (Korea),

Malaysia, Phillipines, Singapore, Thái Lan và các nước Châu Mỹ Latinh là Chilê và Mexico,

với dải dữ liệu lấy từ tháng 1/1986 đến 12/2000, trừ Thái Lan từ tháng 1/1987 do thiếu dữ

liệu.

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 5

Tác giả tìm thấy kết quả rằng:

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

- Các cú sốc ngoại sinh giữ vai trò quan trọng trong việc giải thích sự biến động trong

các biến số kinh tế vĩ mô tại các thị trường mới nổi, ở đây là khu vực Đông Nam Á và

khu vực Châu Mỹ Latinh. Các biến này giải thích gần 1/2 biến động trong tỷ giá hối

đoái (chẳng hạn Thái Lan là 60% cho kỳ 1-24, 65% cho kỳ 25-48; Malaysia là 55%

cho kỳ 1-24, 58% cho kỳ 25-48 ) và mức giá (chẳng hạn Singapore là 51% cho kỳ 1-

24, 81% cho kỳ 25-48; Mexico là 47% cho kỳ 1-24, 78% cho kỳ 25-48); giải thích

khoảng 1/5 trong biến động trong lãi suất (chẳng hạn Philippines là 29% cho kỳ 1-24,

42% cho kỳ 25-48) và sản lượng thực (chẳng hạn Hongkong là 50% cho kỳ 1-24, 72%

cho kỳ 25-48).

- Mức độ giải thích của các biến ngoại sinh là khác nhau giữa các thị trường khác nhau.

- Qua bài nghiên cứu, tác giả cũng đề xuất rằng các cú sốc ngoại sinh nên đóng một vai

trò quan trọng trong các mô hình áp dụng cho thị trường mới nổi; và những thay đổi

trong tỷ giá bên ngoài có thể có các ảnh hưởng khác nhau phụ thuộc vào có hay không

việc chúng phản ảnh cú sốc với chính sách tiền tệ của Mỹ hay phản ứng mang tính hệ

thống từ lãi suất của Fed đến các loại cú sốc khác; cũng như làm thế nào để giữ cân

bằng nền kinh tế trước ảnh hưởng của các cú sốc bên ngoài.

b/. Tiếp đến là nghiên cứu của 03 tác giả Jean-Pierre Allegret, Cécile Couharde và Cyriac

Guillaumin, bài nghiên cứu “The impact of External Shocks in East Asia: Lessons from a

Structural VAR Model with Block Exogeneity”. Các tác giả muốn kiểm tra mức độ ảnh hưởng

của các cú sốc ngoại sinh (external shocks) tới các biến động trong nước tại các nước Đông

Nam Á (East Asian) bằng mô hình Structural VAR với các biến chia làm 02 nhóm vector:

vector các biến nội sinh (y2) và vector các biến ngoại sinh (y1). Các biến nội sinh gồm: sản lượng thực (yd)3, chỉ số giá nhà sản xuất trong nước (pd), và tỉ giá danh nghĩa tính theo USD (nd); biến ngoại sinh gồm có giá dầu thực (rBent – the real oil price), GDP thực của Mỹ

(U.S.gdp – the real U.S.GDP), lãi suất của Fed (Fed Funds - the Fed Funds interest rate) và

3 Trong bài nghiên cứu, tác giả ghi nhận chỉ số này lấy là GDP hoặc nếu không có thì lấy chỉ số sản xuất công nghiệp (industrial production index).

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 6

chỉ số MSCI (MSCI). Các tác giả nghiên cứu tại các nước: Trung Quốc, Hàn Quốc, Hồng

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Kong SAR4, Indonesia, Nhật Bản, Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan, dải dữ liệu

lấy theo Quý, từ Quý 1/1997 tới Quý 4/2010, với 02 nhóm được tách ra cho riêng 2 thời kì

khủng hoảng 1997 và 2008. Tác giả sử dụng biến giả, nhóm 1 cho giai đoạn Quý 2/1997 đến

Quý 3/2008 và nhóm hai cho giai đoạn Quý 3/2008 đến Quý 4/2010.

Cũng như các bài nghiên cứu khác, các tác giả tách riêng đo lường ảnh hưởng của từng nước,

sau đó tổng hợp và so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến ngoại sinh giữa các nước với

nhau. Qua phân tích, tác giả tìm thấy các kết quả sau:

Về GDP:

- Trong tất cả các nước, trừ Indonesia, với khoảng thời gian từ kỳ 1 đến kỳ 4 thì các cú

sốc ngoại sinh giải thích ít nhất 11% cho biến động của GDP, riêng GDP của Nhật Bản

và Hồng Kông dễ bị nhạy cảm nhất với các cú sốc ngoại sinh này, tương ứng là 58.8%

và 36.8%.

- Trong giai đoạn từ Quý 1/1996 đến Quý 4/2010, thể hiện sự tăng lên rõ ràng ảnh

hưởng của các cú sốc ngoại sinh. Nhất là trong ngắn hạn, các cú sốc này giải thích hơn

15% biến động của GDP; còn trong dài hạn xét từ kỳ 16-20 các cú sốc này đều tăng,

trừ Hồng Kông – giảm xuống mức 28.92% so với mức ngắn hạn 32.87% (mức ngắn

hạn từ kỳ 1 đến kỳ 4).

- Các cú sốc ngoại sinh ảnh hưởng nhiều lên chỉ số giá người sản xuất (PPI-producer

price index) hơn so với chỉ số GDP. Trong khi đó giai đoạn 1996-2010, thì GDP trong

nước có khuynh hướng bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi giá dầu thế giới.

Về giá trị tỷ giá danh nghĩa:

- Tác động của các cú sốc ngoại sinh lên biến tỉ giá danh nghĩa tính theo USD (gọi tắt là

NER) thì thấp trong ở kỳ 1-4 cho các nước và có 06 nước dưới 10% là Trung Quốc

(9.53%), HongKong (8.11%), Indonesia (7.46%), Japan (1.63%), Malaysia (8.87%) và

4 Hong Kong Special Administrative Region (Hong Kong SAR) là một đặc khu hành chính thuộc Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa nằm trên bờ biển Đông Nam của Trung Quốc, gồm hơn 260 hòn đảo, nằm về phía Đông của Đồng bằng châu thổ Châu Giang, giáp với tỉnh Quảng Đông về phía Bắc và nhìn ra biển Đông ở phía Đông, Tây và Nam.

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 7

Thailand (6.29%); còn trong dài hạn với kỳ 16-20 thì giá trị tác động này lớn với tất cả

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

các nước nghiên cứu. Đặc biệt trong giai đoạn 1996-2010, giá trị tác động này tăng

đáng kể, như Japan (từ 1.63% lên 23.65% cùng kỳ 1-4), Trung Quốc (từ 9.53% lên

46.02% cho kỳ 1-4, 90.89% cho kỳ 16-20).

Về chỉ số PPI:

- Ảnh hưởng của giá dầu thì mạnh hơn lên chỉ số PPI so với các biến số khác. Bài

nghiên cứu cũng cho thấy rằng các cú sốc thực thì ảnh hưởng mạnh hơn các cú sốc về

tài chính (đại diện là chỉ số MSCI) hay tiền tệ (đại diện là chỉ số Fed Funds). Trong tất

cả các nước, trong ngắn hạn cú sốc giá dầu tác động lên chỉ số PPI hơn 20% (trừ Trung

Quốc 15.75%)

Trong bài này, tác giả cũng chỉ ra 02 nguyên nhân chính dẫn đến sự giảm sút ảnh hưởng GDP

của Mỹ lên các nước Asian. Thứ nhất là do bắt đầu từ những năm 1990 giao dịch giữa các

nước trong khu vực tăng lên. Thứ hai là do sự ảnh hưởng thương mại của Trung Quốc ngày

càng tăng trong khu vực và trên thế giới, theo tác giả ghi nhận thì mức độ này mạnh hơn từ

sau năm 2000.

c/ Tiếp nữa là bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework:

Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”, Mala Raghavan and Param Silvapulle

(2007).

Trong bài nghiên cứu này tác giả cũng sử dụng mô hình Structural VAR, với dữ liệu từ tháng

01/1980 đến tháng 05/2006, với 09 biến được sử dụng để nghiên cứu phản ứng trước các cú

sốc ngoại sinh tác động như thế nào tới nền kinh tế nhỏ mới nổi như Malaysia, nhất là tác

động tới các chính sách tiền tệ của Malaysia trước và sau cuộc khủng hoảng tài chính năm

1997. Dải dữ liệu chia làm 02 giai đoạn: giai đoạn trước khủng hoảng từ tháng 1/1980 đến

tháng 06/1997 và giai đoạn sau khủng hoảng từ tháng 1/1998 đến tháng 5/2006. Các biến

nghiên cứu chia thành 02 nhóm: nhóm ngoại sinh gồm chỉ số giá hàng hóa thế giới (PC –

World Commodity Price Index), chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ (IPu – Industrial

Production), chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Pu – Consumer Price Index), lãi suất Fed (IRu – Federal

Funds rate); nhóm thứ hai gồm chỉ số sản xuất công nghiệp Malaysia (IPM – Industrial

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 8

Production), chỉ số giá tiêu dùng Malaysia (PM – Consumer Price Index), cung tiền M1 (M1M -

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Monetary Aggregate M1), lãi suất qua đêm (IRM - Overnight Inter-bank rate) và tỷ giá danh

nghĩa (EXM – Nominal Effective Exchange Rate). Ngoài biến lãi suất Fed và lãi suất qua đêm

được tính bằng đơn vị phần trăm (%), các biến khác được lấy logarit. Tác giả áp đặt các ràng

buộc xác định trong mô hình SVAR nhằm mục đích xác định liệu chăng các biến động trong

các cơ chế truyền dẫn tiền tệ của Malaysia đã thay đổi sau cuộc khủng hoảng. Hay tác giả kỳ

vọng có thể cung cấp cho ngân hàng trung ương Malaysia (BNM – Bank Negara Malaysia)

các quan điểm giá trị trong việc xác định các kênh truyền dẫn quan trọng, cung cấp nhiều

thông tin về các cú sốc chính sách tiền tệ, giúp Ngân hàng trung ương Malaysia tác động lên

các kênh phù hợp để đảm bảo chính sách tiền tệ mang lại hiệu quả, góp phần tăng trưởng kinh

tế và duy trì ổn định giá hàng hóa.

Qua phân tích tác giả thu được các kết quả sau:

- Trong giai đoạn trước khủng hoảng, các cú sốc tiền tệ và tỷ giá có khuynh hướng ảnh

hưởng đáng kể lên sản lượng, giá, lãi suất, cung tiền và tỷ giá. Sau giai đoạn khủng

hoảng, cung tiền có khuynh hướng ảnh hưởng mạnh lên sản lượng.

- Mức độ của các cú sốc bên ngoài và bên trong giảm sau giai đoạn khủng hoảng. Cụ

thể, với cú sốc của các biến bên ngoài như giá cả hàng hóa thế giới giảm từ 0.0198

xuống 0.0185, sản lượng công nghiệp của Mỹ giảm từ 0.0052 xuống 0.0049, lãi suất

của FED giảm từ 0.4473 xuống 0.1178, riêng chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ tăng từ

0.0020 lên 0.0025; các biến nội sinh như chỉ số sản xuất công nghiệp của Malaysia

giảm từ 0.0510 xuống 0.0235, chỉ số sản xuất công nghiệp giảm từ 0.0035 xuống

0.0025, cung tiền giảm từ 0.0220 xuống 0.0192,…

- Phân tích hàm phản ứng đẩy trước và sau khủng hoảng cho thấy các biến nội sinh có

khuynh hướng phản ứng dương với các biến ngoại sinh, nhất là biến lãi suất qua đêm

của Malaysia trước khủng hoảng phản ứng âm biến lãi suất fed, nhưng sau khủng

hoảng phản ứng này là dương.

- Khi phân tách phương sai (variance decomposition) tác giả thấy rằng trước giai đoạn

khủng hoảng thì ở kỳ ngắn từ kỳ 1 đến kỳ 12, mức độ biến động của các biến nội sinh

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 9

chủ yếu được giải thích bằng các biến nội sinh trong nước, các biến ngoại sinh tác

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

động nhiều và rõ nét hơn từ kỳ 24 đến kỳ 48 (chẳng hạn output được giải thích bằng

chỉ số giá thế giới ở kỳ 1 là 0%, kỳ 12 là 0.7%, sang kỳ 24 là 0.95%, sang kỳ 48 là

15.86%), tuy nhiên với tỷ giá thì mức độ giải thích của các biến ngoại sinh đa phần có

khuynh hướng giảm dần (chẳng hạn ở kỳ 12 chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ giải thích

10.89%, sang kỳ 24 giảm xuống 9.83%, kỳ 48 xuống 4.78%)

- Trong khi đó ở giai đoạn sau khủng hoảng thì mức độ giải thích của các biến ngoại

sinh lại tăng mạnh hơn nhiều theo kỳ dài hơn (chẳng hạn chỉ số giá thế giới ở kỳ 12

giải thích 3.15% biến động của cung tiền, sang kỳ 24 là 7.25%, kỳ 48 tăng vọt lên

31.53%; điều này cũng xảy ra tương tự với chỉ số giá sản xuất công nghiệp Mỹ tác

động lên lãi suất từ mức 2.83% ở kỳ 12 lên mức 23.72% ở kỳ 48)

2.2 Các nghiên cứu trong nước

Trong phần này, bài nghiên cứu chỉ nêu 02 bài nghiên cứu điển hình về sử dụng mô hình định

lượng để nghiên cứu các cú sốc ở Việt Nam. Vì đa phần, các bài nghiên cứu tại Việt Nam chủ

yếu tập trung vào các cú sốc nội sinh (cú sốc trong nước) tác động lên các biến số kinh tế vĩ

mô trong nước, mà phần lớn là các nghiên cứu yếu tố tác động lên lạm phát tại Việt Nam, các

nghiên cứu cú sốc có sử dụng mô hình SVAR là rất ít.

