Tải bản đầy đủ
1 Phản ứng của CPI

1 Phản ứng của CPI

Tải bản đầy đủ

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)
1
M2(-1)
0
CPI(-1)
-0.598
[-4.58256]*
Error Correction:
D(LAISUATVN)
CointEq1
-0.312447
[-3.97593]
CointEq2

SANLUONGUS
LAISUATUS

CointEq2
0
1
-2.970
[-12.7002]*
D(M2)
0.049152
[ 2.01136]

D(CPI)
0.004531
[ 0.34019]

-0.03492
[-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
Akaike information criterion
Schwarz criterion

Để xác định được chiều hướng và độ bền trong biến động của CPI trước tác
động kết hợp của lãi suất và cung tiền, chúng tôi sẽ xây dựng mô hình phản ứng đẩy
của CPI theo lãi suất và cung tiền M2, độ trễ lựa chọn vẫn là 25 kỳ.
Hình 4.1: Phản ứng đẩy của CPI dưới tác động của lãi suất và M2

20

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Phản ứng với biến động tăng 1% của lãi suất, CPI tăng 0.26% ngay lập tức và
đạt đỉnh tại mức 0.65% sau 6 độ trễ trước khi bước vào thời kì giảm mạnh, trở về
trạng thái ban đầu sau 14 độ trễ. Sau đó CPI tiếp tục giảm mạnh cho đến khi đạt đáy
gần -0.27% sau 19 độ trễ, trước khi tăng nhẹ trong khoảng từ 20 đến 25 độ trễ.
Trong khi đó, biến động 1% của cung tiền M2 làm CPI giảm ngay khoảng 0.1%,
trước khi tăng mạnh và đạt đỉnh gần 0.4% sau 10 độ trễ. Từ độ trễ thứ 11 CPI có
dấu hiệu chững lại, chỉ tăng khoảng 0.2% cho đến độ trễ thứ 20. Trong khoảng 20
đến 25 độ trễ, CPI tăng mạnh trở lại và chưa có dấu hiệu dừng sau 25 độ trễ. Kết
quả này tiếp tục khẳng định vai trò điều chỉnh lạm phát của lãi suất, nhưng cũng đưa
ra lời cảnh báo cho nhà điều hành khi cú sốc lãi suất khiến cho lạm phát tăng trong
khoảng 6 tháng đầu tiên và chỉ thực sự đem lại hiệu quả từ tháng thứ 7. Trong khi
đó, cú sốc cung tiền chỉ làm lạm phát tăng tương đối trong 10 tháng đầu, sau đó ở
trong trạng thái ổn định gần 13 tháng, và chỉ tăng mạnh thực sự từ tháng thứ 23. Có
thể nói, tác động thực sự của lãi suất lên CPI có độ trễ khoảng 6 tháng, trong khi tác
động của cung tiền có độ trễ gần 23 tháng.
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
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

S.E.
0.0433
0.0618
0.0796
0.0931
0.1060
0.1145
0.1208
0.1248
0.1266
0.1276
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
21.8571
21.1525
20.4602
19.8817
19.4755
19.2483
19.1831
19.1948
19.2036
19.3150
19.2180
18.9385

M2
2.5668
1.1886
1.4904
2.4025
2.7041
3.3841
3.8673
4.5347
5.3308
6.3056
7.2574
7.9557
8.3535
8.5337
8.5381
8.4216
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
72.8531
72.7326
72.4861
71.9664
70.9555
69.7123

Nhìn chung, phản ứng của CPI trước cú sốc lãi suất và cung tiền khá phù hợp
với các lý thuyết chính sách tiền tệ từ trước đến nay. Phản ứng tăng trong 6 tháng
đầu của CPI dưới tác động của cú sốc lãi suất có thể giải thích bằng một số lý do:
thứ nhất, khi lãi suất tăng, kỳ vọng lạm phát của người dân bị tác động và phản ánh
ngay lập tức vào giá cả. Thứ hai, các công cụ chính sách tiền tệ đều cần một khoảng
thời gian nhất định để phát huy tác dụng, tạo ra độ trễ trong phản ứng của CPI. Dù
vậy, sử dụng cú sốc lãi suất để điều chỉnh giá cả vẫn mang tính khả thi hơn so với
cú sốc cung tiền. Dù mô hình phản ứng đẩy cho thấy cung tiền có tác động đến lạm
phát, đặc biệt sau 23 tháng, nhưng chúng tôi không thể đo lường và dự báo độ lớn
chính xác của phản ứng này thông qua mô hình VECM. Tác động thực sự của cung
tiền lên lạm phát có độ trễ khá lớn cũng là một vấn đề cần chú ý khi sử dụng công
cụ này. Khi ứng dụng cú sốc cung tiền để phục vụ các mục tiêu vĩ mô của nền kinh

22

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

tế, cần tính toán chính xác độ trễ trong phản ứng của lạm phát để không làm ảnh
hưởng đến hiệu quả thực hiện.
Để xác nhận lại kết quả thu được, nghiên cứu được mở rộng với 2 mô hình
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

Luận văn thạc sĩ kinh tế

suất khiến cho sản lượng phải thay đổi 1.7% để phản ứng lại với mức ý nghĩa 5%.
Trong khi đó, biến động của sản lượng khi cung tiền M2 thay đổi 1% cũng không
thể diễn giải ý nghĩa. Các giá trị log likelihood, Akaike information criterion và
Schwarz criterion đều cho thấy mô hình có ý nghĩa. Từ kết quả của mô hình VECM
bước đầu có thể thấy phản ứng của sản lượng trước cú sốc lãi suất và cú sốc cung
tiền có vẻ mạnh hơn so với phản ứng của CPI. Biến động của sản lượng thậm chí
còn mạnh hơn tác động ban đầu từ lãi suất. Ngoài ra mô hình này còn cho thấy: tăng
trưởng 1% trong sản lượng công nghiệp Hoa Kì đóng góp thêm 0.2% vào tăng
trưởng sản lượng công nghiệp Việt Nam. Trong khi đó, lãi suất Hoa Kì tăng 1% làm
cho sản lượng Việt Nam giảm 0.03%, tác động gần như không đáng kể.
Bảng 4.3: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và sản lượng
Vector Error Correction Estimates
Sample (adjusted): 2001M08 2010M12
Included observations: 113 after adjustments
t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq:
CointEq1
LAISUATVN(-1)
1
M2(-1)
0
SANLUONGVN(-1)
-1.717
[-7.49126]*
Error Correction:
D(LAISUATVN)
CointEq1
-0.263507
[-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]







SANLUONGUS

-0.315021
[-4.22753]

0.088607
[ 4.13365]

0.221783
[ 3.41151]*

LAISUATUS

0.049861
[ 4.33970]

-0.010393
[-3.14447]
748.6265
-11.97569
-10.23789

-0.030256
[-3.01846]*

CointEq2


Log likelihood
Akaike information criterion
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