Thứ Tư, 22 tháng 5, 2013

(11) THỬ NGHIỆM XÂY DỰNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG QUÝ

Bài viết của tôi năm 2001:

MÔ HÌNH KINH T LƯỢNG QUÝ
MỤC 2: XÂY DỰNG VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG THỰC NGHIỆM
          Quá trình xây dựng và lựa chọn mô hình thực nghiệm gồm hai bước cơ bản: (1) ước lượng các phương trình trong mô hình và (2) mô phỏng mô hình để xem xét chất lượng mô hình, từ đó tiến hành sửa chữa lại mô hình và lựa chọn các phương trình cuối cùng được đưa vào mô hình phục vụ mục tiêu phân tích, dự báo.
          I. ƯỚC LƯỢNG CÁC PHƯƠNG TRÌNH TRONG MÔ HÌNH
Những nội dung chính của bước này:
          + Ước lượng một số quan hệ nhân quả theo phương pháp kinh tế lượng Granger – Sim hoặc dùng mô hình VAR để kiểm tra các quan hệ nhân quả chính.
          + Xác định các công thức cụ thể cho từng phương trình: hàm tuyến tính hay phi tuyến, hàm loga hay không loga, có các biến phức tạp gồm các tỷ số, hàm mũ không.
          + Ước lượng từng phương trình cụ thể trong mô hình. Đối chiếu các kết quả ước lượng phương trình xây dựng từ lý thuyết với thực tế của nền kinh tế Việt Nam xem có khớp nhau không ?

          Trong các phân tích ở chương I, bên cạnh sử dụng các đồ thị tương quan, chúng ta cũng đã sử dụng phương pháp Granger - Sim như là một kỹ thuật kinh tế lượng quan trọng để ước lượng quan hệ nhân quả giữa một số chỉ tiêu chính của nền kinh tế. Những kết quả nêu trong chương I cho thấy hầu hết những quan hệ chủ yếu thường diễn ra trong các nền kinh tế thị trường đều xuất hiện trong nền kinh tế nước ta trong thập kỷ vừa qua. Ví dụ, trong khối thực, tồn tại một quan hệ nhân quả khá rõ đi từ đầu tư và xuất khẩu tới tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước, trong khi đó tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước lại ảnh hưởng mạnh tới tiêu dùng; chiều nhân quả ngược lại tương đối yếu hoặc rất yếu. Hoặc trong khối tài chính tiền tệ, lãi suất thực có ảnh hưởng tới tỷ lệ tiết kiệm và đầu tư; tăng trưởng tiền tệ có ảnh hưởng tới lạm phát và tăng trưởng kinh tế; tỷ giá có ảnh hưởng tới xuất khẩu... Vì vậy, trong mục này, chúng ta sẽ không thực hiện lại những phân tích quan hệ nhân quả để đơn giản hoá nội dung báo cáo.
          Tương tự, để đơn giản hoá quá trình tính toán và theo kinh nghiệm xây dựng các mô hình kinh tế lượng vĩ mô gộp trên thế giới và ở nước ta trước đây, chúng tôi chọn hai dạng hàm cơ bản để ước lượng các phương trình là hàm tuyến tính và hàm logarit.
          Nhìn chung, các kết quả ước lượng đều phù hợp với các phân tích kinh tế và mô hình lý thuyết nêu lên trong chương I và mục I chương này. Dưới đây là kết quả ước lượng một số phương trình chính:
          1) Tín dụng cho nền kinh tế:
          Phương trình xác định tổng vốn tín dụng nội địa được ước lượng theo đúng mô hình lý thuyết; chất lượng thống kê các tham số đều ở mức chấp nhận được, cho phép khảng định vai trò quan trọng của biến giá trị tổng sản phẩm trong nước tới xác định tổng vốn tín dụng nội địa. Tuy nhiên, vì sai số của phương trình tuyến tính và loga đều khá cao trong khi thống kê Durbin - Watson đạt đến gần ngưỡng giới hạn nên cần phải cải tiến phương trình. Sau khi đưa thêm biến tổng vốn tín dụng nội địa trễ 1 quý, chúng tôi thu được phương trình rất tốt sau:
LOG(CREDO) = 0,068 LOG(GDPCU)   +  0,937 LOG(CREDO(-1)) + 0,092 D973
                           (3,150)                              (43,017)                         (3,313)
R2 = 0,997  ;     SE = 0,027  ;      DW = 2,000  ;    SMPL =  1993.1-2001.1
        Phương trình trên cho thấy ảnh hưởng ngắn hạn của tổng sản phẩm trong nước tới nhu cầu vốn tín dụng nội địa rất thấp: khi giá trị tổng sản phẩm trong nước tăng thêm 1% thì tổng vốn tín dụng nội địa chỉ tăng 0,07%. Tuy nhiên, ảnh hưởng yếu này là do đặc điểm của mô hình quý vì trong thời gian quá ngắn, GDP có thể tăng nhanh nhưng nhu cầu vốn tín dụng có thể chưa tăng nhanh ngay. Nếu xem xét ở tầm dài hạn thì điều này được khảng định, ảnh hưởng dài hạn của tổng sản phẩm trong nước tới nhu cầu vốn tín dụng nội địa rất cao: khi giá trị tổng sản phẩm trong nước tăng thêm 1% thì tổng vốn tín dụng nội địa tăng tới 1,08%; tức là tăng nhanh hơn tăng trưởng GDP theo giá danh nghĩa.
