kiểm định tác động của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam

1

KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ
ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM
Ths. Nguyễn Thị Thanh Vân –Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
Ths. Nguyễn Thiện Duy – Trường Đại học Kinh tế TP.HCM
CN. Phạm Tiến Dũng – Trường Đại học Kinh tế TP.HCM
Tóm tắt
Tăng trưởng kinh tế luôn là mục tiêu vĩ mô của mọi quốc gia. Trong một nền kinh tế
động sẽ có rất nhiều nhân tố có thể ảnh hưởng đến việc tăng trưởng, song đối với mỗi quốc
gia, các nhân tố này có thể khác nhau hoặc mức độ ảnh hưởng là khác nhau. Chính vì vậy,
mục tiêu của nghiên cứu này là thông qua dữ liệu thống kê để xác định các nhân tố ảnh hưởng
đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam trong dài hạn và ngắn hạn. Nghiên cứu kiểm định trên dữ
liệu của Việt Nam từ năm 2000 đến 2013 và sử dụng mô hình VECM đã tìm thấy mối quan
hệ giữa cung tiền, tỉ giá hối đoái thực đa phương, lãi suất tái cấp vốn đều có mức độ ảnh
hưởng khác nhau đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam với độ trễ là một quý. Kết quả này là
cần thiết cho các nhà hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô tham khảo.
Từ khóa: Tăng trưởng kinh tế, cung tiền (M2), lãi suất tái cấp vốn, tỉ giá hối đoái thực đa
phương.
1. GIỚI THIỆU
1.1. Tầm quan trọng của nghiên cứu
Tăng trưởng kinh tế vẫn luôn là ưu tiên hàng đầu ở các quốc gia, đặc biệt trong tình
hình kinh tế không được tốt của những năm gần đây. Để đạt mục tiêu tăng trưởng, các chính
phủ có thể sử dụng nhiều công cụ vĩ mô như chính sách tài khóa, chính sách tiền tệ, chính
sách kinh tế đối ngoại… Theo ý kiến riêng, chúng tôi nhận thấy chính sách tiền tệ là chính
sách quan trọng nhất vì nó tác động trực tiếp vào hệ thống lưu thông hàng - tiền của nền kinh
tế. Trong các nghiên cứu của các tác giả trước đây đã tìm ra nhiều nhân tố tác động thuộc
chính sách tiền tệ, tuy nhiên trong bối cảnh hội nhập hiện nay của Việt Nam, liệu những nhân
tố này có thực sự ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam và giúp cho kinh tế tăng
trưởng bền vững hay không thì cần thiết phải kiểm định qua số liệu cụ thể. Ngoài ra, nghiên
cứu này cũng mong muốn đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm về sự tác động của chính

sách tiền tệ lên một nền kinh tế nhỏ và mới chuyển đổi ở Việt Nam.
1.2. Vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu các nhân tố cung tiền M2, lãi suất tái cấp vốn, tỉ giá hối đoái thực đa
phương tác động đến GDP thực như thế nào trong giai đoạn từ quý 1 năm 2000 đến quý 2
năm 2013.


2
1.3. Mục tiêu nghiên cứu
-

Xem xét tác động đơn hướng của cung tiền M2, lãi suất, tỉ giá hối đoái thực đa
phương với GDP thực.

-

Xem xét mối quan hệ đa hướng trong dài hạn và ngắn hạn của các nhân tố này.

2. Cơ sở lý thuyết
Chính sách tiền tệ là chính sách vĩ mô bao gồm các chính sách tác động đến lượng
cung tiền, trong phạm vi nghiên cứu này, chúng tôi chỉ đề cập đến các công cụ (nhân tố)
lãi suất, cung tiền M2, tỉ giá tác động đến GDP thực.
Trong tài liệu kinh tế vĩ mô, từ đầu thế kỷ XX, một số nhà kinh tế mà đại diện tiêu biểu
là Irving Fisher đã đưa ra học thuyết về số lượng tiền tệ. Với M, V, P và T biểu diễn cho
lượng cung tiền, tốc độ lưu chuyển của tiền, mức giá chung và tổng lượng giao dịch, với ý
nghĩa rằng khi khối lượng tiền tăng sẽ làm tăng lạm phát.
Trong học thuyết của Keynes (1930) đánh giá cao vai trò của công cụ chính sách tiền tệ
và lãi suất. Ông cho rằng khi ngân hàng trung ương thay đổi mức cung tiền và tỷ lệ lãi suất sẽ
tác động đến đầu tư cũng như việc nắm giữ tiền mặt của các thành phần trong nền kinh tế, khi
tăng cung tiền sẽ tạo ra sự gia tăng chi tiêu, tăng việc làm và tăng trưởng kinh tế.