Đầu tiên là nghiên cứu định lượng đo lường ảnh hưởng của các cú sốc ngoại sinh tác động

đến nền kinh tế Việt Nam của tác giả Nguyễn Phi Lân, tác giả đã sử dụng phương pháp mô

hình Structural VAR (SVAR) để mô hình hóa khuôn khổ chính sách tiền tệ của một nền kinh

tế thị trường với độ mở lớn như Việt Nam trong giai đoạn sau khủng hoảng tài chính khu vực

năm 1997 với chuỗi dữ liệu từ tháng 1/1998 đến tháng 12/2009, với các biến thuộc hai khu

vực. Khu vực quốc tế: Chỉ số CPI của thế giới (WCPI), sản lượng công nghiệp của Hoa Kỳ

(USSL), chỉ số CPI của Hoa Kỳ (USCPI), lãi suất công bố của FED (USLS) và khu vực

trong nước gồm: Sản lượng công nghiệp trong nước (SL), chỉ số CPI trong nước (CPI), cung

tiền M2 (M2), lãi suất ngắn hạn 3 tháng VND (LS), tỷ giá hối đoái giữa USD và VND (EX).

Tác giả thấy rằng lãi suất VND của Việt Nam có xu hướng chịu tác động tương đối mạnh và

ngay lập tức trước xu thế biến động của giá cả thế giới và giá cả tại Hoa Kỳ. Điều này hàm ý

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 10

rằng nền kinh tế Việt Nam có độ mở tương đối lớn, do đó chính sách tiền tệ của Việt Nam

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

tương đối nhạy cảm và dễ bị tổn thương trước các tác động của việc tăng giá cả hàng hóa thế

giới. Còn khi nền kinh tế Hoa Kỳ có xu hướng phục hồi và ổn định thì lãi suất VND có xu

hướng giảm và ít biến động hơn so với mức biến động của nó trước việc tăng giá cả trên thị

trường thế giới và tại Hoa Kỳ. Và sản lượng công nghiệp, CPI và lãi suất trong nước phản

ứng tương đối mạnh mẽ khi FED thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt. Sự biến động của sản

lượng công nghiệp trong nước trong trung hạn chủ yếu do các nhân tố bên ngoài cụ thể là

mức biến động sản lượng công nghiệp (hệ số giải thích 14,45%), lạm phát của Hoa Kỳ (hệ số

giải thích 9,25%) và việc điều chỉnh lãi suất của FED (hệ số giải thích 8,14%) cũng như chỉ

số giá cả hàng hóa thế giới (hệ số giải thích 6,78%). Các nhân tố trong nước giải thích chính

cho sự biến động sản lượng trong nước là sự thay đổi lãi suất trên thị trường tiền tệ (4.62%

cho kỳ 48 tháng), tốc độ tăng CPI (15.98% cho kỳ 48 tháng) và cung tiền M2 (28.94% cho kỳ

48 tháng). Ngoài ra, phân tích phương sai cho thấy hệ số giải thích của biến sản lượng công

nghiệp của Hoa Kỳ (USSL) và sản lượng công nghiệp trong nước (SL) đối với sự biến động

của cung tiền M2 (M2) lần lượt là 20,07% và 28,94%, cho thấy việc tăng hay giảm mức cung

ứng tiền ra lưu thông phụ thuộc rất nhiều vào dấu hiện tăng trưởng kinh tế trong nước cũng

như tăng trưởng kinh tế Hoa Kỳ.

Tiếp đến là nghiên cứu của hai tác giả Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010),

bài “Các nhân tố vĩ mô quyết định lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000 – 2010: các bằng

chứng và thảo luận”. Hai tác giả đã sử dụng phương pháp tiếp cận dựa theo các bằng chứng

nhằm xác định và phân tích các nguyên nhân cơ bản của lạm phát ở Việt Nam trong những

năm gần đây. Theo tác giả, những nghiên cứu về lạm phát ở Việt Nam đa phần tập trung vào

nhân tố “cầu kéo” của lạm phát và bỏ qua các nhân tố “chi phí đẩy”. Nhân tố duy nhất từ

phía cung được đưa vào mô hình nghiên cứu này là giá quốc tế (thường được gọi là cú sốc

cung từ bên ngoài). Đồng thời, một nhân tố quan trong từ phía cầu chưa được nghiên cứu

định lượng là vai trò của thâm hụt ngân sách và nợ công đến lạm phát. Nghiên cứu của tác giả

với hi vọng sẽ đem đến những thảo luận chính sách hiện nay ở Việt Nam một nghiên cứu vĩ

mô đáng tin cậy với một phương pháp mang tính khoa học và dựa vào các bằng chứng thực

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 11

nghiệm về các nguyên nhân của lạm phát.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Mô hình sử dụng 12 biến vĩ mô với số liệu theo tháng trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm

2010, chia làm hai nhóm biến là nhóm biến truyền thống với các chỉ số: Chỉ số giá tiêu dùng

(cpi), Giá trị sản xuất công nghiệp (ind), cung tiền (m2), tỷ giá (ex_rate), lãi suất (in_rate),

giá dầu thế giới (wp_oil) và nhóm biến mở rộng thêm nhằm làm phong phú thêm mô hình

cũng như phù hợp hơn với trường hợp ở Việt Nam với các chỉ số thêm là: chỉ số giá gạo thế

giới (wp_rice), chỉ số giá nhập khẩu (pi), chỉ số giá bán của người sản xuất (ppi), thâm hụt

ngân sách cộng dồn (p_debt), giá tài sản tài chính (t_val). Các biến được ước lượng dựa trên

mô hình điều chỉnh sai số VECM (Vector Error Correction Model) tác giả đã tìm thấy các kết

quả sau:

Với nhóm biến truyền thống:

- Thứ nhất là lạm phát tỉ lệ nghịch ở mức độ thấp với thay đổi trong tốc độ tăng trưởng

sản lượng. Kết quả này khẳng định lý thuyết kinh tế rằng tốc độ tăng trưởng cao hơn

làm giảm áp lực đối với lạm phát.

- Thứ hai là kết quả của mô hình khẳng định lại kết quả của các nghiên cứu trong quá

khứ rằng: trong ngắn hạn, lạm phát trong quá khứ đóng vai trò quan trọng trong việc

quyết định lạm phát hiện tại. Tính trì trệ cao này của lạm phát không phải là điều ngạc

nhiên, bởi do ký ức của người dân về siêu lạm phát những năm 1980 - 1990 và việc

lạm phát quay trở lại mức trên một con số của 2008 vẫn còn sâu đậm.

- Thứ ba là các kết quả của mô hình với nhóm biến truyền thống cũng khẳng định lại

những phát hiện trước đây về vai trò rất khiêm tốn thậm chí hầu như không có của tiền

tệ và lãi suất trong ngắn hạn. Tác động của tiền tệ lên lạm phát chỉ bắt đầu có ảnh

hưởng sau 5 tháng. Việc tăng lãi suất cũng có tác động giảm lạm phát nhưng rất nhỏ.

Mặc khác lạm phát trong quá khứ có tác dụng làm tăng lãi suất với độ trễ 3 tháng

chứng tỏ chính sách tiền tệ đóng vai trò bị động và chậm trễ trong phản ứng với lạm

phát

- Thứ tư là việc phá giá có tác động làm tăng lạm phát, kết quả này khác với kết quả của

các nghiên cứu trước đây chủ yếu được nghiên cứu trong giai đoạn tỷ giá được giữ

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 12

tương đối cứng nhắc, và cũng do giai đoạn 2009 – 2010 niềm tin của người dân vào

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

tiền đồng bị sụt giảm, hoạt động đầu cơ và tình trạng đô la hóa đã dẫn đến kỳ vọng lạm

phát trở lại của người dân tăng

- Thứ năm là mô hình cơ sở (truyền thống) khẳng định kết quả nghiên cứu trước đây

rằng giá quốc tế không có nhiều tác động đến lạm phát và cũng lưu ý rằng do biến giá

dầu thế giới đại diện cho giá của thế giới, còn hiện Chính phủ Việt Nam vẫn còn đang

trợ giá cho giá dầu.

Với mô hình có thêm các biến mở rộng thì:

- Thứ nhất, trong ngắn hạn tốc độ tăng cung tiền có tác động lớn hơn và dài hơn (nhưng

vẫn là tác động nhỏ) lên PPI hơn là lên lạm phát và điều tương tự cũng đúng với tín

dụng. Cho thấy chính sách tiền tệ tác động lớn hơn đối với nền kinh tế hơn là lạm phát,

còn lạm phát có thể chủ yếu phụ thuộc vào kỳ vọng của người dân. Và biến động ngắn

hạn trong lãi suất cũng có tác động nhanh hơn, nhưng nhỏ hơn đối với lạm phát hơn so

với tác động của cung tiền.

- Thứ hai, tỷ giá không chỉ có tác dụng lên lạm phát mà lên cả PPI nhưng chậm hơn.

Điều này là do hành vi định giá của doanh nghiệp thường cứng nhắc hơn do cần phải

có thời gian từ khi đầu vào được nhập khẩu cho đến khi sản lượng được sản xuất và

bán ra trên thị trường.

- Thứ ba, những thay đổi trong thâm hụt ngân sách cộng dồn không có tác động đến lạm

phát trong ngắn hạn, và có tác động tuy nhỏ đến PPI sau 4-5 tháng.

- Thứ tư, các cú sốc giá thế giới ảnh hưởng nhiều đến người sản xuất hơn là người tiêu

dùng. Những thay đổi trong giá dầu hay giá gạo thế giới có tác động nhỏ hơn nhiều so

với tác động của chỉ số chung và giá gạo thế giới có tác động lớn hơn một chút so với

giá dầu thế giới.

Tóm lại

Trên thế giới đã có rất nhiều các nghiên cứu sử dụng mô hình SVAR kể từ nghiên cứu của

Sims (1972) để đo lường mức độ phản ứng của các cú sốc ngoại sinh tác động đến các biến số

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 13

kinh tế vĩ mô trong nước, tuy nhiên ở Việt Nam số lượng các nghiên cứu sử dụng mô hình

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

này còn rất ít. Các bài nghiên cứu nói chung đều cho thấy mức độ tăng độ phản ứng của các

biến ngoại sinh tới các biến nội sinh có xu hướng tăng theo thời gian, nhất là sau các cuộc

khủng hoảng tài chính, đặc biệt là các cú sốc từ nền kinh tế Mỹ, thay đổi lãi suất của Cục dự

trữ liên bang Mỹ (Fed). Mức độ tác động của các cú sốc ngoại sinh đến từ nền kinh tế Mỹ tác

động khác nhau lên các biến số vĩ mô trong nước và khuynh hướng phản ứng dai dẳng trong

dài hạn. Chẳng hạn như nghiên cứu của Mackowiak (2003), Ông đã sử dụng mô hình SVAR

để định lượng mức độ phụ thuộc quốc tế của một vài nước mới nổi tại Châu Á và Châu Mỹ

La Tinh. Ông chỉ ra rằng phần lớn biến động kinh tế vĩ mô tại các thị trường mới nổi bị ảnh

hưởng nhiều bởi các cú sốc ngoại sinh, nhiều trường hợp trên 50%. Markowiak tìm ra hai kết

quả chính: đầu tiên, các biến động ngoại sinh trong cú sốc đến từ chính sách tiền tệ Mỹ giải

thích một phần đáng kể biến động của các biến nội sinh tại các thị trường mới nổi. Thứ hai,

tất cả các cú sốc ngoại sinh có khuynh hướng ảnh hưởng dai dẳng trong dài hạn. Hay Gimet

(2011) nghiên cứu mức độ dễ bị tổn thưởng của các nước Đông Nam Á sử dụng mô hình

vector tự hồi quy cấu trúc Bayesian. Bà đã so sánh hai giai đoạn khủng hoảng là khủng hoảng

năm 1997 – 1999 và giai đoạn khủng hoảng 2007 – 2009. Kết quả của Bà chỉ ra rằng mức độ

tổn thương tài chính của các nước Đông Nam Á giảm trong suốt thời kỳ này nhưng mức độ

phản ứng với các cú sốc tài chính thế giới là không giống nhau giữa các nước.

III. MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.1. Một số phương thức tác động của các cú sốc từ bên ngoài đến các biến số kinh tế vĩ

mô trong nước.

Ảnh hưởng của các cú sốc bên ngoài một quốc gia theo nhiều phương thức truyền dẫn đã tác

động lên các biến số kinh tế vĩ mô trong nước theo các mức độ khác nhau. Đó có thể là ảnh

hưởng của giá dầu thế giới, giá thực phẩm thế giới tác động lên giá cả hàng hóa trong nước,

gây ra lạm phát, giá cả hàng hóa cao trong khi đó thu nhập chưa tăng kịp đã làm giảm mức

tiêu thụ hàng hóa, kéo theo sản xuất trì trệ, hàng hóa tiêu thụ chậm hơn, làm tăng tỷ lệ thất

nghiệp cũng như thu nhập thực trong dân cư giảm do chi phí sinh hoạt tăng lên. Việc tiêu thụ

hàng hóa khó khăn, đẩy doanh nghiệp làm ăn kém hiệu quả hơn, thu nhập ròng giảm, khiến

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 14

lượng tiền dành tái đầu tư cũng giảm theo. Lạm phát tăng lên dẫn đến việc Ngân hàng nhà

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

nước (NHNN) phải can thiệp bằng chính sách tiền tệ thắt chặt, tăng lãi suất để hút tiền trong

dân cư, kết quả là lạm phát giảm nhưng lượng tiền cho đầu tư giảm theo kéo kinh tế tăng

trưởng chậm hơn,…

Phương thức lan truyền này có thể được mô phỏng qua bài nghiên cứu của Muhammad

Arshad Khan et al (2011) “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks to

Nguồn: paper “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks to the Pakistan Economy: A

Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis” của Muhammad Arshad Khan et al (2011)

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 15

the Pakistan Economy: A Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis”.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Một phương thức truyền dẫn nữa theo Jarir Ajluni (2005) đưa ra qua bài “Monetary Policy

Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy by SVAR”

Nguồn: paper “Monetary Policy Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy

by SVAR” của Jarir Ajluni (2005)

(trang 5) là tác động của các cú sốc bên ngoài lên chính kỳ vọng của các yếu tố trong nước.

Ở cả hai phương thức tác động trên đều cho thấy các yếu tố bên ngoài có tác động trực tiếp

hoặc gián tiếp tới các biến số vĩ mô trong nước. Phương thức tác động trực tiếp lên giá cả

hàng hóa trong nước, sản lượng hoặc tác động gián tiếp lên kỳ vọng của người dân dẫn tới sự

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 16

tác động lên sản lượng sản xuất và giá cả hàng hóa, lạm phát trong nước,…

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

3.2. Xây dựng mô hình SVAR cho bài nghiên cứu

3.2.1 Lựa chọn các biến và phân tích sơ lược

Các biến trong nước và quốc tế được sử dụng trong bài luận văn dựa trên các biến của Mala

Raghavan and Param Silvapulle (2007) nghiên cứu trong bài nghiên cứu “Structural VAR

approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian

Crisis Periods”. Các biến này cũng được Cushman và Zha (1997), Fung (2002) sử dụng khi

nghiên cứu về các nước trong khu vực Đông Nam Á.

