intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Tổng quan lý thuyết về bất hoàn hảo tài chính và mô hình cân bằng động tổng thể ngẫu nhiên

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Thêm vào BST
Báo xấu
30
lượt xem 5
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm tổng hợp cơ sở lý thuyết hiện tại về mô hình DSGE trong đó chúng tôi tập trung xem xét cách thức mô hình hóa và kết hợp bất hoàn hảo tài chính trong mô hình. Từ đó chúng tôi đề xuất một số gợi ý cho Việt Nam trong việc xây dựng mô hình phục vụ cho công tác phân tích chính sách.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tổng quan lý thuyết về bất hoàn hảo tài chính và mô hình cân bằng động tổng thể ngẫu nhiên

  1. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ BẤT HOÀN HẢO TÀI CHÍNH VÀ MÔ HÌNH CÂN BẰNG ĐỘNG TỔNG THỂ NGẪU NHIÊN ThS. Nguyễn Ngọc Thụy Vy Đại học Ngoại Thương – Cơ sở II tại TP.Hồ Chí Minh nguyenngocthuyvy.cs2@ftu.edu.vn TÓM TẮT Mô hình cân bằng động tổng thể ngẫu nhiên – DSGE là công cụ phân tích chính sách chủ yếu của các ngân hàng trung ương và định chế tài chính lớn trên thế giới. Thế hệ mô hình trước khủng hoảng không xét đến bất hoàn hảo tài chính và đã thất bại trong việc dự báo diễn biến cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008. Thất bại này chính là động cơ để các nhà nghiên cứu tiếp tục cải tiến mô hình. Hiện nay mô hình DSGE đang được phát triển theo hướng bổ sung bất hoàn hảo tài chính nhằm nắm bắt tốt hơn biến động trong nền kinh tế thực. Nghiên cứu này được thực hiện nhằm tổng hợp cơ sở lý thuyết hiện tại về mô hình DSGE trong đó chúng tôi tập trung xem xét cách thức mô hình hóa và kết hợp bất hoàn hảo tài chính trong mô hình. Từ đó chúng tôi đề xuất một số gợi ý cho Việt Nam trong việc xây dựng mô hình phục vụ cho công tác phân tích chính sách. Từ khóa: Bất hoàn hảo tài chính, DSGE, mô hình cân bằng động tổng thể ngẫu nhiên 1. Giới thiệu Trong vòng ba thập kỷ vừa qua, đã có một sự thay đổi nhanh chóng, vượt bậc trong việc xây dựng các mô hình kinh tế vĩ mô. Sự thay đổi này bắt đầu tư bài nghiên cứu của Kydland và Prescott (1982) với việc đưa ra mô hình chu kỳ kinh doanh thực - RBC (Real Business Cycle), một hình thức của mô hình cân bằng động tổng thể ngẫu nhiên - DSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium). Mặc dù gặp nhiều ý kiến trái chiều tại thời điểm ra đời, mô hình DSGE ngày càng được chấp nhận rộng rãi và trở thành công cụ phân tích tiêu chuẩn trong nhiều lĩnh vực kinh tế đặc biệt là kinh tế vĩ mô và kinh tế quốc tế để giải quyết các vấn đề về chu kỳ kinh doanh, tăng trưởng, chính sách tiền tệ và chính sách ổn định tài chính. Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã buộc các nhà thiết kế chính sách xem xét lại khung lý thuyết cũng như mô hình sử dụng trong phân tích chính sách vĩ mô. Chế độ lạm phát mục tiêu cùng mô hình cân bằng động tổng thể ngẫu nhiên theo trường phái New Keynesian – DSGE – NK với giả định thị trường tài chính hoàn hảo không đủ khả năng nắm bắt những biến động phức tạp của nền kinh tế, đặc biệt khi những biến động đó có liên quan đến khu vực tài chính. Sau khủng hoảng, dòng lý thuyết nghiên cứu về bất hoàn hảo trong thị trường tài chính (financial frictions) hồi sinh mạnh mẽ với những hướng phát triển đa dạng như trong kinh tế học vĩ mô, lưu chuyển vốn quốc tế, định giá tài sản và hoạch định chính sách (Adler, 2014). Trong kinh tế học vĩ mô, Bernanke, Gertler và Gilchrist (1999) – BGG và Kiyotaki và Moore (1997) – KM là các nghiên cứu tiên phong trong việc mô hình hóa bất hoàn hảo tài chính. Các nghiên cứu này tập trung vào vai trò của thông tin bất cân xứng trong hợp đồng tín dụng giữa người cho vay và người đi vay trong việc khuếch đại biến động của nền kinh tế trước các cú sốc. Tuy nhiên cả BGG (1999) và KM (1997) mới chỉ mô hình hóa bất hoàn hảo tài chính bên phần cầu tín dụng mà chưa xét đến vai trò của các trung gian tài chính bên phần cung tín dụng. Giả định trên không phù hợp với thực tế khi đa số tín dụng được cung cấp thông qua các trung gian tài chính. Thế hệ mô hình tiếp theo cố gắng kết hợp không chỉ bất hoàn hảo tài chính mà cả khu vực trung gian tài chính vào mô hình DSGE – NK tiêu chuẩn nhằm phục vụ cho mục tiêu phân tích chính sách. 46
  2. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Mô hình DSGE hiện đang được cải thiện và sử dụng rộng rãi trong ngân hàng trung ương (NHTW) và các định chế tài chính lớn trên thế giới như SIGMA (Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ - FED), BEQM (NHTW Anh), NAWM (NHTW Châu Âu – ECB), BoC-GEM (NHTW Canada), QUEST (Ủy Ban Châu Âu - EC), GIMF (Quỹ Tiền Tệ Thế Giới – IMF) và OECD Fiscal (Tổ Chức Hợp Tác và Phát Triển Kinh Tế - OECD). Kể cả các nước đang phát triển trong khu vực Đông Nam Á như Indonesia và Philippines cũng đã xây dựng thành công mô hình DSGE hữu ích cho phân tích chính sách.1 Tại Việt Nam, theo hiểu biết của tác giả, chúng ta chưa có một mô hình tổng thể trong thiết kế chính sách. Thiếu sự hậu thẫu của một mô hình tổng thể, các chính sách ban hành có thể thiếu đồng bộ, mang đến kết quả ngoài dự tính gây khó khăn cho công tác quản lý và ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lý của công chúng. Nỗ lực đầu tiên trong việc xây dựng mô hình DSGE cho Việt Nam đến từ bài báo của hai nhà nghiên cứu thuộc Quỹ Tiền Tệ Thế Giới, Dizioli và Schmittmann (2015). Tuy nhiên, mô hình DSGE Dizioli và Schmittnann (2015) đề xuất chỉ ở dạng căn bản, hoàn toàn không bao gồm bất hoàn hảo tài chính hay khu vực trung gian tài chính. Chính vì vậy việc tiếp tục phát triển mô hình DSGE cho Việt Nam là cần thiết. Bài nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu tổng hợp và phân tích cơ sở lý thuyết hiện tại về mô hình DSGE trong đó tập trung vào cách thức mô hình hóa và kết hợp bất hoàn hảo tài chính. Với hiểu biết có được về tình hình phát triển hiện tại của mô hình DSGE trên thế giới, bài nghiên cứu đề xuất một số gợi ý cho Việt Nam trong việc xây dựng mô hình DSGE phù hợp cho mục tiêu phân tích chính sách. Trong bài nghiên cứu tổng hợp này, Phần 2 được dành để lần lượt phân tích cơ sở