Luận văn thạc sĩ UEH nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của việt nam , luận văn thạc sĩ

GIỚI THIỆU

Chính sách tiền tệ là công cụ quan trọng để ổn định kinh tế vĩ mô, với mục tiêu chính là duy trì sự ổn định của đồng tiền, tạo nền tảng cho sự phát triển kinh tế Trong nền kinh tế thị trường, việc giữ giá trị đồng tiền và xây dựng một nền tài chính quốc gia vững mạnh là rất cần thiết để kiểm soát lạm phát và ổn định nền kinh tế Tùy thuộc vào tình hình kinh tế cụ thể, chính sách tiền tệ có thể được điều chỉnh theo hai hướng: mở rộng, nhằm tăng cung tiền và giảm lãi suất để thúc đẩy sản xuất và giảm tỷ lệ thất nghiệp, nhưng có nguy cơ làm tăng lạm phát; hoặc thắt chặt, với mục tiêu ổn định đồng tiền bằng cách giảm cung tiền và tăng lãi suất, dẫn đến giảm đầu tư vào sản xuất nhưng có thể làm gia tăng tỷ lệ thất nghiệp.

Thông qua các công cụ chính sách tiền tệ như tái cấp vốn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, nghiệp vụ thị trường mở và lãi suất tín dụng, vai trò của cơ quan điều hành, thường là Ngân hàng trung ương, ngày càng trở nên quan trọng trong việc ổn định giá trị đồng tiền, kiềm chế lạm phát, tạo công ăn việc làm, thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội và đảm bảo sự ổn định của nền kinh tế trong nước.

Mức độ hiệu quả của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào khả năng đánh giá chính xác của nhà hoạch định chính sách về thời điểm và mức độ ảnh hưởng của chính sách đối với hoạt động kinh tế và giá cả hàng hóa Do đó, việc đánh giá chính xác tác động của các cú sốc kinh tế trong và ngoài nước, cũng như ảnh hưởng của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế trong nước, là rất cần thiết Điều này giúp các nhà tạo lập chính sách đưa ra quyết định đúng đắn nhằm đạt được mục tiêu phát triển ổn định cho nền kinh tế.

Tại Việt Nam, sau khi chuyển sang nền kinh tế thị trường theo định hướng xã hội chủ nghĩa, chính sách tiền tệ đã được cải cách theo hướng linh hoạt và thực tiễn hơn.

Trong thời kỳ bao cấp, khái niệm về lượng tiền cung ứng chỉ giới hạn ở tiền mặt và mức cung cụ thể Tuy nhiên, trong nền kinh tế thị trường, ngoài tiền mặt (C), còn phải xem xét khả năng tạo tiền của các ngân hàng thương mại và tổ chức tín dụng khác (D).

Mức lãi suất hiện nay được điều chỉnh linh hoạt theo từng năm và các giai đoạn kinh tế, thay vì giữ cố định như trong thời kỳ bao cấp.

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế toàn cầu, Việt Nam đã gia nhập nhiều tổ chức quốc tế như IMF, Worldbank, WTO, ASEM, ASEAN và APEC, cùng với các hiệp định thương mại tự do song phương và đa phương Điều này đã đưa Việt Nam vào sân chơi chung của thế giới, tạo ra nhiều tác động từ cả nội tại và bên ngoài nền kinh tế Để thích ứng với quá trình hội nhập, chính sách tiền tệ của Việt Nam cần linh hoạt và không bị ảnh hưởng tiêu cực từ các cú sốc bên ngoài Vì vậy, việc nghiên cứu tác động của các cú sốc kinh tế nội sinh và ngoại sinh đến các biến số kinh tế vĩ mô là rất cần thiết, dẫn đến việc tôi chọn đề tài “Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam.”

Trên thế giới, có nhiều phương pháp nghiên cứu ảnh hưởng của các cú sốc kinh tế như VECM, VAR, Structural VAR, BVAR và GMM Tuy nhiên, tại Việt Nam, số lượng nghiên cứu sử dụng các mô hình định lượng này còn hạn chế Bài nghiên cứu này nhằm áp dụng phương pháp Structural VAR để phân tích tác động của các cú sốc bên ngoài, đặc biệt là từ nền kinh tế Mỹ, đến các biến số vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2012 Dữ liệu được thu thập theo tháng, trong đó chỉ số sản xuất công nghiệp Việt Nam được lấy từ Tổng cục thống kê Việt Nam, còn các biến khác được lấy từ dữ liệu IMF.

Bài nghiên cứu này hướng tới ba mục tiêu chính: đầu tiên, đo lường mức độ tác động của các biến ngoại sinh đối với Việt Nam; thứ hai, so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến vĩ mô tại Việt Nam với một số quốc gia khác, chẳng hạn như Nhật Bản.

Hàn Quốc, Malaysia với cùng các yếu tố ngoại sinh bên ngoài (chủ yếu là các biến vĩ mô của

Việc nghiên cứu ảnh hưởng của các cú sốc kinh tế ngoại sinh đến các quốc gia có kim ngạch xuất khẩu cao từ Việt Nam là rất quan trọng Các quốc gia này không chỉ có mối quan hệ địa lý gần gũi mà còn thường được lựa chọn trong các nghiên cứu về biến động kinh tế tại thị trường mới nổi Do đó, việc đo lường phản ứng của các biến vĩ mô tại Việt Nam trước các cú sốc này sẽ giúp hiểu rõ hơn về tác động của chúng đối với nền kinh tế Việt Nam.

External shocks include fluctuations in the world commodity price index and changes in U.S industrial production These factors can significantly impact global markets and economic stability Understanding these influences is crucial for businesses and investors to navigate potential risks and opportunities.

Chỉ số giá tiêu dùng CPI của Mỹ và lãi suất công bố của FED là những yếu tố quan trọng trong phân tích kinh tế Các biến số vĩ mô trong nước như chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP), CPI, cung tiền M1, lãi suất cho vay bán buôn trung bình của các ngân hàng thương mại, và tỷ giá hối đoái danh nghĩa tính theo USD cũng cần được xem xét Mô hình SVAR được áp dụng riêng biệt cho từng quốc gia, sau đó tiến hành so sánh giữa các nước Việc lựa chọn các biến phụ thuộc vào khả năng xác định ma trận toán học Ao, điều này ảnh hưởng đến tính hợp lệ thống kê của mô hình Structural VAR và các biến nghiên cứu Nghiên cứu này tham khảo các biến nghiên cứu từ Raghavan và Param Silvapulle.

Nghiên cứu chính sách tiền tệ của Malaysia trước và sau khủng hoảng tài chính năm 1997 đã được thực hiện vào năm 2007 Các biến số trong nghiên cứu này cũng đã được Cushman và Zha (1997) cùng với Fung (2002) áp dụng cho các quốc gia trong khu vực Đông Nam Á.

Bài nghiên cứu bao gồm các phần chính: Phần 2 tổng quan các nghiên cứu trước về ảnh hưởng của cú sốc kinh tế, tiếp theo là phần phương pháp luận và dữ liệu nghiên cứu, và cuối cùng là kết quả nghiên cứu cùng với những hạn chế của nó.

CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Các nghiên cứu nước ngoài

a/ Đầu tiên là nghiên cứu Bartosz Mackowiak 2 (2006), “External Shocks, U.S Monetary

Policy and Macroeconomic Fluctuations in Emerging Markets”

Bài nghiên cứu này, tác giả tập trung vào ba câu hỏi chính sau:

Mức độ biến động của các biến vĩ mô tại thị trường mới nổi chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các cú sốc ngoại sinh, đặc biệt là từ chính sách tiền tệ của Mỹ Những thay đổi trong chính sách này có thể dẫn đến sự biến động mạnh mẽ trong các chỉ số kinh tế của các quốc gia mới nổi, ảnh hưởng đến dòng vốn đầu tư và tỷ giá hối đoái Sự nhạy cảm của thị trường mới nổi đối với các quyết định của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ cho thấy tầm quan trọng của việc theo dõi các tín hiệu từ nền kinh tế lớn nhất thế giới.

- Các ảnh hưởng từ các cú sốc tiền tệ Mỹ lên thị trường mới nổi lớn hơn hay là nhỏ hơn trên chính nước Mỹ?

- Các ảnh hưởng từ các cú sốc tiền tệ Mỹ tới thị trường mới nổi là nhanh chóng hay với một độ trễ?

1 Bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”

2 Department of Economics, Humboldt – Universitat zu Berlin, Germany

Tác giả áp dụng mô hình Structural VAR (SVAR) để phân tích các biến kinh tế vĩ mô ở một số nước thị trường mới nổi, Mỹ và giá cả hàng hóa toàn cầu Giả định rằng các nước thị trường mới nổi là nền kinh tế nhỏ mở giúp loại bỏ tác động mạnh của các biến nội sinh lên các biến ngoại sinh, từ đó nâng cao khả năng đo lường ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài lên các biến vĩ mô trong nước.

Mô hình Structural VAR mà tác giả sử dụng diễn giải như sau:

- Vector biến nội sinh y1 = {lãi suất ngắn hạn, tỷ giá hối đoái, sản lượng thực (real aggregate output), chỉ số giá cả (aggregate price level)}

The exogenous variable vector y2 includes key economic indicators such as the Federal Reserve's interest rates, global commodity price indices, the money supply in the United States, U.S real aggregate output, and the U.S aggregate price level These factors collectively influence economic trends and financial decision-making in the U.S economy.

- (t)[ 1 (t); 2 (t)] là vector theo phân phối ngẫu nhiên Gaussian thỏa mãn

-  1 (t)là vector cú sốc cấu trúc (structural shocks) có nguồn gốc nội sinh (trong nước)

-  1 (t)là vector cú sốc cấu trúc có nguồn gốc ngoại sinh (nước ngoài)

- Do có giả định một nền kinh tế mới nổi là một nền kinh tế nhỏ mở (small open economy), nên A 21 (s) =0 (với s = 0,1,…,p)

Nghiên cứu này được thực hiện tại 08 quốc gia mới nổi, bao gồm Hong Kong, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan, cùng với hai quốc gia ở Châu Mỹ Latinh là Chile và Mexico Dữ liệu được thu thập từ tháng 1/1986 đến tháng 12/2000, ngoại trừ Thái Lan, bắt đầu từ tháng 1/1987 do thiếu dữ liệu.

Tác giả tìm thấy kết quả rằng:

Các cú sốc ngoại sinh có vai trò quan trọng trong việc giải thích sự biến động của các biến số kinh tế vĩ mô tại các thị trường mới nổi, đặc biệt là ở khu vực Đông Nam Á và Châu Mỹ Latinh Những cú sốc này giải thích gần 50% sự biến động trong tỷ giá hối đoái, với Thái Lan ghi nhận 60% cho kỳ 1-24 và 65% cho kỳ 25-48, trong khi Malaysia đạt 55% cho kỳ 1-24 và 58% cho kỳ 25-48 Đối với mức giá, Singapore cũng cho thấy sự ảnh hưởng với 51% trong kỳ 1.

24, 81% cho kỳ 25-48; Mexico là 47% cho kỳ 1-24, 78% cho kỳ 25-48); giải thích khoảng 1/5 trong biến động trong lãi suất (chẳng hạn Philippines là 29% cho kỳ 1-24,

42% cho kỳ 25-48) và sản lượng thực (chẳng hạn Hongkong là 50% cho kỳ 1-24, 72% cho kỳ 25-48)

- Mức độ giải thích của các biến ngoại sinh là khác nhau giữa các thị trường khác nhau

Trong bài nghiên cứu, tác giả nhấn mạnh rằng các cú sốc ngoại sinh đóng vai trò quan trọng trong các mô hình phân tích thị trường mới nổi Những thay đổi trong tỷ giá bên ngoài có thể tác động khác nhau tùy thuộc vào việc chúng phản ánh cú sốc chính sách tiền tệ của Mỹ và phản ứng hệ thống từ lãi suất của Fed đối với các cú sốc khác Bên cạnh đó, việc duy trì sự cân bằng kinh tế trước ảnh hưởng của các cú sốc bên ngoài cũng là một yếu tố cần được xem xét Nghiên cứu của Jean-Pierre Allegret, Cécile Couharde và Cyriac Guillaumin mang đến những bài học quý giá về tác động của các cú sốc ngoại sinh tại khu vực Đông Á.

The article titled "Structural VAR Model with Block Exogeneity" examines the impact of external shocks on domestic fluctuations in East Asian countries using a Structural VAR model The authors categorize variables into two groups: endogenous variables (y2) and exogenous variables (y1) Endogenous variables include real output (y d), domestic producer price index (p d), and nominal exchange rate against USD (n d) Exogenous variables consist of real oil prices (rBent), real GDP of the U.S (U.S.gdp), the Fed Funds interest rate (Fed Funds), and the MSCI index The study focuses on countries such as China, South Korea, and Hong Kong.

3 Trong bài nghiên cứu, tác giả ghi nhận chỉ số này lấy là GDP hoặc nếu không có thì lấy chỉ số sản xuất công nghiệp (industrial production index)

Bài viết phân tích dữ liệu từ các quốc gia như Hồng Kông (SAR), Indonesia, Nhật Bản, Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan, với khoảng thời gian từ Quý 1/1997 đến Quý 4/2010 Dữ liệu được chia thành hai nhóm để nghiên cứu tác động của hai giai đoạn khủng hoảng kinh tế, cụ thể là từ Quý 2/1997 đến Quý 3/2008 cho nhóm 1, và từ Quý 3/2008 đến Quý 4/2010 cho nhóm 2.

Các tác giả đã tách biệt việc đo lường ảnh hưởng của từng quốc gia và tiến hành tổng hợp, so sánh mức độ tác động của các biến ngoại sinh giữa các nước Qua quá trình phân tích, họ đã phát hiện ra những kết quả đáng chú ý.

