B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH





C
C
H
H
Â
Â
U
U


M
M
I
I
N
N
H
H


N
N
G

G
A
A







T
T
Á
Á
C
C






N
N
G
G


C
C



A
A


C
C
H
H
Í
Í
N
N
H
H


S
S
Á
Á
C
C
H
H


T
T

I
I


N
N


T
T








N
N


T
T


N
N
G
G



T
T
R
R




N
N
G
G


K
K
I
I
N
N
H
H


T
T





T
T


I
I


V
V
I
I


T
T


N
N
A
A
M
M













LUN VN THC S KINH T























TP.H CHÍ MINH,
THÁNG 12 NM 2012


B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH





C
C
H
H
Â
Â
U
U


M
M
I
I
N
N
H
H



N
N
G
G
A
A







T
T
Á
Á
C
C






N
N
G

G


C
C


A
A


C
C
H
H
Í
Í
N
N
H
H


S
S
Á
Á
C
C
H

H


T
T
I
I


N
N


T
T








N
N


T
T



N
N
G
G


T
T
R
R




N
N
G
G


K
K
I
I
N
N
H
H



T
T




T
T


I
I


V
V
I
I


T
T


N
N
A
A
M

M






LUN VN THC S KINH T




Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mƣ s: 60340201





Ngi hng dn khoa hc: TS. H THY TIÊN













TP.H CHÍ MINH – NM 2012






LI CM N



Trc tiên, tôi xin gi li cm n đn Ban giám hiu, Phòng
qun lý đào to sau đi hc trng i hc Kinh t Thành ph H
Chí Minh.
Tôi cng xin chân thành cm n Khoa Tài chính Doanh
nghip và các thy cô trong trng đã tn tâm ging dy trong sut
thi gian hc tp và nghiên cu.
Qua đây, tôi xin gi li cám n sâu sc đn cô hng dn là
TS. ả Thy Tiên, ngi đã trc tip đnh hng, hng dn và
chnh sa tn tình cho tôi trong sut quá trình thc hin lun vn.
Tip theo, tôi xin cm n các anh ch và các bn trong lp
TCDN-K18-êm 1 đã ht lòng h tr, trao đi, góp ý cho lun vn.
c bit, tôi gi li cám n sâu sc đn và có ý ngha ti
ngi bn đi ca mình. Ngi đã đng hành cùng tôi trong sut quá
trình hoàn thành khóa lun này.




TP.H Chí Minh, tháng 12 nm 2012
Hc viên

Châu Minh Nga

LI CAM OAN





Tôi xin cam đoan đơy lƠ công trình nghiên cu ca tôi vi s
giúp đ ca Cô hng dn vƠ nhng ngi mƠ tôi đƣ cm n. S liu
thng kê đc ly t ngun đáng tin cy, ni dung vƠ kt qu nghiên
cu ca lun vn nƠy cha tng đc công b trong bt c công trình
nƠo cho ti thi đim hin nay.

Tp.HCM, ngƠy 28 tháng 12 nm 2012
Hc viên


Châu Minh Nga














Danh mc ch vit tt:
Ch vit tt
Tên đy đ ting Vit
Tên đy đ ting Anh
ADF
Kim đnh Dickey-Fuller m
rng
Augmented Dickey-Fuller Test
AIC
Tiêu chun thông tin Akaike
Akaike Information Criterion
CPI
Ch s giá tiêu dùng
Consumer Price Index
CREDIT
Tín dng trong nc
Domestic Credit
DLog
Ký hiu dng sai phơn bc 1
ca các bin  dng logarit
difference of the logarithm
EXRATE
T giá hi đoái danh ngha
exchange rate

FED
Cc d tr liên bang M
Federal Reserve System
GDP
Tng sn phm quc ni
Gross domestic product
HQ
Tiêu chun HQ
Hannan-Quinn Criterion
IMF
Qu tin t quc t
International Monetary Fund
LENDRATE
Lƣi sut cho vay
lending rate
LR
Tiêu chun LR
LR Criterion
OLS
Phng pháp phng sai nh
nht
Ordinary Least Squares
PP
Kim đnh Phillips-Perron
Phillips-Perron Test
SC
Tiêu chun Schwarz
Schwarz Criterion
USD
ô la M

US Dollar
VAR
Mô hình véc t t hi quy
Vector Augtogressive Model
VND
Vit Nam ng
Vietnam Dong
WTO
T chc Thng mi Th
gii
World Trade Organization
Danh mc bng:
Bng 3.1: Tóm tt d liu
Bng 4.1: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ CPI
Bng 4.2: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ M2
Bng 4.3: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ Credit
Bng 4.4: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ Lendrate
Bng 4.5: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP vƠ Exrate
Bng 4.6: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình c bn
Bng 4.7: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình vi lƣi sut cho vay
Bng 4.8: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình vi tín dng trong nc
Bng 4.9: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình vi t giá hi đoái

Danh mc hình v:
Hình 2.1: Chính sách tht cht tin t
Hình 4.1: Phn ng ca GDP thc đi vi cung tin M2
Hình 4.2: Phn ng ca CPI đi vi cung tin M2
Hình 4.3: Kt qu phơn tích phng sai bin GDP thc
Hình 4.4: Phn ng ca GDP thc đi vi lƣi sut
Hình 4.5: Phn ng ca CPI đi vi lƣi sut

