Nghiên cứu các cú sốc tác động đến các biến số kinh tế vĩ mô của Việt Nam

BFDDDSDDWSSASa|saszxczcxc
B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP.HCM


BÙI ANH CHÍNH
NGHIÊN CU CÁC CÚ SC TÁC NG
N CÁC BIN S KINH T V MÔ CA
VIT NAM

LUN VN THC S KINH T








TP. H Chí Minh – Nm 2013

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP.HCM

BÙI ANH CHÍNH
NGHIÊN CU CÁC CÚ SC TÁC NG
N CÁC BIN S KINH T V MÔ
CA VIT NAM
Chuyên ngành : Tài chính - Ngân hàng
Mã s : 60340201

LUN VN THC S KINH T
NGI HNG DN KHOA HC:
TS NGUYN TN HOÀNG






TP. H Chí Minh – Nm 2013
1

LI CAM OAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cu ca riêng tôi. Các s liu, kt qu nêu trong lun vn là
trung thc và có ngun gc rõ ràng.
Tác gi lun vn


BÙI ANH CHÍNH
1

MC LC
LI TA 1
I. GII THIU 1
II. CÁC NGHIÊN CU TRC ÂY 4
2.1 Các nghiên cu nc ngoài 4
2.2 Các nghiên cu trong nc 10
III. MÔ HÌNH VÀ D LIU NGHIÊN CU 14
3.1. Mt s phng thc tác đng ca các cú sc t bên ngoài đn các bin s kinh t v mô trong nc

14
3.2. Xây dng mô hình SVAR cho bài nghiên cu 17
3.2.1 La chn các bin và phân tích s lc 17
3.2.2 Mô hình Structural VAR (SVAR) 18
3.2.3 Các ràng buc cho ma trn ca SVAR 19
3.3. D liu nghiên cu 20
IV. KT QU NGHIÊN CU 22
4.1 Phân tích hàm phn ng đy hay phn ng xung 22
4.1.1 Hàm phn ng đy ca sn lng công nghip trong nc vi các bin bên ngoài 23
4.1.2 Hàm phn ng đy ca lãi sut trong nc (IR) vi các bin v mô bên ngoài 25
4.1.3 Hàm phn ng đy ca t giá hi đoái trong nc (EX) vi các bin v mô bên ngoài 27
4.1.4 Hàm phn ng đy ca ch s giá tiêu dùng trong nc (CPI) vi các bin v mô bên ngoài 29
4.1.5 Hàm phn ng đy ca cung tin (M1) vi các bin v mô bên ngoài 31
4.2. Phân tách phng sai 33
4.3. Phân tích phn ng ca các bin v mô ti Vit Nam 38
4.3.1 Hàm phn ng đy hay hàm phn ng xung 39
4.3.2 Phân tách phng sai 41
V. KT LUN VÀ HN CH NGHIÊN CU 42
2

3

PH LC 1: TNG QUAN NN KINH T VIT NAM
PH LC 2: S NÉT V MÔ HÌNH SVAR
DANH MC  TH - HÌNH NH
Hình 3.1: Tác đng lan truyn ca giá du và giá thc phm bên ngoài tác đng đn các bin v mô trong
nc 15
Hình 3.2: C ch lan truyn ca các cú sc ngoi sinh ti các bin s v mô trong nc 16
 th 4.1: Phn ng ca sn lng công nghip vi cú sc ch s giá Th gii (Shock 1) 23
 th 4.2: Phn ng ca sn lng công nghip vi cú sc ch s sn lng công nghip M (Shock 2)

23
 th 4.3: Phn ng ca sn lng công nghip vi cú sc ch s giá ca M (Shock 3) 23
 th 4.4: Phn ng ca sn lng công nghip vi lãi sut ca Fed (Shock 4) 23
 th 4.5: Phn ng ca bin lãi sut (IR) vi cú sc ch s giá Th gii (Shock 1) 25
 th 4.6: Phn ng ca bin lãi sut (IR) vi cú sc sn lng công nghip M (Shock 2) 25
 th 4.7: Phn ng ca bin lãi sut (IR) vi cú sc ch s giá tiêu dùng M (Shock 3) 25
 th 4.8: Phn ng ca bin lãi sut (IR) vi cú sc lãi sut ca FED (Shock 4) 25
 th 4.9: Phn ng ca bin t giá hi đoái vi cú sc ch s giá Th gii (Shock 1) 27
 th 4.10: Phn ng ca bin t giá hi đoái vi cú sc sn lng công nghip M (Shock 2) 27
 th 4.11: Phn ng ca bin t giá hi đoái vi cú sc ch s giá tiêu dùng M (Shock 3) 27
 th 4.12: Phn ng ca bin t giá hi đoái vi cú sc lãi sut FED (Shock 4) 27
 th 4.13: Phn ng ca bin ch s giá CPI vi cú sc ch s giá Th gii (Shock 1) 29
 th 4.14: Phn ng ca bin ch s giá CPI vi cú sc sn lng công nghip M (Shock 2) 29
 th 4.15: Phn ng ca bin ch s giá CPI vi cú sc ch s giá tiêu dùng M (Shock 3) 29
 th 4.16: Phn ng ca bin ch s giá CPI vi cú sc lãi sut FED (Shock 4) 29
 th 4.17: Phn ng ca bin cung tin M1 vi cú sc ch s giá Th gii (Shock 1) 31
 th 4.18: Phn ng ca bin cung tin M1 vi cú sc sn lng công nghip M (Shock 2) 31
 th 4.19: Phn ng ca bin cung tin M1 vi cú sc ch s giá tiêu dùng M (Shock 3) 31
4

 th 4.20: Phn ng ca bin cung tin M1 vi cú sc lãi sut FED (Shock 4) 31
 th 4.21: Phn ng ca sn lng công nghip vi cú sc v mô khác ti Vit Nam 39
 th 4.22: Phn ng ca ch s giá tiêu dùng vi cú sc v mô khác ti Vit Nam 39
 th 4.23: Phn ng ca cung tin M1 vi cú sc v mô khác ti Vit Nam 39
 th 4.24: Phn ng ca lãi sut (IR) vi cú sc v mô khác ti Vit Nam 39
 th 4.25: Phn ng ca t giá hi đoái danh ngha vi cú sc v mô khác ti Vit Nam 40
Biu đ PL.1.1 Giá tr GDP tính theo USD t 1985 đn 2012 1
Biu đ PL.1.2 Tng trng GDP trung bình các nc 2
Biu đ PL.1.3 Tng trng GDP ca Vit Nam và GDP thc ca M t 1990 đn 2011 2
Biu đ PL.1.4 Tng trng GDP ca Vit Nam và GDP danh ngha ca M t 1990 đn 2012 3

