Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Chính sách tiền tệ giữ vai trò trọng yếu trong việc điều tiết kinh tế vĩ mô, kiểm soát lạm phát và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững. Tại các nền kinh tế phát triển với hệ thống tài chính hoàn thiện, kênh lãi suất thường đóng vai trò chủ đạo trong việc truyền tải các tác động chính sách. Ngược lại, tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, nơi thị trường tài chính dựa chủ yếu vào hệ thống ngân hàng thương mại, kênh tín dụng và kênh tỷ giá trở thành các kênh truyền dẫn trung tâm.

Kể từ khi chính thức gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) vào ngày 11/01/2007, Việt Nam đã hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế toàn cầu. Điều này mở ra nhiều cơ hội tăng trưởng nhưng cũng khiến nền kinh tế trong nước dễ chịu tổn thương trước các cú sốc kinh tế và tài chính quốc tế. Thực tiễn điều hành kinh tế giai đoạn 2008–2022 cho thấy chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã trải qua nhiều giai đoạn biến động: từ tăng trưởng tín dụng nóng gây áp lực lạm phát cao (2008–2011), sang giai đoạn kiểm soát lạm phát và tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng thông qua hạn mức tăng trưởng tín dụng (từ năm 2012), đến giai đoạn ứng phó linh hoạt với đại dịch Covid-19 và biến động lãi suất toàn cầu (2020–2022).

Trong bối cảnh đó, 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" được tác giả Dương Vũ Hương Thảo (Khoa Toán Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân) thực hiện nhằm phân tích định lượng cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng.

Đề tài tập trung giải quyết các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về chính sách tiền tệ và cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ 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).
  2. Đánh giá thực trạng điều hành chính sách tiền tệ và diễn biến các chỉ tiêu vĩ mô tại Việt Nam giai đoạn 2008–2022.
  3. Ứng dụng mô hình cấu trúc tự hồi quy vectơ (SVAR) để mô hình hóa mối quan hệ động giữa các cú sốc chính sách tiền tệ và các biến số kinh tế vĩ mô.
  4. Trả lời hai câu hỏi nghiên cứu thực nghiệm cốt lõi: (i) Kênh tín dụng có thực sự tồn tại tại Việt Nam hay không? và (ii) Nếu có thì mức độ khuếch đại của kênh tín dụng là mạnh hay yếu?
  5. Đề xuất các khuyến nghị chính sách nhằm nâng cao hiệu quả điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các chỉ tiêu tiền tệ và biến số kinh tế vĩ mô gồm 7 biến số, chia làm 2 khối: Khối quốc tế gồm chỉ số giá tiêu dùng Hoa Kỳ (CPIUS) và lãi suất quỹ liên bang FED (FFR); Khối trong nước gồm tổng sản phẩm trong nước (GDP), chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam (CPIVN), lãi suất cho vay của các tổ chức tín dụng (LEN), số dư nợ tín dụng đối với nền kinh tế (DOC), và tỷ giá giao dịch cuối kỳ (EXE).
  • Phạm vi không gian: Nền kinh tế Việt Nam trong mối liên hệ với các yếu tố ngoại sinh từ thị trường tài chính quốc tế.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn từ Quý 1/2008 đến Quý 3/2022 (tương ứng với 59 quan sát theo chuỗi thời gian hàng quý).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài dựa trên nền tảng lý thuyết về cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng được phát triển bởi Bernanke và Gertler (1995). Kênh tín dụng đóng vai trò như một "cơ chế khuếch đại" (financial accelerator) các cú sốc chính sách tiền tệ tới nền kinh tế thực thông qua hai phân kênh 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 và giá trị tài sản ròng của doanh nghiệp, từ đó làm thay đổi mức độ bất cân xứng thông tin, rủi ro đạo đức và lựa chọn đối nghịch trong việc tiếp cận nguồn vốn bên ngoài.
  • Kênh khả năng cấp tín dụng của ngân hàng thương mại: Sự thay đổi trong cung tiền, quy định dự trữ bắt buộc và vốn chủ sở hữu ngân hàng ảnh hưởng trực tiếp đến quy mô cung ứng vốn tín dụng ra nền kinh tế.

