Các mối quan hệ kinh tế giữa Việt Nam và thế giới: Kết quả từ mô hình vectơ tự hồi quy toàn cầu (gvar)

Nội dung text: Các mối quan hệ kinh tế giữa Việt Nam và thế giới: Kết quả từ mô hình vectơ tự hồi quy toàn cầu (gvar)

1. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng CÁC MỐI QUAN HỆ KINH TẾ GIỮA VIỆT NAM VÀ THẾ GIỚI: KẾT QUẢ TỪ MÔ HÌNH VECTƠ TỰ HỒI QUY TOÀN CẦU (GVAR) INTERNATIONAL ECONOMIC LINKAGES BETWEEN VIETNAM AND THE WORLD: AN APPLICATION OF GVAR APPROACH Huỳnh Thái Huy, Lê Thị Kim Loan GVHD: TS. Đinh Thị Thu Hồng Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh huycan830@gmail.com, kimloan1289@gmail.com TÓM TẮT Bài nghiên cứu áp dụng mô hình GVAR, đề xuất bởi Pesaran cùng cộng sự (2004), Dees và cộng sự (2007) để phân tích tác động của các cú sốc từ những nền kinh tế lớn bao gồm Mỹ, Trung Quốc và Nhật Bản đến Việt Nam. Tác giả còn tìm hiểu sâu hơn cú sốc giá dầu tác động thế nào đến các biến vĩ mô Việt Nam. Song song đó, để có góc nhìn tổng quát, so sánh tác động của các cú sốc, bài nghiên cứu còn trình bày kết quả phân tích phản ứng đẩy cho năm quốc gia thuộc khu vực ASEAN gồm Thái Lan, Malaysia, Indonesia, Philippines và Singapore. Điểm nhấn của bài nghiên cứu, sử dụng phương pháp PPs (Persistence Profiles) để chứng minh sự tồn tại hai lý thuyết quan hệ kinh tế dài hạn, đó là hiệu ứng Fisher và lý thuyết cấu trúc kỳ hạn (Term Structure). Từ khóa: GVAR; PPs (Persistence Profiles); quan hệ dài hạn; GIRFs. ABSTRACT This paper applies GVAR model proposed by Pesaran et al. (2004) and Dees et al. (2007) in purpose of analysing the effect stemming from grand economies' socks such as US, China and Japan on Vietnam economy. Our research goes further in examine how socks from oil prices influence Vietnam's macro-variables. Besides, comparing impacts of socks might show us not only sole aspects of problem but also overall view, to do this, we show outcomes from analysing impulse responses in 5 Asian countries comprising Thailand, Malaysia, Indonesia, Philippines and Singapore. The highlight of this paper is applying Persistence Profile analysis in proving the existence of two long-run economic relations called Fisher equation and the Term Structure. Keywords: GVAR; PPs (Persistence Profiles); long-run relation; GIRFs. 1. Giới thiệu Thời gian gần đây, thuật ngữ “toàn cầu hóa” được các phương tiện truyền thông đại chúng, giới nghiên cứu kinh tế cùng các nhà hoạch định chính sách sử dụng rộng khắp, ám chỉ mức độ hội nhập và phụ thuộc lẫn nhau ngày một gắn kết giữa các nền kinh tế trên thế giới. Bên cạnh đó, việc hợp tác quốc tế cùng các sáng kiến tự do hóa thương mại giúp toàn cầu hóa ngày một trở nên phổ biến hơn, tạo tiền đề cho sự ra đời của các tổ chức tự do thương mại thế giới (như WTO); các tổ chức hợp tác khu vực (như EU, ASEAN); các liên minh thuế quan cùng các thị trường chung. Tốc độ toàn cầu hóa ngày một gia tăng nhanh chóng, các mối quan hệ qua lại kinh tế giữa các quốc gia ngày một phức tạp hơn, tạo không ít thách thức cho các nhà hoạch định chính sách, các nhà kinh tế để có thể nắm vững, hiểu rõ các tác động trực tiếp và gián tiếp từ các nền kinh tế đến quốc gia mình. Nhiều năm qua, các dự án và mô hình thực nghiệm quy mô được xây dựng nhằm mục đích hiểu rõ các tác động toàn cầu như dự án “Project LINK”, mô hình NIESR, mô hình NIGEM, ; tuy nhiên, chi tiết về các mô hình này thường khó thể tiếp cận và ước lượng một cách chính xác bởi những người không chuyên. Trong nhiều năm trở lại đây, Pesaran (2004), Dees cùng đội ngũ cộng sự (2007), (2008) đã phát triển một mô hình thực nghiệm để ước lượng mối liên kết kinh tế vĩ mô toàn cầu bằng cách kết hợp các mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) của từng quốc gia riêng lẻ, cho phép chúng ta đo lường được một cú 464