        Trong phương trình trên, biến D973 là ký hiệu biến sốc (dummy variable) phản ánh vào quý 3 năm 1997 quan hệ giữa các chỉ tiêu trên không diễn ra theo đúng xu thế trong phương trình mà có sai lệch (hệ số sai lệch 0,092).
        2) Lãi suất cho vay
        Trong mô hình lý thuyết, chúng ta không đề cập đến phương trình lãi suất cho vay ngắn hạn vì cho rằng hai chỉ tiêu này có tính chất độc lập tương đối do cơ chế quản lý lãi suất mang tính hành chính còn phổ biến trong thập kỷ 90. Tuy nhiên, khi xem xét các quan hệ thực nghiệm thì thấy có thể thiết lập một quan hệ khá chặt giữa hai chỉ tiêu này để nội sinh hoá biến lãi suất cho vay. Phương trình xác định lãi suất cho vay như sau:
INTEOUT = 0,562 INTEIN3 + 0,450 INTEOUT(-1)  +  0,273
                 (5,906)                 (6,231)                         (6,768)
                 + 0,204 D933   -  0,179 D973  -  0,223 D923
                 (2,330)            (-2,064)            (-2,201)      
R2 = 0,989   ;     SE = 0,085   ;      DW = 1,619 ;     SMPL =  1992.1 - 2001.1
        Nhận xét trực quan cho thấy không có nhiều biến sốc trong vế phải của phương trình như dự đoán; chỉ có 3 quý sốc được đưa vào phương trình, đều là những quý khá xa so với thời điểm hiện nay. Tuy nhiên, các hệ số của các quý này đều có ý nghĩa thống kê không cao, do đó thực chất có thể loại bỏ ba biến sốc này. Nhưng trên thực tế, chúng tôi không đưa chúng ra khỏi phương trình vì sự có mặt của chúng cho phép tăng giá trị thống kê DW. Việc xuất hiện ít biến sốc trong phương trình phản ánh quá trình điều chỉnh lãi suất cho vay nói chung đã theo kịp quá điều chỉnh lãi suất huy động trong từng quý. Nhận xét thứ hai là, tương tự như trong phương trình xác định tín dụng cho nền kinh tế, mặc dù tác động ngắn hạn của lãi suất huy động tới lãi suất cho vay khá thấp (0,56%), nhưng tác động dài hạn lại tương đương để bù lại: khi lãi suất huy động tăng 1 điểm (ví dụ từ 4% lên 5%) thì lãi suất cho vay tăng tới hơn 1 điểm. Điều này giải thích tại sao khoảng cách giữa hai lãi suất đã thu hẹp  trong những năm trước 1999 và tăng trong những năm từ 1999 đến nay vì khi lãi suất huy động giảm thì lãi suất cho vay giảm nhanh hơn và khi lãi suất huy động tăng thì lãi suất cho vay tăng nhanh hơn.
        3) Đầu tư của chính phủ
        Cũng như trường hợp lãi suất cho vay, đầu tư chính phủ trong mô hình lý thuyết được coi là biến ngoại sinh. Đây cũng là kinh nghiệm của các mô hình khác vì quan hệ giữa chỉ tiêu này và chỉ tiêu chi ngân sách chính phủ cho đầu tư thường không chặt. Hơn nữa, đối với mô hình VQEM, do không muốn chi tiết hoá các khối nên đầu tư chính phủ ở đây được định nghĩa bao hàm cả đầu tư của khu vực DNNN và các nguồn tín dụng Nhà nước, vì thế quy mô đầu tư chính phủ trong mô hình thường lớn gấp 2 lần chi ngân sách chính phủ cho đầu tư.
        Tuy nhiên, xem xét số liệu thống kê thực tế của nước ta trong thập kỷ 90 thì thấy có một tương quan chấp nhận được giữa hai chỉ tiêu trên; cụ thể phương trình quan hệ như sau:
LOG(IG)  =   0,886 LOG(INVGO)  + 0,201 LOG(CREPU(-1)) + 0,176 DQUY2
                  (16,44)                     (4,695)                                          (3,253)
                      + 0,528  DQUY3  - 0,336 INTEOUT(-1)
                        (8,758)                (-9,768)
R2 = 0,978     ;     SE = 0,117    ;      DW = 1,966    ;     SMPL =  1993.1-2001.1
        Theo phương trình, đầu tư chính phủ chịu ảnh hưởng đồng thời của chi ngân sách chính phủ cho đầu tư và lãi suất cho vay của ngân hàng. Điều này hợp lý vì cấu thành của đầu tư chính phủ gồm phần vốn từ ngân sách và phần vốn do các doanh nghiệp Nhà nước tự đầu tư trong khi phần vốn thứ 2 phụ thuộc vào lãi suất cho vay. Kết quả ước lượng kinh tế lượng cho thấy khi chi ngân sách chính phủ cho đầu tư tăng 1% thì vốn đầu tư của khu vực chính phủ tăng 0,89%; tức là kích cầu đầu tư của chính phủ có tác dụng lôi kéo các DNNN đầu tư. Mặt khác, kết quả cũng cho thấy khi lãi suất cho vay giảm 1 điểm (ví dụ từ  4% xuống 3%) thì vốn đầu tư của khu vực chính phủ quý sau sẽ tăng 0,34%. Ngoài ra, theo phương trình, trong các quý II và III, tốc độ đầu tư của khu vực chính phủ thường nhanh hơn tốc độ giải ngân vốn ngân sách.
        4) Đầu tư của khu vực tư nhân:
             Đầu tư của khu vực tư nhân được ước lượng theo đúng phương trình lý thuyết; kết quả như sau:
LOG(IP)  =  0.261 LOG(CREPRI) - 0,769 INTEOUT + 0,046 GGDP  + 6,100
                 (2,432)                          (-3,317)                 (3,199)              (4,254)
                       + 0,153 DQUY1  +  0,153 DQUY2  +  0,135 DQUY3
                        (2,605)                  (2,622)                 (2,396)
R2 = 0,905  ;     SE = 0,079   ;      DW = 2,108   ;     SMPL =  1996.1-2001.1
        Trong phương trình trên, biến tỷ lệ tăng trưởng GDP (GGDP) tham gia giải thích một phần tiến triển của đầu tư tư nhân; một phần khác được giải thích bởi tăng trưởng tín dụng ngân hàng dành cho khu vực tư nhân và lãi suất cho vay ngắn hạn. Nhân tố giá nằm trong biến CREPRI. Theo phương trình, trong các quý 1, 2 và 3, đầu tư tư nhân có xu hướng tăng nhanh hơn so với biến động của các chỉ tiêu giải thích bên vế phải.
        5) Tiêu dùng cuối cùng của dân cư
        Kết quả ước lượng kinh tế lượng cho thấy tiêu dùng cuối cùng của dân cư không chỉ phụ thuộc vào thu nhập sẵn có như trong mô hình lý thuyết được xây dựng dựa trên quan điểm J. M. Keynes mà còn phụ thuộc vào tiêu dùng của dân cư trong quý trước đúng như phân tích của Milton Friedman.
LOG(CONPRI)  =  0,342 LOG(GDPCU-REVGO) + 0,517 LOG(CONPRI(-1))
                               (5,125)                                      (5,867)
                             + 1,524   +   0,046 DQUY2
                                 (5,269)      (3,956)             
R2 = 0,996  ;     SE = 0,019    ;      DW = 2,024    ;     SMPL =  1993.1-2001.1
        Theo phương trình trên, thu nhập của dân cư (đại diện bằng tổng sản phẩm trong nước trừ thuế) có ảnh hưởng trực tiếp tới tiêu dùng cuối cùng của họ theo hệ số co dãn là 0,34; tức là ở tầm ngắn hạn (hàng quý), khi thu nhập của dân cư tăng 10% thì kéo theo tiêu dùng cuối cùng của họ tăng 3,4%. Tuy nhiên, do tiêu dùng của dân cư không chỉ phụ thuộc vào thu nhập hiện tại mà còn phụ thuộc vào thu nhập trung bình trong một thời gian dài nên ở tầm dài hạn, theo phương trình, thu nhập của dân cư tăng 10% sẽ làm cho tiêu dùng cuối cùng của họ tăng tới 7,1%; đây là một mức tương đối cao. Phương trình cũng cho thấy tiêu dùng cuối cùng của dân cư trong quý 2 thường mạnh hơn so với các quý khác.
        6) Tổng thu ngân sách
        Tổng thu ngân sách phụ thuộc chủ yếu vào tổng sản phẩm trong nước đúng như dự kiến trong phương trình lý thuyết. Tuy nhiên, đáng ngạc nhiên là yếu tố trễ trong thu thuế không tham gia vào phương trình như dự kiến vì dấu của biến GDP(-1), GDP(-2)... luôn luôn âm và các hệ số không có ý nghĩa. Tương tự, yếu tố quý cũng không tham gia vào phương trình giải thích chứng tỏ thu ngân sách phụ thuộc vào tính chất mùa vụ của sản xuất chứ không mang tính mùa vụ riêng. Phương trình được chọn cuối cùng như sau:
LOG(REVGO)  =  0,681 LOG(GDPCU)  +  2.025
                         (17,192)                          (4,560)
                     -  0,175 D953  +  0,312 D954 + 0,285 D964  -  0,248 D991
                         (-3,661)            (-6,714)          (6,173)             (-5,368)
R2 = 0,975  ;     SE = 0,045   ;      DW = 1,875   ;     SMPL =  1994.1-2001.1
        Theo phương trình trên, khi tổng sản phẩm quốc dân tăng thêm 1% thì tổng thu ngân sách chỉ tăng thêm 0,68%; tức là tốc độ tăng của tổng thu ngân sách chậm hơn tốc độ tăng của tổng sản phẩm quốc dân. Hiện tượng này xảy ra do trong thời kỳ ước lượng phương trình (1994-2001), tỷ lệ thu ngân sách trên GDP có xu hướng giảm dần.
        7) Chi ngân sách thường xuyên
        Phương trình chi ngân sách thường xuyên được ước lượng đúng như phương trình lý thuyết với chất lượng rất tốt. Tuy nhiên, để tăng thêm chất lượng phương trình, chúng tôi đã bổ sung thêm biến sốc quý 2. Phương trình giữ lại dưới đây cho thấy khi tổng thu ngân sách tăng thêm 1% thì chi ngân sách thường xuyên cũng tăng lên đúng 1%. Mặt khác, trong mối quan hệ với tổng thu ngân sách thì chi ngân sách thường xuyên vào quý 3 hàng năm thường tăng mạnh hơn so với xu thế của các quý khác trong năm.
LOG(EXPPM)  =  1,000 LOG(REVGO)  -  0,276   +   0,044 DQUY3
                          (132,716)                      (-3,868)    (5,144)
R2 = 0,998  ;     SE = 0,022  ;      DW = 1,849  ;     SMPL =  1992.1-2001.1
        8) Lạm phát giá hàng tiêu dùng
        Ước lượng hàm lạm phát là một trong những bước phức tạp nhất của giai đoạn ước lượng các phương trình trong mô hình. Vì những lập luận trong mô hình lý thuyết nêu trên đã cho phép xây dựng một phương trình hỗn hợp của nhiều lý thuyết kinh tế khác nhau để giải thích hiện tượng lạm phát ở Việt nam nên trong nghiên cứu thực nghiệm ở đây, chúng ta có thể đưa vào thử nghiệm rất nhiều khả năng để chọn ra những biến giải thích tốt nhất. Phương trình cuối cùng được chọn như sau:
INFLA =   -5,414   +   0,311 EXROW(-2)  +  0,120 GGDP(-1) +  0,470 DEFRA
               (-9,538)     (6,789)                        (1,850)                    (9,982)
             +  2,483 DQUY1 + 0,086 GM2(-3)     +  3,135  INTEIN3
               (8,141)                (2,742)                    (5,632)
             +  1,511 D981 - 3,047 D954 + 2,082 D001
                (2,826)           (-4,676)          (3,414)
R2 = 0,955  ;     SE = 0,472     ;      DW = 2,227     ;      SMPL =  1993.1-2001.1
        Kết quả cho thấy các biến chính được nêu ra trong mô hình lý thuyết đều có mặt trong phương trình xác định tỷ lệ lạm phát. Tỷ giá có ảnh hưởng tới lạm phát với thời gian trễ là 2 quý; khi tỷ giá tăng (đồng tiền Việt nam bị mất giá so với đô la Mỹ) 10% thì sau 2 quý, tỷ lệ lạm phát sẽ tăng 3,1%. Tăng trưởng GDP có ảnh hưởng tới lạm phát với thời gian trễ là 1 quý nhưng ảnh hưởng này rất thấp: khi tỷ lệ tăng trưởng GDP quý tăng 1% thì tỷ lệ lạm phát quý sau sẽ tăng 0,12% (quan hệ dương). Ngược lại, tỷ lệ thâm hụt ngân sách trên GDP có ảnh hưởng rất mạnh tới lạm phát, thể hiện vai trò của chính sách tài chính: Tỷ lệ thâm hụt ngân sách của quý tăng 1% thì ngay trong quý đó tỷ lệ lạm phát sẽ tăng 0,47%. Vai trò của chính sách lãi suất cũng rất mạnh: khi lãi suất huy động giảm 1% thì ngay trong quý đó tỷ lệ lạm phát giảm tới 3,1%[1]. Những kết luận trên cho thấy việc tỷ lệ lạm phát giảm mạnh trong thập kỷ 90 có sự đóng góp rất lớn của các chính sách cắt giảm tỷ lệ thâm hụt ngân sách và lãi suất. Cũng theo phương trình, vai trò của chính sách tiền tệ, tín dụng lại rất yếu: khi tỷ lệ tăng trưởng tổng cung tiền tệ M2 giảm 10% thì phải tới 3 quý sau, tỷ lệ lạm phát mới giảm 0,86%, tức là không đáng kể. Điều này càng khảng định hiện tượng thiếu tiền trong lưu thông trong thập kỷ 90.
             Tuy nhiên, so với phương trình, một số biến đã không tham gia vào giải thích tình hình lạm phát của nền kinh tế nước ta. Hệ số của các biến tỷ lệ tăng trưởng tiền lương thực tế, tỷ lệ tăng giá hàng nhập khẩu đều không có ý nghĩa hoặc mang dấu trái với mong đợi lý thuyết. Trong mô hình lý thuyết mục 1 chương II, chúng ta cũng đã dự báo trước ảnh hưởng của biến tiền lương có thể thấp vì Nhà nước quản lý tiền lương theo phương thức gần như hành chính trong khi giá tiêu dùng liên tục biến động theo quan hệ cung cầu hàng hoá và dịch vụ trên thị trường. Mặt khác, tăng lương sẽ được thể hiện bằng việc tăng thêm phát hành tiền tệ vào lưu thông nhưng ở trên đã phân tích cho thấy ảnh hưởng của tiền tệ tới lạm phát rất thấp. Ngoài ra, cũng còn có vấn đề về độ chính xác của các chuỗi tiền lương quý. Do đó nhìn toàn cục, có thể chấp nhận việc biến tiền lương không có mặt trong phương trình giải thích biến động của tỷ lệ lạm phát ở Việt nam.
        Đối với biến tỷ lệ tăng giá hàng nhập, cũng có thể chấp nhận vai trò của nó tới lạm phát thấp hơn vai trò của 5 biến giải thích trên nên nó không xuất hiện trong phương trình giải thích lạm phát. Thực vậy, một mặt, trên 90% hàng hoá nhập khẩu vào nước ta là tư liệu sản xuất, chưa đến 10% hàng hoá nhập khẩu phục vụ tiêu dùng trực tiếp; do đó ảnh hưởng trực tiếp của tăng giá hàng nhập tới lạm phát sẽ thấp. Mặt khác, đầu vào nhập khẩu chỉ chiếm dưới  25% tổng giá trị sản xuất[2], tức là vai trò của các nhân tố nội địa (5 nhân tố trên) sẽ cao hơn. Hơn nữa, trong phương trình cân đối chung xác định GDP của mô hình cầu, tiêu dùng, đầu tư, xuất và nhập khẩu được tách rời rạc và mỗi nhân tố trên có chỉ số giá riêng; vì thế có thể biến động của giá hàng nhập ảnh hưởng tới biến động của giá GDP chứ không tham gia giải thích biến động của giá tiêu dùng (lạm phát).
        9) Chỉ số giá GDP (GDP deflator)
        Đúng như dự kiến trong phương trình lý thuyết và trong phân tích khi ước lượng phương trình lạm phát giá tiêu dùng, chỉ số giá nhập khẩu có ảnh hưởng quan trọng tới chỉ số giá GDP. Phương trình thực nghiệm dưới đây cho thấy khi giá nhập khẩu tăng thêm 1% thì lạm phát giá GDP tăng thêm 0,43% trong điều kiện tỷ giá không đổi; hoặc ngược lại tỷ giá cũng có ảnh hưởng tới giá GDP theo quan hệ định lượng trên nếu như giá nhập khẩu không đổi. Tuy nhiên, trong thực tiễn, hai chỉ tiêu này thường xuyên biến động nên hiệu quả tổng hợp của chúng thường khác đi; ví dụ nếu giá nhập khẩu và tỷ giá cùng tăng thêm 1% thì lạm phát giá GDP sẽ tăng thêm 0,87%.
LOG(DEFGDP) = -3,572 +  0,905 LOG(PRICE)  +  0,432 LOG(EXRAT*IMPRI/100)
                          (-6,338)    (6,421)                         (3,844)
                          +  0,145 D003  -  0,148 D984  +  0,100 D993  - 0,101 D982
                             (3,607)             (-3,704)           (-2,517)            (2,540)
R2 = 0,963   ;     SE = 0,038   ;      DW =2,205   ;     SMPL =  1994.1-2001.1
        Ngoài ra, phương trình cũng cho thấy lạm phát giá tiêu dùng vẫn là chỉ tiêu ảnh hưởng mạnh nhất tới lạm phát giá GDP: khi giá tiêu dùng tăng thêm 1% thì giá GDP tăng tới 0,9%. Chính vì vậy việc kiểm soát giá tiêu dùng vẫn là biện pháp cơ bản nhất để ổn định mặt bằng giá chung của toàn nền kinh tế.
        10) Hàm cầu tiền tệ M2
        Mô hình lý thuyết đòi hỏi phải có ba biến xuất hiện trong phương trình giải thích tổng cầu tiền tệ. Đó là tín dụng cho nền kinh tế, giá trị dự trữ ngoại tệ tính theo nội tệ và lãi suất cho vay, trong đó hệ số của hai biến đầu có dấu dương và hệ số của biến thứ ba có dấu âm. Tuy nhiên, khi ước lượng phương trình thực nghiệm, chúng tôi đã không thu được kết quả mong đợi. Phương trình thực nghiệm với đủ ba biến trên như sau:
LOG(M2)   =     0,821 LOG(CREDO) + 0,344 LOG(RESDONG)
                       (11,090)                         (6,171)
                     + 0,174 INTEOUT  +  1,338
                        (3,611)                      (2,290)
R2 = 0,994  ;     SE = 0,042  ;      DW = 1,308  ;     SMPL =  1993.1-2001.1
        Chất lượng thống kê của từng biến riêng rẽ đều rất tốt nhưng hệ số của biến lãi suất cho vay INTEOUT dương không phù hợp với lý thuyết và thực tế kinh tế nước ta. Chất lượng phương trình không đảm bảo do thống kê DW khá thấp. Nhiều cải tiến được thực hiện, kể cả loại bỏ biến INTEOUT nhằm thu được phương trình có chất lượng tốt hơn, nhất là theo tiêu chuẩn thống kê DW nhưng đã không thu được kết quả cần thiết. Để xử lý hiện tượng thống kê DW, chúng tôi đã phải đưa biến tiền tệ M2 trễ một quý; kết quả như sau:
LOG(M2)   =     0,565 LOG(M2(-1))  +  0,026  T   +   4,514 
                       (4,102)                        (3,009)           (3,228)
R2 = 0,996  ;     SE = 0,029   ;      DW = 1,975  ;     SMPL =  1993.1-2001.1
trong đó T là biến thời gian với quý I năm 1992 là 1, quý II/1992 là 2...
        Phương trình trên thoả mãn tất cả các tiêu chuẩn thống kê cần thiết, do đó có thể chấp nhận được. Tuy nhiên, có thể thấy cả ba biến đề ra trong mô hình lý thuyết đều không có mặt trong phương trình. Có thể lý giải điều này như sau: Thực chất ở nước ta không có cân bằng giữa tổng cung và tổng cầu tiền tệ vì như trong mục 1 khi xây dựng hàm tiền tệ chúng ta đã phân tích, cung tiền tệ do Ngân hàng trung ương kiểm soát rất chặt và thường không đáp ứng nhu cầu của nền kinh tế nên đã gây ra hậu quả thiếu tiền trong lưu thông khá nặng nề và hiện tượng đô la hoá phát triển. Nếu như thực sự tồn tại một quan hệ cân bằng giữa cung và cầu tiền tệ thì lãi suất phải thường xuyên biến động để tạo ra cân bằng[3]; tuy nhiên, lãi suất ở nước ta cũng bị quản lý hành chính bởi Ngân hàng trung ương nên cả ba chỉ tiêu cung, cầu tiền tệ và lãi suất có độ độc lập nhau khá cao. Trong khi đó, chỉ tiêu được sử dụng làm tổng cầu tiền tệ ở đây thực chất lại là chỉ tiêu tổng cung tiền tệ. Do vậy, việc biến tổng cầu tín dụng không xuất hiện trong phương trình xác định tổng cung tiền tệ là lẽ đương nhiên. Tình hình cũng tương tự đối với các chỉ tiêu giá trị dự trữ ngoại tệ tính theo nội tệ và lãi suất cho vay.