Biu đ PL.1.5 Mc thay đi t giá hi đoái danh ngha ca Vit Nam t 1995 – 2012 3
Biu đ PL.1.6 Mc thay đi trung bình t giá hi đoái danh ngha (theo USD) hàng nm ca các nc
t 1995 -2012 4
Biu đ PL.1.7 Tình hình xut nhp khu Vit Nam t nm 1986 đn 2012 (VT Millions USD) 5
Biu đ PL. 1.8 So sánh mc trung bình xut nhp khu thay đi hàng nm gia các nc t 1995 – 2012
5
Biu đ PL. 1.9 Chênh lch trung bình gia Xut khu – Nhp khu giai đon t 1995 – 2012 6
Biu đ PL.1.10 Giá tr xut nhp khu Vit Nam t 1996 – 2012 6
Biu đ PL. 1.11 Bin đng CPI hàng nm t 1995 – 2012 7
Biu đ PL.1.12 Bin đng CPI trung bình qua các nm t 1995 đn 2012 gia các nc 8
DANH MC BNG BIU
Bng 3.1: Các bin s nghiên cu trong mô hình SVAR 17
Bng 3.2: Cu trúc h phng trình SVAR dng ma trn 19
Bng 3.3: Kt qu ca kim đnh tính dng theo phng pháp ADF cho các bin 20
Bng 4.1: Giá tr trung bình t k 1 đn k 20 phn ng ca bin ch s sn xut công nghip trong nc
(IP) vi các cú sc t bên ngoài 24
5

Bng 4.2: Giá tr trung bình t k 1 đn k 20 phn ng ca bin lãi sut trong nc (IR) vi các cú sc
t bên ngoài 26
Bng 4.3: Giá tr trung bình t k 1 đn k 20 phn ng ca bin t giá hi đoái danh ngha trong nc
(EX) vi các cú sc t bên ngoài 28
Bng 4.4: Giá tr trung bình t k 1 đn k 20 phn ng ca bin ch s giá tiêu dùng trong nc (CPI)
vi các cú sc t bên ngoài 30
Bng 4.5: Giá tr trung bình t k 1 đn k 20 phn ng ca bin cung tin trong nc (M1) vi các cú
sc t bên ngoài 32
Bng 4.6: Phân tách phng sai ca ch s sn xut trong nc (IP) vi các bin ngoi sinh 33
Bng 4.7: Phân tách phng sai ca ch s giá tiêu dùng trong nc (CPI) vi các bin ngoi sinh 34
Bng 4.8: Phân tách phng sai ca cung tin M1 trong nc (M1) vi các bin ngoi sinh 35
Bng 4.9: Phân tách phng sai ca lãi sut bán buôn trong nc (IR) vi các bin ngoi sinh 36

Bng 4.10: Phân tách phng sai ca t giá hi đoái trong nc (EX) vi các bin ngoi sinh 37
Bng 4.11: Giá tr trung bình t k 1 đn k 20 phn ng ca các bin v mô trong nc vi các cú sc
khác ti Vit Nam 41
Bng 4.12: Phân tách phng sai ca các bin ni sinh ti Vit Nam 41
Bng 4.13: Các loi puzzle ph bin trong nghiên cu thc nghim 44
Bng PL.1.1 Các th trng xut khu chính ca Vit Nam 7
DANH MC T VIT TT
SVAR: Mô hình vector t hi quy cu trúc (Structural Vector Autoregression hay Structural VAR)
VAR: Mô hình vector t hi quy (Vector Autoregression)
ADF: Phng pháp kim đnh nghim đn v Augmented Dickey Fuller
Shock 1: Cú sc t ch s giá hàng hóa th gii (WCPI)
Shock 2: Cú sc t ch s sn xut công nghip ca M (US_IP)
Shock 3: Cú sc t ch s giá tiêu dùng ca M (US_CPI)
Shock 4: Cú sc t lãi sut FED (FED)
Shock 5: Cú sc t ch s sn xut công nghip trong nc (IP)
6

Shock 6: Cú sc t ch s giá tiêu dùng trong nc (CPI)
Shock 7: Cú sc t ch s cung tin M1 trong nc (M1)
Shock 8: Cú sc t ch s lãi sut bán buôn (IR)
Shock 9: Cú sc t ch s t giá hi đoái danh ngha trong nc (EX)

Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 1
LI TA
Bài lun vn s dng phng pháp đnh lng bng vic áp dng mô hình Structural Vector
Autoregression (Structural VAR), gi tt là SVAR, đ nghiên cu tác đng ca các cú sc
bên ngoài, nht là cú sc t nn kinh t M, đã tác đng nh th nào ti các bin s kinh t v
mô trong nc nh cung tin M1, lãi sut, t giá hi đoái danh ngha, ch s giá tiêu dùng
CPI, ch s sn xut công nghip (IIP),… ti Vit Nam và mt s nc trong khu vc Châu Á

giai đon t 2004 đn 2012. Qua đó đo lng mc đ tác đng ca các cú sc ngoi sinh ti
Vit Nam và so sánh nó vi các nc trong khu vc. Các nc đc la chn đ so sánh vi
Vit Nam gm: Nht Bn, Hàn Quc và Malaysia, di d liu ly theo tháng t tháng 1/2004
đn tháng 12/2012. D liu đc chy và kim đnh trên phn mm Eviews 6.0. Qua phân
tích cho thy mc đ nh hng ca các bin ngoi sinh là dai dng, phn ng cu trúc ca
các nc trc các cú sc ngoi sinh không đng đu, các cú sc có khuynh hng mnh 
k 2-3 và sau đó khuynh hng tim cn dn v giá tr 0 t k 13 tr đi. So vi các nc thì
khi phân tích phng sai cho thy cung tin M1 đc gii thích nhiu bi bin ch s giá sn
xut th gii (WCPI), bin đng ca ch s giá tiêu dùng ca Vit Nam đc gii thích nhiu
ca bin ch s giá tiêu dùng ca M (US_CPI); tng t, bin đng trong t giá hi đoái ca
Vit Nam đc gii thích nhiu bi bin WCPI (ln lt là 18.40% cho k 6 và 17.89%  k
24); so vi các nc thì bin lãi sut ca Vit Nam đc gii thích nhiu bi bin FED (sau
Nht Bn), mc đ gii thích này có khuynh hng gim dn theo thi gian.
I. GII THIU
Chính sách tin t luôn là công c giúp n đnh kinh t v mô vi ht nhân là n đnh tin t,
to lp nn tng cho s phát trin chung. Mt khác, nn kinh t th trng bn cht là mt nn
kinh t tin t. Do đó, vic n đnh giá tr đng tin cùng vi vic thit lp nn tài chính quc
gia mnh là mt c s đu tiên cho vic kim ch lm phát và n đnh nn kinh t. Tùy vào
đc đim kinh t hay thi đim c th ti mi quc gia mà chính sách tin t có th xác đnh
theo hai hng: chính sách tin t m rng (tng cung tin, gim lãi sut đ thúc đy sn xut
kinh doanh, gim t l tht nghip nhng lm phát có th tng cao) hay chính sách tin t tht
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 2
cht giúp n đnh đng tin (gim cung tin, tng lãi sut làm gim đu t vào sn xut kinh
doanh t đó gim lm phát nhng tht nghip tng).
Bng nhiu công c khác nhau ca chính sách tin t nh công c tái cp vn, t l d tr bt
buc, nghip v th trng m, lãi sut tín dng,… làm cho vai trò ca c quan điu hành
(thng là Ngân hàng trung ng) giúp n đnh giá tr đng tin, kim ch lm phát, to công
n vic làm, thúc đy phát trin kinh t - xã hi, đm bo s n đnh nn kinh t trong nc
càng th hin rõ nét hn.

Mc đ hiu qu ca chính sách tin t ph thuc vào kh nng ca nhà hoch đnh chính
sách trong vic đánh giá chính xác thi đim, mc đ nh hng ca chính sách lên các hot
đng kinh t và giá c hàng hóa. Vì vy nhu cu đánh giá chính xác mc đ nh hng ca
các cú sc kinh t trong và ngoài nc hay mc đ nh hng ca các chính sách tin t lên
nn kinh t trong nc là mt nhu cu thit yu, giúp các nhà to lp chính sách đa ra các
quyt đnh đúng v chính sách tin t nhm đt đc mc đích phát trin n đnh nn kinh t.
Ti Vit Nam, k t khi đt nc chuyn sang nn kinh t th trng theo đnh hng xã hi
ch ngha, chính sách tin t đã có nhiu đi mi linh hot hn, mang nhiu tính thc tin.
Chng hn, vào thi k bao cp quan nim v lng tin cung ng cho nn kinh t ch bao
gm tin mt và mc cung bao nhiêu, thì sang nn kinh t th trng bên cnh lng tin mt
(C) còn tính đn kh nng to tin ca các ngân hàng thng mi, t chc tín dng khác (D).
Hay nh mc lãi sut cng điu chnh linh đng qua các nm, các giai đon kinh t, ch
không cng nhc lãi sut c đnh trong nhiu nm nh thi kì bao cp.
Ngày nay, trong bi cnh hi nhp sâu rng nn kinh t toàn cu cng nh vic Vit Nam gia
nhp nhiu t chc kinh t th gii nh Qu tin t quc t (IMF), Ngân hàng Th Gii
(Worldbank), t chc thng mi th gii (WTO), din đàn hp tác Á Âu (ASEM), hip hi
các quc gia ông Nam Á (ASEAN), din đàn hp tác kinh t Châu Á-Thái Bình Dng
(APEC),… hay hip đnh thng mi t do song phng và đa phng Vit Nam đã ký vi
t cách quc gia và t cách thành viên nh Vit Nam-ASEAN, Vit Nam – Nht Bn,
ASEAN – Trung Quc, ASEAN – Australia/New Zealand,…đt Vit Nam vào sân chi
chung ca Th gii, chu nh hng ca nhiu tác đng đn t ni ti nn kinh t cng nh
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 3
đn t bên ngoài quc gia.  đáp ng đc quá trình hi nhp này, chính sách tin t ca
Vit Nam cn phi thay đi linh hot theo hng thích nghi nhng không b hòa tan trc các
cú sc bên ngoài, t đó ny sinh nhu cu cp thit cn phi nghiên cu tác đng ca các cú
sc kinh t ni sinh và ngoi sinh nh hng nh th nào và mc đ nh hng là bao nhiêu
ti nn kinh t trong nc, đi din qua các bin kinh t v mô. ây cng chính là lý do tôi
chn đ tài “Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam”.
Trên th gii có nhiu phng pháp hay mô hình khác nhau đ nghiên cu nh hng ca các

cú sc kinh t nh phng pháp VECM, phng pháp VAR, Structural VAR, Bayesian
vector autoregression (BVAR), generalized method of moments (GMM),…. tuy nhiên  Vit
Nam s lng các nghiên cu s dng các mô hình đnh lng trên là rt ít, vì vy bài nghiên
cu mong mun s dng mt trong nhng phng pháp trên, phng pháp Structural VAR
(tm dch là mô hình vector t hi quy cu trúc), đ nghiên cu nh hng hay tác đng ca
các cú sc bên ngoài, nht là các cú sc đn t nn kinh t M, tác đng nh th nào ti các
bin s v mô ca Vit Nam trong giai đon t tháng 01/2004 đn tháng 12/2012. D liu
đc ly theo tháng, ngoài bin ch s sn xut công nghip Vit Nam đc ly t Tng cc
thng kê Vit Nam, các bin khác đc ly t d liu IMF.
Bài nghiên cu tp trung vào gii quyt ba mc tiêu chính sau đây: đu tiên là đo lng mc
đ tác đng ca các bin ngoi sinh tác đng nh th nào ti Vit Nam?; th hai là so sánh
mc đ chu nh hng ca các bin v mô Vit Nam so vi mt s nc khác nh Nht Bn,
Hàn Quc, Malaysia vi cùng các yu t ngoi sinh bên ngoài (ch yu là các bin v mô ca
M)?; và cui cùng là đo lng phn ng ca chính các bin v mô ti Vit Nam vi nhau
nh th nào?. ây là các nc có kim ngch xut khu ca Vit Nam cao (theo s liu thng
kê ca Cc hi quan Vit Nam), có mi quan h khá gn v đa lý nhau và cng thng đc
chn trong nghiên cu v các cú sc kinh t ti th trng mi ni. Nên vic tìm hiu nh
hng ca các cú s ngoi sinh nh hng nh th nào ti các nc này cng khá quan trng
cho Vit Nam.
Các cú sc ngoi sinh bao gm các cú s t ch s giá hàng hóa th gii (the world
commodity price index), ch s sn xut công nghip ca M (U.S Indutrial Production
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 4
Index), ch s giá tiêu dùng CPI ca M (U.S Consumer Price Index), lãi sut công b ca
FED. Các bin s kinh t v mô trong nc bao gm ch s sn xut công nghip (IIP), ch s
giá tiêu dùng CPI, cung tin M1, lãi sut cho vay bán buôn trung bình ca các ngân hàng
thng mi, t giá hi đoái danh ngha tính theo USD. Các bin đc chy riêng bit theo
mô hình SVAR cho tng nc, sau đó so sánh các nc vi nhau. Vic la chn các bin ph
thuc rt ln vào vic xác đnh đc ma trn toán Ao hay không (xem thêm phn 3.2.3), giúp
mô hình Structural VAR có ý ngha thng kê vi các bin nghiên cu hay không, vì th bài

nghiên cu s dng các bin nghiên cu theo nghiên cu ca Raghavan and Param Silvapulle
(2007)
1
khi nghiên cu v chính sách tin t ca Malaysia trc và sau cuc khng hong tài
chính nm 1997. Các bin này cng đc Cushman và Zha (1997), Fung (2002) đc s
dng trong nghiên cu v các nc trong khu vc ông Nam Á.
Bài nghiên cu gm các phn sau: phn 2 là tng quan các nghiên cu trc đây v nh
hng ca các cú sc kinh t, tip đn là phn phng pháp lun, d liu nghiên cu và cui
cùng là kt qu nghiên cu cng nh nhng hn ch trong nghiên cu.
II. CÁC NGHIÊN CU TRC ÂY
2.1 Các nghiên cu nc ngoài
a/ u tiên là nghiên cu Bartosz Mackowiak
2
(2006), “External Shocks, U.S Monetary
Policy and Macroeconomic Fluctuations in Emerging Markets”
Bài nghiên cu này, tác gi tp trung vào ba câu hi chính sau:
- Mc đ bin đng ca các bin v mô ti th trng mi ni đc gây ra bi các cú sc
ngoi sinh, c th hn là các cú sc t chính sách tin t ca M?
- Các nh hng t các cú sc tin t M lên th trng mi ni ln hn hay là nh hn
trên chính nc M?
- Các nh hng t các cú sc tin t M ti th trng mi ni là nhanh chóng hay vi
mt đ tr?

1
Bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis
Periods”
2
Department of Economics, Humboldt – Universitat zu Berlin, Germany
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 5

Tác gi s dng mô hình Structural VAR (SVAR) vi các bin kinh t v mô ca mt s nc
ti th trng mi ni, M và giá c hàng hóa th gii. Vi gi đnh rng mt th trng mi
ni là mt nn kinh t nh m (a small economy). Vi gi thit này giúp loi b vic các bin
ni sinh (trong nc) tác đng mnh lên các bin ngoi sinh (nc ngoài) và giúp đo lng
tt hn mc đ nh hng ca các bin ngoi sinh lên các bin v mô trong nc.
Mô hình Structural VAR mà tác gi s dng din gii nh sau:








P
S
sAsA
sAsA
0
2221
1211
)()(
)()(









)(
)(
2
1
sty
sty
=






)(
)(
2
1
t
t



Trong đó,
- Vector bin ni sinh y
1
= {lãi sut ngn hn, t giá hi đoái, sn lng thc (real
aggregate output), ch s giá c (aggregate price level)}
- Vector bin ngoi sinh y
2

= {lãi sut ca FED, ch s giá hàng hóa th gii, cung tin
ca M, sn lng thc ca M (the U.S real aggregate output), ch s giá c ca M
(the U.S aggregate price level)}.
-
)]();([)(
21
ttt

 là vector theo phân phi ngu nhiên Gaussian tha mãn
0]0),(|)([



sstytE

và E[ IsstyttE



]0),(|)'()((


.
-
)(
1
t

là vector cú sc cu trúc (structural shocks) có ngun gc ni sinh (trong nc).
-

)(
1
t

là vector cú sc cu trúc có ngun gc ngoi sinh (nc ngoài).
- Do có gi đnh mt nn kinh t mi ni là mt nn kinh t nh m (small open
economy), nên A
21
(s) =0 (vi s = 0,1,…,p).
Bài nghiên cu, nghiên cu ti 08 nc mi ni gm HongKong, Hàn Quc (Korea),
Malaysia, Phillipines, Singapore, Thái Lan và các nc Châu M Latinh là Chilê và Mexico,
vi di d liu ly t tháng 1/1986 đn 12/2000, tr Thái Lan t tháng 1/1987 do thiu d
liu.
Tác gi tìm thy kt qu rng:
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 6
- Các cú sc ngoi sinh gi vai trò quan trng trong vic gii thích s bin đng trong
các bin s kinh t v mô ti các th trng mi ni,  đây là khu vc ông Nam Á và
khu vc Châu M Latinh. Các bin này gii thích gn 1/2 bin đng trong t giá hi
đoái (chng hn Thái Lan là 60% cho k 1-24, 65% cho k 25-48; Malaysia là 55%
cho k 1-24, 58% cho k 25-48 ) và mc giá (chng hn Singapore là 51% cho k 1-
24, 81% cho k 25-48; Mexico là 47% cho k 1-24, 78% cho k 25-48); gii thích
khong 1/5 trong bin đng trong lãi sut (chng hn Philippines là 29% cho k 1-24,
42% cho k 25-48) và sn lng thc (chng hn Hongkong là 50% cho k 1-24, 72%
cho k 25-48).
- Mc đ gii thích ca các bin ngoi sinh là khác nhau gia các th trng khác nhau.
- Qua bài nghiên cu, tác gi cng đ xut rng các cú sc ngoi sinh nên đóng mt vai
trò quan trng trong các mô hình áp dng cho th trng mi ni; và nhng thay đi
trong t giá bên ngoài có th có các nh hng khác nhau ph thuc vào có hay không
vic chúng phn nh cú sc vi chính sách tin t ca M hay phn ng mang tính h

