Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa giá vàng với chính sách tiền tệ tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ Tp.HCM

--

Nguyễn Thị Ánh Loan

MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ VÀNG

VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI 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

--

Nguyễn Thị Ánh Loan

MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ VÀNG

VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận văn này, tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn đến:

PGS. TS. Nguyễn Ngọc Định – Phó Hiệu trưởng Trường Đại Học Kinh Tế

TP. Hồ Chí Minh đã tận tình giúp đỡ, định hướng phương pháp khoa học và chỉ dẫn

tôi xuyên suốt quá trình thực hiện luận văn.

Quý thầy cô Trường Đại Học Kinh Tế Tp. Hồ Chí Minh, Khoa Tài Chính

Doanh Nghiệp đã hết lòng truyền đạt những kiến thức quý báu trong suốt thời gian

tôi học tập tại trường.

Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình, đồng nghiệp, anh chị, bạn bè

khóa cao học K19 của Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh đã chia sẻ và hỗ

trợ, động viên, khích lệ tôi trong quá trình học tập và thực hiện đề tài.

Trong quá trình thực hiện, mặc dù đã nỗ lực học hỏi, xin ý kiến đóng góp của

Quý thầy cô và bạn bè, đọc nhiều tài liệu liên quan, song chắc chắn không tránh

khỏi thiếu sót do kiến thức còn nhiều hạn chế. Rất mong nhận được những thông tin

đóng góp, phản hồi quý báu của Quý thầy cô và bạn đọc.

Xin chân thành cảm ơn!

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013

Người viết Nguyễn Thị Ánh Loan

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ của

người hướng dẫn khoa học.

Các nội dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài là trung thực và chưa từng

được ai công bố trong bất kỳ công trình nào.

Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, đánh giá được

chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu tham khảo.

Ngoài ra, trong luận văn còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá của các tác giả

khác, cơ quan tổ chức khác và đều có chú thích nguồn gốc sau mỗi trích dẫn để dễ

tra cứu và kiểm chứng, đồng thời thể hiện sự tôn trọng đối với tài sản trí tuệ.

Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trước nhà trường về sự cam đoan này.

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013

Người viết Nguyễn Thị Ánh Loan

MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................. i

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU .................................................................................... i

DANH MỤC CÁC HÌNH ............................................................................................... ii

TÓM TẮT ........................................................................................................................ i

CHƯƠNG 1

: GIỚI THIỆU ..................................................................................... 1

CHƯƠNG 2

: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ..... 3

2.1. CÁC NGHIÊN CỨU TRÊN THẾ GIỚI: ....................................................... 3

2.1.1. Nghiên cứu “The price of Gold and Monetary Policy” – Giá vàng và

chính sách tiền tệ của W.D.Lastrapes và George Selgin (1996): ............. 3

2.1.2. Nghiên cứu “Gold price and Inflation” – Giá vàng và lạm phát của

Greg Tkacz (2007): ................................................................................... 5

2.2. CÁC NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM: ......................................................... 5

2.2.1. Nghiên cứu “Monetary Policy in Vietnam: Evidence from a Structural

VAR” – Chính sách tiền tệ tại Việt Nam: Bằng chứng từ mô hình cấu

trúc VAR của PhD. Ky Viet Tran – World Bank (04/2009): ................... 5

2.2.2. Paper “Inflationary Implication of gold price in Vietnam” tác động

của giá vàng đến lạm phát tại Việt Nam của Nguyễn Thị Kim Cúc

2013:.......................................................................................................... 8

CHƯƠNG 3

: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 10

3.1. LỰA CHỌN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU: .................................................... 10

3.2. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU: ................................................... 11

3.2.1. Giá trị sản xuất công nghiệp (Y): ............................................................ 11

3.2.2. Chỉ số giá tiêu dùng toàn phần (CPI): ..................................................... 11

3.2.3. Lãi suất dài hạn (R): ................................................................................ 12

3.2.4. Giá vàng (G): .......................................................................................... 12

3.2.5. Chỉ số giá nguyên-nhiên-vật liệu (CP): .................................................. 12

3.2.6. Tổng dự trữ ngân hàng (TR): .................................................................. 13

3.2.7. Lãi suất ngắn hạn (FR): ........................................................................... 13

3.2.8. Tổng hợp các biến và mô tả số liệu: ....................................................... 14

3.2.9. Thứ tự sắp xếp các biến: ......................................................................... 15

3.3. PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH: ................................................ 16

CHƯƠNG 4

: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................. 18

4.1. XU HƯỚNG ĐIỀU HÀNH GIÁ VÀNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

TẠI VIỆT NAM NHỮNG NĂM GẦN ĐÂY: ........................................................ 18

4.1.1. Xu hướng điều hành giá vàng trong nước: ............................................. 18

4.1.2. Xu hướng điều hành chính sách tiền tệ trong nước: ............................... 19

4.2. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU: ................................................... 19

4.2.1. Các bước kiểm định mô hình: ................................................................. 20

4.2.2. Phân tích phản ứng xung:........................................................................ 28

CHƯƠNG 5

: KẾT LUẬN ..................................................................................... 47

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................... 50

PHỤ LỤC 1 MÔ HÌNH VAR CƠ SỞ .......................................................................... 52

PHỤ LỤC 2 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG ................................................... 58

PHỤ LỤC 3 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER ............................... 65

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

- ADF: Augmented Dickey-Fuller – Phương pháp Dickey-Fuller bổ sung

- CPI: Consumer Price Index – Chỉ số giá tiêu dùng

- EX: exchange Rate – Tỷ giá hối đoái

- GSO: General Statistics Office – Tổng cục thống kê Việt Nam

IFS: International Financial Statistics – Thống kê tài chính quốc tế

IMF: International Monetary – Quỹ tiền tệ quốc tế

- NHNN: Ngân hàng nhà nước

- USD: Đô la Mỹ

- VAR: Vector Autoregession – Tự hồi quy vector

- VND: Đồng Việt Nam.

- SJC: Công ty TNHH MTV Vàng bạc đá quý Sài Gòn.

- SVAR: Structural Vector Autoregession – Tự hồi quy vector có cấu trúc

- VCSC: Viet Capital Securities Joint Stock Company: Công ty Cổ phần

Chứng khoán Bản Việt.

- WGC: World Gold Council – Hội đồng vàng thế giới

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi số liệu ................................................... 21

Bảng 4.2 Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ mô hình .................................................. 22

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ mô hình ................................................. 23

Bảng 4.5 : Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước .... 27

Bảng 4.6: Phản ứng của các biến yếu tố vĩ mô và chính sách tiền tệ trước một cú sốc

giá vàng thế giới ............................................................................................................ 29

Bảng 4.7: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất dài hạn: ................................ 31

Bảng 4.8: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc ......................... 33

Bảng 4.9: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất cho vay qua đêm .................. 35

Bảng 4.10: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc giá vàng trong nước ....................... 37

Bảng 4.12: Phân rã phương sai lãi suất dài hạn ............................................................ 41

Bảng 4.13: Phân rã phương sai tỷ lệ dự trữ bắt buộc .................................................... 43

Bảng 4.14: Phân rã phương sai lãi suất cho vay qua đêm ............................................. 45

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 4.1: Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng thế giới ........... 24

Hình 4.2: Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước ...... 27

Hình 4.3: Phản ứng của các biến yếu tố vĩ mô và chính sách tiền tệ trước một cú sốc

giá vàng thế giới ............................................................................................................ 28

Hình 4.4: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất dài hạn .................................. 30

Hình 4.5: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc ......................... 32

Hình 4.6: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất cho vay qua đêm .................. 34

Hình 4.7: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc giá vàng trong nước .......................... 36

Hình 4.8: Phân rã phương sai giá vàng trong nước....................................................... 38

Hình 4.9: Phân rã phương sai lãi suất dài hạn ............................................................... 40

Hình 4.10: Phân rã phương sai tỷ lệ dự trữ bắt buộc .................................................... 42

Hình 4.11: Phân rã phương sai lãi suất cho vay qua đêm ............................................. 44

TÓM TẮT

Với mục đích tìm hiểu mối quan hệ giữa giá vàng và chính sách tiền tệ tại

Việt Nam đề tài nghiên cứu thực hiện phân tích tập hợp các yếu tố liên quan đến giá

vàng, chính sách tiền tệ trong môi trường vĩ mô thông qua sử dụng phương pháp tự

hồi quy Vector VAR. Các yếu tố đại diện cho mô trường vĩ mô trong bài bao gồm

giá trị sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng; các yếu tố đại diện cho chính

sách tiền tệ bao gồm lãi suất dài hạn (lãi suất trái phiếu kỳ hạn 05 năm), tỷ lệ dự trữ

bắt buộc và lãi suất cho vay qua đêm trong thanh toán điện tử liên ngân hàng; yếu tố

giá vàng được phân tích dưới hai khía cạnh giá vàng thế giới quy đổi và giá vàng

trong nước. Dữ liệu phân tích được lấy từ kỳ tháng 01/2000 đến hết tháng 06/2013

tương ứng với 162 số kỳ quan sát.

Kết quả phân tích mô hình tự hồi quy vecor VAR cho thấy giá vàng nói

chung đóng vai trò quan trọng kéo theo sự biến động thuận chiều của các biến chính

sách tiền tệ gồm lãi suất dài hạn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất ngắn hạn; trong

khi, sự thay đổi của các biến chính sách tiền tệ không kéo theo xu hướng biến động

rõ rệt nào của giá vàng. Ngoài ra, biến động của cả giá vàng thế giới và giá vàng

trong nước đều kéo theo phản ứng thuận chiều mạnh mẽ của chỉ số giá tiêu dùng.

Điều này thể hiện rằng giá vàng cũng là một chỉ báo quan trọng và cần được quan

tâm đúng mức hơn nữa trong việc điều hành chính sách tiền tệ ổn định giá cả.

Từ khóa chính: Mô hình tự hồi quy vector VAR, chính sách tiền tệ, giá vàng,

giá trị sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất dài hạn, chỉ số giá dầu, tỷ

lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay qua đêm.

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU

Trong giai đoạn nền kinh tế thế giới và trong nước đình trệ với các nguy cơ

khủng hoảng tài chính, lạm phát gia tăng, vàng, mà cụ thể là vàng miếng càng phát

huy mạnh mẽ vai trò phương tiện cất trữ an toàn. Theo nhận định chung việc vận

hành thị trường kinh doanh vàng có ảnh hưởng đến hiệu quả thực thi chính sách tiền

tệ và ngoại hối.

Trong vòng hơn 01 năm vừa qua, một số các dự thảo, các quyết định quan

trọng của Ngân hàng Nhà Nước liên quan đến quản lý kinh doanh vàng miếng ít

nhiều gây biến động trên thị trường và đã thu hút nhiều chú ý và ý kiến trái chiều

của người dân và các tổ chức, doanh nghiệp kinh doanh vàng miếng.

Do đó, nghiên cứu “Mối quan hệ giữa giá vàng với chính sách tiền tệ tại

Việt Nam” dưới góc nhìn định lượng là một cách tìm hiểu sâu hơn vai trò của vàng

đối với nền kinh tế trong nước hấp dẫn tác giả và là động lực để tác giả thực hiện đề

tài này.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xác định mối quan hệ điều chỉnh

qua lại giữa biến động giá vàng và chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong thập niên

vừa qua từ đó đánh giá vai trò của giá vàng đối với các biến động chính sách tiền tệ.

Để giải quyết mục tiêu trên, bài phân tích cần trả lời các câu hỏi nghiên cứu

như sau:

Một là, biến động giá vàng trong nước và biến động giá vàng thế giới có mối

quan hệ như thế nào đối với các biến chính sách tiền tệ trong nước đại diện là: lãi

suất dài hạn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất cho vay qua đêm trong môi trường vĩ

mô?

Hai là, biến động của các biến chính sách tiền tệ có ảnh hưởng như thế nào

lên giá vàng?

Đề tài nghiên cứu có ý nghĩa về mặt lý thuyết và thực tiễn đối với các đơn vị

hoạch định chính sách liên quan và cũng hướng đến lợi ích cho các học giả quan

tâm đến vấn đề:

Đối với các đơn vị hoạch định chính sách: có được thông tin về vai trò và

mức độ tác động qua lại giữa giá vàng và các biến chính sách tiền tệ để đưa ra các

giải pháp điều hành thị trường hiệu quả.

Đối với các học giả: tham khảo kết quả và phương pháp nghiên cứu khi thực

hiện các nghiên cứu liên quan.

Đề tài nghiên cứu có kết cấu như sau:

Chương 1: Giới thiệu

Chương 2: Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Nội dung và các kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận.

CHƯƠNG 2 :

TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

TRƯỚC ĐÂY

Mối quan hệ giữa biến động giá vàng và chính sách tiền tệ tại một quốc gia,

vùng lãnh thổ dường như không phải là đề tài nghiên cứu nhiều hấp dẫn, do đó tác

giả đã dành thời gian tìm kiếm lâu dài nhưng số lượng các nghiên cứu trong và

ngoài nước liên quan trực tiếp đến vấn đề này tương đối hạn chế.

2.1. CÁC NGHIÊN CỨU TRÊN THẾ GIỚI:

2.1.1. Nghiên cứu “The price of Gold and Monetary Policy” – Giá vàng và

chính sách tiền tệ của W.D.Lastrapes và George Selgin (1996):

Nghiên cứu sử dụng mô hình SVAR phân tích mối liên hệ của giá vàng và

chính sách tiền tệ tại Mỹ với nội dung chính như sau:

Các biến sử dụng trong mô hình:

⎞ ⎟ ⎟ ⎟

⎛ ⎜ ⎜ ⎜

⎝

⎠

Trong đó: y là tổng sản lượng đầu ra, p là chỉ số giá tiêu dùng, r là lãi suất

dài hạn (tác giả chọn lãi suất trái phiếu 10 năm của Mỹ), cp là chỉ số giá nguyên-

nhiên-vật liệu, g là giá vàng, tr là tổng dự trữ ngân hàng, fr là lãi suất ngắn hạn của

Fed.

Mô hình kinh tế được xây dựng có dạng:

= +. . . + + , (1)

Trong đó, u là vector 7x1 của dãy số không tương quan, những cú sốc ngoại

′ = Ω giả sử là đường chéo, thì ma trận A (7x7) có a trong

sinh tiềm ẩn, và E mỗi yếu tố đường chéo của nó. Ma trận A, i = 0, … , p, chứa cấu trúc thông số đo

lường tương quan động, trong khi các yếu tố của u thì giải thích cho sự đổi mới cơ

bản thuộc về kinh tế đến các quy tắc quyết định của doanh nghiệp và điều kiện cân

bằng thị trường (ví dụ cú sốc cung và cầu).

Hàng thứ 5 đại diện cho giá vàng cân bằng, vì vậy đếm các cú số ngoại

sinh đến cung và cầu vàng. Hàng thứ 6 thể hiện nhu cầu ngành tài chính trong tổng

dự trữ, hàng cuối cùng là chức năng chính sách của quỹ dự trữ liên bang, đó là cung

của dự trữ ngân hàng. Cú sốc cuối cùng, được hiểu như là một cú sốc chính

sách ngoại sinh, ví dụ sự nhấn mạnh vào nghiên cứu phân tích thực nghiệm trong

các nghiên cứu dẫn truyền chính sách tiền tệ.

Tác giả phân tích 2 nội dung sau để tìm vai trò của vàng. Đầu tiên là tính đàn

hồi của chính sách tiền tệ với kỳ vọng thay đổi trong giá vàng, đại diện bởi hệ số

tương ứng trong hàng cuối cùng của A. Thứ hai là phản ứng cân bằng động của các

biến dự trữ thị trường khác nhau đến cú sốc ngoại sinh trong giá vàng (). Tác giả

không giới hạn phản ứng tức thời của những biến khác trong hệ thống tỷ lệ quỹ dự

trữ liên bang trong mô hình này.

Chuỗi dữ liệu thực nghiệm hàng tháng được lấy từ tháng 12/1982 đến hết

tháng 11/1995 với độ trễ được chọn cho VAR ổn định là độ trễ 6. Các phân tích rút

ra từ mô hình VAR trên chuỗi dữ liệu thực nghiệm thu được như sau:

- Lãi suất ngắn hạn của Fed tăng 74 điểm cơ bản làm cho cung tổng dự trữ

tăng 1%.

- Một cú sốc tăng giá vàng thực 2% làm cho lãi suất ngắn hạn của Fed tăng

10 điểm cơ bản sau 12 tháng và giảm dự trữ ngân hàng. Điều này ngụ ý

rằng Fed thật sự có thay đổi cung dự trữ để đáp ứng với sự thay đổi trong

giá vàng, phản ứng tồn tại trong khoảng vài tháng.

- Phản ứng của Fed với cú sốc giá tiêu dùng cũng giống như cú sốc giá

vàng tuy nhiên thể hiện mạnh hơn và tức thời hơn.

- Các cú sốc giá vàng dẫn tới sự gia tăng chỉ số giá hàng hóa, và Fed phản

ứng dựa trên giá cả hàng hóa là chủ yếu. Điều đó, nó có thể là do phản

ứng của chính sách với giá vàng là một tác động gián tiếp, và vàng không

có vai trò độc lập trong việc hình thành chính sách. Tuy nhiên, giá cả

hàng hóa đáp ứng nghịch trong ngắn hạn những cú sốc vàng. Tác động

của vàng lên cầu dự trữ không mạnh, vì nó dẫn tới một phản ứng thuận

chiều giữa phản ứng cân bằng của dự trữ và lãi suất ngắn hạn của Fed.

Điều này dẫn đến nhận định rằng vàng đóng một vai trò độc lập trong

việc hình thành chính sách tiền tệ.

Sau các phân tích thực nghiệm của mình, tác giả kết luận chung rằng, tại Mỹ,

giá vàng độc lập với chính sách tiền tệ.

2.1.2. Nghiên cứu “Gold price and Inflation” – Giá vàng và lạm phát của Greg

Tkacz (2007):

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính phân tích

dữ liệu giá vàng và lạm phát từ năm 1994 đến năm 2005 tại 14 quốc gia gồm Mỹ và

các quốc gia OECD, một số quốc gia ngoài OECD (Trung Quốc, Ấn Độ, Brazil,

Isreal) kết luận được rằng giá vàng dẫn đến lạm phát tại nhiều quốc gia lên đến 2

năm và là một chỉ số đặc biệt quan trọng đối với các quốc gia OECD theo đuổi lạm

phát mục tiêu.

