Tên Biến Ký hiệu Nguồn Đơn Vị Mô Tả
Biến Trong nước
Tổng sản phẩm quốc nội thực (Năm gốc 1994(3)) GDP_R Datastream & TCTK Tỷ đồng Chỉ số giảm phát GDP (Năm gốc 1994) GDP_D Tính dựa trên nguồn Datastream & Tổng Cục Thống Kê GDP_D tính từ GDP danh nghĩa(4) và GDP thực năm gốc 1994
Lãi suất chính sách I_D IMF % Lãi suất cơ bản của
NHNN Việt Nam Tỷ giá hối đoái
thực đa phương (Năm Gốc 2007)
REER BRUEGEL
DATASETS
Tỷ giá thực đa phương của Việt Nam với 41
đối tác
(3)
GDP thực của Việt Nam hiện nay lấy năm gốc là 2010, tuy nhiên do Tổng Cục Thống Kê khơng tính GDP theo quý trên năm gốc 2010 cho các quý trước năm 2010. Nên trong nghiên cứu này để đồng bộ dữ liệu GDP thực của Việt Nam năm được lấy theo năm gốc 1994.
(4) GDP danh nghĩa được lấy từ nguồn Tổng cục Thống kê Việt Nam, GDP danh nghĩa chỉ có dạng tích lũy theo hàng q. Tác giả đã tính lại cho từng quý.
Tên Biến Ký hiệu Nguồn Đơn Vị Mô Tả
Chỉ số giá VN- Index
VNI HOSE Điểm Trung Bình giá đóng
cửa hàng ngày chỉ số VN-Index Tín dụng từ Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam CREDIT IMF Tỷ VND
Lãi suất cho vay MLR IMF % Lãi suất cho vay trung
bình của các Ngân Hàng
Biến Kiểm sốt
Tăng trưởng kinh tế nước ngồi
GDP_F Tính dựa trên
nguồn IMF
% Tổ hợp tăng trưởng
GDP của 4 khối nước gồm Mỹ, EU, Nhật Bản, Trung Quốc.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Tỷ giá danh nghĩa đa phương REER, trong nghiên cứu này REER được thu thập từ nguồn dữ liệu thứ cấp từ website http://bruegel.org/, REER được tính theo cơng thức:
Với NEERt là tỷ giá danh nghĩa đa phương; là chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam; là chỉ số giá tiêu dùng của đối tác thứ i; là tỷ giá danh nghĩa song phương
giữa Việt Nam với đối tác i (yết giá gián tiếp); là tỉ trọng của đối tác thứ i. Yết giá đồng tiền ở đây theo phương pháp gián tiếp nghĩa là đồng tiền Việt Nam tăng thể hiện tỷ giá danh nghĩa tăng và khi đó REER tăng.
Luận giải cho việc lựa chọn biến nghiên cứu: Các biến số nghiên cứu được rút trích
từ các lý thuyết nền của Mishkin (1996 & 2004), Tobin (1969), Modigliani (1971) và các nghiên cứu thực nghiêm trước đây.
Các biến số trong nước: Biến tổng sản phẩm quốc nội thực ký hiệu GDP_R, biến số
này được xem như sản lượng trong lý thuyết của Mishkin, các tác giả Piyachart Phiromsward (2015), hay Bernanke cũng sử dụng các biến sản lượng thực; Biến số giá cả thông qua chỉ số giảm phát GDP ký hiệu GDP_D(5)
theo Piyachart Phiromsward (2015). Chỉ số giảm phát GDP là một đại lượng để tính lạm phát và cho mơ tả về giá cả trong nước một cách bao quát tốt hơn, chỉ số giảm phát GDP bao gồm tất cả các hàng hóa nội địa, trong khi đó chỉ số giá tiêu dùng chỉ bao gồm rổ các hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng. Biến số tổng sản phẩm quốc nội và lạm phát là hai biến số mục tiêu của chính sách tiền tệ; Biến lãi suất chính sách là một cơng cụ của chính sách tiền tệ ký hiệu I_D, và biến lãi suất cho vay đại diện kênh lãi suất sách theo Piyachart Phiromsward (2015) và tại Việt Nam tác giả Nguyễn Văn Công (2015); Tỷ giá thực đa phương đại diện kênh tỷ giá được hầu hết các nghiên cứu thực hiện như Piyachart Phiromsward (2015) và theo đề xuất của Le Viet Hung & Wade Pfau (2008), chỉ số tỷ giá thực đa phương lựa chọn vì Việt Nam sau năm 1995 đến hiện nay có giao thương với nhiều đối tác thương mại khác nhau, do đó chỉ số tỷ giá đa phương nhằm thể hiện tính đại diện cho rổ tiền tệ, và thêm vào đó tỷ giá thực được lựa chọn nhằm loại trừ tác động của lạm phát; biến tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước đại diện kênh tín dụng CREDIT, và chỉ số giá thị trường chứng khoán biến VNI đại diện một phần cho kênh giá tài sản theo Piyachart Phiromsward (2015), biến VNI được tính trung bình giá đóng
(5) Chỉ số giảm phát GDP = 100 x (GDP danh nghĩa/GDP thực). Chỉ số giảm phát GDP là đại lượng phản ánh mức giá chung của tất cả các hàng, dịch vụ trong nước.
