Trong bài nghiên cứu, Lucas (1975) cho rằng các mô hình kinh tế lượng vĩ mô theo trường phái Keynes dựa trên các số liệu lịch sử không thích hợp để đánh giá tác động của các thay đổi chính sách lên nền kinh tế. Các phương pháp tiếp cận kinh tế lượng thuần túy dựa trên số liệu và không mang tính cấu trúc khó có khả năng trả lời những câu hỏi chính sách quan trọng. Theo đó, hơn 30 năm qua, ngành kinh tế vĩ mô đã tập trung để xây dựng những mô hình mang tính cấu trúc, dựa trên nền tảng lý thuyết kinh tế vi mô. Mô hình DSGE (cân bằng tổng quát sai số động) có nguồn gốc từ những công trình của Ramsey (1928) về mô hình cá thể đại diện, và Lucas (1975), Kydland và Prescott (1982), Long và Plosser (1983) về mô hình chu kỳ kinh doanh thực. Theo Gali và Gertler (2007), một loạt những giả thuyết theo trường phái New Keynes đã được tích hợp vào trong mô hình DSGE như cạnh tranh độc quyền hay sự trì trệ danh nghĩa của giá cả và tiền lương. Với những giả định này, mô hình DSGE theo trường phái New Keynes có những hàm ý: (i) phản ứng tự cân bằng của nền kinh tế với các cú sốc nhìn chung là kém hiệu quả do tồn tại những lực ma sát thị trường; (ii) sự không trung tính của các chính sách (tiền tệ và tài khóa) do tồn tại sự trì trệ danh nghĩa cho phép sự can thiệp của chính sách.
Trang 1ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DSGE TRONG PHÂN TÍCH,
DỰ BÁO KINH TẾ VÀ CHÍNH SÁCH
1 Giới thiệu
Trong bài nghiên cứu, Lucas (1975) cho rằng các mô hình kinh tế lượng vĩ mô theo trường phái Keynes dựa trên các số liệu lịch sử không thích hợp để đánh giá tác động của các thay đổi chính sách lên nền kinh tế Các phương pháp tiếp cận kinh tế lượng thuần túy dựa trên số liệu và không mang tính cấu trúc khó có khả năng trả lời những câu hỏi chính sách quan trọng Theo đó, hơn 30 năm qua, ngành kinh tế vĩ mô đã tập trung để xây dựng những mô hình mang tính cấu trúc, dựa trên nền tảng lý thuyết kinh tế vi mô
Mô hình DSGE (cân bằng tổng quát sai số động) có nguồn gốc từ những công trình của Ramsey (1928) về mô hình cá thể đại diện, và Lucas (1975), Kydland và Prescott (1982), Long và Plosser (1983) về mô hình chu kỳ kinh doanh thực Theo Gali và Gertler (2007), một loạt những giả thuyết theo trường phái New Keynes đã được tích hợp vào trong mô hình DSGE như cạnh tranh độc quyền hay sự trì trệ danh nghĩa của giá cả và tiền lương Với những giả định này, mô hình DSGE theo trường phái New Keynes có những hàm ý:
(i) phản ứng tự cân bằng của nền kinh tế với các cú sốc nhìn chung là kém hiệu quả do
tồn tại những lực ma sát thị trường; (ii) sự không trung tính của các chính sách (tiền tệ và
tài khóa) do tồn tại sự trì trệ danh nghĩa cho phép sự can thiệp của chính sách
Thời gian gần đây, sự phát triển mô hình DSGE đóng vai trò quan trọng trong quá trình xây dựng, thực thi và truyền thông CSTT ở nhiều NHTW trên thế giới Những mô hình này được xây dựng trên nền tảng vi mô với trọng tâm là sự lựa chọn liên thời gian
của các cá thể kinh tế (intertemporal choice) Quyết định kinh tế trong hiện tại phụ thuộc vào những viễn cảnh kinh tế bất trắc trong tương lai, phản ánh tính động (dynamic) của
mô hình cũng như làm nổi bật vai trò quan trọng của kỳ vọng về tương lai đối với các biến số kinh tế vĩ mô trong hiện tại Sự tương tác qua lại giữa chính sách và hành vi của
cá thể kinh tế cũng như giữa các biến số vĩ mô phản ánh tính chất cân bằng tổng quát
(general equilibrium) Hơn nữa, mô hình DSGE còn xác định cụ thể các cú sốc ngẫu nhiên (stochastic shocks), theo đó cho phép giải thích biến động của nền kinh tế cũng như
cơ chế truyền tải của các cú sốc nên nền kinh tế Theo lý thuyết, các mô hình này có thể xác định được nguồn gốc của các biến động vĩ mô; trả lời các câu hỏi về thay đổi cấu trúc; dự báo về hiệu quả của thay đổi chính sách; và kiểm nghiệm các thí nghiệm phản chứng (counterfactual)
1
Trang 2Sau công trình của Smets và Wouters (2003), mô hình New Keynesian DSGE (ước lượng bởi phương pháp Bayes) đã cho thấy khả năng phân tích và dự báo chuỗi thời gian tốt tương đương với (hoặc hơn) phương pháp Bayesian VAR Theo đó, các mô hình DSGE đã được áp dụng và phát triển như một công cụ phân tích chính sách và dự báo trong học thuật cũng như trong điều hành thực tế Tuy nhiên, với tính phức tạp về lý thuyết cũng như phương pháp sử dụng, các mô hình này còn khá khó tiếp cận ngay cả đối với giới làm chính sách tiền tệ Bài viết này nhằm đóng góp vào việc phổ biến các mô hình DSGE bằng cách trình bày một mô hình mang tính rút gọn chạy trên số liệu giai đoạn 2001-2018 với mục đích để minh họa cách thức mô hình này có thể được sử dụng nhằm phân tích kinh tế, chính sách cũng như dự báo
2 Mô hình New Keynesian DSGE rút gọn
Mô hình được trình bày là mô hình New Keynesian DSGE rút gọn được sử dụng bởi Berg và cộng sự (2006) tại IMF với những đặc điểm như: sự trì trệ danh nghĩa và trì trệ thực tế, kỳ vọng hợp lý, vai trò của tổng cầu với sản lượng Mô hình phản ánh kỳ vọng hợp lý bởi kỳ vọng tương lai phụ thuộc vào dự báo của mô hình và các quyết định kinh tế phụ thuộc vào kỳ vọng về tương lai; mang tính cấu trúc bởi mỗi phương trình đều
có ý nghĩa tiếp cận mang tính kinh tế; mang tính cân bằng tổng quát bởi các biến số chính đều là biến nội sinh và phụ thuộc lẫn nhau; mang tính sai số theo ý nghĩa các cú sốc ngẫu nhiên (được xác định cụ thể) có thể ảnh hưởng đến các biến nội sinh, theo đó mô hình cho phép xác định độ bất trắc của dự báo
Mô hình rút gọn được xây dựng dựa trên ba khối (khu vực) liên hệ chặt chẽ với nhau: khối cầu (demand), khối cung (supply) và khối chính sách tiền tệ Hình 1 mô tả sơ lược cấu trúc mô hình
2
Trang 3Hình 1: Cấu trúc mô hình
Mô hình bao gồm bốn phương trình chính:
(1) ^yt=β ld^y t+1+β lag^y t −1−β r r^t+β z^z t+β foreign^y t foreign
+ϵ t ŷ
Là phương trình mối quan hệ IS động mô tả mối quan hệ động giữa sản lượng thực tế với các giá trị quá khứ và tương lai của sản lượng, lãi suất, và tỷ giá, trong đó ^y t
là chênh lệch sản lượng thực tế với sản lượng tiềm năng với (^y t −1) là giá trị quá khứ, (^y t +1
) là giá trị kỳ vọng; (r^t) là chênh lệch của lãi suất thực và mức lãi suất thực cân bằng Do Việt Nam là nền kinh tế nhỏ với độ mở lớn, chu kỳ kinh tế cũng phụ thuộc vào nhu cầu bên ngoài (^y t foreign – thể hiện chênh lệch sản lượng nước ngoài) và điều kiện thương mại quốc tế thể hiện bởi chênh lệch tỷ giá thực tế với mức cân bằng (^z t) Cú sốc cầu đối với chênh lệch sản lượng được thể hiện bởi ϵ t ŷ
(2) π t c=α ld π t +1 c +(1−α ld)π t−1 c +α^y^y t −1+α^z^z t+ϵ t π c
Là phương trình định giá hay đường New Keynesian Phillips thể hiện sự đánh đổi
giữa lạm phát và sản lượng, mô tả mối quan hệ động giữa lạm phát với các giá trị quá khứ, tương lai của lạm phát, chênh lệch sản lượng, và tỷ giá Mô hình phân tách tổng cầu thành hai thành tố: nhà sản xuất hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng cơ bản và nhà sản xuất thực phẩm Mục đích của việc phân tách thành tố lạm phát là do cú sốc lạm phát cơ bản
3
Trang 4có ý nghĩa quan trọng hơn đối với chính sách tiền tệ; trong khi cú sốc lạm phát giá thực phẩm ít quan trọng hơn Trong đó, π t c – lạm phát cơ bản (core inflation) – phụ thuộc vào lạm phát cơ bản trong quá khứ và kỳ vọng lạm phát trong tương lai Tổng tham số của lạm phát quá khứ và tương lai bằng 1 thể hiện vai trò cung cấp neo lạm phát danh nghĩa cho lạm phát cơ bản (khi sản lượng và tỷ giá ở mức cân bằng, lạm phát sẽ được neo ở mức mục tiêu) Tham số đối với chênh lệch sản lượng và chênh lệch tỷ giá được giới hạn lớn hơn 0 đảm bảo việc CSTT sẽ điều chỉnh với biến động của các biến danh nghĩa để thực hiện vai trò cung cấp neo lạm phát nêu trên Cú sốc cung đối với lạm phát cơ bản được thể hiện bởi ϵ t π c
Giá trị của α ld phản ánh tính chất của của diễn biến giá cả trong nền kinh tế (α ld<1 cho thấy lạm phát có yếu tố trì trệ và nhìn về quá khứ) Trong trường hợp
(α¿¿ld=1)¿ (hoàn toàn nhìn về tương lai), lạm phát hiện tại sẽ chịu ảnh hưởng của chênh lệch sản lượng và tỷ giá trong tương lai; theo đó, tăng lãi suất ở mức độ nhỏ và kéo dài sẽ
có tác động mạnh đến lạm phát ngay lập tức Trong trường hợp ngược lại (α¿¿ld=0)¿, lạm phát hiện tại chịu ảnh hưởng của chênh lệch sản lượng và tỷ giá trong quá khứ; theo
đó, sự tích lũy của việc điều chỉnh lãi suất trong một giai đoạn dài trước đó mới có thể ảnh hưởng đến lạm phát hiện tại
(3) z t=z t +1 e −rt−rt US−ρt¿
z
Là phương trình mô tả mối quan hệ ngang giá lãi suất không phòng ngừa của tỷ giá và lãi suất, trong đó, r t là lãi suất chính sách thực tế; r t US là lãi suất thực của Mỹ; và ρ t¿
là phần bù rủi ro cân bằng; ϵ t z
là cú sốc đối với tỷ giá thực tế
(4 ) r s t=γ lag r s t −1+(1−γ lag)∗(r t
¿
+π 4 t+γ π(π 4 t+ 4−π t +4¿
)+γ^y^y t+γ s^s^t)+ϵ t rs
Là phương trình quy tắc lãi suất, trong mô hình này giả định công cụ chính sách tiền tệ là lãi suất danh nghĩa ngắn hạn; và NHTW điều chỉnh công cụ lãi suất ngắn hạn này nhằm đạt mục tiêu lạm phát (π¿
) Trong đó, r s t là lãi suất danh nghĩa ngắn hạn (điều chỉnh bởi NHTW) và phụ thuộc vào giá trị quá khứ (r s t −1) (NHTW có xu hướng làm mượt lộ trình lãi suất ngắn hạn), lãi suất thực cân bằng, lạm phát hiện tại, kỳ vọng lạm phát, chênh lệch tỷ giá danh nghĩa và chênh lệch sản lượng ϵ t rs là cú sốc đối với lãi suất chính sách Phương trình quy tắc lãi suất (4) thể hiện hàm phản ứng của NHTW; theo đó,
4
Trang 5γ π>0 và (1−γ lag)∗γ π>1 (NHTW điều chỉnh lãi suất danh nghĩa đủ lớn trong phản ứng với chênh lệch lạm phát) Trong trường hợp NTHW sử dụng công cụ chính sách khác (ví dụ như tỷ giá, tổng phương tiện thanh toán hay một tập hợp của những công cụ này), phương trình hàm phản ứng của NHTW có thể được mô hình hóa theo dạng khác Xác định rõ và thực tế công cụ chính sách cũng như phản ứng của NHTW là một vấn đề rất quan trọng đối với xây dựng mô hình cấu trúc và phải được đặt trên hoàn cảnh và câu hỏi nghiên cứu cụ thể Bên cạnh đó, điểm mạnh của mô hình DSGE cũng được bộc lộ tại vấn
đề này khi mô hình có thể cung cấp một khuôn khổ mang tính nền tảng, căn bản để nghiên cứu chính sách và phản ứng chính sách
Các cú sốc
Các cú sốc ngẫu nhiên được đưa vào mô hình nhằm đảm bảo mô hình không mang tính đơn nhất ngẫu nhiên (stochastically singular), cho phép mô hình mô phỏng biến động của số liệu Cụ thể, số lượng cú sốc ngẫu nhiên ngoại sinh ít nhất phải bằng số lượng các biến quan sát để có thể ước lượng mô hình bằng phương pháp Bayes Một số
cú sốc ngoại sinh bao gồm: (ϵ t^y
, ϵ t π c , ϵ t z , ϵ t rs , ϵ t^y foreign , ϵ t π foreign , ϵ t r s foreign
) thể hiện cú sốc đối với sản lượng nội địa, lạm phát nội địa, tỷ giá, lãi suất nội địa, sản lượng nước ngoài, lạm phát nước ngoài, lãi suất nước ngoài,…
3 Ước lượng Bayes (Bayesian Estimation)
Hai phương pháp chính để đánh giá mô hình DSGE thường được sử dụng là: cân
chỉnh tham số (calibration) và ước lượng kinh tế lượng Sau Kydland và Prescott (1982), phương pháp calibration được sử dụng khá phổ biến để phân tích biến động của mô hình
cấu trúc, trong đó các tham số được cân chỉnh hay gán cho giá trị từ lý thuyết kinh tế hoặc từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm Phương pháp này thích hợp cho việc phân tích, đánh giá cấu trúc của bản thân mô hình cũng như có thể được áp dụng trong trường hợp
số liệu kinh tế hạn chế Tuy nhiên, với sự cải thiện của sức mạnh máy tính và sự phát triển của các phương pháp ước lượng, phương pháp kinh tế lượng, đặc biệt là ước lượng Bayes, đã được áp dụng rộng rãi trong ước lượng mô hình DSGE
Trong bài viết này, mô hình DSGE định nghĩa một phương trình tham số phân phối xác suất đồng thời của một mẫu các biến số là khả năng quan sát mẫu các biến số đó
(Y T) trong điều kiện tham số của mô hình (θ)
p(Y T|θ )
5
Trang 6Giả sử thông tin tiền nghiệm (prior) về tham số của mô hình được thể hiện bởi hàm mật
độ xác suất đồng thời p prior(θ) (thể hiện thông tin có trước về tham số của mô hình như lý thuyết kinh tế hay các kết quả thực nghiệm) Theo đó, phân phối hậu nghiệm (posterior) của tham số mô hình theo định lý Bayes được biểu diễn như sau:
p posterior¿
Theo đó, phân phối hậu nghiệm của tham số mô hình (cần ước lượng) tỷ lệ thuận với phân phối xác suất đồng thời của tham số (tiền nghiệm) và mẫu số liệu:
p posterior¿
Như vậy, với phân phối tiền nghiệm của θ (thông tin có trước về tham số mô hình) và số liệu (Y T), chúng ta có thể suy luận để ước lượng tham số hậu nghiệm của mô hình DSGE Thuật toán Metropolis – Hastings sẽ được áp dụng để sử dụng kết quả về phân phối hậu nghiệm trong phân tích và suy luận các kết quả của mô hình Chi tiết mang tính kỹ thuật
về phương pháp ước lượng Bayes có thể được tham khảo tại Canova (2007), Ruge-Murcia (2007) và An và Schorfheide (2007)
Số liệu sử dụng
Các số liệu giai đoạn 2001-2018 được sử dụng bao gồm: lạm phát, lạm phát cơ bản, lạm phát thực phẩm1, GDP, tỷ giá, lãi suất (thị trường tiền tệ hàng tuần) của Việt Nam, lãi suất dự trữ liên bang Mỹ, GDP Mỹ Các số liệu về chênh lệch so với mức cân bằng (chênh lệch sản lượng) được ước lượng bằng màng lọc HP Các chuỗi số liệu được cập nhật và bổ sung trên nền tảng số liệu được sử dụng tại Dizioli và Schmittmann (2015)
Phân phối tiền nghiệm và hậu nghiệm
Phân phối tiền nghiệm của các tham số trong mô hình rút gọn này được lựa chọn theo lý thuyết kinh tế cũng như kinh nghiệm xây dựng mô hình tại nhiều quốc gia (Berg
và cộng sự (2006)) Tiền nghiệm và hậu nghiệm của các tham số được trình bày tại Bảng 1
tiền nghiệm
Độ lệch chuẩn Tiền nghiệm
Trung bình hậu nghiệm
thống nhất với Tổng Cục Thống kê
6
Trang 7β z Beta 0,08 0,05 0,086
Bảng 1: Tiền nghiệm và hậu nghiệm tham số mô hình
Phần này trình bày tóm tắt một số kết quả từ việc ước lượng theo phương pháp Bayes mô hình DSGE nhằm mô tả cách sử dụng mô hình này trong phân tích, dự báo kinh tế và chính sách
a Mô-men
Một phương pháp có thể được sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mô hình là so sánh mô-men của mô hình ước lượng với số liệu thực tế Bảng 2 trình bày mô-men của số liệu và của mô hình Có thể thấy mô hình tương đối, nhưng không hoàn toàn, phù hợp với
số liệu Phương trình quy tắc lãi suất tạo ra biến động lãi suất cao hơn so với số liệu quan sát do lãi suất là công cụ duy nhất thể hiện phản ứng của CSTT trong mô hình
Số liệu Mô hình STD
DEV
STD
DEV
Bảng 2: Mô-men của số liệu và mô hình
b Phản ứng với các cú sốc
Như đã nêu trên, việc bao gồm các cú sốc ngoại sinh và cấu trúc trong mô hình cho phép chúng ta có thể sử dụng mô hình ước lượng để phân tích phản ứng của các biến
số vĩ mô với các cú sốc, theo đó hiểu rõ cơ chế hoạt động của nền kinh tế cũng như của CSTT
Cơ chế truyền tải CSTT (cú sốc lãi suất)
7
Trang 8Cú sốc lãi suất dương (NHTW tăng lãi suất chính sách) tác động làm giảm lạm phát cơ bản và lạm phát; đồng thời, làm giảm hoạt động kinh tế (chênh lệch sản lượng âm) và khiến đồng nội tệ lên giá (thực và danh nghĩa) Sau đó, với việc sản lượng thấp hơn tiềm năng và lạm phát thấp, NHTW giảm lãi suất, theo đó hỗ trợ hoạt động kinh tế
và tạo áp lực gia tăng lạm phát Hình bên dưới thể hiện hàm phản ứng của các biến kinh
tế vĩ mô với cú sốc lãi suất dương (hình bên phải là hàm phản ứng Bayes với hàm phản ứng trung bình và khoảng mật độ hậu nghiệm cao nhất – Highest Posterior Density Interval).3
-0.2
0
0.2 VNM_GDP_GAP
-0.5 0 0.5 VNM_PIE
-0.5 0 0.5 VNM_PIEC
-0.2
0
0.2 VNM_PIEFF
-2 0
-0.5 0
-0.5
0
VNM_PIEFF
-0.2 -0.1 0 0.1
VNM_PIEC
10 20 30 40 -0.4
-0.2 0
VNM_GDP_GAP
-0.2 -0.1 0
VNM_PIE
-0.3 -0.2 -0.1 0
VNM_RS
10 20 30 40 -0.5
0 0.5 1 1.5
VNM_LZ
-0.6 -0.4 -0.2 0 0.2
Hình 2: Hàm phản ứng với cú sốc lãi suất
Cú sốc cầu nội địa
Cú sốc cầu nội địa (chính sách tài khóa mở rộng) làm gia tăng chênh lệch sản lượng (sản lượng cao hơn tiềm năng); đồng thời, làm gia tăng áp lực lạm phát do cầu kéo Theo đó, với hàm quy tắc lãi suất, NHTW tăng lãi suất danh nghĩa nhằm kiềm chế lạm phát; lãi suất tăng khiến cho đồng nội tệ tăng giá thực và danh nghĩa Lãi suất tăng và đồng nội tệ tăng giá thực dẫn đến sụt giảm sản lượng trong trung hạn và làm giảm áp lực lạm phát
tỷ giá danh nghĩa; RW_GDP_GAP là chênh lệch sản lượng quốc tế; RW_RS là lãi suất quốc tế
8
Trang 910 20 30 40
-1
0
1
10 20 30 40 -0.5
0 0.5
-0.5 0 0.5
10 20 30 40
-0.5
0
0.5 VNM_PIEFF
10 20 30 40 -1
0
-1 0
10 20 30 40
-0.1
0
-0.1 0 0.1 0.2 0.3
10 20 30 40 -0.2
0 0.2 0.4
10 20 30 40 -0.2
0 0.2 0.4 0.6
VNM_PIE
-0.2 0 0.2 0.4
VNM_RS
10 20 30 40 -0.5
0 0.5
VNM_LZ
10 20 30 40 -0.8
-0.6 -0.4 -0.2 0 0.2
Hình 3: Hàm phản ứng với cú sốc cầu dương
Cú sốc lãi suất quốc tế (tăng lãi suất bất ngờ của FED)
Lãi suất quốc tế tăng khiến cho đồng Việt Nam mất giá (tỷ giá danh nghĩa và thực tăng), theo đó, cải thiện tình hình cán cân thương mại và thúc đẩy hoạt động kinh tế trong nước nói chung (sản lượng tăng cao hơn với độ trễ) Đồng thời, lạm phát có xu hướng gia tăng với độ trễ nhất định với áp lực từ tăng giá hàng hoá nhập khẩu cũng như gia tăng hoạt động kinh tế NHTW phản ứng bằng cách tăng lãi suất danh nghĩa để kiểm soát lạm phát và đưa sản lượng về mức tiềm năng trong trung hạn
-0.05
0
0.05 VNM_GDP_GAP
-0.2 0 0.2 VNM_PIE
-0.5 0 0.5 VNM_PIEC
-0.1
0
0.1 VNM_PIEFF
-0.5 0
-0.5 0
0
0.05
VNM_PIEFF
10 20 30 40 -0.05
0 0.05
10 20 30 40 -0.1
0 0.1 0.2 0.3
VNM_GDP_GAP
10 20 30 40 -0.04
-0.02 0 0.02 0.04
VNM_PIE
10 20 30 40 0
0.1
10 20 30 40 -0.2
0 0.2 0.4
VNM_LZ
10 20 30 40 -0.2
0 0.2 0.4 0.6
RW_GDP_GAP
10 20 30 40 -0.2
-0.1 0
RW_PIE
10 20 30 40 -0.4
-0.2
RW_RS
10 20 30 40 -0.4
-0.2 0 0.2 0.4
Hình 4: Hàm phản ứng với cú sốc lãi suất bên ngoài
Cú sốc gia tăng nhu cầu quốc tế
Tăng trưởng kinh tế quốc tế làm gia tăng nhu cầu hàng hoá xuất khẩu của Việt Nam thông qua kênh lan toả động lực tăng trưởng kinh tế là thương mại quốc tế Theo
đó, cú sốc dương của nhu cầu quốc tế thúc đẩy hoạt động kinh tế, và đồng thời, tạo áp lực gia tăng giá cả tiêu dùng Với lạm phát gia tăng và sản lượng vượt mức tiềm năng, NHTW tăng lãi suất điều hành Sản lượng quốc tế vượt tiềm năng cũng tạo áp lực gia tăng lạm phát; NHTW quốc tế (Fed) tăng lãi suất chính sách để kiềm chế làm phát
9
Trang 1010 20 30 40
-0.2
0
0.2
10 20 30 40 0
0.2 0.4
10 20 30 40 0
0.5 1
-0.2
0
0.2 VNM_PIEFF
10 20 30 40 0
1
10 20 30 40 -1
0
-0.1
-0.05
10 20 30 40 -0.05
0 0.05 0.1 0.15
10 20 30 40 0.2
0.4 0.6 0.8 1
10 20 30 40 -0.05
0 0.05 0.1 0.15
VNM_PIE
10 20 30 40 0.2
0.4 0.6
VNM_RS
10 20 30 40 1
10 20 30 40 0
0.5 1
RW_GDP_GAP
10 20 30 40 -0.20
0.2 0.6
RW_PIE
10 20 30 40 0.2
0.6 1 1.2
RW_RS
10 20 30 40 0.5
1 1.5 2 2.5
Hình 5: Hàm phản ứng với cú sốc tăng trưởng quốc tế
c Dự báo
Mô hình cho phép dự báo trong mẫu đối với số liệu lịch sử quan sát được (one
step ahead forecast)) cho phép đánh giá sự phù hợp của mô hình trong giải thích diễn
biến của nền kinh tế thông qua việc dự đoán diễn biến của số liệu trong quá khứ Hình 6
và Hình 7 cho thấy kết quả dự báo chênh lệch sản lượng và lạm phát thực tế trong mẫu
của mô hình phù hợp với diễn biến thực tế, có thể thấy dự báo của mô hình dự báo tương đối sát với diễn biến thực tế của chênh lệch sản lượng và lạm phát (sự ổn định tương đối của lạm phát sau năm 2013)
2008
Q1
2008
Q3
2009
Q1
2009
Q3
2010
Q1
2010
Q3
2011
Q1
2011
Q3
2012
Q1
2012
Q3
2013
Q1
2013
Q3
2014
Q1
2014
Q3
2015
Q1
2015
Q3
2016
Q1
2016
Q3
2017
Q1
2017
Q3
2018
Q1
2018 Q3
-2.00 -1.50 -1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50
Chênh lệch sản lượng
Hình 6: Dự báo chênh lệch sản lượng quá khứ
10