2.2. CÁC NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM:

2.2.1. Nghiên cứu “Monetary Policy in Vietnam: Evidence from a Structural

VAR” – Chính sách tiền tệ tại Việt Nam: Bằng chứng từ mô hình cấu trúc

VAR của PhD. Ky Viet Tran – World Bank (04/2009):

Việt Nam là nền kinh tế đang phát triển nơi mà có sự thay đổi lớn trong cấu

trúc kinh tế trong thời gian ngắn. Những đặc điểm này làm phức tạp các nghiên cứu

kinh tế thực nghiệm. Vì vậy, nên lựa chọn mô hình kinh tế phù hợp với cấu trúc dễ

bị phá vỡ với giai đoạn ngắn. Vì kích thước thời gian ngắn, các phá vỡ cấu trúc và

tự nhiên mở ra nhanh chóng mà đặc trưng cho các nền kinh tế đang chuyển đổi, bao

gồm Việt Nam, tác giả không ngụ ý đề cập sự hội nhập kỹ thuật. Tác giả mở rộng

thảo luận về vai trò của vàng trong chính sách tiền tệ từ một phương trình cân bằng

đến mô hình VAR và rộng hơn đến mô hình SVAR. Say đây là những lý do lựa

chọn mô hình VAR và SVAR:

- Các mô hình này phù hợp với nền kinh tế mà có nhiều sự phá vỡ cấu trúc.

- Sự giới hạn trong dữ liệu sẵn có hạn chế việc sử dụng các mô hình lớn.

- Các mô hình này có khả năng mô tả được các phản ứng động.

Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR và SVAR phân tích vai trò của vàng

trong chính sách tiền tệ tại Việt Nam. Trong đó, tác giả phân tích tác động qua lại

giữa các biến: tăng trưởng cung tiền (Mt), chỉ số giá tiêu dùng (CPIt), chỉ số tỷ giá ), khe hở chỉ số sản xuất công

hối đoái VND/USD theo công bố của NHNN (ER

nghiệp GINDt, % khe hở giữa giá vàng trong nước và giá vàng thế giới đổi sang

USD (GAP)

Mô hình VAR cơ bản được tác giả sử dụng trong nghiên cứu:

Yt = A1yt-1 + A2yt-2 + … + Apyt-p + ut

Trong đó, yt = (y1t,…,ykt)’ là ma trận vector (k x 1) của chuỗi dữ liệu thời

gian, A là các biến của ma trận, kích thước ma trận (k x k); ut = (u1t, …ukt)’ là một vector sai số không xác định của các thời kỳ.

Mô hình SVAR tác giả sử dụng trong nghiên cứu:

Ay = A

Chuỗi dữ liệu phân tích từ tháng 01/1993 đến tháng 12/2002 và thu được các

kết luận chính như sau:

Kết luận về phản ứng của chính sách tiền tệ đối với các cú sốc:

∗y + ⋯ + A ∗ y + Bε ∗y + A

- Cú sốc CPI làm cho cung tiền M2 phản ứng nghịch chiều nhưng biến mất

sau 4 tháng. Kết quả này là chắn chắn vì việc ổn định một số chỉ tiêu giá

cả là một phần của NHNN.

- M2 có bước nhảy đột ngột để phản ứng với cú sốc . Điều này chắc

chắn vì M2 tăng là tín hiệu quan trọng liên quan đến tình trạng tài khoản

ngoại tệ của các ngân hàng ở Việt Nam.

- Cú sốc trong khe hở giá vàng dẫn đến tăng tức thời M2, và nó nhanh

chóng tự điều chỉnh lại ngay sau đó. Kiểu phản ứng này tương tự với

phản ứng của NHNN như trong đề cập của mô hình McCallum.

Một số kết luận khác:

- Trong mô hình SVAR: 80% biến động của CPI được giải thích bởi chính

nó, và 12% được giải thích bởi M2, 6% được giải thích bởi GAP, và 3%

được giải thích bởi ER. Như vậy, nghiên cứu tìm thấy được tác động của

lạm phát đến cú sốc M2, ER, GAP. Trong khi không tìm thấy tác động

nào từ ER đến các thay đổi trong CPI.

- Cũng trong mô hình SVAR, 84% thay đổi của ER được giải thích bởi

chính nó, 10% được giải thích bởi GAP.

- Tác động của cú sốc giá vàng trên lạm phát và tỷ giá hối đoái trong mô

hình SVAR cung cấp bằng chứng để NHNN tin rằng giá vàng có quan hệ

với tỷ giá hối đoái và lạm phát.

- Toàn bộ biến động của GAP được giải thích bởi chính nó. Như vậy

NHNN có thể sử dụng GAP như một chỉ báo lạm phát.

- CPI giải thích 37% biến đối của M2 trong mô hình SVAR (trong mô hình

VAR là 4.4%)

- Mô hình SVAR cung cấp cho ta các mối liên hệ hợp lý hơn giữa chính

sách tiền tệ và lạm phát.

2.2.2. Paper “Inflationary Implication of gold price in Vietnam” tác động của

giá vàng đến lạm phát tại Việt Nam của Nguyễn Thị Kim Cúc 2013:

Nghiên cứu sử sụng mô hình MS-VAR phân tích dữ liệu từ tháng 01/2001

đến tháng 12/2011, và đi đến kết luận chung giá vàng như một chỉ số dẫn đến lạm

phát tại Việt Nam với mức độ ngày càng nghiêm trọng, và chính phủ Việt Nam có

sự thay đổi trong chính sách để đối phó với sự thay đổi của khe hở giá vàng trong

nước và giá vàng thế giới.

Nhận xét chung:

Tóm lại, sau khi tham khảo các nghiên cứu trước đây liên quan đến nội dung

đề tài và tham khảo một số tài liệu lý thuyết về mô hình kinh tế định lượng, tác giả

rút ra được một số điểm như sau:

Phương pháp chủ yếu sử dụng để phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô liên

quan nhiều đến chính sách tiền tệ là phương pháp tự hồi quy vector VAR hoặc

SVAR. Trong đó, mô hình SVAR được cho là phù hợp với nền kinh tế còn nhiều

biến động (Ky Viet Tran, 2007) và khi áp dụng mô hình này, mấu chốt là phải bóc

tách được phần dư của từng yếu tố riêng rẽ để phân tích tác động của một cú sốc

này lên các yếu tố khác được chính xác, để làm được điều này cần thiết thực hiện

việc sắp xếp trật tự và khóa ảnh hưởng các biến (giới hạn phản ứng tức thời của các

biến). Trong khi đó, mô hình VAR được coi là mô hình thống kê không giới hạn,

cũng quan tâm đến trật tự sắp xếp các biến và phản ứng của tất cả các biến đều được

coi trọng.

Các biến đại diện cho chính sách tiền tệ được các tác giả sử dụng lần lượt là

lãi suất (ngắn hạn, dài hạn), cung tiền, tổng dự trữ, tỷ giá hối đoái. Các biến kinh tế

vĩ mô liên quan được đưa vào mô hình phân tích lần lượt là sản lượng đầu ra

(thường dùng sản lượng sản xuất công nghiệp), chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số giá

nguyên-nhiên-vật-liệu. Yếu tố giá vàng khi đưa vào mô hình phân tích tại Việt Nam

phân biệt giá vàng trong nước và giá vàng thế giới.

Giá vàng có một vai trò nhất định liên quan đến chính sách tiền tệ, đặc biệt

liên quan đến mức độ lạm phát.

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Trong chương 2 tác giả tham khảo các nghiên cứu trước đây liên quan đến giá

vàng và chính sách tiền tệ trong và ngoài nước, thông qua đó, rút ra được một số

điểm chung:

Thứ nhất, mô hình SVAR và mô hình VAR phù hợp với việc phân tích tác

động của các biến chính sách trong kinh tế vĩ mô.

Thứ hai, giá vàng có một vai trò nhất định liên quan đến chính sách tiền tệ.

Thứ ba, các biến chính sách lãi suất, dự trữ, cung tiền, tỷ giá hối đoái được các

tác giả đưa vào mô hình phân tích như đại diện cho các phản ứng về tiền tệ; khi xây

dựng các mô hình phân tích, các biến này cũng được đặt cạnh những chỉ số kinh tế

vĩ mô cơ bản khác là sản lượng đầu ra và mức giá tiêu dùng.

CHƯƠNG 3 :

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. LỰA CHỌN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU:

Hiện nay, công cụ chính sách tiền tệ tại Việt Nam bao gồm: các hoạt động trên

thị trường mở, thay đổi tỷ lệ dự trữ bắt buộc, thay đổi chính sách chiết khấu, và một

số công cụ kiểm soát trực tiếp như kiểm soát tín dụng, ấn định lãi suất cho các ngân

hàng trung gian,…. Do đó, kết hợp với kết luận tại chương 2, tác giả lựa chọn các

biến gồm giá trị sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất dài hạn, giá

vàng, chỉ số giá nguyên-nhiên-vật liệu, dự trữ ngân hàng thương mại, lãi suất ngắn

hạn để đưa vào mô hình nghiên cứu, cách lựa chọn biến này áp dụng theo nghiên

cứu “The price of Gold and Monetary Policy – Giá vàng và chính sách tiền tệ” của

W.D.Lastrapes và George Selgin (1996).

Mô hình SVAR được cho là phù hợp hơn trong hầu hết các nghiên cứu liên

quan đến chính sách tiền tệ tại chương 2. Tuy nhiên, đối với tập hợp biến tác giả sử

dụng xây dựng mô hình trong bài nghiên cứu này, thật khó để đưa ra các giới hạn và

khẳng định biến nào không chịu ảnh hưởng tức thời của biến khác trong các biến

còn lại, mà đây là yếu tố quan trọng để áp dụng mô hình SVAR.

Do đó, tác giả lựa chọn phân tích bằng mô hình VAR, quan sát tất cả các phản

ứng tức thời để tiếp nhận kết quả tự nhiên nhất vốn có của việc mô hình hóa dữ liệu

đem lại, và theo mô hình VAR trong phân tích “Monetary Policy in Vietnam:

Eviden from a Structural VAR – Chính sách tiền tệ tại Việt Nam – Bằng chứng từ

mô hình cấu trúc VAR” của Ky Viet Tran (04/2009), mô hình VAR trong bài

nghiên cứu này được viết như sau:

Yt = A1yt-1 + A2yt-2 + … + Apyt-p + ut

Trong đó:

 Yt là vector thể hiện: Giá trị sản xuất công nghiệp (Y), chỉ số giá tiêu dùng

toàn phần (CPI), lãi suất dài hạn (R), chỉ số giá nguyên- nhiên-vật liệu

(CP) giá vàng trong nước (G) hoặc giá vàng thế giới quy đổi (WG), tỷ lệ

dự trữ bắt buộc (TR), lãi suất ngắn hạn (FR).

 Ai: ma trận hệ số của các thời gian khác nhau ( i=1,…,p)

 ut: vector đơn vị biểu hiện cho các yếu tố không xác định

 p: giá trị trễ

3.2. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU:

Bài nghiên cứu sử dụng số liệu theo tháng, từ tháng 01/2000 đến tháng

06/2013, số liệu được điều chỉnh để loại bỏ yếu tố mùa vụ, các chỉ số CPI và chỉ số

giá dầu được quy đổi về cùng kỳ gốc tháng 01/2000.

Giá trị sản xuất công nghiệp và giá vàng được quy đổi thành chuỗi logarit tự

nhiên (ln) để làm hài hòa mức biểu diễn của các kết quả phân tích.

3.2.1. Giá trị sản xuất công nghiệp (Y):

Biến tổng hợp sản lượng đầu ra Y tương đương tổng sản phẩm quốc dân

GDP. Tuy nhiên dữ liệu GDP thống kê theo chu kỳ từng quý, nên để phục vụ mô

hình nhiều kỳ tháng, tác giả thay thế bằng giá trị sản xuất công nghiệp.

Từ 01/06/2011, để phản ánh thực chất sản xuất công nghiệp vốn đã thay đổi

với nhiều cấu thành hơn trước, Tổng cục thống kê công cố chỉ số sản xuất công

nghiệp thay cho chỉ số giá trị sản xuất công nghiệp tính theo giá năm 1994.

Nhằm tránh quy đổi nhiều giá trị ảnh hưởng đến tính chính xác của chuỗi số

liệu, các số liệu từ tháng 06/2011 trở về sau được quy đổi sang giá trị sản xuất tính

theo giá năm 1994.

3.2.2. Chỉ số giá tiêu dùng toàn phần (CPI):Tuy không công bố chính

thức, nhưng dường như NHNN Việt Nam đang sử dụng chỉ số giá tiêu dùng

toàn phần (headline inflation) chưa được hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ cho việc

hoạch định chính sách tiền tệ (Lê Hồng Giang, 2009)

Trong bài tác giả cũng sử dụng thống nhất chỉ số giá tiêu dùng toàn phần để

làm thước đo cho mức độ lạm phát qua các kỳ, tuy nhiên, để ổn định mô hình, chỉ

số được quy đổi về giá trị kỳ gốc tháng 01/2000 và được hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ.

3.2.3. Lãi suất dài hạn (R):

Do hạn chế về mặt thu thập dữ liệu lãi suất trái phiếu kỳ hạn 10 năm tại Việt

Nam, biến lãi suất dài hạn trong bài được lấy theo lãi suất trái phiếu kỳ hạn 5 năm

điều chỉnh theo các lần công bố lãi suất trái phiếu, công trái của NHNN và các kết

quả đấu thầu trái phiếu chính phủ.

3.2.4. Giá vàng (G):

Trong nhiều năm qua, giá vàng trong nước chịu ảnh hưởng rất lớn bởi vai trò

điều tiết của Nhà nước, vì vậy, có những giai đoạn chênh lệch giá vàng thế giới và

giá vàng bán ra tại Việt Nam rất cao, lên đến vài triệu đồng một lượng. Do đó, tác

giả sẽ tiến hành nghiên cứu mô hình theo hai chuỗi dữ liệu giá vàng:

Một là, nghiên cứu trên chuỗi dữ liệu trên giá vàng thế giới.

Hai là, nghiên cứu trên chuỗi giá vàng trong nước được hình thành dưới điều

tiết của NHNN.

Giá vàng được lấy theo bình quân giá chốt các ngày trong tháng.

3.2.5. Chỉ số giá nguyên-nhiên-vật liệu (CP):

Chỉ số giá nguyên–nhiên-vật liệu ở Việt Nam công bố không liền mạch với

chỉ một số quý từ năm 2011 trở về sau (nguồn: Tổng cục thống kê), bài nghiên cứu

chọn đại diện đưa vào mô hình bằng chỉ số giá dầu, một trong các loại nhiên liệu

quan trọng trong các dây chuyền sản xuất và vận hành.

Giá dầu được lấy theo công bố chính thức của giá dầu Europe Brent spot

price FOB (USD/barrel) theo chu kỳ tháng, và quy đổi thành chỉ số theo kỳ gốc

tháng 01/2000.

3.2.6. Tổng dự trữ ngân hàng (TR):

Để phản ánh những phản ứng của NHNN trong việc điều hành chính sách

tiền tệ phù hợp tại Việt Nam, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu tỷ lệ dự trự bắt buộc

đối với tiền gửi không kỳ hạn và có kỳ hạn dưới 12 tháng bằng đồng Việt Nam quy

định cho khối ngân hàng thương mại qua các giai đoạn, theo các văn bản công bố

của NHNN, thay vì sử dụng số liệu tổng dự trữ ngân hàng như đề nghị của W.D.

Lastrapes.

3.2.7. Lãi suất ngắn hạn (FR):

Theo đề nghị trong nghiên cứu của W.D. Lastrapes, biến FR được lấy theo

lãi suất ngắn hạn của Fed tương ứng với lãi suất ngắn hạn tại Việt Nam có được từ

hoạt động cung và cầu tiền trong hoạt động thị trường mở của NHNN, do giới hạn

về sưu tập dữ liệu lãi suất trên hoạt động thị trường mở, bài nghiên cứu sử dụng lãi

suất cho vay qua đêm.

Dữ liệu về lãi suất cho vay qua đêm được hình thành theo cung – cầu vốn

giữa các ngân hàng không được lưu giữ hệ thống và công bố chính thức, và có sự

chênh lệch lãi suất giữa các giao dịch giữa các ngân hàng khác nhau. Do đó, cũng

như biến tổng dự trữ ngân hàng (TR), bài nghiên cứu thiên về dữ liệu thể hiện chính

sách tiền tệ của NHNN, nên biến lãi suất ngắn hạn được chọn là lãi suất cho vay

qua đêm trong thanh toán điện tử liên ngân hàng và cho vay bù đắp thiếu hụt vốn

trong thanh toán bù trừ của NHNN đối với các ngân hàng được quy định trong các

quyết định của NHNN từ tháng 12/2002 đến tháng 06/2013, khuyết dữ liệu từ tháng

01/2000 đến tháng 11/2002.

3.2.8. Tổng hợp các biến và mô tả số liệu:

STT

Các biến phân tích

Kí hiệu

Nguồn

Dữ liệu mẫu (theo tháng)

GSO

2000:01- 2013: 06

Tổng giá trị sản xuất công nghiệp (VNĐ)

CPI

IFS - IMF

2000:01- 2013: 06

Chỉ số giá tiêu dùng toàn phần (%)

2000:01- 2013: 06

Lãi suất trái phiếu kỳ hạn 5 năm (%)

Văn bản NHNN, http://www.vietnam- report.com

Chỉ số giá dầu

2000:01- 2013:06

US Energy information, tính toán của tác giả

WGC, SJC

5.1

2000:01- 2013: 06

Giá vàng thế giới (USD/Oz)

SJC

5.2

2000:01- 2013: 06

Giá vàng Việt Nam theo giá bán ra (VNĐ/chỉ)

2000:01- 2013: 06

VCSC, văn bản NHNN

Tỷ lệ dự trữ bắt buộc ngân hàng thương mại không kỳ hạn và kỳ hạn dưới 12 tháng

Văn bản NHNN

2002:12- 2013: 06

Lãi suất cho vay qua đêm (%)

Chú thích:



IFS-IMF: Hệ thống cơ sở số liệu chỉ tiêu tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế;

 SJC: Công ty TNHH MTV Vàng bạc đá quý Sài Gòn.

 GSO: Tổng cục thống kê Việt Nam

 US Energy information Administration: Cơ quan thông tin năng lượng Mỹ.

 VCSC: Viet Capital Securities Joint Stock Company: Công ty Cổ phần

Chứng khoán Bản Việt.

 WGC: World Gold Council: Hội đồng vàng thế giới

3.2.9. Thứ tự sắp xếp các biến:

Việc xác định thứ tự hợp lý nhất của biến nội sinh là rất quan trọng để xác

định những cú sốc cấu trúc.

Thứ tự sắp xếp các biến theo đề nghị của tác giả W.D.Lastrapes như sau Y 

CPI  R  CP  WG  TR  FR, tuy nhiên, mối liên hệ giữa giá vàng thế giới

và giá vàng tại Mỹ là một, do đó trật tự sắp xếp các biến được điều chỉnh cho phù

hợp với tình hình tại Việt Nam trong bài nghiên cứu này như sau:

(1) WG  CP  Y  CPI  R  TR  FR

Giá vàng thế giới không chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố trong nước nên được

xếp đầu tiên.