Stockman (1981) cho rằng việc tăng tỷ lệ cung tiền tệ làm giảm sự hình thành vốn
trong thời gian dài, tức là lạm phát tăng cao sẽ làm cho tăng trưởng giảm cùng với việc giảm
nắm giữ tiền.
Trong thời gian gần đây, nhiều nhà nghiên cứu đã đưa các tư tưởng trên vào thực
nghiệm để thấy rõ hơn mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và tăng trưởng kinh tế, cụ thể có
thể kể đến:
Philippe et al. (2006) bằng phương pháp GMM, lấy dữ liệu từ 83 quốc gia, trong một
giai đoạn dài từ 1960 - 2000, và tìm ra rằng tỷ giá hối đoái thực tế biến động có thể tác động
đáng kể đến tỷ lệ tăng sản lượng trong dài hạn. Tuy nhiên, bài nghiên cứu cũng cho thấy
những nước có sự phát triển tài chính thấp thì biến động tỷ giá làm giảm tăng trưởng, nhưng
các nước có tài chính tiên tiến lại bị ảnh hưởng ít hơn.
Ogunmuyiwa và Ekone (2010) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa cung tiền và tăng
trưởng kinh tế ở Nigeria, dữ liệu được lấy từ năm 1980 đến năm 2006. Bài nghiên cứu sử
dụng phương pháp OLS, VAR và kiểm định nhân quả Granger từ đó tìm thấy mối quan hệ
tích cực giữa tổng cung tiền và sự tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, nghiên cứu lại thấy rằng
việc thu hẹp hay mở rộng cung tiền không gây phản ứng đáng kể đến tăng trưởng GDP.
Ismail O. Fasanya et al. (2013) đã nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ tới tăng
trưởng kinh tế ở Nigeria trong chuỗi thời gian 1975 - 2010. Với phương pháp ECM, kiểm
định đơn vị (Unit root test) để kiểm tra tính dừng của các biến, bài nghiên cứu đã tìm ra rằng


3
chính sách tiền tệ ở Nigeria phụ thuộc vào các công cụ chính sách quan trọng như lãi suất, tỷ
giá, dự trữ và tiền cơ sở, sự đổi mới chính sách tiền tệ ở Nigeria có tác động tới các tham số
kinh tế thực và danh nghĩa.
Từ những nghiên cứu của các tác giả trước đây, chúng tôi tiến hành nghiên cứu tác động
của chính sách tiền tệ tới tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam thông qua các biến số là cung tiền
M2, lãi suất tái cấp vốn, tỷ giá hối đoái thực đa phương.
- Cung tiền M2 bao gồm tiền mặt ngoài ngân hàng, tiền ngân hàng và những khoản gửi
có thể nhanh chóng chuyển thành tiền mặt mà hầu như không bị mất mát. Hiện tại ở Việt Nam

chủ yếu sử dụng là M2 để nghiên cứu.
- Lãi suất của Ngân hàng Nhà nước bao gồm lãi suất tái cấp vốn và lãi suất tái chiết
khấu. Lãi suất tái chiết khấu là lãi suất thực hiện trên cơ sở đối tượng là các giấy tờ có giá,
chưa đến hạn thanh toán nên Ngân hàng thương mại bán lại các khoản sẽ thu này cho Ngân
hàng Nhà nước để đổi lấy tiền mặt và bớt lại cho Ngân hàng Nhà nước một khoản, ta gọi đó là
lãi suất tái chiết khấu. Còn lãi suất tái cấp vốn cũng gần giống như vậy nhưng đối tượng ở đây
là các khoản cho vay của các Ngân hàng thương mại, và sau đó họ bán lại các khoản này cho
Ngân hàng Nhà nước để đổi lấy tiền mặt. Trong nghiên cứu này sử dụng số liệu của lãi suất
tái cấp vốn.
- Tỷ giá hối đoái thực đa phương là tỷ giá phản ánh mức độ cạnh tranh của nền kinh tế
trong mối quan hệ đa phương với các quốc gia. Trong bài nghiên cứu này, tỷ giá hối đoái thực
đa phương được lấy theo trọng số thương mại của Việt Nam đối với 138 quốc gia và vùng
lãnh thổ có giao thương với Việt Nam.
3. Phương pháp nghiên cứu và mẫu dữ liệu
3.1. Mẫu dữ liệu nghiên cứu
Bảng 3.1: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Tên biến

