Tác động đồng thời của chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ đến các biến kinh tế vĩ mô ở việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH -  - NGUYỄN MINH TÂN TÁC ĐỘNG ĐỒNG THỜI CỦA CHÍNH SÁCH TÀI KHĨA VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐẾN CÁC BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ Ở VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh, năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH -  - NGUYỄN MINH TÂN TÁC ĐỘNG ĐỒNG THỜI CỦA CHÍNH SÁCH TÀI KHĨA VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐẾN CÁC BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã ngành: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN HỒNG THẮNG TP Hồ Chí Minh, năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đề tài: “Tác động đồng thời sách tài khóa sách tiền tệ đến biến kinh tế vĩ mô Việt Nam” cơng trình nghiên cứu cá nhân tơi chưa cơng bố cơng trình khoa học khác thời điểm Thành phố Hồ Chí Minh, Ngày tháng Nguyễn Minh Tân năm 2018 MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG CHƯƠNG I MỞ ĐẦU 1.1 Lý thực nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu .3 1.3 Phương pháp nghiên cứu 1.4 Bố cục luận văn CHƯƠNG KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM6 2.1 Khung lý thuyết sách tài khóa sách tiền tệ .6 2.1.1 Chính sách Tài Khóa .6 2.1.2 Chính sách tiền tệ 2.1.3 Tương tác sách tài khóa sách tiền tệ .11 2.2 Bằng chứng thực nghiệm 21 2.2.1 Các nghiên cứu nước 21 2.2.2 Các nghiên cứu nước 29 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU 30 3.1 Mô hình nghiên cứu 30 3.2 Phương pháp ước lượng 35 3.3 Biến nghiên cứu liệu 40 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH 42 4.1 Kết ước lượng hệ số ma trận : 42 4.2 Phân tích hàm phản ứng xung (IRF) 45 4.2.1 Cú sốc sách tiền tệ 45 4.2.2 Cú sốc sách tài khóa 47 4.3 Phân rã phương sai 51 4.4 Phân tích dài hạn – Mơ hình VECM 54 4.4.1 Kiểm định đồng liên kết 54 4.4.2 Kết Mơ hình VECM 56 KẾT LUẬN 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Diễn giải CSTK Chính sách tài CSTT Chính sách tiề NHNN Ngân hàng nhà NSNN Ngân sách nhà VAR Mơ hình vecto SVAR Mơ hình vecto IRF Hàm phản ứng GDP Tổng sản phẩm GNE Tổng chi tiêu q VECM Mơ hình vecto NEER Tỷ giá hối đố phương DANH MỤC HÌNH Hình 3.1: Đường Rahn .33 Hình 4.1: Modulus vịng trịn đơn vị - độ trễ 44 Hình 4.2: Phản ứng xung biến số vĩ mô đến cú sốc lãi suất (shock 11) 46 Hình 4.3: Phản ứng xung biến vĩ mơ đến cú sốc chi tiêu phủ G (shock 4) 47 Hình 4.4: Phản ứng xung biến vĩ mô đến thuế TAX (Shock 5) 49 Hình 4.5: Phản ứng xung biến vĩ mô đến cú sốc nợ DEBT (Shock 6) 50 Hình 4.6: Kiểm định tính ổn định mơ hình VECM: 58 Hình 4.7: Kiểm định phần dư VECM 58 DANH MỤC BẢNG Bảng 4.1: Ước lượng hệ số ma trận Bo 45 Bảng 4.2: Phân rã phương sai GDP .51 Bảng 4.3: Phân rã phương sai lạm phát 52 Bảng 4.4: Phân rã phương sai lãi suất 53 Bảng 4.5: Kiểm định đồng liên kết -Kiểm định Trace 55 Bảng 4.6: Kiểm định đồng liên kết - Kiểm định Max – Eigen 55 Bảng 4.7: Ước lượng mơ hình VECM .56 Bảng 4.8: Hệ số hiệu chỉnh mơ hình VECM 59 Bảng 4.9: Phân rã phương sai biến GDP - mơ hình VECM .60 Bảng 4.10: Phân rã phương sai biến lãi suất - Mơ hình VECM 61 [10] Chow, G.C and Lin, A (1971), “Best Linear Unbiased Interpolation, Distribution, and Extrapolation of Time Series by Related Series”, The Review of Economics and Statistics, 53, 372-375 [11] Chung, H and