Ngoại trừ Indonesia, trong khoảng thời gian từ kỳ 1 đến kỳ 4, các cú sốc ngoại sinh giải thích ít nhất 11% biến động GDP ở hầu hết các nước Đặc biệt, GDP của Nhật Bản và Hồng Kông cho thấy sự nhạy cảm cao nhất với các cú sốc này, lần lượt đạt 58.8% và 36.8%.

Từ Quý 1/1996 đến Quý 4/2010, ảnh hưởng của các cú sốc ngoại sinh đã gia tăng rõ rệt, đặc biệt là trong ngắn hạn khi chúng giải thích hơn 15% biến động của GDP Trong dài hạn, từ kỳ 16-20, các cú sốc này tiếp tục tăng, ngoại trừ Hồng Kông, nơi tỷ lệ giảm xuống còn 28.92% so với mức ngắn hạn 32.87% ghi nhận từ kỳ 1 đến kỳ 4.

Các cú sốc ngoại sinh có tác động mạnh mẽ hơn đến chỉ số giá người sản xuất (PPI) so với chỉ số GDP Trong giai đoạn 1996-2010, chỉ số GDP trong nước lại chịu ảnh hưởng lớn hơn từ biến động giá dầu thế giới.

Về giá trị tỷ giá danh nghĩa:

Tác động của các cú sốc ngoại sinh lên biến tỉ giá danh nghĩa tính theo USD (NER) trong giai đoạn 1-4 là thấp đối với nhiều quốc gia, với 6 nước có mức tác động dưới 10%, bao gồm Trung Quốc (9.53%), HongKong (8.11%), Indonesia (7.46%), Nhật Bản (1.63%), Malaysia (8.87%) và Thái Lan (6.29%) Tuy nhiên, trong dài hạn, cụ thể là trong giai đoạn 16-20, giá trị tác động này lại tăng cao và ảnh hưởng đến tất cả các quốc gia.

Đặc khu Hành chính Hong Kong (Hong Kong SAR) thuộc Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa, nằm trên bờ biển Đông Nam của Trung Quốc, bao gồm hơn 260 hòn đảo Vị trí của Hong Kong nằm về phía Đông của Đồng bằng châu thổ Châu Giang, giáp tỉnh Quảng Đông ở phía Bắc và hướng ra biển Đông ở phía Đông, Tây và Nam Trong giai đoạn từ 1996 đến 2010, giá trị tác động của Hong Kong trong nghiên cứu quốc tế đã tăng đáng kể, đặc biệt là với Nhật Bản (tăng từ 1.63% lên 23.65%) và Trung Quốc (tăng từ 9.53% lên 46.02% cho kỳ 1-4, và 90.89% cho kỳ 16-20).

Giá dầu có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến chỉ số PPI so với các biến số khác Nghiên cứu cho thấy các cú sốc thực, như giá dầu, tác động mạnh hơn các cú sốc tài chính (đại diện bởi chỉ số MSCI) hay tiền tệ (đại diện bởi chỉ số Fed Funds) Trong ngắn hạn, cú sốc giá dầu ảnh hưởng đến chỉ số PPI hơn 20% ở hầu hết các nước, ngoại trừ Trung Quốc với mức 15,75%.

Các nghiên cứu trong nước

Bài nghiên cứu này chỉ ra hai nghiên cứu điển hình về việc sử dụng mô hình định lượng để phân tích các cú sốc kinh tế tại Việt Nam Đặc biệt, các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các cú sốc nội sinh tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô, với một số ít nghiên cứu sử dụng mô hình SVAR Nghiên cứu đầu tiên của Nguyễn Phi Lân đã áp dụng mô hình SVAR để đo lường ảnh hưởng của các cú sốc ngoại sinh lên nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn sau khủng hoảng tài chính khu vực năm 1997 Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ tháng 1/1998 đến tháng 12/2009, bao gồm các biến từ khu vực quốc tế như chỉ số CPI thế giới và sản lượng công nghiệp Hoa Kỳ, cùng với các biến trong nước như sản lượng công nghiệp, chỉ số CPI, cung tiền M2, lãi suất ngắn hạn và tỷ giá hối đoái USD/VND.

Lãi suất VND của Việt Nam chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ biến động giá cả thế giới và tại Hoa Kỳ, cho thấy nền kinh tế Việt Nam có độ mở lớn và chính sách tiền tệ nhạy cảm trước các tác động này Khi nền kinh tế Hoa Kỳ phục hồi, lãi suất VND có xu hướng giảm và ít biến động hơn Sản lượng công nghiệp, CPI và lãi suất trong nước phản ứng mạnh khi FED thắt chặt chính sách tiền tệ Biến động sản lượng công nghiệp trong nước chủ yếu do các yếu tố bên ngoài như sản lượng công nghiệp toàn cầu, lạm phát của Hoa Kỳ và điều chỉnh lãi suất của FED Các yếu tố nội địa như lãi suất thị trường tiền tệ, tốc độ tăng CPI và cung tiền M2 cũng đóng vai trò quan trọng trong sự biến động này.

Phân tích phương sai cho thấy sản lượng công nghiệp của Hoa Kỳ (USSL) và sản lượng công nghiệp trong nước (SL) có hệ số giải thích lần lượt là 20,07% và 28,94% đối với sự biến động của cung tiền M2 Điều này chỉ ra rằng sự thay đổi trong cung tiền M2 phụ thuộc nhiều vào tăng trưởng kinh tế trong nước cũng như tăng trưởng kinh tế Hoa Kỳ.

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) trong bài viết “Các nhân tố vĩ mô quyết định lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000 – 2010: các bằng chứng và thảo luận” đã áp dụng phương pháp dựa trên bằng chứng để phân tích các nguyên nhân cơ bản của lạm phát tại Việt Nam Các tác giả chỉ ra rằng, hầu hết các nghiên cứu hiện nay tập trung vào yếu tố “cầu kéo” mà bỏ qua yếu tố “chi phí đẩy”, trong đó giá quốc tế là nhân tố duy nhất từ phía cung được xem xét Họ cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng chưa được định lượng của thâm hụt ngân sách và nợ công đối với lạm phát Nghiên cứu này nhằm cung cấp một cái nhìn đáng tin cậy về các nguyên nhân của lạm phát và hỗ trợ cho các thảo luận chính sách hiện tại ở Việt Nam.

Mô hình sử dụng 12 biến vĩ mô với số liệu theo tháng trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm

2010, chia làm hai nhóm biến là nhóm biến truyền thống với các chỉ số: Chỉ số giá tiêu dùng

Mô hình điều chỉnh sai số VECM (Vector Error Correction Model) đã được sử dụng để ước lượng các biến như CPI, giá trị sản xuất công nghiệp, cung tiền, tỷ giá, lãi suất, giá dầu thế giới, cùng với các chỉ số bổ sung như chỉ số giá gạo thế giới, chỉ số giá nhập khẩu, chỉ số giá bán của người sản xuất, thâm hụt ngân sách cộng dồn và giá tài sản tài chính Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa các biến này có thể giúp làm phong phú thêm mô hình và phù hợp hơn với tình hình kinh tế Việt Nam.

Với nhóm biến truyền thống:

Lạm phát có mối quan hệ tỉ lệ nghịch với sự thay đổi trong tốc độ tăng trưởng sản lượng; điều này cho thấy rằng khi tốc độ tăng trưởng cao, áp lực lạm phát sẽ giảm Kết quả này khẳng định lý thuyết kinh tế về mối liên hệ giữa tăng trưởng và lạm phát.

Kết quả của mô hình khẳng định rằng lạm phát trong quá khứ có ảnh hưởng lớn đến lạm phát hiện tại, đặc biệt trong ngắn hạn Sự trì trệ cao của lạm phát không phải là điều ngạc nhiên, do ký ức về siêu lạm phát những năm 1980 - 1990 và mức lạm phát trên một con số vào năm 2008 vẫn còn in đậm trong tâm trí người dân.

Các kết quả từ mô hình với nhóm biến truyền thống cho thấy vai trò hạn chế của tiền tệ và lãi suất trong ngắn hạn Cụ thể, tác động của tiền tệ lên lạm phát chỉ bắt đầu xuất hiện sau 5 tháng, trong khi việc tăng lãi suất cũng có ảnh hưởng giảm lạm phát nhưng ở mức rất nhỏ.

Lạm phát trong quá khứ đã dẫn đến việc tăng lãi suất với độ trễ 3 tháng, cho thấy chính sách tiền tệ phản ứng chậm và bị động trước tình trạng lạm phát.

Việc phá giá đồng tiền có tác động làm gia tăng lạm phát, điều này khác với các nghiên cứu trước đây khi tỷ giá được giữ ổn định hơn Trong giai đoạn 2009 – 2010, niềm tin của người dân vào tiền đồng giảm sút, dẫn đến hoạt động đầu cơ và tình trạng đô la hóa, làm tăng kỳ vọng lạm phát trong cộng đồng.

Mô hình cơ sở truyền thống cho thấy rằng giá quốc tế không ảnh hưởng nhiều đến lạm phát Đồng thời, giá dầu thế giới, đại diện cho giá toàn cầu, vẫn đang bị Chính phủ Việt Nam trợ giá.

Với mô hình có thêm các biến mở rộng thì:

Trong ngắn hạn, tốc độ tăng cung tiền ảnh hưởng lớn hơn đến chỉ số giá sản xuất (PPI) so với lạm phát, mặc dù mức độ tác động vẫn còn nhỏ Điều này cũng đúng với tín dụng, cho thấy chính sách tiền tệ có ảnh hưởng lớn hơn đến nền kinh tế hơn là lạm phát, trong khi lạm phát chủ yếu phụ thuộc vào kỳ vọng của người dân Ngoài ra, biến động ngắn hạn trong lãi suất có tác động nhanh hơn nhưng nhỏ hơn đối với lạm phát so với tác động của cung tiền.

Tỷ giá không chỉ ảnh hưởng đến lạm phát mà còn tác động đến chỉ số giá sản xuất (PPI), mặc dù với một khoảng thời gian chậm hơn Điều này xảy ra do hành vi định giá của doanh nghiệp thường có tính cứng nhắc, cần thời gian từ khi nhập khẩu nguyên liệu đầu vào cho đến khi sản phẩm được sản xuất và đưa ra thị trường.

Thứ ba, các thay đổi trong thâm hụt ngân sách cộng dồn không ảnh hưởng đến lạm phát trong ngắn hạn, nhưng có thể tác động nhẹ đến chỉ số giá sản xuất (PPI) sau khoảng 4-5 tháng.

Các cú sốc giá thế giới vào thứ tư ảnh hưởng nhiều hơn đến người sản xuất so với người tiêu dùng Thay đổi giá dầu và giá gạo toàn cầu có tác động không đáng kể so với chỉ số chung, trong đó giá gạo có ảnh hưởng lớn hơn một chút so với giá dầu.

MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Một số phương thức tác động của các cú sốc từ bên ngoài đến các biến số kinh tế vĩ mô trong nước

Các cú sốc bên ngoài như giá dầu và giá thực phẩm thế giới đã ảnh hưởng đến các biến số kinh tế vĩ mô trong nước, dẫn đến lạm phát và giá hàng hóa cao Điều này làm giảm mức tiêu thụ hàng hóa do thu nhập không tăng kịp, kéo theo sản xuất trì trệ và gia tăng tỷ lệ thất nghiệp Doanh nghiệp gặp khó khăn trong tiêu thụ, thu nhập ròng giảm, dẫn đến giảm lượng tiền dành cho tái đầu tư Lạm phát gia tăng buộc Ngân hàng Nhà nước phải can thiệp bằng chính sách tiền tệ thắt chặt và tăng lãi suất, mặc dù lạm phát giảm, nhưng nguồn tiền cho đầu tư cũng giảm theo, làm chậm tăng trưởng kinh tế.

This transmission method can be illustrated through the research conducted by Muhammad Arshad Khan et al (2011), titled "Macroeconomic Effects of Global Food and Oil Price Shocks on the Pakistan Economy: A Structural Vector Autoregressive (SVAR) Analysis."

Nguồn: paper “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks to the Pakistan Economy: A Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis” của Muhammad Arshad Khan et al (2011)

Một phương thức truyền dẫn nữa theo Jarir Ajluni (2005) đưa ra qua bài “Monetary Policy

Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy by SVAR”

(trang 5) là tác động của các cú sốc bên ngoài lên chính kỳ vọng của các yếu tố trong nước

Bài viết "Monetary Policy Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy by SVAR" của Jarir Ajluni (2005) chỉ ra rằng các yếu tố bên ngoài có ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến các biến số vĩ mô trong nước Cụ thể, tác động trực tiếp diễn ra qua giá cả hàng hóa và sản lượng, trong khi tác động gián tiếp ảnh hưởng đến kỳ vọng của người dân, từ đó tác động đến sản lượng sản xuất, giá cả hàng hóa và lạm phát trong nước.

Xây dựng mô hình SVAR cho bài nghiên cứu

The variables utilized in this thesis are derived from the research of Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007), who examined the Malaysian Monetary Policy Framework through a Structural VAR approach, focusing on the pre- and post-Asian Crisis periods Additionally, these variables have been employed by Cushman and Zha (1997) and Fung (2002) in their studies on Southeast Asian countries.

