Ứng dụng mô hình SVAR cấu trúc trong phân tích các nhân tố tác động đến lạm phát tại việt nam

i

MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................... iv
DANH MỤC BẢNG .............................................................................................. v
DANH MỤC HÌNH ............................................................................................... v
DANH MỤC PHỤ LỤC ........................................................................................ v
LỜI MỞ ĐẦU ........................................................................................................ 1
1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI .......................................................................... 1
2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ................................................................... 1
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................................................... 2
4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU ................................................................... 2
5. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI ..................................................................... 2
6. HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI ........................................................... 3
1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI ..................................................................................... 4
2. TỔNG QUAN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ
KINH TẾ HỌC THỰC NGHIỆM ................................................................. 6
2.1. Mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes ............................................. 6
2.1.1. Vấn đề xác định trong mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes 6
2.1.2. Phương pháp giải quyết vấn đề xác định ...................................... 8
2.2. Sự phê phán phương pháp xác định truyền thống trong các mô hình
kinh tế học thực nghiệm Keynes. ......................................................... 12
2.3. Nền tảng mới của kinh tế học thực nghiệm ......................................... 15
2.3.1. Xác định cấu trúc sâu của nền kinh tế........................................ 15
2.3.2. Tác động của các cú sốc không kỳ vọng: Phương pháp VAR .... 20


ii

2.3.2.1. Hàm phản ứng đẩy ........................................................ 21
2.3.2.2. Phân rã phương sai. ...................................................... 22

2.3.2.3. Những phê phán đối với VAR. ....................................... 22
2.4. Phương pháp SVAR ............................................................................. 23
2.4.1. Hạn chế trực giao ....................................................................... 23
2.4.2. Sự chuẩn hóa mô hình SVAR ..................................................... 24
2.4.3. Hạn chế trên ma trận

.............................................................. 24

2.4.4. Đánh giá SVAR trong mối tương quan với mô hình hệ phương
trình truyền thống (mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes).. 26
3. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ ỨNG DỤNG SVAR
VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT. ................................ 29
3.1. Các nghiên cứu nước ngoài .................................................................. 29
3.2. Các nghiên cứu tại Việt Nam ............................................................... 32
4. ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP SVAR TRONG PHÂN TÍCH LẠM PHÁT
TẠI VIỆT NAM ............................................................................................ 35
4.1. Xây dựng mô hình ................................................................................ 35
4.1.1. Lựa chọn các biến cho mô hình.................................................. 35
4.1.2. Thiết lập các hạn chế của mô hình ............................................. 38
4.2. Dữ liệu và các kiểm định ban đầu........................................................ 41
4.2.1. Dữ liệu: ....................................................................................... 41
4.2.2. Các kiểm định ban đầu: .............................................................. 41
4.3. Phân tích tác động của các cú sốc đến lạm phát ở Việt Nam ............. 44
4.3.1. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc về giá từ khu vực nước
ngoài ........................................................................................... 44


iii

4.3.2. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỷ giá................................. 45

4.3.3. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong chính sách tiền tệ ... 46
4.3.4. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cầu: ...................... 47
4.3.5. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cung: .................... 48
4.3.6. Một số kết quả khác từ mô hình: ................................................ 48
5. KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH.................................................................. 50
5.1. Thực hiện một chính sách “quản lý tiền tệ chặt chẽ” thay vì “thắt chặt
tiền tệ” ................................................................................................... 50
5.2. Quản lý đầu tư công hiệu quả – kiên quyết bỏ việc ưu đãi cho các doanh
nghiệp nhà nước .................................................................................... 50
5.3. Một mục tiêu rõ ràng và kế hoạch thực hiện trong dài hạn .................. 52
5.4. Nâng cao vai trò của các dự báo trong việc thực thi các chính sách .... 53
5.5. Thực hiện đo lường lạm phát kỳ vọng trong dân chúng ....................... 54
5.6. Quyết tâm chính trị ................................................................................ 54
6. KẾT LUẬN.................................................................................................... 56
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................. a
PHỤ LỤC ...............................................................................................................d


iv

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
NHNN

Ngân hàng Nhà nước

NHTW

Ngân hàng Trung ương

PPI

Chỉ số giá của nhà sản xuất (Producer Price Index)

