Hiệu Ứng ERPT ở VN Trước Và Sau Khủng Hoảng Tài Chính

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-----------------

CÔNG TRÌNH DỰ THI

GIẢI THƯỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

“NHÀ KINH TẾ TRẺ – NĂM 2012”

TÊN CÔNG TRÌNH:

ĐO LƯỜNG KÊNH TRUYỀN DẪN TIỀN TỆ -

HIỆU ỨNG ERPT Ở VIỆT NAM TRƯỚC VÀ SAU

KHỦNG KHOẢNG TÀI CHÍNH

THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ

i

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu sử dụng mô hình vecto tự hồi quy có cấu trúc (VAR/SVAR) để

đánh giá chính sách tiền tệ nói chung và tỷ giá hối đoái nói riêng của một quốc gia có

nền kinh tế nhỏ và mở như Việt Nam, đặc biệt là nền kinh tế sẽ thích ứng như thế nào

trước những cú sốc về tiền tệ, lãi suất, tỷ giá hối đoái. Đo lường tác động từ những cú

sốc của chính sách tiền tệ bằng nhiều biến khác nhau, phân tích độ nhạy của các biến

kinh tế trong nước trước sự thay đổi của các cú sốc từ chính sách tiền tệ nhằm mục

đích tìm hiểu xem cơ chế truyền dẫn chính sách này đã thay đổi như thế nào trước và

sau giai đoạn khủng khoảng 2008. Sử dụng dữ liệu theo tháng từ 1/2004 đến 12/2011,

mô hình SVAR 9 biến được sử dụng để nghiên cứu phản ứng của nền kinh tế trước

những cú sốc trong và ngoài nướcvà mô hình VAR 5 biến đo lường tác động riêng biệt

của cú sốc tỷ giá hối đoái lên lạm phát. Kết quả thực nghiệm cho thấy sau khủng

khoảng, lãi suất, cung tiền, sản lượng nhạy cảm và phản ứng mạnh hơn trước các biến

động yếu tố bên ngoài cũng như biến động giá cả trong nước, còn lạm phát thì phản

ứng chậm và yếu hơn. Điều này thể hiện chính phủ đang thực hiện chính sách tiền tệ

linh hoạt tập trung vào kiềm chế lạm phát hơn là chú trọng tăng trưởng như trước

đây.Các kết quả phân tích Variance Decomposition cũng ủng hộ những phát hiện này.

Bằng chứng thực nghiệm từ bài nghiên cứu cho thấy khủng khoảng đã làm thay đổi

kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ, tỷ giá trong việc lan truyền tác động những cú sốc

đến các thành phần nền kinh tế Việt Nam.

Từ khóa: SVAR, VAR, chính sách tiền tệ,tỷ giá, pass-through, ERPT

ii

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1

CHƯƠNG 1: CÁC XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ TÁC ĐỘNG

“PASS-THROUGH” CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VÀ HIỆU ỨNG ERPT ................. 4

CHƯƠNG 2: TÁC ĐỘNG “PASS-THROUGH” CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ...

.................................................................................................................................. 8

2.1. Cơ chế tác động của chính sách tiền tệ ........................................................... 8

2.1.1. Tác động qua kênh lãi suất ......................................................................... 9

2.1.2. Kênh Tỷ giá .............................................................................................. 10

2.1.3. Kênh Tín dụng .......................................................................................... 11

2.1.4. Kênh giá tài sản ......................................................................................... 11

2.2. Vai trò của cơ chế truyền dẫn trong điều hành chính sách tiền tệ .............. 13

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU .................................................................... 16

3.1. Mô hình thực nghiệm ..................................................................................... 16

3.2. Lựa chọn các biến mô hình và cơ sở dữ liệu phục vụ phân tích ................. 19

3.3. Cấu trúc và các kiểm định mô hình ............................................................... 21

3.3.1. Cấu trúc mô hình trong trường hợp ở Việt Nam ...................................... 21

3.3.2. Kiểm tra tính dừng của các biến và độ trễ trong mô hình ........................ 23

3.4. Hàm xung lực phản hồi và phân tích phương sai ........................................ 26

3.4.1. Hàm xung lực phản hồi: ............................................................................ 26

3.4.2. Phân tích phương sai ................................................................................. 28

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ PHÂN TÍCH ............................... 29

4.1. Các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ, tỷ giá tới nền kinh tế ............. 29

4.1.1. Phản ứng của lãi suất VND đối với các cú sốc từ bên ngoài nền kinh tế ....

................................................................................................................... 29

iii

4.1.2. Phản ứng của nền kinh tế trong nước bao gồm: sản lượng công nghiệp, giá

cả và lãi suất trước biến động lãi suất của FED .................................................... 30

4.1.3. Phản ứng của nền kinh tế bao gồm sản lượng công nghiệp, cung tiền M2

và lãi suấttrước các biến động về sản lượng và giá cả hàng hóa nội địa ................ 31

4.1.4. Phản ứng của các biến chính sách tiền tệ đối với sự thay đổi về cung tiền,

lãi suất và tỷ giá ...................................................................................................... 34

4.1.5. Phản ứng của mức giá cả trước biến động tỷ giá, cung tiền và lãi suất .... 37

4.2. Phân tích Variance Decompositionđể đánh giá mức độ tác động trong ngắn

hạn và trung hạn ....................................................................................................... 38

4.3 Đo lường mức độ và độ trễ của tác động của hiệu ứng ERPT lên lạm phát

trước và sau đại khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008. ................................... 41

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN .......................................................................................... 49

PHỤ LỤC

TÀI LIỆU THAM KHẢO

iv

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

CSTK Chính sách tài khóa

CSTT Chính sách tiền tệ

EX/EXVN Tỷ giá USD/VND danh nghĩa

ERPT Exchange rate pass-through

FED Quỹ dự trữ liên bang Hoa Kỳ

IMF Quỹ tiền tệ quốc tế

IP Sản lượng công nghiệp trong nước

IPU Sản lượng công nghiệp của Hoa Kỳ

IR Lãi suất qua đêm liên NH

IRU Sản lượng công nghiệp của Hoa Kỳ

M2/M2VN Cung tiền M2

NHNN Ngân hàng nhà nước

NHTW Ngân hàng Trung Ương

OPI/POIL Chỉ số giá dầu thô thế giới

P/PVN Chỉ số CPI trong nước

PU Chỉ số CPI của Hoa Kỳ

SVAR Structural vector autoregressive- Mô hình cấu trúc vectơ tự hồi

quy

VAR Vector autoregression – Mô hình tự hồi quy vectơ

WTO Tổ chức Thương mại thế giới.

v

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1: Các biến trong mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ (SVAR) ......................... 20

Bảng 3.2: Cấu trúc ma trận A0 ...................................................................................... 22

Bảng 3.3: Cấu trúc ma trận B(L)................................................................................... 22

Bảng 3.4: Kiểm định tính dừng của số liệu (sai phân bậc 1) ........................................ 23

Bảng 3.5:Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình theo 5 tiêu chuẩn (2004-2007) ........... 24


Bảng 3.7:Kiểm định tương quan phần dư cho hai giai đoạn ........................................ 25


Bảng 3.9:Kiểm định tương quan phần dư cho giai đoạn (2004-2011) ......................... 26

Bảng 4.1:Các nhân tố tác động đến sự biến động của sản lượng, CPI, M2, Lãi suất và

Tỷ giá trước khủng khoảng ............................................................................................ 39

Bảng 4.2:Các nhân tố tác động đến sự biến động của sản lượng, CPI, M2, Lãi suất và

Tỷ giá sau khủng khoảng ................................................................................................ 40



Bảng 4.5:Kiểm định tương quan phần dư cho hai giai đoạn ........................................ 43

Bảng 4.6: Hệ số Pass-through giai đoạn trước khủng hoảng ....................................... 44

Bảng 4.7: Hệ số Pass-through giai đoạn sau khủng hoảng .......................................... 46

vi

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 2.1: Kênh tác động của chính sách tiền tệ ............................................................. 9

Hình 2.2: Đồ thị tác động của cung tiền đến tỷ giá hối đoái ........................................ 10

Hình 4.1: Phản ứng phân rã của lãi suất VND đối với các cú sốc ngoại sinh ............. 29

Hình 4.2:Phản ứng phân rã của IP, P và IR trước biến động IRU................................ 30

Hình 4.3:Phản ứng của sản lượng công nghiệp IP, cung tiền M2 và lãi suất IR trong

nước trước các biến động về giá cả hàng hóa nội địa ................................................... 32

Hình 4.4:Phản ứng của sản lượng công nghiệp IP, cung tiền M2 và lãi suất IR trong

nước trước các biến động về sản lượng công nghiệp Việt Nam .................................... 33

Hình 4.5:Phản ứng phân rã tương tác giữa các biến chính sách tiền tệ M2, IR, EX

trước khủng khoảng ....................................................................................................... 35

Hình 4.6:Phản ứng phân rã tương tác giữa các biến chính sách tiền tệ M2, IR, EX

trước khủng khoảng. ...................................................................................................... 36

Hình 4.7:Phản ứng của mức giácả trong nước (P )trước biến động tỷ giá (EX), cung

tiền (M2) và lãi suất (IR) ................................................................................................ 37

Hình 4.8:Diễn biến lạm phát của Việt Nam từ 2000-T8/2011 ...................................... 47

GVHD: TS. Nguyễn Khắc Quốc Bảo

1

LỜI MỞ ĐẦU

Kuttner và Mosser (2002) và Clinton và Engert (2000) đã chỉ ra rằng, hiệu quả

của chính sách tiền tệ phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của các nhà hoạch định chính

sách có thể đánh giá chính xác về thời điểm và hiệu quả của việc điều hành chính sách

tiền tệ thông qua các kênh truyền dẫn sẽ tác động như thế nào tới hoạt động kinh tế và

kiểm soát giá cả.

Kể từ sau khủng hoảng kinh tế 2007-2008, Việt Nam cùng với các nước trong

khu vực đã tiến hành những thay đổi mạnh mẽ trong việc thực hiện của chính sách tiền

tệ và lựa chọn các cơ chế điều hành chính sách tiền tệ phù hợp với đặc điểm, quy mô

của nền kinh tế cũng như phù hợp với từng giai đoạn phát triển kinh tế. Một số nước đã

lựa chọn cơ chế điều hành chính sách tiền tệ được đặc trưng bởi mức độ tự chủ cao

trong việc điều hành chính sách tiền tệ hay việc lựa chọn các chế độ tỷ giá và mức độ

tự do dòng vốn quốc tế với mục tiêu chính là hướng tới một thị trường tiền tệ ổn định,

minh bạch, thúc đẩy tăng trưởng và ổn định giá cả hàng hóa trong nước. Để có thể điều

hành chính sách tiền tệ hiệu quả và đảm bảo đạt được các mục tiêu vĩ mô đề ra cũng

như đánh giá các tác động bên trong và bên ngoài nền kinh tế đem lại, Ngân hàng

Trung ương (NHTƯ) nhiều nước đã tiến hành phân tích và đánh giá cơ chế truyền dẫn

tiền tệ của nước mình thông qua các nghiên cứu định lượng để từ đó đề ra các giải pháp

nhằm nâng cao hiệu quả thực thi chính sách tiền tệ cũng như các giải pháp nhằm hạn

chế các tác động tiêu cực hoặc tận dụng các cơ hội trong quá trình hội nhập và tự do

hóa thị trường tài chính. Đối với Việt Nam, việc phân tích và đánh giá cơ chế truyền

dẫn tiền tệ, hiệu ứng ERPT đã được đề cập đến tại một số các nghiên cứu trong và

ngoài nước, tuy nhiên, việc tiếp cận phân tích định lượng vẫn còn hạn chế trong nhiều

nghiên cứu. Hy vọng góp chút gì đó về mặt định lượng trong nghiên cứu, phân tích

chính sách kinh tế Việt Nam thời gian qua. Đó là lý do nhóm thực hiện đề tài này.


2

Mục tiêu nghiên cứu

Để giải quyết các vấn đề trên, tôi đặt ra những câu hỏi và mục đích nghiên cứu:

Mức độ và độ trễ tác động của các chính sách tiền tệ, hiệu ứng ERPT trước

những cú sốc bên trong và ngoài nền kinh tế và ngược lại?

Khủng khoảng kinh tế có làm thay đổi cơ chế truyền dẫn tác động chính

sách tiền tệ, hiệu ứng ERPT ở Việt Nam?

Hiệu ứng ERPT và lạm phát mục tiêu: Quan hệ như thế nào?

Đối tượng và phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ

(SVAR/VAR) để mô hình hóa khuôn khổ chính sách tiền tệ của một nền kinh tế thị

trường với độ mở lớn như Việt Nam trong giai đoạn trước và sau khủng hoảng kinh tế

2008. Phương pháp VAR/SVAR được xem là linh hoạt vì nó có thể chứa nhiều mối

quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô dựa trên lý thuyết kinh tế và lần lượt cho phép

chúng ta xác định được những cú sốc tiền tệ trực giao. Trong mô hình này, sẽ thiết lập

các điều kiện cần thiết để tìm ra những cú sốc tiền tệ và tỷ giá của Việt Nam, sau đó

đánh giá hiệu quả tác động của hiệu ứng ERPT, chính sách tiền tệ và các kênh truyền

dẫn khác nhau đến giá cả hàng hóa và các hoạt động sản xuất kinh doanh của nền kinh

tế trong nước.

Các kiểm định tính dừng Augmented Dickey Fuller, kiểm tra Impulse Response,

phân tích Variance Decomposition để đánh giá mức độ tác động trong trung dài hạn

cũng được thực hiện với EVIEW để hạn chế những sai sót có thể xảy ra.

Phát triển từ ý tưởng trên, bài nghiên cứu gồm 3 phần chính:

Phần 1: Mô tả ngắn ngọn về các kênh truyền dẫn tác động chính sách tiền tệ, vai

trò của cơ chế truyền dẫn trong điều hành chính sách tiền tệ, tỷ giácủa Chính phủ; các

xu hướng nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ và ERPT.

Phần 2: Lựa chọn mô hình, dữ liệu, cấu trúc mô hình cho trường hợp Việt Nam

và các kiểm định mô hình.


3

Phần 3: Sử dụng phương pháp VAR/SVAR đo lường cơ chế truyền dẫn của

chính sách tiền tệ, hiệu ứng ERPT lên các yếu tố kinh tế vĩ mô của Việt Nam trước và

sau khủng hoảng 2008.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Bài nghiên cứu liên kết và phát triển các xu hướng nghiên cứu trên thế giới

nhưng áp dụng ở thực tiễn Việt Nam hiện nay về đo lường tác động hiệu ứng “pass-

through” của chính sách tiền tệ, tỷ giá lên nền kinh tế. Cung cấp những cách tiếp cận

mới về kinh tế vĩ mô thực nghiệm ở Việt Nam. Áp dụng mô hình đạt giải Nobel 2011

củaSims và Thomas Sargent giúp nhận diện và giải thích của cú sốc kinh tế trong dữ

liệu lịch sử, và giúp phân tích xem những cú sốc ấy dần dần tác động ra sao tới các

biến số vĩ mô khác. Đó cũng là nền tảng cho việc ban hành chính sách kinh tế của

nhiều nước gần đây.

Hướng phát triển của đề tài

Bài nghiên cứu chỉ dừng lại ở đo lường định lượng tác động pass-through của chính

sách tiền tệ, tỷ giá tới các biến vĩ mô của nền kinh tế. Trên thế giới đã có nhiều nghiên

cứu về chủ điểm này nhưng ở Việt Nam còn rất hạn chế như:

Phân tích tác động “pass-through” của chính sách tài khóa đến hoạt động của

nền kinh tế.

Nghiên cứu về tác động truyền dẫn của những cú sốc thuế đối với hoạt động của

nền kinh tế.

Kết hợp chính sách tài khóa và tiền tệ trong điều hành kinh tế khi đã có những

đánh giá đúng về các kênh truyền dẫn tác động của 2 chính sách này.


4

1. CHƯƠNG 1: CÁC XU HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ TÁC

ĐỘNG “PASS-THROUGH” CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VÀ HIỆU ỨNG

ERPT

Đánh giá đúng của cơ chế lan truyền (pass-through) tiền tệ, tỷ giálà rất quan

trọng cho sự hiểu biết và dự báo những ảnh hưởng của các chính sách tiền tệ vào nền

kinh tế thực. Hiểu được những kênh truyền dẫn mà chính sách tiền tệ tác động đến sản

lượng và lạm phát qua đó tăng cường hiệu quả của chính sách tiền tệ và cho phép các

ngân hàng trung ương duy trì các biến kinh tế vĩ mô quan trọng ở mức mục tiêu. Với

ảnh hưởng sâu rộng của nó đến nền kinh tế thực, chính sách tiền tệ được nghiên cứu rất

nhiều qua các năm. Phần lớn các bài nghiên cứu kinh tế khác nhau nghiên cứu về các

kênh truyền dẫn mà thông qua đó chính sách tiền tệ tác động đến các thành phần khác

nhau của nền kinh tế. Đa số các nghiên cứu tập trung chủ yếu ở Mỹ và châu Âu, nhưng

trong những năm gần đây đã được nghiên cứu rộng rãi trong nước đang phát triển (ví

dụ Pruteanu năm 2004, Công hòa Séc, Juks, năm 2004 ở E-xtô-ni-a; Horvath et al,

2004 ở Hungary; Golodniuk, Ukraine vào 2005; Matousek và Sarantis, 2006 cho

Slovenia, Slovakia và Ba Lan;Belarus ...).

Nghiên cứu về phản ứng của nền kinh tế trước những cú sốc chính sách tiền tệ

trong và ngoài nước giai đoạn trước và sau khủng khoảng kinh tế Châu Á được hai tác

giả Mala Raghavan và Param Silvapulle trong nghiên cứu “Structural VAR Approach

to Malaysian Monetary Policy FrameworkEvidence from the Pre- and Post-Asian

Crisis Periods” thực hiện tại Malaysia (2006). Kết quả thực nghiệm cho thấy có sự

khác biệt đáng chú ý: trong giai đoạn trước khủng khoảng chính sách tiền tệ và tỷ giá

hối đoái ảnh hưởng đáng kể đến giá cả, sản lượng và cung tiền, lãi suất trong khi đó

giai đoạn sau khủng khoảng chỉ những cú sốc trong cung tiền mới ảnh hưởng mạnh đến

sản lượng. Hơn thế nữa chính sách tiền tệ trong nước dễ bị tổn thương bởi những cú

sốc về sản lượng và giá hàng hóa thế giới ở giai đoạn sau khủng khoảng hơn là trước

khủng khoảng. Những phát hiện này cho thấy khủng khoảng đã làm thay đổi kênh


5

truyền dẫn chính sách tiền tệ trong việc lan truyền tác động những cú sốc đến các thành

phần nền kinh tế Malaysia.

Còn trong bài nghiên cứu “Pass through Effect of Exchange Rate and Monetary

Policy in Sri Lanka” ( 1/2012), hai tác giả Sooriyakumar Krishnapillai và Henry

Thompson kiểm tra hiệu quả của chính sách tiền tệ trong cú sốc tỷ giá hối đoái mục

tiêu giữa các giai đoạn khác nhau ở Sri Lanka.Kết quả cho thấy gần đây chính sách tiền

tệ theo tỷ giá mục tiêu khá phổ biến chứ không nhắm theo lạm phát mục tiêu. Nguyên

nhân tỷ lệ lạm phát cao trong thời gian gần đây ở Sri Lanka là do Ngân hàng trung

ương mua trái phiếu phát hành bởi chính phủ để tiền tệ hóa chi tiêu quốc phòng và tăng

tiền lương của nhân viên chính phủ trong giai đoạn này do mục đích chính trị, do đó

dẫn đến lạm phát và sự biến dạng chính sách tiền tệ. Tăng trưởng kinh tế có thể giảm

trong dài hạn nếu chính sách tiền tệ không hoạt động tối ưu trên lạm phát và tỷ giá hối

đoái mục tiêu.

Phân tích tác động của các kênh truyền dẫn tiền tệ và lãi suất, Besiik

Samkharadze đã sử dụng phương pháp VAR để phân tích tác động của các kênh truyền

dẫn tiền tệ và lãi suất ở nước Georgia từ 2002 đến 2007 (Monetary Transmission

Mechanism in Georgia: Analyzing Pass-Through of Different Channels, 2008). Kết

quả thực nghiệm từ bài nghiên cứu này cho thấy tỷ giá hối đoái là yếu tố quan trọng

ảnh hưởng đến lạm phát, lãi suất cũng ảnh hưởng đáng kể thông qua GDP thực và lạm

phát. Đặc biệt ở Georia cung tiền bằng đổng tiền quốc gia thì có ảnh hưởng mạnh lên

sản lượng còn tổng cung tiền tổng thể thì hầu như không tác động. Và chính sách tiền

tệ nói chung, chính sách tiền tệ mở rộng hay thu hẹp đều có tác động đến sản lượng

thực và lạm phát ở Georgia.

Không chỉ nghiên cứu tác động “pass-through” của chính sách tiền tệ, chính

sách tài khóa cũng được nghiều nhà nghiên cứu trên thế giới phân tích. Như RAFAEL

RAVNIK và IVAN ŽILIĆ trong bài nghiên cứu “The use of SVAR analysis in

determining the effects of fiscal sốcs in Croatia” (2010) đã sử dụng phương pháp đa

biến Blanchard-Perotti SVAR để phân tích ảnh hưởng riêng biệt của chính sách tài

http://ascidatabase.com/author.php?author=Sooriyakumar&last=Krishnapillai

http://ascidatabase.com/author.php?author=Henry&last=Thompson

http://ascidatabase.com/author.php?author=Henry&last=Thompson


6

khóa ngắn hạn đến hoạt động kinh tế, lạm phát và lãi suất ngắn hạn tại Croatia. Kết

quả cho thấy rằng những tác động của những cú sốc chi tiêu chính phủ và các cú sốc

nguồn thu chính phủ có liên quan cao nhất với lãi suất và thấp nhất với lạm phát. Một

cú sốc thuế trong ngắn hạn làm tăng tỷ lệ lạm phát và cũng làm giảm tỷ lệ lãi suất ngắn

hạn, và nó sẽ ổn định như ban đầu sau 1 năm, trong khi cú sốc chi tiêu dẫn đến một

hiệu ứng ngược lại. Bài nghiên cứu cho biết một cú sốc thuế có ảnh hưởng lâu dài về

thuế trong tương lai, trong khi mức chi tiêu của chính phủ trong tương lai không liên

quan đến những cú sốc chi tiêu hiện hành.Tương tác giữa các yếu tố của chính sách tài

khóa cũng được kiểm tra và kết luận rằng một cú sốc thuế làm tăng chi phí dài hạn,

trong khi một cú sốc chi phí không ảnh hưởng đáng kể đến thu ngân sách Nhà nước, và

phù hợp với xu hướng tăng trưởng nợ công.

Nghiên cứu về tác động của những cú sốc về thuế đối với hoạt động kinh tế,

nhiều tác giả cho rằng tác động này chủ yếu là tiêu cực, trong ngắn hạn có độ lệch đáng

kể. Ví dụ như Lozano và Rodriquez (2008), Heppke-Falk, Tenhofen và Wolf (2006)

phản ứng tích cực của GDP trong những cú sốc thuế được hiển thị. Tác động tích cực

này được nêu trong De Castro và de Cos (2006) đối với trường hợp của Tây Ban Nha

chỉ kéo dài 2/4, trong trung hạn và dài hạn thì lại mang hiệu quả tiêu cực theo lý thuyết

Keynes. Một kết quả so sánh với kết quả từ mô hình New Keynes trong Gali, Lopez-

Salidoz và các Valles (2007), với sự suy giảm của tỷ lệ lao động được xem là

tốt. Những ảnh hưởng của những cú sốc tài chính về tỷ lệ lạm phát thì rất khác nhau và

không có kết luận đúng duy nhất cho tất cả các quốc gia.

Còn ở Việt Nam các nghiên cứu về vấn đề này còn hạn chế, nhất là về mặt định

lượng. Trong bài nghiên cứu của Vũ Văn Minh (2009) “Exchange rate pass-through

and it implications for inflation in Vietnam”, tác giả đo lường mức độ và thời gian tác

động của tỷ giá hối đoái đến lạm phát (hiệu ứng ERPT) ở Việt Nam giai đoạn 1991 đến

2006.Qua các kiểm định, tác giả thấy rằng pass–through tỷ giá hối đoái

(ERPT)của Việt Nam ở mức trung bình so với các nền kinh tế khác tương tự. Tác

động của cú sốc tỷ giá đến giá tiêu dùng có độ trễ khoảng 10 tháng, sau 15


7

tháng các tác động của một cú sốc tỷ giá hối đoái trên giá nhập khẩu và giá tiêu

dùng được loại bỏ hoàn toàn. Ngân hàng Nhà nước là có thể áp dụng chính sách tiền

tệ mạnh mẽ hơn để đối phó với biến động trong thị trường tài chính do hiệu ứng ERPT

chỉ ở mức trung bình.

Đối với Việt Nam, việc phân tích và đánh giá cơ chế truyền dẫn tiền tệ đã được

đề cập đến tại một số các nghiên cứu trong và ngoài nước, tuy nhiên, việc tiếp cận phân

tích định lượng vẫn còn hạn chế trong nhiều nghiên cứu. Do vậy, nhóm thực hiện bài

nghiên cứu định lượng này nhằm đóng góp một chút gì đó về mặt định lượng trong các

phân tích và đánh giá cơ chế truyền dẫn tiền tệ tại Việt Nam nhất là giai đoạn cải cách

kinh tế hậu khủng khoảng. Bài nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp mô hình cấu

trúc tự hồi quy véc tơ (SVAR) để mô hình hóa khuôn khổ chính sách tiền tệ của một

nền kinh tế thị trường với độ mở lớn như Việt Namtrước và sau năm 2008. Phương

pháp này được xem là linh hoạt vì nó có thể chứa nhiều mối quan hệ giữa các biến số

kinh tế vĩ mô dựa trên lý thuyết kinh tế và lần lượt cho phép chúng ta xác định được

những cú sốc tiền tệ trực giao.


8

2. CHƯƠNG 2: TÁC ĐỘNG “PASS-THROUGH” CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN

TỆ

2.1. Cơ chế tác động của chính sách tiền tệ

Trong một nền kinh tế mở có sự giao lưu với thế giới bên ngoài, thị trường

hàng hoá, thị trường tín dụng, thị trường bất động sản và thị trường tài chính phát triển,

sự biến động giá cả ngắn hạn của vốn tiền tệ (lãi suất ngắn hạn) sẽ có tác động đến kỳ

vọng dự tính, lãi suất dài hạn, tỷ giá hối đoái và giá của tài sản cũng như tác động đến

hoạt động tín dụng ngân hàng. Trong trường hợp biến động của lãi suất ngắn hạn có xu

hướng tăng lên, hoạt động xuất khẩu sẽ bị ngưng trệ và thay vào đó là sự gia tăng của

hoạt động nhập khẩu. Ngược lại, biến động của lãi suất ngắn hạn có xu hướng giảm đi

sẽ tác động tốt đến hoạt động xuất khẩu. Tương tự, sự biến động của lãi suất ngắn hạn

cũng có tác động đến lãi suất dài hạn và kỳ vọng dự tính làm ảnh hưởng đến thị trường

tài chính thông qua hoạt động dịch chuyển các luồng vốn giữa các thị trường bộ phận

của thị trường tài chính và tác động mạnh đến thị trường bất động sản, cũng như thị

trường tín dụng xuất phát từ lựa chọn đối nghịch của các chủ thể kinh tế khi so sánh

hiệu quả của vốn đầu tư giữa các thị trường.

Chính sự tác động này, dẫn đến sự biến động các biến số quan trọng của nền

kinh tế như hành vi tiêu dùng, đầu tư (bao gồm khả năng thanh khoản, đầu tư trực tiếp,

đầu tư gián tiếp trên thị trường tài chính và hoạt động xuất nhập khẩu) và thông qua

các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ như kênh tín dụng, kênh tiền tệ, kênh tỷ giá,

kênh giá tài sản để tác động đa phương đến các biến số vĩ mô của nền kinh tế như tiêu

dùng, đầu tư, xuất khẩu ròng. Tác động của chính sách tiền tệ đến các biến số vĩ mô

này cùng với tác động của chính sách tài khoá đến chi tiêu của Chính phủ sẽ dẫn đến

sự thay đổi của tổng sản lượng (hay tổng cầu), hệ quả là chúng sẽ tác động và làm biến

đổi các chỉ số giá cả cũng như lạm phát.


9

Hình 2.1: Kênh tác động của chính sách tiền tệ

2.1.1. Tác động qua kênh lãi suất

Đối với tiêu dùng và đầu tư: khi khối cung tiền tăng lên làm cho mức lãi suất

giảm xuống khuyến khích các chủ thể trong nền kinh tế chi tiêu, đầu tư nhiều hơn. Về

phía cá nhân hộ gia đình được lợi do chi phí vốn vay mua hàng hóa giảm xuống nên sẽ

tăng chi tiêu bao gồm chi tiêu tiêu dùng và chi tiêu hàng hóa lâu bền. Hơn nữa lãi suất

giảm xuống sẽ không hấp dẫn họ gửi tiết kiệm mà họ sẽ tăng chi tiêu nhiều hơn. Đối

với khu vực doanh nghiệp lãi suất vốn vay giảm khiến cho chí phí vay ngân hàng giảm,

dẫn đến các dự án đầu tư mở rộng sản xuất kinh doanh được triển khai mạnh mẽ hơn.

Khi lãi suất thực tăng lên sẽ có tác động ngược lại làm giảm đầu tư, tiêu dùng. Lưu ý

nhu cầu đầu tư nhảy cảm với mức lãi suất thực chứ không phải lãi suất danh nghĩa. Khi

có một sự gia tăng trong cung tiền M, mức giá cả dự tính P* và mức lạm phát dự tính


10

f* tăng kéo theo sự giảm xuống của mức lãi suất ir (Hiệu ứng Fisher: ir= I- f*). Có thể

khía quát ảnh hưởng như sau:

M↑→P↑→f*↑→ ir ↓→I ↑→Y ↑

Xét dưới gốc độ ảnh hưởng của thu nhập: lãi suất tiết kiệm giảm xuống người

gửi tiết kiệm bất lợi nhưng người đi vay sẽ được lợi sẽ dẫn tới phân phối thu nhập từ

người gửi tiền sang người vay tiền. Người đi vay sẽ tăng cường vay thêm phục vụ tiêu

dùng đầu tư vào danh mục, dự án đầu tư nhằm tăng thu nhập, trong khi đó người gửi

tiết kiệm sẽ chi tiêu hạn chế do thu nhập sụt giảm. Tuy nhiên sự giảm chi tiêu này thấp

hơn nhu cầu đầu tư tiêu dùng của người đi vay. Do vậy tổng chi tiêu sẽ tăng, GDP sẽ

tăng. Xét trên một khía cạnh khác khi lãi suất không quá hấp dẫn người tiết kiệm họ sẽ

có khuynh hướng nắm giữ tài sản tài chính hơn (như cổ phiếu, trái phiếu,…) giá của

các tài sản tài chính này sẽ tăng khi lãi suất giảm, làm tăng thu nhập của họ và chi tiêu

của họ cũng sẽ tăng lên.

2.1.2. Kênh Tỷ giá

Sự biến động của lượng cung tiền sẽ làm thay đổi tỷ giá hối đoái. Áp dụng mô

hình Mundell-Fleming, trong nền kinh tế mở, tỷ giá hối đoái linh hoạt chúng ta sẽ xem

xét tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế thông qua đồ thị sau:

Hình 2.2: Đồ thị tác động của cung tiền đến tỷ giá hối đoái

M↑→i↓→E↑→ xuất khẩu ↑, nhập khẩu ↓→AD↑→Y↑


11

Xem xét ở một số quốc gia duy trì tỷ giá cố định, CSTT có thể tác động tới tỷ

giá thực thông qua giá cả trong nước và do vậy dẫn đến có thể tác động tới xuất khẩu

ròng mặc dù với mức độ thấp hơn và chậm hơn. Tùy theo điều kiện và mức độ phát

triển của thị trường, đặc biệt điểm tài chính của các hộ gia đình, các doanh nghiệp

trong từng quốcgia mà CSTT tác động qua kênh tỷ giá là khác nhau.

Vai trò quan trọng của kênh tỷ giá hối đoái trong việc truyền dẫn tác động của

chính sách tiền tệ lên nền kinh tế trong nước đã được dẫn chứng trong những nghiên

cứu gần đây của Bryant, Hooper, Mann (1993), và Taylor (1993).

2.1.3. Kênh Tín dụng

Trung gian tài chính trong đó chủ yếu là ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối

vớitài trợ vốn cho nền kinh tế. Sự mở rộng hay thu hẹp quy mô cho vay của nó quyết

địnhtới quy mô của tổng cầu, từ đó quyết định tới sự tăng trưởng kinh tế.Kênh tín dụng

là kênh truyền dẫn ảnh hưởng của CSTT tới khả năng cấp tín dụngcủa trung gian tài

chính. Kênh này truyền dẫn ảnh hưởng của CSTT qua 2 giác độ là hoạtđộng tín dụng

ngân hàng và sự điều chỉnh bảng tổng kết tài sản.Ở Việt Nam, thị trường tài chính chưa

phát triển nên tín dụng trở thành mắt xíchtrọng yếu trong phát triển kinh tế. Vì vậy, tín

dụng trở thành kênh quan trọng trong sựtruyền tải CSTT tới nền kinh tế.

2.1.4. Kênh giá tài sản

Sự thay đổi của mức lãi suất thị trường sẽ ảnhhưởng đến giá cả thị trường của

các tài sản tài chính(cổ phiếu, trái phiếu) và tài sản thực (bất động sản), do đó mà ảnh

hưởng đến quyết định đầu tư, chi tiêu của các chủ thể kinh tế. Mối quan hệ giữa lãi suất

thị trường, giá cả của thị trường với giá trị của tài sản là nghịch chiều, khi lãi suất thị

trường giảm xuống, các chủ thể sẽ có sự di chuyển vốn sang các kênh đầu tư vào các

tài sản tăng lên, xu hướng đầu tư, tiêu dùng tăng lên sẽ làm tăng GDP. Và ngược lại khi

lãi suất thị trường tăng sẽ làm giảm GDP. Một cách tiếp cận khác là xem xét ảnh

hưởng củaCSTT đến giá cổ phiếu của công ty, thể hiện ở tỷ lệ giữa giá trị thị trường


12

của công ty với giá thay thế tài sản. Khi NHTW giảm cung tiền sẽ làm cho giá cổ phiếu

giảm bớt và ngược lại. Có thể khái quát hiệu ứng này như sau:

M↑→P*↑→q↑→I↑→Y↑

Đánh giá chung

Mặc dù nhiều nhà nghiên cứu như Taylor (1995) nhìn nhận kênh lãi suất truyền

thống hoạt động thông qua chi phí vốn là cực kỳ quan trọng trong cơ chế truyền dẫn

chính sách tiền tệ, nhưng nhiều nhà nghiên cứu khác thì tỏ ra không đồng tình. Một

nghiên cứu gần đây về chi tiêu cho đầu tư tài sản cố định (Chirinko 2009) kết luận rằng

phản ứng của đầu tư đối với biến số giá cả thường nhỏ và không quan trọng so với biến

số lượng. Rõ ràng rằng các mô hình kinh tế vĩ mô được phát triển để lãi suất có ảnh

hưởng lớn nhưng những người sử dụng mô hình đó thường thấy rằng những thay đổi

lãi suất nhỏ trong trường hợp cụ thể thì có ảnh hưởng khiêm tốn.

Mặc dù có thể kênh lãi suất truyền thống không quá quan trọng, chúng ta thấy

rằng việc truyền dẫn tác động của chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng đưa ra một kênh

khác làm cho việc thay đổi lãi suất có ảnh hưởng quan trọng đến tổng cầu. Có ba lý do

để tin rằng các kênh tín dụng là một phần quan trọng của cơ chế truyền dẫn chính sách

tiền tệ. Đầu tiên, có rất nhiều bằng chứng để chứng minh cho quan điểm rằng những

khuyết tật của thị trường tín dụng thực sự có ảnh hưởng đến các quyết định việc làm và

chi tiêu của các doanh nghiệp. Thứ hai, có những bằng chứng, như trong Gertler và

Gilchrist (2007), chỉ ra rằng những doanh nghiệp nhỏ, tín dụng bị giới hạn thì bị ảnh

hưởng bởi chính sách tiền tệ thắt chặt nhiều hơn doanh nghiệp lớn, tín dụng ít bị giới

hạn. Thứ ba, và có lẽ là điều thuyết phục nhất, quan niệm bất đối xứng thông tin của thị

trường tín dụng không hoàn hảo là cốt lõi của phân tích kênh tín dụng và là một lý luận

đã được chứng minh là rất hữu ích trong việc giải thích nhiều hiện tượng quan trọng

khác. Ví dụ, quan niệm bất đối xứng thông tin của thị trường tín dụng không hoàn hảo

giải thích tại sao có sự tồn tại của rất nhiều các thể chế tài chính và tại sao hệ thống tài

chính lại có cấu trúc như hiện nay. Thêm vào đó, bàn bạc về các kênh khác như chính


13

sách tỷ giá, hệ số Tobin-Q, sự giàu có và giá nhà đất cung cấp thêm những lý do tại sao

giá tài sản lại có vai trò quan trọng trong cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ.

2.2. Vai trò của cơ chế truyền dẫn trong điều hành chính sách tiền tệ

Về mặt lý thuyết, để chính sách tiền tệ tác động được đến các biến số vĩ mô của

nền kinh tế, NHTW luôn phải xác định rõ ràng chiến lược tiếp cận của mình, trong đó

vấn đề cơ bản và tiên quyết là xác định tập hợp các mục tiêu cần đạt được bao gồm

mục tiêu cuối cùng, mục tiêu trung gian và mục tiêu hoạt động. Thông thường, mục

tiêu cuối cùng của chính sách tiền tệ được các NHTW thống nhất lựa chọn là ổn định

giá trị tiền tệ, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và công ăn việc. Ngoài ra, tuỳ vào điều kiện

cụ thể, NHTWcòn lựa chọn thêm các mục tiêu ổn định lãi suất, ổn định thị trường tài

chính và ổn định thị trường ngoại hối. Tuy nhiên, trong hoạt động điều hành chính sách

tiền tệ của mình, không phải lúc nào NHTW cũng đạt được tất cả các mục tiêu đặt ra;

trong ngắn hạn, đôi khi NHTW phải tạm thời từ bỏ mục tiêu chủ yếu để tập trung khắc

phục tình trạng thất nghiệp cao đột ngột... Chính vì vậy, phần lớn NHTW đều chủ

trương theo đuổi một mục tiêu trong dài hạn là ổn định giá cả và đa mục tiêu trong

ngắn hạn trong hoạt động điều hành và thực thi chính sách tiền tệ của mình.

Trên thực tế, để đạt được các mục tiêu cuối cùng là giá cả, sản lượng và công

ăn việc làm cao, NHTW có xu hướng tập trung vào các biến số cần đạt được trước khi

đạt được mục tiêu cuối cùng trên cơ sở các tiêu chí: Có thể đo lường được một cách

chính xác và nhanh chóng, có thể kiểm soát được để có thể điều chỉnh mục tiêu đó cho

phù hợp với định hướng của chính sách tiền tệ và có mối liên hệ chặt chẽ với mục tiêu

cuối cùng (các biến số này còn gọi là biến trung gian hay mục tiêu trung gian - thường

là các mức lãi suất thị trường hoặc tổng khối lượng tiền cung ứng M1, M2, M3...) và

các biến số có phản ứng tức thời với sự điều chỉnh của công cụ chính sách tiền tệ được

xác định trên cơ sở các tiêu chí: Có thể đo lường được nhằm tránh những sự suy diễn

thiếu chính xác làm sai lệch dấu hiệu của chính sách tiền tệ, có mối quan hệ trực tiếp

và ổn định với các công cụ của chính sách tiền tệ và có mối quan hệ chặt chẽ, ổn định


14

với mục tiêu trung gian được lựa chọn để tác động (các biến số này còn gọi là biến hoạt

động hay mục tiêu hoạt động - bao gồm lãi suất liên ngân hàng, dự trữ không vay, dự

trữ đi vay...).

Thông thường, để tác động đến các mục tiêu của chính sách tiền tệ, NHTW

thực hiện điều hành các công cụ của mình theo cơ chế kiểm soát tiền tệ trực tiếp và cơ

chế kiểm soát tiền tệ gián tiếp nhằm tác động đến lãi suất dài hạn, tỷ giá hối đoái, tăng

trưởng tín dụng cũng như giá tài sản cầm cố, thế chấp và thông qua các kênh truyền

dẫn chính sách tiền tệ để tác động tới các biến số vĩ mô của nền kinh tế qua đó đạt

được các mục tiêu cuối cùng.

Cơ chế kiểm soát tiền tệ trực tiếp là cơ chế tác động của NHTW thông qua việc

sử dụng hệ thống các công cụ trực tiếp (bao gồm các công cụ như hạn mức tín dụng, lãi

suất trần, sàn tín dụng, tín dụng theo chỉ định, tín dụng theo tỷ lệ ký quỹ...) kết hợp với

kiểm soát lượng tiền cung ứng nhằm tác động đến cơ số tiền tệ hay rộng hơn là khối

lượng tín dụng cung ứng cho nền kinh tế. Tuy nhiên, cơ chế kiểm soát tiền tệ trực tiếp

này chỉ áp dụng trong điều kiện hoạt động của NHTW kém phát triển, nền kinh tế

đóng, không có sự giao lưu rộng rãi với thế giới bên ngoài, một thị trường tài chính

kém phát triển dẫn đến sự thiếu vắng hoạt động đầu tư gián tiếp và quan hệ cung cầu

tiền tệ bị chi phối mạnh bởi các yếu tố phi lãi suất. Tác động của cơ chế này chủ yếu

được thực hiện thông qua kênh tín dụng và chỉ có hiệu quả khi vốn đầu tư của nền kinh

tế phụ thuộc lớn và trực tiếp vào vốn tín dụng ngân hàng. Trên thực tế, sự tác động của

kênh tín dụng này thường đơn độc và luôn bị lấn lướt bởi tác động của các yếu tố kinh

tế, chính trị khác.

Cơ chế cơ kiểm soát tiền tệ gián tiếp là cơ chế tác động của NHTW thông qua

các công cụ gián tiếp (bao gồm dự trữ bắt buộc, lãi suất tái chiết khấu và nghiệp vụ thị

trường mở) nhằm điều chỉnh hoặc chi phối dự trữ của hệ thống ngân hàng cho phù hợp

với các điều kiện về thị trường và phù hợp với thực trạng hoạt động của hệ thống ngân

hàng cũng như đòi hỏi của nền kinh tế; các công cụ này có tác động đến cả khối lượng


15

tín dụng cung ứng cho nền kinh tế và giá cả ngắn hạn của vốn tiền tệ (lãi suất ngắn

hạn).

Như vậy, qua những phân tích trên, có thể thấy cơ chế truyền dẫn có vai trò vô

cùng quan trọng trong điều hành chính sách tiền tệ của NHTW, hiệu quả chuyển tải của

cơ chế này phụ thuộc vào mức độ phản ứng của các chủ thế kinh tế đối với những biến

động của các điều kiện tiền tệ. Trong một số điều kiện kinh tế và tiền tệ nhất định, cơ

chế này bản thân nó đã xác lập được một cách khái quát nhất khuôn khổ tác động của

chính sách tiền tệ đối với các biến số vĩ mô của nền kinh tế mà qua đó, NHTW hoàn

toàn có thể vận dụng nó trong hoạt động điều hành chính sách tiền tệ của mình.


16

3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU

3.1. Mô hình thực nghiệm

Cho đến cuối thập kỷ 1960, giới nghiên cứu và hoạch định chính sách vĩ mô sử

dụng những mô hình kinh tế thực nghiệm được xây dựng trên cơ sở lý thuyết Keynes

để phục vụ cho công tác phân tích và dự báo kinh tế. Một số mô hình nổi tiếng như

Multimod, Fair, Wharton, Nigem, Murphy bao gồm hàng chục, thậm chí hàng trăm

phương trình biểu diễn các quan hệ kinh tế vĩ mô quan trọng. Mỗi phương trình biểu

diễn quan hệ của một biến số vĩ mô với các biến khác trong mô hình hoặc các biến

ngoại sinh(biến ngoài mô hình). Ví dụ tổng đầu tư của nền kinh tế sẽ là một phương

trình phụ thuộc vào lãi suất và xu hướng FDI, hay lạm phát sẽ phụ thuộc vào cung tiền

và giá nguyên liệu thô trên thế giới. Vào cuối giai đoạn này các nhà kinh tế đã nhận

thấy hai khiếm khuyết quan trọng của nhóm mô hình này. Thứ nhất rất nhiều lý thuyết

cho rằng các biến số kinh tế không chỉ phụ thuộc vào quan hệ hiện thời mà còn phụ

thuộc vào kỳ vọng trong tương lai, ví dụ điển hình nhất là lãi suất danh nghĩa phụ

thuộc vào kỳ vọng lạm phát. Hầu hết các mô hình lúc đó đều chỉ sử dụng biến ngoại

sinh, nghĩa là yếu tố này phải được xác định bên ngoài mô hình. Rõ ràng đây là một

khiếm khuyết cực lớn vì như vậy những phân tích/dự báo sử dụng các mô hình này

phải phụ thuộc vào giả định của biến ngọai sinh - hay nói cách khác những mô hình

loại này chẳng dự báo được gì vì cần đầu vào là một thứ dự báo khác. Thứ hai, các biến

số nộisinh trong các mô hình đó không thể tương tác qua lại với nhau ngoài một số giả

định rất đơn giản. Điều này dẫn đến vấn đềsau khi ước lượng VAR các phần dư không

có ý nghĩa kinh tế và do vậy không giúp gì cho việc phân tích kết quả mô hình.

Hai nhà kinh tế người Mỹ Thomas Sargent và Christopher Sims trong quá trình

tìm lời giải cho hai thách thức này đã mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực mô hình

hóa kinh tế vĩ mô ( Đây cũng là hai tác giả đoạt giải Nobel Kinh tế 2011). Sims với

một loạt nghiên cứu của mình đã đưa ra một phương pháp mới ước lượng toàn bộ các

phương trình vĩ mô bằng VAR do đó cho phép các biến số có ảnh hưởng qua lại lẫn

nhau. Điểm đặc biệt trong phương pháp của Sims là khả năng phân tách từng cú sốc


17

ngẫu nhiên trong mô hình để chỉ ra nguyên nhân nào dẫn đến lạm phát hay suy thoái

kinh tế. Không những thế phương pháp của Sims còn giúp các nhà kinh tế ước lượng

được mức độ và thời gian phản ứng của một nền kinh tế cụ thể với từng loại sốc khác

nhau thông qua phân tích “impulse response functions” tạm dịch là hàm xung lực phản

hồi, do đó vừa giúp cho công tác dự báo dễ dàng hơn vừa có thể đề ra những chính

sách đối phó thích hợp.

Song song với Sims, Sargent đã thành công đưa yếu tố kỳ vọng vào các mô hình

kinh tế thực nghiệm. Điểm đột phá quan trọng của Sargent là biến đổi những yếu tố kỳ

vọng thành một số phương trình giới hạn đồng thời lên một vài biến số vĩ mô trong một

hệ VAR. Để thực hiện điều này Sargent đã đưa ngược các cấu trúc kinh tế trở lại VAR

(do đó gọi là Structural VAR hay SVAR để phân biệt với VAR của Sims). Nhờ sáng

kiến này mà một mô hình phụ thuộc vào các yếu tố kỳ vọng trong tương lai có thể rút

gọn về một hệ VAR mà Sims đã tìm ra lời giải trước đó không lâu. Trong khi Sims

nhấn mạnh vào số liệu thực tế và đơn giản hóa tối đa cấu trúc lý thuyết (ngay cả việc

đưa ra các phương trình cũng cần rất ít lý thuyết), Sargent đã khéo léo đưa các quan hệ

lý thuyết quay trở lại mô hình mà không phá vỡ phương pháp ước lượng của Sims.

Chính nhờ cách biến đổi của Sargent cho phép mô hình hóa những quan hệ kinh tế cơ

bản nhất mà những mô hình xây dựng theo phương pháp này có thể áp dụng ngay cả

khi các chính sách hay cơ chế kinh tế thay đổi (miễn là các hành vi mô không đổi).

Vận dụng những đóng góp quan trọng của Sim và Sargent bài nghiên cứu sẽ áp

dụng mô hình SVAR để phân tích các mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và các

công cụ chính sách. Về mặt lý thuyết, mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và các

công cụ chính sách được thể hiện qua mô hình SVAR như sau:

tptpttt YAYAYAYA ...22110 (1)

Trong đó: Yt là véc tơ (Nx1) các biến nội sinh tại thời gian t,

Ai là ma trận của các tham số (NxN) với i=0, 1, 2, …, p.

và t là véc tơ (Nx1) sai số ngẫu nhiên với đặc tính t =0


18

Phương pháp SVAR giả định rằng những thay đổi trong cấu trúc mô hình là

trực giao, theo đó các thay đổi này không tương quan với phương sai, hiệp phương sai

S. Ma trận A0 ở (1) trong mô hình SVAR ứng với các biến phụ thuộc.

Các tham số của mô hình SVAR sẽ được ước lượng thông qua 2 giai đoạn. Giai

đoạn 1 là giai đoạn rút gọn hay giản ước mô hình (1) thông qua việc ước lượng các

phương trình sau:

tptpttt

tptpttt

vYBYBYBY

hay

AYAAYAAYAAY

...

...

2211

1

0

1

022

1

011

1

0

(2)

Tại đó: Bi=1

0

A Ai, i=1, 2, …, p và vt=1

0

A εt.

Giai đoạn 2 là giai đoạn xác định các ma trận A0 và ma trận phương sai-hiệp

phương sai thông qua phương trình sau (theo cấu trúc của Hamilton (1994)):

vAvAAALt )(2

1)(log)2/1()2log()2/1(ln 1

0

1

0

1

0

1

0 (3)

Tại đó, ∑ là ma trận phương sai-hiệp phương sai và vt là ước phần dư từ mô

hình VAR rút gọn.

Việc phân tích cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ và phản ứng của chính sách

tiền tệ trước tác động của các cú sốc bên ngoài nền kinh tế sẽ được thực hiện thông qua

cơ chế phân rã Choleski.

Đo lường hiệu ứng ERPT ở Việt Nam trước và sau khủng khoảng tài chính

2008, phần này của bài nghiên cứu sử dụng mô hình VAR cho các biến kinh tế vĩ mô,

phù hợp với các nghiên cứu trước đây được thực hiện để đo lường ERPT như nghiên

cứu của Taylor (2000), McCarthy (2000), và Võ Văn Minh (2008).

Các biến số được sử dụng trong phần nghiên cứu này gồm 5 biến kinh tế vĩ mô:

tỷ giá hối đoái (EXVN), khoảng cách sản lượng (GAP), cung tiền M2 (M2VN), giá dầu

(POIL) và chỉ số CPI (PVN).

Mô hình VAR 5x5 được thiết lập:


19

(4)

Với Yt là vec tơ 5 x 1 bao gồm 5 biến EXVN, GAP, M2VN, POIL, PVN. Bi là

ma trận hệ số chiều 5 x 5, Ut vec tơ phần dư chiều 5 x 1, C0 vec tơ hệ số chặn chiều 5

x1.

Các biến EXVN, M2VN, POIL, PVN được giải thích tạibảng 3.1.

Chênh lệch sản lượng (GAP):Theo bài nghiên cứu McCarthy (2002) đã đề nghị

đưa vào mô hình biến chênh lệnh sản lượng (GAP). GAP là chênh lệch giữa sản lượng

công nghiệp thực tế và sản lượng tiềm năng. GAP thể hiện một sự tích cực khi sản

lượng thực tế hơn sản lượng tiềm năng ngụ ý rằng nền kinh tế đang phát triển về năng

lực dài hạn của nó, hay nói cách khác vượt quá khả năng toàn dụng, do đó chênh lệch

sản lượng được sử dụng để ám chỉ nhu cầu dư thừa trong nền kinh tế. Ngược lại sản

lượng thực tế thấp hơn so với một tiềm năng có nghĩa là một chênh lệch sản lượng tiêu

cực. Theo Hodrick và Prescott thì GAP được đo lường bằng phần dư của hồi qui OLS

của LOG sản lượng công nghiệp thực tế theo bình phương sản lượng công nghiệp.Kết

quả hồi quy được trình bày tại phụ lục C.

3.2. Lựa chọn các biến mô hình và cơ sở dữ liệu phục vụ phân tích

Trên cơ sở phân tích khuôn khổ chính sách tiền tệ và cơ chế truyền dẫn cũng

như các tác động của các cú sốc bên ngoài nền kinh tế tới chính sách tiền tệ Việt Nam,

mô hình SVAR sẽ bao gồm 9 biến và được chia làm 2 khu vực bao gồm: khu vực quốc

tế và khu vực trong nước. Các biến này được lựa chọn cũng tương tự như trong nghiên

cứu của Cushman và Zha (1997), Fung (2002) và Mala Raghavan, Param Silvapulle

(2009). Bảng 3.1 ở dưới mô tả nội dung chi tiết các biến trong mô hình và nguồn dữ

liệu.

Trong số 9 biến được sử dụng trong mô hình, 4 biến đại diện cho các yếu tố

nước ngoài là chỉ số giá dầu thô thế giới (OPI), chỉ số sản lượng Hoa Kỳ (IPU), chỉ số

giá tiêu dùng Hoa Kỳ (PU), lãi suất Fed (IRU). Như đã giới thiệu, mô hình SVAR sử

dụng trong nền kinh tế mở, bao gồm các biến nước ngoài là cần thiết, chúng hỗ trợ


20

nhận diện các mối quan hệ giữa các biến trước những cú sốc khác nhau. Ba biến Hoa

Kỳ trong mô hình SVAR đại diện cho các thành phần bên ngoài của nền kinh tế Việt

Nam, và để kết nối giữa nền kinh tế Mỹ và Việt Nam, điều này cũng khá quen thuộc

trong các nghiên cứu trước đây về chính sách tiền tệ của những nền kinh tế nhỏ mở

(xem nghiên cứu của Cushman và Zha (1997), Dungey và Pagan (2000), Fung (2002)

và Tang (2006)). Năm biến số còn lại mô tả các yếu tố bên trong nước như sản lượng

công nghiệp trong nước (IP) và chỉ số giá tiêu dùng (P) được coi như là các biến mục

tiêu của chính sách tiền tệ và được gọi là các biến “non-policy”. Khối chính sách gồm

cung tiền (M2) và tỷ giá qua đêm liên ngân hàng (IR). Theo Cheong (2004), thay vì

phụ thuộc nhiều vào một công cụ chính sách, Chính phủ nên sử dụng một sự kết hợp

các công cụ như tập hợp tiền tệ và tỷ lệ lãi suất khác nhau. Trong số các kịch bản, Tang

(2006) nhận thấy rằng M2 là các ứng cử viên hợp lý nhất cho công cụ chính sách tiền

tệ. Trong nhiều nghiên cứu gần đây Domac (1999), Ibrahim (2005) và Umezaki

(2006)), tỷ giá qua đêm liên ngân hàng đã được chọn là công cụ của chính sách tiền tệ.

Tỷ giá hối đoái (EX) đại diệnbiến thông tin thị trường. Dùng tỷ giá hối đoái danh nghĩa

thay vì tỷ giá thực là cần thiết nghiên cứu. Mô hình SVAR sử dụng dữ liệu hàng tháng

từ tháng 1 năm 2004 đến tháng12 năm 2011, các giai đoạn thời gian mẫu không chỉ

bao gồm thời kỳ mở cửa tự do ở Việt Nam mà còn bao gồm cuộc khủng kinh tế thế

giới 2008. Tất cả các dữ liệu được trích ra từ dữ liệu thống kê của World Bank và Ngân

hành nhà nước VN. Các biến được điều chỉnh theo mùa và lấy logarit.

Bảng 3.1: Các biến trong mô hình cấu trúc tự hồi quy véc tơ (SVAR)

Các biến trong mô hình Viết tắt Thời gian (tháng) Nguồn

Khu vực quốc tế:

Chỉ số giá dầu thô thế giới OPI/POIL 1:2004 - 12: 2011 World Bank

Sản lượng công nghiệp của Hoa Kỳ IPU 1:2004 - 12: 2011 World Bank

Chỉ số CPI của Hoa Kỳ PU 1:2004 - 12: 2011 World Bank

Lãi suất công bố của FED IRU 1:2004 - 12: 2011 World Bank

Khu vực trong nước:


21

Sản lượng công nghiệp trong nước IP 1:2004 - 12: 2011 World Bank

Chỉ số CPI trong nước P/PVN 1:2004 - 12: 2011 World Bank

Cung tiền M2 M2/M2VN 1:2004 - 12: 2011 World Bank

Lãi suất qua đêm liên NH IR 1:2004 - 12: 2011 NHNN VN

Tỷ giá USD/VND danh nghĩa EX/EXVN 1:2004 - 12: 2011 World Bank

Ghi chú:

World Bank: Hệ thống cơ sở dữ liệu các chỉ tiêu tài chính của Ngân hàng Thế

giới;

NHNN VN: Dữ liệu từ Ngân hàng nhà nước Việt Nam.

3.3. Cấu trúc và các kiểm định mô hình

3.3.1. Cấu trúc mô hình trong trường hợp ở Việt Nam

Trong phần này, ta sẽ thiết lập mô hình SVAR cho Việt Nam. Thiết lập các hạn

chế, tính dừng và độ trễ của mô hình theocác nghiên cứu và kết thực nghiệm của

Buckle (2007), Christiano (2005), Dungey và Fry (2003) và Dungey và Pagan (2000 ).

Trên cơ sở lý thuyết về cấu trúc mô hình SVAR được trình bày ở trên, mô hình

SVAR của Việt Nam là như sau:

Yt = (Y1,t, Y2,t) (5)

Y1,t = (OPIt, IPUt, RUt, IRUt) (6)

Y2,t = (IPt, Pt, M2t, IRt, EXt) (7)

Trong đó: Y1,t là tập hợp các biến đại diện khu vực quốc tế; Y2,t là tập hợp các

biến đại diện khu vực kinh tế trong nước. Phương trình (5), (6) và (7) có thể viết lại

dưới dạng:

(8)

t

t

t

t

t

tv

vv

LB

LB

LB

LBLB

Y

YY

,2

,1

22

12

21

11

,2

,1;

)(

)(

)(

)()(;


22

Theo đó: B(L) được xác định dựa trên ma trận A0. Trong đó, A0 trong mô hình

SVAR được xác định như sau:

Bảng 3.2: Cấu trúc ma trận A0

Các biến phụ thuộc Các biến giải thích

OPI IPU PU IRU IP P M2 IR EX

OPI 1 0 0 0 0 0 0 0 0

IPU 0 1 0 0 0 0 0 0 0

PU 0 0 1 0 0 0 0 0 0

IRU 0 0 a32 1 0 0 0 0 0

IP 0 0 a42 a43 1 0 0 0 0

P 0 0 0 0 a65 1 0 0 0

M2 0 0 0 0 a75 a76 1 0 0

IR a81 0 0 a84 a85 a86 a87 1 0

EX a91 a92 a93 a94 a95 a96 a97 a98 1

Bảng 3.3: Cấu trúc ma trận B(L)

Các biến phụ thuộc Các biến giải thích

OPI IPU PU IRU IP P M2 IR EX

OPI b11 0 0 0 0 0 0 0 0

IPU b21 b 22 0 0 0 0 0 0 0

PU b 31 0 b 33 04 0 0 0 0 0

IRU b 41 0 0 b44 0 0 0 0 0

IP b 51 b 52 b 53 b 54 b55 0 0 0 0

P b 61 b 62 b 63 b 64 0 b66 0 0 0

M2 b 71 b 72 b 73 b 74 0 0 b77 0 0

IR 0 b 82 b 83 0 0 0 0 b88 0

EX 0 0 0 0 0 0 0 0 b99

Lưu ý: Cấu trúc mô hình này được tham khảo từ các nghiên cứu của (Mala và

Param 2007); (Fry 2001), (Fung 2002) và (Joiner 2003)

Giả định của chúng tôi được dựa trên “successive relationship”, mối quan hệ

liên tiếp, cái mà các mối quan hệ giữa các biến số được xác định trong khối theo cách


23

đệ quy.Việc sử dụng xác định các ma trận hạn chế tức thời, và ma trận hạn chế độ trễ

khá phổ biến trong các nghiên cứu và trong trường hợp này, các hạn chế xác định được

quy định cụ thể (theo kết qủa nghiên cứu Mala và Param 2007); (Fry 2001), (Fung

2002) và (Joiner 2003)).

3.3.2. Kiểm tra tính dừng của các biến và độ trễ trong mô hình

Bước đầu tiên của chúng tôi là kiểm tra xem bộ số liệu mô tả ở trên (dưới dạng

log và đã điều chỉnh theo mùa vụ) có tính dừng hay không. Cả kiểm định Augmented

Dickey-Fuller (ADF) và kiểm định Phillips Peron (PP) đều được sử dụng để có được

kết luận chính xác. Độ trễ trong kiểm định ADF được lựa chọn theo tiêu chuẩn Akaike

Information Criterion (AIC), Schwarz Information (SIC), Hannan Quinn informatio

(HQ), tiêu chuẩn FPE và tiêu chuẩn LR. Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến đều

có nghiệm đơn vị (không dừng). Tuy nhiên, sai phân bậc nhất cho thấy các biến đều

dừng nghĩa là tất cả các biến đều có tính tích hợp bậc -1 I(1).

Bảng 3.4: Kiểm định tính dừng của số liệu (sai phân bậc 1)

Biến Kiểm đinh ADF

Trạng thái No trend trend

OPI -4.270146* -4.256629* Dừng

IPU -2.728629*** -2.709214 Dừng

PU -5.325691* -5.298863* Dừng

IRU -4.477454* -4.784545* Dừng

IP -5.482175* -5.581609* Dừng

P -2.258169*** -2.281811 Dừng

M2 -6.899860* -6.895453* Dừng

IR -6.064975* -6.041416* Dừng

EX -5.383864* -6.181100* Dừng

Các ký hiệu *, **, *** tương đương với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Kết quả

ước lượng trên Eview 5.1.


24

Bước tiếp theo, chúng tôi kiểm định của mô hình dựa trên sự phân tách bộ dữ

liệu thành 2 nhóm chính: nhóm thứ nhất là dữ liệu của 9 biến nêu trên từ năm 2004-

2007 và nhóm thứ hai bắt đầu từ năm 2008-2011. Sở dĩ chúng tôi chia dữ liệu thành hai

nhóm như vậy là để ước tính sự khác biệt trong độ trễ của chính sách tiền tệ lên các

yếu tố kinh tế của Việt Nam giao đoạn trước và sau khủng hoảng. Chúng tôi cũng kết

hợp kiểm định đồng thời cho độ trễ của toàn bộ dữ liệu từ năm 2004-2011.

Chúng tôi hồi quy mô hình SVAR 9 biến cho hai giai đoạn và áp đặt các hạn

chế bằng ma trận cấu trúc A0 và B(L) vào mô hình,dưới đây là một số kết quả kiểm

định độ trễ dựa trên mô hình SVAR:

Sau khi sử dụng các kiểm định LR, FPE, AIC, SC Và HQ, kết quả kiểm định

cho thấy độ trễ tối ưu cho mô hình SVAR giai đoạn trước khủng hoảng là 0 theo tiêu

chuẩn SC và 2 đối với kiểm định LR, FPE, AIC và HQ, trong khi đó ở giai đoạn sau

khủng khoảng độ trễ là 0 với mô hình được chấp nhận bởi kiểm định SC và 3 với kiểm

đinh LR, FPE, AIC và HQ

Bảng 3.5: Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình theo 5 tiêu chuẩn (2004-2007)


Tuy nhiên, độ trễ được xác định trong các kiểm định AIC, HQ và SC là không

đủ để thực hiện đánh giá tác động của các cú sốc được lượng hóa trong mô hình. Do

vậy, chúng tôi sử dụng thêm phương pháp LM để kiểm định tính tự tương quan phần


25

dư trong mô hình1. Kết quả kiểm định LM test đã cho thấy độ trễ của phương trình

SVAR giai đoạn (2004-2007) tốt nhất nên là 8 và giai đoạn (2008-2011) nên là 3. Do

vậy, bài viết sẽ sử dụng mô hình SVAR với độ trễ là 8 ở giai đoạn 2004-2007 và 3 cho

giai đoạn 2008-2011.

Bảng 3.7:Kiểm định tương quan phần dư cho hai giai đoạn

2004 – 2007 2008 – 2011

Chi – bình phương với mức ý nghĩa ở bậc 81

Bên cạnh đó, tôi cũng kiểm định độ trễ của mô hình SVAR cho toàn bộ dữ liệu

từ 2004 – 2011 theo các tiêu chuẩn kiểm định định LR, FPE, AIC, SC Và HQ. Đồng

thời sử dụng thêm phương pháp LM test để kiểm định tính tự tương quan phần dư

trong mô hình như hai giai đoạn nêu trên. Kết quả kiểm định cho thấy độ trễ của

phương trình SVAR giai đoạn 2004-2011 tốt nhất nên là 8 (xem phụ lục B4, B5).

1Ở đây chúng tôi sử dụng LM test để kiểm định bằng cách chạy hồi quy mô hình SVAR theo độ trễ 1-

12. Sau đó chọn kết quả tốt nhất của LM test ứng với độ trễ tương ứng của mô hình SVAR.


26

Bảng 3.8:Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình theo 5 tiêu chuẩn (2004-2011)

Bảng 3.9:Kiểm định tương quan phần dư cho giai đoạn (2004-2011)


Kết quả ước lượng mô hình SVAR, ma trận A0 và B(L) tối ưu được trình bày ở

phụ lục B6, B7.

3.4. Hàm xung lực phản hồi và phân tích phương sai

3.4.1. Hàm xung lực phản hồi:

Chức năng xung lực phản hồi được sử dụng để kiểm tra các phản ứng động của

các biến trước những cú sốc khác nhau trong mô hình SVAR. Sử dụng độ trễ L, mô

hình (6) có thể được viết như sau:

B(L)Yt=vt (9)


27

Đối với một hiệp phương sai VAR ổn định, hiệu quả của bất kỳ cú sốc được

biểu hiện bởi vt (hình thức đơn giản mới) (9) mất đi tại một số điểm trong tương lai.

Trong trường hợp này (9) có thể dùng để nhấn mạnh biến nội sinh Yt như là một chức

năng của các giá trị hiện tại và quá khứ của vt, với các trung bình trượt của vector

(VMA) đại diện được đưa ra là:

Yt = vt + C1vt-1 +C2vt-2 + …=C(L)vt (10)

Với C(L)=B((L))-1

. Chức năng đáp ứng xung có nguồn gốc từ các dấu vết VMA

đáp ứng cho các kết quả biến đổi của biến thứ j theo thời gian, sau một sự đổi mới với

vt từ biến thứ j, trong khi giữ tất cả các hình thức đổi mới rút gọn không đổi.Tuy nhiên,

mô hình MA (10) không có khả năng cho rằng phản ứng của một biến nhất định với

một cú sốc kinh tế có thể giải thích được, bởi vì cách xây dựng vt phản ánh sự kết hợp

của tất cả các cú sốc kinh tế cơ bản và không liên quan tới một cú sốc cụ thể. Một cách

để phá vỡ vấn đề này là chuyển đổi vt đổi mới để phục hồi các thiết lập cấu trúc đổi

mới trực giao εt quy định trong mô hình SVAR ban đầu (1).

Cách tiếp cận SVAR giả định rằng những đổi mới cơ cấu εt là trực quan, các rối

loạn cấu trúc là không tương quan. Cách thể hiện MA (10) có thể được chuyển đổi như

sau:

Yt = C*(L) εt (11)

Với C*(L)=C(L)A0-1

tạo ra các chức năng đáp ứng xung của Yt tới cú sốc cấu

trúc εt. Khi đổi mới cơ cấu trực giao, các hiệp phương sai giữa các cú sốc nguyên thủy

sẽ bị hạn chế bằng không. Những ảnh hưởng của cú sốc chính sách tiền tệ trên các biến

khác trong nước, đặc biệt là các biến mục tiêu thu nhập và giá cả có thể được thu thập

hiệu quả hơn bằng cách tính toán các chức năng đáp ứng xung ban đầu ở (11). Các rối

loạn εt có ý nghĩa kinh tế và do đó các chức năng đáp ứng xung có thể được giải thích

một cách có ý nghĩa. Ví dụ, cơ chế truyền dẫn của một cú sốc chính sách tiền tệ có thể

được phân tích bằng cách quan sát phản ứng của các biến khác trong hệ thống với

những cú sốc chính sách tiền tệ.


28

3.4.2. Phân tích phương sai

Phân tích phương sai đo lường tác phản ứng của các biến độc lập trước những

cú sốc từ các biến cụ thể trong mô hình. Sai số dự báo được thể hiện như:

(12)

Sai số trung bình bình phương s-perior:

(13)

(14)

Với Ω=A-1

∑(A0-1

)’

Biểu thức (14) mô tả sự tác động trực giao của biến εtMSE đến chênh lệch dự

báo trong Yt.


29

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ PHÂN TÍCH

4.1. Các kênh truyền dẫn của chính sách tiền tệ, tỷ giá tới nền kinh tế

4.1.1. Phản ứng của lãi suất VND đối với các cú sốc từ bên ngoài nền kinh tế

Hình 4.1 mô tả phản ứng của lãi suất trong nước trước những biến động (cú sốc)

giá dầu thế giới, lãi suất và lạm phát của Hoa Kỳ. Nhìn vào các biểu đồ cho thấy trước

khủng khoảng lãi suất Việt Nam chịu tác động mạnh và ngay lập tức (trong khoảng

thời gian từ 2 đến 6 tháng) trước xu thế biến động giá dầu thế giới và lãi suất lạm phát

Hoa Kỳ. Tuy nhiên sau khủng khoảng thì tác động này yếu và chậm hơn. Điều này

hàm ý rằng chính sách tiền tệ của Việt Nam tương đối nhạy cảm và dễ bị tổn thương

trước các tác động của việc tăng giá cả hàng hóa thế giới trước khủng khoảng. Tuy

nhiên, khi nền kinh tế Hoa Kỳ có xu hướng phục hồi và ổn định thì lãi suất VND có xu

hướng giảm và ít biến động hơn so với mức biến động của nó trước việc tăng chỉ số giá

dầu thô thế giới và mức lãi suất, giá cả tại Hoa Kỳ.

Hình 4.1: Phản ứng phân rã của lãi suất VND đối với các cú sốc ngoại sinh

Trước khủng hoảng Sau khủng hoảng


30

4.1.2. Phản ứng của nền kinh tế trong nước bao gồm: sản lượng công nghiệp, giá

cả và lãi suất trước biến động lãi suất của FED

Hình 4.2: Phản ứng phân rã của IP, P và IR trước biến động IRU



31

Có một tác động rõ ràng từ lãi suất, cụ thể là từ chính sách thắc chặt tiền tệ của

Hoa Kỳ. Hình 4.2 mô tả phản ứng của nền kinh tế bao gồm sản lượng công nghiệp

(IP), chỉ số giá tiêu dùng (P), lãi suất (IR) trước những biến động lãi suất FED (IRU).

Trong giai đoạn trước khủng hoảng, chính sách tiền tệ thắt chặt của Mỹ dường

như ảnh hưởng làm lãi suất Việt Nam kết quả là làm giảm mức giá và sản lượng của

công nghiệp trong nước. Trong giai đoạn hậu khủng hoảng, ban đầu giá cả đầu ra có xu

hướng giảm (sau 4 tháng) và sau đó bắt đầu gia tăng sau 5 thángtrong khi lãi suất trong

nước chịu tác động mạnh và gần như tức thì (sau 1-2 tháng) bởi những cú sốc tiền tệ

của Mỹ. Còn sản lượng cũng chịu ảnh hưởng mạnh (giảm sau 5 tháng) trước sự thắt

chặt lãi suất của FED. Nhìn chung, lãi suất biến động không ổn định bởi sốc tiền tệ

nước ngoài cả trước và sau giai đoạn trước khủng hoảng, trong khi mức giá và sản

lượng công nghiệp trong nước bị tác động nhiều hơn trong giai đoạn hậu khủng hoảng.

4.1.3. Phản ứng của nền kinh tế bao gồm sản lượng công nghiệp, cung tiền M2 và

lãi suấttrước các biến động về sản lượng và giá cả hàng hóa nội địa

Hình 4.3và4.4 dưới đây cho thấy tác động của những cú sốc sản lượng và giá cả

đến cung tiền, lãi suất, sản lượng công nghiệp trong nước. Tác động của những cú

sốc sản lượng và mức giá cả của Việt Nam đã dẫn đến một số mâu thuẫn trong cả hai

thời kỳ. Trong giai đoạn trước khủng hoảng, sự gia tăng trong mức giá cả dẫn đến

chính sách tiền tệ lãi suất thắt chặt, gây ra một gia tăng lãi suất trong nước. Tuy nhiên

tác động của những cú sốc là không mạnh, và do đó các phản ứng tiêu cực của cú sốc

này cũng nhẹ, những phản ứng này diễn ra chậm hơn giai đoạn sau khủng khoảng (sau


32

4-5 tháng). Trong giai đoạn hậu khủng hoảng, tác động đến lãi suất, cung tiền hay sản

lượng là tương đối mạnh và tức thì (sau 1-2 tháng).

Việc điều hành chính sách tiền tệ trước cú sốc về lạm phát trong nước tăng cao

là hợp lý và phù hợp về mặt lý thuyết kinh tế. Khi chỉ số CPI tăng cao, tác động tiêu

cực tới tăng trưởng kinh tế thì phản ứng tức thì của chính sách tiền tệ là điều chỉnh lãi

suất VND theo hướng tăng và giảm mạnh lượng tiền cung ứng và hút tiền từ lưu thông

về. Và sau khủng khoảng, khi nới lỏng tiền tệ, kích tăng trưởng bằng việc giảm lãi suất,

tăng cung tiền thì sản lượng sẽ bắt đầu tăng tuy nhiên sự gia tăng sản lượng diễn ra

tương đối chậm (sau 10 tháng).

Hình 4.3: Phản ứng của sản lượng công nghiệp IP, cung tiền M2 và lãi suất IR trong

nước trước các biến động về giá cả hàng hóa nội địa.



33

Hình 4.4: Phản ứng của sản lượng công nghiệp IP, cung tiền M2 và lãi suất IR trong

nước trước các biến động về sản lượng công nghiệp Việt Nam.



34

Nhìn vào hình 4.3có thể thấy các chỉ số CPI (biến P), M2 và lãi suất phản ứng

tương đối mạnh mẽ khi nền kinh tế tăng trưởng cao (thể hiện qua việc tăng trưởng khu

vực sản xuất). Trước các cú sốc về tăng trưởng trong nước (trạng thái nền kinh tế tăng

trưởng quá nóng), chỉ số CPI biến động mạnh theo chiều hướng tăng cao trong khoảng

thời gian hơn 10 tháng. Đối phó với chiều hướng tăng mạnh của CPI trong nước, chính

sách tiền tệ trong nước có xu hướng thắt chặt, thể hiện đường lãi suất phản ứng tăng

cao và nhanh trong khoảng thời gian 3-9 tháng đầu tiên và cung tiền M2 đã giảm trong

thời gian này, kết quả là chỉ số giá cả có xu hướng tăng chậm lại và có đã giảm xuống

đó. Tuy nhiên, sau khoảng thời gian kiểm soát và hạn chế tốc độ tăng cao của chỉ số

giá cả, chính sách tiền tệ sau khủng khoảng có xu hướng nới lỏng (lãi suất VND trên

thị trường có xu hướng giảm xuống ) để hỗ trợ cho hoạt động sản xuất và kinh doanh

trong nước. Tuy nhiên độ trễ và cường độ tác động không mạnh mẽ và nhanh như giai

đoạn trước khủng khoảng.

4.1.4. Phản ứng của các biến chính sách tiền tệ đối với sự thay đổi về cung tiền, lãi

suất và tỷ giá

Chúng ta có thể thấy việc tăng lượng tiền cung ứng ra lưu thông làm cung tiền

M2 tăng sẽ tác động làm lãi suất VND trên thị trường giảm dần xuống và ngược lại

việc tăng lãi suất sẽ khiến cung tiền M2 giảm. Tuy nhiên, mức độ thay đổi của lãi suất

VND trên thị trường tiền tệ trước các động thái điều chỉnh chính sách tiền tệ sẽ mất

thời gian khoảng từ 3 đến 5 tháng để có hiệu lực (khi đồng VND bị phá giá thì sau

khoảng 15 tháng lãi suất VND sẽ giảm xuống). Biểu đồ cũng cho thấy tỷ giá giữa VND


35

và USD tương đối nhạy cảm trước các biến động về lãi suất VND và lượng tiền cung

ứng ra lưu thông (phản ứng ngay sau 2-3 tháng).

Hình 4.5: Phản ứng phân rã tương tác giữa các biến chính sách tiền tệ M2, IR, EX

trước khủng khoảng

Trước khủng hoảng


36

Hình 4.6: Phản ứng phân rã tương tác giữa các biến chính sách tiền tệ M2, IR, EX

trước khủng khoảng.

Sau khủng hoảng


37

Còn giai đoạn sau khủng khoảng cung tiền và lãi suất phản ứng khá nhạy cảm và

tức thì (cung tiền thay đổi sau 4-5 tháng, lãi suất sau 1-2 tháng) trước những biến động

trong tỷ giá hơn giai đoạn trước khủng khoảng. Còn sự sự gia tăng trong lãi suất

không ảnh hưởng nhiều đến biến động tỷ giá hối đoái và kết quả này là không có gì

đáng ngạc nhiên vì chính sách neo tỷ giá VND theo USD của Việt Nam. Nhìn chung,

chúng ta có thể kết luận rằng các biến chính sách tiền tệ trong nước tương tác nhất

quán và không mạnh mẽ trong giai đoạn trước và sau khủng khoảng khủng hoảng.

4.1.5. Phản ứng của mức giá cả trước biến động tỷ giá, cung tiền và lãi suất

Nền kinh tế Việt Nam tăng trưởng nóng trước khủng khoảng thể hiện qua sự gia

tăng cung tiền, giảm lãi suất và phá giá tiền tệ dẫn đến lạm phát. Tuy nhiên thời gian và

mức độ tác động đến giá cả không giống nhau, trong khi phản ứng của chỉ số giá trước

cú sốc tỷ giá khá nhanh (sau 1-2 tháng)thì đối với biến động cung tiền có độ trễ cao

hơn (sau 5 tháng) tuy nhiên tác động không duy trì lâu sau 15 tháng. Còn sau khủng

khoảng, chỉ số giá cả phản ứng chậm nhưng mạnh mẽ và kéo dài hơn.

Hình 4.7: Phản ứng của mức giácả trong nước (P )trước biến động tỷ giá (EX), cung

tiền (M2) và lãi suất (IR)



38

4.2. Phân tích Variance Decompositionđể đánh giá mức độ tác động trong ngắn

hạn và trung hạn

Phân tích Variance Decomposition là công cụ hữu ích để đánh giá tác động giữa

các biến qua hiệu ứng xung đáp ứng. Tỷ lệ các biến đổi của 5 biến nội sinh, được giải

thích bởi các biến trong mô hình SVAR giai đoạn trước và sau khủng hoảng. Phân tích

phương sai ở tháng 1, 12, 24 và 48 tháng trong tương tai được mô tả.

Trong giai đoạn trước khủng hoảng, nhiều sự thay đổi trong sản lượng trung và

dài hạn được giải thích là do cú sốc của chính nó và theo sau cú sốc về cung tiền M2 và

lãi suất trong nước. Rộng hơn, nó bị ảnh hưởng lớn bởi giá dầu thế giới, sản lượng,

mức giá và lãi suất của Mỹ. Đối với giá, trong ngắn hạn, biến động hầu như được gải

thích bởi cú sốc của chính nó, còn về lâu dài hầu hết những biến động là nguyên của cú

sốc giá cả dầu thế giới, lãi suất Mỹ và cú sốc tiền tệ (cung tiền, lãi suất và tỷ giá) trong

nước. Các biến đổi trong cung tiền và lãi suất chủ yếu bị ảnh hưởng bởi những cú sốc

của chính chúng. Về lâu dài, cung tiền chịu ảnh hưởng nhẹ bởi lãi suất, trong khi lãi

suất chịu ảnh hưởng của mức giá cả trong nền kinh tế và lãi suất của Mỹ. Hơn nữa, tỷ

giá hối đoái phần lớn bị ảnh hưởng bởi giá cả dầu thế giới và lãi suất trong nước.


39

Bảng 4.1: Các nhân tố tác động đến sự biến động của sản lượng, CPI, M2, Lãi suất và

Tỷ giá trước khủng khoảng

Variance Decomposition của IP:

Kỳ OPI IPU PU IRU IP P M2 IR EX

1 5.137838 2.003893 4.472888 1.115189 87.27019 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

12 8.195360 2.680891 4.001567 1.503059 78.79756 0.036280 2.451910 1.213969 1.119406

24 9.166385 2.294724 6.286774 6.383836 58.18602 1.190205 3.102670 11.09600 2.293386

48 13.73036 1.498996 5.271553 14.07652 30.86107 3.023334 4.150411 21.43140 5.956353

Variance Decomposition của P:


1 0.234762 2.456924 9.438093 2.062142 15.11786 70.69022 0.000000 0.000000 0.000000

12 10.83322 1.153474 23.39191 12.10252 16.84970 31.42811 0.289666 0.647556 3.303848

24 10.81148 2.919097 13.47914 25.83419 9.998976 20.49472 0.912096 13.44357 2.106726

48 12.12490 1.899657 11.38273 21.29567 6.147296 13.28969 3.958105 18.65309 11.24886

Variance Decomposition củaM2:


1 0.073978 2.953688 10.51632 0.880058 2.084514 0.222864 83.26858 0.000000 0.000000

12 0.101313 5.588686 8.109238 4.072256 5.023065 1.136323 71.32232 2.475424 2.171372

24 3.220356 6.286389 7.449072 11.92976 6.182147 1.006219 59.58226 2.191670 2.152131

48 5.463264 4.663663 10.80939 12.58129 5.790662 5.420912 32.02463 13.17424 10.07195

Variance Decomposition củaIR:


1 3.995615 3.442341 11.56896 9.301199 0.315695 6.227379 2.555909 62.59290 0.000000

12 10.76931 1.617756 13.83951 20.07363 1.970787 8.864607 2.709616 26.82120 13.33358

24 11.96559 1.748481 7.219212 16.50056 1.140225 8.984378 6.851326 36.39694 9.193282

48 17.66822 0.933861 3.923801 19.02010 1.813481 6.702104 5.547740 35.51919 8.871498

Variance Decomposition của EX:


1 2.936543 1.008485 19.24902 1.583864 0.557978 12.41795 14.05179 0.938438 47.25594

12 7.395392 0.645872 10.41368 0.859451 6.911457 7.427321 8.165541 33.15257 25.02872

24 13.99287 1.241839 5.337768 28.79303 3.535810 4.110360 4.152656 24.88884 13.94683

48 11.64172 1.966355 8.619204 16.94273 4.257117 8.871413 7.121856 24.28792 16.29168


40

Đáng chú ý là, một sự khác nhau của kết quả xuất hiện cho giai đoạn trước và

sau khủng hoảng. Trong giai đoạn sau khủng hoảng, giá cả dầu thế giới đóng một vai

trò quan trọng trong việc giải thích những thay đổi của các biến trong nước, đặc biệt là

trong dài hạn. Ngoài các chỉ số giá dầu thế giới, lãi suất của Mỹ dường như ảnh hưởng

đến sự biến động chính sách tiền tệ tổng thể, lãi suất và giá trong nước trong lâu dài.

Kết quả này là phù hợp với những gì được quan sát thấy trong phân tích hàmxung

lựcphản hồitrong đó sự thay đổi của các biến nội sinh có xu hướng bị ảnh hưởng nhiều

bởi sự thay đổi của biến ngoại sinh trước và sau khủng hoảng .

Bảng 4.2: Các nhân tố tác động đến sự biến động của sản lượng, CPI, M2, Lãi suất và

Tỷ giá sau khủng khoảng

Variance Decomposition của IP:


1 0.008794 7.816342 0.270593 1.482437 90.42183 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

12 7.883637 6.580880 5.549693 7.222020 69.18309 0.503582 0.642513 0.143028 2.291558

24 7.906584 7.163847 5.510227 7.180322 68.48707 0.599270 0.706225 0.165823 2.280630

48 7.914624 7.183678 5.508827 7.181245 68.44875 0.607249 0.708232 0.166916 2.280480

Variance Decomposition của P:


1 8.428700 0.102123 11.81315 5.243981 8.300703 66.11134 0.000000 0.000000 0.000000

12 12.01881 39.48149 5.558338 3.416794 6.509216 28.61866 2.543452 1.110853 0.742390

24 12.19515 38.54670 5.634995 3.873802 6.344442 28.49485 2.783154 1.367527 0.759380

48 12.18360 38.51865 5.642672 3.886676 6.338333 28.47630 2.806459 1.385484 0.761825

Variance Decomposition của M2:


1 5.819141 0.085984 6.105025 3.000993 14.24410 13.42561 57.31915 0.000000 0.000000

12 6.396717 0.251891 5.640381 5.173400 14.00348 12.49522 53.66008 1.224047 1.154789

24 6.398574 0.290410 5.696618 5.231603 14.00884 12.48662 53.50330 1.229920 1.154116

48 6.398829 0.292400 5.696820 5.231742 14.00822 12.48729 53.50041 1.230176 1.154113


41

Variance Decomposition của IR:


1 9.883794 0.132550 6.472216 0.255674 3.935434 1.329178 0.064023 77.92713 0.000000

12 9.163654 6.722054 7.494233 6.150055 3.324572 1.840905 3.341962 61.42367 0.538891

24 9.184042 7.201489 7.457410 6.106243 3.466448 1.882189 3.347359 60.81007 0.544752

48 9.188485 7.226418 7.454297 6.105709 3.468213 1.886170 3.348556 60.77645 0.545706

Variance Decomposition của EX:


1 0.770081 0.033124 2.323629 0.030067 4.776402 0.742635 12.10067 5.836467 73.38693

12 8.387881 2.131555 3.800570 2.016053 9.551300 2.894131 16.60497 4.497944 50.11559

24 8.311178 2.812920 3.981385 2.029914 9.471480 2.954412 16.47912 4.485212 49.47438

48 8.312866 2.837551 3.980966 2.030476 9.470632 2.956588 16.47476 4.484572 49.45158

Ở đây ta đặc biệt chú ý tới giá cả trong nước trước và sau giai đoạn khủng

hoảng kinh tế 2008, có một sự thay đổi lớn về các nhân tố ảnh hưởng đến giá trong hai

giai đoạn này. Trước khủng hoảng, nhân tố tác động nhiều nhất tới giá cả là lãi suất của

Mỹ và lãi suất trong nước.Tuy nhiên, trong giai đoạn sau khủng hoảng yếu tố tác động

mạnh mẽ nhất lại là giá dầu thế giới và theo sau đó là sản lượng công nghiệp của Mỹ,

lãi suất của Mỹ và lãi suất của Việt Nam chỉ ảnh hưởng nhẹ đến giá cả trong nước.

Điều này nói lên rằng giá cả trong nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng nhiều của các

yếu tố vĩ mô nước ngoài hơn sau giai đoạn hội nhập kinh tế thế giới (WTO, 2007) và

giai đoạn sau của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới đang diễn ra cho tới hiện nay.

4.3 Đo lường mức độ và độ trễ của tác động của hiệu ứng ERPT lên lạm phát

trước và sau đại khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008.

Ở phần 4.1 nhóm đã nghiên cứu tác động Pass-through của chính sách tiền tệ,

qua đó hiệu ứng thẩm thấu của chính sách tiền tệ lên lạm phát thông qua các kênh

truyền dẫn được mô hình hóa và đo lường một cách cụ thể.


42

Trong những năm gần đây, khi nước ta hội nhập tài chính ngày càng sâu hơn

thông qua việc trở thành thành viên của hàng loạt tổ chức kinh tế toàn cầu APEC,

WTO,… thì tỷ giá hối đoái một sợi dây kết nối các nền kinh tế trở thành một cụ vô

cùng hữu ích trong việc vận hành nền kinh tế của chính phủ. Nhất là khi nó chính là

thủ phạm trực tiếp hoặc gián tiếp của hàng loạt các cuộc khủng hoảng kinh tế lớn như

cuộc khủng hoảng ở Mexico năm 1994, Thái Lan, Indonesia, và Hàn Quốc năm 1997,

Nga và Brazil năm 1998, Argentina năm 2000, và Thổ Nhĩ Kỳ 2000. Thì việc nghiên

cứu sâu hơn tác động của tỷ giá hối đoái lên lạm phát là vô cùng cần thiết.

Hồi quy theo mô hình VAR:

Phần này ta chỉ phân tích sâu tác động thẩm thấu của tỷ giá hối đoái lên chỉ số

giá tiêu dùng.

Giai đoạn trước khủng hoảng, khi thực hiện chạy thử VAR với các độ trễ thì

tiêu chuẩn LR đề nghị độ trễ là 1, tiêu chuẩn FPE chọn độ trễ là 5 trong khi đó các tiêu

chuẩn AIC và HQ ủng hộ độ trễ là 6.

Bảng 4.3:Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình theo 5 tiêu chuẩn (2004-2007)

Sau khi chạy lại mô hình Var cho thời kì trước khủng hoảng và thực hiện kiểm

định LM cho chuỗi phần dư thì độ trễ là 1 cho kết quả tối ưu nhất ở bảng 4.5.

Thực hiện các kiểm định tương tự cho các biến với giai đoạn sau khủng hoảng.

tiêu chuẩn SC với độ trễ là 1, tiêu chuẩn LR và FPE chọn độ trễ là 6, và AIC, HQ với

độ trễ 7. Với kiểm định LM cho ta kết quả 1 là độ trễ tối ưu áp dụng vào mô hình cho

giai đoạn sau khủng hoảng (xem bảng 4.4 và 4.5)


43


Bảng 4.5: Kiểm định tương quan phần dư cho hai giai đoạn

2004 – 2007 2008 – 2011


Đo lường hệ số Pass-through:

Theo nghiên cứu của Võ Văn Minh (2009), ông đã thực hiện ước tính hệ số

Pass-through là thay đổi của PVN theo 1% thay đổi trong tỷ giá hối đoái. Cú sốc trong

tỷ giá hối đoái được đo lường bằng độ lêch chuẩn của D(EXVN). Một cú sốc của tỷ giá

hối đoái ở thời điểm t = 0 cũng gây ra sự thay đổi cho chính bản thân nó trong thời kì

t= i. sự thay đổi của PVN trong thời kì t = i là kết quả của độ lệch chuẩn của tỷ giá hối

đoái thời kì t= 0 và thay đổi của tỷ giá hối đoái thời điểm t= i. vì thế 1% thay đổi trong

thời điểm t=0 của tỷ giá hối đoái gây ra một thay đổi trong D(EXVN) là:

Ei= (ei+ S.D D(EXVN)) x 10, (tại thời điểm t=i) (15)


44

Hệ số Pass-through được đo lường theo công thức sau:

(16)

Với là thay đổi của PVN trong thời kì t=i do cú sốc tỷ giá hối đoái gây ra,

Ei là thay đổi trong tỷ giá hối đoái do tác động của cú sốc của chính nó.

Ta có kết quả hệ số Pass-through trước và sau khủng hoảng thể hiện ở 2 bảng

dưới đây:

Bảng 4.6: Hệ số Pass-through giai đoạn trước khủng hoảng

Với S.D D(EXvn) = 0.0009953

Bảng kết quả cho thấy rằng tác động Pass-through ở Việt Nam là không hoàn

toàn. Tác động Pass- through xuất hiện ở ngay giai đoạn đầu tiên, sau 1 tháng. Và mức

độ tác động tăng dần đến các tháng 5, tháng 6 của năm thứ 1 tác động này là mạnh nhất


45

rồi giảm dần, sang năm thứ 2 thì tác động này rất nhỏ và đến triệt tiêu hoàn toàn vào

tháng thứ 11 của năm thứ 2. Hệ số nằm trong khoảng từ 0.00015 đến 0.56. Không có

thời điểm mà hiệu ứng Pass-through hoàn toàn tức sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái ảnh

hưởng một cách đầy đủ đến lạm phát.

Mức độ tác động của Pass-through trung bình cho năm đầu tiên là 0,21. Điều

này là phù hợp với kết quả đo lường Pass-through tỷ giá hối đoái của IMF thực hiện

cho Việt Nam là 0.25. Theo nghiên cứu của Ito et el năm 2005 thì mức độ Pass-through

trung bình cho năm thứ nhất ở Indonesia là 0.53, Hàn Quốc 1.05 và Singapore là 0.59.

Và theo nghiên cứu của Võ Văn Minh thực hiện năm 2009 thì mức độ tác động của

Pass- through của tỷ giá hối đoái lên chỉ số giá tiêu dùng là 0.08.

Với mức độ Pass-through tương đối thấp Chính phủ có thể linh hoạt hơn trong

việc sử công cụ chính sách tiền tệ vì một thay đổi bất lợi trong tỷ giá hối đoái không

gậy ra áp lực quá lớn lên lạm phát, vì thế chính sách tiền tệ được Chính phủ sử dụng

nhằm thực hiện các mục tiêu tăng trưởng khác.

Bảng 4.7 cho thấy tác động Pass-through ở Việt Nam giai đoạn sau khủng

hoảng có thời kì là hoàn toàn. Tác động này bắt đầu vào tháng thứ 1 với mức độ lớn

hơn nhìêu so với trước khủng hoảng. Ảnh hưởng này phát triển nhanh chóng đến giai

đoạn tháng 4, tháng 5 của năm thứ nhất tác động này cực đại, nhưng không kéo dài day

dẳng như trước khủng hoảng, tác động của tỷ giá hối đoái lên lạm phát giảm dần, và

triệt tiêu hoàn toàn vào tháng thứ 14 (tháng thứ 2 của năm thứ 2).

Tác động Pass-through trung bình cho năm thứ 1 của thời kì sau khủng hoảng

cũng lớn hơn rất nhiều so với giai đoạn trước, với mức tác động Pass-through trung

bình là 0.921cho năm thứ nhất. Ở đây ta chứng kiến một hiệu ứng tăng vọt. Sau khủng

hoảng kinh tế thế giới năm 2008, nền kinh tế Việt Nam trở nên dễ bị tổn thương hơn.

Một cú sốc của tỷ giá hối đoái sẽ ảnh hưởng một cách mạnh mẽ và nhanh chóng lên

lạm phát. Đây là một rào cản cho việc vận dụng các công cụ của chính sách tiền tệ.


46

Bảng 4.7: Hệ số Pass-through giai đoạn sau khủng hoảng

Với S.D D(EXvn) = 0.005881

Có nhiều lý do để giải thích cho sự tăng đột biến này của hiệu ứng Pass-through

của thời kì sau khủng hoảng so với giai đoạn trước.

Một là, với nghiên cứu năm 2000 Taylor phát hiện ra mối tương quan giữa môi

trường lạm phát và mức độ ERPT. Với môi trường kinh tế có tỷ lệ lạm phát thấp thì

mức độ ERPT cũng thấp và ngược lại với một tỷ lệ lạm phát cao cũng tạo ra mức độ

ERPT cao hơn hẳn. Theo giải thích của Taylor thì lạm phát có tính chất quán tính. Do

đó với một nền kinh tế có lạm phát thấp thì một cú sốc của tỷ giá sẽ gây ra một sự thay

đổi ít hơn ở lạm phát do xu hướng lạm phát thấp được duy trì. Ngược lại với một tỷ lệ

lạm phát cao, một cú sốc tỷ giá hối đoái sẽ khếch đại bởi biến động của lạm phát, với

quán tính của mình, lạm phát ở mức cao sẽ càng lớn hơn.


47

Quan sát diễn biến của lạm phát ở nước ta từ năm 2000 đến nay, thì kể từ cuộc

đại khủng hoảng thế giới bùng nổ tỷ lệ lạm phát ở nước ta leo thang tạo nền tảng cho

một sự nhảy vọt của mức độ tác động của Pass-through.

Thứ 2, cũng với bài nghiên cứu năm 2000 Taylor đã cho thấy ra rằng, ERPT

cũng phụ thuộc vào mức độ đô la hóa. Với mức độ đô la hóa cao sẽ cho một tác động

Pass-through lớn hơn của tỷ giá hối đoái lên lạm phát và ngược lại.

Hình 4.8: Diễn biến lạm phát của Việt Nam từ 2000-T8/2011

Theo bài nghiên cứu của ThS. Nguyễn Thị Hồng công bố ngày 07/04/2011 thì:

“Trong thập kỷ qua, mặc dù lạm phát đã được kiểm soát và có xu hướng ổn định ở mức

thấp, đô la hoá vẫn còn là hiện tượng phổ biến ở các nước đang phát triển và các nền

kinh tế đang chuyển đổi, trong đó có Việt Nam” và thạc sĩ cũng nhận đinh rằng:

“chúng ta có thể đánh giá xu hướng gia tăng của đô la hóa tiền mặt nếu phương pháp

thống kê cán cân thanh toán không có gì thay đổi. Số liệu cán cân thanh toán cho thấy

lỗi và sai sót trong hạng mục cán cân thanh toán quốc tế của Việt Nam bắt đầu tăng

mạnh từ năm 2008 đến nay (2008: -1,16 tỷ USD; 2009: 12,18 tỷ USD; 6T/2010: -7,04

tỷ USD) còn nhiều năm trước biến động không lớn lắm. Sự đột biến trong hạng mục

lỗi và sai số thống kê trong 2 năm trở lại đây một phần là do lỗi thống kê cán cân thanh

toán của các Bộ, Ngành liên quan nhưng có thể nói có một phần không nhỏ là do các tổ


48

chức và cá nhân có xu hướng găm giữ ngoại tệ tiền mặt khi kinh tế trong nước chịu tác

động của khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế”. Với kết luận này mức độ đô la

hóa tăng so với thời kì trước khủng hoảng tạo tiền đề cho việc tang tác động Pass-

through.

Một lý lẽ khác giải thích cho sự gia tăng này là nghiên cứu của Javier A. Reyes

năm 2004, nói rằng mức độ của ERPT phụ thuộc vào độ vững chắc cũng như lòng tin

với nền kinh tế nói chung và chế độ tiền tệ của quốc gia nói riêng. Sau khủng hoảng

kinh tế này đã làm giảm đáng kể lòng tin của người dân đối với chế độ tiền tệ nên một

sự gia tăng của tỷ giá hối đoái sẽ dẫn đến sự mất giá nhiều hơn của đồng tiền.

Qua phần nghiên cứu này, tác động Pass-through của tỷ giá hối đoái lên lạm

phát được xác định rõ cả về mức độ và độ trễ. So với trước khủng hoảng thì giai đoạn

sau khủng hoảng tỷ giá tác động mạnh mẽ và nhanh chóng hơn lên lạm phát thông qua

chỉ số đại diện là chỉ số giá tiêu dùng. ERPT trước khủng hoảng cho năm đầu tiên là

0.21 về bị triệt tiêu hoàn toàn ở tháng thứ 11 của năm thứ 2, trong khi đó ERPT sau

khủng hoảng là 0.921 cho năm đầu tiên và kết thúc hoàn toàn ở tháng thứ 2 của năm

thứ 2. Nguyên nhân của sự gia tăng này mà nhóm sử dụng để lý giải dựa theo một số

bài nghiên cứu trước đây về tác động Pass-through của tỷ giá hối đoái lên lạm phát là

sự gia tăng mức độ lạm phát và đô la hóa sau khủng hoảng, đồng thời sự suy giảm lòng

tin vào nền kinh tế nói chung và chính sách tiền tệ nói riêng.


49

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

Trong bài nghiên cứu này nhóm sử dụng phương pháp VAR/SVAR để mô hình

hóa và đo lường tác động các khuôn khổ chính sách tiền tệ, hiệu ứng ERPT của Việt

Nam, tìm hiểu xem nó đã được thay đổi như thế nào bởi cuộc khủng hoảng kinh tế

2008. Bằng cách thiết lập các điều kiện ràng buộc riêng cho mô hình tại Việt Nam dựa

trên phương pháp VAR/SAVR của Sims và Sargent để phát hiện ra các hiệu ứng động

“pass-through” của những cú sốc chính sách tiền tệ và tỷ giá cũng như các yếu tố bên

ngoài nền kinh tế tới các biến số sản lượng, cung tiền, lãi suất, tỷ giá và đặt biệt là lạm

phát cả giai đoạn trước và sau khủng hoảng 2008.

Một mô hình SVAR chín biến, VAR năm biến và dữ liệu hàng tháng từ tháng 1

năm 2004 đến tháng 12 năm 2011 được sử dụng để nghiên cứu các khuôn khổ chính

sách tiền tệ của Việt Nam trước và sau cuộc khủng hoảng 2008. Cả biến trong nước và

nước ngoài (Mỹ, giá dầu thế giới) được sử dụng thu thập để đo lường các phản ứng của

nền kinh tế Việt Nam từ những cú sốc trong và ngoài nước.Kết quả thực nghiệm cho

thấy sự khác biệt đáng chú ý trong cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ trong hai thời kỳ

mẫu.Trong giai đoạn trước khủng hoảng, cú sốc trong nới lỏng cung tiền và tỷ giá hối

đoái đã ảnh hưởng đáng kể đến sản lượng, lạm phát và lãi suất. Trong giai đoạn hậu

khủng hoảng thì lại khác, chính sách tiền tệ thay đổi linh hoạt hơn trước biến động giá

cả. Hơn nữa,chính sách tiền tệ trong nước cũng dễ bị chấn động từ nước ngoài: lãi suất

FED tác động mạnh và nhanh hơn đến lãi suất, sản lượng và giá cả trong nước sau

khủng khoảng, còn trước khủng khoảng thì lãi suất trong nước phản ứng khá mạnh

trước biến động giá dầu, sản lượng và giá cả nước ngoài. Nhìn chung các kết quả thực

nghiệm cho thấy khủng khoảng đã làm thay đổi kênh truyền dẫn tác động chính sách

tiền tệ. Sau khủng khoảng lãi suất, cung tiền, sản lượng nhạy cảm và phản ứng mạnh

hơn trước chính sách tiền tệ thế giới cũng như biến động giá cả trong nước, còn lạm

phát thì phản ứng chậm hơn và yếu hơn. Điều này cho thấy chính phủ đang thực hiện

chính sách tiền tệ linh hoạt hơn tập trung vào kiềm chế lạm phát hơn và chú trọng tăng


50

trưởng như trước đây. Các kết quả phân tích Variance Decomposition cũng ủng hộ

những phát hiện này.

Còn về hiệu ứng ERPT, so với trước khủng hoảng thì giai đoạn sau khủng

hoảng tỷ giá tác động mạnh mẽ và nhanh chóng hơn lên lạm phát thông qua chỉ số đại

diện là chỉ số giá tiêu dùng. ERPT trước khủng hoảng cho năm đầu tiên là 0.21 về bị

triệt tiêu hoàn toàn ở tháng thứ 11 của năm thứ 2, trong khi đó ERPT sau khủng hoảng

là 0.921 cho năm đầu tiên và kết thúc hoàn toàn ở tháng thứ 2 của năm thứ 2. Nguyên

nhân của sự gia tăng này mà nhóm sử dụng để lý giải dựa theo một số bài nghiên cứu

trước đây về tác động Pass-through của tỷ giá hối đoái lên lạm phát là sự gia tăng mức

độ lạm phát và đô la hóa sau khủng hoảng, đồng thời sự suy giảm lòng tin vào nền kinh

tế nói chung và chính sách tiền tệ nói riêng.

Bài nghiên cứu chỉ dừng lại ở đo lường định lượng tác động pass-through của

chính sách tiền tệ, tỷ giá tới các biến vĩ mô của nền kinh tế. Trên thế giới đã có nhiều

nghiên cứu về chủ điểm này nhưng ở Việt Nam còn rất hạn chế như:

Phân tích tác động “pass-through” của chính sách tài khóa đến hoạt động của

nền kinh tế.

Nghiên cứu về tác động truyền dẫn của những cú sốc thuế đối với hoạt động của

nền kinh tế.

Kết hợp chính sách tài khóa và tiền tệ trong điều hành kinh tế khi đã có những

đánh giá đúng về các kênh truyền dẫn tác động của 2 chính sách này.

PHỤ LỤC

Phụ lục A: Hiệu ứng Pass-through của tỷ giá hối đoái và lạm phát mục tiêu: Quan

hệ như thế nào?

Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng hiệu ứng pass-through từ tỷ giá hối đoái đến

lạm phát đã giảm trong nền kinh tế mới nổi trong thời kỳ giữa và cuối thập niên 90. Do

đó, tỷ giá hối đoái danh nghĩa ảnh hưởng đến lạm phát trở thành vấn đề nhỏ cho các

quốc gia này. Các tài liệu đã cung cấp giải thích khác nhau cho những suy giảm này,

một số ý kiến cho rằng sự suy giảm đó có liên quan trực tiếp đến việc lựa chọn lạm

phát mục tiêu.

Trong phần này, nhóm sẽ đi phân tích mối quan hệ bản chất của Pass-through tỷ

giá hối đoái và lạm phát mục tiêu thông qua các lập luận dựa trên cơ sở thực tiễn và lý

luận của những nghiên cứu trước đây về vấn đề này.

Giải thích cho các hiệu ứng pass-through giảm bao gồm những nghiên cứu

Mishkin và Savastano (2001), Agenor (2002), Leiderman và Bar-Hoặc (2000), Schmidt

- Hebbel và Werner (2002), Taylor (2000), Baqueiro, Diazde Leon, và Torres (2002),

Choudhri và Hakura (2001), Garcia và Restrepo (2001), và Campa và Goldberg (2002)

2. Sử dụng các phương pháp khác nhau và tranh luận, tất cả họ đều kết luận rằng hiệu

ứng pass-through phụ thuộc vào độ tin cậy của các chế độ chính sách tiền tệ, môi

trường lạm phát, mức chênh lệch sản lượng, và thành phần các ngành công nghiệp

trong khối nhập khẩu của một quốc gia. Do đó, pass-through của tỷ giá sẽ giảm khi độ

tin cậy của chính sách tiền tệ tăng, tỷ lệ lạm phát ổn định và nền kinh tế phục hồi theo

xu hướng tăng trưởng dài hạn của nó.

Riêng với Javier A. Reyes, ông cho rằng: sụt giảm pass-through là kết quả của

việc theo đuổi lạm phát mục tiêu (IT) của ngân hàng trung ương, do đó thay đổi trong

tỷ giá hối đoái danh nghĩa được kiểm soát bởi của ngân hàng trung ương.

Đầu tiên, nhóm xem xét hiệu ứng Pass-through của tỷ giá hối đoái ở 2 quốc gia có nền

kinh tế mở nhỏ, nơi mà hàng hoá giao dịch và không giao dịch có mặt, giả định giống

nhau hoàn toàn, nhưng một quốc gia theo đuổi chính sách tỷ giá hối đoái mục tiêu

(EF), quốc gia kia theo đuổi lạm phát mục tiêu(IT). Phân tích này sẽ cho thấy một tác

động Pass-through thấp hơn ở quốc gia áp dụng chính sách theo đuổi lạm phát mục

tiêu.

Theo nguyên tắc xác định giá của nghiên cứu Auernheimer và George (2000) và

Kumhof (2001), Chỉ số giá tổng thể là một sự kết hợp của chỉ số giá cả hàng hóa không

giao dịch và giao dịch:

(17)

PT

t và Pht đại diện cho mức giá trong nước đối với hàng hóa giao dịch và không

giao dịch, trong khi ρ tỷ lệ hàng hóa giao dịch.Giả sử rằng luật một giá giữ cho các

hàng hóa giao dịch: EtPT*

t=PT

t

PT*

t giá nước ngoài cho các giao dịch, Et tỷ giá hối đoái danh nghĩa.

Giá cho hàng hóa không giao dịch theo phương trình:

(18)

γ xác định tỷ lệ điều chỉnh mức giá không giao dịch cho các độ lệch. Sau khi

thay thế các mức giá không giao dịch trong biểu thức (17) với biểu thức (18), giá tổng

thể mức:

(19)

Trong trường hợp của chế độ FE, các ngân hàng trung ương thiết lập một tỷ lệ

dự phòng giảm giá cho các loại tiền tệ trong nước và tỷ giá hối đoái danh nghĩa tại mỗi

điểm được xác định bởi:

(20)

E0 biểu thị giá trị ban đầu cho tỷ giá hối đoái danh nghĩa, và mức giá tổng thể

được xác định:

(21)

Khi ngân hàng trung ương đang thực hiện IT, mức giá tổng thể mỗi điểm được

xác định bởi:

(22)

Tỷ giá hối đoái danh nghĩa theo TT:

(23)

Với khuôn khổ xác định giá giới thiệu ở trên, cho thấy rằng một sự gia tăng đột

ngột trong tỷ giá hối đoái danh nghĩa dẫn đến kết quả hiệu ứng pass-through cao hơn

trong FE so với IT. Các tỷ giá hối đoái danh nghĩa ban đầu biến động (tăng hoặc giảm)

có thể là kết quả của cú sốc ngoại sinh như nhau theo cả hai chế độ. Ví dụ như là một

gia tăng trong tỷ lệ lãi suất thế giới. Theo FE sẽ có một dòng chảy ra của dự trữ ngoại

hối là luồng vốn chảy vào các chứng khoán nước ngoài cung cấp lợi nhuận cao hơn.

Những trường hợp này có thể làm giảm số tiền dự trữ quốc tế đến mức mà tại đó chế

độ tỷ giá hối đoái cố định sẽ không bền vững. Vì vậy, cơ quan tiền tệ quyết định phá

giá đồng nội tệ để tránh những hậu quả của dự trữ ngoại hối giảm dần. Sự gia tăng của

tỷ lệ lãi suất thế giới theo IT có kết quả tương tự. Ban đầu trong nước tiền tệ sẽ giảm và

ngân hàng trung ương cam kết chế độ IT, sẽ can thiệp trực tiếp hoặc gián tiếp vào thị

trường hối đoái để điều chỉnh tỷ giá theo phương trình (23).

Hiệu ứng pass-through theo chế độ EF và IT được xác định lần lượt theo

phương trình (24 và (25) bằng cách tính tỷ lệ giữa mức giá tổng thể và tỷ giá danh

nghĩa:

(24)

(25)

Cho R bằng r1/r2, và α biểu thị sự gia tăng trong tỷ giá hối đoái danh nghĩa ban

đầu, Pass-through của chế độ EF lớn hơn trong IT khi:

(26)

Không mất tính tổng quát, nếu tại thời điểm t = 0 tỷ giá hối đoái danh nghĩa,

mức giá không giao dịch, và mức giá tổng thể được tất cả các thiết lập bằng 1.

(27)

Từ (26) và (27) ta được:

(28)

Với các biến đổi đơn giản, ta được với

(29)

thì R>=1

Khả năng một hiệu ứng pass-through theo IT thấp, là tác động can thiệp trực

tiếp hoặc gián tiếp của ngân hàng trung ương trên thị trường tỷ giá hối đoái. Những

hành động này sẽ đảm bảo rằng tỷ giá hối đoái theo đó sẽ phù hợp với mục tiêu lạm

phát. Nếu ngân hàng trung ương không can thiệp tỷ lệ lạm phát tổng thể sẽ ở trên mức

mục tiêu bởi vì áp lực lạm phát từ giá cả trong nước không được bù đắp bởi mức giá

thấp hơn của việc giảm giá nội tệ (có nghĩa là lạm phát thấp hơn giá hàng hóa có thể

giao dịch).

MÔ PHỎNG PHÂN TÍCH HIỆU ỨNG PASS-THROUGH

Mô phỏng hiệu ứng Pass-through lần lượt theo chế độ EF và IT.

Hai đồ thị trong Hình 5.9 trình bày dữ liệu mô phỏng hiệu ứng Pass-through lần

lượt theo chế độ EF và IT. Các đường nét chấm theo chiều dọc trong cả hai đồ thị đại

diện cho thời gian τ. Trước khi t = τ tỷ giá cho tất cả các biến đều giống nhau cho cả

hai chế độ, nói cách khác cả hai quốc gia đang ở trong trạng thái ổn định. Tại t = τ một

cú sốc ngoại sinh (ví dụ như sự gia tăng trong tỷ lệ lãi suất thế giới) bắt buộc tăng trong

tỷ giá hối đoái danh nghĩa cho cả hai nước và nó nhảy vào mức độ được xác định bởi

cú sốc. Mức giá tổng thể cũng tăng lên một mức độ được xác định bởi những chia sẻ

của các giá giao dịch trong chỉ số giá tổng thể, và, cuối cùng, giá giao dịch vẫn ở mức

ban đầu vì nó phản ứng chậm chạp, nói cách khác, nó có thể không tăng ngay lập tức.

Để hình dung nếu hiệu ứng pass-through lớn trong một trong các chế độ, Hình 5.10 đồ

thị hóa các kết quả với R=r1/r2.

Tỷ số giữa Pass-Through theo chế độ EF và chế độ IT.

Qua phân tích mô phỏng trên, một hiệu ứng Pass-through thấp hơn ở các nước

áp dụng chế độ lạm phát mục tiêu đã được xác định.

Kết Luận:

Với các phân tích ở phần này, đã chứng minh được mối liên hệ bản chất giữa

hiệu ứng Pass-through của tỷ giá hối đoái và lạm phát mục tiêu. Ở các nước theo đuổi

chính sách lạm phát mục tiêu thì tác động của cú sốc tỷ giá hối đoái lên lạm phát yếu

hơn so với các nước theo đuổi chính sách tỷ giá hối đoái cố định.

Với mức độ tác động của Pass-through tỷ giá hối đoái trong các nền kinh tế theo

chế độ lạm phát mục tiêu được xác định thông qua phương trình:

(30)

Ta rút được một số nhận xét:

Nếu hiệu ứng Pass-through ban đầu của một quốc gia nhỏ hơn 1, tức r2< 1, thì

lạm phát mục tiêu đề ra gia tăng sẽ tạo ra một tác động làm tăng hiệu ứng Pass-

through.

Nếu hiệu ứng Pass-through ban đầu của một quốc gia lớn hơn 1, tức r2 > 1, thì

lạm phát mục tiêu đề ra gia tăng sẽ tạo ra một tác động làm giảm hiệu ứng Pass-

through.

Với mức độ của hiệu ứng Pass-through của tỷ giá hối đoái lên lạm phát giai

đoạn sau khủng hoảng của nước ta là 0.92 (< 1) được xác định tại phần 5.3 của bài

nghiên cứu, thì việc đề ra các mục tiêu lạm phát gia tăng sẽ tạo ra một tác động Pass-

through lớn hơn.Do đó, khi đề ra các mục tiêu lạm phát cho từng thời kì thì việc các cú

sốc trong tỷ giá hối đoái sẽ gây áp lực mạnh mẽ hơn lên lạm phát cần được xem xét.

Phụ lục C: Các kết quả hồi quy của mô hình SVAR.

1. Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình theo 5 tiêu chuẩn (2004-2007)


3. Kiểm định tương quan phần dư cho hai giai đoạn


5. Kiểm định tương quan phần dư cho giai đoạn (2004-2011)

6. Ước lượng ma trận

Giai đoạn 2004 – 2007

Ma trận A0

Ma trận B(L)

Giai đoạn 2008 -2011

Ma trận A0

Ma trận B(L)

Giai đoạn 2004 -2011

Ma trận A0

Ma trận B(L)

7. Hồi quy mô hình SVAR

Giai đoạn 2004 – 2007 (độ trễ lag=8)

Giai đoạn 2008 -2011 (độ trễ lag=3)

Giai đoạn 2004 -2011 (độ trễ lag = 8)

Phụ lục D: Kết quả hồi quy mô hình VAR (ERPT)

1. Xác định biến GAP

Hồi quy OLS xác định biến GAP

Tính dừng GAP

Tính dừng sai phân bậc 1

2. Kết quả kiểm định trước khủng hoảng(2004 – 2007)

2.1 Kiểm định LM

Với độ trễ là 5


2.2.. Mô hình VAR

3. Các kết quả cho giai đoạn sau khủng hoảng (2008 – 2012)

3.1. Kiểm định LM



3.2. Mô hình VAR

Phụ lục E: Dữ liệu mô hình(Đã điều chỉnh theo mùa vụ và lấy Logarit).

Nguồn: Worldbank, NHNN

Tháng OPI IPu Pu IRu IPvn Pvn M2vn IRvn EXvn

2004M01 1.7689 11.3160 2.03 1.13 9.2553 3.39 2.88 NA 4.1950

2004M02 1.7683 11.3201 1.80 1.12 9.2553 4.24 3.12 NA 4.1966

2004M03 1.7995 11.3160 1.79 1.11 9.2553 5.63 3.44 NA 4.1973

2004M04 1.8004 11.3181 2.27 1.15 9.2553 6.01 3.52 NA 4.1966

2004M05 1.8474 11.3201 2.99 1.25 9.2553 7.03 3.44 NA 4.1971

2004M06 1.8237 11.3181 3.19 1.50 9.2553 8.18 3.43 NA 4.1967

2004M07 1.8510 11.3201 2.93 1.63 9.2553 8.99 3.44 NA 4.1968

2004M08 1.8967 11.3201 2.60 1.73 9.2553 9.72 3.51 NA 4.1976

2004M09 1.8906 11.3201 2.49 1.90 9.2553 10.03 3.64 5.61 4.1974

2004M10 1.9414 11.3263 3.19 2.08 9.2553 10.24 3.73 5.49 4.1974

2004M11 1.8955 11.3263 3.56 2.31 9.2553 9.90 3.84 5.66 4.1976

2004M12 1.8634 11.3284 3.29 2.50 9.2553 9.72 3.51 5.94 4.1980

2005M01 1.9051 11.3324 3.00 2.66 9.2577 9.80 3.28 6.25 4.1982

2005M02 1.9201 11.3345 3.11 2.82 9.2577 9.29 3.33 6.43 4.1986

2005M03 1.9794 11.3324 3.18 3.03 9.2577 8.48 3.65 6.30 4.1990

2005M04 1.9774 11.3365 3.51 3.15 9.2577 8.62 3.62 6.24 4.1994

2005M05 1.9528 11.3345 2.77 3.27 9.2577 8.00 3.81 6.29 4.1998

2005M06 2.0048 11.3365 2.43 3.43 9.2577 7.42 3.99 6.11 4.2003

2005M07 2.0241 11.3365 2.99 3.61 9.2577 7.36 4.05 6.53 4.2005

2005M08 2.0643 11.3365 3.57 3.80 9.2577 7.08 3.91 6.81 4.2007

2005M09 2.0629 11.3284 4.67 3.91 9.2577 7.80 3.93 6.58 4.2009

2005M10 2.0375 11.3345 4.37 4.17 9.2577 8.29 4.03 6.33 4.2015

2005M11 2.0136 11.3365 3.50 4.35 9.2577 8.59 3.94 6.62 4.2014

2005M12 2.0246 11.3385 3.42 4.49 9.2577 8.72 3.72 6.47 4.2015

2006M01 2.0686 11.3385 4.05 4.60 9.2553 8.92 3.18 5.91 4.2018

2006M02 2.0496 11.3385 3.73 4.76 9.2577 8.56 3.69 5.90 4.2020

2006M03 2.0581 11.3424 3.44 4.92 9.2577 7.81 3.70 5.78 4.2018

2006M04 2.1059 11.3404 3.55 5.07 9.2577 7.35 3.79 6.05 4.2023

2006M05 2.1101 11.3444 4.10 5.18 9.2577 7.42 3.84 6.10 4.2033

2006M06 2.1077 11.3444 4.20 5.38 9.2577 7.31 3.91 6.19 4.2037

2006M07 2.1334 11.3464 4.06 5.50 9.2553 7.26 3.91 6.08 4.2041

2006M08 2.1297 11.3464 3.79 5.42 9.2553 7.25 3.94 5.71 4.2044

2006M09 2.0668 11.3464 2.07 5.38 9.2553 6.72 4.18 5.96 4.2050

2006M10 2.0365 11.3464 1.37 5.37 9.2553 6.66 4.26 5.87 4.2058

2006M11 2.0383 11.3464 2.00 5.37 9.2553 6.94 4.16 5.80 4.2065

2006M12 2.0589 11.3483 2.60 5.36 9.2553 6.61 3.64 6.31 4.2059

2007M01 2.0023 11.3483 2.13 5.36 9.2553 6.49 3.68 7.56 4.2056

2007M02 2.0337 11.3522 2.52 5.36 9.2577 6.66 3.33 5.59 4.2039

2007M03 2.0563 11.3522 2.82 5.35 9.2577 6.73 3.92 4.35 4.2044

2007M04 2.0874 11.3560 2.62 5.35 9.2577 7.14 4.08 4.32 4.2051

2007M05 2.0882 11.3560 2.69 5.36 9.2577 7.19 4.17 3.82 4.2057

2007M06 2.1075 11.3560 2.58 5.36 9.2577 7.68 3.84 7.46 4.2072

2007M07 2.1403 11.3560 2.27 5.36 9.2553 8.32 3.98 3.71 4.2078

2007M08 2.1194 11.3560 1.87 5.48 9.2553 8.50 4.00 3.25 4.2098

2007M09 2.1585 11.3598 2.73 5.49 9.2553 8.76 3.89 6.17 4.2095

2007M10 2.1871 11.3560 3.57 5.15 9.2553 9.32 4.13 5.57 4.2064

2007M11 2.2340 11.3579 4.35 4.96 9.2553 10.06 3.93 8.71 4.2058

2007M12 2.2254 11.3560 4.10 4.97 9.2553 12.57 3.97 5.45 4.2052

2008M01 2.2311 11.3579 4.31 3.95 9.2455 14.09 3.56 8.09 4.2038

2008M02 2.2439 11.3560 4.06 3.09 9.2480 15.86 3.17 21.28 4.2029

2008M03 2.2813 11.3541 3.99 2.77 9.2455 19.40 3.96 5.62 4.2016

2008M04 2.3101 11.3541 3.95 2.79 9.2455 21.44 3.63 12.37 4.2073

2008M05 2.3627 11.3483 4.18 2.69 9.2455 25.20 4.22 13.01 4.2088

2008M06 2.3927 11.3464 4.97 2.77 9.2455 26.76 4.23 18.16 4.2181

2008M07 2.3973 11.3464 5.59 2.79 9.2455 26.95 4.43 19.89 4.2255

2008M08 2.3330 11.3365 5.32 2.81 9.2455 28.34 4.06 15.23 4.2205

2008M09 2.2720 11.3201 4.95 3.12 9.2455 27.88 4.15 15.35 4.2203

2008M10 2.1346 11.3222 3.69 4.06 9.2455 26.66 3.94 12.10 4.2225

2008M11 2.0054 11.3181 1.08 2.28 9.2430 24.24 4.15 8.27 4.2289

2008M12 1.8905 11.3075 0.09 1.80 9.2455 19.92 3.99 7.08 4.2322

2009M01 1.9169 11.2989 0.02 1.22 9.2253 19.34 3.61 4.91 4.2425

2009M02 1.8967 11.2945 0.24 1.24 9.2253 15.64 3.76 6.17 4.2426

2009M03 1.9439 11.2878 -0.39 1.27 9.2253 11.99 3.95 6.41 4.2445

2009M04 1.9757 11.2833 -0.72 1.11 9.2253 9.19 4.38 6.32 4.2499

2009M05 2.0385 11.2788 -1.27 0.82 9.2253 5.50 4.57 5.52 4.2499

2009M06 2.1139 11.2788 -1.44 0.62 9.2253 3.93 4.79 5.41 4.2501

2009M07 2.0851 11.2833 -2.07 0.52 9.2253 3.38 5.03 5.40 4.2506

2009M08 2.1293 11.2856 -1.52 0.42 9.2227 2.03 4.97 6.70 4.2508

2009M09 2.1088 11.2878 -1.27 0.30 9.2227 2.40 5.00 6.77 4.2512

2009M10 2.1437 11.2900 -0.18 0.28 9.2227 2.99 5.17 6.84 4.2516

2009M11 2.1638 11.2923 1.84 0.27 9.2227 4.30 5.13 8.05 4.2542

2009M12 2.1488 11.2945 2.71 0.25 9.2227 6.48 4.52 9.67 4.2666

2010M01 2.1612 11.2989 2.62 0.25 9.2504 5.87 4.61 7.22 4.2666

2010M02 2.1474 11.2989 2.12 0.25 9.2529 7.89 4.47 9.22 4.2731

2010M03 2.1730 11.3032 2.28 0.27 9.2504 8.72 5.12 7.23 4.2807

2010M04 2.1990 11.3054 2.23 0.31 9.2504 9.19 5.30 6.90 4.2791

2010M05 2.1527 11.3096 2.04 0.46 9.2504 8.98 5.33 7.00 4.2787

2010M06 2.1475 11.3118 1.08 0.54 9.2504 8.72 5.56 6.53 4.2786

2010M07 2.1460 11.3118 1.29 0.51 9.2504 8.24 5.77 6.46 4.2808

2010M08 2.1540 11.3139 1.14 0.36 9.2504 8.27 5.70 6.53 4.2849

2010M09 2.1556 11.3139 1.15 0.29 9.2504 8.91 5.75 6.72 4.2898

2010M10 2.1863 11.3139 1.16 0.29 9.2504 9.65 5.84 6.68 4.2898

2010M11 2.2012 11.3160 1.13 0.29 9.2480 11.09 5.93 11.68 4.2899

2010M12 2.2287 11.3201 1.48 0.30 9.2504 11.74 5.64 12.05 4.2900

2011M01 2.2412 11.3222 1.62 0.30 9.2749 12.11 4.43 11.19 4.2900

2011M02 2.2651 11.3201 2.09 0.31 9.2749 12.35 5.51 10.96 4.3081

2011M03 2.3105 11.3243 2.67 0.31 9.2749 13.87 5.62 13.43 4.3195

2011M04 2.3401 11.3243 3.16 0.28 9.2749 17.49 5.36 13.23 4.3192

2011M05 2.3088 11.3243 3.58 0.26 9.2749 19.76 5.64 13.01 4.3147

2011M06 2.2996 11.3263 3.58 0.25 9.2749 20.85 5.56 12.46 4.3139

2011M07 2.3080 11.3284 3.66 0.25 9.2749 22.20 5.77 12.87 4.3136

2011M08 2.2776 11.3284 3.77 0.29 9.2749 23.09 5.70 10.56 4.3172

2011M09 2.2794 11.3304 3.87 0.35 9.2749 NA 5.75 11.96 4.3186

2011M10 2.2752 11.3324 3.52 0.41 9.2749 NA 5.84 13.89 4.3203

2011M11 2.2978 11.3324 3.39 0.48 9.2749 NA 5.93 13.57 4.3224

2011M12 2.2929 11.3324 2.94 0.56 9.2749 NA 5.64 14.32 4.3225

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu trong nước:

Frederic S.Mishkin, Hợp tác nghiên cứu – NHNN, (5/2011), “Các kênh truyền

dẫn tác động của chính sách tiền tệ”.

Nguyễn Hữu Mạnh, (2010) “Vai trò của chính sách tiền tệ với tăng trưởng kinh

tế và kiểm soát lạm phát tại Việt Nam thời gian qua”.

Nguyễn Khắc Việt Trung, Tạp chí Ngân hàng số 17/2006, “Hoàn thiện cơ chế

truyền dẫn nâng cao năng lực điều hành chính sách tiền tệ của ngân hàng nhà nước

Việt Nam”.

Nguyễn Phi Lân, (2006) “Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định

lượng”.

Nguyễn Trung, Nguyễn Hồng Hoa, “Hiệu ứng trung chuyển tác động của tỉ giá

đến giá cả và lạm phát”.

Trần Bắc Hà, (6/2009) “Vai trò chính sách tiền tệ tại Việt nam và một số khuyến

nghị chính sách sau suy giảm kinh tế” Kỷ yếu hội thảo “vai trò chính sách tiền tệ đối

với nền kinh tế Việt Nam sau thời kỳ suy giảm”.

Tài liệu nước ngoài:

Cheong, L M, (2004)“Globalisation and the Operation of Monetary Policy in

Malaysia”, Bankof International Settlement 23, 209-215.

Besiik Samkharadze, (2008) “Monetary Transmission Mechanism in Georgia:

Analyzing Pass-Through of Different Channels”, 3-10.

Eichenbaum, and C L Evans, (1995) “Some Empirical Evidence on the Effects

of Shocks toMonetary Policy on Exchange Rates”, Quarterly Journal of Economics 17-

33.

Mala Raghavan và Param Silvapulle, (2006) “Structural VAR Approach to

Malaysian Monetary Policy FrameworkEvidence from the Pre- and Post-Asian Crisis

Periods”.

RAFAEL RAVNIK và IVAN ŽILIĆ, (2010) “The use of SVAR analysis in

determining the effects of fiscal shocks in Croatia”, 4-11, 26-34.

Sooriyakumar Krishnapillai và Henry Thompson, (1/2012) “Pass through Effect

of Exchange Rate and Monetary Policy in Sri Lanka”, 23-35.

Umezaki, S, (2006 ) “Monetary and Exchange Rate Policy in Malaysia before

the Asian Crisis”, Institute of Developing Economies (JETRO), 05-12, 32-40.

Vũ Văn Minh, (2002) “Exchange rate pass-through and it implications for

inflation in Vietnam”, 5-10, 25-36.

Trang web:

Báo Diễn đàn Doanh nghiệp online - www.dddn.com.vn

Ngân hàng Nhà nước - www.sbv.gov.vn

Ngân hàng thế giới World Bank - www.worldbank.org.vn

Quỹ tiền tệ thế giới IMF – www.imf.org

Saga Việt Nam – www.saga.vn

Tổng Cục Thống Kê Việt Nam - www.gso.gov.vn

http://www.dddn.com.vn/

http://www.sbv.gov.vn/

http://www.worldbank.org.vn/

http://www.imf.org/

http://www.saga.vn/

http://www.gso.gov.vn/

Documents

Hiệu Ứng ERPT ở VN Trước Và Sau Khủng Hoảng Tài Chính