2. Kỷ yếu Hội nghị sinh viên NCKH toàn quốc lần thứ IV các Trường Đại học khối ngành Kinh tế & QTKD sốc của một biến kinh tế vĩ mô từ một quốc gia cho trước có thể ảnh hưởng như thế nào đến các biến vĩ mô của các quốc gia khác bằng cách phân tích phản ứng đẩy. Trong bài nghiên cứu này, mục tiêu cốt lõi là áp dụng mô hình GVAR, do Pesaran (2004), Dees cùng đội ngũ cộng sự (2007) phát triển, để phân tích các mối quan hệ liên kết kinh tế quốc tế giữa Việt Nam và phần còn lại thế giới. Tác giả tập trung phân tích phản ứng đẩy từ tám cú sốc, bao gồm, i) cú sốc giá dầu, ii) cú sốc sản lượng thực Mỹ, iii) cú sốc giá cổ phiếu Mỹ, iv) cú sốc lãi suất Mỹ, v) cú sốc sản lượng thực Trung Quốc, vi) cú sốc sản lượng thực Nhật, vii) cú sốc sản lượng thực Việt Nam và viii) cú sốc lãi suất Việt Nam. Đóng góp chính của bài nghiên cứu lần này gồm ba phần; thứ nhất, theo hiểu biết của tác giả, đây là bài nghiên cứu đầu tiên thử áp dụng mô hình GVAR để tìm hiểu mối quan hệ giữa nền kinh tế Việt Nam với các nền kinh tế khác; với bản chất phức tạp trong các mối quan hệ giữa các nền kinh tế, tác giả tin chắc rằng, bằng việc áp dụng mô hình GVAR sẽ cung cấp các góc nhìn chính xác và sâu sắc nhất về các mối quan hệ; điển hình như kết quả từ mô hình GVAR giúp các nhà kinh tế và hoạch định chính sách hiểu được tác động mà cú sốc suy giảm sản lượng thực của Nhật Bản gây ra, sau thảm họa kép sóng thần và động đất năm 2011. Thứ hai, tác giả trình bày kết quả cho năm nước ASEAN, để có cái nhìn bao quát, so sánh được phản ứng của các nước trước cú sốc toàn cầu, và cú sốc từ các nền kinh tế lớn, chẳng hạn Mỹ; và cuối cùng, bằng phương pháp PPs (Persistence Profiles), tác giả phát hiện được bằng chứng cho sự tồn tại của hai lý thuyết quan hệ dài hạn tại Việt Nam, đó là lý thuyết Fisher và cấu trúc kỳ hạn (TS-Term Structure). Bài nghiên cứu được trình bày gồm các phần sau; phần đầu giới thiệu đề tài; phần hai trình bày cơ sở lý thuyết và mô hình GVAR, phần ba trình các kết quả kiểm định, phân tích và kết quả phản ứng đẩy cho Việt Nam và năm nước ASEAN; và phần cuối cùng, tác giả trình bày phần kết luận, rút ra các thảo luận, cũng như hướng phát triển đề tài. 2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu 2.1. Các nghiên cứu trước đây Trước đây, khi nghiên cứu về truyền dẫn chính sách tiền tệ xuyên quốc gia, hay tác động của các biến vĩ mô giữa các nền kinh tế, chúng ta thường sử dụng các mô hình quen thuộc như SVAR, FAVAR, VECM, Trong đó, mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy có lẽ là mô hình được sử dụng rộng rãi nhất trong nghiên cứu truyền dẫn cú sốc xuyên quốc gia. Có thể điểm qua một vài nghiên cứu nổi bật như của Eichenbaum và Evans (1995), Kim (2000), Kim và Roubini (2000), Neri cùng Nobili (2006), Tuy nhiên, bên cạnh những ưu điểm, mô hình SVAR gặp phải không ít hạn chế; đầu tiên, mô hình chỉ chứa được tương đối ít biến số, vì nếu