Nghiên cứu khoa học đề tài: Phản ứng của tỷ giá hối đoái trước cú sốc tài chính tiền tệ - Ứng dụng mô hình DSGE và SVAR cho Việt Nam

Mã số: …………….

PHẢN ỨNG CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI TRƢỚC

CÚ SỐC CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ,

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DSGE VÀ SVAR CHO VIỆT NAM

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

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Việt Nam trong quá trình hội nhập với nền kinh tế toàn cầu, hoạt động xuất

khẩu, nhập khẩu hàng hóa,dịch vụ ngày càng phát triển, tăng trƣởng với tốc độ cao dù

kinh tế quốc gia cũng nhƣ tình hình thế giới đang phải đối mặt với nhiều khó khăn.

Thị trƣờng ngoại hối hình thành và ngày càng phát triển, Việt Nam đã tăng lƣợng dự

trữ ngoại hối lên cao. Để kiểm soát lạm phát, ngân hàng nhà nƣớc thực hiện các chính

sách thắt chặt tiền tệ....

Trong tình hình đó, việc xem xét sự biến động của tỷ giá hối đoái là rất quan

trọng trong chính sách tiền tệ của mỗi quốc gia chính vì vậy, đề tài này muốn hƣớng

tới các phản ứng của tỉ giá hối đoái trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ nhằm mô tả một

cách xác thực nhấttrong việcsử dụng các công cụ hữu ích về kinh tế lƣợng

Mục tiêu nghiên cứu

Bài viết tập trung vào phân tích trƣờng hợp nền kinh tế nhỏ mở thông quan mô

hình DSGE.Ƣớc lƣợng các tham số của mô hình và tập trung vào hàm phản ứng đẩy

để xem xét đến tác động của các cú sốc kinh tế ngoại sinh đến nền kinh tế nhƣ thế nào.

Ngoài ra,bài viết còn xem xét thêm sự phù hợp trong việc sử dụng các mô hình

VAR để mô phỏng lại các phản ứng của các biến kinh tế khi phải đối mặt với các cú

sốc tỷ giá thƣơng mại, công nghệ, lạm phát thế giới, sản lƣợng thế giới và đặt biệt là

cú sốc chính sách tiền tệ -xem xét sự truyền dẫn của tỷ giá hối đoái .

Tìm kiếm một công cụ hiệu quả để thực hiện các chính sách vĩ mô, nhóm

chúng tôi đã tiến hành thực hiện mô hình DSGE đang đƣợc sử dụng phổ biến ở các

ngân hàng trung ƣơng của nhiều nƣớc trên thế giới.

Phƣơng pháp nghiên cứu

Bài viết xây dựng mô hình DSGE cho nền kinh tế nhỏ mở theo cách tiếp cận

của Bayesian với các biến kinh tế. Sau đó dựa vào các biến quan sát: lỗ hổng sản

lƣợng (output gap), lạm phát, lãi suất danh nghĩa, thay đổi tỷ giá hối đoái danh nghĩa

và tỷ giá thƣơng mại để ƣớc lƣợng các tham số cho các biến của mô hình DSGE. Xây

dựng phân phối tiên nghiệm cho các tham số chƣa biết của mô hình. Từ các biến quan

sát, xây dựng phƣơng trình likelihood cùng với phân phối tiên nghiệm thiết lập từ

trƣớc để xác định các phân phối hậu nghiệm cho các tham số. Cuối cùng, dựa vào

phƣơng pháp Monter Carlo và Markov chain Monte Carlo (MCMC) để tóm tắt thống

kê lại phân phối hậu nghiệm của tham số. Từ các kết quả trên, chúng tôi ƣớc lƣợng

hàm phản ứng đẩy (IRF) xem xét phản ứng của các biến trƣớc tác động của các cú sốc

kinh tế vĩ mô.

Sau đó chúng tôi ƣớc lƣợng thêm các mô hình VAR Recursive với cách thiết

lập thay đổi trật tự của các biến để có đƣợc hàm IRF. Sau đó đem so sánh với hàm

IRF từ mô hình DSGE để lựa chọn mô hình VAR Recursive có thiết lập phù hợp để

xem xét phản ứng của các biến trƣớc tác động của cú sốc thắt chặt chính sách tiền tệ.

Nội dung nghiên cứu

Bài viết dựa trên ý tƣởng của ba bài nghiên cứu chính: Lubik, T.A.,

Schorfheide, F., 2007. ―Do central banks respond to exchange rate move-ments? A

structural investigation‖, Jarkko P. Jääskelä, David Jennings (2011): ―Monetary policy

and the exchange rate: Evaluation of VAR models‖ và gần đây nhất Tingguo

Zheng,Huiming Guo (2013): ―Estimating a small open economy DSGE model with

indeterminacy: Evidence from China‖.

Chúng tôi ƣớc lƣợng mô hình DSGE với 5 biến quan sát để có đƣợc các tham

số của mô hình, ƣớc lƣợng hàm phản ứng đẩy và phân rã phƣơng sai để xem xét sự tác

động của những cú sốc kinh tế vĩ mô đến nền kinh tế của Việt Nam.

Sau khi có đƣợc hàm IRF của DSGE chúng tôi tiếp tục ƣớc lƣợng mô hình

VAR theo hai dạng: VAR đệ quy (recursive VAR) và VAR dấu hiệu hạn chế (sign-

restricted VAR). Trong VAR đệ quy, chúng tôi thiết lập các cách áp đặt khác nhau. Từ

đó ƣớc lƣợng đƣợc các hàm IRF của các mô hình VAR sau đó xem xét với hàm IRF

đã ƣớc lƣợng trƣớc đó của DSGE cùng với những vấn đề puzzle xuất hiện (nếu có) để

nhân định về mô hình VAR.

Đóng góp của đề tài

Xây dựng đƣợc một mô hình DSGE cơ sở để so sánh và có thể đƣợc sử dụng

để đánh giá phần nào tình hình kinh tế của Việt Nam. Ƣớc lƣợng hàm IRF xem xét

phản ứng và mức độ phản ứng, thời gian trở về trạng thái ổn định của các yếu tố kinh

tế vĩ mô khi chịu tác động của các cú sốc trong nƣớc và thế giới.

Xây dựng mô hình VAR theo nhiều cách áp đặt trật tự khác nhau đối với VAR

đệ quy và áp đặt dấu phản ứng của các biến trong mô hình VAR dấu hiệu hạn chế.

Hƣớng phát triển của đề tài

Trong mô hình DSGE vẫn tồn tại nhiều tham số không thật sự phản ánh đƣợc

tình hình Việt Nam. Thứ nhất :do khách quan vì nhiều hạn chế về dữ liệu (độ dài, tín

tin cậy) và cách phân tích lựa nên mô hình không tránh khỏi những sai sót về mặt kỹ

thuật và phƣơng pháp và đồng thời do hạn chế chủ quan của chúng tôi chƣa thể nắm

bắt đƣợc những tinh túy trong mô hình và khai thác để sử dụng phù hợp. Thứ hai: Các

tham số khi đƣa vào tiền nghiệm thì không hoàn toàn giống nhau ở các quốc gia,việc

đƣa vào hàng loạt từ mô hình của Trung Quốc cũng khiến cho mô hình của chúng tôi

không thật sự làm đúng, tốt nhƣ những gì chúng tôi mong muốn. Thứ ba, chúng ta

không thể xem những tác động của các biến nƣớc ngoài nhƣ một biến ngoại sinh thật

sự vì trong điều kiện hội nhập hiện nay, tất cả các quốc gia đều cần phải xem xét đến

mọi biến động không chỉ trong nƣớc mà còn trên thế giới, và những biến động đó đã

và nên đƣợc đƣa vào mô hình khi ƣớc lƣợng để có đƣợc một cái nhìn tổng quan và

toàn diện hơn.Thứ tƣ, có nhiều mô hình đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng các yếu tố vĩ mô,

việc làm của chúng tôi chỉ quan sát đƣợc một vài khía cạnh, và có thể có nhiều

phƣơng pháp phù hợp hơn với tình hình của Việt Nam. Cuối cùng, hiện nay nhiều nhà

nghiên cứu đã xây dựng phát triển và hoàn thiện mô hình DSGE, có nhiều hƣớng

nghiên cứu nhƣ áp đặt giá trị tham số rồi ƣớc lƣợng hay để mô hình tự ƣớc lƣợng

tham số hoặc cả hai.

Từ đó, chúng tôi hƣớng đến việc mở rộng mô hình thêm các biến nƣớc ngoài

nhƣ một biến nội sinh để xem xét phản ứng của nền kinh tế nhƣ thế nào trƣớc cả cú

sốc trong và ngoài nƣớc toàn diện hơn. Tiếp theo,tìm kiếm những nguyên nhân dẫn

đến các puzzle và cải thiện mô hình VAR để hạn chế bớt những nguyên nhân do vấn

đề kỹ thuật.

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................................... 3

DANH MỤC BẢNG ................................................................................................... 5

DANH MỤC HÌNH .................................................................................................... 6

1. TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY ................................. 8

1.1. Các nghiên cứu về chính sách tiền tệ: .................................................................. 8

1.1.1. Jonathan Kearns and Phil Manners (2005) ............................................. 8

1.1.2. John B. Taylor (2001): .......................................................................... 11

1.2. Các lý thuyết về vấn đề puzzle ........................................................................... 15

1.3. Các nghiên cứu dùng mô hình VAR xem xét tỷ giá hối đoái và các puzzle ...... 17

1.3.1. Almuth Scholl, Harald Uhlig (2008) .................................................... 17

1.3.2. Almuth Scholl, Harald Uhlig (2009) .................................................... 19

1.4. Các mô hình DSGE trong thực nghiệm: ............................................................ 22

1.4.1. Jarkko P. Jääskelä, David Jennings ...................................................... 22

1.4.2. Thomas A. Lubika, Frank Schorfheide ................................................. 27

1.4.3. Tingguo Zheng, Huiming Guo (2013) .................................................. 28

2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................................. 29

2.1. Các lý thuyết và xây dựng mô hình DSGE ........................................................ 29

2.1.1. Lịch sử và lý thuyết của mô hình DSGE .............................................. 29

2.1.2. Các trƣờng phái trong mô hình DSGE ................................................. 29

2.1.3. Các bƣớc xây dựng cơ bản của mô hình DSGE ................................... 31

2.1.4. Tổng quan về giải pháp cho mô hình DSGE: ....................................... 33

2.2. Mô hình Structural Vector Autoregression (SVAR) .......................................... 33

2.2.1. Tổng quan mô hình VAR ..................................................................... 33

2.2.2. Phƣơng pháp uớc lƣợng SVAR ............................................................ 35

2.2.3. Hàm phản ứng đẩy và Phân rã phƣơng sai ........................................... 36

3. MÔ HÌNH DSGE CHO NỀN KINH TẾ NHỎ MỞ VÀ ƢỚC LƢỢNG CHO

VIỆT NAM ............................................................................................................ 37

3.1. Mô hình DSGE cho nền kinh tế nhỏ mở SOE: .................................................. 37

3.1.1. Mô hình nền kinh tế nhỏ mở cụ thể hóa ............................................... 38

3.1.2. Giải pháp về số (Numerical) : ............................................................... 40

3.2. Ƣớc lƣợng mô hình DSGE cho Việt Nam ......................................................... 41

3.2.1. Xây dựng phƣơng trình đo lƣờng : ....................................................... 41

3.2.2. Mô tả dữ liệu ......................................................................................... 42

3.3. Lựa chọn tiên nghiệm ......................................................................................... 47

3.4. Kết quả ƣớc lƣợng .............................................................................................. 49

3.5. Phân tích hàm phản ứng đẩy .............................................................................. 52

3.6. Phân tích phân rã phƣơng sai ............................................................................. 56

4. KẾT QUẢ TỪ MÔ HÌNH VAR ..................................................................... 57

4.1. VAR đệ quy theo các cách áp đặt....................................................................... 57

4.2. VAR hạn chế dấu hiệu ........................................................................................ 63

5. KẾT LUẬN ..................................................................................................... 65

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 1

PHỤ LỤC A: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG. .............................................. 5

PHỤ LỤC B: PHÂN PHỐI TIÊN NGHIỆM VÀ HẬU NGHIỆM CỦA THAM SỐ 7

PHỤ LỤC C: THÔNG TIN KỸ THUẬT THỰC HIỆN ƢỚC LƢỢNG DSGE ........ 8

PHỤ LỤC D: PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG THAM SỐ ...................................... 9

PHỤ LỤC E: THUẬT TOÁN DẤU HIỆU HẠN CHẾ – SIGN RESTRICTIONS . 11

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DSGE Dynamic stochastic general equilibrium

Mô hình cân bằng động tổng thể ngẫu nhiên

VAR Vector Auto-Regression

Tự hồi quy Vectơ

GDP Gross Domestic Product

Tổng sản phẩm quốc nội

ECB European Central Bank

Ngân hàng trung ƣơng Châu Âu

UIP Uncovered Interest Rate Parity

Ngang giá lãi suất không phòng ngừa

PPP Purchasing Power Parity

Ngang giá sức mua

REER Real Effective Exchange Rate

Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực

NEER Nominal Effective Exchange Rate

Tỷ giá hối đoái hiệu dụng danh nghĩa

IRF Impulse Response Function

Hàm phản ứng đẩy

SOE Small Open Economy

Nền kinh tế nhỏ, mở

CPI Consumer Price Index

Chỉ số giá tiêu dùng

AR Auto Regressive

Tự hồi quy

MCMC Markov chain Monte Carlo

IMF International Monetary Fund

Quỹ tiền tệ quốc tế

SBV State Bank of Vietnam

Ngân hàng nhà nƣớc Việt Nam

SVAR Structural VAR

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1: Tập hợp sự kiện của Úc, Canada, New Zealand, Anh. ................................................ 8

Bảng 2: Dữ liệu của Úc, Canada, New Zealand, Anh. .............................................................. 9

Bảng 3: Nguồn dữ liệu sơ cấp của mô hình ............................................................................ 43

Bảng 4: Kiểm định tính dừng cho các biến quan sát ............................................................... 47

Bảng 5: Phân phối tiên nghiệm của các tham số ..................................................................... 49

Bảng 6: Kết quả ƣớc lƣợng hậu nghiệm của các tham số ....................................................... 52

Bảng 7: Phân rã phƣơng sai theo các cú sốc cơ sở .................................................................. 56

Bảng 8: Áp đặt dấu hiệu trong mô hình VAR dấu hiệu hạn chế ............................................. 63

DANH MỤC HÌNH

Hình 1: Tập hợp kết quả 4 loại tiền tệ: Đô la Úc, đô la Canada, đô la New Zealand và

đồng Bảng Anh. ............................................................................................................ 10

Hình 2: Một cách điệu hóa của ―delayed overshooting puzzle‖. ................................ 15

Hình 3: Một cách điệu hóa của ―forward discount puzzle‖. ....................................... 16

Hình 4: Một cách điệu hóa của ―exchange rate puzzle‖. ............................................. 16

Hình 5: Bằng chứng ―delayed overshooting puzzle‖ theo cách áp đặt thứ nhất .......... 18

Hình 6: Bằng chứng ―delayed overshooting puzzle‖ theo cách áp đặt thứ hai. .......... 19

Hình 7:Úc: Phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ,dùng VAR cấu trúc. .................... 20

Hình 8:Canada: Phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ,dùng VAR cấu trúc. ............. 21

Hình 9:New Zealand: Phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ,dùng VAR cấu trúc. ... 21

Hình 10: Thụy Điển: Phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ,dùng VAR cấu trúc. .... 22

Hình 11: Hàm IRF trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ của DSGE. .................................. 24

Hình 12: Hàm IRF trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ của áp đặt 1của VAR đệ quy. ..... 25

Hình 13: Hàm IRF trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ của áp đặt 2 của VAR đệ quy. .... 25

Hình 14: Hàm IRF trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ của VAR dấu hiệu hạn chế. ........ 26

Hình 15: GDP thực (giá so sánh năm 1994) ................................................................. 44

Hình 16: Đồ thị lãi suất chiết khấu từ 2000 – 2011 theo quý ....................................... 45

Hình 17: REER, NEER và tỷ giá USDVND theo thời gian. ........................................ 46

Hình 18: Hàm phản ứng đẩy của DSGE. .................................................................... 54

Hình 19: Hàm phản ứng đẩy của DSGE dƣới tác động của cú sốc chính sách tiền tệ 55

Hình 20. VAR đệ quy áp đặt 1 ..................................................................................... 57

Hình 21. VAR đệ quy áp đặt 2 ..................................................................................... 59

Hình 22. VAR đệ quy áp đặt 3 ..................................................................................... 61

Hình 23: Phân phối IRF mô hình VAR dấu hiệu hạn chế ............................................ 64

Hình 24: 20 phản ứng gần với trung vị nhất mô hình VAR dấu hiệu hạn chế ............. 64

Hình 25: Phân phối tiên nghiệm và phân phối hậu nghiệm của các tham số. ............... 7

1. TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

1.1. Các nghiên cứu về chính sách tiền tệ:

1.1.1. Jonathan Kearns and Phil Manners (2005)

―The impact of monetary policy on the exchange rate: a study using

intraday data‖

Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu nội nhật (intraday data) để ƣớc lƣợng hiệu

ứng của sự thay đổi chính sách tiền tệ lên tỷ giá hối đoái. Tác giả sử dụng nghiên cứu

sự kiện (event study) với một số thời kỳ đƣợc lựa chọn cẩn thận cho bốn quốc gia

(Australia, Canada, New Zealand và Vƣơng quốc Anh – đây là các quốc gia mà chính

sách tiền tệ không tập trung vào tỷ giá hối đoái và quyết định đƣợc đƣa ra trƣớc khi nó

đƣợc thi hành) để đảm bảo rằng sự thay đổi trong chính sách tiền tệ là yếu tố ngoại

sinh của tỷ giá hối đoái.

Thiết lập sự kiện

Bảng 1: Tập hợp sự kiện của Úc, Canada, New Zealand, Anh. Nguồn: Jonathan

Kearns and Phil Manners (2005): ―The impact of monetary policy on the exchange

rate: a study using intraday data‖

Dữ liệu

Bảng 2: Dữ liệu của Úc, Canada, New Zealand, Anh. Nguồn: Jonathan Kearns

study using intraday data‖.

and Phil Manners (2005): ―The impact of monetary policy on the exchange rate: a

Kết quả:

Hình 1: Tập hợp kết quả 4 loại tiền tệ: Đô la Úc, đô la Canada, đô la New Zealand và

đồng Bảng Anh.

Thứ nhất, tính trung bình, một sự thắt chặt bất ngờ 0.25% sẽ dẫn đến sự gia

tăng tỷ giá 0.35%, với các ƣớc lƣợng đối với mỗi quốc gia riêng rẽ từ ¼ - ½ %. Các

kết quả này chỉ báo rằng sự thay đổi của chính sách tiền tệ chỉ chiếm một phần rất nhỏ

trong sự biến động quan sát thấy của tỷ giá hối đoái ở những quốc gia này.

Thứ 2, sự thay đổi trong chính sách tiền tệ có hiệu ứng khác nhau lên tỷ giá phụ

thuộc vào việc ngƣời dân kỳ vọng nhƣ thế nào vào chính sách tƣơng lai. Các tác giả

đƣa ra một kết quả bất ngờ đó là sự kỳ vọng vào chính sách tƣơng lai có một tác độn

lớn hơn đối với tỷ giá hối đoái (khoảng 0.4%) nhiều hơn so với chỉ do sự thay đổi

trong chính sách tiền tệ mà không có sự thay đổi trong kỳ vọng chính sách tƣơng lai

(khoảng 0.2%).

Kết luận:

-Thứ nhất, tỷ giá tăng trung bình khoảng 1 ½ % trƣớc sự gia tăng bất ngờ

1% trong chính sách lãi suất. Đối với các quốc gia riêng rẽ khoảng 1 – 1.8%. tính

trung bình, một sự thắt chặt bất ngờ 0.25% sẽ dẫn đến sự gia tăng tỷ giá 0.35%, với

các ƣớc lƣợng đối với mỗi quốc gia riêng rẽ từ ¼ - ½ %.

- Tác động của chính sách tiền tệ lên tỷ giá hối đoái đƣợc tìm thấy sẽ xảy ra

gần nhƣ ngay lập tức. Nếu tác giả sử dụng một cửa sổ sự kiện (event window) mà

kết thúc sau khi quyết định chính sách đƣợc đƣa ra, các ƣớc lƣợng cũng không thay

đổi, chỉ báo rằng các thông tin đƣợc phản ánh nhanh chóng vào trong tỷ giá hối

đoái. Mặc dù, sử dụng một cửa sổ sự kiện hẹp trong đó không có các sự kiện định

dạng khác xảy ra, cú sốc chính sách tiền tệ chỉ giải thích khoảng 10 -20% sự biến

động của tỷ giá. Nhìn chung, các kết quả đề xuất rằng chính sách tiền tệ chỉ chiếm

một phần nhỏ trong các biến động quan sát đƣợc của tỷ giá hối đoái.

Thứ 2, bài nghiên cứu này đƣa ra một bằng chúng mới rằng không phải tất

cả các bất ngờ trong chính sách đều dẫn đến những hiệu ứng giống nhau lên tỷ giá.

Sự kỳ vọng vào chính sách tƣơng lai đƣợc tìm ra có tác động lớn hơn các bất ngờ

trong chính sách tại thời điểm ra quyết định thay đổi chính sách. Một sự gia tăng

1% (0.25%) cuar lãi suất hiện tại và lãi suất tƣơng lai làm tăng tỷ giá khoảng 1.7%

(0.4%). Các kết quả ƣớc lƣợng cho các quốc gia đơn lẻ khoảng 1.3 – 2.2%. ngƣợc

lại một bất ngờ trong chính sách chỉ dẫn đến một sự thay đổi có thể đoán trƣớc chỉ

0.9% (0.2%). Các kết quả này, đƣa ra sự tiên đoán không biết trƣớc sự thay đổi của

tỷ giá cân bằng trong dài hạn, bởi vì sự phản ứng ngay lập tức trong tỷ giá hối đoái

cao hơn so với lý thuyết ngang giá lái suất đã đề xuất, đƣa thêm một sự khó hiểu

của thực nghiệm.

1.1.2. John B. Taylor (2001):

“The Role of the Exchange Rate in Monetary Policy Rules”

Trong bài nghiên cứu này, Taylor tổng hợp và tóm tắt các nghiên cứu về vai trò

của tỷ giá hối đoái trong quy luật chính sách, đồng thời đƣa ra các lời giải thích hợp

cho các kết quả trƣớc.

Tác giả xem xét lại các ngụ ý trong một số nghiên cứu gần đây về tính đƣa ra

một chính sách tiêu chuẩn: Laurence Ball (1999), Lars Svensson (2000), and myself

(1999b). Các nghiên cứu này xem xét quy tắc chính sách dạng:

it = fπt + gyt + h0et + h1et-1

trong đó: it là lãi suất danh nghĩa ngắn hạn đƣợc đƣa ra bởi ngân hàng trung

ƣơng, πt là tỷ lệ lạm phát, và yt là sự chênh lệch của GDP thực và GDP tiềm năng, et là

tỷ giá hối đoái thực (et tăng có nghĩa là sự tăng giá trị đồng nội tệ - yết giá gián tiếp).

Trong phƣơng trình trên, không có hệ số chăn với ngụ ý là tỷ lệ lạm phát mục tiêu

bằng 0 và lãi suất và tỷ giá hối đoái đƣợc đo lƣờng bằng tỷ lệ với giá trị cân bằng dài

hạn. Dạng quy tắc chính sách tuyến tính nhƣ trên chỉ là một trƣờng hợp đơn giản của

các dạng phi tuyến tính với các độ trễ của sản lƣợng, lạm phát, lãi suất và tỷ giá hối

đoái.

Các thông số chính sách là f, g, h0 và h1. Nếu f > 1, g > 0, và h0 = h1 = 0, thì quy

tắc chính sách không phản ứng trƣớc tỷ giá hối đoái (Taylor, 1993). Các thông số h

trong phƣơng trình bằng 0 là quy tắc chính sách tiền tệ trong nền kinh tế đóng và khác

không là quy tắc chính sách tiền tệ trong nền kinh tế mở, tuy nhiên thuật ngữ này có

thể dẫn đến nhầm lẫn bởi vì trong thực tế, một chính sách tối ƣu có thể thiết lập cho cả

h0 và h1 đều bằng 0, hay xấp xỉ nhƣ thế.

Một câu hỏi về vai trò của tỷ giá trong quy tắc chính sách là liệu rằng các thông

số h có nên bằng không và nếu nhƣ vậy thì giá trị và dấu của chúng nhƣ thế nào. Ví

dụ, một lời giải thích của quy tắc thực nghiệm đƣợc thảo luận bởi Obstfeld và Rogoff

(1995) đƣa ra rằng h0 nên nhỏ hơn không và h1 bằng không. Một tỷ giá cao hơn so với

mức độ chuẩn sẽ dẫn đến ngân hàng trung ƣơng giảm lãi suất ngắn hạn, thông qua

chính sách tiền tệ nới lỏng.

Độ trễ của tỷ giá hối đoái trong eq (1) cho phép sự phản ứng động phức tạp hơn

so với chỉ có phản ứng đơn giản của tỷ giá hiện tại. Ví dụ, nếu h1 dƣơng và h0 âm

nhƣng giá trị tuyệt đối của h0 lớn hơn h1, do đó, phản ứng của lãi suất ban đầu bù đắp

một phần trong thời kỳ tiếp theo. Một giải thích khác của quy tắc thực nghiệm đƣa ra

bởi Obstfeld và Rogoff là h0 < 1 và h1 = - h0; do đó, lãi suất phản ứng trƣớc sự thay

đổi trong tỷ giá hối đoái; điều này có thể là một giải thích đại số tốt hơn cho ý tƣởng

rằng một sự gia tăng trong tỷ giá hối đoái sẽ dẫn đến nới lỏng tiền tệ, nhƣng không có

mô hình cấu trúc để mô phỏng một cách ngẫu nhiên quy tắc và thật sự khó khăn để

tìm ra lời giải thích nào tốt hơn.

Ball (1999) tìm ra h0 = -0.37 và h1 = 0.17. Ông tìm ra đây là các giá trị thông số

chính sách tối ƣu sử dụng trong mô hình nền kinh tế mở đơn giản với giá chậm thay

đổi (sticky prices). Dấu hiệu và độ lớn phù hợp với giải thích theo quy tắc thực

nghiệm đƣợc đề xuất bởi Obstfeld và Rogoff, vì cả h0 và h0 + h1 đều nhỏ hơn không.

Do vậy, một sự tăng tỷ giá 10% làm cắt giảm lãi suất 3.7%, đƣợc kéo theo bởi một sự

bù đắp 1.7%, ngụ ý rằng phản ứng dài hạn lãi suất giảm 2%. Phản ứng âm của lãi suất

đƣợc đặt tên là mô hình Ball (Ball‘s model) bởi vì tỷ giá tăng có hiệu ứng ngƣợc lại

đối với tổng cầu; sự tăng giá làm hàng hóa nƣớc ngoài rẻ hơn và hàng hóa trong nƣớc

đắt hơn, do vậy làm giảm xuất khẩu. Sự cắt giảm lãi suất làm giảm bớt hiệu ứng

ngƣợc lại này.

Sự bù đắp lãi suất một phần là bởi vì tác động trễ của sự gia tăng tỷ giá đối với

lạm phát. Lạm phát đƣợc đo lƣờng là thấp tạm thời bởi vì sự tăng tỷ giá, tuy nhiên, bởi

vì sự giảm trong lạm phát là ngắn hạn, điều này không thích hợp cho ngân hàng trung

ƣơng nới lỏng tiền tệ bởi vì lạm phát sẽ thấp hơn.

Sử dụng một mô hình khác với các tác nhân hƣớng tới tƣơng lai (forward-

looking agent) và nhiều hơn các nhân tố vĩ mô hoàn hảo, Svensson (2000) xem xét

quy tắc chính sách tƣơng tự nhƣ Ball (1999). Svensson tìm ra các thông số h0 = -0.45

và h1 = 0.45. Mô phỏng của Svensson (2000) chỉ ra rằng quy tắc này làm giảm độ lệch

chuẩn của lạm phát từ 2.1 xuống còn 1.8%; tuy nhiên, nó cũng làm gia tăng phƣơng

sai của sản lƣợng từ 1.7 lên 1.8%. Vì vậy, quy tắc chính sách, mà phản ứng trƣớc tỷ

giá hối đoái theo cách này, có thể phá hỏng output performance.

Cuối cùng, xem xét nghiên cứu thứ 3 của dạng quy tắc chính sách tiền tệ với

một mô hình khác với một sự vận dụng khác. Theo Taylor (1999b), tác giả xem xét

quy tắc chính sách tiền tệ mà có dạng giống nhƣ của Ball and Svensson. Các hệ số h0

= -0.25 và h1 = 0.15 và đây là một ứng cử cho quy tắc chính sách tiền tệ cho ngân

hàng trung ƣơng Châu Âu (the European Central Bank - ECB). Tỷ giá hối đoái et là tỷ

giá dollar – euro. Do vậy, sự giảm giá 10% của đồng EURO so với đồng USD tạo ra

sự gia tăng 0.1 điểm phần trăm (10%) trong lãi suất mục tiêu của ECB. Thấy rằng các

hệ số này nhỏ hơn so với các hệ số trong nghiên cứu của Ball.

Giải thích các kết quả tìm đƣợc:

Quy luật chính sách với các thông số đƣợc thiết lập bằng không không có phản

ứng trực tiếp của lãi suất trƣớc tỷ giá hối hoái, nó có một phản ứng gián tiếp của lãi

suất trƣớc tỷ giá hối đoái. Dể thấy điều này, giả sử thông số h bằng 0, do đó, lãi suất

sẽ chỉ phản ứng trƣớc lạm phát và sản lƣợng thực. Nhƣng, bởi vì quy luật chính sách,

chúng ta có thể kỳ vọng rằng nếu lạm phát hoặc GDP thực gia tăng hoặc sụt giảm

trong tƣơng lai sau đó lãi suất cũng sẽ tăng hoặc giảm trong tƣơng lai. Đặc tính của

quy tắc chính sách là đƣa ra những kế hoạch dự đoán mà sẽ đƣợc sử dụng trong những

giai đoạn tƣơng lai.

Kết luận:

Một vấn đề quan trọng và vẫn còn chƣa ổn định trong chính sách tiền tệ tại các

nền kinh tế mở là ―bao nhiêu trong phản ứng của lãi suất nên có đƣợc trƣớc tỷ giá hối

đoái trong cơ chế tiền tệ của tỷ giá hối đoái linh hoạt, lạm phát mục tiêu, và quy tắc

chính sách tiền tệ. các nghiên cứu đến ngày hôm nay chỉ báo rằng quy tắc chính sách

tiền tệ mà phản ứng trực tiếp trƣớc tỷ giá hối đoái- cũng nhƣ là trƣớc lạm phát và sản

lƣợng – không làm tốt hơn so với lạm phát và sản lƣợng cân bằng, và thƣờng làm xấu

hơn, hơn so với quy tắc chính sách mà không phản ứng trực tiếp tới tỷ giá hối đoái.

Bài nghiên cứu này cố gắng giải thích cho kết quả tìm ra bằng cách khẳng định

hiệu ứng gián tiếp của tỷ giá hối đoái lên lãi suất. hiệu ứng gián tiếp này tồn tại thậm

chí nếu ngân hàng trung ƣơng thực thi quy tắc chính sách mà không có hiệu ứng tỷ giá

hối đoái trực tiếp. Tính ì (quán tính – inertia) kết hợp với các kỳ vọng hợp lý dẫn đến

hiệu ứng gián tiếp này. Hiệu ứng gián tiếp có thể ƣu điểm khi so sánh với hiệu ứng

trực tiếp bởi vì biến động lãi suất ít hơn và ổn định hơn.

1.2. Các lý thuyết về vấn đề puzzle

Theo Eicehenbaum và Evans(1995) và Grilli và roubini (1995, 1996) khi

nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ lên tỷ giá hối đoái, tác giả sử dụng định

dạng theo đệ quy và tìm thấy đồng nội tệ tăng giá kéo dài trong thời kì 3 năm và hiện

tƣợng này đƣợc biết đến với tên gọi là ‗delayed overshooting puzzle‘(nhìn hình bên

dƣới)(nguồn:………)

Hình 2: Một cách điệu hóa của ―delayed overshooting puzzle‖. Nguồn: Almuth

Scholl, Harald Uhlig (2008): ―New evidence on the puzzles: Results from agnostic

identiﬁcation on monetary policy and exchange rates‖

Gần đây, để làm giảm đi sự giả định mơ hồ theo cách xác định đệ quy Faust và

Rogers (2003) bằng cách áp đặt dấu hiệu nhẹ để tìm hiểu mối tác động của chính sách

tiền tệ lên tỷ giá và kết quả không có kết quả rõ ràng cho thời gian đạt đỉnh của tỷ giá

hối đoái và kết quả cũng đƣa ra có một sự chênh lệch lớn so với lý thuyết UIP và cú

sốc chính tiền tệ có thể hoăc không là nguyên nhân gây ra độ lệch của tỷ giá hối đoái.

Ngoài ra sự vi phạm điều kiện UIP cũng đƣợc xem là ―forward discount puzzle‖.

Hình 3: Một cách điệu hóa của ―forward discount puzzle‖. Nguồn: Almuth

Scholl, Harald Uhlig (2008): ―New evidence on the puzzles: Results from agnostic

identiﬁcation on monetary policy and exchange rates‖

Theo Sím(1992) ; Grilli và roubini(1995,1996) khi nghiên cứu chính sách tiền

tệ cho một vài quốc gia ở nƣớc G7 đã xuất hiện một hiện tƣợng lạ, là khi thắt chặt

chính sách tiền tệ có thể dẫn đến đồng nội tệ giảm giá và nó đƣợc gọi là hiện tƣợng

exchange rate puzzle(sự khó hiểu của giá). Tác giả cũng nhắc đến trong một paper

trƣớc đó (2005)

Hình 4: Một cách điệu hóa của ―exchange rate puzzle‖. Nguồn: Almuth Scholl,

Harald Uhlig, 2005. "New Evidence on the Puzzles. Results from Agnostic

Identification on Monetary Policy and Exchange Rates

1.3. Các nghiên cứu dùng mô hình VAR xem xét tỷ giá hối đoái và các

puzzle

1.3.1. Almuth Scholl, Harald Uhlig (2008)

“New evidence on the puzzles: Results from agnostic identiﬁcation on

monetary policy and exchange rates”

Tác giả kiểm ra tác động của cú sốc chính sách tiền tệ lên tỷ giá hối đoái bằng

cách áp đặt sign restricted (áp đặt dấu hiệu hạn chế) theo Uhlig(2005a) lên phản ứng

của các biến

Dữ liệu: tác giả nghiên cứu cho ba cặp: US và Germany; US và UK; US và

nhật bản trogn thời gian 1975:T07 đến 2002:T07 theo t và tổng 6 quốc gia của G7 với

US trong giai đoạn 1997: T04 đến 2001:T12.

