NOBEL KINH TẾ 2011 – ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VAR CẤU TRÚC TRONG PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

MỤC LỤC   DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT .................................................. .................................. iii   DANH MỤC PHỤ LỤC .................................................. ............................................. iii   LỜI MỞ ĐẦU .................................................. .................................................. ............ iv   1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI .................................................. .............................. iv   2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU .................................................. ....................... iv   3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. ............... v   4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU .................................................. ........................ v   5. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI .................................................. .......................... v   6. HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI .................................................. ............... vi   CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SVAR TRONG KHUÔN   KHỔ KINH TẾ HỌC THỰC NGHIỆM .................................................. ................... 1   1.1. Mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes .................................................. . 1   1.2. Sự phê phán phƣơng pháp xác định truyền thống ..................................... 2   1.3. Nền tảng mới của kinh tế học thực nghiệm ................................................. 3   1.3.1. Xác định cấu trúc sâu của nền kinh tế ............................................... 3   1.3.2. Tác động của các cú sốc không kỳ vọng: Phương pháp VAR ........... 4   1.4. Phƣơng pháp SVAR .................................................. ..................................... 4   CHƢƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY VỀ ỨNG DỤNG   SVAR VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT .................................... 6   CHƢƠNG 3. ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP SVAR TRONG PHÂN TÍCH LẠM   PHÁT Ở VIỆT NAM .................................................. .................................................. . 8   3.1. Xây dựng mô hình SVAR phân tích lạm phát ở Việt Nam ........................ 8   3.1.1. Lựa chọn các biến cho mô hình .................................................. ........ 8   3.1.2. Thiết lập các hạn chế của mô hình .................................................. ... 9   ii  

3.1.3. Dữ liệu và các kiểm định ban đầu: .................................................. . 10   3.2. Phân tích kết quả từ mô hình SVAR .................................................. ........ 10   3.2.1. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc về giá từ khu vực nước ngoài.................................................. .................................................. ........ 11   3.2.2. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỷ giá ...................................... 11   3.2.3. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong CSTT ........................... 11   3.2.4. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cầu: ........................... 12   3.2.5. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cung: ........................ 12   3.2.6. Một số kết quả khác từ mô hình: .................................................. .... 12   CHƢƠNG 4. KHUYẾN NGHỊ TRONG VIỆC KIỀM CHẾ LẠM PHÁT ............ 13   4.1. Thực hiện một chính sách “quản lý tiền tệ chặt chẽ” thay vì “thắt chặt   tiền tệ” .................................................. .................................................. ....... 13   4.2. Quản lý đầu tƣ công hiệu quả - kiên quyết bỏ việc ƣu đãi cho các doanh   nghiệp nhà nƣớc .................................................. ......................................... 13  

4.3. Một mục tiêu rõ ràng và kế hoạch thực hiện trong dài hạn .................... 14   4.4. Nâng cao vai trò của các dự báo trong việc thực thi các chính sách ....... 14   4.5. Thực hiện đo lƣờng lạm phát kỳ vọng trong dân chúng .......................... 15   4.6. Quyết tâm chính trị .................................................. .................................... 15   DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................. .................... a   PHỤ LỤC .................................................. .................................................. .................... c  

iii  

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT   NHNN Ngân hàng Nhà nước   NHTW Ngân hàng Trung ương   CSTT Chính sách tiền tệ   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)   GDP Tổng sản phẩm quốc nội   ADF Kiểm định Augmented Dickey – Fuller   CPI Chỉ số giá tiêu dùng  

DANH MỤC PHỤ LỤC   Phụ lục 1. Mô hình cấu trúc Гu = ε   Phụ lục 2. Tổng hợp các biến và nguồn dữ liệu   Phụ lục 3. Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi dữ liệu chưa lấy sai phân   Phụ lục 4. Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi dữ liệu đã lấy sai phân bậc nhất   I(1)   Phụ lục 5. Kết quả kiểm định Portmanteau   Phụ lục 6. Phân rã phương sai của các biến trong mô hình   iv  

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   cùng 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.  

v  

3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU   ài nghi n 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 tr n thế giới và tại   Việt Nam. Tr n 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 nguy n nhân cũng như phản ứng theo thời gian của lạm   phát trước các cú sốc. Tr n 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 tr n 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.  

vi  

6. HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI   Tuy bài nghi n cứu đã hệ thống lại phương pháp luận của SVAR nhưng do hạn chế của   người thực hiện cũng như vấn đề nghi n cứu SVAR trong nước n n bài nghi n cứu chỉ   mới ở mức độ gợi mở hướng nghi n cứu, phát triển vấn đề này trong thời gian tới.   Theo đó, chúng tôi đề xuất một số hướng nghi n 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 tr n 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 giữa   giá vàng trong nước và giá vàng thế giới lên lạm phát.   1  

CHƢƠNG 1. 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 mô hình hệ phương trình   truyền thống 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.   1.1. Mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes   Các nhà kinh tế học đã dựa vào lý thuyết Keynes để xây dựng những mô hình kinh tế   học thực nghiệm chiếm vị trí thống trị khoa học trong thập ni n 60. Đây thường là   những mô hình tuyến tính tiêu chuẩn, với công thức cấu trúc như sau:   (2.1)   Trong đó, là vector các biến nội sinh. là vector các biến ngoại sinh và trễ của các   biến nội sinh. đại diện cho các biến động cấu trúc của nền kinh tế. là ma   trận phương sai – hiệp phương sai của các biến động cấu trúc này. Ma trận hệ số và   là các tham số cần ước lượng. Tuy nhiên, không thể ước lượng trực tiếp (2.1) để   nhận được giá trị đúng của và mà chỉ có thể ước lượng dạng rút gọn của mô hình:   (2.2)   Với và . Thông tin từ mẫu dữ liệu không đủ để suy ra các   tham số cấu trúc từ các tham số rút gọn, nếu không có thêm các giới hạn xác định. 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 mẫu dữ liệu quan sát. Đây chính là vấn đề xác định   mô hình: nếu không có th m những 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.   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 1. Ma trận có   phần tử cần phải áp đặt các hạn chế xác định. Trong 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,  

1Xem Faust (1999), trang 5.   2  

phương pháp truyền thống áp đặt các hạn chế loại trừ lên các thành phần của ma trận   và 2. Tuy nhi n, phương pháp xác định truyền thống không áp đặt các ràng buộc hạn   chế lên – không giả định các biến động cấu trúc phải trực giao.   Một cách giải quyết khác là tìm các biến ngoại sinh đóng vai trò là biến công cụ để   thực hiện việc xác định. Một biến được gọi 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.   1.2. Sự phê phán phƣơng pháp xác định truyền thống   Phương pháp xác định truyền thống vấp phải sự phê bình mạnh mẽ từ Sargent (1976),   Lucas và Sargent (1979) li n 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. Hơn nữa, các hạn chế về kỳ vọng là hoàn toàn tùy tiện vì   không có lý thuyết nào hàm ý rằng tỷ lệ lạm phát dự kiến n n 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 mô hình thực nghiệm Keynes.   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 và do đó ảnh hưởng đến các   tham số của mô hình rút gọn một cách rất phức tạp. Hai ông 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.   Một ph phán khác đến đến từ Sims (1980) khi cho rằng các biến công cụ ngoại sinh   rất khó để có được và các biến ngoại sinh trong mô hình thực nghiệm Keynes chỉ được   xử lý tr n cơ sở tiên nghiệm mặc định chứ không đáng tin cậy. Đặc biệt khi cho phép   các tác nhân hình thành quyết định của mình tr n cơ sở kỳ vọng hợp lý và tối ưu hóa   liên thời gian.  