Hình 4.6: Kt qu phơn tích phng sai bin GDP thc
Hình 4.7: Phn ng ca GDP thc đi vi tín dng trong nc
Hình 4.8: Phn ng ca CPI đi vi tín dng trong nc
Hình 4.9: Kt qu phơn tích phng sai bin GDP thc
Hình 4.10: Phn ng ca GDP thc đi vi t giá hi đoái
Hình 4.11: Phn ng ca CPI đi vi t giá hi đoái
Hình 4.12: Kt qu phơn tích phng sai bin GDP thc

MC LC
TịM TT 1
1. GII THIU 2
1.1 Mc tiêu & câu hi nghiên cu 3
1.2 Ni dung nghiên cu 3
2. TịM TT CÁC KT QU NGHIểN CU TRC ỂY 3
2.1 Các nghiên cu  nc ngoƠi 3
2.2 Nghiên cu  Vit Nam 6
3. D LIU, PHNG PHÁP NGHIểN CU 7
3.1 Mô hình vƠ d liu nghiên cu 7
3.1.1 Mô hình nghiên cu 7
3.1.2 La chn các bin nghiên cu 9
3.1.3 C s d liu 10
3.2 Phng pháp nghiên cu 11
3.2.1 Kim đnh tính dng ca chui d liu 11
3.2.2 Kim đnh đng liên kt 11
3.2.3 HƠm phn ng xung 12
3.2.4 Phơn tích phng sai 12
4. KT QU NGHIểN CU 13
4.1 Kt qu kim đnh tính dng 13
4.2 Kt qu kim đnh đng liên kt 14
4.2.1 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ CPI 14

4.2.2 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ M2 15
4.2.3 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ Credit 15
4.2.4 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ Lendrate 16
4.2.5 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP vƠ Exrate 17
4.3 Phơn tích hƠm phn ng đy vƠ phơn tích phng sai 17
4.3.1 Mô hình c bn 17
4.3.2 Mô hình vi lƣi sut cho vay 20
4.3.3 Mô hình vi tín dng trong nc 22
4.3.4 Mô hình vi t giá hi đoái 25
5. KT LUN 27
5.1 Tng kt kt qu nghiên cu 27
5.2 óng góp ca nghiên cu 29
5.3 Hn ch ca nghiên cu 30
Tài liu tham kho 31
PH LC 34

1

TịM TT

Mi quan h gia các công c chính sách tin t vƠ kt qu ca nn
kinh t nh tng trng sn lng, lm phát, luôn đc các nhƠ nghiên cu
kinh t quan tơm, đa ra nhiu lý thuyt vƠ nghiên cu thc tin. Cng cùng
mc đích tìm hiu rõ hn mi quan h gia gia sn lng, lm phát vƠ các
công c chính sách tin t, lun vn tin hƠnh nghiên cu đnh lng mi
quan h gia các bin s kinh t nƠy. Trong bài, phng pháp véc t t hi
quy VAR đc s dng đ kim nghim vƠ đa ra các kt lun. Lun vn đa
đn kt lun rng tín dng lƠ mt công c có nh hng ln nht lên sn
lng vƠ lm phát. Lãi sut đc xem nh lƠ mt công c ht sc quan trng
ca c ch truyn dn tin t  các nc khác nhng li thiu bng chng có

trng lng đ kt lun v tác đng ca lƣi sut lên sn lng ti Vit Nam.
Cui cùng, tác đng ca t giá lên sn lng vƠ lm phát còn khá khiêm tn.
T giá đƣ đc ngơn hƠng nhƠ nc s dng nh lƠ mt công c tin t đ
kích thích tng trng kinh t nhng nó không đt hiu qu vì biên đ giao
dch t giá hp đc áp dng  Vit Nam trong mt thi gian dƠi vƠ nó dn
đn s cng nhc trong vic thay đi t giá.
2

1. GII THIU
Vit Nam bt đu thc hin các cuc ci cách khu vc kinh t và tài
chính t nm 1986. T đó đn nay, Vit Nam đƣ đt đc nhiu thành tu to
ln, đa đt nc đƣ ra khi tình trng kém phát trin, bc vào nhóm nc
đang phát trin có thu nhp trung bình. Vit Nam đang ngƠy cƠng phát trin
nhanh chóng và mc tiêu chính đc vit trong K hoch phát trin kinh t -
xã hi 2011-2015 là tr thành mt nc công nghip vi tc đ tng trng
sn lng cao và t l lm phát hp lý. Ngay c trong D tho Chin lc
phát trin kinh t - xã hi 2011-2020, mt trong nhng mc tiêu chính cng lƠ
xây dng nc ta tr thƠnh nc công nghip, phát trin nhanh, bn vng.
 đt đc các mc tiêu đó, vic hiu rõ vƠ đánh giá chính sách tài khóa,
chính sách tin t cng nh tác đng ca chúng đn s n đnh kinh t v mô
ngƠy cƠng mang ý ngha quan trng, nht lƠ đi vi các c quan qun lý, điu
hành.
Hn na, Vit Nam ngƠy cƠng đy mnh hi nhp kinh t th gii, đa
dng hóa - đa phng hoá quan h đi ngoi. Nm 1995, Vit Nam chính
thc tr thƠnh thƠnh viên ca ASEAN (Hip hi các nc ông Nam Á).
Tip đó, nm 1998, Vit Nam gia nhp Din đƠn hp tác kinh t Chơu Á -
Thái Bình Dng (APEC). Nm 2006, Vit Nam chính thc đc kt np vƠo
T chc Thng mi th gii (WTO)…
Do đó, khi Vit Nam cƠng m ca vƠ phát trin, thì nn kinh t li cƠng
d b tác đng bi bi cnh quc t. Vit Nam đƣ không b nh hng nhiu

bi cuc khng hong chơu Á nm 1997 nh đang b nh hng bi cuc
khng hong tƠi chính toƠn cu nm 2008. Vì vy, vic xây dng mt h
thng các công c chính sách hiu qu đ điu tit nn kinh t, đc bit là
trong thi k suy thoái, luôn thit yu.
3