Theo đó, các biến nghiên cứu gồm:

Bảng 3.1: Các biến số nghiên cứu trong mô hình SVAR 5

STT Biến Diễn giải Ký hiệu

1 Chỉ số giá hàng hóa thế giới Commodity Prices, (Index, 2005 = 100), logs WCPI

2 Sản lượng công nghiệp Mỹ Industrial Production (Index, 2005 0), logs US_IP

3 Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ Consumer Price Index (2005 0), logs US_CPI

4 Lãi suất Fed Federal Funds Rate, %/năm FED

5 Sản lượng công nghiệp Industrial Production (Index, 2005 0), logs IP

6 Chỉ số giá tiêu dùng Consumer Price Index (Index, 2005 0), logs CPI

7 Cung tiền M1 Monertary Aggregate M1, logs, đvt: USD M1

8 Lãi suất cho vay Interest Rates, Lending Rate, %/năm IR

9 Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái tính theo USD, logs EX

Các biến trong nước Các biến ngoại sinh từ Mỹ

Trong 9 biến được sử dụng có 4 biến đại diện cho nhóm các biến số ngoại sinh gồm giá hàng hóa quốc tế (WCPI), biến sản lượng công nghiệp của Mỹ (US_IP), biến chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ (US_CPI), lãi suất cục dự trữ liên bang Mỹ Fed (FED) Năm biến nội sinh trong nước gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), cung tiền (M1), lãi suất cho vay bình quân (IR) và tỷ giá hối đoái danh nghĩa (EX) được ký hiệu lần lượt như sau: với Việt Nam lần lượt là VN_IP, VN_CPI, VN_M1, VN_IR, VN_EX; với Nhật Bản lần lượt là JP_IP, JP_CPI, JP_M1, JP_IR, JP_EX, với Hàn Quốc lần lượt là HQ_IP, HQ_CPI, HQ_M1, HQ_IR, HQ_EX; với Malaysia lần lượt là Malay_IP, Malay_CPI, Malay_M1, Malay_IR, Malay_EX

5 Ngoài biến lãi suất cho vay lấy theo đơn vị phần trăm, thì các biến khác lấy theo logarit tự nhiên

Năm biến nội sinh phản ánh nền kinh tế trong nước bao gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI), đại diện cho các mục tiêu chính sách tiền tệ và được xem là biến phi chính sách Theo Tang (2006), biến cung tiền M1 là lựa chọn phù hợp để phân tích công cụ chính sách tiền tệ Các nghiên cứu của Domac (1999), Ibrahim (2005), Umezaki (2006), và Mala Raghavan cùng Param Silvapulle (2007) cho thấy lãi suất qua đêm cũng là một biến thích hợp, nhưng do thiếu dữ liệu từ 2004 đến 2012 tại Việt Nam, bài viết sử dụng lãi suất bán buôn bình quân hàng tháng từ Quỹ tiền tệ thế giới (IMF) Biến cung tiền M1 và tỷ giá hối đoái danh nghĩa (tính theo USD) đại diện cho chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương, trong khi các quốc gia thường quản lý biến động tỷ giá hối đoái dựa trên giá trị đồng đô la Mỹ.

3.2.2 Mô hình Structural VAR (SVAR)

Mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô bên trong và bên ngoài có thể được mô hình hóa theo phương trình SVAR sau đây: t p t p t t t A Y A Y A Y

- Y1,t là vector biến ngoại sinh đại diện cho các biến vĩ mô bên ngoài

1 t WP t US IP t US CPI t FED t

- Y 2,t là vector biến nội sinh đại diện cho các biến vĩ mô trong nước

IP u US _ CPI u US _ u FED u IP u CPI

Và (t)  1 (t), 2 (t)' là sai số nhiễu trắng đa biến hay cú sốc cấu trúc thỏa mãn các đặc tính sau:

Trong mô hình SVAR, giả định rằng các cú sốc cấu trúc  t là trực giao, điều này dẫn đến việc các nhiễu cấu trúc không tương quan và ma trận giá trị phương sai – hiệp phương sai (ký hiệu là ) giữ nguyên không đổi.

3.2.3 Các ràng buộc cho ma trận của SVAR

This study utilizes the constraint matrix A0 as proposed by authors Mala Raghavan and Param Silvapulle in their work titled "Structural VAR Approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods." The matrix within the Structural Vector Autoregression (SVAR) framework is defined accordingly.

Bảng 3.2: Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận

6 Giá trị E   t   '  =  là giá trị phương sai var, còn E   t   '  = 0 chính là ma trận covariance giữa hai cú sốc

Các ký hiệu IP, CPI, M1, IR và EX đại diện cho những biến quan trọng trong kinh tế, bao gồm sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền M1, lãi suất và tỷ giá hối đoái danh nghĩa của các quốc gia.

Theo ma trận này, các biến trong nước không giải thích được biến động của các biến ngoại sinh, giúp đo lường chính xác hơn tác động của cú sốc bên ngoài lên các biến số trong nước Giả thiết này tương tự như các nghiên cứu về thị trường mới nổi và nền kinh tế nhỏ (small open economy) Chỉ số giá hàng hóa thế giới chỉ được giải thích bởi biến động của chính nó.

Dữ liệu nghiên cứu

Dải dữ liệu được thu thập theo tháng từ 01/2004 đến 12/2012, với các chỉ số từ Quỹ Tiền tệ Thế giới (IMF) và chỉ số sản xuất công nghiệp của Việt Nam từ Tổng cục Thống kê Lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ được lấy từ trang web http://ycharts.com/ Các chỉ số giá và sản xuất công nghiệp được chuẩn hóa theo năm gốc 2005 Trong khi lãi suất được biểu diễn bằng phần trăm, các biến khác sử dụng hàm logarit tự nhiên nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của biến động phi tuyến Nghiên cứu cũng bao gồm Nhật Bản, Hàn Quốc và Malaysia Theo các nghiên cứu của Mala Raghavan, Param Silvapulle (2007) và Trần Ngọc Thơ (2013), việc chuyển đổi các biến không dừng về sai phân để áp dụng mô hình VAR là không hiệu quả, do đó, logarit tự nhiên được chọn cho các biến nghiên cứu trước khi thực hiện mô hình SVAR.

Kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF của các biến ta được như sau:

Bảng 3.3: Kết quả của kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF cho các biến 8

Kiểm định tính dừng (theo phương pháp ADF)

Sai phân bậc 1 Sai phân bậc 2

Các giá trị này đại diện cho sự so sánh với các giá trị kiểm định ở các mức ý nghĩa khác nhau, nhằm xác định mức độ sai phân bậc của từng biến và mức ý nghĩa tương ứng.

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp lại từ phần mềm thống kê

Các số bôi đậm trong bài viết thể hiện chuỗi dữ liệu đạt mức sai phân tương ứng với mức ý nghĩa 1%, trong khi dấu ‘**’ và ‘***’ tương ứng với mức ý nghĩa 5% và 10% Bảng dữ liệu cho thấy hầu hết các biến đều dừng ở sai phân bậc 1, cho phép áp dụng kiểm định đồng liên kết theo phương pháp VAR của Johansen để tìm kiếm mối quan hệ dài hạn giữa các biến Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ tập trung vào mô hình SVAR, nhằm phân tích phản ứng đồng thời trong ngắn hạn giữa các biến để đánh giá ảnh hưởng của chính sách tiền tệ.

Các bước tiến hành chạy mô hình SVAR trên Eviews 6.0 như sau:

- Bước 1: Kiểm định tính dừng của các biến

Để xây dựng mô hình VAR, bước thứ hai là chạy mô hình theo cách của VAR, với điều kiện các biến đã được khai báo và dừng ở mức sai phân phù hợp, nhằm tạo ra mô hình VAR ở dạng giản lược.

