nghien cu truyen dan tien te o viet nam

Số 13 (23) - Tháng 11-12/2013 PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP

Nghiên Cứu & Trao Đổi

15

1. Giới thiệu

Chính sách tiền tệ (CSTT) là công cụ chính sách quan trọng tác động vào nền kinh tế nhằm kiểm soát giá cả và ổn định kinh tế vĩ mô. Với một hệ thống tài chính tốt thì những thay đổi trong CSTT sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến nhu cầu, từ đó ảnh hưởng đến giá cả (Gerlash & Smets, 1995; Ramaswami & Slok, 1998; Mojon & Peersman, 2001; Smets & Wouters, 2002; Ganev & cộng sự 2002; Norris và Floerkemeir, 2006)1. Đối với VN, vấn đề nghiên cứu truyền dẫn CSTT còn khá mới mẻ, số lượng các nghiên cứu định lượng còn khá ít, nhưng do vai trò của CSTT trong nền kinh tế là hết sức quan trọng nên việc đo lường các tác động truyền dẫn tiền tệ là rất cần thiết. Trong bài nghiên cứu này, 1 Trích Rudrani & cộng sự (2011).

tác giả sẽ tập trung làm rõ hai vấn đề là: (1) Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở VN diễn ra như thế nào; và (2) Tác động của cơ chế này chủ yếu được truyền dẫn thông qua kênh nào? Mục tiêu là nhằm hỗ trợ cho việc lựa chọn công cụ điều hành CSTT phù hợp cho VN.

Để thảo luận vấn đề này, tác giả sử dụng phương pháp đồng liên kết Johansen, kết hợp với mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) để phân tích các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ sẽ tác động như thế nào đến hoạt động kinh tế và kiểm soát giá cả ở VN trong giai đoạn từ tháng 1/ 2001 đến tháng 7/ 2012.

Kết quả nghiên cứu cho thấy thắt chặt CSTT bằng công cụ lãi suất sẽ làm giảm sản lượng nhưng làm tăng lạm phát (hiện tượng Puzzle), trong khi đó mở rộng

cung tiền và gia tăng tỷ giá làm sản lượng gia tăng và lạm phát giảm, ngoài ra nghiên cứu của tác giả cũng cho thấy cú sốc từ giá chứng khoán có tác động rất yếu đến sản lượng và lạm phát.

Phần còn lại của bài nghiên cứu được trình bày như sau: Phần kế tiếp giới thiệu tổng quan các nghiên cứu trước đây, phần 3 mô tả phương pháp nghiên cứu, phần 4 trình bày kết quả và phần 5 là kết luận cùng với một số hạn chế của bài viết.2. Tổng quan các nghiên cứu trước đây

Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đều tập trung đo lường tác động của một hoặc một số kênh truyền dẫn, như McCarthy (2000) phân tích tác động của CSTT dưới góc độ kênh tỷ giá bằng cách sử dụng mô hình VAR đệ quy

Nghiên cứu truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam

TS. nGuyễn Khắc Quốc Bảo

Trường Đại học Kinh tế TP.HCM

Bài nghiên cứu này xem xét cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ ở VN và sự tương tác giữa các biến chính sách tiền tệ bằng cách sử dụng phương pháp đồng liên kết Johansen kết hợp với mô hình vector hiệu

chỉnh sai số (VECM). Mô hình sử dụng các biến là giá dầu, lãi suất cơ bản Mỹ đóng vai trò là các cú sốc khu vực ngoại sinh, biến sản lượng công nghiệp, lạm phát, cung tiền, lãi suất, tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương và chỉ số giá chứng khoán đại diện cho nền kinh tế trong nước. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ truyền dẫn chính sách tiền tệ thông qua kênh lãi suất có ảnh hưởng lớn đến sản lượng công nghiệp, lạm phát và thị trường chứng khoán hơn so với các kênh còn lại.

Từ khoá: Cơ chế truyền dẫn, chính sách tiền tệ, kênh lãi suất, VECM.

