Period S.E. DLOPW DWI DLIP DLCPI DLM I DLNEER
1 0.079783 0.247477 0.618784 2.311853 2.437193 0.050091 3.207687 91.12691 2 0.081445 0.291689 3.292306 2.425445 2.290601 0.120782 6.139050 85.44013 3 0.082826 0.627784 3.300112 2.437796 2.262663 0.184205 6.348525 84.83892 4 0.084363 1.058802 3.441503 2.384723 2.306204 0.177050 9.775074 80.85664 5 0.085994 1.091657 4.674365 2.360150 2.442985 0.173292 9.607913 79.64964 6 0.086168 1.182025 4.793221 2.417393 2.500242 0.214951 9.572124 79.32004 7 0.086763 1.373767 4.770981 2.424590 2.606907 0.221978 9.528428 79.07335 8 0.087286 1.377001 5.500182 2.402413 2.696478 0.221024 9.459979 78.34292 9 0.087820 1.377484 5.907579 2.396609 2.741199 0.235952 9.423225 77.91795 10 0.088237 1.381004 5.957328 2.397641 2.765454 0.304938 9.409169 77.78447 11 0.088644 1.379454 5.971068 2.399728 2.799024 0.348350 9.399723 77.70265 12 0.089029 1.394578 6.003151 2.397457 2.802121 0.400606 9.385627 77.61646
Kết quả phân rã phương sai tỷ giá hối đoái (bảng 4.9) cho thấy tỷ giá hối đoái thay đổi phụ thuộc chủ yếu vào chính nó chiếm 78% sau 12 tháng ảnh hưởng của cú sốc và các yếu tố khác như: lãi suất trong nước chiếm 9%, lãi suất thế giới chiếm 6%, chỉ số giá tiêu dùng chiếm 3% và sản lượng công nghiệp chiếm 2%. Sau 12 tháng, sự thay đổi của tỷ giá hối đối được giải thích chủ yếu là chính nó và các nhân tố khác giải thích nhiều nhất là lãi suất trong nước, lãi suất thế giới, chỉ số giá tiêu dùng chiếm 3%, các nhân tố cịn lại giải thích khơng đáng kể.
4.8 Thảo luận kết quả
Dựa vào kết quả phân tích hàm phản ứng xung và phân tích phương sai, bài nghiên cứu tìm thấy:
Chính sách tiền tệ ở Việt Nam rất ít tác động đến sản lượng, kể cả chính sách tiền tệ thu hẹp và mở rộng. Nguyên nhân của việc tăng cung tiền không tác động đến sản lượng là việc tăng cung tiền có thể đã khơng đi đúng hướng mà rẻ sang
hướng khác, đó là đổ vào thị trường bất động sản và chứng khốn, vì hai thị trường này có giai đoạn tăng rất nóng (hình 4.4 thể hiện cung tiền tăng mà sản lượng công nghiệp không tăng và thị trường chứng khốn có giai đoạn tăng nóng). Thị trường bất động sản tăng cao tạo thành bong bóng, đến nay đã đổ vỡ.
Hình 4.4: Cung tiền, sản lượng cơng nghiệp, chỉ số VNINDEX năm 2002-2010
Nguồn: Hose, IMF
Nhưng chính sách tiền tệ lại ảnh hưởng mạnh đến lạm phát, đặc biệt là chính sách tiền tệ mở rộng bằng cách tăng cung tiền làm cho lạm phát tăng đáng kể, bắt đầu từ tháng thứ 3 và lập đỉnh ở tháng thứ 7. Điều này, cho thấy chính tiền tệ của Việt Nam kém hiệu quả trong việc kích thích nền kinh tế tăng trưởng nhưng lại gây tác động xấu là làm tăng lạm phát (hình 4.5 cho thấy cung tiền tăng lạm phát tăng). Điển hình, là năm 2007 cung tiền (M2) tăng 43,7%, mức tăng kỷ lục trong giai đoạn 2001-2012, là một trong nguyên nhân quan trọng gây ra lạm phát cao vào năm 2008 (23%). Ngược lại, chính sách tiền tệ thu hẹp bằng cách tăng lãi suất lại tác động đến lạm phát khơng cao, điển hình là năm 2008 lãi suất tăng rất cao có thời điểm lên gần 20% nhưng lạm phát vẫn khơng giảm.
