Mô Hình Cân Bằng Động Tổng Quát DSGE và Ứng Dụng Trong Dự Báo Chính Sách

Chuyên đề nghiên cứu Mô Hình DSGE: Từ Lý Thuyết Đến Thực Tiễn Trong Dự Báo Chính Sách, cập nhật xu hướng mới, giá trị tham khảo cao cho chuyên gia

• Tác giả: PGS. Nguyễn Đức Trung
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP.Hồ Chí Minh
• Đề tài: Mô Hình Cân Bằng Động Tổng Quát (DSGE): Từ Lý Thuyết Đến Thực Tiễn Trong Dự Báo Chính Sách
• Loại tài liệu: sách chuyên khảo
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI TỰA
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH CÂN BẰNG ĐỘNG TỔNG QUÁT
• 1.1. Lịch sử phát triển và cơ sở lý thuyết mô hình DSGE
• 1.2. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh/kinh tế thực
• 1.3. Lý thuyết Keynesian mới
• 1.4. Cấu trúc mô hình DSGE
• 1.5. Các giả định của mô hình
• 1.6. Mô hình cơ bản
• 1.7. Mô hình DSGE giản lược (reduced form DSGE)
• 1.8. Phương pháp ước lượng các mô hình DSGE
• 1.9. Ưu điểm và ứng dụng của mô hình DSGE trong phân tích và dự báo kinh tế
• 1.9.1. Ưu điểm của mô hình DSGE
• 1.9.2. Ứng dụng mô hình DSGE trong phân tích chính sách và dự báo
• 1.10. Hạn chế của mô hình DSGE
• 1.11. Tổng quan nghiên cứu
• 1.11.1. Nghiên cứu quốc tế
• 1.11.2. Nghiên cứu trong nước
• 1.11.3. Kinh nghiệm của các nước trong phát triển mô hình DSGE
• 1.12. Kết luận Chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG MỘT SỐ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH DỰ BÁO ĐANG ỨNG DỤNG TẠI NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM
• 2.1. Các lớp mô hình đơn biến
• 2.2. Các lớp mô hình VARs
• 2.3. Mô hình kinh tế lượng vĩ mô
• 2.4. Mô hình DSGE
• 2.5. Đánh giá về việc ứng dụng mô hình trong phân tích và dự báo kinh tế vĩ mô tại NHNN Việt Nam
• 2.5.1. Kết quả đạt được
• 2.5.2. Một số hạn chế
• 2.5.3. Nguyên nhân của những hạn chế
• 2.6. Kết luận Chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH CÂN BẰNG ĐỘNG TỔNG QUÁT PHỤC VỤ PHÂN TÍCH CÁC CÚ SỐC ĐỐI VỚI NỀN KINH TẾ VIỆT NAM
• 3.1. Cấu trúc mô hình DSGE áp dụng cho Việt Nam
• 3.2. Kỹ thuật ước lượng mô hình DSGE
• 3.2.1. Phương pháp Kalman (Kalman filter)
• 3.2.2. Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation)
• 3.2.3. Phương pháp ước lượng Bayes (Bayesian estimation)
• 3.3. Ước lượng mô hình DSGE áp dụng cho Việt Nam
• 3.3.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3.2. Kết quả ước lượng mô hình
• 3.4. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH CÂN BẰNG ĐỘNG TỔNG THỂ TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VIỆT NAM TRƯỚC XUNG ĐỘT NGA – UKRAINE
• 4.1. Bối cảnh nghiên cứu
• 4.2. Phương pháp nghiên cứu
• 4.3. Mô hình nghiên cứu
• 4.3.1. Mô hình DSGE cho nền kinh tế nhỏ, mở của Việt Nam
• 4.3.2. Mô hình VAR thực nghiệm
• 4.4. Phương pháp ước lượng
• 4.4.1. Phương pháp ước lượng mô hình DSGE
• 4.4.2. Phương pháp ước lượng mô hình VAR
• 4.5. Dữ liệu nghiên cứu
• 4.6. Kết quả vận dụng mô hình cân bằng động tổng thể trong điều hành chính sách tiền tệ Việt Nam trước xung đột Nga – Ukraine
• 4.6.1. Kết quả nghiên cứu mô hình DSGE
• 4.6.2. Mô hình thực nghiệm VAR
• 4.6.3. Dự báo các biến số vĩ mô trong giai đoạn 2022 – 2025
• 4.7. Kết luận chương 4
• 5. CHƯƠNG 5: KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH DSGE TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO TẠI NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC
• 5.1. Định hướng hoạt động phân tích và dự báo thời gian tới
• 5.2. Định hướng phát triển mô hình DSGE tại NHNN trong thời gian tới
• 5.3. Tích hợp mô hình DSGE trong hệ thống phân tích và dự báo chính sách
• 5.4. Mở rộng phạm vi cấu trúc mô hình để tăng mức độ phù hợp của mô hình với nền kinh tế Việt Nam
• 5.5. Ứng dụng kết quả từ mô hình DSGE vào công tác xây dựng kế hoạch kinh tế vĩ mô, tiền tệ
• 5.6. Một số đề xuất khác
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình DSGE Trong Dự Báo Chính Sách

Mô hình cân bằng động tổng quát (DSGE) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc phân tích và dự báo chính sách kinh tế. Mô hình này không chỉ giúp các nhà hoạch định chính sách hiểu rõ hơn về các tác động của chính sách tiền tệ mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về các cú sốc kinh tế. Việc áp dụng mô hình DSGE trong bối cảnh Việt Nam đang ngày càng trở nên cần thiết, đặc biệt khi nền kinh tế phải đối mặt với nhiều thách thức từ bên ngoài.