Bên cnh đó, lý thuyt cng cho thy rng nhng cú sc trong chính
sách tin t có th có nh hng đn tng trng sn lng và lm phát thông
qua các công c khác nhau, tuy nhiên, tác đng chi tit ca nhng công c
này trong nn kinh t Vit Nam thi gian qua cha đc nghiên cu đnh
lng nhiu, nht là sau cuc khng hong kinh t nm 2008. Vì vy, mt
nghiên cu thc nghim v mi quan h gia công c chính sách tin t và
các bin s kinh t v mô lƠ kp thi và cn thit.
1.1 Mc tiêu & câu hi nghiên cu
Mc tiêu chính ca lun vn lƠ lƠm rõ tác đng ca chính sách tin t
lên sn lng và lm phát. Vì vy, lun vn hng ti tr li câu hi nghiên
cu sau:
- GDP thc và t l lm phát ti Vit Nam có b tác đng bi các công c
ca chính sách tin t hay không?
- Nu có, GDP thc và t l lm phát thay đi theo hng nào?
1.2 Ni dung nghiên cu
- Phn 1: gii thiu đ tƠi, đa ra mc tiêu nghiên cu.
- Phn 2: tóm tt các kt qu nghiên cu trc đơy.
- Phn 3: mô t d liu vƠ phng pháp đc s dng trong mô hình hi
quy ca lun vn.
- Phn 4: kt qu nghiên cu.
- Phn 5: tóm tt lun vn, các đóng góp cng nh hn ch ca lun vn,
gi ý cho nhng nghiên cu khác.

2. TịM TT CÁC KT QU NGHIÊN CU TRC ÂY

2.1 Các nghiên cu  nc ngoƠi
Có nhiu nghiên cu v mi quan h gia công c chính sách tin t vƠ
các ch s kinh t v mô. Nhiu nghiên cu đƣ tp trung vƠo c ch truyn dn
4

tin t trong các giai đon khác nhau nh các nghiên cu ca Bernanke vƠ
Blinder (1992) vƠ Bernanke vƠ Gertler (1995) v Hoa K. Bernanke vƠ
Blinder (1992) kt lun rng lƣi sut cp vn liên bang (lƣi sut c bn) - vn
là công c chính sách ch yu đc thc hin bi Cc d tr liên bang FED ậ
lƠ mt ch báo tt cho chính sách tin t. Romer vƠ Romer (1994) đƣ đa ra
đc phn ng trái chiu đáng k ca GDP thc trc nhng thay đi trong
lƣi sut cp vn liên bang  M sau chin tranh. Ngc li, các nghiên cu
ca Boivin vƠ Giannoni (2002) ch ra sn lng thc t đang gim phn ng
trc kênh lƣi sut k t nhng nm 1980. Nghiên cu thc nghim v công
thc "Tobin’s q" không đem li nhiu thƠnh công. Vì nhn xét nƠy, nhiu nhƠ
nghiên cu khác, ví d Bernanke vƠ Gertler (1995), đa ra rng c ch khác
ch không phi lƠ lƣi sut cng có th lƠ s truyn dn ca chính sách tin t
vƠ h xem kênh tín dng lƠ mt c ch truyn dn tin t quan trng.
Nghiên cu v chính sách tin t vƠ tng trng kinh t cng áp dng
cho nhiu quc gia khác nhau nh Morsink vƠ Bayoumi (2001) đƣ xơy dng
mt mô hình VAR cho Nht Bn; Disyatat vƠ Vongsinsirikul (2003) xem xét
trng hp ca Thái Lan; còn Chow (2004) kho sát các d liu ca
Singapore.
u tiên, Morsink và Bayoumi (2001) s dng mô hình VAR vi d
liu quý đc điu chnh theo mùa t quý 1 nm 1980 đn quý 3 nm 1998,
bng cách s dng hai đ tr đ phơn tích các tác đng ca các cú sc chính
sách tin t đi vi nn kinh t Nht Bn. Trong mô hình c bn, Morsink và
Bayoumi s dng các bin lƠ: hot đng kinh t, giá c, lƣi sut, và tin rng.
H nhn ra rng c lƣi sut vƠ tin rng nh hng đáng k đn sn lng.
Sau khi kim tra mô hình c bn, h m rng mô hình VAR đ tính đn các

kênh khác nhau ca c ch truyn ti chính sách tin t và kt lun rng c
chính sách tin t và bng cơn đi ca các ngơn hƠng là nhng ngun quan
5