cửa của phiên giao dịch theo đề xuất của Hilde C. Bjørnland & Kai Leitemo (2008), Hashem E. Abouwafia & Marcus J. Chambers (2014) vì theo hai ơng chỉ số giá chứng khốn trung bình đại diện tốt hơn cho tài sản là cổ phiếu .
Việt Nam là nền kinh tế nhỏ và mở với tổng giá trị xuất và nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2014 so với GDP bình quân đạt trung bình 75%, từ sau năm 2000 Việt Nam đã có giao thương mạnh mẽ hơn với một số cường quốc kinh tế, nên sự thay đổi của các nền kinh tế một phần nào đó tác động đến nền kinh tế Việt Nam thơng qua các dịng vốn và giao thương hàng hóa, dịch vụ theo quan điểm của (Galindo, 2007), (Levine, 2001, hay calvo,1998, stiglitz, 2000). Trong nghiên cứu này biến ngoại tác tăng trưởng nước ngoài (ký hiệu GDP_F) được chọn làm biến kiểm soát. GDP_F là biến số tính trung bình theo tỷ trọng(6)
của tốc độ tăng trưởng GDP hằng quý của các nền kinh tế lớn, biến số này là một đại diện cho những tác động bên ngoài đến nền kinh tế Việt Nam. Các nền kinh tế như Mỹ, Nhật Bản, khối EU, hay Trung Quốc được lựa chọn, vì đây là những nền kinh tế lớn, sự thay đổi trong nền kinh tế của họ không chỉ tác động đến Việt Nam mà cịn có tầm ảnh hưởng toàn cầu. Ngoài ra giao thương xuất và nhập khẩu Việt Nam với bốn nền kinh tế nêu trên chiếm khoảng 47% trong tổng giao thương của Việt Nam với tất cả các đối tác. Biến ngoại tác GDP_F tác động đến nền kinh tế Việt Nam, tuy nhiên kinh tế Việt Nam là một nước nhỏ nên giả định khơng có tác động đến GDP_F. Biến tăng trưởng ngước ngoài GDP_F được đưa vào như một biến kiểm soát (biến ngoại sinh) làm đại diện và đánh giá tác động các nền kinh tế bên ngoài ảnh hưởng đến kinh tế trong nước, và đưa biến này vào giúp phản ánh tốt hơn diễn biến thực tế của nền kinh tế. Dario Caldara & Christophe Kamps (2008) và Piyachart Phiromsward (2015) cũng đưa biến kiểm sốt vào mơ hình SVAR.
(6) Tỷ trọng đối tác i = (Tổng giá trị nhập khẩu cộng xuất khẩu giữa Việt Nam với đối tác i)/Tổng giá trị giao thương Việt Nam với các đối tác), i chạy từ 1 đến 4. Tỷ trọng giao thương được lấy từ nguồn Tổng Cục Hải Quan Việt Nam.
Xử lý biến
Các biến số được kiểm tra và xử lý mùa vụ, một số biến được hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ theo phương pháp so sánh số liệu tại một quý trong năm với một quý ở cùng thời điểm năm trước đó (áp dụng theo phương pháp điều chỉnh X11/X12 do Bureau of Census của Mỹ xây dựng). Ngoài ra, khi so sánh các chuỗi dữ liệu giữa 2 kỳ liền kề nhau nên xử lý mùa vụ.
Các biến sau khi được xử lý mùa vụ, lần lượt được lấy logarithm (log) cho các biến như GDP_R, GDP_D, REER, CREDIT. Việc lấy logarithm các chuỗi dữ liệu một mặt sẽ giúp dữ liệu ổn định hơn, mặt khác sẽ giúp cho các biến số trong mơ hình có cùng đơn vị tính tốn (%).
Các chuỗi dữ liệu, kết quả được xử lý qua phần mềm Excel 2007 và Eviews 8.
3.2 Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Mục tiêu của đề tài là đánh giá cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong ngắn hạn. Đầu tiên mơ hình VAR nghiên cứu trên bốn biến: GDP_R, GDP_D, I_D, REER được xây dựng, mơ hình này gọi tên mơ hình cơ bản. Bốn
biến số trên là các biến số vĩ mô cơ bản của nền kinh tế.
Để nghiên cứu sâu hơn cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ tại Viêt Nam, ba biến đại diện cho ba kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ (ngoại trừ kênh tỷ giá đã được đưa vào mơ hình cơ bản) được thêm vào trong mơ hình cơ bản. Với biến tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước là CREDIT đại diện cho kênh tín dụng, biến chỉ số giá Vn- Index là VNI đại diện cho kênh giá tài sản, và lãi suất cho vay là MLR đại diện cho kênh lãi suất truyền thống. Mơ hình cơ bản thêm ba biến đại diện cho ba kênh truyền được gọi là mơ hình SVAR. Các mơ hình VAR và SVAR là các mơ hình kinh điển cho nghiên cứu về truyền dẫn, và việc sử dụng các mơ hình trong phân tích cho ngắn hạn là phù hợp.
Ma trận ràng buộc A của mơ hình SVAR.
Một số cách để xây dựng các ràng buộc cho ma trận (gọi là Ma Trận A), có thể dựa trên lý thuyết kinh tế để xây dựng ràng buộc, hoặc dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm, hoặc có thể dựa vào các áp đặt từ tính tốn tập dữ liệu,… Trong nghiên cứu này, các ràng buộc của ma trận A được áp đặt dựa trên lý thuyết kinh tế, và các nghiên cứu được quốc tế công nhận.
Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận: Ma Trận A
1 0 0 0 0 0 0
X
a21 1 0 0 0 0 0
a31 a32 1 0 0 0 0 µI_D
a41 a42 a43 1 0 1 0
a51 a52 a53 a51 1 0 1 µVNI
a61 a62 a63 a64 0 1 0 a71 a72 a73 a74 a75 a76 1 = b11 0 0 0 0 0 0 X 0 b22 0 0 0 0 0 0 0 b33 0 0 0 0 0 0 0 b44 0 0 0 0 0 0 0 b55 0 0 0 0 0 0 0 b66 0 0 0 0 0 0 0 b77
Các ràng buộc của ma trận dựa theo lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu của Sim (1980), Bernanke (1986), Bernanke & Blinder (1992), Uhlig (2005), Hilde C.
Bjørnland & Kai Leitemo (2008), Hashem E. Abouwafia & Marcus J. Chambers (2014), Piyachart Phiromswad (2015).
Các ràng buộc ma trận A của mơ hình SVAR là một dạng giản lược, các áp đặt được đưa về nữa tam giác phía dưới, riêng hệ số thể hiện phản ứng của tín dụng từ NHNN với cú sốc chỉ số Vn-Index được cho là bằng 0, vì có rất ít những bằng chứng thực nghiệm cho thấy có tồn tại mối quan hệ này trong ngắn hạn, và ở Việt Nam theo nghiên cứu Huỳnh Thị Cẩm Hà, Lê Thị Lanh & cộng sự (2014) thì mối quan hệ này chỉ có trong dài hạn.
Trật tự biến của mơ hình SVAR được sắp xếp dựa trên đề xuất của Piyachart Phiromswad (2015) nghiên cứu tại Thái Lan. Thái Lan là nền kinh tế mở nhỏ như Việt Nam nên bối cảnh áp dụng mơ hình cũng có những điểm tương đồng. Trật tự biến này qua đối chiếu các nghiên cứu trong nước như của Trần Ngọc Thơ (2013), Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013) có sự phù hợp về trật tự sắp xếp như biến sản lượng, biến chỉ số giá, biến lãi suất, các nghiên cứu này chỉ ra kênh tỷ giá là mạnh nên biến số tỷ giá được xếp trước các kênh khác. Do các nghiên cứu trong nước đến nay chưa có nghiên cứu nào trên những biến số này để tham khảo, nên trật tự biến này sẽ được kiểm tra lại mức độ phù hợp ở phần 4.
4. Nội dung và các kết quả nghiên cứu 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu
4.1.1 Mô tả biến