Trong bài viết, các tác giả sẽ sử dụng mô hình VAR để xem xét tác động của chính sách tiền tệ đối với lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017. Mô hình VAR có khả năng đo các cú sốc từ biến này sang biến khác theo cơ chế tương tác nội sinh , mà không đòi hỏi quá nhiều chi tiết về cấu trúc của nền kinh tế. Điều này đặc biệt hữu ích cho các nhà nghiên cứu muốn đo lường sự biến động của các biến số tiền tệ đối với lạm phát của nền kinh tế.
KINH NGHIÏÅM - THÛÅC TIÏỴN ÀẤNHẤC GIẤ ÀƯÅNG T CA CHĐNH SẤCH TIÏ ÚÃ VIÏÅT NAM GIAI ÀOẨN 2008 - 201 Ngây nhêån:13/03/2018 Ngây phẫn biïån: 20/03/2018 Ngây duåt àùng: 13/04/2018 NGUỴN THÕ VÊN ANH* - TRÊÌN VÙN THÚÂI** Tốm tùỉt: Trong bâi viïët, nhốm tấc giẫ sûã dng mư hònh vectú tûå hưìi quy VAR àïí xem xết tấc àưån àïën lẩm phất úã Viïåt Nam trong giai àoẩn 2008 -2017. Mư hònh VAR cố khẫ nùng ào lûúâng cấc c sưëc lẩi theo mưåt cú chïë tûúng tấc nưåi sinh, mâ khưng àôi hỗi nhûäng chó àõnh quấ chi tiïët vïì cêëu trc nïìn cấc nhâ nghiïn cûáu khi mën ào lûúâng biïën àưång (c sưëc) ca cấc biïën sưë tiïìn tïå àïën lẩm phất c Àậ cố nhiïìu nghiïn cûáu sûã dng mư hònh VAR àïí nghiïn cûáu tấc àưång ca CSTT úã Viïåt Nam. Tu chûa cố mưåt nghiïn cûáu nâo cung cêëp mưåt bûác tranh àêìy à vïì tấc àưång ca CSTT àïën lẩm phất t kinh tïë Viïåt Nam chõu thấch thûác lúán búãi cåc khng hoẫng tâi chđnh - tiïìn tïå bùỉt àêìu tûâ M nùm ca Chêu Êu 2010 àậ khiïën cho àâ tùng trûúãng ca cấc nïìn kinh tïë trïn thïë giúái bõ giẫm st. Thûåc tiï nay cho thêëy, quët àõnh ca Qëc hưåi vâ àõnh hûúáng àiïìu hânh hâng nùm ca Chđnh ph àưëi vúái m tïë vơ mư cố vai trô àùåc biïåt quan trổng trong viïåc quët àõnh hiïåu quẫ àiïìu hânh CSTT ca NHNN. V hònh VAR chng tưi ài vâo xem xết tấc àưång ca CSTT àïën lẩm phất úã Viïåt Nam trong giai àoẩn 20 lån vâ kïët lån tûâ kïët quẫ mư hònh Tûâ khốa: Chđnh sấch tiïìn tïå, lẩm phất, mư hònh VAR IMPACT ASSESSMENT OF MONEY POLICY TO INFLATION IN VIETNAM IN THE PER Abstract: In the article, the authors will use the VAR model to examine the impact of monetary policy on inflati period 2008 - 2017. The VAR model is capable of measuring shocks from one variable to the other in terms of an mechanism, without requiring too much detail on the structure of the economy. This is especially helpful for re measure the fluctuations (shocks) of monetary variables to the inflation of the economy There have been many studies using the VAR model to study the impact of monetary policy in Vietnam. How understanding, none of the studies provides a full picture of the impact of monetary policy on inflation from 2008 the Vietnamese economy was challenged by The financial crisis began in the United States in 2008, followed by E crisis in 2010, which has led to a slowdown in world economic growth. The practical implementation of the mon to now shows that the decision of the National Assembly and the annual direction of the Government for the goal stabilizing the macro-economy play a particularly important role. In determining the effectiveness of the State B tration. With empirical research using the VAR model, we will examine the impact of monetary policy on inflatio 2008 - 2017, thus providing some discussion and conclusions from the model results Keywords: Monetary policy, inflation, VAR model 1. Tưíng quan nghiïn cûáu Viïåt Nam vúái chỵi sưë liïåu 1900:12 - 1994:12 vâ àûa Nghiïn cûáu tấc àưång ca CSTT àïën nïìn kinh tïë ra kïët lån t lïå tùng trûúãng cung tiïìn danh nghơa, thúâi gian vûâa qua àûúåc rêët nhiïìu cấc nhâ nghiïn cûáu àưå lïåch giûäa t lïå mêët giấ tiïìn nưåi tïå vâ lậi sët cố trong vâ ngoâi nûúác quan têm. Trong àố, viïåc sûã nghơa cao nïn àûúåc coi lâ ëu tưë dng àïí dûå bấo dng mư hònh VAR àûúåc xem lâ mưåt cưng c hûäu lẩm phất, côn t lïå tùng trûúãng sẫn lûúång chó tấc ủch,taồiViùồtNamcaỏchtiùởpcờồnnaõycuọngaọỷỳồcửồngngựổnhaồn mửồtsửởnhaõnghiùncỷỏuthỷồchiùồnnhỷnghiùncỷỏu Hung,L.V.&Wade,D.P(2008)nghiùncỷỏuaọ cuóaVoọTrủThaõnh(2000),Hung,L.V.&Wade,D.P sỷóduồngmửhũnhVARvỳỏicaỏcbiùởn:saónlỷỳồng,mỷỏc (2008),NguyùợnThừThuHựỗngvaõNguyùợnỷỏcThaõnh giaỏ,cungtiùỡn,laọisuờởtthỷồc,tủnduồngtrongnùỡnkinh (2010),ChuKhaỏnhLờn(2013), VoọTrủThaõnh(2000) qua mư hònh VAR phên tđch * Trûúâng Àẩi hổc Lao àưång - Xậ hưåi mưëi quan hïå giûäa giấ cẫ vâ lûúång tiïìn cung ûáng úã** Trûúâng Àẩi hổc Cưng Àoân 64 Tẩp chđ Nghiïn cûáu khoa hổc cưng àoân Sưë 11 thấng 4/2018 KINH NGHIẽM - THC TIẽẻN tùở,tyógiaỏhửởioaỏihiùồuquaóthỷồc(REER).Nghiùn suờởtthỷồcgiaóm;laọisuờởtthỷồcgiaómlaõmchonửồitùồtrỳó cỷỏuchúramửởiliùnhùồchựồtgiỷọacungtiùỡnvaõsaón nùnkeỏmhờởpdờợnhỳnngoaồitùồ,dờợnùởncờỡungoaồi lỷỳồngthỷồctùở,nhỷngchỷatũmthờởymửồtkùởtnửởimaồnh tùồvaõtyógiaỏtựng(E );tyógiaỏtựng,laõmtựngxuờởt giỷọacungtiùỡnvaõgiaỏ.Nghiùncỷỏucuọngchúrarựỗng, khờớuvaõhaồnchùởnhờồpkhờớu,kùởtquaólaõxuờởtkhờớu kùnhlaọisuờởtoỏngủtvaitroõtrongtruyùỡntaóiCSTT, roõng(NX)vaõtửớngsaónlỷỳồng,giaỏtựng caỏckùnhtyógiaỏhửởioaỏi,kùnhtủnduồngoỏngvaitroõ MS ir ENXADYP maồnhhỳn Kùnh tủn duồng CSTTmỳórửồnglaõmtựngdỷồtrỷọ NguyùợnThừThuHựỗngvaõNguyùợnỷỏcThaõnh vaõtiùỡngỷói,laõmtựngkhửởilỷỳồngtủnduồngngờnhaõng (2010) caỏctaỏcgiaóaọsỷóduồngdỷọliùồutheothaỏngcoỏthùớchovay.Bỳóivũnhiùỡungỷỳõiivayphuồthuửồc ùớphờntủchcaỏcnhờntửởquyùởtừnhlaồmphaỏtỳó vaõotủnduồngngờnhaõngùớtaõitrỳồchocaỏchoaồtửồng ViùồtNamgiaioaồn2000-2010.Kùởtquaónghiùn cuóamũnh,ngờnhaõngseọchovaynhiùỡuhỳn,laõm cỷỏuchúrarựỗngtyólùồlaồmphaỏtcoỏquanhùồtraỏichiùỡutựngờỡutỷvaõtiùuduõng.Bựỗngsỳửỡtacoỏ: vỳỏitựngtrỷỳóngsaónlỷỳồng.Laồmphaỏttrongquaỏkhỷỏ coỏaónhhỷỳóngdaidựốngtỳỏilaồmphaỏthiùồntaồi.Trong MSTiùỡngỷóingờnhaõng Tủnduồngngờn khioỏ,tửởcửồtựngtrỷỳóngcungtiùỡnhaythayửớilaọi haõng IC ADYP sët cố ẫnh hûúãng nhỗ hóåc khưng cố nghơa túái 3. ÛÁng dng mư hònh VAR kiïím àõnh tấc àưång lẩm phất. Vâ, t giấ cố ẫnh hûúãng túái lẩm phất ca CSTT àïën lẩm phất úã Viïåt Nam giai àoẩn nhûng giấ dêìu thïë giúái lẩi khưng cố ẫnh hûúãng cố 2008 - 2017 nghơa túái lẩm phất 3.1 Mư hònh VAR vâ cấc biïën sưë Chu Khấnh Lên (2013) àậ sûã dng mư hònh VAR mư hònh àïí àấnh giấ vai trô ca kïnh tđn dng trong truìn Àïí kiïím àõnh tấc àưång ca CSTT àïën lẩm phất úã tẫi CSTT àïën nïìn kinh tïë. Tấc giẫ àậ chó ra trong Viïåt Nam nhốm tấc giẫ sûã dng mư hònh VAR. Mư trûúâng húåp kïnh tđn dng phất huy hiïåu quẫ, mûác hònh VAR cêëp k tưíng quất cố dẩng nhû sau: àưå phẫn ûáng ca tưíng sẫn phêím qëc nưåi vâ chó sưë Y AY t 1 A2Yt Ak Yt k st t Trong àố: giấ tiïu dng cố sûå biïën àưång mẩnh vâ nhanh chống t A lâ ma trêån vng cêëp m, i = 1, 2, , k; s = (s 1t , s 2t , àưíi chiïìu hún so vúái trûúâng húåp khưng cố kïnh tđn i t s , , s )’; Y bao gưìm m biïën ngêỵu nhiïn dûâng; t duồng.QuanghiùncỷỏuvùỡtruyùỡntaóiCSTTquakùnh 3t mt laõveỏctỳnhiùợutrựổng;s vectỳcaỏcyùởutửởxaỏcừnh, tủnduồngtaỏcgiaóaọỷarakhuyùởnnghừChủnhphuóvaõ t coỏthùớbaogửỡmhựỗngsửở,xuthùởtuyùởntủnhhoựồc NHNNcờỡntờồptrungvaõonờngcaohiùồuquaótruyùỡn àa thûác tẫi ca kïnh nây Mư hònh VAR ûáng dng trong nghiïn cûáu nây lâ 2. Cú chïë truìn tẫi tấc àưång ca chđnh sấch mư hònh nhiïìu biïën. Khi xem xết sûå thay àưíi cung tiïìn tïå àïën lẩm phất tiïìn, biïën sưë nây khưng tấc àưång trûåc tiïëp túái cấc Àïí hiïíu cú chïë tấc àưång ca CSTT cêìn hiïíu cú chïë truìn tẫi tấc àưång ca CSTT àïën lẩm phất thưng biïën mc tiïu cëi cng lâ lẩm phất mâ qua cấc kïnh truìn dêỵn. Cú chïë tấc àưång ca CSTT àïën qua cấc kïnh truìn dêỵn. Cấc kïnh truìn dêỵn tấc sú àưì 1. Theo àưång ca CSTT àûúåc chêëp nhêån rưång rậi lâ kïnh lậilẩm phất úã Viïåt Nam, àûúåc mư tẫ búãi àố sûå thay àưíi CSTT ca NHNN àûúåc thïí hiïån qua sët, kïnh t giấ vâ kïnh tđn dng Kïnh lậi sët Ẫnh hûúãng ca sûå biïën àưíi cung biïën cung tiïìn. Cấc biïën lậi sët cho vay ngùỉn hẩn, tiïìn àïën nïìn kinh tïë trûúác hïët àûúåc truìn tẫi qua t giấ bònh qn liïn ngên hâng, tđn dng àưëi vúái nïìn kinh tïë, àẩi diïån cho 3 kïnh truìn dêỵn lậi sët, t kïnh lậi sët. Cung tiïìn (MS) thay àưíi tấc àưång lïn giấ, tđn dng. Mc tiïu cëi cng ca CSTT lâ tùng nïìn kinh tïë trûúác hïët àûúåc truìn dêỵn qua kïnh lậi trûúãng vâ lẩm phất àûúåc thïí hiïån qua biïën GDP sët truìn thưëng àûúåc Keynes mư tẫ theo sú àưì: theo giấ so sấnh 2010 vâ chó sưë giấ tiïu dng. Ngoâi MS↑ → ir↓ →I↑C↑→AD↑→Y↑P↑ 6 biïën sưë nưåi sinh trong mư hònh lâ CPI, GDPR, M2, Vúái cấc nhên tưë khấc khưng àưíi (giấ cẫ hâng hốaCRE, LR, EX, nhốm nghiïn cûáu àûa thïm vâo mư khưng àưíi) CSTT múã rưång (MS), lâm cho lậi sët hònh ca mònh biïën giấ qëc tïë (PW) lâ biïën ngoẩi thûåc giẫm (i ); lậi sët thûåc giẫm lâm giẫm chi phđsinh (bẫng 1) r àêìu tû, kđch thđch àêìu tû tùng (I ), tiïu dng (C ); Trong cấc biïën sưë àûa vâo mư hònh hai biïën CPI lâm tùng tưíng cêìu (AD) vâ cëi cng lâ tùng sẫn vâ GDPR àậ ỷỳồc hiùồu chúnh theo muõa vuồ theo lỷỳồng(Y)vaõgiaỏcaó(P)trongnùỡnkinhtùở phỷỳngphaỏptrungbũnhtrỷỳồt,nhựỗmaómbaóocaỏc Kùnh t giấ Vúái cấc nhên tưë khấc khưng àưíi (giấ c sưëc phẫn ấnh nhûäng thay àưíi so vúái xu thïë dâi hâng hốa khưng àưíi), khi cung tiïìn tùng, lâm cho lậi hẩn ca cấc biïën àố 65 cưng àoâ Tẩp chđ Nghiïn cûáu khoa hổc Sưë 11 thấng 4/2018 KINH NGHIÏÅM - THÛÅC TIÏỴN Mục tiêu hoạt động Các cơng cụ CSTT Mục tiêu trung gian R; Lãi suất LNH M.V = P.Y Cung tiền (MS) Các loại lãi suất thị trường Cầu nước (C+ I +G) Mục tiêu cuối Mục tiêu cuối Áp lực lạm phát nước Tổng cầu (Mục tiêu tăng trưởng) Cầu nước ngồi ròng Cơng cụ tỷ giá Lạm phát Áp lực lạm phát nước ngồi (giá nhập khẩu) (NX) Sú àưì 1. Cú chïë truìn dêỵn tấc àưång CSTT àïën tùng trûúãng vâ lẩm phất úã Viïåt Nam Ngìn: Tưíng húåp tûâ NHNN Viïåt Nam Bẫng 1. Cấc biïën trong mư hònh VAR STT K hiïåu Tïn biïën CPI Chó sưë giấ tiïu dng GDPR GDP theo giấ so sấnh 2010 Ngìn TCTK, IFS TCTK M2 Tưíng phûúng tiïån toấn IFS, NHNN CRE Tđn dng àưëi vúái nïìn kinh tïë NHNN VND LR Lậi sët cho vay bònhnq IFS T giấ bònh qn liïn ngên hâng NHNN IFS, NHNN EX cưng bưë IFS PW Chó sưë giấ tiïu dng thïë giúái Àïì kiïím àõnh tđnh dûâng ca cấc biïën sau khi àậ àûúåc log hốa tấc giẫ sûã dng kiïím àõnh ADF (Augmented Dickey - Fuller), kïët quẫ àûúåc thïí hiïån úã bẫng 2 Tûâ kïët quẫ ca bẫng 1 ta thêëy chỵi LGDPR dûâng tẩi mûác nghơa 1%, sai phên ca cấc chỵi côn lẩi àïìu dûâng tẩi mûác nghơa 5% Vúái kïët quẫ kiïím àõnh tđnh dûâng nhû trïn trong mư hònh VAR, têët cẫ cấc biïën sệ lêëy úã sai phên bêåc 1 Bẫng 2. Kiïím àõnh tđnh dûâng ca cấc biùởn bựỗng kiùớm ừnhADF Biùởn ADF LCPI -0,820539 Test critical values: 1% level 5% level 10% level -4,252879 -3,548490 -3,207094 DLCPI -3,562121 -3,646342 -2,954021 -2,615817 LCRE -3,082913 -4,252879 -3,548490 -3,207094 DLCRE -5,504465 LEX -1,728949 -3,646342 -4,252879 -2,954021 -3,548490 -2,615817 -3,207094 DLEX -3,841187 -3,646342 -2,954021 -2,615817 LGDPR -9,424658 -4,252879 -3,548490 -3,207094 DLGDP R -12,24470 LLR -2,018110 -3,646342 -4,252879 -2,954021 -3,548490 -2,615817 Cấc biïën CPI, GDPR, M2, CRE, LR, EX, PW -3,207094 sau khi àûúåc log hốa cố k hiïåu lêìn lûúåt lâ LCPI, DLLR -7,110494 -3,646342 -2,954021 -2,615817 LGDPR,LM2, LCRE, LLR, LEX, LPW vâ sai phên LM2 -3,272974 -4,252879 -3,548490 -3,207094 ca cấc chỵi dûä liïåu àậ àûúåc log hốa àûúåc k hiïåu DLM2 -5,592313 -3,646342 -2,954021 -2,615817 lâ DLCPI, DLM2, DLGDPR, DLCRE, DLLR, DLEX, LPW -0,787540 -4,252879 -3,548490 -3,207094 DLPW Vúái cêëu trc mư hònh nhû vêåy tấc giẫ sệ xem xết DLPW -4,777557 -3,646342 -2,954021 -2,615817 Ngìn: Kïët quẫ mư hònh sûå tùng lïn ca cung tiïìn àïën cấc biïën nưåi sinh côn lẩi trong mư hònh. Àưìng thúâi sệ xem xết phẫn ûáng ca lẩm phất trûúác cấc c sưëc khấc nhau b. Xấc àõnh àưå trïỵ tưëi ûu 3.2 Kiïím tra tđnh ưín àõnh ca chỵi sưë liïåu Àïí xấc àõnh cấc biïën àûúåc àûa vâo mư hònh VAR, Trûúác khi tiïën hânh cấc bûúác phên tđch c thïí, mưåt viïåc rêët quan trổng lâ phẫi xấc àõnh àưå trïỵ tưëi tấc giẫ tiïën hânh viïåc kiïím tra tđnh ưín àõnh ca ûu. Sau khi chẩy VAR vâ sûã dng kiïím àõnh àïí xấc cấc chỵi sưë liïåu (Bao gưìm 32 quan sất, sưë liïåu àõnh sưë thúâi k trïỵ tưëi ûu, theo cấc tiïu chín thưëng theo qu, tûâ qu IV/2008 àïën qu II/2017). Trûúác kï FPE, AIC trïỵ tưëi ûu lâ 2 (bẫng 3) hïët tấc giẫ kiïím tra tđnh dûâng ca cấc biïën àûa * Lâ àưå trïỵ tưëi ûu àûúåc sûã dng theo tiïu chín vâo mư hònh thưëng kï a. Xết tđnh dûâng ca cấc biïën àûúåc àûa vâo 3.3 Kiïím àõnh nhên quẫ Granger vâ kiïím àõnh mư hònh tđnh ưín àõnh ca mư hònh 66 Tẩp chđ Nghiïn cûáu khoa hổc cưng àoân Sưë 11 thấng 4/2018 KINH NGHIÏÅM - THÛÅC TIÏỴN b. Kiïím àõnh tđnh ưín àõnh ca mư hònh VAR Lag Order Selection Criteria Mư hònh VAR thỗa mận àiïìu kiïån Endogenous variables: DLCPI DLCRE DLEX DLGDPR DLLR DLM2 ửớnừnhbỳóicaỏcnghiùồmùỡunựỗmtrong Exogenous variables: C DLPW àûúâng trôn àún võ (Cấc nghiïåm cố Date: 03/07/18 Time: 06:45 Modulus nhỗ hún 1 ) (Bẫng 4) Sample: 2008Q4 2017Q2 3.4 Kïët quẫ ûúác lûúång mư hònh Included observations: 32 VAR Sau khi kiïím tra tđnh dûâng, xấc Lag LogL LR FPE AIC SC HQ àõnh àưå trïỵ tưëi ûu vâ kiïím àõnh nhên 373.3666 NA 6.26e-18 -22.58541 -22.03576* -22.40322 quẫ Granger, tđnh ưín àõnh ca mư hònh 419.0758 68.56378* 3.64e-18 -23.19224 -20.99363 -22.46346* tấc giẫ tiïën hânh ûúác lûúång mư hònh a. Hâm phẫn ûáng 463.1946 49.63367 3.00e-18* -23.69966* -19.85210 -22.42431 Tấc giẫ sệ xem xết tấc àưång ca c sưëc chđnh sấch tiïìn tïå vúái sûå tùng * indicates lag order selected by the criterion lïn ca cung tiïìn M2 túái cấc biïën côn LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) lẩi trong mư hònh (biïíu àưì 1). Kïët quẫ FPE: Final prediction error cho thêëy tùng trûúãng sẫn lûúång cố xu AIC: Akaike information criterion hûúáng giẫm trong qu àêìu sau àố tùng SC: Schwarz information criterion lïn mẩnh trong qu tiïëp theo vâ giẫm úã qu 3 sau àố tùng nhể vâ ài vâo thïë HQ:Hannan-Quinn information criterion ưín àõnh. Lẩm phất cng cố xu hûúáng a. Kiïím àõnh nhên quẫ Granger tùng trong 2 qu àêìu tùng cung tiïìn, giẫm trong qu Theo kïët quẫ ca kiïím àõnh nhên quẫ Granger 3 vâ tùng nhể trong qu 4 sau àố giẫm úã qu 5 vâ ài vúái mûác nghơa 5% thò: Cung tiïìn M2 cố mưëi quan vâo thïë ưín àõnh tûâ qu 6. Àưìng nưåi tïå cố xu hûúáng hïå nhên quẫ vúái CPI; M2 cố mưëi quan hïå nhên quẫ mêët giấ khi tùng cung tiïìn trong qu àêìu, sau àố àẫo vúái Tó giấ EX; Tđn dng CRE cố mưëi quan hïå nhên chiïìu trong 1 qu rưìi tùng ngûúåc trúã lẩi trong qu quẫ vúái tó giấ EX; PW cố mưëi quan hïå nhên quẫ vúáitiïëp theo, úã cấc qu côn lẩi biïn àưå giao àưång nhỗ lậi sët LR (Giấ trõ P_value nhỗ hún 5%) C sưëc tùng cung tiïìn lâm giẫm lậi sët trong qu àêìu ph húåp vúái l thuët, tuy nhiïn sau àố lậi sët Bẫng 4. Kiïím àõnh tđnh ưín àõnh ca mư hònh cố xu hûúáng tùng lïn trong qu tiïëp theo, vâ nhûäng VAR Stability Condition Check qu tiïëp sau nûäa biïn àưå giao àưång lâ khưng lúán Roots of Characteristic Polynomial Àiïìu nây, cố thïí àûúåc giẫi thđch lâ do NHNN àậ thûåc Endogenous variables: DLCPI DLCRE DLEX DLGDPR DLLR DLM2 thi chđnh sấch lậi sët mang tđnh thđch ûáng, tûác lâ lậi Exogenous variables: C DLPW sët àûúåc àiïìu chónh theo diïỵn biïën lẩm phất trong Lag specification: nïìn kinh tïë. Àưìng thúâi cung tiïìn tùng cng gốp phêìn Date: 03/07/18 Time: 06:49 Bẫng 3. Xấc àõnh àưå dâi trïỵ trong mư hònh Root -0.939029 -0.134249 - 0.804106i -0.134249 + 0.804106i 0.631571 - 0.255635i 0.631571 + 0.255635i -0.599414 - 0.280624i -0.599414 + 0.280624i 0.288260 - 0.563969i 0.288260 + 0.563969i 0.472171 -0.168782 - 0.437471i -0.168782 + 0.437 471i No root lies outside the unit circle VAR satisfies the stability condition Ngìn: Kïët quẫ mư hònh Modulus 0.939029 0.815236 0.815236 0.681345 0.681345 0.661852 0.661852 0.633368 0.633368 0.472171 0.468902 0.468902 Biïíu àưì 1. Phẫn ûáng ca cấc biïën nưåi sinh trûúác c sưëc ca M2 Response to Cholesky One S.D Innovations ± S.E Response of DLCPI to DLM2 Response of DLCRE to DLM2 008 02 006 01 004 002 00 000 -.01 -.002 -.004 -.02 10 Response of DLEX to DLM2 10 10 Response of DLGDPR to DLM2 006 20 004 15 10 002 05 000 00 -.002 -.05 -.004 -.10 -.006 -.15 10 10 Response of DLLR to DLM2 08 04 00 -.04 -.08 67 cưng àoâ Tẩp chđ Nghiïn cûáu khoa hổc Sưë 11 thấng 4/2018 KINH NGHIÏÅM - THÛÅC TIÏỴN àêíy nhanh viïåc tùng trûúãng tđn dng trong nïìn kinh theo qu trong giai àoẩn qu IV/2008 qu II/2017 tïë qu àêìu sau àố cố xu hûúáng giẫm úã qu 2 vâ tiïëpàûúåc sûã dng àïí phên tđch. Kiïím àõnh Granger, hâm tc tùng nhể trong qu 3 vâ giao àưång nhỗ trong phẫn ûáng cng àậ ng hưå cho thêëy cố nhûäng tấc nhûäng qu tiïëp theo àưång nhêët àõnh tûâ CSTT àïën biïën giấ cẫ trong nïìn Ngoâi ra, tûâ kïët quẫ mư hònh tấc giẫ tiïën hânhkinh tïë xem tấc àưång ca cấc c sưëc túái lẩm phất. Chi tiïët Tấc giẫ àậ sûã dng mư hònh VAR àïí àấnh giấ hâm phẫn ûáng àûúåc trònh bây trong ph lc bâi viïët.tấc àưång ca CSTT àïën nïìn kinh tïë cng nhû vai trô Phẫn ûáng ca lẩm phất trûúác cấc c sưëc: Sau c sưëc ca cấc nhên tưë quët àõnh àïën lẩm phất, tùng trûúãng tùng sẫn lûúång, CPI tùng trong khoẫng 1 qu rưìi Dûä liïåu theo qu trong giai àoẩn qu IV/2008 - qu giẫm xëng úã 2 qu tiïëp theo, sau àố lẩi tùng nhể vâII/2017 àûúåc sûã dng àïí phên tđch. Kiïím àõnh giûä biïn àưå giao àưång nhỗ. CPI cố tùng khi tùng Granger, hâm phẫn ûáng cng àậ ng hưå cho thêëy cố cung tiïìn úã hai qu àêìu, giẫm dêìn tûâ qu 3, tùng nhûäng tấc àưång nhêët àõnh tûâ CSTT àïën biïën giấ cẫ nhể úã qu 4, rưìi giẫm dêìn vâ ài vâo ưín àõnh úã cấc trong nïìn kinh tïë qu tiïëp theo. C sưëc tđn dng lâm CPI tùng nhể Viïåc tùng cung tiïìn sệ lâm lậi sët giẫm, àưìng trong qu àêìu, rưìi tùng mẩnh úã cấc qu tiïëp theo, tûâ tiïìn mêët giấ vâ tđn dng, lẩm phất tùng trong qu qu 6 trúã ài giẫm vâ cố xu hûúáng ài vâo ưín àõnh tûâàêìu ph húåp vúái l thuët. Kïët quẫ cho thêëy CPI qu 8. CPI ban àêìu thay àưíi thån chiïìu vúái c sưëc phẫn ûáng tûúng àưëi giưëng nhû chng ta k vổng trûúác vïì t giấ danh nghơa úã qu àêìu, sau àố àẫo chiïìu, tûâ c sưëc ca cung tiïìn tùng lâm CPI tùng lïn vâ biïën qu 4 trúã ài múái tùng trúã lẩi àưång trong vông 5 qu chó tûâ qu thûá 6 múái ài vâo b. Phên rậ phûúng sai thïë ưín àõnh. Kïët quẫ nây cng cưë thïm niïìm tin vâo Ngoâi phên tđch hâm phẫn ûáng, tấc giẫ sûã dngvai trô ca CSTT vúái tû cấch lâ mưåt cưng c quan phên rậ phûúng sai àïí àấnh giấ têìm quan trổng ca trổng trong kiïím soất lẩm phất úã Viïåt Nam cấc c sưëc khấc nhau khi giẫi thđch cho sûå biïën thiïn Viïåc tùng trûúãng tđn dng cng lâm CPI tùng ca lẩm phất. Cố thïí thêëy tđnh chêët dai dùèng canhể trong qu àêìu, rưìi tùng mẩnh úã cấc qu tiïëp lẩm phất giẫi thđch phêìn lúán sûå biïën thiïn ca lẩmtheo, tûâ qu 6 trúã ài giẫm vâ cố xu hûúáng ài vâo ưín phất trong qu àêìu. Tiïëp àïën trong qu 2, sẫn lûúång àõnh tûâ qu 8. Vò vêåy, cêìn kiïím soất quy mư tđn giẫi thđch àûúåc khoẫng 28%; Cung tiïìn giẫi thđch dng ph húåp vúái chó tiïu àõnh hûúáng, tiïëp tc theo àûúåc khoẫng 1,3%; tđn dng giẫi thđch àûúåc 0,1%, phûúng chêm múã rưång tđn dng ài àưi vúái an toân, t giấ giẫi thđch àûúåc khoẫng 5,4%; Cëi cng lâ lậi nêng cao chêët lûúång, hiïåu quẫ, àẫm bẫo an toân hïå sët giẫi thđch àûúåc 2,1%. (Bẫng 6) thưëng, kiïím soất lẩm phất vâ thc àêíy tùng trûúãng kinh tïë húåp l Bẫng 6. Phên rậ phûúng sai ca CPI Kïët quẫ mư hònh cng xấc nhêån úã Viïåt Nam lẩm phất quấ khûá àống vai Variance decomposition of DLCPI Period S.E DLCPI DLCRE DLEX DLGDPR DLLR DLM2 troõquantroồngtrongviùồcxaỏcừnhlaồm phaỏthiùồntaồi.iùỡunaõyhaõmyỏrựỗngùớ 0.008064 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.012449 63.51767 0.113947 5.443173 27.52821 2.102549 1.294454 chưëng lẩm phất, Chđnh ph trûúác hïët 0.013229 56.99400 0.105960 4.922789 30.77116 3.256784 3.949311 cêìn giûä àûúåc mûác lẩm phất thêëp đt 0.013573 54.47288 2.419072 4.734180 29.65733 4.494561 4.221976 nhêët trong vông 1 qu, qua àố lêëy àûúåc 0.014082 50.65702 4.899772 5.681341 29.22228 4.297362 5.242227 niïìm tin ca cưng chng vïì mưåt mưi 0.014408 48.41824 5.610913 7.496142 28.52006 4.934072 5.020572 trûúâng giấ cẫ àûúåc kiïím soất ưín àõnh 0.014668 47.58163 6.965788 7.689137 28.03403 4.884530 4.844888 vâ gip giẫm k vổng vïì lẩm phất trong 0.014815 46.65862 8.311858 7.709663 27.52674 5.037696 4.755427 tûúng lai Kïët quẫ mư hònh cho thêëy lậi sët 0.014880 46.29193 8.534768 7.885951 27.39610 5.112880 4.778372 10 0.014909 46.15005 8.507134 7.947787 27.28990 5.331099 4.774028 tựngCPItựngtrong5quyỏờỡu,coỏthùớ giaóithủchbựỗngchủnhsaỏchlaọisuờởtthủch Cholesky Ordering: DLCPI DLCRE DLEX DLGDPR DLLR DLM2 ûáng ca NHNN àïí ưín àõnh kinh tïë vơ Ngìn: Kïët quẫ mư hònh mư, tûác lâ lậi sët àûúåc àiïìu chónh theo diïỵn biïën 4. Mưåt sưë nhêån xết vïì CSTT nhòn tûâ kïët quẫ ca lẩm phất. Tùng cung tiïìn cố thïí gêy ra lẩm phất, mư hònh VAR do àố lậi sët cng àûúåc àiïìu chónh tùng tûúng ûáng Tấc giẫ àậ sûã dng mư hònh VAR àïí àấnh giấ Vò thïë, CSTT nûúác ta trong thúâi gian túái cêìn tiïëp tc tấc àưång ca CSTT àïën nïìn kinh tïë cng nhû vai trô theo àíi mc tiïu kiïím soất lẩm phất múã mûác vûâa ca cấc nhên tưë quët àõnh àïën lẩm phất. Dûä liïåu phẫi àïí duy trò ưín àõnh kinh tïë vơ mư cng vúái viïåc 68 Tẩp chđ Nghiïn cûáu khoa hổc cưng àoân Sưë 11 thấng 4/2018 KINH NGHIÏÅM - THC TIẽẻN VERP, Trỷỳõng aồi hoồc Kinh tùở giỷọlaọisuờởttrongnùỡnkinhtùởỳómỷỏcthờởpseọhửợtrỳồ caỏc bựỗng chỷỏng vaõ thaóo luờồn aồi hoồc Quửởc gia Hâ Nưåi cho cấc doanh nghiïåp trong nïìn kinh tïë cố thïí tiïëp th cêån vúái dông vưën rễ, hưỵ trúå ưín àõnh kinh doanh tùng N Gregory Mankiw (2009),“Macroeconomics”, Edition, Worth Publishers mûác saãn lûúång. Hung, L V & Wade, D P (2008), “VAR analysis of the monetary transmission mechanism in VietNam” February, State Bank Baáo caáo thûúâng niïn NHNN tûâ 2004 - 2015 of Vietnam, Hanoi, Vietnam and National Graduate Institute for Nguỵn Vùn Tiïën (2010),Giấo “ trònh kinh tïë tiïìn tïå ngên Policy Studies, Tokyo, Japan hâng”.NXB Thưëng kï Vo Tri Thanh (2000),“Exchange rate arrangement in Viet Nam: Chu Khaánh Lên, “Nghiïn cûáu thûåc nghiïåm vïì truìn dêỵn Information content and Policy option”, truy cêåp ngâyhttp:/ , < chđnh sấch tiïìn tïå qua kïnh tđn dng tẩi ViïåtTẩp Nam” chđ /www.eadnwp18.pdf> Ngên hâng sưë thấng 3/2013 http://www.sbv.gov.vn Nguỵn Thừ Thu Hựỗng, Nguyùợn ỷỏc Thaõnh (2010), Caỏc nhờn Nguỵn Quang Dong, Nguỵn Thõ Minh (2012), “Giấo trònh tưë vơ mư quët àõnh lẩm phất úã Viïåt Nam giai àoaån 2000 - 2010: Kinh tïë lûúång” NXB Àẩi hổc Kinh tïë qëc dên Tâi liïåu tham khẫo PH LC Ph lc 1: Kïët quẫ ûúác lûúång mư hònh VAR Vector Autoregression Estimates Vector Autoregression Estimates Date: 03/07/18 Time: 06:44 Sample (adjusted): 2009Q3 2017Q2 Included observations: 32 after adjustments Standard errors in ( ) &-statistics t in [ ] DLCPI DLCRE DLCPI( -1) 0.324602 -0.970544 DLCPI( -2) -0.066612 -0.218332 DLCRE( -1) -0.149291 -0.487765 DLCRE( -2) -0.091955 0.142309 DLEX( -1) 0.515778 1.560535 DLEX( -2) -0.062380 0.987704 DLGDPR( -1) 0.031348 0.027557 DLGDPR( -2) 0.009771 0.054122 DLLR( -1) 0.012395 0.022851 DLLR( -2) 0.011393 -0.101267 DLM2(-1) 0.123121 0.725713 DLM2(-2) 0.348670 0.250040 C -0.025280 0.013282 DLPW 2.597026 -0.584139 DLEX 0.015061 0.071072 0.072157 0.210946 0.493370 -0.610559 0.006642 0.000532 0.007693 0.014064 0.188259 -0.228783 -0.017536 1.778081 DLGDPR -4.889036 -0.698464 -2.464677 -0.881671 -0.949000 11.58208 -0.380369 -0.146276 0.060010 -0.119387 -5.223844 6.364995 0.206163 -11.55517 DLLR 1.781324 -1.388747 1.868033 1.184179 2.650061 -1.729632 0.251477 0.133493 -0.368603 -0.088607 -1.571304 -0.850865 -0.110290 7.789926 DLM2 -0.415246 -0.632542 -0.193782 -0.132607 0.371712 1.606274 0.011087 0.028321 -0.022700 -0.012817 -0.013321 0.482048 0.051375 -1.724435 Ph lc 2: Phẫn ûáng ca CPI trûúác nhûäng c sưëc Response to Cholesky One S.D Innovations ± S.E Re spon se of DLCPI to DLM2 Resp onse of DL CPI to DLCRE 012 012 008 008 004 004 000 000 -.004 -.004 -.008 -.008 10 Re spon se of DLCPI to DL EX 10 10 Resp onse o f DLCPI to DL GDPR 012 012 008 008 004 004 000 000 -.004 -.004 -.008 -.008 10 10 Resp onse of DLCPI to DLL R 012 008 004 000 -.004 -.008 69 cưng àoâ Tẩp chđ Nghiïn cûáu khoa hổc Sưë 11 thaáng 4/2018 ... lỷỳồngthỷồct ở, nhỷngchỷatũmthờởymửồtkùởtnửởimaồnh tùồvaõtyógiaỏtựng(E );tyógiaỏtựng,laõmtựngxuờởt giỷọacungtiùỡnvaõgiaỏ.Nghiùncỷỏucuọngchúrarựỗng, khờớuvaõhaồnchùởnhờồpkhờớu,kùởtquaólaõxuờởtkhờớu... tăng trưởng) Cầu nước ngồi ròng Cơng cụ tỷ giá Lạm phát Áp lực lạm phát nước ngồi (giá nhập khẩu) (NX) Sú àưì 1. Cú chïë truìn dêỵn tấc àưång CSTT àïën tùng trûúãng vâ lẩm phất úã Viïåt Nam Ngìn: Tưíng húåp tûâ NHNN ... TIẽẻN t ở, tyógiaỏhửởioaỏihiùồuquaóthỷồc(REER).Nghiùn suờởtthỷồcgiaóm;laọisuờởtthỷồcgiaómlaõmchonửồitùồtrỳó cỷỏuchúramửởiliùnhùồchựồtgiỷọacungtiùỡnvaõsaón nùnkeỏmhờởpdờợnhỳnngoaồitùồ,dờợnùởncờỡungoaồi