Tải bản đầy đủ
2 Phản ứng của sản lượng

2 Phản ứng của sản lượng

Tải bản đầy đủ

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

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Hình 4.2: Phản ứng đẩy của sản lượng dưới tác động của lãi suất và M2

Phản ứng của sản lượng trước cú sốc lãi suất có diễn biến khá phức tạp, dao
động liên tục quanh mốc cân bằng ban đầu trong suốt 25 tháng sau cú sốc. Đồ thị
phản ứng cho thấy sản lượng gần như không thay đổi ngay sau khi cú sốc xảy ra.
Dưới tác động của cú sốc lãi suất, sản lượng có lúc giảm và tạo đáy tại các thời
điểm 7 tháng, 13 tháng và 18 tháng sau cú sốc, với mức đáy thấp nhất gần -0.2%.
Tuy nhiên, trong nhiều thời điểm sản lượng lại tăng lên, tạo đỉnh vào tháng thứ 5,
tháng thứ 9 và tháng thứ 16 sau cú sốc, với mức đỉnh cao nhất là 0.3%. Ngạc nhiên
hơn, từ sau tháng thứ 18, sản lượng tăng liên tục và chưa có dấu hiệu dừng lại sau
tháng thứ 25. Sự xuất hiện biến động tăng trong phản ứng của sản lượng đã gây ra
sự hoài nghi về tác động thật sự của cú sốc lãi suất lên sản lượng, thường được dự
đoán là gây ra sự sụt giảm sản lượng trong nhiều lý thuyết trước đây. Kết quả từ mô
hình phản ứng đẩy cho thấy tác động của cú sốc lãi suất lên sản lượng không thật sự
rõ ràng và mạnh như tác động lên CPI. Điều này không được thể hiện trong kết quả
mô hình VECM.
Không giống như cú sốc lãi suất, cú sốc cung tiền không gây biến động liên tục
trong phản ứng của sản lượng. Ngay sau cú sốc cung tiền, sản lượng sụt giảm mạnh
khoảng -0.6%. Trong 6 tháng tiếp theo, sản lượng dù đã phục hồi nhẹ nhưng vẫn
chưa lấy lại được trạng thái cân bằng ban đầu. Sản lượng chỉ thực sự tăng mạnh từ
tháng thứ 7 sau cú sốc cung tiền, không những trở về trạng thái ban đầu tại tháng
thứ 9 mà còn tăng vọt lên và đạt đỉnh gần 0.6% sau 13 tháng. Từ tháng thứ 13 trở
25

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

đi, sản lượng giảm trở lại và dao động quanh mức 0.1%-0.3% cho đến tháng thứ 25.
Phản ứng của sản lượng cho thấy cú sốc cung tiền tuy đem lại sự gia tăng mạnh
trong sản lượng nhưng phản ứng tăng có độ trễ đến 7 kì và chỉ tồn tại đến hết tháng
thứ 13 sau cú sốc. Từ tháng thứ 13 trở đi sản lượng không giữ được mức tăng như
trước, dù vẫn cao hơn mức cân bằng ban đầu.
Chúng tôi tiếp tục sử dụng phân rã phương sai Choleski để đánh giá mức độ
đóng góp của từng cú sốc vào phản ứng của sản lượng.
Bảng 4.4: Phân rã phương sai biến sản lượng
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.
0.0472
0.0601
0.0682
0.0738
0.0865
0.1036
0.1136
0.1164
0.1181
0.1192
0.1195
0.1198
0.1209
0.1225
0.1245
0.1268
0.1296
0.1322
0.1353
0.1362
0.1366
0.1367
0.1368
0.1369
0.1372

LAISUATVN
0.0018
0.0136
0.0388
0.0674
0.1159
0.2121
0.3101
0.3069
0.6420
0.6649
0.7053
0.7213
0.7369
0.7357
0.7368
0.7478
0.7546
0.8010
0.8442
0.8442
0.8441
0.8446
0.8626
0.8801
0.9945

M2
2.4514
2.2793
2.1397
2.0396
1.9404
2.6454
3.3497
3.6100
3.5862
3.5838
3.6222
3.7266
4.4308
4.9074
5.2523
5.5094
5.7043
5.8434
5.9667
6.0220
6.0386
6.0771
6.1379
6.2338
6.2164

SANLUONGVN
97.5467
97.7070
97.8215
97.8930
97.9438
97.1425
96.3402
96.0831
95.7718
95.7514
95.6725
95.5521
94.8323
94.3569
94.0109
93.7428
93.5411
93.3556
93.1890
93.1339
93.1173
93.0783
92.9995
92.8861
92.7891

Có thể nhận thấy cú sốc cung tiền M2 đóng góp nhiều hơn vào phản ứng của sản
lượng khi so với cú sốc lãi suất. Dù vậy, đóng góp của M2 vẫn khá khiêm tốn, tuy
tăng lên qua mỗi kì nhưng vẫn chưa đạt đến 10% trong suốt 25 kì nghiên cứu. Cú
sốc lãi suất thực sự không gây nhiều biến động trong sản lượng với mức đóng góp
chưa đến 1% trong tất cả các kì nghiên cứu. Phân tích cho thấy phần lớn biến động
của sản lượng, cụ thể là hơn 90%, không do cú sốc lãi suất và cung tiền gây ra.
26

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Nếu như tác động của cú sốc lãi suất đến CPI tương đối rõ rệt thì tác động của
cú sốc này đối với sản lượng không thể xác định được chiều hướng biến động.
Đóng góp của cú sốc lãi suất vào biến động của sản lượng cũng khá khiêm tốn.
Trong khi đó, cú sốc cung tiền mang đến những phản ứng mạnh và rõ rệt hơn trong
sản lượng so với cú sốc lãi suất, tuy tác động của cú sốc này có một độ trễ khoảng 7
tháng. So với phản ứng của CPI, phản ứng của sản lượng đối với các cú sốc chính
sách tiền tệ dường như không nhanh và mạnh bằng. Biến động của sản lượng trong
thời kì nghiên cứu có thể do những yếu tố khác gây ra, bên cạnh cú sốc lãi suất và
cú sốc cung tiền. Để tác động hiệu quả đến sản lượng, chúng tôi cần tìm hiểu những
yếu tố nào gây nên những biến động này, từ đó đưa ra những chính sách thích hợp
phục vụ mục tiêu vĩ mô trong từng thời kỳ. Để quan sát phản ứng riêng của sản
lượng đối với từng cú sốc, phụ lục 2 trình bày 2 mô hình VECM hai biến: lãi suấtsản lượng và cung tiền-sản lượng. Phản ứng của sản lượng trước cú sốc lãi suất tiếp
tục không rõ ràng như trong mô hình 3 biến, có một chút khác biệt khi những biến
động này luôn lớn hơn mức cân bằng ban đầu. Phản ứng của sản lượng dưới tác
động của cung tiền gần như không có gì khác biệt với mô hình 3 biến khi có độ trễ
khoảng 7 kì và đạt đỉnh sau 13-14 kỳ.
4.3 Phản ứng của tỷ giá
Biến cuối cùng cần phân tích phản ứng là tỷ giá. Dù quan hệ đồng liên kết giữa
tỷ giá với lãi suất và tỷ giá với cung tiền đều xuất hiện chỉ sau hai độ trễ, chúng tôi
vẫn chọn độ trễ ban đầu của mô hình là 25 để đồng nhất với hai biến CPI và sản
lượng, đồng thời đánh giá được biến động của tỷ giá trong dài hạn. Bảng 1.4 trong
phụ lục 2 miêu tả kiểm định loại bỏ độ trễ không có ý nghĩa. Cách thức lựa chọn
biến và xây dựng mô hình VECM 3 biến-lãi suất, cung tiền và tỷ giá- tương tự như
mô hình VECM 3 biến miêu tả phản ứng của CPI và sản lượng.
Kết quả mô hình VECM cho thấy: khi kết hợp cú sốc lãi suất và cú sốc cung tiền
trong cùng mô hình, 1% biến động trong lãi suất khiến cho tỷ giá phải thay đổi
1.5% để phản ứng lại với mức ý nghĩa 5%. Phản ứng của tỷ giá theo kết quả của mô

27

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

hình VECM lớn hơn mức độ biến động ban đầu của lãi suất, tương tự như phản ứng
của sản lượng trước cú sốc lãi suất trong mô hình VECM của sản lượng. Nếu chỉ
nhìn vào kết quả này, nhận xét ban đầu được đưa ra là tỷ giá phản ứng với cú sốc lãi
suất mạnh hơn CPI và yếu hơn sản lượng. Tuy nhiên chúng tôi chưa thể dựa trên kết
quả này để đưa ra kết luận mà còn phải căn cứ vào hàm phản ứng đẩy và phân rã
phương sai Cholesky để có những nhận định chính xác hơn. Tương tự như mô hình
phản ứng của sản lượng và CPI, phản ứng của tỷ giá trước cú sốc cung tiền không
thể đo lường bằng kết quả từ mô hình VECM 3 biến. Ở một khía cạnh khác, tăng
trưởng sản lượng công nghiệp tại Hoa Kỳ có tác động ngược chiều lên biến động
tăng của tỷ giá thực VND/USD. Cụ thể, khi sản lượng Hoa Kỳ tăng 1% sẽ làm cho
biến động tăng của tỷ giá thực VND/USD giảm đi 0.01%, tác động gây ra không
đáng kể.
Bảng 4.5: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và tỷ giá
Vector Error Correction Estimates
Sample (adjusted): 2002M03 2010M12
Included observations: 106 after adjustments
t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq:
CointEq1
LAISUATVN(-1)
1
M2(-1)
0
TYGIA(-1)
-1.5998
[-6.58869]*
Error Correction:
D(LAISUATVN)
CointEq1
-0.380047
[-4.60260]

CointEq2
0
1
-6.926518
[-8.81087]*
D(M2)
0.023555
[ 1.02542]

D(TYGIA)
-0.037112
[-2.09472]

0.076957
[ 2.16831]

0.017482
[ 1.77056]

0.012359
[ 1.62287]







SANLUONGUS

-0.101524
[-4.07068]

-0.005161
[-0.74381]

-0.013259
[-2.47773]*

LAISUATUS

0.017637
[ 2.37408]

-0.000878
[-0.42487]
909.7956
-14.95841
-12.01857

0.001197
[ 0.75077]

CointEq2


Log likelihood
Akaike information criterion
Schwarz criterion

Bước tiếp theo trong quá trình phân tích phản ứng của tỷ giá là xây dựng mô
hình phản ứng đẩy của tỷ giá trước mỗi cú sốc.
28