2Ngoài 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.   3  

Theo sau những ph 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 tr n 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).   1.3. Nền tảng mới của kinh tế học thực nghiệm   1.3.1. 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 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 li n 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. 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 nghi n 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, đồng thời giải quyết vấn đề xác định trong mô hình.   Phương pháp của Sargent xác định một mô hình cấu trúc cụ thể của nền kinh tế. Tuy   nhi n, phương pháp 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 n n hết sức phức tạp trong trường hợp mô hình có quy mô   lớn, và đặc biệt khó khăn khi các mối quan hệ phi tuyến được biểu hiện (Sims 1986).   Ngoài ra, ph 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 tin và dần   hướng tới đo lường kỳ vọng thực từ nền kinh tế. 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 mà không cần chi tiết hóa mọi tham số cấu   4  

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.   1.3.2. Tác động của các cú sốc không kỳ vọng: Phương pháp VAR   Sims tập trung vào tác động của các cú sốc chính sách mà không ước lượng các tham   số cấu trúc. Sims đề xuất sử dụng dạng mô hình rút gọn (2.2) và xem tất cả các biến là   nội sinh. Khác với phương pháp xác định truyền thống, phương pháp luận VAR nhắm   đến xác định sai số cấu trúc ε từ , từ đó theo d i phản ứng động của mô hình trước các   cú sốc cấu trúc. ằng kỹ thuật phi lý thuyết – phân rã Cholesky – phương pháp VAR   áp đặt một trật tự đệ quy tự động lên ma trận phương sai – hiệp phương sai của 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 , do đó đòi hỏi trực giao với các cú sốc   khác. Bằng phân rã Cholesky, Sims đã xác định được các sai số cấu trúc ε từ . Kết   hợp với hàm phản ứng đẩy, 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.  

Tuy nhi n, phương pháp xác định trong VAR hoàn toàn phi lý thuyết, đã 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: 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? 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.   1.4. Phƣơng 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”).   5  

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. 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 l n 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 nhi n, 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 . Nói tóm lại, mô hình SVAR tập   trung vào mối quan hệ 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.   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 tr n 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, ta áp đặt hạn chế chính sách không thể quan sát được những thay đổi bất   ngờ trong sản lượng cùng kỳ, giả định này hoàn toàn có thể và hợp lý hơn nhiều so với   giả định trong mô hình hệ phương trình truyền thống 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 nhi n, SVAR cũng không tránh khỏi những tranh luận ph phán chủ yếu dựa tr n   ba vấn đề chính: Đầu ti n, nhiều nhà quan sát hoài nghi về vai trò của các cú sốc trong   mô hình SVAR – liệu các cú sốc CSTT được ước ượng có thực sự đo lường một phần   li n 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. Tr n hết, hạn chế   trực giao vẫn là mối quan tâm hàng đầu. Mặc dù vậy, cho đến nay, SVAR vẫn là một   công cụ phổ biến và chiếm vị trí quan trọng trong kinh tế học thực nghiệm.  

6  

CHƢƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY VỀ ỨNG DỤNG   SVAR VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT   Các bài nghiên cứu về ứng dụng SVAR trong xác định các nhân tố tác động đến lạm   phát đã được thực hiện ở nhiều quốc gia khác nhau. Alessandro Cologni và Matteo   Manera (2005) ước lượng mô hình SVECM với 6 biến: lãi suất ngắn hạn, cung tiền   M1, CPI, GDP thực, giá dầu thế giới và tỷ giá hối đoái với số liệu thống kê từ quý 1 –   1980 đến quý 4 – 2003 cho nhóm nước G7 nhằm đo lường tác động trực tiếp của giá   dầu lên các chỉ số kinh tế. Kết quả nghiên cứu cho thấy trừ Nhật và Anh thì một cú sốc   giá dầu bất ngờ sẽ làm tăng lạm phát và giảm tăng trưởng sản lượng. 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 CSTT thắt chặt được đưa ra để chống lạm phát.   Trong khi chúng tôi sử dụng SVAR chỉ cho mục đích phân tích nguy n 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 4 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 (uncovered interest   rate parity) và cú sốc trong CSTT thông qua lãi suất. Chúng tôi cũng tìm thấy nghiên   cứu của Dungey và Pagan (1999, 2008) với mục ti u tương tự.   Nhiều bài nghiên cứu cũng đã được thực hiện cho Việt Nam. 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) thì 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.   7  