- Bước 3: Kiểm định giá trị độ trễ tối ưu (Lag Structure/Lag Length Criteria…)

- Bước 4: Kiểm định giá trị độ trễ cần loại bỏ và chọn mô hình lại độ trễ nếu có độ trễ cần loại bỏ (Lag Structure/Lag Exclusion Tests…)

- Bước 5: Kiểm định tự tương quan phần dư (phương pháp kiểm định Autocorrelation

LM Test và phương pháp kiểm định Portmanteau Autocorrelation Test)

Để xác định liệu mô hình VAR đã dừng hay chưa, bước 6 yêu cầu kiểm định vòng tròn đơn vị Nếu vòng tròn đơn vị chưa đạt yêu cầu, cần kiểm tra lại các độ trễ và thực hiện các bước chạy lại cho đến khi tất cả các giá trị của vòng tròn đơn vị đều nhỏ hơn hoặc bằng 1.

- Bước 7: Khai báo ma trận Ao vào mô hình VAR hiện tại (Proc/Estimation Structural

- Bước 8: Đọc kết quả hàm phản ứng đẩy và phân tách phương sai theo phân tách cấu trúc (Structural Decomposition).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích hàm phản ứng đẩy hay phản ứng xung

Các đồ thị dưới đây được tác giả tính toán từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện và vẽ lại dưới dạng đồ thị

9 Cách kiểm định này chỉ có hiệu lực khi các biến là không dừng

4.1.1 Hàm phản ứng đẩy của sản lượng công nghiệp trong nước với các biến bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.1 Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá

Phản ứng của biến HQ_IP Phản ứng của biến JP_IP Phản ứng của biến MALAY_IP Phản ứng của biến VN_IP

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.2: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.3: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá của Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.4: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với lãi suất của Fed

Phản ứng cấu trúc của sản lượng công nghiệp ở các nước đối với các cú sốc từ kỳ 07 trở đi cho thấy sự khác biệt rõ rệt, với Việt Nam phản ứng mạnh hơn đối với shock 2, 3 và 4, nhưng yếu hơn với shock 1 ở kỳ đầu Tất cả các biến số vĩ mô đều phản ứng chậm và bắt đầu từ kỳ 2 Đối với shock 1 và 2, phản ứng diễn ra mạnh mẽ từ kỳ 01 đến kỳ 10, sau đó giảm dần Nhật Bản và Hàn Quốc có phản ứng tương tự nhau trong shock 1 và 2, nhưng mức độ phản ứng không đồng đều ở shock 3 và 4.

Giá trị phản ứng của biến chỉ số sản xuất công nghiệp với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_IP -0.000463 -0.000695 0.000292 -0.000043

Phản ứng của biến JP_IP 0.000189 -0.000684 0.000149 0.000388

Phản ứng của biến MALAY_IP 0.000103 -0.000004 -0.000107 0.000256

Phản ứng của biến VN_IP -0.000915 0.000174 0.000539 0.000055

Bảng 4.1 trình bày giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 về phản ứng của biến chỉ số sản xuất công nghiệp trong nước (IP) đối với các cú sốc từ bên ngoài Những số liệu này giúp phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài đến sản xuất công nghiệp trong nước, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự biến động và xu hướng phát triển của ngành công nghiệp.

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

4.1.2 Hàm phản ứng đẩy của lãi suất trong nước (IR) với các biến vĩ mô bên ngoài (trục tung bên phải biểu thị cho Việt Nam)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.5: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1)

Phản ứng của biến HQ_IR Phản ứng của biến JP_IR Phản ứng của biến MALAY_IR Phản ứng của biến VN_IR

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.6: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.7: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.8: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc lãi suất của FED

Lãi suất tại Việt Nam phản ứng nhanh chóng với biến động của các yếu tố vĩ mô bên ngoài, với sự thay đổi rõ rệt ngay trong kỳ đầu tiên Phản ứng mạnh nhất diễn ra ở kỳ 4 (shock 1), kỳ 2 (shock 2), và kỳ 3 (shock 3), cho thấy lãi suất của Việt Nam có sự biến động mạnh mẽ nhất so với các quốc gia khác, trước khi giảm dần và tiến gần về giá trị 0 Trong shock 1, hầu hết các biến vĩ mô phản ứng theo chiều âm, trong khi ở shock 2, các biến chủ yếu phản ứng theo chiều dương Đặc biệt, trong shock 2 và shock 4, Việt Nam cho thấy phản ứng ngược chiều so với các biến vĩ mô, với mức độ phản ứng khá mạnh.

Giá trị phản ứng của biến lãi suất với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_IR -0.004962 -0.006582 0.002859 -0.009149

Phản ứng của biến JP_IR 0.000251 -0.000434 0.000036 0.000259

Phản ứng của biến MALAY_IR 0.001474 -0.002446 -0.002652 0.005299

Phản ứng của biến VN_IR 0.009070 -0.004357 -0.008458 0.009568

Bảng 4.2: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến lãi suất trong nước (IR) với các cú sốc từ bên ngoài

4.1.3 Hàm phản ứng đẩy của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến vĩ mô bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.9: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc chỉ số giá

Phản ứng của biến HQ_EX Phản ứng của biến JP_EX Phản ứng của biến MALAY_EX Phản ứng của biến VN_EX

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.10: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.11: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.12: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc lãi suất FED

Phản ứng cấu trúc của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa các nước khá đồng đều trong giai đoạn từ kỳ 1 đến kỳ 20 Đặc biệt, phản ứng này diễn ra mạnh mẽ ở kỳ 3 và kỳ 9-10 đối với các cú sốc 1, 2 và 3.

Nhưng với shock 4 thì phản ứng mạnh ở kỳ 5, kỳ 9-10 sau đó giảm sâu ở kỳ 14 rồi mới tiến tiệm cận về giá trị 0

Giá trị phản ứng của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_EX -0.000072 0.000463 0.000102 0.000155

Phản ứng của biến JP_EX -0.000258 -0.000677 0.000525 0.000105

Phản ứng của biến MALAY_EX 0.000182 0.000141 -0.000014 -0.000151

Phản ứng của biến VN_EX 0.000121 -0.000198 -0.000167 0.000056

Bảng 4.3: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong nước (EX) với các cú sốc từ bên ngoài

4.1.4 Hàm phản ứng đẩy của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến vĩ mô bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.13: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc chỉ số giá

Phản ứng của biến HQ_CPI Phản ứng của biến JP_CPI Phản ứng của biến MALAY_CPI Phản ứng của biến VN_CPI

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.14: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.15: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.16: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc lãi suất FED

Chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ các cú sốc bên ngoài hơn so với các quốc gia khác Mặc dù phản ứng của Việt Nam tương tự như các nước, nhưng mức độ phản ứng lại mạnh hơn và tốc độ hồi phục chậm hơn Đặc biệt, trong trường hợp cú sốc thứ hai, Việt Nam có xu hướng quay trở lại chậm hơn trong giai đoạn từ kỳ 7 đến kỳ 10 so với các nước khác.