VAR

Mô hình Vector tự hồi quy (Vector Autoregression)

SVAR

Mô hình Vector tự hồi quy cấu trúc (Structural Vector
Autoregression)

VECM

Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correlation Model)

SVECM

Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số cấu trúc (Structural Vector Error
Correlation Model)

AR

Mô hình tự hồi quy (Autoregressive)

ARIMA

Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (Autoregressive
Integrated Moving Average)

IV

Các biến công cụ (Instrumental Variables)

GDP

Tổng sản phẩm quốc nội

ADF

Kiểm định Augmented Dickey – Fuller

CPI

Chỉ số giá tiêu dùng

NEER

Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng

WTO

Tổ chức Thương mại Thế giới (World Trade Organization)

XHCN

Xã hội chủ nghĩa

ODA

Hỗ trợ phát triển chính thức (Official Development Assistance)


v

DANH MỤC BẢNG
Bảng 4.1. Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình.
Bảng 4.2. Tổng hợp nguồn dữ liệu đối với các biến sử dụng.
Bảng 4.3. Kiểm định độ trễ của mô hình.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định Portmanteau.
DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1. Xác định hàm cung tiền.
Hình 5.1. Phản ứng của CPI trước cú sốc về giá dầu và giá gạo
Hình 5.2. Phản ứng của CPI, IMP, PPI trước cú sốc về tỷ giá
Hình 5.3. Phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền và lãi suất
Hình 5.4. Phản ứng của CPI trước cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp
Hình 5.5. Phản ứng của CPI trước cú sốc về giá nhập khẩu và giá bán của người
sản xuất
DANH MỤC PHỤ LỤC
Phụ lục 1. Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi dữ liệu chưa lấy sai phân.
Phụ lục 2. Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi đã lấy sai phân bậc nhất I(1).
Phụ lục 3. Phân rã phương sai của các biến trong mô hình.



1

LỜI MỞ ĐẦU
1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Trong những năm gần đây, vai trò của các mô hình thực nghiệm đối với việc phân

tích chính sách cũng như các biến vĩ mô trong nền kinh tế ngày càng được nâng
cao. Tiêu biểu là giải Nobel Kinh tế 2011 được trao cho hai nhà kinh tế Thomas
Sargent và Christopher Sims vì những đóng góp cho kinh tế học thực nghiệm trong quá trình tìm lời giải cho vấn đề xác định cho mô hình cấu trúc và vấn đề biến
ngoại sinh của mô hình. Tuy phát triển theo hai con đường khác nhau, nhưng
phương pháp của Sargent và Sims không đối lập mà bổ sung tốt cho nhau. Và đây
cũng là cơ sở cho sự ra đời của phương pháp SVAR, một phương pháp hiệu quả
trong việc phân tích chính sách và hiện nay đang được sử dụng rất phổ biến ở nhiều
quốc gia. Dựa trên thành tựu này cộng với thực trạng lạm phát cao ở Việt Nam
trong thời gian vừa qua, chúng tôi tiến hành ứng dụng phương pháp SVAR trong
việc phân tích lạm phát ở Việt Nam, làm cơ sở cho việc đưa ra các khuyến nghị để
điều tiết lạm phát trong thời gian tới.
2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu tập trung vào hai mục tiêu chính. Thứ nhất là tìm hiểu sự phát triển
của phương pháp SVAR trong kinh tế học thực nghiệm. Phương pháp này đã khắc
phục được những vấn đề gì của các phương pháp trước đây và hạn chế vẫn còn tồn
tại của nó? Thứ hai, ứng dụng phương pháp SVAR vào việc xây dựng một mô hình
phân tích lạm phát ở Việt Nam. Dựa trên mô hình xây dựng được, bài nghiên cứu sẽ
đi sâu vào giải quyết ba câu hỏi:
(1) Các nhân tố tác động mạnh đến lạm phát ở Việt Nam?
(2) Khi có một cú sốc trong chính sách thì nó sẽ tác động như thế nào đến lạm
phát?
(3) Thời gian để lạm phát phản ứng lại một chính sách mới hay một chính sách
đưa ra để giải quyết vấn đề lạm phát thì cần thời gian bao lâu mới phát huy
tác dụng?