Đề tài cũng căn cứ vào các quy định pháp lý của Luật Ngân hàng Nhà nước năm 2010 về mục tiêu ổn định giá trị đồng tiền và hệ thống 5 công cụ điều hành chính sách tiền tệ quốc gia: tái cấp vốn, dự trữ bắt buộc, nghiệp vụ thị trường mở, lãi suất và tỷ giá hối đoái.

Về phương pháp nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp định lượng với mô hình cấu trúc tự hồi quy vectơ (SVAR). Mô hình SVAR có dạng ma trận:

$$A y_t = \alpha + \Psi_1 y_{t-1} + \Psi_2 y_{t-2} + \dots + \Psi_p y_{t-p} + B \varepsilon_t$$

Trong đó:

  • $y_t$ là vectơ các biến số chuỗi thời gian có tính dừng.
  • $\varepsilon_t$ là vectơ các cú sốc cấu trúc trực giao, thỏa mãn $E(\varepsilon_t) = 0$ và $E(\varepsilon_t \varepsilon_t') = I_m$.
  • $A$ và $B$ là các ma trận hệ số thể hiện mối quan hệ tác động đồng thời (tức thời) giữa các biến số và các cú sốc.

Quy trình ước lượng và phân tích thực nghiệm bao gồm:

  1. Kiểm định nghiệm đơn vị: Sử dụng phương pháp kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) với tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) để xác định tính dừng của từng chuỗi thời gian.
  2. Xác định độ trễ tối ưu: Dựa trên các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ AIC, Hannan-Quinn (HQ) và Schwarz Criterion (SC).
  3. Ước lượng ma trận cấu trúc: Áp dụng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood) với các ràng buộc kinh tế áp đặt lên ma trận $A$ và $B$.
  4. Phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF): Đo lường phản ứng động của GDP và CPIVN trước các cú sốc lãi suất và tín dụng theo thời gian với khoảng tin cậy Bootstrap 95% (100 lần lặp).

Nguồn dữ liệu được thu thập từ các tổ chức uy tín:

  • Dữ liệu quốc tế (CPIUS, FFR) từ Hệ thống cơ sở dữ liệu thống kê tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF) và FRED Economics Data.
  • Dữ liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam (GDP, CPIVN, LEN, DOC, EXE) từ IFS-IMF, CEIC Data, Vietstock Finance và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
  • Tiền xử lý dữ liệu: Biến DOC được xử lý khuyết thiếu bằng cách chuyển đổi từ USD sang VNĐ thông qua tỷ giá EXE; biến EXE được chuyển từ tần suất tháng sang quý bằng phương pháp tính trung bình cộng; các biến không dừng ở chuỗi gốc được lấy sai phân bậc nhất để đạt tính dừng $I(1)$.

Nội dung chính theo từng chương

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

Chương 1 hệ thống hóa khung lý luận về chính sách tiền tệ và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm. Tác giả phân loại 6 dạng chính sách tiền tệ chính và phân tích 5 công cụ điều hành theo Luật Ngân hàng Nhà nước năm 2010.

Dạng chính sách tiền tệ Biến số tác động Mục tiêu dài hạn
Tổng cung tiền Tốc độ tăng cung tiền Cố định tỷ lệ lạm phát
Cố định tỷ giá Tỷ giá Tỷ giá
Bản vị vàng Giá vàng Lạm phát thấp đo bằng giá vàng
Mục tiêu lạm phát Lãi suất nợ qua đêm Cố định tỷ lệ lạm phát
Mục tiêu mức giá Lãi suất nợ qua đêm Cố định mức giá
Chính sách tổng hợp Thường là lãi suất Lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp

Tác giả đi sâu phân tích cơ chế truyền tải qua kênh tín dụng theo mô hình của Bernanke và Gertler (1995), làm rõ khái niệm "phần bù tài chính bên ngoài" (external finance premium) do tình trạng bất cân xứng thông tin trên thị trường tín dụng tạo ra.

