Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình SVAR Phân Tích Chính Sách Tiền Tệ Tại Việt Nam Giai Đoạn 2008-2022

Mô hình SVAR (Structural Vector Autoregression) là một công cụ mạnh mẽ trong phân tích kinh tế, đặc biệt… 62 trang · Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân · 2022.

• Tác giả: Dương Vũ Hương Thảo
• Người hướng dẫn: ThS. Hoàng Bích Phương
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Toán Kinh Tế
• Đề tài: Phân Tích Mô Hình SVAR Trong Chính Sách Tiền Tệ Tại Việt Nam (2008-2022)
• Loại tài liệu: Chuyên Đề Thực Tập
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước và các biến số kinh tế vĩ mô
• 1.2. Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước
• 1.3. Các biến số kinh tế vĩ mô và chỉ tiêu tiền tệ
• 1.4. Cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng của các tổ chức tín dụng
• 1.5. Ảnh hưởng của các cú sốc ngoại sinh tới chính sách tiền tệ và mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô với chỉ tiêu tiền tệ
• 1.6. Ảnh hưởng của chỉ số giá tiêu dùng của Hoa Kỳ (CPIUS) và lãi suất vốn của Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (FFR) đến mức độ truyền tải chính sách tiền tệ trong nước
• 1.7. Mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô với các chỉ tiêu tiền tệ
• 1.8. Tổng quan nghiên cứu
• 1.8.1. Nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài
• 1.8.2. Nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VÀ MỘT SỐ YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2008 — 2022
• 2.1. Tình hình kinh tế, chính sách tiền tệ và diễn biến kênh tín dụng
• 2.2. Tình hình kinh tế và chính sách tiền tệ
• 2.3. Diễn biến kênh tín dụng tại Việt Nam
• 2.4. Mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và một số yếu tố vĩ mô
• 2.5. Nguồn dữ liệu
• 2.6. Thống kê mô tả
• 2.7. Ma trận hệ số tương quan
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH SVAR PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC CHỈ TIÊU TIỀN TỆ VÀ CÁC BIẾN SỐ KINH TẾ VĨ MÔ TẠI VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2008-2022
• 3.1. Giới thiệu mô hình SVAR
• 3.2. Phương pháp ước lượng mô hình
• 3.3. Định dạng cấu trúc mô hình
• 3.4. Kết quả thực nghiệm
• KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình SVAR Trong Chính Sách Tiền Tệ

Mô hình SVAR (Structural Vector Autoregression) là một công cụ mạnh mẽ trong phân tích kinh tế, đặc biệt trong việc đánh giá tác động của chính sách tiền tệ. Tại Việt Nam, giai đoạn 2008-2022 chứng kiến nhiều biến động kinh tế, và việc áp dụng mô hình SVAR giúp hiểu rõ hơn về cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ. Mô hình này cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và các chỉ tiêu tiền tệ, từ đó đưa ra những nhận định chính xác về hiệu quả của chính sách tiền tệ.

1.1. Khái Niệm Về Mô Hình SVAR

Mô hình SVAR là một phương pháp phân tích định lượng cho phép nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiều biến số kinh tế. Nó giúp xác định các cú sốc và tác động của chúng đến nền kinh tế. Mô hình này đặc biệt hữu ích trong việc phân tích chính sách tiền tệ, giúp các nhà hoạch định chính sách hiểu rõ hơn về cơ chế truyền tải.

1.2. Lịch Sử Phát Triển Mô Hình SVAR

Mô hình SVAR đã được phát triển từ những năm 1980 và nhanh chóng trở thành một công cụ quan trọng trong kinh tế học. Tại Việt Nam, việc áp dụng mô hình này bắt đầu từ những năm gần đây, khi nền kinh tế ngày càng hội nhập và cần những công cụ phân tích hiện đại để đánh giá chính sách tiền tệ.

II. Vấn Đề Chính Sách Tiền Tệ Tại Việt Nam Giai Đoạn 2008 2022

Giai đoạn 2008-2022, chính sách tiền tệ của Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức lớn. Từ khủng hoảng tài chính toàn cầu đến các cú sốc kinh tế trong nước, việc điều hành chính sách tiền tệ trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. Các nhà hoạch định chính sách cần phải linh hoạt và nhạy bén để ứng phó với những biến động này.