lý thuyết về mô hình DSGE, Phần 3 về bất hoàn hảo tài chính và cách thức mô hình hóa bất hoàn hảo tài chính và Phần 4 để kết luận. 2. Mô hình DSGE 2.1. Tổng quan về mô hình DSGE Mô hình DSGE được phát triển từ mô hình chu kỳ kinh doanh thực - RBC (Real Business Cycle) đề xuất bởi Kydland và Prescott (1982). Mô hình RBC là một phối hợp của mô hình tăng trưởng tân cổ điển ngẫu nhiên kết hợp với các cú sốc thực để nghiên cứu biến động của chu kỳ kinh doanh trong một môi trường giá cả linh hoạt. Như tên gọi mô hình RBC tập trung vào nền kinh tế thực với giả định giá cả linh hoạt nên mô hình không bao gồm các vấn đề về tiền tệ. Tuy nhiên những nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng tiền tệ thực sự có vai trò quan trọng đối với những biến động trong chu kỳ kinh doanh. Vì lẽ đó mô hình RBC đã được cải tiến thành mô hình DSGE – NK bằng việc đưa tiền tệ (thông qua tính cứng nhắc của giá cả) và cơ quan quản lý tiền tệ vào mô hình (Clarida, Gali và Gertler, 1999; Woodford, 2003, Gali, 2008). Mô hình DSGE – NK từ bỏ giả định cạnh tranh hoàn hảo trong thị trường hàng hóa – tiền tệ bằng việc đưa vào tính cứng nhắc của giá cả. Tính cứng nhắc của giá cả được đưa vào mô hình thông qua giá cả cứng nhắc. Việc đưa vào giá cả cứng nhắc hàm ý CSTT có thể ảnh hưởng đến các biến kinh tế thực. Mô hình DSGE 2 là mô hình kinh tế vĩ mô được xây dựng từ các thành phần vi mô. Mô hình kết hợp các thành phần chính trong nền kinh tế thành một hệ thống có mối quan hệ chặt chẽ. Mục tiêu của mô hình DSGE là nghiên cứu và giải thích các vấn đề vĩ mô như chu kỳ kinh doanh và ảnh hưởng của các cú sốc chính sách. Mô hình này được sử dụng rộng rãi tại các NHTW để phân tích hàm ý chính sách. Mô hình DSGE, ngoài ưu điểm nền tảng lý thuyết vững chắc, còn có thế mạnh trong việc cung cấp các dự báo và xác định những nhân tố chính dẫn dắt hoạt động kinh tế hiện tại. Về mặt bản chất DSGE là mô hình cân bằng tổng thể, nghĩa là giá cả và lãi suất sẽ điều chỉnh cho đến khi cung cầu cân bằng trên tất cả các thị trường (thị trường hàng hóa, tài sản và lao động). Mô hình DSGE bao gồm khu vực tư với hai thành phần chính là hộ gia đình và các doanh nghiệp; và khu vực công với hai thành phần là chính phủ (để thực thi chính sách tài khóa) và NHTW (để thực thi CSTT). Các phương trình hành vi trong mô hình DSGE được xây dựng từ việc giải quyết vấn đề tối ưu hóa liên thời gian của các chủ 1 Anand và cộng sự (2013) cho trường hợp Philippines, Harmanta và cộng sự (2013) cho trường hợp Malaysia. 2 Từ đây về sau khi đề cập đến mô hình DSGE nghĩa là tác giả đang nói đến mô hình DSGE - NK 47
  3. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng thể kinh tế có kỳ vọng hợp lý: hộ gia đình tối đa hóa hữu dụng, doanh nghiệp tối đa hóa lợi nhuận trong khi NHTW tối thiểu hóa tổn thất xã hội. Cụ thể các cá nhân trong hộ gia đình sẽ quyết định mức độ chi tiêu và lao động để tối đa hóa lợi ích kinh tế của mình trong khi phải đối mặt với một giới hạn ngân sách 3 dựa trên tài sản họ hiện có. Điều này có nghĩa là các cá nhân không thể tiêu dùng vượt quá khả năng chi trả. Tương tự, các doanh nghiệp thiết lập mức giá để tối đa hóa lợi nhuận cũng như quyết định lượng vốn và lao động sử dụng để tối thiểu hóa chi phí. NHTW thực thi CSTT theo một quy tắc lãi suất nhằm tối thiểu hóa tổn thất xã hội. Tiền tệ thường được đưa vào mô hình thông qua hàm hữu dụng (Money-in-the-Utility-Function), giới hạn lượng tiền sẵn có (cash-in-advance constraint), giới hạn thời gian chi tiêu (shopping-time constraint) hoặc giới hạn chi phí giao dịch (transaction cost restriction). Các giả định trong quá trình xây dựng mô hình sẽ đặt ra các giới hạn restrictions cho hành vi của các chủ thể kinh tế. Tính đúng đắn của các giới hạn này có thể được kiểm định chính thức. Việc kiểm định giúp cho những người xây dựng mô hình có thể phân tích điểm mạnh và điểm yếu của các lý thuyết nền. Sự thiếu phù hợp giữa giới hạn đặt ra trong mô hình và dữ liệu thực tế là dấu hiệu nhận biết mô hình chưa hoàn thiện và cần được cải tiến. Ngược lại, nếu phù hợp, chúng ta có thể yên tâm về độ tin cậy của mô hình. Mô hình DSGE có bản chất ngẫu nhiên do mô hình bao gồm những sự kiện (cú sốc) ngoại sinh ngẫu nhiên khiến mô hình biến động chệch khỏi trạng thái cân bằng trong mỗi thời kỳ. Bản chất ngẫu nhiên giúp mô hình nắm bắt được tính bất định trong quá trình vận động của nền kinh tế. Một số cú sốc thường được xem xét bao gồm cú sốc ảnh hưởng đến cầu tiêu dùng, đến thị trường tài chính, đến năng suất và tính hiệu quả của nền kinh tế. Điểm nổi bật của mô hình DSGE là những cú sốc này có thể được ước lượng cũng như ta có thể ước lượng mức độ biến động của hoạt động kinh tế do một cú sốc nhất định. Những giới hạn chúng ta đặt ra cho cấu trúc kinh tế trong mô hình hàm ý rằng mỗi loại biến động có thể có những hàm ý rất khác biệt trong việc dự báo. Mỗi cú sốc sẽ có một hệ số riêng (thể hiện mức độ ảnh hưởng đến sản lượng chung). Việc xác định tỷ trọng phù hợp rất quan trọng trong việc xây dựng được một mô hình phù hợp với dữ liệu thực tế. Trong mô hình DSGE, hành vi của các chủ thể kinh tế không chỉ phụ thuộc vào tình hình kinh tế hiện tại mà còn phụ thuộc vào tình hình kinh tế trong tương lai. Sự phụ thuộc này giúp mô hình có tính động và nhấn mạnh vai trò của kỳ vọng đến việc quyết định tình hình vĩ mô hiện tại. Các chủ thể kinh tế thường được giả định có kỳ vọng hợp lý. Điều này không hàm ý rằng các chủ thể kinh tế sẽ có kỳ vọng hoàn hảo về kết quả tương lai nhưng ít ra họ sẽ không phạm phải những rủi ro hệ thống. Tuy nhiên một số mô hình nâng cao hiện nay có xu hướng nới lỏng giả định kỳ vọng hợp lý (Agenor và Montiel, 2015). Với cấu trúc bao gồm các thành phần vi mô và giả định kỳ vọng hợp lý, mô hình DSGE cung cấp cho chúng ta một khung thống nhất để nghiên cứu những biến động kinh tế ngắn hạn cũng như trạng thái cân bằng dài hạn. Tính ngẫu nhiên và tính cân bằng tổng thể cho phép chúng ta xem xét ảnh hưởng và tầm quan trọng tương đối của các cú sốc đến nền kinh tế, tương tác giữa những biến vĩ mô thực và những biến vĩ mô danh nghĩa, cơ chế truyền dẫn của những chính sách vĩ mô, cũng như hàm ý của những lựa chọn chính sách khác nhau cho kinh tế vĩ mô và ổn định tài chính. Trong hơn một thập kỷ qua, có một lượng lớn nghiên cứu về CSTT trong khuôn khổ mô hình DSGE. Các NHTW ở cả các nước phát triển và đang phát triển đã xây dựng các mô hình DSGE riêng cho quốc gia mình như SIGMA (Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ - FED), BEQM (NHTW Anh), NAWM (NHTW Châu Âu – ECB), BoC-GEM (NHTW Canada), QUEST (Ủy Ban Châu Âu - EC), GIMF (Quỹ Tiền Tệ Thế Giới – IMF) và OECD Fiscal (Tổ Chức Hợp Tác và Phát Triển Kinh Tế - OECD 2.2. Hiệu chỉnh và ước lượng mô hình DSGE Do tính chất phức tạp, vào giai đoạn đầu, các tham số của mô hình DSGE thường được hiệu chỉnh (calibrate) thay vì ước lượng (estimate). Hiệu chỉnh mô hình nghĩa là lựa chọn giá trị cho các tham số sao 3 Trong những mô hình nâng cao, hộ gia đình có thể chịu thêm ràng buộc về mặt thanh khoản (liquidity constraint) hoặc ràng buộc do tầm nhìn hạn chế (myopic horizon), điều này hàm ý rằng tiêu dùng của hộ gia đình phụ thuộc chặt chẽ vào thu nhập hiện tại (Agenor và Montiel, 2015). 48
  4. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng cho giá trị tham số ở trạng thái ổn định phù hợp với giá trị trung bình lịch sử (chẳng hạn như tỷ số vốn trên sản lượng và mức đóng góp của lao động trong thu nhập) hoặc phù hợp với giá trị ước lượng từ các nghiên cứu vi mô (chẳng hạn như hệ số e ngại rủi ro, hệ số co dãn cung lao động và tỷ lệ khấu hao). Một cách tiếp cận “chính thống” hơn là ước lượng gián tiếp (indirect inference) – lựa chọn tham số sao cho phù hợp với một số đặc điểm của dữ liệu. Chẳng hạn Rotemberg và Woodford (1997) lựa chọn tham số sao cho phản ứng xung trước cú sốc CSTT gần nhất với dữ liệu thực. Cả hai cách tiếp cận trên đều có nhược điểm là không sử dụng hết lượng thông tin có trong dữ liệu. Tuy nhiên đối với những mô hình DSGE quy mô nhỏ, mang tính khám phá nhằm tìm hiểu một kênh truyền dẫn riêng biệt, các cách tiếp cận trên vẫn hữu dụng. Hầu hết các nghiên cứu hiện nay ước lượng mô hình DSGE bằng phương pháp Bayes. Thực tế mô hình DSGE có thể được ước lượng bằng phương pháp phù hợp cực đại (Maximum Likelihood - MLE) cũng như phương pháp Bayes. Phương pháp MLE xem các tham số là các giá trị chưa biết cố định và ước lượng các giá trị này bằng cách tối đa hóa xác suất mô hình phù hợp với dữ liệu mẫu. Phương pháp Bayes xem các tham số như là các biến ngẫu nhiên mà chúng ta đã biết trước một phần về dạng phân phối. Trong phương pháp Bayes, đầu tiên chúng ta sẽ xác định phân phối ban đầu (prior distribution) cho các tham số, sau đó phân phối này được kết hợp với hàm likelihood đầy đủ (full likelihood function) để ước lượng phân phối cuối cùng (posterior distribution) của các tham số. MLE cho mô hình DSGE có thể được thực hiện thông qua Kalman Filter. Tuy nhiên việc tối đa hóa một hàm đa chiều phức tạp như hàm likelihood của mô hình DSGE là công việc không hề đơn giản. Thực vậy hàm likehood của DSGE là một hàm đa chiều với hàng chục tham số, hàm bao gồm nhiều điểm cực trị vùng và gồm các mặt gần như phẳng. Nguyên nhân là do dữ liệu dạng chuỗi thời gian không cung cấp nhiều quan sát và do khả năng linh hoạt của mô hình DSGE trong việc đưa ra những kết quả tương tự từ những kết hợp tham số khác nhau. Ngoài ra sai số chuẩn của ước lượng rất khó tính toán và phân phối tiệm cận của ước lượng thiếu chính xác trong trường hợp mẫu nhỏ. Vì những lý do trên mà phương pháp Bayes hiện nay được xem là phương pháp tiêu chuẩn để ước lượng mô hình DSGE. Phần mềm chuyên biệt dùng để hiệu chỉnh và ước lượng mô hình DSGE là DYNARE. 2.3. Ưu điểm của mô hình DSGE Sau khi được ước lượng (estimate) hoặc hiệu chỉnh (calibrate), mô hình DSGE có thể cung cấp các dự báo kinh tế cũng như xác định các cú sốc chi phối dự báo này. Hầu hết các NHTW đều cho rằng việc dự báo phản ứng của nền kinh tế trước khi ban hành chính sách là quan trọng và cần thiết. Chính vì vậy DSGE với ưu điểm trong việc cung cấp các dự báo là một công cụ đắc lực cho NHTW. Chất lượng dự báo của mô hình DSGE tương tự như các phương pháp dự báo khác (chẳng hạn như mô hình kinh tế lượng VAR). Theo Del Negro và Schorfheide (2012), trong ngắn hạn (một quý) khi dự báo lạm phát và sản lượng, kết quả của DSGE tương tự như các phương pháp thống kê thuần túy; trong dài hạn (một năm), kết quả của DSGE có phần tốt hơn. Wieland và Wolters (2012) cũng kết luận tương tự nhưng đồng thời bổ sung rằng chất lượng dự báo của mô hình DSGE sẽ được cải thiện nếu chúng ta so sánh các mô hình DSGE với nhau. Một ưu điểm nổi bật của DSGE là khả năng xác định các cú sốc. Việc xác định cú sốc quan trọng nhất trong một giai đoạn nhất định có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà thiết lập chính sách. Vì một phản ứng chính sách tối ưu cho một cú sốc cầu sẽ hoàn toàn khác biệt với phản ứng trước một cú sốc cung. Xác định đúng cú sốc sẽ giúp cho các nhà thiết lập chính sách có được thông tin đầy đủ và ban hành chính sách hiệu quả. Mô hình DSGE cũng được sử dụng để thực nghiệm những lựa chọn chính sách khác nhau. Vì các thành phần trong mô hình thường có liên hệ với nhau cùng với giả định rằng các tham số không thay đổi trước những thay đổi chính sách, chúng ta có thể thực nghiệm các chính sách khác nhau và dễ dàng diễn giải kết quả. 49