Chỉ số giá dầu CP lấy theo giá thế giới thường có mối quan hệ tương tác song

hành với giá vàng thế giới và không chịu sự ảnh hưởng của các yếu tố trong nước

nên được xếp thứ 02 trước các biến yếu tố trong nước.

Tổng giá trị sản xuất công nghiệp Y được xếp thứ 03 vì yếu tố này ít chịu ảnh

hưởng trực tiếp từ các biến trong nước còn lại.

Chỉ số giá tiêu dùng toàn phần CPI cũng ít đóng vai trò là kết quả trực tiếp bởi

những thay đổi trong tỷ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất mà ngược lại là yếu tố chỉ dẫn

các biến chính sách tiền tệ nên được xếp tại vị trí thứ 04.

Lãi suất dài hạn R được xếp thứ 05 vì như nói trên, chỉ số giá tiêu dùng toàn

phần đang là định hướng thực hành chính sách tiền tệ của NHNN.

Tỷ lệ dự trữ bắt buộc, và lãi suất ngắn hạn cũng được quyết định dự trên các

chỉ số kinh tế vĩ mô nên được xếp sau cùng. Ngoài ra, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và lãi

suất ngắn hạn là hai công cụ CSTT của NHNN nó thể hiện các phản ứng trở lại đối

với tất cả các cú sốc trong mô hình.

(2) CP  Y  CPI  R  G  TR  FR

Trật tự các biến được giữ tương tự như tại chuỗi dữ liệu với giá vàng thế giới.

Tuy nhiên, giá vàng trong nước chịu sự điều tiết của NHNN, do đó, phải nằm sau

các chỉ số vĩ mô của nền kinh tế và được xếp trước lãi suất ngắn hạn và lãi suất cho

vay qua đêm theo gợi ý của W.D.Lastrapes.

3.3. PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH:

Bài nghiên cứu thực hiện phân tích dữ liệu theo mô hình tự hồi quy vector

VAR trên phần mềm phân tích số liệu Eview 7.

Đầu tiên, tác giả làm sạch chuỗi dữ liệu nghiên cứu bằng phương pháp hiệu

chỉnh yếu tố mùa vụ đối với các biến có đặc thù biến động theo mùa.

Thứ hai, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented

Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi số liệu. Vì yêu

cầu quan trọng đầu tiên của mô hình VAR là chuỗi dữ liệu phải có tính dừng, tránh

các hiện tượng tương quan giả mạo.

Thứ ba, tác giả sử dụng kiểm định nhân quả Granger Causility để kiểm tra mối

quan hệ nhân quả của tất cả các biến trong mô hình, việc kiểm định quan hệ này

giúp loại bỏ các biến không cần thiết nếu biến đó không có mối quan hệ nhân quả

với các biến khác và làm cho mô hình tăng thêm tính giải thích.

Thứ tư, tác giả dự đoán mô hình VAR sơ bộ với độ trễ tương ứng với độ trễ có

xuất hiện đầy đủ các quan hệ nhân quả giữa các biến như tại bước thứ ba.

Thứ năm, tác giả sử dụng Lag Structure trong Eview để lựa chọn độ trễ tối ưu

cho mô hình và xây dựng mô hình VAR cơ sở (xây dựng và kiểm định tính ổn định

của mô hình) để thực hiện các nghiên cứu tiếp theo.

Thứ sáu, tác giả phân tích hàm phản ứng xung (impulse response) của giá

vàng và các yếu tố chính sách tiền tệ đối với mỗi cú sốc của các biến khác để xem

xét tác động cộng hưởng giữa các biến. Trong đó, phản ứng xung của giá vàng với

các cú sốc chính sách tiền tệ và phản ứng xung của các biến chính sách tiền tệ đối

với cú sốc của giá vàng được lưu tâm nhiều hơn.

Thứ bảy, tác giả thực hiện phân rã phương sai (variance decomposition) để

phân tích nguyên nhân lớn nhất dẫn đến mỗi sự thay đổi trong giá vàng và trong các

biến chính sách tiền tệ.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Đầu tiên trong chương này, tác giả trình bày lựa chọn mô hình nghiên cứu là

mô hình tự hồi quy vector VAR với các biến đưa vào mô hình đại diện cho chính

sách tiền tệ được sử dụng phổ biến bởi các nghiên cứu trước.

Tiếp theo, tác giả trình bày phương pháp thu thập, xử lý dữ liệu theo tháng từ

kỳ 2000:01 đến kỳ 2013:06, và các bước tiến hành mô hình nghiên cứu gồm: điều

chỉnh tính mùa vụ, kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu (kiểm nghiệm đơn vị

ADF), kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger, lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô

hình, xây dựng mô hình VAR cơ sở và sau cùng thực hiện phân tích các phản ứng

xung (impulse response), phân tích phân rã phương sai (variance decomposition)

của chủ yếu của các biến giá vàng và chính sách.

CHƯƠNG 4 :

NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. XU HƯỚNG ĐIỀU HÀNH GIÁ VÀNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN

TỆ TẠI VIỆT NAM NHỮNG NĂM GẦN ĐÂY:

4.1.1. Xu hướng điều hành giá vàng trong nước:

NHNN có trách nhiệm quản lý vàng thuộc dự trữ ngoại hối nhà nước và thực

hiện quản lý nhà nước về hoạt động kinh doanh vàng.

Thời gian qua, việc quản lý vàng thuộc dự trữ ngoại hối nhà nước còn có một

số hạn chế như tỷ trọng vàng trong dự trữ ngoại hối nhà nước thấp, chưa được đầu

tư hiệu quả, chưa thực hiện bán vàng trong hoạt động can thiệp bình ổn giá. Trên thị

trường, hoạt động kinh doanh vàng chứa đựng nhiều rủi ro, đe doạ an toàn của các

tổ chức tín dụng cũng như sự ổn định kinh tế vĩ mô. Thị trường vàng trong nước

liên tục biến động từ đầu năm 2009 đến nay, giá tăng gấp đôi cùng với giá thế giới

và những nhân tố chính sách. Giai đoạn đỉnh điểm tháng 08/2011, giá vàng đạt mốc

49 triệu đồng/lượng. Ngoài ra, giao dịch vàng tài khoản mất kiểm soát, NHTM huy

động cho vay vốn bằng vàng tạo nên những rủi ro hệ thống do vàng biến động giá.

Năm 2012 NHNN đã từng bước hoàn thiện cơ sở pháp lý để quản lý thị trường

vàng, chấm dứt hoạt động và cho vay vốn bằng vàng vào ngày 25/11 /2012. Kết quả

bước đầu sau khi Nghị định 24/NĐ-CP ngày 3/4/2012 của Chính phủ được ban

hành kết hợp với Nghị định 95/NĐ-CP ngày 20/10/2011 và các biện pháp NHNN

đã triển khai, thị trường vàng miếng trong nước bước đầu đã đạt được những mục

tiêu quan trọng và có nhiều chuyển biến đáng kể. Mặc dù giá vàng trong nước và

thế giới biến động mạnh, nhưng không như thời gian trước đây, khoảng cách lớn

giữa giá vàng trong nước và giá vàng thế giới không đi kèm với hiện tượng “sốt

vàng”.

4.1.2. Xu hướng điều hành chính sách tiền tệ trong nước:

Định hướng chung của NHNN là điều hành chính sách tiền tệ thận trọng, hiệu

quả, gắn kết chặt chẽ với chính sách tài khóa theo mục tiêu kiểm soát lạm phát, tăng

cường ổn định kinh tế vĩ mô, hỗ trợ tăng trưởng kinh tế ở mức hợp lý; thị trường

tiền tệ, ngoại hối ổn định phù hợp với diễn biến kinh tế vĩ mô...

Trong tình hình kinh tế thế giới phục hồi chậm và vẫn tiếp tục khó khăn; mục

tiêu ổn định vĩ mô, kiềm chế lạm phát được Quốc hội, Chính phủ tiếp tục đặt lên

hàng đầu. Trong đó, về giải pháp điều hành chính sách tiền tệ, NHNN tiếp tục điều

hành linh hoạt và đồng bộ các công cụ chính sách tiền tệ, đảm bảo kiểm soát lượng

tiền cung ứng phù hợp với định hướng điều hành tổng phương tiện thanh toán, tín

dụng, nhằm thực hiện mục tiêu chính sách tiền tệ. Trong đó, lãi suất điều hành ở

mức hợp lý phù hợp với cân đối vĩ mô đảm bảo khả năng thanh toán và an toàn hệ

thống; điều hành tỷ giá và thị trường ngoại hối linh hoạt theo tín hiệu thị trường,

phù hợp với quan hệ cung cầu ngoại tệ trên thị trường; giữ ổn định tỷ giá; tiếp tục

cải thiện cán cân thanh toán quốc tế và tăng dự trữ ngoại hối nhà nước, giữ ổn định

giá trị đồng Việt Nam, hỗ trợ phát triển bền vững và chống đô la hóa nền kinh tế.

4.2. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU:

Tác giả sử dụng phần mềm Eview 7 phân tích mô hình tự hồi quy vector VAR

tại mục 3.1 và tiến hành phân tích trên 2 nhóm chuỗi dữ liệu lần lượt như sau:

Nhóm 1: zt = (WGt, CPt, Yt, CPIt, Rt, TRt, FRt) (1)

Nhóm 2: zt = (CPt, Yt, CPIt, Rt, Gt, TRt, FRt) (2)

Nhóm dữ liệu thứ nhất phân tích biến giá vàng là giá vàng thế giới, nhóm dữ

liệu thứ hai phân tích giá vàng là giá vàng trong nước.

4.2.1. Các bước kiểm định mô hình:

4.2.1.1. Hiệu chỉnh mùa vụ:

Các biến giả trị sản xuất công nghiệp (Y), chỉ số giá tiêu dùng toàn phần

(CPI), chỉ số giá dầu (CP), giá vàng (WG, G) là những chuỗi số có đặc thù biến

động theo mùa vụ. Ví dụ: giá vàng, giá trị sản xuất công nghiệp thường giảm trong

các tháng 02 là tháng Tết âm lịch, ngược lại, chỉ số giá tiêu dùng toàn phần lại

thường tăng trong thời gian này.

Để đảm bảo giá trị giải thích của mô hình, các chuỗi dữ liệu của các biến trên

được điều chỉnh theo mùa vụ bằng phương pháp Cenxus X12.

Từ bước này trở đi các biến Y, CPI, CP, WG, G được dùng là các biến đã điều

chỉnh yếu tố mùa vụ.

4.2.1.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu:

Trước khi xây dựng mô hình VAR cơ sở, tác giả thực hiện kiểm định tính

dừng của từng chuỗi dữ liệu thời gian để tránh hiện tượng hồi quy giả mạo khi xây

dựng mô hình trên các chuỗi không dừng.

Đối với mỗi chuỗi dữ liệu, tác giả đặt giả thiết như sau:

H0 : Chuỗi số liệu không có tính dừng.

H1 : Chuỗi số liệu có tính dừng.

Nếu giá trị p-value |tADF| > |∝| tại mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ giả thiết H0, tức

là chuỗi có tính dừng và ngược lại.

Dựa trên giả thiết này, tác giả sử dụng kiểm định ADF để kiểm định tính dừng

cho các chuỗi Y, CPI, R, CP, WG, G, TR, FR, kết quả kiểm định thể hiện như sau:

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi số liệu

Y 4.1619 -2.5796 -1.9428 -1.6154

Biến t-Statistic P-value tại ý nghĩa 1% P-value tại ý nghĩa 5% P-value tại ý nghĩa 10% Tính dừng tại chuỗi gốc Dừng

CPI 2.3230 -2.5797 -1.9429 -1.6154 Dừng

R -3.4276 -2.5795 -1.9428 -1.6154 Dừng

G 2.4728 -2.5794 -1.9428 -1.6154 Dừng

TR -3.0965 -2.5794 -1.9428 -1.6154 Dừng

Nguồn: Tính toán của tác giả

Biến t-Statistic P-value tại ý nghĩa 1% P-value tại ý nghĩa 5% P-value tại ý nghĩa 10% Tính dừng tại chuỗi sai phân bậc 1

-15.6225 -2.5795 -1.9428 -1.6154 Dừng

CP -5.2659 -2.5796 -1.9428 -1.6154 Dừng

FR -12.2954 -2.5837 -1.9434 -1.6150 Dừng

Nguồn: Tính toán của tác giả

Xem kết quả kiểm định chi tiết tại phụ lục 2.

Kết quả các biến Y, CPI, R, G, TR đều có giá trị tuyệt đối p-value tại mức ý

nghĩa 5% bé hơn giá trị tuyệt đối của thống kê tADF ở chuỗi gốc, vì vậy các biến này

có tính dừng tại chuỗi gốc.

Còn lại các biến WG, CP, FR đều có nghiệm đơn vị, nghĩa là không dừng tại

chuỗi gốc, các chuỗi này dừng khi thực hiện lấy sai phân bậc 1.

Như vậy, từ bước này trở đi, các biến WG, CP, FR được sử dụng là các chuỗi

sai phân bậc một của các chuỗi ban đầu sau hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ.

4.2.1.3. Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến:

Mối quan hệ nhân quả giữa các biến được được kiểm định dựa trên giả thiết:

H0: biến số m (một trong 7 biến của mô hình) không có tác động nhân quả lên

biến số n (một trong 6 biến còn lại của mô hình).

Để kiểm định giả thiết này, ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald, giả

thiết H0 bị từ chối (nghĩa là biến m có tác động nhân quả lên biến n) nếu F có ý nghĩa (tương đương giá trị P-value bé hơn 0.05)

Tác giả lần lượt triển khai kiểm định Granger Causility để kiểm tra mối quan

hệ nhân quả của tất cả các biến trong mỗi mô hình trên. Kết quả cho thấy, đối với

nhóm dữ liệu (1) đến độ trễ thứ 12, mỗi biến trong mô hình đều đóng vai trò là

nguyên nhân hoặc kết quả đối với một biến khác; điều tương tự xảy ra đối với nhóm

dữ liệu (2) đến độ trễ thứ 16. Do đó, tất cả 7 biến trong cả 2 mô hình đều hợp lý và

không cần thiết loại bỏ biến nào ra khỏi mô hình.

Xem kết quả kiểm định chi tiết tại phụ lục 3.

4.2.1.4. Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình:

4.2.1.4.a. Lựa chọn trễ cho mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng thế giới:

Bảng 4.2 Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ mô hình

Kiểm định lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VAR

Các biến nội sinh: WG, CP, Y, CPI, R, TR, FR Biến ngoại sinh: C Mẫu: 2000M01 2013M06, số quan sát: 115

Độ trễ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

LogL -1659.937 -978.2102 -907.5701 -823.1198 -772.4824 -687.0823 -632.6466 -566.2183 -498.0383 -426.4171 -367.388 -297.5586 -177.1332

LR NA 1268.605 122.8523 136.5892 75.73593 117.3323 68.16298 75.09289 68.77285* 63.52489 45.17012 44.93369 62.83062

AIC FPE 28.99021 9182.695 17.98626 0.153003 17.60992 0.105953 16.99339 0.058523 16.96491 0.059463 16.33187 0.034011 16.23733 0.034698 15.93423 0.030289 0.027481 15.60067 0.025726* 15.20725 15.03283 0.033882 0.043814 14.67058 0.030055 13.42840*

SC 29.1573 19.32293* 20.11616 20.66921 21.81031 22.34685 23.42189 24.28837 25.12439 25.90055 26.89571 27.70304 27.63044

HQ 29.05803 18.52881 18.62719 18.48539* 18.93164 18.77332 19.15351 19.32514 19.4663 19.54761 19.84792 19.96039 19.19294

Để chọn được độ trễ tối ưu cho mô hình VAR, tác giả thực hiện quan sát tối đa

12 độ trễ bằng công cụ Lag Structure trong Eview đối với mô hình VAR. Kết quả

lựa chọn độ trễ với các tiêu chuẩn là khác nhau: tiêu chuẩn LR đề nghị độ trễ 8, tiêu

chuẩn FPE đề nghị độ trễ 9, tiêu chuẩn AIC đề nghị độ trễ 12, tiêu chuẩn SC đề

nghị độ trễ 1, tiêu chuẩn HQ đề nghị độ trễ 3, và theo đề nghị của William D.

Lastrapes là độ trễ thứ 6.

Độ trễ lớn sẽ làm giảm chất lượng mô hình, tác giả đã ước lượng các mô hình

VAR sơ bộ với các độ trễ 1, 3 và đều không tìm được mô hình VAR ổn định. Ngoài

ra, với mô hình có chuỗi dữ liệu giá vàng thế giới, khả năng tác động giữa các biến

xảy ra với một độ trễ nhất định trong vài tháng là điều hợp lý, tác giả lựa chọn độ

trễ 8 là độ trễ tối ưu và xây dựng được mô hình VAR ổn định.

4.2.1.4.b. Lựa trọn độ trễ cho mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước:

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ mô hình

Kiểm định lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VAR

Các biến nội sinh: CP,Y, CPI, R, G, TR, FR Biến ngoại sinh: C Mẫu: 2000M01 2013M06, số quan sát 114

Độ trễ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

LogL -1745.75 -938.679 -873.168 -787.523 -740.948 -659.489 -599.409 -542.034 -483.993 -406.724 -356.281 -276.38 -153.086 10.66056

LR NA 1500.875 113.7816 138.2348 69.45323 111.4708 74.83595 64.42138 58.04149 67.77955* 38.05324 50.46424 62.72825 63.20045

AIC FPE 30.75005 53365.35 17.45051 0.089545 17.16085 0.06764 16.51795 0.036411 16.5605 0.039768 15.99103 0.02429 15.79666 0.0225 15.64972 0.023078 15.4911 0.025128 14.99516 0.021465 14.96985 0.033357 14.42771 0.036937 0.024789 13.12432 0.012347* 11.11122*

SC 30.91807 18.79461* 19.68103 20.21421 21.43285 22.03947 23.02118 24.05033 25.06779 25.74794 26.89871 27.53266 27.40535 26.56834

HQ 30.81824 17.996 18.18365 18.01805 18.53791 18.44576 18.72868 19.05906 19.37774 19.35911 19.8111 19.74628 18.92019 17.38440*

Trong mô hình này, độ trễ 1 được đề nghị bởi phương pháp là SC, độ trễ 9

được đề nghị bởi hai phương pháp LR, độ trễ 13 được đề nghị bởi phương pháp và

FPE, AIC và HQ. Tại các độ trễ 9 và 13 mô hình VAR ước lượng không ổn định,

đồng thời, với mô hình có chuỗi dữ liệu giá vàng trong nước, tác động qua lại của

các biến nhiều khả năng cần độ trễ bé hơn, do đó, tác giả lựa chọn độ trễ 1 làm độ

trễ tối ưu và xây dựng được mô hình VAR ổn định.

