Mô hình Cân bằng Động Tổng quát: Lý thuyết và Ứng dụng trong Phân tích và Dự báo Chính sách Kinh tế

Cấu trúc mô hình DSGE 1. Các giả định của mô hình

Wouters (2007) đưa vào tiền lương cứng nhắc (wage rigidities) và ma sát thị trường (friction cost) trong tiến trình tích lũy và tạo lập vốn tiền tệ, Gertler & cộng sự (2008) xử lí vấn đề thương lượng tiền lương và tìm kiếm thị trường lao động, hoặc khu vực trung gian tài chính là một khu vực quan trọng được quan tâm nhiều hơn và phát triển trong mô hình DSGE kể từ sau cuộc khủng hoảng 2008 (Gambacotta & Signoretti, 2013; Huynh và cộng sự, 2017; Iacoviello, 2005;. Mô hình này cũng đã từng được đề cập trong Chen (2010); Hoặc mô hình BVAR – DSGE dành cho nền kinh tế Úc kế thừa từ nghiên cứu của cùng tác giả Del Negro và Schorfheide (2004) và được Hodge và cộng sự (2008) phát triển hoàn thiện hơn, đây cũng được xem như là một mô hình DSGE có thể biểu diễn cho nền kinh tế mở và nhỏ tại Việt Nam.

Phương pháp ước lượng các mô hình DSGE

Ước lượng này cho phép: (i) tách những biến quan sỏt được và những biến khụng quan sỏt được; (ii) làm rừ được vai trũ của những cú sốc trong mô hình; (iii) sử dụng bộ lọc Kalman và (iv) sử dụng ước lượng Bayesian. Với tính năng vượt trội của ước lượng Bayesian kết hợp với mô hình giản lược, nhiều mô hình DSGE đã sử dụng phương pháp BVAR (Bayesian Vector AutoRegression): Mô hình DSGE của Lubik và Schorfheide (2007) sử dụng BVAR để ước lượng cho Australia, Canada, New Zealand và Anh; Mô hình DSGE cho New Zealand đã từng được sử dụng trong nghiên cứu của Lees, Matheson & Smith (2007), hay đã từng được đề cập đến Chen (2010); kế thừa từ nghiên cứu của cùng tác giả del Negro & Schorfheide (2004) và phát triển hoàn thiện hơn bởi Hodge và cộng sự (2008)….

Ưu điểm và ứng dụng của mô hình DSGE trong phân tích và dự báo kinh tế

Mô hình DSGE không chỉ hấp dẫn trong quan điểm lý thuyết mà còn hữu ích hữu ích cho phân tích chính sách định lượng trong kinh tế vĩ mô và là công cụ quan trọng được ứng dụng cho công tác thống kê dự báo của các NHTW, cạnh tranh với VAR (Edge và cộng sự, 2009) về khả năng dự báo, thậm chí là vượt trội so với VAR và BVAR về RMSE trong mô hình DSGE so với BVAR của dự báo Greenbook trong việc nắm bắt nhận diện các thay đổi của tăng trưởng GDP và lạm phát giai đoạn 1992 – 2006 (Edge & Gurkaynak, 2010). Theo mô hình DSGE của Fed New York (Sbordone và cộng sự, 2010), một mô hình DSGE cơ bản có thể phân chia thành 4 loại sốc cơ bản: các cú sốc về cung- cầu (liên quan đến nguồn cung lao động…), các cú sốc về năng suất (liên quan đến cú sốc về kĩ thuật, đầu tư…), các cú sốc về chính sách (liên quan đến các chính sách như lãi suất, lạm phát, chi tiêu chính phủ…) và các cú sốc về giá và lương.

Hạn chế của mô hình DSGE

Mô hình Allan & Jochen (2015) tập trung vào kinh tế Việt Nam, mô phỏng được các cú sốc giá dầu, thay đổi lãi suất của Fed, biến động về sản lượng (GDP) của Mỹ tác động đến kinh tế Việt Nam dưới các chế độ tỷ giá hối đoái khác nhau. Kết quả cho thấy mô hình DFM cho kết quả dự báo chính xác hơn ở tầm ngắn hạn, đặc biệt khi độ dài chuỗi số liệu quá khức tăng lên, nghĩa là khi có nhiều thông tin hơn, trong khi đó, dự báo của mô hình DSGE chỉ cho kết quả khả quan khi tầm dự báo nâng từ 4 Quý lên 12 Quý.

Kinh nghiệm của các nước trong phát triển mô hình DSGE

Mô hình SIGMA của Fed được sử dụng dể phân tích tác động của rất nhiều các cú sốc như các cú sốc từ chính sách tiền tệ, cú sốc tăng chi tiêu chính phủ, tăng nhu cầu tiêu dùng của các hộ gia đình, rủi ro giảm giá trị đồng tiền, thay đổi trong nhu cầu của nước ngoài, lượng lao động giảm, thuế doanh nghiệp giảm và áp dụng trong phân tích tác động định lượng của các cú sốc tài khóa tới cán cân thương mại (Ercer và cộng sự 2006 và 2005). Cấu trúc mô hình phức tạp gây khó khăn cho việc giải thích đối với các nhà hoạch định chính sách và công chúng, các kỹ thuật ước lượng phức tạp và việc đưa dữ liệu vào mô hình khó khăn đòi hỏi những nhà kinh tế vĩ mô được đào tạo chuyên sâu về thống kê và lập trình là những nhược điểm chính khiến mụ hỡnh DSGE vẫn chưa được coi là mụ hỡnh lừi tại hệ thống phõn tớch và dự báo chính sách tại nhiều quốc gia.

Cấu trúc mô hình DSGE áp dụng cho Việt Nam

(2019); Jia (2020) Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng mô hình DSGE được xây dựng bởi Vụ Dự báo Thống kê NHNNVN có sự tham vấn của các chuyên gia IMF và JICA Nhật Bản phù hợp cho nền kinh tế nhỏ và mở của Việt Nam nhằm ước lượng các cú sốc mà mô hình mang lại từ đó đánh giá tác động đến tổng cầu của nền kinh tế. Trong các phương trình từ (1) đến (12), các phương trình chính của mô hình DSGE bao gồm: (i) Phương trình (1) là phương trình đường IS, phương trình tổng cầu, 𝑥𝑡 trong (1) là biến kiểm soát chưa quan sát được trong mô hình, đại diện cho GDP (chênh lệch sản lượng bằng sản lượng GDP thực tế trừ sản lượng tiềm năng).

Kỹ thuật ước lượng mô hình DSGE

Phương pháp Bộ lọc Kalman được ứng dụng trong mô hình DSGE thông qua việc thiết lập phân bố có điều kiện các biến số không được quan sát và thực tế từ bộ số liệu trong quá khứ, ước lượng giá trị các tham số trong mô hình, đồng thời xây dựng dạng hàm ước lượng hợp lý cực đại kết hợp các biến số thực tế và biến số không được quan sát trên cơ sở các phương trình toán học dạng logarit tuyến tính trong mô hình DSGE. Phương pháp ước lượng “Bayes” bắt nguồn từ việc sử dụng thường xuyên lý thuyết xác suất Bayes trong quá trình suy luận nhằm đề cập đến phân bố xác suất có điều kiện của biến ngẫu nhiên A, với giả thiết: thông tin về một biến khác B, phân bố xác suất có điều kiện của B khi biết A, và phân bố xác suất của A.