thng t lãi sut ca Fed đn các loi cú sc khác; cng nh làm th nào đ gi cân
bng nn kinh t trc nh hng ca các cú sc bên ngoài.
b/. Tip đn là nghiên cu ca 03 tác gi Jean-Pierre Allegret, Cécile Couharde và Cyriac
Guillaumin, bài nghiên cu “The impact of External Shocks in East Asia: Lessons from a
Structural VAR Model with Block Exogeneity”. Các tác gi mun kim tra mc đ nh hng
ca các cú sc ngoi sinh (external shocks) ti các bin đng trong nc ti các nc ông
Nam Á (East Asian) bng mô hình Structural VAR vi các bin chia làm 02 nhóm vector:
vector các bin ni sinh (y
2
) và vector các bin ngoi sinh (y
1
). Các bin ni sinh gm: sn
lng thc (y
d
)
3
, ch s giá nhà sn xut trong nc (p
d
), và t giá danh ngha tính theo USD
(n
d
); bin ngoi sinh gm có giá du thc (rBent – the real oil price), GDP thc ca M
(U.S.gdp – the real U.S.GDP), lãi sut ca Fed (Fed Funds - the Fed Funds interest rate) và
ch s MSCI (MSCI). Các tác gi nghiên cu ti các nc: Trung Quc, Hàn Quc, Hng

3
Trong bài nghiên cu, tác gi ghi nhn ch s này ly là GDP hoc nu không có thì ly ch s sn xut công nghip
(industrial production index).
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 7

Kong SAR
4
, Indonesia, Nht Bn, Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan, di d liu
ly theo Quý, t Quý 1/1997 ti Quý 4/2010, vi 02 nhóm đc tách ra cho riêng 2 thi kì
khng hong 1997 và 2008. Tác gi s dng bin gi, nhóm 1 cho giai đon Quý 2/1997 đn
Quý 3/2008 và nhóm hai cho giai đon Quý 3/2008 đn Quý 4/2010.
Cng nh các bài nghiên cu khác, các tác gi tách riêng đo lng nh hng ca tng nc,
sau đó tng hp và so sánh mc đ nh hng ca các bin ngoi sinh gia các nc vi
nhau. Qua phân tích, tác gi tìm thy các kt qu sau:
V GDP:
- Trong tt c các nc, tr Indonesia, vi khong thi gian t k 1 đn k 4 thì các cú
sc ngoi sinh gii thích ít nht 11% cho bin đng ca GDP, riêng GDP ca Nht Bn
và Hng Kông d b nhy cm nht vi các cú sc ngoi sinh này, tng ng là 58.8%
và 36.8%.
- Trong giai đon t Quý 1/1996 đn Quý 4/2010, th hin s tng lên rõ ràng nh
hng ca các cú sc ngoi sinh. Nht là trong ngn hn, các cú sc này gii thích hn
15% bin đng ca GDP; còn trong dài hn xét t k 16-20 các cú sc này đu tng,
tr Hng Kông – gim xung mc 28.92% so vi mc ngn hn 32.87% (mc ngn
hn t k 1 đn k 4).
- Các cú sc ngoi sinh nh hng nhiu lên ch s giá ngi sn xut (PPI-producer
price index) hn so vi ch s GDP. Trong khi đó giai đon 1996-2010, thì GDP trong
nc có khuynh hng b nh hng nhiu hn bi giá du th gii.
V giá tr t giá danh ngha:
- Tác đng ca các cú sc ngoi sinh lên bin t giá danh ngha tính theo USD (gi tt là
NER) thì thp trong  k 1-4 cho các nc và có 06 nc di 10% là Trung Quc
(9.53%), HongKong (8.11%), Indonesia (7.46%), Japan (1.63%), Malaysia (8.87%) và
Thailand (6.29%); còn trong dài hn vi k 16-20 thì giá tr tác đng này ln vi tt c

4
Hong Kong Special Administrative Region (Hong Kong SAR) là mt đc khu hành chính thuc Cng hòa Nhân dân

Trung Hoa nm trên b bin ông Nam ca Trung Quc, gm hn 260 hòn đo, nm v phía ông ca ng bng châu
th Châu Giang, giáp vi tnh Qung ông v phía Bc và nhìn ra bin ông  phía ông, Tây và Nam.
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 8
các nc nghiên cu. c bit trong giai đon 1996-2010, giá tr tác đng này tng
đáng k, nh Japan (t 1.63% lên 23.65% cùng k 1-4), Trung Quc (t 9.53% lên
46.02% cho k 1-4, 90.89% cho k 16-20).
V ch s PPI:
- nh hng ca giá du thì mnh hn lên ch s PPI so vi các bin s khác. Bài
nghiên cu cng cho thy rng các cú sc thc thì nh hng mnh hn các cú sc v
tài chính (đi din là ch s MSCI) hay tin t (đi din là ch s Fed Funds). Trong tt
c các nc, trong ngn hn cú sc giá du tác đng lên ch s PPI hn 20% (tr Trung
Quc 15.75%)
Trong bài này, tác gi cng ch ra 02 nguyên nhân chính dn đn s gim sút nh hng GDP
ca M lên các nc Asian. Th nht là do bt đu t nhng nm 1990 giao dch gia các
nc trong khu vc tng lên. Th hai là do s nh hng thng mi ca Trung Quc ngày
càng tng trong khu vc và trên th gii, theo tác gi ghi nhn thì mc đ này mnh hn t
sau nm 2000.
c/ Tip na là bài “Structural VAR approach to Malaysian Monetary Policy Framework:
Evidence from the Pre- and Post-Asian Crisis Periods”, Mala Raghavan and Param Silvapulle
(2007).
Trong bài nghiên cu này tác gi cng s dng mô hình Structural VAR, vi d liu t tháng
01/1980 đn tháng 05/2006, vi 09 bin đc s dng đ nghiên cu phn ng trc các cú
sc ngoi sinh tác đng nh th nào ti nn kinh t nh mi ni nh Malaysia, nht là tác
đng ti các chính sách tin t ca Malaysia trc và sau cuc khng hong tài chính nm
1997. Di d liu chia làm 02 giai đon: giai đon trc khng hong t tháng 1/1980 đn
tháng 06/1997 và giai đon sau khng hong t tháng 1/1998 đn tháng 5/2006. Các bin
nghiên cu chia thành 02 nhóm: nhóm ngoi sinh gm ch s giá hàng hóa th gii (PC –
World Commodity Price Index), ch s sn xut công nghip M (IP
u