  5. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng 2.4. Nhược điểm của mô hình DSGE Nhược điểm đầu tiên của thế hệ mô hình DSGE hiện tại là có nhiều khả năng mô hình bị định dạng sai do tính phức tạp. Hiện nay nhiều giả định trong mô hình DSGE mâu thuẫn với dữ liệu. Chẳng hạn như mô hình giả định trong dài hạn các biến như sản lượng, tiêu dùng, đầu tư và lương đều tăng trưởng với cùng tỷ lệ. Kết quả là các cú sốc ước lượng trong mô hình kéo dài để mô hình phù hợp với dữ liệu. Việc ước lượng không chính xác các cú sốc có thể ảnh hưởng đến hàm ý về việc nền kinh tế sẽ phản ứng như thế nào với một thay đổi trong CSTT. Del Negro và Schorfheide (2009) chỉ ra rằng nếu mô hình DSGE ước lượng quá mức tính dai dẳng của cú sốc năng suất thì CSTT (để kiểm soát lạm phát) sẽ phản ứng một cách quá mức cần thiết khi có một sự chênh lệch của tỷ lệ lạm phát khỏi tỷ lệ mục tiêu. Trường hợp này đương nhiên sẽ không xảy ra nếu cú sốc năng suất được ước lượng chính xác. Do vậy việc định dạng mô hình không chính xác sẽ dẫn đến việc ước lượng sai các cú sốc và sẽ dẫn đến việc thiết kế chính sách không phù hợp. Tuy nhiên chúng ta cần hiểu không có một mô hình nào được gọi là hoàn hảo, không một mô hình nào có thể mô phỏng hoàn toàn đầy đủ nền kinh tế (vốn rất phức tạp); nên việc so sánh kết quả của nhiều mô hình cùng lúc sẽ giúp chúng ta xác định được mức độ định dạng sai. Nhược điểm thứ hai có thể xét đến là một số mối quan hệ hành vi trong mô hình (được quy định bởi các tham số) không thực sự bất biến khi CSTT thay đổi. Ví dụ như cơ chế thiết lập giá ngăn ngừa sự thay đổi trong hành vi thiết lập giá tại các mức lạm phát khác nhau. Trong thực tế thì tỷ lệ lạm phát càng cao thì tần suất thiết lập lại giá sẽ càng lớn. Điều này khiến chính sách ban hành sẽ tác động thực tế đến nền kinh tế theo cách mô hình không thể dự báo. Như vậy hàm ý chính sách mô hình đưa ra không còn chính xác. Vấn đề này không nghiêm trọng trong trường hợp lạm phát ít thay đổi với những lựa chọn chính sách khác nhau. Trong trường hợp lạm phát biến động lớn thì chính sách sẽ không có độ tin cậy. Nhược điểm tiếp theo của mô hình DSGE có thể đến từ việc xác định các tham số của mô hình trong trường hợp dữ liệu không hàm chứa nhiều thông tin về giá trị của các tham số này (điều thường thấy tại nền kinh tế đang phát triển). Khi đó giá trị ước lượng của tham số chỉ phản ánh kỳ vọng trước đó (khi ta xác định tham số theo cơ sở lý thuyết hiện tại trước khi ước lượng mô hình) dù kỳ vọng đó có thực sự chính xác hay không. Nếu mô hình của chúng ta mắc phải nhược điểm này thì chúng ta phải cực kỳ cẩn thận khi diễn giải kết quả dự báo của mô hình. Hiện nay các mô hình DSGE đa phần là mô hình tuyến tính sử dụng phương pháp ước lượng log- linear để phân tích biến động của nền kinh tế quanh một mức cân bằng bền vững (steady state). Adler (2014) cho rằng cách tiếp cận này xuất phát từ hoàn cảnh lịch sử của mô hình DSGE. Lý thuyết về mô hình DSGE được phát triển chủ yếu ở Hoa Kỳ trong giai đoạn hậu chiến tranh thế giới II. Giai đoạn này (từ sau chiến tranh đến trước cuộc khủng hoảng 2007) được gọi là giai đoạn Đại Ổn Định – Great Moderation của nền kinh tế Mỹ khi quốc gia này không phải chịu bất kỳ cuộc khủng hoảng tài chính mang tính hệ thống. Những biến động trong nền kinh tế khi này tương đối nhỏ và nền kinh tế hoàn toàn có khả năng điều chỉnh nhanh về trạng thái ổn định bình thường trước khủng hoảng. Tuy nhiên tính nghiêm trọng và dai dẳng của cuộc khủng hoảng tài chính gần đây khiến chúng ta phải xem xét lại cách tiếp cận trên. Thực vậy Brunnemeier và Sannikov (2014) cảnh báo mô hình DSGE tuyến tính không có khả năng nắm bắt đầy đủ tác động của các cú sốc lớn (như cuộc khủng hoảng tài chính) do khi này nền kinh tế bị đẩy xa khỏi mức cân bằng bền vững. Để khắc phục họ đã xây dựng một mô hình DSGE phi tuyến bằng cách giải toàn bộ biến động (dynamics) của mô hình thay vì chỉ log-linearize xung quanh trạng thái cân bằng. Cách tiếp cận mới này cho thấy nền kinh tế có thể từ trạng thái ổn định sang trạng thái khủng hoảng và sau đó thay vì quay lại trạng thái cân bằng, nền kinh tế hoàn toàn có khả năng giữ nguyên trạng thái khủng hoảng này trong thời gian dài. Cách tiếp cận này, tuy nhiên, khá phức tạp về mặt tính toán cũng như thiết lập mô hình, ngoài ra trong mô hình phi tuyến việc định dạng sai mô hình có thể mang lại hậu quả nghiêm trọng hơn khi so với mô hình tuyến tính. Nhược điểm cuối cùng của thế hệ mô hình DSGE hiện tại là mô hình chưa xem xét vai trò của bất hoàn hảo tài chính (do giả định một thị trường tài chính hoản hảo) cũng như bỏ qua khu vực tài chính (có lẽ do tính phức tạp khi mô hình hóa khu vực này). Mô hình DSGE tiêu chuẩn, được áp dụng phổ biến trong 50
  6. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng nghiên cứu hiện nay, là mô hình của Christiano, Eichenbaum và Evans (2005) – CEE và mô hình của Smets và Wooters (2007) - SW, tuy nhiên các mô hình này đều bỏ qua bất hoàn hảo tài chính và khu vực tài chính. 3. Bất hoàn hảo tài chính và mô hình hóa bất hoàn hào tài chính 3.1. Bất hoàn hảo tài chính Bất hoàn hảo là những trở ngại, giới hạn khiến thị trường và nền kinh tế không thể vận hành trơn tru, hiệu quả (Adler, 2014). Cách tiếp cận này khác biệt với quan điểm về thị trường lý tưởng, hoàn hảo của kinh tế học cổ điển. Bất hoàn hảo trong nền kinh tế tồn tại dưới nhiều hình thức như rào cản gia nhập ngành, thế độc quyền của doanh nghiệp, tính cứng nhắc của giá cả, bất hoàn hảo tài chính. Các mô hình kinh tế tân cổ điển, như Christiano, Eichenbaum và Evans (2005) – CEE và Smets và Wooters (2007) - SW, đã kết hợp thành công một số bất hoàn hảo trong nền kinh tế như thế độc quyền của doanh nghiệp, tính cứng nhắc của giá cả; nhưng những mô hình này vẫn chưa xét đến khu vực tài chính, hay nói cách khác hoàn toàn bỏ qua bất hoàn hảo tài chính. Bất hoàn hảo tài chính có thể hiểu là những yếu tố giới hạn sự lưu chuyển tự do của dòng vốn, giới hạn khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp. Bất hoàn hảo tài chính mang tính nghịch chu kỳ: Trong điều kiện ổn định, những bất hoàn hảo tài chính này có mức độ không đáng kể và do đó không ảnh hưởng đáng kể đến nền kinh tế; tuy nhiên khi nền kinh tế biến động theo hướng bất lợi, như trong giai đoạn khủng hoảng, bất hoàn hảo tài chính gia tăng nhanh chóng và tác động mạnh đến nền kinh tế, khiến nền kinh tế chìm sâu vào khủng hoảng. Dòng lý thuyết về bất hoàn hảo tài chính trong kinh tế học vĩ mô, hay nói cách khác là sự kết hợp giữa kinh tế học vĩ mô và tài chính trong khung phân tích chính sách, không chỉ mới bắt nguồn từ Kiyotaki và Moore (1997) – KM hay Bernanke, Gertler và Gilchrist (1999) - BGG. Những tranh luận về vai trò của khu vực tài chính trong nền kinh tế thực đã được thảo luận trong Fisher (1933) và Minsky (1967). Bài nghiên cứu của Irving Fisher năm 1933 – Debt Deflation Theory of Great Depression – đưa ra ý tưởng về cơ chế khuếch đại cú sốc trong nền