5. Ni dung và các kt qu nghiên cu
5.1 Kt qu mô hình bn (mô hình gm 6 bin ni sinh: Y, P,M, R, CR,
CR, E và 4 bi n ngo i sinh: FO, FR, US, PE):
5.1.1 Ki m đ nh tính d ng các bi n nghiên c u:
s d ng đ c mô hình SVAR thì các bi n nghiên c u ph i d ng.Trong bài nghiên c u này, tôi s d ng ph ng pháp ki m đ nh Aumented Dickey Fuller (ADF) đ ki m đ nh tính d ng c a các bi n. tr c a mô hình ki m đ nh
đ c l a ch n theo tiêu chu n SC (Schwarz information criterion). Ki m đ nh
Dickey Fuller đ c ti n hành v i gi thuy t H0: Bi n nghiên c u t n t i nghi m đ n v. Gi thuy t H0 s b bác b v i m c ý ngha 5 % n u k t qu P- Value (m c ý ngha th p nh t đ bác b gi thi t H0) c a mô hình ki m đ nh nghi m đ n v nh h n 5%. K t qu ki m đ nh nghi m đ n v tóm l c b ng 5.1 và 5.2 cho th y các bi n nghiên c u là không d ng m c ý ngha
5% (P-Value > 0.05) nh ng d ng sai phân b c 1 v i m c ý ngha 5% (P-
Value < 0.05). Do đó, các bi n sai phân b c 1 s đ c s d ng trong mô hình nghiên c u. K t qu ki m đ nh tính d ng tóm l c c a các bi n đ c th hi n trong b ng 5.1 và 5.2.
34
B ng 5.1: K t qu ki m đnh tính d ng các bi n nghiên c u
Ki m nh Aumented Dickey Fuller (ADF)
Bi n nghiên c u P-Value K t qu ki m đ nh tính d ng LCR 0.1745 Không d ng LE 0.8705 Không d ng LF 0.4081 Không d ng FR 0.0537 Không d ng LM 0.8320 Không d ng LP 0.8160 Không d ng LPE 0.0611 Không d ng LUS 0.0674 Không d ng LY 0.9239 Không d ng R 0.3020 Không d ng Ngu n: Tác gi t tính toán B ng 5.2: K t qu ki m đnh tính d ng các bi n d ng sai phân b c 1
Ki m nh Aumented Dickey Fuller (ADF)
Bi n nghiên c u P-Value K t qu ki m đ nh tính d ng
DLCR 0.0065 D ng DLE 0.0000 D ng DLF 0.0004 D ng DLM 0.0000 D ng DLP 0.0354 D ng DLUS 0.0444 D ng DLY 0.0000 D ng DR 0.0004 D ng DFR 0.0000 D ng DLPE 0.0047 D ng Ngu n: Tác gi t tính toán
35
5.1.2 Ki m đ nh đ tr cho mô hình c b n:
Trong mô hình SVAR thì vi c ch n l a đ tr cho mô hình là v n đ r t quan tr ng.Bài nghiên c u ti n hành tìm đ tr t i u cho mô hình c b n thông qua xem xét giá tr c a các tiêu chu n l a ch n đ tr bao g m các tiêu chí:
LR ( Sequential modified LR test statistic), FPE (Final prediction error), AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion), HQ (Hannan-Quinn information criterion). Bài nghiên c u s s d ng đ tr mà đa
s các tiêu chu n k trên l a ch n.K t qu ki m đ nh đ tr cho mô hình c b n đ c th hi n trong b ng sau:
B ng 5.3 K t qu ki m đ nh đ tr mô hình c b n
Ngu n: Tác gi t tính toán
K t qu ki m đ nh đ tr cho cho th y có 3 tiêu th c l a ch n đ tr b ng 2 bao g m: AIC (Akaike information criterion), FPE (Final prediction error), LR (Sequential modified LR test statistic). Trong khi đó, tiêu th c SC (Schwarz information criterion) l a ch n đ tr b ng 0 và tiêu th c HQ (Hannan-Quinn information criterion) l a ch n đ tr b ng 1. a s các tiêu th c l a ch n đ tr đ u l a ch n đ tr t i u cho mô hình c b n là 2. Do
36
5.1.3 K t qu phân tích các hàm ph n ng xung :
K t qu phân tích các hàm ph n ng xung th hi n d i các hình sau:
Hình 5.1: Ph n ng c a s n l ng đ i v i cú s c cung ti n Ngu n: Tác gi t tính toán
K t qu phân tích hàm ph n ng xung c a bi n s n l ng (DLY) d i s tác
đ ng c a cú s c cung ti n (Hình 5.1) cho th y khi t ng cung ti n thì s n l ng c a n n kinh t s gi m xu ng trong hai tháng đ u, t ng lên trong tháng th 3, gi m xu ng trong tháng th 4, t ng lên trong tháng th 5 và th 6, gi m xu ng trong tháng th 7 và không còn tác đ ng sau 12 tháng. Tuy nhiên, kho ng tin c y 95 % c a hàm ph n ng xung ch a đi m 0, đi u này ch ng t r ng ph n ng c a s n l ng tr c cú s c cung ti n là không có ý ngha th ng kê v i m c ý ngh a 5%. Hay nói cách khác, không có hi u ng truy n d n c a cung ti n đ n s n l ng trong khung th i gian nghiên c u.
37
Hình 5.2: Ph n ng c a l m phát đ i v i cú s c cung ti n Ngu n: Tác gi t tính toán
K t qu phân tích hàm ph n ng xung c a bi n l m phát (DLP) đ i v i cung ti n (Hình 5.2) cho th y r ng: Khi có cú s c d ng c a bi n cung ti n (chính sách ti n t m r ng) thì l m phát trong 3 tháng đ u gi m xu ng nh ng t ng
lên k t tháng th t và kéo dài đ n tháng 12. Tuy nhiên, kho ng tin c y 95% c a hàm ph n ng xung ch a đi m 0, đi u này ch ng t r ng tác đ ng c a cú s c cung ti n đ i v i l m phát là không có ý ngha th ng kê v i m c ý ngha
5%. Hay nói cách khác, không có hi u ng truy n d n c a cung ti n đ n l m phát.
Hình 5.3 Ph n ng c a s n l ng đ i v i cú s c lãi su t Ngu n: Tác gi t tính toán
38
K t qu phân tích hàm ph n ng xung c a bi n s n l ng (DLY) tr c cú s c c a lãi su t (Hình 5.3) cho th y: Khi có cú s c d ng c a lãi su t (chính sách ti n t th t ch t) thì trong hai tháng đ u s n l ng s gia t ng nh ng sau đó
gi m xu ng trong tháng th 3, gia t ng trong tháng th 4, gi m xu ng trong tháng th 5 và th 6, t ng lên trong tháng th 7 và không còn tác đ ng sau 12 tháng. Tuy nhiên, kho ng tin c y 95 % c a hàm ph n ng xung ch a đi m 0,
đi u này ch ng t tác đ ng c a cú s c lãi su t đ n s n l ng là không có ý ngh a th ng kê v i m c ý ngh a 5%. Hay nói cách khác, không t n t i hi u
ng truy n d n c a lãi su t đ n s n l ng trong khung th i gian nghiên c u.
Hình 5.4: Ph n ng c a l m phát đ i v i cú s c lãi su t Ngu n: Tác gi t tính toán
K t qu phân tích hàm ph n ng xung c a bi n l m phát (DLP) tr c cú s c c a lãi su t (Hình 5.4) cho th y r ng: Khi có cú s c d ng c a lãi su t ( chính sách ti n t th t ch t) thì l m phát có ph n ng t ng trong 3 tháng đ u nh ng sau đó l m phát gi m xu ng r t nhanh và không còn tác đ ng sau 12 tháng.
i u này cho th y công c lãi su t khá h u hi u đ ch ng l m phát khi mà nó làm gi m l m phát sau kho ng th i gian 3 tháng và s tác đ ng này có ý ngh a
39
Tóm l i, k t qu phân tích các hàm ph n ng xung cho th y chính sách ti n t
không có tác đ ng đ n s n l ng trong khung th i gian nghiên c u. i u này phù h p v i lý thuy t kinh t tr ng phái Keynes khi cho r ng trong th i k
suy thoái, ng i tiêu dùng và doanh nghi p bi quan v tri n v ng c a n n kinh t thì h s không gia t ng đ u t và tiêu dùng b t k m c lãi su t nào.Hay nói cách khác, chính sách ti n t không có tác đ ng đ n s n l ng trong giai
đo n suy thoái. Trên th c t , sau khi x y ra kh ng ho ng tài chính toàn c u 2008 thì n n kinh t Vi t Nam c ng d n l rõ nh ng y u kém đã tích t nhi u
n m qua. Tình tr ng n n kinh t t ng tr ng ch y u nh xu t kh u và đ u t
công, tín d ng ngân hàng là ngu n cung v n ch y u cho n n kinh t , tình tr ng đ u c b t đ ng s n và đ u c ch ng khoán… d n l rõ nh ng nguy c
to l n đ i v i n n kinh t . Sau khi x y ra kh ng ho ng d n đ n c u n c ngoài gi m m nh, đi u này c t đ t đ ng l c t ng tr ng c a n n kinh t Vi t Nam. Chính s b t c p trong c c u n n kinh t và vi c quá d a vào xu t kh u trong khi các doanh nghi p trong n c l i không quan tâm đ n th tr ng n i đ a đã mang l i m t b c tranh m đ m v s ph c h i c a n n kinh t khi mà đ ng l c t ng tr ng là xu t kh u không bi t khi nào m i ph c h i do n n kinh t th gi i v n ch a có d u hi u kh i s c. T t c nh ng y u t này làm cho
ng i dân Vi t Nam bi quan v n n kinh t và thay vì đ u t đ ph c h i n n kinh t thì h l i tìm nh ng kênh đ u t an toàn nh vàng và ngo i t . Trong tình hình đó, theo các nhà kinh t tr ng phái Keynes thì ch có chính sách tài khóa m i thay đ i đ c k v ng c a ng i dân và doanh nghi p còn chính sách ti n t hoàn toàn không th tác đ ng đ n s n l ng khi mà ng i dân và doanh nghi p bi quan v tri n v ng c a n n kinh t .
Ngoài ra, k t qu phân tích các hàm ph n ng xung cho th y khi chính sách ti n t th t ch t thông qua vi c t ng lãi su t thì l m phát gi m sau 3 tháng.
40
phát Vi t Nam.Tuy nhiên, s thay đ i c a cung ti n l i không nh h ng
đ n l m phát trong kho ng th i gian nghiên c u.Y u t có th gi i thích cho hi n t ng này đó là y u t k v ng.Khi ng i dân và doanh nghi p k v ng l m phát s t ng trong t ng lai thì ng i dân s đòi h i t ng l ng c ng nh
doanh nghi p s c g ng t ng giá bán đ không tr thành n n nhân c a l m phát, nh ng y u t này làm cho l m phát th c t t ng lên.Theo các nhà kinh t
thì có hai y u t nh h ng đ n k v ng c a ng i dân v l m phát, đó là tình hình l m phát trong th i gian qua và cam k t c ng nh uy tín c a chính ph trong vi c ch ng l m phát. Do đó, công c chính sách nào th hi n rõ l p
tr ng chính sách c a chính ph h n s có nh h ng đ n l m phát l n h n.
Trên th c t , ngân hàng nhà n c đã th c hi n vi c ch ng l m phát b ng nhi u công c nh ng công c lãi su t th hi n rõ nh t l p tr ng chính sách c a ngân hàng nhà n c. Tr c s đe d a c a l m phát cao cu i n m 2007, sang n m 2008 ngân hàng nhà n c đã ti n hành t ng m t lo t lãi su t trong
đó đi n hình là vi c t ng lãi su t tái chi t kh u lên đ n 13% vào ngày 11/6/2008. T t c nh ng y u t này làm cho ng i dân nhìn nh n y u t lãi su t nh là d u hi u c a l p tr ng chính sách ti n t . ây là lý do khi n công c lãi su t đóng vai trò quan tr ng trong vi c ki m ch l m phát h n là vi c
thay đ i cung ti n trong giai đo n nghiên c u.
5.1.4 K t qu phân tích phân rã ph ng sai:
Trong khi các hàm ph n ng xung th hi n tác đ ng c a m t cú s c c a m t bi n n i sinh lên các bi n khác thì vi c phân tích phân rã ph ng sai l i tách s thay đ i c a m t bi n n i sinh thành các cú s c thành ph n. Do đó, vi c phân tích phân rã ph ng sai cung c p thông tin v t m quan tr ng c a các cú s c đ i v i s dao đ ng c a các bi n nghiên c u. Sau đây l n l t là k t qu
41
phân tích phân rã ph ng sai c a bi n s n l ng (DLY) và k t qu phân tích phân rã ph ng sai bi n l m phát (DLP):
Hình 5.5: Phân rã ph ng sai bi n s n l ng (DLY) Ngu n : Tác gi t tính toán
K t qu phân rã ph ng sai bi n s n l ng (Hình 5.5) cho th y r ng : S bi n
đ ng c a s n l ng ch y u do các cú s c c a chính nó gây ra (chi m trên 98
% trong hai tháng đ u và dao đ ng xung quanh m c 90% trong các tháng ti p theo), k t tháng th 3 tr đi thì cú s c cung ti n có tác đ ng đ n s bi n
đ ng c a s n l ng ( đóng góp kho ng 5% s bi n đ ng c a s n l ng), các cú s c khác nh lãi su t, tín d ng, t giá, cung ti n đóng góp không đáng k đ n s bi n đ ng c a s n l ng. K t qu này c ng c cho k t qu đ t đ c t phân tích hàm ph n ng xung, đó là chính sách ti n t không tác đ ng đ n s n
l ng trong giai đo n kh ng ho ng. S dao đ ng c a bi n s n l ng (DLY) ch y u do cú s c c a chính nó gây ra cho th y k v ng c a ng i dân và doanh nghi p đ c hình thành d a vào s n l ng c a n n kinh t trong quá kh . Do đó, đ thay đ i k v ng thì chính ph c n t o ra s t ng tr ng s n
l ng trong m t kho ng th i gian nh t đnh, còn chính sách ti n t ch nên 84 86 88 90 92 94 96 98 100 102 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 DLE DLCR DR DLM DLP DLY
42
đóng vai trò trong vi c đi u ch nh cung ti n theo m c s n l ng c a n n kinh t nh m m c tiêu ki m ch l m phát mà thôi.
Hình 5.6: Phân rã ph ng sai bi n l m phát (DLP) Ngu n: Tác gi t tính toán
K t qu phân rã ph ng sai bi n l m phát (Hình 5.6) cho th y r ng: S bi n
đ ng c a l m phát ch y u do các cú s c c a chính nó ( chi m trên 95 % trong
hai tháng đ u và kho ng 60% trong các tháng ti p theo). Các bi n lãi su t, tín d ng, t giá có tác đ ng đáng k t tháng th 3 tr đi, trong đó bi n lãi su t có
tác đ ng l n nh t (chi m g n 20% s bi n đ ng c a l m phát k t tháng th 4). K t qu này cho th y cung ti n có tác đ ng không đáng k đ n l m phát
nh ng s tác đ ng c a lãi su t đ n l m phát là đáng k . K t qu này cho th y ngu n g c c a l m phát c a Vi t Nam ch u nh h ng đáng k b i môi tr ng l m phát trong quá kh . Do đó, đ ki m ch l m phát thì ngân hàng nhà n c ph i th hi n quy t tâm ki m ch l m phát m t th i gian dài đ thay đ i k v ng. Trên th c t , vi c s d ng nhi u công c lãi su t khác nhau đ th t ch t
0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 DLE DLCR DR DLM DLP DLY
43
ti n t đã mang l i k t qu ch ng l m phát r t tích c c.Trong giai đo n nghiên c u, l m phát c a Vi t Nam đã gi m t 22% n m 2008 xu ng còn 6,81% n m
2012. Thành công c t gi m l m phát này có đóng góp r t l n c a chính sách lãi su t.Nh v y, đ n đây bài nghiên c u đã có câu tr l i cho câu h i nghiên c u th nh t. ó là, chính sách ti n t không nh h ng đ n s n l ng trong