– Industrial
Production), ch s giá tiêu dùng M (P
u
– Consumer Price Index), lãi sut Fed (IR
u
– Federal
Funds rate); nhóm th hai gm ch s sn xut công nghip Malaysia (IP
M
– Industrial
Production), ch s giá tiêu dùng Malaysia (P
M
– Consumer Price Index), cung tin M1 (M
1M
-
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 9
Monetary Aggregate M1), lãi sut qua đêm (IR
M
- Overnight Inter-bank rate) và t giá danh
ngha (EX
M
– Nominal Effective Exchange Rate). Ngoài bin lãi sut Fed và lãi sut qua đêm
đc tính bng đn v phn trm (%), các bin khác đc ly logarit. Tác gi áp đt các ràng
buc xác đnh trong mô hình SVAR nhm mc đích xác đnh liu chng các bin đng trong
các c ch truyn dn tin t ca Malaysia đã thay đi sau cuc khng hong. Hay tác gi k
vng có th cung cp cho ngân hàng trung ng Malaysia (BNM – Bank Negara Malaysia)
các quan đim giá tr trong vic xác đnh các kênh truyn dn quan trng, cung cp nhiu
thông tin v các cú sc chính sách tin t, giúp Ngân hàng trung ng Malaysia tác đng lên
các kênh phù hp đ đm bo chính sách tin t mang li hiu qu, góp phn tng trng kinh
t và duy trì n đnh giá hàng hóa.

Qua phân tích tác gi thu đc các kt qu sau:
- Trong giai đon trc khng hong, các cú sc tin t và t giá có khuynh hng nh
hng đáng k lên sn lng, giá, lãi sut, cung tin và t giá. Sau giai đon khng
hong, cung tin có khuynh hng nh hng mnh lên sn lng.
- Mc đ ca các cú sc bên ngoài và bên trong gim sau giai đon khng hong. C
th, vi cú sc ca các bin bên ngoài nh giá c hàng hóa th gii gim t 0.0198
xung 0.0185, sn lng công nghip ca M gim t 0.0052 xung 0.0049, lãi sut
ca FED gim t 0.4473 xung 0.1178, riêng ch s giá tiêu dùng ca M tng t
0.0020 lên 0.0025; các bin ni sinh nh ch s sn xut công nghip ca Malaysia
gim t 0.0510 xung 0.0235, ch s sn xut công nghip gim t 0.0035 xung
0.0025, cung tin gim t 0.0220 xung 0.0192,…
- Phân tích hàm phn ng đy trc và sau khng hong cho thy các bin ni sinh có
khuynh hng phn ng dng vi các bin ngoi sinh, nht là bin lãi sut qua đêm
ca Malaysia trc khng hong phn ng âm bin lãi sut fed, nhng sau khng
hong phn ng này là dng.
- Khi phân tách phng sai (variance decomposition) tác gi thy rng trc giai đon
khng hong thì  k ngn t k 1 đn k 12, mc đ bin đng ca các bin ni sinh
ch yu đc gii thích bng các bin ni sinh trong nc, các bin ngoi sinh tác
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 10
đng nhiu và rõ nét hn t k 24 đn k 48 (chng hn output đc gii thích bng
ch s giá th gii  k 1 là 0%, k 12 là 0.7%, sang k 24 là 0.95%, sang k 48 là
15.86%), tuy nhiên vi t giá thì mc đ gii thích ca các bin ngoi sinh đa phn có
khuynh hng gim dn (chng hn  k 12 ch s sn xut công nghip M gii thích
10.89%, sang k 24 gim xung 9.83%, k 48 xung 4.78%)
- Trong khi đó  giai đon sau khng hong thì mc đ gii thích ca các bin ngoi
sinh li tng mnh hn nhiu theo k dài hn (chng hn ch s giá th gii  k 12
gii thích 3.15% bin đng ca cung tin, sang k 24 là 7.25%, k 48 tng vt lên
31.53%; điu này cng xy ra tng t vi ch s giá sn xut công nghip M tác
đng lên lãi sut t mc 2.83%  k 12 lên mc 23.72%  k 48)

2.2 Các nghiên cu trong nc
Trong phn này, bài nghiên cu ch nêu 02 bài nghiên cu đin hình v s dng mô hình đnh
lng đ nghiên cu các cú sc  Vit Nam. Vì đa phn, các bài nghiên cu ti Vit Nam ch
yu tp trung vào các cú sc ni sinh (cú sc trong nc) tác đng lên các bin s kinh t v
mô trong nc, mà phn ln là các nghiên cu yu t tác đng lên lm phát ti Vit Nam, các
nghiên cu cú sc có s dng mô hình SVAR là rt ít.
u tiên là nghiên cu đnh lng đo lng nh hng ca các cú sc ngoi sinh tác đng
đn nn kinh t Vit Nam ca tác gi Nguyn Phi Lân, tác gi đã s dng phng pháp mô
hình Structural VAR (SVAR) đ mô hình hóa khuôn kh chính sách tin t ca mt nn kinh
t th trng vi đ m ln nh Vit Nam trong giai đon sau khng hong tài chính khu vc
nm 1997 vi chui d liu t tháng 1/1998 đn tháng 12/2009, vi các bin thuc hai khu
vc. Khu vc quc t: Ch s CPI ca th gii (WCPI), sn lng công nghip ca Hoa K
(USSL), ch s CPI ca Hoa K (USCPI), lãi sut công b ca FED (USLS) và khu vc
trong nc gm: Sn lng công nghip trong nc (SL), ch s CPI trong nc (CPI), cung
tin M2 (M2), lãi sut ngn hn 3 tháng VND (LS), t giá hi đoái gia USD và VND (EX).
Tác gi thy rng lãi sut VND ca Vit Nam có xu hng chu tác đng tng đi mnh và
ngay lp tc trc xu th bin đng ca giá c th gii và giá c ti Hoa K. iu này hàm ý
rng nn kinh t Vit Nam có đ m tng đi ln, do đó chính sách tin t ca Vit Nam
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 11
tng đi nhy cm và d b tn thng trc các tác đng ca vic tng giá c hàng hóa th
gii. Còn khi nn kinh t Hoa K có xu hng phc hi và n đnh thì lãi sut VND có xu
hng gim và ít bin đng hn so vi mc bin đng ca nó trc vic tng giá c trên th
trng th gii và ti Hoa K. Và sn lng công nghip, CPI và lãi sut trong nc phn
ng tng đi mnh m khi FED thc hin chính sách tin t tht cht. S bin đng ca sn
lng công nghip trong nc trong trung hn ch yu do các nhân t bên ngoài c th là
mc bin đng sn lng công nghip (h s gii thích 14,45%), lm phát ca Hoa K (h s
gii thích 9,25%) và vic điu chnh lãi sut ca FED (h s gii thích 8,14%) cng nh ch
s giá c hàng hóa th gii (h s gii thích 6,78%). Các nhân t trong nc gii thích chính
cho s bin đng sn lng trong nc là s thay đi lãi sut trên th trng tin t (4.62%

