BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
------------------------

LÊ NGUYỄN LÂM GIANG

TÁC ĐỘNG CỦA CÚ SỐC CHÍNH SÁCH
TIỀN TỆ LÊN CÁC BIẾN VĨ MÔ, NGHIÊN CỨU
THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN
2000-2010
Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng
Mã số
: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

Tiến sĩ NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO

TP.Hồ Chí Minh-Năm 2013


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Mục Lục
Tóm lược ................................................................................................................................ 3
1.



5.

Kết luận ........................................................................................................................ 32

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................... 34
PHỤ LỤC 1 ......................................................................................................................... 37
PHỤ LỤC 2 ......................................................................................................................... 41
PHỤ LỤC 3 ......................................................................................................................... 45

1


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 3.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF của chuỗi gốc ............................ 14
Bảng 3.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF của chuỗi sai phân bậc nhất ...... 15
Bảng 3.3: Kiểm định nhân quả Granger, độ trễ 11 kỳ .............................................. 16
Bảng 3.4: Kiểm định đồng liên kết giữa lãi suất và M2 với các biến còn lại ........... 18
Bảng 4.1: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và CPI .............................. 20
Bảng 4.2: Phân rã phương sai biến CPI ................................................................... 22
Bảng 4.3: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và sản lượng .................... 24
Bảng 4.4: Phân rã phương sai biến sản lượng .......................................................... 26
Bảng 4.5: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và tỷ giá ........................... 28
Bảng 4.6: Phân rã phương sai biến tỷ giá ................................................................ 30

DANH MỤC CÁC HÌNH

bền của những phản ứng này bằng mô hình VECM mà phải thông qua phương trình
phản ứng đẩy và phân rã phương sai. Riêng phản ứng của sản lượng phần lớn không
do cú sốc lãi suất và cú sốc cung tiền gây ra.

3


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Giới thiệu
Điều hành chính sách tiền tệ một cách hiệu quả luôn là một trong các mục tiêu
hàng đầu của tất cả các quốc gia trên thế giới. Khái niệm hiệu quả trong điều hành
chính sách tiền tệ được hiểu là việc thực hiện chính sách đó sẽ đem đến tác động
như mong muốn của nhà điều hành và gây ảnh hưởng tiêu cực ít nhất đến các yếu tố
khác trong nền kinh tế. Trong thực tế, rất khó để tìm được một chính sách tiền tệ
đem lại hiệu quả toàn diện. Các chính sách được lựa chọn chỉ đáp ứng một phần yêu
cầu mà nhà điều hành đặt ra trong một thời điểm nhất định. Làm cách nào để đánh
giá được tác động của các biến chính sách tiền tệ lên các yếu tố kinh tế vĩ mô luôn
là một vấn đề quan trọng đối với các nhà điều hành chính sách và các nhà nghiên
cứu trên toàn thế giới.
Cú sốc chính sách tiền tệ là thuật ngữ dùng để ám chỉ sự biến động mạnh và
đột ngột của các biến đại diện cho chính sách tiền tệ, phổ biến nhất là lãi suất và
cung tiền. Các cú sốc chính sách tiền tệ thường xuất hiện khi nhà điều hành chính
sách muốn theo đuổi một mục tiêu nào đó hoặc muốn cải thiện ngay lập tức tình
trạng hiện tại của nền kinh tế. Trước khi thực hiện một cú sốc chính sách tiền tệ,
nhà điều hành chính sách cần phải cân nhắc thật kỹ và đánh giá đầy đủ các tác động
của cú sốc này đối với nền kinh tế. Nếu sử dụng cú sốc chính sách tiền tệ không hợp
lý, chẳng những không đạt được mục tiêu mong muốn mà còn gây ra tác động tiêu