4.2.1.5. Kiểm định tính ổn định của mô hình:

Tính ổn định của mô hình VAR cơ sở được thiết lập với độ trễ tối ưu đã chọn

là 1 cần kiểm định lại trước khi phân tích các bước tiếp theo, vì nếu mô hình không

ổn định, các kết quả phân tích sẽ lệch lạc và không có ý nghĩa giải thích hiện tượng,

bài phân tích này lựa chọn phương pháp kiểm định nghịch đảo đơn vị gốc đa thức

AR và cho kết quả như sau lần lượt lên 2 mô hình:

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

1.5

1.0

0.5

0.0

-0.5

-1.0

-1.5

-1.0

-0.5

-1.5

0.5

1.5

1.0

0.0 Hình 4.1: Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng thế giới

Bảng 4.4 : Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng thế giới

Kiểm định nghịch đảo đơn vị Biến nội sinh: WG CP Y CPI R TR FR Biến ngoại sinh: C Độ trễ: 8

Root 0.997594 - 0.068447i 0.997594 + 0.068447i

0.870419 - 0.406066i 0.870419 + 0.406066i 0.910179 - 0.262180i 0.910179 + 0.262180i 0.131401 - 0.932719i 0.131401 + 0.932719i -0.589573 - 0.734042i -0.589573 + 0.734042i 0.912661 - 0.227768i 0.912661 + 0.227768i -0.372226 + 0.863000i -0.372226 - 0.863000i 0.747288 - 0.566332i 0.747288 + 0.566332i -0.731478 + 0.583606i -0.731478 - 0.583606i -0.118920 + 0.920602i -0.118920 - 0.920602i 0.593097 - 0.699818i 0.593097 + 0.699818i 0.309443 - 0.861524i 0.309443 + 0.861524i -0.893274 - 0.158856i -0.893274 + 0.158856i -0.806995 + 0.396655i -0.806995 - 0.396655i

Modulus 0.99994 0.99994 0.988965 0.988965 0.969496 0.969496 0.960479 0.960479 0.947187 0.947187 0.94193 0.94193 0.941495 0.941495 0.940653 0.940653 0.939852 0.939852 0.937641 0.937641 0.935765 0.935765 0.928251 0.928251 0.917338 0.917338 0.915412 0.915412 0.907289 0.907289 0.899209 0.899209

Kiểm định nghịch đảo đơn vị Biến nội sinh: WG CP Y CPI R TR FR Biến ngoại sinh: C Độ trễ: 8

Root 0.624645 + 0.613492i 0.624645 - 0.613492i -0.696779 + 0.500353i -0.696779 - 0.500353i -0.489147 - 0.693548i -0.489147 + 0.693548i

0.335190 - 0.773347i 0.335190 + 0.773347i -0.198877 - 0.817904i -0.198877 + 0.817904i -0.025966 - 0.824761i -0.025966 + 0.824761i -0.772108 - 0.140883i -0.772108 + 0.140883i 0.140632 + 0.765318i 0.140632 - 0.765318i -0.640233 + 0.435381i -0.640233 - 0.435381i 0.729820 + 0.258316i 0.729820 - 0.258316i 0.630826 + 0.445020i 0.630826 - 0.445020i -0.105254 + 0.586624i -0.105254 - 0.586624i

Modulus 0.87553 0.87553 0.85782 0.85782 0.84869 0.84869 -0.848138 0.848138 0.842863 0.842863 0.841736 0.841736 0.82517 0.82517 0.784856 0.784856 0.778132 0.778132 0.774245 0.774245 0.774186 0.774186 0.772001 0.772001 0.595992 0.595992 0.30551

-0.30551

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

1.5

1.0

0.5

0.0

-0.5

-1.0

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

Hình 4.2: Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước

Bảng 4.5 : Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước

Kiểm định nghịch đảo đơn vị Biến nội sinh: CP Y CPI R G TR FR Biến ngoại sinh: C Độ trễ: 1

Root

0.929712 - 0.055424i 0.929712 + 0.055424i 0.842059 - 0.071831i 0.842059 + 0.071831i

Modulus 0.994726 0.994726 0.931363 0.931363 0.845117 0.845117 0.303647 0.303647 0.130912 0.130912

Kết quả cho thấy tất cả các điểm đều nằm trong vòng tròn đơn vị, điều này thể

hiện mô hình khá ổn định và có thể thực hiện các phân tích tiếp theo.

4.2.2. Phân tích phản ứng xung:

4.2.2.1. Phân tích phản ứng xung trong mô hình với chuỗi dữ liệu giá vàng thế giới:

Response of CP to WG

Response of Y to WG

.08

.04

.00

-10

-.04

-20

Response of CPI to WG

Response of R to WG

1.5

1.0

0.5

0.0

-0.5

-1.0

-4

Response of TR to WG

Response of FR to WG

-.4

-1

-.8

Hình 4.3: Phản ứng của các biến yếu tố vĩ mô và chính sách tiền tệ trước một cú sốc giá vàng thế giới

Bảng 4.6: Phản ứng của các biến yếu tố vĩ mô và chính sách tiền tệ trước một

cú sốc giá vàng thế giới

Đơn vị tính: %

Y to WG

Period CP to WG -70.616 -18.983 186.429 -55.824 74.941 154.494 131.648 69.518 169.104 26.650 120.634 107.732 191.689 164.559 219.493 195.733 189.751 242.560 205.239 226.127 173.279 116.154 117.242 51.608

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

CPI to WG R to WG 0.261 0.361 1.530 0.579 2.474 6.086 7.465 10.244 12.818 13.101 10.948 9.716 7.545 6.167 6.735 6.620 6.405 5.057 4.152 3.201 2.402 1.328 1.548 1.716

0.713 3.779 5.534 8.563 11.435 17.008 24.709 34.197 43.091 46.320 52.006 55.554 60.981 65.901 69.468 72.305 76.822 78.346 80.748 81.534 80.874 84.056 87.060 89.994

-0.184 0.215 0.018 0.186 0.211 0.112 0.076 0.295 0.200 -0.070 0.219 0.147 0.050 0.176 0.059 0.187 0.219 0.292 0.391 0.377 0.413 0.483 0.552 0.594

TR to WG FR to WG -3.059 -2.631 -0.843 1.029 0.938 1.747 5.368 5.466 6.390 8.082 7.833 9.390 11.476 13.807 14.334 14.465 12.953 12.261 13.877 14.270 15.208 14.856 14.129 14.839

1.335 2.211 2.126 2.822 4.629 6.129 6.101 5.869 4.432 2.206 4.828 4.238 6.070 5.723 4.016 2.645 1.213 0.329 0.237 0.834 0.292 0.743 -0.543 -1.611

Nguồn: Tính toán của tác giả

Qua hai bảng số liệu phân tích phản ứng xung và đồ thị miêu tả ta thấy:

Mỗi một phần trăm thay đổi trong giá vàng thế giới ở kỳ đầu tiên, kéo theo

thay đổi đáng kể của lãi suất dài hạn từ kỳ thứ 8 trở đi (10.244%), cú sốc tắt dần sau

24 tháng.

Tỷ lệ dự trữ bắt buộc có phản ứng rõ hơn lãi suất dài hạn ở các kỳ đầu tiên,

mức độ tăng dần và lên mức 6% ở kỳ thứ 7, cú sốc này sau đó cũng giảm dần tại kỳ

thứ 18.

Lãi suất cho vay qua đêm có phản ứng nghịch với mỗi phần trăm thay đổi

trong giá vàng thế giới trong ngắn hạn (2 kỳ đầu tiên) sau đó chuyển sang phản ứng

thuận chiều và tăng dần lên mức trên 10% ở kỳ thứ 13, sau đó gần như giữ vững

biến động ở mức này.

Đối với các biến yếu tố vĩ mô, đáng chú ý là chỉ số giá tiêu dùng, biến động

thuận chiều và tăng liên tục không có dấu hiệu suy giảm sau 24 kỳ, lên mức cao

nhất gần 90%.

4.2.2.2. Phân tích phản ứng xung trong mô hình với chuỗi dữ liệu giá vàng trong nước:

4.2.2.2.a. Phản ứng của các yếu tốc trước cú sốc lãi suất dài hạn:

Response of CP to R

Response of Y to R

.01

.00

-.01

-.02

-.03

-.04

-2

Response of CPI to R

Response of G to R

.02

1.0

.01

0.5

.00

0.0

-.01

-0.5

-.02

-1.0

-.03

-1.5

Response of TR to R

Response of FR to R

-.1

-.2

-.3

-.4

-.5

-.1

-.6

Hình 4.4: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất dài hạn

Bảng 4.7: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất dài hạn:

Đơn vị tính: %

Period CP to R Y to R CPI to R G to R TR to R FR to R 0.175 0.000 0.140 -0.034 0.163 -0.058 0.181 -0.075 0.189 -0.090 0.190 -0.104 0.185 -0.117 0.177 -0.130 0.165 -0.144 0.153 -0.157 0.139 -0.170 0.125 -0.184 0.111 -0.197 0.098 -0.211 0.085 -0.225 0.074 -0.239 0.063 -0.252 0.053 -0.266 0.044 -0.279 0.036 -0.292 0.029 -0.304 0.023 -0.316 0.018 -0.328 0.014 -0.339

0.000 -0.029 -0.029 -0.025 -0.021 -0.018 -0.015 -0.012 -0.010 -0.009 -0.007 -0.006 -0.005 -0.005 -0.004 -0.004 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003

-0.430 -0.260 -0.210 -0.178 -0.151 -0.128 -0.107 -0.090 -0.075 -0.062 -0.052 -0.043 -0.036 -0.030 -0.025 -0.021 -0.018 -0.016 -0.014 -0.012 -0.010 -0.009 -0.008 -0.007

0.000 5.057 4.518 3.722 3.082 2.562 2.125 1.752 1.432 1.158 0.925 0.727 0.559 0.418 0.300 0.202 0.121 0.056 0.003 -0.039 -0.072 -0.097 -0.115 -0.127

0.004 -0.002 -0.004 -0.005 -0.006 -0.006 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007 -0.006

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Nguồn: Tính toán của tác giả

Một cú sốc lãi suất dài hạn mang lại phản ứng thuận chiều với lãi suất cho vay

qua đêm với mức độ không quá 0.2% và có ý nghĩa thống kê từ kỳ 1 (0.175%) đến

kỳ thứ 18 (0.053%).

Cú sốc lãi suất dài hạn mang lại phản ứng nghịch chiều đối với giá vàng trong

nước và tỷ lệ dự trữ bắt buộc, tuy nhiên, phản ứng nhỏ chưa có ý nghĩa về mặt

thống kê. Tương tự với giá trị sản xuất công nghiệp.

Ngược lại, chỉ số giá tiêu dùng phản ứng nghịch chiều với cú sốc lãi suất dài

hạn, phản ứng này có ý nghĩa thống kê từ kỳ thứ 3 (0.058%) trở đi thể hiện tác động

của chính sách tiền tệ thắt chặt trong việc kiềm chế lạm phát.

4.2.2.2.b. Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc:

Response of CP to TR

Response of Y to TR

.03

.02

.01

.00

-.01

-2

-.02

-4

Response of CPI to TR

Response of G to TR

.03

1.5

.02

1.0

.01

0.5

.00

0.0

-.01

-0.5

-.02

-1.0

-.03

-1.5

Response of R to TR

Response of FR to TR

-.1

-.2

-.3

-.2

Hình 4.5: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc

Bảng 4.8: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc

Đơn vị tính: %

Period CP to TR Y to TR CPI to TR R to TR G to TR FR to TR 0.155 0.124 0.074 0.039 0.015 0.001 -0.008 -0.012 -0.014 -0.014 -0.013 -0.011 -0.010 -0.009 -0.008 -0.007 -0.007 -0.008 -0.008 -0.009 -0.010 -0.011 -0.012 -0.014

0.000 0.794 2.255 2.824 2.942 2.874 2.722 2.528 2.311 2.083 1.851 1.620 1.395 1.180 0.977 0.787 0.612 0.452 0.308 0.179 0.065 -0.034 -0.120 -0.192

0.000 0.219 0.322 0.378 0.405 0.412 0.404 0.385 0.359 0.329 0.296 0.262 0.228 0.194 0.163 0.133 0.106 0.081 0.059 0.039 0.022 0.007 -0.006 -0.017

0.000 0.003 0.003 0.003 0.002 0.001 0.000 0.000 -0.001 -0.002 -0.003 -0.003 -0.004 -0.004 -0.005 -0.005 -0.005 -0.006 -0.006 -0.006 -0.006 -0.006 -0.006 -0.006

0.000 0.018 0.016 0.012 0.009 0.006 0.004 0.003 0.001 0.001 0.000 0.000 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

0.000 0.169 0.274 0.344 0.391 0.422 0.439 0.445 0.442 0.431 0.414 0.392 0.366 0.337 0.305 0.272 0.237 0.202 0.167 0.131 0.096 0.062 0.029 -0.004

Nguồn: Tính toán của tác giả

Cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc mang lại phản ứng thuận chiều và có ý nghĩa

thống kê trong suốt nhiều kỳ với lãi suất dài hạn, phản ứng đạt cực đại vào kỳ thứ 6

(0.412%) và tắt dần sau hơn 2 kỳ. Cú sốc này cũng mang đến phản ứng thuận chiều

và có ý nghĩa thống kê đối với lãi suất cho vay qua đêm, tuy nhiên không đáng kể

và chỉ duy trì được 3 kỳ đầu tiên sau đó gần như tắt hẳn.

Cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc mang đến phản ứng thuận chiều của giá vàng

trong vòng 6 kỳ đầu, ngược lại trong các kỳ sau đó, tuy nhiên các phản ứng này

chưa đủ lớn để đạt mức ý nghĩa thống kê.

Cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc lại mang đến phản ứng thuận chiều đối với chỉ số

giá tiêu dùng, phản ứng này tắt dần sau 24 tháng.

4.2.2.2.c. Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất cho vay qua đêm:

Response of CP to FR

Response of Y to FR

.02

.01

.00

-.01

-.02

-.03

-2

Response of CPI to FR

Response of G to FR

.03

.02

.01

.00

-.01

-1

-.02

-.03

-2

Response of R to FR

Response of TR to FR

-.1

-.2

-.1

-.2

-.3

22 Hình 4.6: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất cho vay qua đêm

Bảng 4.9: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất cho vay qua đêm

Period CP to FR Y to FR CPI to FR R to FR G to FR

0.000 0.106 0.187 0.253 0.308 0.353 0.388 0.415 0.434 0.446 0.452 0.453 0.450 0.443 0.432 0.418 0.402 0.385 0.366 0.346 0.325 0.304 0.282 0.261

Đơn vị tính: % TR to FR 0.000 0.084 0.105 0.113 0.114 0.111 0.105 0.098 0.089 0.079 0.069 0.058 0.049 0.039 0.030 0.022 0.015 0.008 0.002 -0.003 -0.008 -0.012 -0.015 -0.018

0.000 -0.001 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002

0.000 -0.041 -0.051 -0.053 -0.051 -0.047 -0.043 -0.038 -0.034 -0.030 -0.027 -0.025 -0.023 -0.023 -0.023 -0.024 -0.025 -0.027 -0.029 -0.030 -0.032 -0.034 -0.036 -0.037

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

0.000 4.096 4.226 3.803 3.335 2.902 2.514 2.168 1.859 1.584 1.337 1.116 0.919 0.741 0.583 0.441 0.315 0.203 0.104 0.017 -0.060 -0.126 -0.183 -0.231

0.000 -0.011 -0.010 -0.007 -0.004 -0.002 -0.001 0.000 0.001 0.002 0.003 0.003 0.003 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.003 0.003 0.003 0.003

Nguồn: Tính toán của tác giả

Cú sốc lãi suất cho vay qua đêm mang lại phản ứng thuận chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ dự trữ bắt buộc từ kỳ thứ 2 (0.084%) đến kỳ thứ 12 (0.058%). Lãi

suất cho vay qua đêm tác động không đáng kể lên lãi suất dài hạn, và không mang

đến phản ứng có ý nghĩa đối với giá vàng trong nước.

Lãi suất cho vay qua đêm cũng giống như tỷ lệ dự trữ bắt buộc, mang đến một

phản ứng thuận chiều trong gia tăng chỉ số giá tiêu dùng.

4.2.2.2.d. Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc giá vàng trong nước:

Response of CP to G

Response of Y to G

.04

.03

.02

.01

.00

-2

-.01

-4

Response of CPI to G

Response of R to G

-.1

Response of TR to G

Response of FR to G

-.2

-.1

-.4

-.2

Hình 4.7: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc giá vàng trong nước

Bảng 4.10: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc giá vàng trong nước

Đơn vị tính: %

Period CP to G Y to G CPI to G R to G TR to G FR to G -2.828 0.000 -1.717 3.932 -0.901 7.907 -0.224 11.855 0.346 15.736 0.825 19.524 1.224 23.195 1.553 26.731 1.820 30.118 2.032 33.346 2.194 36.406 2.313 39.292 2.392 42.002 2.437 44.535 2.451 46.890 2.439 49.070 2.402 51.078 2.345 52.917 2.271 54.593 2.181 56.112 2.078 57.479 1.965 58.701 1.843 59.785 1.715 60.738

0.000 -5.326 3.145 12.387 20.582 27.514 33.220 37.783 41.297 43.856 45.553 46.477 46.716 46.351 45.459 44.115 42.385 40.333 38.016 35.488 32.795 29.983 27.089 24.148

0.000 0.084 0.112 0.134 0.154 0.175 0.196 0.217 0.238 0.260 0.282 0.304 0.325 0.347 0.368 0.389 0.409 0.429 0.447 0.466 0.483 0.499 0.515 0.530

0.525 1.111 1.749 2.273 2.675 2.969 3.169 3.288 3.338 3.330 3.274 3.177 3.047 2.891 2.713 2.521 2.317 2.105 1.888 1.670 1.453 1.238 1.027 0.822

0.000 1.184 2.181 3.064 3.837 4.501 5.057 5.508 5.860 6.120 6.295 6.392 6.419 6.384 6.295 6.160 5.984 5.775 5.538 5.280 5.005 4.718 4.424 4.124

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Nguồn: Tính toán của tác giả

Một cú sốc giá vàng trong nước, ngược lại với các cú sốc chính sách tiền tệ,

mang lại phản ứng thuận chiều với hầu hết các biến chính sách tiền tệ trong cả ngắn

vài dài hạn với mức ý nghĩa thống kê rõ rệt: 1.1% với lãi suất dài hạn từ kỳ 2,

0.525% với tỷ lệ dự trữ bắt buộc từ kỳ đầu tiên, và -2.828% với lãi suất cho vay qua

đêm từ kỳ đầu tiên. Ngoại lệ (phản ứng nghịch chiều) xảy ra với lãi suất cho vay

qua đêm ở chỉ 4 kỳ đầu tiên.