1.1. Lịch Sử Phát Triển Mô Hình DSGE

Mô hình DSGE ra đời từ những năm 1980, được phát triển dựa trên lý thuyết chu kỳ kinh doanh thực và lý thuyết Keynesian mới. Sự phát triển này đã giúp mô hình trở thành một công cụ mạnh mẽ trong phân tích kinh tế vĩ mô.

1.2. Cấu Trúc Cơ Bản Của Mô Hình DSGE

Cấu trúc của mô hình DSGE bao gồm các yếu tố như kỳ vọng hợp lý và tối đa hóa lợi ích. Điều này cho phép mô hình phản ánh chính xác hơn hành vi của các tác nhân kinh tế trong bối cảnh thay đổi chính sách.

II. Thách Thức Trong Việc Ứng Dụng Mô Hình DSGE Tại Việt Nam

Việc ứng dụng mô hình DSGE tại Việt Nam gặp phải nhiều thách thức, bao gồm sự thiếu hụt dữ liệu và sự phức tạp trong việc xây dựng mô hình phù hợp với đặc điểm kinh tế địa phương. Những thách thức này cần được giải quyết để mô hình có thể phát huy tối đa hiệu quả trong dự báo chính sách.

2.1. Thiếu Dữ Liệu Đáng Tin Cậy

Một trong những vấn đề lớn nhất là việc thiếu dữ liệu kinh tế đáng tin cậy để xây dựng mô hình DSGE. Điều này ảnh hưởng đến độ chính xác của các dự báo.

2.2. Khó Khăn Trong Việc Tinh Chỉnh Mô Hình

Việc tinh chỉnh mô hình DSGE để phù hợp với điều kiện kinh tế Việt Nam là một thách thức lớn. Các yếu tố như chính sách tiền tệ và tài khóa cần được xem xét kỹ lưỡng.

III. Phương Pháp Ước Lượng Mô Hình DSGE Hiệu Quả

Để tối ưu hóa việc sử dụng mô hình DSGE, các phương pháp ước lượng như phương pháp Bayes và phương pháp ước lượng hợp lý cực đại cần được áp dụng. Những phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo và phân tích chính sách.

3.1. Phương Pháp Bayes Trong Mô Hình DSGE

Phương pháp Bayes cho phép kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, giúp cải thiện độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình DSGE.

3.2. Phương Pháp Ước Lượng Hợp Lý Cực Đại

Phương pháp này giúp tối ưu hóa các tham số trong mô hình, từ đó nâng cao khả năng dự báo của mô hình DSGE.

IV. Ứng Dụng Mô Hình DSGE Trong Phân Tích Chính Sách Tại Việt Nam

Mô hình DSGE đã được ứng dụng trong việc phân tích các chính sách tiền tệ và tài khóa tại Việt Nam. Những ứng dụng này không chỉ giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định chính xác hơn mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về các tác động của chính sách đến nền kinh tế.

4.1. Phân Tích Tác Động Của Chính Sách Tiền Tệ

Mô hình DSGE giúp phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến lạm phát và tăng trưởng kinh tế, từ đó đưa ra các khuyến nghị chính sách hợp lý.

4.2. Dự Báo Các Biến Số Kinh Tế Vĩ Mô

Mô hình DSGE cũng được sử dụng để dự báo các biến số kinh tế vĩ mô như GDP, lạm phát và tỷ giá, giúp các nhà hoạch định chính sách có cái nhìn tổng quan hơn về tình hình kinh tế.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Mô Hình DSGE Tại Việt Nam

Mô hình DSGE có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách tại Việt Nam. Tuy nhiên, để phát huy tối đa hiệu quả, cần có những cải tiến trong việc thu thập dữ liệu và xây dựng mô hình phù hợp với thực tiễn kinh tế địa phương.

5.1. Định Hướng Phát Triển Mô Hình DSGE

Cần có những định hướng rõ ràng trong việc phát triển mô hình DSGE để phù hợp với đặc điểm kinh tế Việt Nam, từ đó nâng cao khả năng dự báo.

5.2. Tích Hợp Mô Hình DSGE Vào Hệ Thống Phân Tích Chính Sách

Việc tích hợp mô hình DSGE vào hệ thống phân tích chính sách sẽ giúp nâng cao hiệu quả trong việc dự báo và đánh giá tác động của các chính sách kinh tế.

