Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

c/ Ti p n a là bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”, Mala Raghavan and Param Silvapulle 2007... Mone

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên c u c a riêng tôi Các s li u, k t qu nêu trong lu n v n là trung th c và có ngu n g c rõ ràng

Tác gi lu n v n

BÙI ANH CHÍNH

1

I GI I THI U 1

II CÁC NGHIÊN C U TR C ÂY 4

2.1 Các nghiên c u n c ngoài 4

2.2 Các nghiên c u trong n c 10

III MÔ HÌNH VÀ D LI U NGHIÊN C U 14

3.1 M t s ph ng th c tác đ ng c a các cú s c t bên ngoài đ n các bi n s kinh t v mô trong n c

14

3.2 Xây d ng mô hình SVAR cho bài nghiên c u 17

3.2.1 L a ch n các bi n và phân tích s l c 17

3.2.2 Mô hình Structural VAR (SVAR) 18

3.2.3 Các ràng bu c cho ma tr n c a SVAR 19

3.3 D li u nghiên c u 20

IV K T QU NGHIÊN C U 22

4.1 Phân tích hàm ph n ng đ y hay ph n ng xung 22

4.1.1 Hàm ph n ng đ y c a s n l ng công nghi p trong n c v i các bi n bên ngoài 23

4.1.2 Hàm ph n ng đ y c a lãi su t trong n c (IR) v i các bi n v mô bên ngoài 25

4.1.3 Hàm ph n ng đ y c a t giá h i đoái trong n c (EX) v i các bi n v mô bên ngoài 27

4.1.4 Hàm ph n ng đ y c a ch s giá tiêu dùng trong n c (CPI) v i các bi n v mô bên ngoài 29 4.1.5 Hàm ph n ng đ y c a cung ti n (M1) v i các bi n v mô bên ngoài 31

4.2 Phân tách ph ng sai 33

4.3 Phân tích ph n ng c a các bi n v mô t i Vi t Nam 38

4.3.1 Hàm ph n ng đ y hay hàm ph n ng xung 39

4.3.2 Phân tách ph ng sai 41

V K T LU N VÀ H N CH NGHIÊN C U 42

3

Hình 3.1: Tác đ ng lan truy n c a giá d u và giá th c ph m bên ngoài tác đ ng đ n các bi n v mô trong

n c 15

Hình 3.2: C ch lan truy n c a các cú s c ngo i sinh t i các bi n s v mô trong n c 16

th 4.1: Ph n ng c a s n l ng công nghi p v i cú s c ch s giá Th gi i (Shock 1) 23

th 4.2: Ph n ng c a s n l ng công nghi p v i cú s c ch s s n l ng công nghi p M (Shock 2)

23

th 4.3: Ph n ng c a s n l ng công nghi p v i cú s c ch s giá c a M (Shock 3) 23

th 4.4: Ph n ng c a s n l ng công nghi p v i lãi su t c a Fed (Shock 4) 23

th 4.5: Ph n ng c a bi n lãi su t (IR) v i cú s c ch s giá Th gi i (Shock 1) 25

th 4.6: Ph n ng c a bi n lãi su t (IR) v i cú s c s n l ng công nghi p M (Shock 2) 25

th 4.7: Ph n ng c a bi n lãi su t (IR) v i cú s c ch s giá tiêu dùng M (Shock 3) 25

th 4.8: Ph n ng c a bi n lãi su t (IR) v i cú s c lãi su t c a FED (Shock 4) 25

th 4.9: Ph n ng c a bi n t giá h i đoái v i cú s c ch s giá Th gi i (Shock 1) 27

th 4.10: Ph n ng c a bi n t giá h i đoái v i cú s c s n l ng công nghi p M (Shock 2) 27

th 4.11: Ph n ng c a bi n t giá h i đoái v i cú s c ch s giá tiêu dùng M (Shock 3) 27

th 4.12: Ph n ng c a bi n t giá h i đoái v i cú s c lãi su t FED (Shock 4) 27

th 4.13: Ph n ng c a bi n ch s giá CPI v i cú s c ch s giá Th gi i (Shock 1) 29

th 4.14: Ph n ng c a bi n ch s giá CPI v i cú s c s n l ng công nghi p M (Shock 2) 29

th 4.15: Ph n ng c a bi n ch s giá CPI v i cú s c ch s giá tiêu dùng M (Shock 3) 29

th 4.16: Ph n ng c a bi n ch s giá CPI v i cú s c lãi su t FED (Shock 4) 29

th 4.17: Ph n ng c a bi n cung ti n M1 v i cú s c ch s giá Th gi i (Shock 1) 31

th 4.18: Ph n ng c a bi n cung ti n M1 v i cú s c s n l ng công nghi p M (Shock 2) 31

th 4.19: Ph n ng c a bi n cung ti n M1 v i cú s c ch s giá tiêu dùng M (Shock 3) 31

4

th 4.22: Ph n ng c a ch s giá tiêu dùng v i cú s c v mô khác t i Vi t Nam 39

th 4.23: Ph n ng c a cung ti n M1 v i cú s c v mô khác t i Vi t Nam 39

th 4.24: Ph n ng c a lãi su t (IR) v i cú s c v mô khác t i Vi t Nam 39

th 4.25: Ph n ng c a t giá h i đoái danh ngh a v i cú s c v mô khác t i Vi t Nam 40

Bi u đ PL.1.1 Giá tr GDP tính theo USD t 1985 đ n 2012 1

Bi u đ PL.1.2 T ng tr ng GDP trung bình các n c 2

Bi u đ PL.1.3 T ng tr ng GDP c a Vi t Nam và GDP th c c a M t 1990 đ n 2011 2

Bi u đ PL.1.4 T ng tr ng GDP c a Vi t Nam và GDP danh ngh a c a M t 1990 đ n 2012 3

Bi u đ PL.1.5 M c thay đ i t giá h i đoái danh ngh a c a Vi t Nam t 1995 – 2012 3

Bi u đ PL.1.6 M c thay đ i trung bình t giá h i đoái danh ngh a (theo USD) hàng n m c a các n c t 1995 -2012 4

Bi u đ PL.1.7 Tình hình xu t nh p kh u Vi t Nam t n m 1986 đ n 2012 ( VT Millions USD) 5

Bi u đ PL 1.8 So sánh m c trung bình xu t nh p kh u thay đ i hàng n m gi a các n c t 1995 – 2012 5

Bi u đ PL 1.9 Chênh l ch trung bình gi a Xu t kh u – Nh p kh u giai đo n t 1995 – 2012 6

Bi u đ PL.1.10 Giá tr xu t nh p kh u Vi t Nam t 1996 – 2012 6

Bi u đ PL 1.11 Bi n đ ng CPI hàng n m t 1995 – 2012 7

Bi u đ PL.1.12 Bi n đ ng CPI trung bình qua các n m t 1995 đ n 2012 gi a các n c 8

DANH M C B NG BI U B ng 3.1: Các bi n s nghiên c u trong mô hình SVAR 17

B ng 3.2: C u trúc h ph ng trình SVAR d ng ma tr n 19

B ng 3.3: K t qu c a ki m đ nh tính d ng theo ph ng pháp ADF cho các bi n 20

B ng 4.1: Giá tr trung bình t k 1 đ n k 20 ph n ng c a bi n ch s s n xu t công nghi p trong n c (IP) v i các cú s c t bên ngoài 24

5

B ng 4.3: Giá tr trung bình t k 1 đ n k 20 ph n ng c a bi n t giá h i đoái danh ngh a trong n c

(EX) v i các cú s c t bên ngoài 28

B ng 4.4: Giá tr trung bình t k 1 đ n k 20 ph n ng c a bi n ch s giá tiêu dùng trong n c (CPI) v i các cú s c t bên ngoài 30