Cú sốc giá vàng trong nước cũng mang đến phản ứng thuận chiều và có giá trị

lớn đối với chỉ số giá tiêu dùng, từ 3.9% ở kỳ thứ 2 lên đến 60% ở kỳ thứ 24 (sau 2

năm)

4.2.2.3. Phân rã phương sai với mô hình chuỗi dữ liệu giá vàng trong nước:

4.2.2.3.a. Phân rã phương sai giá vàng trong nước:

Percent G variance due to CP

Percent G variance due to Y

Percent G variance due to CPI

100

Percent G variance due to R

Percent G variance due to G

Percent G variance due to TR

100

Percent G variance due to FR

100

Hình 4.8: Phân rã phương sai giá vàng trong nước

Bảng 4.11: Phân rã phương sai giá vàng trong nước

Đơn vị tính: %

S.E.

CPI

TR -

FR -

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

47.2322 0.5874 0.5219 0.3650 0.4626 98.0631 49.8416 1.2914 2.9771 0.2768 0.2741 94.9884 0.1421 0.0500 50.3982 1.6037 4.0241 0.2710 0.3189 93.5204 0.1899 0.0720 50.7210 1.7250 4.5208 0.2941 0.4115 92.7759 0.1908 0.0821 50.9732 1.7568 4.7960 0.3292 0.5166 92.3414 0.1728 0.0872 51.1772 1.7467 4.9738 0.3691 0.6219 92.0486 0.1497 0.0902 51.3450 1.7171 5.1061 0.4099 0.7220 91.8241 0.1286 0.0923 51.4858 1.6792 5.2160 0.4494 0.8144 91.6336 0.1132 0.0940 51.6065 1.6388 5.3149 0.4863 0.8981 91.4606 0.1054 0.0958 51.7122 1.5988 5.4081 0.5198 0.9730 91.2967 0.1058 0.0978 51.8063 1.5608 5.4981 0.5496 1.0395 91.1380 0.1141 0.0999 51.8911 1.5253 5.5859 0.5755 1.0983 90.9829 0.1298 0.1024 51.9683 1.4927 5.6718 0.5976 1.1500 90.8309 0.1519 0.1052 52.0389 1.4631 5.7559 0.6158 1.1954 90.6822 0.1794 0.1083 52.1036 1.4362 5.8379 0.6306 1.2354 90.5372 0.2111 0.1116 52.1629 1.4120 5.9176 0.6421 1.2706 90.3965 0.2462 0.1151 52.2170 1.3903 5.9948 0.6505 1.3016 90.2604 0.2836 0.1187 52.2662 1.3708 6.0693 0.6563 1.3290 90.1296 0.3224 0.1225 52.3107 1.3534 6.1409 0.6597 1.3534 90.0043 0.3620 0.1263 52.3506 1.3378 6.2097 0.6610 1.3750 89.8848 0.4017 0.1301 52.3863 1.3238 6.2755 0.6605 1.3943 89.7712 0.4409 0.1339 52.4180 1.3112 6.3384 0.6583 1.4115 89.6636 0.4793 0.1376 52.4459 1.3000 6.3985 0.6548 1.4271 89.5620 0.5165 0.1411 52.4702 1.2899 6.4557 0.6503 1.4411 89.4662 0.5523 0.1445

Nguồn: tính toán của tác giả

Giá vàng trong nước chịu ảnh hưởng phần lớn bởi chính nó với 98.0631%

trong kỳ đầu tiên.

Lãi suất dài hạn là biến chính sách tiền tệ có tác động lớn nhất lên giá vàng

(0.426% tại kỳ đầu tiên), sau đó đến tỷ lệ dự trữ bắt buộc (0.1421% tại kỳ thứ 2) và

cuối cùng là lãi suất cho vay qua đêm (0.05% tại kỳ thứ 2). Tác động này có giá trị

ngày càng tăng theo thời gian.

Tỷ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất cho vay qua đêm có vai trò ngày càng tăng

đối với mỗi biến động trong lãi suất dài hạn, tuy nhiên vai trò này không lớn với chỉ

0.1421% ở tỷ lệ dự trữ bắt buộc và 0.05% ở lãi suất cho vay qua đêm tại kỳ đầu

tiên.

4.2.2.3.b. .Phân rã phương sai lãi suất dài hạn:

Percent R variance due to CP

Percent R variance due to Y

Percent R variance due to CPI

100

Percent R variance due to R

Percent R variance due to G

Percent R variance due to TR

100

Percent R variance due to FR

100

Hình 4.9: Phân rã phương sai lãi suất dài hạn

Bảng 4.12: Phân rã phương sai lãi suất dài hạn

Đơn vị tính: %

CPI

G -

FR -

TR -

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

S.E. 0.2578 2.0118 3.9621 93.7684 47.2322 2.3506 0.1322 4.0683 4.7731 4.4318 84.0214 0.2227 49.8416 5.6647 0.2576 6.9144 5.1542 4.3562 76.9067 0.7462 50.3982 9.2706 0.3604 8.7100 4.8113 4.0770 71.1812 1.5895 50.7210 50.9732 9.7637 4.3538 3.7370 66.1891 2.7417 12.7766 0.4381 51.1772 10.3187 3.9640 3.4161 61.7336 4.1632 15.9129 0.4915 51.3450 10.5447 3.6727 3.1611 57.7741 5.7966 18.5264 0.5244 51.4858 10.5593 3.4622 2.9954 54.2974 7.5786 20.5653 0.5419 51.6065 10.4438 3.3058 2.9260 51.2787 9.4480 22.0489 0.5487 51.7122 10.2535 3.1813 2.9489 48.6781 11.3497 23.0395 0.5490 51.8063 10.0248 3.0742 3.0535 46.4469 13.2367 23.6181 0.5458 9.7816 2.9765 3.2262 44.5342 15.0705 23.8699 0.5411 51.8911 9.5384 2.8848 3.4525 42.8924 16.8210 23.8745 0.5365 51.9683 9.3041 2.7985 3.7181 41.4789 18.4656 23.7020 0.5329 52.0389 9.0836 2.7182 4.0100 40.2578 19.9886 23.4108 0.5310 52.1036 8.8796 2.6450 4.3169 39.1988 21.3805 23.0480 0.5312 52.1629 8.6929 2.5796 4.6292 38.2775 22.6369 22.6499 0.5340 52.2170 8.5236 2.5225 4.9392 37.4736 23.7578 22.2436 0.5397 52.2662 8.3711 2.4737 5.2408 36.7711 24.7466 21.8484 0.5484 52.3107 8.2346 2.4326 5.5295 36.1565 25.6093 21.4773 0.5602 52.3506 8.1131 2.3987 5.8021 35.6188 26.3536 21.1384 0.5753 52.3863 8.0054 2.3712 6.0563 35.1488 26.9887 20.8361 0.5936 52.4180 7.9105 2.3490 6.2910 34.7387 27.5244 20.5716 0.6149 52.4459 7.8272 2.3313 6.5056 34.3817 27.9707 20.3446 0.6389 52.4702

Nguồn: tính toán của tác giả

Lãi suất dài hạn chịu ảnh hưởng phần lớn từ chính nó, với 93.7684% trong kỳ

đầu tiên.

Đối với biến này, chỉ số giá tiêu dùng và giá trị sản xuất công nghiệp thể hiện

vai trò mạnh mẽ hơn. Cũng tại kỳ đầu tiên, chỉ số giá tiêu dùng ảnh hưởng lên lãi

suất dài hạn ở mức 3.9621% và giá trị sản xuất công nghiệp ảnh hưởng lên lãi suất

dài hạn ở mức 2.0118%. Tuy nhiên ảnh hưởng của 2 yếu tố này có xu hướng giảm

dần trong dài hạn.

Giá vàng trong nước tại các thời kỳ đầu ảnh hưởng không nhiều lên lãi suất

dài hạn (0.2227% ở kỳ thứ 2), nhưng bắt đầu thể hiện vai trò khá lớn từ kỳ thứ 7

(5.7966%) và liên tục tăng đến mức 27.9707% tại kỳ thứ 24.

4.2.2.3.c. Phân rã phương sai tỷ lệ dự trữ bắt buộc:

Percent T R variance due to CP

Percent TR variance due to Y

Percent T R variance due to CPI

Percent TR variance due to R

Percent TR variance due to G

Percent T R variance due to TR

Percent TR variance due to FR

Hình 4.10: Phân rã phương sai tỷ lệ dự trữ bắt buộc

Bảng 4.13: Phân rã phương sai tỷ lệ dự trữ bắt buộc

Đơn vị tính: %

S.E.

FR -

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

CPI 47.2322 1.5094 5.8290 0.5868 15.8777 0.0682 76.1289 49.8416 1.0791 12.4510 0.3563 12.8836 0.2219 72.4848 0.5233 50.3982 0.8977 14.6680 0.2904 11.7287 0.5201 70.8539 1.0412 50.7210 0.8179 15.3360 0.3130 11.1807 0.9541 69.8759 1.5225 50.9732 0.7854 15.4079 0.4053 10.8686 1.5046 69.0638 1.9645 51.1772 0.7766 15.2318 0.5579 10.6607 2.1464 68.2676 2.3590 51.3450 0.7791 14.9578 0.7621 10.5027 2.8515 67.4486 2.6983 51.4858 0.7862 14.6582 1.0083 10.3702 3.5907 66.6083 2.9782 51.6065 0.7941 14.3689 1.2866 10.2521 4.3366 65.7631 3.1986 51.7122 0.8008 14.1070 1.5872 10.1435 5.0651 64.9331 3.3632 51.8063 0.8056 13.8789 1.9008 10.0424 5.7567 64.1372 3.4785 51.8911 0.8083 13.6849 2.2192 9.9482 6.3966 63.3904 3.5524 51.9683 0.8091 13.5224 2.5354 9.8610 6.9748 62.7037 3.5935 52.0389 0.8083 13.3874 2.8439 9.7811 7.4858 62.0834 3.6100 52.1036 0.8065 13.2754 3.1403 9.7085 7.9278 61.5322 3.6093 52.1629 0.8039 13.1824 3.4212 9.6432 8.3017 61.0497 3.5978 52.2170 0.8010 13.1048 3.6847 9.5852 8.6107 60.6332 3.5804 52.2662 0.7980 13.0393 3.9291 9.5342 8.8598 60.2784 3.5613 52.3107 0.7950 12.9837 4.1540 9.4896 9.0547 59.9798 3.5431 52.3506 0.7922 12.9361 4.3591 9.4511 9.2021 59.7316 3.5279 52.3863 0.7897 12.8949 4.5448 9.4180 9.3085 59.5275 3.5167 52.4180 0.7874 12.8591 4.7115 9.3898 9.3807 59.3614 3.5101 52.4459 0.7855 12.8278 4.8602 9.3658 9.4253 59.2273 3.5081 52.4702 0.7838 12.8004 4.9918 9.3454 9.4484 59.1198 3.5104

Nguồn: tính toán của tác giả

Tỷ lệ dự trữ bắt buộc chỉ ảnh hưởng bởi chính nó ở mức 76.1289% tại kỳ đầu

tiên, sau đó giảm dần xuống mức dưới 60% sau 2 năm.

Lãi suất dài hạn thể hiện vai trò lớn đối với tỷ lệ dự trữ bắt buộc, với

15.8777% tại kỳ đầu tiên, và mặc dù có xu hướng giảm dần theo thời gian, nhưng

tại kỳ thứ 24, ảnh hưởng của lãi suất dài hạn lên tỷ lệ dự trữ bắt buộc vẫn đạt mức

9.3454%.

Lãi suất cho vay qua đêm cũng thể hiện ảnh hưởng ngày càng tăng lên tỷ lệ dự

trữ bắt buộc, tuy nhiên độ lớn không đáng kể.

Giá vàng trong nước ít thể hiện vai trò trong các biến động của tỷ lệ dự trữ bắt

buộc trong vòng nửa năm đầu tiên, tuy nhiên mức ảnh hưởng ngày càng tăng và đạt

con số 9.4484% tại kỳ thứ 24.

Không giống như lãi suất dài hạn, chỉ số giá tiêu dùng chỉ đem lại ảnh hưởng

nhỏ lên biến động của tỷ lệ dự trữ bắt buộc.

4.2.2.3.d. Phân rã phương sai lãi suất cho vay qua đêm:

Percent FR variance due to CP

Percent FR variance due to Y

Percent FR variance due to CPI

100

Percent FR variance due to R

Percent FR variance due to G

Percent FR variance due to TR

100

Percent FR variance due to FR

100

Hình 4.11: Phân rã phương sai lãi suất cho vay qua đêm

Bảng 4.14: Phân rã phương sai lãi suất cho vay qua đêm

Đơn vị tính: % FR

CPI

Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

S.E. 47.2322 49.8416 50.3982 50.7210 50.9732 51.1772 51.3450 51.4858 51.6065 51.7122 51.8063 51.8911 51.9683 52.0389 52.1036 52.1629 52.2170 52.2662 52.3107 52.3506 52.3863 52.4180 52.4459 52.4702

R 2.4133 1.3130 1.0751 1.9110 1.4396 1.3272 90.5208 4.7170 3.9767 1.0698 1.7334 1.0918 1.2073 86.2041 5.9035 5.5850 0.9966 1.9454 0.8612 1.0105 83.6978 6.4378 6.7895 0.9187 2.2875 0.7130 0.8607 81.9928 6.6385 7.7836 0.8482 2.6641 0.6318 0.7589 80.6749 6.6741 8.6244 0.7881 3.0323 0.6085 0.6914 79.5812 6.6309 9.3347 0.7396 3.3709 0.6361 0.6468 78.6411 6.5532 9.9294 0.7031 3.6698 0.7082 0.6168 77.8196 6.4642 10.4215 0.6791 3.9252 0.8185 0.5961 77.0955 6.3758 10.8236 0.6675 4.1374 0.9606 0.5813 76.4539 6.2938 11.1477 0.6682 4.3090 1.1281 0.5704 75.8828 6.2205 11.4054 0.6804 4.4441 1.3149 0.5621 75.3725 6.1567 11.6071 0.7035 4.5474 1.5148 0.5557 74.9148 6.1019 11.7624 0.7363 4.6239 1.7220 0.5507 74.5028 6.0553 11.8795 0.7778 4.6784 1.9314 0.5467 74.1310 6.0158 11.9657 0.8265 4.7154 2.1382 0.5435 73.7949 5.9824 12.0274 0.8810 4.7387 2.3385 0.5410 73.4910 5.9541 12.0697 0.9401 4.7518 2.5289 0.5391 73.2164 5.9302 12.0970 1.0022 4.7573 2.7069 0.5377 72.9687 5.9098 12.1128 1.0663 4.7577 2.8705 0.5367 72.7461 5.8924 12.1202 1.1310 4.7546 3.0187 0.5363 72.5469 5.8776 12.1213 1.1954 4.7494 3.1507 0.5363 72.3694 5.8648 12.1182 1.2585 4.7430 3.2663 0.5368 72.2124 5.8538 12.1121 1.3196 4.7363 3.3660 0.5379 72.0744

Nguồn: tính toán của tác giả

Lãi suất cho vay qua đêm cũng chịu một phần lớn bởi ảnh hưởng của chính nó với 90.5208% ở kỳ đầu tiên. Cũng tại kỳ này, thể hiện vai trò tiếp theo là lãi suất dài hạn (1.911%), và giá vàng trong nước (1.4396%), và tỷ lệ dự trữ bắt buộc

(1.3272%).

Ảnh hưởng của lãi suất dài hạn ngày càng tăng và đạt mức 4.7363% tại kỳ thứ

24, trong khi ảnh hưởng của tỷ lệ dự trữ bắt buộc ngày càng giảm chỉ duy trì về mức 0.5% ở trong dài hạn.

Ảnh hưởng của giá vàng trong nước cũng thể hiện vai trò ngày càng tăng đối

với lãi suất cho vay qua đêm, tại kỳ thứ 24, ảnh hưởng đạt mức 3.366%.

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Trong chương này, bằng việc xây dựng mô hình VAR ổn định với phương

pháp kiểm định mô hình đề ra ở chương 3.

Sau khi xây dựng mô hình VAR ổn định với cả 02 nhóm dữ liệu (mô hình với

biến giá vàng thế giới và mô hình với biến giá vàng trong nước), tác giả thực hiện

phân tích các mối tương quan, tác động qua lại giữa các biến qua từng bước như

Một là, phân tích phản ứng của các biến yếu tố vĩ mô và chính sách tiền tệ đối

với mỗi cú sốc trong giá vàng thế giới.

Hai là, phân tích phản ứng của các biến trước mỗi cú sốc lãi suất dài hạn, tỷ lệ

dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay qua đêm và giá vàng trong nước

Ba là, thực hiện phân rã phương sai lãi suất dài hạn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, lãi

suất cho vay qua đêm và giá vàng trong nước.

CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN

Dù có một vai trò đặc biệt vừa là hàng hóa, vừa là tiện tệ và cũng từng được sử

dụng làm mốc cố định giá trị tiền tệ, song có không nhiều lý thuyết cũng như

nghiên cứu thực nghiệm về mối tác động qua lại giữa giá vàng và các yếu tố chính

sách tiền tệ tại một quốc qua và vùng lãnh thổ. Một vài nghiên cứu trước đây tại hai

quốc gia khác nhau là Mỹ và Việt Nam thiên về kết luận giá vàng đóng vai trò gián

tiếp đối với chính sách tiền tệ, nghĩa là nó tác động lên các yếu tố chỉ dẫn cho chính

sách tiền tệ, cụ thể là giá cả hàng hóa.

Trong bài này, tác giả sử dụng dữ liệu kinh tế vĩ mô từ tháng 01/2000 đến hết

tháng 06/2013 để phân tích mối quan hệ giữa giá vàng và chính sách tiền tệ tại Việt

Nam thập niên vừa qua, sau nghiên cứu đề tài, tác giả rút ra được các kết luận sau:

Một là, cú sốc giá vàng thế giới có ảnh hưởng lên chính sách tiền tệ trong

nước với một độ trễ nhất định khoảng từ 8 kỳ trở đi. Trong đó mỗi một phần trăm

thay đổi trong giá vàng thế giới ở kỳ đầu tiên, kéo theo thay đổi đáng kể của lãi suất

dài hạn từ kỳ thứ 8 trở đi (10.244%), tỷ lệ dự trữ bắt buộc đạt mức 6% ở kỳ thứ 7,

lãi suất cho vay qua đêm có phản ứng nghịch với mỗi phần trăm thay đổi trong giá

vàng thế giới trong ngắn hạn (2 kỳ đầu tiên) sau đó chuyển sang phản ứng thuận

chiều và tăng dần lên mức trên 10% ở kỳ thứ 13.

Hai là, các cú sốc chính sách tiền tệ trong nước mang lại phản ứng nhỏ không

đáng kể về mặt thống kê lên giá vàng trong nước.

Ba là, các cú sốc trong các biến chính sách tiền tệ lãi suất dài hạn, tỷ lệ dự trữ

bắt buộc, lãi suất cho vay qua đêm thường kéo theo phản ứng đáng kể qua lại lẫn

nhau. Trong đó, lãi suất dài hạn gây ra phản ứng mạnh hơn với các yếu tố còn lại,

trong khi lãi suất cho vay qua đêm gây ra phản ứng thấp hơn.