Với mục ti u tương tự, V Văn Minh (2009) cũng nghi n 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 cho   thấy, trong khi kênh dẫn truyền tỷ giá có tác động đến lạm phát một cách vừa phải. Cú   sốc giá dầu và CSTT cũng tác động có ý nghĩa l n chỉ số giá ti u 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.   Với phương pháp và mục ti u 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.   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.

phân tích định lượng tác động của các kênh truyền dẫn tiền tệ lên tổng sản lượng và mức giá tại Việt Nam sử dụng mô hình tự hồi quy vector var

Tóm tắt   Đề tài sử dụng mô hình Tự hồi quy vectơ VAR để phân tích các cơ chế truyền dẫn tiền   tệ khác nhau của nền kinh tế Việt Nam. Bằng việc hồi quy chuỗi số liệu theo quý từ   Q1/1996 đến Q2/2011 bài viết chỉ ra rằng, tỷ giá vẫn là kênh truyền dẫn quan trọng   đối với mức giá chung. Thêm vào đó, tác giả cũng tìm thấy bằng chứng về tác động   đáng kể của cung tiền như là một kênh truyền dẫn quan trọng của chính sách tiền tiền   tệ vào tổng sản lượng và lạm phát tại Việt Nam.  

1. GIỚI THIỆU CHUNG  

Nắm được cơ chế, đồng thời hiểu được các kênh truyền dẫn tiền tệ hiện có sẽ giúp   tăng hiệu quả của các chính sách tiền tệ và cho phép Ngân hàng Trung ương duy trì   các biến vĩ mô tại mức mục tiêu. Hơn bao giờ hết, chính sách tiền ngày này đã trở   thành một công cụ mạnh mẽ để chính phủ can thiệp vào nền kinh tế. Chính vì vậy, đã   có rất nhiều bài nghiên cứu về đề tài này trong thời gian qua không chỉ trên thế giới   mà còn tại Việt Nam. Một số lượng lớn các nghiên cứu đã đi sâu vào nghiên cứu các   kênh truyền dẫn tiền tệ riêng rẽ. Hầu hết các nghiên cứu đó đều tập trung vào các nền   kinh tế phát triển và hoàn thiện như Mỹ hay Châu Âu. Tuy nhiên, những năm gần đây,   số lượng các bài nghiên cứu tại các nền kinh tế chuyển đổi và mới nổi cũng tăng lên   một cách đáng kể.   Tại Việt Nam, vấn đề về đo lường mức truyền dẫn tỷ giá vào lạm pháp đã được   nghiên cứu bởi nhiều tác giả khác nhau, tuy nhiên các cơ chế truyền dẫn tiền tệ khác   như lãi suất, cung tiền hay tín dụng vẫn đang còn bị bỏ ngõ. Các nghiên cứu trước đây   tại Việt Nam về truyền dẫn tỷ giá vào lạm phát đều thống nhất kết luận rằng: tỷ giá là   một kênh truyền dẫn quan trọng vào chỉ số giá. Tiếc thay, việc phân tích ảnh hưởng   của tỷ giá lên tổng sản lượng thực vẫn chưa có được câu trả lời thỏa đáng.   Bằng việc sử dụng chuỗi số liệu từ Q1/1996 đến Q2/2011, hồi quy theo mô hình tự   hồi quy vector VAR, bài viết sẽ phân tích chi tiết cơ chế của các kênh truyền dẫn tiền   tệ khác nhau như lãi suất, tỷ giá và cung tiền. Thông qua đó, bài viết sẽ giúp hiểu rõ   hơn tác động và tầm quan trọng của các kênh truyền dẫn tiền tệ này lên sản lượng thực   và lạm phát.   Phần còn lại của bài viết sẽ được trình bày với những nội dụng như sau: Chương 2 tác   giả sẽ điểm qua các nghiên cứu trước đây về đề tài các kênh truyền dẫn tiền tệ. Bắt   đầu bằng những nghiên cứu hàn lâm nhất về các kênh truyền dẫn tiền tệ, tiếp đến là   những nghiên cứu tại các quốc gia đang phát triển có điều kiện kinh tế gần giống với   Việt Nam. Cuối chương, tác giả sẽ đánh giá lại các nghiên cứu đã được thực hiện tại   Việt Nam về vấn đề này. Chương 3 sẽ được tác giả dành cho việc giới thiệu khuôn   khổ thực thi chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong thời gian qua. Đồng thời cũng sẽ có   những phân tích định tính về vai trò của các kênh truyền dẫn tiền tệ khác nhau đến các   biến vĩ mô của Việt Nam như tổng sản lương thực và lạm phát. Chương 4 tác giả sẽ   xử lý số liệu thống kê và thực hiện phân tích định lượng bằng việc sử dụng mô hình   hồi quy vector VAR. Kết quả của mô hình cũng sẽ được phân tích và đánh giá trong   Chương 4. Cuối cùng, Chương 5 sẽ là kết luận chung về toàn bài nghiên cứu.  

