Phân phối tiền nghiệm

Một phần của tài liệu Phản ứng của ngân hàng nhà nước khi tỷ giá hối đoái thay đổi mô hình DSGE bằng chứng tại VN (Trang 48)

2. Tóm lược các nghiên cứu trước đây

3.8. Phân phối tiền nghiệm

Phân phối tiền nghiệm là một phần quan trọng trong suy luận Bayesian, nhằm cung cấp những thông tin về hàm mật độ tích lũy, giá trị trung bình, khoảng tin cậy. Theo đó, phân phối tiền nghiệm được giả định là độc lập, hạn chế về quy mô trên các thông số (chẳng hạn nếu giá trị là âm sẽ thực hiện lược bỏ phân phối hoặc xác định lại các thông số ước lượng).

Hiện nay, các nghiên cứu tại Việt Nam ứng dụng mơ hình DSGE chưa có, chính vì thế các thơng số tiền nghiệm tác giả dựa trên các bài nghiên cứu Lubik và Schorfheide (2007), Lubik và Schorfheide (2003), Cem Cebi (2011), Zheng và Guo (2013) để đưa ra phân phối tiền nghiệm.

Giá trị trung bình của ψ1 được chọn là 2.0 dựa trên mối liên hệ với quy tắc

Taylor truyền thống và độ lệch chuẩn bằng 0.5 tương tự như nghiên cứu tham khảo trong Lubik và Schorfheide (2003), Zheng và Guo (2013).

ψ2 , ψ3 được chọn là 0.5, độ lệch chuẩn là 0.13, phỏng theo nghiên cứu Smets

(2001) và Lubik và Schorfheide (2007). Thơng số làm mượt lãi suất có giá trị trung bình của tiền nghiệm là 0.5, độ lệch chuẩn 0.2 như Lubik và Schorfheide (2007), Cem Cebi (2011).

ρr: thông số làm mượt lãi suất được tham khảo từ Lubik và Schorfheide (2007), thơng số này càng lớn thì mức độ biến động lãi suất càng thấp, giá trị của thông số này thường ở mức 0.7.

Hệ số tỷ trọng nhập khẩu (độ mở α) đại diện cho sở thích khác nhau của hộ gia đình có giá trị: 0 < α < 1, nghiên cứu lấy giá trị 0.25 và 0.05 ứng với trung bình và độ lệch chuẩn tương tự Zheng và Guo (2013).

Trong khi đó, r(A) được tính tốn theo β = exp[-r/400], phân phối tiền nghiệm

r(A) với trung bình 0.5 và độ lệch chuẩn 0.25 giống với Zheng và Guo (2013).

κ là hệ số độ dốc đường cong Phillips giá trị trung bình được thiết lập là 0,5 và độ lệch chuẩn 0.3 như Lubik và Schorfheide (2007), Lubik và Schorfheide (2003). Độ dốc đường cong Phillips cho thấy phản ứng của lương với lạm phát và thất nghiệp. Hệ số κ nhỏ phản ánh tác động của lương đến thất nghiệp nhỏ, lúc này người cơng nhân sẳn lịng làm việc với mức lương thấp, hay nền kinh tế đang trong tình trạng thất nghiệp cao và ngược lại.

Độ co giãn thay thế liên thời gian τ cũng tương tự như hệ số độ dốc đường cong Phillips giá trị trung bình được thiết lập là 0,5 và độ lệch chuẩn 0.3 theo Lubik và Schorfheide (2007). Đây là thước đo sự đáp ứng của tỷ lệ tăng trưởng và tiêu dùng với lãi suất thực.

AR(1) của cú sốc sản lượng thế giới và AR(1) của cú sốc lạm phát thế giới có trung bình là 0.8 và độ lệch chuẩn 0.1 được tham khảo từ nghiên cứu của Cem Cebi (2011).

Vùng cân bằng của lạm phát (mức độ ổn định của lạm phát) và tỷ lệ tăng trưởng công nghệ tương tự Zheng và Guo (2013).

Dựa vào Lubik và Schorfheide (2007) và Zheng và Guo (2013) hàm phân phối tích lũy hình thành. Từ đó suy ra các giá trị thuộc hàm mật độ tích lũy Inv Gamma có giá trị trung bình là 2 và độ lệch chuẩn là 4.