Theo đó, các biến nghiên cứu gồm:

Bảng 3.1: Các biến số nghiên cứu trong mô hình SVAR5

STT

Biến

Diễn giải

1 Chỉ số giá hàng hóa thế giới Commodity Prices, (Index, 2005 = 100), logs

Ký hiệu WCPI

Các biến ngoại sinh từ Mỹ

Industrial Production (Index, 2005 =100), logs Consumer Price Index (2005 =100), logs Federal Funds Rate, %/năm

US_IP US_CPI FED

2 Sản lượng công nghiệp Mỹ 3 Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ 4 Lãi suất Fed Các biến trong nước

5 Sản lượng công nghiệp 6 Chỉ số giá tiêu dùng 7 Cung tiền M1 8 Lãi suất cho vay 9 Tỷ giá hối đoái

Industrial Production (Index, 2005 =100), logs Consumer Price Index (Index, 2005 =100), logs CPI M1 Monertary Aggregate M1, logs, đvt: USD IR Interest Rates, Lending Rate, %/năm EX Tỷ giá hối đoái tính theo USD, logs

Trong 9 biến được sử dụng có 4 biến đại diện cho nhóm các biến số ngoại sinh gồm giá hàng

hóa quốc tế (WCPI), biến sản lượng công nghiệp của Mỹ (US_IP), biến chỉ số giá tiêu dùng

của Mỹ (US_CPI), lãi suất cục dự trữ liên bang Mỹ Fed (FED). Năm biến nội sinh trong nước

gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), cung tiền (M1), lãi suất cho

vay bình quân (IR) và tỷ giá hối đoái danh nghĩa (EX) được ký hiệu lần lượt như sau: với Việt

Nam lần lượt là VN_IP, VN_CPI, VN_M1, VN_IR, VN_EX; với Nhật Bản lần lượt là JP_IP,

JP_CPI, JP_M1, JP_IR, JP_EX, với Hàn Quốc lần lượt là HQ_IP, HQ_CPI, HQ_M1, HQ_IR,

5 Ngoài biến lãi suất cho vay lấy theo đơn vị phần trăm, thì các biến khác lấy theo logarit tự nhiên

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 17

HQ_EX; với Malaysia lần lượt là Malay_IP, Malay_CPI, Malay_M1, Malay_IR, Malay_EX.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Năm biến nội sinh thể hiện cho nền kinh tế trong nước gồm chỉ số sản xuất công nghiệp

(Industrial Production Index), chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index) – hai biến này đại

diện cho các biến mục tiêu của chính sách tiền tệ và được biết đến như các biến phi chính

sách. Theo Tang (2006) cho rằng biến cung tiền M1 là phù hợp khi phân tích các công cụ của

chính sách tiền tệ. Theo các nghiên cứu của Domac (1999), Ibrahim (2005), Umezaki (2006)

và nghiên cứu của Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007) về chính sách tiền tệ thì biến

lãi suất qua đêm là phù hợp khi lựa chọn để phân tích công cụ của chính sách tiền tệ, tuy

nhiên do không đủ dải dữ liệu từ 2004 đến 2012 cho mức lãi suất này tại Việt Nam, nên trong

bài sử dụng lãi suất bán buôn bình quân hàng tháng, dữ liệu được lấy từ Quỹ tiền tệ thế giới

(IMF). Biến cung tiền M1 và biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa (tính theo USD) đại diện cho

biến chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương ở các nước. Thông thường các nước xác

định và điều hành, quản lý biến động tỷ giá hối đoái của nước mình theo giá trị đồng dollar

Mỹ (USD).

3.2.2 Mô hình Structural VAR (SVAR)

Mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô bên trong và bên ngoài có thể được mô hình hóa





.. 

theo phương trình SVAR sau đây:

YA 0 t

YA 1 t

1 

YA 2 t



ptp



 t

(i)

Y  t

YY , ( ,2 ,1 t

Với trong đó:

CPI

FED

Y  ,1 t

WP ( t

- Y1,t là vector biến ngoại sinh đại diện cho các biến vĩ mô bên ngoài.

(

CPI

Y  ,2 t

IP t

IRM ,1 t t

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 18

- Y2,t là vector biến nội sinh đại diện cho các biến vĩ mô trong nước

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

  )( t

t ),(

')( t

  1

 2

Và là sai số nhiễu trắng đa biến hay cú sốc cấu trúc thỏa mãn các đặc tính

(

tE  )

t  (

 )



 '   E t

otherwise

)

  (0 

t là trực giao, nhờ đó mà các nhiễu

Trong mô hình SVAR giả định rằng các cú sốc cấu trúc

cấu trúc (structural disturbances) không tương quan và ma trận giá trị phương sai – hiệp

phương sai (ký hiệu là  ) là không đổi.

3.2.3 Các ràng buộc cho ma trận của SVAR

Trong bài nghiên cứu này sử dụng theo ma trận ràng buộc A0 của tác giả Mala Raghavan và

Param Silvapulle trong bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy

Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”. Theo đó ma trận trong SVAR được xác định như sau7

W CPI

b11 0

CPI

b22 0

a33 1

b33 0

a32 0 a42 a43 0 0 0

b44 0

b55 0

b66 0

b77 0

a65 a75 a85 a84 a85 a86 a87

b88 0

a81 a91 a92 a93 a94 a95 a96 a97 a98

b99

W CPI US _ IP US _ FED IP CPI 1M IR EX

u USu _ USu _ FEDu IPu CPIu 1Mu IRu EXu

= 0 chính là ma trận covariance giữa hai cú sốc.

=  là giá trị phương sai var, còn

 '  ' 6 Giá trị tE tE 7 Các ký hiệu biến IP, CPI, M1, IR và EX đại diện cho biến sản lượng công nghiệp, chỉ số giá, cung tiền M1, lãi suất và tỷ giá hối đoái danh nghĩa của các nước.

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 19

Bảng 3.2: Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Theo ma trận này thì các biến trong nước không giải thích cho biến động các biến ngoại sinh,

giả thiết này giúp đo lường sát hơn tác động của các cú sốc bên ngoài tác động lên các biến số

trong nước. Điều này tương tự như giả thiết của các bài nghiên cứu liên quan đến thị trường

mới nổi và nền kinh tế nhỏ (a small open economy). Biến chỉ số giá hàng hóa thế giới chỉ

được giải thích bằng biến động của chính nó.

3.3. Dữ liệu nghiên cứu

Dải dữ liệu lấy theo tháng, từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2012, các chỉ số lấy từ Quỹ tiền tệ

thế giới (IMF). Riêng chỉ số sản xuất công nghiệp của Việt Nam lấy từ Tổng cục thống kê

Việt Nam. Lãi suất của cục dự trữ liên bang Mỹ lấy từ website http://ycharts.com/. Các chỉ số

giá và chỉ số sản xuất công nghiệp lấy theo năm gốc là 2005. Ngoại trừ biến lãi suất lấy theo

giá trị phần trăm (%), các biến khác lấy theo hàm logarit tự nhiên. Các nước nghiên cứu ngoài

Việt Nam là Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia. Việc lấy các chỉ số ở dạng logarit tự nhiên sẽ

làm giảm ảnh hưởng của biến động phi tuyến của dải dữ liệu. Hơn nữa, theo Mala Raghavan

và Param Silvapulle (2007), Trần Ngọc Thơ (2013) đều cho rằng khi chuyển các biến có đặc

tính không dừng về sai phân để áp dụng VAR là mô hình đúng nhưng không hiệu quả. Vì

vậy, Mala Raghavan và Param Silvapulle (2007) đã chọn lấy logarit tự nhiên cho các biến

nghiên cứu sau đó tiến hành mô hình SVAR.

Kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF của các biến ta được như sau:

Bảng 3.3: Kết quả của kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF cho các biến8

Kiểm định tính dừng (theo phương pháp ADF)

Không sai

Sai phân

Sai phân bậc 2

Biến

phân

bậc 1

-0.433

-3.624

WCPI

-7.150

-1.811

US_IP

-3.498**

-4.570

-1.318

US_CPI

-6.243

-10.883

-1.079

FED

-3.912

-8.559

8 Các giá trị này mang tính đại diện, sau khi đã so sánh với giá trị Test Critical Values ở các mức ý nghĩa khác nhau, để thể hiện từng biến sẽ dừng ở mức sai phân bậc mấy và dừng ở mức ý nghĩa nào.

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 20

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

VN_IP

-2.345

-7.033

-8.969

VN_CPI

0.288

-5.614

-13.732

VN_M1

-1.493

-7.974

-8.213

VN_IR

-16.271

-3.376**

-6.632

VN_EX

0.742

-8.290

-8.094

JP_IP

-2.492

-2.77***

-7.694

JP_CPI

-2.161

-8.475

-8.178

JP_M1

-0.174

-9.890

-7.800

JP_IR

-1.008

-2.164

-14.755

JP_EX

-0.483

-8.670

-9.339

Malay_IP

-2.173

-11.901

-6.211

Malay_CPI

-1.066

-6.774

-13.262

Malay_M1

0.034

-10.015

-10.170

Malay_IR

-0.569

-4.715

-19.272

Malay_EX

-1.102

-7.285

-10.022

HQ_IP

-1.679

-13.970

-5.851

HQ_CPI

-0.105

-9.115

-8.448

HQ_M1

-1.307

-9.254

-8.863

HQ_IR

-2.098

-5.949

-12.272

HQ_EX

-1.976

-7.064

-10.002

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp lại từ phần mềm thống kê

Các số bôi đậm thể hiện chuỗi dữ liệu ở mức sai phân tương ứng dừng với mức ý nghĩa 1%,

dấu ‘**’ thể hiện dừng với mức ý nghĩa 5% và dấu ‘***’ dừng với mức ý nghĩa 10%. Qua

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 21

bảng trên cho thấy các biến đa phần đều dừng ở sai phân bậc 1, từ đây ta có thể sử dụng kiểm

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

định đồng liên kết dựa trên phương pháp VAR của Johansen9 để tìm kiếm mối quan hệ dài

hạn giữa các biến, tuy nhiên bài nghiên cứu này chỉ tập trung sâu hơn vào mô hình SVAR và

tập trung vào phản ứng đồng thời trong ngắn hạn giữa các biến để đánh giá ảnh hưởng của

chính sách tiền tệ.

Các bước tiến hành chạy mô hình SVAR trên Eviews 6.0 như sau:

- Bước 1: Kiểm định tính dừng của các biến.

- Bước 2: Chạy mô hình theo cách chạy của VAR (với điều kiện các biến được khai báo

đã dừng ở mức sai phân thích hợp) để ra mô hình VAR ở dạng giản lược.

- Bước 3: Kiểm định giá trị độ trễ tối ưu (Lag Structure/Lag Length Criteria…).

- Bước 4: Kiểm định giá trị độ trễ cần loại bỏ và chọn mô hình lại độ trễ nếu có độ trễ

cần loại bỏ (Lag Structure/Lag Exclusion Tests…)..

- Bước 5: Kiểm định tự tương quan phần dư (phương pháp kiểm định Autocorrelation

LM Test và phương pháp kiểm định Portmanteau Autocorrelation Test).

- Bước 6: Kiểm định vòng tròn đơn vị để xác định mô hình VAR đã thực sự dừng hay

chưa. Nếu chưa thì kiểm định lại các độ trễ, chạy lại cho đến khi nào vòng tròn đơn vị

này thể hiện các giá trị đều <=1.

- Bước 7: Khai báo ma trận Ao vào mô hình VAR hiện tại (Proc/Estimation Structural

Factorization….).

- Bước 8: Đọc kết quả hàm phản ứng đẩy và phân tách phương sai theo phân tách cấu

trúc (Structural Decomposition).

IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Phân tích hàm phản ứng đẩy hay phản ứng xung

Các đồ thị dưới đây được tác giả tính toán từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện và vẽ lại

9 Cách kiểm định này chỉ có hiệu lực khi các biến là không dừng

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 22

dưới dạng đồ thị.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

4.1.1 Hàm phản ứng đẩy của sản lượng công nghiệp trong nước với các biến bên ngoài

Đồ thị 4.3: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá của Mỹ (Shock 3)

Đồ thị 4.1 Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1)

0.025

0.04

0.02

0.03

0.015

0.02

0.01

0.005

-0.005

-0.01

-0.02

-0.015

-0.03

-0.02

Phản ứng của biến HQ_IP

Phản ứng của biến JP_IP

Phản ứng của biến HQ_IP

Phản ứng của biến JP_IP

Phản ứng của biến MALAY_IP

Phản ứng của biến VN_IP

Phản ứng của biến MALAY_IP

Phản ứng của biến VN_IP

Đồ thị 4.4: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với lãi suất của Fed (Shock 4)

Đồ thị 4.2: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

0.02

0.03

0.015

0.02

0.01

0.005

-0.01

-0.005

-0.02

-0.01

-0.015

-0.03

Phản ứng của biến HQ_IP

Phản ứng của biến JP_IP

Phản ứng của biến HQ_IP

Phản ứng của biến JP_IP

Phản ứng của biến MALAY_IP

Phản ứng của biến VN_IP

Phản ứng của biến MALAY_IP

Phản ứng của biến VN_IP

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 23

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Phản ứng cấu trúc của biến sản lượng công nghiệp của các nước với các cú sốc gần như tỷ lệ

thuận từ kỳ 07 trở đi, các phản ứng phần lớn khác nhau ở kỳ ngắn hạn, phản ứng cấu trúc của

các biến số vĩ mô của Việt Nam phản ứng mạnh hơn với shock 2, 3 vả 4 so với các nước,

nhưng lại phản ứng yếu với shock 1 ở kỳ đầu. Các biến đều phản ứng trễ với các biến vĩ mô

và bắt đầu phản ứng từ kỳ 2 trở đi. Với shock 1 và shock 2 thì phản ứng này diễn ra dai dẳng

khá mạnh từ kỳ 01 đến kỳ 10, sau đó yếu dần. Ngoài ra, phản ứng của Nhật Bản và Hàn Quốc

khá tương đồng nhau và đường phản ứng bám khá sát nhau ở shock 1 và shock 2. Mức độ

phản ứng của hai nước này chỉ thể hiện không đồng đều ở shock 3 và shock 4.

Giá trị phản ứng của biến chỉ số sản xuất công nghiệp với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến

kỳ 20 là.