có quá nhiều biến đưa vào phương trình sẽ gặp phải việc làm mất các bậc tự do, chưa kể hiện tượng hồi quy thông số quá mức (over-parametrized); thêm nữa, hạn chế trong số lượng biến khiến kết quả hồi quy sai lệch ít nhiều. Để giải quyết sự hạn chế trong mô hình, các nhà nghiên cứu bấy giờ phát triển một phương pháp khác được sử dụng để nghiên cứu truyền dẫn chính sách tiền tệ, đó là mô hình cấu trúc nhân tố động (Structure Dynamic Factor Model), thích hợp cho mô hình chứa quy mô dữ liệu tương đối rộng. Mô hình cho phép kết hợp chặt chẽ được nhiều biến số hơn vào mô hình cùng các thiết lập dữ liệu quy mô lớn, giải quyết được nhiều vấn đề vấp phải trước đó khi phát triển các mô hình thực nghiệm. Một nghiên cứu đáng chú ý, sử dụng mô hình cấu trúc nhân tố động để đo lường chính sách tiền tệ Mỹ, đó là nghiên cứu của Forni và Gambetti (2010). Tuy nhiên mô hình nhân tố động lại không cân nhắc đến cấu trúc thương mại, và hoàn toàn chỉ là “dữ liệu theo định hướng” (Kryshko, 2011). 465
3. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Tiếp theo, khi nhắc đến các mô hình nghiên cứu và đo lường truyền dẫn cú sốc, không thể không nhắc đến mô hình vectơ tự hồi quy tăng cường nhân tố (FAVAR). Ý tưởng đằng sau mô hình FAVAR, đó là quan sát các liên kết động giữa các nhân tố tiềm ẩn tác động lên các biến khảo sát và quan sát xem, chúng ảnh hưởng như thế nào đến nền kinh tế tổng thể. Nghiên cứu nổi bật của Irfan Akbar Kazi, Hakimzadi Wagan, Farhan Akbar (2012) và nhiều nghiên cứu khác đã chỉ ra được tính hiệu quả của mô hình. Tuy nhiên, mô hình FAVAR cũng vấp phải nhiều trở ngại quan trọng; thứ nhất, mô hình này không nắm bắt được các hiệu ứng truyền dẫn gián tiếp xuyên quốc gia của các cú sốc chính sách tiền tệ. Thứ hai, mô hình chỉ quan sát những thay đổi bất ngờ trong chính sách tiền tệ và không cân nhắc việc lựa chọn quy tắc chính sách hoặc các hiệu ứng của các thành phần mang tính hệ thống của một chính sách tiền tệ (Iiboshi, 2012). Mô hình GVAR được sử dụng lần đầu tiên vào năm 1997, khi thử áp dụng để phân tích rủi ro tín dụng sau cuộc khoảng hoảng châu Á. Sau đó, mô hình nhanh chóng được biết đến, và được phát triển, áp dụng rộng rãi, đặc biệt phù hợp cho việc phân tích cơ chế truyền dẫn giữa các quốc gia, khu vực với nhau. Chi tiết về mô hình sẽ được trình bày trong phần sau. Có thể điểm qua một vài nghiên cứu gần đây như của Li Ong và Sato (2015), nghiên cứu của Chen, Huang và Huang (2012) hay của Pesaran và Chudik (2014), 2.2. Phương pháp GVAR 2.2.1. Cấu trúc VARX* Giả sử có N + 1 quốc gia, lấy quốc gia thứ i = 0, là Mỹ, làm mốc; ta đặt N quốc gia còn lại theo thứ tự i = 1, 2, 3, , N. Bỏ qua các bước chọn độ trễ, hệ số chặn cũng như biến xu thế thời gian, chúng ta chỉ xét mô hình cấu trúc VARX*(1,1) ∗ ∗ 풙푖푡 = Ф푖1풙푖,푡−1 + 횲푖0풙푖푡 + 횲푖1풙푖,푡−1 + 풖푖푡, 풙푖푡 : vectơ 푖 × 1 các biến nội địa; ∗ ∗ 풙푖푡 : vectơ 푖 × 1 các biến nước ngoài; 풖푖푡 : là các cú sốc độc lập nhau, có trung bình bằng 0 và ma trận phương sai – hiệp phương sai ∑ . Ở đây, với 퓌푖푗 là tỷ lệ đóng góp thương mại của quốc gia j ( j = 0, 1, 2, , N ) với quốc gia i, ∗ biến nước ngoài 푖푡 được xác định như sau: ∗ 풙푖푡 = ∑ 퓌푖푗풙푗푡 , ∑ 퓌푖푗 = 1 , 퓌푖푖 = 0, 푗=0 푗=0 2.2.2. Ước lượng mô hình VECMX* Với quốc gia thứ i, xét cấu trúc VARX* (2,2) ∗ ∗ ∗ 풙푖푡 = 푖0 + 푖1푡 + Ф푖1풙푖,푡−1 + Ф푖2풙푖,푡−2 + 횲푖0풙푖푡 + 횲푖1풙푖,푡−1 + 횲푖2풙푖,푡−2 + 풖푖푡. Dạng sai số hiệu chỉnh (error-correction form) của VARX* (2,2) được viết lại như sau ′ ∗ ∆풙푖푡 = 푖0 − 휶푖휷푖[풛푖,푡−1 − 휸푖(푡 − 1)] + 횲푖0풙푖푡 + 휞푖∆풛푖,푡−1 + 풖푖푡, ∗ ′ ∗ trong đó 풛푖푡 = (풙푖푡, 풙푖푡) , 휶푖 là ma trận 푖 × 푖 và có hạng bằng 푖, 휷푖 là ma trận ( 푖 + 푖 ) × 푖 và có hạng bằng 푖. Bằng cách tách ma trận 휷푖 thành hai ma trận 휷푖 và 휷푖 ∗ cùng dạng như ma trận 풛푖푡, 휷푖 ′ = (휷푖 , 휷푖 ∗) , khi đó 푖 số hạng sai số hiệu chỉnh (error-correction term) xác định ở phương trình trên viết lại như sau 466