trng ca các cú sc đn sn lng, các ngân hàng đóng mt vai trò quan
trng trong vic truyn ti nhng cú sc tin t đi vi hot đng kinh t, và
đu t kinh doanh thì đc bit nhy cm vi nhng cú sc tin t.
Disyatat và Vongsinsirikul (2003) cng s dng mô hình VAR v d
liu quý đc điu chnh theo mùa t quý 1 nm 1993 đn quý 4 nm 2001
vi hai đ tr đ phơn tích c ch truyn ti chính sách tin t  Thái Lan. Mô
hình c bn ca h bao gm sn lng thc, mc giá, và lƣi sut mua li 14
ngày, mà h gi đnh là thc đo chính sách tin t. Disyatat và
Vongsinsirikul nhn ra rng chính sách tht cht tin t dn đn s st gim
v sn lng, chm đáy sau khong 4-5 quý và mt đi sau khong 11 quý.
Mc giá gp ban đu phn ng rt ít, nhng cui cùng bt đu gim sau
khong mt nm. u t dng nh lƠ thƠnh phn nhy cm nht ca GDP
trc các cú sc chính sách tin t.
Cui cùng,  Singapore, Chow (2004) s dng t giá hi đoái thc có
hiu lc nh mt thc đo chính sách tin t và thy rng sn lng phn ng
ngay lp tc vƠ đáng k vi mt cú sc chính sách tin t tht cht. Nghiên c
cng cho thy rng kênh t giá hi đoái hiu qu hn kênh lƣi sut trong vic
truyn ti chính sách tin t đi vi nn kinh t.
Gul, et al. (2012) xem xét các quyt đnh ca Ngơn hƠng trung ng
nh hng nh th nƠo đn các bin v mô nh GDP, cung tin, lƣi sut, t giá
vƠ lm phát ti Pakistan. Nói cách khác, mc đích ca nghiên cu lƠ xác đnh
s ph thuc ln nhau gia chính sách tin t vƠ tng trng kinh t. Gul vƠ
các cng s đƣ ly d liu ca các bin nghiên cu t nm 1995 đn nm
2010, bao gm 187 quan sát vƠ s dng phng pháp phng sai nh nht
OLS đ kim đnh. T d toán, Gul vƠ các cng s thy rng lƣi sut có tác
đng nghch vƠ đáng k lên sn lng. Mt cú sc lƣi sut dng (chính sách

tin t tht cht) s dn đn giá tng liên tc. Nói chung mt chính sách tin t
6

tht cht thng đc k vng đ gim giá, ch không phi tng giá. Nh
vy, quan đim ca chính sách tin t tht cht thông qua tng lƣi sut ch đáp
ng đc mc đích nh trong điu kin hin nay ti Pakistan. Trên thc t,
vic tng lƣi sut ch cƠng gơy sc ép lên khu vc t nhơn vƠ ngn cn đu t
t nhơn vn đang phi đi mt vi tình trng vô cùng khó khn. Vic tht cht
tin t thông qua tng lƣi sut có tác đng tiêu cc rõ rt lên sn lng. Cung
tin li có tác đng thun chiu mnh m lên sn lng. T giá hi đoái cng
có tác đng nghch đi vi sn lng.

2.2 Nghiên cu  Vit Nam
Bài nghiên cu ắVAR Analysis of the Monetary Transmission
Mechanism in Vietnam” ca Lê vƠ Pfau (2008) phơn tích c ch truyn dn
tin t ti Vit Nam bng ng dng mô hình vector t hi quy (VAR) vƠ tp
trung vƠo các mi quan h gia tin, sn lng thc t, mc giá, lƣi sut thc
t, t giá hi đoái thc vƠ tín dng. D liu cho nghiên cu đc ly theo quý
t Quý 2/1996 đn Quý 4/2005. Mô hình VAR c bn gm các bin ni sinh:
sn lng, ch s giá tiêu dùng CPI, M2. Trt t ca các bin da trên gi
đnh rng mt cú sc đi vi cung tin s đc truyn ti mc giá vƠ sn
lng. Sau đó, mô hình s đc m rng hn khi ln lt thêm các bin lƣi
sut, hay t giá hi đoái, hay tín dng vƠo mô hình. Lê vƠ Pfau đƣ tìm thy
bng chng chng minh rng chính sách tin t có th nh hng đn sn
lng thc t. Nhng mt khác, s kt ni gia tin vƠ lm phát li kém rõ
rƠng hn trong trng hp ca Vit Nam. ng thi, nghiên cu cng nhn
thy kênh lƣi sut ch đóng vai trò nh trong vic truyn ti chính sách tin t
ti Vit Nam. Thay vƠo đó, các kênh t giá hi đoái vƠ tín dng li có vai trò
ln hn. Nghiên cu ca Lê Anh Tú Packard (2007) cng kt lun kênh t giá
hi đoái lƠ nhơn t quan trng gii thích s bin đng ca sn lng.

7

Ngoài ra, Nguyn Phi Lơn (2010) đƣ nghiên cu c ch truyn dn tin
t di góc đ phơn tích đnh lng bng cách áp dng mô hình SVAR vƠo
Vit Nam. Ông s dng phng pháp mô hình cu trúc t hi quy vector
SVAR đ mô hình hóa khuôn kh chính sách tin t ca mt nn kinh t th
trng vi đ m ln nh Vit Nam trong giai đon khng hong tƠi chính
khu vc 1997. Nghiên cu cng đa ra kt lun cung tin M2 có xu hng tác
đng tích cc ti tng trng kinh t. Kt qu phơn tích cng cho thy s bin
đng ca t giá ph thuc rt ln vƠo công tác điu hƠnh chính sách tin t
thông qua các công c lƣi sut vƠ lng tin cung ng ra lu thông. Trc các
cú shock v tng trng kinh t, c th lƠ nn kinh t đang  trng thái tng
trng nóng, ch s CPI có xu hng tng nhanh vƠ liên tc. Tuy nhiên, ch s
CPI tng đi nhy cm vƠ gim mnh trc đng thái tht cht chính sách
tin t.