B ng 4.5: Giá tr trung bình t k 1 đ n k 20 ph n ng c a bi n cung ti n trong n c (M1) v i các cú s c t bên ngoài 32

B ng 4.6: Phân tách ph ng sai c a ch s s n xu t trong n c (IP) v i các bi n ngo i sinh 33

B ng 4.7: Phân tách ph ng sai c a ch s giá tiêu dùng trong n c (CPI) v i các bi n ngo i sinh 34

B ng 4.8: Phân tách ph ng sai c a cung ti n M1 trong n c (M1) v i các bi n ngo i sinh 35

B ng 4.9: Phân tách ph ng sai c a lãi su t bán buôn trong n c (IR) v i các bi n ngo i sinh 36

B ng 4.10: Phân tách ph ng sai c a t giá h i đoái trong n c (EX) v i các bi n ngo i sinh 37

B ng 4.11: Giá tr trung bình t k 1 đ n k 20 ph n ng c a các bi n v mô trong n c v i các cú s c khác t i Vi t Nam 41

B ng 4.12: Phân tách ph ng sai c a các bi n n i sinh t i Vi t Nam 41

B ng 4.13: Các lo i puzzle ph bi n trong nghiên c u th c nghi m 44

B ng PL.1.1 Các th tr ng xu t kh u chính c a Vi t Nam 7

DANH M C T VI T T T

SVAR: Mô hình vector t h i quy c u trúc (Structural Vector Autoregression hay Structural VAR)

VAR: Mô hình vector t h i quy (Vector Autoregression)

ADF: Ph ng pháp ki m đ nh nghi m đ n v Augmented Dickey Fuller

Shock 1: Cú s c t ch s giá hàng hóa th gi i (WCPI)

Shock 2: Cú s c t ch s s n xu t công nghi p c a M (US_IP)

Shock 3: Cú s c t ch s giá tiêu dùng c a M (US_CPI)

Shock 4: Cú s c t lãi su t FED (FED)

Shock 5: Cú s c t ch s s n xu t công nghi p trong n c (IP)

6

Shock 7: Cú s c t ch s cung ti n M1 trong n c (M1)

Shock 8: Cú s c t ch s lãi su t bán buôn (IR)

Shock 9: Cú s c t ch s t giá h i đoái danh ngh a trong n c (EX)

L I T A

Bài lu n v n s d ng ph ng pháp đ nh l ng b ng vi c áp d ng mô hình Structural Vector Autoregression (Structural VAR), g i t t là SVAR, đ nghiên c u tác đ ng c a các cú s c bên ngoài, nh t là cú s c t n n kinh t M , đã tác đ ng nh th nào t i các bi n s kinh t v

mô trong n c nh cung ti n M1, lãi su t, t giá h i đoái danh ngh a, ch s giá tiêu dùng CPI, ch s s n xu t công nghi p (IIP),… t i Vi t Nam và m t s n c trong khu v c Châu Á giai đo n t 2004 đ n 2012 Qua đó đo l ng m c đ tác đ ng c a các cú s c ngo i sinh t i

Vi t Nam và so sánh nó v i các n c trong khu v c Các n c đ c l a ch n đ so sánh v i

Vi t Nam g m: Nh t B n, Hàn Qu c và Malaysia, d i d li u l y theo tháng t tháng 1/2004

đ n tháng 12/2012 D li u đ c ch y và ki m đ nh trên ph n m m Eviews 6.0 Qua phân tích cho th y m c đ nh h ng c a các bi n ngo i sinh là dai d ng, ph n ng c u trúc c a các n c tr c các cú s c ngo i sinh không đ ng đ u, các cú s c có khuynh h ng m nh

k 2-3 và sau đó khuynh h ng ti m c n d n v giá tr 0 t k 13 tr đi So v i các n c thì khi phân tích ph ng sai cho th y cung ti n M1 đ c gi i thích nhi u b i bi n ch s giá s n

xu t th gi i (WCPI), bi n đ ng c a ch s giá tiêu dùng c a Vi t Nam đ c gi i thích nhi u

c a bi n ch s giá tiêu dùng c a M (US_CPI); t ng t , bi n đ ng trong t giá h i đoái c a

Vi t Nam đ c gi i thích nhi u b i bi n WCPI (l n l t là 18.40% cho k 6 và 17.89% k 24); so v i các n c thì bi n lãi su t c a Vi t Nam đ c gi i thích nhi u b i bi n FED (sau

Nh t B n), m c đ gi i thích này có khuynh h ng gi m d n theo th i gian

I GI I THI U

Chính sách ti n t luôn là công c giúp n đ nh kinh t v mô v i h t nhân là n đ nh ti n t ,

t o l p n n t ng cho s phát tri n chung M t khác, n n kinh t th tr ng b n ch t là m t n n kinh t ti n t Do đó, vi c n đ nh giá tr đ ng ti n cùng v i vi c thi t l p n n tài chính qu c gia m nh là m t c s đ u tiên cho vi c ki m ch l m phát và n đ nh n n kinh t Tùy vào

đ c đi m kinh t hay th i đi m c th t i m i qu c gia mà chính sách ti n t có th xác đ nh theo hai h ng: chính sách ti n t m r ng (t ng cung ti n, gi m lãi su t đ thúc đ y s n xu t kinh doanh, gi m t l th t nghi p nh ng l m phát có th t ng cao) hay chính sách ti n t th t

ch t giúp n đ nh đ ng ti n (gi m cung ti n, t ng lãi su t làm gi m đ u t vào s n xu t kinh doanh t đó gi m l m phát nh ng th t nghi p t ng)

B ng nhi u công c khác nhau c a chính sách ti n t nh công c tái c p v n, t l d tr b t

bu c, nghi p v th tr ng m , lãi su t tín d ng,… làm cho vai trò c a c quan đi u hành (th ng là Ngân hàng trung ng) giúp n đ nh giá tr đ ng ti n, ki m ch l m phát, t o công

n vi c làm, thúc đ y phát tri n kinh t - xã h i, đ m b o s n đ nh n n kinh t trong n c càng th hi n rõ nét h n

M c đ hi u qu c a chính sách ti n t ph thu c vào kh n ng c a nhà ho ch đ nh chính sách trong vi c đánh giá chính xác th i đi m, m c đ nh h ng c a chính sách lên các ho t

đ ng kinh t và giá c hàng hóa Vì v y nhu c u đánh giá chính xác m c đ nh h ng c a các cú s c kinh t trong và ngoài n c hay m c đ nh h ng c a các chính sách ti n t lên

n n kinh t trong n c là m t nhu c u thi t y u, giúp các nhà t o l p chính sách đ a ra các quy t đ nh đúng v chính sách ti n t nh m đ t đ c m c đích phát tri n n đ nh n n kinh t

T i Vi t Nam, k t khi đ t n c chuy n sang n n kinh t th tr ng theo đ nh h ng xã h i

ch ngh a, chính sách ti n t đã có nhi u đ i m i linh ho t h n, mang nhi u tính th c ti n

Ch ng h n, vào th i k bao c p quan ni m v l ng ti n cung ng cho n n kinh t ch bao

g m ti n m t và m c cung bao nhiêu, thì sang n n kinh t th tr ng bên c nh l ng ti n m t (C) còn tính đ n kh n ng t o ti n c a các ngân hàng th ng m i, t ch c tín d ng khác (D) Hay nh m c lãi su t c ng đi u ch nh linh đ ng qua các n m, các giai đo n kinh t , ch không c ng nh c lãi su t c đ nh trong nhi u n m nh th i kì bao c p

Ngày nay, trong b i c nh h i nh p sâu r ng n n kinh t toàn c u c ng nh vi c Vi t Nam gia

nh p nhi u t ch c kinh t th gi i nh Qu ti n t qu c t (IMF), Ngân hàng Th Gi i (Worldbank), t ch c th ng m i th gi i (WTO), di n đàn h p tác Á Âu (ASEM), hi p h i các qu c gia ông Nam Á (ASEAN), di n đàn h p tác kinh t Châu Á-Thái Bình D ng (APEC),… hay hi p đ nh th ng m i t do song ph ng và đa ph ng Vi t Nam đã ký v i

t cách qu c gia và t cách thành viên nh Vi t Nam-ASEAN, Vi t Nam – Nh t B n, ASEAN – Trung Qu c, ASEAN – Australia/New Zealand,…đ t Vi t Nam vào sân ch i chung c a Th gi i, ch u nh h ng c a nhi u tác đ ng đ n t n i t i n n kinh t c ng nh

đ n t bên ngoài qu c gia đáp ng đ c quá trình h i nh p này, chính sách ti n t c a

Vi t Nam c n ph i thay đ i linh ho t theo h ng thích nghi nh ng không b hòa tan tr c các

cú s c bên ngoài, t đó n y sinh nhu c u c p thi t c n ph i nghiên c u tác đ ng c a các cú

s c kinh t n i sinh và ngo i sinh nh h ng nh th nào và m c đ nh h ng là bao nhiêu

t i n n kinh t trong n c, đ i di n qua các bi n kinh t v mô ây c ng chính là lý do tôi

ch n đ tài “Nghiên c u các cú s c tác đ ng đ n các bi n s kinh t v mô c a Vi t Nam”

Trên th gi i có nhi u ph ng pháp hay mô hình khác nhau đ nghiên c u nh h ng c a các

cú s c kinh t nh ph ng pháp VECM, ph ng pháp VAR, Structural VAR, Bayesian vector autoregression (BVAR), generalized method of moments (GMM),… tuy nhiên Vi t Nam s l ng các nghiên c u s d ng các mô hình đ nh l ng trên là r t ít, vì v y bài nghiên

c u mong mu n s d ng m t trong nh ng ph ng pháp trên, ph ng pháp Structural VAR (t m d ch là mô hình vector t h i quy c u trúc), đ nghiên c u nh h ng hay tác đ ng c a các cú s c bên ngoài, nh t là các cú s c đ n t n n kinh t M , tác đ ng nh th nào t i các

bi n s v mô c a Vi t Nam trong giai đo n t tháng 01/2004 đ n tháng 12/2012 D li u

đ c l y theo tháng, ngoài bi n ch s s n xu t công nghi p Vi t Nam đ c l y t T ng c c

th ng kê Vi t Nam, các bi n khác đ c l y t d li u IMF

Bài nghiên c u t p trung vào gi i quy t ba m c tiêu chính sau đây: đ u tiên là đo l ng m c

đ tác đ ng c a các bi n ngo i sinh tác đ ng nh th nào t i Vi t Nam?; th hai là so sánh

m c đ ch u nh h ng c a các bi n v mô Vi t Nam so v i m t s n c khác nh Nh t B n,

Hàn Qu c, Malaysia v i cùng các y u t ngo i sinh bên ngoài (ch y u là các bi n v mô c a

M )?; và cu i cùng là đo l ng ph n ng c a chính các bi n v mô t i Vi t Nam v i nhau

nh th nào? ây là các n c có kim ng ch xu t kh u c a Vi t Nam cao (theo s li u th ng

kê c a C c h i quan Vi t Nam), có m i quan h khá g n v đ a lý nhau và c ng th ng đ c

ch n trong nghiên c u v các cú s c kinh t t i th tr ng m i n i Nên vi c tìm hi u nh

h ng c a các cú s ngo i sinh nh h ng nh th nào t i các n c này c ng khá quan tr ng cho Vi t Nam

Các cú s c ngo i sinh bao g m các cú s t ch s giá hàng hóa th gi i (the world commodity price index), ch s s n xu t công nghi p c a M (U.S Indutrial Production

Index), ch s giá tiêu dùng CPI c a M (U.S Consumer Price Index), lãi su t công b c a FED Các bi n s kinh t v mô trong n c bao g m ch s s n xu t công nghi p (IIP), ch s giá tiêu dùng CPI, cung ti n M1, lãi su t cho vay bán buôn trung bình c a các ngân hàng

th ng m i, t giá h i đoái danh ngh a tính theo USD Các bi n đ c ch y riêng bi t theo

mô hình SVAR cho t ng n c, sau đó so sánh các n c v i nhau Vi c l a ch n các bi n ph thu c r t l n vào vi c xác đ nh đ c ma tr n toán Ao hay không (xem thêm ph n 3.2.3), giúp

mô hình Structural VAR có ý ngha th ng kê v i các bi n nghiên c u hay không, vì th bài nghiên c u s d ng các bi n nghiên c u theo nghiên c u c a Raghavan and Param Silvapulle (2007)1 khi nghiên c u v chính sách ti n t c a Malaysia tr c và sau cu c kh ng ho ng tài chính n m 1997 Các bi n này c ng đ c Cushman và Zha (1997), Fung (2002) đ c s

d ng trong nghiên c u v các n c trong khu v c ông Nam Á

Bài nghiên c u g m các ph n sau: ph n 2 là t ng quan các nghiên c u tr c đây v nh

h ng c a các cú s c kinh t , ti p đ n là ph n ph ng pháp lu n, d li u nghiên c u và cu i cùng là k t qu nghiên c u c ng nh nh ng h n ch trong nghiên c u

2.1 Các nghiên c u n c ngoài

a/ u tiên là nghiên c u Bartosz Mackowiak2

(2006), “External Shocks, U.S Monetary

Policy and Macroeconomic Fluctuations in Emerging Markets”

Bài nghiên c u này, tác gi t p trung vào ba câu h i chính sau:

- M c đ bi n đ ng c a các bi n v mô t i th tr ng m i n i đ c gây ra b i các cú s c ngo i sinh, c th h n là các cú s c t chính sách ti n t c a M ?

- Các nh h ng t các cú s c ti n t M lên th tr ng m i n i l n h n hay là nh h n trên chính n c M ?

Tác gi s d ng mô hình Structural VAR (SVAR) v i các bi n kinh t v mô c a m t s n c

t i th tr ng m i n i, M và giá c hàng hóa th gi i V i gi đ nh r ng m t th tr ng m i

n i là m t n n kinh t nh m (a small economy) V i gi thi t này giúp lo i b vi c các bi n

n i sinh (trong n c) tác đ ng m nh lên các bi n ngo i sinh (n c ngoài) và giúp đo l ng

t t h n m c đ nh h ng c a các bi n ngo i sinh lên các bi n v mô trong n c

Mô hình Structural VAR mà tác gi s d ng di n gi i nh sau:

12 11

) ( ) (

) ( ) (

) (

2

1

s t y

s t y

) (

- Vector bi n ngo i sinh y2 = {lãi su t c a FED, ch s giá hàng hóa th gi i, cung ti n

c a M , s n l ng th c c a M (the U.S real aggregate output), ch s giá c c a M (the U.S aggregate price level)}

- (t)[1(t);2(t)] là vector theo phân ph i ng u nhiên Gaussian th a mãn

0]0),(

|)

(

[ t y ts s 

E  và E[E((t)(t')| y(ts),s0]I

- 1(t)là vector cú s c c u trúc (structural shocks) có ngu n g c n i sinh (trong n c)

- 1(t)là vector cú s c c u trúc có ngu n g c ngo i sinh (n c ngoài)

- Do có gi đ nh m t n n kinh t m i n i là m t n n kinh t nh m (small open economy), nên A21(s) =0 (v i s = 0,1,…,p)

Bài nghiên c u, nghiên c u t i 08 n c m i n i g m HongKong, Hàn Qu c (Korea), Malaysia, Phillipines, Singapore, Thái Lan và các n c Châu M Latinh là Chilê và Mexico,

v i d i d li u l y t tháng 1/1986 đ n 12/2000, tr Thái Lan t tháng 1/1987 do thi u d

li u

Tác gi tìm th y k t qu r ng:

- Các cú s c ngo i sinh gi vai trò quan tr ng trong vi c gi i thích s bi n đ ng trong các bi n s kinh t v mô t i các th tr ng m i n i, đây là khu v c ông Nam Á và khu v c Châu M Latinh Các bi n này gi i thích g n 1/2 bi n đ ng trong t giá h i

đoái (ch ng h n Thái Lan là 60% cho k 1-24, 65% cho k 25-48; Malaysia là 55%

cho k 24, 58% cho k 25-48 ) và m c giá (ch ng h n Singapore là 51% cho k

1-24, 81% cho k 25-48; Mexico là 47% cho k 1-24, 78% cho k 25-48); gi i thích

kho ng 1/5 trong bi n đ ng trong lãi su t (ch ng h n Philippines là 29% cho k 1-24,

42% cho k 25-48) và s n l ng th c (ch ng h n Hongkong là 50% cho k 1-24, 72% cho k 25-48)

- M c đ gi i thích c a các bi n ngo i sinh là khác nhau gi a các th tr ng khác nhau

- Qua bài nghiên c u, tác gi c ng đ xu t r ng các cú s c ngo i sinh nên đóng m t vai trò quan tr ng trong các mô hình áp d ng cho th tr ng m i n i; và nh ng thay đ i trong t giá bên ngoài có th có các nh h ng khác nhau ph thu c vào có hay không

vi c chúng ph n nh cú s c v i chính sách ti n t c a M hay ph n ng mang tính h

th ng t lãi su t c a Fed đ n các lo i cú s c khác; c ng nh làm th nào đ gi cân

b ng n n kinh t tr c nh h ng c a các cú s c bên ngoài

b/ Ti p đ n là nghiên c u c a 03 tác gi Jean-Pierre Allegret, Cécile Couharde và Cyriac Guillaumin, bài nghiên c u “The impact of External Shocks in East Asia: Lessons from a

Structural VAR Model with Block Exogeneity” Các tác gi mu n ki m tra m c đ nh h ng

c a các cú s c ngo i sinh (external shocks) t i các bi n đ ng trong n c t i các n c ông Nam Á (East Asian) b ng mô hình Structural VAR v i các bi n chia làm 02 nhóm vector: vector các bi n n i sinh (y2) và vector các bi n ngo i sinh (y1) Các bi n n i sinh g m: s n

l ng th c (yd

)3, ch s giá nhà s n xu t trong n c (pd

), và t giá danh ngh a tính theo USD (nd); bi n ngo i sinh g m có giá d u th c (rBent – the real oil price), GDP th c c a M (U.S.gdp – the real U.S.GDP), lãi su t c a Fed (Fed Funds - the Fed Funds interest rate) và

ch s MSCI (MSCI) Các tác gi nghiên c u t i các n c: Trung Qu c, Hàn Qu c, H ng

3

Trong bài nghiên c u, tác gi ghi nh n ch s này l y là GDP ho c n u không có thì l y ch s s n xu t công nghi p (industrial production index)

Kong SAR4, Indonesia, Nh t B n, Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan, d i d li u

l y theo Quý, t Quý 1/1997 t i Quý 4/2010, v i 02 nhóm đ c tách ra cho riêng 2 th i kì

kh ng ho ng 1997 và 2008 Tác gi s d ng bi n gi , nhóm 1 cho giai đo n Quý 2/1997 đ n Quý 3/2008 và nhóm hai cho giai đo n Quý 3/2008 đ n Quý 4/2010

C ng nh các bài nghiên c u khác, các tác gi tách riêng đo l ng nh h ng c a t ng n c, sau đó t ng h p và so sánh m c đ nh h ng c a các bi n ngo i sinh gi a các n c v i nhau Qua phân tích, tác gi tìm th y các k t qu sau:

V GDP:

- Trong t t c các n c, tr Indonesia, v i kho ng th i gian t k 1 đ n k 4 thì các cú

s c ngo i sinh gi i thích ít nh t 11% cho bi n đ ng c a GDP, riêng GDP c a Nh t B n

và H ng Kông d b nh y c m nh t v i các cú s c ngo i sinh này, t ng ng là 58.8%

và 36.8%

- Trong giai đo n t Quý 1/1996 đ n Quý 4/2010, th hi n s t ng lên rõ ràng nh

h ng c a các cú s c ngo i sinh Nh t là trong ng n h n, các cú s c này gi i thích h n 15% bi n đ ng c a GDP; còn trong dài h n xét t k 16-20 các cú s c này đ u t ng,

tr H ng Kông – gi m xu ng m c 28.92% so v i m c ng n h n 32.87% (m c ng n

h n t k 1 đ n k 4)

- Các cú s c ngo i sinh nh h ng nhi u lên ch s giá ng i s n xu t (PPI-producer price index) h n so v i ch s GDP Trong khi đó giai đo n 1996-2010, thì GDP trong

n c có khuynh h ng b nh h ng nhi u h n b i giá d u th gi i

V giá tr t giá danh ngh a:

- Tác đ ng c a các cú s c ngo i sinh lên bi n t giá danh ngh a tính theo USD (g i t t là NER) thì th p trong k 1-4 cho các n c và có 06 n c d i 10% là Trung Qu c (9.53%), HongKong (8.11%), Indonesia (7.46%), Japan (1.63%), Malaysia (8.87%) và Thailand (6.29%); còn trong dài h n v i k 16-20 thì giá tr tác đ ng này l n v i t t c

các n c nghiên c u c bi t trong giai đo n 1996-2010, giá tr tác đ ng này t ng đáng k , nh Japan (t 1.63% lên 23.65% cùng k 1-4), Trung Qu c (t 9.53% lên 46.02% cho k 1-4, 90.89% cho k 16-20)

V ch s PPI:

- nh h ng c a giá d u thì m nh h n lên ch s PPI so v i các bi n s khác Bài nghiên c u c ng cho th y r ng các cú s c th c thì nh h ng m nh h n các cú s c v tài chính (đ i di n là ch s MSCI) hay ti n t (đ i di n là ch s Fed Funds) Trong t t

c các n c, trong ng n h n cú s c giá d u tác đ ng lên ch s PPI h n 20% (tr Trung

Qu c 15.75%)

Trong bài này, tác gi c ng ch ra 02 nguyên nhân chính d n đ n s gi m sút nh h ng GDP

c a M lên các n c Asian Th nh t là do b t đ u t nh ng n m 1990 giao d ch gi a các

n c trong khu v c t ng lên Th hai là do s nh h ng th ng m i c a Trung Qu c ngày càng t ng trong khu v c và trên th gi i, theo tác gi ghi nh n thì m c đ này m nh h n t sau n m 2000

c/ Ti p n a là bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”, Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007)

Trong bài nghiên c u này tác gi c ng s d ng mô hình Structural VAR, v i d li u t tháng 01/1980 đ n tháng 05/2006, v i 09 bi n đ c s d ng đ nghiên c u ph n ng tr c các cú

s c ngo i sinh tác đ ng nh th nào t i n n kinh t nh m i n i nh Malaysia, nh t là tác

đ ng t i các chính sách ti n t c a Malaysia tr c và sau cu c kh ng ho ng tài chính n m

1997 D i d li u chia làm 02 giai đo n: giai đo n tr c kh ng ho ng t tháng 1/1980 đ n tháng 06/1997 và giai đo n sau kh ng ho ng t tháng 1/1998 đ n tháng 5/2006 Các bi n nghiên c u chia thành 02 nhóm: nhóm ngo i sinh g m ch s giá hàng hóa th gi i (PC – World Commodity Price Index), ch s s n xu t công nghi p M (IPu – Industrial Production), ch s giá tiêu dùng M (Pu – Consumer Price Index), lãi su t Fed (IRu – Federal Funds rate); nhóm th hai g m ch s s n xu t công nghi p Malaysia (IPM – Industrial Production), ch s giá tiêu dùng Malaysia (PM – Consumer Price Index), cung ti n M1 (M1M -

Monetary Aggregate M1), lãi su t qua đêm (IRM - Overnight Inter-bank rate) và t giá danh ngha (EXM – Nominal Effective Exchange Rate) Ngoài bi n lãi su t Fed và lãi su t qua đêm

t và duy trì n đ nh giá hàng hóa

Qua phân tích tác gi thu đ c các k t qu sau:

- Trong giai đo n tr c kh ng ho ng, các cú s c ti n t và t giá có khuynh h ng nh

h ng đáng k lên s n l ng, giá, lãi su t, cung ti n và t giá Sau giai đo n kh ng

ho ng, cung ti n có khuynh h ng nh h ng m nh lên s n l ng

- M c đ c a các cú s c bên ngoài và bên trong gi m sau giai đo n kh ng ho ng C

th , v i cú s c c a các bi n bên ngoài nh giá c hàng hóa th gi i gi m t 0.0198

xu ng 0.0185, s n l ng công nghi p c a M gi m t 0.0052 xu ng 0.0049, lãi su t

c a FED gi m t 0.4473 xu ng 0.1178, riêng ch s giá tiêu dùng c a M t ng t 0.0020 lên 0.0025; các bi n n i sinh nh ch s s n xu t công nghi p c a Malaysia

gi m t 0.0510 xu ng 0.0235, ch s s n xu t công nghi p gi m t 0.0035 xu ng 0.0025, cung ti n gi m t 0.0220 xu ng 0.0192,…

- Phân tích hàm ph n ng đ y tr c và sau kh ng ho ng cho th y các bi n n i sinh có khuynh h ng ph n ng d ng v i các bi n ngo i sinh, nh t là bi n lãi su t qua đêm

c a Malaysia tr c kh ng ho ng ph n ng âm bi n lãi su t fed, nh ng sau kh ng

đ ng nhi u và rõ nét h n t k 24 đ n k 48 (ch ng h n output đ c gi i thích b ng

ch s giá th gi i k 1 là 0%, k 12 là 0.7%, sang k 24 là 0.95%, sang k 48 là 15.86%), tuy nhiên v i t giá thì m c đ gi i thích c a các bi n ngo i sinh đa ph n có khuynh h ng gi m d n (ch ng h n k 12 ch s s n xu t công nghi p M gi i thích 10.89%, sang k 24 gi m xu ng 9.83%, k 48 xu ng 4.78%)

- Trong khi đó giai đo n sau kh ng ho ng thì m c đ gi i thích c a các bi n ngo i sinh l i t ng m nh h n nhi u theo k dài h n (ch ng h n ch s giá th gi i k 12

gi i thích 3.15% bi n đ ng c a cung ti n, sang k 24 là 7.25%, k 48 t ng v t lên 31.53%; đi u này c ng x y ra t ng t v i ch s giá s n xu t công nghi p M tác

đ ng lên lãi su t t m c 2.83% k 12 lên m c 23.72% k 48)

2.2 Các nghiên c u trong n c

Trong ph n này, bài nghiên c u ch nêu 02 bài nghiên c u đi n hình v s d ng mô hình đ nh

l ng đ nghiên c u các cú s c Vi t Nam Vì đa ph n, các bài nghiên c u t i Vi t Nam ch

y u t p trung vào các cú s c n i sinh (cú s c trong n c) tác đ ng lên các bi n s kinh t v

mô trong n c, mà ph n l n là các nghiên c u y u t tác đ ng lên l m phát t i Vi t Nam, các nghiên c u cú s c có s d ng mô hình SVAR là r t ít

u tiên là nghiên c u đ nh l ng đo l ng nh h ng c a các cú s c ngo i sinh tác đ ng

đ n n n kinh t Vi t Nam c a tác gi Nguy n Phi Lân, tác gi đã s d ng ph ng pháp mô hình Structural VAR (SVAR) đ mô hình hóa khuôn kh chính sách ti n t c a m t n n kinh

t th tr ng v i đ m l n nh Vi t Nam trong giai đo n sau kh ng ho ng tài chính khu v c

n m 1997 v i chu i d li u t tháng 1/1998 đ n tháng 12/2009, v i các bi n thu c hai khu

v c Khu v c qu c t : Ch s CPI c a th gi i (WCPI), s n l ng công nghi p c a Hoa K (USSL), ch s CPI c a Hoa K (USCPI), lãi su t công b c a FED (USLS) và khu v c trong n c g m: S n l ng công nghi p trong n c (SL), ch s CPI trong n c (CPI), cung

ti n M2 (M2), lãi su t ng n h n 3 tháng VND (LS), t giá h i đoái gi a USD và VND (EX)

Tác gi th y r ng lãi su t VND c a Vi t Nam có xu h ng ch u tác đ ng t ng đ i m nh và ngay l p t c tr c xu th bi n đ ng c a giá c th gi i và giá c t i Hoa K i u này hàm ý

r ng n n kinh t Vi t Nam có đ m t ng đ i l n, do đó chính sách ti n t c a Vi t Nam

l ng công nghi p trong n c trong trung h n ch y u do các nhân t bên ngoài c th là

m c bi n đ ng s n l ng công nghi p (h s gi i thích 14,45%), l m phát c a Hoa K (h s

gi i thích 9,25%) và vi c đi u ch nh lãi su t c a FED (h s gi i thích 8,14%) c ng nh ch

s giá c hàng hóa th gi i (h s gi i thích 6,78%) Các nhân t trong n c gi i thích chính cho s bi n đ ng s n l ng trong n c là s thay đ i lãi su t trên th tr ng ti n t (4.62% cho k 48 tháng), t c đ t ng CPI (15.98% cho k 48 tháng) và cung ti n M2 (28.94% cho k

48 tháng) Ngoài ra, phân tích ph ng sai cho th y h s gi i thích c a bi n s n l ng công nghi p c a Hoa K (USSL) và s n l ng công nghi p trong n c (SL) đ i v i s bi n đ ng

c a cung ti n M2 (M2) l n l t là 20,07% và 28,94%, cho th y vi c t ng hay gi m m c cung

ng ti n ra l u thông ph thu c r t nhi u vào d u hi n t ng tr ng kinh t trong n c c ng

nh t ng tr ng kinh t Hoa K

Ti p đ n là nghiên c u c a hai tác gi Nguy n Th Thu H ng và Nguy n c Thành (2010),

bài “Các nhân t v mô quy t đ nh l m phát Vi t Nam giai đo n 2000 – 2010: các b ng

ch ng và th o lu n” Hai tác gi đã s d ng ph ng pháp ti p c n d a theo các b ng ch ng

nh m xác đ nh và phân tích các nguyên nhân c b n c a l m phát Vi t Nam trong nh ng

n m g n đây Theo tác gi , nh ng nghiên c u v l m phát Vi t Nam đa ph n t p trung vào

nhân t “c u kéo” c a l m phát và b qua các nhân t “chi phí đ y” Nhân t duy nh t t

phía cung đ c đ a vào mô hình nghiên c u này là giá qu c t (th ng đ c g i là cú s c cung t bên ngoài) ng th i, m t nhân t quan trong t phía c u ch a đ c nghiên c u

đ nh l ng là vai trò c a thâm h t ngân sách và n công đ n l m phát Nghiên c u c a tác gi

v i hi v ng s đem đ n nh ng th o lu n chính sách hi n nay Vi t Nam m t nghiên c u v

mô đáng tin c y v i m t ph ng pháp mang tính khoa h c và d a vào các b ng ch ng th c nghi m v các nguyên nhân c a l m phát

Mô hình s d ng 12 bi n v mô v i s li u theo tháng trong giai đo n t n m 2000 đ n n m

2010, chia làm hai nhóm bi n là nhóm bi n truy n th ng v i các ch s : Ch s giá tiêu dùng (cpi), Giá tr s n xu t công nghi p (ind), cung ti n (m2), t giá (ex_rate), lãi su t (in_rate),

giá d u th gi i (wp_oil) và nhóm bi n m r ng thêm nh m làm phong phú thêm mô hình

c ng nh phù h p h n v i tr ng h p Vi t Nam v i các ch s thêm là: ch s giá g o th

gi i (wp_rice), ch s giá nh p kh u (pi), ch s giá bán c a ng i s n xu t (ppi), thâm h t

ngân sách c ng d n (p_debt), giá tài s n tài chính (t_val) Các bi n đ c c l ng d a trên

mô hình đi u ch nh sai s VECM (Vector Error Correction Model) tác gi đã tìm th y các k t

- Th hai là k t qu c a mô hình kh ng đ nh l i k t qu c a các nghiên c u trong quá

kh r ng: trong ng n h n, l m phát trong quá kh đóng vai trò quan tr ng trong vi c quy t đ nh l m phát hi n t i Tính trì tr cao này c a l m phát không ph i là đi u ng c nhiên, b i do ký c c a ng i dân v siêu l m phát nh ng n m 1980 - 1990 và vi c

l m phát quay tr l i m c trên m t con s c a 2008 v n còn sâu đ m

- Th ba là các k t qu c a mô hình v i nhóm bi n truy n th ng c ng kh ng đ nh l i

nh ng phát hi n tr c đây v vai trò r t khiêm t n th m chí h u nh không có c a ti n

t và lãi su t trong ng n h n Tác đ ng c a ti n t lên l m phát ch b t đ u có nh

h ng sau 5 tháng Vi c t ng lãi su t c ng có tác đ ng gi m l m phát nh ng r t nh

M c khác l m phát trong quá kh có tác d ng làm t ng lãi su t v i đ tr 3 tháng

ch ng t chính sách ti n t đóng vai trò b đ ng và ch m tr trong ph n ng v i l m phát

- Th t là vi c phá giá có tác đ ng làm t ng l m phát, k t qu này khác v i k t qu c a các nghiên c u tr c đây ch y u đ c nghiên c u trong giai đo n t giá đ c gi

t ng đ i c ng nh c, và c ng do giai đo n 2009 – 2010 ni m tin c a ng i dân vào

ti n đ ng b s t gi m, ho t đ ng đ u c và tình tr ng đô la hóa đã d n đ n k v ng l m phát tr l i c a ng i dân t ng

- Th n m là mô hình c s (truy n th ng) kh ng đ nh k t qu nghiên c u tr c đây

r ng giá qu c t không có nhi u tác đ ng đ n l m phát và c ng l u ý r ng do bi n giá

d u th gi i đ i di n cho giá c a th gi i, còn hi n Chính ph Vi t Nam v n còn đang

tr giá cho giá d u

V i mô hình có thêm các bi n m r ng thì:

- Th nh t, trong ng n h n t c đ t ng cung ti n có tác đ ng l n h n và dài h n (nh ng

v n là tác đ ng nh ) lên PPI h n là lên l m phát và đi u t ng t c ng đúng v i tín

d ng Cho th y chính sách ti n t tác đ ng l n h n đ i v i n n kinh t h n là l m phát, còn l m phát có th ch y u ph thu c vào k v ng c a ng i dân Và bi n đ ng ng n

h n trong lãi su t c ng có tác đ ng nhanh h n, nh ng nh h n đ i v i l m phát h n so

v i tác đ ng c a cung ti n

- Th hai, t giá không ch có tác d ng lên l m phát mà lên c PPI nh ng ch m h n

i u này là do hành vi đ nh giá c a doanh nghi p th ng c ng nh c h n do c n ph i

có th i gian t khi đ u vào đ c nh p kh u cho đ n khi s n l ng đ c s n xu t và bán ra trên th tr ng

- Th ba, nh ng thay đ i trong thâm h t ngân sách c ng d n không có tác đ ng đ n l m phát trong ng n h n, và có tác đ ng tuy nh đ n PPI sau 4-5 tháng

- Th t , các cú s c giá th gi i nh h ng nhi u đ n ng i s n xu t h n là ng i tiêu dùng Nh ng thay đ i trong giá d u hay giá g o th gi i có tác đ ng nh h n nhi u so

v i tác đ ng c a ch s chung và giá g o th gi i có tác đ ng l n h n m t chút so v i giá d u th gi i

Tóm l i

Trên th gi i đã có r t nhi u các nghiên c u s d ng mô hình SVAR k t nghiên c u c a Sims (1972) đ đo l ng m c đ ph n ng c a các cú s c ngo i sinh tác đ ng đ n các bi n s kinh t v mô trong n c, tuy nhiên Vi t Nam s l ng các nghiên c u s d ng mô hình

này còn r t ít Các bài nghiên c u nói chung đ u cho th y m c đ t ng đ ph n ng c a các

bi n ngo i sinh t i các bi n n i sinh có xu h ng t ng theo th i gian, nh t là sau các cu c

kh ng ho ng tài chính, đ c bi t là các cú s c t n n kinh t M , thay đ i lãi su t c a C c d

tr liên bang M (Fed) M c đ tác đ ng c a các cú s c ngo i sinh đ n t n n kinh t M tác

đ ng khác nhau lên các bi n s v mô trong n c và khuynh h ng ph n ng dai d ng trong dài h n Ch ng h n nh nghiên c u c a Mackowiak (2003), Ông đã s d ng mô hình SVAR

đ đ nh l ng m c đ ph thu c qu c t c a m t vài n c m i n i t i Châu Á và Châu M

La Tinh Ông ch ra r ng ph n l n bi n đ ng kinh t v mô t i các th tr ng m i n i b nh

h ng nhi u b i các cú s c ngo i sinh, nhi u tr ng h p trên 50% Markowiak tìm ra hai k t

qu chính: đ u tiên, các bi n đ ng ngo i sinh trong cú s c đ n t chính sách ti n t M gi i thích m t ph n đáng k bi n đ ng c a các bi n n i sinh t i các th tr ng m i n i Th hai,

t t c các cú s c ngo i sinh có khuynh h ng nh h ng dai d ng trong dài h n Hay Gimet (2011) nghiên c u m c đ d b t n th ng c a các n c ông Nam Á s d ng mô hình vector t h i quy c u trúc Bayesian Bà đã so sánh hai giai đo n kh ng ho ng là kh ng ho ng

n m 1997 – 1999 và giai đo n kh ng ho ng 2007 – 2009 K t qu c a Bà ch ra r ng m c đ

t n th ng tài chính c a các n c ông Nam Á gi m trong su t th i k này nh ng m c đ

ph n ng v i các cú s c tài chính th gi i là không gi ng nhau gi a các n c

3.1 M t s ph ng th c tác đ ng c a các cú s c t bên ngoài đ n các bi n s kinh t v

mô trong n c

nh h ng c a các cú s c bên ngoài m t qu c gia theo nhi u ph ng th c truy n d n đã tác