4. Kỷ yếu Hội nghị sinh viên NCKH toàn quốc lần thứ IV các Trường Đại học khối ngành Kinh tế & QTKD ′ ′ ′ ∗ ′ 휷푖(풛푖푡 − 휸푖푡) = 휷푖 퐱푖푡 + 휷푖 ∗퐱푖푡 − (휷푖휸푖)푡, phương trình đề cập đến khả năng tồn tại đồng liên kết bên trong các biến nội địa 풙푖푡 hoặc giữa biến ∗ nội địa 풙푖푡 với biến nước ngoài 풙푖푡. 2.2.3. Giải quyết mô hình GVAR Sau khi ước lượng mô hình VECMX* riêng lẻ cho mỗi quốc gia, chúng ta quay lại xem xét mô hình VARX* tương ứng. Bắt đầu bằng ước lượng mô hình VARX*( 푖, 푞푖) 풙 = + 푡 + Ф 풙 + + Ф 풙 + 횲 풙∗ + 횲 풙∗ + + 횲 풙∗ + 풖 , 푖푡 푖0 푖1 푖1 푖,푡−1 푖 푖 푖,푡− 푖 푖0 푖푡 푖1 푖,푡−1 푖푞푖 푖,푡−푞푖 푖푡 ∗ ′ đặt 풛푖푡 = (풙푖푡, 풙푖푡) , và giả sử 푖 = 푞푖 để đơn giản trong các bước trình bày sau này, chúng ta viết lại phương trình cho mỗi quốc gia như sau 푖0풛푖푡 = 푖0 + 푖1푡 + 푖1풛푖푡−1 + . . . + 푖 푖풛푖푡− 푖 + 풖푖푡, trong đó 푖0 = (푰 푖, −횲푖0), 푖푗 = (Ф푖푗, 횲푖푗) với 푗 = 1, . . . , 푖. Chúng ta có thể sử dụng ma trận liên kết 푾푖, tính toán từ ma trận tỷ trọng 푤푖푗, thể hiện trong đồng nhất thức sau 풛푖푡 = 푾푖풙푡, trong đó 풙푡 = ′ ′ ′ ′ (풙0푡, 풙1푡, . . . , 풙 푡) là vectơ × 1 bao gồm tất cả các biến nội sinh của hệ thống, và 푾푖 là ma trận ∗ ( 푖 + 푖 ) × . Sử dụng đồng nhất thức trên, chúng ta thu được 푖0푾푖풙푡 = 푖0 + 푖1푡 + 푖1푾푖풙푡−1 + . . . + 푖 푖푾푖풙푡− 푖 + 풖푖푡, và các mô hình riêng lẻ trên gộp thành mô hình chứa 풙푡 như sau 푮0풙푡 = 0 + 1푡 + 푮1풙푡−1 + . . . + 푮 풙푡− + 풖푡, trong đó 00푾0 0푗푾0 푾 푾 푮 = ( 10 1 ) , 푮 = 1푗 1 , 푗 = 1, . . . , , 0 ⋮ 푗 ⋮ 0푾 ( 푗푾 푗) 00 01 풖0푡 10 11 풖1푡 0 = ( ⋮ ) , 1 = ( ⋮ ) , 풖푡 = ( ⋮ ), 0 1 풖 푡 và = max 푖 ∀푖, = max(max 푖, max 푞푖). Với 푮0 là ma trận không suy biến và phụ thuộc vào tỷ −1 trọng thương mại cũng như các hệ số ước lượng, nhân hai vế phương trình với 푮0 , mô hình GVAR( ) viết như sau 풙푡 = 0 + 1푡 + 푭1풙푡−1 + . . . + 푭 풙푡− + 휺푡, −1 −1 −1 −1 trong đó 0 = 푮0 0, 1 = 푮0 1, 푭푗 = 푮0 푮푗, (푗 = 1, . . . , ), 휀푡 = 푮0 푡. Phương trình có thể ước lượng một các dễ dàng và sử dụng cho nhiều mục đích phức tạp khác. 3. Kết quả 3.1. Cơ sở dữ liệu và chi tiết biến Mô hình GVAR trong nghiên cứu này được ước lượng trong giai đoạn từ quý III - 2000 đến quý I - 2013, kết hợp 16 quốc gia - top16 quốc gia quan hệ thương mại với Viêt Nam trong giai đoạn 2000 - 2013. Tác giả gọi khu vực EURO bao gồm các quốc gia thuộc châu Âu (Pháp, Đức, Ý, Hà Lan, Tây Ban Nha và Anh) thành một nền kinh tế riêng lẻ, tạo nên một đối trọng thương mại lớn của Việt Nam. 467
5. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Dựa trên nghiên cứu của Dees và cộng sự Bảng 1. Các quốc gia và khu vực sử dụng trong mô hình (2007), trong nghiên cứu này, các biến nội địa chính được kết hợp trong bài nghiên cứu gồm có China Euro Area ASEAN Area sản lượng thực ( 푖푡), tỷ lệ lạm phát (훥 푖푡= 푖푡 − USA France Indonesia 푖,푡−1), tỷ giá hối đoái thực (푒푖푡), giá cổ phiếu thực Japan Germany Malaysia 푆 (푞푖푡 − 푖푡), lãi suất ngắn hạn (휌푖푡) và cuối cùng là 퐿 Italy Philippines lãi suất dài hạn (휌푖푡). Khác với nghiên cứu trước đây của Pesaran (2004), trong bài, tác giả kết hợp Netherlands Singapore 푆 퐿 các biến lãi suất ngắn hạn (휌푖푡), cùng dài hạn (휌푖푡), Rest of Asia Spain Thailand mục đích nắm bắt các tác động có thể từ thị trường Korea United Kingdom Vietnam trái phiếu lên các biến số vĩ mô, cũng như tìm hiểu các mối quan hệ dài hạn giữa các biến. 