Phƣơng pháp: sử dụng mô hình VAR và áp đặt dấu hiệu hạng chế (sign

restriction) với hai cách áp đặt.

Trong cách áp đặt thứ nhất: để có kết quả vững chắc về hiện tƣợng ―delayed

overshooting puzzle‘ tác giả áp đặt lên giá cũng nhƣ là tỷ số lƣợng dự trữ đảm bảo so

với toàn bộ dự trữ là không tăng là không tăng khi thắt chặt chính sách tiền tệ và vì thế

tránh đƣợc hiện tƣợng sự bất thƣờng của giá ―prcie puzzle‖ và không áp đặt hạn chế

đối với chính sách tiền tệ .

Kết quả cách áp đặt thứ nhất:

Hình 5: Bằng chứng ―delayed overshooting puzzle‖ theo cách áp đặt thứ nhất.

Nguồn: Almuth Scholl, Harald Uhlig (2008): ―New evidence on the puzzles: Results

from agnostic identiﬁcation on monetary policy and exchange rates‖

Trong hình dòng thứ nhất thể hiện đƣờng phản ứng trung vị của tỷ giá hối đoái

danh nghĩa Đối với ba cặp quốc gia: khi cú sốc chính sách tiền tệ xảy ra thì đồng nội

tệ tăng giá cho đến khi đạt đỉnh tại một đến 2 năm kéo theo sau đó là sự giảm giá của

đồng ngoại tệ. và cột cuối cùng là phản ứng của us-G7 cho thấy đồng nội tệ đƣợc tăng

gia trong một khoảng thời gian dài hơn. Dòng thứ hai là phản ứng của tỷ giá hối đoái

thực thì tƣơng tự phản ứng tỷ giá hối đoái danh nghĩa.

Cách áp đặt thứ hai: để áp đặt không có hiện tƣợng ‗delayed overshooting‘ với

hai gải định. Thứ nhất. đô la US đầu tiên sẽ tăng giá khi có cú sốc thắt chặt chính sách

tiền tệ xảy ra và sau đó giảm giá một cách dai dẳng. thứ hai là chênh lệch lãi suất

(trong nƣớc so với nƣớc ngoài) là dƣơng.

Kết quả :

Hình 6: Bằng chứng ―delayed overshooting puzzle‖ theo cách áp đặt thứ hai.

Nguồn: Almuth Scholl, Harald Uhlig (2008): ―New evidence on the puzzles: Results

from agnostic identiﬁcation on monetary policy and exchange rates‖.

Đầu tiên xem xét trong trƣờng hợp của US-Germanu, mặt dù chêch lệch lãi

suất gần giống nhƣ trƣớc, nhƣng phản ứng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa rất yếu.

Phần bù mong đợi dai dẳng và lớn. Bằng chứng sai lệch rõ ràng với đƣờng zero chỉ ở

phía dƣới phân vị 16% ,mẫu hình tƣơng tự cho các cặp còn lại.

1.3.2. Almuth Scholl, Harald Uhlig (2009)

“Monetary policy and exchange rate overshooting: Dornbusch was right after

all”

Tác giả nghiên cứu giả thuyết exchange rate overshooting của Dornbush là một

từ khóa trung tâm trong kinh tế vĩ mô quốc tế. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm

khác khi nghiên cứu chính sách tiền tệ đã tìm thấy tác động tỷ giá hối đoái không phù

hợp với overshooting. Kết quả puzzle này đƣợc xem xét bởi nhiều nhà nghiên cứu.

Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu này, đặc biệt khi sử dụng mô hình VAR bằng cách áp đặt

zero restriction, không xem xét mối quan hệ mạnh mẽ giữa chính sách tiền tệ và sự

truyền dẫn tỷ giá hối đoái. Ngƣợc lại, tác giả áp đặt sự trung lập với tỷ giá hối đoái

trong dài hạn trong việc xem xét hệ đồng thời giữa tỷ gía hối đóai và chính sách tiền

tệ.

- Tác giả nghiên cứu cho 4 nền kinh tế mở nhỏ với chế độ tỷ giá thả nổi cho:

Úc, Canada, New Zealand, Thụy Điển trong thời gian từ Q1:1983 đến Q4: 2004 ngoại

trừ New Zealand

Kết quả:

Hình 7:Úc: Phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ,dùng VAR cấu trúc. Nguồn:

Almuth Scholl, Harald Uhlig (2009): ―Monetary policy and exchange rate

overshooting: Dornbusch was right after all‖

Không thấy hiện tƣợng

Hình 8:Canada: Phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ,dùng VAR cấu trúc.

Nguồn: Almuth Scholl, Harald UhligNăm (2009): ―Monetary policy and exchange

rate overshooting: Dornbusch was right after all‖

Hình 9:New Zealand: Phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ,dùng VAR cấu

trúc. Nguồn: Almuth Scholl, Harald Uhlig (2009): ―Monetary policy and exchange

rate overshooting: Dornbusch was right after all‖

Hình 10: Thụy Điển: Phản ứng với cú sốc chính sách tiền tệ,dùng VAR cấu

trúc. Nguồn: Almuth Scholl, Harald Uhlig (2009): ―Monetary policy and exchange

rate overshooting: Dornbusch was right after all‖.

Kết quả tìm thấy nhƣ hình trên không có bằng chứng về hiện tƣợng puzzle của

tỷ giá hối đoái. Khi cú sốc thắt chặt chính sách tiền tệ xảy ra thì ngay lập tức tác động

đến tỷ giá hối đoái, đồng nội tệ tăng giá khoảng từ 1.5-4 %. Đối với SWEDEN tác

động cao nhất ngay tức thời còn đối với các quốc giá khác thì tác động cao nhất là sau

một quý. Sau đó đồng nội tệ giảm giá dần và quay về trạng thái cân bằng phù hợp với

giả thuyết overshooting của dornbush. Đối với sản lƣợng thì giảm dần và đạt cực tiểu

sau 1.5-2 năm và sau đó tác động nhanh chóng biến mất. đối với lạm phát cũng tác

động âm và đạt cực tiểu. Riêng hai quốc gia Australia và New Zealand, có vài bằng

chứng về hiện tƣợng puzzle của giá (lạm phát tăng sau khi có cú sốc thắt chặt tiền tệ

xảy ra).

1.4. Các mô hình DSGE trong thực nghiệm:

1.4.1. Jarkko P. Jääskelä, David Jennings

“Monetary policy and the exchange rate: Evaluation ofVAR models”

Bài viết này với mục tiêu chính là xem xét khả năng của mô hình tự hồi quy

(Vector Autoregression model-VAR) trong việc xác định đúng việc truyền dẫn chính

sách tiền tệ. Hai tác giả cũng ƣớc lƣợng mô hình DSGE cho nền kinh nhỏ mở (ở đây

là nƣớc Úc).

Trong quá trình nghiên cứu paper tác giả đã áp dụng các phƣơng pháp định

tính, định lƣợng, so sánh giữa các mô hình, phân tích và nêu ra kêt quả bằng các thực

nghiệm thực tế từ một dữ liệu thực nghiệm của nƣớc Úc dƣới sự ảnh hƣởng của một

nƣớc lớn cụ thể là Mỹ.

Để lấy đƣợc ƣớc tính tham số cho các thử nghiệm kiểm soát của tác giả,tác giả

ƣớc tính mô hình DSGE của các thông số kỹ thuật Bayesian (cho một cuộc khảo sát,

xem An và Schorfheide, 2007) bằng cách sử dụng quỹ dữ liệu Úc và Mỹ theo quý. Mô

hình của tác giả gồm đƣờng IS, đƣờng cong Phillip, quy tắc Taylor cho trƣờng hợp

nƣớc lớn và nƣớc nhỏ... ngoài ra còn nhiều phƣơng trình kinh tế vĩ mô khác thể hiện

mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái thực, tỷ giá thƣơng mại....với nhau.

), chỉ số giảm giá tiêu

Đối với Mỹ (nƣớc lớn)

) và các demeaned US

Tác giả sử dụng Output Gap cho GDP thực của US (

) cho giai đoạn mẫu 1984: Q1-2009: Q4. Thời gian mẫu bao

dùng thực phẩm lạm phát không bao gồm và năng lƣợng (

Federal Funds rate (

gồm các giai đoạn hậu thả nổi cho đồng đô la Úc.

Đối với Úc(nƣớc nhỏ)

Tác giả sử dụng Output Gap của GDP thực ( ), demeaned trimmed-mean

inflation excluding interest and taxes ( ), tỷ lệ giảm giá trị tiền mặt RBA ( ) và hệ

số tỉ lệ song phƣơng (BRER) ( ) cho giai đoạn cùng một mẫu.

Trƣớc tiên, tác giả ƣớc lƣợng hàm IRF của mô hình DSGE dùng làm cơ sở so

sánh.

Hình 11: Hàm IRF trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ của DSGE. Nguồn: Jarkko P.

Jääskelä, David Jennings: ―Monetary policy and the exchange rate: Evaluation of

VAR models‖

Tác giả xây dựng hai dạng mô hình VAR gồm: VAR dấu hiệu hạn chế, và

VAR đệ quy. Trong mô hình VAR đệ quy, tác giả phân theo hai cách thiết lập thứ tự.

Áp đặt 1: , trình bày một sự tăng giá tỷ giá hối đoái

thực,nhƣng độ lớn phản ứng lớn hơn nhiều so với phản ứng trên lý thuyết.

Áp đặt 2:

, đã thể hiện exchange rate puzzle, tỷ giá hối đoái sụt giảm do thắt chặt chính sách tiền tệ ; hơn nữa, sản lƣợng tăng lên đầu tiên trong

phản ứng với việc thắt chặt chính sách tiền tệ

Hình 12: Hàm IRF trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ của áp đặt 1của VAR đệ quy.

Nguồn: Jarkko P. Jääskelä, David Jennings: ―Monetary policy and the exchange rate:

Evaluation of VAR models‖

Hình 13: Hàm IRF trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ của áp đặt 2 của VAR đệ

quy. Nguồn: Jarkko P. Jääskelä, David Jennings: ―Monetary policy and the exchange

rate: Evaluation of VAR models‖

Cả hai mô hình VAR đệ quy này đều xuất hiện hiện tƣợng price puzzle

Mô hình VAR dấu hiệu hạn chế đƣợc đánh giá tốt hơn so vớiVAR đệ quy trong

việc tái tạo các phản ứng xung thực sự đến một cú sốc chính sách tiền tệ thắt chặt. Mô

hình nắm bắt một cách chính xác các dấu hiệu phản ứng của tỷ giá hối đoái thực trong

thực tế.

Hình 14: Hàm IRF trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ của VAR dấu hiệu hạn chế.

Nguồn: Jarkko P. Jääskelä, David Jennings: ―Monetary policy and the exchange rate:

Evaluation of VAR models‖

Kết quả đạt đƣợc

Mô hình VAR dấu hiệu hạn chế (sign-restricted VAR models) đã thực hiện khá

tốt trong việc đánh giá các phản ứng của các biến số kinh tế vĩ mô đến những cú sốc

trong chính sách tiền tệ.

Mô hình VAR dấu hiệu hạn chế (sign-restricted VAR models) trái ngƣợc với

các mô hình sử dụng loại hạn chế đệ quy không (recursive zero-type restriction) mà

trong đó lạm phát có thể tăng lên theo sự gia tăng tỷ lệ lãi suất không mong đợi trong

khi tỷ giá hối đoái có thể tăng hoặc giảm tùy thuộc vào thứ tự của các biến (ordering

of the variables).

Sign-restricted VAR models dƣờng nhƣ có thể vƣợt qua đƣợc các vấn đề nan

giải liên quan đến tỉ giá hối đoái thực, miễn là các loại cú sốc khác nhau đƣợc xác

định đầy đủ.

Sign-restricted VAR models cung cấp các dấu hiệu chính xác của các phản ứng

đẩy (impulse responses), tuy nhiên các sự đo lƣờng xu hƣớng trung tâm của Sign-

restricted VAR models có thể bị lạc hƣớng và hầu nhƣ không bao giờ trùng với các

xung lực thật sự (true impulses). Phát hiện này gây nghi ngờ về các khái niệm phổ

biến rằng các xung lực trung tâm (median impulses) là việc mô tả khả thi nhất của các

quá trình tạo ra dữ liệu (data-generating process).

1.4.2. Thomas A. Lubika, Frank Schorfheide

“Do central banks respond to exchange rate movements? A structural

investigation”.

Bài viết tập trung vào việc xem xét phản ứng của ngân hàng trung ƣơng với sự

thay đổi của tỷ giá hối đoái.

Hai tác giả ƣớc lƣợng mô hình DSGE trong trƣờng hợp nền kinh tế nhỏ mở

theo cách tiếp cận Bayesian cho các quốc gia: Úc, Canada, New Zealand và Anh. Tác

giả đƣa vào mô hình phƣơng trình IS, đƣờng cong Phillip, PPP... và đặc biệt tập trung

vào phƣơng trình chính sách tiền tệ (các hệ số, biến cụ thể sẽ đƣợc nhắc đến trong

( )[ ]

phần sau):

Để kiểm tra xa hơn về lý thuyết xem liệu ngân hàng trung ƣơng của các quốc

gia này có thực hiện tỷ giá hối đoái mục tiêu hay không – qua xem xét các hệ số trong

mô hình DSGE khi thiết lập trong hai trƣờng hợp và – qua kiểm

định Odds hậu nghiệm để đƣa ra kết luận.

Dữ liệu đƣợc đƣa vào mô hình trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 1983 đến

quý 4 năm 2002, ngoại trừ cho New Zealand bắt đầu từ quý 1 năm 1988. Các biến

quan sát gồm tốc độ tăng trƣởng Output, tỷ lệ lạm phát, lãi suất danh nghĩa, tỷ giá hối

đoái danh nghĩa và tỷ giá thƣơng mại cho Úc, Canada, New Zealand và Anh.

Kết quả đạt đƣợc: Ngân hàng trung ƣơng Úc và New Zealand không thực hiện

tỷ giá hối đoái mục tiêu. Ngƣợc lại Canada và Anh đã đƣa vào tỷ giá hối đoái danh

nghĩa trong các quy tắc chính sách. Ngoài ra, tác giả nhận thấy rằng tỷ giá thƣơng mại

không đóng góp có ý nghĩa đến chu kỳ kinh tế trong nƣớc.

1.4.3. Tingguo Zheng, Huiming Guo (2013)

“Estimating a small open economy DSGE model with indeterminacy: Evidence

from China.”

Bài nghiên cứu này mục đích xem xét lại chính sách tiền tệ của Trung Quốc và

mối liên hệ của nó với các biến động vĩ mô với khung phân tích của mô hình DSGE

cho các nền kinh tế mở. Tác giả sử dụng mô hình DSGE để xem xét vùng tham số cho

phép cả tình trạng xác định và bất định.

Sử dụng dữ liệu theo quý 1992Q1 – 2011Q4, gồm 5 biến:

Các kết luận

Tìm ra bằng chứng có ý nghĩa về lãi suất, lãi suất phản ứng không chỉ trƣớc độ

lệch của lạm phát và chênh lệch sản lƣợng, mà còn trƣớc sự thay đổi của tỷ giá hối

đoái RMB.Chính sách tiền tệ bao gồm tỷ giá phù hợp với dữ liệu thực tế hơn khi

không xem xét tỷ giá.Những kết quả này hỗ trợ quan điểm rằng ngân hàng trung ƣơng

ở các quốc gia mới nổi nên xem xét đến vấn đề tỷ giá khi đƣa ra chính sách tiền tệ.

Mô hình DSGE trong nền kinh tế mở phù hợp hơn trong tình trạng không xác

định đƣợc cân bằng, điều này chỉ báo rằng sự mất cân bằng trong thực hiện chính sách

tiền tệ của PBC. Thực tế, tình trạng không xác định gây ra do 2 nguyên nhân: cú sốc

sunspot và sự lan truyền không xác định của các cú sốc nhân tố cơ bản, nhƣ cú sốc

công nghệ, cú sốc sản lƣợng thế giới và cú sốc lạm phát thế giới. Do vậy, hàm phản

ứng đẩy và phân rã phƣơng sai dƣới tình trạng bất định là rất cần thiết để hoàn thiện

phân tích vĩ mô động và đánh giá chính sách tiền tệ ở Trung Quốc.

Cú sốc chính sách tiền tệ có một tác động có ý nghĩa lên sự động của nền kinh

tế trong ngắn hạn, trong khi trong dài hạn, nó chỉ ảnh hƣởng đến các biến danh nghĩa:

lạm phát và tỷ giá hối đoái, và không ảnh hƣởng đến sản lƣợng thực. Mặc dù, chính

quyền trung ƣơng có thể kích thích tốc độ tăng trƣởng kinh tế trong ngắn hạn bằng

cách nới lỏng chính sách tiền tệ, họ phải tuân thủ theo chiến lƣợc điều chỉnh cấu trúc

và công nghiệp mới nổi để duy trì một sự phát triển nhanh và bền vững trong dài hạn.

2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Các lý thuyết và xây dựng mô hình DSGE

2.1.1. Lịch sử và lý thuyết của mô hình DSGE

Mô hình cân bằng động tổng thể chung (DSGE) là một nhánh của ứng dụng lý

thuyết cân bằng tổng thể. Lý thuyết DSGE cố gắng giải thích các hiện tƣợng kinh tế

tổng hợp, chẳng hạn nhƣ tăng trƣởng kinh tế, chu kỳ kinh doanh, Và những tác động

của chính sách tiền tệ và tài chính, trên cơ sở của các mô hình kinh tế vĩ mô bắt nguồn

từ các nguyên tắc kinh tế vi mô.

Hiện đã có một sự thay đổi to lớn và nhanh chóng trong tƣ duy và mô hình kinh

tế vĩ mô trong thời gian 20 đến 30 năm qua. Bƣớcnhảy vọt của lý thuyết vĩ mô đƣợc

bắt đầu với paper chuyên đề về mô hình bởi Kydland và Prescott (1982) Mỹ và mô

hình RBC. Mặc dù có nhiều trƣờng phái khác, nhƣng lý thuyết của mô hình DSGE đã

dần đƣợc chấp nhận nhiều hơn trong những năm qua. Ngày nay mô hình DSGE là một

công cụ tiêu chuẩn trong các lĩnh vực khác nhau về kinh tế, đặc biệt về kinh tế vĩ mô

và vĩ mô quốc tế. Để giải quyết các vấn đề kinh tế tổng hợp với các chu kỳ kinh tế,

tăng trƣởng, chính sách ổn định về tiền tệ và tài khóa. Trong vài năm gần đây đã có

nghiên cứu sâu rộng về chính sách tiền tệ trong khuôn khổ của các mô hình mới của

Keynes.

2.1.2. Các trƣờng phái trong mô hình DSGE

Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (RBC) đƣợc xây dựng dựa trên mô hình tăng

trƣởng tân cổ điển, theo giả định giá linh hoạt, nghiên cứu những cú sốc thực sự cho

nền kinh tế nhƣ thế nào có thể gây ra biến động chu kỳ kinh doanh. Theo bài viết của

Kydland và Prescott (1982) thƣờng đƣợc coi là điểm khởi đầu của lý thuyết RBC và

mô hình DSGE nói chung.

Mô hình DSGE theo New-Keynesian xây dựng trên một cấu trúc tƣơng tự nhƣ

mô hình RBC, nhƣng giá đƣợc thiết lập là giá cả cứng nhắc. Paper lần đầu tiên giới

thiệu khuôn khổ này là Rotemberg và Woodford (1997).Đƣợc giới thiệu và nâng cao

đƣợc đƣa ra bởi Gali (2008) và Woodford (2003). Tác động chính sách tiền tệ đƣợc

quan sát bởi Clarida, Gali và Gertler (1999).

Mô hình DSGE bắt đầu từ sớm những năm 1970 và dần dần phát triển cho đến

cuối những năm 1990, trong suốt thời gian ngắn khoảng 30 năm, bắt đầu từ những mô

hình khá đơn giản về nguyên mẫu các mô hình về kì vọng hợp lý (1972 lucas) cho đến

những mô hình phức tạp giống nhƣ nền kinh tế đƣợc thấy ở Christiano et al.(2005).

Một yếu tố quyết định cho sự phát triển này là do bài viết ―Time to Build and

Aggregate Fluctuations‖ của Kydland and Prescott(1982). Điều kiện của mô hình

DSGE:

- Thứ nhất thị trƣờng cạnh tranh độc quyền.

- Thứ hai chứng minh về vai trò của sự tồn tại của tiền xem trong

Wallace(2001).

- Thứ ba cần một cơ quan quản lý về chính sách tiền tệ bao gồm cả về các

cú sốc của nền kinh tế.

Ngoài ra cần thêm vào các yếu tố độ ì của các cú sốc (hay gọi là kéo dài phản

ứng của các cú sốc), độ ì cầu tiêu dùng, chi phí điều chỉnh của đầu tƣ, sử dụng một tỷ

lệ thay đổi vốn.

Ƣu điểm thứ nhất của mô hình này: DSGE không phải là các mô hình chỉ

chuyên sâu về hành vi cá nhân mà là các mô hình có nền tảng kinh tế vi mô rõ ràng

với các giả định cơ bản dựa vào sự tối ƣu của các đại diện kinh tế dƣới tỷ lệ kỳ vọng.

Phƣơng pháp này là các ràng buộc đƣợc quy định cụ thể theo mục tiêu và hạn chế của

khu vực tƣ nhân và khu vực công, theo sau là giá cả và phân bổ nguồn lực đƣợc xác

định. Ảnh hƣởng của quyết định chính sách lên quyết định tối ƣu ví dụ nhƣ là kế

hoạch về cung lao động và cầu tiêu dùng của hộ gia đình hoặc là cầu lao động và việc

quyết định về giá của công ty đƣợc phân tích trực tiếp. Những hành vi tối ƣu có nghĩa

là cá nhân và công ty dựa vào những dự báo tốt nhất về tƣơng lai cái mà họ có thể sản

xuất. Và đƣợc giả định rằng họ có những kỳ vọng hợp lý về trái ngƣợc với ―hành vi

quy tắc ngón tay cái‖ của các mô hình nghiên cứu trƣớc đây. Bằng cách này, mô hình

DSGE là một công cụ mạnh mẽ mà cung cấp một khuôn khổ nhất quán cho thảo luận

chính sách và phân tích, với sự giúp đỡ của các quyết định chính sách phân bổ và điều

chỉnh, các tác động của chính sách có thể đƣợc đánh giá dễ dàng qua xem xét mô hình

với các giả định của nó.

Mô hình DSGE này không chỉ hấp dẫn trong quan điểm lý thuyết, nó cũng

đƣợc xem nhƣ một công cụ hữu ích cho việc dự báo và phân tích chính sách định

lƣợng trong kinh tế vĩ mô. Cùng với những tiến bộ trong mô hình lý thuyết, một nỗ

lực nghiên cứu rất lớn đƣợc dành cho sự phát triển của các mô hình này về dữ liệu. Do

phù hợp với chuỗi thời gian đƣợc cải thiện, các mô hình này đang đƣợc sự tín nhiệm

trong chính sách cho các tổ chức nhƣ ngân hàng trung ƣơng (An và Schorfheide,

2007). Nó đang cạnh tranh với mô hình VAR về sức mạnh dự báo(Edge và nhiều tác

giả khác, 2009.).hơn nữa, nhiều tiến trình nhanh chóng nhằm ƣớc lƣợng cho mô hình

này (Fernsandez-Villaverde, 2009a).

Tóm lại mô hình DSGE cung cấp một công cụ nhằm để phân tích chính sách,

tuy nhiên mô hình này luôn mô tả về thực tế nhƣng không phải là ánh xạ một- một, tác

động của chính sách phải đƣợc xem xét chung, đặc biệt phải tính đếnmô hình đơn giản

này không thể nắm bắt đƣợc tất cả các khía cạnh quan trọng trong thực tế. Hơn nữa, vì

tính chất phức tạp của các mô hình DSGE và mặc dù nhiều ngân hàng trung ƣơng

cũng cố gắng để xây dựng mới hoặc cải thiện sự tồn tại của mô hình DSGE và nó

đang đƣợc sử dụng để biện minh cho quyết định chính sách tiền tệ đƣợc thực hiện bởi

những ngƣời trong ngân hàng trung ƣơng, phải thừa nhận mô hình DSGE rằng ―không

phải sự phán xét của các chuyên gia‖ các nhà chính sách nên đƣavào ―so sánh và thêm

thông tin của mô hình‖.

2.1.3. Các bƣớc xây dựng cơ bản của mô hình DSGE

Stefanie Flotho đã đƣa ra các cách thức để xây dựng một mô hình DSGE,giải

quyết và so sách với dữ liệu thực tế trong paper: ―DSGE Models - solution strategies‖

nhƣ sau:

Bƣớc 1: Thiết lập các mô hình kinh tế -

Bƣớc 2:Nguồn gốc của các điều kiện cân bằng ,cùng với -

phƣơng trình cấu trúc, xây dựng nên hệ thốngcủa nhữngphƣơng trình phi

tuyến ngẫu nhiên khác nhau.

Bƣớc 3: Hệ thống này thƣờng không có một giải pháp phân -

tích khép kín riêng lẻ mà trong mối liên hệ nhiều phƣơng trình, ƣớc lƣợng

xấp xỉ quanh một vùng cho trƣớc

Bƣớc 4: -

 Hoặc là lấy tuyến tính xấp xỉ (log) xung quanh trạng

thái ổn định đạt đến một hệ thống các phƣơng trình tuyến tính khác

nhau trong một không gian ổn định và giải pháp của hệ thống này với

sự giúp đỡ của các phƣơng pháp và cách thức thông thƣờng,

 Hoặc áp đặt bậc 2 (hoặc cao hơn) xấp xỉ quanh vùng ổn

định

Bƣớc 5: Áp đặt các tham số hoặc ƣớc lƣợng các tham số hoặc -

làm cả 2 điều này.

Bƣớc 5: Tính toán phƣơng sai và tiến hành phân rã phƣơng sai -

của các cú sốc cơ bảnvà hàm phản ứng đẩy của các biến quan tâm.

Bƣớc 6: Đánh giá của mô hình bằng cách xem xét các biện -

pháp phù hợp với các dữ liệu.

Các đặc điểm kỹ thuật của các giả sử của mô hình thì nên phù hợp với những

vấn đề đang đƣợc nghiên cứu. Mô hình đã giúp tìm ra các câu trả lời phù hợp cho các

câu hỏi ví dụ nhƣ các cú sốc nào có vai trò cho nền kinh tế.Cơ chế truyền dẫn của các

cú sốc là gì, và làm thế nào chính sách nên đƣợc thực hiện để phản ứng với những cú

sốc?

Trong một mô hình cân bằng tổng thể mọi lĩnh vực của nền kinh tế đƣợc xây

dựng độc lập. Các bộ phận điển hình của mô hình là tƣ nhân và khu vực công.Bao

gồm ngƣời tiêu dùng và doanh nghiệp.Thông thƣờng, ngƣời tiêu dùng đƣợc mô phỏng

nhƣ một hộ gia đình đại diện lựa chọn tiêu dùng tối ƣu và giải trí trong suốt cuộc đời

của họ theo sở thích cá nhân. Các công ty, mặt khác thì tối đa hóa lợi nhuận, và đƣa ra

một số hạn chế về công nghệ.Khu vực công là khu vực bao gồm các nhà làm về chính

sách tài khóa và tiền tệ.Chính phủ phụ trách chính sách tài chínhcòn lại ngân hàng

trung ƣơng là chính sách tiền tệ.Vậy giả định nên đƣợc thiết lập nhƣ thế nào để phù

hợp với các chính sách. Các khu vực công phải theo sau một số quy tắc, rồi ngân sách

phải đƣợc xem xét thế nào cho phù hợp với các chính sách phúc lợi tối ƣu. Hơn nữa,

cơ chế thị trƣờng và các thể chế theo các đại lý tƣơng tác phải đƣợc quy định cụ

thể.Cuối cùng, những cú sốc đã đƣợc xác định. Tất cả các giả định trên phải đƣợc

chuyển sang các công thức toán học với các hàm phù hợp với nó.

2.1.4. Tổng quan về giải pháp cho mô hình DSGE:

Bƣớc tiếp theo bắt nguồn từ việc dựa vào sự tối ƣu của áp đặt thứ nhất và các

ràng buộc vủa hộ gia đình, công ty và các khu vực công cua nền kinh tế, các dạng

phƣơng trình thƣờng làtỷ lệ kì vọng phi tuyến tính hệ thốngvới hiện tại và / hoặc lùi và

/ hoặc các yếu tố hƣớng tới tƣơng lai.Một giải pháp chính xác để hệ thống phi tuyến

tính này có thể đƣợc tính cho chỉ một vài ví dụ đơn giản. Đối với các trƣờng hợp mà

không có giải pháp phân tích khép kín, các phƣơng pháp dựa trên xấp xỉ để giải quyết

những hệ thống có sẵn và sẽ đƣợc thảo luận trong phần tiếp theo. Phƣơng pháp xấp xỉ

là phƣơng pháp quỹ tích và trong hầu hết các trƣờng hợp, điểm tham chiếu là điểm có

trạng thái ổn định phi ngẫu nhiên của mô hình. Vì vậy, để tiến hành bƣớc tiếp theo

điểm dừng xác định của mô hình đã điểm ban đầu cần xem xét. Nếu không có điểm

nhƣ vậy tồn tại, các giả định mô hình phải đƣợc sửa đổi để đáp ứng yêu cầu này.

2.2. Mô hình Structural Vector Autoregression (SVAR)

2.2.1. Tổng quan mô hình VAR

VAR là một trong những mô hình phổ biến nhất trong nghiên cứu định lƣợng

chính sách tiền tệ. Bởi lẽ mối quan hệ giữa các biến số kinh tế không đơn thuần chỉ

theo một chiều, biến độc lập ảnh hƣởng lên biến phụ thuộc mà trong nhiều trƣờng

hợp nó còn có ảnh hƣởng ngƣợc lại. Vì thế cần thiết phải xem xét ảnh hƣởng qua

lại giữa các biến cùng một lúc, mô hình VAR ra đời đã giải quyết vấn đề này.

Để đơn giản chúng ta xem xét mô hình VAR cấu trúc hai biến và một độ trễ:

(1)

(2)

Trong đó:

Dạng ma trận:

(3)

Mô hình VAR cấu trúc đơn giản hơn:

(4)

Chúng ta nhân 2 vế với ma trận B nghịch đảo

Ta có mô hình VAR dạng rút gọn sau:

(5)

Hay dạng ma trận:

(6)

Trong đó:

là ma trận phụ hợp chuyển vị của ma trận B.

Tuy nhiên, khi đó những cú sốc trong mô hình VAR rút gọn có tƣơng quan với

nhau. Cách duy nhất để loại bỏ các tƣơng quan trên là làm cho covar = 0, có nghĩa là

chúng ta giả định rằng những tác động đƣơng thời bằng không .Chúng ta

có thể sử dụng phƣơng pháp OLS để ƣớc lƣợng cho phƣơng trình (6).

Chúng ta đi ƣớc lƣợng VAR dạng rút gọn, vậy làm thế nào chúng ta có thể khôi

phục lại các thông số cho hệ thống nguyên thủy từ hệ thống ƣớc tính.

- VAR: 9 thông số (= 6 hệ số ƣớc tính + 2 phƣơng sai ƣớc tính + 1 Covar ƣớc

tính).

- SVAR: 10 thông số (= 8 tham số + 2 phƣơng sai). Nó không đƣợc định dạng

(underidentified).

Sims (1980) đề nghị sử dụng một hệ thống đệ quy. Tức là chúng ta cần phải

hạn chế bớt các tham số trong mô hình VAR. Ví dụ: giả sử tại thời điểm hiện tại y bị

ảnh hƣởng bởi z, nhƣng z tại thời điểm hiện tại lại không bị ảnh hƣởng bởi y. Vì vậy

ta cho . Nói cách khác, y bị ảnh hƣởng bởi cả y và z tại thời điểm hiện tại, trong

khi z chỉ bị ảnh hƣởng bởi chính nó. Đây là một phân hủy hình tam giác còn gọi là

phân hủy Cholesky. Theo đó, chúng ta có 9 tham số ƣớc lƣợng và 9 các tham số cấu

trúc chƣa biết, và SVAR đƣợc xác định chính xác.

Hệ SVAR trở thành:

(7)

Từ đó, ta giải ra đƣợc các hệ số cần tìm ban đầu. Tuy nhiên, chúng ta đã áp đặt

cho một số hệ số bằng không trong khi thực tế có thể không phải nhƣ vậy. Và khi thay

đổi vị trí các biến trong ma trận thì các áp đặt sẽ bị thay đổi nên kết quả sẽ không

thống nhất và chính xác. Giải quyết đƣợc vấn đề định dạng này, mô hình SVAR định

dạng dấu hiệu Sign restriction đã ra đời và đƣợc sử dụng ngày càng rộng rãi.

SVAR ràng buộc dấu hiệu (sign restriction) sẽ áp đặt dấu hiệu phản ứng cho

các biến trong ma trận B ban đầu thay vì cách áp đặt ma trận tam giác nhƣ định dạng

đệ quy. Để lấy lại các tham số ƣớc lƣợng ban đầu, chúng ta phải tiến hành phân rã ma

trận phƣơng sai-hiệp phƣơng sai của phần dƣ trong phƣơng trình rút gọn. Các bƣớc

thực hiện sẽ đƣợc trình bày ở phần dƣới.

2.2.2. Phƣơng pháp uớc lƣợng SVAR

- Bước 1: Xét tính dừng của chuỗi dữ liệu, nếu dữ liệu chƣa dừng thì sử dụng

phƣơng pháp sai phân để biến đổi về chuỗi dừng, đầu tiên là sai phân bậc 1, nếu bậc 1

chƣa đƣợc thì bậc hai.

- Bước 2: Lựa chọn khoảng trễ phù hợp.

- Bước 3: Ƣớc lƣợng mô hình VAR rút gọn

- Bước 4: Xét mức độ phù hợp của mô hình VAR rút gọn (bằng việc kiểm định

tính dừng của phần dƣ). Nếu phần dƣ của mô hình dừng thì mô hình là phù hợp với

chuỗi thời gian và ngƣợc lại).

- Bước 5: Phân rã ma trận phƣơng sai – hiệp phƣơng sai của phần dƣ ma trận rút

gọn và khôi phục các hệ số cấu trúc ban đầu theo thuật toán dấu hiệu trong phần phụ

lục.

2.2.3. Hàm phản ứng đẩy và Phân rã phƣơng sai

 Hàm phản ứng đẩy (IRF)

Hàm phản ứng đẩy cho thấy những tác động của một cú sốc ngoại sinh trên

toàn bộ tiến trình theo thời gian. Vì vậy, ngƣời ta có thể phát hiện các mối quan hệ

động theo thời gian.

Ban đầu, nhìn vào việc điều chỉnh các biến nội sinh theo thời gian, sau một cú

sốc giả định trong thời gian t. Việc điều chỉnh này đƣợc so sánh với quá trình chuỗi

thời gian mà không có một cú sốc, tức là quá trình thực tế. Các chuỗi phản ứng đẩy

chính là khác biệt cốt yếu giữa hai chuỗi thời gian này.

Nếu các hệ số trong một phƣơng trình nhỏ hơn một, các hiệu ứng sẽ giảm

theo thời gian và sẽ trở lại gần giá trị cân bằng sau một thời gian nhất định.

 Phân rã phương sai

Quá trình phân rã phƣơng sai là một sự thay thế phản ứng đẩy, để có một cái

nhìn tổng quan đơn giản về cấu trúc động của mô hình SVAR. Ngƣợc lại với hàm

phản ứng đẩy, nhiệm vụ của phân rã phƣơng sai là để đạt đƣợc sự thông gọn về khả

năng dự báo. Ý tƣởng là, ngay cả một mô hình hoàn hảo thì vẫn liên quan đến sự

mơ hồ về việc ƣớc lƣợng các . Bởi vì các sai số có liên quan là không chắc chắn.

Theo sự tƣơng tác giữa các phƣơng trình, sự không chắc chắn đƣợc chuyển đến tất

cả các phƣơng trình. Mục đích của phân rã là để giảm sự không chắc chắn trong

một phƣơng trình tới phƣơng sai của sai số trong tất cả các phƣơng trình.

3. MÔ HÌNH DSGE CHO NỀN KINH TẾ NHỎ MỞ VÀ ƢỚC

LƢỢNG CHO VIỆT NAM

3.1. Mô hình DSGE cho nền kinh tế nhỏ mở SOE:

Bài viết tập trung vào việc thiết lập chính sách tiền tệ ở các ngân hàng, dựa trên

nền tảng các phƣơng trình mở rộng từ Gali và Monacelli (2005), và phƣơng pháp tiếp

cận chính sách tiền tệ của Lubik và Schorfheide (2007), chúng tôi xây dựng lại một

mô hình ƣớc lƣợng cân bằng động tổng thể ngẫu nhiên DSGE cho trƣờng hợp một nền

kinh tế nhỏ mở (SOE). Nền kinh tế mở có thể tham gia vào liên thời gian cũng nhƣ

các giao dịch liên thời gian nhằm mục đích đáp ứng các nhu cầu tiêu dùng và thoát

khỏi những hạn chế trong nền kinh tế đóng. Khi đó, các cú sốc nƣớc ngoài, chẳng hạn

tỷ giá thƣơng mại có thể làm thay đổi sự biến động chu kỳ kinh doanh trong nƣớc. Mô

hình bao gồm(nền kinh tế mở)phƣơng trình IS,mối liên hệ trong đƣờng cong Phillip.

Các thành phần có nguồn gốc từ phƣơng trình tiêu thụ Euler vào các tài khoản tiêu

dùng hộ gia đình không chỉ trong nƣớc và còn nhập khẩu hàng hóa.Đƣợc đƣa thêm

những quyết định thiết lập giá tối ƣu từ các nhà sản suất trong nƣớc. Chính sách tiền tệ

đƣợc mô tả bởi quy luật lãi suất, trong khi tỷ giá hối đoái đƣợc thể hiện dựa vào chỉ số

giá tiêu dùng và theo giả định ngang giá sức mua (PPP).

Bài viết xem xét phản ứng của chính sách trong cách tiếp cận đa biến chứ

không phải đơn biến bằng cách thiết lập ƣớc lƣợng toàn bộ mô hình cấu trúc. Sử dụng

cách tiếp cận một cách tối ƣufull-information likelihood, điều chỉnh cách ƣớc lƣợng

của các biến nội sinh thông qua ƣớc lƣợng các hệ số của các biến bên tay phải. Đồng

thời sử dụng cáchạn chế cross-equation liên kết với các tham số chính sách. Chúng tôi

gán phân phối tiên nghiệm chocác cách thiết lập hàm tác động trở lại, và để các tham

số mô hình còn lại ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp Bayesian. Các tiếp cận trong bài viết

tƣơng đối đơn giản.

3.1.1. Mô hình nền kinh tế nhỏ mở cụ thể hóa

Mô hình của chúng tôi dựa theo mô hình đơn giản của Lubik và Schorfheide

(2007) là mộtphiên bản đơn giản hóa của Galı´ and Monacelli (2005).Tham chiếu với

mô hình nền kinh tế đóng, mô hình này bao gồm phƣơng trình IS forward-looking

(nền kinh tế mở) và đƣờng cong Philip. Chính sách tiền tệ đƣợc mô tả bởi các quy tắc

về lãi suất, trong khi đó tỷ giá hối đoái đƣợc giới thiệu thông qua định nghĩa của CPI

và dƣới giả định của PPP.Các đặc tính của SOE đƣợc thể hiện trong các phƣơng trình

Phƣơng trình sự tiêu dùng của Euler có thể đƣợc viết lại giống nhƣ đƣờng cong

IS trong nền kinh tế mở.

[ ( )( )]( )–

(8) [ ( )( )] ( )

Ý nghĩa

0 < α <1 là tỷ trọng nhập khẩu (Import Share)

τ: độ co dãn thay thế liên thời gian.

Chú ý rằng phƣơng trình này sẽ trở về dạng của nền kinh tế đóng khi α = 0.

Biến nội sinh

: tổng sản lƣợng trong nƣớc

: là tỷ lệ lạm phát CPI.

: tỉ giá thƣơng mại đƣợc định nghĩa là giá cả tƣơng đối của xuất khẩu so

với nhập khẩu. tỷ lệ mậu dịch có dạng sai phân bậc 1 để xem xét sự thay đổi trong

giá (tƣơng đối), có ảnh hƣởng qua lạm phát (và cuối cùng là tỷ lệ thực), định nghĩa

của dựa vào chỉ số giá cả tiêu dùng.

:sản lƣợng thế giới.

Biến ngoại sinh:

: là tỉ lệ tăng trƣởng của tiến trình công nghệ thế giới bất đinh (không xác

định) cơ bản .

Đảm bảo cho sự ổn định của mô hình, tất cả các biến thực này biểu thị

trong tỉ lệ phân trăm của độ lệch từ .

Giá tối ƣu đƣợc thiết lập của các công ty trong nƣớc là đƣờng cong Philip

của nền kinh tế mở.

( )( )

(9) ( ̅ )

:sản lƣợng tiềm năng trong khi không có của

Với

̅ ( )( )

cứng nhắc danh nghĩa, lần nữa ta sẽ thu đƣợc nền kinh tế đóngkhi α = 0. Hệ số dốc

> 0 là một hàm của các tham số cấu trúc cơ sở ví dụ nhƣ là cung lao động và độ

co dãn của cầu và tham số giữ lại của mức độ cứng nhắc của giá cả. Trong bài

chúng tôi xem nhƣ một tham số cấu trúc.Cứng nhắc danh nghĩa sẽ biến mất khi

và giá linh hoạt hoàn toàn khi tiến đến vô cùng.

Để nghiên cứu các chính sách tỷ giá hối đoái chúng tôi giới thiệu quatỷ giá

hối đoái danh nghĩa đƣợc định nghĩa của CPI, giả định giữ PPP tƣơng đối.chúng

tôi có:

– ( )

(10)

: cú sốc lạm phát thế giới là cú sốc đƣợc chúng tôi xử lý giống nhƣ

Ý nghĩa

những biến không quan sát.

Chúng tôi giả rằng chính sách tiền tệ đƣợc mô tả bằng một quy tắc lãi suất, mà

là nơi các ngân hàng trung ƣơng điều chỉnh các công cụ của mình nhằm có thể phản

ứng với các biến động trong lạm phát CPI và sản lƣợng. Hơn nữa chúng tôi cho phép

các vấn đề có thể xảy ra sự giảm giá của tỷ giá hối đoái danh nghĩa theo nguyên

tắc

( )[ ]

(11)

Chúng tôi giả sử rằng các hệ số chính sách , ≥ 0, để phù hợp với độ ì

của lãi suất danh nghĩa, chúng tôi tính đến các thiết lập làm trơn theo nguyên tắc với 0

:là cú sốc chính sách ngoại sinh và nó có thể đƣợc hiểu nhƣ là các thành

< < 1

phần phi hệ thống trong chính sách tiền tệ.

Thay vì giải quyết các biến nội sinh cho tỷ giá thƣơng mại, chúng tôi theo cách

của Lubik và Schorfheide (2007) và cho biến tỷ giá thƣơng mại theo quy luật:1

(12)

Tỷ lệ tăng trƣởng trong mối quan hệ này đƣợc viết:

(13) [ ( )( )]

Và cú sốc công nghệ đƣợc thể hiện theo AR(1) :

theo

(14)

Cuối cùng, chúng tôi cũng cho ouput thế giới, lạm phát thế giới

AR(1) ngoại sinh:

(15)

3.1.2. Giải pháp về số (Numerical) :

] là biến trạng thái, [

] là sốc cơ sở. Mô hình Chúng ta định nghĩa véc tơ 11 x 1 : [

do đó có tổng cộng là 19 tham số chƣa biết trong mô hìnhgồm

: [ ( ) )]. Ngoài ra còn có

thành phần sai số dự báo kỳ vọng hợp lý có thể đƣợc nhắc đến – nhƣng trong bài nghiên cứu này chúng tôi không đƣa vào.2

Dựa theo Lubik và Schorfheide (2005), Zheng và Guo (2013) chúng tôi viết lại

mô hình log –tuyến tính DSGE từ công thức (8) – (15) trong một hệ thống sự kỳ vọng

hợp lý LRE (rational expectations)

1 Thông thƣờng, biến tỷ giá thƣơng mại đƣợc xem nhƣ biến nội sinh. Nhƣng theo Lubik và Schorfheide (2007),để tiện cho việc ƣớc lƣợng các tham số và tránh mâu thuẫn trong sự xuất hiện lặp lại của biến trong nhiều phƣơng trình. Do đó trong bài này,chúng tôi cũng xem tỷ giá thƣơng mại chịu ảnh hƣởng bởi trễ của nó. 2 Ví dụ, sai số dự báo kỳ vọng hợp lý của lạm phát trong nƣớc có thể đƣa ra dƣới dạng : để mở rộng mô hình DSGE ở phần trƣớc, và thêm ma trận thành phần của phƣơng trình (9)

(16) ( ) ( ) ( ) ( )

Để đơn giản mô hình,chúng tôi đặt tham số ( )( )

Với các hệ số của ma trận ( ) ( ) ( ) ( ) dựa trên các tham số cấu

)

( ) ( )

( )

(

( )

( ) ( ) [

( )

]

( )

] [

[

]

trúc, cụ thể nhƣ sau:

Do trong mô hình của chúng không có ma trận ( ) nên không đƣa vào.

Từ đó theo Sims (2002), Lubik and Schorfheide (2003, 2004, 2005) thuật toán

giải pháp có dạng nhƣ sau:(phƣơng pháp thực hiện ƣớc lƣợng này trong phần phụ lục

(17) ( ) ( )

3.2. Ƣớc lƣợng mô hình DSGE cho Việt Nam

Dựa vào các phƣơng trình ma trận giải pháp – số ở phần trƣớc,chúng ta xây

dựng cấu trúc phƣơng trình đo lƣờng

3.2.1. Xây dựng phƣơng trình đo lƣờng :

Phƣơng trình có năm cú sốc cơ bản trong phƣơng trình log- tuyến tính mô hình

DSGE, chúng tôi sử dụng năm phƣơng trình đó lƣờng để ngăn chặn sự khác thƣờng

ngẫu nhiên (stochastic singularity)trong ƣớc lƣợng mô hình. Dựa vào dữ liệu sẵn có,

chúng tôi thu thập những biến quan sát sau: ouput gap ( ), tỷ lệ lạm phát ( ), lãi

suất ( ), thay đổi tỷ giá ( ) và sự thay đổi trong tỷ giá thƣơng mại ( ). Theo

Lubik và Schorfheide (2007), Zheng và Guo (2013) phƣơng trình đo lƣờng thể hiện

mối liên kết giữa các biến quan sát của mô hình và biến trạng thái có dạng là: 3

( )

(18) ( ) ( ) ( )

Với ( ) Tỷ lệ tăng trƣởng công nghệ

( ): Vùng ƣớc lƣợng cân bằng của lạm phát

( ): Vùng ƣớc lƣợng cân bằng của lãi suất

3.2.2. Mô tả dữ liệu

Bài nghiên cứu của chúng tôi sử dụng mô mình DSGE với 5 biến chênh lệch

sản lƣợng (DY), lạm phát (PI), lãi suất (R), sự thay đổi của tỷ giá hối đoái (DE), sự

thay đổi của tỷ lệ mậu dịch (DQ), dựa theo cách thức xây dựng nhƣ trong bài nghiên

cứu: ―Estimating a small open economy DSGE model with indeterminacy: Evidence

from China‖ của tác giả Tingguo Zheng và Huiming Guo (2013).

Quá trình thu thập và xử lý dữ liệu của mô hình:

Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu theo quý của Việt Nam 2000Q1 – 2011Q4,

3 Do dữ liệu chúng tôi sử dụng đƣợc yết giá theo một đơn vị nội tệ bằng một lƣợng ngoại tệ, nên hệ số chúng tôi sử dụng là -1 cho tƣơng tự Zheng và Guo (2013)

gồm 48 quan sát. Nguồn dữ liệu thô đƣợc lấy từ các nguồn sau:

Bảng 3: Nguồn dữ liệu sơ cấp của mô hình

Tên dữ liệu Thời gian (quý) Nguồn

1. Tổng sản phẩm quốc nội thực GDP 2000Q1 – 2011Q4 Bloomberg

2. Chỉ số giá tiêu dùng 2000Q1 – 2011Q4 IFS - IMF

3. Lãi suất tái chiết khấu 2000Q1 – 2011Q4 SBV

2000Q1 – 2011Q4 IFS - IMF 4. Tỷ giá hối đoái

2000Q1 – 2011Q4 IFS - IMF 5. Giá trị xuất khẩu

2000Q1 – 2011Q4 IFS - IMF 6. Giá trị xuất khẩu

Xử lý số liệu:

- Output gap (Biến chênh lệch sản lƣợng)

Chênh lệch sản lƣợng (Output gap) là độ chênh lệch, thƣờng tính bằng %, giữa

sản lƣợng thực tế và sản lƣợng tiềm năng của một nền kinh tế (Sản lƣợng tiềm năng –

potential output hoặc natural GDP là mức sản lƣợng mà nền kinh tế đạt mức toàn

dụng và có thể phát triển bền vững trong dài hạn). Chênh lệch sản lƣợng lớn hơn

không thƣờng đƣợc coi là dấu hiệu của dƣ cầu, gây áp lực tăng giá, do đó sẽ phải tăng

lãi suất nhằm tránh cho nền kinh tế phát triển quá nóng cũng nhƣ kiềm chế lạm phát.

Output gap nhỏ hơn không đƣợc coi là dấu hiệu lạm phát sẽ giảm. Công thức tính:

)

Hay để làm dữ liệu mƣợt hơn ta có thể sử dụng công thức Gap=100× (

theo nhƣ trong bài nghiên cứu …

Về mặt lý thuyết, khoảng cách sản lƣợng hiện tại cung cấp thông tin về lạm

phát trong tƣơng lai. Việc xây dựng khoảng cách sản lƣợng là khó khăn bởi vì sản

lƣợng tiềm năng là một biến không quan sát đƣợc.Vì vậy, chúng ta phải ƣớc tính sản

lƣợng tiềm năng trƣớc khi tính outgap. Có nhiều cách khác nhau để ƣớc tính sản

lƣợng tiềm năng. Một trong số những phƣơng pháp này là phƣơng pháp Hodrick-

Prescott (1997).

là

và

Bộ lọc HP filter phân tách một chuỗi thời gian (ví dụ, GDP) thành hai thành

, Yt là log tự nhiên của GDP, và

phần là xu hƣớng và chu kỳ

thành phần xu hƣớng và thành phần chu kỳ tƣơng ứng. Công thức đƣợc trình bày dƣới

)

)]

) (

∑(

∑[(

đây tiến về min:

Trong đó λ là một hằng số. Thông thƣờng với số liệu tháng các nhà khoa học sẽ đƣợc tìm sao cho tổng bình

thƣờng chọn λ = 14.400. thành phần xu hƣớng phƣơng trên đạt giá trị nhỏ nhất.

Bƣớc đầu tiên chúng tôi sẽ hiệu chỉnh yếu tố mùa trong chuỗi GDP thực theo

giá so sánh năm 1994 dựa vào phƣơng pháp Census X12 của Eview và đƣợc chuỗi

GDP_SA và sau đó ƣớc tính GDP tiềm năng dựa trên bộ lọc HP (chính là đƣờng trend

trong hình dƣới), và cuối cùng tính đƣợc chuỗi GAP với 47 quan sát.