US_IP

FED

Bảng 4.1: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến chỉ số sản xuất công nghiệp trong nước (IP) với các cú sốc từ bên ngoài US_CPI WCPI 0.000292 -0.000043 0.000149 0.000388 -0.000107 0.000256 0.000539 0.000055

-0.000463 -0.000695 0.000189 -0.000684 0.000103 -0.000004 -0.000915 0.000174

Phản ứng của biến HQ_IP Phản ứng của biến JP_IP Phản ứng của biến MALAY_IP Phản ứng của biến VN_IP

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 24

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

4.1.2 Hàm phản ứng đẩy của lãi suất trong nước (IR) với các biến vĩ mô bên ngoài (trục tung bên phải biểu thị cho Việt Nam)

Đồ thị 4.5: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1)

Đồ thị 4.7: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

0.4

0.05

0.25

0.2

0.04 0.03

0.04

0.3

0.15

0.03

0.2

0.1

0.02

0.05

0.1

0.01

0.02 0.01

-0.05

-0.01 -0.02

-0.01

-0.1

-0.03

-0.02

-0.15

-0.2

-0.04

-0.03

-0.2

-0.04

-0.25

-0.3

-0.05

Phản ứng của biến HQ_IR

Phản ứng của biến JP_IR

Phản ứng của biến HQ_IR

Phản ứng của biến JP_IR

Phản ứng của biến MALAY_IR

Phản ứng của biến VN_IR

Phản ứng của biến MALAY_IR

Phản ứng của biến VN_IR

Đồ thị 4.6: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

Đồ thị 4.8: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc lãi suất của FED (Shock 4)

0.15

0.04

0.08

0.5

0.06

0.4

0.1

0.02

0.04

0.3

0.05

0.02

0.2

-0.02

0.1

-0.02

-0.05

-0.04

-0.1

-0.06

-0.1

-0.06

-0.2

-0.08

-0.15

-0.1

-0.08

-0.3

Phản ứng của biến HQ_IR

Phản ứng của biến JP_IR

Phản ứng của biến HQ_IR

Phản ứng của biến JP_IR

Phản ứng của biến MALAY_IR

Phản ứng của biến VN_IR

Phản ứng của biến MALAY_IR

Phản ứng của biến VN_IR

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 25

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Phản ứng của lãi suất khá nhanh nhạy với biến động của các yếu tố vĩ mô bên ngoài, phản

ứng này xảy ra ngay ở kỳ đầu tiên. Sau đó phản ứng mạnh ở kỳ 4 (shock 1), kỳ 2 (shock 2),

kỳ 3 (shock 3). Phản ứng lãi suất của Việt Nam mạnh nhất so với các nước, sau đó giảm sâu ở

các kỳ tiếp theo trước khi tiến tiệm cận về giá trị 0. Với shock 1 đa phần các biến vĩ mô phản

ứng âm, trong khi đó ở shock 2 đa phần các biến đều phản ứng thuận chiều dương. Riêng ở

shock 2 và shock 4, Việt Nam phản ứng nghịch chiều so với các biến và phản ứng này khá

mạnh.

Giá trị phản ứng của biến lãi suất với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

Bảng 4.2: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến lãi suất trong nước (IR) với các cú sốc từ bên ngoài WCPI

US_IP

FED

-0.004962 -0.006582 0.000251 -0.000434 0.001474 -0.002446 0.009070 -0.004357

US_CPI 0.002859 -0.009149 0.000036 0.000259 -0.002652 0.005299 -0.008458 0.009568

Phản ứng của biến HQ_IR Phản ứng của biến JP_IR Phản ứng của biến MALAY_IR Phản ứng của biến VN_IR

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 26

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

4.1.3 Hàm phản ứng đẩy của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến vĩ mô bên ngoài

Đồ thị 4.9: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1)

Đồ thị 4.11: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

0.006

0.008

0.005

0.006

0.004

0.003

0.002

0.001

-0.001

-0.002

-0.004

-0.003

-0.004

-0.006

Phản ứng của biến HQ_EX

Phản ứng của biến JP_EX

Phản ứng của biến HQ_EX

Phản ứng của biến JP_EX

Phản ứng của biến MALAY_EX

Phản ứng của biến VN_EX

Phản ứng của biến MALAY_EX

Phản ứng của biến VN_EX

Đồ thị 4.10: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

Đồ thị 4.12: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc lãi suất FED (Shock 4)

0.004

0.008

0.003

0.006

0.002

0.004

0.001

0.002

-0.001

-0.002

-0.003

-0.002

-0.004

-0.005

-0.006

Phản ứng của biến HQ_EX

Phản ứng của biến JP_EX

Phản ứng của biến HQ_EX

Phản ứng của biến JP_EX

Phản ứng của biến MALAY_EX

Phản ứng của biến VN_EX

Phản ứng của biến MALAY_EX

Phản ứng của biến VN_EX

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 27

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Phản ứng cấu trúc của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa của các nước khá đồng đều ở các nước

trong suốt kỳ 1 đến kỳ 20. Phản ứng khá mạnh ở kỳ 3, kỳ 9-10 ở shock 1, shock 2 và shock 3.

Nhưng với shock 4 thì phản ứng mạnh ở kỳ 5, kỳ 9-10 sau đó giảm sâu ở kỳ 14 rồi mới tiến

tiệm cận về giá trị 0.

Giá trị phản ứng của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến

kỳ 20 là.

US_IP

FED

Bảng 4.3: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong nước (EX) với các cú sốc từ bên ngoài US_CPI WCPI 0.000102 0.000155 0.000525 0.000105 -0.000014 -0.000151 -0.000167 0.000056

-0.000072 0.000463 -0.000258 -0.000677 0.000182 0.000141 0.000121 -0.000198

Phản ứng của biến HQ_EX Phản ứng của biến JP_EX Phản ứng của biến MALAY_EX Phản ứng của biến VN_EX

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 28

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

4.1.4 Hàm phản ứng đẩy của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến vĩ mô bên ngoài

Đồ thị 4.13: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1)

Đồ thị 4.15: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

0.0015

0.003

0.0025

0.001

0.002

0.0005

0.0015

0.001

0.0005

-0.0005

-0.001

-0.0015

Phản ứng của biến HQ_CPI

Phản ứng của biến JP_CPI

Phản ứng của biến HQ_CPI

Phản ứng của biến JP_CPI

Phản ứng của biến MALAY_CPI

Phản ứng của biến VN_CPI

Phản ứng của biến MALAY_CPI

Phản ứng của biến VN_CPI

Đồ thị 4.14: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

Đồ thị 4.16: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc lãi suất FED (Shock 4)

0.0015

0.002

0.001

0.0005

-0.0005

0.0015 0.001 0.0005

-0.001

-0.0015

-0.002

-0.0005

-0.001

Phản ứng của biến HQ_CPI

Phản ứng của biến JP_CPI

Phản ứng của biến HQ_CPI

Phản ứng của biến JP_CPI

Phản ứng của biến MALAY_CPI

Phản ứng của biến VN_CPI

Phản ứng của biến MALAY_CPI

Phản ứng của biến VN_CPI

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 29

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Qua đồ thị cho thấy chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam bị ảnh hưởng khá mạnh bởi các cú sốc bên

ngoài so với các nước. Mặc dù phản ứng của Việt Nam khá giống phản ứng của các nước

nhưng mức độ phản ứng mạnh hơn và mức độ hồi phục dịch chuyển trở lại chậm hơn so với

các nước. Riêng shock 2 thì phản ứng của Việt Nam quay trở lại chậm hơn ở kỳ 7 - kỳ 10 so

với các nước.

Giá trị phản ứng của biến chỉ số giá tiêu dùng các nước với các cú shock trung bình từ kỳ 1

đến kỳ 20 là.

US_IP

FED

Bảng 4.4: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các cú sốc từ bên ngoài WCPI 0.000023 0.000027 0.000005 0.000044 0.000030 0.000028 0.000152 0.000059

US_CPI -0.000009 0.000020 0.000002 0.000013 -0.000010 0.000009 -0.000203 0.000040

Phản ứng của biến HQ_CPI Phản ứng của biến JP_CPI Phản ứng của biến MALAY_CPI Phản ứng của biến VN_CPI

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 30

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

4.1.5 Hàm phản ứng đẩy của cung tiền (M1) với các biến vĩ mô bên ngoài

Đồ thị 4.17: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1)

Đồ thị 4.19: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

0.015

0.01

0.005

0.015

-0.005

-0.01

-0.015

-0.01

Phản ứng của biến HQ_M1

Phản ứng của biến JP_M1

Phản ứng của biến HQ_M1

Phản ứng của biến JP_M1

Phản ứng của biến MALAY_M1

Phản ứng của biến VN_M1

Phản ứng của biến MALAY_M1

Phản ứng của biến VN_M1

Đồ thị 4.18: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ(Shock 2)

Đồ thị 4.20: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc lãi suất FED (Shock 4)

-0.015 -0.02 0.015

0.01

0.005

-0.005

-0.01

-0.015

Phản ứng của biến HQ_M1

Phản ứng của biến JP_M1

Phản ứng của biến HQ_M1

Phản ứng của biến JP_M1

Phản ứng của biến MALAY_M1

Phản ứng của biến VN_M1

Phản ứng của biến MALAY_M1

Phản ứng của biến VN_M1

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 31

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Cũng như các phản ứng ở trên, phản ứng ở các nước là khá tương đồng nhau cùng tăng và

cùng giảm ở các kỳ, tuy nhiên phản ứng ở Việt Nam biến đổi sâu hơn so với các nước trước

khi quay đầu trở lại. Phản ứng cung tiền của các nước thể hiện khuynh hướng tiến tiệm cận

xoay quanh giá trị 0, thể hiện phản ứng yếu của biến cung tiền M1 trước các cú sốc ngoại sinh

từ bên ngoài.

Giá trị phản ứng của biến cung tiền M1 với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là.

US_IP

FED

Bảng 4.5: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến cung tiền trong nước (M1) với các cú sốc từ bên ngoài WCPI 0.000263 -0.000178 0.000079 0.000627 -0.000365 -0.000010 -0.000716 0.000331

US_CPI -0.000158 0.000417 -0.000422 -0.000231 -0.000085 0.000301 0.000598 -0.000042

Phản ứng của biến HQ_M1 Phản ứng của biến JP_M1 Phản ứng của biến MALAY_M1 Phản ứng của biến VN_M1

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 32

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

4.2. Phân tách phương sai

Phân tách hay phân rã phương sai là một công cụ hữu ích, giúp cụ thể hóa mức độ các biến

nội sinh được giải thích bằng bao nhiêu phần trăm biến ngoại sinh. Chi tiết như sau:

Bảng 4.6: Phân tách phương sai của chỉ số sản xuất trong nước (IP) với các biến ngoại sinh

Kỳ

Chỉ số giá sản xuất thế giới (WCPI) - Shock 1

Chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ (US_IP) - Shock 2

Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (US_CPI) - Shock 3

Lãi suất FED - Shock 4

Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48

Việt Nam - 2.52 4.72 5.43 8.67 10.26 - 6.17 7.08 7.07 7.07 6.57 - 9.91 8.21 8.49 8.49 9.15 - 0.26 1.61 2.41 2.41 3.59

Hàn Quốc Malaysia - 6.07 12.26 15.26 16.33 19.44 - 0.85 10.36 9.13 9.13 11.80 - 5.46 4.79 5.67 5.67 7.41 - 15.17 15.75 15.60 15.60 13.31

- 22.62 17.62 22.55 21.53 23.22 - 8.69 21.45 19.91 19.91 23.08 - 2.36 2.57 2.96 2.96 3.86 - 11.24 12.35 12.98 12.98 12.56

Nhật Bản - 5.88 7.24 7.30 8.70 11.31 - 5.86 5.67 7.93 7.93 7.22 - 2.84 8.31 7.31 7.31 5.42 - 14.46 13.42 11.59 11.59 13.71

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Tại các nước đang nghiên cứu thì biến động trong chỉ số sản xuất công nghiệp của Nhật Bản

được giải thích nhiều nhất bởi cú sốc của các biến ngoại sinh (chẳng hạn vào kỳ 6 là 5.88%,

sang kỳ 24 là 8.7% với biến WCPI ), trong đó biến động của chỉ số sản xuất công nghiệp của

Malaysia được giải thích nhiều bởi chỉ số sản xuất công nghiệp của Mỹ và mức giải thích này

theo hướng tăng lên từ 0.85% ở kỳ 6 đã tăng vọt lên mức 10.36%, sau đấy biến động nhẹ về

mức 9.13% ở kỳ 24.

Ngoài mức giải thích của chỉ số giá tiêu dùng Mỹ thì biến động chỉ số sản xuất công nghiệp

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 33

các nước thì biến động sản lượng công nghiệp Việt Nam không khác nhiều so với các nước

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

khác đang so sánh, điều này có thể một phần do giai đoạn này Việt Nam đã bắt đầu hội nhập

WTO, đáng chú ý là so với các biến động của chỉ số sản xuất công nghiệp được giải thích

nhiều bởi WCPI và xu hướng tăng lên này rất rõ nét.

Tiếp đến là bảng phân tách phương sai cho biến chỉ số giá tiêu dùng CPI

Bảng 4.7: Phân tách phương sai của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến ngoại sinh

Kỳ

Chỉ số giá sản xuất thế giới (WCPI) - Shock 1

Chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ (US_IP) - Shock 2

Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (US_CPI) - Shock 3

Lãi suất FED - Shock 4

Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48

Việt Nam - 14.38 10.61 11.46 11.35 12.15 - 0.82 4.10 3.95 3.92 4.10 - 7.68 8.48 7.87 8.14 8.87 - 6.04 4.10 6.15 6.49 6.47

Hàn Quốc Malaysia - 19.49 19.17 20.24 20.57 21.31 - 3.19 6.86 7.64 8.20 8.70 - 3.58 7.12 6.72 7.83 8.62 - 9.02 6.86 7.70 8.02 8.14

- 10.38 9.85 14.13 14.16 15.73 - 1.29 7.62 7.92 8.36 8.63 - 8.44 6.34 6.94 6.41 6.19 - 11.37 7.62 12.30 12.32 12.39

Nhật Bản - 17.83 17.96 20.61 22.49 25.85 - 1.99 9.65 8.39 8.14 7.26 - 6.94 8.86 8.29 7.54 6.92 - 18.64 9.65 19.48 20.55 22.09

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Ngược lại với chỉ số sản xuất công nghiệp, thì mức độ giải thích của biến WCPI trong biến

động của chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam có khuynh hướng dao động nhẹ, trung bình khoảng

11%. Lý giải cho điều này có thể là do kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng của tình trạng nhập

siêu cao trong các năm gần đây, cũng như chịu ảnh hưởng lớn của giá cả hàng hóa thế giới.