Leeper, E.M (2007), “What Has Financed Government Debt?” manuscript [12] Claus, I., A Gill, A., Lee, B., and McLellan, N (2006), “An Empirical Investigation of Fiscal Policy in New Zealand”, New Zealand Treasury Working Paper, 06/08 [13] Christiane Baumeister and James Hamilton, D (2014) “Sign Restrictions, Structural Vector Autoregressions, and Useful Prior Information” [14] Dungey, Mand Fry, R.A (2007), “The Identification of Fiscal andMonetary Policy in a Structural VAR”, CAMA Working Paper 29-2007 [15] Dungey, M and Pagan, A.R (2000), “A Structural VAR Model of the Australian Economy”, The Economic Record, 76, 321-342 [16] Dungey, M and Pagan, A.R (2008), “Extending a Structural VAR Model of the Australian Economy”, NCER Working Paper No 21 [17] Faust, J (1998), “The Robustness of Identified VAR Conclusions about Money”, Carnegie-Rochester Series on Public Policy, 49, 207-244 [18] Faust, J and Leeper, E (1997), “When Long Run Identifying Restrictions Give Reliable Results”, Journal of Business and Economic Statistics, 15, 345-353 [19] Fry, Renée and Adrian Pagan (2011) "Sign Restrictions in Structural Vector Autoregressions: A Critical Review," Journal of Economic Literature 49(4): 938-960 [20] Favero, C.A and Giavazzi, F (2007), “Debt and the Effects of Fiscal Policy”, NBER Working Paper 12822 [21] Fry, R.A and Pagan, A.R (2007), “Some Issues in Using Sign Restrictions for Identifying Structural VARs”, NCER Working Paper #14 [22] Giáo trình kinh tế vĩ mô, PGS.TS Nguyễn Minh Tuấn - ThS Trần Nguyễn Minh Ái [23] Giáo trình Exchange rates and international finance Laurence Copelan [24] Goldberger, A.S (1962) "Best Linear Unbiased Predic-tion in the Generalized Linear Regression Model," Journal of the American Statistical Association, 57, 369-375 [25] Iris Claus, Aaron Gill, Boram Lee and Nathan McLellan (2006), “An empirical investigation of fiscal policy in New Zealand” [26] Leeper, E.M., T Walker and S Yang (2008), “Fiscal Foresight: Analytics and Econometrics”, manuscript, Indiana University [27] Levtchenkova, S., Pagan.A.R and Robertson, J (1998), “Shocking Stories”, Journal of Economic Surveys, 12, 507-526 [28] Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007), “ Structural VAR Approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods” [29] Mountford, A and Uhlig, H (2005), “What are the Effects of Fiscal Policy Shocks”, Discussion Paper 2005-039, SFB 649, Humboldt-Universitat, Berlin [30] Nguyễn Thị Liên Hoa & Trần Đặng Dũng (2013), “Nghiên cứu lạm phát Việt Nam theo phương pháp SVAR” Tạp chi phát triển hội nhập, số 10(20) – Tháng 05 – 06/2013 [31] Nguyễn Thị Ngọc Trang & Lục Văn Cường (2012), “Sự chuyển dịch tỷgiá hối đoái vào mức giá VN”, Tạp chí Phát triển & hội nhập, Số (17), Trang 7-13 [32] Pagan, A.R and Pesaran, M.H (2008), “On the Econometric Analysis of Structural Systems with Permanent and Transitory Shocks and Exogenous Variables”, Journal of Economic Dynamics and Control, forthcoming [33] Perotti, R (2002), “Estimating the Effects of Fiscal Policy in OECD Countries”, European Network of Economic Policy Research Institutes, Working Paper No 15, October 2002 [34] Uhlig, H (2005), “What are the Effects of Monetary Policy on Output? Results from an Agnostic Identification Procedure”, Journal of Monetary Economics, 52, 381-419 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Mô hình VAR Vector Estimates