Hình 4.5: Cung tiền và chỉ số giá tiêu dùng năm 2003-2012
Nguồn: IMF
Mối quan hệ giữa cung tiền và lãi suất tồn tại bất hợp lý, là cung tiền tăng nhưng lãi suất không giảm mà lại tăng bắt đầu từ tháng thứ 5. Ngược lại, lãi suất tăng làm cung tiền giảm trong 3 tháng đầu tiên phù hợp với lý thuyết. Điển hình, từ năm 2008 đến nay, NHNN đã đưa ra nhiều chính sách kích thích thơng qua kênh tín dụng để hỗ trợ nền kinh tế, điều này đã làm cho cung tiền tăng đáng kể nhưng kết quả của của tăng cung tiền không làm cho lãi suất giảm xuống mà lại tăng cao. Nguyên nhân là các ngân hàng đang tồn tại một cuộc chạy đua lãi suất huy động vốn, điều này cho thấy thanh khoản của các ngân hàng trong thời gian qua có vấn đề (nguyên nhân cung tín dụng tăng nhưng nợ xấu cũng tăng theo đã ảnh hưởng lớn đến thanh khoản của ngân hàng, vì vậy dẫn đến cuộc chạy đua huy động vốn dẫn đến tăng lãi suất huy động).
Tỷ giá hối đoái được thống kê theo tỷ giá liên ngân hàng vào cuối tháng mà tỷ giá này được kiểm soát bởi NHNN, chưa phản ánh đúng bản chất của cung cầu trên thị trường nên kết quả của bài nghiên cứu cho thấy tỷ giá hối khơng phụ thuộc vào cú sốc chính sách tiền tệ.
Chính sách tiền tệ mở rộng bằng cách tăng cung tiền và chính sách tiền tệ thu hẹp bằng cách tăng lãi suất ở Việt Nam rất ít ảnh hưởng đến sản lượng, khơng có xu hướng rõ ràng và sự thay đổi của sản lượng chủ yếu do sự thay đổi của chính nó, rất ít phụ thuộc vào các yếu tố khác (phù hợp với Phạm Thế Anh (2008) và Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2013) trước WTO, trừ nghiên cứu của Lê Việt Hùng và Wade D.Pfau (2008) cho thấy chính sách tiền tệ ảnh hưởng lớn đến sản lượng). Ngược
lại, Sayyed Mahdi Ziaei (2012) nghiên cứu ở Ả rập Saudi, cho thấy chính sách tiền tệ thu hẹp bằng cách tăng lãi suất ảnh hưởng rất lớn đến sản lượng.
Đối với chính sách tiền tệ mở rộng bằng cách tăng cung tiền làm tăng lạm phát với độ trễ 3 tháng (phù hợp với kết quả nghiên cứu của Lê Việt Hùng và Wade
D.Pfau (2008) và Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2013) lạm phát tăng với độ trễ 3 tháng), trong khi đó với chính sách tiền tệ thu hẹp bằng cách tăng lãi suất có xu
hướng kéo lạm phát giảm nhưng không rõ ràng (nghiên cứu của Nguyễn Thế Anh (2008) lạm phát giảm thời gian khoảng 2-3 tháng, nghiên cứu của Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2013) giai đoạn sau gia nhập WTO lạm phát giảm với độ trễ 6 tháng).
Phù hợp với Sayyed Mahdi Ziaei (2012) nghiên cứu ở Ả rập Saudi, cho thấy chính sách tiền tệ thu hẹp bằng cách tăng lãi suất rất ít ảnh hưởng đến lạm phát.
Đối với tỷ giá hối đoái chịu ảnh hưởng bởi chính sách tiền tệ khơng có xu hướng rõ ràng cả hai trường hợp mở rộng và thu hẹp (phù hợp tất cả các nghiên cứu
về Việt Nam ở trên). Ngược lại, Sayyed Mahdi Ziaei (2012) nghiên cứu ở Ả rập
Saudi, cho thấy chính sách tiền tệ thu hẹp bằng cách tăng lãi suất ảnh hưởng làm tỷ giá hối đoái tăng với đỉnh sau 1 quý.
