Le và →ade (2008) phân tích c ch truy n d n chính sách ti n t Vi t Nam b ng cách s d ng mô hình VAR th rút g n và t p trung vào m i quan h gi a m t s l ng nh các bi n nh s n l ng th c, m c giá, cung ti n, lãi su t th c, tín d ng và t giá th c hi u d ng trong th i gian t quý 1 n m 1996 đ n quý 4 n m 2005. u tiên, tác gi c l ng mô hình c b n xem xét tác đ ng t ng th c a cung ti n lên n n kinh t . Sau đó thêm các kênh truy n d n khác nhau c a chính sách ti n t đ đánh giá vai trò riêng r c a t ng kênh đ n vi c cung ti n tác đ ng lên các kênh nh th nào, tác đ ng c a t ng kênh đ n s n l ng th c và l m phát ra sao và tác đ ng c a cung ti n lên s n l ng th c thay đ i nh th nào sau khi đã ki m soát tác đ ng c a các kênh truy n d n.
K t qu cho th y chính sách ti n t có nh h ng đ n s n l ng, m i quan h này là đ ng bi n trong 7 quí đ u tiên ngo i tr m t s s t gi m t m th i vào quí th 3 sau cú s c. Tuy nhiên tác gi không tìm th y s liên k t gi a cung ti n và l m phát Vi t Nam. M c ý ngh a th ng kê c a t ng kênh khá y u, tác đ ng c a kênh lãi su t thì không m nh m nh tác đ ng c a kênh tín d ng và t giá.
Tran Viet Ky (2009) xem xét các quy lu t chính sách ti n t c a SBV t tháng 01 n m 1993 đ n tháng 12 n m 2002. Các bi n đ c đ a vào mô hình: GAP vàng5, cung ti n (M2), ch s giá (CPI), t giá USD/VND và l h ng s n
5S khác nhau gi a giá vàng th gi i và giá vàng trong n c theo t giá USD/VND
l ng (GIND) đ u là các bi n n i sinh, bài nghiên c u không xét đ n tác đ ng c a các bi n n c ngoài. Tác gi s d ng ph ng pháp S↑AR có so sánh k t qu v i ph ng pháp ↑AR và nh n th y v i vi c cho phép các ph n ng đ ng th i, SVAR là mô hình thích h p h n và đã gi i quy t đ c các “puzzle” trong ↑AR.
K t lu n rút ra là thay vì xác đ nh lãi su t theo quy t c Taylor6 thì SBV dùng quy t c McCallum7, đi u ch nh t c đ cung ti n theo s thay đ i c a m c giá, t giá và gap vàng. Nghiên c u c ng cho th y CPI có kh n ng gi i thích m nh cho s thay đ i trong M2. Cú s c t gap vàng đ c tìm th y có giá tr gi i thích cho nh ng thay đ i c a m c giá trong n c và t giá, c ng c ni m tin c a SBV r ng giá vàng có m i liên h v i t giá và l m phát. V i nh ng đ c tính riêng v v n hóa, l ch s ; gap vàng có th đ c xem là m t ch báo có giá tr trong vi c th c hi n thành công chính sách ti n t và t giá Vi t Nam.
Tr n Ng c Th và Nguy n H u Tu n (2013) s d ng mô hình S↑AR đ phân tích c ch truy n d n chính sách ti n t Vi t Nam. Mô hình nghiên c u các kênh truy n d n chính sách ti n t Vi t Nam đ c phát tri n t các nghiên c u tr c đây các n n kinh t m nh . Các bi n giá d u và lãi su t c b n c a M đ i di n cho bi n n c ngoài; s n l ng công nghi p, l m phát, c u ti n, lãi su t, t giá h i đoái danh ngh a đa ph ng đ i di n cho n n kinh t trong n c. nh n di n tác đ ng c a đi m gãy c u trúc, bài nghiên c u phân tích c ch truy n d n ti n t qua hai giai đo n tr c và sau khi Vi t
6Quy t c c a chính sách ti n t , quy đnh NHTW nên thay đ i lãi su t danh ngh a ra
sao đ đáp ng các thay đ i c a l m phát, GDP ho c các đi u ki n kinh t khác.