cho k 48 tháng), tc đ tng CPI (15.98% cho k 48 tháng) và cung tin M2 (28.94% cho k
48 tháng). Ngoài ra, phân tích phng sai cho thy h s gii thích ca bin sn lng công
nghip ca Hoa K (USSL) và sn lng công nghip trong nc (SL) đi vi s bin đng
ca cung tin M2 (M2) ln lt là 20,07% và 28,94%, cho thy vic tng hay gim mc cung
ng tin ra lu thông ph thuc rt nhiu vào du hin tng trng kinh t trong nc cng
nh tng trng kinh t Hoa K.
Tip đn là nghiên cu ca hai tác gi Nguyn Th Thu Hng và Nguyn c Thành (2010),
bài “Các nhân t v mô quyt đnh lm phát  Vit Nam giai đon 2000 – 2010: các bng
chng và tho lun”. Hai tác gi đã s dng phng pháp tip cn da theo các bng chng
nhm xác đnh và phân tích các nguyên nhân c bn ca lm phát  Vit Nam trong nhng
nm gn đây. Theo tác gi, nhng nghiên cu v lm phát  Vit Nam đa phn tp trung vào
nhân t “cu kéo” ca lm phát và b qua các nhân t “chi phí đy”. Nhân t duy nht t
phía cung đc đa vào mô hình nghiên cu này là giá quc t (thng đc gi là cú sc
cung t bên ngoài). ng thi, mt nhân t quan trong t phía cu cha đc nghiên cu
đnh lng là vai trò ca thâm ht ngân sách và n công đn lm phát. Nghiên cu ca tác gi
vi hi vng s đem đn nhng tho lun chính sách hin nay  Vit Nam mt nghiên cu v
mô đáng tin cy vi mt phng pháp mang tính khoa hc và da vào các bng chng thc
nghim v các nguyên nhân ca lm phát.
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 12
Mô hình s dng 12 bin v mô vi s liu theo tháng trong giai đon t nm 2000 đn nm
2010, chia làm hai nhóm bin là nhóm bin truyn thng vi các ch s: Ch s giá tiêu dùng
(cpi), Giá tr sn xut công nghip (ind), cung tin (m2), t giá (ex_rate), lãi sut (in_rate),
giá du th gii (wp_oil) và nhóm bin m rng thêm nhm làm phong phú thêm mô hình
cng nh phù hp hn vi trng hp  Vit Nam vi các ch s thêm là: ch s giá go th
gii (wp_rice), ch s giá nhp khu (pi), ch s giá bán ca ngi sn xut (ppi), thâm ht
ngân sách cng dn (p_debt), giá tài sn tài chính (t_val). Các bin đc c lng da trên
mô hình điu chnh sai s VECM (Vector Error Correction Model) tác gi đã tìm thy các kt
qu sau:
Vi nhóm bin truyn thng:

- Th nht là lm phát t l nghch  mc đ thp vi thay đi trong tc đ tng trng
sn lng. Kt qu này khng đnh lý thuyt kinh t rng tc đ tng trng cao hn
làm gim áp lc đi vi lm phát.
- Th hai là kt qu ca mô hình khng đnh li kt qu ca các nghiên cu trong quá
kh rng: trong ngn hn, lm phát trong quá kh đóng vai trò quan trng trong vic
quyt đnh lm phát hin ti. Tính trì tr cao này ca lm phát không phi là điu ngc
nhiên, bi do ký c ca ngi dân v siêu lm phát nhng nm 1980 - 1990 và vic
lm phát quay tr li mc trên mt con s ca 2008 vn còn sâu đm.
- Th ba là các kt qu ca mô hình vi nhóm bin truyn thng cng khng đnh li
nhng phát hin trc đây v vai trò rt khiêm tn thm chí hu nh không có ca tin
t và lãi sut trong ngn hn. Tác đng ca tin t lên lm phát ch bt đu có nh
hng sau 5 tháng. Vic tng lãi sut cng có tác đng gim lm phát nhng rt nh.
Mc khác lm phát trong quá kh có tác dng làm tng lãi sut vi đ tr 3 tháng
chng t chính sách tin t đóng vai trò b đng và chm tr trong phn ng vi lm
phát
- Th t là vic phá giá có tác đng làm tng lm phát, kt qu này khác vi kt qu ca
các nghiên cu trc đây ch yu đc nghiên cu trong giai đon t giá đc gi
tng đi cng nhc, và cng do giai đon 2009 – 2010 nim tin ca ngi dân vào
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 13
tin đng b st gim, hot đng đu c và tình trng đô la hóa đã dn đn k vng lm
phát tr li ca ngi dân tng
- Th nm là mô hình c s (truyn thng) khng đnh kt qu nghiên cu trc đây
rng giá quc t không có nhiu tác đng đn lm phát và cng lu ý rng do bin giá
du th gii đi din cho giá ca th gii, còn hin Chính ph Vit Nam vn còn đang
tr giá cho giá du.
Vi mô hình có thêm các bin m rng thì:
- Th nht, trong ngn hn tc đ tng cung tin có tác đng ln hn và dài hn (nhng
vn là tác đng nh) lên PPI hn là lên lm phát và điu tng t cng đúng vi tín
dng. Cho thy chính sách tin t tác đng ln hn đi vi nn kinh t hn là lm phát,