푖푡 = ln ( 푃푖푡/ 푃 푖푡), 훥 푖푡= 푖푡 - 푖,푡−1 푒푖푡 = ln ( 푖푡), 푆 1 푆 퐿 1 퐿 푞푖푡 = ln ( 푄푖푡/ 푃 푖푡), 휌 = ln (1+ 푅 /100), 휌 = ln (1+ 푅 /100), 푖푡 4 푖푡 푖푡 4 푖푡 trong đó 푃푖푡 là tổng sản phẩm quốc nội danh nghĩa, 푃 푖푡 là chỉ số giá tiêu dùng, 푄푖푡 là chỉ số 푆 퐿 chứng khoán, 푖푡 là tỷ giá hối đoái, 푅푖푡 là lãi suất ngắn hạn và cuối cùng 푅푖푡 là lãi suất dài hạn. 3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị Mặc dù, mô hình GVAR có thể dễ dàng giải quyết được mà không cần yếu tố dừng, hay không dừng của các biến; tuy nhiên, theo Dees cùng cộng sự (2007), tác giả giả định tất cả các biến đều liên kết bậc 1 để tìm hiểu các mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn, còn được hiểu là các quan hệ đồng liên kết. Bảng 2. Kết quả kiểm định tính dừng cho Việt Nam (D: sai phân bậc I) Biến nội 푆 푆 퐿 퐿 địa D 푖푡 DD 푖푡 훥 푖푡 D푞푖푡 D푒푖푡 휌푖푡 D휌푖푡 휌푖푡 D휌푖푡 Thống kê ADF -2.604 -7.505* -4.046* -3.828* -3.272* -3.412 -6.561* -3.318 -6.623* (giá trị tới (-2.89) (-2.89) (-3.45) (-2.89) (-2.89) (-3.45) (-2.89) (-3.45) (-2.89) hạn) Thống kê WS-ADF -2.716* -5.828* -3.973* -3.580* -3.421* -3.824* -6.792* -3.457* -6.912* (giá trị tới (-2.55) (-2.55) (-3.24) (-2.55) (-2.55) (-3.24) (-2.55) (-3.24) (-2.55) hạn) 3.3. Lựa chọn độ trễ Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các biến số theo quý, từ giai đoạn 2000Q3 ‒ 2013Q1, tổng cộng 51 quan sát. Với những hạn chế về giới hạn dữ liệu, số quan sát quá ngắn trong khi số lượng phương trình lại nhiều, tác giả quyết định thiết lập giá trị độ trễ lớn nhất của biến nội địa (p) và nước ngoài (q) lần lượt là 2 và 1. 3.4. Kiểm định ngoại sinh yếu (weak exogeneity) Một giả định quan trọng của mô hình GVAR đó là các biến nước ngoài phải ngoại sinh yếu tương ứng với các tham số dài hạn trong mô hình sai số hiệu chỉnh. Về mặt hình thức, yếu tố ngoại sinh yếu của biến nước ngoài ∗ nghĩa là biến nội địa không hề tác động đến ∗ trong dài hạn, và trong trường hợp này, chúng ta dùng một thuật ngữ để gọi ∗ ‒ “long-run forcing”. Kỹ thuật kiểm ∗ định ngoại sinh yếu rất đơn giản, xét phần tử thứ l của x푖푡 được triển khai như sau 468
6. Kỷ yếu Hội nghị sinh viên NCKH toàn quốc lần thứ IV các Trường Đại học khối ngành Kinh tế & QTKD ∗ ∗ 푖 푖 푞푖 ∗ ̂ ′ ′ ∗ ∆ 푖푡,푙 = 푖푙 + ∑ 훿푖푗,푙 푖푗,푡−1 + ∑ 흓푖푠,푙∆풙푖,푡−푠 + ∑ 흍푖푠,푙∆풙̃푖,푡−푠 + 휂푖푡,푙, 푗=1 푠=1 푠=1 ở đây ̂푖푗,푡−1, j = 1, 2, , Bảng 3. Kiểm định ngoại sinh yếu tại mức ý nghĩa 5% 푖, là ước lượng của số hạng sai Quốc gia F-test Fcrit_0.05 y* ∆p* eq* ep* rS* rL* poil số hiệu chỉnh tương ứng với 푖 CHINA F(2,35) 3.27 0.43 1.25 0.84 ― 0.97 1.42 0.13 quan hệ đồng liên kết trong EURO F(3,18) 3.16 0.30 1.48 0.86 ― 0.94 0.59 1.25 phương trình quốc gia thứ i; và INDONESIA F(4,33) 2.66 1.05 0.46 1.70 ― 0.83 0.64 0.31 ∗ ∗ 푖 và 푞푖 lần lượt là độ trễ được JAPAN F(1,34) 4.13 0.51 0.41 0.10 ― 0.02 0.53 0.07 chọn của các biến nội địa và ∗ KOREA F(4,23) 2.79 2.02 0.69 3.26* ― 2.11 0.45 2.50 nước ngoài, ∆풙̃푖푡 = ′∗ ∗ 표 ′ MALAYSIA F(3,32) 2.91 3.39* 2.40 2.73 ― 2.60 0.23 2.73 (∆풙푖푡, ∆푒 푖푡, ∆ 