7 Quy t c xác đ nh l ng ti n c s m c tiêu cho k k ti p d a trên t c đ t ng
Nam gia nh p WTO. M u th nh t đ c quan sát t tháng 1 n m 1998 đ n tháng 12 n m 2006. M u th hai g m các quan sát t tháng 1 n m 2007 đ n tháng 4 n m 2012. Qua 2 kênh truy n d n là lãi su t và t giá, tác gi nh n th y r ng lãi su t ph n ng tr đ i v i bi n l m phát trong khi t giá h i đoái l i có ph n ng ngay t c thì. Nh v y có th th y l m phát Vi t Nam nh y c m nhi u h n v i kênh t giá h i đoái m c dù sau WTO công c lãi su t đã tr nên có hi u qu h n đ NHNN th c hi n ki m soát l m phát.
Camen (2006) s d ng mô hình VAR phân tích vai trò c a các nhân t bên trong và bên ngoài đ n t l l m phát Vi t Nam. Tác gi s d ng các bi n đ i di n cho n n kinh t trong n c: t giá USD/VND, ch s giá tiêu dùng (CPI), k t h p v i l n l t m t trong 3 bi n cung ti n (M2), t ng tín d ng đ i v i n n kinh t (CTE) ho c lãi su t cho vay (LR). Các bi n n c ngoài cung ti n M (M3US), ch s giá hàng hóa (giá d u và giá g o). S li u đ c s d ng theo tháng trong giai đo n t tháng 02 n m 1996 đ n tháng 04 n m 2005. K t qu cho th y tín d ng là bi n quan tr ng gi i thích kho ng 25% CPI sau 24 tháng khi bi n t ng tín d ng đ c đ a vào mô hình. N u thay th bi n tín d ng b ng cung ti n ho c lãi su t thì các bi n này ch gi i thích đ c 5% s thay đ i c a CPI. V i mô hình bao g m c tín d ng l n lãi su t thì tín d ng v n v t tr i v kh n ng gi i thích 18% CPI, trong khi lãi su t thì không có nh h ng đáng k . Tuy nhiên vai trò c a bi n tín d ng l i gi m th p khi tác gi ki m tra đ m nh c a mô hình b ng cách thu h p c m u. Các k t qu trên đ u cho th y kênh tín d ng là kênh quan tr ng trong h th ng truy n d n chính sách ti n t c a Vi t Nam. Ngoài ra giá hàng hóa n c ngoài và t giá c ng có kh n ng gi i thích t t cho CPI ngay c khi ki m tra đ m nh qua các m u nh khác nhau. M c dù k t qu t phân rã ph ng sai tìm th y m t s k t qu thú v đ i v i kênh tín d ng, nh ng tác gi cho
r ng c n m t phân tích chi ti t h n v h th ng truy n d n ti n t và ph ng pháp S↑AR nên đ c s d ng trong tr ng h p này.
2.3. Các ắpuzzle”8
trong VAR:
Các nghiên c u tr c s d ng mô hình ↑AR đo l ng cú s c chính sách ti n t thì g p ph i các lo i “puzzles”.
- “Liquidity puzzle”: là vi c khi th c hi n chính sách ti n t m r ng thì đi kèm v i vi c lãi su t t ng trái v i k v ng là lãi su t gi m. Bernanke and Blinder (1992) cho r ng s không có “liquidity puzzle” khi dùng lãi su t ng n h n hay t ng d tr làm bi n đ i di n cho công c chính sách thay vì cung ti n r ng.
- “Exchange rate puzzle”: là vi c k t qu th c nghi m cho th y th t ch t ti n t đi kèm v i s suy gi m giá tr đ ng n i t thay vì t ng giá. M t s nghiên c u qu c t g n đây cho r ng mô hình SVAR có th giúp gi i quy t “exchange rate puzzle” khi gi đnh NHTW có tham chi u đ n giá tr t c th i c a t giá khi thi t l p lãi su t.
- “Price puzzle”: là hi n t ng th t ch t ti n t đ t ng t thì đi kèm v i vi c gia t ng liên t c trong m c giá. Sims (1992) cho r ng puzzle xu t hi n là do vi c thi u xác đ nh trong chính sách ti n t . Sims gi i thích cho l p lu n c a mình vì giá hàng hóa là m t ch báo c a l m phát trong t ng lai mà các nhà ti n t d a vào đ thay đ i chính sách nên khi giá hàng hóa đ c đ a vào mô hình thì “price puzzle” bi n m t. L p lu n c a Sims đ c c ng c b i nghiên c u c a Christiano et al (1996), nghiên c u không xu t hi n “price puzzle” khi giá hàng hóa đ c đ a vào mô hình.
8Các k t qu mâu thu n v i lí thuy t th ng g p khi ch y mô hình. Các k t qu này
3. Thi t l p mô hình SVAR:
D a trên n n t ng lý thuy t v ph ng pháp S↑AR cùng v i các nghiên c u tr c cùng ch đ , trong ph n này nghiên c u s ti n hành xây d ng m t mô hình phân tích tín d ng và chính sách ti n t t i Vi t Nam d a trên ph ng pháp S↑AR.
3.1. T ng quan v mô hình vecto t h i quy c u trúc (SVAR)
Mô hình SVAR là m t h th ng các h ph ng trình c a các bi n n i sinh, trong đó, giá tr c a m i bi n hi n t i s ph thu c đ tr c a chính nó và tr c a các bi n còn l i trong quá kh . Mô hình này dùng lý thuy t kinh t đ tách các liên k t đ ng th i gi a các bi n. Nó đòi h i ph i có gi đnh nh n d ng đ m i t ng quan đ c làm sáng t . ây có th hi u mô hình t ng quát nh t, vi c quy t đnh h s nào trong ma tr n h s c a các bi n có b ng 0 hay không là ph thu c vào ý ngh a kinh t c a nó.
C th , s t ng tác mang tính đ ng c a các chu i bi n s kinh t đang nghiên c u đ c mô t nh sau : Ayt = C + (L) yt + B t (1)
Trong đó yt là ma tr n (nx1) c a n bi n n i sinh, A là ma tr n (nxn) ph n ánh tác đ ng đ ng th i gi a các bi n kinh t đang xem xét, C ma tr n (nx1) các bi n ngo i sinh. (L) là ma tr n đa th c tr , (L) = 1L + 2L2 + 3L3 +…. pLp, t là vector các cú s c c c u v i E( t) = 0, E( t s’) = =In khi s =t và E( t s’) = 0 khi s ≠t . B là ma tr n (nxn) ph n ánh m i quan h đ ng th i gi a các cú s c c c u v i các bi n kinh t v mô. Gi n c ph ng trình (1) ta có : AA-1 yt = CA-1 + A-1 (L)yt + A-1B t hay
Yt = + (L) yt + ut (2)
Trong đó, ut là sai s c l ng th a E(ut) = 0, E(utus’) = u v i s = t và E(utus’) = 0 v i s≠ t. T (1), (2) ta có : (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Aut = B t
u =A-1BB’A-1
’ (3)
c l ng đ c mô hình SVAR, đòi h i mô hình ph i đ c nh n d ng. i u ki n c n thi t đ có th nh n d ng mô hình m t cách chính xác là các ma tr n A, B ph i có cùng s h s nh s h s trong ma tr n hi p ph ng sai c a mô hình gi n c u. Nói cách hác, đi u ki n này nh m đ m b o có th khôi ph c đ c các h s c u trúc ban đ u t mô hình gi n c.
Theo nh ph ng trình (3), m i quan h gi a mô hình gi n c và mô hình c u trúc ban đ u đ c bi u di n qua :
u =A-1BB’A-1
’
Nh n d ng chính xác đòi h i ma tr n A,B ph i có 2n2– n h s , trong khi đó ma tr n hi p ph ng sai u có n(n+1)/2 h s . Vì v y, c n có (2n2 – n)- n(n+1)/2 ràng bu c gi a A và B. nh n d ng chính xác mô hình mà không c n ph i áp đ t thêm các ràng bu c lên ma tr n đa th c tr (L), ng i ta s d ng 2 b c c l ng h p lí t i đa (maximum li elihood estimation). u tiên ma tr n hi p ph ng sai u s đ c c l ng qua u = (1/T) t-1= ût û’t, trong đó ût là ph n d c l ng b ng ph ng pháp OLS cho m i ph ng trình c a mô hình gi n c. Các c l ng cho ma tr n A,B s đ c ti n hành sau đó b ng cách l y t i đa hóa h s log likelihood cho h th ng đi u ki n c a ma tr n.
Sau khi mô hình đ c c l ng, th nh t, thông qua các hàm ph n ng chúng ta s xác đ nh hi u ng c a cú s c ti n t và hi u ng c a các cú s c khác đ i v i bi n s trong mô hình. Ti p theo, chúng ta s đánh giá vai trò c a các cú s c đ i v i s dao đ ng c a các bi n thông qua phân rã ph ng sai sai s d báo.
3.2. Các bi n trong mô hình:
Vi c thi t l p mô hình SVAR trong bài nghiên c u th hi n s th t là Vi t Nam là m t n n kinh t nh , đ m t ng đ i, vì v y các cú s c bên ngoài có th là m t tác nhân quan tr ng. V n đ quy t đ nh là bao nhiêu bi n s đ c đ a vào mô hình. Bài nghiên c u s d ng mô hình c nh nh Brischeto và Voss (1999) và Berkelmans (2005) bao g m 2 bi n đ i di n cho khu v c bên ngoài, và 5 bi n cho khu v c n i đ a. Trong khi m t mô hình SVAR l n h n, ch ng h n mô hình 11 bi n trong nghiên c u Dungey và Pagan (2000), s cho phép m t s t ng tác t t h n, m t mô hình k l ng h n v i nhi u b c t do h n thì có v d c l ng và b n v ng h n. Tuy nhiên, m t mô hình v i quá nhi u bi n có th d n đ n m t k t qu sai l ch do các h n ch , t ng quan gi a các bi n này. Chính vì th , v n đ c a ng i l p mô hình là c n xây d ng m t mô hình v i ít nh t s bi n có th nh ng v n th hi n đ c đ y đ nh ng tác đ ng quan tr ng c a chúng. Trong tr ng h p Vi t Nam, mô hình SVAR b y bi n d ng nh là m t s th a hi p t t gi a nh ng đánh đ i mà v n có th ph n ánh đ c nh ng tác đ ng quan tr ng c a kinh t v mô.
Vai trò c a khu v c n c ngoài đ c ph n ánh qua ch s giá hàng hóa th gi i th c (WCOMMO) và GDP Hoa K th c (USGDP). Khu v c trong n c: GDP th c Vi t Nam (GDP), t l l m phát theo quý (INF), tín d ng
th c (CRED), lãi su t ng n h n 3 tháng VND (IRATE) và t giá th c đa ph ng hi u d ng (REER).
Giá hàng hóa th gi i đ c đ a vào vì nó ch a đ ng thông tin v chu k kinh t th gi i. S có m t c a bi n giá hàng hóa đ c cho r ng s giúp gi i quy t “price puzzle” trong ↑ARs. Giá hàng hóa th hi n k v ng c a nhà làm chính sách v l m phát t ng lai, nh là nhân t ch u trách nhi m cho s xu t hi n c a “price puzzle”. Các bài nghiên c u VAR qu c t đã ph n ánh giá hàng hóa qua nhi u cách khác nhau. Suzuki (2004) đ a vào giá hàng hóa th gi i, trong khi Dungey và Pagan(2000) đ a bi n t l th ng m i (term of trade) vào v i vai trò t ng t . T i Vi t Nam, Tr n Ng c Th và Nguy n H u Tu n (2013) s d ng bi n giá d u, Nguy n Th Liên Hoa và Tr n ng D ng (2013) s d ng bi n giá d u và giá g o. Tuy nhiên, theo Ph m Th Anh (2008) chính sách tr giá x ng d u trong giai đo n nghiên c u c a tác gi t 01/1994 đ n tháng 06/2008 làm cho n n kinh t Vi t Nam trong ng n h n t ng đ i đ c l p v i cú s c giá d u th gi i.
Nhi u bài nghiên c u th y r ng chu k kinh t toàn c u là m t tác nhân quan tr ng đ n ho t đ ng kinh t trong n c. GDP Hoa K đ c đ a vào mô hình vì nó đ c xem nh bi n s đ i di n cho n n kinh t th gi i và đ ng