PHÁT TRIỂN & HỘI NHẬP Số 13 (23) - Tháng 11-12/2013


16

cho 6 nước công nghiệp hóa thuộc OECD, Leon (2005) nghiên cứu tác động của tín dụng đối với các biến số vĩ mô của nền kinh tế trong giai đoạn cải cách tài chính ở Úc, Heiko (2007) nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tiền tệ ở Thái Lan dựa trên mô hình VAR.

Ở VN, nghiên cứu truyền dẫn CSTT còn khá mới mẻ, trong đó đa phần đều tập trung vào kênh tỷ giá và sử dụng phương pháp VAR như Võ Văn Minh (2009), Bạch Thị Phương Thảo (2011), Trần Ngọc Thơ & cộng sự (2012), Nguyễn Thị Ngọc Trang & cộng sự (2012). Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ nghiên cứu tổng hòa các kênh truyền dẫn CSTT tác động đến sản lượng và lạm phát ra sao.3. Mô hình nghiên cứu và mô tả dữ liệu

Nghiên cứu áp dụng mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) có dạng như sau:∆yt = Πyt-1+ Γ1∆yt-1+ ··· + Γp-1∆yt-p+1 + ut = αβ’yt-1 + Γ1∆yt-1+ ··· + Γp-1∆yt-p+1 + ut

Trong đó yt là vector (K × 1) của K biến tại thời điểm t; ut là vector nhiễu trắng (K × 1); Π là ma trận suy biến với Π = αβ’ với α là ma trận tham số hiệu chỉnh (K × r) cho ta biết tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng, β là vector đồng liên kết (K × r) biểu thị mối quan hệ dài hạn giữa các biến; Πyt-1 được gọi là phần hiệu chỉnh sai số; Γi được gọi là ma trận hệ số ngắn hạn và những giả định khác (Lutkepolh, chương 6, 2005).

Dữ liệu được thu thập hằng tháng, lấy từ Thống kê tài chính quốc tế IMF (IFS), Cục năng lượng Mỹ (U.S. Department of Energy), Hệ thống dự trữ liên bang (Board of Governors of the Federal

Reserve System), Tổng cục Thống kê (GSO). Biến giá dầu và lãi suất cơ bản của Fed đại diện cho khu vực ngoại sinh, các biến còn lại đại diện cho nền kinh tế nội địa VN.

- Giá dầu (OIL): Giá dầu thế giới giao ngay Brent (USD/ thùng) (Nguồn: U.S. Department of Energy).

- Lãi suất cơ bản Fed (US_INTEREST) (Nguồn: Board of Governors of the Federal Reserve System).

- Sản lượng công nghiệp VN (VN_IP): Được sử dụng để đại diện cho GDP của VN do GDP của VN không được thống kê theo từng tháng (Nguồn: GSO).

- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI): CPI index (Nguồn: IMF)

- Lượng cung tiền (M2) (Nguồn: IMF).

- Lãi suất kì hạn 3 tháng (INTEREST): Lãi suất tiền gửi 3 tháng (Nguồn: IMF).

- Tỉ giá hối đoái danh nghĩa đa phương (NEER): Được tính toán theo tỉ trọng thương mại của 10 nước có giao thương lớn nhất với VN, bao gồm Úc, Hồng Kông, Trung Quốc, Đức, Nhật, Thái Lan, Mỹ, Singapore, Malaysia, Hàn Quốc (Nguồn: IMF. Tác giả tự tính

toán).- Chỉ số giá chứng khoán

(SHARE) (Nguồn: IMF).Các biến đều ở dạng logarithm

trừ lãi suất cơ bản Fed và lãi suất kì hạn 3 tháng của VN. Ngoài ra các biến Sản lượng công nghiệp VN, Chỉ số giá tiêu dùng, Lượng cung tiền và Chỉ số giá chứng khoán đều được hiệu chỉnh vụ mùa (Phương pháp Census X12).4. các kiểm định ban đầu

Dựa trên phương pháp ADF, PP, KPSS, tác giả nhận thấy sản lượng công nghiệp và lãi suất kì hạn 3 tháng dừng chuỗi gốc, các biến khác dừng sai phân bậc một. Với độ trễ bằng 2 tìm được từ phương pháp AIC, SC, HQ,…, tác giả tìm được 4 quan hệ đồng liên kết Johansen (Bảng 1).