Ký hiệu

GDP thực

GDP

Lãi suất tái
cấp vốn
Cung tiền
(M2)
Tỷ giá hối
đoái thực đa

r

Cách tính

Nguồn số liệu

Tính từ giá trị GDP danh nghĩa điều

Trang web

chỉnh theo CPI, lấy quý 4/2007 làm gốc
Lấy ngày cuối quý đại diện cho cả quý

Trang web
thomsonreuters.com
IMF

M2

REER

thomsonreuters.com

Tính từ NEER điều chỉnh theo CPI, lấy

Trang web

quý 4/2007 là gốc và được yết giá gián

bruegel.org


4
phương

tiếp

Tính trung bình 3 tháng để đại diện cho

CPI

CPI của toàn quý

IMF

Nguồn: Theo ý kiến của nhóm nghiên cứu
- Dữ liệu trong bài nghiên cứu được lấy từ quý 1/2000 đến quý 2/2013 với tổng cộng
54 quan sát. Nguồn dữ liệu và cách tính toán các biến cho dữ liệu hồi quy được đề cập ở
trong bảng trên.
- Dữ liệu về giá trị GDP thực (real_gdp) của Việt Nam được hiệu chỉnh yếu tố mùa
vụ theo phương pháp so sánh số liệu tại một quý trong năm với một quý ở cùng thời điểm
năm trước đó (áp dụng theo phương pháp điều chỉnh X11/X12 do Bureau of Census của
Mỹ xây dựng).
3.2. Các bước tiến hành nghiên cứu
Bước 1: Kiểm tra tính dừng các chuỗi dữ liệu
-

Nếu các chuỗi cùng dừng ở chuỗi gốc, thực hiện hồi quy OLS

-

Nếu các chuỗi cùng dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, chuyển qua bước 2

Bước 2: Kiểm định quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu theo phương pháp
Johansen với kiểm định Trace Statistics theo công thức: LRtr = - n
Với

là các giá trị riêng được sắp xếp theo thứ tự từ lớn đến nhỏ nhất

Giả thiết H0: Có nhiều nhất r mối quan hệ đồng liên kết (r = 0, 1, 2, …, k-1)
H1: Có m mối quan hệ đồng liên kết
Bước 3: Xây dựng mô hình hồi quy mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa các chuỗi
dữ liệu với 2 trường hợp:
-

Trường hợp 1 (không có đồng liên kết): Sử dụng mô hình VAR để ước lượng mối
quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn của các chuỗi dữ liệu.

-

Trường hợp 2 (có đồng liên kết): sử dụng mô hình VECM để ước lượng mối quan
hệ trong ngắn hạn và dài hạn của các chuỗi dữ liệu.

Bước 4: Kiểm định phần dư từ mô hình VECM
-

Tính dừng phần dư

-

Hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi giữa các biến

3.3. Mô hình nghiên cứu


5
- Kiểm định đồng liên kết đối với các chuỗi dữ liệu theo phương pháp Jonhansen
(1991) nhằm xác định số tổ hợp tuyến tính đồng liên kết giữa các chuỗi cùng dừng ở sai phân
bậc 1, từ đó cho thấy tồn tại bao nhiêu mối quan hệ cân bằng trong dài hạn.
- Mô hình ECM là sự kết hợp giữa các yếu tố trong ngắn hạn và dài hạn, có thể giải
thích cho cả tác động trong ngắn hạn và dài hạn. Hệ số hiệu chỉnh sai số từ mô hình cung cấp
những thông tin liên quan đến việc hiệu chỉnh về cân bằng của các tác động này để từ đó,
những nhà làm chính sách biết được tác động của nó như thế nào và đưa các biến kinh tế về
trạng thái cân bằng của nó (Asteriou, 2007).
Mô hình VECM là hệ phương trình bao gồm các phương trình ECM, trong đó các
biến vừa là biến độc lập và cũng vừa là biến phụ thuộc (Asteriou, 2007).
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình VECM để ước lượng mối quan hệ trong ngắn hạn
và dài hạn giữa các chuỗi dữ liệu, từ đó rút ra một phương trình (ECM) để xem xét tác
động của các nhân tố đến giá trị GDP thực.
Phương trình nghiên cứu tổng quát:
GDP = f (M2, r, REER)
Trong đó:

GDP: Giá trị của GDP thực, là biến phụ thuộc
M2: Cung tiền M2, là biến độc lập
r: Lãi suất chính sách, là biến độc lập
REER: Tỷ giá hối đoái thực đa phương, là biến độc lập

4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu:
Bảng 4.1: Kiểm tra tính dừng cho các chuỗi dữ liệu ở Việt Nam trong giai đoạn từ quý
1/2000 cho đến quý 2/2013
Chuỗi dữ liệu

Kiểm định ADF

Kết luận

Log của giá trị GDP

LGDP

-1.959304

Không dừng

thực

DLGDP

-6.943998***

Dừng

LM2

-1.860508

Không dừng

DLM2

-3.374404**

Dừng

r

-1.921192

Không dừng

Dr

-5.880464***

Dừng

LREER

-1.629187

Không dừng

DLREER

-7.143717***

Dừng

Log cung tiền (M2)

Lãi suất

Log của REER

Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu từ phần mềm Eview 7


6
Ghi chú: L là kí hiệu sau khi lấy logarithm cho các chuỗi dữ liệu, D là kí hiệu cho
sai phân bậc 1, viết tắt là I(1). Giả thiết Ho: Chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị (tức là không
có tính dừng). Giá trị kiểm định trong bảng là giá trị t-statistics. Ký hiệu ***, **, * ứng
với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%. Kiểm định nghiệm đơn vị lựa chọn
độ trễ tối ưu theo tiêu chuẩn AIC với độ trễ tối đa là 4.
Bảng 3.1 trình bày kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu ở Việt Nam
từ quý 1/2000 đến quý 2/2013. Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các chuỗi dữ liệu đều
không dừng ở chuỗi gốc, nhưng đều dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, hay nói cách khác,
các chuỗi này đều là các chuỗi I (1).
4.2. Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen
Thực hiện kiểm định đồng liên kết các chuỗi dữ liệu trong mô hình theo phương
pháp Johansen.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định đồng liên kết
Giả thiết

Giá trị riêng

Thống kêTrace Giá trị tới hạn ở 5%

Xác suất **

Không *

0.455472

62.83271

54.07904

0.0068

Tối đa 1

0.336402

31.22526

35.19275

0.1259

Tối đa 2

0.102245

9.901195

20.26184

0.6495

Tối đa 3

0.079235

4.292603

9.164546

0.3703

Kiểm định Trace cho thấy có 1 mối quan hệ đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%
* Cho thấy việc bác bỏ giả thiết H0 tại mức ý nghĩa 5%
** Giá trị xác suất thống kê theo MacKinnon-Haug-Michelis (1999)
Ghi chú: Giả thiết Ho là có tối đa r mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ
liệu. Mức ý nghĩa thống kê trong kiểm định của Johansen là 5%.
Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu từ phần mềm Eview 7
Kết quả kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình cho thấ y
có mộtmối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình. Với kết quả này, bài nghiên
cứu sẽ tiến hành ước lượng theo phương pháp VECM. Vì trong bài nghiên cứu này chỉ xem
xét tác động của các nhân tố đến giá trị GDP thực nên kết quả rút ra sẽ là phương trình ECM tác động của các nhân tố đến GDP thực.
Khi đó, phương trình hồi quy cụ thể sẽ như sau:


7

Trong đó:

LGDP: Giá trị logarithm của GDP thực, là biến phụ thuộc

LM2: Giá trị logarithm của cung tiền M2, là biến độc lập
r: Lãi suất chính sách, là biến độc lập
LREER: Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, là biến độc lập
D là kí hiệu của sai phân bậc 1
: Tốc độ hiệu chỉnh sai số của mô hình trong ngắn hạn