còn lm phát có th ch yu ph thuc vào k vng ca ngi dân. Và bin đng ngn
hn trong lãi sut cng có tác đng nhanh hn, nhng nh hn đi vi lm phát hn so
vi tác đng ca cung tin.
- Th hai, t giá không ch có tác dng lên lm phát mà lên c PPI nhng chm hn.
iu này là do hành vi đnh giá ca doanh nghip thng cng nhc hn do cn phi
có thi gian t khi đu vào đc nhp khu cho đn khi sn lng đc sn xut và
bán ra trên th trng.
- Th ba, nhng thay đi trong thâm ht ngân sách cng dn không có tác đng đn lm
phát trong ngn hn, và có tác đng tuy nh đn PPI sau 4-5 tháng.
- Th t, các cú sc giá th gii nh hng nhiu đn ngi sn xut hn là ngi tiêu
dùng. Nhng thay đi trong giá du hay giá go th gii có tác đng nh hn nhiu so
vi tác đng ca ch s chung và giá go th gii có tác đng ln hn mt chút so vi
giá du th gii.
Tóm li
Trên th gii đã có rt nhiu các nghiên cu s dng mô hình SVAR k t nghiên cu ca
Sims (1972) đ đo lng mc đ phn ng ca các cú sc ngoi sinh tác đng đn các bin s
kinh t v mô trong nc, tuy nhiên  Vit Nam s lng các nghiên cu s dng mô hình
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 14
này còn rt ít. Các bài nghiên cu nói chung đu cho thy mc đ tng đ phn ng ca các
bin ngoi sinh ti các bin ni sinh có xu hng tng theo thi gian, nht là sau các cuc
khng hong tài chính, đc bit là các cú sc t nn kinh t M, thay đi lãi sut ca Cc d
tr liên bang M (Fed). Mc đ tác đng ca các cú sc ngoi sinh đn t nn kinh t M tác
đng khác nhau lên các bin s v mô trong nc và khuynh hng phn ng dai dng trong
dài hn. Chng hn nh nghiên cu ca Mackowiak (2003), Ông đã s dng mô hình SVAR
đ đnh lng mc đ ph thuc quc t ca mt vài nc mi ni ti Châu Á và Châu M
La Tinh. Ông ch ra rng phn ln bin đng kinh t v mô ti các th trng mi ni b nh
hng nhiu bi các cú sc ngoi sinh, nhiu trng hp trên 50%. Markowiak tìm ra hai kt
qu chính: đu tiên, các bin đng ngoi sinh trong cú sc đn t chính sách tin t M gii
thích mt phn đáng k bin đng ca các bin ni sinh ti các th trng mi ni. Th hai,

tt c các cú sc ngoi sinh có khuynh hng nh hng dai dng trong dài hn. Hay Gimet
(2011) nghiên cu mc đ d b tn thng ca các nc ông Nam Á s dng mô hình
vector t hi quy cu trúc Bayesian. Bà đã so sánh hai giai đon khng hong là khng hong
nm 1997 – 1999 và giai đon khng hong 2007 – 2009. Kt qu ca Bà ch ra rng mc đ
tn thng tài chính ca các nc ông Nam Á gim trong sut thi k này nhng mc đ
phn ng vi các cú sc tài chính th gii là không ging nhau gia các nc.
III. MÔ HÌNH VÀ D LIU NGHIÊN CU
3.1. Mt s phng thc tác đng ca các cú sc t bên ngoài đn các bin s kinh t v
mô trong nc.
nh hng ca các cú sc bên ngoài mt quc gia theo nhiu phng thc truyn dn đã tác
đng lên các bin s kinh t v mô trong nc theo các mc đ khác nhau. ó có th là nh
hng ca giá du th gii, giá thc phm th gii tác đng lên giá c hàng hóa trong nc,
gây ra lm phát, giá c hàng hóa cao trong khi đó thu nhp cha tng kp đã làm gim mc
tiêu th hàng hóa, kéo theo sn xut trì tr, hàng hóa tiêu th chm hn, làm tng t l tht
nghip cng nh thu nhp thc trong dân c gim do chi phí sinh hot tng lên. Vic tiêu th
hàng hóa khó khn, đy doanh nghip làm n kém hiu qu hn, thu nhp ròng gim, khin
lng tin dành tái đu t cng gim theo. Lm phát tng lên dn đn vic Ngân hàng nhà
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 15
nc (NHNN) phi can thip bng chính sách tin t tht cht, tng lãi sut đ hút tin trong
dân c, kt qu là lm phát gim nhng lng tin cho đu t gim theo kéo kinh t tng
trng chm hn,…
Phng thc lan truyn này có th đc mô phng qua bài nghiên cu ca Muhammad
Arshad Khan et al (2011) “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks to
the Pakistan Economy: A Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis”.

Ngun: paper “Macroeconomic Effects of Global Food and Oil price Shocks to the Pakistan Economy: A
Structural Vector Autoregressive (SVAR) analysis” ca Muhammad Arshad Khan et al (2011)
Nghiên cu các cú sc tác đng đn các bin s kinh t v mô ca Vit Nam
HVTH: Bùi Anh Chính Trang 16

Mt phng thc truyn dn na theo Jarir Ajluni (2005) đa ra qua bài “Monetary Policy
Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy by SVAR”
(trang 5) là tác đng ca các cú sc bên ngoài lên chính k vng ca các yu t trong nc.

Ngun: paper “Monetary Policy Shocks in a small open economy: assessing the “Puzzles” of Monetary Policy
by SVAR” ca Jarir Ajluni (2005)
 c hai phng thc tác đng trên đu cho thy các yu t bên ngoài có tác đng trc tip
hoc gián tip ti các bin s v mô trong nc. Phng thc tác đng trc tip lên giá c
hàng hóa trong nc, sn lng hoc tác đng gián tip lên k vng ca ngi dân dn ti s
tác đng lên sn lng sn xut và giá c hàng hóa, lm phát trong nc,…