Phương pháp nghiên cứu

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2. Đối với mô hình Keynes mới SVAR

3.2.3. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này một lần nữa sử dụng mô hình SVAR với phần dư VAR (VAR innovations). Mô hình động cấu trúc này giả định các chủ thể có kỳ vọng hợp lý, cấu

46 (i) Lãi suất tín phiếu kho bạc (thường là loại kỳ hạn 3 tháng), đóng vai trò là lãi suất chuẩn, thấp nhất trên thị trường tiền tệ; (ii) Lãi suất các công cụ huy động vốn của các trung gian tài chính như tiền gửi, chứng chỉ tiền gửi, hối phiếu được ngân hàng thương mại (NHTM) chấp nhận...; (iii) Lãi suất vay vốn giữa các NHTM trên thị trường tiền tệ liên ngân hàng; (iv) Lãi suất các khoản tín dụng ngắn hạn của các NHTM cho các doanh nghiệp vay là lãi suất cao nhất trên thị trường tiền tệ, lãi suất của các NHTM lớn áp dụng cho vay các doanh nghiệp có uy tín là mức lãi suất thấp nhất trên thị trường này và thường gọi là lãi suất cho vay cơ bản.

47 Lãi suất chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất cho vay qua đêm, lãi suất định hướng thị trường liên ngân hàng, lãi suất nghiệp vụ thị trường mở,... Không giống như nhóm lãi suất nêu trên được xác định chủ yếu theo quan hệ cung - cầu vốn, các lãi suất này được NHTW xác định tuỳ thuộc vào mục tiêu CSTT và diễn biến tiền tệ và kinh tế vĩ mô.

trúc động của nền kinh tế sẽ ảnh hưởng đến mô hình đồng thời. Một phương pháp cho những kỳ vọng hợp lý các mô hình SVAR là ước tính một mô hình kỳ vọng hợp lý được xác định đầy đủ. Trong khi cách tiếp cận này có thể có sự hấp dẫn về lý thuyết, các ràng buộc phương trình chéo do các mô hình kỳ vọng hợp lý thường gặp vấn đề với dữ liệu.

Nguyên nhân chính là do cấu trúc trễ trong các mô hình kỳ vọng hợp lý phát sinh từ các điều kiện ràng buộc về các sở thích, công nghệ, các hàm điều chỉnh chi phí, v.v… Tuy nhiên, nếu không có những giả định này, các mô hình kỳ vọng hợp lý không thể được ước tính bằng cách sử dụng các kỹ thuật cơ bản.

Cách tiếp cận mới sử dụng kết quả chuẩn từ các mô hình kỳ vọng hợp lý tuyến tính mà quyết định của tác nhân phụ thuộc vào việc thực hiện kỳ vọng các biến cụ thể trong tương lai. Trong các kỳ vọng hợp lý, các ràng buộc trễ thường bắt nguồn từ các giả định ngẫu nhiên (ad hoc) liên quan đến cấu trúc kinh tế. Có thể thực hiện nhiều thay đổi đối với đặc tả động của mô hình để thay đổi các ràng buộc trễ này mà không làm giảm vai trò của các biến kỳ vọng tương lai trong quy tắc quyết định. Nhiều lựa chọn thay thế ít nhất là một tiền nghiệm – a priori - chính đáng như đặc điểm kỹ thuật được lựa chọn bởi các nhà kinh tế lượng. Thay vì sử dụng các giới hạn độ trễ để xác định các tham số của mô hình, kỹ thuật mới này ước tính các tham số cấu trúc sâu (deep structural parameters)48 từ phần dư của VAR. Việc xác định mô hình yêu cầu các ràng buộc về ma trận hiệp phương sai của các nhiễu cấu trúc (structural disturbances) cơ bản. Những loại hạn chế này thường được sử dụng trong mô hình SVAR. Như vậy có thể thấy rằng phương pháp này có đóng góp quan trọng khi cung cấp các phê bình kỳ vọng hợp lý theo khuôn khổ SVAR. Bên cạnh đó, nó cho phép sự tồn tại kỳ vọng của các chủ thể kinh tế, nhưng tránh các điều kiện ràng buộc quá phức tạp từ các mô hình kỳ vọng hợp lý. Vì vậy nghiên cứu cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về một mô hình kỳ vọng hợp lý cụ thể áp dụng cho Việt Nam.

Mô hình cấu trúc nền kinh tế mở được viết dưới dạng ma trận sau:

0yt 1yt1 ... q t qy 0zt 1zt1 ... k t kz  t, t ~ (0, )D

              (3.17) Với yt ( ,xt t,s it, )t  là vectơ các biến nội sinh và zt (p it*, )t*  là các vectơ biến ngoại sinh, Гi và ∧j là các ma trận hệ số cho các biến nội sinh và ngoại sinh với các độ

48 Thuật ngữ này được giới thiệu bởi Lucas & Sargent (1978) đối với các tham số bất biến với các thay đổi chính sách.

trễ q và k, vectơ t ( ,   tx t, , )ts ti  chứa các nhiễu cấu trúc, 0 là một vectơ 0 cấp (4 × 1) và D là một ma trận hiệp phương sai chéo cấp (4 × 4).

Nhân phương trình (3.17) với t1 phát sinh dạng VAR rút gọn:

1 1 ... 0 1 1 ... , ~ (0, )

t t q t q t t k t k t t

y A y  A y B z B z  B z e e  (3.18) Trong đó:

1 1 1

0 , 1,..., , 0 , 0,1,..., , 0

i i j j t t

A     i q B    j k e   và    01D 01' (3.19) Phương pháp ước lượng được sử dụng là phương pháp hợp lý cực đại đầy đủ thông tin (full – information maximum – likelihood - FIML)49, theo Keating (1990) quá trình ước lượng mô hình SVAR thực hiện trong hai bước:

Bước 1: Các phương trình VAR (the VAR representation) của mô hình được ước lượng mô hình dạng VAR rút gọn (hay giản lược) (reduce form VAR) (3.3) thu được các hệ số hồi quy A hay các tham số cấu trúc đồng thời (contemporaneous structural parameter) và phần dư mô hình e (the residuals e) bởi hệ phương trình (3.16) được đưa vào 0, thêm vào đó các điều kiện giới hạn được đặt vào ma trận hệ số biến ngoại sinh

0.

Bước 2: Các phần dư, hệ số hồi quy và các ràng buộc kỳ vọng hợp lý (the rational expectations restrictions) được kết hợp với nhau để hình thành một mô hình cấu trúc đồng thời (the contemporaneous structural model) để ước lượng các tham số cấu trúc (structural parameters). Các biến trễ không đưa các điều kiện giới hạn vào và tác giả ước lượng hệ thống cấu trúc (3.17) bằng cách sử dụng phương pháp FIML (Keating, 1990;

Leu, 2001); giả định các nhiễu cấu trúc (structural innovations) có phân phối chuẩn. Các tham số cấu trúc đạt được bằng cách tối đa hóa giá trị của hàm log-likelihood:

1 1' ' 1

0 0

1

1 1

ln(2 ) ln

2 2 2

T

t t

t

L n  D   D



 

      (3.20)

Và các sai số chuẩn đối xứng đạt được như là của ma trận nghịch đảo Hessian.

49 Phương pháp ước ượng cực đại đầy đủ thông tin dựa trên thuật toán tính toán hiệu quả thực hiện ước lượng các hệ số hồi quy dạng cấu trúc trong một hệ thống các phương trình đồng thời (Calzolari & Pannattoni, 1987).