Do có 2 biến dừng trong tập dữ liệu nên theo Felix và cộng sự (2000) hạng của ma trận П tăng lên tương ứng với số biến dừng. Ông tìm số phương trình đồng liên kết bằng cách lấy số quan hệ đồng liên kết theo phương pháp Johansen trừ (-) số biến dừng. Theo cách tính trên tác giả có 2 phương trình đồng liên kết biểu thị mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến.

Bảng 1: Kiểm định đồng liên kếtDate: 03/19/13 Time: 21:39Sample: 2001M01 2012M07Included observations: 137Series: OIL US_INTEREST VN_IP CPI M2 INTEREST NEER SHARE Lags interval: 1 to 1

Selected (0.05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model

Data Trend: None None Linear Linear QuadraticTest Type No Intercept Intercept Intercept Intercept Intercept

No Trend No Trend No Trend Trend TrendTrace 3 4 4 4 5Max-Eig 3 4 3 3 3

*Critical values based on MacKinnon-Haug-Michelis (1999)



17

Sử dụng kiểm định AR root, tác giả nhận thấy rằng mô hình VECM ổn định (Hình 1). Ngoài ra khi kiểm định nhân quả Granger tác giả nhận thấy hoàn toàn không có mối quan hệ nhân quả hai chiều xảy ra (xét mức ý nghĩa 10%). Trong đó, tỉ giá có nhiều quan hệ nhân quả với các biến nội địa khác ngoại trừ giá chứng khoán (Bảng 2). 5. Kết quả mô hình VEcM

Sau khi chạy mô hình VECM tác giả thu được 2 phương trình đồng liên kết với hệ số phương trình đồng liên kết đã được chuẩn hóa theo giá dầu (OIL) và lãi suất cơ bản của Mỹ (US_INTEREST):

Mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến không chỉ đơn thuần là hệ số trong phương trình đồng liên kết trên vì khi một biến thay đổi nó sẽ có ảnh hưởng lên các biến khác bên cạnh biến quan sát và các biến này cũng có ảnh hưởng đến biến quan sát (Lutkepohl, 2005). Do đó, tác giả sẽ tiến hành phân tích hàm phản ứng xung để có cái nhìn tổng quan hơn về mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong

phần sau.Ngoài ra, tác giả có hệ số biểu

thị tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng như sau:

Tác giả thấy rằng tình trạng mất cân bằng của hệ thống sẽ được hiệu chỉnh về trạng thái cân bằng với tốc độ tương ứng trong phương trình đồng liên kết thứ nhất và thứ hai là 7.9492% và 0.8717% mỗi tháng bởi sự thay đổi trong sản lượng công nghiệp; 0.5748% và 0.0809% mỗi tháng

Bảng 2: Kiểm định nhân quả Granger

STT GIẢ THUYẾT Ho Xác suất

1 OIL does not Granger cause OIL 0

10 US_INTEREST does not Granger cause US_INTEREST 0

17 OIL does not Granger cause VN_IP 0.0755

19 VN_IP does not Granger cause VN_IP 0.0007

23 NEER does not Granger cause VN_IP 0.0144

26 US_INTEREST does not Granger cause CPI 0.0009

28 CPI does not Granger cause CPI 0

31 NEER does not Granger cause CPI 0

36 CPI does not Granger cause M2 0.0295

37 M2 does not Granger cause M2 0

39 NEER does not Granger cause M2 0.0464

44 CPI does not Granger cause INTEREST 0.0008

46 INTEREST does not Granger cause INTEREST 0

54 INTEREST does not Granger cause NEER 0.0186

55 NEER does not Granger cause NEER 0

62 INTEREST does not Granger cause SHARE 0.0952

64 SHARE does not Granger cause SHARE 0

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

Hình 1: Kiểm định tính ổn định của mô hình

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Bảng 3: Phương trình đồng liên kết

Cointegrating Eq:

OIL(-1)US_

INTEREST(-1)

VN_IP(-1) CPI(-1) M2(-1) INTEREST(-1) NEER(-1) SHARE(-1) C

CointEq1 1.000000 0.000000 -9.02229 -10.11916 6.794425 0.076226 5.390624 -0.474573 70.27700