2

Những phân tích này cũng là cơ sở để nhóm nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị
trong việc điều tiết lạm phát ở Việt Nam trong thời gian tới.

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu sử dụng chủ yếu các phương pháp định tính, phân tích, tổng hợp và
định lượng nhằm làm r những vấn đề cần nghiên cứu. Riêng phần định lượng,
nhóm nghiên cứu sử dụng phần mềm Eview để chạy mô hình SVAR về lạm phát ở
Việt Nam dựa trên các nghiên cứu tổng hợp được và các phân tích định tính.
4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Sai phần giới thiệu đề tài, phần hai sẽ trình bày một cái nhìn tổng quát về sự phát
triển của SVAR trong khuôn khổ kinh tế học thực nghiệm. Tiếp đến là tổng quan
các nghiên cứu về ứng dụng SVAR trong phân tích các nhân tố tác động đến lạm
phát cũng như xem xét các nguyên nhân lạm phát đã được nghiên cứu trước đây
trên thế giới và tại Việt Nam. Trên cơ sở đó và thực trạng nền kinh tế Việt Nam,
phần tư sẽ trình bày ứng dụng phương pháp SVAR trong việc phân tích lạm phát ở
Việt Nam bao gồm: xây dựng mô hình SVAR thực nghiệm, nguồn dữ liêu và phân
tích các cú sốc tác động đến lạm phát tại Việt Nam, tìm ra nguyên nhân cũng như
phản ứng theo thời gian của lạm phát trước các cú sốc. Trên cơ sở đó, các khuyến
nghị chính sách được trình bày trong phần năm. Cuối cùng là kết luận.
5. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Về mặt lý luận, bài nghiên cứu đã hệ thống được một số mô hình kinh tế học thực
nghiệm trước SVAR. Từ đó làm nổi bật những ưu điểm của SVAR cũng như những
hạn chế còn tồn tại của phương pháp này. Đồng thời, bằng việc tổng quan các
nghiên cứu về ứng dụng của SVAR ở các quốc gia, bước đầu đã cho thấy vai trò
của SVAR trong việc phân tích chính sách.
Về mặt thực tiễn, đề tài đã xây dựng được một mô hình phân tích lạm phát theo
phương pháp SVAR mà dựa trên đó chúng ta có thể xem xét phản ứng của lạm phát
trước các cú sốc trong và ngoài nước. Từ đó góp phần giúp các nhà điều hành trong
việc thiết lập mục tiêu và thực thi chính sách.


3

6. HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
Tuy bài nghiên cứu đã hệ thống lại phương pháp luận của SVAR nhưng do hạn chế
của người thực hiện cũng như vấn đề nghiên cứu SVAR trong nước nên bài nghiên
cứu chỉ mới ở mức độ gợi mở hướng nghiên cứu, phát triển vấn đề này trong thời
gian tới. Theo đó, chúng tôi đề xuất một số hướng nghiên cứu tiếp cho đề tài:
Theo hướng lý luận: hoàn thiện nền tảng lý thuyết của phương pháp SVAR. Đặc
biệt là vai trò của yếu tố kỳ vọng trong các mô hình kinh tế học thực nghiệm thời
gian gần đây. Cấu trúc sâu của nền kinh tế với việc xây dựng một lý thuyết kinh tế
học vĩ mô dựa trên nền tảng vi mô với nhân tố kỳ vọng làm trọng tâm
Theo hướng thực tiễn: xây dựng được một mô hình phân tích lạm phát dựa trên
phương pháp SVAR với các biến đặc thù cho nền kinh tế Việt Nam theo thời gian.
Có thể xem xét được tác động của hiệu quả đầu tư (ICOR), thâm hụt ngân sách và
chênh lệch được giá vàng trong nước và giá vàng thế giới lên lạm phát.