3.9. Các bước chạy mơ hình

Bước 1: Khai báo biến nội sinh (endogenous variable)

yhat, pihat, rhat, ygap, dehat, zhat, dqhat, DY, PI, R, DE, DQ Bước 2: Khai báo các biến ngoại sinh (exogenous variables)

etaR, etaZ, etaQ, etaYstar, etaPistar

psipi psiy pside rhoR alpha rA kappa tau rhoQ rhoZ rhoYstar rhoPistar piA gammaQ

Bước 4: Phân bổ giá trị cho các thông số

Bảng 3.2: Phân bổ giá trị cho các thơng số trong mơ hình nghiên cứu

Thơng số Mô tả các thông số ước lượng Miền xác định Hàm mật độ tích lũy Trung Bình St. Error ψ1 Hệ số lạm phát ǀR+ Gamma 2.0 0.5 ψ2 Hệ số chênh lệch sản lượng ǀR+ Gamma 0.5 0.13

ψ3 Hệ số thay đổi của tỷ

giá

ǀR+ Gamma 0.5 0.13

ρr Thông số làm mượt lãi

suất

[0,1] Beta 0.5 0.20

α Hệ số tỷ trọng nhập

khẩu

[0,1] Beta 0.5 0.05

r(A) Lãi suất thực ǀR+ Gamma 0.5 0.25

κ Độ dốc đường cong

Phillips

ǀR+ Gamma 0.5 0.30

τ Độ co giãn thay thế

liên thời gian

[0,1] Gamma 0.5 0.30

ρq AR(1) của cú sốc điều

khoản thương mại

[0,1] Beta 0.5 0.20

ρA AR(1) của cú sốc công

nghệ

[0,1] Beta 0.5 0.05

ρy* AR(1) của cú sốc sản

lượng thế giới

[0,1] Beta 0.8 0.10

ρπ* AR(1) của cú sốc lạm

phát thế giới

π(A) Vùng cân bằng của lạm phát

ǀR+ Inv Gamma 2.0 0.05

γ(Q) Tỷ lệ tăng trưởng công

nghệ

ǀR+ Normal 1.0 0.20

σr ĐLC của cú sốc chính

sách tiền tệ

ǀR+ Inv Gamma 2.0 4.0

σA ĐLC của cú sốc công

nghệ

ǀR+ Inv Gamma 2.0 4.0

σq ĐLC của cú sốc TOT ǀR+ Inv Gamma 2.0 4.0

σy* ĐLC của cú sốc sản lượng thế giới ǀR+ Inv Gamma 2.0 4.0 σπ* ĐLC của cú sốc lạm phát thế giới ǀR+ Inv Gamma 2.0 4.0

Nguồn: thu thập từ các nghiên cứu trước đây của tác giả

Bước 5: Khai báo mơ hình ước lượng: bắt đầu bằng lệnh “model” và kết thúc phần khai báo với lệnh “end”.

Bước 6: Khai báo các giá trị sốc và ma trận hiệp phương sai tương ứng. Đoạn code được viết sử dụng lệnh khai báo các phần tử khác zero của ma trận hiệp phương sai.

Bước 7: Chạy mơ hình.

3.10.Mơ tả dữ liệu

Nghiên cứu thực nghiệm áp dụng tại Việt Nam sử dụng mơ mình DSGE với 05 biến tương tự như Lubik Thomas và Schorfheide Frank (2007) và tham khảo nghiên cứu của Tingguo Zheng, Huiming Guo (2013) trong quá trình xử lý dữ liệu. Các biến bao gồm: tăng trưởng sản lượng (DY), lạm phát (PI), lãi suất (R), biến động trong tỷ giá hối đoái (DE), sự thay đổi của điều khoản thương mại (DQ) được điều chỉnh theo mùa và lấy theo tháng, từ 01/2000 – 12/2014, dựa trên các nguồn: GSO, IFS – IMF, DOTS – IMF và World Bank.

GDP_BQĐN 3,500,000.00 3,000,000.00 2,500,000.00 2,000,000.00 1,500,000.00 1,000,000.00 500,000.00 - GDP_BQĐN

DY Tăng trưởng sản lượng6

Nghiên cứu tiến hành thu thập và tính tốn GDP thực bình quân đầu người (GDP_BQĐN).

GDP thực bình quân đầu người là một trong những chỉ tiêu thống kê kinh tế quan trọng, đặc trưng cho mối quan hệ giữa phát triển kinh tế và gia tăng dân số, được tính tốn bằng cách lấy GDP thực chia cho dân số trong một kỳ.