đ ng lên các bi n s kinh t v mô trong n c theo các m c đ khác nhau ó có th là nh

h ng c a giá d u th gi i, giá th c ph m th gi i tác đ ng lên giá c hàng hóa trong n c, gây ra l m phát, giá c hàng hóa cao trong khi đó thu nh p ch a t ng k p đã làm gi m m c tiêu th hàng hóa, kéo theo s n xu t trì tr , hàng hóa tiêu th ch m h n, làm t ng t l th t nghi p c ng nh thu nh p th c trong dân c gi m do chi phí sinh ho t t ng lên Vi c tiêu th hàng hóa khó kh n, đ y doanh nghi p làm n kém hi u qu h n, thu nh p ròng gi m, khi n

l ng ti n dành tái đ u t c ng gi m theo L m phát t ng lên d n đ n vi c Ngân hàng nhà

n c (NHNN) ph i can thi p b ng chính sách ti n t th t ch t, t ng lãi su t đ hút ti n trong dân c , k t qu là l m phát gi m nh ng l ng ti n cho đ u t gi m theo kéo kinh t t ng

tr ng ch m h n,…

Ph ng th c lan truy n này có th đ c mô ph ng qua bài nghiên c u c a Muhammad Arshad Khan et al (2011) “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks to the Pakistan Economy: A Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis”

Ngu n: paper “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks to the Pakistan Economy: A

Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis” c a Muhammad Arshad Khan et al (2011)

M t ph ng th c truy n d n n a theo Jarir Ajluni (2005) đ a ra qua bài “Monetary Policy

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

(trang 5) là tác đ ng c a các cú s c bên ngoài lên chính k v ng c a các y u t trong n c

Ngu n: paper “Monetary Policy Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy

by SVAR” c a Jarir Ajluni (2005)

c hai ph ng th c tác đ ng trên đ u cho th y các y u t bên ngoài có tác đ ng tr c ti p

ho c gián ti p t i các bi n s v mô trong n c Ph ng th c tác đ ng tr c ti p lên giá c hàng hóa trong n c, s n l ng ho c tác đ ng gián ti p lên k v ng c a ng i dân d n t i s

tác đ ng lên s n l ng s n xu t và giá c hàng hóa, l m phát trong n c,…

3.2 Xây d ng mô hình SVAR cho bài nghiên c u

3.2.1 L a ch n các bi n và phân tích s l c

Các bi n trong n c và qu c t đ c s d ng trong bài lu n v n d a trên các bi n c a Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007) nghiên c u trong bài nghiên c u “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods” Các bi n này c ng đ c Cushman và Zha (1997), Fung (2002) s d ng khi nghiên c u v các n c trong khu v c ông Nam Á

Theo đó, các bi n nghiên c u g m:

B ng 3.1: Các bi n s nghiên c u trong mô hình SVAR5

1 Ch s giá hàng hóa th gi i Commodity Prices, (Index, 2005 = 100), logs WCPI

2 S n l ng công nghi p M Industrial Production (Index, 2005 =100), logs US_IP

3 Ch s giá tiêu dùng M Consumer Price Index (2005 =100), logs US_CPI

5 S n l ng công nghi p Industrial Production (Index, 2005 =100), logs IP

6 Ch s giá tiêu dùng Consumer Price Index (Index, 2005 =100), logs CPI

7 Cung ti n M1 Monertary Aggregate M1, logs, đvt: USD M1

8 Lãi su t cho vay Interest Rates, Lending Rate, %/n m IR

9 T giá h i đoái T giá h i đoái tính theo USD, logs EX

Các bi n trong n c

Các bi n ngo i sinh t M

Trong 9 bi n đ c s d ng có 4 bi n đ i di n cho nhóm các bi n s ngo i sinh g m giá hàng hóa qu c t (WCPI), bi n s n l ng công nghi p c a M (US_IP), bi n ch s giá tiêu dùng

c a M (US_CPI), lãi su t c c d tr liên bang M Fed (FED) N m bi n n i sinh trong n c

g m ch s s n xu t công nghi p (IP), ch s giá tiêu dùng (CPI), cung ti n (M1), lãi su t cho vay bình quân (IR) và t giá h i đoái danh ngh a (EX) đ c ký hi u l n l t nh sau: v i Vi t Nam l n l t là VN_IP, VN_CPI, VN_M1, VN_IR, VN_EX; v i Nh t B n l n l t là JP_IP, JP_CPI, JP_M1, JP_IR, JP_EX, v i Hàn Qu c l n l t là HQ_IP, HQ_CPI, HQ_M1, HQ_IR, HQ_EX; v i Malaysia l n l t là Malay_IP, Malay_CPI, Malay_M1, Malay_IR, Malay_EX

5

Ngoài bi n lãi su t cho vay l y theo đ n v ph n tr m, thì các bi n khác l y theo logarit t nhiên

N m bi n n i sinh th hi n cho n n kinh t trong n c g m ch s s n xu t công nghi p (Industrial Production Index), ch s giá tiêu dùng (Consumer Price Index) – hai bi n này đ i

di n cho các bi n m c tiêu c a chính sách ti n t và đ c bi t đ n nh các bi n phi chính sách Theo Tang (2006) cho r ng bi n cung ti n M1 là phù h p khi phân tích các công c c a chính sách ti n t Theo các nghiên c u c a Domac (1999), Ibrahim (2005), Umezaki (2006)

và nghiên c u c a Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007) v chính sách ti n t thì bi n lãi su t qua đêm là phù h p khi l a ch n đ phân tích công c c a chính sách ti n t , tuy nhiên do không đ d i d li u t 2004 đ n 2012 cho m c lãi su t này t i Vi t Nam, nên trong bài s d ng lãi su t bán buôn bình quân hàng tháng, d li u đ c l y t Qu ti n t th gi i (IMF) Bi n cung ti n M1 và bi n t giá h i đoái danh ngh a (tính theo USD) đ i di n cho

bi n chính sách ti n t c a Ngân hàng trung ng các n c Thông th ng các n c xác

đ nh và đi u hành, qu n lý bi n đ ng t giá h i đoái c a n c mình theo giá tr đ ng dollar

M (USD)

3.2.2 Mô hình Structural VAR (SVAR)

M i quan h gi a các bi n kinh t v mô bên trong và bên ngoài có th đ c mô hình hóa theo ph ng trình SVAR sau đây:

t p t p t

_ , _ , (

,

2t IP t CPI t M t IR t EX t

a91 a92 a93 a94 a95 a96 a­97 a98 1 0 0 0 0 0 0 0 0 b99

W CPI u IP US

u _CPI US

u _

FED u IP u CPI u

US _

 CPI

US _

 FED

 IP

 CPI



1

M

 IR

 EX



Và (t)1(t),2(t)' là sai s nhi u tr ng đa bi n hay cú s c c u trúc th a mãn các đ c tính sau:

,0)

0

)(

Trong mô hình SVAR gi đ nh r ng các cú s c c u trúc  tlà tr c giao, nh đó mà các nhi u

c u trúc (structural disturbances) không t ng quan và ma tr n giá tr ph ng sai – hi p

ph ng sai (ký hi u là) là không đ i

3.2.3 Các ràng bu c cho ma tr n c a SVAR

Trong bài nghiên c u này s d ng theo ma tr n ràng bu c A0 c a tác gi Mala Raghavan và Param Silvapulle trong bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods” Theo đó ma tr n trong SVAR đ c xác đ nh nh sau7

Theo ma tr n này thì các bi n trong n c không gi i thích cho bi n đ ng các bi n ngo i sinh,

gi thi t này giúp đo l ng sát h n tác đ ng c a các cú s c bên ngoài tác đ ng lên các bi n s trong n c i u này t ng t nh gi thi t c a các bài nghiên c u liên quan đ n th tr ng

m i n i và n n kinh t nh (a small open economy) Bi n ch s giá hàng hóa th gi i ch

đ c gi i thích b ng bi n đ ng c a chính nó

3.3 D li u nghiên c u

D i d li u l y theo tháng, t tháng 01/2004 đ n tháng 12/2012, các ch s l y t Qu ti n t

th gi i (IMF) Riêng ch s s n xu t công nghi p c a Vi t Nam l y t T ng c c th ng kê

Vi t Nam Lãi su t c a c c d tr liên bang M l y t website http://ycharts.com/ Các ch s giá và ch s s n xu t công nghi p l y theo n m g c là 2005 Ngo i tr bi n lãi su t l y theo giá tr ph n tr m (%), các bi n khác l y theo hàm logarit t nhiên Các n c nghiên c u ngoài