cứu này là đo lường mức độ phản ứng của các biến lạm phát, sản lượng và tỷ giá
trước một cú sốc chính sách tiền tệ, từ đó đánh giá được hiệu quả của việc sử dụng
các công cụ lãi suất và cung tiền trong việc điều hành chính sách tiền tệ nhằm đáp
ứng các mục tiêu dài hạn của nền kinh tế. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy lãi suất
có mối quan hệ cân bằng dài hạn với các biến nghiên cứu: một cú sốc lãi suất sẽ gây
ra tác động đáng kể đến hai biến lạm phát và tỷ giá, trước khi chúng trở về trạng
thái cân bằng. Trong khi đó, cung tiền M2 có mối quan hệ dài hạn với các biến
nghiên cứu nhưng mối quan hệ này rất khó xác định, do tác động mà cú sốc cung
tiền gây ra có độ trễ khá lớn và không thể xác định chính xác bằng mô hình VECM.
Mặt khác, tác động của cú sốc lãi suất và cung tiền đến sản lượng đều không có ý
nghĩa. Kết quả này khẳng định tính khả thi của việc sử dụng cú sốc chính sách tiền
tệ để thực hiện các mục tiêu trung và dài hạn của nhà điều hành chính sách. Tuy
nhiên, theo kết quả nghiên cứu, phản ứng sản lượng được xác định chỉ chịu tác động
rất nhỏ từ cú sốc lãi suất và cung tiền, cho thấy tính không hiệu quả của các cú sốc
chính sách tiền tệ trong việc điều chỉnh sản lượng của nền kinh tế.

5


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Phần tiếp theo của nghiên cứu được trình bày như sau: phần 2 tổng hợp kết quả của
các nghiên cứu trước đây về tác động của cú sốc chính sách tiền tệ, phần 3 trình bày
ngắn gọn về cách thức thu thập dữ liệu và phương pháp lựa chọn để thực hiện
nghiên cứu, phần 4 trình bày các nội dung nghiên cứu và kết quả thu được, phần 5
trình bày những kết luận từ kết quả nghiên cứu đồng thời đưa ra đề xuất và hướng
nghiên cứu tiếp theo.


lãi suất, giảm giá cả và giảm sản lượng thực tế. Nếu một phương pháp xác định nào
đó không đạt được những điều này thì phản ứng quan sát được gọi là một puzzle,
trong khi việc xác định thành công phải cho kết quả phù hợp với kiến thức truyền
thống. Mô hình gia tăng tỷ giá của Dornbusch (1976) dự đoán phản ứng đối với
chính sách tiền tệ thu hẹp, dưới tác động của thanh khoản và không hạn chế KD
chênh lệch giá theo lý thuyết ngang giá sức mua, tỷ giá thực sẽ chịu tác động tăng
và sau đó là giảm dần cho đến khi đạt cân bằng dài hạn.
Nếu như các lý thuyết gần như có chung dự đoán về phản ứng của các biến
lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá cả…trước cú sốc chính sách tiền tệ thì các nghiên cứu
thực nghiệm lại đưa ra những kết luận tương đối khác biệt. Các nghiên cứu này dù
đều sử dụng chung phương pháp VAR nhưng lại đi theo các hướng khác nhau.
Mở đầu cho các nghiên cứu về tác động chính sách tiền tệ phải kể đến lý
thuyết của Sims (1992). Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR với dữ liệu của Pháp,
Đức, Nhật, Anh và Hoa Kỳ. Những thay đổi cùng lúc trong lãi suất ảnh hưởng đến
tất cả các biến, trong khi những thay đổi cùng lúc của sản lượng công nghiệp không
ảnh hưởng đến các biến khác. Phản ứng tiêu cực bền vững của dự trữ tiền và sản
lượng đối với biến động dương tăng của lãi suất phù hợp với cả 5 nước. Phản ứng
của sản lượng với biến động của tiền tệ khá nhỏ, thường âm ở mọi quốc gia. Phản
ứng của giá hàng hóa với biến đổi lãi suất đều kéo dài và âm. Một cú sốc chính sách
tiền tệ thu hẹp làm tăng giá trị của nội tệ. Theo lý thuyết ISLM, chính sách tiền tệ
không tạo nên sự sụt giảm sản lượng. Nhà điều hành chính sách có khuynh hướng
tăng lãi suất khi họ dự đoán chính xác được trước về một cú sốc âm trong nguồn
cung. Do đó, áp lực lạm phát tạo nên sản lượng thấp chủ yếu vì phản ứng của nhà
điều hành đối với các áp lực này.
Trong nghiên cứu của mình, Eichenbaum và Evans (1993) cho thấy cú sốc
chính sách tiền tệ mở rộng tại Hoa Kỳ dẫn đến sự giảm giá mạnh, bền vững trong tỷ
giá thực và danh nghĩa của Hoa Kỳ; đồng thời gia tăng mạnh, bền vững trong chênh

7


lượng, nhưng sau cú sốc thu hẹp thì tăng trưởng tổng sản lượng thấp và lãi suất thực
cao trong nhiều quý. Mô hình phân đoạn giả định hộ gia đình đại diện quyết định
nắm giữ trái phiếu và tiền mặt trước khi nhận ra cú sốc. Các cú sốc tác động đến lãi

8


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

suất qua tỷ lệ phân đoạn. Phản ứng của mô hình thị trường phân đoạn phù hợp với
lý thuyết VAR. Dưới tác động của cú sốc chính sách tiền tệ thu hẹp, lãi suất thực
tăng và dương trong 4 quý. Tỷ lệ tăng trưởng tiền giảm và duy trì giá trị âm trong 3
quý. Lạm phát ít biến động. Kì vọng về tỷ lệ tăng tiêu dùng của nhà đầu tư so với
tổng tiêu dùng, từ đó tăng tỷ lệ phân đoạn.
Trong nghiên cứu của Binder, Chen và Zhang (2010) sử dụng mô hình
GVECM và dữ liệu tháng tại 9 nền kinh tế lớn (Australia, Canada, Pháp, Đức, Italy,
Nhật, New Zealand, Anh và Hoa Kỳ) trong giai đoạn 1978-2006, cho thấy cú sốc
chính sách tiền tệ thu hẹp tại Hoa Kỳ đã gây ra sự gia tăng tương đối bền vững và
đáng kể trong lãi suất của Hoa Kỳ lẫn lãi suất của các quốc gia khác. Cú sốc chính
sách tiền tệ thu hẹp cũng dẫn đến sự tăng giá USD thực và danh nghĩa. Về phần bù
kì hạn, trừ 2 tháng đầu, tại Hoa Kỳ và các quốc gia khác đều không có sai lệch đáng
kể nào trong ngắn hạn so với lý thuyết ngang giá lãi suất, trái với phần lớn nghiên
cứu thực nghiệm trước đó. Về chỉ số CPI, tại Hoa Kỳ và các quốc gia khác, không
có phản ứng đáng kể trong ngắn hạn dù trong dài hạn có giảm. Mô hình GVECM
cho kết quả không giống nghiên cứu của Eichenbaum và Evans (1995), không có
mâu thuẫn liên quan đến sự trì hoãn gia tăng trong tỷ giá thực và không có sai lệch
đáng kể so với lý thuyết ngang giá sức mua, phù hợp với mô hình vĩ mô có giá
“dính”.

ở sai phân bậc nhất. Ngoài ra các chuỗi này còn có quan hệ đồng liên kết. Với đặc
điểm này của chuỗi dữ liệu, khi sử dụng VAR sẽ bỏ qua một vài thông tin về mối
quan hệ dài hạn giữa các biến. Cụ thể, khi chuyển các biến không dừng về sai phân
bậc nhất thì mô hình đúng nhưng không hiệu quả. Tuy nhiên với mục tiêu xác định
quan hệ dài hạn thay vì ước lượng hệ số co giãn nên tác giả cho rằng VAR vẫn có
nhiều điểm đáng tin cậy để đo lường ảnh hưởng của các cú sốc chính sách tiền tệ.
Cuối cùng tác giả đã quyết định sự dụng mô hình SVAR sau khi lấy sai phân của
các chuỗi dữ liệu gốc.
Một vấn đề khác cũng được nhắc đến trong các lý thuyết về cú sốc chính
sách tiền tệ chính là việc lựa chọn chỉ báo cho chính sách tiền tệ. Trong nghiên cứu
của Binder, Chen và Zhang (2010) đã đề cập đến cách thức lựa chọn các chỉ báo
cho chính sách tiền tệ: cần lựa chọn chỉ báo đo lường tốt nhất quan điểm chính sách
tiền tệ. Ở Hoa Kỳ, tác giả chọn 2 chỉ báo là lãi suất quỹ dự trữ liên bang và chỉ số
dự trữ không cho vay trên tổng dự trữ. Ở Canada, tác giả chọn lãi suất qua đêm làm
chỉ báo cho chính sách tiền tệ. Ở Châu Âu gồm Pháp, Đức và Ý tác giả chọn lãi suất
10


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

thị trường tiền tệ qua đêm của mỗi nước làm chỉ báo trước khi Ngân hàng Trung
ương Châu Âu ra đời và Chỉ số trung bình qua đêm Châu Âu (European Overnight
Index Average-EOIA) làm chỉ báo sau khi chính sách tiền tệ thống nhất của Châu
Âu được giới thiệu vào tháng 01/1999. Ở Anh tác giả chọn “lãi suất ngân hàng
chính thức”. Ở Nhật, tác giả dùng lãi suất huy động qua đêm làm chỉ báo. Ở Úc là
lãi suất tiền mặt chính thức. Ở New Zealand là lãi suất chiết khấu cho thời kì trước
1999 và lãi suất tiền mặt chính thức cho giai đoạn sau đó. Trong nghiên cứu này
chúng tôi thấy lãi suất là chỉ báo được lựa chọn nhiều nhất tại hầu hết các quốc gia,

những bước phát triển kinh tế quan trọng của Việt Nam như gia nhập WTO, kí hiệp
ước bình thường hóa thương mại với Hoa Kỳ (BAT)…và những biến động kinh tế
thế giới lớn như cuộc khủng hoảng tài chính tín dụng thế giới, cuộc khủng hoảng nợ
công Châu Âu…Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu kinh tế vĩ mô của Việt Nam trong
giai đoạn có nhiều biến động để có được những đánh giá đa dạng hơn về mối quan
hệ giữa các biến nghiên cứu. Dữ liệu được thu thập theo tháng, thời kỳ lấy mẫu kéo
dài trong 11 năm với 132 kì quan sát cũng là một yếu tố làm tăng tính tinh cậy cho
kết quả nghiên cứu.
Biến độc lập được lựa chọn là lãi suất cho vay danh nghĩa và cung tiền rộng M2.
Đây được xem là hai biến đại diện cho quyết định chính sách tiền tệ của Việt Nam.
Nếu lãi suất cho vay thường được xác định dựa trên trần lãi suất mà ngân hàng Nhà
Nước ban hành và phản ánh cung cầu tiền tệ tại từng thời điểm thì cung tiền M2
được quyết định bởi việc mua/bán trái phiếu trên thị trường mở của chính phủ.
Trong thời điểm hiện tại, kênh lãi suất và thị trường mở được xem là hai công cụ
điều tiết chính sách tiền tệ hữu hiệu nhất của Ngân hàng Nhà nước. Vì vậy, lãi suất
cho vay và cung tiền có thể xem là hai chỉ báo đo lường khá tốt quan điểm chính
sách tiền tệ của nhà điều hành tại Việt Nam, thỏa mãn tiêu chí lựa chọn chỉ báo cho
chính sách tiền tệ của Binder, Chen và Zhang (2010).
Các biến vĩ mô cần nghiên cứu gồm có lạm phát, sản lượng và tỷ giá. Lạm phát
của Việt Nam được đại diện bằng chuỗi chỉ số CPI theo tháng so với năm gốc, với
năm gốc được chọn là 2005. Chỉ số sản lượng công nghiệp đại diện cho biến sản
lượng Việt Nam. Để loại bỏ tác động của lạm phát, chuỗi tỷ giá thực có hiệu lực
(REER) của Việt Nam được lựa chọn để đại diện cho biến tỷ giá. Việc lựa chọn các
biến vĩ mô này để nghiên cứu dựa trên hai lý do chính. Thứ nhất, đây là các biến đã
được lựa chọn trong nhiều nghiên cứu về tác động của chính sách tiền tệ trước đâynhư Binder, Chen và Zhang (2010); Eichenbaum và Evans (1993); Faust, Rogers,
Swanson và Wrights (2002) tập trung nghiên cứu phản ứng của tỷ giá; Harald Uhlig
(2004) và Filippo Occhino (2008) tập trung nghiên cứu phản ứng của sản lượng;
12



(2011) cùng với Hui Boon Tan và Ahmad Baharumshah (1999). Quy trình thực hiện
hai nghiên cứu trên gồm các bước tương đối giống nhau. Đầu tiên là thực hiện kiểm

13


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

định tính dừng thông qua kiểm định nghiệm đơn vị của các chuỗi số liệu. Sau khi
biết các số liệu có dừng tại I0 hay không, tác giả thực hiện kiểm định tính xu hướng
và tính mùa vụ của các chuỗi dữ liệu. Một phần cũng khá quan trọng trong cả mô
hình VAR lẫn VECM là kiểm định quan hệ nhân quả Granger giữa các biến. Phần
quan trọng nhất khi sử dụng mô hình VECM là kiểm định quan hệ đồng liên kết
giữa các biến. Cuối cùng, sau khi chạy mô hình VECM, tác giả thực hiện phân rã
phương sai và xây dựng hàm phản ứng đẩy để nhận diện độ bền và độ mạnh của
phản ứng. Trong nghiên cứu này, quy trình thực hiện sẽ tương tự như trên nhưng có
một số điều chỉnh cho phù hợp với đặc điểm của các chuỗi dữ liệu và mục tiêu
nghiên cứu.
3.2.1. Kiểm định tính dừng
Trong bước đầu tiên của nghiên cứu, tương tự như các nghiên cứu sử dụng mô
hình VECM, chúng tôi sẽ xem xét tính dừng của từng chuỗi dữ liệu để đánh giá
quyết định sử dụng mô hình VECM có thích hợp hay không. Cả 7 chuỗi dữ liệu đều
được kiểm định tính dừng, bao gồm 5 biến nghiên cứu là lãi suất cho vay, cung tiền
M2, CPI, tỷ giá thực có hiệu lực (REER) của Việt Nam, sản lượng công nghiệp Việt
Nam và 2 biến ngoại sinh là sản lượng công nghiệp Hoa Kỳ và lãi suất Hoa Kỳ.
Chúng tôi sẽ sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị - ADF test - với giả thiết H0 là các
chuỗi dữ liệu có một nghiệm đơn vị.
Bảng 3.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF của chuỗi gốc

0.9999

Null Hypothesis: TYGIA has a unit root

0.831199

0.9943

Null Hypothesis: LAISUATUS has a unit root

-0.970764

0.7622

Null Hypothesis: SANLUONGUS has a unit root

-2.750148

0.0686

14


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Không nằm ngoài dự đoán, tất cả các chuỗi dữ liệu thu thập đều không dừng khi
kết quả kiểm định chấp nhận giả thiết H0 tại mức ý nghĩa 5%. Vì các chuỗi dữ liệu
đều không dừng nên khi sử dụng phương pháp VAR để chạy mô hình đòi hỏi phải

-15.8496

0.0000

Null Hypothesis: D(CPI) has a unit root

-6.2959

0.0000

Null Hypothesis: D(TYGIA) has a unit root

-9.4096

0.0000

Null Hypothesis: D(LAISUATUS) has a unit root

-4.5865

0.0002

Null Hypothesis: D(SANLUONGUS) has a unit root

-2.6748

0.0812

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Null Hypothesis: D(LAISUATVN) has a unit root

F-Statistic

LAISUATVN does not Granger Cause CPI

121

0.45682

0.9251

3.42526

0.0005

2.8357

0.0029

2.64885

0.0052

5.65439

6.00E-07

0.78552

0.6538


SANLUONGVN does not Granger Cause LAISUATVN

121

LAISUATVN does not Granger Cause SANLUONGVN
TYGIA does not Granger Cause LAISUATVN

121

LAISUATVN does not Granger Cause TYGIA
SANLUONGVN does not Granger Cause M2

121

M2 does not Granger Cause SANLUONGVN
TYGIA does not Granger Cause M2

121

M2 does not Granger Cause TYGIA

Prob.

Từ kết quả kiểm định nhân quả Granger, chúng tôi có thể đưa ra nhận xét sơ bộ:
biến động của cung tiền M2 không gây ảnh hưởng đến sản lượng công nghiệp Việt
Nam nếu chọn độ trễ của mô hình nhỏ hơn 12 (kết quả kiểm định Granger với độ trễ

16





2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Bảng 3.4: Kiểm định đồng liên kết giữa lãi suất và M2 với các biến còn lại
Series: LAISUATVN CPI

Series: M2 CPI

Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Lags interval (in first differences): 1 to 17
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized

Hypothesized

No. of CE(s)
None *
At most 1

Trace
Eigenvalue

Statistic


19.7309
3.31690

0.05
Critical
Value
15.4947
3.8414

Prob.**
0.0108
0.0686

Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

Series: LAISUATVN TYGIA

Series: M2 TYGIA

Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized

Hypothesized


0.1196

16.4461

0.05
Critical
Value
15.4947

Prob.**
0.0359

At most 1
0.00176
0.22734 3.84146 0.6335
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

At most 1
0.0001
0.01311 3.8414
0.9086
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

Series: LAISUATVN SANLUONGVN

Series: M2 SANLUONGVN

Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)


None *

At most 1
0.0029
0.37953 3.84146 0.5379
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

Trace
Eigenvalue

Statistic

0.1348

16.7988

0.05
Critical
Value
15.4947

0.0317

At most 1
0.0038
0.43112 3.8414
0.5114
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level


(Cointegration) chúng tôi lựa chọn là 2 và không xét hệ số chặn (constant) lẫn tính
xu hướng (trend) trong mô hình. Sau khi có được mô hình VECM với 25 độ trễ,
chúng tôi sử dụng kiểm định loại bỏ độ trễ không có ý nghĩa (lag exclusion test) và
ước lượng lại mô hình với những độ trễ có ý nghĩa. Kiểm định loại bỏ độ trễ của mô
hình VECM 3 biến được thể hiện trong các bảng 1.2 của phụ lục 1.
Kết quả mô hình VECM 3 biến cho thấy: khi kết hợp cú sốc lãi suất và cú sốc
cung tiền trong cùng 1 mô hình, biến động 1% trong lãi suất làm cho chỉ số CPI
thay đổi 0.59% để phản ứng lại với mức ý nghĩa 5%. Kết quả này bước đầu cho
thấy cú sốc lãi suất là một công cụ hiệu quả để phục vụ mục tiêu điều chỉnh lạm
phát của Việt Nam. Trong khi đó, phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền không
thể ước lượng vì hệ số của mô hình không có ý nghĩa giải thích. Các giá trị Log
likelihood, Akaike và Schwarz cho thấy mô hình thích hợp. Kết quả từ mô hình
VAR cũng cho thấy biến sản lượng và lãi suất Hoa Kỳ không có tác động đáng kể
nào lên CPI của Việt Nam.

19


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Bảng 4.1: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và CPI
Vector Error Correction Estimates
Sample (adjusted): 2002M01 2010M12
Included observations: 108 after adjustments
t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq:
CointEq1
LAISUATVN(-1)

[-0.39812]
…
-0.031495
[-0.77028]

0.036676
[ 1.34466]
…
-0.008652
[-0.68043]

0.022828
[ 1.53555]
…
-0.011246
[-1.62272]

0.025445
[ 2.92487]

-0.000281
[-0.10399]
927.5212
-15.67632
-13.66472

-0.001659
[-1.12478]

Log likelihood

Để kiểm định mức độ đóng góp của thay đổi lãi suất và M2 lên biến động của
CPI, chúng tôi sử dụng phương pháp phân rã phương sai Cholesky đối với biến CPI
trong mô hình VECM 3 biến.
Cú sốc lãi suất đã tác động ngay lập tức đến CPI với mức đóng góp hơn 13%
trong tháng đầu tiên. Mức độ đóng góp của lãi suất vào biến động của CPI tiếp tục
tăng dần trong giai đoạn từ tháng thứ 2 đến tháng thứ 12 với mức đóng góp cao nhất
hơn 22.6%. Từ tháng thứ 13 mức độ đóng góp của lãi suất có giảm nhẹ đôi chút
nhưng vẫn chiếm một tỷ lệ đáng kể trên 18% vào biến động của CPI. Trong khi đó,
đóng góp của M2 vào biến động của CPI luôn ở mức dưới 10% trong suốt 24 tháng
và chỉ vượt qua mức này vào tháng cuối cùng của thời kỳ nghiên cứu. Kết quả này
một lần nữa cho thấy độ trễ trong tác động của biến cung tiền M2 đến biến động của
lạm phát và khẳng định hiệu quả của công cụ lãi suất khi thực hiện mục tiêu điều
chỉnh lạm phát trong trung và dài hạn.

21


2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Bảng 4.2: Phân rã phương sai biến CPI
Period
1
2
3
4
5
6
7

0.1280
0.1287
0.1306
0.1335
0.1376
0.1423
0.1470
0.1507
0.1534
0.1550
0.1557
0.1559
0.1566
0.1580
0.1590

LAISUATVN
13.3415
12.7085
14.4967
15.9302
17.3222
18.8611
19.7507
20.6227
21.3406
21.9801
22.4654
22.6343
22.3868

8.2484
8.0820
7.9753
7.9638
8.0726
8.3104
8.7186
9.8265
11.3493

CPI
84.0917
86.1029
84.0129
81.6673
79.9737
77.7548
76.3820
74.8426
73.3286
71.7143
70.2773
69.4100
69.2598
69.6093
70.3094
71.1182
71.8699
72.4425
72.7764

VECM 2 biến gồm lãi suất-CPI và cung tiền-CPI. Kết quả nghiên cứu được trình
bày trong bảng 2.1 và 2.2 của phụ lục 2. Tuy kết quả của mô hình VECM cho thấy
phản ứng của CPI vẫn thay đổi là 58% trước tác động của cú sốc lãi suất nhưng
phương trình phản ứng đẩy cho thấy tác động độc lập của cú sốc lãi suất chỉ làm
tăng nhẹ CPI khoảng 0.1% ngay khi cú sốc xảy ra, trước khi giảm mạnh liên tục sau
10 độ trễ và tiếp tục giảm nhẹ sau tháng thứ 11 đến hết tháng thứ 25. Kết quả này
tiếp tục khẳng định tác động hiệu quả và tức thời của cú sốc lãi suất lên lạm phát,
cho thấy tính tối ưu của công cụ lãi suất trong việc điều chỉnh lạm phát. Tuy nhiên
kết quả này không hợp lý so với kết quả của mô hình VECM 3 biến vì trong thực tế,
tác động của cú sốc lãi suất luôn có một độ trễ nhất định thay vì đạt hiệu quả ngay
lập tức. Kết quả này khẳng định tính chính xác và hiệu quả cao hơn của mô hình 3
biến so với mô hình 2 biến trong việc miêu tả phản ứng thực tế của các biến vĩ mô
trước tác động của cú sốc chính sách tiền tệ. Trong khi đó, khi được nghiên cứu độc
lập, cung tiền làm giảm ngay lạm phát khoảng 0.15% trước khi tăng liên tục đến
tháng thứ 18 sau cú sốc với đỉnh phản ứng gần 0.9%. Kết quả này cho thấy trong
mô hình 2 biến, cả lãi suất và cung tiền đều có độ trễ ít hơn và gây ra phản ứng
mạnh hơn.
4.2 Phản ứng của sản lượng
Tương tự như CPI, quan hệ đồng liên kết giữa cung tiền M2 và sản lượng chỉ
xuất hiện sau 18 độ trễ nên mô hình VECM 3 biến gồm lãi suất, cung tiền và sản
lượng cũng được xây dựng với độ trễ ban đầu là 25 kỳ. Bảng 1.3 trong Phụ lục 2 thể
hiện các độ trễ được lựa chọn để xây dựng mô hình cuối cùng. Cách thức lựa chọn
biến và xây dựng mô hình tương tự như mô hình phản ứng của CPI.
Kết quả mô hình VECM 3 biến mô tả phản ứng của sản lượng cho thấy: khi kết
hợp cú sốc lãi suất và cú sốc cung tiền trong cùng mô hình, thay đổi 1% trong lãi
23


2013


[-3.87654]

CointEq2
0
1
-7.141
[-9.70083]*
D(M2)
-0.000339
[-0.01735]

D(SANLUONGVN)
0.014732
[ 0.24843]

0.017134
[ 1.06369]

0.016971
[ 3.66254]

0.038492
[ 2.73904]

…

…

…


Schwarz criterion

Tương tự như phân tích phản ứng của CPI, chúng tôi sẽ xây dựng mô hình
phản ứng đẩy của sản lượng khi chịu tác động kết hợp của cú sốc lãi suất và cú sốc
cung tiền M2.

24