푡 ) với i = 1, 표 PHILIPPINES F(5,30) 2.54 1.40 4.18* 0.47 ― 3.68* 1.17 0.89 2, , N, trong đó ∆ 푡 là giá dầu. Đối với Mỹ (i = 0), SINGAPORE F(2,19) 3.53 0.10 0.77 0.66 ― 0.44 2.31 0.27 ∗ ′∗ 표 ′ ∆풙̃0푡 = (∆풙0푡, ∆ 푡 ) . Kiểm THAILAND F(2,33) 3.29 0.53 1.21 0.99 ― 1.18 0.21 0.16 định ngoại sinh yếu dựa trên USA F(3,36) 2.87 1.76 2.98 ― 2.28 ― ― 0.75 kiểm định F với giả thiết không VIETNAM F(3,32) 2.90 3.27* 2.03 2.02 ― 3.23* 0.62 1.45 như sau Fcrit_0.05: Giá trị tới hạn của thống kê F với mức ý nghĩa 5% 0 ∶ 훿푖푗,푙 = 0, 푗 = 1, 2, . . . , 푖. Kết quả kiểm định yếu tố ngoại sinh yếu của biến nước ngoài được trình bày cụ thể trong bảng 3. Nhìn chung, không có quá nhiều các kiểm định ngoại sinh mang ý nghĩa thống kê (tại mức 5%), khi chỉ có 6 trong 64 kiểm định; điều này đồng nghĩa với giả thiết yếu tố ngoại sinh yếu không thể bác bỏ cho phần lớn các biến số. Do đó, các biến được áp đặt thành các biến ngoại sinh xuyên suốt trong mô hình GVAR. 3.5. Quan hệ đồng liên kết, Persistence Profiles Kết quả hạng không gian đồng liên kết của mỗi quốc gia được kiểm tra dựa trên kết quả thống kê trace (Johansen) đề xuất cho mô hình chứa biến ngoại sinh yếu I(1). Tuy nhiên, để tránh hiện tượng có thể đánh giá quá cao số lượng quan hệ đồng liên kết do các giá trị tới hạn tiệm cận, và để đảm bảo độ ổn định của mô hình, tác giả quyết định giảm số quan hệ đồng liên kết cho các quốc gia (tham khảo Dees, di Mauro, Pesaran và Smith, 2007). Trong bài nghiên cứu này, tác giả kiểm định sự tồn tại của ba lý thuyết kinh tế sau, bao gồm 푆 휌푡 − ∆ 푡 = 1 + 휉1,푡 ~ (0), 푆 퐿 휌푡 − 휌푡 = 2 + 휉2,푡 ~ (0), 푆 푆∗ ∗ 휌푡 − 휌푡 − 푡(∆푒푡+1) = 3 + 휉3,푡 ~ (0), phương trình đầu tiên trình bày lý thuyết Fisher. Phương trình thứ hai trình bày mối quan hệ giữa biến lãi suất ngắn hạn và dài hạn, thể hiện cho lý thuyết cấu trúc kỳ hạn – Term Structure (TS). Và phương trình cuối cùng trình bày lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa – Uncovered Interest Parity ∗ (UIP), trong đó 푡(∆푒푡+1) là kỳ vọng tỷ lệ sụt giảm trong giá nội tệ quốc gia. Tuy nhiên phương trình ∗ trên có thể được thu gọn lại với giả định 푡(∆푒푡+1) ~ (0) 푆 푆∗ 휌푡 − 휌푡 ~ (0), 469
7. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng vì chúng ta cùng xét cùng lúc các quan hệ Fisher và cấu trúc kỳ hạn (TS), do đó, quan hệ dài hạn UIP có thể được xét trong trường hợp lãi suất dài hạn, thay vì ngắn hạn như đã trình bày (Dees, Holly, Pesaran và Smith, 2007). Fisher Term Structure UIP 1.8 1.2 1.4 1.6 1 1.2 1.4 1 1.2 0.8 1 0.8 0.6 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2 0 0 0 0 4 8 12 16 20 0 4 8 12 16 20 0 4 8 12 16 20 Ghi chú: Đường liền đoạn màu xanh là PP thu được từ mô hình VECMX* và đường đứt đoạn màu đỏ là 95% khoảng tin cậy tạo nên từ 2000 lần lặp bootstrap. Hình 1. PPs (Persistence Profiles) của tác động từ cú sốc toàn hệ thống đến các quan hệ đồng liên kết. Hình 1 trình bày kết quả PPs cho Việt Nam với ba mối quan hệ đồng liên kết. Có thể thấy, giá trị PP của cú sốc toàn hệ thống đến quan hệ đồng liên kết thứ nhất và thứ hai (đại diện cho hiệu ứng Fisher và lý thuyết TS) nhanh chóng trở về 0 ngay sau 8 đến 10 quý, trong khi đối với quan hệ đồng liên kết thứ ba (đại diện cho lý thuyết UIP) không đạt được trạng thái cân bằng trong dài hạn, khi đường khoảng tin cậy trên, (đường đứt đoạn màu đỏ nằm trên) không tiến về 0 sau 20 quý. Do