B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH





C
C
H
H
Â
Â
U
UM
M
I
I
N
N
H
HN
N
G



A
AC
C
H
H
Í
Í
N
N
H
HS
S
Á
Á
C
C
H
HT
T
T
T
R
R




N
N
G
GK
K
I
I
N
N
H
HT
T


LUN VN THC S KINH T
N
N
G
G
A
A

T
T
Á
Á
C
C



N
N
G

HT
T
I
I


N
NT
T





N
NT
T



T
T

T
T


I
IV
V
I
I


T
TN
N
A
A
M

TP.H CHÍ MINH – NM 2012
LI CM N
Trc tiên, tôi xin gi li cm n đn Ban giám hiu, Phòng
qun lý đào to sau đi hc trng i hc Kinh t Thành ph H
Chí Minh.
Tôi cng xin chân thành cm n Khoa Tài chính Doanh
nghip và các thy cô trong trng đã tn tâm ging dy trong sut
thi gian hc tp và nghiên cu.
Qua đây, tôi xin gi li cám n sâu sc đn cô hng dn là
TS. ả Thy Tiên, ngi đã trc tip đnh hng, hng dn và
chnh sa tn tình cho tôi trong sut quá trình thc hin lun vn.
Tip theo, tôi xin cm n các anh ch và các bn trong lp
TCDN-K18-êm 1 đã ht lòng h tr, trao đi, góp ý cho lun vn.
c bit, tôi gi li cám n sâu sc đn và có ý ngha ti
ngi bn đi ca mình. Ngi đã đng hành cùng tôi trong sut quá
trình hoàn thành khóa lun này.
Danh mc ch vit tt:
Ch vit tt
Tên đy đ ting Vit
Tên đy đ ting Anh
ADF
Kim đnh Dickey-Fuller m
rng
Augmented Dickey-Fuller Test
AIC
Tiêu chun thông tin Akaike
Akaike Information Criterion
CPI
Ch s giá tiêu dùng
Consumer Price Index
CREDIT
Tín dng trong nc
Domestic Credit
DLog
Ký hiu dng sai phơn bc 1
ca các bin  dng logarit
difference of the logarithm
EXRATE
T giá hi đoái danh ngha
exchange rate

US Dollar
VAR
Mô hình véc t t hi quy
Vector Augtogressive Model
VND
Vit Nam ng
Vietnam Dong
WTO
T chc Thng mi Th
gii
World Trade Organization
Danh mc bng:
Bng 3.1: Tóm tt d liu
Bng 4.1: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ CPI
Bng 4.2: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ M2
Bng 4.3: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ Credit
Bng 4.4: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ Lendrate
Bng 4.5: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ Exrate
Bng 4.6: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình c bn
Bng 4.7: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình vi lƣi sut cho vay
Bng 4.8: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình vi tín dng trong nc
Bng 4.9: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình vi t giá hi đoái

Danh mc hình v:
Hình 2.1: Chính sách tht cht tin t
Hình 4.1: Phn ng ca GDP thc đi vi cung tin M2
Hình 4.2: Phn ng ca CPI đi vi cung tin M2
Hình 4.3: Kt qu phơn tích phng sai bin GDP thc
Hình 4.4: Phn ng ca GDP thc đi vi lƣi sut
Hình 4.5: Phn ng ca CPI đi vi lƣi sut

4.2.2 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ M2 15
4.2.3 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ Credit 15
4.2.4 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ Lendrate 16
4.2.5 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ Exrate 17
4.3 Phơn tích hƠm phn ng đy vƠ phơn tích phng sai 17
4.3.1 Mô hình c bn 17
4.3.2 Mô hình vi lƣi sut cho vay 20
4.3.3 Mô hình vi tín dng trong nc 22
4.3.4 Mô hình vi t giá hi đoái 25
5. KT LUN 27
5.1 Tng kt kt qu nghiên cu 27
5.2 óng góp ca nghiên cu 29
5.3 Hn ch ca nghiên cu 30
Tài liu tham kho 31
PH LC 34

1

TịM TT

Mi quan h gia các công c chính sách tin t vƠ kt qu ca nn
kinh t nh tng trng sn lng, lm phát, luôn đc các nhƠ nghiên cu
kinh t quan tơm, đa ra nhiu lý thuyt vƠ nghiên cu thc tin. Cng cùng
mc đích tìm hiu rõ hn mi quan h gia gia sn lng, lm phát vƠ các
công c chính sách tin t, lun vn tin hƠnh nghiên cu đnh lng mi
quan h gia các bin s kinh t nƠy. Trong bài, phng pháp véc t t hi
quy VAR đc s dng đ kim nghim vƠ đa ra các kt lun. Lun vn đa
đn kt lun rng tín dng lƠ mt công c có nh hng ln nht lên sn
lng vƠ lm phát. Lãi sut đc xem nh lƠ mt công c ht sc quan trng
ca c ch truyn dn tin t  các nc khác nhng li thiu bng chng có

bi cuc khng hong chơu Á nm 1997 nh đang b nh hng bi cuc
khng hong tƠi chính toƠn cu nm 2008. Vì vy, vic xây dng mt h
thng các công c chính sách hiu qu đ điu tit nn kinh t, đc bit là
trong thi k suy thoái, luôn thit yu.
3

Bên cnh đó, lý thuyt cng cho thy rng nhng cú sc trong chính
sách tin t có th có nh hng đn tng trng sn lng và lm phát thông
qua các công c khác nhau, tuy nhiên, tác đng chi tit ca nhng công c
này trong nn kinh t Vit Nam thi gian qua cha đc nghiên cu đnh
lng nhiu, nht là sau cuc khng hong kinh t nm 2008. Vì vy, mt
nghiên cu thc nghim v mi quan h gia công c chính sách tin t và
các bin s kinh t v mô lƠ kp thi và cn thit.
1.1 Mc tiêu & câu hi nghiên cu
Mc tiêu chính ca lun vn lƠ lƠm rõ tác đng ca chính sách tin t
lên sn lng và lm phát. Vì vy, lun vn hng ti tr li câu hi nghiên
cu sau:
- GDP thc và t l lm phát ti Vit Nam có b tác đng bi các công c
ca chính sách tin t hay không?
- Nu có, GDP thc và t l lm phát thay đi theo hng nào?
1.2 Ni dung nghiên cu
- Phn 1: gii thiu đ tƠi, đa ra mc tiêu nghiên cu.
- Phn 2: tóm tt các kt qu nghiên cu trc đơy.
- Phn 3: mô t d liu vƠ phng pháp đc s dng trong mô hình hi
quy ca lun vn.
- Phn 4: kt qu nghiên cu.
- Phn 5: tóm tt lun vn, các đóng góp cng nh hn ch ca lun vn,
gi ý cho nhng nghiên cu khác.

2. TịM TT CÁC KT QU NGHIÊN CU TRC ÂY

kênh khác nhau ca c ch truyn ti chính sách tin t và kt lun rng c
chính sách tin t và bng cơn đi ca các ngơn hƠng là nhng ngun quan
5

trng ca các cú sc đn sn lng, các ngân hàng đóng mt vai trò quan
trng trong vic truyn ti nhng cú sc tin t đi vi hot đng kinh t, và
đu t kinh doanh thì đc bit nhy cm vi nhng cú sc tin t.
Disyatat và Vongsinsirikul (2003) cng s dng mô hình VAR v d
liu quý đc điu chnh theo mùa t quý 1 nm 1993 đn quý 4 nm 2001
vi hai đ tr đ phơn tích c ch truyn ti chính sách tin t  Thái Lan. Mô
hình c bn ca h bao gm sn lng thc, mc giá, và lƣi sut mua li 14
ngày, mà h gi đnh là thc đo chính sách tin t. Disyatat và
Vongsinsirikul nhn ra rng chính sách tht cht tin t dn đn s st gim
v sn lng, chm đáy sau khong 4-5 quý và mt đi sau khong 11 quý.
Mc giá gp ban đu phn ng rt ít, nhng cui cùng bt đu gim sau
khong mt nm. u t dng nh lƠ thƠnh phn nhy cm nht ca GDP
trc các cú sc chính sách tin t.
Cui cùng,  Singapore, Chow (2004) s dng t giá hi đoái thc có
hiu lc nh mt thc đo chính sách tin t và thy rng sn lng phn ng
ngay lp tc vƠ đáng k vi mt cú sc chính sách tin t tht cht. Nghiên c
cng cho thy rng kênh t giá hi đoái hiu qu hn kênh lƣi sut trong vic
truyn ti chính sách tin t đi vi nn kinh t.
Gul, et al. (2012) xem xét các quyt đnh ca Ngơn hƠng trung ng
nh hng nh th nƠo đn các bin v mô nh GDP, cung tin, lƣi sut, t giá
vƠ lm phát ti Pakistan. Nói cách khác, mc đích ca nghiên cu lƠ xác đnh
s ph thuc ln nhau gia chính sách tin t vƠ tng trng kinh t. Gul vƠ
các cng s đƣ ly d liu ca các bin nghiên cu t nm 1995 đn nm
2010, bao gm 187 quan sát vƠ s dng phng pháp phng sai nh nht
OLS đ kim đnh. T d toán, Gul vƠ các cng s thy rng lƣi sut có tác
đng nghch vƠ đáng k lên sn lng. Mt cú sc lƣi sut dng (chính sách

7

Ngoài ra, Nguyn Phi Lơn (2010) đƣ nghiên cu c ch truyn dn tin
t di góc đ phơn tích đnh lng bng cách áp dng mô hình SVAR vƠo
Vit Nam. Ông s dng phng pháp mô hình cu trúc t hi quy vector
SVAR đ mô hình hóa khuôn kh chính sách tin t ca mt nn kinh t th
trng vi đ m ln nh Vit Nam trong giai đon khng hong tƠi chính
khu vc 1997. Nghiên cu cng đa ra kt lun cung tin M2 có xu hng tác
đng tích cc ti tng trng kinh t. Kt qu phơn tích cng cho thy s bin
đng ca t giá ph thuc rt ln vƠo công tác điu hƠnh chính sách tin t
thông qua các công c lƣi sut vƠ lng tin cung ng ra lu thông. Trc các
cú shock v tng trng kinh t, c th lƠ nn kinh t đang  trng thái tng
trng nóng, ch s CPI có xu hng tng nhanh vƠ liên tc. Tuy nhiên, ch s
CPI tng đi nhy cm vƠ gim mnh trc đng thái tht cht chính sách
tin t.

3. D LIU, PHNG PHÁP NGHIÊN CU
3.1 Mô hình vƠ d liu nghiên cu
3.1.1 Mô hình nghiên cu
Da theo bƠi nghiên cu ca Lê vƠ Pfau (2008), lun vn áp dng
phng pháp t hi quy Vector (VAR) đ phơn tích tác đng ca cú sc chính
sách tin t đi vi kinh t v mô. Phng pháp nƠy đc s dng đ thc
hin quá trình phơn tích vai trò ca các công c chính sách tin t khác nhau
nh lƣi sut, tín dng trong nc, t l d tr vƠ t giá hi đoái đi vi sn
lng vƠ lm phát. ng dng to ln ca VAR lƠ tác đng ca mi chính sách
có th đc lƠm rõ mƠ không cn đn mt mô hình cu trúc toƠn th ca nn
kinh t. Theo Sims (1980), VAR đc xem xét nh lƠ mt công c giá tr đ
kho sát hiu ng đng ca mt cú sc đi vi bin nƠy lên bin khác. ơy
cng lƠ mt phng pháp thích hp đ kim tra mt quá trình vi nhiu chui
8


3i
M2
t-i
+ u
i

CPI = 
0
+




1i
GDP
t-i
+




2i
CPI
t-i
+





t-i
+ u
i
Cung tin M2 đc s dng nh lƠ mt thc đo ca cú sc chính sách
tin t bi vì Ngơn hƠng NhƠ nc Vit Nam quan tơm đn t l tng trng
ca M2 nh lƠ mt mc tiêu điu hƠnh đ tính toán vƠ thc hin chính sách
tin t.
Mô hình VAR m rng:
Tip theo, các bin khác đc thêm ln lt vƠo mô hình c bn, nh
lƣi sut cho vay, tín dng vƠ t giá hi đoái. Vic phơn chia thƠnh nhiu mô
hình riêng l nhm mc đích kim tra tác đng đc lp ca các bin đi vi
sn lng vƠ lm phát ca nn kinh t. ng thi vic m rng mô hình nhm
xem xét khi thêm bin vƠo mô hình thì t l đóng góp ca M2 trong s thay
đi ca sn lng vƠ lm phát bin đng nh th nƠo so vi bin mi đc
thêm vào.
- Mô hình vi lƣi sut cho vay: gm 4 bin: GDP thc, CPI, M2 vƠ
Lendrate.
- Mô hình vi tín dng trong nc: gm 4 bin: GDP thc, CPI, M2 vƠ
Credit.
- Mô hình vi t giá hi đoái: gm 4 bin: GDP thc, CPI, M2 vƠ Exrate.
9

3.1.2 La chn các bin nghiên cu
Trong lun vn, các ch s GDP vƠ CPI đc la chn đ ln lt đi
din cho tng trng kinh t vƠ lm phát trong nc. Cung tin M2, tín dng,
lƣi sut vƠ t giá hi đoái lƠ các bin ch tiêu tin t vì hin nay ti Vit Nam
chính sách tin t ch yu nh hng đn nn kinh t thông qua ba kênh
chính: kênh tín dng, kênh lƣi sut vƠ kênh t giá hi đoái.
Nh vy, mô hình bao gm 6 bin sau:
- GDP: Tng sn phm quc ni thc (GDP thc t, theo giá so sánh

hin mô hình v Chính sách tin t ca Vit Nam.
- CREDIT: Tín dng trong nc (n v: t đng). ơy lƠ mt trong
nhng kênh mƠ qua đó, chính sách tin t có th nh hng đn s thay
đi trong sn lng. ơy lƠ mt mc tiêu quan trng hƠng nm ca
Ngơn hƠng NhƠ nc theo quy đnh ca Chính ph.
- EXRATE: T giá hi đoái danh ngha VND / USD. Trong lun vn
nƠy, t giá hi đoái danh ngha gia VND vƠ USD đc s dng nh
mt thc đo đo lng ca chính sách tin t thông qua kênh t giá hi
đoái.

3.1.3 C s d liu
D liu trong lun vn lƠ d liu hƠng quý đc ly t Cc Thng kê
TƠi chính Quc t (International Financial Statistics - IFS) ca Qu Tin t
Quc t ( International Monetary Fund - IMF), tr bin GDP thc đc ly t
Tng cc Thng kê Vit Nam (GOS). D liu đc điu chnh yu t mùa v
theo phng pháp Census X12, t Quý 1 nm 1999 đn Quý 4 nm 2011,
tng cng có 54 quan sát. Vic điu chnh d liu theo mùa nhm mc đính
giúp ta có cái nhìn xuyên sut hn v xu hng ca chui d liu khi phơn
11

tích mt chui s liu bao gm thƠnh t mùa v, vì vn hóa truyn thng mi
nc khác nhau, các s kin trong nm, yu t v thi tit cng khác nhau
nên các hot đng v kinh t s b tác đng mnh vƠo mt vƠi thi đim trong
nm (Nguyn Trng HoƠi vƠ cng s, 2009).

3.2 Phng pháp nghiên cu
3.2.1 Kim đnh tính dng ca chui d liu
Phillips vƠ Perron (1988) đ xut mt phng pháp trong vic kim
soát s tng quan theo th t khi kim đnh cho 1 nghim đn v. Kim đnh
Phillips-Perron (PP) đc s dng trong phơn tích chui thi gian đ kim tra

0

ắNone” ngha lƠ không có đng liên kt vƠ H
0
ắAt most” ngha lƠ có mi quan
h đng liên kt.

3.2.3 ảàm phn ng xung (Impulse response function)
Mt cú sc đn bin th i không ch trc tip nh hng đn bin th i,
mƠ còn đc truyn đn tt c các bin ni sinh khác thông qua mô hình đng
lc (đ tr) ca VAR. HƠm phn ng xung theo dõi tác đng ca mt cú sc
trong quá kh đi vi mt trong nhiu s thay đi lên các giá tr hin ti vƠ
tng lai ca các bin ni sinh. Nói cách khác, hƠm phn ng xung s cho
bit các bin còn li trong mô hình phn ng nh th nƠo khi xy ra cú sc
đi vi mt bin trong mô hình.

3.2.4 Phân tích phng sai (Variance decompotition)
Trong khi các hƠm đáp ng xung theo dõi các tác đng ca mt cú sc
đi vi mt bin ni sinh lên các bin khác trong VAR, phơn tích phng sai
li tách s thay đi trong mt bin ni sinh thƠnh các cú sc thƠnh phn. Vì
vy, phơn tích phng sai cung cp thông tin v tm quan trng ca mi thay
đi ngu nhiên nh hng đn các bin trong VAR.
13

4. KT QU NGHIÊN CU
Các phng pháp phơn tích chui thi gian trong lun vn, gm kim
nghin nghim đn v đ xác đnh tính dng ca chui d liu nghiên cu;
phơn tích đng liên kt đ xác đnh có tn ti mi quan h gia các bin trong
dài hn hay không; hƠm phn ng xung và phơn tích phng sai đ gii thích
tác đng ca các bin công c chính sách tin t ti tng trng kinh t. Tt

-3.17758
Không dng
LogCREDIT
-1.42136
-3.56002
-2.91765
-2.59669
Không dng
LENDRATE
-2.07668
-3.56002
-2.91765
-2.59669
Không dng
LogEXRATE
-0.7403
-4.14086
-3.49696
-3.17758
Không dng
Sai phơn bc 1

dLogGDP
-9.29656
-3.56267
-2.91878
-2.59729
Dng
dLogCPI
-3.34714


14

4.2 Kt qu kim đnh đng liên kt
Sau khi kim tra tính dng, kt qu lƠ các bin nghiên cu đu không
dng ti mc hay chui gc mƠ dng ti sai phơn bc 1. Do đó, đ xác đnh
xem có mi quan h cơn bng dƠi hn hay không gia các bin, bc kim
đnh tip theo đc thc hin chính lƠ kim đnh đng liên kt da trên
phng pháp VAR ca Johansen. Các gi thit cho kim đnh Trace nh sau:
H
0
: Có r mi quan h đng liên kt (r = 0, 1)
H
1
: Có r+1 mi quan h đng liên kt
 Nu Trace Statistic > Critical Value => Bác b gi thit H
0
.
 Nu Trace Statistic < Critical Value => Chp nhn gi thit H
0
.

4.2.1 Kim đnh đng liên kt gia hai bin ẢDP và CPI
Bng 4.1: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP và CPI
Kim đnh Trace
Gi thit H
0

Giá tr thng kê
(Trace Statistic)

, ngha lƠ bác b gi thit ắkhông có mi quan h đng liên kt
nƠo gia 2 bin GDP vƠ CPI”.
Ti gi thit H
0
: r = 1, vì giá tr thng kê Trace (Trace statistic) ln hn
giá tr phê phán kim đnh (Critical value) ti mc 5%, nhng li nh hn ti
15

mc 1%, nên ta ch bác b gi thit H
0
ti mc 5% vƠ chp nhn gi thit H
0
ti mc 1%. iu nƠy có ngha lƠ ti mc 1% thì xác đnh đc 1 mi quan
h đng liên kt gia 2 bin GDP vƠ CPI.

4.2.2 Kim đnh đng liên kt gia hai bin ẢDP và M2
Bng 4.2: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP và M2
Kim đnh Trace
Gi thit H
0

Giá tr thng
kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim
đnh 1%
H
0
: r = 0*

bin GDP vƠ M2.

4.2.3 Kim đnh đng liên kt gia hai bin ẢDP và Credit
Bng 4.3: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP và Credit
Kim đnh Trace
Gi thit H
0

Giá tr thng
kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim
đnh 1%
H
0
: r = 0**
61.00179
19.96
24.6
16

Gi thit H
0

Giá tr thng
kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim

kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim
đnh 1%
H
0
: r = 0**
32.64688
15.41
20.04
H
0
: r = 1
1.441503
3.76
6.65
Ghi chú: *: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 5%
**: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 1%
Gi thit H
0
: không có mi quan h đng liên kt gia GDP vƠ
Lendrate cng b bác b vì giá tr thng kê Trace statistic nh hn giá tr kim
đnh Critical value  ti 2 mc 1% vƠ 5%. Tuy nhiên khi r = 1 thì gi thit H
0


0
ti mc ý ngha 5%
**: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 1%
Tng t, gi thit H
0
: r = 0 b bác b, vƠ gi thit H
0
: r = 1 đc chp
nhn ti c 2 mc 1% vƠ 5%. Do đó, ta kt lun GDP thc vƠ t giá hi đoái
Exrate cng có mi quan h trong dƠi hn.

4.3 Phân tích hƠm phn ng đy vƠ phơn tích phng sai
4.3.1 Mô hình c bn (3 bin: ẢDP, CPI và M2)
Trc tiên, phi la chn đ tr ti u cho các mô hình c lng.
Theo tiêu chun AIC, đ tr ti u cho mô hình c bn là 8 quý:
Bng 4.6: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình c bn
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
4
413.47
32.02254*
5.80e-12*
-17.41721
-15.81984*
-16.82815*
5
420.2697
8.53918
6.79E-12
-17.31487
-15.34888
-16.58987
6
427.6756
8.267033
7.95E-12
-17.24073
-14.90611
-16.37979
7
442.5692
14.54727
6.84E-12
-17.51485
-14.81161
-16.51798
8
458.0189