kinh tế thông qua vòng xoáy phản hồi tiêu cực gây ra bởi tình trạng giảm phát của các tài sản thực và tài sản tài chính. Cơ chế cụ thể của lý thuyết giảm phát nợ (Debt Deflation Theory) có thể được diễn giải như sau: trong giai đoạn suy thoái, để đảm bảo việc thực hiện các nghĩa vụ nợ, các doanh nghiệp có tỷ lệ đòn bẩy cao sẽ bán tháo tài sản; việc bán tháo này khiến cho giá cả của các tài sản giảm mạnh, dẫn đến hiện tượng giảm phát. Tuy nhiên khi này nghĩa vụ nợ thực của doanh nghiệp không giảm mà gia tăng, dẫn đến nhu cầu tiếp tục bán tháo tài sản để trả nợ, điều này khiến giá tài sản tiếp tục giảm mạnh và nền kinh tế chìm sâu vào khủng hoảng. Fisher (1933) có vai trò tiên phong trong việc giải thích cơ chế khuếch đại cú sốc của vòng xoáy phản hồi tiêu cực và vai trò của đòn bẩy trong cơ chế trên. Tuy nhiên tầm quan trọng trong nghiên cứu của ông không được nhìn nhận xứng đáng cho mãi đến thời gian gần đây. Nguyên nhân là do Fisher (1933) chỉ diễn giải cơ chế trên bằng lời mà thiếu một mô hình cụ thể. Việc kết hợp cơ chế phản hồi trên vào các mô hình nền kinh tế vĩ mô mới chỉ được hiện thực hóa trong nghiên cứu của KM (1997), BGG (1999). Minsky (1967) mang đến một câu chuyện khác về vai trò của khu vực tài chính trong nền kinh tế thực. Minsky đưa ra ý tưởng về financial-led business cycle (chu kỳ kinh tế dẫn dắt bởi tài chính). Trong nền kinh tế, theo Misnky, có 03 thành phần vay nợ: vay nợ có phòng ngừa (thành phần này có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ nợ bao gồm cả gốc lẫn lãi), vay nợ đầu cơ (dòng tiền của thành phần này chỉ có khả năng thanh toán lãi vay) và vay nợ Ponzi (không có khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ, phụ thuộc vào sự tăng giá của tài sản). Theo giả thuyết bất ổn định tài chính của Minsky, trong thời gian nền kinh tế hoạt động ổn định, các thành phần kinh tế với tâm lý chủ quan sẽ đẩy mạnh việc vay nợ đầu cơ và vay nợ Ponzi, điều này khiến mức độ bất ổn định tài chính gia tăng và cuối cùng dẫn đến sự sụp đổ. Sự ổn định hàm chứa sự bất ổn – đây chính là điều đã diễn ra cho nền kinh tế Mỹ với cuộc đại khủng hoảng 2008 sau giai đoạn Đại Ổn Định (Great Moderation). Theo Minsky, chu kỳ bùng nổ và sụp đổ của nền kinh tế nội sinh từ khu vực tài chính. Tuy nhiên việc xác định nguyên nhân khủng hoảng là nội sinh hay ngoại sinh vẫn còn là một chủ đề gây nhiều tranh cãi và cần thêm thời gian để có câu trả lời thích đáng (Adler, 2014). 51
  7. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng 3.2. Mô hình hóa bất hoàn hảo tài chính Những lập luận ban đầu của Fisher (1933) và Misnky (1967) đã tạo động lực để các nhà nghiên cứu sau này, như BGG (1999) và KM (1997), kết hợp bất hoàn hảo tài chính vào mô hình nền kinh tế vĩ mô. Việc kết hợp bất hoàn hảo tài chính vào mô hình nền kinh tế vĩ mô (mô hình DSGE – NK) thực sự thách thức về mặt kỹ thuật (Adler, 2014). Một số khó khăn chính có thể kể đến như việc mô hình hóa cơ chế vận động nội sinh cho khu vực tài chính, cấu trúc cùng mối quan hệ phức tạp trong nền kinh tế và các yếu tố thể chế. BGG (1999) là mô hình vĩ mô đầy đủ đầu tiên có bao gồm bất hoàn hảo tài chính. Nghiên cứu này, được đặt nền móng từ Bernanke và Gertler (1989), ra đời trong hoàn cảnh khung phân tích chính sách vĩ mô bị chiếm lĩnh bởi lý thuyết mô hình kinh doanh thực (Real Business Cycle) với giả định thị trường tài chính hoạt động hoàn hảo. Cho đến nay bài nghiên cứu vẫn có ảnh hưởng sâu rộng trong dòng nghiên cứu về bất hoàn hảo tài chính. Một nghiên cứu khác ra đời trong cùng gian đoạn và cũng có ảnh hưởng sâu rộng trong dòng lý thuyết này là KM (1997). Tuy hình thức của bất hoàn hảo tài chính trong hai nghiên cứu này khác nhau - trong BGG (1999) là phần bù tài trợ ngoài, trong KM (1997) là giới hạn tài sản thế chấp – nhưng cả hai hình thức bất hoàn hảo này đều bắt nguồn từ sự bất cân xứng thông tin giữa người cho vay và người đi vay. Hai nghiên cứu đều giúp chúng ta hiểu cách thức một cú sốc nhỏ, tạm thời trong nền kinh tế có thể bị khuếch đại và kéo dài thông qua vòng xoáy phản hồi tiêu cực do sự biến động giá trị tài sản thế chấp hoặc tài sản ròng của doanh nghiệp. Vòng xoáy này chính là nguyên nhân khiến nền kinh tế rơi vào tình trạng khủng hoảng trầm trọng và lâu dài. Mô hình của BGG (1999) và KM (1997) là thế hệ mô hình bất hoàn hảo tài chính đầu tiên. Mặc dù các nghiên cứu này có tính bước ngoặt trong dòng nghiên cứu về bất hoàn hảo tài chính nhưng có thể thấy hai mô hình này chỉ tập trung vào bất hoàn hảo tài chính trong cầu tín dụng mà chưa quan tâm đến bất hoàn hảo tài chính trong cung tín dụng, hay nói cách khác cả hai nghiên cứu đều chưa mô hình hóa khu vực tài chính. Điều này dẫn đến kết quả là khi một cú sốc bất lợi tác động đến nền kinh tế thì chỉ cung tín dụng gần như ổn định trong khi cầu tín dụng biến động theo cú sốc. Cuộc khủng hoảng gần đây gợi ý rằng các trung gian tài chính có vai trò quan trọng đối với những biến động trong chu kỳ kinh doanh, cụ thể hơn bản thân các trung gian này có thể là một nguồn gây sốc. Ngoài ra những nghiên cứu về CSTT bất thường với mục đích hỗ trợ các trung gian tài chính theo nhiều cách (bơm vốn, trao đổi tài sản, thay đổi dự trữ bắt buộc) đòi hỏi các trung gian tài chính phải được đưa vào mô hình theo cách thỏa đáng hơn là chỉ tồn tại để hợp lý hóa giả định người cho vay có thể đa dạng hóa các cú sốc riêng biệt. Việc đưa hệ thống ngân hàng (trung gian tài chính) vào mô hình có thể giúp giải thích một số vấn đề. Thứ nhất, nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn cơ chế truyền dẫn của những cú sốc khác nhau và xem liệu các cơ chế này có thay đổi trong trường hợp có hệ thống ngân hàng. Ngoài ra việc đưa và hệ thống ngân hàng còn giúp mô hình DSGE nắm bắt được một đặc tính của thị trường tín dụng là có nhiều mức lãi xuất khác nhau4 trên thị trường do hoạt động tín dụng có tiêu tốn chi phí. Ngân hàng phải chịu chi phí giám sát mỗi khi gia hạn nợ cho doanh nghiệp hoặc cho hộ gia đình. Do thông tin bất cân xứng, ngân hàng phải chịu chi phí mỗi lần thỏa thuận lại các điều khoản của hợp đồng vay. Hơn nữa hoạt động trung gian tài chính cũng