3. D LIU, PHNG PHÁP NGHIÊN CU
3.1 Mô hình vƠ d liu nghiên cu
3.1.1 Mô hình nghiên cu
Da theo bƠi nghiên cu ca Lê vƠ Pfau (2008), lun vn áp dng
phng pháp t hi quy Vector (VAR) đ phơn tích tác đng ca cú sc chính
sách tin t đi vi kinh t v mô. Phng pháp nƠy đc s dng đ thc
hin quá trình phơn tích vai trò ca các công c chính sách tin t khác nhau
nh lƣi sut, tín dng trong nc, t l d tr vƠ t giá hi đoái đi vi sn
lng vƠ lm phát. ng dng to ln ca VAR lƠ tác đng ca mi chính sách
có th đc lƠm rõ mƠ không cn đn mt mô hình cu trúc toƠn th ca nn
kinh t. Theo Sims (1980), VAR đc xem xét nh lƠ mt công c giá tr đ
kho sát hiu ng đng ca mt cú sc đi vi bin nƠy lên bin khác. ơy
cng lƠ mt phng pháp thích hp đ kim tra mt quá trình vi nhiu chui
8


thi gian khi VAR cung cp các tiêu chí khác nhau đ đa ra đ dƠi ti u cho
các bin. Hn na, nó bao gm h thng phng trình mƠ cho phép các bin
có mi quan h vi nhau, vƠ lƠ mt h đng thi trong đó tt c các bin đc
coi lƠ bin ni sinh.
Mô hình VAR c bn:
u tiên, mô hình VAR rút gn đn gin s đc c lng bao gm 3
bin GDP thc, CPI vƠ M2:
GDP = 
0
+




1i
GDP
t-i
+




2i
CPI
t-i
+





3i
M2
t-i
+ u
i

CPI = 
0
+




1i
GDP
t-i
+




2i
CPI
t-i
+





3i
M2
t-i
+ u
i
M2 = 
0
+




1i
GDP
t-i
+




2i
CPI
t-i
+




3i
M2

t-i
+ u
i
Cung tin M2 đc s dng nh lƠ mt thc đo ca cú sc chính sách
tin t bi vì Ngơn hƠng NhƠ nc Vit Nam quan tơm đn t l tng trng
ca M2 nh lƠ mt mc tiêu điu hƠnh đ tính toán vƠ thc hin chính sách
tin t.
Mô hình VAR m rng:
Tip theo, các bin khác đc thêm ln lt vƠo mô hình c bn, nh
lƣi sut cho vay, tín dng vƠ t giá hi đoái. Vic phơn chia thƠnh nhiu mô
hình riêng l nhm mc đích kim tra tác đng đc lp ca các bin đi vi
sn lng vƠ lm phát ca nn kinh t. ng thi vic m rng mô hình nhm
xem xét khi thêm bin vƠo mô hình thì t l đóng góp ca M2 trong s thay
đi ca sn lng vƠ lm phát bin đng nh th nƠo so vi bin mi đc
thêm vào.
- Mô hình vi lƣi sut cho vay: gm 4 bin: GDP thc, CPI, M2 vƠ
Lendrate.
- Mô hình vi tín dng trong nc: gm 4 bin: GDP thc, CPI, M2 vƠ
Credit.
- Mô hình vi t giá hi đoái: gm 4 bin: GDP thc, CPI, M2 vƠ Exrate.
9

3.1.2 La chn các bin nghiên cu
Trong lun vn, các ch s GDP vƠ CPI đc la chn đ ln lt đi
din cho tng trng kinh t vƠ lm phát trong nc. Cung tin M2, tín dng,
lƣi sut vƠ t giá hi đoái lƠ các bin ch tiêu tin t vì hin nay ti Vit Nam
chính sách tin t ch yu nh hng đn nn kinh t thông qua ba kênh
chính: kênh tín dng, kênh lƣi sut vƠ kênh t giá hi đoái.
Nh vy, mô hình bao gm 6 bin sau:
- GDP: Tng sn phm quc ni thc (GDP thc t, theo giá so sánh

nm 1994. n v: t đng). GDP đc s dng nh lƠ đi din cho
đu ra ca nn kinh t. Lý do ti sao sn lng thc t đc s dng
thay vì sn lng danh ngha lƠ vì sn lng danh ngha không đc
điu chnh bi mc giá bin đng đáng k theo thi gian vƠ do đó, nó
không phn ánh đc s bin đng tht ca sn lng. Sau khi điu
chnh theo mc giá (CPI), GDP thc t đa ra đc hình nh tt hn v
s thay đi sn lng.
- CPI: Ch s giá tiêu dùng (CPI, 2005 = 100). Ch s giá tiêu dùng CPI
đc s dng nh lƠ đi din cho lm phát. Có mt s bin pháp ca đo
lng lm phát nh gim phát GDP, ch s giá tiêu dùng (CPI) nhng
Ngơn hƠng NhƠ nc s dng ch s giá tiêu dùng nh lƠ mt thc đo
lm phát chính.
- M2: Cung tin M2 (n v: t đng). Theo đnh ngha ca IMF, cung
tin M2 lƠ tng ca tin thc vƠ các tƠi sn d dƠng chuyn thƠnh tin
mt.
- LENDRATE: Lƣi sut cho vay t Ngơn hƠng NhƠ nc (n v:
%/year). Ngơn hƠng NhƠ nc kim soát hai công c cho vay: lƣi sut
chit khu vƠ lƣi sut tái cp vn. Theo chính sách chit khu, lƣi sut
tái cp vn có th đc xem nh lƠ trn vƠ lƣi sut chit khu lƠ sƠn vƠ
10