2. KHUÔN KHỔ THỰC HIỆN CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ & NHỮNG NGUYÊN   NHÂN TẠO RA TĂNG TRƯỞNG VÀ LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM   Trong phần này, tác giả sẽ giới thiệu về khuôn khổ thực hiện chính sách tiền tệ ở Việt   Nam trong giai đoạn từ sau năm 1995 đến nay. Thêm vào đó, tác giả cũng sẽ phân   tích định tính về nguyên nhân tạo nên tăng trưởng kinh tế và lạm phát tại Việt Nam, từ   đó tác giả sẽ làm rõ vai trò của các kênh truyền dẫn tiền tệ trong nền kinh tế Việt Nam   giai đoạn 1996 – 2011.   Kết luận chương3:   Qua phân tích định tính nguyên nhân tạo nên tăng trưởng và lạm phát tại Việt Nam   trong giai đoạn vừa qua, tác giả nhận thấy sự tác động mạnh mẽ của các công cụ chính   sách tiền tệ. Việc đóng góp của ngành công nghiệp vào tăng trưởng chung của nền   kinh tế ngày càng gia tăng. Điều này cho thấy quá trình công nghiệp hóa đã phát huy  

tác dụng. Tuy nhiên, đi đôi với sự tăng trưởng mạnh mẽ trong thời gian qua, Việt Nam   liên tục phải chịu một mức lạm phát ở mức cao so với các nền kinh tế khác trong khu   vực, mà nguyên nhân chủ yếu đến từ ba nguồn chính, đó là do chi phí đẩy, cung tiền   và kỳ vọng.   Với độ mở ngày càng lớn, Việt Nam dễ dàng hấp thụ các cú sốc giá từ thị trường thế   giới thông qua kênh tỷ giá. Tỷ trọng lớn của ngành công nghiệp làm cho sự biến động   giá thế giới của các nguyên liệu chính như dầu, phôi thép…ảnh hưởng đáng kể đến   tổng sản lượng và lạm phát chung của nền kinh tế Việt Nam. Thêm vào đó, khi nền   kinh tế rơi vào bất ổn với tỷ lệ lạm phát cao như năm 2009, việc chuyển ưu tiên từ   tăng trưởng kinh tế sang kiềm chế lạm phát đã cho thấy tầm quan trọng của kênh lãi   suất và cung tiền trong việc điều hành chính sách tiền tệ của chính phủ.   Tóm lại, tăng trưởng và lạm phát của Việt Nam trong thời gian qua đã thực sự gắn liền   với những bước đi trong chính sách tiền tệ của Chính phủ bằng việc sử dụng các kênh   truyền dẫn tiền tệ như cung tiền, lãi suất và tỷ giá.   3. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU   3.1 Dữ liệu sử dụng để nghiên cứu:   Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo quý, có điều chỉnh yếu tố mùa vụ, trong giai đoạn   từ Q2/1996 đến Q2/2011. Dữ liệu bao gồm 8 biến sau đây:   Y : tổng sản lượng công nghiệp thực của nền kinh tế (tỷ VNĐ)   CPI : chỉ số giá lấy năm 2000 = 100   m2 : cung tiền M2 (tỷ VND)   IR : lãi suất cho vay (%)   EX : tỷ giá danh nghĩa USD/VND   oil : giá dầu (USD/barrel)   rice : giá gạo (USD/ton)   FFR : tỷ giá công bố của Fed (%)   Tác giả sử dụng tổng sản lượng công nghiệp thực như một tham chiếu cho tổng sản   phẩm quốc nội GDP do số liệu về GDP chỉ hiện hữu trên data của Tổng cục thống kê   kể từ sau năm 2000.   Về biến tỷ giá, tác giả sử dụng tỷ giá danh nghĩa USD/VNĐ thay vì sử dụng tỷ giá hối   đoái danh nghĩa đa phương NEER. Lý do tác giả đưa ra là vì, tại Việt Nam, chính sách   về tỷ giá được điều hành chủ yếu qua tỷ giá danh nghĩa công bố USD/VNĐ của ngân   hàng nhà nước.   Các biến giá gạo thế giới (rice), giá dầu thế giới (oi)l và tỷ giá công bố của Fed (FFR)   được đưa vào mô hình nhằm đánh giá tác động của các cú sốc giá thế tác động thế nào   vào tổng sản lượng và lạm phát tại Việt Nam.   Tất cả các giá trị của chuỗi dữ liệu đều được đưa về dạng cơ số mũ tự nhiên ngoại trừ   hai biến IR và FFR. Dữ liệu được tổng hợp từ website của Quỹ tiền tệ Quốc Tế IMF’s   International Financial Statistics. (Xem bảng số liệu ở phụ lục)   3.2 Kết quả phân tích định lượng   a. Mô hình VAR cơ bản:   Mô hình VAR cơ bản (Basic-VAR) với các biến nội sinh và ngoại sinh như đã được đề   cập ở trên có kết quả phân tích độ trễ như sau:  

VAR Lag Order Selection   Criteria  

Endogenous variables: Y CPI   M2   Exogenous variables: C OIL RICE FFR   Date: 08/24/11 Time: 16:23   Sample: 1 62   Included observations: 57  

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ  

0 122.4287 NA 4.17e-06 -3.874689 -3.444573 -3.707532   1 319.7177 346.1212 5.65e-09 -10.48132 -9.728621 -10.18880   2 332.3817 20.88442 5.01e-09 -10.60988 -9.534593 -10.19199   3 341.2388 13.67413 5.10e-09 -10.60487 -9.206993 -10.06161   4 393.3002 74.89535* 1.15e-09* -12.11580* -10.39533* -11.44717*   5 397.2303 5.240172 1.42e-09 -11.93791 -9.894855 -11.14391  