có rủi ro vì khả năng khách hàng mất khả năng chi trả. Điều này hàm ý rằng ngân hàng sẽ áp những mức lãi suất khác nhau cho các khoản vay căn cứ trên đặc điểm của từng khách hàng. Việc mô hình hóa các trung gian tài chính khá khó khăn nếu chúng ta muốn kết hợp các trung gian tài chính vào mô hình động ngẫu nhiên. Lý tưởng nhất là chúng ta có thể giải thích (về mặt mô hình) sự cần thiết của các trung gian tài chính và chọn bảng cân đối (tài sản – nợ) phù hợp cho khu vực này. Ngân hàng thường được mô tả như là bên phát hành những khoản nợ ngắn hạn có tính thanh khoản (cầu tiền gửi) và dùng nó để tài trợ cho các tài sản dài hạn, kém thanh khoản. Để xây dựng phương trình cho ngân hàng, chúng ta cần những giả định đặc biệt về môi trường kinh tế. Chẳng hạn như trong mô hình về ngân hàng của Diamond-Dybvig (1983), các thành phần kinh tế có thể đầu tư vào một công nghệ mang lại lợi suất thấp nhưng có tính thanh khoản cao hoặc vào một công nghệ mang lại lợi suất cao nhưng tính thanh khoản thấp 4 Trong mô hình DSGE – NK chỉ có một loại lãi suất là lãi suất chính sách, được hình thành dựa trên quy tắc Taylor. 52
  8. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng trong khi họ không biết chắc về thời gian họ cần tiền cho tiêu dùng. Những giả định đặc biệt này khiến cho việc phân tích trở nên phức tạp đáng kể và thường có nghĩa là việc phân tích bị giới hạn trong mô hình chỉ với vài giai đoạn (trong trường hợp Diamond-Dybvig là ba giai đoạn). Do những khó khăn này mà hiện nay giới nghiên cứu vẫn chưa thống nhất được cách tốt nhất để kết hợp các trung gian tài chính vào mô hình DSGE - NK. Các nghiên cứu gần đây như Freixas và Rochet (2008), Curdia và Woodford (2009), Gerali, Neri, Sessa và Signoretti (2010) và Gertler và Karadi (2011) đề xuất một số phương pháp kết hợp khu vực tài chính vào mô hình DSGE. Hướng thứ nhất dựa trên bài nghiên cứu Freixas và Rochet (2008), bài nghiên cứu này đề xuất cách tiếp cận xem ngân hàng như là một tổ chức công nghiệp (industrial organization approach). Theo cách tiếp cận này, có một nhóm các thành phần kinh tế (ngân hàng) có khả năng tạo ra tài sản (các khoản vay) nhờ một hàm sản xuất với đầu vào là nợ (tiền gửi) và có thể là một số yếu tố đầu vào khác. Mô hình này thường giả định là doanh nghiệp hay người vay nợ cuối cùng phải sử dụng các khoản vay để phục vụ việc sản xuất (chẳng hạn như daonh nghiệp vay để bổ sung vốn lưu động). Tương tự, một số thành phần khác (thường là hộ gia đình) phải lưu giữ một phần tài sản dưới dạng tiền gửi. Cách tiếp cận của Freixas và Rochet (2008) có ưu điểm và nhược điểm. Về mặt ưu điểm, đây là cách tiếp cận phù hợp với trực giác, dễ kiểm soát, dễ dàng được mở rộng để phù hợp với việc thêm vào lãi suất. Bên cạnh đó chúng ta có thể sử dụng cách tiếp cận này trong trường hợp cần đưa vào các cú sốc tài chính hay ngay cả trường hợp khủng hoảng, chỉ bằng cách giả định rằng hàm sản xuất của các trung gian tài chính chịu tác động của các cú sốc ngoại sinh ngẫu nhiên. Tuy nhiên, cần phải nói đây là cách tiếp cận hoàn toàn mang tính ad-hoc (tùy nghi). Các trung gian tài chính chỉ được xây dựng như các “hộp đen” lấy các khoản tiền gửi làm yếu tố đầu vào và cho ra thành phẩm là các khoản vay, không nhắc đến nguyên tắc hoạt động của các “hộp đen” này. Cách thức xây dựng trung gian tài chính như vậy khiến những người quan tâm đến cách thức vận hành của ngân hàng phải bận tâm. Chẳng hạn như ảnh hưởng của các điều chỉnh tài chính và sự tương tác giữa nó với CSTT; và quan trọng hơn là khả năng và cách thức các cú sốc tài chính được nội sinh và liên hệ với phần còn lại của nền kinh tế. Một loạt các bài nghiên cứu gần đây của Christiano, Motto và Rostagno (gọi tắt là CMR) có vị trí nổi bật trong hướng tiếp cận này. Các bài nghiên cứu này kết hợp ngân hàng, được xây dựng theo phương pháp tổ chức công nghiệp, với bất hoàn hảo tài chính theo BGG để hình thành một mô hình thực nghiệm mô phỏng thực tế để kiểm định và đánh giá các chính sách. Mô hình này được CMR xây dựng dựa trên SW (2007) và CEE (2005). CMR đã sử dụng mô hình để xây dựng một quy tắc trong đó lãi suất có thể phản ứng lại với tăng trưởng tín dụng, bên cạnh lạm phát và chênh lệch sản lượng. Quy tắc này có thể có ưu thế hơn quy tắc Taylor truyền thống. Curdia và Woodfor (2009) cũng dựa vào cách tiếp cận tổ chức công nghiệp cho các ngân hàng, mặc dù mô hình của họ có khác biệt khi giả định rằng phần lớn các bất hoàn hảo thuộc về khu vực hộ gia đình. Trong mô hình của này hộ gia đình có khả năng tiếp cận với thị trường tài chính hoàn hảo nhưng khả năng này không phải liên tục mà chỉ đôi khi. Trong giai đoạn hộ gia đình có khả năng tiếp cận thị trường, hộ gia đình có thể vay goặc gửi tiền tại ngân hàng. Trong khi đó ngân hàng “tiêu thụ” các khoản tiền gửi và “sản xuất” ra các khoản vay. Cuối cùng hệ số chiết khấu của hộ gia đình là ngẫu nhiên và biến thiên giữa các giá trị cao và thấp. Một cách tiếp cận khác trong việc đưa các ngân hàng vào mô hình cân bằng động được phát triển gần đây bởi Gertler và Karadi (2011) - GK. Ý tưởng chính ở đây là giả định ngân hàng (so với phần còn lại của người dân) là một nhóm có lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực cho vay bởi vì họ có nhận biết các dự án đầu tư có lợi. Các trung gian tài chính trong mô hình GK (2011) phải đối mặt với một giới hạn tài sản nội sinh. Mục đích của mô hình là nhằm nắm bắt ảnh hưởng của sự hao mòn trong tài sản ngân hàng đến nền kinh tế thực. Để nắm bắt ảnh hưởng này họ giả định tồn tại vấn đề đại điện giữa ngân hàng và người gửi tiền từ đó dẫn đến một giới hạn nội sinh trong tỷ lệ đòn bẩy của ngân hàng. Khi này một sự thay đổi trong số vốn của ngân hàng sẽ ảnh hưởng đến hoạt động vay mượn của nó. Một điểm đặc biệt của mô hình là NHTW cũng có vai 53
