3.1Mơ hình nghiên cứu.
Trên cơ sở xem xét phương pháp nghiên cứu của các tác giả Dorothy Nampewo, Ezra Munyambonera and Musa Mayanja Lwanga (2013) về đề tài “Sectoral effects of monetary policy in Uganda”; tác giả đã ứng dụng mô hình VAR đệ quy nhằm xem xét ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế ở Việt Nam. Lý do chọn và vận dụng phương pháp nghiên cứu của các tác giả trên là vì sự tương đồng trong tăng trưởng kinh tế; mặt khác cũng như ưu điểm của mơ hình VAR
trong việc phân tích các chuỗi dữ liệu có yếu tố thời gian và nó cung cấp một liên
kết giữa các mơ hình ước lượng dư với các cú sốc về cơ cấu của nền kinh tế vĩ mơ cơ bản có liên quan để xác định hàm phản ứng xung và phân rã phương sai của các biến trong mơ hình ước tính (Garratt.et.al , 1998). Trong bài nghiên cứu, có ba mơ hình VAR được ước tính. Mỗi mơ hình gồm 6 biến: cung tiền M2, biến đại diện cho chính sách tiền tệ; tỷ lệ lãi suất cho vay (LR), biến đại diện cho kênh lãi suất; tỷ giá hối đoái danh nghĩa (EXT), biến đại diện cho cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ linh hoạt thông qua kênh tỷ giá; tín dụng nội địa (Credit), đại diện cho kênh tín dụng ngân hàng; chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đại diện cho lạm phát và cuối cùng là GDP ngành nông nghiệp (Agric), sản xuất (Man) và dịch vụ (Ser), đại diện cho biến đầu ra của ngành. Theo Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2013), có nhiều kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ chính yếu đã được tìm thấy ở các nền kinh tế khác nhau. Ở Việt Nam cũng không có ngoại lệ. Tuy nhiên, ở Việt Nam có thể có một số kênh truyền dẫn chưa trở thành chính yếu để NHNN thực thi chính sách như kênh giá tài sản. Thị trường chứng khoán non trẻ, thị trường bất động sản mang tính đầu cơ khá phổ biến nên kênh giá tài sản khó có thể phát huy hiệu quả truyền dẫn. Các kênh lãi suất, tín dụng và tỷ giá vẫn là những kênh truyền dẫn quan trọng ở Việt Nam. Theo Le Viet Hung và Wade D.Pfau (2008), biến cung tiền M2 là đại diện cho các biến động chính sách tiền tệ, vì sự biến động của M2 được xem như là một mục tiêu hoạt động trong xây dựng và thực hiện chính sách tiền tệ của NHNN.
Các biến được điều chỉnh theo mùa (SA) và dạng logarit ngoại trừ lãi suất được thể hiện ở tỷ lệ phần trăm. Mơ hình VAR trong nghiên cứu này đã được mô tả như sau:
Axt = B(L)Lxt+ εt (3.1)
xt là vector (k x 1) của các biến nội sinh, A là ma trận hiệp phương sai tự hồi quy (k x k; B(L) = Bo + B1L + B2L2+…+ BkLk là độ trễ đa thức tự hồi quy, εt là vector của sai số ngẫu nhiên theo phân phối chuẩn với đặc tính nhiễu trắng N(0, ζ2)
Để nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ lên các ngành kinh tế, mơ hình VAR đệ quy được ước tính bằng mơ hình VAR rút gọn. Vì vậy từ cơng thức (3.1), mơ hình VAR rút gọn được ước tính như sau:
xt = A-1B(L)Lxt+ μt (3.2)
với μt là vector phần dư của mơ hình rút gọn với E(μtut’) =Ω. Các cú sốc cấu trúc được tạo ra sử dụng phân rã Cholesky với ma trận phương sai-hiệp phương sai của phần dư mơ hình VAR rút gọn, Ω, từ phương trình (3.2). Mối quan hệ giữa phần dư mơ hình VAR rút gọn và cấu trúc xáo trộn được trình bày trong phương trình (3.3) εm2 εlr εcredit = εext εcpi μm2 μlr μcredit (3.3) μext μcpi εgdp a61 a62 a63 a64 a65 1 μgdp
Với μm2 biểu thị cú sốc chính sách tiền tệ, μlr biểu thị cú sốc lãi suất, μcredit biểu thị cú sốc tín dụng nội địa, μext biểu thị cú sốc tỷ giá hối đoái, μcpi biểu thị cú sốc lạm phát, μgdp biểu thị cú sốc tổng cầu/ngành kinh tế. Vì vậy mơ hình cấu trúc được nhận dạng do có k(k-1)/2 hạn chế được thể hiện trên ma trận A và 0 hạn chế, với k là số biến nội sinh trong mơ hình.
