Lý do lựa chọn và lý thuyết mô hình SVAR đã được chúng tôi trình bày ở chương 3 của bài nghiên cứu này.
Trang 51 Để tiến hành mô hình SVAR, chúng ta tiến hành các bước đã được trình bày trong phần lý thuyết ở trên kết hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 6.0 và Excel 2007 cho việc tính toán.
Bước đầu tiên trong việc định dạng và ước lượng mô hình cấu trúc là việc ước lượng mối quan hệ giữa Et và Ut, nghĩa là chúng ta đi ước tính 2 ma trận M, N trong phương trình M.Et = N.Ut.
Bảng bên dưới cho thấy kết quảước lượng của 2 ma trận M, N( *qui ước M= estimated A, N= estimated B để tránh sự nhầm lẫn với kí hiệu ma trận A, B trong phần lý thuyết):
Nhìn vào bảng kết quả của ma trận M( ma trận phía trên) ta thấy đây không phải là một dạng ma trận tam giác dưới, như vậy kết quả này sẽ khác với kết quả khi ta sử dụng phân rã Cholesky.
Bảng kết quả nếu sử dụng phân rã Cholesky, với giảđịnh ma trận hệ số là ma trận tam giác dưới sẽ có dạng như sau:
Trang 52 Sau khi ước lượng được ma trận M, N ta tiến hành ước tính ma trận cấu trúc theo công thức sau:
Ma trận hệ số cấu trúc:∏ = I- N-1.M .
Ma trận hệ số chặn: A0= (I-∏). B0
Ma trận hệ số trước biếnYt-1: A1= (I-∏). B1
Ma trận hệ số trước biếnYt-2: A2=(I-∏). B2
Khi đó mô hình SVAR được viết dưới dạng ma trận như sau:
Yt = A0+ ∏.Yt+A1.Yt-1+ Ut
Bảng 4.1: Mô hình SVAR dạng ma trận
Với: ∏=
CPI PPI IMP NEER OPG OIL R
CPI 0 0.112378 0.239355 0.050151 7.73E-05 0.03801 -0.226415 PPI -0.1 0 -11.54344 0.098696 0.000333 0.114906 -0.194786 IMP -0.1 -0.1 0 0.001067 2.38E-06 0.002115 -0.008697 NEER -0.1 -0.1 -0.1 0 4.91E-05 0.026819 -0.38422 OPG -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0 -75.38998 -201.3396 OIL -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0 -1.26726 R -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0 Nhìn vào bảng kết quả ta thấy:
Mỗi ô trong bảng cho thấy tác động của biến trên dòng đối với biến trên cột tại cùng một thời điểm. ví dụ: ô giao nhau giữa cột PPI và dòng CPI có kết quả là a12=
Trang 53 0.112378, có nghĩa là tại cùng một thời điểm t, với giả định rằng các yếu tố khác là không biến động nếu PPI tăng lên 1 đơn vị thì chỉ số CPI sẽ tăng lên 0.112378 đơn vị.
Độ lớn chỉ số truyền dẫn từ NEER qua các chỉ số IMP, PPI, CPI lần lượt là: 0,1%, 9,8%, 5%. Điều này có ý nghĩa lớn trong việc điều hành tỷ giá ở nước ta. Với một chỉ số truyền dẫn tức thời trong kì đã xác định trước, các nhà làm chính sách có thể chủđộng điều hành chính sách tỷ giá sao cho phù hợp với mục tiêu đưa ra. Cụ thể, giả sử như tại thời kì t nền kinh tế phải đối đầu với một cú sốc lạm phát có độ lớn là 2,5%, các nhà phân tích chính sách nhận định rằng có thể sử dụng tỷ giá như là một công cụ để giải quyết cú sốc, như vậy cần xem xét mức độ truyền dẫn tức thời của tỉ giá NEER đến chỉ số giá CPI và từđó đưa ra mức điều chỉnh thích hợp. như vậy trong trường hợp trên các nhà điều hành chính sách có thể giảm tỉ giá xuống một mức 0.5 đơn vịđể khiến cho CPI giảm một mức là 0.5x0.050151 = 2,50755%. Tuy nhiên, việc sử dụng đơn thuần một công cụ quản lý có thể lại khiến cho nền kinh tế gặp phải một cú sốc khác cho nên trong trường hợp chính phủ có thể linh hoạt kết hợp cả 2 công cụ là tỷ giá và lãi suất. giả sử chính phủ quyết định giảm tỷ giá xuống một mức 0.3 và lãi suất cho vay được tăng lên 4,4% khi đó tác động tổng hợp của 2 công cụ này sẽ làm giảm chỉ số CPI một mức: 0.3x0,050151+0,22642.4,4%= 2,50078%. mặc dù chưa thế loại bỏ hoàn toàn cú sốc nhưng việc phối hợp hài hòa các công cụ quản lý cũng làm giảm đáng kể tác động của nó.