(0.97699) (1.64988) (0.80089) (0.03511) (1.29102) (0.15139)

[-9.23482] [-6.13329] [ 8.48354] [ 2.17106] [ 4.17546] [-3.13487]

CointEq2 0.000000 1.000000 -49.2237 -23.79909 32.47866 -0.191558 22.34076 -4.927555 460.5399

(6.42671) (10.8531) (5.26837) (0.23096) (8.49249) (0.99583)

[-7.65923] [-2.19285] [ 6.16484] [-0.82941] [ 2.63065] [-4.94820]

* (độ lệch chuẩn) [thống kê t]



18

nhờ vào sự thay đổi trong chỉ số giá tiêu dùng; 1.8899% và 0.7320% mỗi tháng từ sự biến động trong giá chứng khoán. Hệ số âm hay dương cho ta biết sự điều chỉnh giảm hay tăng bao nhiêu % khi có cú sốc xảy ra làm hệ thống ở trên mức cân bằng. Tương tự khi nhận xét các trường hợp còn lại.

Sau đây tác giả sẽ tiến hành phân tích tác động của các biến tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán lên các biến khác dưới dạng hàm phản ứng xung và phân rã phương sai.5.1 Hàm phản ứng xung

Tác giả tiến hành phân tích hàm phản ứng xung dựa vào 3 trật tự biến (Trần Ngọc Thơ & cộng sự, 2012; Leon, 2005) với cú sốc một độ lệch chuẩn được chuẩn hóa về 1% theo McCathy (2000):

Trật tự 1: OIL, US_INTEREST, VN_IP, CPI, M2, INTEREST, NEER, SHARE.

Trật tự 2: OIL, US_INTEREST, VN_IP, M2, INTEREST, NEER, CPI, SHARE.

Trật tự 3: OIL, US_INTEREST, VN_IP, M2, CPI, INTEREST, NEER, SHARE.

Khi thực hiện ba trật tự biến trên, tác giả không tìm thấy sự khác biệt đáng kể giữa các trật tự. Do đó, tác giả chỉ trình bày

kết quả trật tự thứ 1.5.1.1 Phản ứng của sản lượng

công nghiệp trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán

Trước cú sốc 1% của tỉ giá, sản lượng công nghiệp phản ứng giảm mạnh, âm 0.5230% vào tháng thứ 2. Sang tháng thứ 3, sản lượng công nghiệp tăng đột ngột, chạm mức 0.5239% rồi từ từ đi vào ổn định. Lượng cung tiền mở rộng thúc đẩy sản xuất phát triển, sản lượng công nghiệp tăng nhanh khoảng 2-3 tháng đầu (đạt đỉnh ở mức 0.9353%) sau đó dần ổn định.

Giá chứng khoán tăng 1% có tác động âm đến sản lượng công nghiệp. Sản lượng phản ứng giảm âm 0.0835% vào tháng thứ 3 rồi dần ổn định. Phản ứng này hoàn toàn ngược với lí thuyết Tobin’Q2 và cũng ngược với hiệu 2 Trích Minskin (2004).

Bảng 4: Hệ số biểu diễn tốc độ điều chỉnh về cân bằngError Correction: D(OIL) D(US_INTEREST) D(VN_IP) D(CPI) D(M2) D(INTEREST) D(NEER) D(SHARE)

CointEq1 -0.089172 0.011749 0.079492 0.005748 0.006301 -0.584373 0.003200 -0.018896

(0.02726) (0.04437) (0.02373) (0.00146) (0.00394) (0.19283) (0.00524) (0.03367)

[-3.27164] [ 0.26480] [ 3.34959] [ 3.93995] [ 1.59927] [-3.03051] [ 0.61080] [-0.56123]

CointEq2 0.017195 0.003940 0.008717 -0.000809 -0.001614 0.112923 -0.000671 0.007320

(0.00466) (0.00759) (0.00406) (0.00025) (0.00067) (0.03300) (0.00090) (0.00576)

[ 3.68658] [ 0.51896] [ 2.14637] [-3.24041] [-2.39331] [ 3.42212] [-0.74789] [ 1.27042]

ứng giá trị tài sản3. Lãi suất gia tăng 1% làm sản lượng đạt mốc 0.9595% vào tháng thứ 3 sau cú sốc, sau đó quay đầu giảm mạnh. Hiện tượng Output Puzzle xuất hiện và kéo dài khoảng 2 đến 3 tháng.

5.1.2 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán

Tỉ giá tăng 1% làm lạm phát phản ứng tăng 0.3373% sau 12 tháng trong khi sản lượng công nghiệp phản ứng ở mức 0.1928% sau 12 tháng. Như vậy NHNN cần chú trọng hơn vào việc quản lí biến động tỉ giá hối đoái nếu không sẽ khiến cho mức gia tăng của sản lượng công nghiệp bị hấp thu hoàn toàn bởi sự gia tăng lạm phát khi đồng VND giảm giá.

Hiện tượng Price Puzzle xuất hiện. Trước cú sốc 1% của lãi suất, lạm phát tăng 1.0132% sau 3 Trích Minskin (2004).

* (độ lệch chuẩn) [thống kê t] Hình 2: Phản ứng của sản lượng công nghiệp trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán



19

12 tháng. Trần Ngọc Thơ & cộng sự (2012) phát hiện ra rằng hiện tượng này gần như biến mất sau WTO, hàm ý NHNN đã kiểm soát lạm phát hiệu quả hơn bằng công cụ lãi suất sau khi VN gia nhập WTO.

Khi mở rộng lượng cung tiền 1%, lạm phát phản ứng giảm không đáng kể sau đó tăng lên mức 0.1018% sau 12 tháng. Theo Le Viet Hung & Wade D. Pfau (2008) thì hiện tượng này chính là hiện tượng Sticky Price phổ biến trong kinh tế học.

Chỉ số giá chứng khoán có quan hệ cùng chiều với lạm phát

trong khi lại có quan hệ ngược chiều với sản lượng. Hàm ý khi sức mạnh tài chính được nâng cao, doanh nghiệp nhập khẩu máy móc, nguyên liệu để mở rộng quy mô sản xuất; cá nhân, hộ gia đình tiêu dùng hàng nhập khẩu (tâm lí sính ngoại); dẫn đến lạm phát gia tăng do nhập siêu và làm sản lượng trong nước sụt giảm. Trần Ngọc Thơ & cộng sự 4(2012) theo thống kê thấy rằng phần lớn tổng lượng nhập khẩu của VN là hàng tư liệu sản xuất trong giai đoạn 1999-2010.

5.1.3 Phản ứng của giá chứng khoán trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, 4 Nguyễn Thị Ngọc Trang & cộng sự (2012).

cung tiền và giá chứng khoánTrước cú sốc tỉ giá, giá chứng

khoán tăng 0.0852% ở tháng đầu tiên sau đó giảm dần. Lãi suất gia tăng 1% khiến giá chứng khoán giảm ngay lập tức, âm 1.1232% ở tháng đầu tiên và âm 7.3057% chỉ sau 12 tháng. Sellin (2001) giải thích hiện tượng này là do lãi suất gia tăng làm chậm lại phần nào hoạt động của nền kinh tế, dẫn đến sự sụt giá chứng khoán.

Giá chứng khoán phản ứng tăng khi có cú sốc 1% của cung tiền, đạt mức 1.2201% vào tháng thứ 3 sau đó giảm dần. Phản ứng giảm dần của giá chứng khoán có thể được giải thích là khi lượng cung tiền quá nhiều sẽ tăng áp lực lạm phát kì vọng, dẫn đến lãi suất tăng và kết cục làm mức giá chứng khoán giảm (Yu Hsing, 2011).

5.1.4 Phản ứng của lãi suất trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán

Trước cú sốc 1% tỉ giá, lãi suất phản ứng lại bằng cách sụt giảm âm 0.0079% ở tháng thứ 2 sau đó tăng liên tục cho đến tháng 7 (đạt mốc 0.1286%) rồi giảm nhẹ dần. Trong khi đó một sự gia tăng 1% trong cung tiền làm lãi suất gia tăng 0.0427% vào tháng thứ 2. Lãi suất giảm âm 0.0104% sau 12 tháng xảy ra cú sốc 1% giá chứng khoán.

