Phương trình đường cong Phillips Keynesian mới cho nền kinh tế mở

1 1 ( ) t Et t E qt t qt  yt y                (3.22)

Sự thay đổi của điều khoản thương mại được đưa vào đường cong Phillip phản ánh hàng hóa tiêu dùng thì được nhập khẩu và giả định ngang giá sức mua tương đối (Purchasing Power Parity – PPP) như phương trình:

* (1 ) t t t t e   q        (3.23) 3.3.1.3. Phương trình chính sách tiền tệ 1 (1 )( 1 1 2 2) t R t R Rt R  R        (3.24) 3.3.1.4. Các phương trình khác

Thay đổi về điều khoản thương mại;  qt qqt1qt (3.25) Sản lượng thế giới (World Output); *

* * 1 * t y t y t y  y  (3.26) Và lạm phát (World Inflation): * * * * 1 t  t t     (3.27)

được giả định thực hiện bằng quá trình tự hồi quy bậc 1 - AR(1) - các hệ số hồi quy lần lượt là   q, y*, * Theo đó, biến đại diện cho các cú sốc cấu trúc (structural shocks) là , *, *

t t t

q y 

   .

3.3.2. Dữ liệu nghiên cứu

Bảng 3.2. Các biến số vĩ mô DSGE trong mô hình và nguồn thu thập

Biến số vĩ mô Ký hiệu Định nghĩa và cách tính và nguồn

Nhóm biến trong nước

Lãi suất chính sách r_obs Lãi suất chính sách (IMF – IFS)

Độ lệch sản lượng dy_obs Độ lệch sản lượng được tính bằng chênh lệch giữa logarit giữa sản lượng thực và sản lượng tiềm năng (HP filter). (IMF – IFS). Tỷ giá hối đoái (USD/VNĐ) de_obs IMF – IFS

Lạm phát inf_obs Chỉ số giá tiêu dùng (IMF – IFS) Điều khoản thương mại dq _obs IMF – IFS

3.3.3. Phương pháp ước lượng mô hình DSGE

Dựa trên nền tảng nghiên cứu của del Negro và Schorfheide (2004), nghiên cứu khái quát cách thức ước lượng cho mô hình BVAR - DSGE nhằm xây dựng mô hình DSGE cho nền kinh tế mở và nhỏ như Việt Nam.

3.3.3.1. Tiền nghiệm cho các tham số trong mô hình VAR

Theo Hodge và cộng sự (2008), mô hình DSGE được sử dụng để cung cấp thông tin về các tham số cho mô hình VAR. Cách thực hiện là mô phỏng dữ liệu từ mô hình DSGE và kết hợp với dữ liệu thực khi ước lượng mô hình VAR. Một tỉ lệ tương đối của dữ liệu được mô phỏng với dữ liệu thực được gọi là λ, để kiểm soát tỉ trọng của thông tin tiền nghiệm… Sau đó, xây dựng thông tin tiền nghiệm cho các tham số VAR p(Φ,Σu |θ ).

3.3.3.2. Tiền nghiệm cho các tham số trong mô hình DSGE

Phân phối tiền nghiệm đóng một vai trò quan trọng trong ước lượng của mô hình DSGE (An & Schorfheide, 2006). Gọi p(θ) là xác suất tiền nghiệm (Prior Beliefs) cho những tham số trong mô hình DSGE. Xác suất kết hợp tiền nghiệm (Joint Prior Density) của 2 tập thông số là: p(Φ,Σu,θ) = p(Φ,Σu|θ)*p(θ).

3.3.3.3. Phân phối hậu nghiệm của mô hình VAR

Cũng theo Hodge và cộng sự (2008) thì phân phối hậu nghiệm (posterior distribution) của các tham số Φ trong mô hình VAR và Σu , p(Φ,Σu|Y,θ). Nghiên cứu thực hiện mô phỏng phân phối hậu nghiệm cho các tham số

trong mô hình VAR được rút ra từ tập vector θ các tham số hậu nghiệm trong mô hình DSGE và sau đó lấy mẫu từ những phân phối này.

