4.1 Phƣơng pháp nghiên cứu.
Bài nghiên cứu sử dụng Mô hình VAR dạng rút gọn hay còn gọi là dạng tiêu chuẩn (reduced form VAR hay Standard VAR). Đây là mô hình VAR mà ở đó mỗi biến đƣợc biểu diễn dƣới dạng một hàm tuyến tính của các biến trễ của chính nó và biến trễ của các biến khác trong mô hình. Phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất OLS đƣợc áp dụng để ƣớc lƣợng các hệ số trong mô hình này. Các nhiễu trắng trong các phƣơng trình ở dạng VAR rút gọn bao hàm trong đó tính chất của các biến. Nếu các biến khác nhau có tƣơng quan với nhau thì các nhiễu trắng của chúng cũng tƣơng quan với nhau xuyên suốt các phƣơng trình.
Sims (1980) là ngƣời đầu tiên đề xuất sử dụng mô hình VAR trong việc nghiên cứu các biến vĩ mô. Với các mô hình truyền thống trƣớc đó, các biến kinh tế thƣờng đƣợc phân thành hai loại, biến nội sinh và biến ngoại sinh. Tuy nhiên, theo Sims thì tất cả các biến xuất hiện trong mô hình đều có thể đƣợc xem nhƣ là biến nội sinh. Mô hình SVAR có dạng nhƣ sau:
y1t = a10 + a11 y2t + a12y1(t-1) + a13y2(t-1) + ε1t y2t = a20 + a21y1t + a22y1(t-1) + a23y2(t-1) + ε2t
Hay viết dƣới dạng ma trận là:
yt = B0 + B1yt-1 + εt (Trong đó B là ma trận hệ số)
Mô hình VAR rút gọn hay SVAR với m biến và trễ p bƣớc dƣới dạng ma trận tổng
quát nhƣ sau: yt = B0 + B1yt-1 + …+ Bm yt-p + εt
Mô hình VAR có lợi thế hơn các mô hình truyền thống ở chỗ, các kết quả phân tích không bị che lấp bởi các cấu trúc mô hình lớn và phức tạp (e.g. “black box” trong chính sách tiền tệ). Thay vào đó, các kết quả sẽ đƣợc phân tích một cách dễ dàng và riêng rẽ. Thêm vào đó, sự thiếu vắng các mô hình thích hợp cho việc phân tích vĩ mô cũng làm VAR trở thành một sự lựa chọn không tồi cho các nhà kinh tế học trong việc đánh giá tác động của các công cụ của chính sách vĩ mô.
VAR có thể phân tích cơ chế truyền tải của các cú sốc thông qua các hàm phản ứng xung (Impulse response function - IRF). Hàm phản ứng xung sẽ cho biết các biến còn lại trong mô hình phản ứng nhƣ thế nào khi xảy ra cú sốc đối với một biến trong mô hình; Tuy nhiên, để sử dụng hàm phản ứng xung trong việc phân tích cơ chế truyền tải sốc tác giả phải qui định thứ tự tác động của các biến lẫn nhau. Trong mô hình VAR, việc quy định biến nào không có tác động trực tiếp lên biến khác đƣợc gọi là xếp thứ tự Cholesky (Cholesky ordering). Với cách sắp xếp thứ tự Cholesky, các biến xếp trƣớc đƣợc giả định sẽ gây tác động lên các biến xếp sau nó, trong khi các biến xếp sau không gây tác động lên các biến xếp trƣớc nó. Khi thực hiện các cách xếp thứ tự khác nhau thì các kết quả thu đƣợc nói chung cũng sẽ khác nhau. Do đó các lý thuyết kinh tế sẽ đƣợc sử dụng ở đây để làm cơ sở cho cách sắp xếp thứ tự các biến phù hợp.
Ngoài ra, VAR còn có thể phân tích tầm quan trọng của các cú sốc của các biến trong việc giải thích cho sự biến động của 1 biến trong mô hình thông qua chức năng phân rã phƣơng sai (Variance decomposition). Và các phƣơng pháp định lƣợng
phức tạp để giải bài toán với mô hình VAR có thể đƣợc thực hiện dễ dàng thông qua phần mềm Eview 6.0 và sẽ đƣợc trình bày chi tiết hơn trong sau.
Một vài lý do dẫn đến việc lựa chọn VAR là mô hình để nghiên cứu cơ chế dẫn truyền tiền tệ nhƣ sau.