5.1.5 Phản ứng của cung tiền trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán

Đối với cú sốc 1% giá chứng khoán, cung tiền tăng ổn định và chạm mốc 0.0346% sau 12 tháng. Tỉ giá tăng 1 % làm cung tiền phản ứng giảm trong những tháng đầu sau đó ổn định, phản ứng đạt mức âm 0.2608% sau 12 tháng. Cung tiền có phản ứng

Hình 3: Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán

Hình 4: Phản ứng của giá chứng khoán trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán



20

mạnh đối với cú sốc 1% của lãi suất. Cụ thể là cung tiền giảm nhanh về mức âm 0.4946% ở tháng thứ hai và đạt mức âm 0.6641% sau 12 tháng.

5.1.6 Phản ứng của tỉ giá trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán

Tác giả nhận thấy tỉ giá và lãi suất tuân theo lí thuyết kinh doanh chênh lệch lãi suất không phòng ngừa (UIP). Trước cú sốc 1% cung tiền, tỉ giá sụt giảm âm 0.0129% vào tháng thứ 2 rồi tăng lên dần. Tỉ giá phản ứng trước cú sốc 1% của tỉ giá, lãi suất và cung tiền tương ứng là 0.9175%, 0.4520% và 0.0312%. Đối với cú sốc giá chứng khoán thì tỷ giá có phản ứng tăng liên tục, đạt mức 0.0175% sau 12 tháng.5.2 Phân rã phương sai

Phần này tác giả tiến hành giải thích mức độ biến động trong phương sai sai số dự báo của các biến nội địa dưới tác động của các cú sốc của tất cả các biến trong mô hình trong 3, 6, 9 và 12 giai đoạn (Bảng 5).

Tác giả nhận thấy rằng tác động của tỉ giá đến sản lượng khá ổn định trong khi cung tiền, giá chứng khoán, giá dầu và lãi suất cơ bản của Mỹ có ảnh hưởng tăng dần đến sản lượng. Lạm phát chịu ảnh hưởng lớn từ sự thay đổi trong giá dầu (khoảng 28.7%) đòi hỏi việc thực hiện quản lí nhập khẩu xăng dầu cần hiệu quả hơn nữa.

Lạm phát tác động ngày càng nhiều đến cung tiền và lãi suất (tương ứng khoảng 14.55% và 34.3%). Lãi suất cơ bản của Mỹ cũng gia tăng ảnh hưởng lên lượng cung tiền VN (khoảng 3.83%) và giá chứng khoán (khoảng 10.3%). Mức ảnh hưởng

Hình 5: Phản ứng của lãi suất trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán

Hình 6: Phản ứng của cung tiền trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán

Hình 7: Phản ứng của tỉ giá trước cú sốc tỉ giá, lãi suất, cung tiền và giá chứng khoán



21

của giá dầu đến tỉ giá tăng theo thời gian (khoảng 8.56%)

Khi tiến hành phân rã phương sai số dự báo, tác giả thấy rằng vai trò của các biến khu vực ngoại sinh (giá dầu và lãi suất cơ bản của Mỹ) ngày càng quan trọng đối với nền kinh tế của VN. Lạm phát, lãi suất và tỉ giá là các biến nội địa gây ra nhiều ảnh hưởng đến các biến vĩ mô khác. Đây là lí do mà việc ổn định giá cả, lãi suất và tỉ giá nằm trong những mục tiêu hàng đầu của Ngân hàng Nhà nước VN.6. Kết luận

Khi so sánh với trường hợp thắt chặt CSTT (lãi suất tăng), tác giả nhận thấy rằng trong giai đoạn này NHNN nên bơm thêm vốn cho nền kinh tế. Tuy nhiên, nếu như mở rộng lượng cung tiền quá nhiều sẽ khiến chỉ số giá chứng khoán sụt giảm.

Sau 12 tháng mức lợi ích đạt được từ sản lượng công nghiệp gia tăng (0.1928%) bị xói mòn hoàn toàn bởi mức gia tăng trong lạm phát (0.3373%) khi giảm giá nội tệ 1%, đòi hỏi việc điều hành tỉ giá hiệu quả hơn nữa. Giá chứng khoán tăng 1%, sản lượng công nghiệp âm 0.0772%, trong khi lạm phát tăng 0.0288% sau 12

tháng, điều này có thể được giải thích thông qua hiện tượng nhập siêu.

Tác giả nhận thấy rằng mức độ truyền dẫn CSTT thông qua kênh lãi suất có ảnh hưởng lớn đến sản lượng công nghiệp, lạm

phát và giá chứng khoán hơn so với các kênh còn lại. NHNN nên tập trung quản lí lãi suất tạo môi trường làm ăn thuận lợi cho các doanh nghiệp cũng như kích thích tiêu dùng và đầu tư của người dânl

Bảng 5: Phân rã phương sai

Phân rã phương sai

Cú sốc

Thời kì dự báo

(tháng)

Phần trăm phương sai sai số dự báo

VN_IP CPI M2 INTEREST NEER SHARE

OIL 3 1.369328 21.1755 0.462259 18.83888 6.994143 0.096642

6 2.161099 28.07116 0.19972 20.25959 7.322907 0.337059

9 2.214211 31.77569 0.141407 19.21962 8.384998 1.985503

12 2.115721 33.81584 0.150933 18.26205 9.40258 4.352431

US_INTEREST 3 1.368695 5.625826 1.19686 0.276739 0.076358 2.723624

6 1.75659 7.447823 3.068368 0.215769 0.140087 7.703079

9 3.202972 7.163244 4.879905 0.141824 0.147296 11.0409

12 4.973736 6.593965 6.177692 0.112275 0.137172 12.78458

VN_IP 3 88.71778 3.193446 1.062133 0.143399 0.729836 0.737921

6 79.87429 3.357892 2.175757 1.133754 0.676578 1.346903

9 71.39176 3.182577 2.471368 1.71385 0.654427 1.560499

12 63.94638 3.133725 2.525803 1.912165 0.675193 1.480687

CPI 3 1.056935 62.72458 8.461857 25.60357 1.427921 0.406724

6 3.462957 48.57094 14.84831 34.34151 2.089002 0.721177

9 6.745251 42.63226 16.90174 37.76135 2.089451 1.65642

12 9.897475 39.68172 18.00447 39.50735 1.916197 2.891455

M2 3 3.158956 0.004176 82.39754 0.234034 0.317613 0.891587

6 5.598522 0.102517 69.96284 0.099482 0.161815 0.692676

9 7.163651 0.217657 64.59354 0.071468 0.11846 0.458054

12 8.197277 0.283845 61.45339 0.064072 0.100626 0.325992

INTEREST 3 0.507514 1.750298 3.295807 54.74157 2.721829 0.106819

6 0.549428 4.642956 3.60233 42.63715 1.982951 0.518616

9 0.675043 6.510338 3.640045 39.00131 2.026649 1.846071

12 0.878378 7.532897 3.836891 37.67459 2.175648 3.298642

NEER 3 2.120651 5.242379 1.510332 0.160301 87.54616 0.004856

6 2.443512 6.958551 3.332611 1.278456 87.26625 0.005056

9 2.633808 7.165441 4.066777 1.903602 86.01859 0.042912

12 2.663165 7.264424 4.379518 2.111329 84.86582 0.159846

SHARE 3 1.700137 0.283795 1.613212 0.001508 0.186137 95.03183

6 4.153607 0.848162 2.810059 0.034286 0.360411 88.67543

9 5.973305 1.352798 3.305218 0.18698 0.560125 81.40964

12 7.327867 1.693587 3.471307 0.356168 0.726765 74.70637



22

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Aaron, T., & Frank, W. (2002), The Credit Channel in Middle Income Countries, NBER Working Paper.

Ca’ Zorzi, M., et al. (2007), Exchange Rate Pass-Through in Emerging Markets, European Central Bank Working Paper.

Charles, G. & Boris, H. (2001), Asset Prices, Financial Conditions, and the Transmission of Monetary Policy, Stanford University.

Daniel, L., & Marco, R. (2002), Exchange rate Pass-Through in Turkey, IMF Working Paper.