Nội dung chính

TỔNG QUAN HỌC THUẬT: MÔ HÌNH CÂN BẰNG ĐỘNG TỔNG QUÁT (DSGE) – TỪ LÝ THUYẾT ĐẾN THỰC TIỄN TRONG DỰ BÁO CHÍNH SÁCH

Thông tin ấn phẩm:

• Tên tài liệu: Mô Hình Cân Bằng Động Tổng Quát (DSGE) – Từ Lý Thuyết Đến Thực Tiễn Trong Dự Báo Chính Sách
• Chủ biên: PGS. Nguyễn Đức Trung
• Cơ quan/Đơn vị phát hành: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam – Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh
• Năm xuất bản: 2023
• Lĩnh vực: Kinh tế học vĩ mô định lượng, Kinh tế lượng ứng dụng, Mô hình hóa chính sách tiền tệ

---

1. Tổng quan về giáo trình

Tài liệu "Mô Hình Cân Bằng Động Tổng Quát (DSGE) – Từ Lý Thuyết Đến Thực Tiễn Trong Dự Báo Chính Sách" do PGS. Nguyễn Đức Trung chủ biên (2023) là công trình chuyên khảo học thuật phục vụ giảng dạy và nghiên cứu chuyên sâu ở bậc đại học và sau đại học thuộc các khối ngành Kinh tế học, Tài chính – Ngân hàng và Kinh tế lượng ứng dụng.

Về mặt vị trí trong chương trình đào tạo, tài liệu được xếp vào nhóm kiến thức kinh tế học vĩ mô hiện đại và phương pháp định lượng nâng cao, giữ vai trò cầu nối giữa lý thuyết cân bằng tổng thể và kỹ thuật mô hình hóa thực nghiệm phục vụ công tác điều hành chính sách tiền tệ tại các Ngân hàng Trung ương (NHTW).

Mục tiêu học tập của tài liệu tập trung vào ba kết quả đầu ra chính:

1. Hệ thống hóa nền tảng lý thuyết của lớp mô hình DSGE từ trường phái Cổ điển mới (Mô hình chu kỳ kinh doanh thực - RBC) đến trường phái Keynes mới (New Keynesian).
2. Trang bị kỹ thuật ước lượng định lượng tham số cấu trúc thông qua phương pháp Bayes (Bayesian estimation), phương pháp hợp lý cực đại (MLE) và bộ lọc Kalman.
3. Hình thành năng lực ứng dụng mô hình vào việc phân tích các cú sốc vĩ mô (cú sốc công nghệ, chính sách tiền tệ, giá dầu, dịch bệnh) và dự báo các biến số vĩ mô cho nền kinh tế Việt Nam.

Tài liệu được tiếp cận theo hướng suy diễn toán học kết hợp kiểm định thực nghiệm trên chuỗi số liệu kinh tế Việt Nam giai đoạn 1996Q1 – 2020Q4 và 1996 – 2021. Điểm đặc thù của công trình là việc gắn kết cơ sở lý thuyết cấu trúc với thực tiễn phân tích, dự báo và điều hành tại Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam.

---

2. Nội dung kiến thức cốt lõi

                       CƠ SỞ LÝ THUYẾT & NỀN TẢNG VI MÔ
[Lý thuyết RBC (Ramsey)]                                    [Lý thuyết New Keynesian]
• Tối ưu hóa vi mô: Hộ gia đình & DN                        • Giá cả/tiền lương cứng nhắc (Calvo/Rotemberg)
• Kỳ vọng hợp lý (Lucas Critique)                           • Cân bằng tổng thể: Khối Cung - Cầu - CSTT
                       HỆ PHƯƠNG TRÌNH DSGE CƠ SỞ
[Đường IS động]              [Đường cong Phillips (NKPC)]        [Quy tắc Taylor]
y_t = E_t(y_{t+1}) -         π_t = β E_t(π_{t+1}) +              i_t = α_π π_t + α_y y_t
  (1/σ)(i_t - E_t π_{t+1} - r_t^n)       κ y_t + ε_t
                        KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG & ĐỊNH LƯỢNG
  • Bộ lọc Kalman (Kalman Filter)         • Ước lượng hợp lý cực đại (MLE)
  • Phương pháp Bayes (Bayesian/MCMC)     • Mô hình lai BVAR-DSGE
                     ỨNG DỤNG THỰC TIỄN CHO KINH TẾ VIỆT NAM
  • Dữ liệu chuỗi thời gian: 1996Q1 - 2020Q4 & 1996 - 2021
  • Mô phỏng cú sốc: Covid-19, CSTT, Công nghệ, Giá dầu (Xung đột Nga - Ukraine)
  • Đánh giá hệ thống mô hình tại NHNN: Đơn biến (ARIMA), VAR/VECM, Kinh tế lượng vĩ mô
  • Khung khổ dự báo chính sách (FPAS) giai đoạn 2022 - 2025

Các chương và chủ đề chính

Nội dung cuốn sách được tổ chức thành 5 chương với tính liên kết logic chặt chẽ:

• Chương 1: Cơ sở lý thuyết về xây dựng mô hình cân bằng động tổng quát: Trình bày lịch sử phát triển của mô hình DSGE nhằm giải quyết phê phán Lucas (1976) đối với các mô hình kinh tế lượng truyền thống. Chương này phân tích hai trụ cột lý thuyết: Lý thuyết chu kỳ kinh doanh thực (RBC) khởi xướng bởi Kydland & Prescott (1982) và Lý thuyết Keynes mới (New Keynesian). Cấu trúc mô hình cơ bản gồm 3 khối phương trình liên kết: khối cầu (đường IS động), khối cung (đường cong Phillips New Keynes - NKPC) và khối chính sách tiền tệ (Quy tắc Taylor 1993). Đồng thời, chương giới thiệu các phương pháp ước lượng: GMM, MLE, khớp hàm phản ứng và ước lượng Bayes.

• Chương 2: Thực trạng một số mô hình phân tích dự báo đang ứng dụng tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Khảo sát hệ thống công cụ định lượng tại Vụ Dự báo, Thống kê (DBTK) thuộc NHNN, bao gồm: các mô hình đơn biến (AR, MA, ARMA, ARIMA), các mô hình véc-tơ đa biến (VAR, VECM phân tích theo 5 kênh truyền dẫn của Mishkin 1996), mô hình kinh tế lượng vĩ mô (6 khối: tổng cầu, tổng cung, chi tiêu, thương mại, tiền tệ, giá cả/chi phí) và mô hình DSGE thử nghiệm (hợp tác với chuyên gia JICA). Phân tích chi tiết ưu điểm, hạn chế và nguyên nhân của những tồn tại trong công tác dự báo.

• Chương 3: Phát triển mô hình cân bằng động tổng quát phục vụ phân tích các cú sốc đối với nền kinh tế Việt Nam: Xây dựng mô hình DSGE áp dụng cho dữ liệu Việt Nam tần suất quý giai đoạn 1996Q1 – 2020Q4. Trình bày chi tiết các kỹ thuật: Lọc Kalman, ước lượng hợp lý cực đại và ước lượng Bayes. Thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller, thiết lập phân phối tiên nghiệm (prior distribution) và ước lượng hậu nghiệm (posterior distribution). Mô phỏng hàm phản ứng đẩy (IRF) của độ lệch sản lượng, lạm phát, lãi suất tái cấp vốn và tỷ giá trước 3 cú sốc: dịch bệnh Covid-19, cú sốc chính sách tiền tệ và cú sốc công nghệ.

• Chương 4: Mô hình cân bằng động tổng thể trong điều hành chính sách tiền tệ Việt Nam trước xung đột Nga – Ukraine: Mở rộng mô hình DSGE cho nền kinh tế nhỏ và mở kết hợp với mô hình thực nghiệm VAR. Phân tích tác động của các cú sốc: cú sốc chính sách của NHTW ($u$), cú sốc sản lượng ($g$) và cú sốc giá dầu ($oil$). Thực hiện kiểm định độ trễ tối ưu, tự tương quan phần dư, kiểm định nhân quả Granger, phân rã phương sai Cholesky và đưa ra dự báo các chỉ tiêu vĩ mô giai đoạn 2022 – 2025.

• Chương 5: Kiến nghị và đề xuất phát triển mô hình DSGE trong phân tích và dự báo tại Ngân hàng Nhà nước: Đề xuất tích hợp mô hình DSGE vào Hệ thống phân tích và dự báo chính sách (FPAS) tại NHNN, mở rộng cấu trúc mô hình phù hợp với nền kinh tế chuyển đổi và ứng dụng kết quả mô hình vào xây dựng kế hoạch kinh tế vĩ mô, tiền tệ.

Kiến thức nền tảng được xây dựng

• Lý thuyết nền vi mô (Microfoundations): Mô hình hóa hành vi tối ưu hóa lợi ích của hộ gia đình theo điều kiện ràng buộc ngân sách và hành vi tối thiểu hóa chi phí/tối đa hóa lợi nhuận của doanh nghiệp dựa trên mô hình tăng trưởng Ramsey.
• Kỳ vọng hợp lý (Rational Expectations): Cơ chế kỳ vọng nhìn về tương lai (forward-looking), trong đó các tác nhân kinh tế đưa ra quyết định tối ưu dựa trên toàn bộ thông tin sẵn có.
• Ma sát danh nghĩa (Nominal Rigidities): Cơ chế định giá cứng nhắc theo trường phái Calvo (1983) hoặc chi phí điều chỉnh giá của Rotemberg, giải thích sự tác động của chính sách tiền tệ đến các biến số thực trong ngắn hạn.
• Cấu trúc phương trình chuẩn:
  • Phương trình đường IS động: $$\hat{y}t = E_t \hat{y}{t+1} - \frac{1}{\sigma}(\hat{i}t - E_t \hat{\pi}{t+1} - r_t^n)$$
  • Phương trình đường cong Phillips New Keynes: $$\hat{\pi}t = \beta E_t \hat{\pi}{t+1} + \kappa \hat{y}_t + \varepsilon_t$$
  • Phương trình lãi suất theo quy tắc Taylor: $$\hat{i}t = \alpha\pi \hat{\pi}_t + \alpha_y \hat{y}_t$$

Kỹ năng phát triển cho người học

• Kỹ năng kỹ thuật (Technical skills): Thành thạo kỹ thuật lọc dữ liệu Kalman (Kalman filter), thuật toán Random Walk Metropolis (RWM) trong ước lượng Bayes, xử lý chuỗi thời gian vĩ mô (kiểm định Dickey-Fuller, xử lý tính mùa vụ, bóc tách xu hướng).
• Kỹ năng phân tích (Analytical skills): Phân tích và diễn giải đồ thị hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Function - IRF), phân rã phương sai sai số dự báo (FEVD) và đánh giá ma trận tương quan giữa các biến nội sinh/ngoại sinh.
• Năng lực thực hành chính sách (Practical competencies): Xây dựng các kịch bản mô phỏng chính sách kinh tế vĩ mô, lượng hóa tác động của các cú sốc bên ngoài (giá dầu, xung đột địa chính trị) và thiết lập khung khổ dự báo vĩ mô ngắn và trung hạn.

---

3. Phương pháp giảng dạy và học tập

Giáo trình được thiết kế theo phương pháp tiếp cận mô hình hóa cấu trúc (structural econometric modeling). Tiến trình sư phạm được triển khai từ việc phân tích nguyên lý vi mô, thiết lập hệ phương trình toán học đến lập trình ước lượng và phân tích kết quả thực nghiệm.

                  QUY TRÌNH HỌC TẬP VÀ PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG

• Vận dụng tình huống và dữ liệu thực tế: Tài liệu sử dụng bộ dữ liệu thực tế của nền kinh tế Việt Nam và các biến số quốc tế (lãi suất tái cấp vốn của NHNN, tăng trưởng GDP, CPI, độ lệch sản lượng của Mỹ, lãi suất Fed, giá dầu thế giới) qua các giai đoạn biến động: Khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, đại dịch Covid-19 và căng thẳng địa chính trị Nga – Ukraine.
• Bài tập và thực hành định lượng: Người học thực hành thiết lập phân phối tiên nghiệm (Beta, Gamma, Inverse-Gamma, Normal) cho các tham số cấu trúc, chạy mô phỏng chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC) và kiểm tra tính ổn định của mô hình thông qua kiểm định tự tương quan phần dư và phân rã Cholesky.
• Phương pháp đánh giá: Đánh giá kết quả học tập thông qua khả năng tái lập mô hình DSGE cơ bản, khả năng giải trình các hệ số ước lượng hậu nghiệm và độ chính xác dự báo điểm ngoài mẫu thông qua các chỉ số sai số thống kê: RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) và MAPE (Mean Absolute Percentage Error).
• Hướng dẫn tự học: Người học cần nghiên cứu song song phần suy diễn lý thuyết trong Chương 1 và Chương 2 trước khi tiến hành thực hành các thuật toán ước lượng Bayes và đọc kết quả phân tích cú sốc tại Chương 3 và Chương 4.

---

4. Điểm nổi bật và cập nhật của tài liệu

• Cải tiến so với các nghiên cứu và mô hình trước đây: Khắc phục các hạn chế của mô hình DSGE thử nghiệm 4 phương trình do JICA hỗ trợ tại NHNN (vốn chỉ sử dụng mẫu hẹp từ 2009Q1 đến 2017Q1 gồm 32 quan sát). Tài liệu mở rộng chuỗi dữ liệu nghiên cứu lên giai đoạn 1996Q1 – 2020Q4 và 1996 – 2021, đảm bảo cỡ mẫu đủ lớn cho ước lượng Bayes.
• Tích hợp các biến cố kinh tế đương đại: Tài liệu cập nhật các biến động vĩ mô phức tạp như cú sốc đứt gãy chuỗi cung ứng do đại dịch Covid-19 (Chương 3) và tác động của cuộc xung đột Nga – Ukraine đối với giá năng lượng, lạm phát và điều hành tỷ giá của Việt Nam (Chương 4).
• Mô hình hóa nền kinh tế nhỏ và mở: Bổ sung khối kinh tế đối ngoại thông qua điều kiện ngang giá sức mua (PPP), tỷ giá thực hiệu dụng (REER) và các biến số ngoại sinh đại diện cho kinh tế toàn cầu, khắc phục nhược điểm của các mô hình kinh tế đóng tiêu chuẩn.
• Kết nối trực tiếp với thực tiễn Ngân hàng Trung ương: Tài liệu đối chiếu mô hình lý thuyết với thực tế điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam (vốn điều hành theo lượng thay vì thuần túy theo giá), đồng thời tham chiếu kinh nghiệm từ các mô hình DSGE của các NHTW trên thế giới như: ToTEM (Canada), BEQM (Anh), NAWM (ECB), SIGMA (Fed), RAMSES (Thụy Điển), NEMO (Na Uy), MAS (Chile), MEGAD (Peru).

---

5. Đối tượng sử dụng giáo trình

• Học viên sau đại học (Thạc sĩ, Tiến sĩ): Phục vụ học phần Kinh tế vĩ mô nâng cao, Kinh tế lượng ứng dụng, Phân tích chính sách tiền tệ và Tài chính quốc tế. Cung cấp khung phương pháp luận phục vụ viết luận văn, luận án nghiên cứu định lượng.
• Sinh viên đại học các năm cuối: Sinh viên các ngành Kinh tế học, Kinh tế phát triển, Toán kinh tế, Tài chính – Ngân hàng theo học các chương trình chất lượng cao hoặc định hướng nghiên cứu.
• Điều kiện tiên quyết (Prerequisites): Người học cần hoàn thành các học phần: Kinh tế vĩ mô trung cấp, Kinh tế lượng chuỗi thời gian (mô hình VAR/VECM, kiểm định nghiệm đơn vị, đồng tích hợp), Đại số tuyến tính, Xác suất thống kê và lý thuyết tối ưu hóa toán học.
• Giảng viên và cán bộ nghiên cứu: Sử dụng làm tài liệu tham khảo chuyên khảo trong giảng dạy, xây dựng đề cương môn học hoặc làm tài liệu nghiên cứu cho các chuyên viên phân tích tại Ngân hàng Nhà nước, Bộ Tài chính, Bộ Kế hoạch & Đầu tư và các viện nghiên cứu kinh tế.

---

6. Câu hỏi thường gặp

1. Giáo trình này phù hợp với đối tượng nào nhất?

Tài liệu được biên soạn phục vụ học viên cao học, nghiên cứu sinh, sinh viên năm cuối khối ngành kinh tế/toán kinh tế và các nhà phân tích chính sách tại các cơ quan quản lý vĩ mô, đặc biệt là Ngân hàng Trung ương.

2. Cần chuẩn bị những kiến thức nền tảng nào trước khi tiếp cận tài liệu?

Người đọc cần có nền tảng về kinh tế vi mô (bài toán tối ưu hóa của hộ gia đình và doanh nghiệp), kinh tế vĩ mô New Keynesian, kinh tế lượng chuỗi thời gian và các khái niệm thống kê xác suất (đặc biệt là suy diễn thống kê Bayes).

3. Điểm khác biệt cốt lõi giữa mô hình DSGE trong sách và mô hình VAR/VECM truyền thống là gì?

Mô hình VAR/VECM thuần túy dựa trên đặc tính chuỗi số liệu quá khứ và thiếu cơ sở vi mô vững chắc, dễ bị ảnh hưởng bởi phê phán Lucas. Mô hình DSGE được xây dựng trực tiếp từ hành vi tối ưu hóa của các chủ thể kinh tế với kỳ vọng hợp lý nhìn về tương lai (forward-looking), cho phép phân tích cấu trúc và mô phỏng các thử nghiệm chính sách mà không làm thay đổi các tham số nền tảng.

4. Quy trình tự học và nghiên cứu mô hình DSGE theo tài liệu như thế nào?

Người học nên tiếp cận theo 4 bước:

1. Nắm vững cơ sở lý thuyết vi mô và cấu trúc 3 phương trình New Keynesian tại Chương 1.
2. Tìm hiểu thực trạng các công cụ mô hình hóa tại Việt Nam ở Chương 2.
3. Nghiên cứu kỹ thuật lọc Kalman và ước lượng Bayes ở Chương 3.
4. Thực hành giải thích hàm phản ứng xung (IRF) và phân tích các kịch bản dự báo vĩ mô ở Chương 3 và Chương 4.

5. Tài liệu có đề cập đến các phần mềm hoặc thuật toán hỗ trợ nào không?

Tài liệu trình bày các thuật toán toán học và kinh tế lượng như thuật toán Random Walk Metropolis (RWM), bộ lọc Kalman, phân rã phương sai Cholesky và phương pháp ước lượng BVAR-DSGE thường được lập trình và vận hành trên các nền tảng tính toán khoa học như MATLAB (Dynare) hoặc các gói phần mềm kinh tế lượng chuyên dụng.

---

7. Kết luận

Cuốn sách "Mô Hình Cân Bằng Động Tổng Quát (DSGE) – Từ Lý Thuyết Đến Thực Tiễn Trong Dự Báo Chính Sách" của PGS. Nguyễn Đức Trung là tài liệu học thuật hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý thuyết, kỹ thuật định lượng và khả năng ứng dụng thực nghiệm của lớp mô hình DSGE trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam.

Tài liệu cung cấp lộ trình học tập logic: đi từ nguyên lý vi mô, thiết lập phương trình cấu trúc, áp dụng kỹ thuật ước lượng Bayes đến việc mô phỏng phản ứng chính sách trước các cú sốc kinh tế thực tế. Đây là nguồn tài liệu tham khảo phục vụ hiệu quả cho công tác đào tạo sau đại học và hoạt động nghiên cứu, hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô và tiền tệ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH CÂN BẰNG ĐỘNG TỔNG QUÁT Mô hình cân bằng động tổng quát (DSGE) đã ra đời từ lâu, tuy nhiên mô hình này không ngừng được phát triển để phù hợp với từng quốc gia, từng mục tiêu chính sách tiền tệ. Mô hình này được xây dựng trên cơ sở các lý thuyết vững chắc bao gồm: (i) Lý thuyết chu kỳ kinh doanh/kinh tế thực; (ii) Lý thuyết Keynesian mới. Các phương pháp ước lượng mô hình DSGE cũng khá đa dạng bao gồm: (i) Phương pháp ước lượng GMM (Generalized method of moments estimation of equations); (ii) phương pháp ước lượng hàm hợp lý tối đa (Maximum likelihood estimation); (iii) phương pháp khớp hàm phản ứng (Impulse response matching); (iv) phương pháp ước lượng Bayes.1 Lịch sử phát triển và cơ sở lý thuyết mô hình DSGE Lý thuyết kinh tế theo trường phái Keynes ra đời năm 1936 đã trở thành nền tảng cho việc xây dựng hệ thống các mô hình kinh tế vĩ mô quy mô lớn để đánh giá các chính sách kinh tế cũng như dự báo kinh tế vĩ mô. Trong mô hình, các biến số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, M2, CPI, tiêu dùng, tỷ giá được đặt trong một hệ các phương trình với giả thuyết các hệ số ước lượng trong quá khứ sẽ ảnh hưởng đến dự báo trong tương lai.