chúng cùng to ra mt gii hn cho vay. Vì vy, lƣi sut cho vay đc
s dng trong mô hình hi quy nƠy lƠ đi din ca kênh lƣi sut nh
mt công c ca chính sách tin t. Ngoài ra, còn có lãi sut c bn -
đc thit lp bi Ngơn hƠng NhƠ nc Vit Nam vƠ nó đôi khi đc
xem nh mt công c chính sách tin t ti Vit Nam, tuy nhiên, lƣi
sut c bn him khi thay đi theo thi gian vƠ không phn ánh đc
cung vƠ cu trong th trng tin t. Lƣi sut c bn ch đc xem nh
lƠ mc lƣi sut tham kho cho các ngơn hƠng thng mi đ lp lƣi sut
tin gi vƠ lƣi sut cho vay, do đó, nó không my quan trng khi thc

hin mô hình v Chính sách tin t ca Vit Nam.
- CREDIT: Tín dng trong nc (n v: t đng). ơy lƠ mt trong
nhng kênh mƠ qua đó, chính sách tin t có th nh hng đn s thay
đi trong sn lng. ơy lƠ mt mc tiêu quan trng hƠng nm ca
Ngơn hƠng NhƠ nc theo quy đnh ca Chính ph.
- EXRATE: T giá hi đoái danh ngha VND / USD. Trong lun vn
nƠy, t giá hi đoái danh ngha gia VND vƠ USD đc s dng nh
mt thc đo đo lng ca chính sách tin t thông qua kênh t giá hi
đoái.

3.1.3 C s d liu
D liu trong lun vn lƠ d liu hƠng quý đc ly t Cc Thng kê
TƠi chính Quc t (International Financial Statistics - IFS) ca Qu Tin t
Quc t ( International Monetary Fund - IMF), tr bin GDP thc đc ly t
Tng cc Thng kê Vit Nam (GOS). D liu đc điu chnh yu t mùa v
theo phng pháp Census X12, t Quý 1 nm 1999 đn Quý 4 nm 2011,
tng cng có 54 quan sát. Vic điu chnh d liu theo mùa nhm mc đính
giúp ta có cái nhìn xuyên sut hn v xu hng ca chui d liu khi phơn
11

tích mt chui s liu bao gm thƠnh t mùa v, vì vn hóa truyn thng mi
nc khác nhau, các s kin trong nm, yu t v thi tit cng khác nhau
nên các hot đng v kinh t s b tác đng mnh vƠo mt vƠi thi đim trong
nm (Nguyn Trng HoƠi vƠ cng s, 2009).

3.2 Phng pháp nghiên cu
3.2.1 Kim đnh tính dng ca chui d liu
Phillips vƠ Perron (1988) đ xut mt phng pháp trong vic kim
soát s tng quan theo th t khi kim đnh cho 1 nghim đn v. Kim đnh
Phillips-Perron (PP) đc s dng trong phơn tích chui thi gian đ kim tra

gi thuyt H
0
(Null hypothesis) rng mt chui thi gian đc tích hp ti
toán t bc 1. Kim đnh đc xơy dng da trên kim đnh Dickey-Fuller
vi gi thuyt H
0
:  = 0 trong mô hình:  . Trong đó  lƠ sai
phơn bc 1. Tng t nh kim đnh Augmented Dickey-Fuller (ADF), kim
đnh Phillips-Perron gii quyt vn đ rng quá trình phát sinh d liu cho
có th có mt bc cao hn ca t tng quan hn lƠ đc tha nhn trong
phng trình kim tra - làm cho ni sinh vƠ vì th bác b kim đnh
Dickey-Fuller t-test. Trong khi, kim đnh ADF gii quyt vn đ nƠy bng
cách gii thiu đ tr ca  nh lƠ các bin hi quy đc lp trong phng
trình kim tra, thì kim đnh Phillips-Perron thc hin s điu chnh không
tham s đi vi giá tr thng kê t-test.
Gi thuyt H
0
: tn ti mt nghim đn v s b bác b nu giá tr tuyt
đi kim đnh PP ln hn giá tr ti hn ca nó, trong trng hp đó ta s kt
lun chui thi gian lƠ chui dng.
3.2.2 Kim đnh đng liên kt
Khi hi quy các chui thi gian không dng thng dn đn kt qu
hi quy gi mo. Tuy nhiên Engle vƠ Granger (1987) cho rng nu kt hp
12

các chui thi gian không dng có th lƠ mt chui dng vƠ các chui thi
gian không dng đó đc cho lƠ đng liên kt. Kt hp tuyn tính dng đc
gi lƠ phng trình đng liên kt vƠ có th đc gii thích nh mi quan h
cơn bng dƠi hn gia các bin trong mô hình. Kim đnh đng liên kt trên
c s phng pháp lun VAR ca Johansen (1991, 1995a) vi gi thit H

0

ắNone” ngha lƠ không có đng liên kt vƠ H
0
ắAt most” ngha lƠ có mi quan
h đng liên kt.

3.2.3 ảàm phn ng xung (Impulse response function)
Mt cú sc đn bin th i không ch trc tip nh hng đn bin th i,
mƠ còn đc truyn đn tt c các bin ni sinh khác thông qua mô hình đng
lc (đ tr) ca VAR. HƠm phn ng xung theo dõi tác đng ca mt cú sc
trong quá kh đi vi mt trong nhiu s thay đi lên các giá tr hin ti vƠ
tng lai ca các bin ni sinh. Nói cách khác, hƠm phn ng xung s cho
bit các bin còn li trong mô hình phn ng nh th nƠo khi xy ra cú sc
đi vi mt bin trong mô hình.

3.2.4 Phân tích phng sai (Variance decompotition)
Trong khi các hƠm đáp ng xung theo dõi các tác đng ca mt cú sc
đi vi mt bin ni sinh lên các bin khác trong VAR, phơn tích phng sai
li tách s thay đi trong mt bin ni sinh thƠnh các cú sc thƠnh phn. Vì
vy, phơn tích phng sai cung cp thông tin v tm quan trng ca mi thay
đi ngu nhiên nh hng đn các bin trong VAR.
13

4. KT QU NGHIÊN CU
Các phng pháp phơn tích chui thi gian trong lun vn, gm kim
nghin nghim đn v đ xác đnh tính dng ca chui d liu nghiên cu;
phơn tích đng liên kt đ xác đnh có tn ti mi quan h gia các bin trong
dài hn hay không; hƠm phn ng xung và phơn tích phng sai đ gii thích
tác đng ca các bin công c chính sách tin t ti tng trng kinh t. Tt

c các k thut nghiên cu nƠy đc thc hin thông qua phn mm Eviews
6.0 và Excel.
Sau đơy lƠ các kt qu kim nghim:
4.1 Kt qu kim đnh tính dng
Tt c các bin đc s dng theo log tr bin Lendrate. Vic kim
đnh nghim đn v (hay kim đnh tính dng) ca các bin đc thc hin
theo phng pháp Phillips-Perron (1988). Theo kt qu kim đnh, tt c các
bin không dng ti chui gc mƠ dng ti sai phơn bc 1.
KIM NH PP
Ti mc
1% level
5% level
10% level
Kt qu
LogGDP
-1.48848
-3.56002
-2.91765
-2.59669
Không dng
LogCPI
-2.20426
-4.14086
-3.49696
-3.17758
Không dng
LogM2
-2.46521
-4.14086
-3.49696

-3.17758
Không dng
LogCREDIT
-1.42136
-3.56002
-2.91765
-2.59669
Không dng
LENDRATE
-2.07668
-3.56002
-2.91765
-2.59669
Không dng
LogEXRATE
-0.7403
-4.14086
-3.49696
-3.17758
Không dng
Sai phơn bc 1

dLogGDP
-9.29656
-3.56267
-2.91878
-2.59729
Dng
dLogCPI
-3.34714

-3.56267
-2.91878
-2.59729
Dng ti mc
5% và 10%
dLogM2
-5.41674
-3.56267
-2.91878
-2.59729
Dng
dLogCREDIT
-8.02482
-3.56267
-2.91878
-2.59729
Dng
dLENDRATE
-5.28908
-3.56267
-2.91878
-2.59729
Dng
dLogEXRATE
-7.69429
-3.56267
-2.91878
-2.59729
Dng



14

4.2 Kt qu kim đnh đng liên kt
Sau khi kim tra tính dng, kt qu lƠ các bin nghiên cu đu không
dng ti mc hay chui gc mƠ dng ti sai phơn bc 1. Do đó, đ xác đnh
xem có mi quan h cơn bng dƠi hn hay không gia các bin, bc kim
đnh tip theo đc thc hin chính lƠ kim đnh đng liên kt da trên
phng pháp VAR ca Johansen. Các gi thit cho kim đnh Trace nh sau:
H
0
: Có r mi quan h đng liên kt (r = 0, 1)
H
1
: Có r+1 mi quan h đng liên kt
 Nu Trace Statistic > Critical Value => Bác b gi thit H
0
.
 Nu Trace Statistic < Critical Value => Chp nhn gi thit H
0
.

4.2.1 Kim đnh đng liên kt gia hai bin ẢDP và CPI
Bng 4.1: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP và CPI
Kim đnh Trace
Gi thit H
0

Giá tr thng kê
(Trace Statistic)

Giá tr kim đnh
5%
(Critical Value)
Giá tr kim
đnh 1%
(Critical Value)
H
0
: r = 0**
21.36573
15.41
20.04
H
0
: r = 1*
4.125207
3.76
6.65
Ghi chú: *: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 5%
**: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 1%
Ti gi thit H
0
: r = 0, vì giá tr thng kê Trace (Trace statistic) ln hn
giá tr phê phán kim đnh (Critical value) ti c 2 mc 1% vƠ 5%, nên ta bác
b gi thit H
0

, ngha lƠ bác b gi thit ắkhông có mi quan h đng liên kt
nƠo gia 2 bin GDP vƠ CPI”.
Ti gi thit H
0
: r = 1, vì giá tr thng kê Trace (Trace statistic) ln hn
giá tr phê phán kim đnh (Critical value) ti mc 5%, nhng li nh hn ti
15

mc 1%, nên ta ch bác b gi thit H
0
ti mc 5% vƠ chp nhn gi thit H
0
ti mc 1%. iu nƠy có ngha lƠ ti mc 1% thì xác đnh đc 1 mi quan
h đng liên kt gia 2 bin GDP vƠ CPI.

4.2.2 Kim đnh đng liên kt gia hai bin ẢDP và M2
Bng 4.2: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP và M2
Kim đnh Trace
Gi thit H
0

Giá tr thng
kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim
đnh 1%
H
0
: r = 0*

15.5481
15.41
20.04
H
0
: r = 1
1.9221
3.76
6.65
Ghi chú: *: ký hiu cho vic bác b gi thit H
o
ti mc ý ngha 5%
**: ký hiu cho vic bác b gi thit H
o
ti mc ý ngha 1%
Ti gi thit H
0
: r = 0, vì giá tr thng kê Trace (Trace statistic) ln hn
giá tr phê phán kim đnh (Critical value) ti c 2 mc 1% vƠ 5%, nên ta bác
b gi thit H
0
: không có mi quan h đng liên kt nƠo gia 2 bin GDP vƠ
M2.
Ti gi thit H
0
: r = 1, vì giá tr thng kê Trace (Trace statistic) nh hn
giá tr phê phán kim đnh (Critical value) ti c 2 mc 1% vƠ 5%, nên ta bác
b gi thit H
0
. iu nƠy có ngha lƠ có 1 mi quan h đng liên kt gia 2

bin GDP vƠ M2.

4.2.3 Kim đnh đng liên kt gia hai bin ẢDP và Credit
Bng 4.3: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP và Credit
Kim đnh Trace
Gi thit H
0

Giá tr thng
kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim
đnh 1%
H
0
: r = 0**
61.00179
19.96
24.6
16

Gi thit H
0

Giá tr thng
kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim

đnh 1%
H
0
: r = 1
8.873028
9.24
12.97
Ghi chú: *: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 5%
**: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 1%
Gi thit H
0
: r = 0 b bác b ti c 2 mc 1% vƠ 5%. Tuy nhiên, vi gi
thit H
0
: r = 1, thì ta chp nhn H
0
ti c 2 mc 1% vƠ 5%. Nh vy, kt lun
lƠ có 1 mi quan h đng liên kt gia 2 bin GDP vƠ Credit.

4.2.4 Kim đnh đng liên kt gia hai bin GDP và Lendrate
Bng 4.4: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP và Lendrate
Kim đnh Trace
Gi thit H
0

Giá tr thng

kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim
đnh 1%
H
0
: r = 0**
32.64688
15.41
20.04
H
0
: r = 1
1.441503
3.76
6.65
Ghi chú: *: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 5%
**: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 1%
Gi thit H
0
: không có mi quan h đng liên kt gia GDP vƠ
Lendrate cng b bác b vì giá tr thng kê Trace statistic nh hn giá tr kim
đnh Critical value  ti 2 mc 1% vƠ 5%. Tuy nhiên khi r = 1 thì gi thit H
0


đc chp nhơn, nh vy kim đnh Trace cho thy có mi quan h trong dƠi
hn gia tng trng thc GDP vƠ lƣi sut cho vay Lendrate.

17

4.2.5 Kim đnh đng liên kt gia hai bin ẢDP và Exrate
Bng 4.5: Kim đnh đng liên kt gia bin GDP và Exrate
Kim đnh Trace
Gi thit H
0

Giá tr thng
kê
Giá tr kim đnh
5%
Giá tr kim
đnh 1%
H
0
: r = 0**
50.28306
19.96
24.6
H
0
: r = 1
2.626023
9.24
12.97
Ghi chú: *: ký hiu cho vic bác b gi thit H

0
ti mc ý ngha 5%
**: ký hiu cho vic bác b gi thit H
0
ti mc ý ngha 1%
Tng t, gi thit H
0
: r = 0 b bác b, vƠ gi thit H
0
: r = 1 đc chp
nhn ti c 2 mc 1% vƠ 5%. Do đó, ta kt lun GDP thc vƠ t giá hi đoái
Exrate cng có mi quan h trong dƠi hn.

4.3 Phân tích hƠm phn ng đy vƠ phơn tích phng sai
4.3.1 Mô hình c bn (3 bin: ẢDP, CPI và M2)
Trc tiên, phi la chn đ tr ti u cho các mô hình c lng.
Theo tiêu chun AIC, đ tr ti u cho mô hình c bn là 8 quý:
Bng 4.6: Kt qu la chn đ tr ti u cho mô hình c bn
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ








0
196.8107
NA
2.44E-08
-9.014453
-8.891579
-8.969141
1
241.9961
81.96417
4.54E-09
-10.69749
-10.206
-10.51624
2
272.004
50.24579
1.72E-09
-11.67461
-10.81448
-11.35742
3
390.5205
181.909
1.08E-11
-16.7684
-15.53965
-16.31527

4
413.47
32.02254*
5.80e-12*
-17.41721
-15.81984*
-16.82815*
5
420.2697
8.53918
6.79E-12
-17.31487
-15.34888
-16.58987
6
427.6756
8.267033
7.95E-12
-17.24073
-14.90611
-16.37979
7
442.5692
14.54727
6.84E-12
-17.51485
-14.81161
-16.51798
8
458.0189

12.93461
6.06E-12
-17.81483*
-14.74297
-16.68203

18

Hình 4.1: Phn ng ca GDP thc đi vi cung tin M2

Trong 4 quý đu, GDP phn ng cùng chiu khi M2 tng. Nh vy,
phn ng ca GDP đi vi cú sc chính sách tin t m rng đúng vi lý
thuyt tin t vn cho thy rng s gia tng cung tin s gơy ra s tng giá
cng nh s gia tng sn lng tim nng. Tuy nhiên, t sau quý 4 đn quý 6
thì có s phn ng trái chiu ca GDP đi vi s thay đi ca cung tin M2.

Hình 4.2: Phn ng ca CPI đi vi cung tin M2

Bin CPI ban đu cng phn ng cùng chiu trc s thay đi M2, tuy
nhiên sau quý th 4, li phn ng ngc chiu. iu nƠy có v đi ngc vi
lý thuyt rng s gia tng ca cung tin s dn ti mt s tng lên ca lm
phát. Kinh t hc Keynes gii thích rng trong thi k suy thoái s xy ra hin
tng công sut d trong nn kinh t. Bi vy, mt s tng lên ca cung tin