đó, không đủ bằng chứng cụ thể để khẳng định tồn tại lý thuyết UIP tại Việt Nam. 3.6. Phân tích phản ứng đẩy Tác giả phát hiện được rằng (i) trong ngắn hạn, tỷ lệ lạm phát, lãi suất ngắn hạn, sản lượng thực các nước trên đà tăng mạnh, kể cả Việt Nam sau một cú sốc gia tăng giá dầu thế giới; (ii) một cú sốc sụt giảm sản lượng thực Mỹ kéo theo sự sụt giảm sản lượng cho cả khu vực ASEAN (ngoại trừ Việt Nam tăng trong quý đầu rồi giảm nhanh chóng); (iii) cú sốc sụt giảm giá cố phiếu Mỹ kéo theo sự sụt giảm giá cổ phiếu các quốc gia ASEAN, kể cả Việt Nam, bên cạnh đó, sản lượng thực ở các quốc gia đều suy giảm trong trung, dài hạn; (iv) phản ứng lại đợt thắt chặt tiền tệ tại Mỹ, sản lượng thực ở các nước đều gia tăng – hiện tượng “output puzzle”; riêng Singapore và Philippines, hiện tượng trên nhanh chóng biến mất trong dài hạn; (v) sau một sự sụt giảm sản lượng thực Trung Quốc, tác giả phát hiện sự sụt giảm sản lượng ở các nước (ngoại trừ Việt Nam tăng nhẹ trong tức khắc rồi giảm nhanh chóng), tuy nhiên tương tự trường hợp cú sốc sản lượng Mỹ, tác giả cũng phát hiện rằng các cú sốc tiêu cực từ Mỹ và Trung Quốc không tác động lâu dài đến Philippines và Singapore; (vi) cú sốc suy giảm sản lượng thực Nhật không tác động mạnh đến các nước (ngoại trừ Việt Nam tăng nhẹ tức thì), bên cạnh đó, giá cổ phiếu ở các nước đều giảm tức khắc trong ngắn hạn và tăng mạnh trở lại trong dài hạn; (vii) theo sau một sự sụt giảm sản lượng thực Việt Nam là sự tăng giá trong đồng nội tệ và tỷ lệ lạm phát, giá cổ phiếu tăng mạnh trong dài hạn; 470
8. Kỷ yếu Hội nghị sinh viên NCKH toàn quốc lần thứ IV các Trường Đại học khối ngành Kinh tế & QTKD (viii) sau đợt thắt chặt tiền tệ Việt Nam, tác giả phát hiện hiện tượng “output puzzle” trong dài hạn, và hiện tượng “price puzzle” trong ngắn hạn, tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu cũng giảm và duy trì ổn định trong chu kỳ xét tới. 4. Kết luận Bài nghiên cứu sử dụng mô hình GVAR cho 16 quốc gia, trong giai đoạn 2000Q3 – 2013Q1. Tác giả quan sát tác động của tám cú sốc từ ba nền kinh tế - ba đối trọng thương mại của Việt Nam là Mỹ, Trung Quốc và Nhật Bản, song song đó, tác giả quan sát cho năm quốc gia thuộc Đông Nam Á để có các kết quả so sánh. Hàm phản ứng đẩy chỉ ra được rằng hầu hết các cú sốc đều tác động đến các biến số Việt Nam, đúng như kỳ vọng ban đầu mà tác giả đề ra. Thêm vào đó, bằng phương pháp PPs, tác giả chứng minh được sự tồn tại của các lý thuyết cấu trúc kỳ hạn (TS), và hiệu ứng Fisher tại Việt Nam., tuy nhiên không đủ bằng chứng thuyết phục để chứng minh sự tồn tại của lý thuyết ngang giá lãi suất không phòng ngừa (UIP). Với bản chất phức tạp trong các mối quan hệ giữa các nền kinh tế, tác giả tin chắc rằng, bằng việc áp dụng mô hình GVAR sẽ cung cấp các góc nhìn chính xác và sâu sắc nhất về các mối quan hệ. Tuy nhiên, mô hình GVAR mà tác giả xây dựng trong nghiên cứu này chỉ với 16 quốc gia, một con số ít ỏi với số lượng quốc gia tham gia hội nhập hóa ngày nay, một phần vì hạn chế dữ liệu, một phần vì giai đoạn quan sát quá ít (thị trường chứng khoán Việt Nam ra đời muộn), nếu ép buộc tăng số quốc gia trong mô hình có thể làm kết quả có các sai lệch, mô hình không ổn định. Thêm vào đó, các lý thuyết quan hệ dài hạn sử dụng trong bài tương đối ít, các lý thuyết như quan hệ cầu tiền (MD), quan hệ sản lượng nội địa và nước ngoài (GAP), ngang giá sức mua (PPP) cũng chưa được kiểm định vì hạn chế trong dữ liệu thu thập. Tác giả mong muốn mở rộng bài nghiên cứu này cho hơn 30 quốc gia và vùng lãnh thổ, xây dựng mô hình GVAR trong thời gian xa hơn, để có thể dự báo các biến động kinh tế, từ đó, xây dựng các giải pháp, chính sách phù hợp cho Việt Nam. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Chudik, A., & Pesaran, M. (2014). Theory and practice of GVAR modeling. Journal of Economic Surveys. [2] Dees, S., F. Di Mauro, M. H. Pesaran, and L. V. Smith. (2007). Exploring the International Linkages of the Euro Area: A Global VAR Analysis. Journal of Applied Econometrics, 22, 1–38. [3] Di Mauro, F., & Pesaran, M. (2013). The GVAR handbook. Oxford: Oxford University Press. [4] Garratt, A., K. Lee, M. H. Pesaran, and Y. Shin. (2003). A Long Run Structural Macroeconometric Model of the UK. Economic Journal, 113, 412–455. [5] Katrin Assenmacher-Wesche, M. Hashem Pesaran. (2008). A VECX model of the Swiss economy. CESifo working paper, No. 2281. [6] Mahdi Barakchian S. (2014). Transmission of US monetary policy into the Canadian economy: A structural cointegration analysis. Economic Modelling 46 (2015) 11–26. [7] Sheue Li Ong, Kiyotaka Sato. (Sep., 2015). Regional or Global Shock? A Global Vector Autoregressive Analysis of Asian Monetary Integration. Economic and Social Studies in Asia (CESSA) Working Paper 2015-09. [8] Shu-Ling Chen, Chao-His Huang, Yu-Lieh Huang. (Sep., 2012). International Economic Linkages between Taiwan and the World: A Global Vector Autoregressive Approach. Academia Economic Papers 40:3. 471
9. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Hình 2. USA, ASEAN y Hình 3. USA, ASEAN Dp Hình 4. USA, ASEAN eq Hình 5. USA, ASEAN y Hình 6. USA, ASEAN r Hình 7. USA, ASEAN r Hình 8. USA, ASEAN y Hình 9. CHINA, ASEAN y Hình 10. CHINA, ASEAN r Hình 11. CHINA, ASEAN eq Hình 12. JAPAN, ASEAN y Hình 13. JAPAN, ASEAN r Hình 14. JAPAN, ASEAN eq Hình 15. OIL, ASEAN Dp Hình 16. OIL, ASEAN y Hình 17. OIL, ASEAN eq Hình 18. OIL, ASEAN r Hình 19. OIL, ASEAN ep 472
10. Kỷ yếu Hội nghị sinh viên NCKH toàn quốc lần thứ IV các Trường Đại học khối ngành Kinh tế & QTKD Hình 20. VIETNAM y Hình 21. VIETNAM ep Hình 22. VIETNAM eq Hình 23. VIETNAM Dp Hình 24. VIETNAM y Hình 25. VIETNAM ep 0.002 0.02 0.01 0.015 0.001 0.005 0.01 0 0.005 0 -0.001 0 -0.005 -0.002 -0.005 -0.003 -0.01 -0.01 0 4 8 12 16 20 0 4 8 12 16 20 0 4 8 12 16 20 Hình 26. VIETNAM eq Hình 27. VIETNAM r Hình 28. VIETNAM Dp Ghi chú: Đường liền đoạn màu xanh là đường phản ứng đẩy và đường đứt đoạn màu xanh là 95% khoảng tin cậy tạo nên từ 2000 lần lặp bootstrap. Hình 2-3. GIRFs của sự sụt giảm một sai số chuẩn trong sản lượng thực Mỹ. Hình 4-6. GIRFs của sự sụt giảm một sai số chuẩn trong giá cổ phiếu Mỹ. Hình 7-8. GIRFs của sự gia tăng một sai số chuẩn lãi suất ngắn hạn Mỹ. Hình 9-10. GIRFs của sự suy giảm một sai số chuẩn sản lượng thực Trung Quốc. Hình 11. GIRFs của sự suy giảm một sai số chuẩn sản lượng thực Trung Quốc. Hình 12-14. GIRFs của sự suy giảm một sai số chuẩn sản lượng thực Nhật Bản. Hình 15-19. GIRFs của sự gia tăng một sai số chuẩn giá dầu thế giới. Hình 20-23. GIRFs của sự sụt giảm một sai số chuẩn sản lượng thực Việt Nam. Hình 24-28. GIRFs của sự gia tăng một sai số chuẩn lãi suất ngắn hạn Việt Nam. 473