Ứng dụng mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát trong phân tích tổng cầu của nền kinh tế Việt Nam

Chia sẻ: ViSatori ViSatori | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:4

Thêm vào BST

Báo xấu

71
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài nghiên cứu này sử dụng mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát (dynamic stochastic general equilibrium- DSGE) mô phỏng mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô chính của Việt Nam từ đó ứng dụng để phân tích tổng cầu tại Việt Nam. Trong đó, phân tích hàm phản ứng của biến chênh lệch sản lượng (output gap, biến thể đại diện cho GDP) khi có các cú shocks từ mô hình DSGE cho thấy có sự phù hợp với lý thuyết kinh tế cũng như các nghiên cứu trước đây.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát trong phân tích tổng cầu của nền kinh tế Việt Nam

Chính sách & thị trường tài chính - tiền tệ Ứng dụng mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát trong phân tích tổng cầu của nền kinh tế Việt Nam Bài nghiên cứu này sử dụng mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát (dynamic stochastic general equilibrium- DSGE) mô phỏng mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô chính của Việt Nam từ đó ứng dụng để phân tích tổng cầu tại Việt Nam. Trong đó, phân tích hàm phản ứng của biến chênh lệch sản lượng (output gap, biến thể đại diện cho GDP) khi có các cú shocks từ mô hình DSGE cho thấy có sự phù hợp với lý thuyết kinh tế cũng như các nghiên cứu trước đây. Kết quả dự báo tổng cầu cho thấy áp lực tiềm tàng đến lạm phát Việt Nam trong năm 2016 và giai đoạn tiếp theo. Từ khóa: mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát, tổng cầu, lạm phát, Việt Nam 1. Giới thiệu ó thể coi mô hình chu kỳ kinh doanh thực (real business cycle) của Prescott và các cộng sự (1982) là mô hình DSGE đầu tiên được ra đời để khắc phục những hạn chế mà Lucas (1976) đã chỉ ra đối với các mô hình kinh tế vĩ mô quy mô lớn trước đây như tham số không mang tính cấu trúc và sự vắng mặt của yếu tố kỳ vọng. Tiếp theo đó, một loạt các mô hình DSGE sau này được phát triển lên để giải quyết các câu hỏi mang tính chính sách như đánh giá tác động của các cú shock cầu, vai trò của chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa… Nhờ vậy, các hàm phản ứng của mô hình DSGE thực nghiệm có thể giải thích được thông qua việc đưa vào các yếu tố cứng nhắc danh nghĩa (từ giá, lương), yếu tố cứng nhắc thực (từ chi phí điều chỉnh giá vốn) hay các chi phí khác. Hiện nay, hầu hết các mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát (DSGE) đều được xây dựng trên nền tảng của các mô hình theo trường phái New Keynes. Đối với các ngân hàng trung ương (NHTW), việc ứng dụng mô hình DSGE cũng trong xu thế phổ biến hơn, dần bổ sung và thay thế các mô hình kinh tế lượng cổ điển, nhất là ở các NHTW theo đuổi cơ chế chính sách tiền tệ lạm phát mục tiêu. Tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), nhận thức được tầm quan trọng của công tác phân tích và dự báo, nhất là để góp phần điều hành chính sách tiền tệ trong mối quan hệ hài hòa với các chính sách vĩ mô khác nhằm đạt được các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô thì việc xây dựng và ứng dụng các mô hình kinh tế cần TS. NGUYỄN ĐỨC TRUNG 16 SOÁ 167 - THAÙNG 4.2016 được chú trọng. Qua đó, mô hình DSGE không chỉ được sử dụng làm công cụ phân tích chính sách mà còn là công cụ dự báo hữu ích. Bài nghiên cứu này trình bày kết quả xây dựng mô hình DSGE quy mô nhỏ cho Việt Nam, đồng thời ứng dụng mô hình này trong phân tích và dự báo tổng cầu nền kinh tế. Ngoài phần giới thiệu, bài nghiên cứu này được kết cấu thành 4 phần chính: Phần 2 trình bày cấu trúc của mô hình DSGE, phần 3 nêu nguồn dữ liệu cùng kết quả ước lượng, phần 4 là ứng dụng trong phân tích hàm phản ứng, cuối cùng là phần 5 trình bày dự báo tổng cầu của Việt Nam giai đoạn 2016- 2017 và một số hàm ý chính sách. 2. Cấu trúc mô hình DSGE Theo Sbordone và các cộng sự (2010), một mô hình New Keynes lý thuyết chuẩn có 3 biến (chênh lệch sản lượng, lãi suất và lạm phát) và 3 phương trình chính là: (1) phương trình đường Philips thể hiện sự đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng; (2) phương trình đường IS động mô tả mối quan hệ giữa lãi suất thực và tiêu dùng; và (3) phương trình quy tắc lãi suất cho biết phản ứng của lãi suất trước thay đổi của lạm phát và sản lượng. π^t = βEtπ^t+1 + κxt + εt (1) n ^ xt = Etxt+1 − (1⁄σ)(ît − Etπt+1 − r t) (2) ît = αππt + αxxt (3) ^ Trong đó, ký hiệu πt = πt − π và ît = it − i, xt là chênh lệch sản lượng (output gap) bằng phần trăm chênh lệch của sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng (mức sản lượng tại đó có cân bằng giá linh hoạt), πt là lạm phát, π là lạm phát mục tiêu, rnt là mức lãi suất tự nhiên. Tuy nhiên, tại Việt Nam, mô hình DSGE thực nghiệm bỏ qua yếu tố kỳ vọng để phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam trong quá trình xây dựng chính sách (quyết định chính sách phụ thuộc phần lớn vào các kết quả kinh tế trong quá khứ và hiện tại) cũng như phù hợp với kết quả từ các mô hình kinh tế lượng vĩ mô khác (khi so sánh hình dạng và mức độ tác động trong hàm phản ứng). Do đó, mô hình DSGE thực nghiệm của Việt Nam được viết lại như sau (4): xt = a1xt−1 + a2xt−2 + a3(it − πt) + ut, πt = b1πt−1 + b2πt−2 + b3xt + et, it = c1it−1 + c2it−2 + c3πt + c4xt + vt THAÙNG 4.2016 - SOÁ 167 Theo đó xt, πt và it lần lượt là output gap, chênh lệch lạm phát (so với lạm phát mục tiêu) và chênh lệch lãi suất (so với lãi suất tự nhiên). ut, et và vt lần lượt là cú shock của phương trình IS, shock phương trình New Keynes Phillip (NKP) và shock phương trình chính sách tiền tệ (MP). 3. Dữ liệu và kết quả ước lượng Từ mô hình (4), có thể thấy mô hình DSGE thực nghiệm cho Việt Nam chỉ cần có các biến số quan sát được sau: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) quy giá so sánh (GDP thực), chỉ số giá tiêu dùng và biến số lãi suất bình quân (ở đây lựa chọn biến số lãi suất cho vay bình quân). Dữ liệu thu thập theo tần suất quý từ Quý 1/2000 đến Quý 4/2015. Điểm cần lưu ý là các biến số của mô hình DSGE là các mức chênh lệch: chênh lệch sản lượng (so với sản lượng tiềm năng), chênh lệch lạm phát (so với mức lạm phát mục tiêu) và chênh lệch lãi suất (so với mức lãi suất tự nhiên). Do đó, cần thiết phải biến đổi từ dữ liệu quan sát được thành biến số đầu vào cho mô hình cũng như đòi hỏi đưa ra các giả định đối với các giá trị của lạm phát mục tiêu và mức lãi suất tự nhiên. Trên cơ sở Nghị quyết của Quốc hội về các chỉ tiêu phát triển kinh tế xã hội giai đoạn 2011- 2015, mức lạm phát mục tiêu lựa chọn là 7%, lãi suất danh nghĩa tự nhiên (ở đây là lãi suất cho vay) là 11%. Riêng biến số chênh lệch sản lượng (output gap) là phần dư của phương trình hồi quy sản lượng thực tế (biến đổi dưới dạng log) với yếu tố xu thế. Như vậy, chênh lệch sản lượng được định nghĩa chính là phần trăm khác biệt giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng. Sau khi biến đổi tập dữ liệu quan sát được thành các biến số của mô hình (4), tác giả tiến hành ước lượng mô hình DSGE nhằm tìm ra các tham số cấu trúc của nền kinh tế. Thay vì sử dụng phương pháp cân chỉnh tham số (calibration) như Prescott và các cộng sự (1982) đã sử dụng, tác giả thực hiện ước lượng đơn lẻ từng phương trình theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS). Kết quả ước lượng mô hình với mẫu từ Quý 1/2000 đến Quý 1/2015 như sau: xt = 0.676xt−1 − 0.275xt−2 − 0.132(it − πt) + ȗt, πt = 0.787πt−1 − 0.363πt−2 + 0.596xt + êt, it = 0.923it−1 − 0.251it−2 + 0.167πt + 0.041xt + ὓt 17 output với gap cú shock IS Hình 1. Hàm phản ứng 1 0.5 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 14 14 1616 1818 14 14 14 1616 16 1818 18 inflation rates output gap cú shock NKP Hình 2. Hàm phản ứng với 0.8 0.1 0.6 0.4 0.05 0.2 0 0 -0.05 -0.2 00 22 44 66 8 8 10 10 12 12 lendingrates rate inflation Hình 3. Hàm phản ứng outputvới gap cú shock MP 0.4 1 0 0.3 -0.05 0.5 0.2 -0.1 0.1 -0.15 0 0 -0.2 00 22 0 2 44 4 66 6 8 8 Nhìn chung, dấu của các tham số ước lượng phù 0.3 0 hợp với lý thuyết kinh tế. Song, các kết quả này 0.2 được giải thích rõ hơn khi gắn với việc giải thích -0.1 0.1 hàm phản ứng của mô hình sẽ được trình bày ở phần -0.2 0 theo. tiếp 0 2 4 6 8 10 10 10 lending rate inflation rates 12 12 12 shock cầu (IS shock) cho thấy trường hợp nền kinh tế chịu tác động của cú sốc cầu dương (chênh lệch sản lượng tăng lên 1%/năm ngay ở quý 0- thời điểm shock), kéo theo áp lực cầu lên giá, khiến lạm phát cũng10tăng ngay 12khoảng 0,75%/năm và 16tiếp tục tăng 14 18 12 16 từ quý thứ 18 10 8 6 4 0 2 1%/năm trong quý 1 trước 14 khi giảm dần 4. Hàm phản ứng của chênh lệch sản lượng với lending 3. rate các cú shocks - Với cú shock NKP: Tác động của cú shock lên lạm 0.8 - 0.6 Với cú shock IS: Đồ thị hàmforecasting phản ứng đối với cú phát (shock phương trình NKP- hay shock NKP) 0.4 khiến lạm phát tăng 1%/năm Hình 4. Dự báo output chênhgap lệch sản lượng 0.2 ngay trong quý hiện tại. Theo 0 quy tắc 14 lãi suất, NHTW tăng lãi 2 4 6 8 10 12 16 18 1.50 suất lên xấp xỉ 0,2%/năm trong quý hiện tại và tiếp tục tăng xấp 1 xỉ 0,4%/năm trong hai quý tiếp theo. Khi lạm phát tăng cao hơn 0.5 mức lãi suất danh nghĩa, lãi suất thực giảm, tạo điều kiện cho khu vực sản xuất mở rộng đầu tư và 0 tiêu dùng. Nhờ vậy, chênh lệch sản lượng tăng xấp xỉ 0,15%/ -0.5 năm sau 1 quý và giảm dần mức tăng kể từ quý 2. - Với cú shock MP: Đồ thị hàm -1 phản ứng của cú shock chính sách tiền tệ (shock MP) cho thấy -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 khi NHTW tăng lãi suất, tiền Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả 18 SOÁ 167 - THAÙNG 4.2016 nhàn rỗi được huy động vào trong hệ thống ngân hàng làm giảm động lực tiêu dùng; đồng thời chi phí vay vốn tăng khiến các hoạt động đầu tư cũng giảm. Do đó, chênh lệch sản lượng đi xuống. Định lượng tác động của cú shock về tiền tệ (lãi suất cho vay tăng lên 1%/năm) đến chênh lệch sản lượng là giảm xấp xỉ 0,13%/năm trong quý hiện tại và tiếp tục giảm ở 0,25%/năm ở hai quý tiếp theo. 5. Dự báo tổng cầu và một số hàm ý chính sách - Dự báo tổng cầu: Ứng dụng kết quả hàm phản ứng của chênh lệch sản lượng đối với các cú shocks (như trình bày tại phần 3) vào dữ liệu thực tế của Việt Nam giai đoạn từ quý I/2000 đến quý IV/2015 để dự báo tổng cầu trong nước, nghiên cứu rút ra một số kết quả sau: (i) chênh lệch sản lượng tiềm năng đạt đỉnh vào quý IV/2015 ở mức 1,7% sau đó giảm dần trong các quý tiếp theo; (ii) chênh lệch sản lượng luôn giữ giá trị dương trong suốt giai đoạn dự báo (2016- 2017) cho thấy xu hướng phục hồi tích cực của nền kinh tế sau một thời gian dài tăng trưởng dưới tiềm năng. Hơn nữa, trong các quý của năm 2017, mức chênh lệch sản lượng được dự báo xấp xỉ 0% thể hiện xu thế tăng trưởng ổn định trong giai đoạn này. - Hàm ý chính sách: Kết quả hàm phản ứng cho thấy quan hệ giữa tổng cầu và lạm phát là thuận chiều trong khi quan hệ giữa tổng cầu và lãi suất là nghịch chiều. Do đó, chính sách tiền tệ sẽ tác động lên tổng cầu và từ đó truyền dẫn sang lạm phát. Kết quả dự báo từ mô hình cho thấy tổng cầu tiếp tục hồi phục và mức tăng trưởng thực tế cao hơn tăng trưởng sản lượng tiềm năng trong năm 2016. Điều này đồng nghĩa với áp lực cầu kéo đến giá gia tăng. Trong khi đó, áp lực chi phí đẩy đến giá cũng tương đối lớn vì theo kế hoạch của Chính phủ, năm 2016 sẽ giá của hàng loạt các mặt hàng nhà nước quản lý cũng được điều chỉnh như: Giá dịch vụ y tế tăng tối đa là 100%; giá điện nếu tiếp tục được điều chỉnh theo lộ trình với mức tăng khoảng 7,5%; (iii) nhóm giáo dục ước tính tăng khoảng 7% do học phí các trường đại học công lập, bán công tăng bình quân 20% và học phí các trường đại học dân lập, các trường ở cấp phổ thông tăng bình quân 5%/năm. Như vậy, áp lực lạm phát trong năm 2016 là đáng kể do chịu tác động của cả yếu tố cầu kéo và chi phí đẩy. Do đó, công tác điều hành giá cần thận trọng và việc điều chỉnh giá mặt hàng nhà nước cần bám sát tình hình thực tế, tránh tình trạng điều chỉnh nhiều mặt hàng cùng một thời điểm với cường độ mạnh gây kích hoạt kỳ vọng lạm phát gia tăng trong nền kinh tế. Bên cạnh đó, chính sách tiền tệ cần tiếp tục ổn định mặt bằng lãi suất trong năm 2016 để hạn chế tác động tiêu cực tới tăng trưởng và ổn định vĩ mô. ■ TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Prescott, Edward C. & Kydland, Finn E. (1982) “Time to Build and Aggregate Fluctuations”, Econometrica 50: 1345-1370, 1982. 2. Lucas, Robert E. (1976), “Econometric Policy Evaluation: A Critique” , Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy 1, 19-46. 3. Sbordone, Argia M., Andrea Tambalotti, Krishna Rao and Kieran Walsh (2010), “Policy Analysis Using DSGE Models: An Introduction”, Economic Policy Review, Vol. 16, No. 2. 4. Tổng Cục thống kê (2015), Tình hình kinh tế - xã hội năm 2015, Hà Nội. SUMMARY Analyzing the aggregate demand in Vietnam based on Dynamic Stochastic General Equilibrium model This paper uses a Dynamic Stochastic General Equilibrium model (DSGE) to simulate the relationship between macroeconomic variables of Vietnam and then apply to analyze the aggregate demand in Vietnam. In particular, an analysis of the output gap variable’s reaction function (variation representing for GDP) from economic shocks using a DSGE model shows that it is suitable for the economic theory as well as former research. Our forecasting result about the aggregate demand recognizes the potential pressure on inflation in Vietnam both this year and in the next period. THÔNG TIN TÁC GIẢ Nguyễn Đức Trung, Tiến sĩ Đơn vị công tác: Phó Vụ trưởng Vụ Dự báo, thống kê- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Tạp chí tiêu biểu đã có bài viết đăng tải: Tạp chí Ngân hàng, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, Tạp chí Công nghệ ngân hàng Email: ndtrunghvnh@gmail.com THAÙNG 4.2016 - SOÁ 167 19