4.3. Ước lượng mô hình VECM để kiểm định mối quan hệ giữa các biến số và tốc độ
tăng trưởng kinh tế
4.3.1. Phân tích mối quan hệ đơn biến (tương quan Pearson)
Bảng 4.3: Tương quan Pearson – phân tích mối quan hệ đơn biến
Tương quan
Xác suất
LGDP

LGDP

LM2

LREER

r

1.000000
-----

LM2

LREER

r

0.993454

1.000000

0.0000

-----

0.652049

0.686755

1.000000

0.0000

0.0000

-----

0.660818

0.684495

0.627446

1.000000

0.0000

0.0000

0.0000

-----

Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu từ phần mềm Eview 7
Với mức ý nghĩa thống kê 10%, kết quả trong mối quan hệ đơn biến cho thấy cả 3
nhân tố cung tiền, tỉ giá hối đoái thực đa phương và lãi suất đều có tác động dương đối với
GDP. Điều này cho thấy khi cung tiền tăng, tỉ giá hối đoái thực đa phương gia tăng (đồng
tiền Việt Nam yếu đi tương đối so với rổ tiền tệ) hay lãi suất gia tăng sẽ làm tăng GDP
thực.
4.3.2. Phân tích đa biến
Bảng 4.4: Kết quả phân tích đa biến mối quan hệ giữa GDP thực và các nhân tố chính
sách tiền tệ trong dài hạn


8
LRGDP
Biến

Hệ số trong dài hạn

Giá trị thống kê t

C

-23.1179

-

LM2

0.3552

-19.1931

r

-0.0237

3.6747

REER

-0.3811

1.7876

tn-k0.05

1.6766

Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu từ phần mềm Eview 7
Ghi chú: Giả thiết Ho: Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê, tức là H 0: βj = 0. Mức ý nghĩa
thống kê sử dụng trong kiểm định là 10%.
— Hệ số hồi quy với LM2 = 0.3552 và có ý nghĩa thống kê (t – value = -19.1931) cho
thấy trong dài hạn, khi cung tiền tăng lên 1% thì trung bình giá trị GDP thực của Việt
Nam sẽ tăng lên 0.3552%

— Hệ số hồi quy với r = -0.0237 và có ý nghĩa thống kê cao (t – value = 3.6747) cho
thấy trong dài hạn, khi lãi suất tái cấp vốn của Việt Nam tăng lên 1% thì giá trị GDP thực
của Việt Nam sẽ giảm 2.37% (0.0237100)
— Hệ số hồi quy với LREER = -0.3811và có ý nghĩa thống kê (t – value = 1.7876)cho
thấy trong dài hạn ở Việt Nam, khi tỉ giá hối đoái thực hiệu lực tăng lên 1% (tức đồng tiền
Việt Nam sẽ giảm tương đối so với các đồng ngoại tệ trong rổ tiền tệ 1%) thì điều này sẽ
làm giảm giá trị GDP thực của Việt Nam 0,3811%.
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mối quan hệ giữa GDP thực và các nhân tố chính
sách tiền tệ trong ngắn hạn
Hệ số trong ngắn hạn

Giá trị thống kê t

D(LGDP(-1))

-0.211386

-1.41403

D(LM2(-1))

0.117037

0.87849

D(r(-1))

0.001490

0.60202

D(LREER(-1))

-0.018289

-0.14980

ECM(-1)

-0.100906

-1.93394

t n-k0.05

1.6766

Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu từ phần mềm Eview 7
Kết quả trong ngắn hạn cho thấy tại độ trễ 1 kì (1 quý sau đó), các biến cung tiền
M2, lãi suất và tỉ giá hối đối thực hiệu lực chưa tác động đến tăng trưởng kinh tế, hay nói
cách khác, các nhân tố này phải sau hơn 1 quý mới thực sự có tác động đến tăng trưởng
GDP.
Hệ số ECM (-1) là tốc độ hiệu chỉnh sai số trong mô hình ECM. Hệ số có giá trị là 0.1009 và có ý nghĩa thống kê với t – value = -1.9339. Điều này cho thấy, khi một chính


9
sách tiền tệ nào đó được thực hiện (tức là những giá trị trong ngắn hạn tăng (giảm) – làm
lệch giá trị GDP thực khỏi đường cân bằng trong dài hạn – thì ngay tại kì tiếp theo (3
tháng sau đó), giá trị của những tác động này sẽ có xu hướng trở về vị trí cân bằng với
mức độ điều chỉnh về vị trí cân bằng (đường cân bằng trong dài hạn) là 10,09%.

4.4. Kiểm định phần dư của mô hình:
4.4.1. Kiểm định tính dừng
Bảng 4.6: Kiểm tra tính dừng của phần dư
Phương pháp

Giá trị thống kê

Xác suất**

Obs

Giả thiết H0: Nghiệm đơn vị (Giả thuyết thực hiện nghiệm đơn vị chung)
Levin, Lin & Chu t*

-14.1685

0.0000

204

Giả thiết H0: Nghiệm đơn vị (Giả thuyết thực hiện nghiệm đơn vị riêng)
ADF - Fisher Chi-square

216.114

0.0000

204

PP - Fisher Chi-square

222.507

0.0000

204

** Xác suất cho kiểm định Fisher được tính toán bằng cách sử dụng tiệm cận
phân phối Chi-square. Tất cả các kiểm định đều được giả định tiệm cận chuẩn tắc
Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu từ phần mềm Eview 7
Kết quả kiểm định phần dư cho thấy phần dư của mô hình hồi quy VECM là dừng với
mức ý nghĩa thống kê cao (p – value = 0.0000).
4.4.2. Kiểm định tự tương quan của mô hình hồi quy
Bảng 4.7: Kiểm định tự tương quan Portmanteau
Độ trễ

Thống kê Q

Xác suất

Thống kê Q hiệu chỉnh

Xác suất

Df

1

2.320379

NA*

2.365877

NA*

NA*

2

18.81564

0.9259

19.52095

0.9072

29

3

34.23540

0.8787

35.88478

0.8322

45

4

48.22295

0.8825

51.03796

0.8146

61

*Kiểm định chỉ có hiệu lực đối với độ trễ lớn hơn độ trễ của VAR.
df là bậc tự do cho phân phối chi-square
Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu từ phần mềm Eview 7
Kết quả kiểm định tự tương quan phần dư của mô hình hồi quy theo phương pháp
Portmanteau Tests cho thấy không có tự tương quan bậc cao trong mô hình hồi quy với
mức ý nghĩa thống kê là 10%.


10
Bảng 4.8: Kiểm định tự tương quan LM
Độ trễ

Thống kê LM

Xác suất

1

13.41624

0.6421

2

18.39045

0.3015

3

20.04876

0.2180

4

16.45037

0.4220

Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu từ phần mềm Eview 7
Kết quả kiểm định tự tương quan phần dư của mô hình hồi quy theo phương pháp
LM Tests cũng cho thấy không có tự tương quan bậc cao trong mô hình hồi quy với mức ý
nghĩa thống kê là 10%.
4.4.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đối của mô hình
Bảng 4.9: Kiểm định White về phương sai thay đổi

Kiểm định:
Chi-sq

Df

Xác suất

113.5073

100

0.1681

Kết quả kiểm định phương sai thay đổi phần dư của mô hình hồi quy theo phương
pháp White cho thấy không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy với
mức ý nghĩa thống kê là 10%.
Từ ba kết quả kiểm định tính dừng, tự tương quan và phương sai thay đổi của phần
dư trong mô hình hồi quy cho thấy phần dư từ mô hình ECM là một nhiễu trắng (White
noise – phần dư đáp ứng các giả thiết). Khi đó, kết quả ước lượng mô hình sẽ là một
ước lượng BLUE (Best Linear Unbiaes Estimator – Ước lượng không thiên lệch tuyến
tính tốt nhất). Do đó, kết quả hồi quy ECM là đáng tin cậy.
5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Với mục tiêu của bài nghiên cứu là xem xét các nhân tố chính sách tiền tệ có tác động
đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, bài nghiên cứu đã kiểm định ba nhân tố là cung tiền
(M2), lãi suất tái cấp vốn và tỉ giá hối đoái thực đa phương có ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh
tế ở Việt Nam. Bằng phương pháp kiểm định đồng liên kết của Johansen và mô hình VECM,
ECM đối với mẫu dữ liệu từ quý 1/2000 đến quý 2/2013, bài nghiên cứu đã tìm ra được một
mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn giữa ba nhân tố này với tăng trưởng kinh tế. Các kết
quả trong dài hạn được đưa ra như sau:

11
-

Cung tiền M2 có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng kinh tế, khi cung tiền tăng
lên 1% thì trung bình giá trị GDP thực của Việt Nam sẽ tăng lên 0.3552%.

-

Lãi suất tái cấp vốn có mối quan hệ ngược chiều với tăng trưởng kinh tế, khi lãi suất
tái cấp vốn của Việt Nam tăng lên 1% thì giá trị GDP thực của Việt Nam sẽ giảm
2.37%.

-

Tỉ giá hối đoái thực đa phương có tương quan ngược chiều với tăng trưởng kinh tế,
khi tỉ giá hối đoái thực hiệu lực tăng lên 1% (tức đồng tiền Việt Nam sẽ giảm
tương đối so với các đồng ngoại tệ trong rổ tiền tệ 1%) thì điều này sẽ làm giảm
giá trị GDP thực của Việt Nam 0,3811%.
Tuy nhiên, ba nhân tố này không tác động ngay đến tăng trưởng kinh tế. Khi đưa ra

một chính sách nào đó liên quan đến 3 nhân tố trên, nó sẽ cần một độ trễ thời gian là hơn 3
tháng thì mới có tác động đến tăng trưởng kinh tế. Mặt khác, khi một chính sách tiền tệ được
đưa ra có tác động làm dịch chuyển đường cân bằng trong dài hạn của tăng trưởng kinh tế, giá
trị tăng trưởng kinh tế sẽ có xu hướng dịch chuyển trở lại đường cân bằng với tốc độ hiệu
chỉnh sai số trong quý tiếp theo là 10,09% của sự thay đổi này.
Từ kết quả của mô hình chúng tôi kiến nghị với Chính phủ Việt Nam khi đưa ra các
chính sách để tăng trưởng kinh tế cần lưu ý các nhân tố cung tiền M2, lãi suất tái cấp vốn, tỉ
giá hối đoái thực đa phương, đây là những nhân tố đã tác động đến tăng trưởng kinh tế Việt
Nam trong 13 năm qua. Chúng ta cũng phải xem xét các nhân tố trong sự tác động qua lẫn

nhau chứ không tách rời, đơn lẻ. Và mô hình cũng đã chứng minh độ trễ thời gian là hơn 3
tháng với tốc độ hiệu chỉnh sai số 10,09%, đây là điều cần thiết để chính phủ tính toán khi áp
dụng các nhân tố này trong quá trình tăng trưởng kinh tế bền vững ở Việt Nam./-


12
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Asteriou, D. & S.G. Hall (2007), Applied Econometrics: A Modernapproach (revised edition),
New York: Palmgrave Macmillan.
Fasanya, I.O., A.B.O. Onakoya & M.A. Agboluaje (2013), Does Monetary Policiy Influence
Economic Growth in Nigeria? Asian Economic and Financial Review, Vol.3(5), pp.635-646.
Philipppe Aghion, P.B (2006), Exchange rate volatility and productivity growth: the role of
financial development, NBER working paper No.12117
Johansen, S. (1991), Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian
Vectoe Autoregressive Models, Econometrica, Vol.59(6), pp.1551-1580.
Keynes, J.M. (1930), Treatise on Money, Vol.2, London: MacMillan.
Ogunmuyiwa, M.S & A.F. Ekone (2010), Money Supply - Economic Growth Nexus in
Nigeria, Journal Social Science, Vol.22(3), pp.199-204.
Philippe, A., B. Philippe, R. Ranciere & K. Rogoff (2006), Exchange Rate Volatility and
Productivity Growth: The Role of Financial Development, Journal of Monetary Economics,
Vol.56(4), pp.494-513.
Stockman, A.C. (1981), “Anticipated Inflation and the Capital Stock in a Cash-in-Advance
Economy”, Journal of Monetary Economics, Vol.8, pp.387-393.
Irving Fisher (1911), The Purchasing Power of Money, chapter II: Purchasing power of
money as related to the equation of exchange
J. Shiskin A.H. Young and J.C. Musgrave (1967), “The X-11 variant of the census method II
seasonal adjustment program