* indicates lag order selected by the criterion  

Bảng 4: Chọn độ trễ cho mô hình VAR cơ bản   Qua bảng chọn độ trễ như trên, ta thấy các tiêu chuẩn LR, FPE, AIC, SC và HQ đều   thống nhất chọn độ trễ của mô hình là 4. Do đó, tác giả sẽ sử dụng độ trễ bằng 4 để   tiến hành chạy mô hình VAR.   Kiểm định nhân quả Granger (xem Bảng 1 phần Phụ lục) cho thấy: cung tiền M2 là   nguyên nhân Granger dẫn đến tăng trưởng tổng sản lượng ở mức ý nghĩa 10%. Tuy   nhiên cung tiền M2 lại không phải là nguyên nhân gây ra ra sự gia tăng trong mức giá.   Ngược lại, tác giả lại tìm thấy bằng chứng cho mối liên hệ nhân quả giữa mức giá CPI   và cung tiền M2.   Kết quả phân tích bằng hàm phản ứng xung (impulse response) được trình bày ở Hình   1 phần Phụ lục. Kết quả cho thấy bằng chứng rằng: cú sốc về mức giá gây ra một tác   động tức thời đến tổng sản lượng trong 2 quý đầu tiên, tuy nhiên, trong 3 quý tiếp   theo, các tác động này bắt đầu giảm dần cho đến hết năm đầu tiên. Các tác động này   tăng trở lại như một chu kỳ mới bắt đầu ở quý thứ 5, đạt đỉnh ở quý thứ 6 và lại giảm   cho đến cuối năm thứ 2. Sự tác động của cú sốc mang tính chu kỳ với khoảng thời   gian khoảng một năm của mức giá đối với tổng sản lượng cũng diễn ra tương tự đối   với cung tiền M2. Phân tích phản ứng xung về tác động của cú sốc cung tiền lên CPI   cũng cho thấy, tác động này diễn ra chủ yếu trong dài hạn. Độ trễ của việc chỉ số giá   CPI tăng do tăng cung tiền là 4 quý. Trong năm đầu tiên, tác động này giường như   không đáng kể.   Kết quả trên được cũng cố thêm khi thực hiện phân tích phản ứng phân rã phương sai   đối với các biến CPI và Y. Hình 9 cho thấy ảnh hưởng của biến M2 đến Y rõ rệt nhất   vào các quý 4, quý 8 và quý thứ 12. Sau mỗi thời điểm này, tác động sẽ giảm. Hình 10   trình bày phản ứng phân rã của biến CPI. Ta thấy, tác động của M2 và Y đến CPI là   không đáng kể. Phần lớn nguyên nhân gây ra tăng trong chỉ số giá là đến từ chính nó.   Một giải thích được đưa ra trong tình huống này là do mức kỳ vọng lạm phát ở Việt   Nam quá cao. Sức ỳ và kỳ vòng của người dân vào lạm phát là nguyên nhân quan  

trọng gây ra lạm phát.  

Hình 9: Phản ứng phân rã của biến Y Hình 10: Phản ứng phân rã của biến   CPI   b. Mô hình truyền dẫn của kênh tỷ giá   Theo bảng kiểm định độ trễ của mô hình bên dưới, tác giả sẽ chọn độ trễ bằng 5 cho   mô hình truyền dẫn của kênh tỷ giá khi thực hiện hồi quy theo VAR  

VAR Lag Order Selection   Criteria   Endogenous variables: Y CPI   EX M2   Exogenous variables: C OIL RICE FFR   Date: 08/24/11 Time: 16:18   Sample: 1 62   Included observations: 55   Lag LogL LR FPE AIC SC HQ   0 258.1103 NA 1.77e-09 -8.804011 -8.220059 -8.578192   1 491.2085 398.3861 6.63e-13 -16.69849 -15.53059* -16.24685   2 504.9507 21.48777 7.35e-13 -16.61639 -14.86453 -15.93893   3 518.5235 19.24868 8.36e-13 -16.52813 -14.19232 -15.62485   4 574.7820 71.60173 2.07e-13 -17.99207 -15.07232 -16.86298   5 603.5809 32.46425* 1.46e-13* -18.45749* -14.95378 -17.10258*   6 617.7405 13.90214 1.84e-13 -18.39056 -14.30290 -16.80983   7 635.0980 14.51717 2.25e-13 -18.43993 -13.76832 -16.63338