1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách tại Việt Nam

78 16 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 78
Dung lượng 1,28 MB

Nội dung

Mục tiêu nghiên cứu của bài luận văn là tìm ra mối quan hệ tương quan đồng thời hai chiều giữa lạm phát với thâm hụt ngân sách, cũng như là với các chỉ số kinh tế vĩ mô khác tại Việt Nam trong giai đoạn 1985 - 2016. Mời các bạn cùng tham khảo.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH - - Nguyễn Hồ Chí Trung MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT VÀ THÂM HỤT NGÂN SÁCH TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH - - Nguyễn Hồ Chí Trung MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT VÀ THÂM HỤT NGÂN SÁCH TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS DIỆP GIA LUẬT TP.HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn khoa học TS Diệp Gia Luật Các nội dung nghiên cứu, kết đề tài trung thực chưa cơng bố hình thức trước Những số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi rõ phần tài liệu tham khảo Ngoài ra, luận văn sử dụng số nhận xét, đánh số liệu tác giả khác, quan tổ chức khác có trích dẫn thích nguồn gốc Nếu phát có gian lận tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung luận văn TP Hồ Chí Minh, ngày 23 tháng 11 năm 2016 Học viên Nguyễn Hồ Chí Trung MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG DANH MỤC BIỂU ĐỒ CHƯƠNG I: MỞ ĐẦU 1.1 Lý thực đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng nghiên cứu phạm vi thu thập liệu .2 1.4 Phương pháp nghiêncứu 1.5 Những đóng góp luận văn 1.6 Kết cấu luận văn 1.7 Dự báo kết nghiên cứu CHƯƠNG II TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ MỐI QUAN HỆ LẠM PHÁT, THÂM HỤT NGÂN SÁCH VÀ CÁC CHỈ SỐ KINH TẾ VĨ MÔ 2.1 Tổng quan lý thuyết 2.1.1 Mối quan hệ lạm phát, thâm hụt ngân sách vớicung tiền độ mở thương mại 2.1.2 Mối quan hệ lạm phát thâm hụt ngân sách 2.2 Các nghiên cứu trước liên quan vấn đề nghiên cứu 10 2.2.1 Các nghiên cứu mối quan hệ lạm phát với cung tiền độ mở thương mại 10 2.2.2 Các nghiên cứu mối quan hệ thâm hụt với độ mở thương mại 11 2.2.3 Các nghiên cứu mối quan hệ lạm phát thâm hụt ngân sách 12 CHƯƠNG III MƠ HÌNH n ngoại sinh, yt vector (n x 1) quan sát G biến nội sinh, ∁ ma trận (G x K) tham số cấu trúc, xt vector (K x 1) K biến ngoại sinh ɛt vector (G x 1) sai số cấu trúc Cách biến