        Như vậy, phân tích từ số liệu thực tế khi xây dựng hàm cầu tiền tệ cho thấy ở nước ta không thể xây dựng được hàm này theo cách làm thông thường trong kinh tế thị trường, mà chỉ có thể ước một hàm cung tiền tệ căn cứ vào hành vi quá khứ của Ngân hàng trung ương hoặc để cung tiền tệ là biến ngoại sinh. Vì phương trình trên có độ tin cậy rất cao nên có thể sử dụng nó làm phương trình dự báo tăng trưởng tiền tệ cho nền kinh tế nước ta. Theo phương trình, cung tiền tệ tăng lên hoàn toàn theo xu thế quá khứ và yếu tố thời gian; cứ mỗi quý qua đi, tổng cung tiền tệ lại tăng thêm khoảng 6%; trung bình mỗi năm tăng khoảng 26%.
        11) Xuất khẩu tính theo đô la Mỹ
        Quan hệ giữa xuất khẩu và các biến giải thích không thể hiện được bằng hàm logarit vì chất lượng thống kê của các phương trình đều quá thấp, dấu của biến phản ảnh sức cạnh tranh thường âm hoặc giá trị của hệ số quá nhỏ... Vì vậy, dạng hàm tuyến tính đã được sử dụng; quan hệ như sau:
EXUS   =   29,62 * QE  +  54,00 QE(-1)  +  356,15 (EXRAT * EXPRI / PRICE / 1000)
                 (3,794)            (7,393)               (6,845)
                 - 10648,12  -  333,71 DQUY1  -  372,29 D983
                  (-37,62)       (-6,247)                 (3,094)
R2 = 0,987   ;     SE = 116,17   ;      DW = 2,339   ;     SMPL =  1994.1-2001.1
        Phương trình trên thoả mãn tất cả các tiêu chuẩn thống kê, dấu của các hệ số đều phù hợp và các hệ số đều rất có ý nghĩa trong việc giải thích biến động của xuất khẩu. Theo phương trình, khi chỉ số GDP trung bình của các nước bạn hàng chính tăng thêm 1 điểm thì xuất khẩu nước ta trong quý đó sẽ tăng thêm 84 triệu đô la; nếu tình hình này xảy ra trong cả 4 quý của năm, làm cho chỉ số GDP năm đó tăng thêm 1 điểm thì xuất khẩu nước ta trong năm sẽ tăng thêm khoảng 340 triệu USD.
        Tương tự, tỷ giá cũng có tác động rất đáng kể tới xuất khẩu; nếu tỷ giá đồng Việt nam so đô la Mỹ tăng từ 15000 đồng lên 16000 đồng / USD (6,7%) và tỷ lệ lạm phát không tăng thì xuất khẩu sẽ tăng thêm 356 triệu USD; tương đương với 2,5% kim ngạch xuất khẩu năm 2000. Phương trình cũng cho thấy xuất khẩu quý I thường thấp hơn so với xu thế chung khoảng 330 triệu USD.
        Biến kim ngạch nhập khẩu quá khứ được đưa vào phương trình để kiểm tra quan hệ nhân quả "nhập để xuất"; tuy nhiên, biến này không có ý nghĩa trong giải thích tiến triển xuất khẩu, do đó bị loại bỏ khỏi phương trình cuối cùng giữ lại.