Bốn là, một cú sốc giá vàng trong nước mang lại phản ứng thuận chiều với hầu

hết các biến chính sách tiền tệ trong cả ngắn vài dài hạn với mức ý nghĩa thống kê

rõ rệt từ ngay các kỳ đầu: 1.1% với lãi suất dài hạn từ kỳ 2, 0.525% với tỷ lệ dự trữ

bắt buộc từ kỳ đầu tiên, và -2.828% với lãi suất cho vay qua đêm từ kỳ đầu tiên.

Ngoại lệ (phản ứng nghịch chiều) xảy ra với lãi suất cho vay qua đêm ở chỉ 4 kỳ

đầu tiên.

Ngoài ra, sau mỗi cú sốc giá vàng thế giới, chỉ số giá tiêu dùng biến động

thuận chiều và tăng liên tục không có dấu hiệu suy giảm sau 24 kỳ, lên mức cao

nhất gần 90%. Cú sốc giá vàng trong nước cũng mang đến phản ứng thuận chiều và

có giá trị lớn đối với chỉ số giá tiêu dùng, từ 3.9% ở kỳ thứ 2 lên đến 60% ở kỳ thứ

24 (sau 2 năm). Tác động này thể hiện mối quan hệ gián tiếp của giá vàng lên chính

sách tiền tệ thông qua yếu tố lạm phát.

Như vậy, các kết quả nghiên cứu của tác giả vừa thể hiện mối quan hệ trực

tiếp của giá vàng lên các biến chính sách tiền tệ, vừa thể hiện giá vàng là yếu tố chỉ

dẫn mức độ lạm phát, định hướng cho các chính sách tiền tệ, điều này phù hợp với

các kết quả nghiên cứu trước đây.

Nghiên cứu cho thấy, các biến động của chính sách tiền tệ không ảnh hưởng

nhiều lên biến động giá vàng trong nước, điều này phản ánh đúng thực chất rằng,

giá vàng trong nước đang chịu ảnh hưởng lớn bởi sự điều tiết của Nhà nước như

một kênh độc lập. Trong khi đó, sự biến động của giá vàng thế giới và giá vàng

trong nước lại mang đến phản ứng mạnh mẽ trong chính sách tiền tệ, điều này thể

hiện rằng, giá vàng có vai trò quan trọng trong nền kinh tế và cần được quan tâm

đúng mức như một trong các chỉ báo điều hành chính sách tiền tệ.

Mặc dù đã dành nhiều quan tâm và đầu tư, tuy nhiên, luận văn chắc chắn còn

nhiều hạn chế mà cụ thể là:

Thứ nhất, ở chuỗi dữ liệu lãi suất cho vay qua đêm, dữ liệu khuyết các kỳ từ

2000:01 đến 2002:11 theo các văn bản công bố chính thức của NHNN.

Hạn chế thứ hai là chuỗi dữ liệu về chỉ số giá nguyên-nhiên-vật liệu chỉ được

thay thế bằng chỉ số giá dầu do thiếu số liệu công bố chính thức về chỉ số giá

nguyên-nhiên-vật liệu.

Thứ ba, chính sách tiền tệ thể hiện qua các công cụ cơ bản lãi suất chiết khấu,

tỷ lệ dự trữ bắt buộc, hoạt động trên thị trường mở và còn thể hiện qua các công cụ

trực tiếp mà nghiên cứu này chưa đề cập tới.

Ngoài ra, trong điều kiện giới hạn về thời gian và kiến thức của mình, tác giả

chưa triển khai phân tích bằng mô hình SVAR để có sự so sánh kết quả của hai

phương pháp phân tích và có cái nhìn sâu hơn về đề tài nghiên cứu.

Vai trò của vàng đối với nền kinh tế có thể không thể hiện mạnh mẽ trong sự

tương quan trực tiếp với các biến chính sách tiền tệ mà còn gián tiếp qua các hình

thái biến vĩ mô khác (tỷ lệ dự trữ vàng, tỷ lệ cất trữ trong dân, …). Do đó, để làm rõ

vai trò của vàng cần có những nghiên cứu đa chiều liên quan đến các góc độ vĩ mô

khác.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt:

1. Dương Tấn Diệp, 2007. Kinh tế Vĩ Mô - phần nhập môn. Nhà xuất bản

Thống Kê.

2. Huỳnh Đạt Hùng và cộng sự, 2011. Kinh tế lượng. Nhà xuất bản Phương

Đông.

3. Tổng cục thống kê Việt Nam, 2013.Thông tin thống kê hàng tháng. . [Ngày truy cập: 05 tháng 08 năm 2013]

4. Website Thư viện pháp

luật.

luật. Tra cứu văn bản pháp < http://thuvienphapluat.vn/>. [Ngày truy cập: 25 tháng 07 năm 2013]

Danh mục tài liệu tiếng Anh:

1. Asian Development bank, 2013. Data and research, Statistics and database.

. [Accessed 27 July 2013]

2. Greg Tkacz, 2007. Gold Prices and Inflation. Bank of Canada.

3. International Monetary Fun, 2013. IMF Ilibrary data.

data.imf.org/>. [Accessed 10 September 2013]

4. Ky Viet Tran, 2009. Monetary Policy in Vietnam: Evidence from a

Structural VAR.World Bank.

5. Mala Raghavan and Param Silvapulle, 2007. Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post- Asian Crisis Periods. Department of Economics and Business Statistics Monash University, Caulfield, VIC 3145, Australia.

6. Oxford Economics, 2011. The impact of inflation and deflation on the case

for gold.

7. Pham The Anh, 2007. Nominal Rigidities and the Real Effects of Monetary Policy in a Structutal VAR Model. School of Social Sciences, University of Manchester, UK.

8. Robert D. Laurent, 1994. Is there a role for gold in monetary policy?

9. Thi Kim Cuc Nguyen, 2013. Inflation Implication of Gold Price in Vietnam.

Australian National University, Crawford School of Public Policy.

10. WGC: World

Gold

Council,

2013. Gold

price

chart.

[Accessed

12 September 2013]

11. William D. Lastrapes and George Selgin, 1996. The Price of Gold and

Monetary Policy. Department of Economics University of Georgia.

PHỤ LỤC 1

MÔ HÌNH VAR CƠ SỞ

1. Mô hình VAR cơ sở của nhóm dữ liệu thứ nhất (1)

Vector Autoregression Estimates Date: 12/16/13 Time: 05:00 Sample (adjusted): 2003M08 2013M06 Included observations: 119 after adjustments

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

WG CP Y CPI R TR FR -2.19E-01 32.98537 0.10904 4.063546 -6.58E-01 1.8004 -0.12808 WG(-1) -1.26E-01 -110.373 -0.22361 -4.16732 -1.24693 -1.45814 -1.60169 [-1.73442] [ 0.29885] [ 0.48764] [ 0.97510] [-0.52758] [ 1.23472] [-0.07997] 2.08E-02 163.8447 0.105312 1.494951 0.370179 1.434158 -0.64537 WG(-2) -0.12692 -111.169 -0.22522 -4.19735 -1.25591 -1.46865 -1.61324 [ 0.16392] [ 1.47384] [ 0.46759] [ 0.35617] [ 0.29475] [ 0.97652] [-0.40005] 0.105847 -118.7914 0.206587 0.905077 -1.56444 -0.08146 0.658147 WG(-3) -0.12819 -1.12E+02 -2.27E-01 -4.23919 -1.26843 -1.48329 -1.62932 [ 0.82574] [-1.05802] [ 0.90821] [ 0.21350] [-1.23337] [-0.05492] [ 0.40394] 1.62E-02 51.6801 0.269256 2.934021 -0.19064 4.253247 1.37716 WG(-4) -1.30E-01 -113.62 -0.23019 -4.2899 -1.2836 -1.50103 -1.64881 [ 0.12524] [ 0.45485] [ 1.16973] [ 0.68394] [-0.14852] [ 2.83355] [ 0.83525] -1.26E-01 15.1857 0.223928 2.237655 3.604719 2.189924 0.428882 WG(-5) -0.12876 -112.782 -0.22849 -4.25825 -1.27413 -1.48996 -1.63664 [-0.97519] [ 0.13465] [ 0.98004] [ 0.52549] [ 2.82915] [ 1.46979] [ 0.26205] 0.185602 130.9982 0.031729 2.611724 2.379005 1.672149 1.111904 WG(-6) -0.13797 -120.846 -0.24483 -4.56272 -1.36524 -1.59649 -1.75367 [ 1.34525] [ 1.08401] [ 0.12960] [ 0.57240] [ 1.74256] [ 1.04739] [ 0.63404] 4.58E-02 48.53521 0.161889 6.818801 3.717567 -1.04233 1.889408 WG(-7) -0.13729 -120.248 -0.24361 -4.54015 -1.35848 -1.58859 -1.74499 [ 0.33379] [ 0.40363] [ 0.66453] [ 1.50189] [ 2.73656] [-0.65614] [ 1.08276] -0.095236 153.5939 0.343691 8.299363 0.174228 0.414264 2.201021 WG(-8) -1.26E-01 -110.043 -0.22294 -4.15483 -1.24319 -1.45377 -1.5969 [-0.75805] [ 1.39577] [ 1.54164] [ 1.99752] [ 0.14015] [ 0.28496] [ 1.37831] -0.000198 3.40E-01 8.93E-06 0.002399 -0.00319 0.003171 0.003197 CP(-1) -0.00015 -0.13106 -0.00027 -0.00495 -0.00148 -0.00173 -0.0019 [-1.32619] [ 2.59682] [ 0.03364] [ 0.48476] [-2.15701] [ 1.83140] [ 1.68089] 8.18E-05 -0.067272 -0.00015 -0.004647 -0.0006 0.000148 -0.00441 CP(-2) -0.00016 -0.13785 -0.00028 -0.0052 -0.00156 -0.00182 -0.002 [ 0.51968] [-0.48801] [-0.55320] [-0.89292] [-0.38579] [ 0.08101] [-2.20328] -0.000148 -0.066957 -0.00012 -0.006617 1.21E-05 -0.0023 -0.00134 CP(-3) -0.00015 -0.12762 -0.00026 -0.00482 -0.00144 -0.00169 -0.00185 [-1.01666] [-0.52466] [-0.46330] [-1.37321] [ 0.00840] [-1.36316] [-0.72232] 3.70E-05 0.029496 0.000137 0.006826 -0.00169 -0.00039 0.002293 CP(-4)

-0.00014 -0.12511 -0.00025 -0.00472 -0.00141 -0.00165 -0.00182 [ 0.25911] [ 0.23576] [ 0.53956] [ 1.44494] [-1.19846] [-0.23452] [ 1.26281] -0.000137 -0.017136 3.44E-05 0.002869 -0.00013 0.001192 0.001063 CP(-5) -0.00014 -0.12257 -0.00025 -0.00463 -0.00138 -0.00162 -0.00178 [-0.97933] [-0.13981] [ 0.13851] [ 0.62000] [-0.09599] [ 0.73639] [ 0.59745] 0.000107 -0.345542 0.000208 -0.00085 0.002812 0.001352 0.00082 CP(-6) -0.00014 -0.11846 -0.00024 -0.00447 -0.00134 -0.00157 -0.00172 [ 0.79271] [-2.91683] [ 0.86649] [-0.18993] [ 2.10120] [ 0.86406] [ 0.47725] -0.000103 0.017299 -0.00016 0.006759 -0.00038 0.002853 0.000207 CP(-7) -0.00014 -0.12685 -0.00026 -0.00479 -0.00143 -0.00168 -0.00184 [-0.70948] [ 0.13638] [-0.61496] [ 1.41113] [-0.26670] [ 1.70264] [ 0.11227] -0.00018 -0.011684 -0.00028 0.008302 0.000387 -0.00163 -0.00114 CP(-8) -0.00015 -0.12849 -0.00026 -0.00485 -0.00145 -0.0017 -0.00186 [-1.22691] [-0.09094] [-1.08808] [ 1.71131] [ 0.26629] [-0.95975] [-0.60864] -0.036164 38.35522 -0.29419 -1.323201 -0.69083 0.045405 -0.73322 Y(-1) -0.06914 -60.5617 -0.12269 -2.2866 -0.68419 -0.80008 -0.87885 [-0.52303] [ 0.63333] [-2.39777] [-0.57868] [-1.00971] [ 0.05675] [-0.83429] 0.035365 -53.52081 0.193954 -2.18147 -0.58268 0.168479 -0.96918 Y(-2) -0.07135 -62.4954 -0.12661 -2.35961 -0.70603 -0.82563 -0.90691 [ 0.49565] [-0.85640] [ 1.53188] [-0.92450] [-0.82529] [ 0.20406] [-1.06866] 0.002486 -13.75876 0.1655 -2.423469 0.172484 -0.45371 -0.1562 Y(-3) -0.07314 -64.0641 -0.12979 -2.41884 -0.72375 -0.84635 -0.92967 [ 0.03399] [-0.21477] [ 1.27514] [-1.00191] [ 0.23832] [-0.53608] [-0.16801] 0.126631 18.70695 0.045109 -1.371625 -0.20761 1.123414 -0.08437 Y(-4) -0.07271 -63.6828 -0.12902 -2.40444 -0.71945 -0.84131 -0.92414 [ 1.74169] [ 0.29375] [ 0.34964] [-0.57045] [-0.28857] [ 1.33531] [-0.09130] 0.009304 -46.06574 0.185476 1.721189 -0.90342 1.274353 -0.44857 Y(-5) -0.07031 -61.5837 -0.12476 -2.32519 -0.69573 -0.81358 -0.89368 [ 0.13233] [-0.74802] [ 1.48660] [ 0.74024] [-1.29851] [ 1.56635] [-0.50194] -0.070983 27.42642 0.075728 3.705553 -1.04827 1.405927 0.545684 Y(-6) -0.07057 -61.8116 -0.12523 -2.33379 -0.69831 -0.81659 -0.89699 [-1.00586] [ 0.44371] [ 0.60473] [ 1.58778] [-1.50115] [ 1.72170] [ 0.60835] -0.100677 79.82978 -0.039 1.266829 -0.33943 1.187758 -0.25231 Y(-7) -0.07246 -63.4675 -0.12858 -2.39632 -0.71701 -0.83847 -0.92102 [-1.38942] [ 1.25780] [-0.30328] [ 0.52866] [-0.47339] [ 1.41658] [-0.27395] -0.013832 -111.3747 0.0292 -1.822839 0.45813 0.224625 -1.02818 Y(-8) -0.07345 -64.3375 -0.13034 -2.42916 -0.72684 -0.84996 -0.93364 [-0.18831] [-1.73110] [ 0.22402] [-0.75040] [ 0.63030] [ 0.26428] [-1.10126] 0.006283 -4.58258 -0.00108 0.832336 0.055325 -0.3038 0.043323 CPI(-1) -0.00402 -3.52166 -0.00713 -0.13297 -0.03979 -0.04652 -0.0511 [ 1.56277] [-1.30126] [-0.15125] [ 6.25978] [ 1.39057] [-6.52997] [ 0.84773] -0.005455 14.60219 0.003355 0.316196 -0.02653 0.381814 0.200967 CPI(-2) -0.0063 -5.51432 -0.01117 -0.2082 -0.0623 -0.07285 -0.08002 [-0.86649] [ 2.64805] [ 0.30036] [ 1.51870] [-0.42588] [ 5.24112] [ 2.51140] 0.001977 -13.41791 0.006545 -0.063855 0.049162 -0.11759 -0.1779 CPI(-3) -0.00766 -6.70571 -0.01359 -0.25318 -0.07576 -0.08859 -0.09731

[ 0.25820] [-2.00097] [ 0.48178] [-0.25221] [ 0.64894] [-1.32741] [-1.82813] 0.002744 12.05086 0.000685 -0.10318 -0.11632 0.110216 -0.00634 CPI(-4) -0.00803 -7.03151 -0.01425 -0.26549 -0.07944 -0.09289 -0.10204 [ 0.34175] [ 1.71384] [ 0.04809] [-0.38865] [-1.46426] [ 1.18648] [-0.06212] -0.00779 -12.30634 -0.00909 0.135584 -0.05188 -0.00817 -0.09821 CPI(-5) -0.00813 -7.12431 -0.01443 -0.26899 -0.08049 -0.09412 -0.10339 [-0.95773] [-1.72737] [-0.62943] [ 0.50405] [-0.64463] [-0.08681] [-0.94998] -0.011881 3.133923 -0.00447 -0.051009 0.310766 -0.16193 0.1299 CPI(-6) -0.00771 -6.75347 -0.01368 -0.25499 -0.0763 -0.08922 -0.098 [-1.54088] [ 0.46405] [-0.32668] [-0.20004] [ 4.07315] [-1.81490] [ 1.32546] 0.020162 0.214806 0.020172 -0.236992 -0.21959 0.123305 0.077339 CPI(-7) -0.0084 -7.35326 -0.0149 -0.27763 -0.08307 -0.09714 -0.10671 [ 2.40165] [ 0.02921] [ 1.35407] [-0.85361] [-2.64340] [ 1.26931] [ 0.72478] -0.005874 0.583947 -0.0084 0.207104 0.034036 -0.07762 -0.1397 CPI(-8) -0.00569 -4.98784 -0.01011 -0.18832 -0.05635 -0.06589 -0.07238 [-1.03151] [ 0.11707] [-0.83157] [ 1.09972] [ 0.60402] [-1.17793] [-1.92998] -0.010708 -2.984057 -0.03411 0.418247 1.103232 0.073893 0.103138 R(-1) -0.01368 -11.981 -0.02427 -0.45236 -0.13535 -0.15828 -0.17386 [-0.78286] [-0.24907] [-1.40521] [ 0.92458] [ 8.15074] [ 0.46685] [ 0.59321] -0.028235 -18.83988 0.037946 -1.186776 -0.26292 -0.19316 -0.48464 R(-2) -0.01848 -16.1832 -0.03279 -0.61102 -0.18283 -0.2138 -0.23484 [-1.52817] [-1.16416] [ 1.15737] [-1.94228] [-1.43807] [-0.90346] [-2.06366] 31.49133 -0.03482 1.478692 -0.04495 0.496433 0.182142 0.072824 R(-3) -15.9117 -0.03224 -0.60077 -0.17976 -0.21021 -0.2309 -0.01817 [ 1.97913] [-1.08001] [ 2.46133] [-0.25007] [ 2.36162] [ 0.78882] [ 4.00879] -19.63006 -0.0026 -0.956568 0.514242 -0.59318 0.284205 -0.049389 R(-4) -0.0194 -16.9938 -0.03443 -0.64163 -0.19198 -0.2245 -0.24661 [-2.54564] [-1.15513] [-0.07560] [-1.49085] [ 2.67856] [-2.64216] [ 1.15246] 0.00566 11.97288 0.026448 0.258202 -0.81262 0.524734 -0.11567 R(-5) -0.02246 -19.6755 -0.03986 -0.74288 -0.22228 -0.25993 -0.28552 [ 0.25196] [ 0.60852] [ 0.66350] [ 0.34757] [-3.65583] [ 2.01873] [-0.40511] 0.027389 -1.754891 -0.02972 -0.100005 0.250345 -0.21813 -0.16586 R(-6) -0.02348 -20.5679 -0.04167 -0.77657 -0.23236 -0.27172 -0.29847 [ 1.16640] [-0.08532] [-0.71322] [-0.12878] [ 1.07739] [-0.80278] [-0.55570] -0.046044 0.810682 0.008299 0.026393 0.034147 -0.29304 0.100945 R(-7) -0.02083 -18.2443 -0.03696 -0.68884 -0.20611 -0.24103 -0.26475 [-2.21052] [ 0.04443] [ 0.22454] [ 0.03832] [ 0.16567] [-1.21580] [ 0.38128] 0.030616 6.617933 -0.00723 0.137222 0.038652 0.338423 -0.07805 R(-8) -0.01211 -10.6101 -0.0215 -0.4006 -0.11987 -0.14017 -0.15397 [ 2.52747] [ 0.62374] [-0.33621] [ 0.34254] [ 0.32246] [ 2.41437] [-0.50694] 0.004189 14.75254 0.012836 0.748489 -0.03795 1.085545 0.305399 TR(-1) -0.01035 -9.06785 -0.01837 -0.34237 -0.10244 -0.1198 -0.13159 [ 0.40461] [ 1.62691] [ 0.69870] [ 2.18620] [-0.37042] [ 9.06168] [ 2.32086] -0.016092 -24.06237 -0.00957 -0.427646 0.325498 -0.15356 -0.29016 TR(-2) -0.01564 -13.6957 -0.02775 -0.5171 -0.15472 -0.18093 -0.19875 [-1.02914] [-1.75693] [-0.34501] [-0.82701] [ 2.10372] [-0.84869] [-1.45994]