  9. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng trò trung gian. Cơ quan tiền tệ cũng có thể vay của người tiết kiệm và cho người đầu tư vay lại. Điểm khác biệt của NHTW so với ngân hàng tư nhân là nó không chịu giới hạn trên tỷ lệ đòn bẩy. NHTW vay với tài sản thế chấp là trái phiếu chính phủ. Bằng cách mua lại khoản nợ của chính mình, NHTW tránh được chi phí đại diện. GM (2011) cho thấy rằng trong trường hợp lãi suất chính sách chạm mức 0, CSTT bất thường đặc biệt có ý nghĩa. Mô hình của GK (2011) được mở rộng bởi Gertler và Kiyotaki (2010) bằng cách thêm vào thị trường liên ngân hàng. Mô hình được xây dựng để mô phỏng tình huống khi các ngân hàng không sẵn lòng cho các ngân hàng khác vay. Mỗi ngân hàng phải đối mặt với cú sốc thanh khoản riêng biệt. Các cú sốc này tạo ra tình trạng thâm hụt hoặc thặng dư vốn trong khu vực ngân hàng. Cùng với vấn đề đại điện, sự trì trệ của thị trường liên ngân hàng ảnh hưởng đến hoạt động kinh tế thực. Mô hình này được dùng để giải thích về tính hiệu quả của các can thiệp tín dụng trong việc giảm bớt ảnh hưởng tiêu cực của bất hoàn hảo tài chính trong giai đoạn khủng hoảng. Một cách tiếp cận khác cũng đang được sử dụng phổ biến hiện nay do tính đơn giản, dễ ứng dụng là cách tiếp cận theo Gerali, Neri, Sessa và Signoretti (2010) – GNSS. GNSS (2010) nghiên cứu vai trò của cung tín dụng trong biến động chu kỳ kinh doanh. Họ xây dựng mô hình DSGE với khu vực ngân hàng cạnh tranh không hoàn hảo, trong đó cách thức tiết kiệm duy nhất là gửi tiền tại ngân hàng và cách thức vay tiền duy nhất là vay từ ngân hàng. Dòng vốn trong khu vực ngân hàng sẽ lưu chuyển như sau: hộ gia đình kém kiên nhẫn gửi tiền tại một ngân hàng bán lẻ; những khoản này sau đó được chuyển về ngân hàng bán buôn; ngân hàng bán buôn sử dụng nguồn tiền gửi này cùng với vốn của ngân hàng để cung cấp các khoản vay cho các ngân hàng bán lẻ chuyên dụng; cuối cùng các ngân hàng bán lẻ này sẽ cung cấp các khoản vay cho nền kinh tế. Vì những ngân hàng bán lẻ hoạt động trong một môi trường độc quyền nên đối với lãi suất cho vay, họ sẽ cộng thêm một khoản “mark-up” vào lãi suất chính sách; đối với lãi suất tiền gửi họ sẽ trừ đi khoản “mark-up” này. Thông qua hoạt động ngân hàng này các ngân hàng bán lẻ thu được lợi nhuận và họ sẽ chuyển phần lợi nhuận này về ngân hàng bán buôn. Ngân hàng bán buôn chỉ giữ lại một phần lợi nhuận còn phần còn lại chi cho hộ gia đình kiên nhẫn dưới dạng cổ tức. Với cách thức thiết lập mô hình trên đây, mô hình DSGE có thêm một cơ chế khuếch đại cú sốc thông qua các trung gian tài chính 5. Các nghiên cứu xem xét cách thức mô hình hóa bất hoàn hảo tài chính trong cung tín dụng phát triển đặc biệt nhanh chóng sau cuộc khủng hoảng 2007-2008 và bước đầu cho thấy khả năng nắm bắt những biến động phức tạp trong nền kinh tế thực. Lý thuyết về bất hoàn hảo tài chính, sự kết hợp giữa tài chính và kinh tế học vĩ mô, vẫn trong giai đoạn hình thành với nhiều hướng phát triển đa dạng. Thế hệ mô hình bất hoàn hảo tài chính mới nhất hiện nay bao gồm cả khu vực tài chính. Tuy nhiên chúng ta còn một quãng đường dài để đạt được sự đồng thuận trong cách mô hình hóa khu vực trung gian tài chính. 4. Kết luận và gợi ý chính sách Bài nghiên cứu này tổng hợp tình hình nghiên cứu hiện tại về mô hình DSGE và bất hoàn hảo tài chính. Dòng nghiên cứu về bất hoàn hảo tài chính đã có từ lâu đời với Fischer (1933) và Minsky (1967). BGG (1999) và KM (1997) là những nghiên cứu đầu tiên mô hình hóa thành công bất hoàn hảo tài chính. Cơ chế tăng tốc tài chính trong BGG (1999) và giới hạn tài sản thế chấp trong KM (1997) giải thích khả năng bất hoàn hảo tài chính khuếch đại và kéo dài các cú sốc trong nền kinh tế. Trước khủng hoảng, mô hình DSGE sử dụng trong phân tích chính sách tại các quốc gia thường giả định thị trường tài chính hoạt động hoàn hảo và không kết hợp các bất tài chính trong mô hình. Đây được xem là nguyên nhân chính dẫn đến thất bại của mô hình DSGE trong việc dự báo và nắm bắt diễn biến của cuộc khủng hoảng 2008. Sau khủng hoảng các nhà nghiên cứu tìm cách cải thiện mô hình DSGE bằng cách kết hợp bất hoàn hảo tài chính trong mô hình. Bên cạnh hướng mô hình hóa bất hoàn hảo tài chính tập trung bên cầu tín dụng theo BGG (1999) và KM (1997), chúng ta có thể mô hình hóa bất hoàn hảo tài chính trong cung tín dụng theo các cách tiếp cận 5 Vai trò hen chốt của khu vực tài chính trong việc khuếch đại cú sốc có thể quan sát thấy trong cuộc khủng hoảng 2007-2008. 54
  10. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng như Freixas và Rochet (2008), Curdia và Woodford (2009), Gerali, Neri, Sessa và Signoretti (2010) và Gertler và Karadi (2011). Việc bổ sung bất hoàn hảo tài chính vào mô hình DSGE giúp cải thiện mô hình về nhiều mặt như: phù hợp hơn với dữ liệu thực tế, giải thích được những biến động kinh tế mà thế hệ mô hình trước không thể nắm bắt và tăng cường khả năng dự báo của mô hình. Sự cải thiện này có vai trò quan trong trong việc thực thi chính sách do mô hình mang đến cho chúng ta hiểu biết sâu sắc và đúng đắn hơn (cả về mặt lý thuyết và định lượng) về cơ chế truyền dẫn chính sách trong nền kinh tế thực. Mô hình bao gồm bất hoàn hảo tài chính còn giúp chúng ta mở rộng phân tích cho các đề tài khác như chính sách cẩn trọng vĩ mô, chính sách tỷ giá và ảnh hưởng của tình hình tài chính quốc tế đến nền kinh tế trong nước. Tuy nhiên ở đây chúng ta thấy rằng không có quan điểm thống nhất về mô hình DSGE bao gồm bất hoàn hảo tài chính “tiêu chuẩn”. Nguyên nhân là do: Có nhiều cách tiếp cận cũng như nhiều biến thể trong việc kết hợp bất hoàn hảo tài chính vào mô hình DSGE (như thảo luận trong phần 3.2). Các cách tiếp cận này khác nhau cả về bản chất của bất hoàn hảo tài chính cũng như tác động của bất hoàn hảo tài chính đến hoạt động kinh tế. Ngay cả những thay đổi nhỏ trong giả định cũng có thể dẫn đến kết quả định lượng trái ngược. Các mô hình buộc phải tập trung vào một loại bất hoàn hảo tài chính nhất định nhằm đảm bảo mô hình có thể hoạt động. Vì việc kết hợp tất cả các loại bất hoàn hảo tài chính vào một mô hình là không khả thi khi nó khiến mô hình quá phức tạp để ước lượng và diễn giải kết quả. Tương tác giữa các bất hoàn hảo tài chính rất phức tạp, có thể củng cố hoặc thu hẹp tác động của nhau nên việc bao gồm nhiều bất hoàn hảo sẽ phức tạp hóa việc đưa ra các hàm ý chính sách. Ý nghĩa thống kê của bất hoàn hảo tài chính còn bị ảnh hưởng bởi tính sẵn có, độ dài cũng như độ tin cậy của dữ liệu. Từ tình hình nghiên cứu hiện tại về mô hình DSGE trên thế giới, bài nghiên cứu đề xuất một số gợi ý xây dựng mô hình DSGE cho Việt Nam. Đầu tiên mô hình nên được xây dựng trên nền tảng một mô hình DSGE tiêu chuẩn theo CEE (2005) hoặc SW (2007). Thứ hai, mô hình nên kết hợp bất hoàn hảo tài chính trong cầu tín dụng theo BGG (1999) hoặc KM (1997). Thứ ba, nếu có thể, chúng ta nên xem xét mô hình hóa khu vực trung gian tài chính theo GNSS (2010). Cuối cùng mô hình DSGE của Việt Nam nên bao gồm một số đặc trưng của một nền kinh tế nhỏ mở đang phát triển (như hiện tượng đô la hóa, các chính sách kiểm soát vốn và tỷ giá). Các đặc điểm này đảm bảo mô hình có thể mô phỏng đặc trưng của nền kinh tế Việt Nam và do đó hữu ích cho việc phân tích chính sách. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Adler D. (2014). The New Economics of Liquidity and Financial Frictions. The CFA Institute Research Foundation: www.cfapubs.org. [2] Agénor P.-R. and Peter J. Montiel P. J. (2015). Development Macro Economics. 4th Ed. New Jersey: Princeton University Press. [3] Anand R., Delloro V. and Peiris S. J. (2014). A Credit and Banking Model for Emerging Markets and an Application to the Philippines. In The Evolving Role and Limits of Monetary Policy: New Perspectives for Emerging Market Economies, 2014 BSP International Research Conference. [4] Bernanke, B. S., Gertler, M., and Gilchrist, S. (1999). The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework. In Taylor, J. B. and Woodford, M., editors, Handbook of Macroeconomics, volume 1 of Handbook of Macroeconomics, chapter 21, pages 1341–1393. Elsevier. [5] Brunnermeier M. and Sannikov Y. (2014). A Macroeconomic Model with a Financial Sector. American Economic Review, vol. 104, no. 2 (February): 379–421. [6] Christiano L.J., Eichenbaum M. and Evans C.L. (2005). Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of 55
  11. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng a Shock to Monetary Policy. Journal of Political Economy 113(1), pp. 1–45. [7] Christiano, L. J., Motto, R. and Rostagno, M. (2003). The Great Depression and the Friedman- Schwartz Hypothesis. Journal of Money, Credit, and Banking, 35(6): 1119–1197. [8] Christiano, L., Motto, R. and Rostagno, M. (2010). Financial Factors in Economic Fluctuations. Working Paper Series 1192, European Central Bank [9] Christiano, L. J., Motto, R. and Rostagno, M. (2007). Financial Factors in Business. In The Implications of Changes in Banking and Financing for the Monetary Policy Transmission Mechanism, in European Central Bank Conference. ECB. [10] Clarida, R., Galí, J. and Gertler, M. (1999). The Science of Monetary Policy: A New Keynesian Perspective. Journal of Economic Literature, vol. 37(4), pages 1661-1707, December. [11] Cúrdia, V. and Woodford, M. (2009). Credit Frictions and Optimal Monetary Policy. BIS Working Papers 278, Bank for International Settlements [12] Del Negro, Marco, and Frank Schorfheide. (2009). Monetary Policy Analysis with Potentially Misspecified Models. American Economic Review, 99(4): 1415-50. [13] Diamond, P. A. (1965). National Debt in a Neoclassical Growth Model. The American Economic Review, 55(5):1126–1150. [14] Dizioli A. and Schmittmann M. J. (2015). A Macro-Model Approach to Monetary Policy Analysis and Forecasting for Vietnam. Working Papers WP/15/273, International Monetary Fund. [15] Fisher I. (1933). The Debt-Deflation Theory of Great Depressions. Econometrica. Vol. 1, No. 4 (October): 337-357. [16] Flotho, S. (2009). DSGE Models – Solution Strategies. Mimeo, available at https://www.macro.uni- freiburg.de/publications/research_flotho/dsge_models [17] Freixas, X. and Rochet, J.-C. (2008). Microeconomics of Banking. The MIT Press, 2nd edition. [18] Gerali, A., Neri, S., Sessa, L., and Signoretti, F. M. (2009). Credit and Banking in a DSGE Model. In Laxton, D. and Leon, L., editors, Macro-Linkages, Oil Prices and Deflation Workshop. IMF, IMF. [19] Gerali, A., Neri, S., Sessa, L., and Signoretti, F. M. (2010). Credit and Banking in a DSGE model of the Euro Area. Temi di discussione (EconomicWorking Papers) 740, Bank of Italy, Economic Research Department [20] Gertler, M. and Karadi, P. (2011). A Model of Unconventional Monetary Policy. Journal of Monetary Economics, 58(1):17–34. [21] Gertler, M. and Kiyotaki, N. (2010). Financial Intermediation and Credit Policy in Business Cycle Analysis. In Friedman, B. M. and Woodford, M., editors, Handbook of Monetary Economics, volume 3 of Handbook of Monetary Economics, chapter 11, pages 547–599. Elsevier. [22] Harmanta, Purwanto N. M. A., Rachmanto A. and Okitiyanto F. (2014). Monetary and Macro Prudential Policy Mix under Financial Friction Mechanism with DSGE Model: Lessons froom Indonesian Experience. In The Evolving Role and Limits of Monetary Policy: New Perspectives for Emerging Market Economies, 2014 BSP International Research Conference. [23] Kiyotaki, N. and Moore, J. (1997). Credit Cycles. Journal of Political Economy, 105(2):211–48. [24] Kydland, F. E. and Prescott E. C. (1982). Time to Build and Aggregate Fluctuations. Econometrica, Volume 50, Issue 6 (Nov., 1982), 1345-1370. [25] Minsky H. (1967). Financial Intermediation in the Money and Capital Markets. In Issues in Banking and Monetary Analysis. Edited by G. Pontecorvo, R.P. Shay, and A.G. Hart. New York: Holt, Rinehart and Winston. [26] Modigliani, F. and Miller, M. H. (1958). The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment. The American Economic Review, 48(3):261–297. 56
  12. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng [27] Smets F. and Wouters R. (2007). Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian DSGE Approach. American Economic Review 97(3), pp. 586–606. [28] Tovar, C. E. (2009). DSGE Models and Central Banks. Economics – The Open-Access, Open- Assessment E-Journal, 3(16):1–31. [29] Wieland, V. and M.H. Wolters (2012). Forecasting and Policy Making. G. Elliott and A. Timmermann (eds.), Handbook of Forecasting, Vol. 2, Elsevier. 57
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
9=>0