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