0.026933 21.5107 0.009717 0.15061 0.052225 0.094357 -0.06435 TR(-3) -0.01625 -14.2326 -0.02883 -0.53737 -0.16079 -0.18803 -0.20654 [ 1.65748] [ 1.51137] [ 0.33698] [ 0.28027] [ 0.32480] [ 0.50183] [-0.31158] -11.22478 -0.00839 -0.18279 0.290659 -0.48561 -0.2896 0.000716 TR(-4) -14.3817 -0.02914 -0.54301 -0.16248 -0.19 -0.2087 -0.01642 [-0.78049] [-0.28808] [-0.33663] [ 1.78894] [-2.55587] [-1.38763] [ 0.04362] 14.32037 0.019711 0.371751 -0.46293 0.111765 0.582723 -0.018439 TR(-5) -13.7393 -0.02783 -0.51875 -0.15522 -0.18151 -0.19938 -0.01569 [-1.17551] [ 1.04229] [ 0.70815] [ 0.71663] [-2.98248] [ 0.61575] [ 2.92268] -5.354523 -0.00064 -0.004251 -0.09228 0.364871 -0.31395 0.017165 TR(-6) -14.5393 -0.02946 -0.54895 -0.16426 -0.19208 -0.21099 -0.0166 [-0.36828] [-0.02182] [-0.00774] [-0.56181] [ 1.89960] [-1.48800] [ 1.03409] 14.33744 0.006932 -0.339992 0.118824 -0.29337 0.058624 -0.030157 TR(-7) -12.4717 -0.02527 -0.47089 -0.1409 -0.16476 -0.18098 -0.01424 [-2.11792] [ 1.14960] [ 0.27437] [-0.72202] [ 0.84334] [-1.78053] [ 0.32392] 0.024519 -16.90831 -0.01 -0.208361 -0.00104 -0.06107 0.082268 TR(-8) -0.00956 -8.37268 -0.01696 -0.31612 -0.09459 -0.11061 -0.1215 [ 2.56501] [-2.01946] [-0.58966] [-0.65911] [-0.01104] [-0.55206] [ 0.67709] 0.014806 11.93659 -0.0147 0.673705 -0.12737 0.199198 0.940821 FR(-1) -0.00955 -8.3644 -0.01695 -0.31581 -0.0945 -0.1105 -0.12138 [ 1.55046] [ 1.42707] [-0.86757] [ 2.13325] [-1.34786] [ 1.80267] [ 7.75098] -0.01066 -18.8837 0.007743 -0.677532 0.08607 -0.14296 -0.4806 FR(-2) -0.01372 -12.0158 -0.02434 -0.45368 -0.13575 -0.15874 -0.17437 [-0.77704] [-1.57157] [ 0.31808] [-1.49343] [ 0.63405] [-0.90060] [-2.75621] 0.003334 8.067798 -0.00171 0.506024 -0.19724 -0.04386 0.540461 FR(-3) -0.01436 -12.5766 -0.02548 -0.47485 -0.14208 -0.16615 -0.18251 [ 0.23223] [ 0.64149] [-0.06707] [ 1.06565] [-1.38818] [-0.26396] [ 2.96133] -3.945008 0.010555 -0.550695 -0.00939 0.378724 -0.37093 0.00174 FR(-4) -13.3045 -0.02695 -0.50233 -0.15031 -0.17577 -0.19307 -0.01519 [-0.29652] [ 0.39161] [-1.09628] [-0.06248] [ 2.15471] [-1.92123] [ 0.11456] -5.46557 -0.00948 -0.04912 0.309258 -0.5774 0.372154 -0.020495 FR(-5) -13.4527 -0.02725 -0.50793 -0.15198 -0.17772 -0.19522 -0.01536 [-1.33443] [-0.40628] [-0.34785] [-0.09671] [ 2.03486] [-3.24889] [ 1.90633] 13.42074 -0.00048 -0.233724 -0.17689 0.376032 -0.46006 0.018926 FR(-6) -12.7837 -0.0259 -0.48267 -0.14442 -0.16888 -0.18551 -0.01459 [ 1.04983] [-0.01847] [-0.48423] [-1.22478] [ 2.22656] [-2.47997] [ 1.29678] 1.807776 -0.0062 0.253707 0.115393 -0.33697 0.445294 -0.005696 FR(-7) -11.593 -0.02349 -0.43771 -0.13097 -0.15316 -0.16823 -0.01324 [-0.43038] [ 0.15594] [-0.26401] [ 0.57962] [ 0.88106] [-2.20017] [ 2.64688] -0.000303 -0.793185 0.014342 -0.031631 -0.10452 0.243514 -0.14675 FR(-8) -0.00934 -8.1787 -0.01657 -0.3088 -0.0924 -0.10805 -0.11869 [-0.03241] [-0.09698] [ 0.86555] [-0.10243] [-1.13114] [ 2.25374] [-1.23646] 1.079993 1261.232 14.77005 54.98941 73.49844 -114.69 74.49994 C -3.24544 -2842.67 -5.75907 -107.329 -32.1146 -37.5545 -41.2518 [ 0.33277] [ 0.44368] [ 2.56466] [ 0.51234] [ 2.28863] [-3.05398] [ 1.80598] R-squared 0.591906 0.63629 0.982912 0.999422 0.97717 0.946378 0.955865

0.967477 0.998901 0.956549 0.897945 0.916001 Adj. R-squared 0.223305 0.307777 0.470865 163.5419 14.64188 20.0223 24.15882 Sum sq. resids 0.149533 114721.3 0.087147 1.624122 0.485962 0.568278 0.624226 S.E. equation 0.04911 43.01563 63.68299 1915.589 47.38765 19.53991 23.97832 F-statistic 1.605819 1.936882 -577.6864 160.3187 -187.7714 -44.1871 -62.8082 -73.9825 Log likelihood 228.5682 -1.73645 4.113806 1.700623 2.013584 2.201386 Akaike AIC -2.883498 10.667 -0.40527 5.444983 3.0318 3.34476 3.532563 Schwarz SC -1.552322 11.99817 24.73054 173.1985 10.05042 4.268908 10.50911 Mean dependent 0.010014 5.108338 0.483236 48.98332 2.331327 1.778866 2.153804 0.055725 51.70153

0.001445

2. Mô hình VAR cơ sở của nhóm dữ liệu giá vàng trong nước:

S.D. dependent Determinant resid covariance (dof adj) Determinant resid covariance 1.51E-05 Log likelihood -521.3277 Akaike information criterion 15.46769 Schwarz criterion 24.78593

Vector Autoregression Estimates Date: 12/17/13 Time: 05:17

Sample (adjusted): 2003M01 2013M06 Included observations: 126 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] CP Y CPI R G TR FR 0.312536 -9.90E-05 -0.007378 -0.004776 -0.000103 -5.63E-05 0.002078 CP(-1) -0.09254 -0.0002 -0.00312 -0.00167 -8.70E-05 -0.00174 -0.00204 [ 3.37713] [-0.49888] [-2.36428] [-2.86447] [-1.18169] [-0.03232] [ 1.01768] 26.22029 0.248648 -1.579469 -1.604491 -0.087293 1.993021 -1.486486 Y(-1) -42.4005 -0.09095 -1.42975 -0.76394 -0.04008 -0.79747 -0.93534 [ 0.61840] [ 2.73392] [-1.10471] [-2.10028] [-2.17794] [ 2.49918] [-1.58925] -0.503154 0.007598 0.96933 0.008177 0.000778 -0.036009 0.006064 CPI(-1) -0.60934 -0.00131 -0.02055 -0.01098 -0.00058 -0.01146 -0.01344

[-0.82574] [ 5.81328] [ 47.1762] [ 0.74482] [ 1.35101] [-3.14202] [ 0.45116] 4.386881 -0.01891 -0.001964 0.823468 -0.003811 0.049819 -0.0143 R(-1) -2.42238 -0.0052 -0.08168 -0.04364 -0.00229 -0.04556 -0.05344 [ 1.81098] [-3.63939] [-0.02405] [ 18.8675] [-1.66439] [ 1.09348] [-0.26760] 6.171584 0.041088 4.150393 0.950532 1.006681 0.947635 0.683896 G(-1) -33.0141 -0.07082 -1.11324 -0.59482 -0.03121 -0.62093 -0.72828

[ 0.18694] [ 0.58022] [ 3.72820] [ 1.59800] [ 32.2574] [ 1.52616] [ 0.93906] 0.159291 0.019999 0.153049 0.225725 0.003365 0.764296 -0.007228 TR(-1) -2.93181 -0.00629 -0.09886 -0.05282 -0.00277 -0.05514 -0.06467 [ 0.05433] [ 3.18013] [ 1.54811] [ 4.27321] [ 1.21434] [ 13.8606] [-0.11176] 4.095859 -0.011447 0.105575 -0.040686 -0.001456 0.084149 0.847868 FR(-1) -2.33684 -0.00501 -0.0788 -0.0421 -0.00221 -0.04395 -0.05155 [ 1.75274] [-2.28366] [ 1.33981] [-0.96633] [-0.65893] [ 1.91460] [ 16.4475] -692.1266 17.19118 12.79723 32.40378 2.028326 -50.54949 32.30148 C

-986.273 -2.11556 -33.2573 -17.77 -0.93231 -18.5499 -21.7569 [-0.70176] [ 8.12606] [ 0.38479] [ 1.82351] [ 2.17559] [-2.72506] [ 1.48466] R-squared 0.167857 0.962196 0.999041 0.874522 0.995669 0.757524 0.766214 Adj. R-squared 0.118493 0.959954 0.998984 0.867079 0.995412 0.74314 0.752346 Sum sq. resids 263243.3 1.211195 299.3219 85.45495 0.235225 93.12024 128.1019 S.E. equation 47.23215 0.101313 1.592679 0.850996 0.044648 0.888344 1.041926 F-statistic 3.400364 429.0566 17555.83 117.4866 3874.991 52.66385 55.24801

Log likelihood -660.393 113.8282 -233.296 -154.324 217.0739 -159.736 -179.829 Akaike AIC 10.60941 -1.67981 3.830099 2.576569 -3.31863 2.662471 2.981405 Schwarz SC 10.78949 -1.49973 4.01018 2.75665 -3.13855 2.842552 3.161486 Mean dependent 5.2079 24.68482 169.5252 9.914286 7.457888 4.198413 10.52527 S.D. dependent 50.30657 0.506274 49.96218 2.334158 0.659133 1.752803 2.093697 Determinant resid covariance (dof adj.) 0.043395

Determinant resid covariance 0.027417 Log likelihood -1024.92 Akaike information criterion 17.15743 Schwarz criterion 18.418

PHỤ LỤC 2

KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG

Null Hypothesis: Y has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

4.161941

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.579587 -1.942843 -1.615376

t-Statistic 4.161941 -12.8156 -5.61292

Std. Error 0.008445 0.075164 0.074192 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter

Prob. 0.0001 0 0 1.46E-02 1.31E-01 -1.955518 -1.897614 -1.932004

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 10/06/13 Time: 20:26 Sample (adjusted): 2000M04 2013M06 Included observations: 159 after adjustments Variable GLSRESID(-1) D(GLSRESID(-1)) D(GLSRESID(-2)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 0.035148 -0.963277 -0.416436 0.532751 0.526761 9.02E-02 1.27E+00 158.4637 2.067997

Null Hypothesis: CPI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

2.323045

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.57968 -1.942856 -1.615368

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID)

t-Statistic 2.323045 2.457722 1.936164 2.528357

Std. Error 0.002741 0.079704 0.081044 0.081658 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter

Prob. 0.0215 0.0151 0.0547 0.0125 1.029451 1.63919 3.731196 3.80873 3.762684

Coefficient 0.006368 0.195889 0.156915 0.206461 0.130093 0.113147 1.543672 366.9704 -290.7645 2.004941

Method: Least Squares Date: 10/06/13 Time: 20:27 Sample (adjusted): 2000M05 2013M06 Included observations: 158 after adjustments Variable GLSRESID(-1) D(GLSRESID(-1)) D(GLSRESID(-2)) D(GLSRESID(-3)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

-3.427589

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.579495 -1.94283 -1.615384

t-Statistic -3.42759 4.479019

Std. Error 0.028873 0.074956 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.

Prob. 0.0008 0 -4.38E-03 0.871689 2.424858 2.463298 2.440467

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 10/06/13 Time: 20:27 Sample (adjusted): 2000M03 2013M06 Included observations: 160 after adjustments Variable GLSRESID(-1) D(GLSRESID(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.098964 0.335728 0.145384 0.139975 0.808382 103.2502 -191.9887 1.959769

Null Hypothesis: G has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

2.472842

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.579404 -1.942818 -1.615392

t-Statistic 2.472842

Std. Error 0.003338 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.

Prob. 0.0144 0.01288 0.042156 -3.436391 -3.417252 -3.42862

Coefficient 0.008254 -0.053666 -0.053666 0.043273 0.299606 277.6295 2.044802

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 12/16/13 Time: 04:19 Sample (adjusted): 2000M02 2013M06 Included observations: 161 after adjustments Variable GLSRESID(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Null Hypothesis: TR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

-3.096509

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.579404 -1.942818 -1.615392

t-Statistic -3.09651

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 10/06/13 Time: 20:29 Sample (adjusted): 2000M02 2013M06 Included observations: 161 after adjustments Variable GLSRESID(-1) R-squared

Coefficient -0.116067 0.056333

Std. Error 0.037483 Mean dependent var

Prob. 0.0023 -0.012422

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.

8.44E-01 2.446893 2.466032 2.454664

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.056333 0.819888 107.5545 -195.9749 2.085331

Null Hypothesis: WG has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

1.402594

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.579495 -1.94283 -1.615384

t-Statistic 1.402594 -3.00109

Std. Error 0.00482 0.080311 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.

Prob. 0.1627 0.0031 0.009046 0.051552 -3.103765 -3.065326 -3.088156

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 12/16/13 Time: 04:14 Sample (adjusted): 2000M03 2013M06 Included observations: 160 after adjustments Variable GLSRESID(-1) D(GLSRESID(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 0.00676 -0.24102 0.029597 0.023455 0.050944 0.410053 250.3012 1.93844

Null Hypothesis: D(WG) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

-15.62245

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.579495 -1.94283 -1.615384

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID)

t-Statistic -15.6225

Std. Error 0.079276 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.

Prob. 0 -0.000973 0.0806 -3.122432 -3.103212 -3.114628

Coefficient -1.23848 0.605461 0.605461 0.050627 0.407532 250.7946 1.942465

Method: Least Squares Date: 12/16/13 Time: 04:17 Sample (adjusted): 2000M03 2013M06 Included observations: 160 after adjustments Variable GLSRESID(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Null Hypothesis: CP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

-0.608812

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.579495 -1.94283 -1.615384

t-Statistic -0.60881 4.471883

Std. Error 0.008633 0.077571 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.

Prob. 0.5435 0 4.64703 45.76842 10.39493 10.43337 10.41053

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 12/16/13 Time: 04:36 Sample (adjusted): 2000M03 2013M06 Included observations: 160 after adjustments Variable GLSRESID(-1) D(GLSRESID(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.005256 0.346887 0.103154 0.097477 43.48054 298708.1 -829.594 2.073317

Null Hypothesis: D(CP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)

t-Statistic

-5.26592

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic

Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.579587 -1.942843 -1.615376

t-Statistic -5.26592 -2.71811

Std. Error 0.085572 0.079159 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.

Prob. 0 0.0073 -0.933232 52.64008 10.40814 10.44674 10.42382

Coefficient -0.450614 -0.215163 0.313082 0.308707 43.76708 300742.5 -825.4471 2.0086

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 12/16/13 Time: 04:37 Sample (adjusted): 2000M04 2013M06 Included observations: 159 after adjustments Variable GLSRESID(-1) D(GLSRESID(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Null Hypothesis: FR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)

t-Statistic

-1.732069

Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.583744 -1.943427 -1.615011

t-Statistic -1.73207 -0.01908 -4.41437

Coefficient -0.078158 -0.001629 -0.375519 0.190838 0.177464 0.976542 115.3898 -171.4865

Std. Error 0.045124 0.08534 0.085067 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter

Prob. 0.0858 0.9848 0 -0.022581 1.076746 2.814299 2.882531 2.842016

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 10/06/13 Time: 20:30 Sample (adjusted): 2003M03 2013M06 Included observations: 124 after adjustments Variable GLSRESID(-1) D(GLSRESID(-1)) D(GLSRESID(-2)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Durbin-Watson stat

1.869565

-12.29538

Null Hypothesis: D(FR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12) Elliott-Rothenberg-Stock DF-GLS test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-2.583744 -1.943427 -1.615011

t-Statistic -12.2954 5.008684

Prob. 0 0 -3.58E-18 1.546479 2.822183 2.867672 2.840662

*MacKinnon (1996) DF-GLS Test Equation on GLS Detrended Residuals Dependent Variable: D(GLSRESID) Method: Least Squares Date: 10/06/13 Time: 20:31 Sample (adjusted): 2003M03 2013M06 Included observations: 124 after adjustments Variable GLSRESID(-1) D(GLSRESID(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Std. Error Coefficient 0.118621 -1.458496 0.082741 0.414425 Mean dependent var 0.598206 S.D. dependent var 0.594913 Akaike info criterion 0.984279 118.1943 Schwarz criterion -172.9754 Hannan-Quinn criter 1.883747

PHỤ LỤC 3

KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER

1. Mô hình với nhóm chuỗi dữ liệu giá vàng thế giới:

Các bảng dưới đây giản lược dòng kết quả không thể hiện quan hệ nhân quả

Obs

F-Statistic

Prob.