Ước lượng mô hình DSGE áp dụng cho Việt Nam 1. Dữ liệu nghiên cứu

Với phân tích từ mô hình DSGE, kết hợp với tình hình dịch bệnh và các thông tin chỉ tiêu vĩ mô về điều hành CSTT của NHNN năm 2020, có thể thấy, kết quả phân tích từ mô hình khá phù hợp với tình hình thực tiễn và là bằng chứng thực nghiệm mạnh mẽ cho thấy hiệu quả từ điều hành CSTT của NHNNVN thời gian qua thích nghi với trạng thái bình thường mới. Thứ ba là, về lâu dài, các biện pháp về giảm lãi suất, hỗ trợ tín dụng sẽ có thể dẫn đến tình trạng vốn dư thừa cục bộ tại một số khu vực mà không thật sự chảy vào khu vực sản xuất, có thể sẽ gây ra những hệ lụy kinh tế xa hơn như áp lực lạm phát, bong bóng tài sản… Do đó, bên cạnh các công cụ CSTT được thực thi, việc kiểm tra, giám sát của các nhà quản lý cũng cần được thường xuyên và liên tục, tạo ra một hệ thống hỗ trợ vĩ mô đồng bộ, phối hợp với những chính sách vĩ mô khác của Chính phủ hài hòa, hướng đến ổn định và phục hồi nền kinh tế.

Bối cảnh nghiên cứu

Có thể nói xung đột Nga và Ukraine là một sự kiện xung đột địa chính trị, và cũng như các cuộc xung đột trong quá khứ, ảnh hưởng của nó đến thị trường tài chính phụ thuộc vào hai yếu tố là mức độ tăng giá của năng lượng và mức độ phản ứng của các quốc gia. Như vậy, thông qua cuộc xung đột Ukraine và Nga, ta có thể dự báo được kết quả tác động đến tăng trưởng kinh tế và lạm phát, đến điều hành chính sách tiền tệ của các ngân hàng trung ương khi tiếp cận trên góc độ tìm kiếm câu trả lời cho hai câu hỏi (i) cuộc xung đột này dẫn đến mức tăng của giá dầu như thế nào và (ii) mức độ thắt chặt tiền tệ của các quốc gia như thế nào (Trung et al., 2022).

Phương pháp nghiên cứu 1. Mô hình nghiên cứu

• Phương pháp ước lượng

Phương trình (1) được xây dựng dựa trên phương trình đường cong IS cho nền kinh tế mở và nhỏ, là phương trình tổng cầu, 𝑥𝑡 trong (1) là biến kiểm soát chưa quan sát được trong mô hình, là độ lệch sản lượng (output gap) của Việt Nam, đại diện cho GDP (độ lệch sản lượng bằng sản lượng GDP thực tế trừ sản lượng tiềm năng), được ước lượng và bị tác động bởi các cú sốc từ tỷ giá 𝑒𝑡, lãi suất 𝑟𝑡, lạm phát kỳ vọng trong tương lai 𝑝𝑡+1, phần còn lại của thế giới được đại diện bởi 𝑢𝑠𝑡 là độ lệch sản lượng (output gap) của Mỹ mang lại và ảnh hưởng từ cuộc chiến Nga – Ukraine được đại diện thông qua sự biến động của giá dầu thế. Trong đó, phương trình (1), (2), (3) được phát triển dựa trên nghiên cứu của Galí (2015) ứng dụng Lý thuyết Tân cổ điển (New Keyesian), phương trình (4) được tích hợp thêm vào hệ phương trình cơ sở theo nghiên cứu của Ball (1999) đối với nền kinh tế Mỹ, phương trình (5) được tích hợp vào theo nghiên cứu thực nghiệm của Nguyễn Đức Trung et al.

Kết quả vận dụng mô hình cân bằng động tổng thể trong điều hành chính sách tiền tệ Việt Nam trước xung đột Nga – Ukraine

Nhằm giải thích cụ thể hơn về tác động của giá dầu đến các biến số vĩ mô nền kinh tế Việt Nam, chúng tôi tiến hành thực nghiệm mô hình VAR với các biến số vĩ mô gồm lạm phát 𝑝 (CPI), cung tiền M2 𝑚, lãi suất chính sách 𝑟 và tỷ giá USD/VND 𝑒 (đại diện điều hành CSTT), độ lệch sản lượng của Mỹ 𝑢𝑠 (đại diện cho yếu tố kinh tế quốc tế tác động), giá dầu thế giới 𝑜𝑖𝑙 (thay đổi giá dầu Brent, phản ánh tác động xung đột Nga - Ukraine) thông qua phân tích hàm phản ứng xung và phân rã phương sai Cholesky. Trên thực tế, Việt Nam là nước nhập khẩu dầu chiếm tỷ trọng cao hơn so với xuất khẩu, nhưng giá xăng dầu trong nước còn chịu sự điều hành theo chính sách giá của Nhà nước nên mặc dù sự thay đổi của giá dầu thế giới sẽ có tác động đến giá nhập khẩu và giá nhiên liệu đầu vào từ đó ảnh hưởng lên chi phí sản xuất trong nước nhưng mức độ tác động sẽ không như những thị trường khác do Nhà nước có thể sử dụng công cụ chính sách tài khóa (ví dụ như giảm thuế bảo vệ môi trường trên giá xăng dầu trong nước hoặc các loại thuế khác, giảm mức trích Quỹ bình ổn giá…) để giảm bớt sự ảnh hưởng của nó lên chi phí đầu vào của sản xuất.

Định hướng hoạt động phân tích và dự báo thời gian tới

Hoạt động phân tích và dự báo do đó cần không ngừng hiện đại hóa và phát triển các mô hình dự báo định lượng dựa trên việc cập nhật thông lệ quốc tế về lý thuyết, mô hình, kỹ thuật ước lượng trên cơ sở tính toán đến các đặc điểm cấu trúc của Việt Nam. + Nâng cao năng lực phân tích nhằm công bố chuỗi các báo cáo nghiên cứu do NHNN Việt Nam biên soạn, có thể được trình bày bởi các nhân viên NHNN trong các hội nghị trong nước và quốc tế để nâng cao uy tín của NHNN Việt Nam không chỉ trong các hoạt động điều hành mà trong năng lực phân tích và nghiên cứu, dự báo.

Định hướng phát triển mô hình DSGE tại NHNN trong thời gian tới 1. Tích hợp mô hình DSGE trong hệ thống phân tích và dự báo chính

Do sự vận động mang tính chu kỳ của nền kinh tế nên các mô hình cấu trúc được thiết kế để mô phỏng trạng thái cân bằng dài hạn khi các biến số đạt đến giá trị tự nhiên (đối với lạm phát, thấp nghiệp, lãi suất) hoặc tiềm năng (GDP),….Do đó, cần phát triển mô hình DSGE đóng vai trò trung tâm trong một khuôn khổ dự báo hoàn chỉnh và là cơ sở để đưa ra các dự báo cơ sở (Baseline scenario) và các dự báo thay thế (alternative scenario), làm tiền đề cho các thảo luận và đề xuất chính sách tiền tệ tại NHNN. Tuy nhiên, trong khuôn khổ của đề tài, mô hình DSGE vẫn tồn tại một số hạn chế như chưa xem xét và định lượng hết tất cả các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô quan trọng, chưa tính đến các chỉ tiêu liên quan đến chính sách tài khóa, lao động, các chi phí mài mòn tài chính (financial frictions); chưa phân loại chi tiết các thể chế bao gồm khu vực sản xuất, khu vực tiêu dùng, khu vực tài chính – ngân hàng; chưa phân tách chi tiết các nhân tố quốc tế trong mô hình;… Quá trình bổ sung các nhân tố trên sẽ giúp tăng độ chính xác của dự báo, kết hợp cả lý thuyết kinh tế học, kinh nghiệm của người làm dự báo cũng như những đặc điểm riêng biệt trong hành vi của các nhân tố tham gia tại thị trường Việt Nam.