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 34

Xu hưởng phản ứng với các biến của Việt Nam trái ngược với các nước, trong khi Hàn Quốc,

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Malaysia và Nhật Bản thì phản ứng theo chiều hướng tăng, thì Việt Nam lại phản ứng theo

chiều hướng giảm mức tác động của các biến nội sinh.

Tương tự, biến động CPI của Nhật Bản được giải thích chủ yếu bởi biến WCPI và biến

US_CPI, mức độ giải thích này có khuynh hướng tăng nhẹ theo thời gian, trung bình là

21.15% cho biến WCPI và 19.00% cho biến US_CPI (giá trị trung bình được tính cho 48 kỳ).

Điều này có phần tương đồng với Hàn Quốc, mức độ giải thích của biến WCPI cho biến động

của biến CPI trung bình là 19.90%.

Bảng tiếp theo là phân tách phương sai cho biến cung tiền M1

Bảng 4.8: Phân tách phương sai của cung tiền M1 trong nước (M1) với các biến ngoại sinh

Kỳ

Chỉ số giá sản xuất thế giới (WCPI) - Shock 1

Chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ (US_IP) - Shock 2

Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (US_CPI) - Shock 3

Lãi suất FED - Shock 4

Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48

Việt Nam - 28.48 27.30 25.86 25.98 24.48 - 2.92 3.04 3.74 3.97 4.32 - 2.92 13.21 12.13 14.80 16.16 - 2.92 4.78 4.97 5.05 5.44

Hàn Quốc Malaysia - 4.67 8.71 8.22 8.88 10.43 - 5.49 5.62 6.38 6.93 7.93 - 5.49 1.46 2.70 2.81 3.74 - 5.49 20.52 20.68 21.49 20.00

- 11.91 13.62 16.62 17.54 19.82 - 8.35 7.07 7.35 7.50 7.46 - 8.35 7.41 7.36 7.08 6.90 - 8.35 18.09 16.29 16.63 17.35

Nhật Bản - 17.06 12.96 13.44 13.75 15.00 - 4.04 6.35 7.75 7.22 7.11 - 4.04 13.57 13.56 13.64 12.29 - 4.04 10.67 11.47 12.37 13.69

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

So với các nước, biến động trong biến cung tiền Việt Nam được giải thích nhiều nhất bởi biến

WCPI và US_CPI, trong dài hạn mức độ giải thích của WCPI giảm dần, ngược với khuynh

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 35

hướng giảm mức độ giải thích của biến WCPI, thì biến US_CPI của Mỹ lại tăng mức độ giải

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

thích trong biến động của biến cung tiền M1 của Việt Nam, từ mức 16.03% tăng nhẹ lên mức

17.29% ở kỳ 3, sau đấy lại giảm dần đạt ngưỡng 12.28% và quay đầu tăng dần đều lên mức

16.16% ở kỳ 48.

Ngoài ra, biến động trong cung tiền M1 của Malaysia cũng được giải thích nhiều bởi biến

WCPI từ mức rất thấp 0.31% ở kỳ 3 đã tăng vọt lên mức 13.22% ở kỳ 5, và tăng dần đều cho

tới hết kỳ 48 (19.82%).

Bảng dưới đây là bảng phân tách phương sai lãi suất bán buôn trong nước

Bảng 4.9: Phân tách phương sai của lãi suất bán buôn trong nước (IR) với các biến ngoại sinh

Kỳ

Chỉ số giá sản xuất thế giới (WCPI) - Shock 1

Chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ (US_IP) - Shock 2

Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (US_CPI) - Shock 3

Lãi suất FED - Shock 4

Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48

Việt Nam 18.94 11.06 7.23 9.24 10.55 11.28 - 1.29 1.30 2.36 2.25 2.76 - 4.50 4.32 6.65 7.55 9.21 25.59 19.26 14.84 12.90 12.31 12.09

Hàn Quốc Malaysia 0.02 3.32 2.73 14.29 4.84 12.69 7.41 11.97 7.97 12.26 13.02 9.75 - - 3.53 10.25 7.80 7.65 9.85 6.56 9.85 7.02 10.47 7.36 - - 1.86 6.36 3.06 4.83 4.51 4.95 4.75 5.16 5.42 6.17 6.23 9.91 8.61 11.65 9.88 27.73 11.29 29.42 10.74 26.47 11.95 24.50

Nhật Bản 31.27 26.52 25.43 22.95 22.42 21.96 - 2.03 3.01 5.09 5.08 5.49 - 5.42 5.74 5.21 5.01 4.89 29.94 29.42 28.14 27.45 26.06 24.71

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Như kỳ vọng, khi quan sát biến động lãi suất của Việt Nam trong giai đoạn gần đây thì dường

như biến động của lãi suất Fed ít quan hệ với biến động lãi suất trong nước Việt Nam. Qua

phân tích phương sai ta thấy xu hướng ảnh hưởng này đã giảm từ 25.59 % ở kỳ 1 giảm

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 36

19.26% ở kỳ 6 rồi mức 12.90% ở kỳ 18,… có thể là do lãi suất của Việt Nam chịu chi phối

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

nhiều của Ngân hàng nhà nước, cũng như sức cầu của nền kinh tế chưa hồi phục kể từ sau

khủng hoảng tài chính thế giới 2008.

Ngược với khuynh hướng đi xuống thì Hàn Quốc lại có khuynh hướng đi lên từ mức 9.91% ở

kỳ 1 tăng lên mức 29.42% ở kỳ 18 và giảm nhẹ về mức 24.50% ở kỳ 48.

Bảng cuối cùng là phân tách phương sai của tỷ giá hối đoái trong nước.

Bảng 4.10: Phân tách phương sai của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến ngoại sinh

Chỉ số giá sản xuất thế giới (WCPI) - Shock 1

Chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ (US_IP) - Shock 2

Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (US_CPI) - Shock 3

Lãi suất FED - Shock 4

Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48

Việt Nam 11.23 15.12 18.40 18.27 17.89 17.30 9.24 5.87 6.29 6.94 7.17 7.15 14.96 21.07 19.51 18.80 18.36 18.25 19.90 12.57 10.85 10.67 11.50 11.99

Hàn Quốc Malaysia 0.78 3.89 11.88 13.51 13.68 16.00 0.58 4.20 5.14 5.30 5.19 5.16 8.51 13.46 11.66 11.16 11.37 10.67 0.00 8.82 14.17 13.46 13.33 14.71

2.02 3.38 6.48 7.01 7.29 8.94 0.19 3.48 4.23 7.71 7.48 7.87 1.25 3.70 3.56 5.15 4.81 5.19 0.44 6.83 18.33 17.50 18.42 17.16

Nhật Bản 0.02 12.66 12.76 12.89 12.55 12.17 1.42 5.73 6.02 8.43 8.12 8.28 0.22 10.38 11.21 11.93 12.14 11.55 0.29 8.30 13.06 12.87 13.08 13.46

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Tỷ giá hối đoái chịu ảnh hưởng mạnh của tình hình xuất nhập khẩu, cung cầu ngoại tệ quyết

rất lớn lên giá trị của đồng tiền giao dịch hay tỷ giá hối đoái. Nhất là Việt Nam khi mà thị

trường Mỹ đang trở thành thị trường xuất khẩu chính của Việt Nam, ảnh hưởng của tiêu dùng

Mỹ đã tác động không nhỏ đến tỷ giá Việt Nam. Qua phân tích phương sai, tại Việt Nam biến

động trong tỷ giá chịu được giải thích nhiều bởi biến số WCPI (15.12% cho kỳ 6 và 18.27% ở

Trang 37

kỳ 18), tiếp đến là Malaysia và Nhật Bản. HVTH: Bùi Anh Chính

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Mức độ giải thích trong biến động tỷ giá bởi các biến ngoại sinh là nhỏ nhất trong các nước

nghiên cứu, trừ biến FED. Biến FED giải thích ngày càng mạnh biến động trong tỷ giá hối

đoái của Hàn Quốc từ mức 0.44% ở kỳ 1 tăng vọt lên mức 6.83% ở kỳ 6, rồi 18.33% ở kỳ

12,…

4.3. Phân tích phản ứng của các biến vĩ mô tại Việt Nam

Một trong những nhân tố quan trọng nữa là phân tích ảnh hưởng của chính các biến số kinh tế

vĩ mô trong nước với nhau. Điều này góp phần đo lường tương tác giữa các biến số kinh tế vĩ

mô tại Việt Nam, giúp các nhà hoạch định chính sách có cái nhìn tổng quan hơn về ảnh

hưởng của các biến số này

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 38

Đầu tiên ta đi vào phân tích hàm phản ứng đẩy giữa các biến.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

4.3.1 Hàm phản ứng đẩy hay hàm phản ứng xung (Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện)

Đồ thị 4.21: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

Đồ thị 4.23: Phản ứng của cung tiền M1 với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

0.06

0.012

0.01

0.008

0.006

0.02

0.004

0.002

-0.002

-0.02

-0.004

0.04

-0.006

-0.04

-0.008

-0.01

-0.06

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5)

Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6)

Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7)

Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8)

Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8)

Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

Đồ thị 4.24: Phản ứng của lãi suất (IR) với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

Đồ thị 4.22: Phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

0.8

3.00E-03

2.50E-03

0.6

2.00E-03

0.4

1.50E-03

0.2

1.00E-03

5.00E-04

-0.2

0.00E+00

-0.4

-5.00E-04

-0.6

-1.00E-03

-1.50E-03

-0.8

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5)

Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7)

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5)

Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6)

Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8)

Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7)

Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 39

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Đồ thị 4.25: Phản ứng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

0.003

0.0025

0.002

0.0015

0.001

0.0005

-0.0005

-0.001

-0.0015

-0.002

-0.0025

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5)

Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6)

Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7)

Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8)

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Phản ứng của chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng phản ứng tỷ lệ thuận với các

biến số kinh tế vĩ mô khác từ kỳ 03 trở đi. Ở kỳ 01 các biến hầu như không phản ứng (giá trị

bằng 0), phản ứng bắt đầu xảy ra ở kỳ tiếp đó và thể hiện rõ nét ở các kỳ dài hơn. Ở chỉ số giá

tiêu dùng phản ứng dương với các biến mạnh ở kỳ 4 sau đó giảm dần, còn sản lượng công

nghiệp thì phản ứng dương mạnh ở kỳ 8, kỳ 10 và âm sâu ở kỳ 9.

Phản ứng của lãi suất, CPI và tỷ giá với cung tiền M1 khá đồng đều nhau, nhưng phản ứng

của chỉ số sản xuất công nghiệp lại biến động theo hướng nghịch chiều so với phản ứng của

các biến số kinh tế khác với cung tiền M1 và lãi suất.

Với phản ứng tỷ giá hối đoái danh nghĩa phản ứng thuận chiều với phản ứng của lãi suất và

cung tiền, phản ứng của cung tiền M1 và lãi suất biến động sát nhau trong kỳ 1 – 10, sau đó

biến động cách xa nhau ở kỳ 11 và kỳ 17 trước khi quay lại biến động sát nhau. Trong kỳ 1

và kỳ 2 thì phản ứng của chỉ số công nghiệp biến động nghịch chiều so với các biến còn lại,

phản ứng chỉ số giá tiêu dùng nghịch chiều so với các biến cung tiền M1 và lãi suất ở kỳ 1-2

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 40

sau đó biến động thuận chiều với hai biến này ở kỳ 3 trở đi.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Giá trị phản ứng cấu trúc của các biến vĩ mô trong nước với các cú sốc khác

Bảng 4.11: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của các biến vĩ mô trong nước với các cú sốc khác tại Việt Nam

VN_IP

VN_CPI

VN_M1

VN_IR

VN_EX

0.00102 -0.00023 0.00033 -0.00095 -0.00022

-0.00032 0.00008 -0.00020 0.03326 0.00010

-0.00007 0.00029 -0.00050 0.01227 0.00012

-0.00009 -0.00003 0.00008 -0.01821 -0.00006

-0.00047 0.00035 -0.00055 0.01486 0.00014

Phản ứng của biến VN_IP Phản ứng của biến VN_CPI Phản ứng của biến VN_M1 Phản ứng của biến VN_IR Phản ứng của biến VN_EX Ghi chú: VN_IP: Cú sốc từ biến chỉ số sản xuất công nghiệp (shock 5) VN_CPI: Cú sốc từ biến chỉ số giá tiêu dùng CPI (shock 6) VN_M1: Cú sốc từ biến cung tiền M1 (shock 7) VN_IR: Cú sốc từ biến lãi suất (shock 8) VN_IP: Cú sốc từ biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa (shock 9)

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

4.3.2 Phân tách phương sai.

Bảng 4.12: Phân tách phương sai của các biến nội sinh tại Việt Nam

Chỉ số sản xuất công nghiệ p trong nước (VN_IP)-Shock 5

Chỉ số giá hàng hóa tiêu dùng (VN_CPI)-Shock 6

Chỉ số cung tiền M1 (VN_M1) -Shock 7

Chỉ số lãi suất bán buôn (VN_IR) - Shock 8

Tỷ giá hối đoái (VN_EX) - Shock 9

Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48 Kỳ 1 Kỳ 6 Kỳ 12 Kỳ 18 Kỳ 24 Kỳ 48

VN_IP

100.00 65.39 43.27 41.71 37.73 35.39 0.08 4.69 4.11 4.13 4.23 4.96 9.43 8.62 9.23 9.05 8.74 9.83 18.38 12.12 12.12 11.72 10.99 11.02 6.05 4.62 4.91 5.45 5.56 6.21

VN_CPI - 10.86 22.28 21.78 21.67 20.75 99.92 33.74 41.39 41.65 39.75 37.92 4.84 13.64 15.69 17.62 16.06 15.63 1.14 28.23 28.23 29.08 28.00 26.12 14.36 15.38 15.55 15.64 15.61 16.19

VN_M1 - 2.37 8.27 7.52 8.29 8.36 - 27.40 17.20 15.64 16.95 16.10 85.74 24.90 22.32 20.91 19.60 18.02 10.17 20.07 20.07 17.19 16.89 16.14 1.47 9.81 10.22 10.50 10.42 10.13

VN_IR - 2.05 1.65 1.80 1.74 1.97 - 0.66 1.47 1.44 1.49 1.52 - 1.65 2.12 2.17 2.23 2.44 25.80 8.43 8.43 7.64 7.27 6.73 1.09 0.79 1.20 1.29 1.46 1.83

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 41

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Phân tách phương sai giúp ta có cái nhìn chi tiết hơn về phản ứng và tác động giữa các biến.