160

161

Lags: 1 Null Hypothesis: TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R CPI does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause CPI TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR

0.48818 4.91772 0.08434 4.27471 2.72573 5.45515 24.5942 2.07486 4.17298 0.4124 12.2091 0.12807

0.4858 0.028 0.7719 0.0403 0.1007 0.0208 2.00E-06 0.1517 0.0427 0.5217 0.0006 0.7209

Obs

F-Statistic

Prob.

159

160

125

Lags: 2 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause CPI TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.00115 4.78426 0.39193 4.05523 0.44657 3.30864 3.64524 0.98407 3.31199 8.88713 1.87987 7.85994 7.81986 0.1542 3.33781 1.92721 11.0039 0.15207

0.1387 0.0096 0.6764 0.0192 0.6406 0.0392 0.0284 0.3761 0.039 0.0002 0.1561 0.0006 0.0006 0.8572 0.0388 0.15 4.00E-05 0.8591

Obs

F-Statistic

Prob.

158

124

158

159

124

159

124

Lags: 3 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause CPI TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause FR R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

1.11783 2.96214 0.2082 3.00278 3.23158 1.3958 3.23788 1.14418 1.60388 7.35712 1.32384 6.60185 0.32976 3.17334 5.2205 0.6575 2.82408 11.4707 9.66868 5.54478

0.3438 0.0341 0.8906 0.0324 0.0249 0.2476 0.0239 0.3333 0.1908 0.0001 0.2688 0.0003 0.8038 0.0269 0.0019 0.5794 0.0418 1.00E-06 9.00E-06 0.0014

Obs

F-Statistic

Prob.

157

123

157

158

123

158

123

0.23078 2.79208 3.429 1.58446 0.44217 2.64028 2.65793 0.77513 1.81037 6.06833 2.15665 5.85474 3.27048 2.04247 4.56872 0.70719 1.29176 7.82612 6.82797 3.4387

0.9207 0.0284 0.011 0.1832 0.778 0.0361 0.0351 0.543 0.1298 0.0001 0.0767 0.0002 0.014 0.0931 0.0017 0.5882 0.2775 1.00E-05 6.00E-05 0.0108

Lags: 4 Null Hypothesis: TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause FR CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR Lags: 5

Obs

F-Statistic

Prob.

156

122

157

122

157

122

Null Hypothesis: R does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause R TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause FR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

3.55746 1.34907 1.58824 2.60031 3.54393 1.31893 2.79554 0.15054 1.47065 5.80227 1.79915 5.12151 2.75107 2.78832 10.8606 0.51121 1.35304 17.9405 5.65492 3.70608

0.0046 0.2471 0.167 0.0277 0.0052 0.2613 0.0204 0.9795 0.2029 6.00E-05 0.1165 0.0002 0.0221 0.0207 7.00E-09 0.7675 0.2476 5.00E-13 0.0001 0.0039

Obs

F-Statistic

Prob.

155

121

155

121

156

121

156

121

Lags: 6 Null Hypothesis: R does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause R TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause FR R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R FR does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause FR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

3.11913 0.91216 1.13118 2.36576 2.59856 1.47729 1.82286 2.18181 2.45319 0.33661 1.63263 10.2879 1.50244 5.9053 2.25024 1.68891 12.3412 7.03254 1.27366 16.8119 3.41992 5.04777

0.0067 0.4881 0.3473 0.033 0.0216 0.1927 0.0987 0.0481 0.0291 0.9162 0.1423 2.00E-09 0.1814 2.00E-05 0.0438 0.1306 4.00E-11 1.00E-06 0.2755 1.00E-13 0.004 0.0001

Obs

F-Statistic

Prob.

154

120

154

155

120

Lags: 7 Null Hypothesis: R does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause R FR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause FR R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.7677 1.01973 2.17217 1.28065 1.95736 2.08132 2.01818 15.7503 2.17753 6.24797 11.0095 6.35427 1.1193 14.5619 2.89975 5.6003

0.0101 0.4201 0.0425 0.267 0.0651 0.0494 0.0569 4.00E-15 0.0397 2.00E-06 5.00E-11 2.00E-06 0.3566 4.00E-13 0.0082 2.00E-05

Obs

F-Statistic

Prob.

153

154

119

154

119

Lags: 8 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause R R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

1.44694 2.23773 2.4319 1.65545 1.94732 2.02652 2.91089 1.10761 2.49833 13.4901 2.12455 5.45591 1.78199 6.23068 10.0597 5.00751 0.89059 14.4145 2.68331 7.15115

0.1826 0.0283 0.0173 0.1149 0.0578 0.0477 0.005 0.3619 0.0146 3.00E-14 0.0374 6.00E-06 0.0891 2.00E-06 6.00E-11 2.00E-05 0.5273 7.00E-14 0.0102 2.00E-07

F-Statistic

Prob.

Obs

152

153

118

153

118

Lags: 9 Null Hypothesis: WG does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause R TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

1.95646 2.32587 1.61474 2.51172 1.45663 2.18768 1.95655 3.64674 1.05855 2.22258 12.4529 1.85709 5.02525 1.65518 5.43232 9.66275 4.49283 0.73378 16.1436 2.41986 12.7425

0.0493 0.0183 0.1171 0.0109 0.1706 0.0266 0.0493 0.0004 0.3977 0.0242 3.00E-14 0.0637 8.00E-06 0.1102 5.00E-06 3.00E-11 4.00E-05 0.677 6.00E-16 0.0158 3.00E-13

Obs

F-Statistic

Prob.

151

117

151

152

117

152

Lags: 10 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause R TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause FR R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR

2.79555 1.79999 2.13892 1.68143 2.25865 1.35615 1.93839 0.91802 2.30223 1.77907 3.32258 0.7946 2.23349 11.1442 1.70642 4.78243 1.47501 12.0327 8.68662 3.4192

0.0036 0.0666 0.0257 0.0916 0.0181 0.2079 0.049 0.5202 0.016 0.0705 0.0007 0.634 0.0195 1.00E-13 0.0856 8.00E-06 0.1606 3.00E-13 8.00E-11 0.0005

117

0.58861 13.2704 1.70605 10.4385

0.8197 3.00E-14 0.0903 1.00E-11

FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

Obs

F-Statistic

Prob.

150

151

116

151

116

Lags: 11 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause R TR does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.44552 1.59143 2.11743 1.62229 2.04956 1.38355 2.13996 1.55268 3.0604 0.73812 2.03263 11.8439 1.68387 6.9515 1.35875 12.3882 7.72414 3.06035 0.60939 12.0268 1.49906 11.3418

0.0084 0.1088 0.0234 0.0999 0.0288 0.1883 0.0218 0.1209 0.0011 0.7002 0.0302 5.00E-15 0.084 4.00E-09 0.2058 5.00E-14 4.00E-10 0.0011 0.8166 1.00E-13 0.145 5.00E-13

Obs

F-Statistic

Prob.

149

Lags: 12 Null Hypothesis: CP does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause CP Y does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause Y CPI does not Granger Cause WG WG does not Granger Cause CPI Y does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause Y CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP

149

0.45195 1.89731 0.93228 1.30099 2.44999 1.46446 1.92716 1.07975 1.93733 1.91408 4.38192 1.64128 2.9952

0.9383 0.0407 0.5173 0.2262 0.0067 0.1465 0.0371 0.3828 0.0359 0.0386 8.00E-06 0.0885 0.001

150

115

150

115

0.6836 1.96689 10.9397 1.59596 9.61415 1.39059 11.1565 7.78242 2.77903 0.59133 10.9657 1.38221 9.87444

0.7646 0.0326 1.00E-14 0.1009 5.00E-13 0.1851 3.00E-13 1.00E-10 0.0022 0.8439 4.00E-13 0.1891 5.00E-12

CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2. Mô hình với nhóm chuỗi dữ liệu giá vàng trong nước:

Các bảng dưới đây giản lược dòng kết quả không thể hiện quan hệ nhân quả

Obs

F-Statistic

Prob.

160

161

0.08434 4.27471 2.72573 5.45515 24.5942 2.07486 32.5239 2.40E-07 23.2012 2.04296 4.17298 0.4124 12.2091 0.12807

0.7719 0.0403 0.1007 0.0208 2.00E-06 0.1517 6.00E-08 0.9996 3.00E-06 0.1549 0.0427 0.5217 0.0006 0.7209

Lags: 1 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R CPI does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause CPI G does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause G G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR

Obs

F-Statistic

Prob.

159

160

0.44657 3.30864 3.64524 0.98407 3.18692 0.16634 3.31199 8.88713 9.54598

0.6406 0.0392 0.0284 0.3761 0.044 0.8469 0.039 0.0002 0.0001

Lags: 2 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause CPI G does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause G R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI

160

125

160

125

1.88485 1.87987 7.85994 0.27298 0.66861 3.17324 1.58975 7.81986 0.1542 3.33781 1.92721 11.0039 0.15207

0.1553 0.1561 0.0006 0.7616 0.5143 0.0446 0.2073 0.0006 0.8572 0.0388 0.15 4.00E-05 0.8591

CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR G does not Granger Cause R R does not Granger Cause G TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

Obs

F-Statistic

Prob.

158

159

124

159

124

3.23788 1.14418 1.60388 7.35712 6.33739 1.68783 1.32384 6.60185 0.32976 3.17334 5.2205 0.6575 2.82408 11.4707 9.66868 5.54478

0.0239 0.3333 0.1908 0.0001 0.0004 0.172 0.2688 0.0003 0.8038 0.0269 0.0019 0.5794 0.0418 1.00E-06 9.00E-06 0.0014

Lags: 3 Null Hypothesis: R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

Obs

F-Statistic

Prob.

157

158

0.44217 2.64028 2.65793 0.77513 1.81037 6.06833 4.38309 1.31427 2.15665 5.85474

0.778 0.0361 0.0351 0.543 0.1298 0.0001 0.0022 0.2673 0.0767 0.0002

Lags: 4 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR

123

158

123

FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

3.27048 2.04247 4.56872 0.70719 1.29176 7.82612 6.82797 3.4387

0.014 0.0931 0.0017 0.5882 0.2775 1.00E-05 6.00E-05 0.0108

Obs

F-Statistic

Prob.

122

157

122

157

122

Lags: 5 Null Hypothesis: FR does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause FR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.79554 0.15054 1.47065 5.80227 3.45363 1.07269 1.79915 5.12151 2.75107 2.78832 10.8606 0.51121 1.35304 17.9405 5.65492 3.70608

0.0204 0.9795 0.2029 6.00E-05 0.0056 0.378 0.1165 0.0002 0.0221 0.0207 7.00E-09 0.7675 0.2476 5.00E-13 0.0001 0.0039

Obs

F-Statistic

Prob.

155

121

156

121

156

Lags: 6 Null Hypothesis: R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R FR does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause FR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR G does not Granger Cause R R does not Granger Cause G

1.82286 2.18181 2.45319 0.33661 1.63263 10.2879 2.73335 2.01526 1.50244 5.9053 2.25024 1.68891 2.32885 1.09303

0.0987 0.0481 0.0291 0.9162 0.1423 2.00E-09 0.0152 0.0674 0.1814 2.00E-05 0.0438 0.1306 0.0355 0.3694

156

121

12.3412 7.03254 1.27366 16.8119 3.41992 5.04777

4.00E-11 1.00E-06 0.2755 1.00E-13 0.004 0.0001

TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

Obs

F-Statistic

Prob.

154

155

120

1.95736 2.08132 2.01818 15.7503 2.30062 1.59024 2.17753 6.24797 11.0095 6.35427 1.1193 14.5619 2.89975 5.6003

0.0651 0.0494 0.0569 4.00E-15 0.03 0.143 0.0397 2.00E-06 5.00E-11 2.00E-06 0.3566 4.00E-13 0.0082 2.00E-05

Lags: 7 Null Hypothesis: R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

Obs

F-Statistic

Prob.

153

154

119

154

119

1.94732 2.02652 2.91089 1.10761 2.49833 13.4901 2.16616 1.52601 2.12455 5.45591 1.78199 6.23068 10.0597 5.00751 0.89059 14.4145 2.68331 7.15115

0.0578 0.0477 0.005 0.3619 0.0146 3.00E-14 0.0337 0.1536 0.0374 6.00E-06 0.0891 2.00E-06 6.00E-11 2.00E-05 0.5273 7.00E-14 0.0102 2.00E-07

Lags: 8 Null Hypothesis: R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

Obs

F-Statistic

Prob.

152

153

118

153

118

Lags: 9 Null Hypothesis: R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR G does not Granger Cause R R does not Granger Cause G TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.18768 1.95655 3.64674 1.05855 2.22258 12.4529 2.1777 1.29584 1.85709 5.02525 1.65518 5.43232 2.41835 0.93452 9.66275 4.49283 0.73378 16.1436 2.41986 12.7425

0.0266 0.0493 0.0004 0.3977 0.0242 3.00E-14 0.0273 0.2448 0.0637 8.00E-06 0.1102 5.00E-06 0.0141 0.4975 3.00E-11 4.00E-05 0.677 6.00E-16 0.0158 3.00E-13

Obs

F-Statistic

Prob.

151

152

117

152

117

Lags: 10 Null Hypothesis: R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR G does not Granger Cause R R does not Granger Cause G TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.30223 1.77907 3.32258 0.7946 2.23349 11.1442 2.13832 1.85781 1.70642 4.78243 1.47501 12.0327 2.51001 0.77756 8.68662 3.4192 0.58861 13.2704 1.70605 10.4385

0.016 0.0705 0.0007 0.634 0.0195 1.00E-13 0.0257 0.0568 0.0856 8.00E-06 0.1606 3.00E-13 0.0086 0.6502 8.00E-11 0.0005 0.8197 3.00E-14 0.0903 1.00E-11

Obs

F-Statistic

Prob.

150

151

116

151

116

Lags: 11 Null Hypothesis: R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR G does not Granger Cause R R does not Granger Cause G TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.13996 1.55268 3.0604 0.73812 2.03263 11.8439 2.00673 1.66809 1.68387 6.9515 1.35875 12.3882 2.14637 0.75064 7.72414 3.06035 0.60939 12.0268 1.49906 11.3418

0.0218 0.1209 0.0011 0.7002 0.0302 5.00E-15 0.0327 0.0878 0.084 4.00E-09 0.2058 5.00E-14 0.0214 0.6881 4.00E-10 0.0011 0.8166 1.00E-13 0.145 5.00E-13

Obs

F-Statistic

Prob.

149

150

115

150

Lags: 12 Null Hypothesis: Y does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause Y CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R G does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR G does not Granger Cause R R does not Granger Cause G

1.92716 1.07975 1.93733 1.91408 4.38192 1.64128 2.9952 0.6836 1.96689 10.9397 1.90717 1.79576 1.59596 9.61415 1.39059 11.1565 2.05663 0.67991

0.0371 0.3828 0.0359 0.0386 8.00E-06 0.0885 0.001 0.7646 0.0326 1.00E-14 0.0394 0.0556 0.1009 5.00E-13 0.1851 3.00E-13 0.0245 0.7681

150

115

TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

7.78242 2.77903 0.59133 10.9657 1.38221 9.87444

1.00E-10 0.0022 0.8439 4.00E-13 0.1891 5.00E-12

Obs

F-Statistic

Prob.

148

149

114

149

114

Lags: 13 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.39066 1.77181 4.86884 1.29088 2.63919 0.65659 1.70112 9.41432 1.23898 10.5265 1.11987 10.8077 7.18974 2.57551 0.44305 10.9879 1.28588 9.25269

0.0068 0.0551 9.00E-07 0.2275 0.0028 0.8012 0.0687 3.00E-13 0.2603 1.00E-14 0.3538 3.00E-13 3.00E-10 0.0035 0.9489 2.00E-13 0.2369 1.00E-11

Obs

F-Statistic

Prob.

147

148

113

Lags: 14 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R

148

2.18641 1.58606 5.05482 1.37831 2.38237 0.70499 1.74571 8.62634 1.2598 9.74122 1.07711 9.79028 6.5149

0.012 0.0929 3.00E-07 0.1743 0.0059 0.7657 0.0553 1.00E-12 0.2427 4.00E-14 0.3898 2.00E-12 1.00E-09

113

R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

2.31637 0.40126 9.82645 1.1202 8.88185

0.0074 0.9709 2.00E-12 0.3529 2.00E-11

Obs

F-Statistic

Prob.

146

147

112

147

112

Lags: 15 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause FR TR does not Granger Cause R R does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause R R does not Granger Cause FR FR does not Granger Cause TR TR does not Granger Cause FR

1.88765 1.64098 4.69945 1.46342 3.17216 0.67482 1.60671 8.07963 1.17719 9.4286 1.05612 9.67003 7.37411 2.14942 0.36932 9.81831 1.00714 8.13495

0.0313 0.0735 6.00E-07 0.1307 0.0002 0.8044 0.0822 3.00E-12 0.2992 4.00E-14 0.4095 1.00E-12 3.00E-11 0.0119 0.9832 1.00E-12 0.4565 7.00E-11

Obs

F-Statistic

Prob.

145

111

146

Lags: 16 Null Hypothesis: CPI does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause CPI R does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause R G does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause G TR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause TR FR does not Granger Cause CP CP does not Granger Cause FR G does not Granger Cause Y Y does not Granger Cause G R does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause R TR does not Granger Cause CPI CPI does not Granger Cause TR

1.85048 1.59477 4.02867 1.41608 1.78565 0.4572 3.62534 0.52612 1.86892 1.15581 1.10296 1.83668 1.47474 8.12241 1.07102 7.95079

0.0329 0.0815 5.00E-06 0.1469 0.0416 0.9619 3.00E-05 0.9284 0.0364 0.322 0.3609 0.0344 0.1215 1.00E-12 0.3908 2.00E-12

111

146

111

1.07651 8.72202 6.63148 1.84638 0.34124 8.9076 0.72168 7.40132

0.3913 1.00E-11 2.00E-10 0.0332 0.9907 7.00E-12 0.7639 4.00E-10

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa giá vàng với chính sách tiền tệ tại Việt Nam

MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ VÀNG

VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ VÀNG

VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................. i

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH

TÓM TẮT

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU

CHƯƠNG 2 :

TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

TRƯỚC ĐÂY

CHƯƠNG 3 :

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 4 :

NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 1

MÔ HÌNH VAR CƠ SỞ

PHỤ LỤC 2

KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG

PHỤ LỤC 3

KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok