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

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của cú sốc chính sách tiền tệ lên các biến vĩ mô, nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam giai đoạn 2000-2010

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:48

Thêm vào BST
Báo xấu
31
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của nghiên cứu này là đo lường mức độ phản ứng của các biến lạm phát, sản lượng và tỷ giá trước một cú sốc chính sách tiền tệ, từ đó đánh giá được hiệu quả của việc sử dụng các công cụ lãi suất và cung tiền trong việc điều hành chính sách tiền tệ nhằm đáp ứng các mục tiêu dài hạn của nền kinh tế.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của cú sốc chính sách tiền tệ lên các biến vĩ mô, nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam giai đoạn 2000-2010

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ------------------------ LÊ NGUYỄN LÂM GIANG TÁC ĐỘNG CỦA CÚ SỐC CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ LÊN CÁC BIẾN VĨ MÔ, NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000-2010 Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sĩ NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO TP.Hồ Chí Minh-Năm 2013
  2. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Mục Lục Tóm lược ................................................................................................................................ 3 1. Giới thiệu ....................................................................................................................... 4 2. Khung lý thuyết về chính sách tiền tệ: ........................................................................... 6 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 11 3.1 Dữ liệu và biến nghiên cứu: ....................................................................................... 11 3.2 Phương pháp nghiên cứu ........................................................................................... 13 3.2.1. Kiểm định tính dừng ...................................................................................... 14 3.2.2. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger ........................................................... 15 3.2.3. Kiểm định đồng liên kết................................................................................. 17 4. Kết quả nghiên cứu ...................................................................................................... 18 4.1 Phản ứng của CPI ...................................................................................................... 19 4.2 Phản ứng của sản lượng ............................................................................................. 23 4.3 Phản ứng của tỷ giá .................................................................................................... 27 5. Kết luận ........................................................................................................................ 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................... 34 PHỤ LỤC 1 ......................................................................................................................... 37 PHỤ LỤC 2 ......................................................................................................................... 41 PHỤ LỤC 3 ......................................................................................................................... 45 1
  3. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF của chuỗi gốc ............................ 14 Bảng 3.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF của chuỗi sai phân bậc nhất ...... 15 Bảng 3.3: Kiểm định nhân quả Granger, độ trễ 11 kỳ .............................................. 16 Bảng 3.4: Kiểm định đồng liên kết giữa lãi suất và M2 với các biến còn lại ........... 18 Bảng 4.1: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và CPI .............................. 20 Bảng 4.2: Phân rã phương sai biến CPI ................................................................... 22 Bảng 4.3: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và sản lượng .................... 24 Bảng 4.4: Phân rã phương sai biến sản lượng .......................................................... 26 Bảng 4.5: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và tỷ giá ........................... 28 Bảng 4.6: Phân rã phương sai biến tỷ giá ................................................................ 30 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 4.1: Phản ứng đẩy của CPI dưới tác động của lãi suất và M2 ......................... 20 Hình 4.2: Phản ứng đẩy của sản lượng dưới tác động của lãi suất và M2 .............. 25 Hình 4.3: Phản ứng đẩy của tỷ giá dưới tác động của lãi suất và M2 .................... 29 2
  4. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Tóm lược Tác động của cú sốc chính sách tiền tệ luôn là một vấn đề được các nhà nghiên cứu kinh tế lẫn các nhà điều hành chính sách quan tâm. Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện tại các quốc gia khác nhau để tìm ra cách thức sử dụng các cú sốc này như một công cụ điều hành và kiểm soát biến động kinh tế vĩ mô hiệu quả. Phần lớn nghiên cứu về đề tài này đều sử dụng mô hình VAR, cụ thể hơn là VAR cấu trúc. Để phát triển một hướng nghiên cứu mới về mối quan hệ giữa các biến chính sách tiền tệ trong dài hạn, nghiên cứu này áp dụng mô hình VECM để đo lường mức độ phản ứng của các biến vĩ mô như lạm phát, sản lượng và tỷ giá trước những thay đổi trong chính sách tiền tệ, thể hiện qua hai biến lãi suất và cung tiền, từ đó có thể dự đoán và đưa ra chính sách tiền tệ phù hợp với mục tiêu của nền kinh tế trong từng giai đoạn. Với chuỗi dữ liệu vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2010, việc sử dụng mô hình VECM khá phù hợp khi tất cả các chuỗi dữ liệu gốc đều không dừng. Kết quả nghiên cứu cho thấy: lãi suất có mối quan hệ cân bằng dài hạn với các biến lạm phát, sản lượng và tỷ giá. Kết quả mô hình VECM cho thấy cú sốc lãi suất thực sự gây ra tác động lên tỷ giá và tác động này rõ nét hơn đối với lạm phát. Mặt khác, cung tiền M2 cũng có mối quan hệ dài hạn với các biến tỷ giá, sản lượng và lạm phát. Cú sốc cung tiền cũng đưa đến những phản ứng đáng kể của lạm phát và ảnh hưởng lớn đến tỷ giá nhưng không thể xác định độ lớn và độ bền của những phản ứng này bằng mô hình VECM mà phải thông qua phương trình phản ứng đẩy và phân rã phương sai. Riêng phản ứng của sản lượng phần lớn không do cú sốc lãi suất và cú sốc cung tiền gây ra. 3
  5. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Giới thiệu Điều hành chính sách tiền tệ một cách hiệu quả luôn là một trong các mục tiêu hàng đầu của tất cả các quốc gia trên thế giới. Khái niệm hiệu quả trong điều hành chính sách tiền tệ được hiểu là việc thực hiện chính sách đó sẽ đem đến tác động như mong muốn của nhà điều hành và gây ảnh hưởng tiêu cực ít nhất đến các yếu tố khác trong nền kinh tế. Trong thực tế, rất khó để tìm được một chính sách tiền tệ đem lại hiệu quả toàn diện. Các chính sách được lựa chọn chỉ đáp ứng một phần yêu cầu mà nhà điều hành đặt ra trong một thời điểm nhất định. Làm cách nào để đánh giá được tác động của các biến chính sách tiền tệ lên các yếu tố kinh tế vĩ mô luôn là một vấn đề quan trọng đối với các nhà điều hành chính sách và các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới. Cú sốc chính sách tiền tệ là thuật ngữ dùng để ám chỉ sự biến động mạnh và đột ngột của các biến đại diện cho chính sách tiền tệ, phổ biến nhất là lãi suất và cung tiền. Các cú sốc chính sách tiền tệ thường xuất hiện khi nhà điều hành chính sách muốn theo đuổi một mục tiêu nào đó hoặc muốn cải thiện ngay lập tức tình trạng hiện tại của nền kinh tế. Trước khi thực hiện một cú sốc chính sách tiền tệ, nhà điều hành chính sách cần phải cân nhắc thật kỹ và đánh giá đầy đủ các tác động của cú sốc này đối với nền kinh tế. Nếu sử dụng cú sốc chính sách tiền tệ không hợp lý, chẳng những không đạt được mục tiêu mong muốn mà còn gây ra tác động tiêu cực đến các yếu tố khác trong nền kinh tế. Nói cách khác, thực hiện cú sốc chính sách tiền tệ là một quyết định chính sách tiền tệ quan trọng và có thể gây ra những phản ứng mạnh mẽ từ các biến vĩ mô khác trong nền kinh tế. Nhận thức được tầm quan trọng trong việc đánh giá phản ứng của các biến vĩ mô trước tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ, nhiều lý thuyết đã được xây dựng để tìm ra câu trả lời cho vấn đề này. Từ nghiên cứu nền tảng ban đầu của Sims (1992) về những tác động của chính sách tiền tệ, ngày càng nhiều nghiên cứu được thực hiện theo hướng phân tích ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ lên các biến tỷ giá, sản lượng và lạm phát. Một điểm chung của các nghiên cứu dạng này, cũng 4
  6. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 như phần lớn các nghiên cứu khác về chính sách tiền tệ, là đều sử dụng mô hình tự hồi quy vector VAR. Trong quá khứ, mô hình VAR thuần túy được áp dụng cho hầu hết nghiên cứu. Hiện nay, khi các nhà nghiên cứu đã bắt đầu cải tiến và phát triển mô hình VAR, các biến thể của VAR như SVAR, sign restricted VAR, recursive VAR hay VECM được các nhà nghiên cứu chính sách tiền tệ ưa chuộng hơn, đặc biệt là mô hình VAR cấu trúc-SVAR. Tại Việt Nam chưa có một nghiên cứu thực nghiệm chính thức nào về tác động của cú sốc chính sách tiền tệ, điều này đã hình thành nên ý tưởng chính cho bài nghiên cứu. Sử dụng các chuỗi dữ liệu vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn 2000 đến 2010, dựa trên đặc tính của dữ liệu thu thập được, nghiên cứu quyết định sử dụng mô hình VECM kết hợp với hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai để đánh giá tác động dài hạn của cú sốc chính sách tiền tệ lên các biến vĩ mô quan trọng như lạm phát, sản lượng và tỷ giá của Việt Nam. Nói cách khác, mục tiêu của nghiên cứu này là đo lường mức độ phản ứng của các biến lạm phát, sản lượng và tỷ giá trước một cú sốc chính sách tiền tệ, từ đó đánh giá được hiệu quả của việc sử dụng các công cụ lãi suất và cung tiền trong việc điều hành chính sách tiền tệ nhằm đáp ứng các mục tiêu dài hạn của nền kinh tế. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy lãi suất có mối quan hệ cân bằng dài hạn với các biến nghiên cứu: một cú sốc lãi suất sẽ gây ra tác động đáng kể đến hai biến lạm phát và tỷ giá, trước khi chúng trở về trạng thái cân bằng. Trong khi đó, cung tiền M2 có mối quan hệ dài hạn với các biến nghiên cứu nhưng mối quan hệ này rất khó xác định, do tác động mà cú sốc cung tiền gây ra có độ trễ khá lớn và không thể xác định chính xác bằng mô hình VECM. Mặt khác, tác động của cú sốc lãi suất và cung tiền đến sản lượng đều không có ý nghĩa. Kết quả này khẳng định tính khả thi của việc sử dụng cú sốc chính sách tiền tệ để thực hiện các mục tiêu trung và dài hạn của nhà điều hành chính sách. Tuy nhiên, theo kết quả nghiên cứu, phản ứng sản lượng được xác định chỉ chịu tác động rất nhỏ từ cú sốc lãi suất và cung tiền, cho thấy tính không hiệu quả của các cú sốc chính sách tiền tệ trong việc điều chỉnh sản lượng của nền kinh tế. 5
  7. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Phần tiếp theo của nghiên cứu được trình bày như sau: phần 2 tổng hợp kết quả của các nghiên cứu trước đây về tác động của cú sốc chính sách tiền tệ, phần 3 trình bày ngắn gọn về cách thức thu thập dữ liệu và phương pháp lựa chọn để thực hiện nghiên cứu, phần 4 trình bày các nội dung nghiên cứu và kết quả thu được, phần 5 trình bày những kết luận từ kết quả nghiên cứu đồng thời đưa ra đề xuất và hướng nghiên cứu tiếp theo. 1. Khung lý thuyết về chính sách tiền tệ: Khi đề cập đến chính sách tiền tệ, sẽ là một thiếu sót lớn nếu không nhắc đến lý thuyết nền tảng cơ bản của Mishkin. Trong lý thuyết của Mishkin, đối tượng của chính sách tiền tệ là 6 mục tiêu cơ bản: (1) công ăn việc làm cao, (2) tăng trưởng kinh tế, (3) ổn định giá cả, (4) ổn định lãi suất, (5) ổn định thị trường tài chính, (6) ổn định thị trường ngoại hối. Thông qua lý thuyết này Mishkin cũng xác định các công cụ trực tiếp để đáp ứng các mục tiêu cơ bản trên: nghiệp vụ thị trường tự do, thay đổi lãi suất chiết khấu và thay đổi dự trữ bắt buộc. Tuy nhiên, để dễ dàng đạt được các mục tiêu và đánh giá các chính sách của mình có đi đúng hướng hay không một cách nhanh nhất, nhà điều hành chính sách tiền tệ thường sử dụng các chỉ tiêu trung gian như tổng lượng tiền tệ và lãi suất (ngắn hoặc dài hạn) hoặc các chỉ tiêu hoạt động như tổng lượng dự trữ và lãi suất (lãi suất vốn liên bang hoặc lãi suất trái phiếu khi bạc). Mishkin cũng chỉ rõ 3 tiêu chuẩn để lựa chọn chỉ tiêu trung gian và chỉ tiêu hoạt động: tính có thể đo lường được, có thể kiểm soát được và khả năng tác động đoán trước được đối với các mục tiêu. Trên nền tảng lý thuyết của Mishkin, các lý thuyết về chính sách tiền tệ sau đó đã đưa ra khá nhiều dự đoán về tác động của chính sách tiền tệ lên các biến vĩ mô trong nền kinh tế. Trong khi đó, các nghiên cứu thực nghiệm lại chọn cách sử dụng dữ liệu thực tế và mô hình VAR để đưa ra kết luận phủ định, đồng tình hoặc bổ sung cho các dự đoán lý thuyết về phản ứng của các biến vĩ mô trước cú sốc chính sách tiền tệ. 6
  8. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Theo kiến thức truyền thống, cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp phải làm tăng lãi suất, giảm giá cả và giảm sản lượng thực tế. Nếu một phương pháp xác định nào đó không đạt được những điều này thì phản ứng quan sát được gọi là một puzzle, trong khi việc xác định thành công phải cho kết quả phù hợp với kiến thức truyền thống. Mô hình gia tăng tỷ giá của Dornbusch (1976) dự đoán phản ứng đối với chính sách tiền tệ thu hẹp, dưới tác động của thanh khoản và không hạn chế KD chênh lệch giá theo lý thuyết ngang giá sức mua, tỷ giá thực sẽ chịu tác động tăng và sau đó là giảm dần cho đến khi đạt cân bằng dài hạn. Nếu như các lý thuyết gần như có chung dự đoán về phản ứng của các biến lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá cả…trước cú sốc chính sách tiền tệ thì các nghiên cứu thực nghiệm lại đưa ra những kết luận tương đối khác biệt. Các nghiên cứu này dù đều sử dụng chung phương pháp VAR nhưng lại đi theo các hướng khác nhau. Mở đầu cho các nghiên cứu về tác động chính sách tiền tệ phải kể đến lý thuyết của Sims (1992). Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR với dữ liệu của Pháp, Đức, Nhật, Anh và Hoa Kỳ. Những thay đổi cùng lúc trong lãi suất ảnh hưởng đến tất cả các biến, trong khi những thay đổi cùng lúc của sản lượng công nghiệp không ảnh hưởng đến các biến khác. Phản ứng tiêu cực bền vững của dự trữ tiền và sản lượng đối với biến động dương tăng của lãi suất phù hợp với cả 5 nước. Phản ứng của sản lượng với biến động của tiền tệ khá nhỏ, thường âm ở mọi quốc gia. Phản ứng của giá hàng hóa với biến đổi lãi suất đều kéo dài và âm. Một cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp làm tăng giá trị của nội tệ. Theo lý thuyết ISLM, chính sách tiền tệ không tạo nên sự sụt giảm sản lượng. Nhà điều hành chính sách có khuynh hướng tăng lãi suất khi họ dự đoán chính xác được trước về một cú sốc âm trong nguồn cung. Do đó, áp lực lạm phát tạo nên sản lượng thấp chủ yếu vì phản ứng của nhà điều hành đối với các áp lực này. Trong nghiên cứu của mình, Eichenbaum và Evans (1993) cho thấy cú sốc chính sách tiền tệ mở rộng tại Hoa Kỳ dẫn đến sự giảm giá mạnh, bền vững trong tỷ giá thực và danh nghĩa của Hoa Kỳ; đồng thời gia tăng mạnh, bền vững trong chênh 7
  9. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 lệch lãi suất của một số nước với lãi suất Hoa Kỳ. Kết quả từ mô hình này không phù hợp với các mô hình tăng giá đơn giản mà Dornbusch xem xét. Một kết quả khác từ nghiên cứu của Christiano, Eichenbaum và Evans (1998) ghi nhận: sau một cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp, tổng cầu giảm trong khoảng từ 6-8 quý, lãi suất các quỹ liên bang tăng ngay lập tức và duy trì mức cao trong 3 quý, M1 và M2 giảm tương ứng trong 2 và 3 quý, GDP triệt lạm phát không phản ứng ngay lập tức mà giảm sau 5 quý. Nghiên cứu của Christiano, Eichenbaum và Evans (2005) bổ sung phản ứng của tổng tiêu dùng là giảm trong 4 quý. Nghiên cứu của Harld Uhlig (2004) dùng mô hình VAR và dữ liệu của Hoa Kỳ từ tháng 01/1965 đến tháng 12/2003 để đo lường phản ứng của các biến vĩ mô trước một cú sốc chính sách tiền tệ, áp dụng sign-restricted cho giá cả, dự trữ không cho vay và lãi suất nhưng không áp dụng sign-restricted cho GDP để tập trung vào phản ứng của biến này. Kết quả từ dữ liệu cho thấy GDP thực có thể dương rồi âm sau một cú sốc thu hẹp. Từ đó nghiên cứu đưa ra kết luận: cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp có tác động không rõ ràng lên GDP. Nói cách khác, cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp không nhất thiết phải cho thấy các tác động ngược chiều lên GDP thực. Về phản ứng của các biến vĩ mô khác, kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ số giá triệt lạm phát phản ứng chậm và yếu ớt trong khi chỉ số giá hàng hóa phản ứng nhanh hơn. Theo nghiên cứu của Filippo Occhino (2008), phản ứng của lãi suất thực đối với cú sốc chính sách tiền tệ được giải thích với giả định là chỉ có một phần các hộ gia đình đại diện tham gia vào thị trường tài chính (phân đoạn) hay toàn bộ các hộ gia đình đại diện tham gia vào thị trường tài chính. Mô hình tham gia toàn bộ không thể giải thích phản ứng kết hợp của tổng sản lượng và lãi suất thực trước cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp vì lãi suất thực là một hàm tăng theo tỷ lệ tăng tổng sản lượng, nhưng sau cú sốc thu hẹp thì tăng trưởng tổng sản lượng thấp và lãi suất thực cao trong nhiều quý. Mô hình phân đoạn giả định hộ gia đình đại diện quyết định nắm giữ trái phiếu và tiền mặt trước khi nhận ra cú sốc. Các cú sốc tác động đến lãi 8
  10. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 suất qua tỷ lệ phân đoạn. Phản ứng của mô hình thị trường phân đoạn phù hợp với lý thuyết VAR. Dưới tác động của cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp, lãi suất thực tăng và dương trong 4 quý. Tỷ lệ tăng trưởng tiền giảm và duy trì giá trị âm trong 3 quý. Lạm phát ít biến động. Kì vọng về tỷ lệ tăng tiêu dùng của nhà đầu tư so với tổng tiêu dùng, từ đó tăng tỷ lệ phân đoạn. Trong nghiên cứu của Binder, Chen và Zhang (2010) sử dụng mô hình GVECM và dữ liệu tháng tại 9 nền kinh tế lớn (Australia, Canada, Pháp, Đức, Italy, Nhật, New Zealand, Anh và Hoa Kỳ) trong giai đoạn 1978-2006, cho thấy cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp tại Hoa Kỳ đã gây ra sự gia tăng tương đối bền vững và đáng kể trong lãi suất của Hoa Kỳ lẫn lãi suất của các quốc gia khác. Cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp cũng dẫn đến sự tăng giá USD thực và danh nghĩa. Về phần bù kì hạn, trừ 2 tháng đầu, tại Hoa Kỳ và các quốc gia khác đều không có sai lệch đáng kể nào trong ngắn hạn so với lý thuyết ngang giá lãi suất, trái với phần lớn nghiên cứu thực nghiệm trước đó. Về chỉ số CPI, tại Hoa Kỳ và các quốc gia khác, không có phản ứng đáng kể trong ngắn hạn dù trong dài hạn có giảm. Mô hình GVECM cho kết quả không giống nghiên cứu của Eichenbaum và Evans (1995), không có mâu thuẫn liên quan đến sự trì hoãn gia tăng trong tỷ giá thực và không có sai lệch đáng kể so với lý thuyết ngang giá sức mua, phù hợp với mô hình vĩ mô có giá “dính”. Không chỉ tranh luận về kết quả phản ứng của các biến vĩ mô đối với cú sốc chính sách tiền tệ, một số nghiên cứu thực nghiệm còn đánh giá hiệu quả của mô hình VAR trong quá trình nghiên cứu tác động của cú sốc chính sách tiền tệ. Trong nghiên cứu của Matt Klaeffing (2003), tác giả mô tả một loạt phản ứng hình thành qua việc xác định giới hạn cụ thể từ các tác động tối thiểu và tối đa, từ đó cho rằng việc sử dụng mô hình VAR đã cho thấy tác động tối đa của cú sốc chính sách tiền tệ lên sản lượng và có thể đã khuếch đại tác động thực sự. Nghiên cứu tranh luận rằng những phát hiện từ lý thuyết VAR không vững như nó thể hiện. 9
  11. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Nghiên cứu của Binder, Chen và Zhang (2010) cũng đề cập đến một hạn chế khác của mô hình VAR song phương thường được áp dụng là bỏ qua mối quan tâm đến những điều chỉnh đa phương đồng thời (đa quốc gia) của các biến vĩ mô quan trọng khi phản ứng với các cú sốc chính sách tiền tệ ở một quốc gia cụ thể. Từ đó, nghiên cứu đề xuất sử dụng mô hình VAR toàn cầu (GVAR) để khắc phục nhược điểm đó. Ngoài ra, để phân biệt giữa cú sốc tạm thời và cú sốc bền vững, tác giả viết lại mô hình GVAR theo dạng hiệu chỉnh sai số, tạo nên mô hình GVECM. Đặc điểm của mô hình GVAR/GVECM là nó cho phép ướng lượng mô hình gián tiếp dựa trên nền tảng của từng quốc gia một, cho phép nghiên cứu nhiều quốc gia hơn và công thức của mô hình chứa nhiều đặc tính của quốc gia hơn. Gần đây nhất, Giáo sư Tiến sĩ Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn cũng đóng góp một bài nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ tại Việt Nam bằng mô hình VAR cấu trúc (SVAR). Sau khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị tác giả đã phát hiện tất cả các chuỗi dữ liệu gốc đều không dừng và chỉ dừng ở sai phân bậc nhất. Ngoài ra các chuỗi này còn có quan hệ đồng liên kết. Với đặc điểm này của chuỗi dữ liệu, khi sử dụng VAR sẽ bỏ qua một vài thông tin về mối quan hệ dài hạn giữa các biến. Cụ thể, khi chuyển các biến không dừng về sai phân bậc nhất thì mô hình đúng nhưng không hiệu quả. Tuy nhiên với mục tiêu xác định quan hệ dài hạn thay vì ước lượng hệ số co giãn nên tác giả cho rằng VAR vẫn có nhiều điểm đáng tin cậy để đo lường ảnh hưởng của các cú sốc chính sách tiền tệ. Cuối cùng tác giả đã quyết định sự dụng mô hình SVAR sau khi lấy sai phân của các chuỗi dữ liệu gốc. Một vấn đề khác cũng được nhắc đến trong các lý thuyết về cú sốc chính sách tiền tệ chính là việc lựa chọn chỉ báo cho chính sách tiền tệ. Trong nghiên cứu của Binder, Chen và Zhang (2010) đã đề cập đến cách thức lựa chọn các chỉ báo cho chính sách tiền tệ: cần lựa chọn chỉ báo đo lường tốt nhất quan điểm chính sách tiền tệ. Ở Hoa Kỳ, tác giả chọn 2 chỉ báo là lãi suất quỹ dự trữ liên bang và chỉ số dự trữ không cho vay trên tổng dự trữ. Ở Canada, tác giả chọn lãi suất qua đêm làm chỉ báo cho chính sách tiền tệ. Ở Châu Âu gồm Pháp, Đức và Ý tác giả chọn lãi suất 10
  12. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 thị trường tiền tệ qua đêm của mỗi nước làm chỉ báo trước khi Ngân hàng Trung ương Châu Âu ra đời và Chỉ số trung bình qua đêm Châu Âu (European Overnight Index Average-EOIA) làm chỉ báo sau khi chính sách tiền tệ thống nhất của Châu Âu được giới thiệu vào tháng 01/1999. Ở Anh tác giả chọn “lãi suất ngân hàng chính thức”. Ở Nhật, tác giả dùng lãi suất huy động qua đêm làm chỉ báo. Ở Úc là lãi suất tiền mặt chính thức. Ở New Zealand là lãi suất chiết khấu cho thời kì trước 1999 và lãi suất tiền mặt chính thức cho giai đoạn sau đó. Trong nghiên cứu này chúng tôi thấy lãi suất là chỉ báo được lựa chọn nhiều nhất tại hầu hết các quốc gia, cho thấy khả năng đại diện tốt nhất của lãi suất cho chính sách tiền tệ. Từ nền tảng lý thuyết nêu trên, có thể nhận thấy các nghiên cứu chỉ đề cập đến tác động của cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp hay mở rộng đến các biến vĩ mô và sử dụng phương pháp VAR để xây dựng mô hình phản ứng của các biến vĩ mô đối với cú sốc chính sách tiền tệ. Hơn nữa, mối quan hệ giữa đại diện của cú sốc chính sách tiền tệ là lãi suất với các biến vĩ mô khác không được xem xét về cường độ và tính bền vững dài hạn trong phần lớn nghiên cứu. Để phát triển một hướng đi mới, nghiên cứu này lựa chọn phương pháp VECM để phân tích mối quan hệ dài hạn giữa cú sốc chính sách tiền tệ và các biến vĩ mô khác, trong đó xác định rõ độ lớn phản ứng của mỗi biến vĩ mô khi biến chính sách tiền tệ thay đổi. Nhược điểm lớn nhất khi áp dụng mô hình VAR trong trường hợp các chuỗi dữ liệu không dừng là phải lấy sai phân và mất đi cơ hội quan sát phản ứng của chuỗi dữ liệu gốc hoàn toàn có thể khắc phục khi sử dụng mô hình VECM. Không những thế, nghiên cứu còn đưa vào biến cung tiền M2 làm đại diện cho cú sốc chính sách tiền tệ, để đánh giá phản ứng của các biến vĩ mô trước sự thay đổi đột ngột của cung tiền, từ đó có sự lựa chọn chính sách tiền tệ thích hợp cho nền kinh tế. 2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu và biến nghiên cứu: Các dữ liệu vĩ mô của Việt Nam được thu thập theo tháng, bắt đầu từ tháng 1 năm 2000 đến tháng 12 năm 2010, từ nguồn cơ sở dữ liệu của Ngân hàng thế giới 11
  13. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 (World Bank) và Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF). Giai đoạn 2000-2010 đánh dấu những bước phát triển kinh tế quan trọng của Việt Nam như gia nhập WTO, kí hiệp ước bình thường hóa thương mại với Hoa Kỳ (BAT)…và những biến động kinh tế thế giới lớn như cuộc khủng hoảng tài chính tín dụng thế giới, cuộc khủng hoảng nợ công Châu Âu…Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu kinh tế vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn có nhiều biến động để có được những đánh giá đa dạng hơn về mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu. Dữ liệu được thu thập theo tháng, thời kỳ lấy mẫu kéo dài trong 11 năm với 132 kì quan sát cũng là một yếu tố làm tăng tính tinh cậy cho kết quả nghiên cứu. Biến độc lập được lựa chọn là lãi suất cho vay danh nghĩa và cung tiền rộng M2. Đây được xem là hai biến đại diện cho quyết định chính sách tiền tệ của Việt Nam. Nếu lãi suất cho vay thường được xác định dựa trên trần lãi suất mà ngân hàng Nhà Nước ban hành và phản ánh cung cầu tiền tệ tại từng thời điểm thì cung tiền M2 được quyết định bởi việc mua/bán trái phiếu trên thị trường mở của chính phủ. Trong thời điểm hiện tại, kênh lãi suất và thị trường mở được xem là hai công cụ điều tiết chính sách tiền tệ hữu hiệu nhất của Ngân hàng Nhà nước. Vì vậy, lãi suất cho vay và cung tiền có thể xem là hai chỉ báo đo lường khá tốt quan điểm chính sách tiền tệ của nhà điều hành tại Việt Nam, thỏa mãn tiêu chí lựa chọn chỉ báo cho chính sách tiền tệ của Binder, Chen và Zhang (2010). Các biến vĩ mô cần nghiên cứu gồm có lạm phát, sản lượng và tỷ giá. Lạm phát của Việt Nam được đại diện bằng chuỗi chỉ số CPI theo tháng so với năm gốc, với năm gốc được chọn là 2005. Chỉ số sản lượng công nghiệp đại diện cho biến sản lượng Việt Nam. Để loại bỏ tác động của lạm phát, chuỗi tỷ giá thực có hiệu lực (REER) của Việt Nam được lựa chọn để đại diện cho biến tỷ giá. Việc lựa chọn các biến vĩ mô này để nghiên cứu dựa trên hai lý do chính. Thứ nhất, đây là các biến đã được lựa chọn trong nhiều nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ trước đây- như Binder, Chen và Zhang (2010); Eichenbaum và Evans (1993); Faust, Rogers, Swanson và Wrights (2002) tập trung nghiên cứu phản ứng của tỷ giá; Harald Uhlig (2004) và Filippo Occhino (2008) tập trung nghiên cứu phản ứng của sản lượng; 12
  14. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Sim (1992) nghiên cứu phản ứng của cả lạm phát, tỷ giá và sản lượng…- làm gia tăng tính tin cậy của việc lựa chọn biến. Thứ hai, các biến lạm phát, sản lượng và tỷ giá mang tính đại diện cao trong số các biến kinh tế vĩ mô, tác động chi phối mạnh mẽ đến tăng trưởng, phát triển kinh tế và quan hệ thương mại của Việt Nam. Đánh giá tác động của cú sốc chính sách tiền tệ đến các biến này sẽ giúp nhà điều hành có thể đưa ra những quyết định thích hợp phục vụ các mục tiêu phát triển kinh tế vĩ mô khác nhau. Một vấn đề cần lưu ý là tỷ giá cũng thường được xem là một công cụ điều hành chính sách tiền tệ của Việt Nam, tuy nhiên trong phạm vi của nghiên cứu này chúng tôi không đề cập đến vai trò công cụ của chính sách tiền tệ mà chỉ xem tỷ giá là một biến chịu tác động của công cụ lãi suất và cung tiền. Trong quan hệ kinh tế với các quốc gia trên thế giới, quan hệ kinh tế thương mại giữa Việt Nam với Hoa Kỳ luôn giữ vị trí quan trọng. Các dữ liệu vĩ mô của Hoa Kỳ cũng thường được sử dụng trong các nghiên cứu về chính sách tiền tệ của Việt Nam và nhiều quốc gia khác, điển hình như nghiên cứu của Nguyễn Phi Lân (2010), Kyungho Jang và Masao Ogaki (2003) hay Binder, Chen và Zhang (2010). Để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô Hoa Kỳ đến các biến vĩ mô tại Việt Nam, chuỗi lãi suất các quỹ liên bang có hiệu lực và sản lượng công nghiệp Hoa Kỳ từ tháng 1/2000 đến tháng 12/2010 được lựa chọn làm biến ngoại sinh trong mô hình nghiên cứu. Các chuỗi dữ liệu đều được lấy log trước khi đưa vào mô hình nghiên cứu để tạo sự thống nhất và dễ so sánh. Chuỗi sản lượng công nghiệp Việt Nam và sản lượng công nghiệp Hoa Kỳ đã được điều chỉnh theo mùa vụ. 3.2 Phương pháp nghiên cứu Từ trước đến nay mô hình VECM không được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu về chính sách tiền tệ. Hai trong số rất ít nghiên cứu áp dụng mô hình này là nghiên cứu của Asari, Baharuddin, Jusoh, Mohamad, Shamsudin và Jusoff (2011) cùng với Hui Boon Tan và Ahmad Baharumshah (1999). Quy trình thực hiện hai nghiên cứu trên gồm các bước tương đối giống nhau. Đầu tiên là thực hiện kiểm 13
  15. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 định tính dừng thông qua kiểm định nghiệm đơn vị của các chuỗi số liệu. Sau khi biết các số liệu có dừng tại I0 hay không, tác giả thực hiện kiểm định tính xu hướng và tính mùa vụ của các chuỗi dữ liệu. Một phần cũng khá quan trọng trong cả mô hình VAR lẫn VECM là kiểm định quan hệ nhân quả Granger giữa các biến. Phần quan trọng nhất khi sử dụng mô hình VECM là kiểm định quan hệ đồng liên kết giữa các biến. Cuối cùng, sau khi chạy mô hình VECM, tác giả thực hiện phân rã phương sai và xây dựng hàm phản ứng đẩy để nhận diện độ bền và độ mạnh của phản ứng. Trong nghiên cứu này, quy trình thực hiện sẽ tương tự như trên nhưng có một số điều chỉnh cho phù hợp với đặc điểm của các chuỗi dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu. 3.2.1. Kiểm định tính dừng Trong bước đầu tiên của nghiên cứu, tương tự như các nghiên cứu sử dụng mô hình VECM, chúng tôi sẽ xem xét tính dừng của từng chuỗi dữ liệu để đánh giá quyết định sử dụng mô hình VECM có thích hợp hay không. Cả 7 chuỗi dữ liệu đều được kiểm định tính dừng, bao gồm 5 biến nghiên cứu là lãi suất cho vay, cung tiền M2, CPI, tỷ giá thực có hiệu lực (REER) của Việt Nam, sản lượng công nghiệp Việt Nam và 2 biến ngoại sinh là sản lượng công nghiệp Hoa Kỳ và lãi suất Hoa Kỳ. Chúng tôi sẽ sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị - ADF test - với giả thiết H0 là các chuỗi dữ liệu có một nghiệm đơn vị. Bảng 3.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF của chuỗi gốc Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12) Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.* Null Hypothesis: LAISUATVN has a unit root -2.801656 0.0608 Null Hypothesis: M2 has a unit root 0.119838 0.9661 Null Hypothesis: SANLUONGVN has a unit root 0.192077 0.9712 Null Hypothesis: CPI has a unit root 2.049728 0.9999 Null Hypothesis: TYGIA has a unit root 0.831199 0.9943 Null Hypothesis: LAISUATUS has a unit root -0.970764 0.7622 Null Hypothesis: SANLUONGUS has a unit root -2.750148 0.0686 14
  16. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Không nằm ngoài dự đoán, tất cả các chuỗi dữ liệu thu thập đều không dừng khi kết quả kiểm định chấp nhận giả thiết H0 tại mức ý nghĩa 5%. Vì các chuỗi dữ liệu đều không dừng nên khi sử dụng phương pháp VAR để chạy mô hình đòi hỏi phải lấy sai phân của các chuỗi dữ liệu này. Việc phân tích kết quả trên các chuỗi dữ liệu đã lấy sai phân sẽ khiến chúng tôi không thấy được tính chất thực sự của chuỗi dữ liệu gốc. Kết quả kiểm định này đã củng cố thêm tính tin cậy và hợp lý của quyết định lựa chọn mô hình VECM để áp dụng cho nghiên cứu. Để đảm bảo các chuỗi dữ liệu dừng tại cùng độ trễ, chúng tôi tiếp tục thực hiện kiểm định ADF cho chuỗi sai phân bậc nhất của chuỗi dữ liệu, với giả thiết H0 là sai phân bậc nhất của các chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị. Kết quả kiểm định cho thấy, ngoại trừ sai phân bậc nhất của sản lượng công nghiệp Hoa Kỳ, sai phân bậc nhất của các chuỗi còn lại đều dừng, bác bỏ giả thiết H0 tại mức ý nghĩa 5%. Kết quả này sẽ củng cố thêm tính chính xác và tính thống nhất của các kiểm định tiếp theo cũng như của mô hình VECM. Bảng 3.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF của chuỗi sai phân bậc nhất Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12) Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.* Null Hypothesis: D(LAISUATVN) has a unit root -7.5100 0.0000 Null Hypothesis: D(M2) has a unit root -11.0803 0.0000 Null Hypothesis: D(SANLUONGVN) has a unit root -15.8496 0.0000 Null Hypothesis: D(CPI) has a unit root -6.2959 0.0000 Null Hypothesis: D(TYGIA) has a unit root -9.4096 0.0000 Null Hypothesis: D(LAISUATUS) has a unit root -4.5865 0.0002 Null Hypothesis: D(SANLUONGUS) has a unit root -2.6748 0.0812 3.2.2. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger Sau khi kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu, chúng tôi không tiến hành kiểm định tính xu hướng và mùa vụ mà sẽ thực hiện kiểm định mối quan hệ nhận quả Granger giữa các biến. Kiểm định tính xu hướng bị bỏ qua vì tất cả các chuỗi 15
  17. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 dữ liệu đều không dừng nên tất yếu đều chứa đựng tính xu hướng. Mặt khác chúng tôi không trình bày kiểm định tính mùa vụ vì ngoài hai chuỗi sản lượng đã được điều chỉnh theo mùa vụ, tính mùa vụ trong các biến còn lại gần như không đáng kể. Kiểm định nhân quả Granger thực hiện trên 5 biến nghiên cứu, tập trung vào mối quan hệ nhân quả giữa cung tiền M2 và lãi suất với các biến còn lại. Khi chọn độ trễ là 12 kỳ thì tất cả các biến đều thể hiện mối quan hệ nhân quả Granger với cung tiền M2 và lãi suất. Trong khi đó, nếu chọn độ trễ dưới 11 kỳ thì chuỗi sản lượng công nghiệp Việt Nam và chuỗi cung tiền M2 không thể hiện mối quan hệ nhân quả nào. Bảng 3.3: Kiểm định nhân quả Granger, độ trễ 11 kỳ Pairwise Granger Causality Tests Sample: 2000M01 2010M12 Lags: 11 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. LAISUATVN does not Granger Cause CPI 121 0.45682 0.9251 CPI does not Granger Cause LAISUATVN 3.42526 0.0005 M2 does not Granger Cause CPI 121 2.8357 0.0029 CPI does not Granger Cause M2 2.64885 0.0052 SANLUONGVN does not Granger Cause LAISUATVN 121 5.65439 6.00E-07 LAISUATVN does not Granger Cause SANLUONGVN 0.78552 0.6538 TYGIA does not Granger Cause LAISUATVN 121 3.14857 0.0011 LAISUATVN does not Granger Cause TYGIA 0.77198 0.6669 SANLUONGVN does not Granger Cause M2 121 1.69151 0.0864 M2 does not Granger Cause SANLUONGVN 0.89356 0.5495 TYGIA does not Granger Cause M2 121 1.50726 0.141 M2 does not Granger Cause TYGIA 2.14783 0.0235 Từ kết quả kiểm định nhân quả Granger, chúng tôi có thể đưa ra nhận xét sơ bộ: biến động của cung tiền M2 không gây ảnh hưởng đến sản lượng công nghiệp Việt Nam nếu chọn độ trễ của mô hình nhỏ hơn 12 (kết quả kiểm định Granger với độ trễ 16
  18. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 12 kỳ thể hiện trong Bảng 1.1, phụ lục 1). Nhận định này sẽ được xác nhận lại qua các kiểm định tiếp theo và kết quả mô hình VECM. Tất cả các biến đều có mối quan hệ nhân quả với lãi suất, bước đầu cho thấy tác động của công cụ lãi suất đến các biến vĩ mô khác. Tuy nhiên, kết quả của kiểm định Granger chưa cung cấp một độ trễ tối ưu cho mô hình VECM. 3.2.3. Kiểm định đồng liên kết Tương tự như kiểm định quan hệ nhân quả Granger, kiểm định đồng liên kết được thực hiện theo từng cặp, giữa lãi suất và cung tiền với các biến còn lại. Nếu như các chuỗi dữ liệu không dừng là điều kiện cần để chúng tôi lựa chọn mô hình VECM thì sự tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu là điều kiện đủ để áp dụng mô hình VECM vào nghiên cứu. Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa lãi suất với CPI, sản lượng và tỷ giá đều cho thấy vector đồng liên kết xuất hiện ngay sau 2 độ trễ. Từ kết quả này chúng tôi có thể dự đoán rằng tác động của cú sốc lãi suất lên các biến CPI, sản lượng và tỷ giá sẽ có hiệu quả ngay sau một thời gian ngắn. Trong khi đó, quan hệ đồng liên kết giữa M2 với các biến còn lại xuất hiện sau một độ trễ khá lớn. Trừ quan hệ đồng liên kết giữa M2 với tỷ giá xuất hiện sau 2 độ trễ, quan hệ đồng liên kết giữa M2 với CPI và sản lượng chỉ được nhận biết sau 17 và 18 độ trễ, với độ tin cậy 5%. Với kết quả này chúng tôi cũng dự đoán rằng cú sốc cung tiền phải mất một khoảng thời gian dài mới gây ra phản ứng cho CPI và sản lượng trong khi cú sốc này có thể làm tỷ giá phản ứng sau một khoảng thời gian ngắn hơn. Dù các đồng liên kết xuất hiện sau những độ trễ khác nhau, kết quả này đủ để chúng tôi hoàn toàn chắc chắn với quyết định áp dụng mô hình VECM để nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất và cung tiền với các biến sản lượng, CPI và tỷ giá. 17
  19. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 Bảng 3.4: Kiểm định đồng liên kết giữa lãi suất và M2 với các biến còn lại Series: LAISUATVN CPI Series: M2 CPI Lags interval (in first differences): 1 to 2 Lags interval (in first differences): 1 to 17 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 Hypothesized Trace 0.05 Critical Critical No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Prob.** No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Prob.** Value Value None * 0.1613 25.3900 15.4947 0.0012 None * 0.1340 19.7309 15.4947 0.0108 At most 1 0.0206 2.69289 3.84146 0.1008 At most 1 0.0286 3.31690 3.8414 0.0686 Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level Series: LAISUATVN TYGIA Series: M2 TYGIA Lags interval (in first differences): 1 to 2 Lags interval (in first differences): 1 to 2 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 Hypothesized Trace 0.05 Critical Critical No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Prob.** No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Prob.** Value Value None * 0.15304 21.6553 15.4947 0.0052 None * 0.1196 16.4461 15.4947 0.0359 At most 1 0.00176 0.22734 3.84146 0.6335 At most 1 0.0001 0.01311 3.8414 0.9086 Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level Series: LAISUATVN SANLUONGVN Series: M2 SANLUONGVN Lags interval (in first differences): 1 to 2 Lags interval (in first differences): 1 to 18 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 Hypothesized Trace 0.05 Critical Critical No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Prob.** No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Prob.** Value Value None * 0.1143 16.0405 15.4947 0.0414 None * 0.1348 16.7988 15.4947 0.0317 At most 1 0.0029 0.37953 3.84146 0.5379 At most 1 0.0038 0.43112 3.8414 0.5114 Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level Sau khi đã thực hiện các kiểm định cần thiết, chúng tôi bước vào xây dựng các mô hình VECM 3 biến, trình bày mô hình phản ứng đẩy của mỗi biến và cuối cùng là phần diễn giải các kết quả thu được. 3. Kết quả nghiên cứu Trong phần này chúng tôi sẽ xây dựng mô hình VECM với 3 biến, trong đó luôn có 2 biến cố định là lãi suất và cung tiền M2, biến còn lại sẽ là một trong 3 biến: CPI, tỷ giá hoặc sản lượng. Từ mô hình này chúng tôi sẽ đánh giá được phản ứng của từng biến trước tác động của 2 yếu tố lãi suất và cung tiền. Tất cả các mô hình 18
  20. Luận văn thạc sĩ kinh tế 2013 đều chứa đựng 2 biến ngoại sinh là sản lượng Hoa Kỳ và lãi suất Hoa Kỳ để đánh giá mức độ tác động của 2 biến này lên các yếu tố vĩ mô quan trọng của Việt Nam. 4.1 Phản ứng của CPI Trước tiên chúng tôi đưa biến CPI vào mô hình VECM 3 biến. Theo kết quả kiểm định nhân quả Granger, chuỗi sản lượng và cung tiền M2 sẽ không có quan hệ nhân quả khi áp dụng độ trễ dưới 12 kỳ. Ngoài ra, kiểm định đồng liên kết không cho thấy mối quan hệ đồng liên kết giữa M2 và CPI nếu chọn độ trễ dưới 17 kỳ. Do đó, chúng tôi sẽ bắt đầu xây dựng mô hình với độ trễ là 25 kỳ. Biến nội sinh bao gồm lãi suất, cung tiền và CPI. Biến ngoại sinh bao gồm sản lượng và lãi suất Hoa Kỳ. Dựa vào kết quả kiểm định đồng liên kết, có ít nhất 2 mối quan hệ đồng liên kết giữa CPI với lãi suất và cung tiền nên trong mục “số lượng đồng liên kết” (Cointegration) chúng tôi lựa chọn là 2 và không xét hệ số chặn (constant) lẫn tính xu hướng (trend) trong mô hình. Sau khi có được mô hình VECM với 25 độ trễ, chúng tôi sử dụng kiểm định loại bỏ độ trễ không có ý nghĩa (lag exclusion test) và ước lượng lại mô hình với những độ trễ có ý nghĩa. Kiểm định loại bỏ độ trễ của mô hình VECM 3 biến được thể hiện trong các bảng 1.2 của phụ lục 1. Kết quả mô hình VECM 3 biến cho thấy: khi kết hợp cú sốc lãi suất và cú sốc cung tiền trong cùng 1 mô hình, biến động 1% trong lãi suất làm cho chỉ số CPI thay đổi 0.59% để phản ứng lại với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này bước đầu cho thấy cú sốc lãi suất là một công cụ hiệu quả để phục vụ mục tiêu điều chỉnh lạm phát của Việt Nam. Trong khi đó, phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền không thể ước lượng vì hệ số của mô hình không có ý nghĩa giải thích. Các giá trị Log likelihood, Akaike và Schwarz cho thấy mô hình thích hợp. Kết quả từ mô hình VAR cũng cho thấy biến sản lượng và lãi suất Hoa Kỳ không có tác động đáng kể nào lên CPI của Việt Nam. 19
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.01: Bộ Luận Văn Thạc Sĩ Quản Trị Kinh Doanh MBA
165 tài liệu
2062 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

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

LIÊN HỆ

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

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

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

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2