5.Kết luận
Thơng qua phân tích cú sốc của chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các biến vĩ mô ở Việt Nam theo cách tiếp cận mơ hình SVAR, bài nghiên cứu đã đưa ra được kết quả khảo sát thực nghiệm về ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ đến các biến vĩ mô như sau:
Sản lượng: rất ít bị ảnh hưởng bởi cú sốc chính sách tiền tệ, khơng có xu hướng rõ ràng (bao gồm cả CSTT tiền tệ mở rộng và thu hẹp). Sự thay đổi của sản lượng phụ thuộc phần lớn vào chính nó chiếm 83% sau thời gian 12 tháng ảnh hưởng của cú sốc. Điều này cho thấy chính sách tiền tệ của Việt Nam kém hiệu quả trong việc giúp nền kinh tế tăng trưởng hoặc giúp nền kinh tế phục hồi khi gặp suy thoái bằng cách tăng cung tiền.
Chỉ số giá tiêu dùng: đối với chính sách tệ mở rộng làm tăng chỉ số giá tiêu dùng với độ trễ khoảng 3 tháng nhưng chính sách tiền tệ thắt chặt chỉ làm chỉ số giá tiêu dùng có xu hướng giảm nhưng khơng rõ ràng. Sự thay đổi chỉ số giá tiêu dùng sau 12 tháng kể từ khi cú sốc xảy ra bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố, trong đó các nhân tố bên ngoài (lãi suất thế giới, giá dầu thế giới) chiếm đến 29%, cung tiền chiếm 13%, tỷ giá hối đoái chiếm 7%. Điều này, cho thấy chỉ số giá tiêu dùng dễ bị tổn thương bởi cú sốc bên ngoài mạnh hơn cú sốc trong nước. Đây chính là nhược điểm của nền kinh tế Việt Nam, phụ thuộc quá lớn vào các yếu tố bên ngoài (đặc biệt là giá dầu thế giới) khi mà nền kinh tế Việt Nam ngày càng hội nhập sâu vào nền kinh tế thế giới. Bài nghiên cứu cũng cho thấy việc tăng cung tiền lại rất dễ gây ra lạm phát nhưng tăng lãi suất nhằm kiềm chế lạm phát lại phát huy tác dụng không cao.
Tỷ giá hối đoái: Đối với tỷ giá hối đối khơng chịu ảnh hưởng bởi chính sách tiền tệ cả hai trường hợp mở rộng và thu hẹp. Nhưng tỷ giá hối đối tăng lại có ảnh hưởng lớn đến lạm phát.
Nghiên cứu cú sốc của chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các biến vĩ mô ở Việt Nam với cách tiếp cận mơ hình SVAR, đã cho thấy ảnh hưởng của cú sốc
chính sách tiền tệ đến các biến vĩ mô như thế nào. Mặc dù, đã có rất nhiều cố gắng để hồn thành bài nghiên cứu nhưng bài nghiên cứu chưa thể bao quát hết các kênh truyền dẫn chính tiền tệ để phân tích như kênh giá tài sản, kênh tín dụng và kênh kỳ vọng. Ngồi ra, bài nghiên cứu cũng chưa phân tích chính sách tiền tệ bị ảnh hưởng bởi chính sách tài khố. Do đó, một trong những hướng mà bài nghiên cứu có thể mở rộng sâu hơn bằng cách đưa kênh giá tài sản như giá chứng khốn, giá bất động sản, kênh tín dụng và kênh kỳ vọng để phân tích chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến các biến vĩ mô ở Việt Nam.
Danh mục tài liệu tham khảo
Tiếng Việt
1. Nguyễn Thế Anh, 2008. Ứng dụng mơ hình SVAR trong việc xác định hiệu ứng của chính sách tiền tệ và dự báo lạm phát ở Việt Nam, Khoa Kinh tế
học, Đại học kinh tế quốc dân.
2. Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2013. Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam, Đề tài nghiên cứu khoa học – mã số: CS- 2013-21, Đại học kinh tế
kinh tế TP.HCM.
Tiếng Anh
1. Bhuiyan, Rokon, 2008. Monetary transmission mechanism in a small open economy: a Bayesian structural VAR approach, Queens Economics Department Working Paper, No. 1183.
2. Bhuiyan, Rokon, 2012. The Effects of Monetary Policy Shocks in Bangladesh: A Bayeesian Structural VAR Approach, International Economic Journal, Volume 26, Issue 2, 2012.
3. Brooklyn College. VAR Models. <userhome.brooklyn.cuny.edu/economics/
muctum/EconometricsG/VAR.doc>.
4. Bruno Coric et al., 2012. Monetary Policy Effects on Output and Prices:
International Evidence. Department of Economics, University of Split.
5. Cushman, David O. and Tao Zha, 1997. Identifying monetary policy in small open economy under flexible exchange rates, Journal of Monetary Economics, 39, 433-448.
6. Eichenbaum, Martin and Charles Evans, 1995. Some empirical evidence on the effects of shocks to monetary policy on exchange rate, Quarterly Journal
7. Javid, Muhammad and Munir, Kashif, 2011. The price puzzle and monetary policy transmission mechanism in Pakis: Structual vector autoregressive approach, MPRA Paper, No. 30670, posted 04. May 2011
8. Faust, Jon and John H. Rogers, 2003. Monetary policy’s role in exchage rate behavior, Journal of Monetary Economics, 50, 1403-24.
9. Frederic S. Mishkin, 1996. The channels of Monetary Transmission: Lessons for Monetary Policy, NBER Working Paper.
10.Frederic S. Mishkin, 2004. Economics of Money, Banking and Financial Markets 7th edition, Addison Wesley, ISBN-10: 0321062736.
11. Kahn, Michael, Shmuel Kandel, and Oded Sarig, 2002. Real and nominal effects of central bank monetary policy, Journal of Monetary Economics, 49,
1493-1519.
12.Kim, S., & Roubini, N, 2000. Exchange rate anomalies in the industrial
countries: A solution with a structural VAR approach, Journal of Monetary
Economics, 45, 561-586.
13.Le Viet Hung và Wade D.Pfau, 2008. VAR Analysis of the Monetary Transmission Mechanism in Vietnam, Applied Econometrics and
International Development, Vol. 33, No. 4.
14.Mala Raghavan and Param Silvapulle, 2007. Structural VAR Approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post- Asian Crisis Periods, Department of Econometrics and Business Statistics
Monash University, Caulfield, VIC 3145, Australia.
15.Nicola Viegi, 2010. Introduction to VAR Models, University of Pretoria.
16.Norman Loayza and Klaus Schmidt-Hebbel, 2002. Monetary Policy Functions and Transmission Mechanisms: An Overview, Central Bank of
17.Obstfeld, Maurice and Kenneth Rogoff, 1995. Exchange Rate Dynamics Redux, Journal of Political Economy, 103, 624-660.
18. Popescu, Iulia Vasile, 2012. Effects of monetary policy in Romania. a VAR approach, MPRA Paper, No. 41686.
19.Sayyed Mahdi Ziaei, 2012. Evaluating the Effects of Monetary Policy Shocks on GCC Countries, Universiti Teknologi Malaysia.
20. Sayyed Mahdi Ziaei, 2012. Transmission Mechanisms of Monetary Policy in
Saudi Arabia: Evidence From SVAR Analysis, Journal of Modern
Accounting and Auditing, Universiti Teknologi Malaysia.
21. Sims, Christopher A. and Tao Zha, 2006, Vintage Article: Does monetary policy generates recessions?, Macroeconomic Dynamics, 10, 231-272
Phụ lục 1. Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: DLOPW DWI DLIP DLCPI DLM I DLNEER Exogenous variables: C
Date: 07/21/13 Time: 20:04 Sample: 2001M01 2012M11 Included observations: 134
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1210.963 NA 3.70e-17 -17.96960 -17.81822 -17.90808 1 1547.271 632.4607 5.09e-19 -22.25778 -21.04674* -21.76565* 2 1616.792 123.4775 3.77e-19* -22.56406 -20.29337 -21.64133 3 1663.658 78.34337 3.95e-19 -22.53221 -19.20186 -21.17887 4 1715.502 81.24761* 3.89e-19 -22.57466* -18.18465 -20.79070 5 1758.885 63.45608 4.43e-19 -22.49083 -17.04116 -20.27626 6 1806.125 64.16088 4.87e-19 -22.46455 -15.95522 -19.81937 7 1838.752 40.90533 6.88e-19 -22.22017 -14.65119 -19.14438 8 1887.314 55.81040 7.96e-19 -22.21364 -13.58500 -18.70724 * 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
2. Kết quả kiểm định tự tương quan
VAR Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h
Date: 07/21/13 Time: 20:09 Sample: 2001M01 2012M11 Included observations: 138
Lags LM-Stat Prob 1 67.68708 0.0396 2 63.73332 0.0768 3 60.31754 0.1289 4 65.15395 0.0610 5 64.13167 0.0721 6 42.21721 0.7426 7 43.56338 0.6925 8 49.90357 0.4372 Probs from chi-square with 49 df.
3. Kết quả ước lượng ma trận A0 và ma trận B
Structural VAR Estimates Date: 07/21/13 Time: 20:06
Included observations: 138 after adjustments
Estimation method: method of scoring (analytic derivatives) Convergence achieved after 146 iterations
Structural VAR is over-identified (4 degrees of freedom)
Model: Ae = Bu where E[uu']=I
Restriction Type: short-run pattern matrix A = 1 0 0 0 0 0 0 C(1) 1 0 0 0 0 0 C(2) 0 1 0 0 0 0 C(3) 0 C(8) 1 0 0 0 0 0 C(9) C(11) 1 C(15) 0 C(4) C(6) 0 0 C(13) 1 C(17) B = C(5) C(18) C(7) 0 C(10) 0 C(12) 0 C(14) 0 C(16) 0 1 0 0 C(19) 0 0 0 0 0 0 0 C(20) 0 0 0 0 0 0 0 C(21) 0 0 0 0 0 0 0 C(22) 0 0 0 0 0 0 0 C(23) 0 0 0 0 0 0 0 C(24)
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) -0.490174 0.246670 -1.987170 0.0469 C(2) -0.197843 0.108904 -1.816670 0.0693 C(3) -0.011402 0.003794 -3.005184 0.0027 C(4) -2.389438 0.549813 -4.345911 0.0000 C(5) 0.011295 0.020189 0.559459 0.5758 C(6) -0.962728 0.193989 -4.962788 0.0000 C(7) 0.006920 0.007971 0.868165 0.3853 C(8) 0.000324 0.002931 0.110474 0.9120 C(9) 0.004643 0.009753 0.476009 0.6341 C(10) 0.015685 0.008198 1.913264 0.0557 C(11) 0.156275 0.283037 0.552135 0.5809 C(12) 0.532659 0.240397 2.215745 0.0267 C(13) 1.109520 6.486954 0.171039 0.8642 C(14) -0.023545 0.078349 -0.300516 0.7638 C(15) -0.001531 0.003411 -0.448729 0.6536 C(16) -0.010780 0.007854 -1.372590 0.1699 C(17) 17.80074 20.83042 0.854555 0.3928 C(18) 0.079783 0.004802 16.61325 0.0000 C(19) 0.231187 0.013916 16.61325 0.0000 C(20) 0.102069 0.006144 16.61325 0.0000 C(21) 0.003514 0.000212 16.61325 0.0000 C(22) 0.011620 0.000701 16.56971 0.0000 C(23) 0.500827 0.098745 5.071903 0.0000 C(24) 0.009566 0.001260 7.589192 0.0000 Log likelihood 1651.449
LR test for over-identification:
Chi-square(4) 0.916044 Probability 0.9222 Estimated A matrix:
1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -0.490174 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
-0.197843 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -0.011402 0.000000 0.000324 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.004643 0.156275 1.000000 -0.001531 0.000000 -2.389438 -0.962728 0.000000 0.000000 1.109520 1.000000 17.80074 0.011295 0.006920 0.015685 0.532659 -0.023545 -0.010780 1.000000 Estimated B matrix: 0.079783 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.231187 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.102069 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.003514 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.011620 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.500827 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.009566