Kết quả của ma trận chỉ ra rằng trong cơng thức đầu tiên, chính sách tiền tệ khơng bị ảnh hưởng bởi bất kỳ cú sốc nào khác ngoại trừ chính nó. Trong cơng thức thứ hai, lãi suất chỉ bị ảnh hưởng bởi cú sốc chính sách tiền tệ. Trong công thức thứ
1 0 0 0 0 0
a21 1 0 0 0 0
a31 a32 1 0 0 0
a41 a42 a43 1 0 0
ba, tín dụng nội địa bị ảnh hưởng bởi cú sốc chính sách tiền tệ và cú sốc lãi suất; trong công thức thứ tư, tỷ giá bị ảnh hưởng bởi cú sốc chính sách tiền tệ, lãi suất và tín dụng; trong cơng thức thứ năm và sáu, lạm phát và tổng cầu/GDP các ngành kinh tế bị ảnh hưởng bởi tất cả các biến trong mơ hình.
3.2Nguồn dữ liệu
Bảng 3.1: các biến trong mơ hình Các biến trong mơ
hình Viết tắt Đơn vị tính Nguồn dữ liệu
GDP của ngành nơng
nghiệp Agr tỷ VND tổng cục thống kê
GDP của ngành sản
xuất Man tỷ VND tổng cục thống kê
GDP của ngành dịch
vụ Ser tỷ VND tổng cục thống kê
Chỉ số giá tiêu dùng CPI
Chỉ số giá tiêu dùng
(năm 2005 = 100) IMF-IFS
Tỉ lệ lãi suất cho vay Lr % IMF-IFS
Tín dụng nội địa credit tỷ VND IMF-IFS
Cung tiền M2 M2
Cung tiền, đơn vị tỷ
VND IMF-IFS
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa USD và
VND Ext VND/USD IMF-IFS
Nguồn: tác giả thống kê các biến
Các biến được điều chỉnh theo mùa (SA) và dạng logarit ngoại trừ lãi suất được thể hiện ở tỷ lệ phần trăm.
3.3Mô phỏng các bƣớc thực hiện
3.3.1Kiểm định tính dừng.
Theo Box-Jenkins và Reinsel (1970), phân tích chuỗi dữ liệu thời gian để có một kết quả tin cậy thì địi hỏi chuỗi dữ liệu thời gian phải dừng. Do đó, vấn đề đầu tiên trong việc ước lượng và nhận dạng mơ hình VAR là kiểm định xem chuỗi dữ liệu đang quan sát có dừng hay khơng. Nếu chuỗi dữ liệu khơng dừng thì ta phải biến chúng thành chuỗi dừng (ví dụ: phương pháp lấy sai phân bằng cách tính xt – xt-1 và xem xét tính dừng của chuỗi sai phân). Việc lấy sai phân sẽ dừng lại khi kết quả của chuỗi sai phân là dừng. Nếu chuỗi sai phân dừng khi lấy sai phân p lần, ta gọi chuỗi dữ liệu ban đầu tích hợp bậc p, ký hiệu I(p).
Trong bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiệm đơn vị của Dickey- Fuller (1979) để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu quan sát (xem thêm phần phụ lục).
3.3.2Lựa chọn độ trễ tối ƣu.
Việc lựa chọn độ trễ tối ưu trong mơ hình VAR phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người sử dụng mơ hình. Tuy nhiên, người ta thường dựa vào một số tiêu chuẩn được đề cập sau đây: tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criteria ), tiêu chuẩn LR (Likelihood ratio). (Xem thêm phần phụ lục). Với độ trễ được lựa chọn sẽ thực hiện kiểm định tính ổn định của mơ hình bằng kiểm định tự tương quan LM.
3.3.3Kiểm định nhân quả Granger.
Để kiểm định liệu có tồn tại mối quan hệ nhân quả Grangergiữa hai chuỗi thời gian Y và X trên Eviews, ta xây dựng hai phương trình sau:
Yt = α0 + α1Yt-1 + ….. αnYt-1 + β1Xt-1 + ….. βnXt-1 + εt Yt = α0 + α1Xt-1 + ….. αnXt-1 + β1Yt-1 + ….. βnYt-1 + εt
Để xem các biến trễ của X có giải thích cho Y (X tác động nhân quả Granger lên Y) và các biến trễ của Y có giải thích cho X (Y tác động nhân quả Granger lên X) hay không ta kiểm định giả thiết sau đây cho mỗi phương trình:
Ho: β1= β2= … = βn= 0
Để kiểm định giả thiết đồng thời này, ta sử dụng thống kê F của kiểm định Wald và cách quyết định như sau: Nếu giá trị thống kê F tính tốn lớn hơn giá trị thống kê F
phê phán ở một mức ý nghĩa xác định ta bác bỏ giả thiết H0 và ngược lại. Có bốn khả năng như sau:
Nhân quả Granger một chiều từ X sang Y nếu các biến trễ của X có tác động
lên Y, nhưng các biến trễ của Y khơng có tác động lên X.
Nhân quả Granger một chiều từ Y sang X nếu các biến trễ của Y có tác động
lên X, nhưng các biến trễ của X khơng có tác động lên Y.
Nhân quả Granger hai chiều giữa X và Y nếu các biến trễ của X có tác động
lên Y và các biến trễ của Y có tác động lên X.
Khơng có quan hệ nhân quả Granger giữa X và Y nếu các biến trễ của X khơng có tác động lên Y và các biến trễ của Y khơng có tác động lên X.
3.3.4Hàm phản ứng xung (Impulse response function - IRF)
Hàm phản ứng xung là một trong những chức năng quan trọng trong mơ hình VAR. Hàm phản ứng xung sẽ cho biết các biến cịn lại trong mơ hình phản ứng như thế nào khi xảy ra cú sốc đối với một biến trong mơ hình với độ trễ nhất định.
3.3.5Phân rã phƣơng sai (Variance decomposition)
Phân rã phương sai phân tích tầm quan trọng của các cú sốc của các biến trong việc giải thích cho sự biến động của 1 biến trong mơ hình theo thời gian.
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1Kiểm định tính dừng.
Dựa trên các đặc điểm về mơ hình VAR được nêu ở phần 3.1, dữ liệu trong mơ hình được xác định là chuỗi thời gian. Các thuộc tính chuỗi thời gian của các biến nội sinh được thể hiện ở hình 4.1. Tất cả các biến xuất hiện có chứa một xu hướng xác định ngoại trừ lãi suất cho vay.
15.5 15.0 14.5 14.0 LOG(M2) LR 20 18 16 15.2 14.8 14.4 14.0 LOG(CREDIT) 13.5 14 13.0 12 12.5 10 12.0 13.6 13.2 12.8 12.4 12.0 11.5 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 800 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 11.6 LOG(EXT) LOG(CPI) LOG(SER) 10.0 5.6 12.8 9.9 9.8 9.7 9.6 5.4 5.2 5.0 4.8 4.6 4.4 12.4 12.0 11.6 11.2 10.8 9.5 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 4.2 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 10.4 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 12.8 LOG(MAN ) 12.8 LOG(SER) 12.4 12.4 12.0 12.0 11.6 11.6 11.2 11.2 10.8 10.8 10.4 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 10.4 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
Hình 4.1 Dữ liệu sử dụng trong mơ hình VAR (2000Q1-2012Q4). Dữ liệu đã được điều chỉnh mùa vụ và lấy log (ngoại trừ lãi suất)
Nguồn: tác giả minh họa từ phần mềm Eview 6.0
Để kiểm tra tính dừng, bài nghiên cứu áp dụng phương pháp Augmented Dickey- Fuller unit root test để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu.
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng
Level Sai phân bậc 1
ADF ADF
Biến Intercept &trend Intercept&trend luậnkết
lm2 -2.15553 -4.675047* I(1) lext -1.01361 -7.625529* I(1) lman -2.451419 -8.41145* I(1) lagr -2.201062 -7.416601* I(1) lser -1.533402 -5.885747* I(1) lcpi -2.175997 -5.032961* I(1) lcredit -1.328039 -4.07858** I(1) lr -5.418897* - I(0) mức ý nghĩa thống kê: *:1%, **: 5%, ***: 10%
Nguồn: Kết quả kiểm định trên phần mềm Eview 6.0
Qua bảng 4.1, ta thấy tất cả các biến đều dừng ở sai phân bậc một I(1) với mức ý nghĩa 1%, trừ biến lãi suất (lr) dừng ở chuỗi gốc với mức ý nghĩa 1% và biến tín dụng dừng ở sai phân bậc một I(1) với mức ý nghĩa 5%. Đối với các biến không dừng, sau khi lấy sai phân dừng thì có thể tồn tại mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn. Tuy nhiên, mục tiêu của bài nghiên cứu quan tâm cú sốc của chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các ngành kinh tế, không xét mối quan hệ trong dài hạn nên bài nghiên cứu khơng xét trường hợp có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến với nhau.
4.2Lựa chọn độ trễ tối ƣu
Bài nghiên cứu bao gồm ba mơ hình VAR, câu hỏi đặt ra là nên xác định độ trễ riêng cho mỗi mơ hình hay xác định độ trễ chung cho cả ba mơ hình? Granley và Salmon (1997) đề nghị tính tốn độ trễ tối ưu cho mỗi mơ hình VAR và có độ trễ tối
ưu khác nhau giữa mỗi mơ hình, tuy nhiên với độ trễ khác nhau giữa các mơ hình khi so sánh kết quả của cú sốc chính sách tiền tệ tác động đến các ngành kinh tế không phân biệt được sự khác nhau là do cú sốc chính sách tiền tệ hay sự khác nhau là do độ trễ của mỗi mơ hình VAR. Do đó sẽ chọn độ trễ chung cho ba mơ hình VAR.
Việc xác định số bước trễ thường gặp 2 lỗi phổ biến. Nếu số bước trễ nhỏ có thể dẫn đến kết quả sai lệch. Việc xác định số bước trễ quá dài có thể làm giảm hiệu quả của việc ước lượng. Trong nghiên cứu có nhiều tiêu chuẩn để xác định bước trễ tối ưu. Bài nghiên cứu chọn độ trễ là 3 (xem bảng 4.2), phù hợp với độ trễ chung của nhiều bài nghiên cứu, theo Sarat Dhal (2011) số bước trễ phổ biến đối với dữ liệu quý thường là từ 3 đến 4, dữ liệu tháng thường 12 đến 13. Và kiểm định độ trễ theo tiêu chí LR và AIC. Và có kết quả tương đồng với tác giả Ifeakachukwu và Olufemi (2012). Do tính chất quan trọng của việc xác định bước trễ, bài nghiên cứu thực hiện thêm kiểm định Portmanteau và đưa ra độ trễ tối ưu cũng là 3 (xem bảng 4.3).
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định độ trễ tối ƣu
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: DLOG(M2) LR DLOG(CREDIT) DLOG(EXT) DLOG(CPI) DLOG(SER) DLOG(AGR) DLOG(MAN)
Exogenous variables: C Date: 12/01/13 Time: 16:36 Sample: 2000Q1 2012Q4 Included observations: 48
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 656.5975 NA 2.53e-22 -27.02489 -26.71303* -26.90704
1 779.0953 199.0590 2.29e-23 -29.46230 -26.65550 -28.40161*
2 847.2642 88.05150 2.40e-23 -29.63601 -24.33427 -27.63248
3 945.3862 94.03354* 1.11e-23* -31.05776* -23.26109 -28.11138
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
4.3Kiểm định tính ổn định của mơ hình.
Kết quả kiểm định tính ổn định của mơ hình với độ trễ tối ưu là 3 được trình bày trong hình 4.2. Các nghiệm đơn vị đều nằm trong khoảng +-1. Vì vậy, kết quả mơ hình ổn định.
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Hình 4.2 Kiểm định tính ổn định của mơ hình
Nguồn: tác giả chạy kết quả từ phần mềm Eview 6.0
4.4Kiểm định nhân quả Pair wise Granger.
Kiểm định nhân quả Pair wise Granger được sử dụng để xác định các kênh có thể truyền dẫn chính sách tiền tệ đến các ngành kinh tế. Với mục đích này, Kiểm định nhân quả Pair wise Granger được sử dụng giữa mỗi GDP các ngành với mỗi biến chính sách tiền tệ (lãi suất cho vay, tín dụng ngân hàng và tỷ giá hối đối). Các kết quả được trình bày trong bảng 4.5. Kết quả cho thấy một quan hệ nhân quả một chiều từ mỗi biến tiền tệ vào GDP của ngành ngoại trừ biến tỷ giá. Điều này có nghĩa rằng tất cả các kênh của chính sách tiền tệ là cơ bản trong truyền hiệu ứng chính sách tiền tệ để tăng trưởng GDP của ngành ngoại trừ biến tỷ giá, có thể giải thích do Việt Nam áp dụng chế độ tỷ giá cố định (tuy Việt Nam đăng kí trên bảng chính thức với IMF, tên gọi hệ thống tỷ giá của VN là thả nổi có quản lý) theo Trần
Ngọc Thơ và Nguyễn Ngọc Định (2011)1 nên tác động của chính sách tiền tệ qua kênh tỷ giá hối đoái đến sản lượng là yếu.
Bảng 4.3 Kiểm định nhân quả Pair-wise granger
Ho: F-Statistic Prob.
Nông nghiệp does not Granger Cause lãi suất 7.16347 0.002
Lãi suất does not Granger Cause nông nghiệp 3.35197 0.044
Nơng nghiệp does not Granger Cause tín dụng 0.52398 0.5957
Tín dụng does not Granger Cause nông nghiệp 2.91866 0.0643