Đề tài: Ứng dụng mô hình SVAR cấu trúc trong phân tích các nhân tố tác động đến lạm phát tại Việt Nam

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................... iv

DANH MỤC BẢNG .............................................................................................. v

DANH MỤC HÌNH ............................................................................................... v

DANH MỤC PHỤ LỤC ........................................................................................ v

LỜI MỞ ĐẦU ........................................................................................................ 1

1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI .......................................................................... 1

2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ................................................................... 1

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................................................... 2

4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU ................................................................... 2

5. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI ..................................................................... 2

6. HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI ........................................................... 3

1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI ..................................................................................... 4

2. TỔNG QUAN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ

KINH TẾ HỌC THỰC NGHIỆM ................................................................. 6

2.1. Mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes ............................................. 6

2.1.1. Vấn đề xác định trong mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes 6

2.1.2. Phương pháp giải quyết vấn đề xác định ...................................... 8

2.2. Sự phê phán phương pháp xác định truyền thống trong các mô hình

kinh tế học thực nghiệm Keynes. ......................................................... 12

2.3. Nền tảng mới của kinh tế học thực nghiệm ......................................... 15

2.3.1. Xác định cấu trúc sâu của nền kinh tế ........................................ 15

2.3.2. Tác động của các cú sốc không kỳ vọng: Phương pháp VAR .... 20

2.3.2.1. Hàm phản ứng đẩy ........................................................ 21

2.3.2.2. Phân rã phương sai. ...................................................... 22

2.3.2.3. Những phê phán đối với VAR. ....................................... 22

2.4. Phương pháp SVAR ............................................................................. 23

2.4.1. Hạn chế trực giao ....................................................................... 23

2.4.2. Sự chuẩn hóa mô hình SVAR ..................................................... 24

2.4.3. Hạn chế trên ma trận .............................................................. 24

2.4.4. Đánh giá SVAR trong mối tương quan với mô hình hệ phương

trình truyền thống (mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes).. 26

3. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ ỨNG DỤNG SVAR

VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT. ................................ 29

3.1. Các nghiên cứu nước ngoài .................................................................. 29

3.2. Các nghiên cứu tại Việt Nam ............................................................... 32

4. ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP SVAR TRONG PHÂN TÍCH LẠM PHÁT

TẠI VIỆT NAM ............................................................................................ 35

4.1. Xây dựng mô hình ................................................................................ 35

4.1.1. Lựa chọn các biến cho mô hình.................................................. 35

4.1.2. Thiết lập các hạn chế của mô hình ............................................. 38

4.2. Dữ liệu và các kiểm định ban đầu ........................................................ 41

4.2.1. Dữ liệu: ....................................................................................... 41

4.2.2. Các kiểm định ban đầu: .............................................................. 41

4.3. Phân tích tác động của các cú sốc đến lạm phát ở Việt Nam ............. 44

4.3.1. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc về giá từ khu vực nước

ngoài ........................................................................................... 44

iii

4.3.2. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỷ giá ................................. 45

4.3.3. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong chính sách tiền tệ ... 46

4.3.4. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cầu: ...................... 47

4.3.5. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cung: .................... 48

4.3.6. Một số kết quả khác từ mô hình: ................................................ 48

5. KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH.................................................................. 50

5.1. Thực hiện một chính sách “quản lý tiền tệ chặt chẽ” thay vì “thắt chặt

tiền tệ” ................................................................................................... 50

5.2. Quản lý đầu tư công hiệu quả – kiên quyết bỏ việc ưu đãi cho các doanh

nghiệp nhà nước .................................................................................... 50

5.3. Một mục tiêu rõ ràng và kế hoạch thực hiện trong dài hạn .................. 52

5.4. Nâng cao vai trò của các dự báo trong việc thực thi các chính sách .... 53

5.5. Thực hiện đo lường lạm phát kỳ vọng trong dân chúng ....................... 54

5.6. Quyết tâm chính trị ................................................................................ 54

6. KẾT LUẬN.................................................................................................... 56

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................. a

PHỤ LỤC ............................................................................................................... d

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Ngân hàng Nhà nước NHNN

Ngân hàng Trung ương NHTW

PPI Chỉ số giá của nhà sản xuất (Producer Price Index)

VAR Mô hình Vector tự hồi quy (Vector Autoregression)

SVAR Mô hình Vector tự hồi quy cấu trúc (Structural Vector

Autoregression)

VECM Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correlation Model)

SVECM Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số cấu trúc (Structural Vector Error

Correlation Model)

AR Mô hình tự hồi quy (Autoregressive)

ARIMA Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (Autoregressive

Integrated Moving Average)

Các biến công cụ (Instrumental Variables) IV

Tổng sản phẩm quốc nội GDP

Kiểm định Augmented Dickey – Fuller ADF

Chỉ số giá tiêu dùng CPI

Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng NEER

WTO Tổ chức Thương mại Thế giới (World Trade Organization)

XHCN Xã hội chủ nghĩa

ODA Hỗ trợ phát triển chính thức (Official Development Assistance)

DANH MỤC BẢNG

Bảng 4.1. Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình.

Bảng 4.2. Tổng hợp nguồn dữ liệu đối với các biến sử dụng.

Bảng 4.3. Kiểm định độ trễ của mô hình.

Bảng 4.4. Kết quả kiểm định Portmanteau.

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1. Xác định hàm cung tiền.

Hình 5.1. Phản ứng của CPI trước cú sốc về giá dầu và giá gạo

Hình 5.2. Phản ứng của CPI, IMP, PPI trước cú sốc về tỷ giá

Hình 5.3. Phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền và lãi suất

Hình 5.4. Phản ứng của CPI trước cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp

Hình 5.5. Phản ứng của CPI trước cú sốc về giá nhập khẩu và giá bán của người

sản xuất

DANH MỤC PHỤ LỤC

Phụ lục 1. Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi dữ liệu chưa lấy sai phân.

Phụ lục 2. Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi đã lấy sai phân bậc nhất I(1).

Phụ lục 3. Phân rã phương sai của các biến trong mô hình.

LỜI MỞ ĐẦU

1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Trong những năm gần đây, vai trò của các mô hình thực nghiệm đối với việc phân

tích chính sách cũng như các biến vĩ mô trong nền kinh tế ngày càng được nâng

cao. Tiêu biểu là giải Nobel Kinh tế 2011 được trao cho hai nhà kinh tế Thomas

Sargent và Christopher Sims vì những đóng góp cho kinh tế học thực nghiệm -

trong quá trình tìm lời giải cho vấn đề xác định cho mô hình cấu trúc và vấn đề biến

ngoại sinh của mô hình. Tuy phát triển theo hai con đường khác nhau, nhưng

phương pháp của Sargent và Sims không đối lập mà bổ sung tốt cho nhau. Và đây

cũng là cơ sở cho sự ra đời của phương pháp SVAR, một phương pháp hiệu quả

trong việc phân tích chính sách và hiện nay đang được sử dụng rất phổ biến ở nhiều

quốc gia. Dựa trên thành tựu này cộng với thực trạng lạm phát cao ở Việt Nam

trong thời gian vừa qua, chúng tôi tiến hành ứng dụng phương pháp SVAR trong

việc phân tích lạm phát ở Việt Nam, làm cơ sở cho việc đưa ra các khuyến nghị để

điều tiết lạm phát trong thời gian tới.

2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu tập trung vào hai mục tiêu chính. Thứ nhất là tìm hiểu sự phát triển

của phương pháp SVAR trong kinh tế học thực nghiệm. Phương pháp này đã khắc

phục được những vấn đề gì của các phương pháp trước đây và hạn chế vẫn còn tồn

tại của nó? Thứ hai, ứng dụng phương pháp SVAR vào việc xây dựng một mô hình

phân tích lạm phát ở Việt Nam. Dựa trên mô hình xây dựng được, bài nghiên cứu sẽ

đi sâu vào giải quyết ba câu hỏi:

(1) Các nhân tố tác động mạnh đến lạm phát ở Việt Nam?

(2) Khi có một cú sốc trong chính sách thì nó sẽ tác động như thế nào đến lạm

phát?

(3) Thời gian để lạm phát phản ứng lại một chính sách mới hay một chính sách

đưa ra để giải quyết vấn đề lạm phát thì cần thời gian bao lâu mới phát huy

tác dụng?

Những phân tích này cũng là cơ sở để nhóm nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị

trong việc điều tiết lạm phát ở Việt Nam trong thời gian tới.

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu sử dụng chủ yếu các phương pháp định tính, phân tích, tổng hợp và

định lượng nhằm làm r những vấn đề cần nghiên cứu. Riêng phần định lượng,

nhóm nghiên cứu sử dụng phần mềm Eview để chạy mô hình SVAR về lạm phát ở

Việt Nam dựa trên các nghiên cứu tổng hợp được và các phân tích định tính.

4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Sai phần giới thiệu đề tài, phần hai sẽ trình bày một cái nhìn tổng quát về sự phát

triển của SVAR trong khuôn khổ kinh tế học thực nghiệm. Tiếp đến là tổng quan

các nghiên cứu về ứng dụng SVAR trong phân tích các nhân tố tác động đến lạm

phát cũng như xem xét các nguyên nhân lạm phát đã được nghiên cứu trước đây

trên thế giới và tại Việt Nam. Trên cơ sở đó và thực trạng nền kinh tế Việt Nam,

phần tư sẽ trình bày ứng dụng phương pháp SVAR trong việc phân tích lạm phát ở

Việt Nam bao gồm: xây dựng mô hình SVAR thực nghiệm, nguồn dữ liêu và phân

tích các cú sốc tác động đến lạm phát tại Việt Nam, tìm ra nguyên nhân cũng như

phản ứng theo thời gian của lạm phát trước các cú sốc. Trên cơ sở đó, các khuyến

nghị chính sách được trình bày trong phần năm. Cuối cùng là kết luận.

5. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

Về mặt lý luận, bài nghiên cứu đã hệ thống được một số mô hình kinh tế học thực

nghiệm trước SVAR. Từ đó làm nổi bật những ưu điểm của SVAR cũng như những

hạn chế còn tồn tại của phương pháp này. Đồng thời, bằng việc tổng quan các

nghiên cứu về ứng dụng của SVAR ở các quốc gia, bước đầu đã cho thấy vai trò

của SVAR trong việc phân tích chính sách.

Về mặt thực tiễn, đề tài đã xây dựng được một mô hình phân tích lạm phát theo

phương pháp SVAR mà dựa trên đó chúng ta có thể xem xét phản ứng của lạm phát

trước các cú sốc trong và ngoài nước. Từ đó góp phần giúp các nhà điều hành trong

việc thiết lập mục tiêu và thực thi chính sách.

6. HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

Tuy bài nghiên cứu đã hệ thống lại phương pháp luận của SVAR nhưng do hạn chế

của người thực hiện cũng như vấn đề nghiên cứu SVAR trong nước nên bài nghiên

cứu chỉ mới ở mức độ gợi mở hướng nghiên cứu, phát triển vấn đề này trong thời

gian tới. Theo đó, chúng tôi đề xuất một số hướng nghiên cứu tiếp cho đề tài:

Theo hướng lý luận: hoàn thiện nền tảng lý thuyết của phương pháp SVAR. Đặc

biệt là vai trò của yếu tố kỳ vọng trong các mô hình kinh tế học thực nghiệm thời

gian gần đây. Cấu trúc sâu của nền kinh tế với việc xây dựng một lý thuyết kinh tế

học vĩ mô dựa trên nền tảng vi mô với nhân tố kỳ vọng làm trọng tâm

Theo hướng thực tiễn: xây dựng được một mô hình phân tích lạm phát dựa trên

phương pháp SVAR với các biến đặc thù cho nền kinh tế Việt Nam theo thời gian.

Có thể xem xét được tác động của hiệu quả đầu tư (ICOR), thâm hụt ngân sách và

chênh lệch được giá vàng trong nước và giá vàng thế giới lên lạm phát.

1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Cho đến cuối thập niên 60, giới nghiên cứu và hoạch định chính sách vĩ mô sử dụng

những mô hình kinh tế học thực nghiệm (macroeconometric models) được xây

dựng trên cơ sở lý thuyết Keynes để phục vụ cho công tác phân tích và dự báo. Một

số mô hình nổi tiếng của Multimod, Fair, Wharton, Nigem, Murphy bao gồm hàng

chục, thậm chí hàng trăm phương trình biểu diễn các quan hệ kinh tế vĩ mô quan

trọng, còn được gọi là mô hình cấu trúc. Tuy nhiên, vào thập niên 70, các mô hình

kinh tế học thực nghiệm phải trải qua một cuộc kiểm tra mang tính quyết định khi

đối mặt với một sự kiện không thể lý giải được, đó là tình trạng tỷ lệ lạm phát cao đi

kèm với tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp, còn được gọi là “tình trạng đình lạm –

stagflation” (Parliament, 1965). Khái niệm này rất đáng chú ý vì một yếu tố chủ đạo

trong tất cả các mô hình Keynes là sự đánh đổi giữa lạm phát và tốc độ tăng trưởng

sản lượng thực. Đây là sự thất bại của các mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes

trên quy mô lớn. Lucas (1976), Sims và Sargent (1977) đã đưa ra những chỉ trích

gay gắt đối với phương pháp luận của các mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes

đồng thời chỉ ra hai khiếm khuyết quan trọng của nhóm mô hình này. Thứ nhất là

vấn đề biến ngoại sinh của mô hình. Rất nhiều lý thuyết cho rằng các biến số kinh tế

không chỉ phụ thuộc vào quan hệ hiện thời mà còn phụ thuộc vào kỳ vọng trong

tương lai, ví dụ điển hình nhất là lãi suất danh nghĩa phụ thuộc vào kỳ vọng lạm

phát. Hầu hết các mô hình lúc đó đều chỉ sử dụng kỳ vọng như một biến ngoại sinh,

nghĩa là yếu tố này phải được xác định bên ngoài mô hình. Thứ hai là vấn đề xác

định trong các mô hình cấu trúc lại được giải quyết dựa vào các hạn chế tiên nghiệm

được xây dựng trên cơ sở lý thuyết của Keynes mà không xem xét phản ứng hành vi

của các chủ thể kinh tế trước sự thay đổi chính sách. Với phương pháp xác định

này, các tham số cấu trúc của mô hình sẽ bị thay đổi khi thay đổi chính sách và do

đó không có giá trị trong dự báo cũng như phân tích chính sách.

Thomas Sargent và Christopher Sims – hai nhà kinh tế được vinh danh giải Nobel

Kinh tế 2011 vì những đóng góp cho kinh tế học thực nghiệm – trong quá trình tìm

lời giải cho hai thách thức này đã mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực mô hình

hóa kinh tế vĩ mô. Tuy phát triển theo hai con đường khác nhau, nhưng phương

pháp của Sargent và Sims không đối lập mà bổ sung tốt cho nhau. Sargent trực tiếp

tìm kiếm cấu trúc sâu của nền kinh tế với việc xây dựng một lý thuyết kinh tế học vĩ

mô dựa trên nền tảng vi mô với nhân tố kỳ vọng làm trọng tâm. Sargent đã thành

công khi đưa yếu tố kỳ vọng hợp lý vào các mô hình kinh tế thực nghiệm. Điểm đột

phá quan trọng của Sargent là biến đổi những yếu tố kỳ vọng thành một số phương

trình giới hạn đồng thời (cross equation constraints) từ đó ước lượng các mô hình

cấu trúc sâu, có thể sử dụng trước các biến động chính sách. Tuy nhiên, phương

pháp của Sargent vẫn không thể quan sát các tác động của một cú sốc chính sách.

Trong khi đó, Sims tập trung vào tác động của các cú sốc chính sách mà không ước

lượng các tham số cấu trúc. Với một loạt nghiên cứu của mình, Sims đã đưa ra một

phương pháp mới, ước lượng toàn bộ các phương trình vĩ mô bằng VAR chỉ bao

gồm các biến nội sinh. Điểm đặc biệt trong phương pháp của Sims là khả năng phân

tách các cú sốc bất ngờ trong các biến vĩ mô ra khỏi các cú sốc đã được kỳ vọng

nhằm mục đích phân tích chính sách dưới tác động của những cú sốc bất ngờ,

không được dự tính trước. Không những thế phương pháp của Sims còn giúp các

nhà kinh tế ước lượng được mức độ và thời gian phản ứng của một nền kinh tế cụ

thể với từng loại sốc khác nhau thông qua hàm phản ứng đẩy, do đó vừa giúp cho

công tác dự báo dễ dàng hơn vừa có thể đề ra những chính sách đối phó thích hợp.

Tuy nhiên, phương pháp VAR ban đầu của Sims gặp phải sự phê bình do tính chất

“phi lý thuyết” của nó và đòi hỏi việc xác định các cú sốc cơ bản từ sai số dự báo

phải dựa trên các lập luận lý thuyết vững chắc và xem xét các cú sốc cơ bản dưới

một cấu trúc cụ thể. Lúc này phương pháp luận SVAR (Structural VAR) ra đời,

trong đó, phương pháp của Sargent trở thành một trong những phương pháp xác

định phổ biến nhất.

Ứng dụng những thành tựu trên, việc sử dụng mô hình SVAR trong các nghiên cứu

thực nghiệm gần đây ngày càng trở nên phổ biến và đóng một vai trò quan trọng

trong việc phân tích chính sách, điều gì sẽ xảy ra khi có một cú sốc trong chính sách

kinh tế hay cần thời gian bao lâu để một chính sách đưa ra có hiệu lực theo mong

muốn của người làm chính sách. Nếu dự liệu được những vấn đề này thì có thể dự

phòng được những tình huống có thể xảy ra cho nền kinh tế, từ đó đưa ra được

những biện pháp phù hợp. Dựa trên ý tưởng này cùng với thành công của các mô

hình nghiên cứu thực nghiệm SVAR ở các quốc gia, bài nghiên cứu tập trung sử

dụng phương pháp SVAR trong việc phân tích lạm phát ở Việt Nam. Dựa trên mô

hình xây dựng được, bài nghiên cứu đi sâu vào giải quyết ba câu hỏi (1) các nhân tố

tác động mạnh đến lạm phát ở Việt Nam; (2) khi có một cú sốc trong chính sách thì

nó sẽ tác động như thế nào đến lạm phát; (3) thời gian để lạm phát phản ứng lại một

chính sách mới hay một chính sách đưa ra để giải quyết vấn đề lạm phát thì cần thời

gian bao lâu mới phát huy tác dụng. Và những phân tích này cũng là cơ sở để nhóm

nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị trong việc kiềm hãm lạm phát ở Việt Nam trong

thời gian tới.

2. TỔNG QUAN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ

KINH TẾ HỌC THỰC NGHIỆM

Trong phần này, nhóm nghiên cứu sẽ trình bày tóm lược về các mô hình hệ phương

trình đồng thời cổ điển trong khuôn khổ lý thuyết Keynes cùng với phê phán của

Lucas, Sims và Sargent đối với nhóm mô hình này. Kế đến là hai phương pháp phát

triển của Sargent và Sims. Cuối cùng là sự ra đời của SVAR và những ưu điểm nổi

bật của nó.

2.1. Mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes

2.1.1. Vấn đề xác định trong mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes

Cho đến những năm 1960, các nhà kinh tế học đã dựa vào lý thuyết Keynes để xây

dựng những mô hình kinh tế học thực nghiệm một cách cụ thể và r ràng. Những

mô hình cấu trúc này chiếm vị trí thống trị khoa học trong thập niên 60. Mô hình

kinh tế thực nghiệm là một hệ thống các phương trình động bao gồm một số biến

nội sinh (những biến được xác định bằng mô hình), các biến ngoại sinh (những biến

chỉ tác động đến mô hình nhưng không bị ảnh hưởng bởi chính nó), và các cú sốc

ngẫu nhiên với ý tưởng sử dụng dữ liệu lịch sử để ước lượng mô hình, và sau đó sử

dụng mô hình này để ước tính hệ quả của các chính sách thay thế. Đây thường là

những mô hình tuyến tính tiêu chuẩn, với công thức cấu trúc như sau:

(2.1)

Trong đó, là vector của các biến nội sinh. là vector các biến ngoại

sinh và trễ của các biến nội sinh. Phần dư đại diện cho các biến động cấu trúc

(structural innovations) của nền kinh tế. là ma trận phương sai – hiệp phương sai của các biến động cấu trúc này1. Ma trận hệ số và là các tham số

cần ước lượng. Vấn đề cơ bản khi ước lượng các mô hình cấu trúc là không thể ước

lượng trực tiếp (2.1) và nhận được giá trị đúng của và . Thông tin từ mẫu dữ liệu

không đủ để thực hiện điều này nếu không có thêm các giới hạn xác định

(identifying restrictions). Có một tập hợp vô hạn các giá trị khác nhau cho và

mà tất cả đều hàm ý chính xác phân phối xác suất tương tự như dữ liệu quan sát.

Điều này dẫn đến việc không thể ước lượng giá trị đúng của và từ riêng dữ liệu

quan sát. Do đó, các tham số cấu trúc này được cho là “không xác định”.

Để chứng minh vấn đề này, dạng rút gọn của mô hình (2.1) được đưa ra, nó thể hiện

tất cả thông tin từ mẫu dữ liệu quan sát. Trong dạng rút gọn, mỗi biến nội sinh là một hàm của các biến định trước2. Nhân 2 vế của (2.1) cho ma trận , ta được

dạng rút gọn như sau:

(2.2)

. Với và , ma trận phương sai – hiệp phương sai của dạng rút gọn được cho bởi

Tiếp theo, ta xem xét một mô hình cấu trúc khác thu được bằng cách nhân (2.1) cho

một ma trận không suy biến :

1 Tất cả các biến đều được viết dưới dạng logarit.

2 Xem Hamilton (1994), trang 245.

(2.3)



R ràng, hai mô hình (2.3) và (2.1) có cấu trúc khác nhau nhưng lại có chung một

dạng rút gọn, hàm ý cả hai mô hình này là tương đương nhau về mặt quan sát. Đây

chính là vấn đề xác định mô hình: nếu không có thêm những giả định bổ sung, còn

gọi là các hạn chế xác định, thì không thể suy ra các tham số cấu trúc của mô hình

“đúng” từ tập hợp dữ liệu quan sát bởi vì các mô hình cấu trúc khác nhau lại cho ra

cùng một dạng rút gọn.

2.1.2. Phương pháp giải quyết vấn đề xác định

Trong các mô hình kinh tế thực nghiệm Keynes, vấn đề xác định được giải quyết

bằng cách áp đặt một tập hợp các hạn chế tiên nghiệm lên các thành phần của ma

trận và để giữ lại chỉ một ma trận 3. Ma trận có phần tử cần phải áp đặt

các hạn chế xác định. Trong số các hạn chế đó, có hạn chế chỉ đơn giản là sự

chuẩn hóa hệ số bằng 1 (đường chéo của ma trận ). Với phần tử còn lại,

phương pháp truyền thống áp đặt các giới hạn tuyến tính lên các thành phần của ma

trận và 4. Thông thường, các hạn chế loại trừ (exclusion restrictions) được sử

dụng cho mục đích này. Lưu ý, trong phương pháp xác định truyền thống, ma trận

phương sai – hiệp phương sai của các biến động cấu trúc thường không được áp

đặt các ràng buộc hạn chế: cụ thể là phương pháp này không giả định các biến động

cấu trúc phải trực giao.

Minh họa sau đây sẽ giúp chúng ta hiểu r hơn về cách giải quyết vấn đề xác định

trong các mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes. Một mô hình đơn giản gồm một

3 Xem Faust (1999), trang 5.

4 Ngoài ra, các giới hạn xác định cần phải thực hiện đầy đủ các điều kiện xếp hạng và trật tự

xác định. Xem Greene (1997), trang 724.

biến sản lượng – đại diện cho các biến phi chính sách và một biến cú sốc tiền tệ

– đại diện cho công cụ chính sách tiền tệ. Mô hình cấu trúc được giả định có

dạng:

(2.4)

Trong đó, biểu thị các đa thức của toán tử trễ và là ma trận phương sai –

hiệp phương sai của các biến động cấu trúc. Phương trình (2.4) cho thấy tác động

của các công cụ chính sách tiền tệ lên hoạt động thực. Phương trình này có thể được

hiểu như một mối quan hệ tổng cầu lý thuyết, thường được sử dụng để ước tính số

nhân động mô tả tác động của các công cụ chính sách đến sản lượng. Phương trình

(2.4) có thể được hiểu như một hàm cung tiền. Giả định, NHTW thiết lập cung tiền

theo một cơ chế tương ứng với sản lượng, khi đó hành động chính sách linh hoạt sẽ

được nắm bắt bởi các cú sốc cung tiền

Dạng rút gọn của mô hình như sau:

(2.5)

Với và . Giả sử và có cùng độ dài trễ thống nhất . Khi đó, dạng rút gọn (2.5) có hệ số, trong khi mô hình cấu trúc (2.4) có

hệ số. Do đó, mỗi phương trình cần có thêm một hạn chế xác định để có thể ước

lượng các tham số cấu trúc từ dữ liệu quan sát.

Như trình bày ở trên, việc xác định trong các mô hình kinh tế học thực nghiệm

Keynes được thực hiện bằng cách áp đặt các hạn chế loại trừ lên các phần tử của ma

trận và . Những hạn chế này được áp đặt vào mô hình trên cơ sở tiên nghiệm

không thể kiểm định. Do đó, chúng cần dựa trên một nền tảng lý thuyết vững chắc.

Hạn chế đối với , có thể lập luận do sự chậm trễ trong việc thu thập số liệu thống

kê hoạt động kinh tế nên các nhà hoạch định chính sách tiền tệ không thể quan sát

sản lượng trong cùng thời kỳ. Do đó, không thể phản ứng tức thời với các biến động

sản lượng, ngụ ý hạn chế tham số . Cũng có thể lập luận, chính sách tiền tệ

chỉ ảnh hưởng đến sản lượng sau một độ trễ nhất định do độ trễ trong cơ chế dẫn

truyền. Theo lập luận này, tham số có thể thiết lập bằng 0. Với hai hạn chế này,

ma trận trở thành ma trận đơn vị và dạng rút gọn (2.5) thực sự đại diện cho một

mô hình cấu trúc của nền kinh tế.

Mô hình cũng có thể xác định các hạn chế lên các phần tử của ma trận . Ma trận

mô tả tác động của các biến trễ của biến nội sinh tác động lên cung tiền và sản

lượng hay mối quan hệ động giữa các biến trong mô hình. Trễ của các biến nội sinh

được xác định trước, tức chúng không tương quan với những biểu hiện hiện tại hoặc

tương lai của các cú sốc cấu trúc. Do đó, có thể xem chúng như các biến ngoại sinh.

Mặc dù điều này có thể làm cho các biến này dễ dàng xử lý thực nghiệm, nhưng áp

đặt hạn chế lên trễ của các biến nội sinh rất khó để lý giải bằng một quan điểm lý

thuyết, do các lý thuyết kinh tế thường không đề cập nhiều đến mối quan hệ động

giữa các biến. Do đó, sẽ thích hợp hơn nếu để các hệ số này được ước lượng thông

qua dữ liệu quan sát.

Một cách tiếp cận khác là tìm kiếm các biến ngoại sinh đóng vai trò là biến công cụ

để thực hiện việc xác định. Một biến được định nghĩa là ngoại sinh mạnh nếu nó

không tương quan với các biểu hiện hiện tại, tương lai hoặc quá khứ của các cú sốc

trong phương trình cấu trúc. Điều kiện này mạnh hơn so với việc các biến được

định trước. Việc sử dụng các biến ngoại sinh để xác định là đặc trưng của các mô

hình hệ phương trình động bởi các mô hình SVAR chỉ bao gồm các biến nội sinh.

Với mô hình cấu trúc đang xét, cần ít nhất hai biến ngoại sinh để xác định. Một biến

nên tương quan cao với tổng cầu nhưng không tương quan với các công cụ chính

sách và ngược lại. Việc sử dụng hai biến này để xác định được minh họa dưới đây.

 Xác định hàm cung tiền

Giả định chính sách tài khóa là biến ngoại sinh đối với mô hình trên và tác động lớn

đến tổng cầu nhưng không phải là một yếu tố trong quá trình thiết lập chính sách

tiền tệ và ngược lại. Tức giả định biến này bị hạn chế, trên cơ sở tiên nghiệm, là

không thích hợp cho việc xác định cung tiền, do đó, hệ số của biến này bằng 0 trong

phương trình cung tiền. Điều này cung cấp một hạn chế xác định cần thiết để ước

lượng các thông số cấu trúc trong phương trình này. Nguyên tắc xác định được

minh họa trong hình 2.1.

Hình 2.1: Xác định hàm cung tiền

Nguồn: Jan Gottschalk (2011), An introduction into the SVAR methodology:

identification, interpretation and limitations of SVAR models, Fig 1.

Hình 2.1 mô tả đường cung tiền MS và tổng cầu AD. Ban đầu, hệ thống này ở điểm

A. Giả định khi chính sách tài khóa mở rộng, biểu thị bằng dG1. Theo hạn chế xác

định, sự mở rộng này chỉ ảnh hưởng đến tổng cầu mà không ảnh hưởng trực tiếp

đến cung tiền. Khi đó, đường AD dịch chuyển và MS không đổi tạo thành trạng thái

cân bằng mới tại điểm B. Tương tự trong trường hợp chính sách tài khóa thu hẹp,

điểm cân bằng dịch chuyển đến điểm C. Nối ba điểm C, A, B ta được một mô tả tốt

cho đường cung tiền MS. Nói cách khác, thay đổi trong lập trường chính sách tài

khóa là một nguyên nhân ngoại sinh của sự thay đổi tổng cầu và giúp xác định

đường MS – đang bị ghì chặt bởi các giới hạn xác định.

 Xác định hàm tổng cầu

Tương tự, công cụ cần thiết để xác định hàm tổng cầu là một biến ngoại sinh tương

quan với cung tiền nhưng không phải là một yếu tố xác định tổng cầu. Rất khó để

tìm được một biến công cụ như vậy. Một ứng cử tương đối thích hợp là term spread5. Biến này tương quan với cung tiền nếu các nhà hoạch định chính sách tiền

tệ điều chỉnh thay đổi cung tiền do tái phân bổ danh mục đầu tư – yếu tố phụ thuộc

vào sự thay đổi ngoại sinh trong term spread. Trường hợp giả định term spread độc

lập với tổng cầu, hàm tổng cầu được xác định tương tự như trên.

Một giả định phổ biến khác cho việc xác định tổng cầu là các biến tiền tệ trong

phương trình tổng cầu không nội sinh mà là biến ngoại sinh.Với giả định này, vấn

đề xác định không xuất hiện, phương trình tổng cầu có thể đơn giản ước lượng bằng

phương pháp OLS. Giả định này có một ý nghĩa đáng quan tâm nhưng thường

không được chú ý đối với ma trận phương sai – hiệp phương sai của các sai số cấu

trúc : vì chính sách tiền tệ ngoại sinh với sản lượng, các hệ số và trong

phương trình cung tiền bằng 0. Hơn nữa, biến tiền tệ không tương quan với sai số

tổng cầu . Kết quả là sai số cấu trúc và trực giao.

2.2. Sự phê phán phương pháp xác định truyền thống trong các mô hình

kinh tế học thực nghiệm Keynes.

Một phê bình mạnh mẽ đến từ Sargent (1976), Lucas và Sargent (1979) liên quan

đến vấn đề kỳ vọng trong mô hình. Hai ông cho rằng các biến số kinh tế không chỉ

phụ thuộc vào quan hệ hiện thời mà còn phụ thuộc vào kỳ vọng trong tương lai. Hai

ông nhấn mạnh: bất kỳ phiên bản nào của học thuyết cho rằng các chủ thể kinh tế

hành xử trên cơ sở lợi ích riêng của họ thì sẽ trở nên mâu thuẫn với những hạn chế

xác định được áp đặt trong sự hình thành kỳ vọng. Hơn nữa, các hạn chế về kỳ vọng

– được sử dụng giải quyết vấn đề xác định – là hoàn toàn tùy tiện và không được

bắt nguồn từ bất kỳ giả định nào phản ánh những nguyên lý cơ bản về hành vi kinh

tế. Bởi vì không có bất kỳ lý thuyết nào được thiết lập với hàm ý rằng tỷ lệ lạm phát

dự kiến nên được mô hình hóa như một hàm tuyến tính của các giá trị lạm phát trễ,

nhưng giả thuyết này lại được sử dụng như một hạn chế xác định trong hầu hết các

5Chênh lệch giữa lãi suất ngắn hạn và dài dạn.

mô hình thực nghiệm Keynes. Trong khi đó, vai trò của kỳ vọng ngày càng trở nên

phổ biến và tạo nên một ảnh hưởng lớn về mối quan hệ động giữa các biến trong

mô hình.

Ngoài ra, Lucas và Sargent còn cho rằng một sự thay đổi trong chính sách nhất thiết

phải dẫn đến sự thay đổi trong một vài tham số cấu trúc (ví dụ như mô tả hành vi

quá khứ của các biến số chính sách) và do đó ảnh hưởng đến các tham số của mô

hình rút gọn một cách rất phức tạp. Như vậy, Lucas và Sargent đã chỉ trích rằng nếu

không biết được tham số cấu trúc nào sẽ bất biến trước sự thay đổi của chính sách

và tham số cấu trúc nào sẽ thay đổi (và thay đổi như thế nào) thì một mô hình kinh

tế thực nghiệm sẽ không có giá trị trong việc đánh giá những chính sách thay thế.

Điều này r ràng là đúng bất kể các mô hình rút gọn có phù hợp với dữ liệu lịch sử

như thế nào hay có những dự báo vô điều kiện (unconditional forecasting) tốt như

thế nào.

Một phê phán khác đến đến từ Sims (1980), ông cho rằng các biến công cụ ngoại

sinh rất khó để có được. Đặc biệt các biến được xác định ngoại sinh trong các mô

hình kinh tế vĩ mô lớn thường được xử lý ngoại sinh trên cơ sở tiên nghiệm mặc

định chứ không phải là một kết quả đáng tin cậy. Với biến chính sách, ông chỉ ra

rằng chúng thường có một thành phần đáng để nội sinh ngăn cản việc xử lý chúng

như các biến ngoại sinh. Hơn nữa, Sims lập luận rằng các hạn chế xác định tiên

nghiệm ít đáng tin cậy. Đặc biệt khi cho phép các tác nhân hình thành quyết định

của mình trên cơ sở kỳ vọng hợp lý và tối ưu hóa liên thời gian (inter–temporal

optimization). Ví dụ điển hình cho phương pháp xác định truyền thống là một mô

hình hệ phương trình đối với cung – cầu một sản phẩm nông nghiệp. Trong đó, biến

thời tiết được sử dụng như một công cụ để xác định hàm cầu. Tức hạn chế xác định

thời tiết không ảnh hưởng trực tiếp đến nhu cầu nông nghiệp. Giả định này thậm chí

suy yếu nếu kỳ vọng hợp lý được chấp nhận: “Dù chúng ta hầu như chắc chắn nhu

cầu của người tiêu dùng ở Mỹ không bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ ở Brazil, chúng ta

phải thừa nhận rằng có thể người tiêu dùng Mỹ, sau khi đọc một thông tin về sương

giá ở Brazil từ báo chí, có thể cố gắng dự trữ cà phê với dự đoán ảnh hưởng của

sương giá đến giá cả. Do đó biến thời tiết có thể ảnh hưởng đồng thời đến cung –

cầu, thông qua “giá kỳ vọng”.

Với các công cụ biến ngoại sinh và các hạn chế đi kèm đã được áp đặt trong mô

hình ví dụ trên. Đầu tiên, biến chính sách tiền tệ được giả định không tương quan

với cung tiền. Giả định này bị bác bỏ bởi Barro (1977) khi lập luận rằng, do thuế in

tiền thu được tăng lên từ mở rộng cung tiền, chính phủ có xu hướng gia tăng chi tiêu

công. Khi đó, chính sách tài khóa trở thành một hàm của cung tiền, giả định ngoại

sinh sụp đổ.

Với biến term spread được giả định không tương quan với tổng cầu. Tuy nhiên, mô

hình Keynes mới với giả định chi tiêu thực hiện nay phụ thuộc vào mức độ chi tiêu

thực kỳ vọng trong tương lai (King, 2001). Vì term spread thường được sử dụng

như một yếu tố dự báo của hoạt động kinh tế tương lai, biến này sẽ tác động trực

tiếp đến tổng cầu hiện tại, do đó, hạn chế xác định sụp đổ.

Như vậy, luôn có rất nhiều khó khăn trong việc tìm kiếm các biến ngoại sinh thực

sự có thể sử dụng như các công cụ xác định. Điều này đặc biệt đúng trong lĩnh vực

kinh tế tiền tệ, bởi thực tế, tất cả các biến trong lĩnh vực tài chính – tiền tệ đều có

một mức độ nội sinh nhất định dựa trên thị trường tài chính được thiết lập tốt và kỳ

vọng hợp lý. Cũng với lý do đó, rất khó để biện minh trên cơ sở tiên nghiệm rằng

một biến nhất định không ảnh hưởng đến biến khác. Do đó, hầu như không có một

hạn chế giới hạn nào thuyết phục.

Theo sau những phê phán của Lucas – Sargent – Sims, kinh tế học thực nghiệm đã

phát triển hai phương pháp tiếp cận chủ yếu: tìm kiếm mô hình cấu trúc sâu của nền

kinh tế dựa trên nền tảng kinh tế học vi mô (được Sargent phát triển) và các tiếp cận

quan tâm đến tác động của các cú sốc không kỳ vọng – phương pháp vector tự hồi

quy VAR (do Sims đề xuất và phát triển). Hai phương pháp này sẽ được phân tích

cụ thể trong phần tiếp theo.

2.3. Nền tảng mới của kinh tế học thực nghiệm

2.3.1. Xác định cấu trúc sâu của nền kinh tế

Đối mặt với phê phán của Lucas (1976), Sargent và một số các nhà kinh tế khác như

Hansen (Sargent và Hansen; 1980, 1981), Kydland và Prescott (1982) tiến hành các

nghiên cứu tìm kiếm cấu trúc sâu của nền kinh tế – cấu trúc bất biến trước sự thay

đổi chính sách. Điều này đỏi hỏi phải tìm kiếm các tham số sâu điều chỉnh hành vi

cá nhân liên quan đến thị hiếu, công nghệ, giới hạn nguồn lực và kỳ vọng,… Các

tham số sâu này phản ánh hành vi cá nhân đã bao hàm kỳ vọng chính sách và do đó

không bị thay đổi trước sự thay đổi chính sách – ngoại trừ các tham số mô tả bản

thân chính sách. Đây là lý thuyết kinh tế vĩ mô dựa trên nền tảng kinh tế học vi mô

và đặt kỳ vọng làm trọng tâm.

Trong những nghiên cứu đầu tiên về vấn đề này, kỳ vọng hợp lý (rational

expectation) được cho là thích hợp hơn so với kỳ vọng thích nghi (adaptive

expectation) – đã bị Lucas (1976) phê phán – trong phân tích chính sách và hành vi

cá nhân (Sargent và Wallace, 1976). Khuôn khổ kỳ vọng hợp lý cho rằng các cá

nhân hình thành kỳ vọng tối ưu dựa trên kiến thức đầy đủ về tình trạng nền kinh tế.

Đối mặt với vấn đề xác định cũng như mô hình hóa nhân tố kỳ vọng để tạo ra sự

khả thi trong việc ước lượng mô hình, Sargent với một loạt nghiên cứu vào những

năm 1970 đã thành công trong việc đưa nhân tố kỳ vọng hợp lý vào các mô hình

kinh tế thực nghiệm bằng cách biến đổi các nhân tố kỳ vọng thành một số phương

trình giới hạn đồng thời (cross equation constraints), đồng thời giải quyết vấn đề

xác định trong mô hình.

Phương pháp xác định của Sargent thông qua các phương trình giới hạn đồng thời

có thể được minh họa qua ví dụ đơn giản gồm ba biến: lạm phát , sản lượng

và lãi suất . Lãi suất đại diện cho biến chính sách tiền tệ, trong khi lạm phát và

sản lượng được xác định bởi các chủ thể trong nền kinh tế như hộ gia đình và doanh

nghiệp. Tuy nhiên để đơn giản vấn đề, nền tảng vi mô sẽ không được đề cập chi tiết

ở đây. Phương trình mô tả các biến như sau:

Lạm phát: (2.6)

Số hạng đầu tiên của vế phải phương trình nắm bắt khía cạnh hướng về tương lai

(forward-looking) của sự hình thành giá cả – biểu thị kỳ vọng của khu vực tư nhân tại thời điểm của bất kỳ biến nào6. Lạm phát kỳ vọng được đưa vào trong phương trình nhằm phản ánh việc thiết lập giá cả hướng về tương lai của các

doanh nghiệp tư nhân, vì họ không thể thay đổi giá cả thường xuyên (ví dụ), do đó

cần quan tâm đến điều kiện nhu cầu trong tương lai và giá cả của các doanh nghiệp

khác. Số hạng thứ hai nắm bắt thành phần quá khứ của lạm phát, ví dụ do chỉ số hóa

trong các hợp đồng. (Lỗ hổng) sản lượng – cũng ảnh hưởng đến giá cả đặc trưng

bởi sản lượng cao thường kết hợp với chi phí biên sản suất cao hơn. Cuối cùng,

là cú sốc ngoại sinh (thường được gọi là chi phí đẩy), đây là một biến ngẫu nghiên.

(2.7) Sản lượng:

Số hạng đầu tiên là (lỗ hổng) sản lượng kỳ vọng, tương tự như giá, một phần sản

lượng được quyết định theo cách hướng về tương lai. Thứ đến là thành phần quá

khứ có thể do chi phí điều chỉnh hay thói quen trong sở thích tiêu dùng.

Số hạng thứ ba cho thấy sản lượng phản ứng ngược chiều với sự thay đổi

lãi suất thực; là lãi suất danh nghĩa và – là lãi suất thực. Ý tưởng ở đây là

một mức lãi suất thực cao sẽ làm giảm tiêu dùng hiện tại do liên quan đến tiêu dùng

trong tương lai. Sản lượng cũng bao gồm một nhân tố ngẫu nhiên , ví dụ phản ánh

sự thay đổi trong thái độ tiêu dùng trong quan hệ với tiết kiệm.

Lãi suất: giả định NHTW thiết lập lãi suất danh nghĩa theo “quy tắc Taylor”.

(2.8)

Trong đó là cú sốc chính sách tiền tệ. Ba tham số phản ứng trong quy luật chính

sách đều dương: được hiểu là NHTW sẽ gia tăng lãi suất khi lạm phát tăng

cao, có nghĩa là NHTW sẽ nâng lãi suất trong trường hợp sản lượng gia tăng

6 Để đơn giản hóa, phương trình này và các phương trình về sau sẽ được lược bỏ các hằng số.

và hàm ý về một sự thay đổi dễ dàng trong lãi suất.

Để mô tả được những biến động vĩ mô thì tất cả các tham số của mô hình – các

vector hệ số và – phải được biết trước. Những cú sốc ngẫu nhiên đều được

nhận biết qua thời gian, theo đó gây ra những biến động trong sản lượng và lạm

phát cũng như trong chính sách tiền tệ. Ví dụ như là những hệ số chính sách trong

khi hệ số và phản ánh những tham số cấu trúc sâu – bất biến trước những thay

đổi của chính sách. Những hệ số này có thể phụ thuộc vào một số ít các tham số

như vậy. Vector được giả định là những cú sốc bất ngờ, không thể dự đoán được.

Dường như rất r ràng rằng một sự thay đổi trong quy luật chính sách của cơ quan

tiền tệ – chẳng hạn như gia tăng độ nhạy cảm của lãi suất đối với lạm phát, gia tăng

giá trị của – sẽ ảnh hưởng đến những tính chất của nền kinh tế theo thời gian.

Nhưng chính xác là ảnh hưởng ở mức độ nào? Khó khăn trong việc phân tích nền

kinh tế qua thời gian chính là những yếu tố trong hiện tại lại phụ thuộc vào kỳ vọng

về tương lai, ít nhất là nếu phản ánh một số lượng hành vi có mục đích và hướng

về tương lai, ví dụ như những hiểu biết về cách thức hoạt động của nền kinh tế. Cụ

thể, nếu những doanh nghiệp tư nhân tại thời điểm hình thành kỳ vọng về giá tại

thời điểm và mong đợi rằng phương trình hình thành giá vẫn giữ nguyên tại

thời điểm , thì những kỳ vọng của họ phải phản ánh được thông tin này. Theo

đó, kỳ vọng hợp lý được hiểu một cách chính xác là những kỳ vọng được hình

thành dựa trên những thông tin và hiểu biết đầy đủ về hệ phương trình – bao gồm

các phương trình từ (2.6) – (2.8). Do đó, những sự kiện tại thời điểm sẽ phụ thuộc

vào những sự kiện tại thời điểm , đến lượt nó những sự kiện tại thời điểm

lại phụ thuộc vào những sự kiện tại thời điểm , và cứ tiếp diễn như thế.

Trước khi hình thành lý thuyết về kỳ vọng hợp lý, biến kỳ vọng được xem như là

một biến ngoại sinh trong mô hình hoặc được mô hình hóa thông qua những giá trị

quá khứ. Chẳng hạn như lạm phát dự kiến có thể được giả định là không đổi hoặc

bằng với lạm phát hiện tại. Điều này có nghĩa rằng việc tìm ra hướng giải quyết cho

hệ phương trình (2.6) – (2.8) sẽ trở thành một nhiệm vụ dễ dàng và mang tính rập

khuôn (máy móc). Tuy nhiên, giả định cơ bản cho rằng một sự thay đổi trong chế

độ chính sách sẽ không kích thích bất kỳ phản ứng nào trong kỳ vọng của khu vực

tư nhân. R ràng đây là một giả định không tưởng, đặc biệt là trong trường hợp của

chính sách tiền tệ.

Để giải quyết vấn đề này, Sargent (1977, 1978a, 1978b) sử dụng thực tế là các

phương trình cấu trúc như (2.6) – (2.8) cho phép một giải pháp “hướng về tương

lai”. Do đó, Sargent biểu diễn các biến hiện tại như tổng có trọng số của các cú sốc

hiện tại và tương lai được kỳ vọng (ε), cùng với các biến định trước

với tỷ trọng tất cả phụ thuộc vào các vector tham số cơ bản . Tiếp đến, để thiết

lập các giả định phân phối cụ thể cho các các cú sốc, dựa trên các nghiên cứu thống

kê chuỗi thời gian cho thấy làm thế nào quy trình tổng quát của loại dữ liệu này có

thể ước lượng bằng cách sử dụng phương pháp maximum-likelihood. Mục tiêu là

ước lượng các vector – các yếu tố quyết định sâu hơn của quá trình chuỗi thời

gian tổng quát – cho .

Một cái nhìn sâu sắc ở đây là các tham số cấu trúc xuất hiện ở nhiều phương trình

khác nhau của hệ thống và do đó hàm ý những giới hạn đồng thời. Sargent gọi loại

giới hạn này là “đặc điểm nhận dạng” của kinh tế lượng kỳ vọng hợp lý và những

hạn chế như vậy vẫn là nhân tố trung tâm của việc ước lượng hiện đại. Sargent cũng

sử dụng phương pháp đệ quy đối với hệ phương trình tuyến tính (2.6) – (2.8).

Để minh họa phương pháp và biểu hiện mạch lạc làm thế nào các hạn chế đồng thời

xuất hiện, cần thiết phải sử dụng một đại diện đệ quy. Giải pháp cho hệ phương

trình (2.6) – (2.8) được phỏng đoán có dạng:

(2.9)

Trong đó và là các ma trận . Các thành phần của ma trận và đặc tính

ngẫu nhiên của phần dư có thể dễ dàng được ước lượng các bằng phương pháp

hồi quy cơ bản.

Tuy nhiên, nhiệm vụ hiện tại không phải là ước lượng ma trận và mà là các , (2.9) trở tham số cơ bản . Đặt và

thành , và hệ cấu trúc (2.6) – (2.8) có thể viết

7. Tương ứng với giải pháp phỏng đoán, bắt buộc

, vì vector các cú sốc không thể dự báo. Khi đó

. Giả sử ma trận – – khả nghịch, ta có :

(2.10) – – – –

Do đó, giải pháp phỏng đoán được xác định với – – . Đây thực tế

là một hạn chế đồng thời, trong đó các tham số cơ bản trong và áp đặt các hạn

chế trên các hệ số ma trận .

Khi ước lượng một phương trình như , với là phần dư hồi quy,

cần thiết phải chấp nhận các hạn chế với lý thuyết áp đặt trên các hệ số ma trận .

Trong mô hình ví dụ, hạn chế bao gồm chín phương trình và tám tham số chưa xác

định (trong ). Hơn nữa, phần dư có ma trận phương sai – hiệp phương sai

với sáu phần tử riêng biệt, bổ sung thêm sáu phương trình thông qua

– – – – . Ma trận phương sai – hiệp phương sai của có

ba phần tử riêng biệt – do ba cú sốc độc lập ngẫu nhiên – bổ sung thêm ba tham số

cơ bản cần ước ượng. Như vậy, mô hình ví dụ có 15 phương trình và 11 tham số –

hoàn toàn có thể xác định miễn là các điều kiện nhất định được đáp ứng. Hệ có thể

ước lượng bằng cách sử dụng phương pháp maximum-likelihood, và hạn chế đồng

thời áp đặt bởi mô hình có thể được kiểm định một cách r ràng bằng một kiểm

định khả năng xác định.

Phương pháp của Sargent xác định một mô hình cấu trúc cụ thể của nền kinh tế, bao

gồm các mối quan hệ động được xác định tốt. Tuy nhiên, phương pháp phức tạp này

đòi hỏi những lập luận hết sức chặt chẽ để một mô hình cấu trúc sâu có sức thuyết

phục với nền kinh tế. Việc thiết lập các phương trình giới hạn đồng thời khiến mô

hình trở nên hết sức phức tạp trong trường hợp mô hình có quy mô lớn, và đặc biệt

7 Ở đây,

khó khăn khi các mối quan hệ phi tuyến được biểu hiện (Sims 1986). Ngoài ra, phê

bình lớn nhất đối với mô hình là giả thuyết kỳ vọng hợp lý cho rằng các chủ thể kỳ vọng đồng nhất và xử lý tối ưu trong điều kiện có đầy đủ thông tin8 và dần hướng

tới đo lường kỳ vọng thực từ nền kinh tế để bổ sung biến cho mô hình. Đây là một

thách thức lớn đối với các nền kinh tế nhỏ đang phát triển. Trong điều kiện đó, việc

phát triển một mô hình quan sát các mối quan hệ động trong nền kinh tế, đặc biệt là

phân phối có điều kiện các tác động của hoạt động chính sách đến nền kinh tế, mà

không cần chi tiết hóa mọi tham số cấu trúc sâu là một lựa chọn thích hợp. Một mô

hình như thế được phát triển bởi Sims (1980) và sẽ được trình bày cụ thể trong phần

tiếp theo.

2.3.2. Tác động của các cú sốc không kỳ vọng: Phương pháp VAR

Trước những khó khăn trong vấn đề xác định, Sims đề xuất sử dụng dạng mô hình

rút gọn, dễ dàng ước lượng mà không đòi hỏi bất kỳ hạn chế xác định nào, đồng thời xem tất cả các biến là nội sinh9. Khi đó mô hình VAR ước lượng rút gọn thành

mô hình chỉ bao gồm các biến nội sinh:

(2.11)

Như đã đề cập ở trên, các hệ số và sai số ước lượng được từ dữ liệu quan

sát không mang ý nghĩa kinh tế. Bản thân chúng là một hàm của các tham số cấu

trúc, do đó, không thể hiện được mối quan hệ động giữa các biến. Lúc này đòi hỏi

8 Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy kỳ vọng là không đồng nhất (heterogeneity) vì hai

nguyên nhân: sự tiếp thu (learning) và sự thiếu chú ý hợp lý (rational inattention). Lý thuyết

về sự thiếu chú ý hợp lý được Sims (2009) đưa ra với quan điểm cho rằng có sự hạn chế về

mặt thông tin và khả năng xử lý thông tin của các chủ thể (tương tự Carrol, 2003). Trong khi

đó, sự tiếp thu trở nên phổ biến trong thời gian gần đây, chủ thể kinh thế được giả định là

giống như các nhà thống kê học. Họ sẽ thu thập tất cả thông tin có thể và thay đổi mô hình

thiết lập kỳ vọng theo thời gian. Sự tiếp thu đã được chứng minh bằng thực nghiệm từ nhiều

nghiên cứu (Orphanides và Williams, 2003, Pfajfa và Santoro, 2006, Pfajfa và Zakelj, 2009).

9Trong những cải tiến sau này, mô hình VAR vẫn có thể bao gồm các biến ngoại sinh nếu dựa

trên lập luận chắc chắn.

các phương pháp xác định để quan sát các phản ứng động của nền kinh tế.

Tuy nhiên, khác với phương pháp luận truyền thống xem xét các mối quan hệ động

trong nền kinh tế bằng cách mô hình hóa các mối quan hệ trực tiếp giữa các biến

kinh tế, từ đó tính toán các số nhân động, phương pháp luận VAR nhắm đến xác

định sai số cấu trúc ε, từ đó theo d i phản ứng động của mô hình trước các cú sốc

cấu trúc. Nói cách khác, trong phương pháp luận VAR các mối quan hệ động trong

nền kinh tế được mô hình hóa như mối quan hệ giữa những cú sốc. Đây được gọi là

“quan điểm sốc” trong VAR. Quan điểm này cho rằng ngoại trừ các biến động cấu

trúc bất ngờ, giá trị của các biến nội sinh đều có thể được kỳ vọng. Do đó, VAR chỉ

tập trung quan sát các thay đổi bất ngờ trong gây ra bởi các cú sốc cấu trúc. Đây

là điểm khác biệt đáng kể đối với mô hình kinh tế thực nghiệm Keynes, bởi các mô

hình truyền thống này không phân biệt sự thay đổi kỳ vọng và không kỳ vọng trong

2.3.2.1. Hàm phản ứng đẩy

Với phương pháp luận trên, phương pháp VAR sử dụng biểu diễn trung bình trượt

(MA), thể hiện các biến nội sinh trong như một hàm của các sai số cấu trúc hiện

tại và quá khứ. (2.11) được biến đổi tương đương với:

hay

với (2.12)

Với ví dụ trên, biểu diễn MA được thể hiện cụ thể như sau :

thể hiện tác động của một biến động đơn vị trong tại thời kỳ

(2.13)

thể hiện phản ứng của sản

Lúc này hệ số

đến sản lượng thời kỳ , hay nói cách khác,

lượng vào thời kỳ trước một cú sốc đơn vị trên tại thời kỳ , với điều kiện

tất cả các phần dư khác tại tất cả các thời kỳ khác không đổi. Tương tự, các số trong

ma trận thể hiện phản ứng của các biến phụ thuộc ở hiện tại và tương lai trước

một cú sốc đơn vị trên ở hiện tại. (2.12) được gọi là một hàm phản ứng đẩy.

Tuy nhiên, bản thân không có ý nghĩa kinh tế mà chỉ là một sự kết hợp tuyến tính

của các sai số cấu trúc thực sự . (2.11) chỉ có ý nghĩa khi xem xét:

(2.14) với

Vấn đề đặt ra là cần xác định các sai số cấu trúc ε từ đã ước lượng.

2.3.2.2. Phân rã phương sai.

Nhằm tránh những sai lầm do việc áp đặt các hạn chế xác định lên mô hình, phương

pháp VAR sử dụng kỹ thuật phi lý thuyết – phân rã Cholesky – áp đặt một trật tự đệ

quy tự động lên ma trận phương sai – hiệp phương sai của các phần dư , để phân

tách thành các sai số cấu trúc trực giao . Phân rã Cholesky áp đặt một ma trận

tam giác dưới lên ma trận xác định của . Khi đó, mối quan hệ giữa và ε được

biểu diễn:

(2.15)

Phân rã Cholesky tương đương với việc ước lượng (2.15) bằng OLS, do đó đòi hỏi

trực giao với các cú sốc khác. Sai số trực giao cho phép phân rã phương sai của

các biến theo tỷ trọng của các nguồn trực giao. Kết hợp với hàm phản ứng đẩy ở

trên, phương pháp VAR giúp các nhà kinh tế ước tính được mức độ và thời gian

phản ứng của một nền kinh tế cụ thể trước từng loại cú sốc khác nhau. Phương pháp

xác định trong VAR, về mặt kỹ thuật hoàn toàn không liên quan đến các lý thuyết

kinh tế, do đó, phương pháp VAR còn được gọi là phương pháp “phi lý thuyết”

(Keating, 1990).

2.3.2.3. Những phê phán đối với VAR.

Phương pháp “phi lý thuyết” VAR không tránh khỏi những phê bình. Cooley và

LeRoy (1985) và Leamer (l985) cho rằng không thích hợp để xem những sai số trực

giao ước tính từ phương pháp phi lý thuyết như những sai số cấu trúc thực bởi vì hai

nguyên nhân chủ yếu sau: Thứ nhất, nếu phân rã Cholesky thực sự phi lý thuyết,

những cú sốc được ước tính và các mô phỏng không thể mang đến một biểu diễn

cấu trúc thực sự. Thứ hai, liệu phân rã Cholesky trong trường hợp này có thực sự

phi lý thuyết? Các thiết lập trong (2.15) hàm ý một mô hình cấu trúc hồi quy đồng

thời. Việc sắp xếp trật tự các phương trình trong mô hình đòi hỏi phải dựa trên

những lập luận lý thuyết. Do đó, phân rã Cholesky thực tế hàm ý một cấu trúc kinh

tế đặc biệt mà không phải bao giờ cũng phù hợp với lý thuyết.

2.4. Phương pháp SVAR

Khắc phục hạn chế của VAR, phương pháp SVAR thay thế kỹ thuật xác định “phi lý thuyết” bằng cách áp dụng phương pháp xác định cấu trúc truyền thống để xác định sai số cấu trúc từ phần dư , từ đó tiến hành các phân tích phản ứng đẩy tương tự như phương pháp luận VAR (do đó được gọi là “Structural VAR”).

2.4.1. Hạn chế trực giao

Hạn chế xác định phân biệt phương pháp SVAR với phương pháp hệ phương trình

động truyền thống là SVAR giả định các sai số cấu trúc trực giao. Trong ví dụ trên,

giả định này có nghĩa các sai số cấu trúc và không tương quan lẫn nhau.

Chính thức, điều này đòi hỏi ma trận phương sai – hiệp phương sai có dạng

mà , do đó ma trận phương sai – hiệp phương sai của

phần dư và sai số cấu trúc liên kết với nhau qua: . Từ đó, các hạn

chế trực giao áp đặt trên dẫn đến một hạn chế phi tuyến trên , qua đó cung cấp

một trong hai hạn chế xác định cần có.

Phương pháp xác định truyền thống của mô hình hệ phương trình động áp đặt các

hạn chế xác định trực tiếp lên các biến trong mô hình mà không quan tâm đến liên

kết cấu trúc giữa và . Do đó, ma trận phương sai – hiệp phương sai cấu trúc

thường không hạn chế. Ngược lại, tương tự như VAR, SVAR không quan sát trực

tiếp tương quan động giữa các biến mà quan sát tác động của các cú sốc cấu trúc lên

mô hình. Do đó, sai số cấu trúc chiếm một vị trí trung tâm trong phương pháp

SVAR, và cần thiết phải được ước lượng từ . Điều này đòi hỏi các sai số cấu trúc

phải trực giao. Tuy nhiên, phần 2.2 cũng cho thấy các giả định biến ngoại sinh trong

phương pháp xác định truyền thống cũng có thể bao hàm hạn chế trực giao, hàm ý

sự khác biệt giữa hai phương pháp này có thể không r ràng như cái nhìn đầu tiên.

2.4.2. Sự chuẩn hóa mô hình SVAR

Trong các mô hình hệ phương trình động, mô hình cấu trúc được thể hiện dưới dạng

tự hồi quy (AR): và phân tích thực nghiệm để ước lượng các ma

trận tham số và . Khuôn khổ này thuận tiện để chuẩn hóa mô hình bằng cách

và

thiết lập phần tử đường chéo bằng 1. Ngược lại, phương pháp SVAR dựa trên biểu diễn MA của mô hình cấu trúc: và phân tích thực nghiệm để ước lượng hàm phản ứng đẩy cho bởi ma trận . Do đó, sẽ thuận lợi khi chuẩn hóa

bằng 1 trong ví dụ trên, bởi với sự chuẩn hóa này, những cú sốc độ lệch chuẩn

mô hình bằng cách thiết lập các phương sai của sai số cấu trúc bằng 1, tức

sẽ tương ứng với sai số đơn vị trong và tương ứng.

Kết hợp với giả định trực giao, ma trận phương sai – hiệp phương sai của các sai số

cấu trúc có dạng: . Nhấn mạnh rằng, việc chuẩn hóa chỉ liên quan

để tỷ xích của hệ thống, không có vấn đề nào liên quan đến bản chất bị thay đổi ở

đây.

2.4.3. Hạn chế trên ma trận

Bằng cách áp đặt các hạn chế trực giao và chuẩn hóa, ma trận phương sai – hiệp

. Ma trận phương sai – phương sai của các sai số cấu trúc được đưa về dạng:

hiệp phương sai của sai số trong dạng rút gọn được xác định bởi . Có ba phần tử trong sẽ được ước lượng trong bước đầu của SVAR, do đó cần thêm một hạn chế để xác định mô hình. Giả định loại trừ

được áp đặt lên cho mục đích này, tương tự như được thực hiện trong mô hình hệ

phương trình truyền thống.

Tuy nhiên, có một sự khác biệt tinh tế trong việc giải thích những hạn chế giữa hai

dạng mô hình, bởi với phương pháp luận khác nhau, ma trận đóng vai trò khác

nhau trong hai dạng mô hình. Trong mô hình hệ phương trình động, ma trận này mô

hình hóa mối quan hệ tức thời giữa các biến trong mô hình. Trong khi ở mô hình

SVAR, ma trận này mô hình hóa các mối quan hệ đồng thời giữa phần dư trong

dạng rút gọn với sai số cấu trúc , theo “quan điểm sốc” trong phương pháp luận

VAR. Nói tóm lại, mô hình SVAR tập trung vào mối quan hệ (2.16) và

xác định các cú sốc cấu trúc bằng cách áp đặt các hạn chế thích hợp lên ma trận

nghĩa là trong SVAR, mối quan hệ động trong nền kinh tế được mô hình hóa dưới

dạng mối quan hệ giữa các cú sốc.

Để minh họa tác động của “quan điểm sốc” đến việc giải thích các hạn chế trên ma

trận , chúng tôi tiến hành xem xét việc xác định một cú sốc trong chính sách tiền

tệ. Giả định NHTW không phản ứng kịp thời với những biến động hoạt động kinh

tế thực, do sự chậm trễ trong việc thống kê số liệu, khiến NHTW không kịp nhận ra

các cú sốc ngoài mong đợi xảy ra trong sản lượng. Áp đặt các hạn chế xác định vào

(2.16) thu được:

(2.17)

Hạn chế này áp đặt một trật tự đệ quy lên phần dư dạng rút gọn. Ngụ ý một cú sốc

tổng cầu tương ứng với một sự thay đổi sẽ dẫn đến một sai số dự báo trong biến

động sản lượng cùng kỳ, nhưng không tác động đến biến động cung tiền cùng kỳ.

Thực hiện áp đặt hạn chế loại trừ tương tự với phương pháp xác định trong mô hình

hệ phương trình truyền thống thu được:

(2.18)

Ma trận trong (2.17) và (2.18) là hoàn toàn giống nhau. Tuy nhiên, khác biệt

trong cách giải thích chúng. Trong mô hình hệ phương trình động, hạn chế trên

ngụ ý một sự thay đổi trong biến sản lượng, bất kể có được kỳ vọng hay không,

không ảnh hưởng đến cung tiền cùng kỳ. Đây là giả định mạnh hơn so với mô hình

SVAR.

Nói cách khác, khi chưa áp đặt các hạn chế, trong mô hình hệ phương trình, phương

trình của biến chính sách tiền tệ được giải thích như một hàm phản ứng của NHTW

thiết lập cung tiền phản ứng với sản lượng hiện tại và quá khứ, bất kể sự thay đổi có

được dự kiến hay không. Ngược lại, phương trình biến tiền tệ trong mô hình SVAR

là hàm phản ứng của NHTW trong điều kiện bất ngờ. Phương trình này mô hình

hóa những thay đổi bất ngờ trong lập trường chính sách, , như một hàm của sự

biến động không được kỳ vọng của sản lượng và hành động chính sách linh hoạt

không được kỳ vọng trước, biểu hiện qua cú sốc chính sách tiền tệ . Kết quả là

một “hàm phản ứng trước các bất ngờ” được mô hình hóa, thể hiện sự thay đổi bất

ngờ trong công cụ chính sách như một hàm của những thay đổi không kỳ vọng

trong các biến phi chính sách và trong các cú sốc chính sách tiền tệ. Mục tiêu là để

xác định các cú sốc chính sách tiền tệ từ mối quan hệ này, đại diện cho thành phần

linh hoạt của chính sách hay như sự lệch của chính sách khỏi nguyên tắc (Bagliano

và Favero, 1998). Hai nhà nghiên cứu này biện minh cho việc tập trung vào các cú

sốc trong SVAR như sau: “sự quan tâm không phải trên các nguyên tắc nhưng trên

những sai lệch khỏi nguyên tắc, vì chỉ khi NHTW lệch khỏi nguyên tắc của họ thì

mới có thể thu thập được những thông tin hữu ích trong phản ứng của các biến vĩ

mô trước sự tác động của chính sách, từ đó so sánh với dự báo của các mô hình lý

thuyết thay thế”.

2.4.4. Đánh giá SVAR trong mối tương quan với mô hình hệ phương trình

truyền thống (mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes).

Với việc phân rã tất cả các biến thành hai thành phần được kỳ vọng và không kỳ

vọng, và chỉ áp đặt các hạn chế xác định trên các thành phần không kỳ vọng,

phương pháp SVAR dễ dàng tìm được các hạn chế xác định đáng tin cậy hơn. Ví

dụ, để xác định các cú sốc tiền tệ trong ví dụ trên, ta áp đặt hạn chế chính sách

không thể quan sát được những thay đổi bất ngờ trong sản lượng cùng kỳ. Vì hạn

chế này dựa trên quan sát rằng có một độ trễ trong thu thập số liệu thống kê, giả

định này hoàn toàn có thể. Nó cũng hợp lý hơn nhiều so với giả định trong mô hình

hệ phương trình cho rằng các nhà hoạch định chính sách không phản ứng kịp với

những thay đổi trong sản lượng bất kể những thay đổi đó có nằm trong dự tính của

họ hay không.

Tuy nhiên, lợi thế này cũng phải trả giá. Đầu tiên, mặc dù các hạn chế áp đặt trên

ma trận có thể không là hạn chế đặc biệt, phương pháp VAR đòi hỏi các sai số

cấu trúc phải trực giao (phương pháp truyền thống không yêu cầu), đây là một giả

định khá giới hạn. Thứ hai, mặc dù “quan điểm sốc” của SVAR rất thích hợp để

nghiên cứu tính động của một hệ thống bằng cách xem xét các cú sốc không kỳ

vọng. Nhưng câu hỏi đặt ra là các biến vĩ mô phản ứng với các thay đổi được kỳ

vọng như thế nào? Cụ thể, SVAR cho biết sự phản ứng của sản lượng trước một cú

sốc bất ngờ trong chính sách tiền tệ. Nhưng tác động của chính sách tiền tệ có hệ

thống lên sản lượng là gì? Ngược lại, số nhân động hữu dụng trong nghiên cứu tác

động của một sự thay đổi lập trường chính sách lên sản lượng ngay cả khi lập

trường chính sách mới được kỳ vọng rộng rãi vì số nhân động cung cấp tác động

của công cụ chính sách lên sản lượng mà không phân biệt chính sách tiền tệ được

kỳ vọng hay không được kỳ vọng. Điều đó có nghĩa số nhân động có thể được sử

dụng, ví dụ, xác định giá trị cần thiết áp đặt cho các công cụ chính sách để đạt được

một mức sản lượng nhất định.

Sự khác biệt giữa số nhân động và hàm phản ứng đẩy cũng phản ánh sự thật là mô

hình hệ phương trình động và SVAR được thiết kế cho các mục đích khác nhau.

Trong lĩnh vực kinh tế tiền tệ, mô hình hệ phương trình chủ yếu được sử dụng cho

mô phỏng chính sách, trong khi SVAR được sử dụng cho phân tích cơ chế truyền

dẫn tiền tệ. Bởi thực tế, một hành vi chính sách phải bắt nguồn phân tích trạng thái

chung và dẫn dắt toàn bộ nền kinh tế. Chỉ riêng một cú sốc trong sản lượng (hay các

biến khác) không thể gây ảnh hưởng lớn đến lập trường chính sách. Hay nói cách

khác, phần linh hoạt của chính sách tiền tệ chỉ là mối quan tâm thứ cấp trong

SVAR. Phân tích sốc thực hiện trong SVAR gần như là thử nghiệm nghiêm túc có

giá trị trong kinh tế học thực nghiệm. Một khi cú sốc chính sách tiền tệ được xác

định, người ta có thể thấy cơ chế truyền dẫn tiền tệ diễn ra bằng cách quan sát phản

ứng của các biến phi chính sách trước sự thúc đẩy tiền tệ này. Các quan hệ nhân quả

nghịch đảo thường lan tràn trong phân tích mối quan hệ động không được cung cấp

trong SVAR, bởi bằng cách xác định tính động của hệ thống trước một cú sốc

không kỳ vọng, quan hệ nhân quả được gắn chặt và truyền một cách r ràng từ cú

sốc chính sách tiền tệ đến các biến khác trong mô hình.

Một lợi thế quan trọng khác của SVAR trong phân tích cơ chế lan truyền tiền tệ là

các hạn chế xác định áp đặt trên mô hình trong nhiều trường hợp khá phổ biến và do

đó tương thích với một phổ rộng các lý thuyết thay thế. Ví dụ, hạn chế xác định

thường dựa trên các giả định tương đối không gặp phải tranh cãi về trễ tối thiểu của

phản ứng của các biến vĩ mô trước sự thúc đẩy tiền tệ hoặc chúng bắt nguồn từ các

bối cảnh thể chế. Hay ví dụ hạn chế rằng NHTW không thể quan sát sản lượng tức

thời do độ trễ trong thu thập số liệu thống kê liên quan. Việc sử dụng các hạn chế

tương thích với một lượng lớn các lý thuyết thường không cho phép sử dụng SVAR

để phân biệt giữa các lý thuyết cạnh tranh.

Cuối cùng, SVAR cũng không tránh khỏi những tranh luận phê phán chủ yếu dựa

trên ba vấn đề chính: Đầu tiên, nhiều nhà quan sát hoài nghi về vai trò của các cú

sốc trong mô hình SVAR. Đặc biệt, trong kinh tế tiền tệ, vấn đề là liệu các cú sốc

chính sách tiền tệ được ước ượng có thực sự đo lường một phần liên quan trong

hành vi của NHTW. Tiếp đến là lo ngại về việc sử dụng rộng rãi các hạn chế tùy

tiện có thể làm gia tăng việc khai thác dữ liệu vô kỷ luật. Trên hết, hạn chế trực giao

vẫn là mối quan tâm hàng đầu. Tuy nhiên, cho đến nay, SVAR vẫn là một công cụ

phổ biến và chiếm vị trí quan trọng trong kinh tế học thực nghiệm.

3. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ ỨNG DỤNG SVAR

VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT.

3.1. Các nghiên cứu nước ngoài

Bicchal (2010) dùng mô hình SVAR nghiên cứu mối quan hệ giữa chính sách tiền

tệ và lạm phát trong thời kỳ 1998 – 2009. Các biến đưa vào mô hình bao gồm: chỉ

số sản xuất công nghiệp (industrial production index), tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng

(NEER), lãi suất huy động vốn (call money rate), cung tiền (broad money) và chỉ số

lạm phát (chỉ số giá bán sỉ hoặc chỉ số lạm phát l i). Bên cạnh đó, hai biến ngoại

sinh là giá hàng hóa quốc tế và lãi suất Fed cũng được đưa vào mô hình.

Kết quả ước lượng mô hình với chỉ số giá bán sỉ cho thấy, một cú sốc trong chính

sách tiền tệ thể hiện qua sự thay đổi của lãi suất huy động vốn sẽ làm thay đổi trong

sản lượng trước và sau đó mới tác động lên lạm phát. Giá cả bắt đầu giảm sau sự

suy giảm của sản lượng khoảng ba tháng, tối đa là sau bảy tháng. Tiếp đến, phân rã

phương sai thể hiện rằng sự biến động của lạm phát giá bán sỉ được giải thích bởi cú

sốc cung tiền và tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng hơn là cú sốc trong lãi suất huy động

vốn. Cụ thể, cung tiền giải thích 18% biến động lạm phát trong thời kỳ dự báo hai

năm.

Khi thay thế chỉ số lạm phát giá bán sỉ bằng chỉ số lạm phát l i (loại trừ giá lương

thực và giá năng lượng) cho kết quả tương tự. Tuy nhiên, khác biệt chủ yếu là thay

vì phản ứng có độ trễ trước cú sốc trong chính sách tiền tệ thì lạm phát l i phản ứng

nhanh và ngay tức khắc. Điều này cho thấy chính sách tiền tệ có hiệu lực nhiều hơn

đối với lạm phát l i, thể hiện áp lực về phía cầu. Hơn nữa, nếu loại trừ các biến

ngoại sinh khi ước lượng thì kết quả hàm phản ứng đẩy không phát hiện cú sốc tổng

thể. Nói cách khác, đây là chỉ báo của vai trò kỳ vọng lạm phát. Tỷ giá thực hiệu

dụng cũng giải thích khoảng 4% biến động lạm phát.

Alessandro Cologni và Matteo Manera (2005) đã ước lượng mô hình vector hiệu

chỉnh sai số cấu trúc (SVECM) cho nhóm nước G-7 (Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật,

Anh và Mỹ) nhằm mục đích đo lường tác động trực tiếp của giá dầu lên các chỉ số

kinh tế. Phân tích này được thực hiện với sáu biến: lãi suất ngắn hạn (lãi suất tín

phiếu kho bạc hoặc lãi suất cho vay), tổng cung tiền (M1), chỉ số giá tiêu dùng,

GDP thực, giá dầu thế giới tính theo đồng USD và tỷ giá hối đoái. Số liệu được

tổng hợp theo quý từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2003. Kết quả nghiên cứu của

hai ông cho thấy đối với hầu hết các nước trong nhóm G-7 (trừ Nhật và Anh), một

cú sốc giá dầu bất ngờ sẽ dẫn đến một sự gia tăng trong tỷ lệ lạm phát và suy giảm

trong tăng trưởng sản lượng. Phản ứng thông thường của một số NHTW là giảm

thiểu tác động của cú sốc lên tăng trưởng sản lượng thông qua việc cắt giảm lãi

suất. Ngược lại, hầu hết cơ quan tiền tệ của nhóm nước này đã phản ứng bằng cách

tăng lãi suất và cắt giảm cung tiền thực, cho thấy một chính sách tiền tệ thắt chặt

được đưa ra để chống lạm phát.

Mwase (2006) dùng SVAR phân tích kênh truyền dẫn tỷ giá vào giá cả của nền kinh

tế Tanzania từ 1990 – 2005. Bên cạnh đó, tác giả cũng sử dụng mô hình VECM và

kiểm định Granger để xem xét tính hợp lý của kết quả thực nghiệm từ SVAR. Với

hệ thống biến bao gồm tỷ giá song phương với USD, lỗ hổng sản lượng, chỉ số giá

tiêu dùng và cung tiền kết quả cho thấy sự truyền dẫn của tỷ giá vào lạm phát đã suy

giảm trong những năm cuối 1990, trong khi đồng tiền có xu hướng mất giá trong

thời kỳ này. Cụ thể, xuyên suốt giai đoạn nghiên cứu, đồng tiền giảm giá 10% đi

kèm với sự gia tăng 0,05% trong tỷ lệ lạm phát sau hai quý. Điều này cho thấy, tác

động của cú sốc tỷ giá lên lạm phát Tanzania là nhỏ nhưng mối quan hệ này là chắc

chắn và dài hạn. Tuy nhiên, nếu ước lượng theo giai đoạn thì hệ số truyền dẫn này

rất nhỏ ở những năm đầu 1990 và tiến tới gần như không còn trong những năm giữa

1990. Tác giả đã đưa ra nhiều giải thích cho kết quả này, đầu tiên là sự thay đổi

trong chính sách tiền tệ khi NHTW Tanzania thực hiện can thiệp chủ động nhằm

kiểm soát tăng trưởng cung tiền kể từ 1995 và làm cho kỳ vọng lạm phát của các

thành phần tư nhân sụt giảm. Bên cạnh đó, sự sụt giảm trong hệ số dẫn truyền còn

được giải thích bằng sự sụt giảm trong tỷ trọng hàng nhập khẩu trong nền kinh tế

trong suốt giai đoạn từ 1994 – 2005.

Nghiên cứu tương tự cũng được McCarthy (1999, 2006) thực hiện ở chín quốc gia

công nghiệp. Và nhiều nghiên cứu khác sử dụng SVAR phân tích nguyên nhân lạm

phát như Siklos và Zhang (2007) nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát, tăng

trưởng GDP thực và tăng trưởng cung tiền để xác định nguyên nhân lạm phát ở

Trung Quốc. Verheyen (2010) dùng SVAR phân tích lạm phát trong mối quan hệ

với chính sách tiền tệ và giá cả hàng hóa ở nền kinh tế Mỹ.

Nhiều tác giả đã ứng dụng mô hình SVAR vào đo lường tỷ lệ lạm phát l i và phân

tích tác động của các cú sốc l i lên tỷ lệ lạm phát. Martel (2008) xem xét tác động

của các cú sốc l i lên tỷ lệ lạm phát ở Canada bằng mô hình SVAR bao gồm giá

dầu, lạm phát và sản lượng. Như kỳ vọng, cú sốc trong giá dầu tác động đến giá cả

ở Canada một cách nhanh chóng và chỉ tồn tại trong ngắn hạn. Tỷ lệ lạm phát chỉ

đạt được trạng thái cân bằng mới sau hai đến ba năm. Ngược lại, cú sốc cầu lại tác

động đến lạm phát trong dài hạn. Phân rã phương sai cũng cho kết quả như tác giả

kỳ vọng, các cú sốc cơ bản là nhân tố chính tác động đến lạm phát Canada, giải

thích hơn 60% sự biến động. Cụ thể, giá năng lượng giải thích khoảng 10% trong

dài hạn và cú sốc cung giải thích từ 25 đến 30%. Tương tự, Durai và Ramachandran

(2007), Goyal và Pujari (2005) sử dụng SVAR để phân tích lạm phát l i ở Ấn Độ.

Trong khi nhóm nghiên cứu sử dụng SVAR chỉ cho mục đích phân tích nguyên

nhân tác động lên tỷ lệ lạm phát thì có rất nhiều nghiên cứu gần đây sử dụng mô

hình này để phân tích các cú sốc trong tổng thể nền kinh tế, trong đó có lạm phát.

Leu (2011) dùng SVAR xây dựng mô hình nền kinh tế Úc với bốn cú sốc bao gồm:

tổng cầu dựa vào mô hình tối đa hóa hữu dụng của dân chúng; tổng cung dựa vào

đường cong Keynes Phillips mới; cú sốc tỷ giá theo điều kiện cân bằng lãi suất theo

tỷ giá kỳ vọng và cú sốc trong chính sách tiền tệ thông qua lãi suất. Chúng tôi cũng

tìm thấy nghiên cứu của Dungey và Pagan (1999, 2008) với mục tiêu tương tự.

3.2. Các nghiên cứu tại Việt Nam

Nghiên cứu nhân tố tác động đến tỷ lệ lạm phát trong thời kỳ 1996 – 2005, Camen

(2006) sử dụng mô hình VAR cơ bản với hệ thống gồm tám biến kinh tế: tỷ giá

VND/USD, CPI, cung tiền M2, tín dụng, lãi suất cho vay, giá xăng, giá gạo, cung

tiền M3 Mỹ. Kết quả thực nghiệm cho thấy tín dụng là nhân tố chủ chốt tác động

đến lạm phát trong 24 tháng. Hệ thống bao gồm cả biến tín dụng và lãi suất cho vay

cho thấy biến tín dụng giải thích đến 18% tỷ lệ lạm phát, trong khi, lãi suất cho vay

lại không có ý nghĩa thống kê. Các hệ thống chỉ bao gồm một trong hai biến lại có ý

nghĩa nhưng không cao. Điều này cho thấy tầm quan trọng của kênh dẫn truyền tiền

tệ. Giá xăng, gạo cùng với sự thay đổi trong tỷ giá cũng là nhân tố quan trọng đối

với sự biến động lạm phát. Bên cạnh đó, cung tiền M3 Mỹ cũng cho thấy ý nghĩa

thống kê cao.

Nghiên cứu chủ yếu xem xét các nhân tố tiền tệ và nhân tố tác động về phía cầu. Áp

lực cung chỉ được thể hiện qua giá xăng và giá gạo, trong khi, các nhân tố như kỳ

vọng, tiền lương chưa được nhắc đến. Hơn nữa, thời kỳ nghiên cứu không bao gồm

giai đoạn lạm phát Việt Nam có nhiều biến động như 2008 – 2011.

Bằng phương pháp VECM, Nguyễn Thị Thùy Vinh và Fujita (2007) nghiên cứu tác

động của tỷ giá lên sản lượng và lạm phát trong giai đoạn 1992 – 2005. Ngoài các

biến chính là sản lượng công nghiệp, CPI, tỷ giá thực VND/USD, lãi suất danh

nghĩa (được xem như biến ngoại sinh). Bên cạnh đó, biến cung tiền M1 và thâm hụt

thương mại được đưa vào để tạo ra kênh truyền dẫn từ tỷ giá đến sản lượng và lạm

phát.

Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy cho thấy, cú sốc mất giá đồng tiền dẫn đến sự

gia tăng trong mức giá cả của nền kinh tế. Tuy nhiên, việc phân rã phương sai lại

cho thấy, đây không phải là nguyên nhân chính. Lạm phát biến động chủ yếu do cú

sốc từ chính bản thân nó, tỷ giá chỉ là nhân tố làm gia tăng biến động. Bên cạnh đó,

tác động của tỷ giá đến lạm phát càng được khẳng định khi biến cán cân thương mại

và cung tiền được đưa vào mô hình. Nghiên cứu đưa ra bằng chứng ủng hộ chính

sách tỷ giá mở cửa.

Với mục tiêu tương tự, V Văn Minh (2009) nghiên cứu kênh dẫn truyền tỷ giá và

tác động của nó đến tỷ lệ lạm phát bằng phương pháp VAR đơn giản. Ngoài các

biến giá dầu, tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng, M2, lỗ hổng sản lượng, CPI nghiên cứu

đã xem xét được tác động của giá nhập khẩu danh nghĩa đến tỷ lệ lạm phát. Kết quả

nghiên cứu cho thấy, trong khi kênh dẫn truyền tỷ giá có tác động đến lạm phát một

cách vừa phải. Cú sốc giá dầu và chính sách tiền tệ cũng tác động có ý nghĩa lên chỉ

số giá tiêu dùng. Đặc biệt, nghiên cứu cho thấy áp lực về phía cầu của lạm phát Việt

Nam không cao. Phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai cho thấy tác động

của lỗ hổng sản lượng lên lạm phát là không lớn.

Tương tự Nguyễn Thị Thùy Vinh và Seiichi Fujata (2007), V Văn Minh (2009)

tuy đưa ra được các bằng chứng thực nghiệm về các biến tác động đến tỷ lệ lạm

phát Việt Nam nhưng mục tiêu chính của bài nghiên cứu thiêng về nhân tố tỷ giá.

Do đó, nhiều nhân tố tác động đến lạm phát không được xem xét một cách đầy đủ.

Hơn nữa, giai đoạn nghiên cứu quá ngắn không mang tính đại diện cũng như ý

nghĩa thống kê cao.

Với phương pháp và mục tiêu tương tự, Phạm Thế Anh (2009) nghiên cứu trên hệ

thống gồm sáu biến: CPI, GDP, M2, tỷ giá danh nghĩa VND/USD, lãi suất tiền gửi

và giá dầu thô trong giai đoạn từ 1998 – 2008. Kết quả cho thấy, chỉ có biến giá dầu

không có tác động có ý nghĩa do chính sách kiểm soát giá của chính phủ. Vai trò

của lạm phát quá khứ được giải thích như tầm quan trọng của nhân tố kỳ vọng thích

nghi và tính dai dẳng của lạm phát.

Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) đã nghiên cứu nhân tố tác

động đến tỉ lệ lạm phát Việt Nam giai đoạn từ 2000 – 2010 bằng mô hình VECM.

Việc đưa biến vào mô hình được giải thích dựa vào ba quan điểm chính: tiền tệ, cấu

trúc và cân bằng sức mua. Các biến trong mô hình được chia thành hai thành phần:

(i) nhóm số liệu truyền thống gồm CPI, sản lượng công nghiệp, cung tiền M2, lãi

suất, tỷ giá, giá dầu quốc tế; (ii) nhóm mở rộng bao gồm tín dụng, PPI, thâm hụt

ngân sách, giá trị giao dịch trên thị trường chứng khoán, chỉ số giá nhập khẩu và giá

gạo quốc tế.

Kết quả thực nghiệm cho thấy hầu hết các biến đều tác động có ý nghĩa đến lạm

phát, trừ thâm hụt ngân sách. Cụ thể, lạm phát chịu sự chi phối lớn từ các trễ của nó.

Hơn nữa, các biến vĩ mô tác động lên chỉ số giá tiêu dùng trước chỉ số giá sản xuất

vài tháng. Do đó, có thể khẳng định vai trò to lớn của kỳ vọng lạm phát đối với biến

động lạm phát ở Việt Nam.

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều khuyết điểm của nghiên cứu này do thiếu số liệu các biến

liên quan đến giá cả có kiểm soát, tiền lương, chỉ số giá nhập khẩu. Bên cạnh đó,

tuy có nghiên cứu được vai trò của kỳ vọng lạm phát nhưng chưa xem xét cái cách

mà loại kỳ vọng này được thiết lập khi lấy số liệu quá khứ của lạm phát thay cho kỳ

vọng.

Như vậy nhìn chung các phân tích thực nghiệm gần đây tại Việt Nam chủ yếu dựa

trên mô hình vector tự hồi quy VAR, tuy nhiên, không có sự đồng nhất trong kết

quả nghiên cứu. Nguyên nhân có thể do sự khó khăn về số liệu, khác nhau về thời

kỳ nghiên cứu. Bên cạnh đó, mẫu lựa chọn của các nghiên cứu còn khá nhỏ và chưa

bao gồm giai đoạn nhiều biến động từ khủng hoảng tài chính toàn cầu. Hơn nữa, tuy

đã được đề cập nhưng vai trò của kỳ vọng lạm phát vẫn chưa được nghiên cứu và

giải thích một cách thỏa đáng. Đặc biệt, quá trình thiết lập kỳ vọng đều được mặc

định là hướng về quá khứ sẽ không phản ánh được cấu trúc sâu của nền kinh tế. Với

tính ưu việt của mô hình SVAR như đã trình bày ở trên, việc ứng dụng mô hình này

trong phân tích lạm phát đã ngày càng phổ biến.

4. ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP SVAR TRONG PHÂN TÍCH LẠM PHÁT

TẠI VIỆT NAM

Dựa trên nền tảng lý thuyết về phương pháp SVAR cùng với các nghiên cứu trước

cùng chủ đề, trong phần này nhóm nghiên cứu sẽ tiến hành xây dựng một mô hình

phân tích lạm phát ở Việt Nam dựa trên phương pháp SVAR. Trong đó đi sâu vào

tìm hiểu nguồn gốc lạm phát, thời gian để các chính sách tác động lên lạm phát có

hiệu lực cũng như một cú sốc trong chính sách sẽ tác động như thế nào đến lạm

phát.

4.1. Xây dựng mô hình

Để xây dựng được một mô hình SVAR thực nghiệm, chúng ta cần phải giải quyết

hai nội dung: (1) lựa chọn các biến trong mô hình, (2) thiết lập các hạn chế của mô

hình, từ đó đưa ra ma trận cấu trúc.

4.1.1. Lựa chọn các biến cho mô hình

Có rất nhiều các nhân tố trong nền kinh tế có tác động đến mức giá, tuy nhiên một

mô hình vĩ mô không thể nào bao hàm được tất cả. Chưa kể đến một mô hình với

quá nhiều biến có thể dẫn đến một kết quả sai lệch do các hạn chế, tương quan giữa

các biến này. Chính vì thế, vấn đề của người lập mô hình là cần xây dựng một mô

hình với ít nhất số biến có thể nhưng vẫn thể hiện được đầy đủ những tác động quan

trọng của chúng. Để xem xét các nhân tố tác động đến lạm phát ở Việt Nam, bài này

sử dụng các lý thuyết kinh tế vĩ mô, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, kết hợp

với việc phân tích điều kiện kinh tế – xã hội ở Việt Nam.

Dựa trên nghiên cứu của Chhibber (1991) và một số nghiên cứu thực nghiêm gần

đây đối với các nền kinh tế nhỏ, mở thì mức giá của nền kinh tế (thường được đo

bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI) sẽ được diễn đạt thông qua giá của các hàng hóa

thương mại (giá các loại hàng hóa và dịch vụ mà nước đó xuất khẩu hoặc nhập

khẩu) và giá cả hàng hóa phi thương mại (giá cả các hàng hóa và dịch vụ được sản

xuất và tiêu thụ trong nước).

(4.1)

Trong đó . Khi mức giá của nền kinh tế bị kiểm soát thì tiến

về 0 phản ánh tác động của chính phủ. Trong một số quốc gia sẽ có thêm thành

phần giá của các hàng hóa được kiểm soát , tuy nhiên đây là một nhân tố rất khó

lượng hóa mà trong hầu hết các nghiên cứu luôn bỏ qua. Chính vì thế nhân tố này sẽ

không được đề cập đến trong mô hình.

Đối với hàng hóa thương mại, những thay đổi trong giá hàng hóa thương mại phụ

thuộc vào những thay đổi trong giá quốc tế và những thay đổi trong tỷ giá

hiện tại .

(4.2)

Việc mô hình hóa giá của các hàng hóa phi thương mại sẽ khó khăn hơn, và chúng

ta sẽ dựa trên giá cả của cá hàng hóa nội địa để xem xét sự thay đổi trong giá cả.

Giả định đặt ra ở đây là thị trường hàng hóa phi thương mại sẽ di chuyển cùng với

thị trường hàng hóa trong nước. Khi đó, giá hàng hóa phi thương mại sẽ phụ thuộc

vào tổng cung và tổng cầu.

Về phía cầu, tổng cầu sẽ phụ thuộc vào thu nhập , lãi suất và giá tài sản .

Những nhân tố này có thể tạo ra dư cầu và tác động lên giá nên được gọi là yếu tố

lạm phát do cầu kéo.

(4.3)

Về phía cung, theo mô hình tăng giá chuẩn của Bruno (1979) và Gordan (1975) thì

giá hàng hóa phi thương mại sẽ là một hàm của chi phí lao động ( ) và chi phí

nhập khẩu các hàng hóa sản xuất trong nước ( ), chi phí này tuân theo nguyên tắc

ngang giá sức mua PPP. Các nhân tố này còn được gọi là nhân tố chi phí đẩy, tác

động lên lạm phát trong nước.

(4.4)

Trong đó, đại diện cho sự tăng giá theo những thay đổi của nền kinh tế khi dư

cầu. Và để lượng hóa nhân tố này, tác giả sử dụng biến thay thế, đại diện cho

cầu tiền vượt quá cung tiền. Thị trường tiền tệ cân bằng khi bằng 0.

(4.5)

lần lượt là cung và cầu tiền.

lần lượt là sản lượng, lãi suất và mức giá kỳ vọng.

Sự thay đổi trong mức đôn giá chung phụ thuộc vào sự thay đổi trong mức đôn giá

xuất phát từ phía cung ( ) và mức độ dư cầu của nền kinh tế và bản thân dư

cầu dẫn đến lượng tiền thực tế dư thừa trong thị trường tiền tệ trong nước ( ).

Do vậy, cung và cầu về tiền thực tế cũng đóng có ảnh hưởng đến mức giá chung của

nền kinh tế. Khi đó ta có hàm sau:

(4.6)

Với

Tổng hợp từ (4.1) – (4.6) ta có:

Hay

Đây là mô hình chung để xác định các nhân tố cơ bản gây ra lạm phát ở các nền

kinh tế nhỏ, mở. Các nhân tố này được phân thành 4 nhóm cơ bản (i) giá của khu

vực nước ngoài, (ii) tỷ giá, (iii) cầu kéo, (iv) chi phí đẩy. Tuy nhiên để sử dụng ở

mỗi nền kinh tế chúng ta cũng cần quan tâm đến 2 vấn đề. Một là tùy thực trạng lạm

phát ở mỗi quốc gia mà chúng ta sử dụng các biến đại diện cho phù hợp, có thể sử

dụng thêm các biến đặc trưng cho mỗi quốc gia. Hai là dữ liệu có sẵn để chúng ta sử

dụng cho mô hình hay không. Dựa trên hai vấn đê này, tôi có một số điều chỉnh đối

với các biến sử dụng trong mô hình.

Thứ nhất, đối với biến giá từ khu vực nước ngoài, một số nghiên cứu nước ngoài sẽ

sử dụng chỉ số giá tổng hợp của 13 mặt hàng thiết yếu. Tuy nhiên, do hạn chế dữ

liệu, nhóm nghiên cứu không thể tính toán được chỉ số giá này. Thay vào đó, nhóm

sử dụng giá dầu – hàng hóa có ảnh hưởng quan trọng đến hầu hết các loại hàng hóa

khác ở các nền kinh tế, và giá gạo do vai trò quan trọng của giá lương thực – thực

phẩm trong rổ hàng hóa tính CPI của Việt Nam.

Thứ hai, đối với biến kỳ vọng, một số quốc gia sẽ sử dụng biến lạm phát kỳ vọng

được đo lường hàng tháng hoặc hàng quý thông qua các chương trình khảo sát hoặc

tính toán dựa trên thị trường tài chính. Tuy nhiên, số liệu này vẫn chưa được đo

lường ở Việt Nam nên trong mô hình ở đây, biến này sẽ không được xem xét tới.

Thứ ba, do thiếu dữ liệu đầu vào đáng tin cậy, chúng tôi sẽ không sử dụng biến tiền

lương. Thay vào đó sẽ xem xét biến số giá bán của người sản xuất, cũng có thể xem

như biến đại diện cho chi phí từ phía người sản xuất.

Thứ tư, nhân tố chi phí đầu vào để sản xuất trong nước trong điều kiện tối ưu sẽ

được biểu diễn thông qua giá hàng hóa khu vực nước ngoài ( ) và tỷ giá ( ). Tuy

nhiên giá hàng hóa khu vực nước ngoài thường chỉ được đại diễn bởi một khu vực,

hoặc một quốc gia (như Mỹ) có tác động mạnh đến những thay đổi giá của cả thế

giới. Chính vì thế nó sẽ không thể hiện được đầy đủ các tác động đến lạm phát. Do

đó, để phản ánh nhân tố này, bên cạnh hai biến trên, nhóm nghiên cứu sử dụng thêm

biến chỉ số giá nhập khẩu

Bảng 4.1. Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình

Nhân tố Biến đại diện Ký hiệu

Giá dầu Giá của khu vực nước ngoài Giá gạo

Tỷ giá Tỷ giá giữa USD và VND

Sản lượng nội địa Lỗ hổng sản lượng công nghiệp

Lãi suất Lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm

Chi phí từ người sản xuất Chỉ số giá sản xuất

Chi phí đầu vào sản xuất Chỉ số giá nhập khẩu trong nước

Cung tiền rộng Cung tiền

Dựa trên các phân tích trên, chúng ta sẽ xem tiến hành xem xét mô hình với hệ

thống các biến sau :

4.1.2. Thiết lập các hạn chế của mô hình

Việc thiết lập các hạn chế từ đó xây dựng nên ma trận cấu trúc cho mô hình là công

việc quan trọng và có ảnh hưởng xuyên suốt đến kết quả ước lượng cũng như các

phân tích sau đó. Trong phần này, chúng tôi sẽ thiết lập các hạn chế trong ngắn hạn

dựa trên các lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó được công

nhận rộng rãi, như nghiên cứu của Mardi Dungey và Adrian Pagan (2000),

Alessandro Cologni and Matteo Manera (2005).

Dựa trên các nhân tố tác động cơ bản đến lạm phát như phân tích ở trên, chúng tôi

phân chia các cú sốc thành 4 nhóm: (i) cú sốc giá của khu vực nước ngoài, (ii) cú

sốc trong tỷ giá, (iii) cú sốc trong tổng cung và cuối cùng là (iv) cú sốc trong tổng

cầu.

(i) Cú sốc giá của khu vực nước ngoài

Trong đó các cú sốc trong nước (cú sốc trong tỷ giá, tổng cung, tổng cầu) sẽ không

có tác động đến khu vực nước ngoài, mà bản thân các cú sốc này sẽ do chính nó gây

ra.

Với giá gạo thế giới Mondi và cộng sự (2011) cho thấy trong thập kỷ gần đây các

cú sốc trong giá dầu thế giới có tác động r nét đến giá lương thực, cụ thể là giá gạo

thế giới. Do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng năng lượng và lương thực trong

những năm gần đây kiến công chúng lo ngại trước một cú sốc giá năng lượng sẽ dẫn

đến giá lương thực tăng cao nên thực hiện tích trữ lương thực, đẩy giá lương thực

tăng trong ngắn hạn.

(ii) Cú sốc trong tỷ giá

Tỷ giá tại Việt Nam được điều tiết bởi NHNN và thường có xu hướng giữ ổn định

trong thời gian dài, do đó , tỷ giá thường được cho là hầu như không chịu tác động

tức thời bởi các cú sốc khác.

(iii) Cú sốc trong cung

Được lần lượt xem xét qua các phương trình của .

Hàm cầu tiền M2 được giả định chịu ảnh hưởng tức thời bởi các cú sốc trong lạm

phát, lãi suất (Sousa và Zaghini, 2004; Cologni và Manera, 2005). Trong khi chỉ số

giá nhập khẩu và sản xuất tuân theo cơ chế dẫn truyền từ tỷ giá đến chỉ số giá nhập

khẩu, chỉ số giá sản xuất và cuối cùng là chỉ số giá tiêu dùng.

Lãi suất được kỳ vọng tăng khi sản lượng cao hơn sản lượng tiềm năng và tỷ lệ lạm

phát vượt mục tiêu dài hạn của chính phủ.

(iv) Cú sốc trong cầu:

Được lần lượt xem xét qua các phương trình của .

Những thay đổi trong hoạt động kinh tế có quan hệ mật thiết với lạm phát, những

thay đổi trong tỷ giá, lãi suất và giá dầu. Đối với nền kinh tế nhỏ, mở như Việt

Nam, sản xuất trong nước phụ thuộc chặt chẽ vào các yếu tố đầu vào được nhập

khẩu từ nước ngoài thì một sự thay đổi trong tỷ giá sẽ có tác động đáng kể đến sản

lượng trong nước

Tổng quát, mô hình cấu trúc Гu = ε được cụ thể hóa như sau:

4.2. Dữ liệu và các kiểm định ban đầu

4.2.1. Dữ liệu:

Theo nội dung phân tích ở trên, hệ thống các biến sử dụng trong mô hình sẽ được

thống kê theo bảng sau:

Bảng 3.2. Tổng hợp nguồn dữ liệu đối với các biến sử dụng

Biến Ký hiệu Thời gian Nguồn

Giá gạo 1/2001 – 6/2011 IMF

Giá dầu 1/2001 – 6/2011 IMF

1/2001 – 6/2011 IMF Chỉ số giá tiêu dùng trong nước

Tỷ giá giữa USD và VND 1/2001 – 6/2011 IMF

Cung tiền rộng 1/2001 – 6/2011 World Bank

Tính dựa trên Lỗ hổng sản lượng 1/2001 – 6/2011 số liệu từ IMF

1/2001 – 6/2011 IMF Lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm

Chỉ số giá sản xuất 1/2001 – 6/2011 GSO

Chỉ số giá nhập khẩu 1/2001 – 6/2011 World Bank

Tất cả các biến đều được lấy theo tháng từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 6 năm

2011. Riêng dữ liệu về PPI chỉ có theo quý, tác giả sử dụng phương pháp nội suy để

tính toán dữ liệu theo tháng.

Các biến đều được sử dụng ở dạng logarit. Riêng các biến:

sẽ được hiệu chỉnh mùa vụ trước khi lấy

logarit.

4.2.2. Các kiểm định ban đầu:

Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test)

Sử dụng kiểm định Augmented Dickey – Fuller (ADF) xem xét tính dừng của các

biến đầu vào, lần lượt trong các trường hợp có chặn, có chặn và xu hướng, không

chặn và không xu hướng, kết quả cho thấy các biến ngoại trừ và đều không

dừng ở mức ý nghĩa 5%. Tiếp tục kiểm định ADF cho các biến (chưa dừng) ở sai

phân bậc nhất I(1) ta nhận được toàn bộ các chuỗi đều dừng ở mức ý nghĩa 5%

Vậy mô hình sẽ được ước lượng với sai phân bậc nhất I(1) của các biến:

và hai biến ban đầu và .

Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình

Trong mô hình VAR, độ trễ tối ưu của mô hình thường được lựa chọn dựa trên các

kiểm định Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC)

và LR

Bảng 4.3. Kiểm định độ trễ của mô hình

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: D(OIL) D(RICE) GIP D(CPI) D(M2) R D(ER)

D(IMP) D(PPI)

Exogenous variables: C

@TREND

Date: 04/10/12 Time: 12:54

Sample: 2001M01 2011M06

Included observations: 106

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

1277.208 NA 3.89e-22 -23.75864 -23.30636 -23.57533 0

1532.695 457.9488 1.45e-23 -27.05086 -24.56330 -26.04264* 1

1642.157 177.6169 8.80e-24 -27.58787 -23.06505* -25.75474 2

1729.264 126.5520 8.56e-24 -27.70310 -21.14501 -25.04507 3

1798.905 89.34995 1.26e-23 -27.48877 -18.89541 -24.00583 4

1908.445 121.9407 9.86e-24 -17.39863 -23.71941 5

2033.684 118.1504* 6.89e-24 -16.19806 -23.72922 -28.02726 -28.86196* 6

2150.270 90.18912 7.41e-24 -29.53339 -14.83423 -23.57574 7

2305.421 93.67627 5.86e-24* -30.93248 -14.19804 -24.14992 8

Nếu theo tiêu chuẩn AIC, SC và LR thì độ trễ được lựa chọn lần lượt là 6, 2 và 6.

Tuy nhiên đối với mô hình SVAR thì các kiểm định này không đủ để đánh giá tác

động của các cú sốc được lượng hóa. Chính vì thế trong bài này nhóm nghiên cứu

sử dụng phương pháp Portmanteau để kiểm định tính tự tương quan phần dư trong

mô hình và đưa ra độ trễ tối ưu. Kết quả kiểm định Portmanteau đã cho thấy độ trễ

của mô hình SVAR nên là 6. Do vậy, bài nghiên cứu sẽ sử dụng trễ là 6 để ước

lượng mô hình.

Bảng 4.4. Kết quả kiểm định Portmanteau

VAR Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations

H0: no residual autocorrelations up to lag h

Date: 04/10/12 Time: 16:50

Sample: 2001M01 2011M06

Included observations: 112

Lags Q-Stat Prob. Adj Q-Stat Prob. Df

1 33.93212 NA* 34.23782 NA* NA*

2 75.80943 NA* 76.87653 NA* NA*

3 128.7686 NA* 131.2933 NA* NA*

4 169.1979 NA* 173.2200 NA* NA*

5 220.7452 NA* 227.1760 NA* NA*

6 293.3252 0.0000 303.8643 0.0000 81

7 343.9322 0.0000 357.8451 0.0000 162

8 429.5636 0.0000 450.0636 0.0000 243

9 479.2432 0.0000 504.0841 0.0000 324

10 551.0378 0.0000 582.9174 0.0000 405

11 623.0745 0.0000 662.7996 0.0000 486

*The test is valid only for lags larger than the VAR lag order.

df is degrees of freedom for (approximate) chi-square distribution

Sau khi thực hiện các kiểm định liên quan, chúng tôi tiến hành ước lượng mô hình

theo các cú sốc được thiết lập ở phần trên bằng phần mềm Eview. Sau đó sử dụng

hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai để tiến hành các phân tích. Kết quả sẽ

được trình bày ở phần tiếp theo.

4.3. Phân tích tác động của các cú sốc đến lạm phát ở Việt Nam

4.3.1. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc về giá từ khu vực nước ngoài

Hình 5.1. Phản ứng của CPI trước cú sốc về giá dầu và giá gạo

Kết quả cho thấy CPI có chịu ảnh hưởng từ cú sốc trong giá từ khu vực nước ngoài,

đặc biệt là trong giá dầu. Tuy nhiên mức ảnh hưởng không lớn, điều này cho thấy

lạm phát trong nước nguyên nhân chủ yếu không phải do các yếu tố giá từ khu vực

nước ngoài. Đồng thời tác động của các cú sốc này không phải là tức thời mà có

một độ trễ nhất định, như giá dầu thể hiện tác động r nhất của nó lên giá là sau

khoảng 6 thời kỳ (tháng) và tác động của nó là dai dẳng. Nghiên cứu gần đây của

Phạm Thế Anh (2009), Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011) cũng

cho kết quả tương tự. Giá dầu ảnh hưởng lên giá cả của nền kinh tế thông qua 2

kênh: trực tiếp như là một loại hàng hóa tiêu dùng cuối cùng và gián tiếp như một

yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất. Theo hiệu ứng lan truyền này thì cần phải

mất một thời gian để giá dầu tác động lên giá cả trong nước, kết quả chạy ra hoàn

toàn phù hợp nhưng vấn đề cần xem xét tới là mức tác động của giá dầu lên giá cả

trong nước. Đối với nền kinh tế Việt Nam, nguồn cung ứng dầu trong nước không

đáng kể và chủ yếu là nhập khẩu từ khu vực nước ngoài phục vụ cho nhu cầu sản

xuất. Đồng thời việc nhập khẩu dầu còn chịu ảnh hưởng đáng kể bởi những lần điều

chỉnh tỷ giá với biên độ lớn trong thời gian gần đây. Nếu đúng theo lập luận này thì

mức độ tác động của giá dầu lên giá cả trong nước là đáng kể nhưng kết quả lại

không đúng như vậy. Điều này theo chúng tôi là do sự quản lý của chính phủ đối

với loại hàng hóa đặc biệt này, giá xăng dầu trong nước sẽ không biến động đồng

thời với giá xăng dầu trên thế giới mà nó sẽ có một độ trễ nhất định và chịu sự điều

tiết của chính phủ. Chính sách quản lý này có những ích lợi nhất định trong việc ổn

định lạm phát nhưng với điều kiện là một chính sách quản lý trong dài hạn và hiệu

quả nếu không có thể dẫn đến tác dụng ngược lại. Đây cũng chính là vấn đề Việt

Nam đã gặp phải trong thời gian vừa qua.

4.3.2. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỷ giá

Hình 5.2. Phản ứng của CPI trước cú sốc về tỷ giá

Kết quả cho thấy cú sốc trong tỷ giá có tác động làm tăng lạm phát nhưng không

nhiều. Tác động này không tức thời và có xu hướng giảm dần sau 4 thời kỳ (tháng).

Tỷ giá tác động đến lạm phát qua nhiều kênh khác nhau. Nó tác động trực tiếp đến

lạm phát thông qua giá nhập khẩu. Giá nhập khẩu tăng sẽ tác động làm tăng chi phí

sản xuất nội địa. Hoặc theo hướng gián tiếp, tỷ giá tác động lên giá nhiên liệu nhập

khẩu và làm tăng chi phí sản xuất. Vì thế một sự tăng lên trong tỷ giá sẽ tác động

đáng kể lên giá cả trong nước. Tuy nhiên, điều này chỉ có thể xảy ra khi tỷ giá được

thả nổi hoặc điều chỉnh linh hoạt nhưng đối với Việt Nam, tỷ giá được giữ tương

đối cứng nhắc, chỉ từ cuối năm 2008 trở lại đây thì NHNN mới có những đợt điều

chỉnh tỷ giá với biên độ lớn hơn, cụ thể lần phá giá gần đây nhất lên tới 9,3%.

Chính vì thế mà không thấy r được tác động của tỷ giá lên lạm phát trong nước.

Lưu ý phản ứng đẩy trong SVAR, khi xem xét cú sốc này thì giả định không tồn tại

cú sốc khác. Nghiên cứu của Camen (2006) và Nguyễn Đức Thành cùng các cộng

sự (2009) cũng cho kết luận tương tự, chính sách tỷ giá chỉ có tác động cộng hưởng

của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế chứ không có tác động mạnh mẽ trực tiếp đến

lạm phát. Điều này lý giải tại sao trong giai đoạn 2004 – 2008, mặc dù tỷ giá được

giữ ổn định nhưng lạm phát lại tăng.

4.3.3. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong chính sách tiền tệ

Hình 5.3. Phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền và lãi suất

Phản ứng của CPI trước cú sốc lãi suất là nhiều trong khi trước cú sốc trong cung

tiền M2 thì CPI lại phản ứng mạnh hơn, cú sốc làm tăng cung tiền sẽ làm tăng CPI

nhưng CPI không phản ứng ngay lập tức mà trễ khoảng 6 tháng. Cụ thể trong giai

đoạn 2005 – 2007, mức tăng cung tiền của Việt Nam là khoảng 91,93% gấp 3,6 lần

mức tăng trưởng GDP (25,1%), riêng năm 2007 để mua lại 7 tỷ USD ngoại tệ thì

NHNN đã bỏ ra gần 112.000 tỷ đồng (khoảng 10% GDP), điều này góp phần lý giải

cho lạm phát tăng cao trong năm 2007 (12,57%) và 2008 (19,95%). Kết quả này

cho thấy việc sử dụng lãi suất như một công cụ điều tiết lạm phát sẽ không đem lại

hiệu quả như mong đợi, tăng lãi suất có thể làm giảm lạm phát nhưng mức giảm

không nhiều. Chưa kể đến, trong tình hình mặt bằng lãi suất hiện nay ở Việt Nam

khá cao thì việc tăng lãi suất có thể làm khả năng tiếp cận vốn sản xuất bị hạn chế,

dẫn đến sản xuất trong nền kinh tế bị ngưng trệ và giá cả khu vực trong nước tăng

lên do yếu tố cầu kéo. Thay vào đó, việc quản lý cung tiền một cách hợp lý sẽ đem

lại hiệu quả cao hơn trong việc kiềm chế lạm phát nhưng cần lưu ý tác động của nó

không phải là tức thời mà cần thời gian khoảng 6 tháng mới phát huy tác dụng.

4.3.4. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cầu:

Hình 5.4. Phản ứng của CPI trước cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp

Cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp (GIND) tác động không đáng kể lạm

phát trong nước. Tuy nhiên một điều đáng ngạc nhiên là giữa GIND và CPI có mối

quan hệ ngược chiều nhau, khi cú sốc trong GIND làm tăng GIND lên sẽ làm cho

lạm phát có xu hướng giảm xuống. Điều này có thể được lý giải bởi tỷ lệ lạm phát

cao ở Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2001 – 2011, đỉnh điểm như năm 2008 lạm

phát ở Việt Nam lên tới 19,95%. Nghiên cứu của Fisher (1993), Barro (1996),

Bruno và Easterly (1998) đã chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát mang

dấu âm ở nhiều nước khác nhau mà nguyên nhân chủ yếu là do tỷ lệ lạm phát cao.

Mỗi quốc gia sẽ có một ngưỡng lạm phát mà nếu vượt qua ngưỡng này thì mối quan

hệ giữa lạm phát và tăng trưởng sẽ mang dấu âm – Khan và Senhadji (2001). Kết

quả này cho thấy lạm phát ở Việt Nam nguyên nhân chủ yếu không phải là do cầu

kéo.

4.3.5. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cung:

Hình 5.5. Phản ứng của CPI trước cú sốc về giá nhập khẩu và giá bán của người

sản xuất

Cú sốc giá nhập khẩu làm tăng lạm phát trong nước và có xu hướng kéo dài trong

khi cú sốc từ giá của người sản xuất cũng làm tăng lạm phát nhưng theo thời gian

mức tác động giảm dần và tiến về 0 sau khoảng 16 thời kỳ (tháng). Sự tác động của

hai cú sốc này đến lạm phát cũng mạnh hơn, cho thấy nguyên nhân lạm phát ở Việt

Nam do yếu tố chi phí đẩy đem lại. Thực tế thì cú sốc trong giá nhập khẩu và cú sốc

trong giá bán người sản xuất có thể một phần do biến động trong trong giá nhiên

liệu và tỷ giá trong thời gian gần đây (do tỷ giá ở Việt Nam tương đối cứng nhắc

trước năm 2008, chỉ có những điều chỉnh đáng kể từ cuối năm 2008 đến nay).

4.3.6. Một số kết quả khác từ mô hình:

Sự tồn tại lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam

Đa số các biến vĩ mô đều ảnh hưởng lên CPI trước PPI và mức độ tác động cũng

lớn hơn, dễ dàng nhận thấy điều này thông qua những thay đổi trong tỷ giá hay chỉ

số giá nhập khẩu. Nếu không tồn tại yếu tố kỳ vọng trong dân chúng, khi giá nhập

khẩu thay đổi tác động của nó trước hết sẽ lên giá sản xuất và sau đó sẽ tác động lên

mặt bằng giá cả chung, tuy nhiên kết quả mô hình chạy ra hoàn toàn ngược với

kênh tác động trên. Điều này hàm ý tầm quan trọng của kênh lan truyền lạm phát

qua kỳ vọng so với kênh lan truyền thực.

Tác động dai dẳng của lạm phát cao trong quá khứ

Công chúng có khuynh hướng lưu giữ ấn tượng về lạm phát trong quá khứ đồng

thời có kỳ vọng nhạy cảm về lạm phát trong tương lai. Ký ức hay ấn tượng về một

giai đoạn lạm phát cao trong quá khứ thường chỉ bắt đầu mờ nhạt dần sau khoảng 8

tháng có lạm phát thấp liên tục. (Tham khảo thêm phụ lục 3)

5. KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH

Dựa trên các phân tích từ kết quả của mô hình, nhóm nghiên cứu đưa ra 6 nhóm

khuyến nghị chính trong việc điều tiết lạm phát ở Việt Nam trong thời gian tới

5.1. Thực hiện một chính sách “quản lý tiền tệ chặt chẽ” thay vì “thắt chặt tiền

tệ”

Ở đây nhóm nghiên cứu muốn tiếp cận chính sách thắt chặt tiền tệ theo hướng giảm

thiểu những rủi ro trên thị trường bằng các biện pháp quản lý cung tiền và tăng

trưởng tín dụng, giữ ổn định lãi suất và tiến tới giảm mặt bằng lãi suất.

Mặt bằng lãi suất ở Việt Nam trong thời gian qua khá cao, chính vì thế việc sử dụng

lãi suất như một công cụ điều tiết lạm phát sẽ không đem lại hiệu quả – theo kết quả

nghiên cứu – mà thay vào đó có thể ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế. Và nếu có kết

quả đi chăng nữa thì nó cũng chỉ là một biện pháp nhất thời, chỉ có thể giải quyết

phần ngọn của vấn đề. Chính vì thế, thay vì tăng lãi suất, chúng tôi khuyến nghị nên

giữ ổn định lãi suất tạo niềm tin của công chúng cũng như tăng cơ hội tiếp cận vốn

của các doanh nghiệp. Và hướng đến giảm lãi suất trong dài hạn. Song song với đó,

thực hiện hiệu quả việc quản lý cung tiền và tăng trưởng tín dụng. Biện pháp gần

đây khi NHNN phân loại các ngân hàng trong hệ thống, từ đó đưa ra mức tăng

trưởng tín dụng phù hợp đã cho thấy sự chuyển hướng đúng đắn và quyết tâm ban

đầu, tuy nhiên để hiệu quả thật sự vẫn cần một cơ chế giám sát chặt chẽ, “thưởng

phạt công minh”, không để tình trạng như ngân hàng lách luật “trần lãi suất” lặp lại.

5.2. Quản lý đầu tư công hiệu quả – kiên quyết bỏ việc ưu đãi cho các doanh

nghiệp nhà nước

Khác với những giải thích thường xuyên của Chính phủ là lạm phát chủ yếu do các

yếu tố bên ngoài như giá cả thế giới (nhập khẩu lạm phát), nghiên cứu này chỉ ra

rằng lạm phát ở Việt Nam có nguyên nhân chủ yếu từ nội tại. Các phát hiện cho

thấy mức giá cả thế giới có khuynh hướng gây ảnh hưởng lên mức giá thấp hơn các

nhân tố khác trong nền kinh tế. Trong thời gian qua, lạm phát của Việt Nam luôn

cao hơn một cách bất thường so với các nước trong khu vực hay các đối thủ cạnh

tranh cũng như các nước có điều kiện tương tự.

Theo chúng tôi, điều đó bắt nguồn từ mô hình tăng trưởng và cách thức mà chúng ta

sử dụng để đạt được mục đích tăng trưởng. Tăng trưởng của chúng ta cho đến nay

chủ yếu vẫn dựa vào mở rộng đầu tư, chi tiêu công quá mức và phân bổ vốn thiên

lệch ở khu vực thị trường (doanh nghiệp), nhưng đầu tư nhìn chung lại kém hiệu

quả, nhất là đầu tư nhà nước thể hiện qua chỉ số ICOR và năng suất lao động của

khối hành chính, doanh nghiệp nhà nước mà ai cũng có thể thấy.

Thứ nhất, do đầu tư công quá mức. Không thể phủ nhận sự cần thiết của đầu tư

công. Nhưng nhà nước chỉ nên tham gia vào những lĩnh vực đem lại lợi ích lớn cho

cả nền kinh tế mà tư nhân không có động cơ để làm hoặc làm không có hiệu quả.

Trên thực tế nhà nước đã tham gia quá nhiều vào các hoạt động kinh tế và nhiều khi

còn cạnh tranh và chèn lấn khu vực tư nhân. Với mức chi tiêu của khu vực công

(bao gồm chi tiêu thường xuyên và chi đầu tư) trong những năm vừa qua luôn ở

mức 35 – 40% GDP và đầu tư của nhà nước bằng khoảng 20% GDP (một nửa tổng

đầu tư toàn xã hội) là một mức quá cao. Mức chi tiêu này ắt hẳn là một mảnh đất

màu mỡ cho tham nhũng và những hợp đồng có nhiều ưu ái cho một số đối tượng

như phân tích dưới đây.

Thứ hai, sự thiên lệch trong việc phân bổ vốn ở khu vực doanh nghiệp (khu vực thị

trường). Nhìn vào nền kinh tế sẽ thấy rằng các doanh nghiệp nhà nước và một số

doanh nghiệp tư nhân lớn có nhiều quan hệ đang là đối tượng dành được sự ưu ái

trong việc phân bổ vốn. Câu chuyện của Vinashin đã chi tiêu hoang phí khoảng 4 tỷ

đô la trong thời gian qua và hiện vẫn được khoanh nợ và tiếp tục vay vốn là một ví

dụ rất điển hình của sự ưu ái dành cho các doanh nghiệp nhà nước.

Đối với một số doanh nghiệp tư nhân lớn, chúng ta thấy rằng, không ít trong số họ

chủ yếu tập trung vào các hoạt động kinh doanh (nói đúng hơn là đầu cơ) các loại

tài sản (bất động sản, chứng khoán,...) hay tìm kiếm tài nguyên quốc gia chứ không

phải tập trung vào các hoạt động sản xuất kinh doanh tạo ra nhiều giá trị gia tăng

cho nền kinh tế. Điều đáng quan tâm là hầu hết các doanh nghiệp này không chỉ có

các ngân hàng hay tổ chức tài chính riêng của mình mà còn có quan hệ chặt chẽ với

không ít các tổ chức tài chính ngân hàng lớn hay những mối quan hệ khác.

Điều này làm cho các khoản cho vay theo quan hệ trở nên phổ biến hơn và một

phần không nhỏ nguồn vốn được đưa vào các hoạt động kinh doanh có tính đầu cơ

gây rủi ro hơn là tạo ra giá trị gia tăng cho nền kinh tế. Dĩ nhiên, các doanh nghiệp

vừa và nhỏ, đối tượng chính giải quyết việc làm và là động lực tăng trưởng của Việt

Nam trong thời gian qua đã, đang và sẽ bị chèn lấn và khó tiếp cận vốn hơn nên có

thể phải thu hẹp sản xuất hay chỉ cầm cự cho qua ngày.

Việc rà soát, cắt giảm, bố trí cơ cấu lại và nâng cao hiệu quả đầu tư nhà nước không

phải là việc giản đơn và chỉ thực hiện trong năm nay, mà là một công việc thường

xuyên và lâu dài trong quá trình tái cơ cấu kinh tế, đổi mới mô hình tăng trưởng. Cơ

chế mới về quản lý đầu tư nhà nước như trình bày trên đây không chỉ áp dụng cho

việc lựa chọn và quyết định đầu tư đối với những dự án đầu tư mới mà còn áp dụng

để rà soát, cắt giảm và cơ cấu lại danh mục các dự án đầu tư hiện có.

5.3. Một mục tiêu rõ ràng và kế hoạch thực hiện trong dài hạn

Lạm phát là một vấn đề lâu dài, không phải ngày một ngày hai là có thể giải quyết

được, do đó mà ở đây cần có một sự nhất quán trong chính sách dài hạn, một mục

tiêu r ràng và cần được thực hiện một cách nghiêm chỉnh chứ không phải là một

con số mang tính chất tham khảo.

Từ trước đến nay, Việt Nam thường đặt ra nhiều mục tiêu trong điều hành kinh tế

nói chung, việc này thoạt nhìn thì thấy có nhiều lợi ích và bao hàm được nhiều mà

có thể nói là hầu hết các vấn đề cần quan tâm của xã hội. Tuy nhiên, việc này cũng

gây ra không ít khó khăn trong quá trình lập kế hoạch và triển khai thực hiện bởi vì

đề ra nhiều mục tiêu như vậy là quá “ôm đồm”, quá cầu toàn khó mà thực hiện hết

một cách trọn vẹn, vì cả lý thuyết và thực tế đều cho thấy rằng luôn phải có sự đánh

đổi giữa các mục tiêu, tùy theo giai đoạn mà nên tập trung giải quyết vấn đề nào.

Hơn nữa việc đặt ra nhiều mục tiêu như vậy không thể hiện được đặt thù, bản sắc

riêng trong cách điều hành của Chính phủ, thậm chí các mục tiêu đặt ra tự kiềm

hãm và hạn chế lẫn nhau trong quá trình thực hiện dẫn đến không đạt được, đó là lý

do cho sự điều chỉnh các chỉ tiêu của Chính phủ mà người dân không còn lạ gì trong

thời gian qua.

Theo đó, Chính phủ nên có quan điểm và quy tắc điều hành kinh tế nhất quán, có

thể dự đoán được, tuy nhiên vẫn linh hoạt trong từng thời kỳ. Để xây dựng được

quy tắc và thực hiện nó một cách hiệu quả, trước tiên Chính phủ phải xác định mục

tiêu hợp lý và cam kết theo đuổi mục tiêu đó. Các quy tắc chính sách được Chính

phủ các nước sử dụng phổ biến như: mục tiêu cung tiền, mục tiêu GDP danh nghĩa,

mục tiêu lạm phát, quy tắc Taylor. Trong trường hợp này, theo chúng tôi, Chính phủ

Việt Nam nên cân nhắc xem xét mục tiêu lạm phát trong việc điều hành kinh tế thay

cho các mục tiêu trước đây.

Thực tế ở Việt Nam trong thời gian qua, hàng năm NHNN đồng thời công bố hai

mục tiêu tăng trưởng cung tiền (mà thực chất là cho mục tiêu tăng trưởng GDP) và

mục tiêu lạm phát. Ví dụ như năm 2010, NHNN đồng thời đặt mục tiêu tăng trưởng

cung tiền là 20% và mục tiêu lạm phát là 8%. Đây là những quy tắc chứa đựng

nhiều mâu thuẫn. Việc theo đuổi tăng trưởng cung tiền ở mức cố định sẽ khiến cho

chính sách tiền tệ mất đi tính linh hoạt trong việc kiểm soát lạm phát. R ràng,

chúng ta không thể đồng thời vừa tăng cung tiền vừa cắt giảm lạm phát trong trường

hợp cần thiết. Quan trọng hơn, ấn định mục tiêu tăng trưởng cung tiền ở mức 20%

là một cách bất hợp lý. Trạng thái cân bằng dài hạn cho chúng ta biết tốc độ tăng

cung tiền chỉ nên dao động xấp xỉ quanh mức lạm phát mục tiêu cộng với tốc độ

tăng trưởng kinh tế – khoảng 15% đối với Việt Nam. Việc theo đuổi mục tiêu tăng

trưởng cung tiền quá cao trong thời gian dài sẽ dẫn đến việc lạm phát thực tế vượt

xa mức mục tiêu và/hoặc gây ra bong bóng giá trên thị trường tài sản.

5.4. Nâng cao vai trò của các dự báo trong việc thực thi các chính sách

Các mô hình dự báo tuy còn những hạn chế nhất định, không thể nào mô tả lại

chính xác một chính sách, hay một nền kinh tế. Nhưng trong bối cảnh kinh tế trong

và ngoài nước còn nhiều biến động, việc sử dụng các dự báo này có thể dự phòng

các trường hợp xấu có thể xảy đến cho nền kinh tế, từ đó có thể đưa ra những quyết

sách kịp thời và đúng đắn. Không những thế, một mục tiêu đưa ra – được đặt trong

bối cảnh chung của nền kinh tế cũng có cơ sở và hợp lý hơn. Không để tình trạng

mục tiêu thay đổi liên tục trước các biến động như mục tiêu lạm phát trong thời gian

qua của chính phủ. Chính vì thế, cần đưa dự báo kinh tế lên thành một trong những

nhiệm vụ hàng đầu.

5.5. Thực hiện đo lường lạm phát kỳ vọng trong dân chúng

Kết quả nghiên cứu cho thấy vai trò của lạm phát kỳ vọng lên lạm phát thực. Trong

thập niên gần đây, tầm quan trọng của kỳ vọng lạm phát đối với hiệu quả của chính

sách tiền tệ và mục tiêu ổn định giá cả đã được chấp nhận rộng rãi và trở thành nhân

tố trung tâm trong quá trình cải cách chính sách tiền tệ nhưng vấn đề này chưa thực

sự được quan tâm ở Việt Nam, chưa có một nghiên cứu riêng biệt nào về kỳ vọng

lạm phát được thực hiện. Trong khi trên thế giới thì vấn đề lạm phát kỳ vọng đã

được quan tâm từ rất sớm và tiến hành đo lường thông qua nhiều phương pháp khác

nhau (khảo sát, thị trường tài chính). Chẳng hạn như, Mỹ đã tiến hành nghiên cứu

và khảo sát lạm phát kỳ vọng trên các hộ gia đình theo quý từ năm 1959,

Philippines thực hiện khảo sát theo quý từ tháng 6 năm 2001 với 5000 doanh nghiệp

niêm yết trên Ủy ban chứng khoán và ngoại hối Philippines và gần đây nhất là

tháng 9 năm 2005; Ấn Độ đã thực hiện khảo sát lạm phát kỳ vọng theo quý trên các

hộ gia đình. Chính vì thế chúng tôi khuyến nghị xây dựng một chương trình đo

lường lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam, cơ sở cho việc thực hiện chính sách tiền tệ

cũng như phục vụ ban đầu về dữ liệu cho các mô hình dự báo trong nước.

5.6. Quyết tâm chính trị

Kiềm chế lạm phát là vấn đề nóng, có ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống người dân,

là vấn đề được cả xã hội quan tâm, được Chính phủ coi là vấn đề lớn, cấp bách cần

giải quyết. Tuy nhiên, để giải quyết triệt để cần có quyết tâm cao độ, lâu dài và hành

động thực sự quyết liệt của Chính phủ.

Trên thực tế, Chính phủ Việt Nam đã nhìn nhận nghiêm túc hơn đối với tình hình

lạm phát và mạnh tay xử lý; nhất là thời điểm cuối năm 2010, đầu năm 2011 với

hàng loạt các cuộc họp, các thông báo, các quyết định về các nhóm giải pháp, các

phát biểu của các vị lãnh đạo Nhà nước và Chính phủ cho thấy tính quyết liệt của

vấn đề.

Tuy nhiên chúng ta phải khách quan thừa nhận rằng: mặc dù Chính phủ đã thực sự

có những phản ứng chống lạm phát thông qua các chính sách tiền tệ và tài khóa,

nhưng thường phản ứng chậm hoặc thụ động trong đa số trường hợp. Đối với chính

sách tài khóa, có thể dễ dàng hiểu được điều này vì để thay đổi một kế hoạch tài

khóa thường mất nhiều thời gian tranh luận, đạt tới sự nhất trí rồi thực hiện triển

khai. Tuy nhiên, điều đáng lưu ý là chính sách tiền tệ cũng tỏ ra được thực thi khá

chậm trễ kể từ khi những tín hiệu đầu tiên của lạm phát xuất hiện. Điều này có thể

được giải thích thông qua thực tế là ngay cả việc xác định và thừa nhận lạm phát

cũng luôn là một vấn đề gây tranh cãi, và thường Chính phủ rất miễn cưỡng khi

thừa nhận thực tế là lạm phát bắt đầu xuất hiện. Thêm vào đó, Chính phủ thường có

khuynh hướng đổ lỗi cho lạm phát bắt nguồn từ những nguyên nhân “khách quan”

hay từ những nguồn gốc “bên ngoài.” Do đó, thường mất một thời gian để chuyển

hóa nhận thức lạm phát từ công chúng thành nhận thức của Chính phủ, và do đó là

những phản ứng chính sách tiền tệ phù hợp. Ví dụ, như trong nghiên cứu đã chỉ ra,

trong đa số các trường hợp, lãi suất thường được điều chỉnh tăng sau khi đã xuất

hiện dấu hiệu tăng CPI khoảng 3 tháng. Và ngay cả việc tăng lãi suất như vậy chủ

yếu nhằm làm cho phù hợp với mức lạm phát mới, hơn là sự chủ động thắt chặt tiền

tệ để chống lạm phát.

Chính phủ nên có những cam kết mạnh mẽ trong việc chống lạm phát không chỉ khi

lạm phát đang cao, mà còn phải có những cam kết duy trì lạm phát thấp ngay cả khi

lạm phát đang khá thấp và ổn định. Và hành động sau có lẽ quan trọng không kém

gì hành động trước. Tuy nhiên, thực tế cho thấy chiến lược này của Chính phủ

thường rất khó được thực thi vì Chính phủ thường có khuynh hướng ưu tiên tăng

trưởng kinh tế nhiều hơn, và coi nhẹ việc giữ cho môi trường vĩ mô được ổn định.

Đây chính là vấn đề quan trọng nhất, tiên quyết nhất cần tinh thần quyết tâm và

đồng thuận, nhất quán của Chính phủ, có như vậy mới tạo được niềm tin cho công

chúng và toàn xã hội mà đây là một yếu tố quan trọng nhất cấu thành nên nguyên

nhân gây ra lạm phát cao ở nước ta. Nghiên cứu này chỉ ra rằng công chúng có

khuynh hướng lưu giữ ấn tượng về lạm phát trong quá khứ, đồng thời có kỳ vọng

nhạy cảm về lạm phát trong tương lai. Đây là hai yếu tố đồng thời chi phối mức lạm

phát hiện tại. Điều này hàm ý rằng uy tín hay độ tin cậy của Chính phủ trong các

chính sách liên quan đến lạm phát có vai trò to lớn trong việc tác động tới mức lạm

phát hiện thời. Ký ức hay ấn tượng về một giai đoạn lạm phát cao trong quá khứ

thường chỉ bắt đầu mờ nhạt dần sau khoảng 6 tháng có lạm phát thấp liên tục và ổn

định. Điều này hàm ý rằng để chống lạm phát, Chính phủ trước hết phải giữ được

mức lạm phát thấp ít nhất trong vòng sáu tháng, qua đó dần lấy lại niềm tin của

công chúng về một môi trường giá cả ổn định hơn. Điều này cũng đồng nghĩa với

điều đáng lưu ý là Chính phủ phải kiên nhẫn trong quá trình chống lạm phát. Sáu

tháng có thể được xem như giới hạn thấp nhất cho nỗ lực duy trì môi trường lạm

phát thấp của Chính phủ nhằm lấy lại niềm tin của công chúng, để công chúng cho

rằng Chính phủ đang cam kết chống lạm phát một cách nghiêm túc, và do đó là cam

kết xây dựng một môi trường vĩ mô ổn định.

6. KẾT LUẬN

Kế thừa “quan điểm sốc” của phương pháp luận VAR cho rằng ngoại trừ các biến

động cấu trúc bất ngờ, giá trị của các biến nội sinh đều có thể được kỳ vọng.

Phương pháp SVAR phân tách các biến động không kỳ vọng ra khỏi các biến động

kỳ vọng và mô hình hóa các mối quan hệ động trong nền kinh tế được như mối

quan hệ giữa những cú sốc. Cùng với hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai,

SVAR mang đến cho các nhà kinh tế khả năng ước lượng mức độ và thời gian phản

ứng của một nền kinh tế cụ thể với từng loại sốc khác nhau. Đồng thời khắc phục

hạn chế “phi lý thuyết” của VAR, SVAR dựa trên các lý thuyết kinh tế để tạo nên

một mô hình cấu trúc sốc đáng tin cậy mà vẫn tận dụng được các ưu điểm nổi bật

của VAR. Nhờ đó, ngày nay SVAR đã trở thành một trong những nền tảng thiết yếu

của kinh tế học thực nghiệm, đặc biệt với lĩnh vực kinh tế tiền tệ. Trong các nghiên

cứu thực nghiệm gần đây, việc sử dụng SVAR trở nên phổ biến và đa dạng hơn như

trong việc xây dựng mô hình nền kinh tế, hay mô hình hóa khuôn khổ chính sách

tiền tệ,… Nó thể hiện nhiều tính năng ưu việt trong việc phân tích chính sách cũng

như đánh giá tác động của các cú sốc chính sách đối với nhân tố xem xét. Dựa trên

ưu điểm này, nhóm nghiên cứu đã tiến hành xem xét vấn đề lạm phát ở Việt Nam

trong khuôn khổ của phương pháp SVAR và nhận thấy lạm phát ở Việt Nam có

nguồn gốc chủ yếu từ khu vực trong nước, bị tác động bởi yếu tố chi phí đẩy nhiều

hơn là yếu tố cầu kéo. Chính sách tiền tệ trong nước có ảnh hưởng đáng kể đến lạm

phát, đặc biệt là cung tiền M2. Tuy nhiên tác động của cung tiền đến lạm phát trong

nước có một độ trễ nhất định (khoảng 6 tháng). Tỷ giá có tác động đến lạm phát

trong nước nhưng mức tác động không nhiều. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu còn cho

thấy vai trò của yếu tố kỳ vọng lên việc tăng giá trong nước, sự kỳ vọng này bắt

nguồn từ nhiều nguyên nhân khác nhau nhưng tựu trung lại chủ yếu là do sự ảnh

hưởng của lạm phát cao trong quá khứ và vấn đề điều hành của người làm chính

sách. Có rất nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước về vấn đề này nhằm hướng đến

một giải pháp cho lạm phát ở Việt Nam nhưng theo chúng tôii điều trước tiên để

thực hiện các giải pháp này là cần thay đổi quan điểm và cách điều hành của những

người làm chính sách, tiếp đến là một quyết tâm chính trị vững vàng trước khi thực

hiện các giải pháp trong cả ngắn hạn và dài hạn.

Tuy bài nghiên cứu đã hệ thống lại phương pháp luận của SVAR nhưng do hạn chế

của người thực hiện cũng như vấn đề nghiên cứu SVAR trong nước nên bài nghiên

cứu chỉ mới ở mức độ gợi mở hướng nghiên cứu, phát triển vấn đề này trong thời

gian tới. Từ đó làm cơ sở cho việc ứng dụng phương pháp SVAR trong việc phân

tích các chính sách một cách hiệu quả hơn.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt

Phạm Thế Anh, 2009. Xác định các nhân tố quyết định lạm phát Việt Nam. Tạp chí

Kinh tế và Phát triển, số 150, .

Danh mục tài liệu tiếng Anh

Aucremanne, Luc and Raf Wouters, (). Structural VAR Approach to Core Inflation

and its Relevance for Monetary Policy. The Research Department of the National

Bank of Belgium.

Bicchaln, Motilal, 2010. Monetary Policy and Inflation in India: A Structural VAR

Analysis. Available at:

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1813886.

Camen, Ulrich, 2006. Moneytary Policy in Viet Nam: The case of a Transition

country. BIS Papers, No. 31 – 20.

Chhibbe, Ajay, 1991. Africa's Rising Inflation Causes, Consequences, and Cures.

PRE Working Papes, WPS 577.

Dibooglu, Sel and Ali M. Kutan, 2005. Sources of Inﬂation and Output Movements

in Poland and Hungary: Policy Implications for Accession to The Economic and

Monetary Union. Journal of Macroeconomics, Vol. 27, No. 107 – 131.

Dungey, Mardi and Adrian Pagan, 2000. A structural VAR model of the Australian

economy. Economic Record, Vol. 76, Issue 235, P. 321 – 342.

Gottschalk, Jan, 2001. An Introduction into the SVAR Methodology: Identification,

Interpretation and Limitations of SVAR models. Kiel Working Paper, No. 1072.

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

Available at: http://ssrn.com/abstract=1372294.

Lucas, Robert Jr. and Thomas J. Sargent, 1979. After Keynesian macroeconomics.

Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review, Issue Spr ().

Lucas, Robert Jr., 1976. Econometric Policy Evaluation: A Critique. Carnegie-

Rochester Conference Series on Public Policy, Vol. 1, Issue 1, P. 19 – 46.

Manera, Matteo and Alessandro Cologni, 2005. Oil prices, Inflation and Interest

Rates in a Structural Cointegrated VAR model for the G – 7 countries. Fondazione

Eni Enrico Mattei Working Papers, No. 2005.101.

Manera, Matteo and Alessandro Cologni, 2008. Oil prices, inflation and interest

rates in a structural cointegrated VAR model for the G-7 countries. Elsevier Energy

Economics, Vol. 30(3), P. 856 – 888.

Mondi, A., Chung Mo Koo and Won Joong Kim, 2011. Oil Shocks and the World

Rice Market Puzzle: A Structural VAR Analysis. Korea and the World Economy,

Vol. 12, No. 2, P. 281 – 325.

Mountford, A., 2005. Leaning into the Wind: A Structural VAR Investigation of UK

Monetary Policy. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Vol. 67, Issue 5, P.

597 – 621.

Mwase, Nkunde, 2006. An Empirical Investigation of the Exchange Rate Pass-

through to Inflation in Tanzania. IMF Working Paper, No. 06/150.

Nguyen Thi Thu Hang and Nguyen Duc Thanh, 2010. Macroeconomic

Determinants of Vietnam’s Inflation 2000 – 2010: Evidence and Analysis. VEPR

Working Paper, WP – 09, University of Economics and Business, Vietnam National

University Hanoi.

Nguyen Thi Thuy Vinh and S. Fujita, 2007. The Impact of Real Exchange Rate on

Output and Inflation in Vietnam: A VAR Approach. Discussion Paper, No. 0625.

Pham The Anh, 2007. Nominal Rigidities And The Real Effects Of Monetary

Policy In A Structural VAR Model. DEPOCEN Working Paper Series, No.

2007/06.

Siklos, Pierre L. and Yang Zhang, 2007. Identifying the Shocks Driving Inflation in

China. Rimini Centre for Economic Analysis Working Paper, No. 34 – 07.

Sims, Christopher A., 1980. Macroeconomics and Reality. The Econometric

Society, Vol. 48, No. 1, P. 1 – 48.

Sims, Christopher A., 1986. Are forecasting models usable for policy analysis?

Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review, Issue win(), P. 2 – 16.

Sims, Christopher A., 2009. Inflation Expectations, Uncertainty and Monetary

Policy. BIS Working Papers, No. 275, P. 1 – 12.

Sousa, João and Andrea Zaghini, 2004. Monetary policy shocks in the euro area and

global liquidity spillovers. ECB Working Paper Series 309.

The Economic Sciences Prize Committee, 2011. Empirical macroeconomics. The

Royal Swedish Academy of Sciences.

Verheyen, Florian, 2010. Monetary Policy, Commodity Prices and Inflation

Empirical Evidence from the US. Ruhr Economic Papers, No. 216.

Vo Van Minh, 2009. Exchange Rate Pass – Through and Its Implications for

Inflation in Vietnam. VDF Working Paper, No. 0902.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1. Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi dữ liệu chưa lấy sai phân

Method Statistic Prob.**

ADF - Fisher Chi-square 99.5796 0.0000

ADF - Choi Z-stat -2.83371 0.0023

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asympotic Chi

-square distribution. All other tests assume asymptotic

normality.

Intermediate ADF test results UNTITLED

Series Prob. Lag Max Lag Obs

2 0.7345 CPI 12 123

1 0.9942 ER 12 124

0 0.0000 GIP 12 125

1 0.9546 M2 12 120

2 0.1174 IMP 12 123

1 0.1292 OIL 12 124

2 0.8939 PPI 12 123

2 0.0024 R 12 119

1 0.1118 RICE 12 124

Phụ lục 2. Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi sai phân bậc nhất I(1)

Cross-sections included: 9

Method Statistic Prob.**

ADF - Fisher Chi-square 304.906 0.0000

ADF - Choi Z-stat -15.0642 0.0000

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asympotic Chi

-square distribution. All other tests assume asymptotic

normality.

Intermediate ADF test results D(UNTITLED)

Prob. Lag Max Lag Obs Series

12 1 0.0448 123 D(CPI)

12 0 0.0000 124 D(ER)

12 1 0.0000 123 D(GIP)

12 0 0.0000 120 D(M2)

12 0 0.0000 124 D(IMP)

12 0 0.0000 124 D(OIL)

12 1 0.0021 123 D(PPI)

12 4 0.0000 113 D(R)

12 1 0.0000 123 D(RICE)

Period S.E.

Shock1

Shock2 Shock3 Shock4 Shock5 Shock6 Shock7 Shock8 Shock9

0.6390 0.7204 0.9468 1.1081 1.1513 1.0251 0.9711 0.9997 1.0172 1.0070 1.0074 0.9995 1.0031 1.0061 1.0078 1.0126 1.0194 1.0224 1.0270 1.0323 1.0336 1.0325 1.0318 1.0321

0.1000 0.5057 0.6494 0.8142 0.8658 0.9585 0.9957 1.0154 1.0498 1.1091 1.2062 1.2892 1.3327 1.3451 1.3531 1.3588 1.3626 1.3656 1.3708 1.3774 1.3851 1.3960 1.4068 1.4151

0.9563 0.9163 0.8323 0.8899 0.8610 0.7903 0.7222 0.7417 0.7514 0.7546 0.7754 0.7764 0.7901 0.7875 0.7834 0.7894 0.7893 0.7869 0.7845 0.7828 0.7823 0.7816 0.7826 0.7827

0.6520 95.6294 0.6258 92.0728 0.5333 85.5499 0.5493 85.5677 0.5479 83.6402 0.4840 77.0521 0.4524 74.0504 0.4522 74.6733 0.4495 74.2086 0.4450 73.7955 0.4359 73.6300 0.4274 72.6025 0.4258 72.4515 0.4252 72.2864 0.4237 72.0544 0.4229 72.1300 0.4246 72.4091 0.4237 72.4013 0.4240 72.4189 0.4240 72.3574 0.4240 72.3092 0.4236 72.2309 0.4229 72.1559 0.4223 72.0573

0.8049 0.8483 0.9353 0.8491 0.8187 0.6416 0.5959 0.5622 0.6130 0.6567 0.7588 0.7865 0.8056 0.8291 0.8426 0.8273 0.8064 0.8062 0.7994 0.8027 0.8243 0.8451 0.8603 0.8671

0.6520 0.6665 1.8415 0.7255 3.3438 2.4443 2.9529 2.1226 2.1732 2.8224 3.4814 10.1671 4.1529 13.2351 4.3103 12.5387 4.4531 12.3115 4.5484 12.6393 4.6306 12.6934 4.5018 13.6446 4.4571 13.7258 4.4418 13.6644 4.4832 13.6327 4.5509 13.4966 4.5470 13.2232 4.6365 13.1369 4.6311 13.1451 4.6258 13.1460 4.6264 13.1559 4.6250 13.2234 4.6158 13.2971 4.6045 13.3792

0.0000 1.7725 2.4440 3.2694 3.7062 2.8829 2.7082 2.6269 2.9921 2.9815 2.9029 2.8150 2.9309 3.0065 3.0364 3.0109 2.9418 2.9215 2.9283 2.9921 3.0078 3.0046 3.0011 2.9997

0.0000 0.4770 2.9703 2.6911 4.2791 3.4754 3.1119 3.0950 3.2037 3.1721 3.1656 3.4464 3.4101 3.5530 3.7359 3.7594 3.8393 3.8645 3.8416 3.8368 3.8366 3.8334 3.8325 3.8553

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

Phục lục 3. Phân rã phương sai của các biến trong mô hình

Đề tài: Ứng dụng mô hình SVAR cấu trúc trong phân tích các nhân tố tác động đến lạm phát tại Việt Nam

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

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

Đề tài: Ứng dụng mô hình SVAR cấu trúc trong phân tích các nhân tố tác động đến lạm phát tại Việt Nam

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok