Luận văn thạc sĩ Mối quan hệ giữa giá vàng và chính sách tiền tệ tại Việt Nam

Để giải quyết mục tiêu trên, bài phân tích cần trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau: Một là, biến động giá vàng trong nước và biến động giá vàng thế giới có mối quan hệ như thế nào đối

--

Nguyễn Thị Ánh Loan

MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ VÀNG

VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh – Năm 2013

--

Nguyễn Thị Ánh Loan

MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ VÀNG

Chuyên ngành: Tài chính – ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

Tp Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận văn này, tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn đến:

PGS TS Nguyễn Ngọc Định – Phó Hiệu trưởng Trường Đại Học Kinh Tế

TP Hồ Chí Minh đã tận tình giúp đỡ, định hướng phương pháp khoa học và chỉ dẫn tôi xuyên suốt quá trình thực hiện luận văn

Quý thầy cô Trường Đại Học Kinh Tế Tp Hồ Chí Minh, Khoa Tài Chính Doanh Nghiệp đã hết lòng truyền đạt những kiến thức quý báu trong suốt thời gian tôi học tập tại trường

Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình, đồng nghiệp, anh chị, bạn bè khóa cao học K19 của Trường Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh đã chia sẻ và hỗ trợ, động viên, khích lệ tôi trong quá trình học tập và thực hiện đề tài

Trong quá trình thực hiện, mặc dù đã nỗ lực học hỏi, xin ý kiến đóng góp của Quý thầy cô và bạn bè, đọc nhiều tài liệu liên quan, song chắc chắn không tránh khỏi thiếu sót do kiến thức còn nhiều hạn chế Rất mong nhận được những thông tin đóng góp, phản hồi quý báu của Quý thầy cô và bạn đọc

Xin chân thành cảm ơn!

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013

Nguyễn Thị Ánh Loan

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ của người hướng dẫn khoa học

Các nội dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào

Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu tham khảo Ngoài ra, trong luận văn còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá của các tác giả khác, cơ quan tổ chức khác và đều có chú thích nguồn gốc sau mỗi trích dẫn để dễ tra cứu và kiểm chứng, đồng thời thể hiện sự tôn trọng đối với tài sản trí tuệ

Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trước nhà trường về sự cam đoan này

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013

Nguyễn Thị Ánh Loan

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT i

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU i

DANH MỤC CÁC HÌNH ii

TÓM TẮT i

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU 1

CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 3

2.1 CÁC NGHIÊN CỨU TRÊN THẾ GIỚI: 3

2.1.1 Nghiên cứu “The price of Gold and Monetary Policy” – Giá vàng và chính sách tiền tệ của W.D.Lastrapes và George Selgin (1996): 3

2.1.2 Nghiên cứu “Gold price and Inflation” – Giá vàng và lạm phát của Greg Tkacz (2007): 5

2.2 CÁC NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM: 5

2.2.1 Nghiên cứu “Monetary Policy in Vietnam: Evidence from a Structural VAR” – Chính sách tiền tệ tại Việt Nam: Bằng chứng từ mô hình cấu trúc VAR của PhD Ky Viet Tran – World Bank (04/2009): 5

2.2.2 Paper “Inflationary Implication of gold price in Vietnam” tác động của giá vàng đến lạm phát tại Việt Nam của Nguyễn Thị Kim Cúc 2013: 8

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 10

3.1 LỰA CHỌN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU: 10

3.2 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU: 11

3.2.1 Giá trị sản xuất công nghiệp (Y): 11

3.2.2 Chỉ số giá tiêu dùng toàn phần (CPI): 11

3.2.3 Lãi suất dài hạn (R): 12

3.2.4 Giá vàng (G): 12

3.2.5 Chỉ số giá nguyên-nhiên-vật liệu (CP): 12

3.2.6 Tổng dự trữ ngân hàng (TR): 13

3.2.7 Lãi suất ngắn hạn (FR): 13

3.2.8 Tổng hợp các biến và mô tả số liệu: 14

3.2.9 Thứ tự sắp xếp các biến: 15

3.3 PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH: 16

CHƯƠNG 4 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 18

4.1 XU HƯỚNG ĐIỀU HÀNH GIÁ VÀNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM NHỮNG NĂM GẦN ĐÂY: 18

4.1.1 Xu hướng điều hành giá vàng trong nước: 18

4.1.2 Xu hướng điều hành chính sách tiền tệ trong nước: 19

4.2 PHÂN TÍCH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU: 19

4.2.1 Các bước kiểm định mô hình: 20

4.2.2 Phân tích phản ứng xung: 28

CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN 47

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 50

PHỤ LỤC 1 MÔ HÌNH VAR CƠ SỞ 52

PHỤ LỤC 2 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG 58

PHỤ LỤC 3 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER 65

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

- ADF: Augmented Dickey-Fuller – Phương pháp Dickey-Fuller bổ sung

- CPI: Consumer Price Index – Chỉ số giá tiêu dùng

- EX: exchange Rate – Tỷ giá hối đoái

- GSO: General Statistics Office – Tổng cục thống kê Việt Nam

- IFS: International Financial Statistics – Thống kê tài chính quốc tế

- IMF: International Monetary – Quỹ tiền tệ quốc tế

- NHNN: Ngân hàng nhà nước

- USD: Đô la Mỹ

- VAR: Vector Autoregession – Tự hồi quy vector

- VND: Đồng Việt Nam

- SJC: Công ty TNHH MTV Vàng bạc đá quý Sài Gòn

- SVAR: Structural Vector Autoregession – Tự hồi quy vector có cấu trúc

- VCSC: Viet Capital Securities Joint Stock Company: Công ty Cổ phần Chứng khoán Bản Việt

- WGC: World Gold Council – Hội đồng vàng thế giới

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi số liệu 21

Bảng 4.2 Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ mô hình 22

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ mô hình 23

Bảng 4.5 : Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước 27

Bảng 4.6: Phản ứng của các biến yếu tố vĩ mô và chính sách tiền tệ trước một cú sốc giá vàng thế giới 29

Bảng 4.7: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất dài hạn: 31

Bảng 4.8: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc 33

Bảng 4.9: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất cho vay qua đêm 35

Bảng 4.10: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc giá vàng trong nước 37

Bảng 4.12: Phân rã phương sai lãi suất dài hạn 41

Bảng 4.13: Phân rã phương sai tỷ lệ dự trữ bắt buộc 43

Bảng 4.14: Phân rã phương sai lãi suất cho vay qua đêm 45

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 4.1: Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng thế giới 24

Hình 4.2: Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước 27

Hình 4.3: Phản ứng của các biến yếu tố vĩ mô và chính sách tiền tệ trước một cú sốc giá vàng thế giới 28

Hình 4.4: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất dài hạn 30

Hình 4.5: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc tỷ lệ dự trữ bắt buộc 32

Hình 4.6: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất cho vay qua đêm 34

Hình 4.7: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc giá vàng trong nước 36

Hình 4.8: Phân rã phương sai giá vàng trong nước 38

Hình 4.9: Phân rã phương sai lãi suất dài hạn 40

Hình 4.10: Phân rã phương sai tỷ lệ dự trữ bắt buộc 42

Hình 4.11: Phân rã phương sai lãi suất cho vay qua đêm 44

TÓM TẮT

Với mục đích tìm hiểu mối quan hệ giữa giá vàng và chính sách tiền tệ tại Việt Nam đề tài nghiên cứu thực hiện phân tích tập hợp các yếu tố liên quan đến giá vàng, chính sách tiền tệ trong môi trường vĩ mô thông qua sử dụng phương pháp tự hồi quy Vector VAR Các yếu tố đại diện cho mô trường vĩ mô trong bài bao gồm giá trị sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng; các yếu tố đại diện cho chính sách tiền tệ bao gồm lãi suất dài hạn (lãi suất trái phiếu kỳ hạn 05 năm), tỷ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất cho vay qua đêm trong thanh toán điện tử liên ngân hàng; yếu tố giá vàng được phân tích dưới hai khía cạnh giá vàng thế giới quy đổi và giá vàng trong nước Dữ liệu phân tích được lấy từ kỳ tháng 01/2000 đến hết tháng 06/2013 tương ứng với 162 số kỳ quan sát

Kết quả phân tích mô hình tự hồi quy vecor VAR cho thấy giá vàng nói chung đóng vai trò quan trọng kéo theo sự biến động thuận chiều của các biến chính sách tiền tệ gồm lãi suất dài hạn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất ngắn hạn; trong khi, sự thay đổi của các biến chính sách tiền tệ không kéo theo xu hướng biến động

rõ rệt nào của giá vàng Ngoài ra, biến động của cả giá vàng thế giới và giá vàng trong nước đều kéo theo phản ứng thuận chiều mạnh mẽ của chỉ số giá tiêu dùng Điều này thể hiện rằng giá vàng cũng là một chỉ báo quan trọng và cần được quan tâm đúng mức hơn nữa trong việc điều hành chính sách tiền tệ ổn định giá cả

Từ khóa chính: Mô hình tự hồi quy vector VAR, chính sách tiền tệ, giá vàng, giá trị sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất dài hạn, chỉ số giá dầu, tỷ

lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất cho vay qua đêm

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU

Trong giai đoạn nền kinh tế thế giới và trong nước đình trệ với các nguy cơ khủng hoảng tài chính, lạm phát gia tăng, vàng, mà cụ thể là vàng miếng càng phát huy mạnh mẽ vai trò phương tiện cất trữ an toàn Theo nhận định chung việc vận hành thị trường kinh doanh vàng có ảnh hưởng đến hiệu quả thực thi chính sách tiền

tệ và ngoại hối

Trong vòng hơn 01 năm vừa qua, một số các dự thảo, các quyết định quan trọng của Ngân hàng Nhà Nước liên quan đến quản lý kinh doanh vàng miếng ít nhiều gây biến động trên thị trường và đã thu hút nhiều chú ý và ý kiến trái chiều của người dân và các tổ chức, doanh nghiệp kinh doanh vàng miếng

Do đó, nghiên cứu “Mối quan hệ giữa giá vàng với chính sách tiền tệ tại Việt Nam” dưới góc nhìn định lượng là một cách tìm hiểu sâu hơn vai trò của vàng đối với nền kinh tế trong nước hấp dẫn tác giả và là động lực để tác giả thực hiện đề tài này

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xác định mối quan hệ điều chỉnh qua lại giữa biến động giá vàng và chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong thập niên vừa qua từ đó đánh giá vai trò của giá vàng đối với các biến động chính sách tiền tệ

Để giải quyết mục tiêu trên, bài phân tích cần trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau:

Một là, biến động giá vàng trong nước và biến động giá vàng thế giới có mối quan hệ như thế nào đối với các biến chính sách tiền tệ trong nước đại diện là: lãi suất dài hạn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất cho vay qua đêm trong môi trường vĩ mô?

Hai là, biến động của các biến chính sách tiền tệ có ảnh hưởng như thế nào lên giá vàng?

Đề tài nghiên cứu có ý nghĩa về mặt lý thuyết và thực tiễn đối với các đơn vị hoạch định chính sách liên quan và cũng hướng đến lợi ích cho các học giả quan tâm đến vấn đề:

Đối với các đơn vị hoạch định chính sách: có được thông tin về vai trò và mức độ tác động qua lại giữa giá vàng và các biến chính sách tiền tệ để đưa ra các giải pháp điều hành thị trường hiệu quả

Đối với các học giả: tham khảo kết quả và phương pháp nghiên cứu khi thực hiện các nghiên cứu liên quan

Đề tài nghiên cứu có kết cấu như sau:

Chương 1: Giới thiệu

Chương 2: Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Nội dung và các kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

TRƯỚC ĐÂY

Mối quan hệ giữa biến động giá vàng và chính sách tiền tệ tại một quốc gia, vùng lãnh thổ dường như không phải là đề tài nghiên cứu nhiều hấp dẫn, do đó tác giả đã dành thời gian tìm kiếm lâu dài nhưng số lượng các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan trực tiếp đến vấn đề này tương đối hạn chế

2.1 CÁC NGHIÊN CỨU TRÊN THẾ GIỚI:

2.1.1 Nghiên cứu “The price of Gold and Monetary Policy” – Giá vàng và chính sách tiền tệ của W.D.Lastrapes và George Selgin (1996):

Nghiên cứu sử dụng mô hình SVAR phân tích mối liên hệ của giá vàng và chính sách tiền tệ tại Mỹ với nội dung chính như sau:

Các biến sử dụng trong mô hình:

Mô hình kinh tế được xây dựng có dạng:

Trong đó, u là vector 7x1 của dãy số không tương quan, những cú sốc ngoại

lường tương quan động, trong khi các yếu tố của u thì giải thích cho sự đổi mới cơ bản thuộc về kinh tế đến các quy tắc quyết định của doanh nghiệp và điều kiện cân bằng thị trường (ví dụ cú sốc cung và cầu)

sinh đến cung và cầu vàng Hàng thứ 6 thể hiện nhu cầu ngành tài chính trong tổng

dự trữ, hàng cuối cùng là chức năng chính sách của quỹ dự trữ liên bang, đó là cung

sách ngoại sinh, ví dụ sự nhấn mạnh vào nghiên cứu phân tích thực nghiệm trong các nghiên cứu dẫn truyền chính sách tiền tệ

Tác giả phân tích 2 nội dung sau để tìm vai trò của vàng Đầu tiên là tính đàn hồi của chính sách tiền tệ với kỳ vọng thay đổi trong giá vàng, đại diện bởi hệ số tương ứng trong hàng cuối cùng của A Thứ hai là phản ứng cân bằng động của các

không giới hạn phản ứng tức thời của những biến khác trong hệ thống tỷ lệ quỹ dự trữ liên bang trong mô hình này

Chuỗi dữ liệu thực nghiệm hàng tháng được lấy từ tháng 12/1982 đến hết tháng 11/1995 với độ trễ được chọn cho VAR ổn định là độ trễ 6 Các phân tích rút

ra từ mô hình VAR trên chuỗi dữ liệu thực nghiệm thu được như sau:

- Lãi suất ngắn hạn của Fed tăng 74 điểm cơ bản làm cho cung tổng dự trữ tăng 1%

- Một cú sốc tăng giá vàng thực 2% làm cho lãi suất ngắn hạn của Fed tăng

10 điểm cơ bản sau 12 tháng và giảm dự trữ ngân hàng Điều này ngụ ý rằng Fed thật sự có thay đổi cung dự trữ để đáp ứng với sự thay đổi trong giá vàng, phản ứng tồn tại trong khoảng vài tháng

- Phản ứng của Fed với cú sốc giá tiêu dùng cũng giống như cú sốc giá vàng tuy nhiên thể hiện mạnh hơn và tức thời hơn

- Các cú sốc giá vàng dẫn tới sự gia tăng chỉ số giá hàng hóa, và Fed phản ứng dựa trên giá cả hàng hóa là chủ yếu Điều đó, nó có thể là do phản ứng của chính sách với giá vàng là một tác động gián tiếp, và vàng không

có vai trò độc lập trong việc hình thành chính sách Tuy nhiên, giá cả hàng hóa đáp ứng nghịch trong ngắn hạn những cú sốc vàng Tác động của vàng lên cầu dự trữ không mạnh, vì nó dẫn tới một phản ứng thuận chiều giữa phản ứng cân bằng của dự trữ và lãi suất ngắn hạn của Fed Điều này dẫn đến nhận định rằng vàng đóng một vai trò độc lập trong việc hình thành chính sách tiền tệ

Sau các phân tích thực nghiệm của mình, tác giả kết luận chung rằng, tại Mỹ, giá vàng độc lập với chính sách tiền tệ

2.1.2 Nghiên cứu “Gold price and Inflation” – Giá vàng và lạm phát của Greg Tkacz (2007):

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính phân tích

dữ liệu giá vàng và lạm phát từ năm 1994 đến năm 2005 tại 14 quốc gia gồm Mỹ và các quốc gia OECD, một số quốc gia ngoài OECD (Trung Quốc, Ấn Độ, Brazil, Isreal) kết luận được rằng giá vàng dẫn đến lạm phát tại nhiều quốc gia lên đến 2 năm và là một chỉ số đặc biệt quan trọng đối với các quốc gia OECD theo đuổi lạm phát mục tiêu

2.2 CÁC NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM:

2.2.1 Nghiên cứu “Monetary Policy in Vietnam: Evidence from a Structural VAR” – Chính sách tiền tệ tại Việt Nam: Bằng chứng từ mô hình cấu trúc VAR của PhD Ky Viet Tran – World Bank (04/2009):

Việt Nam là nền kinh tế đang phát triển nơi mà có sự thay đổi lớn trong cấu trúc kinh tế trong thời gian ngắn Những đặc điểm này làm phức tạp các nghiên cứu

kinh tế thực nghiệm Vì vậy, nên lựa chọn mô hình kinh tế phù hợp với cấu trúc dễ

bị phá vỡ với giai đoạn ngắn Vì kích thước thời gian ngắn, các phá vỡ cấu trúc và

tự nhiên mở ra nhanh chóng mà đặc trưng cho các nền kinh tế đang chuyển đổi, bao gồm Việt Nam, tác giả không ngụ ý đề cập sự hội nhập kỹ thuật Tác giả mở rộng thảo luận về vai trò của vàng trong chính sách tiền tệ từ một phương trình cân bằng đến mô hình VAR và rộng hơn đến mô hình SVAR Say đây là những lý do lựa chọn mô hình VAR và SVAR:

- Các mô hình này phù hợp với nền kinh tế mà có nhiều sự phá vỡ cấu trúc

- Sự giới hạn trong dữ liệu sẵn có hạn chế việc sử dụng các mô hình lớn

- Các mô hình này có khả năng mô tả được các phản ứng động

Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR và SVAR phân tích vai trò của vàng trong chính sách tiền tệ tại Việt Nam Trong đó, tác giả phân tích tác động qua lại

hối đoái VND/USD theo công bố của NHNN (ER ), khe hở chỉ số sản xuất công

USD (GAP )

Mô hình VAR cơ bản được tác giả sử dụng trong nghiên cứu:

Yt = A1yt-1 + A2yt-2 + … + Apyt-p + ut

vector sai số không xác định của các thời kỳ

Mô hình SVAR tác giả sử dụng trong nghiên cứu:

- Cú sốc CPI làm cho cung tiền M2 phản ứng nghịch chiều nhưng biến mất sau 4 tháng Kết quả này là chắn chắn vì việc ổn định một số chỉ tiêu giá

cả là một phần của NHNN

chắn vì M2 tăng là tín hiệu quan trọng liên quan đến tình trạng tài khoản ngoại tệ của các ngân hàng ở Việt Nam

- Cú sốc trong khe hở giá vàng dẫn đến tăng tức thời M2, và nó nhanh chóng tự điều chỉnh lại ngay sau đó Kiểu phản ứng này tương tự với phản ứng của NHNN như trong đề cập của mô hình McCallum

Một số kết luận khác:

- Trong mô hình SVAR: 80% biến động của CPI được giải thích bởi chính

nó, và 12% được giải thích bởi M2, 6% được giải thích bởi GAP , và 3% được giải thích bởi ER Như vậy, nghiên cứu tìm thấy được tác động của lạm phát đến cú sốc M2, ER , GAP Trong khi không tìm thấy tác động nào từ ER đến các thay đổi trong CPI

chính nó, 10% được giải thích bởi GAP

- Tác động của cú sốc giá vàng trên lạm phát và tỷ giá hối đoái trong mô hình SVAR cung cấp bằng chứng để NHNN tin rằng giá vàng có quan hệ với tỷ giá hối đoái và lạm phát

NHNN có thể sử dụng GAP như một chỉ báo lạm phát

- CPI giải thích 37% biến đối của M2 trong mô hình SVAR (trong mô hình VAR là 4.4%)

- Mô hình SVAR cung cấp cho ta các mối liên hệ hợp lý hơn giữa chính sách tiền tệ và lạm phát

2.2.2 Paper “Inflationary Implication of gold price in Vietnam” tác động của giá vàng đến lạm phát tại Việt Nam của Nguyễn Thị Kim Cúc 2013:

Nghiên cứu sử sụng mô hình MS-VAR phân tích dữ liệu từ tháng 01/2001 đến tháng 12/2011, và đi đến kết luận chung giá vàng như một chỉ số dẫn đến lạm phát tại Việt Nam với mức độ ngày càng nghiêm trọng, và chính phủ Việt Nam có

sự thay đổi trong chính sách để đối phó với sự thay đổi của khe hở giá vàng trong nước và giá vàng thế giới

Nhận xét chung:

Tóm lại, sau khi tham khảo các nghiên cứu trước đây liên quan đến nội dung

đề tài và tham khảo một số tài liệu lý thuyết về mô hình kinh tế định lượng, tác giả rút ra được một số điểm như sau:

Phương pháp chủ yếu sử dụng để phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô liên quan nhiều đến chính sách tiền tệ là phương pháp tự hồi quy vector VAR hoặc SVAR Trong đó, mô hình SVAR được cho là phù hợp với nền kinh tế còn nhiều biến động (Ky Viet Tran, 2007) và khi áp dụng mô hình này, mấu chốt là phải bóc tách được phần dư của từng yếu tố riêng rẽ để phân tích tác động của một cú sốc này lên các yếu tố khác được chính xác, để làm được điều này cần thiết thực hiện việc sắp xếp trật tự và khóa ảnh hưởng các biến (giới hạn phản ứng tức thời của các biến) Trong khi đó, mô hình VAR được coi là mô hình thống kê không giới hạn, cũng quan tâm đến trật tự sắp xếp các biến và phản ứng của tất cả các biến đều được coi trọng

Các biến đại diện cho chính sách tiền tệ được các tác giả sử dụng lần lượt là lãi suất (ngắn hạn, dài hạn), cung tiền, tổng dự trữ, tỷ giá hối đoái Các biến kinh tế

vĩ mô liên quan được đưa vào mô hình phân tích lần lượt là sản lượng đầu ra (thường dùng sản lượng sản xuất công nghiệp), chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số giá nguyên-nhiên-vật-liệu Yếu tố giá vàng khi đưa vào mô hình phân tích tại Việt Nam phân biệt giá vàng trong nước và giá vàng thế giới

Giá vàng có một vai trò nhất định liên quan đến chính sách tiền tệ, đặc biệt liên quan đến mức độ lạm phát

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 Trong chương 2 tác giả tham khảo các nghiên cứu trước đây liên quan đến giá vàng và chính sách tiền tệ trong và ngoài nước, thông qua đó, rút ra được một số điểm chung:

Thứ nhất, mô hình SVAR và mô hình VAR phù hợp với việc phân tích tác động của các biến chính sách trong kinh tế vĩ mô

Thứ hai, giá vàng có một vai trò nhất định liên quan đến chính sách tiền tệ Thứ ba, các biến chính sách lãi suất, dự trữ, cung tiền, tỷ giá hối đoái được các tác giả đưa vào mô hình phân tích như đại diện cho các phản ứng về tiền tệ; khi xây dựng các mô hình phân tích, các biến này cũng được đặt cạnh những chỉ số kinh tế

vĩ mô cơ bản khác là sản lượng đầu ra và mức giá tiêu dùng

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 LỰA CHỌN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU:

Hiện nay, công cụ chính sách tiền tệ tại Việt Nam bao gồm: các hoạt động trên thị trường mở, thay đổi tỷ lệ dự trữ bắt buộc, thay đổi chính sách chiết khấu, và một

số công cụ kiểm soát trực tiếp như kiểm soát tín dụng, ấn định lãi suất cho các ngân hàng trung gian,… Do đó, kết hợp với kết luận tại chương 2, tác giả lựa chọn các biến gồm giá trị sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất dài hạn, giá vàng, chỉ số giá nguyên-nhiên-vật liệu, dự trữ ngân hàng thương mại, lãi suất ngắn hạn để đưa vào mô hình nghiên cứu, cách lựa chọn biến này áp dụng theo nghiên cứu “The price of Gold and Monetary Policy – Giá vàng và chính sách tiền tệ” của W.D.Lastrapes và George Selgin (1996)

Mô hình SVAR được cho là phù hợp hơn trong hầu hết các nghiên cứu liên quan đến chính sách tiền tệ tại chương 2 Tuy nhiên, đối với tập hợp biến tác giả sử dụng xây dựng mô hình trong bài nghiên cứu này, thật khó để đưa ra các giới hạn và khẳng định biến nào không chịu ảnh hưởng tức thời của biến khác trong các biến còn lại, mà đây là yếu tố quan trọng để áp dụng mô hình SVAR

Do đó, tác giả lựa chọn phân tích bằng mô hình VAR, quan sát tất cả các phản ứng tức thời để tiếp nhận kết quả tự nhiên nhất vốn có của việc mô hình hóa dữ liệu đem lại, và theo mô hình VAR trong phân tích “Monetary Policy in Vietnam: Eviden from a Structural VAR – Chính sách tiền tệ tại Việt Nam – Bằng chứng từ

mô hình cấu trúc VAR” của Ky Viet Tran (04/2009), mô hình VAR trong bài nghiên cứu này được viết như sau:

Yt = A1yt-1 + A2yt-2 + … + Apyt-p + ut

Trong đó:

 Yt là vector thể hiện: Giá trị sản xuất công nghiệp (Y), chỉ số giá tiêu dùng toàn phần (CPI), lãi suất dài hạn (R), chỉ số giá nguyên- nhiên-vật liệu (CP) giá vàng trong nước (G) hoặc giá vàng thế giới quy đổi (WG), tỷ lệ

dự trữ bắt buộc (TR), lãi suất ngắn hạn (FR)

3.2 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU:

Bài nghiên cứu sử dụng số liệu theo tháng, từ tháng 01/2000 đến tháng 06/2013, số liệu được điều chỉnh để loại bỏ yếu tố mùa vụ, các chỉ số CPI và chỉ số giá dầu được quy đổi về cùng kỳ gốc tháng 01/2000

Giá trị sản xuất công nghiệp và giá vàng được quy đổi thành chuỗi logarit tự nhiên (ln) để làm hài hòa mức biểu diễn của các kết quả phân tích

3.2.1 Giá trị sản xuất công nghiệp (Y):

Biến tổng hợp sản lượng đầu ra Y tương đương tổng sản phẩm quốc dân GDP Tuy nhiên dữ liệu GDP thống kê theo chu kỳ từng quý, nên để phục vụ mô hình nhiều kỳ tháng, tác giả thay thế bằng giá trị sản xuất công nghiệp

Từ 01/06/2011, để phản ánh thực chất sản xuất công nghiệp vốn đã thay đổi với nhiều cấu thành hơn trước, Tổng cục thống kê công cố chỉ số sản xuất công nghiệp thay cho chỉ số giá trị sản xuất công nghiệp tính theo giá năm 1994

Nhằm tránh quy đổi nhiều giá trị ảnh hưởng đến tính chính xác của chuỗi số liệu, các số liệu từ tháng 06/2011 trở về sau được quy đổi sang giá trị sản xuất tính theo giá năm 1994

3.2.2 Chỉ số giá tiêu dùng toàn phần (CPI):Tuy không công bố chính thức, nhưng dường như NHNN Việt Nam đang sử dụng chỉ số giá tiêu dùng toàn phần (headline inflation) chưa được hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ cho việc hoạch định chính sách tiền tệ (Lê Hồng Giang, 2009)

Trong bài tác giả cũng sử dụng thống nhất chỉ số giá tiêu dùng toàn phần để làm thước đo cho mức độ lạm phát qua các kỳ, tuy nhiên, để ổn định mô hình, chỉ

số được quy đổi về giá trị kỳ gốc tháng 01/2000 và được hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ 3.2.3 Lãi suất dài hạn (R):

Do hạn chế về mặt thu thập dữ liệu lãi suất trái phiếu kỳ hạn 10 năm tại Việt Nam, biến lãi suất dài hạn trong bài được lấy theo lãi suất trái phiếu kỳ hạn 5 năm điều chỉnh theo các lần công bố lãi suất trái phiếu, công trái của NHNN và các kết quả đấu thầu trái phiếu chính phủ

3.2.4 Giá vàng (G):

Trong nhiều năm qua, giá vàng trong nước chịu ảnh hưởng rất lớn bởi vai trò điều tiết của Nhà nước, vì vậy, có những giai đoạn chênh lệch giá vàng thế giới và giá vàng bán ra tại Việt Nam rất cao, lên đến vài triệu đồng một lượng Do đó, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu mô hình theo hai chuỗi dữ liệu giá vàng:

Một là, nghiên cứu trên chuỗi dữ liệu trên giá vàng thế giới

Hai là, nghiên cứu trên chuỗi giá vàng trong nước được hình thành dưới điều tiết của NHNN

Giá vàng được lấy theo bình quân giá chốt các ngày trong tháng

3.2.5 Chỉ số giá nguyên-nhiên-vật liệu (CP):

Chỉ số giá nguyên–nhiên-vật liệu ở Việt Nam công bố không liền mạch với chỉ một số quý từ năm 2011 trở về sau (nguồn: Tổng cục thống kê), bài nghiên cứu chọn đại diện đưa vào mô hình bằng chỉ số giá dầu, một trong các loại nhiên liệu quan trọng trong các dây chuyền sản xuất và vận hành

Giá dầu được lấy theo công bố chính thức của giá dầu Europe Brent spot price FOB (USD/barrel) theo chu kỳ tháng, và quy đổi thành chỉ số theo kỳ gốc tháng 01/2000

3.2.6 Tổng dự trữ ngân hàng (TR):

Để phản ánh những phản ứng của NHNN trong việc điều hành chính sách tiền tệ phù hợp tại Việt Nam, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu tỷ lệ dự trự bắt buộc

định cho khối ngân hàng thương mại qua các giai đoạn, theo các văn bản công bố của NHNN, thay vì sử dụng số liệu tổng dự trữ ngân hàng như đề nghị của W.D Lastrapes

3.2.7 Lãi suất ngắn hạn (FR):

Theo đề nghị trong nghiên cứu của W.D Lastrapes, biến FR được lấy theo lãi suất ngắn hạn của Fed tương ứng với lãi suất ngắn hạn tại Việt Nam có được từ hoạt động cung và cầu tiền trong hoạt động thị trường mở của NHNN, do giới hạn

về sưu tập dữ liệu lãi suất trên hoạt động thị trường mở, bài nghiên cứu sử dụng lãi suất cho vay qua đêm

Dữ liệu về lãi suất cho vay qua đêm được hình thành theo cung – cầu vốn giữa các ngân hàng không được lưu giữ hệ thống và công bố chính thức, và có sự chênh lệch lãi suất giữa các giao dịch giữa các ngân hàng khác nhau Do đó, cũng như biến tổng dự trữ ngân hàng (TR), bài nghiên cứu thiên về dữ liệu thể hiện chính sách tiền tệ của NHNN, nên biến lãi suất ngắn hạn được chọn là lãi suất cho vay qua đêm trong thanh toán điện tử liên ngân hàng và cho vay bù đắp thiếu hụt vốn trong thanh toán bù trừ của NHNN đối với các ngân hàng được quy định trong các quyết định của NHNN từ tháng 12/2002 đến tháng 06/2013, khuyết dữ liệu từ tháng 01/2000 đến tháng 11/2002

3.2.8 Tổng hợp các biến và mô tả số liệu:

Văn bản NHNN, http://www.vietnam-report.com

2000:01-2013:06

US Energy information, tính toán của tác giả

5.1 Giá vàng thế giới

(USD/Oz) WG

2000:01- 2013: 06 WGC, SJC

2002:12-

Chú thích:

 IFS-IMF: Hệ thống cơ sở số liệu chỉ tiêu tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế;

 SJC: Công ty TNHH MTV Vàng bạc đá quý Sài Gòn

 GSO: Tổng cục thống kê Việt Nam

 US Energy information Administration: Cơ quan thông tin năng lượng Mỹ

 VCSC: Viet Capital Securities Joint Stock Company: Công ty Cổ phần Chứng khoán Bản Việt

 WGC: World Gold Council: Hội đồng vàng thế giới

Tổng giá trị sản xuất công nghiệp Y được xếp thứ 03 vì yếu tố này ít chịu ảnh hưởng trực tiếp từ các biến trong nước còn lại

Chỉ số giá tiêu dùng toàn phần CPI cũng ít đóng vai trò là kết quả trực tiếp bởi những thay đổi trong tỷ lệ dự trữ bắt buộc, lãi suất mà ngược lại là yếu tố chỉ dẫn các biến chính sách tiền tệ nên được xếp tại vị trí thứ 04

Lãi suất dài hạn R được xếp thứ 05 vì như nói trên, chỉ số giá tiêu dùng toàn phần đang là định hướng thực hành chính sách tiền tệ của NHNN

Tỷ lệ dự trữ bắt buộc, và lãi suất ngắn hạn cũng được quyết định dự trên các chỉ số kinh tế vĩ mô nên được xếp sau cùng Ngoài ra, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và lãi suất ngắn hạn là hai công cụ CSTT của NHNN nó thể hiện các phản ứng trở lại đối với tất cả các cú sốc trong mô hình

(2) CP  Y  CPI  R  G  TR  FR

Trật tự các biến được giữ tương tự như tại chuỗi dữ liệu với giá vàng thế giới Tuy nhiên, giá vàng trong nước chịu sự điều tiết của NHNN, do đó, phải nằm sau các chỉ số vĩ mô của nền kinh tế và được xếp trước lãi suất ngắn hạn và lãi suất cho vay qua đêm theo gợi ý của W.D.Lastrapes

3.3 PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH:

Bài nghiên cứu thực hiện phân tích dữ liệu theo mô hình tự hồi quy vector VAR trên phần mềm phân tích số liệu Eview 7

Đầu tiên, tác giả làm sạch chuỗi dữ liệu nghiên cứu bằng phương pháp hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ đối với các biến có đặc thù biến động theo mùa

Thứ hai, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi số liệu Vì yêu cầu quan trọng đầu tiên của mô hình VAR là chuỗi dữ liệu phải có tính dừng, tránh các hiện tượng tương quan giả mạo

Thứ ba, tác giả sử dụng kiểm định nhân quả Granger Causility để kiểm tra mối quan hệ nhân quả của tất cả các biến trong mô hình, việc kiểm định quan hệ này giúp loại bỏ các biến không cần thiết nếu biến đó không có mối quan hệ nhân quả với các biến khác và làm cho mô hình tăng thêm tính giải thích

Thứ tư, tác giả dự đoán mô hình VAR sơ bộ với độ trễ tương ứng với độ trễ có xuất hiện đầy đủ các quan hệ nhân quả giữa các biến như tại bước thứ ba

Thứ năm, tác giả sử dụng Lag Structure trong Eview để lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình và xây dựng mô hình VAR cơ sở (xây dựng và kiểm định tính ổn định của mô hình) để thực hiện các nghiên cứu tiếp theo

Thứ sáu, tác giả phân tích hàm phản ứng xung (impulse response) của giá vàng và các yếu tố chính sách tiền tệ đối với mỗi cú sốc của các biến khác để xem xét tác động cộng hưởng giữa các biến Trong đó, phản ứng xung của giá vàng với các cú sốc chính sách tiền tệ và phản ứng xung của các biến chính sách tiền tệ đối với cú sốc của giá vàng được lưu tâm nhiều hơn

Thứ bảy, tác giả thực hiện phân rã phương sai (variance decomposition) để phân tích nguyên nhân lớn nhất dẫn đến mỗi sự thay đổi trong giá vàng và trong các biến chính sách tiền tệ

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 Đầu tiên trong chương này, tác giả trình bày lựa chọn mô hình nghiên cứu là

mô hình tự hồi quy vector VAR với các biến đưa vào mô hình đại diện cho chính sách tiền tệ được sử dụng phổ biến bởi các nghiên cứu trước

Tiếp theo, tác giả trình bày phương pháp thu thập, xử lý dữ liệu theo tháng từ

kỳ 2000:01 đến kỳ 2013:06, và các bước tiến hành mô hình nghiên cứu gồm: điều chỉnh tính mùa vụ, kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu (kiểm nghiệm đơn vị ADF), kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger, lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình, xây dựng mô hình VAR cơ sở và sau cùng thực hiện phân tích các phản ứng xung (impulse response), phân tích phân rã phương sai (variance decomposition) của chủ yếu của các biến giá vàng và chính sách