Vi t Nam là Nh t B n, Hàn Qu c, Malaysia Vi c l y các ch s d ng logarit t nhiên s

làm gi m nh h ng c a bi n đ ng phi tuy n c a d i d li u H n n a, theo Mala Raghavan

và Param Silvapulle (2007), Tr n Ng c Th (2013) đ u cho r ng khi chuy n các bi n có đ c tính không d ng v sai phân đ áp d ng VAR là mô hình đúng nh ng không hi u qu Vì

v y, Mala Raghavan và Param Silvapulle (2007) đã ch n l y logarit t nhiên cho các bi n nghiên c u sau đó ti n hành mô hình SVAR

Ki m đ nh tính d ng theo ph ng pháp ADF c a các bi n ta đ c nh sau:

B ng 3.3: K t qu c a ki m đ nh tính d ng theo ph ng pháp ADF cho các bi n8

Các giá tr này mang tính đ i di n, sau khi đã so sánh v i giá tr Test Critical Values các m c ý ngh a khác nhau, đ

th hi n t ng bi n s d ng m c sai phân b c m y và d ng m c ý ngh a nào

Ngu n: Tác gi tính toán và t ng h p l i t ph n m m th ng kê

Các s bôi đ m th hi n chu i d li u m c sai phân t ng ng d ng v i m c ý ngh a 1%,

d u ‘**’ th hi n d ng v i m c ý ngh a 5% và d u ‘***’ d ng v i m c ý ngh a 10% Qua

b ng trên cho th y các bi n đa ph n đ u d ng sai phân b c 1, t đây ta có th s d ng ki m

đ nh đ ng liên k t d a trên ph ng pháp VAR c a Johansen9 đ tìm ki m m i quan h dài

h n gi a các bi n, tuy nhiên bài nghiên c u này ch t p trung sâu h n vào mô hình SVAR và

t p trung vào ph n ng đ ng th i trong ng n h n gi a các bi n đ đánh giá nh h ng c a chính sách ti n t

Các b c ti n hành ch y mô hình SVAR trên Eviews 6.0 nh sau:

- B c 1: Ki m đ nh tính d ng c a các bi n

- B c 2: Ch y mô hình theo cách ch y c a VAR (v i đi u ki n các bi n đ c khai báo

đã d ng m c sai phân thích h p) đ ra mô hình VAR d ng gi n l c

- B c 3: Ki m đ nh giá tr đ tr t i u (Lag Structure/Lag Length Criteria…)

- B c 4: Ki m đ nh giá tr đ tr c n lo i b và ch n mô hình l i đ tr n u có đ tr

c n lo i b (Lag Structure/Lag Exclusion Tests…)

- B c 5: Ki m đ nh t t ng quan ph n d (ph ng pháp ki m đ nh Autocorrelation

LM Test và ph ng pháp ki m đ nh Portmanteau Autocorrelation Test)

- B c 6: Ki m đ nh vòng tròn đ n v đ xác đ nh mô hình VAR đã th c s d ng hay

ch a N u ch a thì ki m đ nh l i các đ tr , ch y l i cho đ n khi nào vòng tròn đ n v này th hi n các giá tr đ u <=1

- B c 7: Khai báo ma tr n Ao vào mô hình VAR hi n t i (Proc/Estimation Structural

Factorization….)

- B c 8: c k t qu hàm ph n ng đ y và phân tách ph ng sai theo phân tách c u

trúc (Structural Decomposition)

4.1 Phân tích hàm ph n ng đ y hay ph n ng xung

Các đ th d i đây đ c tác gi tính toán t ph n m m th ng kê tác gi th c hi n và v l i

4.1.1 Hàm ph n ng đ y c a s n l ng công nghi p trong n c v i các bi n bên ngoài

th 4.4: Ph n ng c a s n l ng công nghi p v i lãi su t c a Fed

(Shock 4)

Ph n ng c a bi n HQ_IP Ph n ng c a bi n JP_IP

Ph n ng c u trúc c a bi n s n l ng công nghi p c a các n c v i các cú s c g n nh t l thu n t k 07 tr đi, các ph n ng ph n l n khác nhau k ng n h n, ph n ng c u trúc c a các bi n s v mô c a Vi t Nam ph n ng m nh h n v i shock 2, 3 v 4 so v i các n c,

nh ng l i ph n ng y u v i shock 1 k đ u Các bi n đ u ph n ng tr v i các bi n v mô

và b t đ u ph n ng t k 2 tr đi V i shock 1 và shock 2 thì ph n ng này di n ra dai d ng khá m nh t k 01 đ n k 10, sau đó y u d n Ngoài ra, ph n ng c a Nh t B n và Hàn Qu c khá t ng đ ng nhau và đ ng ph n ng bám khá sát nhau shock 1 và shock 2 M c đ

ph n ng c a hai n c này ch th hi n không đ ng đ u shock 3 và shock 4

Giá tr ph n ng c a bi n ch s s n xu t công nghi p v i các cú shock trung bình t k 1 đ n

công nghi p trong n c (IP) v i các cú s c t bên ngoài

Ngu n: K t qu thu t toán t ph n m n th ng kê tác gi th c hi n

4.1.2 Hàm ph n ng đ y c a lãi su t trong n c (IR) v i các bi n v mô bên ngoài (tr c tung bên ph i bi u th cho Vi t Nam)

-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4

-0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

-0.1 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

th 4.8: Ph n ng c a bi n lãi su t (IR) v i cú s c lãi su t c a FED

(Shock 4)

Ph n ng c a bi n HQ_IR Ph n ng c a bi n JP_IR

Ph n ng c a lãi su t khá nhanh nh y v i bi n đ ng c a các y u t v mô bên ngoài, ph n

ng này x y ra ngay k đ u tiên Sau đó ph n ng m nh k 4 (shock 1), k 2 (shock 2),

k 3 (shock 3) Ph n ng lãi su t c a Vi t Nam m nh nh t so v i các n c, sau đó gi m sâu các k ti p theo tr c khi ti n ti m c n v giá tr 0 V i shock 1 đa ph n các bi n v mô ph n

ng âm, trong khi đó shock 2 đa ph n các bi n đ u ph n ng thu n chi u d ng Riêng shock 2 và shock 4, Vi t Nam ph n ng ngh ch chi u so v i các bi n và ph n ng này khá

m nh

Giá tr ph n ng c a bi n lãi su t v i các cú shock trung bình t k 1 đ n k 20 là

B ng 4.2: Giá tr trung bình t k 1 đ n k 20 ph n ng c a bi n lãi su t trong

n c (IR) v i các cú s c t bên ngoài

Ngu n: K t qu thu t toán t ph n m n th ng kê tác gi th c hi n

4.1.3 Hàm ph n ng đ y c a t giá h i đoái trong n c (EX) v i các bi n v mô bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

th 4.12: Ph n ng c a bi n t giá h i đoái v i cú s c lãi su t FED

(Shock 4)

Ph n ng c a bi n HQ_EX Ph n ng c a bi n JP_EX

Ph n ng c u trúc c a bi n t giá h i đoái danh ngh a c a các n c khá đ ng đ u các n c trong su t k 1 đ n k 20 Ph n ng khá m nh k 3, k 9-10 shock 1, shock 2 và shock 3

Nh ng v i shock 4 thì ph n ng m nh k 5, k 9-10 sau đó gi m sâu k 14 r i m i ti n

B ng 4.3: Giá tr trung bình t k 1 đ n k 20 ph n ng c a bi n t giá h i đoái

danh ngh a trong n c (EX) v i các cú s c t bên ngoài

Ngu n: K t qu thu t toán t ph n m n th ng kê tác gi th c hi n