Theo đó, biến động của chỉ số sản xuất công nghiệp được giải thích nhiều nhất bởi biến CPI

trong nước, trung bình 48 kỳ ở mức 18.86%, cao nhất là 22.46% ở kỳ 20; biến động của CPI

được giải thích nhiều nhất bởi biến cung tiền M1, trung bình 48 kỳ ở mức 16.51%; biến cung

tiền M1 được giải thích nhiều nhất bởi biến CPI, trung bình 48 kỳ là 14.71%; biến lãi suất

được giải thích nhiều nhất bởi biến CPI, trung bình 24.72% cho 48 kỳ; cuối cùng là tỷ giá hối

đoái được giải thích nhiều nhất bởi biến CPI, trung bình 48 kỳ là 15.37%.

Nhìn chung các biến vĩ mô trong nước giải thích ít trong biến động của các biến vĩ mô khác,

có thể một phần do các biến này chủ yếu chịu tác động lớn bởi chủ trương chính sách của nhà

nước và do NHNN trực tiếp quản lý.

V. KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ NGHIÊN CỨU

Qua phân tích hàm phản ứng đẩy, phân tách phương sai theo phương pháp SVAR cho ta cái

nhìn tổng quan về phản ứng giữa các biến số nội sinh và biến số ngoại sinh. Mức độ ảnh

hưởng của các biến ngoại sinh là dai dẳng và có xu hướng tăng theo thời gian. So với các

nước thì lãi suất chịu tác động nhiều bởi biến chỉ số giá cả hàng hóa thế giới (WCPI) và biến

lãi suất FED sau Nhật Bản, trung bình lần lượt là 12.29% và 5.96%, biến lãi suất có xu hướng

chịu ảnh hưởng ít bởi biến động của lãi suất Fed, tăng nhẹ ảnh hưởng của biến chỉ số sản xuất

công nghiệp Mỹ, một phần có thể do ngoài Mỹ, Việt Nam vẫn xuất khẩu lớn sang rất nhiều

thị trường khác nhất là Châu Âu và Trung Quốc.

Bên cạnh đó biến động trong cung tiền M1 của Việt Nam được giải thích nhiều bởi biến chỉ

số giá cả hàng hóa thế giới (WCPI) và CPI trong nước lần lượt là 25.46% và 14.71% tính

trung bình trong 48 kỳ; ngoài ra biến chỉ số tỷ số giá hối đoái của Việt Nam được giải thích

nhiều bởi biến chỉ số CPI của Mỹ (US_CPI) và chỉ số CPI trong nước lần lượt là 18.79% và

15.37% trung bình tính cho 48 kỳ. Tương tự như biến cung tiền M1, biến CPI của Việt Nam

chịu ảnh hưởng nhiều bởi WCPI và biến cung tiền M1 lần lượt là 12.29% và 16.51% trung

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 42

bình cho 48 kỳ.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Bài nghiên cứu giúp đưa ra một cái nhìn tổng quan phản ứng của các cú sốc tới nền kinh tế

Việt Nam so với các nước khác như thế nào, đo lường mức độ giải thích biến động của các

biến số vĩ mô Việt Nam cũng như các nước so sánh.

Tương tự như nghiên cứu của Nguyễn Phi Lân, bài nghiên cứu cũng cho thầy rằng lãi suất và

chỉ số sản xuất công nghiệp của Việt Nam bị ảnh hưởng mạnh bởi biến WCPI. Ngoài ra, bài

nghiên cứu cho thấy thêm rằng trong các biến nghiên cứu tại Việt Nam biến cung tiền M1 bị

ảnh hưởng mạnh nhất với biến chỉ số giá cả hàng hóa thế giới (WCPI) và có khuynh hướng

giảm nhẹ (từ mức 27.65% ở kỳ 2 giảm nhẹ về mức 24.48% ở kỳ 48). Hơn nữa, so với các bài

nghiên cứu trước đây, bài nghiên cứu cho thấy biến CPI của Việt Nam phản ứng mạnh với

biến chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ (US_CPI) trung bình 8.00% cho 48 kỳ, lớn nhất trong các

nước nghiên cứu.

Bên cạnh các kết quả đạt được, bài nghiên cứu cũng gặp phải không ít các hạn chế thường

gặp như chỉ số giá sản xuất công nghiệp, chỉ số giá hàng hóa thế giới, chỉ số giá tiêu dùng các

nước thường được tính riêng cho từng nước, mỗi nước có quan điểm cũng như lựa chọn các

giỏ hàng hóa làm tiêu chuẩn khác nhau. Mặc dù bài nghiên cứu lựa chọn thống nhất một

nguồn dữ liệu tin cậy (IMF) nhưng hạn chế này khó tránh khỏi. Hơn nữa, dữ liệu vĩ mô Việt

Nam, nhất là chỉ số sản xuất công nghiệp đang trong giai đoạn hoàn chỉnh nên không tránh

khỏi những thiếu sót khi tính toán dữ liệu nghiên cứu. Hơn nữa, bài nghiên cứu chỉ dừng lại ở

việc xác định phản ứng các cú sốc kinh tế và đo lường giá trị trong phân tách phương sai mà

chưa đi sâu vào kiểm định các hiện tượng puzzle (tạm dịch là vấn đề rắc rối khó giải quyết)

có thể xảy ra khi nghiên cứu chính sách tiền tệ giúp đo lường sâu hơn phản ứng của các biến

số.

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 43

Hiện tượng puzzle gồm một số tình huống sau:

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

Bảng 4.13: Các loại puzzle phổ biến trong nghiên cứu thực nghiệm

STT

Mô tả

Loại 1 The output puzzle 2 The liquidity puzzle 3 The price puzzle

Sản lượng tăng khi thắt chặt chính sách tiền tệ Cầu tiền có xu hướng tăng lên khi thắt chặt chính sách tiền tệ Giá cả tăng lên khi thắt chặt tiền tệ

4 The exchange rate puzzle

Đồng nội tệ mất giá (tỷ giá tăng) ngay lập tức hoặc tăng giá suốt thời gian dài khi có cú sốc tăng lãi suất. Theo đúng lý thuyết, đồng nội tệ tăng giá ngay lập tức khi tăng lãi suất và mất giá trong tương lai theo lý thuyết kinh doanh chênh lệch lãi suất không phòng ngừa

Nguồn: Trần Ngọc Thơ (2013) “Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam tiếp cận

theo mô hình SVAR”, Tạp trí phát triển & hội nhập

Cuối cùng, dù đã cố gắng hoàn thiện bài nghiên cứu cú sốc chính sách tiền tệ Việt Nam đặt

trong mối quan hệ so sánh với các nước, giúp loại bỏ những đánh giá chủ quan riêng cho Việt

Nam, nhưng tác giả cũng chưa thể đánh giá bao quát hết được các vấn đề trong chính sách

tiền tệ. Vì thế tác giả cũng đề xuất nghiên cứu về:

- Nghiên cứu các cú sốc ngoại sinh tác động đến chỉ số giá vàng, chỉ số giá chứng khoán

trong nước. (Các cú sốc ngoại sinh tập trung vào giá dầu mỏ, giá vàng và giá chứng

khoán của một số thị trường lớn trên thế giới)

- Nghiên cứu cú sốc từ Mỹ, Trung Quốc và Châu Âu tới chỉ số xuất nhập khẩu của Việt

Nam. (bởi lẽ đây là ba nước đang được xem là có ảnh hưởng lớn tới kinh tế thế giới,

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 44

trong đó có Việt Nam, nhất là trước và sau khủng hoảng tài chính 1997 và 2008).

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

PHỤ LỤC I

TỔNG QUAN NỀN KINH TẾ VIỆT NAM

Việt Nam là một nƣớc đang phát triển với dân số đông, hơn 30 năm qua Việt Nam vẫn đang trải qua

giải đoạn phục hồi nền kinh tế sau sự tàn phá nặng nề của chiến tranh, sự mất mát chỗ dựa về tài

chính sau khi Liên bang Xô viết tan rã cũng nhƣ sự cứng nhắc của nền kinh tế kế hoạch hóa tập trung

đã thụt lùi nền kinh tế. Sang thập niên 1990, đậm nét hơn là kể từ khi tổng thống Mỹ Bill Clinton

thông báo quyết định bãi bỏ lệnh cấm vận thƣơng mại đối với Việt Nam (3/2/1994), tiếp đó là hiệp

định thƣơng mại song phƣơng Việt – Mỹ (25/7/1999), hay Việt Nam gia nhập WTO (2006),… kinh

tế Việt Nam đã có nhiều chuyển biến tích cực, hội nhập sâu rộng với sân chơi chung cho tất cả các

nƣớc.

Bài luận văn giới thiệu sơ nét một số khía cạnh kinh tế Việt Nam thông qua một số chỉ tiêu sau:

1.1 Về GDP:

GDP của Việt Nam tăng trƣởng đều qua hàng năm, trung bình 14.8%/năm (tính theo GDP thực), mức

tăng lớn nhất trong giai đoạn 2003 đến 2008, trong giai đoạn này GDP tăng trƣởng trung bình

17.35%/năm.

Biểu đồ PL.1.1 Giá trị GDP tính theo USD từ 1985 đến 2012

Trang 1

HVTH: Bùi Anh Chính

Nguồn: Vẽ theo dữ liệu từ world bank

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

So với các nƣớc trong khu vực, tốc độ tăng trƣởng GDP trung bình từ 1990 đến 2012 tính theo giá trị

cao thứ hai sau Trung Quốc (15.1%).

Biểu đồ PL.1.2 Tăng trƣởng GDP trung bình các nƣớc

Nguồn: Tính toán theo dữ liệu Worldbank

Đây là kết quả rất đáng ghi nhận, mặc dù tổng giá trị GDP của Việt Nam tạo ra trong từng năm thấp

hơn nhiều so với các nƣớc.

Ngoài ra khi quan sát biến động tăng trƣởng GDP của Việt nam và GDP của Mỹ (GDP danh nghĩa và

GDP thực của Mỹ) thì sự biến động này khá tƣơng đồng. Cụ thể:

Trang 2

HVTH: Bùi Anh Chính

Biểu đồ PL.1.3 Tăng trƣởng GDP của Việt Nam và GDP thực của Mỹ từ 1990 đến 2011

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Nguồn: Tính toán theo dữ liệu Worldbank

Biểu đồ PL.1.4 Tăng trƣởng GDP của Việt Nam và GDP danh nghĩa của Mỹ từ 1990 đến 2012

Nguồn dữ liệu: Tính toán theo dữ liệu Worlbank

1.2 Cung tiền và tỷ giá hối đoái danh nghĩa

Với

Biểu đồ PL.1.5 Mức thay đổi tỷ giá hối đoái danh nghĩa của Việt Nam từ 1995 - 2012

Trang 3

HVTH: Bùi Anh Chính

Nguồn dữ liệu: Tính toán từ dữ liệu IMF

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Biểu đồ PL.1.6 Mức thay đổi trung bình tỷ giá hối đoái danh nghĩa (theo USD) hàng năm của các

nƣớc từ 1995 -2012

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu IMF theo năm

Trong các nƣớc thì Indonesia là một trong những nƣớc thay đổi tỷ giá hối đoái danh nghĩa cao nhất

(15.45%) tiếp đến là Việt Nam (3.65%) từ năm 1995 đến 2012. Việt Nam biến động cao nhất rơi vào

giai đoạn 1996 – 1999 từ trung bình 11.149 VND/USD lên trung bình 14.028 VND/USD và giai

đoạn 2010 – 2011 từ trung bình 18.932 VND/USD lên 20.828 VND/USD. Indonesia thay đổi mạnh

nhất năm 1997-1998 từ trung bình 2.909 IDR/USD lên 10.103 IDR/USD, 2000 – 2011 từ trung bình

8.471 IDR/USD lên 10.260 IDR/USD sau đấy lại giảm dần, tới 2008 – 2009 lại tăng lên lại mức trung

bình 10.389 IDR/USD. Các giai đoạn này đa phần đều rơi vào giai đoạn khủng hoảng tài chính khác

nhau, có lẽ mức độ phản ứng giữa các nƣớc đối với các biến động kinh tế khác nhau, nhƣ ở Việt Nam

thì độ trễ khoảng 1 năm, trong khi đó Indonesia thì mức độ phản ứng lên tỷ giá gần nhƣ ngay năm

Trang 4

HVTH: Bùi Anh Chính

xảy ra khủng hoảng.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

1.3. Tình hình xuất nhập khẩu Việt Nam

Biểu đồ PL.1.7 Tình hình xuất nhập khẩu Việt Nam từ năm 1986 đến 2012 (ĐVT Millions USD)

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu IMF

Biểu đồ PL. 1.8 So sánh mức trung bình xuất nhập khẩu thay đổi hàng năm giữa các nƣớc từ 1995 -

2012

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu IMF

So với các nƣớc trong khu vực thì Việt nam vẫn là nƣớc có mức nhập siêu cao, nhất là trong giai

Trang 5

HVTH: Bùi Anh Chính

đoạn 2007 – 2010 mức nhập siêu trung bình khoảng 11tỷ USD/năm.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Biểu đồ PL. 1.9 Chênh lệch trung bình giữa Xuất khẩu – Nhập khẩu giai đoạn từ 1995 - 2012

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu IMF

Tuy nhiên khi nhìn trong dài hạn, so sánh tăng trƣởng xuất khẩu và nhập khẩu thì chênh lệch giữa

trung bình nhập khẩu và xuất khẩu ở Việt Nam khá cao (1.34%) sau Philipines (1.96%), đây là dấu

hiệu tích cực cho thấy kinh tế Việt Nam đang khuynh hƣớng giảm nhập siêu, hƣớng tới xuất ròng.