CHƯƠNG 4 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 XU HƯỚNG ĐIỀU HÀNH GIÁ VÀNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN

TỆ TẠI VIỆT NAM NHỮNG NĂM GẦN ĐÂY:

4.1.1 Xu hướng điều hành giá vàng trong nước:

NHNN có trách nhiệm quản lý vàng thuộc dự trữ ngoại hối nhà nước và thực hiện quản lý nhà nước về hoạt động kinh doanh vàng

Thời gian qua, việc quản lý vàng thuộc dự trữ ngoại hối nhà nước còn có một

số hạn chế như tỷ trọng vàng trong dự trữ ngoại hối nhà nước thấp, chưa được đầu

tư hiệu quả, chưa thực hiện bán vàng trong hoạt động can thiệp bình ổn giá Trên thị trường, hoạt động kinh doanh vàng chứa đựng nhiều rủi ro, đe doạ an toàn của các

tổ chức tín dụng cũng như sự ổn định kinh tế vĩ mô Thị trường vàng trong nước liên tục biến động từ đầu năm 2009 đến nay, giá tăng gấp đôi cùng với giá thế giới

và những nhân tố chính sách Giai đoạn đỉnh điểm tháng 08/2011, giá vàng đạt mốc

49 triệu đồng/lượng Ngoài ra, giao dịch vàng tài khoản mất kiểm soát, NHTM huy động cho vay vốn bằng vàng tạo nên những rủi ro hệ thống do vàng biến động giá Năm 2012 NHNN đã từng bước hoàn thiện cơ sở pháp lý để quản lý thị trường vàng, chấm dứt hoạt động và cho vay vốn bằng vàng vào ngày 25/11 /2012 Kết quả bước đầu sau khi Nghị định 24/NĐ-CP ngày 3/4/2012 của Chính phủ được ban hành kết hợp với Nghị định 95/NĐ-CP ngày 20/10/2011 và các biện pháp NHNN

đã triển khai, thị trường vàng miếng trong nước bước đầu đã đạt được những mục tiêu quan trọng và có nhiều chuyển biến đáng kể Mặc dù giá vàng trong nước và thế giới biến động mạnh, nhưng không như thời gian trước đây, khoảng cách lớn giữa giá vàng trong nước và giá vàng thế giới không đi kèm với hiện tượng “sốt vàng”

4.1.2 Xu hướng điều hành chính sách tiền tệ trong nước:

Định hướng chung của NHNN là điều hành chính sách tiền tệ thận trọng, hiệu quả, gắn kết chặt chẽ với chính sách tài khóa theo mục tiêu kiểm soát lạm phát, tăng cường ổn định kinh tế vĩ mô, hỗ trợ tăng trưởng kinh tế ở mức hợp lý; thị trường tiền tệ, ngoại hối ổn định phù hợp với diễn biến kinh tế vĩ mô

Trong tình hình kinh tế thế giới phục hồi chậm và vẫn tiếp tục khó khăn; mục tiêu ổn định vĩ mô, kiềm chế lạm phát được Quốc hội, Chính phủ tiếp tục đặt lên hàng đầu Trong đó, về giải pháp điều hành chính sách tiền tệ, NHNN tiếp tục điều hành linh hoạt và đồng bộ các công cụ chính sách tiền tệ, đảm bảo kiểm soát lượng tiền cung ứng phù hợp với định hướng điều hành tổng phương tiện thanh toán, tín dụng, nhằm thực hiện mục tiêu chính sách tiền tệ Trong đó, lãi suất điều hành ở mức hợp lý phù hợp với cân đối vĩ mô đảm bảo khả năng thanh toán và an toàn hệ thống; điều hành tỷ giá và thị trường ngoại hối linh hoạt theo tín hiệu thị trường, phù hợp với quan hệ cung cầu ngoại tệ trên thị trường; giữ ổn định tỷ giá; tiếp tục cải thiện cán cân thanh toán quốc tế và tăng dự trữ ngoại hối nhà nước, giữ ổn định giá trị đồng Việt Nam, hỗ trợ phát triển bền vững và chống đô la hóa nền kinh tế

4.2 PHÂN TÍCH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU:

Tác giả sử dụng phần mềm Eview 7 phân tích mô hình tự hồi quy vector VAR tại mục 3.1 và tiến hành phân tích trên 2 nhóm chuỗi dữ liệu lần lượt như sau:

Nhóm dữ liệu thứ nhất phân tích biến giá vàng là giá vàng thế giới, nhóm dữ liệu thứ hai phân tích giá vàng là giá vàng trong nước

4.2.1 Các bước kiểm định mô hình:

4.2.1.1 Hiệu chỉnh mùa vụ:

Các biến giả trị sản xuất công nghiệp (Y), chỉ số giá tiêu dùng toàn phần (CPI), chỉ số giá dầu (CP), giá vàng (WG, G) là những chuỗi số có đặc thù biến động theo mùa vụ Ví dụ: giá vàng, giá trị sản xuất công nghiệp thường giảm trong các tháng 02 là tháng Tết âm lịch, ngược lại, chỉ số giá tiêu dùng toàn phần lại thường tăng trong thời gian này

Để đảm bảo giá trị giải thích của mô hình, các chuỗi dữ liệu của các biến trên được điều chỉnh theo mùa vụ bằng phương pháp Cenxus X12

Từ bước này trở đi các biến Y, CPI, CP, WG, G được dùng là các biến đã điều chỉnh yếu tố mùa vụ

4.2.1.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu:

Trước khi xây dựng mô hình VAR cơ sở, tác giả thực hiện kiểm định tính dừng của từng chuỗi dữ liệu thời gian để tránh hiện tượng hồi quy giả mạo khi xây dựng mô hình trên các chuỗi không dừng

Đối với mỗi chuỗi dữ liệu, tác giả đặt giả thiết như sau:

là chuỗi có tính dừng và ngược lại

Dựa trên giả thiết này, tác giả sử dụng kiểm định ADF để kiểm định tính dừng cho các chuỗi Y, CPI, R, CP, WG, G, TR, FR, kết quả kiểm định thể hiện như sau:

Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi số liệu

Nguồn: Tính toán của tác giả

Nguồn: Tính toán của tác giả

Xem kết quả kiểm định chi tiết tại phụ lục 2

Kết quả các biến Y, CPI, R, G, TR đều có giá trị tuyệt đối p-value tại mức ý

4.2.1.3 Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến:

Mối quan hệ nhân quả giữa các biến được được kiểm định dựa trên giả thiết:

biến số n (một trong 6 biến còn lại của mô hình)

Để kiểm định giả thiết này, ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald, giả

nghĩa (tương đương giá trị P-value bé hơn 0.05)

Tác giả lần lượt triển khai kiểm định Granger Causility để kiểm tra mối quan

hệ nhân quả của tất cả các biến trong mỗi mô hình trên Kết quả cho thấy, đối với nhóm dữ liệu (1) đến độ trễ thứ 12, mỗi biến trong mô hình đều đóng vai trò là nguyên nhân hoặc kết quả đối với một biến khác; điều tương tự xảy ra đối với nhóm

dữ liệu (2) đến độ trễ thứ 16 Do đó, tất cả 7 biến trong cả 2 mô hình đều hợp lý và không cần thiết loại bỏ biến nào ra khỏi mô hình

Xem kết quả kiểm định chi tiết tại phụ lục 3

4.2.1.4 Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình:

4.2.1.4.a Lựa chọn trễ cho mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng thế giới:

Bảng 4.2 Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ mô hình Kiểm định lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VARCác biến nội sinh: WG, CP, Y, CPI, R, TR, FR

Biến ngoại sinh: CMẫu: 2000M01 2013M06, số quan sát: 115

Để chọn được độ trễ tối ưu cho mô hình VAR, tác giả thực hiện quan sát tối đa

12 độ trễ bằng công cụ Lag Structure trong Eview đối với mô hình VAR Kết quả lựa chọn độ trễ với các tiêu chuẩn là khác nhau: tiêu chuẩn LR đề nghị độ trễ 8, tiêu chuẩn FPE đề nghị độ trễ 9, tiêu chuẩn AIC đề nghị độ trễ 12, tiêu chuẩn SC đề nghị độ trễ 1, tiêu chuẩn HQ đề nghị độ trễ 3, và theo đề nghị của William D Lastrapes là độ trễ thứ 6

Độ trễ lớn sẽ làm giảm chất lượng mô hình, tác giả đã ước lượng các mô hình VAR sơ bộ với các độ trễ 1, 3 và đều không tìm được mô hình VAR ổn định Ngoài

ra, với mô hình có chuỗi dữ liệu giá vàng thế giới, khả năng tác động giữa các biến xảy ra với một độ trễ nhất định trong vài tháng là điều hợp lý, tác giả lựa chọn độ trễ 8 là độ trễ tối ưu và xây dựng được mô hình VAR ổn định

4.2.1.4.b Lựa trọn độ trễ cho mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước:

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định lựa chọn độ trễ mô hình Kiểm định lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VARCác biến nội sinh: CP,Y, CPI, R, G, TR, FR

Biến ngoại sinh: CMẫu: 2000M01 2013M06, số quan sát 114

4.2.1.5 Kiểm định tính ổn định của mô hình:

Tính ổn định của mô hình VAR cơ sở được thiết lập với độ trễ tối ưu đã chọn

là 1 cần kiểm định lại trước khi phân tích các bước tiếp theo, vì nếu mô hình không

ổn định, các kết quả phân tích sẽ lệch lạc và không có ý nghĩa giải thích hiện tượng, bài phân tích này lựa chọn phương pháp kiểm định nghịch đảo đơn vị gốc đa thức

AR và cho kết quả như sau lần lượt lên 2 mô hình:

Hình 4.1: Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng thế giới

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

Bảng 4.4 : Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng thế giới

Kiểm định nghịch đảo đơn vịBiến nội sinh: WG CP Y CPI R TR FR

Biến ngoại sinh: C

Kiểm định nghịch đảo đơn vịBiến nội sinh: WG CP Y CPI R TR FR

Biến ngoại sinh: C

Hình 4.2: Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước

Bảng 4.5 : Tính ổn định của mô hình VAR với nhóm dữ liệu giá vàng trong nước

Kiểm định nghịch đảo đơn vịBiến nội sinh: CP Y CPI R G TR FR

Biến ngoại sinh: C

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Response of FR to WG

Bảng 4.6: Phản ứng của các biến yếu tố vĩ mô và chính sách tiền tệ trước một

Nguồn: Tính toán của tác giả

Qua hai bảng số liệu phân tích phản ứng xung và đồ thị miêu tả ta thấy:

Mỗi một phần trăm thay đổi trong giá vàng thế giới ở kỳ đầu tiên, kéo theo thay đổi đáng kể của lãi suất dài hạn từ kỳ thứ 8 trở đi (10.244%), cú sốc tắt dần sau

24 tháng

Tỷ lệ dự trữ bắt buộc có phản ứng rõ hơn lãi suất dài hạn ở các kỳ đầu tiên, mức độ tăng dần và lên mức 6% ở kỳ thứ 7, cú sốc này sau đó cũng giảm dần tại kỳ thứ 18

Lãi suất cho vay qua đêm có phản ứng nghịch với mỗi phần trăm thay đổi trong giá vàng thế giới trong ngắn hạn (2 kỳ đầu tiên) sau đó chuyển sang phản ứng thuận chiều và tăng dần lên mức trên 10% ở kỳ thứ 13, sau đó gần như giữ vững biến động ở mức này

Đối với các biến yếu tố vĩ mô, đáng chú ý là chỉ số giá tiêu dùng, biến động thuận chiều và tăng liên tục không có dấu hiệu suy giảm sau 24 kỳ, lên mức cao nhất gần 90%

4.2.2.2 Phân tích phản ứng xung trong mô hình với chuỗi dữ liệu giá vàng trong nước:

4.2.2.2.a Phản ứng của các yếu tốc trước cú sốc lãi suất dài hạn:

Hình 4.4: Phản ứng của các yếu tố trước cú sốc lãi suất dài hạn

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Response of FR to R