Hình 3.1: GDP thực bình quân đầu người từ tháng 01/2000 – 12/2014

Nguồn: GSO Nhìn vào biểu đồ hình 3.1 thể nói, GDP thực bình qn đầu người tăng mạnh từ năm 2012, nguyên nhân trước hết là phụ thuộc vào sự gia tăng của kết quả sản xuất, song song với đó là một số ngun nhân khác, điển hình là chính sách giảm tỷ lệ tăng dân số của nước ta.

Sau đó tính tốn tỷ lệ tăng trưởng bằng cách sử dụng công thức:

DY= ����−����−1 x 100

����−1

Nghiên cứu thu thập được 179 quan sát cho chuỗi dữ liệu này.

6 : Cơng thức tính tốn tỷ lệ tăng trưởng và lạm phát dựa theo Frederic Mishkin “The Economics of Money, Banking and Financial Markets”, Seventh Edition, p22.

2000 Jan 2001 Jan 2002 Jan

CPI 160 140 120 100 80 60 40 20 0 CPI Lạm phát theo CPI 6 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 Lạm phát PI Lạm phát theo CPI Tỷ lệ lạm phát = 100% x ����−����−1 ����−1

Với: CPIt là mức giá của kỳ hiện tại và CPIt-1 là mức giá của kỳ trước. Tạo thành 179 quan sát từ chuỗi dữ diệu đại diện cho lạm phát.

Hình 3.2: Chỉ số giá tiêu dùng từ tháng 01/2000 – 12/2014

Nguồn dữ liệu: IFS – IMF

Hình 3.3: Diễn biến của lạm phát theo CPI từ tháng 01/2000 – 12/2014

Nguồn dữ liệu: tính tốn của tác giả Nhìn trực quan hình 3.3, thời gian từ tháng 01/2000 – 12/2014 điểm đáng

2000 Jan 2000 Sep 2001 May 2002 Jan 2000 Jan 2000 Sep 2001 May 2002 Jan

Lãi suất 0.160 0.140 0.120 0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 Lãi suất

lưu ý rơi vào năm 2008, lạm phát khá cao so với các năm trước đó. Tương đồng với việc NHNN thực thi chính sách kiềm chế lạm phát bằng việc tăng lãi suất (hình 3.4) và đã phát huy tác dụng ngay sau đó, bằng chứng là lạm phát đã được kiềm chế trong năm 2009. Đến năm 2011, lạm phát cao tái diễn và tương ứng với việc NHNN thắt chặt tiền tệ.

R Lãi suất

Theo như trong bài nghiên cứu Lubik và Schorfheide (2007) lãi suất được sử dụng là lãi suất danh nghĩa, đối chiếu với dữ liệu tìm được trong IFS - IMF với các lãi suất trong nguồn GSO, nghiên cứu sử dụng lãi suất tái cấp vốn làm lãi suất đại diện cho cơng cụ chính sách tiền tệ ở Việt Nam. Theo luật Ngân hàng nhà nước năm 2010, lãi suất tái cấp vốn là lãi suất được Ngân hàng Nhà nước áp dụng nhằm cung ứng vốn ngắn hạn và phương tiện thanh tốn cho tổ chức tín dụng.

Chuỗi dữ liệu gồm 180 quan sát và lấy log để làm mượt lãi suất.

Hình 3.4: Diễn biến của lãi suất tái cấp vốn từ tháng 01/2000 – 12/2014

Nguồn: IFS – IMF

DE Biến động trong tỷ giá hối đoái

Đầu tiên nghiên cứu tiến hành tính tốn tỷ giá hối đoái hiệu lực danh nghĩa. Khi một nước tham gia vào giao dịch thương mại với các nước khác

2000 Jan 2000 Oct 2001 Jul 2002 Apr

NEER 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 NEER thì một chỉ số phản ánh giá trị chung của đồng tiền được tính dựa trên các tỷ giá song phương và mức độ thương mại giữa các nước này với nước chủ nhà. Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa được tính dựa trên cơ sở này và được định nghĩa là tỷ giá giữa đồng nội tệ với các đồng ngoại tệ của các nước khác, lấy quyền số là tỷ trọng thương mại của nước đó với các nước7. Cơng thức tính:

NEERt = (���)��

Trong đó: t là thời gian.

�=1

n = 20 (số lượng đối tác thương mại chính của Việt Nam gồm: Nhật Bản, Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mỹ, Thái Lan, Úc, Hồng Kông, Đức, Malaysia, Pháp, Indonesia, Anh, Hà Lan, Nga, Philippines, Thụy Sĩ, Ý, Bỉ, Ấn Độ).

ejt là tỷ giá danh nghĩa của đồng tiền nước j so với VND tại thời điểm t. wjt là tỷ trọng của đồng tiền nước j tại thời điểm t, tương ứng với tỷ trọng thương mại của nước j trong tổng kim ngạch thương mại của Việt Nam với tất cả các nước được chọn.

Hình 3.5: tỷ giá hiệu lực danh nghĩa từ 01/2000 – 12/2014

Nguồn: IFS – IMF

7 Xem thêm Vũ Quốc Huy, Nguyễn Thị Thu Hằng, Vũ Phạm Hải Đăng (2013) “Tỷ giá hối đoái giai đoạn 2000-2011: Mức độ sai lệch và tác động đối với xuất khẩu” – Nhà xuất bản tri thức.

40

2000 Jan 2000 Sep 2001 May 2002 Jan

Sử dụng cách yết giá trực tiếp VND/USD, khi tỷ giá hối đoái hiệu lực danh nghĩa tăng nghĩa là VND giảm giá trị và ngược lại. Có thể thấy rõ, VND bị đánh giá thấp trong nhiều năm liên tục từ năm 2009 đến năm 2012.

Sau đó, sử dụng cơng thức:

ΔExt = 100*ln(Ext/Ext-1) tương ứng với 179 quan sát được tạo ra.

DQ Thay đổi của điều khoản thương mại

Điều khoản thương mại (ToT) được đo lường bằng cách lấy tỷ lệ giá xuất khẩu chia giá nhập khẩu. Sau đó, tính tốn sự thay đổi của điều khoản thương mại bằng cách sử dụng công thức:

ΔToT = 100 x ln( ToT� )

ToT�−1

Dữ liệu bao gồm 179 quan sát, được lấy từ nguồn GEM - World Bank.

4. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

- Kết quả ước lượng hậu nghiệm của các thông số

Trường hợp kiểm định giả thuyết H0:

Bảng 4.1 Kết quả ước lượng hậu nghiệm với giả thuyết H0

Trung bình Thơng số

hậu nghiệm Khoảng xác suất 90%

ψ2 0.4149 0.2295 0.5788 ρr 0.7464 0.6803 0.8086 α 0.4820 0.4177 0.5480 κ 4.4281 3.7829 5.1384 ρq 0.0276 0.0044 0.0516 ρy* 0.4225 0.3283 0.5252 ρπ* 0.2254 0.1337 0.3353 56 ψ1 3.2519 2.5316 3.9601 r(A) 0.4858 0.1233 0.8421 τ 0.2677 0.0222 0.4626 ρA 0.5629 0.5241 0.6025

π(A) 1.9965 1.9130 2.0738

γ(Q) 0.9663 0.6581 1.2947

Trường hợp kiểm định giả thuyết H1:

Bảng 4.2 Kết quả ước lượng hậu nghiệm với giả thuyết H1

Trung bình Thơng số

hậu nghiệm Khoảng xác suất 90%

ψ2 0.4707 0.3170 0.6557 ψ3 0.2913 0.2072 0.3789 ρr 0.7721 0.7238 0.8184 r(A) 0.5470 0.1592 0.9420 κ 4.4862 3.7617 5.1385 τ 0.1019 0.0152 0.2020 ρq 0.0292 0.0038 0.0544 ρA 0.5581 0.5226 0.5960 ρy* 0.4274 0.3346 0.5151 ρπ* 0.1755 0.1012 0.2496 π(A) 2.0153 1.9401 2.0941 γ(Q) 0.9630 0.6508 1.2514

Kết quả ước lượng của Việt Nam đưa ra từ hai giả thuyết khá tương đồng với kết quả của nền kinh tế Anh và Canada về xu hướng (so với Autralia và New Zealand) mà nghiên cứu tìm thấy trong bài Lubik Thomas và Schorfheide Frank (2007).