đổi, ma trận B ma trận khơng suy biến, nên ta có ma trận nghịch đảo B B-1 : 𝐵−1 𝐵𝑦𝑡 + 𝐵−1 ∁𝑥𝑡 = 𝐵−1 𝜀𝑡 Hoặc 𝑦𝑡 = 𝜋𝑥𝑡 + 𝑣𝑡 , 𝑣ớ𝑖 𝑡 = 1,2, … , 𝑛 Đây hệ phương trình dạng rút gọn với 𝜋 = 𝐵−1 ∁ ma trận tham số dạng rút gọn 𝑣𝑡 = 𝐵−1 𝜀𝑡 vector sai số dạng rút gọn Mối quan hệ dạng cấu trúc miêu tả tương tác diễn bên mơ hình Bên cạnh đó, mối quan hệ dạng rút gọn, biến nội sinh (các biến phụ thuộc) trình bày giống kết hợp tuyến tính với biến ngoại sinh (các biến xác định) Đây khác biệt mối quan hệ dạng cấu trúc dạng rút gọn Gỉa sử có vài tham số = = 1, phương trình tính qn, việc xác định S sau: 𝐵𝑦𝑡 + ∁𝑥𝑡 = 𝜀𝑡 , 𝑣ớ𝑖 𝑡 = 1,2, … 𝑛 Các hạn chế loại đưa vào mơ hình, giả sử ta có GΔ biến nội sinh K* biến ngoại sinh S có tham số khác 0, hiệu (G - GΔ) biến nội sinh (K - K*) biến ngoại sinh có tham số = Tương tự trên, hàng ma trận ∁ viết lại thành (𝛾∗ 0) Như ∁, phần tử K* nhận giá trị 1, (K – K*) nhận giá trị Phương trình mơ hình viết lại sau: 𝛽11 𝑦1𝑡 + 𝛽12 𝑦2𝑡 + ⋯ 𝛽1𝐺∆ 𝑦𝐺∆ 𝑡 + 𝛾11 𝑥1𝑡 + 𝛾12 𝑥2𝑡 + ⋯ + 𝛾1𝐾∗ 𝑥𝐾∗𝑡 = 𝜀1𝑡 Hoặc (𝛽∆ 0)𝑦𝑡 + (𝛾∗ 0)𝑥𝑡 = 𝜀1𝑡 , 𝑡 = 1, 2, … , 𝑛 Giả sử phương trình mơ tả hành vi cụ thể biến, ta có 𝛽11 = Nếu 𝛽11 ≠ ta phải chia phương trình cho 𝛽11 tham số y11 trở thành Như phương trình mơ hình trở thành: 𝑦1𝑡 + 𝛽12 𝑦2𝑡 + ⋯ 𝛽1𝐺∆ 𝑦𝐺∆𝑡 + 𝛾11 𝑥1𝑡 + 𝛾12 𝑥2𝑡 + ⋯ + 𝛾1𝐾∗ 𝑥𝐾∗𝑡 = 𝜀1𝑡 Bây mối quan hệ với tham số dạng rút gọn là: 𝜋 = −𝐵−1 ∁ Hoặc 𝐵𝜋 = −∁ Hoặc (𝛽∆ 0)𝜋 = −(𝛾∗ 𝜋∆∗ Với 𝜋 = (𝜋 ∗ ∆∆ 0) 𝜋∆∗∗ 𝜋∆∆∗∗ ) Cụ thể 𝜋∆∗ (GΔ x K*), 𝜋∆∗∗ (GΔ x K**), 𝜋∆∆∗ (GΔΔx K*) 𝜋∆∆∗∗ (GΔΔ x K**) với GΔΔ = G – GΔ K** = K – K* Sau đó, trình bày lại sau: (𝛽∆ (𝛽∆ Hoặc (𝛽∆ 𝜋 ∗ 0∆∆ ) (𝜋 ∆ ∗ ∆∆  𝛽∆ 𝜋∆∗ = −𝛾∗ 𝛽∆ 𝜋∆∗∗ = −0∗∗ 0)𝜋 = −(𝛾∗ 0∆∆ )𝜋 = −(𝛾∗ 𝜋∆∗∗ 𝜋∆∆∗∗ ) = −(𝛾∗ 0) 0∗∗ ) 0∗∗ ) (i) (ii) Giả sử biêt 𝜋 Khi cơng thức (i) phương án để tính tốn 𝛾∗ 𝛽∆ tìm thấy từ (ii) Như vậy, khả xác định S nằm xác định 𝛽∆ Trong phần tử GΔ 𝛽∆ , có tham số = 1, cịn lại (GΔ – 1) phần từ khơng biết 𝛽∆ Ghi rằng: 𝛽∆ = (1, 𝛽12 , … , 𝛽1𝐺∆ ) Như 𝛽∆ 𝜋∆∗∗ = 0∗∗ Hoặc (1 𝛽)𝜋∆∗∗ = 0∗∗ Vì phần tử (GΔ – 1) 𝛽∆ xác định cách 𝑟𝑎𝑛𝑘 (𝜋∆∗∗ ) = 𝐺∆ – 𝛽0 nhận dạng khi: 𝑟𝑎𝑛𝑘 (𝜋∆∗∗ ) = 𝐺∆ – Đây điều kiện hạng dùng để xác định tham số tác động phương trình S Đây điều kiện cần đủ mơ hình SEM PHỤ LỤC 2: Ước lượng hệ phương trình tác động đồng thời Sau nhận dạng hệ phương trình thành cơng, xác định số lượng phương trình cấu trúc phương trình dạng rút gọn, ta xác định số hệ phương trình số ẩn số tham số cần tìm Đối với hệ phương trình nhận dạng xác nêu trên, có Phương pháp bình phương tối thiểu gián tiếp (Indirect least squares – ILS) dùng để ước lượng tham số Cụ thể khi: K = GΔ + K * - Bước 1: Áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường (Ordinary least squares – OLS) cho phương trình dạng rút gọn, ta có ma trận tham số dạng rút gọn Bước 2: Tìm cơng thức tốn học thể mối quan hệ tham số phương trình dạng rút gọn dạng cấu trúc Từ suy tham số phương trình dạng cấu trúc Mơ hình dạng cấu trúc thời điểm t có dạng: 𝐵𝑦𝑡 + ∁𝑥𝑡 = 𝜀𝑡 ; 𝑡 = 1,2, … , 𝑛 Với yt = (y1t, y2t, …, yGt)’ xt= (x1, x2,…, xGt)’ Sếp chồng tất n phương trình, ta thu mơ hình dạng cấu trúc sau 𝐵𝑌 + ∁𝑋 = Φ Với Y ma trận (n xG), X ma trận (n x K) Φ ma trận (n x K) Phương trình dạng rút gọn hình thành từ việc nhân thêm B-1 phía trước vế phương trình cấu trúc: 𝐵−1 𝐵𝑌 + 𝐵−1 ∁𝑋 = 𝐵−1 Φ 𝑌 = 𝜋𝑋 + 𝑉 Trong 𝜋 = −𝐵−1 ∁ 𝑉 = 𝐵−1 Φ Áp dụng OLS cho phương trình dạng rút gọn, bước quy trình thực phương pháp ILS để xác định tham số phương trình dạng rút gọn, cơng thức xác định tham số phương trình rút gọn sau: 𝜋 ^ = (𝑋 ′ 𝑋)−1 𝑋′𝑌 𝑦 = 𝑌1 𝛽 + 𝑋1 𝛾 + 𝜀 Với y vector (n x 1) n quan sát lên biến phụ thuộc (nội sinh), Y1 ma trận (n x (G∆ - 1) quan sát G1 biến nội sinh tại, X1 ma trận (n x K*) quan sát K* biến xác định (ngoại sinh) phương trình ɛ vector (n x 1) sai số cấu trúc (𝑦1 𝑌1 𝑋1 ) (−𝛽) = 𝜀 −𝛾 𝜋𝐵 = −∁ 𝛾 𝜋 (−𝛽 ) = ( ) 0 Hoặc Thay 𝜋 𝜋 ^ = (𝑋 ′ 𝑋)−1 𝑋′𝑌 tính giá trị 𝛽 𝛾 Sử dụng mơ hình ILS để dự đoán giá trị b c 𝛽 𝛾 giải: 𝑐 𝜋 (−𝑏) = ( ) 0 ^ Hoặc 𝑐 (𝑋 ′ 𝑋)−1 𝑋′𝑌 (−𝑏) = ( ) 0  (𝑋 ′ 𝑋)−1 𝑋 ′ (𝑦1 𝑌1 𝑐 𝑌2 ) (−𝑏) = ( ) 0  𝑐 𝑋 ′ 𝑦1 − 𝑋 ′ 𝑌1 𝑏 = 𝑋′𝑋 ( ) Khi 𝑋 = (𝑋1 𝑋2 )  (𝑋1′ 𝑌1 )𝑏 + (𝑋1′ 𝑋1 )𝑐 = 𝑋1′ 𝑦1 (𝑖) (𝑋2′ 𝑌1 )𝑏 + (𝑋2′ 𝑋1 )𝑐 = 𝑋2′ 𝑦1 (𝑖𝑖) Các phương trình (i) (ii) K phương trình với (G∆ + K* - 1) ẩn số Giải phương trình (i) (ii) để tìm tham số bình phương tối thiểu gián tiếp cho 𝛽 𝛾 Trong trường hợp nhận dạng mức, sử dụng phương pháp Bình phương tối thiểu hai giai đoạn (Two stage least squares – 2SLS) Chú ý cách lựa chọn biến nội sinh, ngoại sinh đơn vị tính Để thuận tiện trọng việc ước lượng giải thích biến, biến ngoại sinh phải đơn vị tính (đơn vị tiền tệ hay tỷ lệ phần trăm) để dễ dàng xác định tham số tác động phương trình dạng cấu trúc thơng qua cơng thức tốn học

Ngày đăng: 08/06/2021, 10:06

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w