4

1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Cho đến cuối thập niên 60, giới nghiên cứu và hoạch định chính sách vĩ mô sử dụng
những mô hình kinh tế học thực nghiệm (macroeconometric models) được xây
dựng trên cơ sở lý thuyết Keynes để phục vụ cho công tác phân tích và dự báo. Một
số mô hình nổi tiếng của Multimod, Fair, Wharton, Nigem, Murphy bao gồm hàng
chục, thậm chí hàng trăm phương trình biểu diễn các quan hệ kinh tế vĩ mô quan
trọng, còn được gọi là mô hình cấu trúc. Tuy nhiên, vào thập niên 70, các mô hình
kinh tế học thực nghiệm phải trải qua một cuộc kiểm tra mang tính quyết định khi
đối mặt với một sự kiện không thể lý giải được, đó là tình trạng tỷ lệ lạm phát cao đi
kèm với tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp, còn được gọi là “tình trạng đình lạm –
stagflation” (Parliament, 1965). Khái niệm này rất đáng chú ý vì một yếu tố chủ đạo
trong tất cả các mô hình Keynes là sự đánh đổi giữa lạm phát và tốc độ tăng trưởng
sản lượng thực. Đây là sự thất bại của các mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes

trên quy mô lớn. Lucas (1976), Sims và Sargent (1977) đã đưa ra những chỉ trích
gay gắt đối với phương pháp luận của các mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes
đồng thời chỉ ra hai khiếm khuyết quan trọng của nhóm mô hình này. Thứ nhất là
vấn đề biến ngoại sinh của mô hình. Rất nhiều lý thuyết cho rằng các biến số kinh tế
không chỉ phụ thuộc vào quan hệ hiện thời mà còn phụ thuộc vào kỳ vọng trong
tương lai, ví dụ điển hình nhất là lãi suất danh nghĩa phụ thuộc vào kỳ vọng lạm
phát. Hầu hết các mô hình lúc đó đều chỉ sử dụng kỳ vọng như một biến ngoại sinh,
nghĩa là yếu tố này phải được xác định bên ngoài mô hình. Thứ hai là vấn đề xác
định trong các mô hình cấu trúc lại được giải quyết dựa vào các hạn chế tiên nghiệm
được xây dựng trên cơ sở lý thuyết của Keynes mà không xem xét phản ứng hành vi
của các chủ thể kinh tế trước sự thay đổi chính sách. Với phương pháp xác định
này, các tham số cấu trúc của mô hình sẽ bị thay đổi khi thay đổi chính sách và do
đó không có giá trị trong dự báo cũng như phân tích chính sách.
Thomas Sargent và Christopher Sims – hai nhà kinh tế được vinh danh giải Nobel
Kinh tế 2011 vì những đóng góp cho kinh tế học thực nghiệm – trong quá trình tìm
lời giải cho hai thách thức này đã mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực mô hình


5

hóa kinh tế vĩ mô. Tuy phát triển theo hai con đường khác nhau, nhưng phương
pháp của Sargent và Sims không đối lập mà bổ sung tốt cho nhau. Sargent trực tiếp
tìm kiếm cấu trúc sâu của nền kinh tế với việc xây dựng một lý thuyết kinh tế học vĩ
mô dựa trên nền tảng vi mô với nhân tố kỳ vọng làm trọng tâm. Sargent đã thành
công khi đưa yếu tố kỳ vọng hợp lý vào các mô hình kinh tế thực nghiệm. Điểm đột
phá quan trọng của Sargent là biến đổi những yếu tố kỳ vọng thành một số phương
trình giới hạn đồng thời (cross equation constraints) từ đó ước lượng các mô hình
cấu trúc sâu, có thể sử dụng trước các biến động chính sách. Tuy nhiên, phương
pháp của Sargent vẫn không thể quan sát các tác động của một cú sốc chính sách.
Trong khi đó, Sims tập trung vào tác động của các cú sốc chính sách mà không ước