        12) Nhập khẩu tính theo đô la Mỹ
        Phương trình nhập khẩu được xây dựng theo đúng phân tích lý thuyết và dưới dạng hàm logarit; tuy nhiên biến "nhập khẩu quá khứ" không có mặt trong phương trình trong khi biến "xuất khẩu quá khứ" lại được đưa vào. Các biến trong phương trình đều có ý nghĩa cao đối với giải thích tiến triển của nhập khẩu. Nhìn chung, các thống kê phản ánh chất lượng của phương trình đều thoả mãn yêu cầu; cụ thể phương trình như sau:
LOG(IMUS)  =    0,424  LOG(GDP)   -  1,122  LOG(IMPRI*EXRAT/PRICE/1000)
                          (3,421)                       (-4,188)
                      + 0,499 LOG(EXUS(-1))  -  0,122 DQUY1  -  0,284 D991
                        (10,61)                             (2,551)                (-3,170)
R2 = 0,951    ;     SE = 0,076    ;      DW = 2,258    ;     SMPL =  1993.1-2001.1
        Theo phương trình, ảnh hưởng của các biến tới nhập khẩu đều rất đáng kể. Khi tổng sản phẩm trong nước tăng thêm 1% thì nhập khẩu tăng thêm 0,42%; khi tỷ giá tăng thêm 1% trong điều kiện chỉ số giá tiêu dùng không đổi thì nhập khẩu giảm tới hơn 1,1%. Đặc biệt, khi xuất khẩu tăng thêm 1% thì nhập khẩu quý sau tăng thêm tới 0,5%; như vậy trong nền kinh tế nước ta tồn tại một quan hệ mạnh giữa xuất và nhập theo chiều đi từ xuất đến nhập, tức là xuất để nhập. Ngoài ra phương trình cũng cho thấy nhập khẩu quý I thường thấp hơn so với xu thế chung khoảng 0,1%.


[1] Quan hệ thực nghiệm dương giữa lãi suất và lạm phát trong nền kinh tế nước ta rất mạnh. Điều này có thể chấp nhận được vì lãi suất ở nước ta hầu như không phản ánh quan hệ giữa cung và cầu tiền tệ mà chịu sự quản lý hành chính của Ngân hàng Trung ương. Do đó tăng lãi suất không có nghĩa là dẫn đến giảm cung - cầu tiền tệ; điều này sẽ được khảng định trong phần ước lượng hàm cầu tiền tệ. Chính vì vậy, trong phương trình giải thích lạm phát đã xuất hiện biến cung tiền tệ độc lập với lãi suất. Vì lãi suất không gắn với tiền tệ thì lãi suất chỉ còn đóng vai trò là chi phí sản xuất; khi đó lãi suất tăng sẽ làm cho chi phí sản xuất tăng, kéo theo tỷ lệ lạm phát tăng lên.
[2] Căn cứ vào Bảng I/O theo giá sử dụng cuối cùng của Tổng cục Thống kê thì tổng giá trị nhập khẩu phục vụ cho sản xuất của các ngành năm 1996 là 150 nghìn tỷ đồng trong khi tổng giá trị sản xuất là 594,1 nghìn tỷ đồng, chiếm tỷ trọng 25,2%; tỷ trọng này có xu hướng giảm trong những năm gần đây. Tổng cục Thống kê, "Bảng cân đối liên ngành của Việt nam", Nhà xuất bản Thống kê, Hà nội, 1999, trang 98. Nhìn toàn bộ nền kinh tế, có thể thấy tỷ trọng đầu vào nhập khẩu không thể là quá lớn như người ta vẫn tưởng vì do đánh giá cao tỷ giá thực, giá cả nhiều đầu vào nội địa đã tăng lên đáng kể so với giá đầu vào nhập khẩu. Ví dụ đối với một trong những đầu vào nội địa quan trọng là tiền thuê đất đai, cửa hàng, tiền lương thì nay giá thuê đất đai, cửa hàng phục vụ cho sản xuất kinh doanh, tiền lương cho người lao động cũng đã trở lên đắt đỏ. Khu vực nông nghiệp, tiểu thủ công nghiệp và dịch vụ đều sử dụng nguồn đầu vào nội địa với tỷ lệ rất lớn. Hơn nữa, tỷ trọng này sau khi lên đến đỉnh cao nhất năm 1996, đã giảm dần trong những năm gần đây do tăng trưởng luồng vốn bên ngoài vào giảm dần.
[3] Vì lãi suất là giá của tiền tệ, giống như giá cả là thước đo cân bằng giữa cung và cầu hàng hoá và dịch vụ trên thị trường hàng hoá và dịch vụ.

2 nhận xét:

  1. cháu chào chú Mai ạ, cháu đang tìm hiểu về vấn đề ứng dụng kinh tế lượng trong hoạt động phân tích dự báo kinh tế vĩ mô và ứng dụng trong hoạt động ngân hàng. Không biết chú có tài liệu về mảng này không cho cháu xin để nghiên cứu, cháu cảm ơn chú nhiều ạ!

    Trả lờiXóa
  2. email cua chau la tuananh129@gmail.com!

    Trả lờiXóa