Thứ nhất, các nghiên cứu của Dimitrios Asterious, Stephen G.Hall và James H. Stock(2001) đã chỉ ra rằng mô hình VAR không cần quan tâm đến khái niệm biến ngoại sinh và biến nào là biến nội sinh. Điều này là phù hợp khi đánh giá tác động của các biến vĩ mô, chẳng hạn nhƣ tác động của các biến tệ lên lạm phát và tổng sản lƣợng.
Thứ hai, mô hình VAR cung cấp một phƣơng pháp tiếp cận có hệ thống và dẫn ra những kết quả thực nghiệm đầy trực quan. Hơn nữa, VAR còn cho phép các biến hồi quy không chỉ phụ thuộc vào các biến khác mà còn phụ thuộc và độ trễ của chính biến đó. Ngoài ra, việc sử dụng một lƣợng biến ít và những giả định không quá phức tạp cũng đƣợc xem là một trong những ƣu điểm của mô hình VAR.
Thứ ba, mô hình cho phép đánh giá tác động của các biến trong mô hình thông qua nhiều công cụ khác nhau nhƣ Kiểm định nhân quả Granger, hàm phản ứng xung và phản ứng phân ra phƣơng sai.
Tuy nhiên, Theo Hendry (1995), một hạn chế lớn nhất của mô hình VAR đó là ngƣời dùng phải xác định một thứ tự cho hệ thống các biến của mình. Thêm vào đó, nếu một biến nào đó bị bỏ qua trong mô hình, những tác động của nó sẽ đƣợc nhìn trong phần dƣ (residuals). Những tác động này sẽ làm méo mó kết quả của hàm phản ứng xung. Faust và Leeper (1997) đã chỉ trích việc sử dụng các hạn chế lâu dài để xác định cấu trúc các cú sốc. Họ chỉ ra rằng, trừ khi nền kinh tế đáp ứng một số loại hạn chế mạnh, những hạn chế lâu dài sẽ là không đáng tin cậy. Stefan‟s (1995) bổ sung thêm rằng, một điểm hạn nữa nữa của mô hình VAR là kết quả của mô hình biến động rất mạnh với việc xác định các giả thiết khi thiết lập mô hình. Một thay
đổi nhỏ trong các giả thiết có thể gây ra biến động lớn trong việc đánh giá tác động của các cú sốc. Ngoài ra, để mô hình VAR cho kết quả đáng tin cậy, ngƣời sử dụng cần phải thu thập các biến với dữ liệu đủ dài. Đối với các nền kinh tế đang phát triển, việc thu thập dữ liệu quá khứ đối với các biến tiền tệ và vĩ mô là một thách thức thực sự.
4.2. Dữ Liệu Nghiên Cứu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo quý, có điều chỉnh yếu tố mùa vụ, trong giai đoạn từ Q2/1996 đến Q2/2011. Dữ liệu bao gồm 8 biến sau đây:
Y : tổng sản lƣợng công nghiệp thực của nền kinh tế (tỷ VNĐ)
CPI : chỉ số giá lấy năm 2000 = 100
m2 : cung tiền M2 (tỷ VND)
IR : lãi suất cho vay (%)
EX : tỷ giá danh nghĩa USD/VND
oil : giá dầu (USD/barrel)
rice : giá gạo (USD/ton)
FFR : tỷ giá công bố của Fed (%)
Tác giả sử dụng tổng sản lƣợng công nghiệp thực nhƣ một tham chiếu cho tổng sản phẩm quốc nội GDP do số liệu về GDP chỉ hiện hữu trên data của Tổng cục thống kê kể từ sau năm 2000.
Về biến tỷ giá, tác giả sử dụng tỷ giá danh nghĩa USD/VNĐ thay vì sử dụng tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phƣơng NEER. Lý do tác giả đƣa ra là vì, tại Việt Nam, chính sách về tỷ giá đƣợc điều hành chủ yếu qua tỷ giá danh nghĩa công bố USD/VNĐ của ngân hàng nhà nƣớc.
Các biến giá gạo thế giới (rice), giá dầu thế giới (oi)l và tỷ giá công bố của Fed (FFR) đƣợc đƣa vào mô hình nhằm đánh giá tác động của các cú sốc giá thế tác động thế nào vào tổng sản lƣợng và lạm phát tại Việt Nam. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tất cả các giá trị của chuỗi dữ liệu đều đƣợc đƣa về dạng cơ số mũ tự nhiên ngoại trừ hai biến IR và FFR. Dữ liệu đƣợc tổng hợp từ website của Quỹ tiền tệ Quốc Tế IMF‟s International Financial Statistics. (Xem bảng số liệu ở Phần phụ lục)