Đào Hùng & cộng sự (2012), Nhìn lại chính sách tiền tệ (2011-2012) gợi ý chính sách tiền tệ những năm tiếp theo, Nhóm nghiên cứu Học viện Chính sách Phát triển.

Felix, P. H., & Michael, S., (2002), Exchange Rate Pass-Through to Consumer Prices: A European Perspective, Centre for European Economic Research.

Frank, H. (2011), A VECM Evaluation of Monetary Transmission in Uzbekistan, Institute of Forecasting and Macroeconomic Research Department of Monetary Economics.

Hakan, B., & Nergiz, N., D. (2008), “Measuring the Effects of Monetary Policy for Turkey”, Journal of Economic Cooperation.

Heiko, H. (2007), Monetary Policy, Structural Break, and the Monetary Transmission Mechanism in Thailand, World Bank Policy Research Working Paper.

Ito, T., & Sato, K., (2006), Exchange Rate Changes and Inflation in Post-Crisis Asian Economies: VAR Analysis of the

Exchange Rate Pass-Through, National Bureau of Economic Research.

Karrar, H., (2009), Monetary Policy Channels of Pakistan and Their Impact on Real GDP and Inflation, Center for International Development at Harvard University.

Laeven, L. & Tong, H. (2010), U.S. Monetary Shocks and Global Stock Price, IMF Working Paper.

Le Viet Hung & Wade D. Pfau (2008), “VAR Analysis of the Monetary Transmission Mechanism in Vietnam”, Applied Econometrics and International Development.

Leon, B., (2005), Credit and Monetary Policy: An Australian SVAR, Economic Research Department Reserve Bank of Australia.

Lutke-pohl, H. (2005), New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin.

Lutke-pohl, H. (2011), Vector Autoregressive Models, EUI working papers.

Lutke-pohl, H. (2007), Economics Analysis with Vector Autoregressive Models, EUI working papers.

McCathy, J. (2000), Pass-Through of Exchange Rates and Import Prices to Domestic Inflation in Some Industrialized Economies, Research Department Federal Reserve Bank of New York.

Minskin, F. S., (1996), The Channels of Monetary Transmission: Lessons for Monetary Policy, NBER Working Paper.

Minskin, F. S., (2004), The Economics of Money, Banking and Financial Markets, 7th Edition, Pearson, the Addison Wesley.

Mosconi & Giannini, (1992), “Non-Causality in Cointegrated System: Representation Estimation and Testing”, Oxford Bulletin of Economics and Stastistics.

Mohanty, M., S., & Phillip, T. (2008), “Monetary Policy Transmission in Emerging Market Economies: What is New? ”, BIS Papers No 35.

Nguyễn Phi Lân (2010), “Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định lượng”, Tạp chí Ngân hàng.

Nguyễn Quan Dong (2010), Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính, Khoa Toán kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, NXB Khoa học và kỹ thuật.

Nguyễn Thị Ngọc Trang & Lục Văn Cường (2012), “Sự Chuyển Dịch Tỷ Giá Hối Đoái Vào Các Mức Giá Tại VN”, Tạp chí Phát triển & hội nhập.

Oliver, H., et al (2001), Bank Lending and Monetary Policy Transmission: A VECM Analysis for Germany.

Rudrani, B., et al (2011), Monetary Policy Transmission in an Emerging Market Setting, IMF Working Paper.

Sellin, P., (2001), “Monetary Policy and the Stock Market: Theory and Empirical Evidence”, Journal of Economic Surveys.

Soyoung, K., & Nouriel, R. (2000) “Exchange Rate Anomalies in the Industrial Countries: A Solution with A Structural VAR Approach”, Journal of Monetary Economics 45 (2000) 561-586.

Trần Ngọc Thơ & cộng sự (2012), Tác động truyền dẫn tiền tệ ở VN, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM.

Verbeek, M., (2004), A Guide to Modern Econometrics, Edition 2, New York: John Wiley & Sons.

Vo Van Minh, (2009), Exchange Rate Pass-Through and Its Implications for Inflation in Vietnam, Vietnam Development Forum.

Yu Hsing, (2011), “Effects of Macroeconomic Variables on the Stock Market: The Case of the Czech Republic”, Theoretical and Applied Economics.

nghien cu truyen dan tien te o viet nam

Documents