Hình 15: GDP thực (giá so sánh năm 1994)

- Lạm phát

Nếu CPIt là mức giá cả trung bình của kỳ hiện tại và CPIt-1 là mức giá của kỳ

trƣớc, thì tỷ lệ lạm phát của kỳ hiện tại là:

Tỷ lệ lạm phát = 100%x

Về phƣơng pháp tính ra tỷ lệ lạm phát, chúng tôi sử dụng phƣơng pháp căn cứ

thời gian, tức là đo sự thay đổi giá cả của giỏ hàng hóa theo thời gian, và bỏ qua sự

thay đổi trong cơ cấu. Điều chỉnh yếu tố mùa theo phƣơng pháp Census X12 . Từ 48

quan sát của CPI chúng tôi tạo đƣợc chuỗi lạm phát gồm 47 quan sát từ 2000Q2 –

2011Q4.

- Lãi suất

Trong bài nghiên cứu này, do hạn chế về số liệu nên chúng tôi không có đƣợc

chuỗi lãi suất liên ngân hàng đủ điều kiện về độ dài, khối lƣợng giao dịch... do đó

chúng tôi sử dụng chuỗi số liệu lãi suất chiết khấu làm lãi suất đại diện cho công cụ

chính sách tiền tệ ở Việt Nam. Giữ chuỗi số liệu ban đầu, gồm 48 quan sát từ 2000Q1

– 2011Q4.

Hình 16: Đồ thị lãi suất chiết khấu từ 2000 – 2011 theo quý

- Sự thay đổi của tỷ giá hối đoái:

Theo nhƣ Tingguo Zheng và Huiming Guo (2013), chúng tôi sử dụng tỷ giá

danh nghĩa hiệu dụng/ trung bình (Normial effective exchange rate – NEER): là tỷ giá

phản ánh bình quân của một đồng tiền so với hai hay nhiều đồng tiền khác. Cách yết

giá sử dụng trong bài nghiên cứu này là yết giá gián tiếp tức VND/USD, khi tỷ giá

tăng thì VND tăng giá trị.

Công thức tính:

Trong đó:

NEER: tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu dụng/trung bình.

ejt: Tỷ giá hối đoái của hai đồng tiền trong kỳ thứ t.

wjt: Tỷ trọng thƣơng mại giữa quốc gia đang tính NEER với quốc gia so sánh

so với tổng giá trị thƣơng mại của quốc gia đang tính NEER với tất cả các quốc gia

đƣợc chọn.

n = 20 (tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu dụng của Việt Nam với 20 quốc gia có

tỷ trọng thƣơng mại lớn nhất với Việt Nam).

Hình 17: REER, NEER và tỷ giá USDVND theo thời gian.

Nguồn: Tiến sĩ Nguyễn Giang Lê .

Sau khi tính toán đƣợc giá trị NEER, chúng tôi tính toán sự thay đổi của tỷ giá

hối đoái theo công thức sau Ext = 100 * ln(Ext/Ext-1).

- Tỷ lệ mậu dịch

Tỷ lệ mậu dịch (q) đƣợc tính toán theo công thức giá xuất khẩu/giá nhập khẩu,

Sự thay đổi của tỷ lệ mậu dịch:

Sau khi xử lý dữ liệu đầu vào, chúng tôi thu đƣợc chuỗi DE gồm 47 quan sát

(2000Q2 – 2011Q4).

Tất cả dữ liệu đều đƣợc demean trƣớc khi đƣa vào ƣớc lƣợng cho mô hình.

- Kiểm định tính dừng

Trong phân tích chuỗi thời gian, bất kì một chuỗi thời gian nào có tính chất

dừng mới cho ra một kết quả ƣớc lƣợng đáng tin cậy. Do đó, vấn đề đầu tiên trong

việc ƣớc lƣợng và định dạng mô hình DSGE và SVAR là kiểm định xem chuỗi dữ liệu

chúng ta đang quan sát là dừng hay không. Nếu chuỗi dữ liệu là dừng thì ta tiến hành

ƣớc lƣợng trên chuỗi dữ liệu này, nếu chuỗi không dừng ta sẽ tiến hành lấy sai phân

và xem xét tính dừng của chuỗi sai phân. Nếu chuỗi dừng sau khi lấy sai phân p lần, ta

gọi chuỗi dữ liệu gốc ban đầu là chuỗi tích hợp bậc p, kí hiệu I(p).

Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phƣơng pháp nghiệm đơn vị của

Dickey-Fuller (1979) để xem xét tính dừng của chuỗi dữ liệu quan sát.

Kết quả kiểm định tính dừng ADF

Bảng 4: Kiểm định tính dừng cho các biến quan sát

Kiểm định ADF Trạng thái Biến (độ tin cậy 99%) P – value t-statistic

-8.444506 Dừng DE 0.0000

-7.131220 0.0000 Dừng DQ

-22.36722 0.0000 Dừng DY

-6.681707 0.0000 Dừng PI

-5.050341 0.0000 Dừng R

3.3. Lựa chọn tiên nghiệm

Dựa theo Lubik và Schorfheide (2007), chúng tôi thiết lập tiên nghiệm trƣớc

khi ƣớc lƣợng các tham số cấu trúc. Phân phối tiên nghiệm đƣợc giả định là độc

lập.Sự giới hạnlên các biến, chẳng hạn không âm, đƣợc thực hiện bằng cách cắt bớt

phân phối hoặc xác định lại các tham số thực sự đƣợc ƣớc lƣợng. Khi mà mô hình

tuyến tính hợp lý mà chúng tôi kỳ vọng có thể không tồn tại hoặc thể hiện nhiều điểm

cân bằng, chúng tôi giới hạn phân phối trƣớc khi ƣớc lƣợng cho mô hình DSGE tại

ranh giới của vùng xác định. Trƣớc khi xác định một vùngxác xuất gần với các giá trị

ƣớc lƣợng của tham số sau khi đã ƣớc lƣợng thì chúng tôi sử dụng các thiết lập tiên

nghiệm tƣơng đối lỏng lên các tham số.Trong mô hình có những tham số đƣợc tính từ

các tham số khác nhƣ cân bằng của tỷ giá hối đoái thực r, hơn là tỷ lệ chiết khấu β, r

đƣợc đƣa về dạng năm nhƣ là β = exp[-r/400]

Dựa theo bài Zheng và Guo (2013) chúng tôi cũng phân loại tham số vào hay

nhóm gồm: nhóm tham số chính sách tiền tệ và nhóm tham số cấu trúc cho những

phân tích tiếp theo.

Nhóm tham số chính sách tiền tệ:

Tƣơng tự nhƣ Zheng và Guo (2013), chúng tôi cho đƣợc phân phối tại mức

giá trị giữa theo quy tắc Taylor xung quanh 1.1. Theo Zheng và Guo (2013), tiên

nghiệm của nhỏ hơn lầ lƣợt có trung bình là 1.0 và 0.1 với độ lệch chuẩn 0.5

và 0.05Tiên nghiệm của tham số làm mịn lãi suất theo phân phối beta với trung

bình là 0.5 và độ lệch chuẩn 0.2.

Nhóm tham số cấu trúc:

Chúng tôi chọn cho tỷ trọng xuất khẩu α với phân phối beta và trung bình 0.2,

độ lệch chuẩn 0.05 theo Lubik và Schorfheide (2007). Phân phối cho lãi suất năm ( )

với trung bình 0.5 và độ lệch chuẩn 0.25. Hệ số độ dốc của đƣờng cong Phillip, có

trung bình đặt là 0.5 và độ lệch chuẩn là 0.25. Tiên nghiệm của trong đƣờng IS nằm

giữa ở mức 0.5. Theo nhiều lý thuyết khác, chúng tôi sử dụng các hệ số của AR(1) có

trung bình là 0.5 và độ lệch chuẩn 0.2. Các tiên nghiệm trung bình của độ lệch chuẩn

của các cú sốc là lần lƣợt là 1.5, 0.1, 1.5, 0.5 và có para(2) là 2 tƣơng tự

Zheng và Guo (2013). Riêng cú sốc chính sách tiền tệ ,chúng tôi chọn giá trị 1.5 và

có para (2) là 2 sau quá trình khảo sát mô hình với nhiều cách thiết lập khác.

Sau đây là bảng thiết lập tiên nghiệm và các phân phối của tham số:

Bảng 5: Phân phối tiên nghiệm của các tham số

Miêu tả Hàm mật độ Tham số Miền xác định Para (1) Para (2)

Hệ số độ lệch lạm phát Hệ số output gap Hệ số tỷ lệ depreciation Tham số trơn lãi suất Độ mở [0,1] [0,1]

1.10 0.50 1.00 0.50 0.10 0.05 0.50 0.20 0.20 0.05 2.00 2.00 Gamma Gamma Gamma Beta Beta Gamma ( ) Vùng ƣớc lƣợng cân bằng của lãi

suất Cân bằng lạm phát – output Độ co giãn thay thế liên thời gian AR(1) của cú sốc TOT AR(1) của cú sốc công nghệ

[0,1] [0,1] [0,1] [0,1] [0,1] 0.50 0.25 0.50 0.20 0.50 0.20 0.50 0.20 0.50 0.20 0.50 0.20 2.00 0.05 1.00 0.20 1.50 2.00 0.10 2.00 2.00 1.5 Gamma Beta Beta Beta Beta Beta Gamma Normal Inv Gamma Inv Gamma Inv Gamma AR(1) của cú sốc output thế giới AR(1) của cú sốc lạm phát thế giới ( ) Vùng cân bằng của lạm phát ( ) Tỷ lệ tăng trƣởng công nghệ DL chuẩn của cú sốc TOT DL chuẩn của cú sốc công nghệ DL chuẩn của cú sốc chính sách tiền tệ Inv Gamma 1.50 2.00 DL chuẩn của cú sốc output thế giới Inv Gamma 0.50 2.00 DL chuẩn của cú sốc lạm phát thế giới

Ghi chú: (bảng 5)

Giá trị Para (1) và Para (2) là liệt kê của trung bình và độ lệch chuẩn cho phân

phối Beta, Gamma và Normal,s và v cho phân phối Inverse Gamma. Phân phối

) với v có thể

Inverse Gamma ( ) hậu nghiệm có dạng ( )

đƣợc hiểu nhƣ bậc tự do.

3.4. Kết quả ƣớc lƣợng

Sau đây chúng tôi ƣớc lƣợng mô hình log –tuyến tính này và đƣợc kết quả hậu

nghiệm trong bảng 6 .Trong phụ lục B hình 24 trình bày các phân phối tiên nghiệm và

hậu nghiệm giá trị trung bình của các tham số sử dụng thuât toán Random Walk

Metrololis với 100000bƣớc lặp. Các phân phối hậu nghiệm đƣợc ƣớc lƣợng dựa vào

phân phối tiên nghiệm. Ta có thể thấy sự khác biệt rõ giữa phân phối hậu nghiệm và

phân phối tiên nghiệm của các tham số, cho thấy các dữ liệu đƣợc đƣa vào đã cung

cấp đƣợc rất nhiều thông tin về phânphối hậu nghiệm của các tham số. Đồng thời

phân phối cân xứng mạnh với trung vị và trung bình hậu nghiệm không cách xa nhau

và gần nhƣ trùng lắp.

Theo Zheng và Guo (2013),từ kinh nghiệm kinh tế thì mối liên hệ giữa chính

sách tiền tệ và lãi suất có thể đƣợc tóm tắt nhƣ sau. Đầu tiên, mục tiêu của chính sách

tiền tệ đƣợc nhắc đến trong các bộ luật là nhằm đảm bảo duy trì đƣợc sự ổn định giá

trị của tiền tệ, từ đó thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế.Về mặt lý thuyết, sự ổn định tiền tệ

không chỉ dừng ở ổn định giá cả mà còn là ổn định trong những biến động của tỷ giá

hối đoái. Thứ hai,là sự tác động của tỷ giá hối đoái đến chính sách tiền tệ. Ngân hàng

trung ƣơng sẽ phải quan tâm đến sự thay đổi tỷ giá và phản ứng của các hoạt động

xuất nhập khẩu, tăng trƣởng xuất khẩu khi thực thi một chính sách tiền tệ.

Tham số chính sách tiền tệ :

Nhƣ trong bảng 6, trung bình hậu nghiệm của hệ số độ lệch lạm phát , hệ số

output gap và hệ số tỷ lệ giảm giá VND lần lƣợt là 1.03, 0.97 và 0.04. Hơn nữa,

tham số làm trơn lãi suất xấp xỉ 0.54,cho thấy bằng chứng không rõ ràng trong việc

ngân hàng nhà nƣớc Việt Nam đã tác động làm trơn sự thay đổi của lãi suất.

Tham số cấu trúc:

Đầu tiên, ƣớc lƣợng của tỷ trọng nhập khẩu khoảng 0.01 cho thấy mức độ

mở cửa của Việt Nam không cao.Trung bình hậu nghiệm của tham số cân bằng lãi

suất ( ) là 0.99. Thứ hai, hệ số độ dốc đƣờng cong Phillip khoảng 0.0005, độ dốc rất

nhỏ. Độ co giãn thay thế liên thời gian xấp xỉ 0.18. Thứ ba, các hệ số của sốc trong

các phƣơng trình AR(1) cho thấy độ ỳ của sản lƣợng thế giới (0.99) cao hơn độ ỳ của

lạm phát thế giới (0.86) nhƣ đƣợc đề cập trong Lubik và Schorfheide (2007). Tuy

nhiên, khác với Lubik và Schorfheide (2007) độ lệch chuẩn của cú sốc chính sách tiền

tệ (1.55) lại lớn hơn độ lệch chuẩn của sản lƣợng thế giới (0.97) nhƣng nhỏ hơn lạm

phát thế giới (1.49).

Bảng 6: Kết quả ƣớc lƣợng hậu nghiệm của các tham số

Tham số Trung bình hậu nghiệm Trung vị hậu Khoảng xác suất 95%

nghiệm

1.0388 [0.8157, 1.2321] 1.0340

0.9644 [0.7924, 1.1827] 0.9723

0.0038 [0.0015, 0.0102] 0.0047

0.5365 [0.4289, 0.6276] 0.5363

0.0049 [0.0030, 0.0192] 0.0062

0.9916 [0.8962, 1.0899] 0.9920 ( )

0.0001 [0.0000, 0.0059] 0.0005

0.1421 [0.0958, 0.5486] 0.1773

0.7188 [0.5818, 0.8679] 0.7196

0.3512 [0.3303, 0.3885] 0.3536

0.9998 [0.9973,1.0000] 0.9995

0.8633 [0.6717, 0.9720] 0.8606

1.9846 [1.8863, 2.0868] 1.9849 ( )

0.0064 [-0.1289, 0.1591] 0.0078 ( )

1.4593 [1.1978, 1.7967] 1.4672

0.6283 [0.5175, 0.9996] 0.6525

1.4921 [1.1921, 2.4828] 1.5584

0.8990 [0.5208, 1.7385] 0.9718

1.4799 [1.2547, 1.8081] 1.4948

Ghi chú: Chúng tôi sử dụng RWM chạy 100000 bƣớc và loại 10000 bƣớc đầu

tiên khỏi quá trình chạy.

3.5. Phân tích hàm phản ứng đẩy

Dƣới cách tiếp cận này giúp chúng ta kiểm tra phản ứng của các cú sốc cơ sở

trong nền kinh tế nhỏ mở .Hình 18 cho thấy hàm phản ứng đẩy theo các giá trị trung

bình hậu nghiệm của output, lạm phát, lãi suất danh nghĩa và sự thay đổi tỷ giá hối

đoái dƣới tác động của một cú sốc cấu trúc một độ lệch chuẩn.

Trƣớc tiên, dƣới tác động của chính sách thắt chặt tiền tệ tức thời, lãi suất tăng

ngay lập tức,tác động tiêu cực lên tổng cầu và tổng sản lƣợng. Theo đƣờng cong

Phillip và PPP lạm phát ở dƣới mức cân bằng ổn định và tỷ giá VND tăng.

Một sự cải thiện trong tỷ giá thƣơng mại làm tỷ giá hối đoái tăng và trở lại cân

bằng sau một khoảng thời gian dài, sản lƣợng tăng nhẹ và trở về cân bằng nhanh

chóng, làm giảm lạm phát ngay lập tức và khoảng năm quý thì trở về mức cân bằng,

lãi suất giảm và trở về cân bằng sau khoảng thời gian dài.

Một cú sốc công nghệ tức thì làm giảm chi phí cận biên do đó làm tăng sản

lƣợng, giảm lạm phát trong khoảng thời gian ngắn, lãi suất giảm mạnh,tỷ giá hối đoái

tăng nhẹ sau đó trở về trạng thái cân bằng nhanh chóng.

Cuối cùng là xem xét sự tác động của phần còn lại của thế giới đến nền kinh tế

trong nƣớc. Dƣới tác động của cú sốc sản lƣợng thế giới,sản lƣợng trong nƣớc tăng

nhẹ rồi nhanh trở về mức cân bằng kèm với sự gia tăng trong lạm phát và tỷ giá hối

đoái với thời gian trở lại mức cân bằng khá dài và yếu. Dƣới tác động của cú sốc lạm

phát thế giới, sản lƣợng tăng ngay lập tức rồi sau đó giảm trở về mức cân bằng; lạm

phát tăng nhẹ nhƣng trì hoãn thời gian trở về trạng thái cân bằng; lãi suất giảm và tỷ

giá hối đoái tăng và trở về trạng thái cân bằng sau khoảng thời gian khá dài.

Hình 18: Hàm phản ứng đẩy của DSGE. Ghi chú: Hình miêu tả trung bình hậu

nghiệm (đƣờng nét liền màu đỏ) và khoảng xác suất hậu nghiệm 90% (đƣờng nét đứt

màu xanh) của hàm phản ứng đẩy cho biến sản lƣợng, tỷ lệ lạm phát, lãi suất và sự

thay đổi tỷ giá hối đoái dƣới tác động của cú sốc một độ lệch chuẩn.

Hình 19: Hàm phản ứng đẩy của DSGE dƣới tác động của cú sốc chính sách tiền

tệ .Ghi chú: Hình miêu tả trung bình hậu nghiệm (đƣờng nét liền màu đỏ) và khoảng xác

suất hậu nghiệm 90% (đƣờng nét đứt màu xanh) của hàm phản ứng đẩy cho biến sản

lƣợng, tỷ lệ lạm phát, lãi suất và sự thay đổi tỷ giá hối đoái dƣới tác động của cú sốc

chính sách tiền tệ một độ lệch chuẩn.

3.6. Phân tích phân rã phƣơng sai

Bảng 7: Phân rã phƣơng sai theo các cú sốc cơ sở

Sản lƣợng Lạm phát Lãi suất Tỷ giá hối đoái

Chính sách 0.4201 0.0009 0.9816 0.0000

tiền tệ [0.2481, 0.7367] [0.0000,0.0074] [0.9659,0.9905] [0.0000, 0.0000]

Tỷ giá 0.5797 0.0001 0.0152 0.0000

thƣơng mại [0.2631,0.7518] [0.0000,0.0003] [0.0079,0.0256] [0.0000, 0.0000]

Công nghệ 0.0000 0.0292 0.0001 0.3360

[0.0000, 0.0000] [0.0130, 0.0575] [0.0000, 0.0007] [0.1064,0.5628]

Sản lƣợng 0.0001 0.9697 0.0029 0.0006

thế giới [0.0000,0.0006] [0.9399, 0.9867] [0.0008, 0.0111] [0.0001, 0.0037]

Lạm phát thế 0.0001 0.0001 0.0002 0.6634

giới [0.0000,0.0005] [0.0000,0.0001] [0.0000,0.0002] [0.4364, 0.8934]

Ghi chú: Bảng cung cấp trung bình hậu nghiệm và khoảng xác suất 90% trong đấu

ngoặc vuông

Bảng 7 cho thấy phân rã phƣơng sai của tác động những cú sốc đến các biến quan

sát trong mô hình: sản lƣợng, lạm phát, lãi suất và sự thay đổi tỷ giá. Theo ƣớc lƣợng hậu

nghiệm kết quả đƣợc bao hàm trong bảng trên. Đầu tiền, cú sốc tỷ giá thƣơng tác động

mạnh nhất đến sản lƣợng trong nƣớc (57%) đứng thứ hai là cú sốc chính sách tiền tệ

(42%), những cú sốc còn lại tác động không đáng kể . Tiếp theo,tác động của cú sốc sản

lƣợng thế giới đóng góp một vai trò quan trọng mạnh mẽ giải thích gần 97% sự thay đổi

của lạm phát . Cú sốc lạm phát thế giới và công nghệ đóng vai trò chủ yếu (66% và 34%)

đến những thay đổi trong tỷ giả hối đoái. Sự thay đổi của lãi suất gần nhƣ quyết định

hoàn toàn bởi cú sốc chính sách tiền tệ (98%).

4. KẾT QUẢ TỪ MÔ HÌNH VAR

4.1. VAR đệ quy theo các cách áp đặt

Chúng tôi dựa vào ý tƣởng của tác giả Jarkko P. Jääskelä, David Jennings (2011)

thực hiện mô hình VAR 5 biến từ dữ liệu mô phỏng của mô hình DSGE, mỗi biến gồm

257 quan sát.

Thứ nhất, đối với mô hình Recursive VAR: trình tự áp đặt thứ I (R-> DY->PI-

>DE->DQ)

Hình 20. VAR đệ quy áp đặt 1

Đối với cách thiết lập trên thì khi thắt chặt chính sách tiền tệ xảy ra thì lập tức tác

động đến các biến trong mô hình và đƣợc thể hiện nhƣ sau:

 Đối với biến lạm phát(PI): khi thắt chặt chính sách tiền tệ xảy ra lạm

phát ngay lập tức giảm, nhƣng sau đó khoảng 3 quý bắt đầu tăng và kéo dài sau đó

mới quay về trạng thái cân bằng điều này cũng đƣợc xem là vấn đề khó hiểu của

giá (price puzzle), hiện tƣợng đƣợc tìm ra bởi Sims (1980) và nhiều tác giả khác.

 Chênh lệch sản lƣợng (DY) thì khi thắt chặt chính sách tiền tệ xảy

ra, chênh lệch sản lƣợng giảm, nhƣng sau khoảng đến 2 quý thì sản lƣợng bắt đầu

tăng và sau đó mới trở về trạng thái cân bằng và chiều hƣớng phản ứng giống nhƣ

trong mô hình DSGE.

 Đối với tỷ giá thƣơng mại (DQ): khi có cú sốc lãi suất thì lúc này tỷ

giá giảm và sau đó biến động giảm dần và quay về trạng thái cân bằng.

 Đối với tỷ giá hối đoái (DE): đây là biến mà chúng tôi quan tâm đặc

biệt trong mô hình, bởi những biến động khó lƣờng của nó nhƣ đã đƣợc nhắc đến

trong phần tổng quát nghiên cứu trƣớc đây, theo nhƣ trong lý thuyết thì khi cú sốc

chính sách tiền tệ xảy ra thì đồng nội tệ ngay lập tức tăng giá, đồng nghĩa với việc

tỷ giá hối đoái tăng theo nhƣ cách trình bày dữ liệu của chúng tôi, và sau đó giảm

giá quay về trạng thái cân bằng phù hợp với lý thuyết UIP, và nhƣng trong hình

cho thấy một sự phản ứng của tỷ giá hối đoái tăng sau đó lại giảm rồi sau đó quay

về trạng thái cân bằng.

Trình tự áp đặt thứ II (DY-> PI->R->DE->DQ)

Hình 21. VAR đệ quy áp đặt 2

Với cách áp đặt thì khi cú sốc thắt chặt chính sách tiền tệ xảy ra thì chỉ có tỷ giá

hối (DE) và tỷ gia thƣơng mại (DQ) ngay lập tức còn sản lƣợng (DY) và lạm phát (PI)

sau một khoảng thời gian mới phản ứng, cụ thể nhƣ sau:

 Lạm phát (PI): trong mô hình này khi thắt chặt chính sách tiền tệ xảy

ra thì lạm phát tăng sau đó mới quay về trạng thái cân bằng cho thấy hiện tƣợng rõ

ràng của price puzzle.

Chênh lệch sản lƣơng (DY): cú sốc chính sách tiền tệ sản lƣợng tăng 

sản lƣợng tăng sau đó sản lƣợng khoản đến 2 quý và quay về trạng thái cân bằng.

Đối với tỷ giá thƣơng mại (DQ) ,tƣơng tự nhƣ cách áp đặt trƣớc, khi 

có cú sốc lãi suất thì lúc này tỷ giá giảm và sau đó biến động giảm dần và quay về

rạng thái cân bằng.

 Đối với tỷ giá hối đoái (DE): chiều hƣớng phản ứng vẫn không thay

đổi nhƣ phần áp đặt trƣớc.

Hình 22. VAR đệ quy áp đặt 3

Trình tự áp đặt thứ III: (DY-> PI->DE->DQ->R)

Với cách thiết lập này thì khi cú sốc chính sách tiền tệ xảy ra thì tất cả các biến

đều phản ứng sau một khoảng thời gian và chiều hƣớng của kết quả vẫn nhƣ trên cách áp

đặt thứ hai vẫn không thay đổi. chú ý đối với tỷ giá hối đóai cho thấy đồng nội tệ giảm

giá sau đó mới quay về trạng thái cân bằng và đây cũng có thể nói đây là một trong

những hiện tƣợng của khó hiểu của tỷ giá ‗exchange rate puzzle‘.

Kết quả khi chạy ba mô hình trên có xuất hiện exchange rate puzzle

Từ kết quả chạy mô hình có thể rút ra đƣợc kết luận đối với mô hình này cách áp

đặt thứ tự rất quan trọng, nhƣ đã thấy mỗi lần thay đổi cách áp đặt biến thì chiều hƣớng

phản ứng của các biến có thể thay đổi và việc lựa chọn mô hinh phù hợp không có cơ sở

chắc chắn, lựa chọn qua nhiều tiêu chuẩn.

4.2. VAR hạn chế dấu hiệu

Tiếp theo chúng tôi sẽ đƣa ra kết quả cho mô hình sign restricted var (VAR ràng

buộc dấu hiệu) từ dữ liêu mô phỏng của DSGE, thuật toán của mô hình này chúng tôi

trình bày ở phần phụ lục, và để thực hiện đƣợc mô hình này chúng tôi dựa vào code IRIS

của Jaromir Benes trên website http://code.google.com/p/iris-toolbox-project/,thực hiện

trên nền MATLAB 2012a. Bộ code của tác giả dựa vào các bài nghiên cứu của Fry, R. và

A.Pagan (2007) “Some Issues in Using Sign Restrictions for Identifying Structural

VARs”.

Các thiết lập của chúng tôi giống nhƣ của Jarkko P. Jääskelä, David Jennings

(2011), để xem xét chiều hƣớng phản ứng của tỷ giá hối đoái, chúng tôi áp đăt chiều

hƣớng cho các biến dựa vào các lý thuyết kinh tế:

Bảng 8: Áp đặt dấu hiệu trong mô hình VAR dấu hiệu hạn chế

DE DQ DY PI R

Cú sốc Không áp chính sách - - - + đặt tiền tệ

Với một 1000 giá trị theo cách áp đặt chúng tôi có đƣợc hình 23, 24 lần lƣợt là

vùng phân phối xác suất 90% và 20 phản ứng gần với mức trung vị của hàm IRF. Khi áp

đặt nhƣ trên thì các biến bên DY, PI, R, DQ có các phản ứng đúng theo lý thuyết khi thắt

chặt chính sách tiền tệ, lạm phát giảm, sản lƣợng giảm, tỷ giá thƣơng mại giảm sau đó

quay về trạng thái cân bằng và nhìn chung chúng không có hiện tƣợng bất thƣờng, tuy

nhiên dƣới cách áp đạt dấu hiệu chỉ với một cú sốc chính sách tiền tệ, chúng tôi không

thể nắm bắt hết đƣợc phản ứng rõ rang của phản ứng tỷ giá hối đoái, do điều kiện hạn chế

chúng tôi chƣa thể kết hợp các cú sốc với nhau để có một kết quả rõ ràng hơn.

Hình 23: Phân phối IRF mô hình VAR dấu hiệu hạn chế

Hình 24: 20 phản ứng gần với trung vị nhất mô hình VAR dấu hiệu hạn chế

5. KẾT LUẬN

Bài nghiên cứu ―PHẢN ỨNG CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI TRƢỚC CÚ SỐC

CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ - ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DSGE VÀ SVAR CHO VIỆT

NAM‖ của nhóm nhằm mục đích xây dựng một mô hình phản ứng chuẩn của chính sách

tệ và các nhân tố cơ bản của Việt Nam, và đi sâu vào tìm hiểu phản ứng của tỷ giá hối

đoái trƣớc cú sốc chính sách tiền tệ. Sử dụng dữ liệu 5 biến: tỷ giá hối đoái (tỷ giá hiệu

lực danh nghĩa), tỷ lệ mậu dịch, sản lƣợng, lạm phát, lãi suất gồm 46 quan sát từ 2000Q3-

2011Q4, bài nghiên cứu đƣa ra những kết quả rất đặc biệt. Thứ nhất, từ mô hình DSGE,

chúng tôi tìm thấy những phản ứng phù hợp của biến tỷ giá hối đoái cũng nhƣ những biến

khác theo quy luật kinh tế thông thƣờng, tuy nhiên, biến sản lƣợng có một phản ứng trái

ngƣợc nhƣ trong lý thuyết. Thứ hai, từ mô hình VAR, chúng tôi tìm ra những kết quả rất

khác nhau. Đối với mô hình VAR đệ quy, tùy theo những cách áp đặt trật tự các biến

khác nhau, các kết quả rất khác nhau, và trong tất cả xuất hiện hiện tƣợng exchange rate

puzzle. Ngay cả đối với mô hình SVAR dấu hiệu hạn chế, một mô hình có nhiều ƣu điểm

khắc phục các hạn chế của VAR đệ quy, trong khi phản ứng của các biến khác tuân theo

lý thuyết thì vẫn có một số phản ứng khó hiểu của tỷ giá hối đoái. Thứ ba, từ những kết

quả trên chỉ báo rằng định dạng của mô hình rất quan trọng để đƣa ra kết quả hợp lý.

Từ đó, chúng tôi hƣớng đến việc mở rộng mô hình thêm các biến nƣớc ngoài nhƣ

một biến nội sinh để xem xét phản ứng của nền kinh tế nhƣ thế nào trƣớc cả cú sốc trong

và ngoài nƣớc toàn diện hơn. Tiếp theo,tìm kiếm những nguyên nhân dẫn đến các puzzle

và cải thiện mô hình VAR để hạn chế bớt những nguyên nhân do vấn đề kỹ thuật.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Almuth Scholl, Harald Uhlig,2009: ―Monetary policy and exchange rate overshooting:

Dornbusch was right after all‖Working Paper 2009/09, Norges Bank.

Almuth Scholl, Harald Uhlig, 2005. "New Evidence on the Puzzles. Results from

Agnostic Identification on Monetary Policy and Exchange Rates," SFB 649

Discussion Papers .

Almuth Scholl, Harald Uhlig, 2008: ―New evidence on the puzzles: Results from agnostic

identiﬁcation on monetary policy and exchange rates‖. Journal of International

Economics 76 (2008), 1, pp, 1-13.

An, S., Schorfheide, F., 2007.Bayesian analysis of DSGE models. Econometric Reviews

26 (2–4), 113–172.

Chib, S., Ramamurthy, S., 2010. Tailored randomized block MCMC methods with appli-

cation to DSGE models. Journal of Econometrics 155, 19–38.

Edge, R. M., M. T. Kiley, and J.-P.Laforte (2009). A comparison of forecast performance

between federal reserve staff forecasts, simple reduced-form models, and a dsge

model. Technical report.

Damodar Gujarati, 2011, Econometrics By Example, Macmillan

Fabio Canova (2012): ―Bayesian Methods for DSGE models‖ ,EUI and CEPR.

Fernández-Villaverde, J. (2009a, January).The econometrics of dsge models. Working

Paper 14677, National Bureau of Economic Research

Jääskelä, J., Kulish, M., 2010.The butterﬂy effect of small open economies. Journal of

Economic Dynamics and Control 34 (7),1295–1304.

Jarkko P. Jääskelä, David Jennings (2011): ―Monetary policy and the exchange rate:

Evaluation of VAR models‖. Journal of International Money and Finance 30

(2011) 1358–1374

Julio J. Rotemberg, Michael Woodford (1997): ―: An Optimization-Based Econometric

Framework for the Evaluation of Monetary Policy‖. NBER Macroeconomics

Annual 1997, Volume 12

Jesús Fernández-Villaverde (2010): The econometrics of DSGE models

Jordi Galí, Tommaso Monacelli (2005): ―Monetary Policy and Exchange Rate Volatility

in a Small Open Economy‖. Review of Economic Studies (2005) 72, 707–734

Galí, Jordi and Tommaso Monacelli (2005): ―Monetary Policy and Exchange Rate

Volatility in a Small Open Economy," Review of Economic Studies, forthcoming.

Galí, Jordi and Pau Rabanal (2004): ―Technology Shocks and Aggregate Fluctuations:

How Well Does the RBC Model Fit of Postwar U.S. Data," NBER

Macroeconomics Annual, 19.

Galí, Jordi (2008): Monetary Policy, Inflation, and the Business Cycle: An Introduction

to the New Keynesian Framework, Princeton University Press, chapter 4.

Geweke, J., 1999. Using simulation methods for Bayesian econometric models: infer-

ence, development and communication. Econometric Reviews 18 (1), 1–126.

Kydland Finn and Edward Prescott (1982): ―Time to Build and Aggregate Fluctuations".

Econometrica, 50, 1345-70.

Lubik, Thomas, and Frank Schorfheide (2003): ―Do Central Banks Respond to Exchange

Rate Fluctuation: A Structural Investigation," Manuscript, Department of

Economics, University of Pennsylvania.

Lubik, Thomas A. and Frank Schorfheide (2004): ―Testing for Indeterminacy: An

Application to U.S. Monetary Policy,"American Economic Review, 94, 190-217.

Lubik, T.A., 2005. A simple, structural, and empirical model of the Antipodean

transmission mechanism. Reserve Bank of New Zealand DP 2005/04.

Lubik, T.A., Schorfheide, F., 2005. A Bayesian look at new open economy

macroeconomics. NBER Macroeconomics Annual 20, 313–366.

Lubik, T.A., Schorfheide, F., 2007. Do central banks respond to exchange rate move-

ments? A structural investigation. Journal of Monetary Economics 54, 1069–1087.

Lucas, R. J. (1976, January). Econometric policy evaluation: A critique. Carnegie-

Rochester Conference Series on Public Policy 1 (1), 19- 46.

Nguyễn Quang Đông, 2010, Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính, Nhà xuất bản Khoa

học và Kỹ thuật.

Phạm Trí Cao, Kinh tế lƣợng nâng cao.

Richard Clarida, Jordi Galí, and Mark Gertler(1999): ―The Science of Monetary Policy:

A New Keynesian Perspective‖. Journal of Economic Literature Vol. XXXVII

(December 1999), pp. 1661–1707

Rochelle M. Edge và Refet S. G urkaynak (2011): ―How Useful are Estimated DSGE

Model Forecasts?‖

Schorfheide, Frank (2000): ―Loss Function-Based Evaluation of DSGE Models," Journal

of Applied Econo- metrics, 15, 645-670.

Sims, C.A., 2002. Solving linear rational expectations models. Computational Economics

20, 1–20.

Stefanie Flotho(2009): ―DSGE Models - solution strategies‖ IFAW-WT, Albert-

Ludwigs-University Freiburg.

Tai-kuang Ho (2010): ―Bayesian Estimation of Linearized DSGE Models‖.

Tingguo Zheng,Huiming Guo (2013): ―Estimating a small open economy DSGE model

with indeterminacy: Evidence from China‖. Economic Modelling 31 (2013) 642–

652.

Taylor, J.B., 2001. The role of exchange rate in monetary policy rules. American

Economic Review 91 (2), 263–267.

Uhlig, H., 2005.What are the effects of monetary policy on output? Results from an

agnostic identiﬁcation procedure. Journal of Monetary Economics 52 (2), 381–

419.

Wallace, M. (2001) ‗Sharing Leadership of Schools through Teamwork—A Justifiable

Risk?‘,Educational Management and Administration 29(2): 53–167.

Woodford, Michael (2003): Interest and Prices," Princeton University Press, Princeton.

PHỤ LỤC A: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG.

Chúng tôi xuất kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi cuối cùng trƣớc khi chạy mô hình DSGE và Sign restricted VAR. Với mức ý nghĩa 1%, các chuỗi đều dừng.

1. Chuỗi tỷ giá hối đoái (DE)

2. Chuỗi tỷ lệ mậu dịch (DQ)

3. Chuỗi chênh lệch sản lƣợng thực

4. Chuỗi lạm phát (PI)

5. Chuỗi lãi suất (R)

PHỤ LỤC B: PHÂN PHỐI TIÊN NGHIỆM VÀ HẬU NGHIỆM CỦA THAM SỐ

Hình 25: Phân phối tiên nghiệm và phân phối hậu nghiệm của các tham số. Đƣờng

màu xanh nét liền là phân phối hậu nghiệm, màu đỏ nét đứt là phân phối tiên nghiệm.

PHỤ LỤC C: THÔNG TIN KỸ THUẬT THỰC HIỆN ƢỚC LƢỢNG DSGE

Các kết quả trong bài nghiên cứu này sử dụng YADA 3.30.Chƣơng trình YADA

có thể đƣợc tải xuống từ trang www.texlips.net.Ngoài ra mô hình DSGE còn có thể đƣợc

ƣớc lƣợng từ DYNARE tại www.dynare.org.Hai chƣơng trình trên sử dụng trên nền tảng

MATLAB.Trong nhiều bài nghiên cứu về DSGE cũng sử dụng GAUSS tại

http://www.econ.upenn.edu/~schorf.

Dựa vào Fabio Canova (2012) Các thiết lập và bƣớc chạy của mô hình trong

YADA qua các thuật toán cơ bản sau:

- Xây dựng cấu trúc của mô hình gồm các biến trạng thái và biến quan sát cùng

các tham số trong mô hình DSGE dƣới dạng log – tuyến tính.

- Định rõ phân phối tiên nghiệm của tham số.

- Chuyển đổi dữ liệu thực tế (Dùng bộ lọc, detrend hoặc dữ liệu đã chuyển đổi)

để chắc chắn dữ liệu đã phù hợp với mô hình.

- Tính toán likelihood từ bộ lọc Kalman (chúng tôi sử dụng Square-root filter

trong các lựa chọn).

- Ƣớc lƣợng kết quả cho tham số dùng thuật toán MH (Metropolis-

Hasting).Kiểm tra sự hội tụ.

- Sử dụng thuật toán likelihood biên để tính toán về số lƣợng likelihood biên

(chúng tôi dùng trung bình điều hòa đã biến đổi của Geweke).

- Tạo lập phân phối hậu nghiệm của tham số theo thuật toán Random Walk

Metropolis (với 100 000 bƣớc lặp).

- Xem xét lại độ vững chắc. Tổng hợp các dữ liệu thống kê tham số (trung bình,

trung vị, mode,khoảng xác suất), và ƣớc lƣợng hàm IRF.

PHỤ LỤC D: PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG THAM SỐ

Phƣơng pháp tiếp cận Bayesian

Với có có ma trận 5 x 1 của vecto các biến quan sát và = { }. Mô

hình cấu trúc của hệ số có ma trận 19 x 1 với vecto . Mô hình kì vọng hợp lý tuyến tính

(linear rational expectations model) cung cấp một vùng ổn định để biểu thị cho . Theo

giả thiết rằng tất cả các cú sốc cấu trúc đƣợc phân phối bình thƣờng và không tƣơng quan

theo thời gian, chúng tôi đã thu đƣợc một hàm hợp lý ( ) và có thể đƣợc đánh giá sử

dụng Kalman Filter.

Tác giả thông qua phƣơng pháp Bayesian và việc đặt phân phối prior với mật độ là

p(ɵ) hệ số cấu trúc. Dữ liệu đƣợc sử dụng để cập nhật prior thông qua hàm hợp lý.

Theo định lý Bayes các phân phối hậu nghiệm của có dạng

( | ) ( ) ∫ ( | ) ( )

p( ) =

những nét vẽ của hậu nghiệm này đƣợc tạo ra thông qua kĩ thuật mô phỏngBayes

đƣợc mô tả một cách chi tiết Schorfheide (2000).

Các nét vẽ hậu nghiệm của hàm phản ứng đẩy IRF‘s và phân rã phƣơng saicó thể

đƣợc thu đƣợc bởi sự biến đổi của các nét vẽ phù hợpcủa

p( ) đƣợc gọi là mật độ dữ liệu Bayesian và đƣợc định nghĩa là:

p( )= ∫ ( ), p( ) .

Logarit của mật độ dữ liệu biên có thể đƣợc hiểu nhƣ hàm hợp lý log tối đa bị sai

quy tắc (phạt) của bậc mô hình (penalized for model dimensionality) thấy trong Schwarz

(1978). Chúng tôi đã sử dụng một kĩ thuật bằng số đƣợc biết rằng là sự ƣớc lƣợng biến

đổi trung bình điều hòa để ƣớc lƣợng gần đúng .

Dựa vào Schorfheide (2000,2005) và thuật toán giải pháp đƣợc miêu tả trong Sim

(2002) đƣợc dùng để ƣớc lƣợng phƣơng trình chuyển đổi trạng thái công thức (17)

- Hàm likelihood ( ) đƣợc ƣớc lƣợng với bộ lọc Kalman. Để khiến sự ƣớc

lƣợng mô hình DSGE có thể so sánh với ƣớc lƣợng VAR, điều kiện cho vào là

bốn quan sát đầu tiên đƣợc cho là giá trị ban đầu trễ của chƣơng trình (từ đó có

4 trễ). Khi chúng ta chạy bộ lọc Kalman từ 2000 quý 3 đến 2011 quý 4, nhƣng

tính toán hàm likelihood cho các quan sát chỉ bắt đầu từ 2001 quý 3 đến 2011

quý 4.

- Thủ tục tối ƣu hóa- số đƣợc dùng để cực đại hóa:

( ) ( ) ( )

và tìm chế độ hậu nghiệm. Nghịch đảo Hessian đƣợc tính toán tại chế độ hậu

nghiệm.

- 500000 bƣớc từ ( ) đƣợc xác định qua thuật toán RWM. Trong đó 50000

bƣớc đầu tiên đƣợc loại bỏ. Nghịch đảo Hessian đƣợc sử dụng nhƣ một ma trận

hiệp phƣơng sai cho phân phối đề xuất Gaussian sử dụng trong thuật toán MH.

Các giá trị của đƣợc đƣa vào trong hàm phản ứng đẩy và phân rã phƣơng sai

ở phần ................ Hậu nghiệm tức thời đƣợc thu thập từ lấy trung bình Monte-

Carlo. Mật độ dữ liệu biên đƣợc ƣớc lƣợng từ trung bình điều hòa có biến đổi

của Geweke (1999).

PHỤ LỤC E: THUẬT TOÁN DẤU HIỆU HẠN CHẾ – SIGN RESTRICTIONS

(Jarkko P. Jääskelä, David Jennings (2011): ―Monetary policy and the exchange rate: Evaluation of VAR models‖)

Mô hình VAR(p) tổng quát với n biến Yt có dạng:

Trong đó: A(L) = A1L + … + ApLp là ma trận đa thức bậc thứ p; B là ma trận hệ số (n x n) thể hiện mối quan hệ tức thời (contemporaneous) trong số các biến Yt; và εt là ma trận cú sốc cấu trúc (n x 1) có phân phối chuẩn, với trung bình bằng 0 và ma trân

Một sự biểu hiện cấu trúc đƣợc cho

phƣơng sai hiệp phƣơng sai dƣới dạng rút gọn:

Trong đó:

)

và et là sai số dạng rút gọn (n x 1) phân phối chuẩn với trung bình bằng không, và ma trận phƣơng sai hiệp phƣơng sai V, Vi,j ≠0∀ i,j. Mục đích là đƣa mối quan hệ thống kê đã đƣợc mô tả bằng sai số dạng-rút gọn et trở về các mối quan hệ kinh tế đƣợc mô tả qua εt .Đặt P = B-1 . Các sai số dạng-rút gọn có liên hệ với các cú sốc cấu trúc theo dạng sau:

(

Có một vài ma trận H nhƣ dạng . Một vấn đề nhận dạng nảy sinh nếu chúng không có đủ các rang buộc để tạo ra ma trận H duy nhất từ ma trận V.

Ý tƣởng chính của phƣơng pháp SVAR là để phân rã các cú sốc dạng rút gọn, đƣợc đặc trƣng bởi V, trở về các hạng nhiễu cấu trúc trực giao đƣợc đặc trƣng bởi ∑. Tuy nhiên, có vô số cách để có thể đạt tới điều kiện trực giao này. Đặt H là một phân rã trực giao của V=HH‘ . Với bất kỳ ma trận trực giao Q (ma trận Q đƣợc gọi là trực giao nếu QQ‘=I), thay vào V=HQQ‘H‘, thì ̃ ̃‘ cũng là một phân rã có thể chấp nhận của V, trong đó ̃ = HQ. Sự phân rã này tạo nên một tập hợp mới của những cú sốc không có tƣơng quan εt = ̃ , mà không cần áp đặt rang buộc cho các hệ số bằng không (zero-type restrictions) trong mô hình.

Định nghĩa của ma trận quay trực giao Q ( ) là:

∏ ∏ (

)

Trong đó:

Với [ ]. Điều này cung cấp một phƣơng pháp nghiên cứu có hệ thống khoảng trống của tất cả biểu diễn VAR bằng cách tìm kiếm các giá tri . Chúng tôi tính toán các ma trân Q ngẫu nhiên từ một phân phối đồng nhất theo thuật toán sau:

1. Ƣớc lƣợng VAR để thu đƣợc ma trận hiệp phƣơng sai dạng-rút gọn V.

2. Tạo ra một véc tơ [ ].

3. Tính toán: ∏ ∏ ( ).

4. Sử dụng ma trận quay Q để tính toán εt = ̃ và các hàm phản ứng đẩy IRF cấu trúc đối với các cú sốc.

5. Kiểm tra IRFs có thỏa mãn mọi dấu hiện rang buộc đã miêu tả hay không. Nếu thỏa mãn thì giữ lại nét vẽ trên, còn nếu không thì bỏ qua.

6. Lặp lại bƣớc (2) – (5) cho đến khi tạo ra đƣợc 1000 nét vẽ thõa mãn các rang

buộc.

Sau đó lấy hàm phản ứng phân vị trung bình hoặc trung vị của 1000 nét vẽ này.

Nghiên cứu khoa học đề tài: Phản ứng của tỷ giá hối đoái trước cú sốc tài chính tiền tệ - Ứng dụng mô hình DSGE và SVAR cho Việt Nam

Mã số: …………….

PHẢN ỨNG CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI TRƢỚC

CÚ SỐC CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ,

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DSGE VÀ SVAR CHO VIỆT NAM

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

Có thể bạn quan tâm

Tác động hợp tác kinh tế Nga - Trung Quốc trong bối cảnh trừng phạt của phương Tây: Phân tích kim ngạch thương mại song phương giai đoạn 2010 - 2023

Trung Quốc đầu tư đường sắt tại nước ngoài: Thực trạng và những vấn đề đặt ra

Tác động của chuyển đổi số đến hoạt động thương mại Việt Nam

Vai trò của kinh tế tư nhân trong kỷ nguyên vươn mình của dân tộc: Từ kinh nghiệm của Trung Quốc đến bài học cho Việt Nam

Tác động của tăng trưởng kinh tế lên tiêu thụ năng lượng tái tạo tại Việt Nam

Bất định chính sách kinh tế toàn cầu và chi phí vốn của doanh nghiệp tại Việt Nam

Tác động của kinh tế ngầm đến thương mại hàng hóa xanh - Bằng chứng bước đầu từ dữ liệu toàn cầu

Nghiên cứu thực nghiệm về mức độ công bố thông tin trên báo cáo tài chính của các hợp tác xã nông nghiệp trên địa bàn các tỉnh Tây Bắc Việt Nam

Kinh tế tư nhân tại Việt Nam nhìn từ góc độ chính sách

Phương án ban đầu xây dựng phân vùng chức năng không gian biển tỉnh Quảng Ninh cho phát triển kinh tế biển

Sử dụng mô hình xám để dự báo giá trị kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam giai đoạn 2025 – 2030

Tác động của tài chính, hạ tầng số đến nghèo đói và bất bình đẳng thu nhập

Ảnh hưởng biến động giá dầu thô quốc tế đến hiệu quả hoạt động của các công ty niêm yết tại Việt Nam

Tận dụng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) trong phát triển kinh tế số: Quan sát ngành nông nghiệp ở Việt Nam và Indonesia

Tác động của chi tiêu công, biến đổi khí hậu đến tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia đang phát triển

Nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định tham gia nền kinh tế tuần hoàn của giới trẻ ở thành phố Đà Nẵng

Phân tích trắc lượng thư mục về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và bền vững môi trường

Biến đổi khí hậu và đầu tư trực tiếp nước ngoài tại Việt Nam: Vai trò của chất lượng quản trị địa phương

Tác động của Hiệp định Thương mại Tự do giữa Việt Nam và Liên minh Châu Âu đối với thương mại Việt nam – Liên minh Châu Âu: Phân tích dựa trên chỉ số thương mại

Tác động của đầu tư nước ngoài tới sự phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Thái Nguyên trong giai đoạn 2018 - 2022

Tài liêu mới

Bài tập lớn: Thực trạng hội nhập kinh tế quốc tế ở Việt Nam hiện nay

Bài tập lớn: Vai trò nhà nước trong việc đảm bảo hài hòa các lợi ích kinh tế ở Việt Nam

Bài tập lớn: Logistics cảng biển

Bài tiểu luận: Thẩm quyền ban hành văn bản quy phạm pháp luật của cơ quan hành chính nhà nước. Liên hệ thực tiễn tại một Ủy ban nhân dân cấp tỉnh

Bài tập lớn: Văn hóa đàm phán quốc tế Liên Bang Nga và giải pháp thích nghi cho Việt Nam

Báo cáo thực tập: Giao khoán bảo vệ rừng theo pháp luật Việt Nam - Thực tiễn áp dụng tại Ban Quản lý Rừng phòng hộ Núi Cậu Dầu Tiếng

Đồ án môn học: Xây dựng quy trình công nghệ may sản phẩm. Nghiên cứu xây dựng quy trình may sản phẩm cho mã hàng 32131N

Đồ án môn học: Nghiên cứu các phương thức thanh toán điện tử của Công ty Shopee

Đồ án môn học: Tổ chức chuyến đi cho tàu Vinaline Hải Phòng Công ty cổ phần vận tải biển Vinaship theo hợp đồng vận chuyển chuyến

Bài tiểu luận: Thống kê ứng dụng

Bài tập lớn: Nghiên cứu, phân tích từ khóa và viết bài chuẩn SEO theo chủ đề: Thể thao và giải trí

Bài tiểu luận: Đánh giá tình hình tranh chấp đất đai năm 2024 của huyện M’Đrắk, tỉnh Đắk Lắk

Luận án Tiến sĩ tóm tắt: Kinh tế tuần hoàn ở một số quốc gia và hàm ý chính sách cho Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển kinh tế số ở Việt Nam

Bài tiểu luận: Xử lý vướng mắc về việc thu hồi đất bồi thường, GPMB đối với hộ ông Lê Hữu Phước tại dự án xây dựng nâng cấp tuyến đường Bái Đính – Ba Sao đoạn qua địa phận huyện Gia Viễn, tỉnh Ninh Bình năm 2020

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