3.1 Mơ 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 mơ 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 khơng 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 khốn 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 mơ 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 1 0 0 0 0 0 μm2 εlr a21 1 0 0 0 0 μlr εcredit = a31 a32 1 0 0 0 μcredit (3.3) εext a41 a42 a43 1 0 0 μext εcpi a51 a52 a53 a54 1 0 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 công 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 cơng thức thứ
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 công 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.
3.2 Nguồn 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 nông
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.
3.3 Mô phỏng các bƣớc thực hiện 3.3.1 Kiểm định tính dừng. 3.3.1 Kiểm 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).
3.3.2 Lựa 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.
3.3.3 Kiểm 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.
3.3.4 Hàm 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 còn 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.
3.3.5 Phân 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.