Giá trị phản ứng của biến chỉ số giá tiêu dùng các nước với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_CPI 0.000023 0.000027 -0.000009 0.000020

Phản ứng của biến JP_CPI 0.000005 0.000044 0.000002 0.000013

Phản ứng của biến MALAY_CPI 0.000030 0.000028 -0.000010 0.000009

Phản ứng của biến VN_CPI 0.000152 0.000059 -0.000203 0.000040

Bảng 4.4: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các cú sốc từ bên ngoài

4.1.5 Hàm phản ứng đẩy của cung tiền (M1) với các biến vĩ mô bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.17: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc chỉ số giá

Phản ứng của biến HQ_M1 Phản ứng của biến JP_M1 Phản ứng của biến MALAY_M1 Phản ứng của biến VN_M1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.18: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ(Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.19: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.20: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc lãi suất FED

Phản ứng kinh tế của các nước tương đối giống nhau, với xu hướng tăng và giảm đồng thời qua các kỳ Tuy nhiên, phản ứng tại Việt Nam có sự biến đổi sâu sắc hơn trước khi phục hồi Cung tiền của các quốc gia cho thấy xu hướng tiến tiệm, gần gũi với giá trị 0, phản ánh sự yếu kém trong phản ứng của biến cung tiền M1 trước các cú sốc ngoại sinh.

Giá trị phản ứng của biến cung tiền M1 với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_M1 0.000263 -0.000178 -0.000158 0.000417

Phản ứng của biến JP_M1 0.000079 0.000627 -0.000422 -0.000231

Phản ứng của biến MALAY_M1 -0.000365 -0.000010 -0.000085 0.000301

Phản ứng của biến VN_M1 -0.000716 0.000331 0.000598 -0.000042

Bảng 4.5: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến cung ti ền trong nước (M1) với các cú sốc từ bên ngoài

Phân tách phương sai

Phân tách phương sai là công cụ quan trọng để xác định mức độ mà các biến nội sinh được giải thích bởi các biến ngoại sinh, thể hiện qua tỷ lệ phần trăm cụ thể.

Kỳ Việt Nam Hàn Quốc Malaysia Nhật Bản

Bảng 4.6: Phân tách phương sai của chỉ số sản xuất trong nước (IP) với các biến ngoại sinh

Chỉ số giá sản xuất thế giới (WCPI) - Shock 1

Chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ (US_IP) - Shock 2

Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (US_CPI) - Shock 3

Biến động chỉ số sản xuất công nghiệp của Nhật Bản chủ yếu được giải thích bởi cú sốc từ các biến ngoại sinh, với tỷ lệ 5.88% ở kỳ 6 và 8.7% ở kỳ 24 liên quan đến biến WCPI Trong khi đó, chỉ số sản xuất công nghiệp của Malaysia lại chịu ảnh hưởng lớn từ chỉ số sản xuất công nghiệp của Mỹ, với mức giải thích tăng từ 0.85% ở kỳ 6 lên 10.36% và sau đó giảm nhẹ xuống 9.13% ở kỳ 24.

Biến động chỉ số sản xuất công nghiệp của Việt Nam tương đồng với các nước khác, một phần do quá trình hội nhập WTO Mức độ biến động này được giải thích nhiều bởi chỉ số WCPI, cho thấy xu hướng tăng trưởng rõ rệt trong giai đoạn hiện tại.

Tiếp đến là bảng phân tách phương sai cho biến chỉ số giá tiêu dùng CPI

Lãi suất FED - Shock 4 Bảng 4.7: Phân tách phương sai của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến ngoại sinh

Mức độ giải thích của biến WCPI trong biến động của chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam chỉ đạt khoảng 11%, điều này cho thấy sự dao động nhẹ Nguyên nhân chính là do nền kinh tế Việt Nam đang chịu tác động từ tình trạng nhập siêu cao trong những năm gần đây và sự biến động lớn của giá cả hàng hóa toàn cầu.

Xu hưởng phản ứng với các biến của Việt Nam trái ngược với các nước, trong khi Hàn Quốc,

Malaysia và Nhật Bản thì phản ứng theo chiều hướng tăng, thì Việt Nam lại phản ứng theo chiều hướng giảm mức tác động của các biến nội sinh

Biến động CPI của Nhật Bản chủ yếu được giải thích bởi biến WCPI và US_CPI, với mức độ giải thích trung bình lần lượt là 21.15% và 19.00% trong 48 kỳ Xu hướng này có phần tương đồng với Hàn Quốc, nơi biến WCPI giải thích khoảng 19.90% biến động của CPI.

Bảng tiếp theo là phân tách phương sai cho biến cung tiền M1

Bảng 4.8: Phân tách phương sai của cung tiền M 1 trong nước (M 1) với các biến ngoại sinh

Biến động trong cung tiền Việt Nam chủ yếu được giải thích bởi chỉ số WCPI và US_CPI Trong dài hạn, mức độ giải thích của WCPI có xu hướng giảm, trong khi đó, mức độ giải thích của US_CPI tăng từ 16.03% lên 17.29% ở kỳ 3, sau đó giảm xuống 12.28% và lại tăng lên 16.16% ở kỳ 48.

Biến động trong cung tiền M1 của Malaysia chủ yếu được giải thích bởi sự gia tăng đáng kể của chỉ số WCPI, từ mức thấp 0.31% ở kỳ 3 lên 13.22% ở kỳ 5, và tiếp tục tăng đều cho đến kỳ 48 với tỷ lệ 19.82%.

Bảng dưới đây là bảng phân tách phương sai lãi suất bán buôn trong nước

Bảng 4.9: Phân tách phương sai của lãi suất bán buôn trong nước (IR) với các biến ngoại sinh

Trong thời gian gần đây, biến động lãi suất tại Việt Nam dường như ít chịu ảnh hưởng từ lãi suất của Fed Phân tích phương sai cho thấy xu hướng ảnh hưởng này đã giảm từ 25,59% ở kỳ 1 xuống 19,26% ở kỳ 6 và chỉ còn 12,90% ở kỳ 18 Điều này có thể do lãi suất Việt Nam chủ yếu bị chi phối bởi Ngân hàng Nhà nước, cùng với sức cầu của nền kinh tế chưa phục hồi hoàn toàn sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008.

Ngược với khuynh hướng đi xuống thì Hàn Quốc lại có khuynh hướng đi lên từ mức 9.91% ở kỳ 1 tăng lên mức 29.42% ở kỳ 18 và giảm nhẹ về mức 24.50% ở kỳ 48

Bảng cuối cùng là phân tách phương sai của tỷ giá hối đoái trong nước

Việt Nam Hàn Quốc Malaysia Nhật Bản

Bảng 4.10: Phân tách phương sai của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến ngoại sinh

Tỷ giá hối đoái bị tác động mạnh mẽ bởi tình hình xuất nhập khẩu và sự cân bằng cung cầu ngoại tệ, điều này quyết định giá trị của đồng tiền giao dịch Đặc biệt tại Việt Nam, khi thị trường Mỹ trở thành điểm đến xuất khẩu chủ yếu, ảnh hưởng của tiêu dùng từ thị trường này càng trở nên quan trọng.

Mỹ đã có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ giá Việt Nam, với các biến động tỷ giá tại Việt Nam chủ yếu được giải thích bởi biến số WCPI, đạt 15.12% trong kỳ 6 và 18.27% ở các kỳ tiếp theo.

Mức độ giải thích của các biến ngoại sinh đối với biến động tỷ giá là thấp nhất trong các nước nghiên cứu, ngoại trừ biến FED Cụ thể, biến FED ngày càng thể hiện sức mạnh giải thích đối với tỷ giá hối đoái của Hàn Quốc, từ 0.44% ở kỳ 1 tăng lên 6.83% ở kỳ 6 và đạt 18.33% ở kỳ 12.

Phân tích phản ứng của các biến vĩ mô tại Việt Nam

Phân tích ảnh hưởng của các biến số kinh tế vĩ mô trong nước là yếu tố quan trọng giúp đo lường sự tương tác giữa chúng tại Việt Nam Điều này cung cấp cái nhìn tổng quan cho các nhà hoạch định chính sách về ảnh hưởng của các biến số này Trước tiên, cần tiến hành phân tích hàm phản ứng đẩy giữa các biến.

4.3.1 Hàm phản ứng đẩy hay hàm phản ứng xung ( Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.21: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6) Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7)

Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8) Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.22: Phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5) Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7)

Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8) Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.23: Phản ứng của cung tiền M1 với cú sốc vĩ mô khác tại Việt

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5) Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6) Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8) Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.24: Phản ứng của lãi suất (IR) với cú sốc vĩ mô khác tại Việt

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5) Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6) Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7) Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.25: Phản ứng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5) Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6) Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7) Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8)

Chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng bắt đầu phản ứng tích cực với các biến số kinh tế vĩ mô từ kỳ 03 trở đi Trong kỳ 01, các biến này hầu như không có phản ứng, với giá trị bằng 0, nhưng sự phản ứng trở nên rõ rệt hơn ở các kỳ tiếp theo Cụ thể, chỉ số giá tiêu dùng có phản ứng dương mạnh ở kỳ 4, sau đó giảm dần, trong khi sản lượng công nghiệp ghi nhận phản ứng dương mạnh ở kỳ 8 và kỳ 10, nhưng lại giảm sâu ở kỳ 9.

Phản ứng của lãi suất, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và tỷ giá đối với cung tiền M1 tương đối đồng nhất Tuy nhiên, chỉ số sản xuất công nghiệp lại có xu hướng phản ứng ngược chiều so với các biến số kinh tế khác liên quan đến cung tiền M1 và lãi suất.

Phản ứng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa có xu hướng đồng biến với lãi suất và cung tiền Trong giai đoạn 1-10, cung tiền M1 và lãi suất biến động gần nhau, nhưng lại cách xa nhau ở kỳ 11 và kỳ 17 trước khi quay lại xu hướng đồng biến Ở kỳ 1 và kỳ 2, chỉ số công nghiệp biến động ngược chiều so với các biến khác, trong khi chỉ số giá tiêu dùng phản ứng ngược chiều với cung tiền M1 và lãi suất ở kỳ 1-2, sau đó chuyển sang xu hướng đồng biến từ kỳ 3 trở đi.

Giá trị phản ứng cấu trúc của các biến vĩ mô trong nước với các cú sốc khác

VN_IP VN_CPI VN_M1 VN_IR VN_EX

Phản ứng của biến VN_IP -0.00032 0.00102 -0.00007 -0.00009 -0.00047

Phản ứng của biến VN_CPI 0.00008 -0.00023 0.00029 -0.00003 0.00035

Phản ứng của biến VN_M1 -0.00020 0.00033 -0.00050 0.00008 -0.00055

Phản ứng của biến VN_IR 0.03326 -0.00095 0.01227 -0.01821 0.01486

Phản ứng của biến VN_EX 0.00010 -0.00022 0.00012 -0.00006 0.00014

Cú sốc từ biến chỉ số sản xuất công nghiệp (VN_IP) đã gây ra những tác động lớn đến nền kinh tế, đánh dấu một giai đoạn biến động trong sản xuất Đồng thời, chỉ số giá tiêu dùng CPI (VN_CPI) cũng đã trải qua cú sốc đáng kể, ảnh hưởng trực tiếp đến sức mua của người tiêu dùng Bên cạnh đó, biến động cung tiền M1 (VN_M1) đã tạo ra những hệ lụy không nhỏ, làm thay đổi cấu trúc tài chính và chính sách tiền tệ.

VN_IR: Cú sốc từ biến lãi suất (shock 8) VN_IP: Cú sốc từ biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa (shock 9)

Bảng 4.11: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của các biến vĩ mô trong nước với các cú sốc khác tại Việt Nam

VN_IP VN_CPI VN_M1 VN_IR

Chỉ số lãi suất bán buôn (VN_IR) - Shock 8

Tỷ giá hối đoái (VN_EX) - Shock 9

Bảng 4.12: Phân tách phương sai của các biến nội sinh tại Việt Nam

Chỉ số sản xuất công nghiệ p trong nước (VN_IP)-Shock 5

Chỉ số giá hàng hóa tiêu dùng (VN_CPI)-Shock 6

Chỉ số cung tiền M1 (VN_M1) -Shock

Phân tách phương sai giúp ta có cái nhìn chi tiết hơn về phản ứng và tác động giữa các biến

Biến động chỉ số sản xuất công nghiệp chủ yếu được giải thích bởi biến CPI trong nước, với mức trung bình 18.86% trong 48 kỳ, đạt đỉnh 22.46% ở kỳ 20 CPI lại chịu ảnh hưởng lớn nhất từ biến cung tiền M1, trung bình 16.51% trong 48 kỳ Ngược lại, biến cung tiền M1 cũng bị tác động bởi CPI, với mức trung bình 14.71% Lãi suất chủ yếu được giải thích bởi CPI, với tỷ lệ trung bình 24.72% cho 48 kỳ, trong khi tỷ giá hối đoái cũng chịu ảnh hưởng từ CPI, với mức trung bình 15.37% trong 48 kỳ.

Các biến vĩ mô trong nước có ảnh hưởng hạn chế đến sự biến động của các yếu tố vĩ mô khác, chủ yếu do sự tác động mạnh mẽ từ các chính sách của nhà nước và sự quản lý trực tiếp của Ngân hàng Nhà nước.

Tiêu đề	Nghiên Cứu Các Cú Sốc Tác Động Đến Các Biến Số Kinh Tế Vĩ Mô Của Việt Nam
Tác giả	Bùi Anh Chính
Người hướng dẫn	TS Nguyễn Tấn Hoàng
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
Chuyên ngành	Kinh tế
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2013
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	74
Dung lượng	3,17 MB