3.3.3.4. Lựa chọn độ trễ và trọng số cho tiền nghiệm

Nghiên cứu này sử dụng hàm phân phối dữ liệu biên để lựa chọn độ trễ của mô hình VAR, p (del Negro & Schorfheide, 2004). Bên cạnh đó, mục đích quan trọng của nghiên cứu này là lựa chọn λ và độ trễ p dựa vào kĩ thuật dự báo ngoài mẫu (Hodge và cộng sự, 2008; Nguyễn Đức Trung & Nguyễn Hoàng Chung, 2017).

3.3.4. Quy trình nghiên cứu

3.3.4.1. Các bước ước lượng cho mô hình BVAR - DSGE

Bước 1: Khai báo biến nội sinh và các biến quan sát trong dynare; Bước 2: Khai báo các biến ngoại sinh;

Bước 3: Khởi tạo các tham số của các phương trình Keynes mới DSGE; Bước 4: Thiết lập thông tin tiền nghiệm cho các tham số của mô hình; (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Bước 5: Nghiên cứu thiết lập các phương trình Keynes mới DSGE thể hiện mối quan hệ giữa biến quan sát

và biến nội sinh.

Bước 6: Gán giá trị ban đầu cho các biến vĩ mô và các biến quan sát trong mô hình..

Bước 7: Khai báo thông tin tiền nghiệm cho các tham số ước lượng cũng như các cú sốc trong mô hình như

hàm phân phối (distribution function), giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.

Bước 8: Khai báo độ trễ (lag length) cũng như trọng số λ để thực hiện ước lượng các mô hình; Bước 9: Thực hiện ước lượng với các tham số đã khai báo và mô phỏng.

3.3.4.2. Tiền nghiệm cho mô hình DSGE

Tiền nghiệm cho các tham số trong mô hình DSGE được thể hiện trong Bảng 16.1 và 16.2 của luận án.

3.5. Tóm tắt chương 3

Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu áp dụng nhằm xác định các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến TTTD thông qua mô hình kinh tế lượng được xử lý các khuyết tật của mô hình bằng phương pháp FGLS, phương pháp này sử dụng phần mềm Stata 12 để ước lượng. Tiếp đến, chương 3 tiếp tục đề cập đến phương pháp SVAR nhằm xây dựng mô hình Keynesian mới để phân tích các cú sốc và đánh giá tác động của các biến số vĩ mô, phương pháp này sử dụng phần mềm Eview 8 để ước lượng. Cuối cùng, phương pháp ước lượng DSGE thông qua phần mềm Matlab 2016a, với sự hỗ trợ của phần mềm Dynare 4.1.3 tiền thông dịch các tham số tiền nghiệm, kết hợp dữ liệu được ước lượng dưới dạng hàm hợp lý cực đại (MLE), thuật toán Metropolis - Hasting đã ước lượng được các tham số hậu nghiệm, đóng góp vào việc xây dựng mô hình mô phỏng dự báo.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Phân tích mô tả

4.1.1. Thống kê mô tả dữ liệu vi mô

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến (dữ liệu thô)

Biến crd rrr dr car liq ldr gdp cpi

Giá trị trung bình 0,3206 0,036 0,067 0,1201 0,236 0,645 0,060 0,081

Giá trị lớn nhất 4,2375 0,08 0,125 0,4589 0,6457 1,084 0,068 0,198

Giá trị nhỏ nhất -0,3149 0,03 0,0425 0,08 0,048 0,2142 0,0503 0,0063

Độ lệch chuẩn 0,4454 0,015 0,027 0,0697 0,1130 0,165 0,005 0,061

Số quan sát 210 210 210 210 210 210 210 210

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu của GSO và SBV (2018).

4.1.2. Thống kê mô tả dữ liệu vĩ mô

GDP (gdp):

Hình 4.1. Tăng trưởng kinh tế của Việt Nam trong 17 năm (2000 – 2017)

Nguồn: WB (2018) Tỷ lệ lạm phát – (cpi):

Hình 4.2. Tỷ lệ lạm phát Việt Nam giai đoạn 2000 - 2017

Nguồn: Tổng hợp và tính toán của tác giả từ IMF (2018)

6.79% 6.19% 6.32% 6.90% 7.54% 7.55% 6.98% 7.13% 5.66% 5.40% 6.42% 6.24% 5.25% 5.42% 5.98% 6.68% 6.21% 6.81% 5.00% 5.50% 6.00% 6.50% 7.00% 7.50% 8.00% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 -1.71% -0.43% 3.83% 3.22% 7.76% 8.28% 7.39% 8.30% 19.87% 6.52% 11.75% 18.13% 6.81% 6.04% 2.97% 0.63% 4.74% 3.53% -5% 0% 5% 10% 15% 20%

Tỷ giá hối đoái:

Hình 4.4. Diễn biến tỷ giá qua 17 năm (2000 – 2017)

Nguồn: IMF - IFS (2018) Về lãi suất chính sách: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Hình 4.5. Diễn biến lãi suất chính sách giai đoạn 2000 – 2017

Nguồn: Tác giả thu thập dữ liệu từ IMF (2018) Về lạm phát của Mỹ và lãi suất của Fed:

Hình 4.6. Diễn biến của lãi suất liên bang và lạm phát của Mỹ (2000 – 2017)

Nguồn: Fed và IMF – IFS (2018)

14,000 15,000 16,000 17,000 18,000 19,000 20,000 21,000 22,000 23,000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 -1% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Lãi suất Lạm phát

4.2. Phân tích thực nghiệm

4.2.1. Phân tích thực nghiệm mô hình vi mô

Kết quả ước lượng theo phương pháp FGLS

Với biến phụ thuộc là crd, sau khi sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật của mô hình ước lượng, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob = 0,0000) nên kết quả mô hình phù hợp.

Bảng 4.2. Kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi

crd Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn z P>|z| Khoảng tin cậy

drrr -8,0401 1,1070 -7,26 0,000 (-10,2099; -5,8702) ddr -1,9982 0,6067 -3,29 0,001 (-3,1873; -0,8091) car -0,4755 0,1799 -2,64 0,008 (-0,8283; -0,1227) liq 0,6568 0,1467 4,47 0,000 (0,3691; 0,9445) dldr 0,7271 0,0869 8,36 0,000 (0,5566; 0,8975) dgdp 9,2236 1,9282 4,78 0,000 (5,4443; 13,0028) dcpi 1,1549 0,3129 3,69 0,000 (0,5416; 1,7682) Hệ số chặn 0,1186 0,0410 2,89 0,004 (0,0381; 0,1991)

Ghi chú: ***, **, * tương ứng là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu của GSO và SBV.

Thứ nhất, tác động của tăng trưởng kinh tế (GDP), chỉ tiêu lạm phát (CPI) có tác động cùng chiều đến TTTD (crd) với mức ý nghĩa lần lượt là 5% và 10%, kết quả này phù hợp với công trình của Lê Thị Mận & ctg (2012), Nguyễn Minh Sáng (2014), Lê Tấn Phước (2016).

Thứ hai, tỷ lệ DTBB, lãi suất tái chiết khấu có tác động nghịch biến đối với TTTD với mức ý nghĩa thống kê 1%.

Thứ ba, hệ số an toàn vốn có ý nghĩa thống kê nhưng mức độ tác động không đáng kể (-0,4735 < 1). Thứ tư, tỷ lệ dư nợ cho vay so với tổng tiền gửi (LDR) có tác động cùng chiều (+) đến TTTD với mức ý nghĩa thống kê 5%, tương đồng với kỳ vọng nghiên cứu.

Thứ năm, tác động của tỷ lệ dự trữ thanh khoản (liq) và TTTD (crd) là cùng chiều với mức ý nghĩa thống kê 5%, phù hợp với kỳ vọng bài nghiên cứu (Valla và Escorbiac, 2006; Vũ Hải Yến & Trần Thanh Ngân, 2016; Lê Tấn Phước, 2016).

4.2.2. Kết quả nghiên cứu của cú sốc chính sách

4.2.2.1. Tham số ước lượng đồng thời

Các tham số ước lượng đồng thời trong hệ phương trình (21) được biểu diễn trong Bảng 4.6.