Chương này cũng tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến kênh tín dụng:

  • Nhóm nhân tố vĩ mô: Sự phát triển của thị trường tài chính, hiệu quả của thị trường liên ngân hàng, mức độ cạnh tranh trong hệ thống ngân hàng.
  • Nhóm nhân tố thuộc bảng cân đối kế toán của người đi vay: Tỷ trọng vay nợ, đòn bẩy tài chính, kỳ hạn nợ và năng lực quản trị doanh nghiệp.
  • Nhóm nhân tố thuộc khả năng cấp tín dụng của ngân hàng thương mại: Tỷ trọng tín dụng trong tổng tài sản (Eid, 2011), tỷ lệ nợ xấu, mức độ thanh khoản (Havro & Vale, 2011), tỷ lệ an toàn vốn CAR, mức độ đa dạng hóa hoạt động và khả năng sinh lời (Delis và cộng sự, 2011).

Phần tổng quan nghiên cứu phân tích các công trình thực nghiệm quốc tế (Kashyap & Stein, 1995, 2000; Peek & Rosengren, 1995; Kishan & Opiela, 2000; Gertler & Gilchrist, 1993; Bernanke, Gertler & Gilchrist, 1999) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Nguyễn Phi Lân, 2015; Chu Khánh Lân và Trần Thị Hương Giang, 2016; Đào Trúc Linh, 2019), xác lập cơ sở để xây dựng mô hình định lượng SVAR trong điều kiện cụ thể của 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 tiễn của chính sách tiền tệ, thị trường tín dụng và các biến số kinh tế vĩ mô trong 15 năm (2008–2022).

  • Giai đoạn 2008–2011: Tăng trưởng tín dụng ở mức cao (có năm đạt 53,8%), dẫn đến bất ổn kinh tế vĩ mô, lạm phát hai con số và nợ xấu gia tăng.
  • Giai đoạn 2012–2019: NHNN chuyển sang áp dụng công cụ hạn mức tăng trưởng tín dụng định hướng hàng năm, đưa tốc độ tăng trưởng tín dụng toàn ngành về mức ổn định 12–14%/năm, duy trì lạm phát dưới 4%. Năm 2018, NHNN ban hành Chỉ thị số 04 nhằm siết chặt quản trị rủi ro và chất lượng tín dụng.
  • Giai đoạn 2020–2022: Ứng phó với đại dịch Covid-19, NHNN đã có 3 lần hạ lãi suất điều hành (tổng mức giảm 1,5–2%/năm) trong năm 2020, góp phần duy trì tăng trưởng GDP đạt 2,91%. Đến 9 tháng đầu năm 2022, trước áp lực lạm phát toàn cầu và các đợt tăng lãi suất của FED, tín dụng toàn nền kinh tế tính đến 16/9/2022 vẫn tăng 10,47% so với cuối năm 2021.

Thống kê mô tả 7 biến số trong giai đoạn nghiên cứu (59 quan sát từ Q1/2008 đến Q3/2022):

Biến số Ký hiệu Đơn vị Trung bình Sai số chuẩn Trung vị Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
CPI Hoa Kỳ CPIUS % 2,26 0,26 1,81 -1,62 8,64
Lãi suất FED FFR % 0,64 0,11 0,00 0,06 3,18
GDP Việt Nam GDP Tỷ VNĐ 1.413.934,91 - 1.004.792,00 254.086,00 20.650.431,00
CPI Việt Nam CPIVN % 6,65 0,00 4,14 0,29 27,75
Lãi suất cho vay LEN % 9,89 - 8,09 6,95 20,10
Dư nợ tín dụng DOC Tỷ VNĐ 5.511.702.069 - 4.809.217.500 1.201.247.657 11.625.409.186
Tỷ giá giao dịch EXE VNĐ 21.287,58 265,32 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 trình bày việc thiết lập và ước lượng thực nghiệm mô hình SVAR. Cấu trúc ma trận đồng thời $A$ được xác lập dựa trên các giả định kinh tế:

  1. Khối quốc tế (CPIUS, FFR): Hoàn toàn ngoại sinh đối với nền kinh tế Việt Nam. Lãi suất FFR phản ứng đồng thời với biến động của CPIUS.
  2. Khối trong nước:
    • Sản lượng (GDP) phản ứng đồng thời trước lạm phát (CPIVN) và tín dụng (DOC).
    • Lạm phát (CPIVN) phản ứng đồng thời trước sự thay đổi của sản lượng GDP.
    • Tín dụng (DOC) phản ứng đồng thời với GDP, lạm phát và lãi suất cho vay (LEN).
    • Lãi suất cho vay (LEN) chịu tác động tức thời từ CPIUS, FFR và tỷ giá (EXE).
    • Tỷ giá (EXE) phản ứng đồng thời trước tất cả các biến số trong hệ thống.

Tác giả xây dựng 2 mô hình để đối sánh:

  • Mô hình SVAR 1: Biến tín dụng (DOC) là biến nội sinh trong hệ thống 7 biến.
  • Mô hình SVAR 2: Biến tín dụng (DOC) được chuyển thành biến ngoại sinh nhằm kiểm định mức độ khuếch đại của kênh tín dụng.

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF:

  • Chuỗi tỷ giá (EXE) dừng ở bậc gốc $I(0)$ với mức ý nghĩa 5%.
  • Sáu chuỗi còn lại (CPIUS, FFR, GDP, CPIVN, LEN, DOC) đều không dừng ở chuỗi gốc nhưng dừng ở sai phân bậc nhất $I(1)$.
  • Độ trễ tối ưu được xác định là $p=6$ đối với mô hình SVAR 1 và $p=7$ đối với mô hình SVAR 2.

Kết quả hàm phản ứng đẩy (IRF):

  • Phản ứng trước cú sốc lãi suất (dLEN): Tăng lãi suất làm suy giảm tốc độ tăng trưởng GDP ngay từ quý đầu tiên; tác động tiêu cực đạt đỉnh ở quý thứ 3 và mờ nhạt dần từ quý thứ 9. Đối với lạm phát (CPIVN), cú sốc tăng lãi suất tác động làm chậm đà tăng của CPIVN sau 3 quý, đạt mức tác động mạnh nhất vào quý thứ 6 và giảm dần sau quý thứ 8.
  • Phản ứng trước cú sốc tín dụng (dDOC): Cú sốc tăng trưởng tín dụng tác động tích cực đến tăng trưởng GDP ngay từ quý đầu tiên. Dù mức độ tác động có sự biến động nhẹ giữa các quý, tác động tích lũy tổng thể của tín dụng đối với sản lượng kinh tế luôn duy trì ở mức dương.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu mang lại các kết quả thực nghiệm và đóng góp cụ thể:

  1. Xác nhận sự tồn tại và vai trò của kênh tín dụng: Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy giữa hai mô hình SVAR 1 và SVAR 2 khẳng định kênh tín dụng tồn tại thực tế tại Việt Nam và đóng vai trò như một kênh khuếch đại quan trọng truyền tải tác động của lãi suất đến sản lượng kinh tế và lạm phát.
  2. Làm rõ độ trễ chính sách: Nghiên cứu chỉ ra tính bất cân xứng về thời gian phản ứng giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát trước cú sốc chính sách tiền tệ. Tác động của chính sách tiền tệ đến GDP diễn ra nhanh chóng (đạt đỉnh tại quý 3), trong khi tác động kiểm soát lạm phát đòi hỏi độ trễ dài hơn (đạt đỉnh tại quý 6 và kéo dài đến quý 8).
  3. Các đề xuất chính sách:
    • NHNN cần kết hợp chặt chẽ công cụ lãi suất gián tiếp với việc quản lý hạn mức tín dụng phù hợp với chu kỳ kinh tế để tránh tạo ra các cú sốc đột ngột cho khu vực sản xuất.
    • Cần kiên định mục tiêu kiểm soát lạm phát trong trung và dài hạn do độ trễ của lạm phát kéo dài hơn so với tác động lên tăng trưởng sản lượng.
    • Nâng cao năng lực quản trị rủi ro, hệ số an toàn vốn (CAR) và xử lý nợ xấu tại các ngân hàng thương mại để đảm bảo kênh dẫn vốn vận hành thông suốt.
    • Phát triển thị trường vốn (cổ phiếu, trái phiếu doanh nghiệp) nhằm giảm bớt sự phụ thuộc quá mức của nền kinh tế vào kênh tín dụng ngân hàng thương mại.
  4. Đóng góp học thuật: Nghiên cứu đã áp dụng thành công mô hình kinh tế lượng chuỗi thời gian dạng cấu trúc (SVAR) trên bộ dữ liệu cập nhật giai đoạn 2008–2022, cung cấp bằng chứng định lượng về cơ chế truyền tải tiền tệ của Việt Nam trong giai đoạn hậu gia nhập WTO và sau đại dịch Covid-19.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:
    • Kích thước mô hình SVAR gồm 7 biến tương đối nhỏ với giả định trực giao giữa các cú sốc cấu trúc, chưa thể bao quát toàn bộ các kênh truyền tải khác như kênh giá cả tài sản hay kênh kỳ vọng.
    • Việc lấy sai phân bậc nhất để đảm bảo tính dừng của chuỗi dữ liệu tập trung vào các mối quan hệ động ngắn hạn, chưa phản ánh được các mối liên hệ cân bằng dài hạn như mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vectơ (VECM).
    • Chuỗi dữ liệu 59 quan sát theo quý bị giới hạn về độ dài mẫu và dữ liệu dư nợ tín dụng (DOC) phải qua bước xử lý quy đổi tỷ giá.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Mở rộng nghiên cứu bằng mô hình VECM để đánh giá đồng thời cân bằng dài hạn và điều chỉnh ngắn hạn, hoặc sử dụng mô hình SVAR với tham số biến đổi theo thời gian (TVP-SVAR).
    • Kết hợp phân tích dữ liệu bảng vi mô ở cấp độ từng ngân hàng thương mại và doanh nghiệp để đánh giá mức độ phản ứng phân hóa theo quy mô vốn, thanh khoản và sở hữu.

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 quy trình hoàn chỉnh về việc xây dựng, kiểm định tính dừng (ADF), lựa chọn độ trễ, đặt ràng buộc cấu trúc ma trận và ước lượng mô hình SVAR trên phần mềm R-studio/Excel.
  • Các nhà nghiên cứu kinh tế vĩ mô: Cung cấp khung tham chiếu về cách thiết lập mối quan hệ giữa khối biến số ngoại sinh quốc tế (Hoa Kỳ) và khối biến số nội sinh trong nước đối với một nền kinh tế quy mô nhỏ có độ mở lớn.
  • Cán bộ hoạch định chính sách: Cung cấp thêm góc nhìn định lượng thực nghiệm về độ trễ và mức độ khuếch đại của kênh tín dụng trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Nghiên cứu sử dụng những biến số nào trong mô hình SVAR và dữ liệu được thu thập từ nguồn nào?
Nghiên cứu sử dụng 7 biến số theo quý (Q1/2008 – Q3/2022), chia thành 2 khu vực:

  • Khối quốc tế: Chỉ số giá tiêu dùng Hoa Kỳ (CPIUS) thu thập từ IFS-IMF và Lãi suất quỹ liên bang FED (FFR) thu thập từ FRED Economics Data.
  • Khối trong nước: Tổng sản phẩm trong nước (GDP) từ Vietstock Finance; Chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam (CPIVN) và Lãi suất cho vay (LEN) từ IFS-IMF; Dư nợ tín dụng (DOC) và Tỷ giá giao dịch cuối kỳ (EXE) từ CEIC Data và Ngân hàng Nhà nước.

2. Kết quả kiểm định tính dừng (ADF) của các chuỗi dữ liệu trong nghiên cứu như thế nào?
Kiểm định ADF với tiêu chuẩn AIC cho thấy biến tỷ giá (EXE) là chuỗi dừng ở bậc gốc $I(0)$ tại mức ý nghĩa 5%. Sáu biến còn lại (CPIUS, FFR, GDP, CPIVN, LEN, DOC) đều là các chuỗi không dừng ở bậc gốc nhưng đạt tính dừng sau khi lấy sai phân bậc nhất $I(1)$. Do đó, tác giả lấy sai phân bậc nhất của 6 biến này kết hợp với biến EXE để đưa vào mô hình ước lượng.

3. Ma trận cấu trúc tức thời $A$ trong mô hình SVAR 1 được thiết lập dựa trên những giả định cốt lõi nào?
Ma trận $A$ giả định khối quốc tế (CPIUS, FFR) hoàn toàn ngoại sinh và không chịu tác động tức thời từ các biến số của Việt Nam. Đối với khối trong nước, GDP phản ứng tức thời trước lạm phát và tín dụng; lạm phát phản ứng tức thời trước sản lượng; tín dụng phản ứng đồng thời với GDP, lạm phát và lãi suất; lãi suất cho vay chịu tác động tức thời từ CPIUS, FFR và tỷ giá; tỷ giá phản ứng đồng thời với tất cả các biến số còn lại.

4. Hàm phản ứng đẩy (IRF) mô tả phản ứng của GDP và lạm phát (CPIVN) trước cú sốc lãi suất ra sao?
Khi có cú sốc tăng lãi suất cho vay (dLEN), GDP giảm ngay từ quý đầu tiên, đạt mức sụt giảm lớn nhất vào quý thứ 3 và tác động mờ nhạt dần từ quý thứ 9. Trong khi đó, lạm phát (CPIVN) phản ứng chậm hơn, duy trì mức ảnh hưởng thấp trong 3 quý đầu, đạt mức tác động kiềm chế mạnh nhất vào quý thứ 6 và giảm dần sau quý thứ 8.

5. Mục đích của việc thiết lập mô hình SVAR 2 (biến tín dụng DOC chuyển thành ngoại sinh) là gì?
Mô hình SVAR 2 được thiết lập nhằm so sánh hàm phản ứng đẩy của các biến mục tiêu vĩ mô (GDP, CPIVN) với mô hình SVAR 1 ban đầu. Qua việc đối sánh này, nghiên cứu kiểm định xem sự hiện diện của biến tín dụng với tư cách biến nội sinh có tạo ra hiệu ứng khuếch đại tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế hay không, từ đó kết luận về sự tồn tại thực tế của kênh tín dụng tại Việt Nam.

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) trên chuỗi dữ liệu theo quý giai đoạn 2008–2022 để phân tích cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ tại Việt Nam. Kết quả thực nghiệm khẳng định kênh tín dụng có tồn tại và đóng vai trò khuếch đại đáng kể các cú sốc tiền tệ tới sản lượng kinh tế và lạm phát, đồng thời chỉ ra độ trễ tác động khác biệt giữa mục tiêu tăng trưởng và mục tiêu kiểm soát giá cả. Đây là công trình nghiên cứu định lượng có tính hệ thống cao, mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho công tác nghiên cứu học thuật và hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô.