(LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của việt nam , luận văn thạc sĩ

GIỚI THIỆU

Chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định kinh tế vĩ mô, với mục tiêu chính là duy trì sự ổn định của đồng tiền, tạo nền tảng cho sự phát triển bền vững Trong nền kinh tế thị trường, việc giữ giá trị đồng tiền và xây dựng hệ thống tài chính quốc gia vững mạnh là yếu tố then chốt để kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế Tùy thuộc vào đặc điểm và thời điểm cụ thể của mỗi quốc gia, chính sách tiền tệ có thể được điều chỉnh theo hai hướng: mở rộng để thúc đẩy sản xuất và giảm tỷ lệ thất nghiệp, nhưng có nguy cơ làm tăng lạm phát; hoặc thắt chặt nhằm ổn định đồng tiền, tuy nhiên có thể dẫn đến gia tăng tỷ lệ thất nghiệp.

Chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định giá trị đồng tiền, kiềm chế lạm phát và thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội thông qua các công cụ như tái cấp vốn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, nghiệp vụ thị trường mở và lãi suất tín dụng Các công cụ này giúp Ngân hàng trung ương điều hành nền kinh tế một cách hiệu quả, tạo công ăn việc làm và đảm bảo sự ổn định của nền kinh tế trong nước.

Mức độ hiệu quả của chính sách tiền tệ phụ thuộc vào khả năng đánh giá chính xác của nhà hoạch định chính sách về thời điểm và mức độ ảnh hưởng của chính sách lên các hoạt động kinh tế và giá cả hàng hóa Do đó, việc đánh giá tác động của các cú sốc kinh tế trong và ngoài nước, cũng như ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đối với nền kinh tế trong nước, là điều cần thiết Điều này giúp các nhà tạo lập chính sách đưa ra quyết định chính xác nhằm ổn định và phát triển nền kinh tế.

Tại Việt Nam, từ khi chuyển sang nền kinh tế thị trường theo định hướng xã hội chủ nghĩa, chính sách tiền tệ đã được đổi mới linh hoạt và thực tiễn hơn Trong thời kỳ bao cấp, lượng tiền cung ứng chỉ bao gồm tiền mặt, nhưng trong nền kinh tế thị trường, ngoài tiền mặt, còn tính đến khả năng tạo tiền của các ngân hàng thương mại và tổ chức tín dụng Hơn nữa, mức lãi suất cũng được điều chỉnh linh hoạt qua các năm và giai đoạn kinh tế, thay vì giữ lãi suất cố định như trong thời kỳ bao cấp.

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế toàn cầu, Việt Nam đã gia nhập nhiều tổ chức kinh tế quốc tế như IMF, World Bank, WTO, ASEM, ASEAN và APEC, cùng với các hiệp định thương mại tự do Điều này đặt Việt Nam vào một sân chơi chung, chịu ảnh hưởng từ cả nội tại và bên ngoài nền kinh tế Để thích ứng với quá trình hội nhập, chính sách tiền tệ của Việt Nam cần linh hoạt và có khả năng chống chịu trước các cú sốc từ bên ngoài Do đó, việc nghiên cứu tác động của các cú sốc kinh tế nội sinh và ngoại sinh đến các biến số kinh tế vĩ mô là cần thiết, từ đó tôi chọn đề tài “Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam”.

Trên thế giới có nhiều phương pháp nghiên cứu ảnh hưởng của cú sốc kinh tế như VECM, VAR, Structural VAR, BVAR, và GMM Tuy nhiên, tại Việt Nam, số lượng nghiên cứu sử dụng các mô hình định lượng này còn hạn chế Bài nghiên cứu này nhằm áp dụng phương pháp Structural VAR để phân tích tác động của các cú sốc bên ngoài, đặc biệt là từ nền kinh tế Mỹ, đến các biến số vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2012 Dữ liệu được thu thập theo tháng, trong đó chỉ số sản xuất công nghiệp Việt Nam được lấy từ Tổng cục Thống kê Việt Nam và các biến khác từ dữ liệu IMF.

Bài nghiên cứu này nhằm ba mục tiêu chính: đầu tiên, đánh giá mức độ tác động của các biến ngoại sinh đến Việt Nam; thứ hai, so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến vĩ mô tại Việt Nam với một số quốc gia khác như Nhật Bản.

Hàn Quốc, Malaysia với cùng các yếu tố ngoại sinh bên ngoài (chủ yếu là các biến vĩ mô của

Việc nghiên cứu tác động của các cú sốc kinh tế ngoại sinh đến các nước có kim ngạch xuất khẩu cao của Việt Nam, như Mỹ, là rất quan trọng Những quốc gia này không chỉ gần gũi về địa lý mà còn thường được chọn trong các nghiên cứu về biến động kinh tế tại thị trường mới nổi Do đó, việc đo lường phản ứng của các biến vĩ mô tại Việt Nam đối với những cú sốc này sẽ giúp hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của chúng đến nền kinh tế Việt Nam.

External shocks include fluctuations in the world commodity price index and changes in U.S industrial production These factors significantly influence global markets and economic stability Understanding the impact of these external shocks is crucial for businesses and policymakers to navigate economic challenges effectively.

Chỉ số giá tiêu dùng CPI của Mỹ và lãi suất công bố của FED là những yếu tố quan trọng trong phân tích kinh tế Trong nước, các biến số vĩ mô như chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP), CPI, cung tiền M1, lãi suất cho vay bán buôn trung bình và tỷ giá hối đoái USD cũng được xem xét Mô hình SVAR được áp dụng riêng biệt cho từng quốc gia, sau đó tiến hành so sánh giữa các quốc gia Việc lựa chọn các biến phụ thuộc vào khả năng xác định ma trận toán Ao, điều này ảnh hưởng đến tính hợp lệ của mô hình Structural VAR Nghiên cứu này dựa trên các biến nghiên cứu của Raghavan và Param Silvapulle để đảm bảo tính chính xác trong phân tích.

Nghiên cứu về chính sách tiền tệ của Malaysia trước và sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 1997 đã chỉ ra rằng các biến số quan trọng được Cushman và Zha (1997) cùng với Fung (2002) áp dụng trong phân tích các nước Đông Nam Á.

Bài nghiên cứu này được cấu trúc thành bốn phần chính: phần thứ hai tổng hợp các nghiên cứu trước đây về tác động của các cú sốc kinh tế; tiếp theo là phần phương pháp luận, nơi trình bày các phương pháp và dữ liệu nghiên cứu; cuối cùng, bài viết sẽ trình bày kết quả nghiên cứu cùng với những hạn chế gặp phải trong quá trình thực hiện nghiên cứu.

CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Các nghiên cứu nước ngoài

a/ Đầu tiên là nghiên cứu Bartosz Mackowiak 2 (2006), “External Shocks, U.S Monetary

Policy and Macroeconomic Fluctuations in Emerging Markets”

Bài nghiên cứu này, tác giả tập trung vào ba câu hỏi chính sau:

Mức độ biến động của các biến vĩ mô tại thị trường mới nổi chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các cú sốc ngoại sinh, đặc biệt là từ chính sách tiền tệ của Mỹ Những thay đổi trong chính sách này có thể tạo ra tác động lớn đến nền kinh tế của các quốc gia mới nổi, dẫn đến sự dao động trong các chỉ số kinh tế vĩ mô.

