Báo cáo Ứng dụng mô hình SVAR trong việc xác định hiệu ứng của chính sách tiền tệ và dự báo lạm phát ở Việt Nam

1
NG DNG MÔ HÌNH SVAR TRONG VIC XÁC NH HIU
NG CA CHÍNH SÁCH TIN T VÀ D BÁO L M PHÁT VIT NAM TS. Ph
m Th Anh† 1. Li gii thi u Trong bài báo này chúng tôi s
dng mt mô hình thc nghim chun trong kinh t hc ti n t, ó là mô hình SVAR (Structural Vector Autoregression),  nghiên cu chính sách ti n t và nh hng ca nó i vi lm phát, s n lng, và các bin s kinh t v mô khác. Phng pháp SVAR, ban u c xây dng bi Bernanke (1986) và Sims (1986), da trên s liu quá kh ca n n kinh t, mt mt có th c lng c s ph n ng vào dao ng ca các bin s kinh t v mô i vi các cú sc ti n t, mt khác có th a ra các d báo mt cách khá chính xác min là mô hình c xây dng mt cách hp lý. Ni dung ca phng pháp c trình bày chi tit trong hai bài báo trên và trong các cun giáo trình kinh t lng nâng cao. 2. Phng pháp SVAR Chúng ta có th mô t mt cách vn tt phng pháp này nh sau. Gi s
n n kinh t c mô t bi mt h các phng trình ng thi tuyn tính ph n ánh s tng tác mang tính ng gia các chui s kinh t v mô nh sau: ttt ByLCAy ες ++= )( . (1) Trong ó ty là véct gm k bin s ni sinh chui thi gian , A là ma trn vuông ph n ánh các tác ng tc thi gia các bin, C là véct các bin ngoi sinh, )(Lς là ma trn a thc tr, tc là ρρςςςς LLLL +++= ...)( 221 , tε là véct các cú sc c c u vi 0)( =tE ε , † Gi ng viên khoa Kinh t hc, !i hc Kinh t Quc dân. Mi chi tit xin liên h tác gi theo "a ch# email: pham.theanh@yahoo.com. 2 kst IE =Σ= εεε )( ' khi s = t và 0)( ' =stE εε khi s
t, và B là ma trn vuông ph n ánh mi quan h tc thi có th có gia các cú sc c c u vi các bin s kinh t v mô. Ma trn A và B c xây dng da trên các lý thuyt kinh t. Nhân c hai v (1) vi 1−A chúng ta có: ttt uyLy ++= )(φδ , (2) trong ó ςφ 1−= A và tu là véct sai s c lng c t$ s liu thc t, tho mãn các i u kin 0)( =tuE , ustuuE Σ=)( ' vi s = t và 0)( ' =stuuE vi s
t. Mi quan h gia các cú sc c c u trong phng trình (1) và sai s c lng c trong phng trình (2) c th hin qua phng trình sau: t tAu Bε= . (3) Do vy, 1 1 ' 'u A BB A − −Σ = (4) trong ó ma trn sai s uΣ có th tính c t$ s liu thc t, ' 1 1 T tu t t u u T ∧∧ = Σ =
. Mc ích chính ca phng pháp SVAR là ph i c lng c các tham s trong hai ma trn A và B  t$ ó có th xác "nh c nh hng ca các cú sc c c u, tε , n các bin s trong n n kinh t. !i u này có th d dàng t c qua phng trình (4) nh phng pháp ML (Maximum Likelihood), min là chúng ta áp dng  các ràng buc cn thit phù hp v mt lý thuyt kinh t i vi các tham s trong hai ma trn A và B. Sau khi mô hình c c lng, th nh t, thông qua các hàm ph n ng chúng ta s% xác "nh hiu ng ca cú sc ti n t và hiu ng ca các cú sc khác i vi các bin s trong mô hình. Tip theo, chúng ta s% ánh giá vai trò ca các cú sc i vi s dao ng ca các bin thông qua phân rã phng sai sai s d báo. Cui cùng mô hình s% a ra các d báo da trên các k"ch b n v bin ngoi sinh khác nhau. 3 3. S li u và các kim nh ban u Chúng tôi s
dng s liu tháng t$ tháng 1 n&m 1994 n tháng 6 n&m 2008 ca bn bin s ni sinh gm s n lng công nghip (ind), ch# s giá tiêu dùng (cpi), cung ti n rng (m), và lãi su t (r) ca ti n g
i kì hn 3 tháng. Giá du m' trên th gii c s
dng làm bin ngoi sinh ph n ánh các cú sc t$ bên ngoài i vi n n kinh t. Các s liu,  dng log (tr$ lãi su t), th hin trong Hình 1, c l y t$ các ngun nh T(ng Cc Thng Kê, Ngân hàng Nhà nc (NHNN) và IMF. Riêng s liu v giá du thô th gii c l y t$ t( chc EIA (Energy Information Administration) ca chính ph M. Kim "nh v tính d$ng (ADF-Test) cho th y các chui này là không d$ng do vy chúng tôi tin hành l y sai phân bc nh t theo mùa v ca các bin (tc là 12t tx x x−∆ = − ). Do vy véct bin ni sinh ty s
dng trong mô hình (1) s% bao gm: tc  t&ng trng ca s n lng công nghip, tc  t&ng giá, tc  t&ng cung ti n, và chênh lch lãi su t (r) so vi cùng kì n&m trc. Bin ngoi sinh s% là tc  t&ng giá du so vi cùng kì n&m trc. Các bin này c biu din trong Hình 2. Các ch# tiêu la chn  tr trong mô hình SVAR nh AIC và FPE u cho th y mô hình nên c c lng vi  tr là 4. Bin ngoi sinh có  tr là 3. Các kim "nh khác v tính t tng quan và phng sai sai s thay (i i vi sai s c lng c)ng tho mãn nhng i u kin c b n ca lý thuyt kinh t lng truy n thng. 4 Hình 1: Các chui thi gian (dng log) 5 Hình 2: Các chui thi gian (Sai phân log bc nht theo mùa v) 6 4. Cu trúc ca mô hình Da trên s liu có c và kt qu ca các kim "nh ban u, và áp dng nhng ràng buc cn thit, phng trình (3) c vit nh sau: 11 22 31 32 34 33 43 44 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 ind io t t p p t t md md t t ms ms t t bu bu a a a bu a bu ε ε ε ε                      =                          , trong ó , ,ind p mdt t tε ε ε và ms tε ln lt là các cú sc s n lng, giá c , cu ti n, và cung ti n trong n n kinh t trong mô hình c c u (1), , ,ind p mdt t tu u u và mstu ln lt là các sai s c lng c trong mô hình VAR rút gn (2). Vi ma trn h s A và B xác "nh  trên, b' qua nhng bin tr, mi quan h tc thi gia các bin trong mô hình c c u (1) có th c th hin qua bn phng trình sau: : (i) 11 indind b ε= (ii) 22 ptcpi b ε= (iii) 31 32 34 33 mdm a ind a cpi a r b ε= − − − + (iv) 43 44 msr a m b ε= − + Hai phng trình u hàm ý, trong vòng mt tháng, do chi phí i u ch#nh và  tr thông tin, s n lng và giá c ch# ph n ng vi nhng cú sc ca chính nó ch không k"p ph n ng vi các cú sc khác trong n n kinh t nh cú sc v cu ti n và cung ti n. Phng trình th ba ph n ánh hàm cu ti n tiêu chun, trong ó cu ti n thc t c xác "nh bi lãi su t, thu nhp, và cú sc cu ti n. Cui cùng phng trình th t c coi là hàm ph n ánh chính sách ca NHNN trong mô hình này. Do  tr thông tin và ph n ng chm chp ca NHNN, ngoi tr$ M2, lãi su t ch# ph n ng vi s n lng và giá c vi nhng  tr nh t "nh. 5. Kt qu c lng Trong phn này chúng tôi trình bày nhng kt qu c lng quan trng bao gm: Các hàm ph n ng i vi các cú sc và phân rã phng sai sai s d báo ca các bin. 7 Các hàm phn ng xác "nh hiu ng theo thi gian ca cú sc ca mt bin ni sinh nào ó i vi các bin khác trong mô hình. Hình 3 ln lt trình bày ph n ng ca các bin s kinh t v mô i vi các cú sc s n lng (ct th nh t), cú sc giá c (ct th hai), cú sc cu ti n (ct th ba), và cú sc chính sách ti n t (ct th t). * ây chúng ta c bit quan tâm n hiu ng ca cú sc chính sách ti n t. ! ln ca các cú sc b+ng vi  lch chun ca các bin s. Lu ý r+ng các bin c s
dng trong mô hình  dng log và sai phân bc nh t. V c b n cú sc chính sách ti n t, th hin bi s gia t&ng ca lãi su t, s% làm gi m tc  t&ng s n lng công nghip và t# l lm phát. S ph n ng ca lm phát là tng i chm so vi s n lng. Lm phát ch# bt u gi m sau kho ng 2-3 tháng, i u này th hin tính cng nhc ca giá c nh lý thuyt Keynes mi ã ch# ra. S gia t&ng ca lãi su t c)ng ng thi kéo theo s gi m sút ca cung ti n M2, th hin s tht cht ti n t ca NHNN. S ph n ng các bin s i vi cú sc cu ti n ti n (các hàm ph n ng trong ct th ba) c)ng tho mãn nhng lý thuyt kinh t c b n. S gia t&ng cu ti n kéo theo s gia t&ng ngay lp tc ca lãi su t và do vy làm gi m s n lng. S gi m sút ca s n lng kéo theo s gia t&ng ca giá c sau kho ng 2 tháng. Trong khi ó cú sc giá c (các hàm ph n ng trong ct th hai) d,n n s st gi m ca s n lng. Lãi su t t&ng và cung ti n gi m th hin s tht cht ti n t ca NHNN trc sc ép gia t&ng lm phát trong n n kinh t. Phân rã phng sai sai s d báo (FEVD) cho phép chúng ta ánh giá c tm quan trng tng i theo thi gian ca các cú sc i vi s bin ng ca các bin trong mô hình. !c bin thông qua FEVD chúng ta ánh giá c vai trò ca chính sách ti n t và ngân hàng trung ng. Nh ã ch# ra bi Leeper et al. (1996) và Christiano et al. (1996), chính sách ti n t ch# c coi là tt nu hu ht s bin ng ca bin công c chính sách là  ph n ng li s bin (i ca n n kinh t, ch không ph i là do chính các cú sc ng,u nhiên ca hành vi chính sách. Kt qu FEVD c trình bày trong B ng 1. V c b n s bin ng ca tc  t&ng trng và lm phát là do tác ng ca chính các cú sc ó, chim ti hn 90%. Các cú sc M2 và lãi su t ch# óng góp r t nh' vào s bin ng ca t&ng trng và lm phát. Trong khi ó s bin 8 ng ca M2 ch yu là do các cú sc lãi su t, chim ti gn 49%, và cú sc cu ti n, chim 45%, sau ba tháng. Cú sc lm phát ch# óng góp 14% vào s bin ng ca M2 sau kho ng ba n&m. Cui cùng, B ng 1 c)ng cho th y s bin ng trong ngn hn ca lãi su t ch yu là do s bin ng ca cú sc cu ti n, chim 61%, và cú sc chính sách, chim 22%, sau ba tháng. Theo thi gian vai trò ca các cú sc này gi m dn và ch# còn tng ng 29% và 7% sau 3 n&m. Ngc li, cú sc lm phát li ngày càng óng góp phn ln vào s bin ng ca lãi su t, chim ti 61% sau 3 n&m. Cú sc t&ng trng ch# chim di 5% s bin ng ca M2 và 10% s bin ng ca lãi su t, i u này ch# ra r+ng c công c lãi su t l,n cung ti n cha thc s ph n ng tt i vi s bin ng ca tc  t&ng trng. Hình 3: Phn ng ca các bin s i vi các cú sc 9 Bng 1: Phân rã phng sai sai s d báo (a) Sn l ng công nghi p Thi gian ind cpi m r 1 1,00 0,00 0,00 0,00 2 0,99 0,00 0,00 0,01 3 0,97 0,02 0,00 0,01 4 0,96 0,02 0,01 0,02 5 0,96 0,02 0,01 0,02 6 0,95 0,02 0,01 0,02 7 0,95 0,03 0,01 0,02 8 0,94 0,03 0,01 0,02 9 0,94 0,03 0,01 0,03 10 0,93 0,03 0,01 0,03 11 0,92 0,03 0,01 0,03 12 0,92 0,04 0,01 0,04 (b) Giá c Thi gian ind cpi m r 1 0,00 1,00 0,00 0,00 2 0,00 1,00 0,00 0,00 3 0,00 1,00 0,00 0,00 4 0,00 1,00 0,00 0,00 5 0,00 0,99 0,01 0,00 6 0,00 0,98 0,02 0,00 7 0,01 0,97 0,03 0,00 8 0,01 0,95 0,04 0,00 9 0,01 0,94 0,05 0,01 10 0,01 0,92 0,06 0,01 11 0,01 0,91 0,07 0,01 12 0,01 0,89 0,08 0,01 (c) Cung tin M2 Thi gian ind cpi m r 1 0,03 0,00 0,39 0,58 2 0,02 0,02 0,46 0,50 3 0,02 0,04 0,45 0,49 4 0,01 0,04 0,38 0,57 5 0,01 0,04 0,36 0,59 6 0,01 0,05 0,34 0,60 7 0,01 0,07 0,32 0,60 8 0,01 0,09 0,31 0,59 9 0,01 0,11 0,30 0,58 10 0,01 0,12 0,30 0,57 11 0,01 0,14 0,29 0,56 12 0,02 0,14 0,29 0,55 (d) Lãi sut Thi gian ind cpi m r 1 0,05 0,00 0,66 0,29 2 0,05 0,02 0,68 0,24 3 0,08 0,08 0,61 0,22 4 0,07 0,24 0,50 0,19 5 0,06 0,38 0,41 0,16 6 0,05 0,45 0,36 0,14 7 0,04 0,51 0,32 0,12 8 0,04 0,55 0,31 0,11 9 0,03 0,58 0,30 0,10 10 0,03 0,59 0,29 0,09 11 0,03 0,60 0,29 0,08 12 0,03 0,61 0,29 0,07 10 6. D báo Chúng tôi tin hành d báo tc  t&ng trng s n lng công nghip và lm phát cho 6 tháng cui n&m s
dng mô hình SVAR  trên. Vic d báo c thc hin vi các mc giá du trên th gii khác nhau. Chúng tôi la chn ba k"ch b n là giá du thô t$ gi n cui n&m (n "nh  các mc 120, 130, và 140USD/thùng. Kt qu ca các k"ch b n d báo c trình bày  Hình 4. Lu ý r+ng kt qu d báo  Hình 4 ph n ánh tc  t&ng trng s n lng công nghip và lm phát các tháng cui n&m so vi cùng kì n&m 2007. Chúng ta có th quy (i theo tc  t&ng trng và lm phát so vi tháng 12 n&m trc và so vi tháng trc trong B ng 2. Kt qu d báo trong ng n hn cho th y hai im áng chú ý. Th nh t, s gia t&ng giá du thô trên th gii làm t&ng lm phát trong nc, tuy nhiên ch# vi mt tác ng nh'. !i u này có th gi i thích bi chính sách tr giá x&ng du ca chính ph trong thi gian v$a qua. Th hai, s gia t&ng giá du, ngoi tr$ mt hai tháng u tiên khi s n lng cha k"p ph n ng, có xu hng y nhanh tc  t&ng trng s n lng công nghip trong nhng tháng tip theo. !i u này có l% c)ng c gi i thích bi chính sách tr giá ca chính ph. S gia t&ng giá x&ng du th gii mt cách tng i so vi giá x&ng du trong nc s% khin cho chi phí s n xu t trong nc r- mt cách tng i so vi th gii, và khuyn khích s n xu t trong nc. 11 Bng 2: D báo (a) Giá du  mc 120USD/thùng T ng tr!ng Lm phát So vi cùng kì n&m trc So vi tháng 12/2007 So vi tháng trc So vi cùng kì n&m trc So vi tháng 12/2007 So vi tháng trc Tháng 7 12,45% 4,24% 1,37% 24,41% 18,52% 1,60% Tháng 8 14,55% 8,05% 3,80% 25,20% 19,87% 1,34% Tháng 9 10,14% -0,29% -8,34% 26,17% 21,34% 1,47% Tháng 10 14,47% 4,59% 4,88% 27,12% 23,03% 1,69% Tháng 11 17,59% 11,89% 7,30% 27,88% 25,02% 1,98% Tháng 12 18,17% 18,17% 6,28% 28,39% 28,39% 3,37% (b) Giá du  mc 130USD/thùng T ng tr!ng Lm phát So vi cùng kì n&m trc So vi tháng 12/2007 So vi tháng trc So vi cùng kì n&m trc So vi tháng 12/2007 So vi tháng trc Tháng 7 11,74% 3,53% 0,66% 24,49% 18,60% 1,68% Tháng 8 14,61% 8,11% 4,57% 25,29% 19,96% 1,35% Tháng 9 10,03% -0,40% -8,51% 26,32% 21,49% 1,53% Tháng 10 14,71% 4,83% 5,23% 27,30% 23,21% 1,72% Tháng 11 17,74% 12,04% 7,21% 28,09% 25,23% 2,01% Tháng 12 18,48% 18,48% 6,44% 28,61% 28,61% 3,38% (c) Giá du  mc 140USD/thùng T ng tr!ng Lm phát So vi cùng kì n&m trc So vi tháng 12/2007 So vi tháng trc So vi cùng kì n&m trc So vi tháng 12/2007 So vi tháng trc Tháng 7 11,09% 2,88% 0,01% 24,57% 18,68% 1,76% Tháng 8 14,64% 8,14% 5,25% 25,37% 20,04% 1,35% Tháng 9 9,92% -0,51% -8,65% 26,46% 21,63% 1,59% Tháng 10 14,94% 5,06% 5,57% 27,46% 23,37% 1,74% Tháng 11 17,89% 12,19% 7,13% 28,28% 25,42% 2,04% Tháng 12 18,76% 18,76% 6,57% 28,81% 28,81% 3,39% 12 Hình 4: D báo (a) Giá du  mc 120USD/thùng (b) Giá du  mc 130USD/thùng (c) Giá du  mc 140USD/thùng 13 7. Kt lun Trong bài báo này chúng tôi áp dng mô hình SVAR i vi n n kinh t Vit Nam  nghiên cu chính sách ti n t và nh hng ca nó i vi các bin s kinh t v mô khác nh t&ng trng và lm phát. Th nh t, kt qu c lng các hàm ph n ng cho th y các cú sc ti n t d,n n nhng hiu ng phù hp vi d báo ca các lý thuyt kinh t v mô c b n. T&ng trng và lm phát s% gi m khi NHNN tht cht ti n t, trong ó lm phát ph n ng chm hn so vi t&ng trung do tính cng nhc ca giá c hoc do  tr ca hiu ng chính sách. Kt qu này hàm ý vic thc thi chính sách ti n t ca NHNN trong vic bình (n lm phát cn ph i kiên trì và nh t quán. Th hai, kt qu phân rã phng sai sai s d báo ch# ra r+ng NHNN vi công c chính sách lãi su t hoc cung ti n cha thc s ph n ng tt i vi nhng bin ng nh+m bình (n n n kinh t v mô trong ngn hn. Trong khi ó kt qu c lng các hàm ph n ng  trên cho th y s thay (i ca lãi su t có nh hng quan trng n hành vi ca các bin t&ng trng và lm phát. Do vy, mun (n "nh n n kinh t v mô, NHNN vi các công c chính sách nh cung ti n, và c bit là lãi su t, cn ph i linh hot và ph n ng nhanh hn nh+m trit tiêu hoc gi m bt tác ng b t li ca các cú sc trong n n kinh t. Cui cùng, mô hình c)ng a ra nhng d báo nh t "nh v t&ng trng và lm phát trong thi gian ti. Kt qu d báo cho th y chính sách tr giá x&ng du trong thi gian qua khin cho n n kinh t Vit Nam trong ngn hn tng i c lp vi các cú sc giá du trên th gii. !i u này có nh hng quan trng n xu hng bin (i ca các bin s kinh t v mô trong ngn hn. Tính chính xác và  tin cy ca các d báo này ph thuc nhi u vào  dài d báo và c u trúc ca n n kinh t. Kt qu d báo có th s% r t khác i nu n n kinh t gp ph i nhng cú sc ngoi sinh khác mà mô hình không tính n c nh s thay (i chính sách tr giá x&ng du, cu v lng hàng xu t khu, thiên tai, bnh d"ch… Hà N"i, 20-7-2008 14 M#T S$ TÀI LIU THAM KH%O CHÍNH: Anh, Pham The, “Essays on Nominal Rigidities and The Real Effects of Monetary Policy”, PhD Dissertation, The University of Manchester, UK, 2006. Amisano, Gianni and Giannini, Carlo, (1997), “Topics in structural VAR econometrica”, Springer, 1997. Bernanke, Ben S. (1986). Alternative Exploration of the Money-Income Correlation. Carnegie Rochester Conference Series in Public Policy 25; 49-100. Hamilton, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. Kim, S. (1999). Do Monetary Policy Shocks Matter in the G-7 Countries? Using Common Identifying Assumptions about Monetary Policy across Countries. Journal of International Economics 48; 387-412. Lütkepohl, H. (1993). Introduction to Multiple Time Series Analysis. 2nd Ed, Springer-Verlag Berlin. Lütkepohl, H. and Krätzig, M. (2004). Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press. Sims, C. A. (1986). Are Forecasting Models Usable for Policy Analysis?, Federal Reserve Bank of Minneapolis, Quarterly Review 10; 2-16. Sims, C. A. (1992). Interpreting the Macroeconomic Time Series Facts: The Effects of Monetary Policy. European Economic Review 36; 975-1011. Walsh, C. E., (2003). Monetary Theory and Policy. 2nd Ed., MIT Press.