Dưới áp đặt ψ3 > 0, hệ số lạm phát tăng so với mơ hình khơng bị giới hạn (mơ

hình nền kinh tế đóng) (từ 3.2519 đến 3.5381), điều này có nghĩa khi NHNN sử dụng chính sách tiền tệ để can thiệp vào tỷ giá thì phản ứng với lạm phát mạnh mẽ hơn. Hệ số ψ2 trả về giá trị nhỏ hơn trong cả nền kinh tế mở và đóng, đồng thời cho

ψ1 3.5381 3.0119 3.9769

thấy mức chênh lệch sản lượng khá thấp, có thể nói, mục tiêu chính sách tiền tệ đưa ra là làm mượt sản lượng như các nghiên cứu trước đây của Clarida, Galí, và Gertler (2001). Hệ số độ dốc đường cong Phillips trong mơ hình nền kinh tế đóng thấp hơn so với mơ hình nền kinh tế mở, giá trị 4.4862 cho thấy độ dốc khá lớn hay có sự đánh đổi khá mạnh giữa lạm phát và thất nghiệp. Lãi suất thực r(A) được đặt trong nền kinh tế mở có sự biến động mạnh hơn so với nền kinh tế đóng. Trong khi đó, lãi suất ước lượng trung bình ρr lớn hơn 0.7 (kết quả này khá tương đồng với giá trị phù hợp (0.7) thường được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm về chính sách tiền tệ trong nền kinh tế mở, nhỏ cũng như là nền kinh tế đóng) cho cả hai giả thuyết H1 và H0. Ngồi ra, giá trị α (tỷ trọng nhập khẩu) cũng bị suy giảm

trong nền kinh tế đóng. Khơng những thế π(A) vùng cân bằng của lạm phát trong nền kinh tế mở xoay quanh giá trị 2% tương tự như các nghiên cứu được tìm thấy ở Fed và các nước châu Âu như trong nghiên cứu được tìm thấy khi áp dụng chính sahcs tiền tệ theo quy tắc Taylor.

Về phần thế giới, tốc độ tăng trưởng sản lượng thế giới ρy* tăng trong nền kinh tế mở, kết quả này khá tương đồng với các nghiên cứu được tìm thấy của Lubik và Schorfheide (2007) và Tingguo Zheng, Huiming Guo (2013).

- Kết quả kiểm định phân phối hậu nghiệm Odds (Posterior Odds)

Kết quả kiểm định phân phối hậu nghiệm Odds (Posterior Odds) để giải quyết hai giả thuyết nêu ra và cũng là trọng tâm của bài nghiên cứu.

Log data densities

Posterior Odds (�)

H0 H1

VietNam -1973.897699 -1973.080649 0.44173

Sau đó, tra kết quả hậu nghiệm Odds tìm được với bảng 4.3 đưa ra như sau:

< 1:1Phủ định 3:1 đến 10:1Một phần 30:1 đến 100:1Rất mạnh Bảng 4.3: Bảng Harold Jeffreys:Độ mạnh của bằng chứng 1:1 đến 3:1 Giá trị rất ít 10:1 đến 30:1 Mạnh > 100:1 Khẳng định

Nguồn: Jeffreys, Harold (1961)

Qua đây, có thể kết luận rằng, bằng chứng thực nghiệm bác bỏ giả thuyết H0, ủng hộ giả thuyết H1 hay nói cách khác: Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam đã sử dụng chính sách tiền tệ của mình để can thiệp vào tỷ giá hối đoái. Điều này khá phù hợp diễn biến trong lịch sử của Việt Nam khi sử dụng chính sách neo tỷ giá với các biên độ được điều chỉnh khác nhau ở từng thời kỳ, trong giai đoạn 2000 – 2014. Bằng chứng một lần nữa nhấn mạnh vai trò của tỷ giá trong nền kinh tế mở, nhỏ và NHNN nên quan tâm đến biến động tỷ giá khi hoạch định, thiết kế chính sách tiền tệ (Mishkin 2001).

Có thể thấy rằng, cơng cụ ước lượng đưa ra để kiểm định khá phù hợp, điều này giải tỏa boăn khoăn khi xác lập mơ hình DSGE liệu có phù hợp khi kiểm định chính sách ở Việt Nam, bởi trước đây nghiên cứu của Clarida, Galí, và Gertler (1998) cũng đã thực hiện quy tắc chính sách nền kinh tế mở, họ tìm thấy rằng tỷ giá hối đối ở các nước cơng nghiệp lớn đã đóng một vai trị trong việc thiết lập chính sách tiền tệ, nhưng về định lượng lại khơng thể hiện rõ ràng.

Ngồi ra, kết quả cũng tương đồng với một số nghiên cứu trước đây như

Một phần của tài liệu Phản ứng của ngân hàng nhà nước khi tỷ giá hối đoái thay đổi mô hình DSGE bằng chứng tại VN (Trang 48)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(76 trang)
w