- Các ảnh hưởng từ các cú sốc tiền tệ Mỹ lên thị trường mới nổi lớn hơn hay là nhỏ hơn trên chính nước Mỹ?

- Các ảnh hưởng từ các cú sốc tiền tệ Mỹ tới thị trường mới nổi là nhanh chóng hay với một độ trễ?

1 Bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”

2 Department of Economics, Humboldt – Universitat zu Berlin, Germany

Tác giả áp dụng mô hình Structural VAR (SVAR) để phân tích các biến kinh tế vĩ mô của một số quốc gia tại thị trường mới nổi, Mỹ và giá cả hàng hóa toàn cầu Giả định rằng thị trường mới nổi là một nền kinh tế nhỏ mở giúp loại bỏ ảnh hưởng mạnh mẽ của các biến nội sinh lên các biến ngoại sinh, từ đó cải thiện khả năng đo lường tác động của các biến ngoại sinh đến các biến vĩ mô trong nước.

Mô hình Structural VAR mà tác giả sử dụng diễn giải như sau:

- Vector biến nội sinh y1 = {lãi suất ngắn hạn, tỷ giá hối đoái, sản lượng thực (real aggregate output), chỉ số giá cả (aggregate price level)}

The exogenous variable vector y2 includes key economic indicators such as the Federal Reserve's interest rates, global commodity price indices, the money supply in the United States, the U.S real aggregate output, and the U.S aggregate price level.

- (t)[ 1 (t); 2 (t)] là vector theo phân phối ngẫu nhiên Gaussian thỏa mãn

-  1 (t)là vector cú sốc cấu trúc (structural shocks) có nguồn gốc nội sinh (trong nước)

-  1 (t)là vector cú sốc cấu trúc có nguồn gốc ngoại sinh (nước ngoài)

- Do có giả định một nền kinh tế mới nổi là một nền kinh tế nhỏ mở (small open economy), nên A 21 (s) =0 (với s = 0,1,…,p)

Nghiên cứu được thực hiện tại 08 quốc gia mới nổi, bao gồm Hong Kong, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan, cùng với hai nước Châu Mỹ Latinh là Chile và Mexico Dữ liệu được thu thập từ tháng 1/1986 đến tháng 12/2000, ngoại trừ Thái Lan, với khoảng thời gian bắt đầu từ tháng 1/1987 do thiếu dữ liệu.

Tác giả tìm thấy kết quả rằng:

Các cú sốc ngoại sinh đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích sự biến động của các biến số kinh tế vĩ mô tại các thị trường mới nổi, đặc biệt là ở khu vực Đông Nam Á và Châu Mỹ Latinh Những biến số này giải thích gần 50% biến động trong tỷ giá hối đoái, với Thái Lan ghi nhận 60% cho kỳ 1-24 và 65% cho kỳ 25-48; Malaysia đạt 55% cho kỳ 1-24 và 58% cho kỳ 25-48 Đối với mức giá, Singapore cũng cho thấy tỷ lệ giải thích là 51% cho kỳ 1.

24, 81% cho kỳ 25-48; Mexico là 47% cho kỳ 1-24, 78% cho kỳ 25-48); giải thích khoảng 1/5 trong biến động trong lãi suất (chẳng hạn Philippines là 29% cho kỳ 1-24,

42% cho kỳ 25-48) và sản lượng thực (chẳng hạn Hongkong là 50% cho kỳ 1-24, 72% cho kỳ 25-48)

- Mức độ giải thích của các biến ngoại sinh là khác nhau giữa các thị trường khác nhau

Trong bài nghiên cứu, tác giả nhấn mạnh rằng các cú sốc ngoại sinh đóng vai trò quan trọng trong các mô hình kinh tế cho thị trường mới nổi Những thay đổi trong tỷ giá bên ngoài có thể ảnh hưởng khác nhau tùy thuộc vào việc chúng phản ánh cú sốc từ chính sách tiền tệ của Mỹ hay phản ứng hệ thống từ lãi suất của Fed Ngoài ra, việc duy trì sự cân bằng kinh tế trước các cú sốc bên ngoài cũng là một yếu tố cần thiết Nghiên cứu của Jean-Pierre Allegret, Cécile Couharde và Cyriac Guillaumin mang tên “The impact of External Shocks in East Asia: Lessons from a” cũng cung cấp những cái nhìn sâu sắc về vấn đề này.

The authors investigate the impact of external shocks on domestic fluctuations in East Asian countries using a Structural VAR model with block exogeneity The model categorizes variables into two groups: endogenous variables (y2) and exogenous variables (y1) Endogenous variables include real output (y d), domestic producer price index (p d), and nominal exchange rate in USD (n d) Exogenous variables consist of real oil prices (rBent), real GDP of the U.S (U.S.gdp), Federal Funds interest rate (Fed Funds), and the MSCI index The study focuses on countries such as China, South Korea, and Hong Kong.

3 Trong bài nghiên cứu, tác giả ghi nhận chỉ số này lấy là GDP hoặc nếu không có thì lấy chỉ số sản xuất công nghiệp (industrial production index)

Bài viết phân tích dữ liệu từ các quốc gia như Hồng Kông (SAR), Indonesia, Nhật Bản, Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan, sử dụng số liệu theo Quý từ Quý 1/1997 đến Quý 4/2010 Tác giả chia dữ liệu thành hai nhóm để nghiên cứu ảnh hưởng của hai giai đoạn khủng hoảng: nhóm 1 từ Quý 2/1997 đến Quý 3/2008 và nhóm 2 từ Quý 3/2008 đến Quý 4/2010.

Các tác giả đã tiến hành tách riêng đo lường ảnh hưởng của từng quốc gia và sau đó tổng hợp, so sánh mức độ tác động của các biến ngoại sinh giữa các nước Qua phân tích, họ đã phát hiện ra những kết quả đáng chú ý.

Trong nghiên cứu về tác động của các cú sốc ngoại sinh đến GDP, ngoại trừ Indonesia, các nước khác cho thấy rằng các cú sốc này giải thích ít nhất 11% biến động GDP từ kỳ 1 đến kỳ 4 Đặc biệt, Nhật Bản và Hồng Kông là hai quốc gia nhạy cảm nhất với các cú sốc ngoại sinh, với tỷ lệ tương ứng là 58.8% và 36.8%.

Từ Quý 1/1996 đến Quý 4/2010, ảnh hưởng của các cú sốc ngoại sinh đã tăng rõ rệt, đặc biệt trong ngắn hạn khi chúng giải thích hơn 15% biến động GDP Trong dài hạn, từ kỳ 16-20, các cú sốc này đều gia tăng, ngoại trừ Hồng Kông, với tỷ lệ giảm xuống còn 28.92% so với 32.87% trong ngắn hạn (từ kỳ 1 đến kỳ 4).

Cú sốc ngoại sinh có tác động mạnh mẽ hơn đến chỉ số giá người sản xuất (PPI) so với chỉ số GDP Trong giai đoạn 1996-2010, chỉ số GDP trong nước lại chịu ảnh hưởng lớn hơn từ biến động giá dầu thế giới.

Về giá trị tỷ giá danh nghĩa:

Tác động của các cú sốc ngoại sinh lên biến tỉ giá danh nghĩa tính theo USD (NER) trong giai đoạn 1-4 là thấp, với 6 nước có tỷ lệ dưới 10% gồm Trung Quốc (9.53%), HongKong (8.11%), Indonesia (7.46%), Nhật Bản (1.63%), Malaysia (8.87%) và Thái Lan (6.29%) Tuy nhiên, trong dài hạn, từ kỳ 16-20, giá trị tác động này tăng lên đáng kể cho tất cả các nước.

Đặc khu hành chính Hong Kong (Hong Kong SAR) thuộc Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa, nằm trên bờ biển Đông Nam Trung Quốc, bao gồm hơn 260 hòn đảo Khu vực này giáp với tỉnh Quảng Đông ở phía Bắc và hướng ra biển Đông ở ba phía: Đông, Tây và Nam Đặc biệt, từ năm 1996 đến 2010, giá trị tác động của Hong Kong đã gia tăng đáng kể, với tỷ lệ tăng từ 1.63% lên 23.65% đối với Nhật Bản và từ 9.53% lên 46.02% cho Trung Quốc trong giai đoạn 1-4, đạt 90.89% trong giai đoạn 16-20.

Giá dầu có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến chỉ số PPI so với các biến số khác Nghiên cứu chỉ ra rằng các cú sốc thực, đặc biệt là từ giá dầu, tác động mạnh hơn so với cú sốc tài chính (đại diện bởi chỉ số MSCI) và cú sốc tiền tệ (đại diện bởi chỉ số Fed Funds) Trong ngắn hạn, cú sốc giá dầu làm tăng chỉ số PPI hơn 20% tại hầu hết các quốc gia, ngoại trừ Trung Quốc với tỷ lệ 15.75%.

Các nghiên cứu trong nước

Bài nghiên cứu này chỉ ra hai nghiên cứu điển hình về việc sử dụng mô hình định lượng để phân tích các cú sốc kinh tế tại Việt Nam, chủ yếu tập trung vào các cú sốc nội sinh ảnh hưởng đến lạm phát Nghiên cứu đầu tiên của tác giả Nguyễn Phi Lân sử dụng mô hình SVAR để đánh giá tác động của các cú sốc ngoại sinh đến nền kinh tế Việt Nam từ tháng 1/1998 đến tháng 12/2009 Kết quả cho thấy lãi suất VND rất nhạy cảm với biến động giá cả thế giới, cho thấy nền kinh tế Việt Nam có độ mở lớn và dễ bị ảnh hưởng bởi giá cả hàng hóa toàn cầu Khi kinh tế Hoa Kỳ phục hồi, lãi suất VND giảm và ít biến động hơn Ngoài ra, sản lượng công nghiệp và CPI trong nước cũng phản ứng mạnh mẽ với chính sách tiền tệ thắt chặt của FED Các yếu tố bên ngoài như sản lượng công nghiệp, lạm phát của Hoa Kỳ và điều chỉnh lãi suất của FED có ảnh hưởng lớn đến sản lượng công nghiệp trong nước, trong khi các yếu tố nội địa như lãi suất thị trường, tốc độ tăng CPI và cung tiền M2 cũng đóng vai trò quan trọng trong sự biến động này.

Phân tích phương sai cho thấy sản lượng công nghiệp của Hoa Kỳ (USSL) và sản lượng công nghiệp trong nước (SL) có ảnh hưởng đáng kể đến sự biến động của cung tiền M2, với hệ số giải thích lần lượt là 20,07% và 28,94% Điều này cho thấy việc điều chỉnh mức cung tiền phụ thuộc nhiều vào sự tăng trưởng kinh tế trong nước cũng như sự phát triển kinh tế của Hoa Kỳ.

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) trong bài viết “Các nhân tố vĩ mô quyết định lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000 – 2010: các bằng chứng và thảo luận” đã phân tích các nguyên nhân cơ bản của lạm phát tại Việt Nam, nhấn mạnh rằng nhiều nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào yếu tố “cầu kéo” mà bỏ qua yếu tố “chi phí đẩy” Nghiên cứu chỉ đưa vào mô hình một yếu tố cung duy nhất là giá quốc tế, được xem là cú sốc cung từ bên ngoài Đặc biệt, vai trò của thâm hụt ngân sách và nợ công đối với lạm phát chưa được nghiên cứu định lượng Qua đó, tác giả hy vọng cung cấp một cơ sở nghiên cứu vĩ mô đáng tin cậy cho các thảo luận chính sách hiện tại về lạm phát ở Việt Nam.

Mô hình sử dụng 12 biến vĩ mô với số liệu theo tháng trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm

2010, chia làm hai nhóm biến là nhóm biến truyền thống với các chỉ số: Chỉ số giá tiêu dùng

Mô hình điều chỉnh sai số VECM (Vector Error Correction Model) đã được sử dụng để ước lượng các biến như chỉ số giá tiêu dùng (cpi), giá trị sản xuất công nghiệp (ind), cung tiền (m2), tỷ giá (ex_rate), lãi suất (in_rate), và giá dầu thế giới (wp_oil) Ngoài ra, các chỉ số bổ sung như chỉ số giá gạo thế giới (wp_rice), chỉ số giá nhập khẩu (pi), chỉ số giá bán của người sản xuất (ppi), thâm hụt ngân sách cộng dồn (p_debt), và giá tài sản tài chính (t_val) cũng được đưa vào mô hình nhằm làm phong phú thêm và phù hợp hơn với bối cảnh Việt Nam Kết quả ước lượng cho thấy sự tương tác giữa các biến này có ảnh hưởng đáng kể đến nền kinh tế.

Với nhóm biến truyền thống:

Lạm phát có mối quan hệ tỉ lệ nghịch với sự thay đổi trong tốc độ tăng trưởng sản lượng, với mức độ thấp Điều này xác nhận lý thuyết kinh tế rằng khi tốc độ tăng trưởng cao hơn, áp lực lạm phát sẽ giảm bớt.

Nghiên cứu cho thấy lạm phát trong quá khứ có ảnh hưởng lớn đến lạm phát hiện tại, đặc biệt trong ngắn hạn Tính trì trệ cao của lạm phát không phải là điều bất ngờ, do ký ức về siêu lạm phát trong những năm 1980-1990 và sự trở lại của lạm phát trên một con số vào năm 2008 vẫn còn in đậm trong tâm trí người dân.

Kết quả từ mô hình với nhóm biến truyền thống xác nhận vai trò khiêm tốn của tiền tệ và lãi suất trong ngắn hạn Cụ thể, tác động của tiền tệ lên lạm phát chỉ bắt đầu xuất hiện sau 5 tháng, trong khi việc tăng lãi suất cũng có ảnh hưởng giảm lạm phát nhưng rất hạn chế Hơn nữa, lạm phát trong quá khứ có xu hướng làm tăng lãi suất với độ trễ 3 tháng, cho thấy chính sách tiền tệ phản ứng chậm và bị động đối với lạm phát.

Việc phá giá tiền tệ vào thứ tư đã tác động làm gia tăng lạm phát, điều này khác với các nghiên cứu trước đây khi tỷ giá được giữ ổn định Trong giai đoạn 2009 – 2010, niềm tin của người dân vào tiền đồng sụt giảm, dẫn đến hoạt động đầu cơ và tình trạng đô la hóa, từ đó làm tăng kỳ vọng lạm phát trong cộng đồng.

Mô hình cơ sở truyền thống khẳng định rằng giá quốc tế tác động không đáng kể đến lạm phát, đồng thời chỉ ra rằng giá dầu thế giới, đại diện cho giá toàn cầu, vẫn đang bị Chính phủ Việt Nam trợ giá.

Với mô hình có thêm các biến mở rộng thì:

Trong ngắn hạn, tốc độ tăng cung tiền có ảnh hưởng lớn hơn lên chỉ số giá sản xuất (PPI) so với lạm phát, mặc dù tác động này vẫn còn nhỏ Tương tự, tín dụng cũng cho thấy chính sách tiền tệ có tác động mạnh mẽ hơn đến nền kinh tế so với lạm phát, trong khi lạm phát chủ yếu phụ thuộc vào kỳ vọng của người dân Hơn nữa, biến động ngắn hạn trong lãi suất có tác động nhanh hơn nhưng vẫn nhỏ hơn so với tác động của cung tiền đối với lạm phát.

Tỷ giá không chỉ ảnh hưởng đến lạm phát mà còn tác động đến chỉ số giá sản xuất (PPI), mặc dù hiệu ứng này diễn ra chậm hơn Nguyên nhân là do hành vi định giá của doanh nghiệp thường có tính cứng nhắc, cần thời gian từ khi nhập khẩu nguyên liệu đầu vào cho đến khi sản phẩm được sản xuất và tiêu thụ trên thị trường.

Thay đổi trong thâm hụt ngân sách cộng dồn không ảnh hưởng đến lạm phát trong ngắn hạn, nhưng có thể tác động nhỏ đến chỉ số giá sản xuất (PPI) sau khoảng 4-5 tháng.

Cú sốc giá thế giới vào thứ tư ảnh hưởng chủ yếu đến người sản xuất hơn là người tiêu dùng Sự biến động giá dầu và giá gạo toàn cầu có tác động nhỏ hơn nhiều so với chỉ số chung, trong đó giá gạo có ảnh hưởng lớn hơn một chút so với giá dầu.

Mô hình SVAR đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu toàn cầu từ nghiên cứu của Sims (1972) để phân tích phản ứng của các cú sốc ngoại sinh đối với các biến số kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, tại Việt Nam, số lượng nghiên cứu sử dụng mô hình này còn hạn chế Các nghiên cứu cho thấy rằng mức độ phản ứng của các biến ngoại sinh đối với biến nội sinh có xu hướng gia tăng theo thời gian, đặc biệt sau các cuộc khủng hoảng tài chính và các cú sốc từ nền kinh tế Mỹ, như thay đổi lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) Tác động của các cú sốc ngoại sinh từ Mỹ lên các biến số vĩ mô trong nước có sự khác biệt và thể hiện sự phản ứng dai dẳng trong dài hạn Ví dụ, nghiên cứu của Mackowiak (2003) đã sử dụng mô hình SVAR để đo lường mức độ phụ thuộc quốc tế của một số nước mới nổi tại Châu Á và Châu Mỹ.

La Tinh chỉ ra rằng biến động kinh tế vĩ mô tại các thị trường mới nổi chịu ảnh hưởng lớn từ các cú sốc ngoại sinh, chiếm hơn 50% Markowiak đã phát hiện hai kết quả chính: đầu tiên, các cú sốc ngoại sinh từ chính sách tiền tệ Mỹ có ảnh hưởng đáng kể đến biến động nội sinh ở các thị trường này Thứ hai, tất cả các cú sốc ngoại sinh đều có xu hướng gây ảnh hưởng lâu dài.

MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Một số phương thức tác động của các cú sốc từ bên ngoài đến các biến số kinh tế vĩ mô trong nước

Các cú sốc bên ngoài, như giá dầu và thực phẩm thế giới, đã tác động mạnh mẽ đến các biến số kinh tế vĩ mô trong nước, dẫn đến lạm phát và giá cả hàng hóa tăng cao Khi thu nhập không tăng kịp, mức tiêu thụ hàng hóa giảm, gây ra sản xuất trì trệ và gia tăng tỷ lệ thất nghiệp Chi phí sinh hoạt tăng cao làm giảm thu nhập thực của người dân, tạo ra khó khăn trong tiêu thụ hàng hóa và ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Hệ quả là thu nhập ròng giảm, dẫn đến giảm lượng tiền dành cho tái đầu tư Để đối phó với lạm phát, Ngân hàng Nhà nước đã phải áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt và tăng lãi suất, tuy giúp giảm lạm phát nhưng cũng làm giảm lượng tiền cho đầu tư, kéo theo sự chậm lại trong tăng trưởng kinh tế.

This transmission method can be illustrated through the study conducted by Muhammad Arshad Khan et al (2011), titled "Macroeconomic Effects of Global Food and Oil Price Shocks on the Pakistan Economy: A Structural Vector Autoregressive (SVAR) Analysis."

Nguồn: paper “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks to the Pakistan Economy: A

Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis” của Muhammad Arshad Khan et al (2011)

Một phương thức truyền dẫn nữa theo Jarir Ajluni (2005) đưa ra qua bài “Monetary Policy

Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy by SVAR”

(trang 5) là tác động của các cú sốc bên ngoài lên chính kỳ vọng của các yếu tố trong nước

Theo nghiên cứu của Jarir Ajluni (2005) trong bài viết “Monetary Policy Shocks in a small open economy: assessing the 'Puzzles' of Monetary Policy by SVAR”, các yếu tố bên ngoài có ảnh hưởng đáng kể đến các biến số vĩ mô trong nước thông qua hai phương thức tác động Một là tác động trực tiếp đến giá cả hàng hóa và sản lượng trong nước; hai là tác động gián tiếp lên kỳ vọng của người dân, từ đó ảnh hưởng đến sản lượng sản xuất, giá cả hàng hóa và lạm phát trong nước.

Xây dựng mô hình SVAR cho bài nghiên cứu

3.2.1 Lựa chọn các biến và phân tích sơ lược

The variables used in this thesis are based on the research conducted by Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007) in their study "Structural VAR Approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods." These variables have also been employed by Cushman and Zha (1997) and Fung (2002) in their analyses of Southeast Asian countries.

Theo đó, các biến nghiên cứu gồm:

Bảng 3.1: Các biến số nghiên cứu trong mô hình SVAR 5

STT Biến Diễn giải Ký hiệu

1 Chỉ số giá hàng hóa thế giới Commodity Prices, (Index, 2005 = 100), logs WCPI

2 Sản lượng công nghiệp Mỹ Industrial Production (Index, 2005 0), logs US_IP

3 Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ Consumer Price Index (2005 0), logs US_CPI

4 Lãi suất Fed Federal Funds Rate, %/năm FED

5 Sản lượng công nghiệp Industrial Production (Index, 2005 0), logs IP

6 Chỉ số giá tiêu dùng Consumer Price Index (Index, 2005 0), logs CPI

7 Cung tiền M1 Monertary Aggregate M1, logs, đvt: USD M1

8 Lãi suất cho vay Interest Rates, Lending Rate, %/năm IR

9 Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái tính theo USD, logs EX

Các biến ngoại sinh từ Mỹ

Trong 9 biến được sử dụng có 4 biến đại diện cho nhóm các biến số ngoại sinh gồm giá hàng hóa quốc tế (WCPI), biến sản lượng công nghiệp của Mỹ (US_IP), biến chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ (US_CPI), lãi suất cục dự trữ liên bang Mỹ Fed (FED) Năm biến nội sinh trong nước gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IP), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), cung tiền (M1), lãi suất cho vay bình quân (IR) và tỷ giá hối đoái danh nghĩa (EX) được ký hiệu lần lượt như sau: với Việt Nam lần lượt là VN_IP, VN_CPI, VN_M1, VN_IR, VN_EX; với Nhật Bản lần lượt là JP_IP, JP_CPI, JP_M1, JP_IR, JP_EX, với Hàn Quốc lần lượt là HQ_IP, HQ_CPI, HQ_M1, HQ_IR, HQ_EX; với Malaysia lần lượt là Malay_IP, Malay_CPI, Malay_M1, Malay_IR, Malay_EX

5 Ngoài biến lãi suất cho vay lấy theo đơn vị phần trăm, thì các biến khác lấy theo logarit tự nhiên

Năm biến nội sinh thể hiện nền kinh tế trong nước bao gồm chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng, đại diện cho các biến mục tiêu của chính sách tiền tệ Theo Tang (2006), biến cung tiền M1 là phù hợp để phân tích các công cụ chính sách tiền tệ Các nghiên cứu của Domac (1999), Ibrahim (2005), Umezaki (2006) và Mala Raghavan cùng Param Silvapulle (2007) cho thấy biến lãi suất qua đêm cũng là một lựa chọn hợp lý, nhưng do thiếu dữ liệu từ 2004 đến 2012, bài viết sử dụng lãi suất bán buôn bình quân hàng tháng từ Quỹ tiền tệ thế giới (IMF) Biến cung tiền M1 và tỷ giá hối đoái danh nghĩa (tính theo USD) đại diện cho biến chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương, thường được các nước quản lý dựa trên giá trị đồng đô la.

3.2.2 Mô hình Structural VAR (SVAR)

Mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô bên trong và bên ngoài có thể được mô hình hóa theo phương trình SVAR sau đây: t p t p t t t A Y A Y A Y

- Y1,t là vector biến ngoại sinh đại diện cho các biến vĩ mô bên ngoài

1 t WP t US IP t US CPI t FED t

- Y 2,t là vector biến nội sinh đại diện cho các biến vĩ mô trong nước

IP u US _ CPI u US _ u FED u IP u CPI

Và (t)  1 (t), 2 (t)' là sai số nhiễu trắng đa biến hay cú sốc cấu trúc thỏa mãn các đặc tính sau:

Mô hình SVAR giả định rằng các cú sốc cấu trúc  t là trực giao, dẫn đến việc các nhiễu cấu trúc không tương quan và ma trận giá trị phương sai – hiệp phương sai (ký hiệu là ) giữ nguyên.

3.2.3 Các ràng buộc cho ma trận của SVAR

This study utilizes the constraint matrix A0 as proposed by Mala Raghavan and Param Silvapulle in their work titled “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods.” The matrix within the Structural Vector Autoregression (SVAR) is defined accordingly.

Bảng 3.2: Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận

6 Giá trị E   t   '  =  là giá trị phương sai var, còn E   t   '  = 0 chính là ma trận covariance giữa hai cú sốc

Các ký hiệu IP, CPI, M1, IR và EX đại diện cho các biến quan trọng trong kinh tế, bao gồm sản lượng công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền M1, lãi suất và tỷ giá hối đoái danh nghĩa của các quốc gia.

Theo ma trận nghiên cứu, các biến trong nước không ảnh hưởng đến biến động của các biến ngoại sinh, cho phép đo lường chính xác hơn tác động của các cú sốc bên ngoài lên các biến số trong nước Giả thuyết này tương tự như trong các nghiên cứu về thị trường mới nổi và nền kinh tế nhỏ Chỉ số giá hàng hóa thế giới chỉ được giải thích bởi biến động nội tại của chính nó.

Dữ liệu nghiên cứu

Dải dữ liệu nghiên cứu được thu thập theo tháng từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2012, với các chỉ số từ Quỹ Tiền tệ Thế giới (IMF) và chỉ số sản xuất công nghiệp của Việt Nam từ Tổng cục Thống kê Việt Nam Lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ được lấy từ trang web http://ycharts.com/ Các chỉ số giá và sản xuất công nghiệp sử dụng năm gốc là 2005, trong đó lãi suất được biểu thị bằng phần trăm (%), còn các biến khác được chuyển đổi sang hàm logarit tự nhiên Nghiên cứu cũng bao gồm Nhật Bản, Hàn Quốc và Malaysia, với việc sử dụng logarit tự nhiên nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của biến động phi tuyến Theo nghiên cứu của Mala Raghavan và Param Silvapulle (2007) cùng Trần Ngọc Thơ (2013), việc chuyển các biến không dừng về sai phân để áp dụng mô hình VAR là không hiệu quả, do đó, logarit tự nhiên được chọn để tiến hành mô hình SVAR.

Kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF của các biến ta được như sau:

Bảng 3.3: Kết quả của kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF cho các biến 8

Kiểm định tính dừng (theo phương pháp ADF)

Sai phân bậc 1 Sai phân bậc 2

Các giá trị này đại diện cho việc so sánh với giá trị Test Critical Values ở các mức ý nghĩa khác nhau, nhằm xác định mức độ sai phân bậc của từng biến và mức ý nghĩa tương ứng.

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp lại từ phần mềm thống kê

Các số bôi đậm trong bảng thể hiện chuỗi dữ liệu ở mức sai phân tương ứng dừng với mức ý nghĩa 1%, dấu ‘**’ thể hiện dừng với mức ý nghĩa 5%, và dấu ‘***’ dừng với mức ý nghĩa 10% Hầu hết các biến đều dừng ở sai phân bậc 1, cho phép áp dụng kiểm định đồng liên kết theo phương pháp VAR của Johansen để tìm kiếm mối quan hệ dài hạn giữa các biến Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ tập trung sâu vào mô hình SVAR và phân tích phản ứng đồng thời trong ngắn hạn giữa các biến nhằm đánh giá ảnh hưởng của chính sách tiền tệ.

Các bước tiến hành chạy mô hình SVAR trên Eviews 6.0 như sau:

- Bước 1: Kiểm định tính dừng của các biến

Bước 2: Tiến hành chạy mô hình VAR, đảm bảo rằng các biến đã được khai báo dừng ở mức sai phân thích hợp, nhằm tạo ra mô hình VAR ở dạng giản lược.

- Bước 3: Kiểm định giá trị độ trễ tối ưu (Lag Structure/Lag Length Criteria…)

- Bước 4: Kiểm định giá trị độ trễ cần loại bỏ và chọn mô hình lại độ trễ nếu có độ trễ cần loại bỏ (Lag Structure/Lag Exclusion Tests…)

- Bước 5: Kiểm định tự tương quan phần dư (phương pháp kiểm định Autocorrelation

LM Test và phương pháp kiểm định Portmanteau Autocorrelation Test)

Để xác định xem mô hình VAR đã dừng hay chưa, bước 6 yêu cầu kiểm định vòng tròn đơn vị Nếu vòng tròn đơn vị chưa đạt yêu cầu, cần kiểm tra lại các độ trễ và thực hiện chạy lại mô hình cho đến khi các giá trị trong vòng tròn đơn vị đều nhỏ hơn hoặc bằng 1.

- Bước 7: Khai báo ma trận Ao vào mô hình VAR hiện tại (Proc/Estimation Structural

- Bước 8: Đọc kết quả hàm phản ứng đẩy và phân tách phương sai theo phân tách cấu trúc (Structural Decomposition).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích hàm phản ứng đẩy hay phản ứng xung

Các đồ thị dưới đây được tác giả tính toán từ phần mềm thống kê tác giả thực hiện và vẽ lại dưới dạng đồ thị

9 Cách kiểm định này chỉ có hiệu lực khi các biến là không dừng

4.1.1 Hàm phản ứng đẩy của sản lượng công nghiệp trong nước với các biến bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.1 Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá

Phản ứng của biến HQ_IP Phản ứng của biến JP_IP Phản ứng của biến MALAY_IP Phản ứng của biến VN_IP

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.2: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.3: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá của Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.4: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với lãi suất của Fed

Phản ứng cấu trúc của biến sản lượng công nghiệp các nước đối với các cú sốc từ kỳ 07 trở đi có sự tương quan tỷ lệ thuận, với sự khác biệt rõ rệt trong phản ứng ngắn hạn Việt Nam cho thấy phản ứng mạnh mẽ hơn với các cú sốc 2, 3 và 4, nhưng lại yếu hơn với cú sốc 1 ở giai đoạn đầu Các biến số vĩ mô đều có phản ứng trễ, bắt đầu từ kỳ 2 trở đi, với phản ứng mạnh mẽ kéo dài từ kỳ 1 đến kỳ 10 cho cú sốc 1 và 2, sau đó giảm dần Nhật Bản và Hàn Quốc có phản ứng tương đồng và sát nhau trong các cú sốc 1 và 2, nhưng mức độ phản ứng của hai nước này không đồng đều ở cú sốc 3 và 4.

Giá trị phản ứng của biến chỉ số sản xuất công nghiệp với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_IP -0.000463 -0.000695 0.000292 -0.000043

Phản ứng của biến JP_IP 0.000189 -0.000684 0.000149 0.000388

Phản ứng của biến MALAY_IP 0.000103 -0.000004 -0.000107 0.000256

Phản ứng của biến VN_IP -0.000915 0.000174 0.000539 0.000055

Bảng 4.1 trình bày giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 về phản ứng của chỉ số sản xuất công nghiệp trong nước (IP) đối với các cú sốc từ bên ngoài.

Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện

4.1.2 Hàm phản ứng đẩy của lãi suất trong nước (IR) với các biến vĩ mô bên ngoài (trục tung bên phải biểu thị cho Việt Nam)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.5: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1)

Phản ứng của biến HQ_IR Phản ứng của biến JP_IR Phản ứng của biến MALAY_IR Phản ứng của biến VN_IR

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.6: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.7: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.8: Phản ứng của biến lãi suất (IR) với cú sốc lãi suất của FED

Lãi suất tại Việt Nam phản ứng nhanh chóng với biến động của các yếu tố vĩ mô bên ngoài, với sự thay đổi rõ rệt ngay trong kỳ đầu tiên và đạt đỉnh mạnh nhất ở kỳ 4 (shock 1), kỳ 2 (shock 2), và kỳ 3 (shock 3) So với các quốc gia khác, phản ứng lãi suất của Việt Nam nổi bật hơn, sau đó giảm dần trước khi tiến gần về giá trị 0 Đặc biệt, trong shock 1, hầu hết các biến vĩ mô đều phản ứng âm, trong khi ở shock 2, các biến lại phản ứng tích cực Đáng chú ý, tại shock 2 và shock 4, Việt Nam có phản ứng ngược chiều so với các biến, và mức độ phản ứng này khá mạnh mẽ.

Giá trị phản ứng của biến lãi suất với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_IR -0.004962 -0.006582 0.002859 -0.009149

Phản ứng của biến JP_IR 0.000251 -0.000434 0.000036 0.000259

Phản ứng của biến MALAY_IR 0.001474 -0.002446 -0.002652 0.005299

Phản ứng của biến VN_IR 0.009070 -0.004357 -0.008458 0.009568

Bảng 4.2: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến lãi suất trong nước (IR) với các cú sốc từ bên ngoài

4.1.3 Hàm phản ứng đẩy của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến vĩ mô bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.9: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc chỉ số giá

Phản ứng của biến HQ_EX Phản ứng của biến JP_EX Phản ứng của biến MALAY_EX Phản ứng của biến VN_EX

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.10: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.11: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.12: Phản ứng của biến tỷ giá hối đoái với cú sốc lãi suất FED

Phản ứng cấu trúc của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa ở các nước tương đối đồng đều trong suốt kỳ 1 đến kỳ 20 Các phản ứng mạnh mẽ diễn ra ở kỳ 3 và kỳ 9-10 đối với shock 1, shock 2 và shock 3 Tuy nhiên, với shock 4, phản ứng mạnh mẽ xuất hiện ở kỳ 5 và kỳ 9-10, sau đó giảm sâu ở kỳ 14 trước khi tiến gần về giá trị 0.

Giá trị phản ứng của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_EX -0.000072 0.000463 0.000102 0.000155

Phản ứng của biến JP_EX -0.000258 -0.000677 0.000525 0.000105

Phản ứng của biến MALAY_EX 0.000182 0.000141 -0.000014 -0.000151

Phản ứng của biến VN_EX 0.000121 -0.000198 -0.000167 0.000056

Bảng 4.3: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong nước (EX) với các cú sốc từ bên ngoài

4.1.4 Hàm phản ứng đẩy của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến vĩ mô bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.13: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc chỉ số giá

Phản ứng của biến HQ_CPI Phản ứng của biến JP_CPI Phản ứng của biến MALAY_CPI Phản ứng của biến VN_CPI

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.14: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.15: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.16: Phản ứng của biến chỉ số giá CPI với cú sốc lãi suất FED

Chỉ số giá tiêu dùng tại Việt Nam chịu ảnh hưởng mạnh từ các cú sốc bên ngoài, thể hiện rõ qua đồ thị Mặc dù phản ứng của Việt Nam tương tự như các quốc gia khác, nhưng mức độ phản ứng lại mạnh hơn và quá trình hồi phục diễn ra chậm hơn Đặc biệt, trong trường hợp cú sốc thứ hai, Việt Nam có xu hướng quay trở lại chậm hơn từ kỳ 7 đến kỳ 10 so với các nước khác.

