BFDDDSDDWSSASa|saszxczcxc
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM BÙI ANH CHÍNH
NGHIÊN CỨU CÁC CÚ SỐC TÁC ĐỘNG
ĐẾN CÁC BIẾN SỐ KINH TẾ VĨ MÔ CỦA
VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

BÙI ANH CHÍNH
NGHIÊN CỨU CÁC CÚ SỐC TÁC ĐỘNG
ĐẾN CÁC BIẾN SỐ KINH TẾ VĨ MÔ
CỦA VIỆT NAM
Chuyên ngành : Tài chính - Ngân hàng
Mã số : 60340201


14
3.2. Xây dựng mô hình SVAR cho bài nghiên cứu 17
3.2.1 Lựa chọn các biến và phân tích sơ lược 17
3.2.2 Mô hình Structural VAR (SVAR) 18
3.2.3 Các ràng buộc cho ma trận của SVAR 19
3.3. Dữ liệu nghiên cứu 20
IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 22
4.1 Phân tích hàm phản ứng đẩy hay phản ứng xung 22
4.1.1 Hàm phản ứng đẩy của sản lượng công nghiệp trong nước với các biến bên ngoài 23
4.1.2 Hàm phản ứng đẩy của lãi suất trong nước (IR) với các biến vĩ mô bên ngoài 25
4.1.3 Hàm phản ứng đẩy của tỷ giá hối đoái trong nước (EX) với các biến vĩ mô bên ngoài 27
4.1.4 Hàm phản ứng đẩy của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến vĩ mô bên ngoài 29
4.1.5 Hàm phản ứng đẩy của cung tiền (M1) với các biến vĩ mô bên ngoài 31
4.2. Phân tách phương sai 33
4.3. Phân tích phản ứng của các biến vĩ mô tại Việt Nam 38
4.3.1 Hàm phản ứng đẩy hay hàm phản ứng xung 39
4.3.2 Phân tách phương sai 41
V. KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ NGHIÊN CỨU 42
2

3

PHỤ LỤC 1: TỔNG QUAN NỀN KINH TẾ VIỆT NAM
PHỤ LỤC 2: SƠ NÉT VỀ MÔ HÌNH SVAR
DANH MỤC ĐỒ THỊ - HÌNH ẢNH
Hình 3.1: Tác động lan truyền của giá dầu và giá thực phẩm bên ngoài tác động đến các biến vĩ mô trong
nước 15
Hình 3.2: Cơ chế lan truyền của các cú sốc ngoại sinh tới các biến số vĩ mô trong nước 16
Đồ thị 4.1: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số giá Thế giới (Shock 1) 23
Đồ thị 4.2: Phản ứng của sản lượng công nghiệp với cú sốc chỉ số sản lượng công nghiệp Mỹ (Shock 2)

Biểu đồ PL.1.5 Mức thay đổi tỷ giá hối đoái danh nghĩa của Việt Nam từ 1995 – 2012 3
Biểu đồ PL.1.6 Mức thay đổi trung bình tỷ giá hối đoái danh nghĩa (theo USD) hàng năm của các nước
từ 1995 -2012 4
Biểu đồ PL.1.7 Tình hình xuất nhập khẩu Việt Nam từ năm 1986 đến 2012 (ĐVT Millions USD) 5
Biểu đồ PL. 1.8 So sánh mức trung bình xuất nhập khẩu thay đổi hàng năm giữa các nước từ 1995 – 2012
5
Biểu đồ PL. 1.9 Chênh lệch trung bình giữa Xuất khẩu – Nhập khẩu giai đoạn từ 1995 – 2012 6
Biểu đồ PL.1.10 Giá trị xuất nhập khẩu Việt Nam từ 1996 – 2012 6
Biểu đồ PL. 1.11 Biến động CPI hàng năm từ 1995 – 2012 7
Biểu đồ PL.1.12 Biến động CPI trung bình qua các năm từ 1995 đến 2012 giữa các nước 8
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 3.1: Các biến số nghiên cứu trong mô hình SVAR 17
Bảng 3.2: Cấu trúc hệ phương trình SVAR dạng ma trận 19
Bảng 3.3: Kết quả của kiểm định tính dừng theo phương pháp ADF cho các biến 20
Bảng 4.1: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến chỉ số sản xuất công nghiệp trong nước
(IP) với các cú sốc từ bên ngoài 24
5

Bảng 4.2: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến lãi suất trong nước (IR) với các cú sốc
từ bên ngoài 26
Bảng 4.3: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến tỷ giá hối đoái danh nghĩa trong nước
(EX) với các cú sốc từ bên ngoài 28
Bảng 4.4: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI)
với các cú sốc từ bên ngoài 30
Bảng 4.5: Giá trị trung bình từ kỳ 1 đến kỳ 20 phản ứng của biến cung tiền trong nước (M1) với các cú
sốc từ bên ngoài 32
Bảng 4.6: Phân tách phương sai của chỉ số sản xuất trong nước (IP) với các biến ngoại sinh 33
Bảng 4.7: Phân tách phương sai của chỉ số giá tiêu dùng trong nước (CPI) với các biến ngoại sinh 34
Bảng 4.8: Phân tách phương sai của cung tiền M1 trong nước (M1) với các biến ngoại sinh 35
Bảng 4.9: Phân tách phương sai của lãi suất bán buôn trong nước (IR) với các biến ngoại sinh 36

giai đoạn từ 2004 đến 2012. Qua đó đo lường mức độ tác động của các cú sốc ngoại sinh tới
Việt Nam và so sánh nó với các nước trong khu vực. Các nước được lựa chọn để so sánh với
Việt Nam gồm: Nhật Bản, Hàn Quốc và Malaysia, dải dữ liệu lấy theo tháng từ tháng 1/2004
đến tháng 12/2012. Dữ liệu được chạy và kiểm định trên phần mềm Eviews 6.0. Qua phân
tích cho thấy mức độ ảnh hưởng của các biến ngoại sinh là dai dẳng, phản ứng cấu trúc của
các nước trước các cú sốc ngoại sinh không đồng đều, các cú sốc có khuynh hướng mạnh ở
kỳ 2-3 và sau đó khuynh hướng tiệm cận dần về giá trị 0 từ kỳ 13 trở đi. So với các nước thì
khi phân tích phương sai cho thấy cung tiền M1 được giải thích nhiều bởi biến chỉ số giá sản
xuất thế giới (WCPI), biến động của chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam được giải thích nhiều
của biến chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ (US_CPI); tương tự, biến động trong tỷ giá hối đoái của
Việt Nam được giải thích nhiều bởi biến WCPI (lần lượt là 18.40% cho kỳ 6 và 17.89% ở kỳ
24); so với các nước thì biến lãi suất của Việt Nam được giải thích nhiều bởi biến FED (sau
Nhật Bản), mức độ giải thích này có khuynh hướng giảm dần theo thời gian.
I. GIỚI THIỆU
Chính sách tiền tệ luôn là công cụ giúp ổn định kinh tế vĩ mô với hạt nhân là ổn định tiền tệ,
tạo lập nền tảng cho sự phát triển chung. Mặt khác, nền kinh tế thị trường bản chất là một nền
kinh tế tiền tệ. Do đó, việc ổn định giá trị đồng tiền cùng với việc thiết lập nền tài chính quốc
gia mạnh là một cơ sở đầu tiên cho việc kiềm chế lạm phát và ổn định nền kinh tế. Tùy vào
đặc điểm kinh tế hay thời điểm cụ thể tại mỗi quốc gia mà chính sách tiền tệ có thể xác định
theo hai hướng: chính sách tiền tệ mở rộng (tăng cung tiền, giảm lãi suất để thúc đẩy sản xuất
kinh doanh, giảm tỷ lệ thất nghiệp nhưng lạm phát có thể tăng cao) hay chính sách tiền tệ thắt
Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 2
chặt giúp ổn định đồng tiền (giảm cung tiền, tăng lãi suất làm giảm đầu tư vào sản xuất kinh
doanh từ đó giảm lạm phát nhưng thất nghiệp tăng).
Bằng nhiều công cụ khác nhau của chính sách tiền tệ như công cụ tái cấp vốn, tỷ lệ dự trữ bắt
buộc, nghiệp vụ thị trường mở, lãi suất tín dụng,… làm cho vai trò của cơ quan điều hành
(thường là Ngân hàng trung ương) giúp ổn định giá trị đồng tiền, kiềm chế lạm phát, tạo công
ăn việc làm, thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội, đảm bảo sự ổn định nền kinh tế trong nước
càng thể hiện rõ nét hơn.

cú sốc kinh tế như phương pháp VECM, phương pháp VAR, Structural VAR, Bayesian
vector autoregression (BVAR), generalized method of moments (GMM),…. tuy nhiên ở Việt
Nam số lượng các nghiên cứu sử dụng các mô hình định lượng trên là rất ít, vì vậy bài nghiên
cứu mong muốn sử dụng một trong những phương pháp trên, phương pháp Structural VAR
(tạm dịch là mô hình vector tự hồi quy cấu trúc), để nghiên cứu ảnh hưởng hay tác động của
các cú sốc bên ngoài, nhất là các cú sốc đến từ nền kinh tế Mỹ, tác động như thế nào tới các
biến số vĩ mô của Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 01/2004 đến tháng 12/2012. Dữ liệu
được lấy theo tháng, ngoài biến chỉ số sản xuất công nghiệp Việt Nam được lấy từ Tổng cục
thống kê Việt Nam, các biến khác được lấy từ dữ liệu IMF.
Bài nghiên cứu tập trung vào giải quyết ba mục tiêu chính sau đây: đầu tiên là đo lường mức
độ tác động của các biến ngoại sinh tác động như thế nào tới Việt Nam?; thứ hai là so sánh
mức độ chịu ảnh hưởng của các biến vĩ mô Việt Nam so với một số nước khác như Nhật Bản,
Hàn Quốc, Malaysia với cùng các yếu tố ngoại sinh bên ngoài (chủ yếu là các biến vĩ mô của
Mỹ)?; và cuối cùng là đo lường phản ứng của chính các biến vĩ mô tại Việt Nam với nhau
như thế nào?. Đây là các nước có kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam cao (theo số liệu thống
kê của Cục hải quan Việt Nam), có mối quan hệ khá gần về địa lý nhau và cũng thường được
chọn trong nghiên cứu về các cú sốc kinh tế tại thị trường mới nổi. Nên việc tìm hiểu ảnh
hưởng của các cú số ngoại sinh ảnh hưởng như thế nào tới các nước này cũng khá quan trọng
cho Việt Nam.
Các cú sốc ngoại sinh bao gồm các cú số từ chỉ số giá hàng hóa thế giới (the world
commodity price index), chỉ số sản xuất công nghiệp của Mỹ (U.S Indutrial Production
Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 4
Index), chỉ số giá tiêu dùng CPI của Mỹ (U.S Consumer Price Index), lãi suất công bố của
FED. Các biến số kinh tế vĩ mô trong nước bao gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP), chỉ số
giá tiêu dùng CPI, cung tiền M1, lãi suất cho vay bán buôn trung bình của các ngân hàng
thương mại, tỷ giá hối đoái danh nghĩa tính theo USD. Các biến được chạy riêng biệt theo
mô hình SVAR cho từng nước, sau đó so sánh các nước với nhau. Việc lựa chọn các biến phụ
thuộc rất lớn vào việc xác định được ma trận toán Ao hay không (xem thêm phần 3.2.3), giúp
mô hình Structural VAR có ý nghĩa thống kê với các biến nghiên cứu hay không, vì thế bài

Tác giả sử dụng mô hình Structural VAR (SVAR) với các biến kinh tế vĩ mô của một số nước
tại thị trường mới nổi, Mỹ và giá cả hàng hóa thế giới. Với giả định rằng một thị trường mới
nổi là một nền kinh tế nhỏ mở (a small economy). Với giả thiết này giúp loại bỏ việc các biến
nội sinh (trong nước) tác động mạnh lên các biến ngoại sinh (nước ngoài) và giúp đo lường
tốt hơn mức độ ảnh hưởng của các biến ngoại sinh lên các biến vĩ mô trong nước.
Mô hình Structural VAR mà tác giả sử dụng diễn giải như sau:








P
S
sAsA
sAsA
0
2221
1211
)()(
)()(








= {lãi suất của FED, chỉ số giá hàng hóa thế giới, cung tiền
của Mỹ, sản lượng thực của Mỹ (the U.S real aggregate output), chỉ số giá cả của Mỹ
(the U.S aggregate price level)}.
- )]();([)(
21
ttt

 là vector theo phân phối ngẫu nhiên Gaussian thỏa mãn
0]0),(|)([



sstytE

và E[ IsstyttE



]0),(|)'()((


.
- )(
1
t

là vector cú sốc cấu trúc (structural shocks) có nguồn gốc nội sinh (trong nước).
- )(
1
t

Guillaumin, bài nghiên cứu “The impact of External Shocks in East Asia: Lessons from a
Structural VAR Model with Block Exogeneity”. Các tác giả muốn kiểm tra mức độ ảnh hưởng
của các cú sốc ngoại sinh (external shocks) tới các biến động trong nước tại các nước Đông
Nam Á (East Asian) bằng mô hình Structural VAR với các biến chia làm 02 nhóm vector:
vector các biến nội sinh (y
2
) và vector các biến ngoại sinh (y
1
). Các biến nội sinh gồm: sản
lượng thực (y
d
)
3
, chỉ số giá nhà sản xuất trong nước (p
d
), và tỉ giá danh nghĩa tính theo USD
(n
d
); biến ngoại sinh gồm có giá dầu thực (rBent – the real oil price), GDP thực của Mỹ
(U.S.gdp – the real U.S.GDP), lãi suất của Fed (Fed Funds - the Fed Funds interest rate) và
chỉ số MSCI (MSCI). Các tác giả nghiên cứu tại các nước: Trung Quốc, Hàn Quốc, Hồng

3
Trong bài nghiên cứu, tác giả ghi nhận chỉ số này lấy là GDP hoặc nếu không có thì lấy chỉ số sản xuất công nghiệp
(industrial production index).
Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 7
Kong SAR
4
, Indonesia, Nhật Bản, Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan, dải dữ liệu

HVTH: Bùi Anh Chính Trang 8
các nước nghiên cứu. Đặc biệt trong giai đoạn 1996-2010, giá trị tác động này tăng
đáng kể, như Japan (từ 1.63% lên 23.65% cùng kỳ 1-4), Trung Quốc (từ 9.53% lên
46.02% cho kỳ 1-4, 90.89% cho kỳ 16-20).
Về chỉ số PPI:
- Ảnh hưởng của giá dầu thì mạnh hơn lên chỉ số PPI so với các biến số khác. Bài
nghiên cứu cũng cho thấy rằng các cú sốc thực thì ảnh hưởng mạnh hơn các cú sốc về
tài chính (đại diện là chỉ số MSCI) hay tiền tệ (đại diện là chỉ số Fed Funds). Trong tất
cả các nước, trong ngắn hạn cú sốc giá dầu tác động lên chỉ số PPI hơn 20% (trừ Trung
Quốc 15.75%)
Trong bài này, tác giả cũng chỉ ra 02 nguyên nhân chính dẫn đến sự giảm sút ảnh hưởng GDP
của Mỹ lên các nước Asian. Thứ nhất là do bắt đầu từ những năm 1990 giao dịch giữa các
nước trong khu vực tăng lên. Thứ hai là do sự ảnh hưởng thương mại của Trung Quốc ngày
càng tăng trong khu vực và trên thế giới, theo tác giả ghi nhận thì mức độ này mạnh hơn từ
sau năm 2000.
c/ Tiếp nữa là bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework:
Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”, Mala Raghavan and Param Silvapulle
(2007).
Trong bài nghiên cứu này tác giả cũng sử dụng mô hình Structural VAR, với dữ liệu từ tháng
01/1980 đến tháng 05/2006, với 09 biến được sử dụng để nghiên cứu phản ứng trước các cú
sốc ngoại sinh tác động như thế nào tới nền kinh tế nhỏ mới nổi như Malaysia, nhất là tác
động tới các chính sách tiền tệ của Malaysia trước và sau cuộc khủng hoảng tài chính năm
1997. Dải dữ liệu chia làm 02 giai đoạn: giai đoạn trước khủng hoảng từ tháng 1/1980 đến
tháng 06/1997 và giai đoạn sau khủng hoảng từ tháng 1/1998 đến tháng 5/2006. Các biến
nghiên cứu chia thành 02 nhóm: nhóm ngoại sinh gồm chỉ số giá hàng hóa thế giới (PC –
World Commodity Price Index), chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ (IP
u
– Industrial
Production), chỉ số giá tiêu dùng Mỹ (P
u

hoảng, cung tiền có khuynh hướng ảnh hưởng mạnh lên sản lượng.
- Mức độ của các cú sốc bên ngoài và bên trong giảm sau giai đoạn khủng hoảng. Cụ
thể, với cú sốc của các biến bên ngoài như giá cả hàng hóa thế giới giảm từ 0.0198
xuống 0.0185, sản lượng công nghiệp của Mỹ giảm từ 0.0052 xuống 0.0049, lãi suất
của FED giảm từ 0.4473 xuống 0.1178, riêng chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ tăng từ
0.0020 lên 0.0025; các biến nội sinh như chỉ số sản xuất công nghiệp của Malaysia
giảm từ 0.0510 xuống 0.0235, chỉ số sản xuất công nghiệp giảm từ 0.0035 xuống
0.0025, cung tiền giảm từ 0.0220 xuống 0.0192,…
- Phân tích hàm phản ứng đẩy trước và sau khủng hoảng cho thấy các biến nội sinh có
khuynh hướng phản ứng dương với các biến ngoại sinh, nhất là biến lãi suất qua đêm
của Malaysia trước khủng hoảng phản ứng âm biến lãi suất fed, nhưng sau khủng
hoảng phản ứng này là dương.
- Khi phân tách phương sai (variance decomposition) tác giả thấy rằng trước giai đoạn
khủng hoảng thì ở kỳ ngắn từ kỳ 1 đến kỳ 12, mức độ biến động của các biến nội sinh
chủ yếu được giải thích bằng các biến nội sinh trong nước, các biến ngoại sinh tác
Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 10
động nhiều và rõ nét hơn từ kỳ 24 đến kỳ 48 (chẳng hạn output được giải thích bằng
chỉ số giá thế giới ở kỳ 1 là 0%, kỳ 12 là 0.7%, sang kỳ 24 là 0.95%, sang kỳ 48 là
15.86%), tuy nhiên với tỷ giá thì mức độ giải thích của các biến ngoại sinh đa phần có
khuynh hướng giảm dần (chẳng hạn ở kỳ 12 chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ giải thích
10.89%, sang kỳ 24 giảm xuống 9.83%, kỳ 48 xuống 4.78%)
- Trong khi đó ở giai đoạn sau khủng hoảng thì mức độ giải thích của các biến ngoại
sinh lại tăng mạnh hơn nhiều theo kỳ dài hơn (chẳng hạn chỉ số giá thế giới ở kỳ 12
giải thích 3.15% biến động của cung tiền, sang kỳ 24 là 7.25%, kỳ 48 tăng vọt lên
31.53%; điều này cũng xảy ra tương tự với chỉ số giá sản xuất công nghiệp Mỹ tác
động lên lãi suất từ mức 2.83% ở kỳ 12 lên mức 23.72% ở kỳ 48)
2.2 Các nghiên cứu trong nước
Trong phần này, bài nghiên cứu chỉ nêu 02 bài nghiên cứu điển hình về sử dụng mô hình định
lượng để nghiên cứu các cú sốc ở Việt Nam. Vì đa phần, các bài nghiên cứu tại Việt Nam chủ

của cung tiền M2 (M2) lần lượt là 20,07% và 28,94%, cho thấy việc tăng hay giảm mức cung
ứng tiền ra lưu thông phụ thuộc rất nhiều vào dấu hiện tăng trưởng kinh tế trong nước cũng
như tăng trưởng kinh tế Hoa Kỳ.
Tiếp đến là nghiên cứu của hai tác giả Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010),
bài “Các nhân tố vĩ mô quyết định lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000 – 2010: các bằng
chứng và thảo luận”. Hai tác giả đã sử dụng phương pháp tiếp cận dựa theo các bằng chứng
nhằm xác định và phân tích các nguyên nhân cơ bản của lạm phát ở Việt Nam trong những
năm gần đây. Theo tác giả, những nghiên cứu về lạm phát ở Việt Nam đa phần tập trung vào
nhân tố “cầu kéo” của lạm phát và bỏ qua các nhân tố “chi phí đẩy”. Nhân tố duy nhất từ
phía cung được đưa vào mô hình nghiên cứu này là giá quốc tế (thường được gọi là cú sốc
cung từ bên ngoài). Đồng thời, một nhân tố quan trong từ phía cầu chưa được nghiên cứu
định lượng là vai trò của thâm hụt ngân sách và nợ công đến lạm phát. Nghiên cứu của tác giả
với hi vọng sẽ đem đến những thảo luận chính sách hiện nay ở Việt Nam một nghiên cứu vĩ
mô đáng tin cậy với một phương pháp mang tính khoa học và dựa vào các bằng chứng thực
nghiệm về các nguyên nhân của lạm phát.
Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 12
Mô hình sử dụng 12 biến vĩ mô với số liệu theo tháng trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm
2010, chia làm hai nhóm biến là nhóm biến truyền thống với các chỉ số: Chỉ số giá tiêu dùng
(cpi), Giá trị sản xuất công nghiệp (ind), cung tiền (m2), tỷ giá (ex_rate), lãi suất (in_rate),
giá dầu thế giới (wp_oil) và nhóm biến mở rộng thêm nhằm làm phong phú thêm mô hình
cũng như phù hợp hơn với trường hợp ở Việt Nam với các chỉ số thêm là: chỉ số giá gạo thế
giới (wp_rice), chỉ số giá nhập khẩu (pi), chỉ số giá bán của người sản xuất (ppi), thâm hụt
ngân sách cộng dồn (p_debt), giá tài sản tài chính (t_val). Các biến được ước lượng dựa trên
mô hình điều chỉnh sai số VECM (Vector Error Correction Model) tác giả đã tìm thấy các kết
quả sau:
Với nhóm biến truyền thống:
- Thứ nhất là lạm phát tỉ lệ nghịch ở mức độ thấp với thay đổi trong tốc độ tăng trưởng
sản lượng. Kết quả này khẳng định lý thuyết kinh tế rằng tốc độ tăng trưởng cao hơn
làm giảm áp lực đối với lạm phát.

- Thứ hai, tỷ giá không chỉ có tác dụng lên lạm phát mà lên cả PPI nhưng chậm hơn.
Điều này là do hành vi định giá của doanh nghiệp thường cứng nhắc hơn do cần phải
có thời gian từ khi đầu vào được nhập khẩu cho đến khi sản lượng được sản xuất và
bán ra trên thị trường.
- Thứ ba, những thay đổi trong thâm hụt ngân sách cộng dồn không có tác động đến lạm
phát trong ngắn hạn, và có tác động tuy nhỏ đến PPI sau 4-5 tháng.
- Thứ tư, các cú sốc giá thế giới ảnh hưởng nhiều đến người sản xuất hơn là người tiêu
dùng. Những thay đổi trong giá dầu hay giá gạo thế giới có tác động nhỏ hơn nhiều so
với tác động của chỉ số chung và giá gạo thế giới có tác động lớn hơn một chút so với
giá dầu thế giới.
Tóm lại
Trên thế giới đã có rất nhiều các nghiên cứu sử dụng mô hình SVAR kể từ nghiên cứu của
Sims (1972) để đo lường mức độ phản ứng của các cú sốc ngoại sinh tác động đến các biến số
kinh tế vĩ mô trong nước, tuy nhiên ở Việt Nam số lượng các nghiên cứu sử dụng mô hình
Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 14
này còn rất ít. Các bài nghiên cứu nói chung đều cho thấy mức độ tăng độ phản ứng của các
biến ngoại sinh tới các biến nội sinh có xu hướng tăng theo thời gian, nhất là sau các cuộc
khủng hoảng tài chính, đặc biệt là các cú sốc từ nền kinh tế Mỹ, thay đổi lãi suất của Cục dự
trữ liên bang Mỹ (Fed). Mức độ tác động của các cú sốc ngoại sinh đến từ nền kinh tế Mỹ tác
động khác nhau lên các biến số vĩ mô trong nước và khuynh hướng phản ứng dai dẳng trong
dài hạn. Chẳng hạn như nghiên cứu của Mackowiak (2003), Ông đã sử dụng mô hình SVAR
để định lượng mức độ phụ thuộc quốc tế của một vài nước mới nổi tại Châu Á và Châu Mỹ
La Tinh. Ông chỉ ra rằng phần lớn biến động kinh tế vĩ mô tại các thị trường mới nổi bị ảnh
hưởng nhiều bởi các cú sốc ngoại sinh, nhiều trường hợp trên 50%. Markowiak tìm ra hai kết
quả chính: đầu tiên, các biến động ngoại sinh trong cú sốc đến từ chính sách tiền tệ Mỹ giải
thích một phần đáng kể biến động của các biến nội sinh tại các thị trường mới nổi. Thứ hai,
tất cả các cú sốc ngoại sinh có khuynh hướng ảnh hưởng dai dẳng trong dài hạn. Hay Gimet
(2011) nghiên cứu mức độ dễ bị tổn thưởng của các nước Đông Nam Á sử dụng mô hình
vector tự hồi quy cấu trúc Bayesian. Bà đã so sánh hai giai đoạn khủng hoảng là khủng hoảng

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

Nguồn: paper “Monetary Policy Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy
by SVAR” của Jarir Ajluni (2005)
Ở cả hai phương thức tác động trên đều cho thấy các yếu tố bên ngoài có tác động trực tiếp
hoặc gián tiếp tới các biến số vĩ mô trong nước. Phương thức tác động trực tiếp lên giá cả
hàng hóa trong nước, sản lượng hoặc tác động gián tiếp lên kỳ vọng của người dân dẫn tới sự
tác động lên sản lượng sản xuất và giá cả hàng hóa, lạm phát trong nước,…

Trích đoạn KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ NGHIÊN CỨU

---