Period S.E. LAISUATVN M2 SANLUONGVN
1 0.0472 0.0018 2.4514 97.5467 2 0.0601 0.0136 2.2793 97.7070 3 0.0682 0.0388 2.1397 97.8215 4 0.0738 0.0674 2.0396 97.8930 5 0.0865 0.1159 1.9404 97.9438 6 0.1036 0.2121 2.6454 97.1425 7 0.1136 0.3101 3.3497 96.3402 8 0.1164 0.3069 3.6100 96.0831 9 0.1181 0.6420 3.5862 95.7718 10 0.1192 0.6649 3.5838 95.7514 11 0.1195 0.7053 3.6222 95.6725 12 0.1198 0.7213 3.7266 95.5521 13 0.1209 0.7369 4.4308 94.8323 14 0.1225 0.7357 4.9074 94.3569 15 0.1245 0.7368 5.2523 94.0109 16 0.1268 0.7478 5.5094 93.7428 17 0.1296 0.7546 5.7043 93.5411 18 0.1322 0.8010 5.8434 93.3556 19 0.1353 0.8442 5.9667 93.1890 20 0.1362 0.8442 6.0220 93.1339 21 0.1366 0.8441 6.0386 93.1173 22 0.1367 0.8446 6.0771 93.0783 23 0.1368 0.8626 6.1379 92.9995 24 0.1369 0.8801 6.2338 92.8861 25 0.1372 0.9945 6.2164 92.7891
Có thể nhận thấy cú sốc cung tiền M2 đóng góp nhiều hơn vào phản ứng của sản lượng khi so với cú sốc lãi suất. Dù vậy, đóng góp của M2 vẫn khá khiêm tốn, tuy tăng lên qua mỗi kì nhưng vẫn chưa đạt đến 10% trong suốt 25 kì nghiên cứu. Cú sốc lãi suất thực sự không gây nhiều biến động trong sản lượng với mức đóng góp chưa đến 1% trong tất cả các kì nghiên cứu. Phân tích cho thấy phần lớn biến động của sản lượng, cụ thể là hơn 90%, không do cú sốc lãi suất và cung tiền gây ra.
Nếu như tác động của cú sốc lãi suất đến CPI tương đối rõ rệt thì tác động của cú sốc này đối với sản lượng không thể xác định được chiều hướng biến động. Đóng góp của cú sốc lãi suất vào biến động của sản lượng cũng khá khiêm tốn. Trong khi đó, cú sốc cung tiền mang đến những phản ứng mạnh và rõ rệt hơn trong sản lượng so với cú sốc lãi suất, tuy tác động của cú sốc này có một độ trễ khoảng 7 tháng. So với phản ứng của CPI, phản ứng của sản lượng đối với các cú sốc chính sách tiền tệ dường như khơng nhanh và mạnh bằng. Biến động của sản lượng trong thời kì nghiên cứu có thể do những yếu tố khác gây ra, bên cạnh cú sốc lãi suất và cú sốc cung tiền. Để tác động hiệu quả đến sản lượng, chúng tơi cần tìm hiểu những yếu tố nào gây nên những biến động này, từ đó đưa ra những chính sách thích hợp phục vụ mục tiêu vĩ mô trong từng thời kỳ. Để quan sát phản ứng riêng của sản lượng đối với từng cú sốc, phụ lục 2 trình bày 2 mơ hình VECM hai biến: lãi suất- sản lượng và cung tiền-sản lượng. Phản ứng của sản lượng trước cú sốc lãi suất tiếp tục không rõ ràng như trong mơ hình 3 biến, có một chút khác biệt khi những biến động này luôn lớn hơn mức cân bằng ban đầu. Phản ứng của sản lượng dưới tác động của cung tiền gần như khơng có gì khác biệt với mơ hình 3 biến khi có độ trễ khoảng 7 kì và đạt đỉnh sau 13-14 kỳ.
4.3 Phản ứng của tỷ giá
Biến cuối cùng cần phân tích phản ứng là tỷ giá. Dù quan hệ đồng liên kết giữa tỷ giá với lãi suất và tỷ giá với cung tiền đều xuất hiện chỉ sau hai độ trễ, chúng tôi vẫn chọn độ trễ ban đầu của mơ hình là 25 để đồng nhất với hai biến CPI và sản lượng, đồng thời đánh giá được biến động của tỷ giá trong dài hạn. Bảng 1.4 trong phụ lục 2 miêu tả kiểm định loại bỏ độ trễ khơng có ý nghĩa. Cách thức lựa chọn biến và xây dựng mơ hình VECM 3 biến-lãi suất, cung tiền và tỷ giá- tương tự như mơ hình VECM 3 biến miêu tả phản ứng của CPI và sản lượng.
Kết quả mơ hình VECM cho thấy: khi kết hợp cú sốc lãi suất và cú sốc cung tiền trong cùng mơ hình, 1% biến động trong lãi suất khiến cho tỷ giá phải thay đổi 1.5% để phản ứng lại với mức ý nghĩa 5%. Phản ứng của tỷ giá theo kết quả của mơ
hình VECM lớn hơn mức độ biến động ban đầu của lãi suất, tương tự như phản ứng của sản lượng trước cú sốc lãi suất trong mơ hình VECM của sản lượng. Nếu chỉ nhìn vào kết quả này, nhận xét ban đầu được đưa ra là tỷ giá phản ứng với cú sốc lãi suất mạnh hơn CPI và yếu hơn sản lượng. Tuy nhiên chúng tôi chưa thể dựa trên kết quả này để đưa ra kết luận mà còn phải căn cứ vào hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai Cholesky để có những nhận định chính xác hơn. Tương tự như mơ hình phản ứng của sản lượng và CPI, phản ứng của tỷ giá trước cú sốc cung tiền không thể đo lường bằng kết quả từ mơ hình VECM 3 biến. Ở một khía cạnh khác, tăng trưởng sản lượng công nghiệp tại Hoa Kỳ có tác động ngược chiều lên biến động tăng của tỷ giá thực VND/USD. Cụ thể, khi sản lượng Hoa Kỳ tăng 1% sẽ làm cho biến động tăng của tỷ giá thực VND/USD giảm đi 0.01%, tác động gây ra không đáng kể.
Bảng 4.5: Kết quả mơ hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và tỷ giá
Vector Error Correction Estimates
Sample (adjusted): 2002M03 2010M12
Included observations: 106 after adjustments
t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2
LAISUATVN(-1) 1 0
M2(-1) 0 1
TYGIA(-1) -1.5998 -6.926518
[-6.58869]* [-8.81087]*
Error Correction: D(LAISUATVN) D(M2) D(TYGIA)
CointEq1 -0.380047 0.023555 -0.037112 [-4.60260] [ 1.02542] [-2.09472] CointEq2 0.076957 0.017482 0.012359 [ 2.16831] [ 1.77056] [ 1.62287] … … … … SANLUONGUS -0.101524 -0.005161 -0.013259 [-4.07068] [-0.74381] [-2.47773]* LAISUATUS 0.017637 -0.000878 0.001197 [ 2.37408] [-0.42487] [ 0.75077] Log likelihood 909.7956
Akaike information criterion -14.95841
Schwarz criterion -12.01857
Bước tiếp theo trong q trình phân tích phản ứng của tỷ giá là xây dựng mơ hình phản ứng đẩy của tỷ giá trước mỗi cú sốc.
Hình 4.3: Phản ứng đẩy của tỷ giá dưới tác động của lãi suất và M2
Tỷ giá tăng khoảng hơn 0.1% so với trạng thái ban đầu ngay sau cú sốc lãi suất rồi giảm nhẹ trong 4 tháng tiếp theo. Từ tháng thứ 4 sau cú sốc, tỷ giá tăng mạnh và đạt đỉnh vào khoảng tháng thứ 6 với mức tăng gần 0.34% so với trạng thái cân bằng ban đầu. Từ đây, tỷ giá bước vào một đợt sụt giảm mạnh trong 4 tháng liền, giảm xuống còn gần -0.3% so với trạng thái ban đầu sau đó dao động tăng giảm nhẹ nhưng đều thấp hơn trạng thái ban đầu cho đến hết tháng 25 sau cú sốc. Tỷ giá giảm nhẹ trong 4 tháng đầu có thể do tác động bán ròng ngoại tệ, chuyển sang nội tệ và gửi tiền nhận lãi cao của nhà đầu tư. Trong khi đó, lý thuyết ngang giá lãi suất khơng phịng ngừa UIP cho rằng khi lãi suất trong nước cao hơn nước ngồi thì tỷ giá sẽ tăng để bù đắp phần chênh lệch, phù hợp với biến động từ tháng thứ 4 đến tháng thứ 6 của tỷ giá. Tỷ giá giảm từ tháng thử 6 trở đi và duy trì mức thấp hơn trạng thái ban đầu có thể giải thích bằng lý thuyết ngang giá sức mua: tỷ giá giảm do lạm phát hạ nhiệt, phù hợp với kết quả thực nghiệm trong các lý thuyết của Dornbusch (1976), Sim (1992) và Binder, Chen, Zhang (2010). Tuy nhiên, cần chú ý rằng NHTW Việt Nam vẫn kiểm soát một phần biến động tỷ giá nên những phản ứng quan sát được cũng có thể là chủ ý của nhà tạo lập chính sách để theo đuổi mục tiêu giảm lạm phát hay hỗ trợ nhập khẩu.
Trong khi đó, cú sốc cung tiền làm tỷ giá sụt giảm ngay -0.25% so với trạng thái cân bằng ban đầu. Tuy nhiên, tỷ giá chỉ mất 2 tháng để trở về trạng thái ban đầu và tăng mạnh từ tháng thứ 5 trở đi cho đến tháng thứ 15 sau cú sốc, đạt đỉnh tại mức
tăng hơn 0.85% so với mức cân bằng ban đầu. Từ tháng thứ 15, tỷ giá có dấu hiệu giảm dần và kết thúc với mức tăng khoảng 0.4% so với mức cân bằng ban đầu vào tháng thứ 25 sau cú sốc cung tiền. Sự gia tăng của tỷ giá được lý giải như một phần chính sách nới lỏng tiền tệ và gia tăng dự trữ ngoại hối. Tỷ giá giảm sau tháng thứ 15 có thể xem là một sự điều chỉnh cho phù hợp với mức cân bằng dài hạn.
Chúng tơi tiếp tục phân tích với mơ hình phân rã phương sai của biến tỷ giá.
Bảng 4.6: Phân rã phương sai biến tỷ giá
Period S.E. LAISUATVN M2 TYGIA
1 0.044619 1.51107 7.342672 91.14626 2 0.061504 1.276289 6.820829 91.90288 3 0.07321 1.295385 5.006295 93.69832 4 0.082791 0.957673 3.710425 95.3319 5 0.091959 0.866746 3.088443 96.04481 6 0.097735 3.153166 2.786716 94.06012 7 0.100991 3.145964 2.40414 94.4499 8 0.102799 2.971149 2.276586 94.75226 9 0.105025 2.963343 2.757907 94.27875 10 0.107933 3.961892 2.917737 93.12037 11 0.110423 4.643444 5.504958 89.8516 12 0.11263 4.811404 9.378106 85.81049 13 0.116137 4.82783 13.57044 81.60173 14 0.120789 5.503977 18.32709 76.16893 15 0.124558 5.571596 23.82749 70.60091 16 0.128013 5.822223 28.23317 65.94461 17 0.13143 5.986084 31.7091 62.30482 18 0.133834 6.377444 34.71005 58.9125 19 0.134953 6.972672 37.08543 55.9419 20 0.135633 7.723872 39.17626 53.09986 21 0.136097 8.386853 40.43993 51.17322 22 0.136335 8.704994 41.13072 50.16429 23 0.136764 8.819875 41.21363 49.9665 24 0.137779 8.674802 41.32918 49.99602 25 0.138833 8.530192 41.51046 49.95935
Kết quả phân rã phương sai Cholesky cho thấy đóng góp khá lớn của cung tiền vào biến động của tỷ giá. Sau những đóng góp tương đối khoảng 5%-7% trong 3 tháng đầu tiên thì từ tháng thứ 4 đến tháng thứ 10 đóng góp của cung tiền hầu như không đáng kể, chỉ ở mức khoảng 2%-3%. Từ tháng thứ 13 sau cú sốc, mức đóng góp của cung tiền tăng vọt với hơn 23% vào tháng thứ 15, đặc biệt từ tháng thứ 22 đến tháng 25 là hơn 41%. Đây là giai đoạn tỷ giá có mức tăng lớn nhất so với trạng thái cân bằng ban đầu, phần nào cho thấy độ trễ trong tác động của cung tiền đến tỷ
giá. So với mức đóng góp của cung tiền, đóng góp của lãi suất vào biến động tỷ giá khơng nhiều, tuy có tăng đều đặn qua từng tháng nhưng mức cao nhất cũng chỉ đạt hơn 8% vào tháng quan sát cuối cùng. Từ tháng 20-25 sau cú sốc, khoảng 50% biến động của tỷ giá do biến động của lãi suất và cung tiền gây ra, cho thấy mức độ hiệu quả của hai công cụ này khi tác động lên tỷ giá khá tốt, có thể xem là hiệu quả nhất trong 3 biến vĩ mô nghiên cứu.
Mơ hình VECM 2 biến, lãi suất-tỷ giá và cung tiền-tỷ giá, được xây dựng để kiểm định tác động độc lập của mỗi cú sốc tương tự như hai phần trên. Kết quả mơ hình VECM 2 biến và mơ hình phản ứng đẩy được thể hiện trong các bảng 2.5, 2.6 và hình 2.3 của phụ lục 2. Các kết quả này khơng có gì khác biệt so với kết quả phân tích mơ hình VECM 3 biến và phản ứng đẩy ở trên.
Từ kết quả phân tích phản ứng của tỷ giá có thể đưa ra kết luận: cú sốc cung tiền là một công cụ hiệu quả để điều chỉnh tỷ giá, tuy mức độ phản ứng không thể xác định bằng mơ hình VECM và có một độ trễ nhất định. Cú sốc lãi suất cũng có tác động nhất định lên tỷ giá, dù mức độ ảnh hưởng không lớn bằng cú sốc cung tiền. Khi mức độ thả nổi tỷ giá ngày càng cao, việc sử dụng các cơng cụ chính sách tiền tệ để điều tiết tỷ giá trở nên quan trọng hơn, kết quả nghiên cứu này rất hữu ích cho nhà điều hành chính sách tỷ giá.
4. Kết luận
Qua kết quả nghiên cứu thực nghiệm về tác động của cú sốc chính sách tiền tệ, chúng tôi nhận thấy: lạm phát và tỷ giá là hai biến chịu tác động rõ rệt nhất từ các cú sốc này. Phản ứng của biến sản lượng trước tác động của cú sốc lãi suất và cú sốc cung tiền không rõ rệt, phần lớn phản ứng của sản lượng không do các cú sốc chính sách tiền tệ tạo ra.
Nghiên cứu đã giới thiệu một hướng đi khá mới mẻ cho các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của cú sốc chính sách tiền tệ. Nghiên cứu giúp cho các nhà điều hành chính sách đánh giá được tính hiệu quả của từng cơng cụ chính sách tiền tệ khi được vận dụng để tác động lên các biến vĩ mô. Từ kết quả nghiên cứu, chúng tôi nhận thấy: cú sốc lãi suất đem lại hiệu quả cao nhất khi tác động lên lạm phát, ảnh hưởng tương đối đến tỷ giá nhưng gần như không gây ra biến động gì trong sản lượng. Trong khi đó, cú sốc cung tiền M2 có tác động điều chỉnh tỷ giá hiệu quả nhất, làm cho lạm phát thay đổi ít nhiều và hầu như chỉ gây một chút ảnh hưởng đến sản lượng. Tuy nhiên, cần cân nhắc khi sử dụng hai cơng cụ này vì chúng sẽ có một độ trễ nhất định trước khi tác động đến các biến vĩ mô cần can thiệp.
Về ưu điểm, việc sử dụng mơ hình VECM là một điểm mới của nghiên cứu khi phát hiện ra các chuỗi dữ liệu gốc đều không dừng và chỉ dừng sau khi lấy sai phân bậc nhất. Từ đặc điểm này của dữ liệu, việc sử dụng mơ hình VECM có thêm ưu điểm giúp chúng tơi đánh giá được phản ứng của chuỗi dữ liệu gốc thay vì chỉ đánh giá dựa trên phản ứng của các chuỗi đã lấy sai phân bậc nhất trong trường hợp áp dụng mơ hình VAR. Bên cạnh những ưu điểm, nghiên cứu cịn có một số nhược điểm như: trước hết, chuỗi lạm phát được tính theo năm gốc 2005 chưa đồng bộ với các chuỗi dữ liệu khác do chuỗi dữ liệu theo năm chứa giá trị âm và không thể lấy log. Thứ hai, nghiên cứu chưa quan tâm đến vai trò cơng cụ điều hành chính sách tiền tệ của tỷ giá mà chỉ dừng lại ở việc xem tỷ giá là một biến chịu tác động của cú sốc chính sách tiền tệ. Cuối cùng, việc lựa chọn lãi suất cho vay danh nghĩa cũng chưa hoàn tồn phù hợp khi biến này cũng có thể chịu một số tác động từ các biến
động chính sách tiền tệ thay vì chỉ hồn tồn là một biến gây tác động, tuy nhiên vai trị điều hành chính sách của lãi suất cơ bản không được thể hiện nên chúng tôi buộc phải lựa chọn lãi suất cho vay danh nghĩa. Ngoài ra, với nghiên cứu này chúng tơi đã tìm ra cơng cụ tương đối hiệu quả để tác động đến lạm phát và tỷ giá nhưng vẫn chưa tìm ra cơng cụ thích hợp cho sản lượng. Nghiên cứu phản ứng của sản lượng cần được mở rộng thêm với nhiều yếu tác động khác nhau để tìm ra yếu tố thích hợp có thể trở thành cơng cụ điều chỉnh sản lượng hiệu quả. Đây có thể xem là một hướng nghiên cứu tiếp theo cho các nhà kinh tế học trên con đường tìm kiếm các cơng cụ điều hành kinh tế vĩ mô một cách hiệu quả.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt:
1. Frederic S.Mishkin, 1992. Tiền tệ, ngân hàng và thị trường tài chính. Dịch từ
tiếng Anh. Người dịch: Nguyễn Quang Cư và PTS Nguyễn Đức Dy, 2001. Hà Nội: Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật.
2. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn, 2012. Cơ chế truyền dẫn chính sách
tiền tệ ở Việt Nam tiếp cận theo mơ hình SVAR. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, số 10 (20), tháng 05-06/2013, trang 8-16.
3. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Ngọc Định, 2012. Tài chính quốc tế. TP.Hồ Chí
Minh: Nhà xuất bản Kinh Tế. Danh mục tài liệu tiếng Anh
1. Christopher A.Sims, 1992. Interpreting the macroeconomic time series facts.
The effects of monetary policy. European Economic Review, 36: pp.975-1011.
2. Fadli Fizari Aby Hasan Asari, Nurul Syuhada Baharuddin, Nurmadihah Jusoh, Zuraida Mohamad, Norazidah Shamsudin and Kamaruzaman Jusoff, 2011. A Vector Error Correction Model (VECM) Approach in Explaining the Relationship between Interest Rate and Inflation toward Exchange Rate
Volatility in Malaysia. World Applied Sciences Journal, 12: pp.49-56.
3. Filippo Occhino, 2008. Market segmentation and the response of the real
interest rate to monetary policy shocks. Macroeconomic Dynamics, 12: pp.591-
618.
4. Harald Uhlig, 2004. What are the effects of monetary policy on output?
Results from an agnostic identification procedure. Journal of Monetary Economics, 52: pp.381-419.
5. Hui Boon Tan and Ahmad Zubaidi Baharumshah, 1999. Dynamic causal chain of money, output, interest rate and prices in Malaysia: Eviden based on