Giá trị phản ứng của biến chỉ số giá tiêu dùng các nước với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_CPI 0.000023 0.000027 -0.000009 0.000020

Phản ứng của biến JP_CPI 0.000005 0.000044 0.000002 0.000013

Phản ứng của biến MALAY_CPI 0.000030 0.000028 -0.000010 0.000009

Phản ứng của biến VN_CPI 0.000152 0.000059 -0.000203 0.000040

Bảng 4.4: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các cú sốc từ bên ngoài

4.1.5 Hàm phản ứng đẩy của cung tiền (M1) với các biến vĩ mô bên ngoài

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.17: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc chỉ số giá

Phản ứng của biến HQ_M1 Phản ứng của biến JP_M1 Phản ứng của biến MALAY_M1 Phản ứng của biến VN_M1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.18: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc sản lượng công nghiệp Mỹ(Shock 2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.19: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (Shock 3)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.20: Phản ứng của biến cung tiền M1 với cú sốc lãi suất FED

Phản ứng kinh tế của các nước có sự tương đồng trong việc tăng và giảm qua các kỳ, nhưng tại Việt Nam, phản ứng này biến đổi sâu hơn trước khi quay đầu trở lại Cung tiền của các nước cho thấy xu hướng tiếp cận giá trị 0, cho thấy sự phản ứng yếu của biến cung tiền M1 trước các cú sốc ngoại sinh.

Giá trị phản ứng của biến cung tiền M1 với các cú shock trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 là

WCPI US_IP US_CPI FED Phản ứng của biến HQ_M1 0.000263 -0.000178 -0.000158 0.000417

Phản ứng của biến JP_M1 0.000079 0.000627 -0.000422 -0.000231

Phản ứng của biến MALAY_M1 -0.000365 -0.000010 -0.000085 0.000301

Phản ứng của biến VN_M1 -0.000716 0.000331 0.000598 -0.000042

Bảng 4.5: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến cung ti ền trong nước (M1) với các cú sốc từ bên ngoài

Phân tách phương sai

Phân tách phương sai là công cụ quan trọng, giúp xác định tỷ lệ phần trăm của các biến nội sinh được giải thích bởi các biến ngoại sinh.

Kỳ Việt Nam Hàn Quốc Malaysia Nhật Bản

Bảng 4.6: Phân tách phương sai của chỉ số sản xuất trong nước (IP) với các biến ngoại sinh

Chỉ số giá sản xuất thế giới (WCPI) -

Chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ

Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (US_CPI) -

Biến động chỉ số sản xuất công nghiệp của Nhật Bản chủ yếu được giải thích bởi các cú sốc ngoại sinh, với mức tăng từ 5.88% ở kỳ 6 lên 8.7% ở kỳ 24 với biến WCPI Trong khi đó, chỉ số sản xuất công nghiệp của Malaysia chịu ảnh hưởng lớn từ chỉ số sản xuất công nghiệp của Mỹ, với mức giải thích tăng từ 0.85% ở kỳ 6 lên 10.36% và sau đó giảm nhẹ xuống 9.13% ở kỳ 24.

Biến động chỉ số sản xuất công nghiệp của Việt Nam tương đồng với các quốc gia khác, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam gia nhập WTO Sự hội nhập này có thể ảnh hưởng đến sản lượng công nghiệp, với những biến động được giải thích phần lớn bởi chỉ số WCPI Xu hướng tăng trưởng rõ rệt trong chỉ số sản xuất công nghiệp cho thấy sự phát triển tích cực của ngành công nghiệp Việt Nam trong thời gian gần đây.

Tiếp đến là bảng phân tách phương sai cho biến chỉ số giá tiêu dùng CPI

Bảng 4.7: Phân tách phương sai của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến ngoại sinh

Mức độ ảnh hưởng của biến WCPI đến chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam dao động nhẹ, trung bình khoảng 11%, trái ngược với chỉ số sản xuất công nghiệp Nguyên nhân chủ yếu là do nền kinh tế Việt Nam đang chịu tác động từ tình trạng nhập siêu cao trong những năm gần đây và sự biến động lớn của giá cả hàng hóa trên thế giới.

Xu hưởng phản ứng với các biến của Việt Nam trái ngược với các nước, trong khi Hàn Quốc,

Malaysia và Nhật Bản thì phản ứng theo chiều hướng tăng, thì Việt Nam lại phản ứng theo chiều hướng giảm mức tác động của các biến nội sinh

Biến động CPI của Nhật Bản chủ yếu được giải thích bởi biến WCPI và US_CPI, với mức độ giải thích trung bình lần lượt là 21.15% và 19.00% trong 48 kỳ Xu hướng này có sự tương đồng với Hàn Quốc, nơi mức độ giải thích của biến WCPI cho CPI trung bình đạt 19.90%.

Bảng tiếp theo là phân tách phương sai cho biến cung tiền M1

Bảng 4.8: Phân tách phương sai của cung tiền M 1 trong nước (M 1) với các biến ngoại sinh

Biến động trong cung tiền M1 của Việt Nam chủ yếu được giải thích bởi chỉ số WCPI và US_CPI Trong dài hạn, mức độ giải thích của WCPI giảm dần, trong khi đó mức độ giải thích của US_CPI lại có xu hướng tăng Cụ thể, tỷ lệ giải thích của US_CPI từ 16.03% đã tăng nhẹ lên 17.29% ở kỳ 3, sau đó giảm xuống 12.28% và cuối cùng tăng trở lại đạt 16.16% ở kỳ 48.

Biến động trong cung tiền M1 của Malaysia được giải thích bởi sự gia tăng mạnh mẽ của chỉ số WCPI, từ mức thấp 0.31% ở kỳ 3 đã tăng vọt lên 13.22% ở kỳ 5 và tiếp tục tăng đều cho đến kỳ 48, đạt 19.82%.

Bảng dưới đây là bảng phân tách phương sai lãi suất bán buôn trong nước

Bảng 4.9: Phân tách phương sai của lãi suất bán buôn trong nước (IR) với các biến ngoại sinh

Biến động lãi suất tại Việt Nam gần đây cho thấy sự liên quan giảm dần với lãi suất của Fed, với tỷ lệ ảnh hưởng giảm từ 25,59% ở kỳ 1 xuống 19,26% ở kỳ 6 và 12,90% ở kỳ 18 Điều này có thể xuất phát từ việc lãi suất trong nước chủ yếu chịu ảnh hưởng của Ngân hàng Nhà nước và sức cầu của nền kinh tế vẫn chưa phục hồi hoàn toàn sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008.

Ngược với khuynh hướng đi xuống thì Hàn Quốc lại có khuynh hướng đi lên từ mức 9.91% ở kỳ 1 tăng lên mức 29.42% ở kỳ 18 và giảm nhẹ về mức 24.50% ở kỳ 48

Bảng cuối cùng là phân tách phương sai của tỷ giá hối đoái trong nước

Việt Nam Hàn Quốc Malaysia Nhật Bản

Bảng 4.10: Phân tách phương sai của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến ngoại sinh

Tỷ giá hối đoái bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tình hình xuất nhập khẩu và sự cung cầu ngoại tệ, điều này quyết định giá trị của đồng tiền giao dịch Đặc biệt tại Việt Nam, khi thị trường Mỹ ngày càng trở thành điểm đến xuất khẩu chủ yếu, sự tiêu dùng tại đây có tác động lớn đến tỷ giá hối đoái.

Mỹ đã có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ giá hối đoái của Việt Nam Phân tích phương sai cho thấy rằng sự biến động trong tỷ giá tại Việt Nam chủ yếu được giải thích bởi chỉ số WCPI, với tỷ lệ 15,12% trong kỳ 6 và 18,27% ở các kỳ khác.

Mức độ giải thích của các biến ngoại sinh đối với biến động tỷ giá ở các nước nghiên cứu là rất nhỏ, ngoại trừ biến FED Cụ thể, biến FED đã cho thấy sự gia tăng mạnh mẽ trong việc giải thích biến động tỷ giá hối đoái của Hàn Quốc, từ 0.44% ở kỳ 1 tăng lên 6.83% ở kỳ 6 và đạt 18.33% ở kỳ 12.

Phân tích phản ứng của các biến vĩ mô tại Việt Nam

Phân tích ảnh hưởng của các biến số kinh tế vĩ mô trong nước là một yếu tố quan trọng, giúp đo lường sự tương tác giữa chúng tại Việt Nam Điều này mang lại cái nhìn tổng quan cho các nhà hoạch định chính sách về ảnh hưởng của các biến số này Đầu tiên, chúng ta sẽ tiến hành phân tích hàm phản ứng đẩy giữa các biến.

4.3.1 Hàm phản ứng đẩy hay hàm phản ứng xung ( Nguồn: Kết quả thuật toán từ phần mền thống kê tác giả thực hiện)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.21: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6) Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7)

Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8) Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.22: Phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5) Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7)

Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8) Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.23: Phản ứng của cung tiền M1 với cú sốc vĩ mô khác tại Việt

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5) Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6) Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8) Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.24: Phản ứng của lãi suất (IR) với cú sốc vĩ mô khác tại Việt

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5) Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6) Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7) Phản ứng của biến VN_EX (shock 9)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Đồ thị 4.25: Phản ứng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa với cú sốc vĩ mô khác tại Việt Nam

Phản ứng của biến VN_IP (Shock 5) Phản ứng của biến VN_CPI (Shock 6) Phản ứng của biến VN_M1 (Shock 7) Phản ứng của biến VN_IR (Shock 8)

Chỉ số sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng bắt đầu phản ứng tích cực với các biến số kinh tế vĩ mô từ kỳ 03 trở đi, trong khi ở kỳ 01, các biến này hầu như không có phản ứng Phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng tăng mạnh ở kỳ 4 rồi giảm dần, trong khi sản lượng công nghiệp có phản ứng mạnh ở kỳ 8 và kỳ 10, nhưng lại giảm sâu ở kỳ 9.

Lãi suất, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và tỷ giá có phản ứng đồng nhất với cung tiền M1, trong khi chỉ số sản xuất công nghiệp lại có xu hướng biến động ngược chiều so với các biến số kinh tế khác liên quan đến cung tiền M1 và lãi suất.

Phản ứng của tỷ giá hối đoái danh nghĩa có xu hướng đồng biến với lãi suất và cung tiền, trong đó cung tiền M1 và lãi suất biến động gần nhau trong các kỳ 1 đến 10, nhưng lại cách xa nhau ở kỳ 11 và kỳ 17 trước khi quay lại gần nhau Trong các kỳ 1 và 2, chỉ số công nghiệp có phản ứng nghịch chiều so với các biến khác, trong khi chỉ số giá tiêu dùng biến động nghịch chiều với cung tiền M1 và lãi suất ở kỳ 1-2, nhưng sau đó lại đồng biến với hai biến này từ kỳ 3 trở đi.

Giá trị phản ứng cấu trúc của các biến vĩ mô trong nước với các cú sốc khác

VN_IP VN_CPI VN_M1 VN_IR VN_EX

Phản ứng của biến VN_IP -0.00032 0.00102 -0.00007 -0.00009 -0.00047

Phản ứng của biến VN_CPI 0.00008 -0.00023 0.00029 -0.00003 0.00035

Phản ứng của biến VN_M1 -0.00020 0.00033 -0.00050 0.00008 -0.00055

Phản ứng của biến VN_IR 0.03326 -0.00095 0.01227 -0.01821 0.01486

Phản ứng của biến VN_EX 0.00010 -0.00022 0.00012 -0.00006 0.00014

VN_IP: Cú sốc từ biến chỉ số sản xuất công nghiệp (shock 5)

VN_CPI: Cú sốc từ biến chỉ số giá tiêu dùng CPI (shock 6)

VN_M1: Cú sốc từ biến cung tiền M1 (shock 7)

VN_IR: Cú sốc từ biến lãi suất (shock 8)

VN_IP: Cú sốc từ biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa (shock 9)

Bảng 4.11: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của các biến vĩ mô trong nước với các cú sốc khác tại Việt Nam

VN_IP VN_CPI VN_M1 VN_IR

Chỉ số lãi suất bán buôn (VN_IR) -

Tỷ giá hối đoái (VN_EX) - Shock 9

Bảng 4.12: Phân tách phương sai của các biến nội sinh tại Việt Nam

Chỉ số sản xuất công nghiệ p trong nước (VN_IP)-Shock 5

Chỉ số giá hàng hóa tiêu dùng

Chỉ số cung tiền M1 (VN_M1) -Shock

Phân tách phương sai cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các biến Biến động của chỉ số sản xuất công nghiệp chủ yếu được giải thích bởi biến CPI trong nước với tỷ lệ trung bình 18.86% trong 48 kỳ, đạt cao nhất 22.46% ở kỳ 20 Biến CPI lại chủ yếu bị ảnh hưởng bởi biến cung tiền M1, với tỷ lệ trung bình 16.51% Ngược lại, biến cung tiền M1 cũng bị ảnh hưởng chủ yếu bởi biến CPI, với tỷ lệ trung bình 14.71% Biến lãi suất được giải thích chủ yếu bởi biến CPI, đạt trung bình 24.72% trong 48 kỳ Cuối cùng, tỷ giá hối đoái cũng chủ yếu được giải thích bởi biến CPI, với tỷ lệ trung bình 15.37%.

Các biến vĩ mô trong nước ít ảnh hưởng đến sự biến động của các yếu tố vĩ mô khác, điều này có thể do chúng chủ yếu bị tác động bởi chính sách của nhà nước và sự quản lý trực tiếp từ Ngân hàng Nhà nước.

Tiêu đề	Nghiên Cứu Các Cú Sốc Tác Động Đến Các Biến Số Kinh Tế Vĩ Mô Của Việt Nam
Tác giả	Bùi Anh Chính
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Tấn Hoàng
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM
Chuyên ngành	Tài Chính - Ngân Hàng
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2013
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	74
Dung lượng	3,17 MB