Biểu đồ PL.1.10 Giá trị xuất nhập khẩu Việt Nam từ 1996 - 2012

Trang 6

HVTH: Bùi Anh Chính

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu IMF

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Bảng PL.1.1 Các thị trường xuất khẩu chính của Việt Nam

20 nƣớc có mà Việt Nam xuất khẩu nhiều nhất

STT Nước Trị giá ĐVT: USD)

1 MỸ 2 NHẬT BẢN 3 TRUNG QUỐC 4 HÀN QUỐC 5 MALAYSIA 6 ĐỨC 7 CÁC TIỂU VƢƠNG QUỐC A RẬP 8 ANH 9 THÁI LAN 10 HỒNG KÔNG 11 CAMPUCHIA 12 AUSTRALIA 13 HÀ LAN 14 SINGAPORE 15 ẤN ĐỘ 16 INDONÊSIA 17 Ý 18 ĐÀI LOAN 19 TÂY BAN NHA 20 PHÁP 8,846,228,449 5,289,945,574 4,948,500,551 2,646,632,754 1,971,483,759 1,950,352,034 1,598,172,733 1,425,149,215 1,360,307,763 1,325,447,851 1,270,415,543 1,258,150,583 1,137,762,006 1,035,197,712 1,021,073,929 930,991,171 897,802,778 844,409,039 814,512,173 809,907,297

Nguồn: Tổng cục hải quan Việt Nam (http://www.customs.gov.vn/)

1.5 Chỉ số giá tiêu dùng

Biểu đồ PL. 1.11 Biến động CPI hàng năm từ 1995 - 2012

Trang 7

HVTH: Bùi Anh Chính

Nguồn: Tính toán từ nguồn dữ liệu IMF

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Biểu đồ PL.1.12 Biến động CPI trung bình qua các năm từ 1995 đến 2012 giữa các nƣớc

Nguồn: Tính toán từ dữ liệu của IMF

So sánh với các nƣớc thì chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam tăng lên hàng năm khá cao, trung bình 7.28%

(Thailand: 3.20%, Philipines: 5.08%, Indonesia: 11.31%, Singapore: 1.80%, Malaysia: 2.51%,

Trang 8

HVTH: Bùi Anh Chính

HongKong:1.24%, Japan: -0.08%, China: 2.29%, Úc là 2.64% và Korea: 3.41%)

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

PHỤ LỤC 2

SƠ NÉT VỀ MÔ HÌNH SVAR

1. Ý tưởng hình thành mô hình SVAR

Một trong những mục tiêu của các nhà kinh tế vĩ mô là làm thế nào để giải thích tổng thể nền kinh

tế thông qua các chỉ số như GDP, đầu tư, tỷ lệ thất nghiệp, lạm phát…. Các chính sách kinh tế tác

động như thế nào tới các biến số vĩ mô này? Một khía cạnh khác khi nghiên cứu là tìm ra vai trò và

mức độ ảnh hưởng của ngân hàng trung ương lên nền kinh tế, cũng như khả năng của nó trong việc

làm ổn định các biến động không mong muốn trong tổng thể nền kinh tế? Thomas J. Sargent và

Christopher A. Sims đã phát triển các phương pháp thực nghiệm giúp trả lời các loại câu hỏi như

vậy. Trong bài nghiên cứu này tập trung chính vào mô hình Strutural VAR mà Sims là người đầu

tiên khởi xướng. Nhưng trước khi đi vào tìm hiểu kỹ hơn về mô hình của Sims và Sargent, ta quay

lại tìm hiểu một số ý tưởng làm tiền đề xây dựng các mô hình kinh tế lượng kinh điển của hai ông.

Trong những năm 1960, lý thuyết Keynes gần như chiếm vị trí chủ đạo làm cơ sở xây dựng các mô hình thực nghiệm sau này, nhất là cuốn sách “Lý thuyết tổng quát về việc làm, lãi suất và tiền tệ”1

có tầm ảnh hưởng lớn tới các nhà kinh tế thời đó. Keynes cũng là người đưa ra hướng nghiên cứu

kinh tế mới xác định đồng thời các biến số (lao động, thu nhập, lãi suất và giá cả hàng hóa) cùng

một lúc theo thời gian, thay vì tách rời như trước, nhấn mạnh tới tính ỳ của lương và giá cả (thay vì

biến động tức thời như lý thuyết cổ điển). Một trong những mô hình kinh tế lượng xây dựng từ lý

thuyết Keynes nổi tiếng mô hình phản ứng đồng thời (dynamic simultaneous equation models). Mô

hình phản ứng đồng thời này chính là cơ sở để hình thành nên mô hình SVAR. Mô hình SVAR và

mô hình phản ứng đồng thời khác nhau đáng kể trong cách tiếp cận của nó với vấn đề

“indentification”. Vấn đề này có thể được mô phỏng với sự trợ giúp của mô hình cấu trúc tổng thể

sau, mô hình này được giả định là thể hiện cấu trúc “đúng” của nền kinh tế:

(1)

Với là ma trận vector đơn vị (nx1) của các biến nội sinh (endogenous variable), chứa đựng

các biến ngoại sinh và nội sinh có độ trễ. Vấn đề nền tảng trong ước tính mô hình cấu trúc là ai đó

1 tên gốc tiếng Anh: The General Theory of Employment, Interest, and Money, John Maynard Keynes (1883-1946)

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 1

không thể ước tính một cách trực tiếp phương trình (1) và suy ra giá trị “đúng” cho ma trận và

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

vì thông tin mẫu không đủ để thực hiện việc này nếu như không có các ràng buộc xác định

(indentifying restrictions). Các giá trị thực của và được xem như là “không nhận biết được”

(unidentified).

Việc bốc tách trong các mô hình phương trình đồng thời được thực hiện một cách đặc thù bằng việc

áp đặt các ràng buộc mang tính loại trừ (exclusion restrictions) lên các tham số trong ma trận và

. Những ràng buộc này không thể kiểm định được. Với các ràng buộc trong ma trận , ai đó cũng

có thể cho rằng do độ trễ trong việc thu thập dữ liệu thống kê trên hoạt động kinh tế của các nhà

thực hiện chính sách tiền tệ nên họ không thể quan sát một biến nào đó trong kỳ và không thể phản

ứng một cách đồng thời tới biến này. Hay việc có độ trễ là do độ trễ trong kỹ thuật truyền dẫn

(transmission mechanism). Hai điều này dẫn đến việc đề xuất gần như là biến nội sinh này không phản ứng đồng thời lên biến nội sinh khác2.

Ví dụ với mô hình ba tham số đơn giản bao gồm biến sản lượng hay biến output (yt) và biến cung

tiền (mt). Biến output thể hiện cho biến kinh tế vĩ mô phi chính sách, còn biến cung tiền thể hiện

cho biến công cụ chính sách tiền tệ. Mô hình cấu trúc có dạng như sau

(2)

(3)

Với B(L) là đa thức trong toán tử L có độ trễ. Phương trình (2) mô tả ảnh hưởng động của công cụ

chính sách tiền tệ lên hoạt động thực hay mô tả ảnh hưởng của công cụ chính sách tiền tệ lên

output.

Tại hai phương trình (2) và (3) này theo quan điểm truyền thống thì hai biến y1 và y2 sẽ tiến về 0. Theo quan điểm của mô hình SVAR, ràng buộc này được loại bỏ. Ma trận B mô tả ảnh hưởng của

các biến nội sinh có độ trễ lên sản lượng và cung tiền. Ma trận B này cũng là ma trận mô tả mối

quan hệ động giữa các biến trong mô hình. Nhưng theo quan điểm của mô hình phương trình đồng

thời thì các biến nội sinh có độ trễ này không tương quan đồng thời ở hiện tại hay tương lai với các

cú sốc cấu trúc. Những ràng buộc trên các biến nội sinh này thật khó để kiểm nghiệm từ một quan

điểm mang tính lý thuyết, còn trong mô hình SVAR không có giới hạn nào được áp đặt cho các

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 2

tham số trong ma trận.

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Cũng theo quan điểm truyền thống thì một biến được gọi là ngoại sinh mạnh khi nó không tương

quan với bất kỳ biến nào một cách đồng thời, trong tương lai hay trong quá khứ. Lucas và Sargent

(1979), hai ông cho rằng các biến số kinh tế không chỉ phụ thuộc vào quan hệ hiện thời mà còn phụ

thuộc vào kỳ vọng trong tương lai.

Lucas và Sargent cho rằng sự thay đổi trong chính sách nhất thiết phải dẫn đến sự thay đổi nào đó

trong vài tham số cấu trúc và do đó nó cũng ảnh hưởng đến các tham số trong mô hình rút gọn. Hai

ông đã chỉ trích rằng nếu không biết được tham số cấu trúc nào sẽ bất biến trước sự thay đổi của

chính sách và tham số cấu trúc nào sẽ thay đổi và thay đổi như thế nào thì một mô hình kinh tế thực

nghiệm sẽ không có giá trị trong việc đánh giá những chính sách thay thế.

Một phê phán khác đến đến từ Sims (1980) khi cho rằng các biến công cụ ngoại sinh rất khó để có

được và các biến ngoại sinh trong mô hình thực nghiệm Keynes chỉ được xử lý trên cơ sở tiên

nghiệm mặc định chứ không đáng tin cậy. Đặc biệt khi cho phép các tác nhân hình thành quyết định

của mình trên cơ sở kỳ vọng hợp lý và tối ưu hóa liên thời gian.

Theo sau những phê phán này của Lucas – Sargent – Sims, kinh tế học thực nghiệm đã phát triển

hai phương pháp tiếp cận khác nhau, nhưng bổ sung cho nhau. Sargent tập trung vào xác định một

cách chính xác tham số cấu trúc, trong khi đó Sims lại tập trung vào việc bốc tách các ảnh hưởng

của các cú sốc mà không cần phải bốc tách các tham số cấu trúc.

Sargent phân tích các giai đoạn lạm phát rất cao. Ông đã nghiên cứu lạm phát cao tại Mỹ trong thời

kỳ những năm 1970 và những thay đổi xảy ra sau đó gây ra sự tăng nhanh chóng, kéo dài hay sự sụt

giảm trong lạm phát. Trong phân tích này, Sargent cho rằng kỳ vọng lạm phát tác động trở lại tới

các sự kiện hiện hành và chứa dựng hàm ý rằng làm thế nào các sự kiện này ảnh hưởng tới nền kinh

tế. Điều này ám chỉ rằng bất kỳ các thay đổi mang tính hệ thống nào trong thiết lập chính sách sẽ

ảnh hưởng đến kỳ vọng, đây cũng chính là hàm ý chính trong phân tích chính sách của Sargent.

Phương pháp của Sargent dựa trên nền tảng của kinh tế vi mô (microeconomic). Sargent đi sâu vào

tìm hiểu cấu trúc sâu của nền kinh tế hay cấu trúc bất biến trước sự thay đổi của chính sách. Điều

này đòi hỏi phải tìm kiếm các tham số sâu điều chỉnh hành vi cá nhân liên quan đến thị hiếu, công

nghệ, giới hạn nguồn lực, kỳ vọng,… Các tham số sâu này phản ánh hành vi cá nhân đã bao hàm kỳ

vọng chính sách và do đó không bị thay đổi trước sự thay đổi của chính sách. Mô hình của Sargent

đặt kỳ vọng làm trọng tâm. Phương pháp của Sargent đề ra rất phức tạp bởi lẽ cần xác định một

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 3

cách chính xác các tham số cấu trúc, nó đòi hỏi những lập luận chặt chẽ có sức thuyết phục cao và

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

đặc biệt khó khăn hơn khi các biến có mối quan hệ phi tuyến. Một điều nữa khiến cho mô hình của

Sargent phức tạp là do giả thuyết kỳ vọng hợp lý cho rằng các chủ thể kỳ vọng đồng nhất và xử lý

tối ưu trong điều kiện có đầy đủ thông tin và dần hướng tới đo lường kỳ vọng thực từ nền kinh tế.

Trường phái thứ hai đến từ Sims, mục tiêu chính của Sims là xác định các thay đổi trong chính sách

không được kỳ vọng và các ảnh hưởng của nó lên hoạt động kinh tế. Với đặc trưng cốt yếu giữa

được kỳ vọng (expected) và không được kỳ vọng (unexpected), phương pháp của Sims đề xuất cách

thức tách rời kỳ vọng (expected) từ các thay đổi trong chính sách không được kỳ vọng như một

người dẫn dắt các biến số kinh tế vĩ mô. Sims tập trung vào tác động của các cú sốc kinh tế mà

không ước lượng các tham số cấu trúc. Phương pháp này của ông nhận được sự tán đồng rộng rãi,

cho phép chúng ta thiết lập làm thế nào các thay đổi trong chính sách tiền tệ không được kỳ vọng

dẫn đến các ảnh hưởng trực tiếp lên các biến kinh tế vĩ mô. Mô hình SVAR ra đời dựa trên những

khó khăn vốn có của phương trình đẳng thức đồng thời, khi mà mô hình này khó khăn trong việc

tìm kiếm các biến số nội sinh thực sự và các biến này không có ảnh hưởng tới các biến khác. Phát

triển từ những khó khăn này, mô hình SVAR xử lý tất cả các biến như là các biến nội sinh, xem xét

các cú sốc với giả định trực giao (orthogonal). Mô hình nổi tiếng được Sims đề xuất là mô hình

vector tự hồi quy (VAR), với dạng rút gọn. Khác với phương pháp truyền thống, phương pháp VAR

tập trung vào xác định sai sốc cấu trúc . Bằng kỹ thuật phi lý thuyết hay phân rã Cholesky,

phương pháp VAR áp đặt một trật tự đệ quy lên ma trận phương sai – hiệp phương sai. Phân rã

Cholesky áp đặt một ma trận tam giác dưới hoặc tam giác trên cho các biến số, do đó đòi hỏi trực

giao với các cú sốc khác. Bằng cách này, Sims đã xác định được các sai số cấu trúc. Kết hợp với

hàm phản ứng đẩy, phương pháp VAR giúp các nhà kinh tế ước tính được mức độ khác nhau và

thời gian phản ứng của một nền kinh tế cụ thể trước từng loại cú sốc khác nhau. Tuy nhiên, với

phương pháp phi lý thuyết này gặp phải chỉ trích của Cooley & LeRoy và Leaner cho rằng: thứ nhất

là nếu phân rã Cholesky thực sự phi lý thuyết, những cú sốc được ước tính và các mô phỏng không

thể mang đến một biểu diễn cấu trúc thực sự; thứ hai là liệu phân rã Cholesky có thực sự phi lý

thuyết? Việc sắp xếp trật tự các phương trình trong mô hình đòi hỏi phải dựa trên những lập luận lý

thuyết. Do đó, phân rã Cholesky thực tế hàm ý một cấu trúc kinh tế đặc biệt mà không phải bao giờ

cũng phù hợp với lý thuyết.

Để khắc phục hạn chế của VAR, phương pháp SVAR thay thế kỹ thuật xác định “phi lý thuyết” -

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 4

dựa trên mô hình rút gọn - bằng cách xác định sai số cấu trúc trực tiếp từ mô hình gốc, từ đó tiến

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

hành các phân tích phản ứng đẩy tương tự như phương pháp luận VAR (do đó được gọi là

“Structural VAR”). Chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn trong phần tiếp theo sau đây.