Autoregression Date: 12/08/17 Time: 17:14 Sample (adjusted): 2001Q4 2016Q4 Included observations: 61 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] D(YSTAR) D(YST AR(-1)) 0.241415 2.389313 (0.17798) (1.52092) [ 1.35642] [ 1.57096] D(YST AR(-2))-0.189014 -0.813679 (0.16564) (1.41546) [-1.14112] [-0.57485] PX(-1) -0.025587 0.637745 (0.03928) (0.33569) [-0.65136] [ 1.89983] PX(-2) -0.012314 PM(-1) PM(-2) D(G(1)) PX -0.245518 (0.03421) (0.29238) [-0.35990] [-0.83972] 0.113418 -0.590511 (0.05319) (0.45454) [ 2.13230] [-1.29915] 0.082840 -0.019276 (0.04420) (0.37769) [ 1.87430] [-0.05104] -0.018301 -0.068228 (0.01081) (0.09236) [-1.69328] [-0.73870] D(G(2)) D(TAX( -1)) D(TAX( -2)) D(DEB T(-1)) D(DEB T(-2)) D(GNE (-1)) D(GNE (-2)) D(GDP (-1)) D(GDP (-2)) -0.012027 -0.014824 (0.01150) (0.09826) [-1.04587] [-0.15086] 0.010775 0.140683 (0.01184) (0.10119) [ 0.90990] [ 1.39023] 0.008583 0.072654 (0.01287) (0.11001) [ 0.66675] [ 0.66046] 0.017769 0.078434 (0.01461) (0.12482) [ 1.21655] [ 0.62840] 0.021365 0.007240 (0.01510) (0.12904) [ 1.41486] [ 0.05611] -0.001381 0.182651 (0.01477) (0.12624) [-0.09351] [ 1.44683] 0.013345 0.076047 (0.01350) (0.11536) [ 0.98861] [ 0.65924] 0.022944 -0.059694 (0.01597) (0.13649) [ 1.43651] [-0.43736] -0.015500 -0.108718 -0.047622 (0.01564) (0.13365) [-0.99105] [-0.81347] INF(-1) -0.000787 0.008125 (0.00048) (0.00413) [-1.62832] [ 1.96812] INF(-2) 7.15E-05 D(VNI( -1)) D(VNI( -2)) -0.006930 (0.00042) (0.00358) [ 0.17049] [-1.93458] 0.002540 0.020884 (0.00383) (0.03275) [ 0.66266] [ 0.63761] 0.002027 -0.002011 (0.00321) (0.02740) [ 0.63196] [-0.07337] D(SHO RT(-1))-0.004271 -0.048572 (0.00431) (0.03681) [-0.99167] [-1.31964] D(SHO RT(-2))-0.006173 D(NEE R(-1)) D(NEE R(-2)) C Rsquare d -0.048183 (0.00381) (0.03259) [-1.61893] [-1.47864] -0.010165 -0.462343 (0.02998) (0.25615) [-0.33913] [-1.80496] -0.023147 -0.433069 (0.03307) (0.28258) [-0.69999] [-1.53258] -0.721038 5.582278 (0.19885) (1.69929) [-3.62597] [ 3.28506] 0.681867 0.619114 Adj Rsquare d 0.469779 0.365191 Sum sq resids 0.000703 0.051315 S.E equatio n 0.004418 0.037755 Fstatistic 3.215012 2.438191 Log likeliho od 260.2738 Akaike AIC -7.713896 -3.423099 -4.023743 Schwa rz SC -6.848783 -2.557987 -3.158631 Mean depen dent 0.004675 4.619663 S.D depen dent 0.006067 0.047386 129.4045 Determinant covariance (dof adj.) resid Determinant covariance resid 1.64E-31 2.93E-34 Log likelihood 1316.332 Akaike criterion information -33.32237 Schwarz criterion -22.94103 Phụ lục 2: Mơ hình SVAR Structural VAR Estimates Date: 12/08/17 Time: 17:42 Sample (adjusted): 2001Q4 2016Q4 Included observations: 61 after adjustments Estimation method: method of scoring (analytic derivatives) Convergence achieved after 183 iterations Structural VAR is over-identified (32 degrees of freedom) Model: Ae = Bu where E[uu']=I Restriction Type: short-run pattern matrix A= 0 0 0 0 0 0 0 0 C(1) 0 0 0 0 0 C(2) C(3) C(4 C(35) 0 C(36) 0 C(37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B= Coefficient St C(1) -3.513121 1.2 C(2) -11.41413 14 C(3) -8.607074 9.8 C(4) 10.22813 11.6 C(5) -0.838225 0.0 C(6) -0.011861 0.0 C(7) 0.424420 0.0 C(8) 0.086181 0.0 C(9) -1.517797 1.2 C(10) 1.522206 1.7 C(11) 0.012567 0.0 C(12) -0.223852 0.0 C(13) -4.890378 1.6 C(14) 1.368262 1.1 C(15) -2.177911 2.52 C(16) 0.138963 0.1 C(17) -3.188917 3.6 C(18) -0.179833 C(19) -9.904274 C(20) -13.25104 C(21) -2.087449 C(22) -1.314619 C(23) -1.918297 C(24) -0.684888 C(25) -0.002021 C(26) 0.628449 C(27) -0.021695 C(28) -0.041935 C(29) 1.569753 C(30) -0.900491 C(31) -29.62815 C(32) 1.927391 C(33) -396.0748 C(34) 1.350405 C(35) 0.004418 C(36) 0.037755 C(37) 0.027960 C(38) 0.131123 C(39) 0.065690 C(40) 0.050193 C(41) 0.047587 C(42) -0.044290 C(43) 1.498008 C(44) 8.285063 C(45) 0.330185 C(46) 0.174191 Log likelihood 1023.941 LR test for over-identification: Chisquare(32) 198.7591 Estimated A matrix: 1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -3.513121 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -11.41413 -8.607074 Estimated B matrix: 0.004418 0.000000 0.000000 0.037755 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Phụ lục 3: Mơ hình VECM Vector Error Correction Estimates Date: 12/09/17 Time: 09:46 Sample (adjusted): 2001Q4 2016Q4 Included observations: 61 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 G(-1) 1.000000 TAX(-1) 0.000000 DEBT(-1) 0.000000 GNE(-1) 0.000000 GDP(-1) 0.000000 VNI(-1) -0.039823 -0.296872 (0.04599) [-0.86590] [-1.45133] SHORT(-1) 0.129561 (0.02780) [ 4.65990] [ 4.54567] NEER(-1) 2.746985 (0.17275) [ 15.9017] [ 8.73069] YSTAR(-1) -2.841099 (0.59394) [-4.78345] [ 3.81055] C 2.606078 -139.3782 Error Correction: D(G) CointEq1 -1.612393 -0.547985 (0.44425) [3.62948] CointEq2 0.169098 -0.935701 0.305354 -0.096286 -0.283205 0.072269 -0.902319 -0.045279 -0.007382 (0.46526) (0.45015) [ 0.36345] CointEq3 0.050366 (0.17355) (0.16791) [ 0.29021] CointEq4 1.421226 (0.39289) (0.38013) [ 3.61735] CointEq5 0.403188 (0.59928) (0.57982) [ 0.67278] D(G(-1)) 0.365933 (0.38711) (0.37454) [ 0.94529] D(G(-2)) -0.030440 0.258932 (0.32843) (0.31777) [-0.09268] D(TAX(-1)) -0.208280 (0.41512) (0.40164) [-0.50174] D(TAX(-2)) 0.172286 (0.34832) (0.33701) [ 0.49463] D(DEBT(-1)) 0.042486 (0.41355) (0.40013) [ 0.10273] D(DEBT(-2)) 0.139983 (0.43023) (0.41626) [ 0.32537] D(GNE(-1)) -0.828351 (0.43463) (0.42051) [-1.90588] D(GNE(-2)) -0.960160 (0.39202) [-2.44924] D(GDP(-1)) 0.000962 (0.61473) [ 0.00157] D(GDP(-2)) -0.389749 (0.48445) [-0.80452] D(VNI(-1)) 0.015970 (0.08968) [ 0.17807] D(VNI(-2)) 0.126844 (0.08377) [ 1.51414] D(SHORT(-1)) -0.108651 (0.10210) [-1.06416] D(SHORT(-2)) -0.062072 (0.09969) [-0.62262] D(NEER(-1)) -0.474600 (0.99936) [-0.47490] D(NEER(-2)) -0.991399 (0.87028) [-1.13918] D(YSTAR(-1)) 5.504160 (4.57133) [ 1.20406] D(YSTAR(-2)) -1.719544 (4.81799) [-0.35690] C 0.059771 (0.04507) [ 1.32605] [ 1.89385] R-squared 0.726551 Adj R-squared 0.556569 Sum sq resids 0.489855 S.E equation 0.115062 F-statistic 4.274287 Log likelihood 60.59260 Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent 0.038663 S.D dependent 0.172791 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion ... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH -  - NGUYỄN MINH TÂN TÁC ĐỘNG ĐỒNG THỜI CỦA CHÍNH SÁCH TÀI KHĨA VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐẾN CÁC BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ Ở VIỆT NAM Chuyên... tác động đến kinh tế tác động kinh tế hỗ tương sau chúng Đó tương tác hỗ tương cú sốc sách tiền tệ sách tài khóa biến khác; cú sốc sách tài khóa với sách tiền tệ biến khác; cú sốc kinh tế vĩ mơ... THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM6 2.1 Khung lý thuyết sách tài khóa sách tiền tệ .6 2.1.1 Chính sách Tài Khóa .6 2.1.2 Chính sách tiền tệ 2.1.3 Tương tác sách tài khóa sách