2.1. Tác Động Của Khủng Hoảng Tài Chính

Khủng hoảng tài chính toàn cầu đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến nền kinh tế Việt Nam. Chính sách tiền tệ phải được điều chỉnh để đối phó với tình trạng suy thoái kinh tế, từ đó đảm bảo ổn định giá trị đồng tiền và kiểm soát lạm phát.

2.2. Thách Thức Từ Lạm Phát

Lạm phát là một trong những vấn đề lớn mà chính sách tiền tệ phải đối mặt. Việc kiểm soát lạm phát trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế là một thách thức không nhỏ, đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng từ các nhà hoạch định chính sách.

III. Phương Pháp Ứng Dụng Mô Hình SVAR Trong Phân Tích

Việc ứng dụng mô hình SVAR trong phân tích chính sách tiền tệ tại Việt Nam đòi hỏi một quy trình nghiên cứu chặt chẽ. Các bước từ thu thập dữ liệu đến ước lượng mô hình đều cần được thực hiện một cách cẩn thận để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.

3.1. Thu Thập Dữ Liệu Kinh Tế

Dữ liệu kinh tế được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các chỉ tiêu tiền tệ và các biến số kinh tế vĩ mô. Việc lựa chọn dữ liệu phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo mô hình SVAR hoạt động hiệu quả.

3.2. Ước Lượng Mô Hình SVAR

Quá trình ước lượng mô hình SVAR bao gồm việc xác định cấu trúc của mô hình và các biến số liên quan. Điều này giúp xác định mối quan hệ giữa các biến và đánh giá tác động của chính sách tiền tệ.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình SVAR

Kết quả từ việc ứng dụng mô hình SVAR cho thấy rõ mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và các biến số kinh tế vĩ mô tại Việt Nam. Những phát hiện này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ mà còn cung cấp thông tin quý giá cho các nhà hoạch định chính sách.

4.1. Phân Tích Tác Động Của Chính Sách Tiền Tệ

Kết quả nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ có tác động mạnh mẽ đến các chỉ tiêu kinh tế như GDP và lạm phát. Việc điều chỉnh lãi suất và cung tiền có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh tế.

4.2. Đánh Giá Hiệu Quả Truyền Tải Chính Sách

Mô hình SVAR cho phép đánh giá hiệu quả của việc truyền tải chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng. Kết quả cho thấy rằng kênh tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế.

V. Kết Luận Về Mô Hình SVAR Trong Chính Sách Tiền Tệ

Mô hình SVAR đã chứng minh được giá trị của nó trong việc phân tích chính sách tiền tệ tại Việt Nam. Những kết quả từ nghiên cứu không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cơ chế truyền tải mà còn cung cấp cơ sở cho việc điều chỉnh chính sách trong tương lai.

5.1. Tương Lai Của Chính Sách Tiền Tệ

Trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu ngày càng biến động, việc điều chỉnh chính sách tiền tệ sẽ cần phải linh hoạt hơn. Mô hình SVAR sẽ tiếp tục là công cụ hữu ích trong việc đánh giá và điều chỉnh chính sách.

5.2. Đề Xuất Chính Sách Tương Lai

Dựa trên các kết quả nghiên cứu, các nhà hoạch định chính sách nên xem xét việc điều chỉnh các công cụ chính sách tiền tệ để tối ưu hóa hiệu quả truyền tải và đảm bảo ổn định kinh tế.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam có độ mở ngày càng sâu rộng kể từ khi chính thức trở thành thành viên thứ 150 của Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) vào năm 2007. Sự hội nhập quốc tế cùng với sự vận động không ngừng của hệ thống tài chính đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam trong việc lựa chọn và điều hành cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ phù hợp. Khác với các nền kinh tế phát triển sở hữu thị trường tài chính hiện đại – nơi kênh lãi suất đóng vai trò dẫn dắt, tại các quốc gia đang phát triển có thị trường tài chính phụ thuộc phần lớn vào hệ thống ngân hàng thương mại, kênh tín dụng và kênh tỷ giá thường là các kênh truyền tải chủ đạo.

Mặc dù vai trò của chính sách tiền tệ trong việc ổn định kinh tế vĩ mô và kiểm soát lạm phát đã được khẳng định trong lý thuyết kinh tế, các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng phương pháp định lượng để bóc tách cơ chế truyền tải qua kênh tín dụng tại Việt Nam vẫn còn hạn chế. Nhằm cung cấp cơ sở thực nghiệm cho công tác hoạch định và điều hành chính sách tiền tệ, tác giả Dương Vũ Hương Thảo đã thực hiện chuyên đề tốt nghiệp với đề tài "Ứng dụng mô hình cấu trúc tự hồi quy vectơ (SVAR) phân tích cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ tại Việt Nam giai đoạn 2008-2022".

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của chuyên đề được xác định rõ:

1. Xây dựng mô hình cấu trúc tự hồi quy vectơ (SVAR) nhằm mô hình hóa mối quan hệ động giữa các chỉ tiêu tiền tệ và các biến số kinh tế vĩ mô tại Việt Nam giai đoạn 2008–2022.
2. Đánh giá thực trạng điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước qua kênh tín dụng (bao gồm kênh bảng cân đối kế toán của người đi vay và kênh khả năng cấp tín dụng của ngân hàng thương mại).
3. Phân tích định hướng và mức độ truyền tải của các cú sốc chính sách tiền tệ (cú sốc lãi suất, cú sốc tín dụng) đến hai biến mục tiêu vĩ mô cốt lõi là Tổng sản phẩm trong nước (GDP) và Chỉ số giá tiêu dùng (CPIVN).
4. Trả lời hai câu hỏi nghiên cứu thực nghiệm trọng tâm:
   • (i) Kênh tín dụng có thực sự tồn tại tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu hay không?
   • (ii) Mức độ khuếch đại của kênh tín dụng đối với nền kinh tế là mạnh hay yếu?

Đối tượng nghiên cứu là hệ thống 7 biến số kinh tế vĩ mô và chỉ tiêu tiền tệ, phân chia thành 2 khu vực:

• Khu vực quốc tế (biến ngoại sinh đại diện cho cú sốc bên ngoài): Chỉ số giá tiêu dùng của Hoa Kỳ (CPIUS) và Lãi suất vốn của Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ FED (FFR).
• Khu vực trong nước: Tổng sản phẩm trong nước (GDP), Chỉ số giá tiêu dùng (CPIVN), Lãi suất cho vay của các tổ chức tín dụng (LEN), Dư nợ tín dụng đối với nền kinh tế (DOC), và Tỷ giá giao dịch cuối kỳ (EXE).

Phạm vi nghiên cứu về không gian là nền kinh tế Việt Nam trong mối tương quan với các cú sốc kinh tế quốc tế từ Hoa Kỳ; phạm vi thời gian thu thập dữ liệu thứ cấp theo quý kéo dài từ Quý 1/2008 đến Quý 3/2022 (tương ứng với 59 quan sát).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

Nghiên cứu dựa trên khung lý thuyết truyền tải chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng được phát triển bởi Bernanke và Gertler (1995), kết hợp các quy định pháp lý tại Luật Ngân hàng Nhà nước năm 2010. Cơ chế truyền tải qua kênh tín dụng vận hành thông qua hai nhánh chính:

• Kênh bảng cân đối kế toán của người đi vay: Tác động của chính sách tiền tệ làm thay đổi chi phí lãi vay, dòng tiền, lợi nhuận và giá trị tài sản ròng/tài sản thế chấp của doanh nghiệp. Tình trạng thông tin bất cân xứng làm phát sinh chi phí vốn bên ngoài (external finance premium), từ đó dẫn đến rủi ro đạo đức và lựa chọn đối nghịch, buộc ngân hàng phải thắt chặt điều kiện tín dụng và làm suy giảm đầu tư.
• Kênh khả năng cấp tín dụng của ngân hàng (Bank Lending Channel): Khi Ngân hàng Nhà nước thắt chặt tiền tệ hoặc có cú sốc tiêu cực, lượng tiền gửi huy động và dự trữ của ngân hàng sụt giảm, nguy cơ nợ xấu gia tăng cùng yêu cầu duy trì tỷ lệ an toàn vốn (hệ số CAR) khiến ngân hàng buộc phải thu hẹp quy mô cung ứng tín dụng ra nền kinh tế.

Công cụ chính sách tiền tệ (Luật NHNN 2010)	Cơ chế tác động
Tái cấp vốn	Cấp tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước cho các NHTM để hỗ trợ thanh khoản
Dự trữ bắt buộc	Thay đổi tỷ lệ tiền gửi bắt buộc nhằm điều chỉnh số nhân tiền tệ và thanh khoản
Nghiệp vụ thị trường mở (OMO)	Mua/bán giấy tờ có giá ngắn hạn để điều hòa cung cầu vốn trên thị trường tiền tệ
Lãi suất điều hành	Công bố lãi suất tái cấp vốn, lãi suất cơ bản để định hướng mặt bằng lãi suất
Tỷ giá hối đoái	Điều tiết quan hệ cung cầu ngoại hối, ổn định sức mua đồng nội tệ

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng chuỗi thời gian kinh tế lượng với mô hình cấu trúc tự hồi quy vectơ (SVAR) dựa trên nền tảng phương pháp luận của Sims (1980, 1986). Quy trình ước lượng và kiểm định gồm:

1. Kiểm định tính dừng: Sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) với tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) để xác định bậc tích hợp của từng chuỗi dữ liệu.
2. Xác định độ trễ tối ưu: Dựa trên các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ AIC, Schwarz Information Criterion (SC), và Hannan-Quinn Criterion (HQ).
3. Định dạng cấu trúc ma trận đồng thời: Áp dụng các ràng buộc ngắn hạn (short-run restrictions) dựa trên lý thuyết kinh tế vĩ mô để nhận dạng các cú sốc cấu trúc trực giao thông qua phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood - ML).
4. Phân tích hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Functions - IRF): Đánh giá động thái phản ứng theo thời gian của GDP và CPIVN trước các cú sốc từ lãi suất (LEN) và tín dụng (DOC) trong khoảng thời gian 10 quý.
5. Mô hình đối chứng: Thiết lập hai mô hình SVAR gồm mô hình 1 (biến DOC là nội sinh) và mô hình 2 (biến DOC chuyển thành ngoại sinh) nhằm kiểm định vai trò khuếch đại của kênh tín dụng.

Nguồn dữ liệu và tiền xử lý

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là chuỗi số liệu thứ cấp theo quý từ Quý 1/2008 đến Quý 3/2022 (59 quan sát), thu thập từ các nguồn chính thống:

• Hệ thống cơ sở dữ liệu thống kê tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF)
• CEIC Data
• FRED Economics Data (Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ)
• Vietstock Finance và Cổng thông tin Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Trong giai đoạn tiền xử lý, tác giả thực hiện đồng nhất dữ liệu:

• Biến tín dụng (DOC) gặp hiện tượng khuyết giá trị (missing value) được thu thập từ CEIC Data theo đơn vị USD, sau đó nhân với tỷ giá (EXE) để quy đổi về đơn vị nghìn tỷ VNĐ đồng nhất.
• Biến tỷ giá (EXE) có tần suất thu thập theo tháng được chuyển đổi sang dữ liệu quý bằng phương pháp trung bình cộng.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về chính sách tiền tệ, các công cụ, mục tiêu (kiểm soát lạm phát, tạo việc làm, tăng trưởng kinh tế) và các kênh truyền tải chính sách tiền tệ theo Luật Ngân hàng Nhà nước 2010 và các lý thuyết tài chính tiền tệ quốc tế. Tác giả phân tích chuyên sâu hai nhánh của kênh tín dụng gồm kênh bảng cân đối kế toán của người đi vay và kênh khả năng cấp tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại, đồng thời chỉ ra các nhân tố chi phối như mức độ phát triển thị trường tài chính, tính thanh khoản, tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ nợ xấu, và mức độ độc lập của Ngân hàng Trung ương.

Bên cạnh đó, chương này tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu trên thế giới (Kashyap & Stein, 1995, 2000; Peek & Rosengren, 1995; Kishan & Opiela, 2000; Gertler & Gilchrist, 1993; Bernanke & Gertler, 1995) và tại Việt Nam (Nguyễn Phi Lân, 2015; Chu Khánh Lân & Trần Thị Hương Giang, 2016; Đào Trúc Linh, 2019). Tác giả làm rõ vai trò của các biến số quốc tế (CPIUS, FFR) như những cú sốc ngoại sinh có tác động lan truyền mạnh mẽ đến nền kinh tế quy mô nhỏ và độ mở cao như Việt Nam.

Chương 2: Thực trạng chính sách tiền tệ và một số yếu tố kinh tế vĩ mô tại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2022

Chương 2 phân tích diễn biến thực tế của nền kinh tế Việt Nam và các giai đoạn điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước:

• Giai đoạn trước năm 2011: Tăng trưởng tín dụng nóng (có năm vượt 30%, cá biệt tăng 53,8%), tỷ lệ tín dụng/GDP tăng nhanh dẫn đến lạm phát hai con số, rủi ro thanh khoản và nợ xấu đe dọa an toàn hệ thống ngân hàng.
• Giai đoạn 2012 – 2021: Ngân hàng Nhà nước chuyển sang áp dụng công cụ giao chỉ tiêu (hạn mức/quota) tăng trưởng tín dụng định hướng toàn ngành, duy trì tốc độ tăng tín dụng ở mức ổn định 12–14%/năm, góp phần kiểm soát lạm phát dưới 4%.
• Giai đoạn 2020 – 2022: Ứng phó với đại dịch Covid-19 và biến động kinh tế toàn cầu, Ngân hàng Nhà nước 3 lần giảm lãi suất điều hành (tổng mức giảm 1,5–2%/năm trong năm 2020). Tính đến ngày 16/9/2022, tín dụng toàn nền kinh tế tăng 10,47% so với cuối năm 2021 và tăng 17,19% so với cùng kỳ năm trước.

Biến số	Ký hiệu	Đơn vị	Giá trị nhỏ nhất	Giá trị lớn nhất	Giá trị trung bình	Trung vị
CPI Hoa Kỳ	CPIUS	%	-1,62%	8,64%	2,26%	1,81%
Lãi suất FED	FFR	%	0,06%	3,18%	0,64%	0,00%
GDP Việt Nam	GDP	Tỷ VNĐ	254.086	20.650.431	1.413.934,91	1.004.792
CPI Việt Nam	CPIVN	%	0,29%	27,75%	6,65%	4,14%
Lãi suất cho vay	LEN	%	6,95%	20,10%	9,89%	8,09%
Dư nợ tín dụng	DOC	Tỷ VNĐ	1.201.247.657	11.625.409.186	5.511.702.069	4.809.217.500
Tỷ giá hối đoái	EXE	VNĐ	15.989,00	23.400,00	21.287,58	21.712,33

Chương 3: Ứng dụng mô hình SVAR phân tích mối quan hệ giữa các chỉ tiêu tiền tệ và các biến số kinh tế vĩ mô tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2022

Chương 3 triển khai chi tiết phương pháp ước lượng mô hình SVAR. Tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho 7 biến số: kết quả cho thấy biến tỷ giá (EXE) là chuỗi dừng ở bậc gốc I(0) ở mức ý nghĩa 5%, trong khi 6 biến còn lại (CPIUS, FFR, GDP, CPIVN, LEN, DOC) đều không dừng ở chuỗi gốc nhưng đạt tính dừng ở sai phân bậc nhất I(1).

Kiểm định ADF -> Lấy sai phân I(1) -> Chọn độ trễ tối ưu (SVAR1: p=6; SVAR2: p=7) -> Ước lượng ML ma trận cấu trúc A, B -> Phân tích hàm phản ứng IRF (10 quý)

Cấu trúc ma trận hệ số ràng buộc đồng thời $A_1$ (mô hình SVAR 1 gồm 7 biến) và $A_2$ (mô hình SVAR 2 gồm 6 biến nội sinh) được xác lập dựa trên các giả định kinh tế:

• Khối nước ngoài (CPIUS, FFR) chỉ tác động một chiều đến các biến nội sinh trong nước, không chịu phản hồi ngược từ kinh tế Việt Nam. Lãi suất FFR phản ứng tức thời với CPIUS.
• GDP phản ứng đồng thời với lạm phát (CPIVN) và tín dụng (DOC).
• Tín dụng (DOC) phản ứng đồng thời với GDP, CPIVN và lãi suất cho vay (LEN).
• Lãi suất cho vay (LEN) chịu ảnh hưởng tức thời từ cú sốc quốc tế (CPIUS, FFR) và tỷ giá (EXE).

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng từ hàm phản ứng đẩy (IRF)

Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy trong khoảng thời gian theo dõi 10 quý chỉ ra các phát hiện:

Cú sốc tác động	Biến mục tiêu	Chiều hướng và mức độ tác động theo thời gian
Cú sốc tăng lãi suất (dLEN)	Tăng trưởng GDP (dGDP)	- Giảm tốc độ tăng trưởng GDP ngay từ Quý 1. - Mức độ tác động tiêu cực đạt đỉnh ở Quý 3. - Tác động suy giảm và mờ nhạt dần từ Quý 9 trở đi.
Cú sốc tăng lãi suất (dLEN)	Lạm phát (dCPIVN)	- Tác động làm giảm đà tăng của CPIVN diễn ra chậm, mức độ ảnh hưởng rất thấp trong 3 quý đầu. - Tác động kiềm chế lạm phát đạt mức mạnh nhất vào Quý 6. - Tác động duy trì kéo dài và mờ nhạt dần sau Quý 8.
Cú sốc tăng tín dụng (dDOC)	Tăng trưởng GDP (dGDP)	- Tác động tích cực làm tăng GDP bắt đầu ngay từ Quý 1. - Biên độ tác động có sự biến động qua các quý do hạn chế của chuỗi cung ứng hàng hóa, nhưng tổng tích lũy tác động là dương.

Kết quả so sánh giữa mô hình SVAR 1 và SVAR 2 khẳng định kênh tín dụng có tồn tại thực sự tại Việt Nam và đóng vai trò như một "cơ chế khuếch đại" làm tăng biên độ phản ứng của nền kinh tế đối với các cú sốc chính sách tiền tệ.

Hàm ý chính sách và kiến nghị

Từ kết quả thực nghiệm, tác giả rút ra các hàm ý quan trọng:

1. Kiên định và đồng bộ trong điều hành: Do tác động của lãi suất đến lạm phát có độ trễ lớn (đạt đỉnh tại Quý 6) trong khi tác động tiêu cực đến GDP xuất hiện rất nhanh (đạt đỉnh tại Quý 3), việc thắt chặt tiền tệ để kiểm soát lạm phát cần sự kiên trì và phối hợp hài hòa với chính sách tài khóa nhằm tránh làm suy thoái sản xuất quá mức.
2. Kiểm soát chất lượng tín dụng: Tiếp tục hoàn thiện cơ chế điều hành hạn mức tín dụng định hướng, tập trung dòng vốn vào khu vực sản xuất kinh doanh và các lĩnh vực ưu tiên, hạn chế tín dụng vào lĩnh vực rủi ro cao.
3. Nâng cao năng lực quản trị hệ thống ngân hàng: Tăng cường tính thanh khoản, kiểm soát tỷ lệ nợ xấu và đảm bảo hệ số an toàn vốn (CAR) nhằm gia tăng hiệu quả truyền dẫn chính sách qua kênh tín dụng.

Đóng góp của đề tài

• Cập nhật chuỗi dữ liệu kinh tế vĩ mô và tiền tệ của Việt Nam sau giai đoạn gia nhập WTO đến Quý 3/2022 (bao gồm cả biến động trong đại dịch Covid-19).
• Ứng dụng thành công kỹ thuật kinh tế lượng SVAR để tách biệt cú sốc lãi suất và cú sốc tín dụng trong điều kiện kinh tế mở có cú sốc ngoại sinh từ Hoa Kỳ (CPIUS, FFR).
• Cung cấp bằng chứng thực nghiệm rõ ràng về tính trễ và tính bất đối xứng giữa mục tiêu tăng trưởng sản lượng và kiểm soát lạm phát của Ngân hàng Nhà nước.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế về cỡ mẫu dữ liệu: Mẫu nghiên cứu gồm 59 quan sát theo quý. Mặc dù đáp ứng yêu cầu tối thiểu cho mô hình chuỗi thời gian, độ dài chuỗi dữ liệu có thể ảnh hưởng đến độ chính xác khi ước lượng các mô hình có cấu trúc trễ bậc cao (trễ 6 và trễ 7).
• Giả định tính trực giao: Kích thước mô hình SVAR nhỏ (7 biến) dựa trên giả định các cú sốc cấu trúc cơ bản là trực giao, điều này có thể tạo ra những ràng buộc nhất định trong việc nắm bắt toàn diện sự phức tạp của thị trường tài chính.
• Dạng sai phân bậc nhất: Nghiên cứu lựa chọn mô hình SVAR ở dạng sai phân bậc nhất để tập trung vào mối quan hệ động ngắn hạn thay vì mô hình hiệu chỉnh sai số vectơ (VECM), do đó chưa phân tích được mối quan hệ cân bằng dài hạn (đồng tích hợp) giữa các biến số.

---

Giá trị tham khảo

Chuyên đề tốt nghiệp là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên và học viên chuyên ngành Toán Kinh tế, Kinh tế học, Tài chính - Ngân hàng: Cung cấp tài liệu mẫu mực về quy trình nghiên cứu định lượng chuỗi thời gian, từ khâu tiền xử lý dữ liệu khuyết thiếu, kiểm định nghiệm đơn vị ADF, thiết lập ma trận nhận dạng cấu trúc SVAR, đến phân tích đồ thị phản ứng đẩy IRF trên phần mềm R-Studio/EViews.
• Các nhà nghiên cứu kinh tế vĩ mô: Tham khảo khung phân tích kết hợp giữa khối ngoại sinh quốc tế (Hoa Kỳ) và khối nội sinh trong nước để đánh giá cơ chế lan truyền của các cú sốc bên ngoài vào nền kinh tế Việt Nam.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Nghiên cứu sử dụng bao nhiêu biến số và phân chia cấu trúc mô hình như thế nào?

Mô hình SVAR sử dụng 7 biến số chia làm 2 khu vực:

• Khu vực quốc tế (2 biến ngoại sinh): Chỉ số giá tiêu dùng Hoa Kỳ (CPIUS) và Lãi suất quỹ liên bang FED (FFR).
• Khu vực trong nước (5 biến nội sinh): Tổng sản phẩm trong nước (GDP), Chỉ số giá tiêu dùng (CPIVN), Lãi suất cho vay (LEN), Dư nợ tín dụng đối với nền kinh tế (DOC), và Tỷ giá giao dịch cuối kỳ (EXE).

2. Kết quả kiểm định tính dừng ADF cho các chuỗi dữ liệu ra sao?

Kiểm định ADF cho thấy biến tỷ giá giao dịch (EXE) là chuỗi dừng ở bậc gốc I(0) tại mức ý nghĩa 5%. Toàn bộ 6 biến còn lại gồm CPIUS, FFR, GDP, CPIVN, LEN, và DOC đều là các chuỗi không dừng ở bậc gốc nhưng đạt tính dừng sau khi lấy sai phân bậc nhất I(1).

3. Có sự khác biệt nào về độ trễ tác động của cú sốc lãi suất đến GDP và CPI tại Việt Nam?

Cú sốc tăng lãi suất cho vay (LEN) làm giảm GDP ngay từ Quý 1 và đạt mức tác động tiêu cực mạnh nhất tại Quý 3, sau đó giảm dần và mờ nhạt từ Quý 9. Ngược lại, tác động kiềm chế lạm phát (CPIVN) diễn ra chậm hơn (rất thấp trong 3 quý đầu), đạt đỉnh tác động giảm giá tại Quý 6 và duy trì đến Quý 8 mới bắt đầu mờ nhạt.

4. Tác giả xử lý dữ liệu khuyết thiếu và dữ liệu không đồng nhất về tần suất như thế nào?

Dữ liệu biến tín dụng (DOC) bị thiếu giá trị được thu thập từ CEIC Data theo đơn vị USD, sau đó nhân với tỷ giá (EXE) tương ứng để quy đổi thành giá trị VNĐ. Biến tỷ giá (EXE) thu thập theo tần suất tháng được chuyển sang tần suất quý bằng phương pháp lấy trung bình cộng 3 tháng trong quý.

5. Độ trễ tối ưu được xác định cho các mô hình SVAR trong nghiên cứu là bao nhiêu?

Dựa trên các tiêu chuẩn thông tin AIC, SC và HQ, độ trễ tối ưu được lựa chọn là trễ 6 ($p=6$) đối với mô hình SVAR 1 (mô hình có biến tín dụng DOC là nội sinh) và trễ 7 ($p=7$) đối với mô hình SVAR 2 (mô hình có biến tín dụng DOC là ngoại sinh).

---

Kết luận

Chuyên đề tốt nghiệp của tác giả Dương Vũ Hương Thảo đã ứng dụng thành công mô hình cấu trúc tự hồi quy vectơ (SVAR) để phân tích cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam giai đoạn 2008–2022. Kết quả nghiên cứu khẳng định sự tồn tại và vai trò khuếch đại của kênh tín dụng, đồng thời làm rõ sự đánh đổi cùng độ trễ tác động giữa hai mục tiêu tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát. Công trình đóng góp cơ sở khoa học thực nghiệm có giá trị cho việc hoạch định và điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt, hiệu quả của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Cơ sở lý thuyết và tông quan nghiên cứu 11194764 — Dương Vũ Hương Thao 10 Chuyên đề thực tập chuyên ngành Toán Kinh tế Chương 2. Đánh giá môi quan hệ giữa chính sách tiên tệ và một sô yêu tô kinh tế vĩ mô tại việt nam giai đoạn 2008 — 2022 Chương 3. Ứng dụng mô hình SVAR phân tích mối quan hệ giữa các chỉ tiêu tiền tệ và các biến số kinh tế vĩ mô tại việt nam trong giai đoạn 2008-2022 11194764 — Dương Vũ Hương Thao 11 Chuyên đề thực tập chuyên ngành Toán Kinh tế CHUONG 1: CƠ SỞ LY THUYET VA TONG QUAN NGHIEN CUU 1.

CHINH SACH TIEN TE CUA NGAN HANG NHA NUOC VA CAC BIEN SO KINH TE Vi MO 1. Chính sách tiền tệ của Ngân hang Nha nước 1. Khái niệm Theo Luật Ngân hàng Nhà nước năm 2010, quy định: “Chính sách lưu thông tiền tệ hay chính sách tiền tệ quốc gia là các quyết định về tiền tệ ở tầm quốc gia của cơ quan nhà nước có thâm quyền, bao gồm quyết định mục tiêu 6n định giá tri đồng tiền biểu hiện bằng chỉ tiêu lạm phát, quyết định sử dụng các công cụ và biện pháp đề thực hiện mục tiêu đề ra”. Phân loại Có 6 dạng chính sách tiền tệ được trình bày trong bảng sau: Chính sách tiền tệ Biến số tác động Mục tiêu dài hạn Tổng cung tiền Tốc độ tăng cung tiên | Cố định tỷ lê lạm phát Cô định tỷ giá Tỷ giá Ty giá Bản vị vàng Giá vàng Lạm phát thâp đo băng giá vàng Mục tiêu lạm phát Lai suât của nợ qua Cô định tỷ lệ lạm phát đêm Mục tiêu mức giá Lai suat của nợ qua Cô định mức giá đêm SE a eh Sa Thường là tỷ lệ thất nghiệp + Chính sách tông hợp | Thường là lãi suât Lạm phát Bảng 1.

Các dạng chính sách tiền tệ 1. Các công cụ Theo Luật Ngân hàng Nhà nước 2010, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước quyết định sử dụng 5 công cụ sau dé thực hiện chính sách tiền tệ quốc gia, cụ thể: Thứ nhất, tái cấp vén- hình thức cấp tín dụng của Ngân hang Nhà nước đối với các ngân hàng thương mại. Thứ hai, dự trữ bắt buộc- số tiền mà các tổ chức tín dụng phải gửi tại Ngân hàng Nhà nước dé thực hiện chính sách tiền tệ quốc gia. Tùy từng loại hình tổ chức tín dụng và từng loại tiền gửi tại tổ chức tín dụng, Ngân hàng Nhà nước quy định 11194764 — Dương Vũ Hương Thao 12 Chuyên đề thực tập chuyên ngành Toán Kinh tế ty lệ dự trữ bắt buộc riêng, nhằm đảm bao tính thanh khoản, nhằm thực hiện chính sách tiền tệ băng cách làm thay đổi số nhân tiền tệ.

Ngân hàng Nhà nước không chỉ quy định việc trả lãi đối với tiền gửi dự trữ bắt buộc, mà còn đối với tiền gửi vượt dự trữ bắt buộc của từng loại hình tổ chức tín dụng đối với từng loại tiền gửi. Thứ ba, nghiệp vụ thị trường mở- hoạt động Ngân hàng Nhà nước mua bán giấy tờ có giá ngăn hạn đối với tô chức tín dụng trên thị trường tiền tệ, điều hòa cung cầu về giấy tờ có giá, quy định giấy tờ có giá được phép giao dịch. Thứ tư, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất cơ bản và các loại lãi suất khác- được Ngân hàng Nhà nước công bố dé điều hành chính sách tiền tệ, chống cho vay nặng lãi. Trong trường hợp có bất thường trong thị trường tiền tệ, Ngân hàng Nhà nước quy định cơ chế điều hành lãi suất áp dụng trong quan hệ giữa các tổ chức tín dụng với nhau và với khách hàng, các quan hệ tín dụng khác.