Bảng 4.6. Các tham số ước lượng đồng thời của hệ phương trình

α1 α2 β1 β2 ϒ1 ϒ2

0.2863 0.3365 0.8921 0.0277 -0.6916 -0.0532

(0.2349) (0.0074)*** (0.0000)*** (0.8123) (0.0029)*** (0.7843)

P – values trong ngoặc đơn

Ghi chú: ***, **, * tương ứng là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% Nguồn: Kết quả ước lượng dựa trên dữ liệu thu thập và tính toán bằng Eview 8

4.2.2.2. Hàm phản ứng xung

Cú sốc CSTT

Phản ứng của độ lệch sản lượng với cú sốc lãi suất Phản ứng của lạm phát với cú sốc lãi suất

Phản ứng của tỷ giá với cú sốc lãi suất Phản ứng của lãi suất chính sách với cú sốc lãi suất (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Hình 4.8. Phản ứng của các biến vĩ mô trước cú sốc CSTT

Nguồn: Thu thập dữ liệu và ước lượng dữ liệu bằng Eview 8

Một là, output puzzle trong 5 kỳ đầu tiên.

Hai là, từ kỳ thứ 6, hiệu ứng chính sách tiền tệ thắt chặt bắt đầu phát huy tác dụng mặc dù có độ trễ, lãi suất là công cụ được thực thi nhằm kiềm chế lạm phát.

Ba là, những kỳ thứ 12 hay 24 – 28 là giai đoạn ở Việt Nam có tồn tại hiện tượng price puzzle - giá cả, lạm phát tăng khi thắt chặt chính sách tiền tệ - (Trần Ngọc Thơ & Nguyễn Hữu Tuấn, 2013).

Ba là, diễn biến tỷ giá tuân theo lý thuyết, cú sốc lãi suất tăng làm đồng nội tệ tăng giá hay tỷ giá giảm. Bốn là. lãi suất tăng có tác động làm giảm lạm phát.

Năm là. chính phủ áp đặt những biện pháp kiểm soát đối với dòng vốn nước ngoài giao dịch trên thị trường tài chính Việt Nam.

Cú sốc tỷ giá

Phản ứng của độ lệch sản lượng với cú sốc tỷ giá Phản ứng của lạm phát với cú sốc tỷ giá

Phản ứng của tỷ giá với cú sốc tỷ giá Phản ứng của lãi suất chính sách với cú sốc tỷ giá

Hình 4.9. Phản ứng của các biến vĩ mô trước cú sốc tỷ giá

Nguồn: Thu thập dữ liệu và ước lượng dữ liệu bằng Eview 8

Cú sốc tăng tỷ giá làm giảm sản lượng và giảm lạm phát, tuy nhiên lại làm tăng lãi suất.

Việt Nam vẫn là quốc gia áp đặt những biện pháp kiểm soát dòng vốn ra vào và tỷ giá biến động trong kiểm soát theo mục tiêu điều hành của NHTW. Tuy nhiên, việc cung ứng ngoại tệ có thể dẫn đến sụt giảm dự trữ ngoại hối quốc gia đồng thời để hãm đà tăng tỷ giá thì công cụ lãi suất được sử dụng điều chỉnh tăng nhằm phục hồi giá trị đồng nội tệ đồng thời kết hợp kiềm chế lạm phát. Như vậy, với sự phối hợp nhịp nhàng của các công cụ trên thị trường tiền tệ nhằm ổn định tỷ giá và cân bằng sản lượng, không để mất ổn định vĩ mô trong dài hạn.

Cú sốc tổng cung

Phản ứng của độ lệch sản lượng với cú sốc tổng cung

Phản ứng của lạm phát với cú sốc tổng cung

Phản ứng của tỷ giá với cú sốc tổng cung Phản ứng của lãi suất chính sách với cú sốc tổng cung

Hình 4.10. Phản ứng của các biến vĩ mô trước cú sốc tổng cung

Nguồn: Thu thập dữ liệu và ước lượng dữ liệu bằng Eview 8

Một là, cú sốc tổng cung hay cú sốc lạm phát tăng làm độ lệch sản lượng giảm gần 10% (ở các kỳ 9 – 11); trong khi đó tỷ giá giảm (đồng nội tệ lên giá); điều này chứng tỏ nỗ lực ổn định tỷ giá của NHTW.

Hai là, khi lạm phát tăng, NHTW đã thực hiện tăng lãi suất lên cao và điều này tác động làm giảm lạm phát. Tuy nhiên thắt chặt CSTT như vậy lại tác động làm giảm sản lượng.

Ba là, cú sốc lạm phát tăng khiến lãi suất tăng và theo lý thuyết thì đồng nội tệ lên giá hay tỷ giá giảm nhưng biên độ giảm không quá 2%. Về dài hạn thì tỷ giá có dấu hiệu phục hồi trong tương lai theo lý thuyết ngang giá lãi suất không bảo hiểm rủi ro tỷ giá.

Cú sốc tổng cầu

Phản ứng của độ lệch sản lượng với cú sốc tổng cầu

Phản ứng của lạm phát với cú sốc tổng cầu

Phản ứng của tỷ giá với cú sốc tổng cầu Phản ứng của lãi suất chính sách với cú sốc tổng cầu

Hình 4.11. Phản ứng của các biến vĩ mô trước cú sốc tổng cầu

Nguồn: Thu thập dữ liệu và ước lượng dữ liệu bằng Eview 8

Độ lệch sản lượng và lạm phát tăng khi có một cú sốc cầu dương tác động vào nền kinh tế, tuy nhiên mức tăng của lạm phát không đáng kể, nếu không muốn nói giai đoạn trở về sau lạm phát có xu hướng giảm bình quân 0,2% (40 kỳ). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Về phía NHNN, trước cú sốc tổng cầu dương, CSTT nới lỏng bằng chứng là lãi suất giảm gần bình quân 1,2% trong 40 kỳ. Vì vậy, lãi suất giảm trong điều kiện tăng trưởng sản lượng nhưng không làm tăng lạm phát là phù hợp với chỉ thị 01 của NHNN.

Công tác điều hành CSTT (từ năm 2012 đến nay) đến từ công tác truyền thông, sự minh bạch trong thông tin, cơ chế, các quyết sách và hoạt động chủ động, kịp thời, theo sát diễn biến thị trường tài chính trong và ngoài nước của NHNN nói riêng và toàn ngành Ngân hàng nói chung.

4.2.2.8. Phân rã phương sai

Một đánh giá về tầm quan trọng tương đối của bốn cú sốc cấu trúc ở các giới hạn khác nhau có thể đạt được bằng cách kiểm tra tỷ lệ sai số dự báo được tính toán bởi từng cú sốc7 và được báo cáo trong Bảng 4.7 – 4.10.

7 Cú sốc thứ 1: cú sốc tổng cầu; cú sốc thứ 2: cú sốc lạm phát, cú sốc thứ 3: cú sốc tỷ giá, cú sốc thứ 4: cú sốc lãi suất.

Bảng 4.7. Kết quả phân rã phương sai của lãi suất

Phân rã phương sai của r

Kỳ Sai số chuẩn Cú sốc thứ 1 Cú sốc thứ 2 Cú sốc thứ 3 Cú sốc thứ 4 1 1.20 0.33 67.56 0.02 32.10 4 2.28 0.40 59.43 1.76 38.41 8 2.56 2.29 50.15 13.50 34.06 12 2.82 2.17 45.42 15.93 36.48 20 2.85 2.25 45.21 15.74 36.81 40 2.87 2.25 44.87 15.81 37.07

Thứ nhất, bảng 4.7 cho thấy tỷ lệ biến động sai số dự báo trong sản lượng tương ứng với từng cú sốc với ngưỡng giới hạn là 40. Ngoài vai trò tác động của chính lãi suất thì cú sốc lạm phát đóng góp chủ yếu vào việc giải thích những biến động trong thay đổi lãi suất. Cú sốc này chiếm khoảng 67,56% trong biến động sai số dự báo tại ngưỡng quý 1, giảm xuống 45,42% tại quý thứ 12 và giảm tiếp tại mức 44,87% kỳ thứ 40. Xu hướng chung của cú sốc lạm phát ảnh hưởng đến thay đổi lãi suất là giảm dần trong dài hạn. Cú sốc tỷ giá xếp thứ ba về mức