2. Phương pháp SVAR

Mô hình Structural Vector Autoregression (Structural VAR), gọi tắt là SVAR, ngày càng trở thành

một công cụ phổ biến trong phân tích sự truyền dẫn chính sách tiền tệ. Phương pháp SVAR được áp

dụng rộng rãi trong một số phần mềm kinh tế lượng như Eviews, Stata hay RATs, giúp việc sử

dụng mô hình này trở nên dễ dàng hơn.

Mô hình SVAR hay VAR được đề xuất đầu tiên bởi Sims (1980) như là một phương pháp thay thế

cho phương pháp mô hình đẳng thức đồng thời (dynamic simultaneous equation models).

Tương tự như phương pháp VAR, phương pháp SVAR không quan sát trực tiếp tương quan động

giữa các biến mà quan sát tác động của các cú sốc lên mô hình. Phương pháp SVAR cũng giả định

các sai số cấu trúc là trực giao, sai số cấu trúc này chiếm một vị trí trung tâm trong phương pháp

SVAR.

Mô hình SVAR có thể viết như sau:

(4)

3(5) và t = 1,…,T;

Trong đó,

và đại diện cho hai biến số nghiên cứu; là

phương sai của cú sốc cho biến số và là phương sai cho biến số , Mô hình (4) gọi là mô

hình Structural VAR (SVAR). Cú sốc và là độc lập và được gọi như là một structural

innovations – tạm dịch là cú sốc cách tân cấu trúc, theo đó và là không tương quan với nhau,

nó đại diện cho từng cú sốc không được kỳ vọng (unexpected shocks) tác động lên các biến nội

sinh. Vì vậy, giá trị 0 trong ma trận giữa hai cú sốc và thể hiện sự không tương quan giữa hai

3 i.i.d viết tắt của Independent and identically distributed random variables

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 5

cú sốc, nên giá trị hiệp phương sai (covariance) của chúng bằng 0

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Ví dụ: đại diện cho biến logarit của GDP thực và đại diện cho logarit của cung tiền danh

nghĩa, thì được giải thích như là cú sốc không được kỳ vọng tác động lên biến GDP và không

tương quan tới - cú sốc không được kỳ vọng tác động lên cung tiền.

Bây giờ, từ phương trình (4), ta chuyển và sang vế trái của từng phương trình, thì mô

hình (4) có thể viết lại dưới dạng ma trận như sau:

hay (6)

( , , )

Đây là cách diễn giải phương pháp SVAR, thông thường người ta còn diễn giải (6) dưới dạng giản

lược, hay mô hình VAR chuẩn, bằng cách nhân cả hai vế với ma trận nghịch đảo , giả định ra có

tồn tại , ta chuyển phương trình (6) thành:

(7)

hay (8)

với

và

Mô hình SVAR giả định các cú sốc cách tân cấu trúc (structural innovations) là trực giao hay

và là không tương quan với nhau - đây là giả thuyết quan trọng phân biệt mô hình SVAR với các có mô hình truyền thống trước đây. Điều này yêu cầu ma trận phương sai - hiệp phương sai

dạng .

Khác biệt giữa mô hình VAR và SVAR

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 6

Chúng ta xem xét khác biệt giữa mô hình SVAR và VAR thông qua hai hệ phương trình sau với 02 độ trễ:

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

được giải thích bằng độ trễ của chính nó

+ Hệ phương trình - VAR: theo mô hình VAR thì biến và độ trễ của , cụ thể

(9)

+ Hệ phương trình - SVAR:

Từ hệ phương trình (9) bây giờ ta không chỉ xem xét phản ứng của y1t hay y2t được giải thích chính nó và độ trễ của biến kia mà nó còn được giải thích bằng chính biến kia tại thời điểm hiện tại (thời điểm t đang xét) (ví dụ: y1t không chỉ được giải thích bằng các độ trễ của y1t và y2t mà còn được giải thích bằng chính y2t tại thời điểm t và ngược lại). Cụ thể, lúc này hệ phương trình (9) trở thành

(10)

Bây giờ ta chuyển vế của hệ phương trình này về bên trái và viết gọn lại cho dễ nhìn dưới dạng ma trận, ta có:

hay

) với s = 0,1,…,p (p là độ trễ p hay A0Yt = BYt-1 + e (với

-1 thành Yt = A0

-1 BYt-s +e A0

-1

=0,1,…,p)

ràng buộc nhằm làm cho A0 và A0

Bây giờ ta cũng dùng cách tính của VAR để ước lượng phương trình A0Yt = BYt-s+ e bằng cách -1, với phương pháp tính như mô nhân hai vế của phương trình cho A0 -1 B. Bây giờ muốn xác định được A0 trong dạng Structural VAR, hình VAR ta tính được tham số A0 người ta đưa ra tồn tại và có thể xác định được. Các ràng buộc áp đặt lên ma trận A0 thông thường phải dựa vào các lý thuyết kinh tế hoặc nghiên cứu nào đó để xây dựng. Và được xác định theo dạng long-run restrictions hay short-run restrictions.

Các tham số trong mô hình SVAR được ước lượng qua hai bước sau:

Bước 1: Ước lượng phương trình (i) ở dạng rút gọn như sau

(ii)

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 7

Hay (iii)

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Với , i=1,2,…,p, . Các diễn giải ở phương trình (iii) chính là VAR giản lược và

vt là cú sốc cách tân (innovations) tương ứng với dạng giản lược và có trung bình bằng 0, phương

sai của .

Bước thứ 2: Xác định ma trận đồng thời A0

Số phương trình trong (iii) được ước lượng theo phương pháp OLS và thu được phần dư vt.

Mô hình SVAR được ước tính dựa trên phần mềm Eviews, chia làm 02 bước bằng cách tối đa

điều kiện hàm hợp lý (likelihood function) có điều kiện trên tham số ước tính của VAR tìm được

trong bước 1. Công thức hàm hợp lý cực đại (full information maximum likelihood – FIML) của

mô hình VAR cấu trúc được tính theo Hamilton (1994) thể hiện qua công thức sau:

Trong đó bị ràng buộc bởi ma trận chéo, trong đó là phần dư được ước tính từ VAR giản lược

chỉ có N(N+1)/2 giá trị riêng biệt. (reduced VAR). Trong hệ SVAR, A0 có N2 tham số, trong đó

Điều này dẫn đến vấn đề về indentification vì mô hình cấu trúc yêu cầu N(N-1)/2 số ràng buộc được

áp đặt lên hệ SVAR để thiết lập các điều kiện identification chính xác.

3. Hàm phản ứng đẩy (impulse responses): Một cú sốc tác động tới biến số thứ i (ith variable) thì nó không chỉ ảnh hưởng một cách trực tiếp đến biến số thứ i đó, mà nó còn bị lan truyền tới tất cả các biến nội sinh khác thông qua cấu trúc động (cấu trúc có độ trễ) của VAR. Hàm phản ứng đẩy cho thấy ảnh hưởng của một cú sốc cấu trúc tác động như thế nào tới một thành tố trong vector các biến nội sinh y theo thời gian

, một mô

Với chuỗi thời gian là n kỳ, biến yt viết thành dạng ma trận chuyển vị là hình VAR với độ trễ là p – VAR(p) được viết dưới dạng:

(11)

là một sai số trung bình là zero theo

Với Ai (i = 1,2,…, n) là ma trận hệ số (nxn) và phương pháp i.i.d (Independent and identically distributed random variables) có tính ngẫu nhiên.

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 8

Bây giờ, giả sử chúng ta có hai biến (k =2) và độ trễ là 1 (p=1) thì VAR (1) lúc này là

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

(12)

(13)

với và

Từ (8) và (9) ta biến đổi nó về dạng ma trận như sau:

(14)

Để đơn giản hơn, ta viết gọn lại là

(15) (đây chính là Mô hình VAR cấu trúc (SVAR: Structural VAR) hay mô

hình VAR nguyên thủy (the Primitive System)

Để chuẩn hoá phía bên trái của phương trình (15), ta nhân cho ma trận nghịch đảo của B là B-1, lúc

này, phương trình (15) trở thành

Viết gọn lại là (16). Đây chính là ma trận dạng chuẩn của VAR (UVAR:

unstructured VAR)

Hay (17), viết tách ra thành hệ 2 phương trình như sau

và;

Bước tiếp theo là biến giá trị trong phương trình (17) về dạng ma trận , ta có

với B-1 là ma trận đảo của B, tức = = (với là

phần phụ (cofactor) của B và là ma trận chuyển vị của B), suy ra:

(18) hay (với ) và

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 9

Suy luận ra hàm số đẩy, ta bắt đầu từ phương trình (16), biến đổi thành:

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

(với Xt-1 = L Xt, L là ma trận hệ số)

Đầu tiên chúng ta phân tích vế phải (RHS: Right hand Side) của phương trình

phải nằm ngoài (outside) của vòng đơn vị. Với giả định

Tính dừng yêu cầu là giá trị gốc của là có điều này. Chúng ta viết tiếp thành phần số 2 của phương trình (16) ra thành

Lúc này, phương trình (16) trở thành:

(19)

Do có sai số phức hợp trong mô hình cách tân mô hình cấu trúc nên người ta phải chuyển về

dạng . Mà ở phương trình (18) ta có (với ), thay

vào (15) cho ta phương trình hàm số đẩy là:

(20)

Từ phương trình này ta lấy sai phân của từng biến suy ra được tác động đẩy của biến y lên z và ngược lại, như sau:

Với kỳ hiện tại và : ,

và Với kỳ tương lai (xét 1 kỳ) và :

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 10

4. Phân tách phương sai (variance decomposition)

Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô ở Việt Nam

Bài nghiên cứu trình bày tóm lược về ý tưởng phân tích phương sai dẫn nhập từ mô hình tự hồi quy SVAR hay VAR như sau:

Ý tưởng của phân tích phương sai là tính xem một thay đổi hay cú sốc của một biến ảnh hưởng bao nhiêu (có thể diễn giải dưới dạng % hoặc số thực) lên các biến khác.

Quay lại công thức số (20) ở trên, ta đặt là về trái (LHS) của phương trình (20), hay:

hay (10)

Bây giờ chúng ta nhân rộng giá trị i (từ 0 đến ) lên.

+ Với i = 1 thì

Suy ra, giá trị dự báo trong kỳ 1 là :

+ Tương tự với i = 2 thì:

+ Với i = 3 thì:

+ Với i = n kỳ thì:

Bây giờ, xét y, nhân tố đầu tiên trong ma trận x. Giá trị dự báo của nó là

HVTH: Bùi Anh Chính

Trang 11

Lúc này, giá trị biến số của dự báo n-step-ahead là:

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu trong nước

1. Damodar N Gujarati xuất bản lần 3, Bản dịch “Giáo trình kinh tế lượng” đại học Fullbright từ cuốn

“Basic Econometrics”, nhà xuất bản McGraw-Hill (2003)

2. Lê Tấn Luật, Bài giảng “Kinh tế lượng”, ĐH Ngân hàng TP.HCM

3. Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) ,“Các nhân tố vĩ mô quyết định lạm phát ở Việt

Nam giai đoạn 2000 – 2010: các bằng chứng và thảo luận” (http://www.undp.org.vn/digitalAssets/24/24640_InflationFinalReport-V-formatx.pdf)

4. Nguyễn Phi Lân, “Nghiên cứu định lượng đo lường ảnh hưởng của các cú sốc ngoại sinh tác động đến

nền kinh tế Việt Nam”

5. Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy (2009), Dự báo và Phân tích dữ liệu

trong Kinh tế và Tài chính, NXB Thông kê

6. Phùng Thanh Bình, Hướng dẫn sử dụng Eviews 5.1

7. Trần Ngọc Thơ (2013) “Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam tiếp cận theo mô hình SVAR”, Tạp trí phát triển & hội nhập (http://www.uef.edu.vn/resources/newsletter_uef/2013_05/2.pdf)

Tài liệu nước ngoài

8. Bartosz Mackowiak (2006), “External Shocks, U.S Monetary Policy and Macroeconomic Fluctuations

in Emerging Markets”

(http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304393207000724)

9. Mardi Dungey and Adrian Pagan (2000), “A Structural VAR Model of the Australian Economy”

(http://www.dungey.bigpondhosting.com/pdfs/dunpag.pdf )

10. Eric Zivot (2000), “Notes on Structural VAR Modeling”

(http://www.eco.uc3m.es/~jgonzalo/teaching/timeseriesma/zivotvarnotes-reading.pdf)

11. Fung (2002), “A VAR Analysis of the Effects of Monetary Policy in East Asia”

(http://www.bis.org/publ/work119.pdf)

12. Jarir Ajluni (2005), “Monetary Policy Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of

Monetary Policy by SVAR”

(http://mpra.ub.uni-muenchen.de/22880/)

13. Jean-Pierre Allegret, Cécile Couharde và Cyriac Guillaumin (2010), “The impact of External Shocks in

East Asia: Lessons from a Structural VAR Model with Block Exogeneity” (http://economix.fr/en/dt/2012.php?id=218)

14. Jan Gottschalk (2001), “An introduction into the SVAR Methodology: Indentification, Interpretation

and Limitations of SVAR Model” (http://mercury.ethz.ch/serviceengine/Files/ISN/124218/ipublicationdocument_singledocument/1815f8a 0-33b6-4ef3-96ac-6f1093c5d4c8/en/kap1072.pdf)

15. Kungl. Vetenskaps Akademien (2011), “Empirical Macroeconomics”

16. Lutz Kilian (2011), “Structural Vector Autoregressions”

(http://www-personal.umich.edu/~lkilian/elgarhdbk_kilian.pdf)

17. Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007), “Structural VAR approach to Malaysian Monetary

Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”.

(http://nzae.org.nz/wp-content/uploads/2011/08/nr1215397050.pdf)

18. Muhammad Arshad Khan et al (2011), “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks

to the Pakistan Economy: A Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis”

(http://econpapers.repec.org/article/pidjournl/v_3a50_3ay_3a2011_3ai_3a4_3ap_3a491-511.htm)

19. Tang, HC (2006), “The relative Importance of Monetary Transmission Mechanism in Malaysia”,

CAMA Working Paper Series

(http://cbe.anu.edu.au/research/papers/camawpapers/Papers/2006/Tang_232006.pdf)

20. Williame. H. Greence, Econometrics Analysis, page 586 đến page 595

Và nhiều tài liệu, website khác như: http://ycharts.com/indicators/ http://elibrary-data.imf.org/ http://ssrn.com/ http://www.customs.gov.vn/ http://google.com.vn http://www.customs.gov.vn/ http://www.investopedia.com/ http://scholar.google.com.vn/