Những mô hình này đạt được sự quan tâm và được ứng dụng rộng rãi trong giới nghiên cứu cũng như tại các NHTW vào những năm 1950 và 1960. Tuy nhiên, hạn chế của những mô hình quy mô lớn bắt đầu được chỉ rõ kể từ những năm 1970 khi chúng thất bại trong việc đưa ra những dự báo, đặc biệt liên quan tới cuộc khủng hoảng dầu mỏ năm 1973. Vốn dựa trên nền tảng lý thuyết của đường cong Phillips về sự đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp, các mô hình này không thể giải thích sự gia tăng đồng thời của lạm phát và thất nghiệp xảy ra trong những năm 1970. Năm 1976, nhà kinh tế học Robert E.

Lucas đã chỉ ra những hạn chế quan trọng trong các mô hình kinh tế lượng vĩ mô liên quan đến việc đánh giá tác động cũng như mức độ ảnh hưởng của việc thay đổi chính sách đến nền kinh tế. Trong các mô hình này, các cá thể trong nền kinh tế như hộ gia đình, doanh nghiệp, chính phủ… được giả định không thay đổi hành vi khi có sự thay đổi chính sách kinh 4 tế, và do đó, các hệ số ước lượng bất biến theo thời gian là không phù hợp trên thực tế. Để giải quyết vấn đề này, theo Lucas cần sử dụng các mô hình cấu trúc, có nghĩa là các cá thể trong nền kinh tế cần có sự thay đổi và điều chỉnh hành vi một cách hợp lí khi có sự thay đổi chính sách kinh tế. Các hệ số ước do đó sẽ phụ thuộc vào phản ứng của các chủ thể trong nền kinh tế.

Những mô hình này được gọi là cân bằng tổng quát. Bên cạnh đó, một trong những nhược điểm của các mô hình kinh tế lượng thời điểm này là việc chưa quan tâm tới việc đưa yếu tố kỳ vọng của mô hình. Để khắc phục những nhược điểm quan trọng này, mô hình lý thuyết chu kỳ kinh doanh thực đã ra đời, đánh dấu nền tảng đầu tiên cho việc phát triển và ứng dụng mô hình DSGE.1 Lý thuyết chu kỳ kinh doanh/kinh tế thực Có thể coi mô hình chu kỳ kinh doanh thực (Real Business Cycle – RBC) do Kydland & Prescott (1982) là đặt nền tảng cho mô hình DSGE khắc phục được các hạn chế của các mô hình kinh tế lượng vĩ mô quy mô lớn như các tham số không mang tính cấu trúc và sự vắng mặt của yếu tố kỳ vọng được phê phán bởi Lucas vào những năm 1980. Lý thuyết này tiếp tục được phát triển bởi Long & Plosser (1983), Prescott (1986), King & Rebelo (1993) và sau đó được tổng hợp trong cuốn sách nổi tiếng “Frontiers of Business Cycle Research” của Cooley (1995).

Lý thuyết RBC được xây dựng dựa trên mô hình tăng trưởng của Ramsey1 trên nền tảng kinh tế học vi mô, trong đó hộ gia đình tối đa hóa lợi ích với ràng buộc về thu nhập, doanh nghiệp tối đa hóa lợi nhuận hoặc tối thiểu hóa chi phí dựa trên ràng buộc về vốn, lao động và công nghệ, trong khi xã hội tối đa hóa phúc lợi xã hội. Các thị trường cạnh tranh hoàn hảo, không có các nhân tố ma sát, các cá nhân có sở thích và doanh nghiệp có mục tiêu rõ ràng, đồng thời đều có kỳ vọng hợp lý, nghĩa là các hộ gia đình và doanh nghiệp không thể đưa ra các dự báo tốt hơn với thông tin cho trước. 1 Mô hình Ramsey không tính yếu tố sốc, tăng trưởng đều đặn và luôn đạt trạng thái cân bằng (không chứng minh sự tồn tại điểm cân bằng). Ngoài ra, các “stochastic shocks” là nguyên nhân dẫn đến chu kì kinh doanh.

Hệ quả là: bất kì can thiệp nào của Chính phủ nhằm giảm bớt mức độ dao động của nền kinh tế đều làm giảm phúc lợi xã hội vì nền kinh tế sẽ bị lệch khỏi xu hướng cân bằng (optimum path). 5 Trong quá trình phát triển của nhân loại, nền kinh tế luôn diễn ra theo các chu kỳ kinh tế. Lý thuyết về chu kỳ kinh doanh thực cho rằng cách thức mà nền kinh tế phản ứng trước các cú sốc là diễn biến của các chu kỳ kinh doanh. Mô hình cho rằng các cú sốc về phía cung như năng suất lao động hay các cú sốc về kỹ thuật góp phần quan trọng nhất và việc thực hiện các chính sách chống lại sự biến động của chu kỳ kinh tế là không cần thiết.

Các cú sốc từ phía cầu cũng như sự cần thiết phải can thiệp vào nền kinh tế thông qua các công cụ ngắn hạn, như chính sách tài khóa và CSTT bị loại bỏ trong mô hình với giả định giá cả và tiền lương được điều chỉnh linh hoạt. Hay nói cách khác, mô hình này không công nhận sự ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến sản lượng và các biến số vĩ mô khác. Trên thực tế, tiền lương và giá cả đều là những yếu tố mang tính cứng nhắc danh nghĩa. Trong trường hợp nền kinh tế bước vào giai đoạn suy thoái, sản xuất suy giảm, nhu cầu đối với lao động giảm, song mức lương khó có thể giảm ngay lập tức như lý thuyết về cân bằng cung cầu bởi các doanh nghiệp vẫn cần giữ chân lao động giỏi và do đó sẽ lựa chọn cắt giảm chi phí ở các khoản mục khác.

Việc giảm lương chỉ có thể đến giai đoạn giữa của thời kỳ suy thoái khi các doanh nghiệp không còn đủ khả năng duy trì sản xuất và buộc phải cắt giảm sâu hơn chi phí sản xuất. Giá cả hàng hóa cũng mang yếu tố cứng nhắc danh nghĩa bởi khi giá cả đầu vào tăng lên, doanh nghiệp chưa thể chuyển tác động của việc tăng giá tới người mua ngay lập tức do lo ngại về khả năng cạnh tranh cũng như tác động từ hàng hóa thay thế. Việc loại bỏ vai trò của chính sách tiền tệ là nguyên nhân quan trọng khiến mô hình này không được các nhà hoạch định chính sách tại các NHTW chú ý dù nhận được sự quan tâm rất lớn của giới học thuật. Việc đưa giá cả cứng nhắc vào mô hình để phản ánh chính sách tiền tệ đã đặt nền tảng cho mô hình DSGE chuẩn theo lý thuyết New Keynesian.2 Lý thuyết Keynesian mới Kế thừa nền tảng vi mô từ Lý thuyết RBC, mô hình DSGE theo trường phái New Keynesian được phát triển và có bổ sung thêm yếu tố cứng nhắc danh nghĩa 6 từ giá hoặc tiền lương2.

Nói một cách khác, mô hình DSGE đưa lý thuyết kinh tế vi mô vào kinh tế vĩ mô bằng việc phát triển mô hình kinh tế động của Ramsay theo hướng đưa các yếu tố “ngẫu nhiên” vào và dùng nó để giải thích chu kì kinh doanh. Trên cơ sở kỳ vọng của các chủ thể trong nền kinh tế về tương lai, mô hình DSGE nghiên cứu nền kinh tế bị ảnh hưởng bởi các cú sốc ngẫu nhiên từ sự lựa chọn và quyết định bởi các chủ thể gồm doanh nghiệp, hộ gia đình, chính phủ và NHTW. Sự tương tác giữa tác động của chính sách và hành vi của các chủ thể trong nền kinh tế dựa trên mối quan hệ tương quan lẫn nhau giữa 3 khối: tổng cung, tổng cầu và khối phương trình CSTT tạo nên tính chất cân bằng chung của mô hình. Với giả định hoàn toàn dựa trên hành vi của các chủ thể trên thị trường, bao gồm: các hộ gia đình, doanh nghiệp, chính phủ, nhà sản xuất, nhà bán lẻ nên phương trình để xác định những khối này đều bắt nguồn từ nền tảng vi mô.

Ba cấu phần chính của mô hình DSGE bao gồm: động, kỳ vọng và cân bằng tổng quan, trong đó nhân tố động là các yếu tố về độ trễ (quá khứ) được đưa vào mô hình, còn yếu tố kỳ vọng và cân bằng tổng quan là 2 yếu tố được cải tiến từ mô hình RBC. 2 Lương cũng là giá giữa người thuê và người được thuê thỏa thuận với nhau thông qua hợp đồng lao động. Mô hình DSGE biểu diễn Hình 1. Mô hình DSGE biểu diễn mối quan hệ giữa các chủ thể trong sự tham gia của Ngân hàng Trung nền kinh tế3 ương Nguồn: Phuc Huynh, Trang Nguyen, Nguồn: Schorfheide (2000), Griffoli Thanh Duong và Duc Pham (2017).

Một trong những nền tảng của lý thuyết DSGE là đường cong Philips, phản ánh mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng hoặc lao động. Đường cong Phillips, lý thuyết kinh tế thống trị cho tới tận giai đoạn 1960, cho rằng một quốc gia có thể đạt được mức thất nghiệp thấp hơn hoặc với mức sản lượng cao hơn với mức lạm phát cao hơn. Tuy nhiên, lý thuyết này không thể giải thích được tình trạng lạm phát và tăng trưởng đều ở mức âm sau khủng hoảng giai đoạn 1973. Điều này xuất phát từ thực tế cho rằng chính sách tiền tệ không giải quyết được vấn đề thất nghiệp cơ cấu và tốc độ tăng trưởng tiềm năng thấp.

Trong dài hạn, đường Philips là đường thẳng đứng, có nghĩa là dù với mức lạm phát bao nhiêu, tỷ lệ thất nghiệp cũng không đổi, đồng nghĩa với việc chính sách tiền tệ không thể tác động tới các biến thực trong dài hạn. Do đó, để xử lý vấn đề này, đường cong Philips trong mô hình DSGE đã được bổ sung thêm yếu tố kỳ vọng lạm phát.