lượng các tham số cấu trúc. Với một loạt nghiên cứu của mình, Sims đã đưa ra một
phương pháp mới, ước lượng toàn bộ các phương trình vĩ mô bằng VAR chỉ bao
gồm các biến nội sinh. Điểm đặc biệt trong phương pháp của Sims là khả năng phân
tách các cú sốc bất ngờ trong các biến vĩ mô ra khỏi các cú sốc đã được kỳ vọng
nhằm mục đích phân tích chính sách dưới tác động của những cú sốc bất ngờ,
không được dự tính trước. Không những thế phương pháp của Sims còn giúp các
nhà kinh tế ước lượng được mức độ và thời gian phản ứng của một nền kinh tế cụ
thể với từng loại sốc khác nhau thông qua hàm phản ứng đẩy, do đó vừa giúp cho
công tác dự báo dễ dàng hơn vừa có thể đề ra những chính sách đối phó thích hợp.
Tuy nhiên, phương pháp VAR ban đầu của Sims gặp phải sự phê bình do tính chất
“phi lý thuyết” của nó và đòi hỏi việc xác định các cú sốc cơ bản từ sai số dự báo
phải dựa trên các lập luận lý thuyết vững chắc và xem xét các cú sốc cơ bản dưới
một cấu trúc cụ thể. Lúc này phương pháp luận SVAR (Structural VAR) ra đời,
trong đó, phương pháp của Sargent trở thành một trong những phương pháp xác
định phổ biến nhất.
Ứng dụng những thành tựu trên, việc sử dụng mô hình SVAR trong các nghiên cứu
thực nghiệm gần đây ngày càng trở nên phổ biến và đóng một vai trò quan trọng
trong việc phân tích chính sách, điều gì sẽ xảy ra khi có một cú sốc trong chính sách
kinh tế hay cần thời gian bao lâu để một chính sách đưa ra có hiệu lực theo mong


6

muốn của người làm chính sách. Nếu dự liệu được những vấn đề này thì có thể dự
phòng được những tình huống có thể xảy ra cho nền kinh tế, từ đó đưa ra được
những biện pháp phù hợp. Dựa trên ý tưởng này cùng với thành công của các mô
hình nghiên cứu thực nghiệm SVAR ở các quốc gia, bài nghiên cứu tập trung sử
dụng phương pháp SVAR trong việc phân tích lạm phát ở Việt Nam. Dựa trên mô
hình xây dựng được, bài nghiên cứu đi sâu vào giải quyết ba câu hỏi (1) các nhân tố
tác động mạnh đến lạm phát ở Việt Nam; (2) khi có một cú sốc trong chính sách thì

nó sẽ tác động như thế nào đến lạm phát; (3) thời gian để lạm phát phản ứng lại một
chính sách mới hay một chính sách đưa ra để giải quyết vấn đề lạm phát thì cần thời
gian bao lâu mới phát huy tác dụng. Và những phân tích này cũng là cơ sở để nhóm
nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị trong việc kiềm hãm lạm phát ở Việt Nam trong
thời gian tới.
2. TỔNG QUAN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ
KINH TẾ HỌC THỰC NGHIỆM
Trong phần này, nhóm nghiên cứu sẽ trình bày tóm lược về các mô hình hệ phương
trình đồng thời cổ điển trong khuôn khổ lý thuyết Keynes cùng với phê phán của
Lucas, Sims và Sargent đối với nhóm mô hình này. Kế đến là hai phương pháp phát
triển của Sargent và Sims. Cuối cùng là sự ra đời của SVAR và những ưu điểm nổi
bật của nó.
2.1.

Mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes

2.1.1. Vấn đề xác định trong mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes
Cho đến những năm 1960, các nhà kinh tế học đã dựa vào lý thuyết Keynes để xây
dựng những mô hình kinh tế học thực nghiệm một cách cụ thể và r ràng. Những
mô hình cấu trúc này chiếm vị trí thống trị khoa học trong thập niên 60. Mô hình
kinh tế thực nghiệm là một hệ thống các phương trình động bao gồm một số biến
nội sinh (những biến được xác định bằng mô hình), các biến ngoại sinh (những biến
chỉ tác động đến mô hình nhưng không bị ảnh hưởng bởi chính nó), và các cú sốc
ngẫu nhiên với ý tưởng sử dụng dữ liệu lịch sử để ước lượng mô hình, và sau đó sử


7

dụng mô hình này để ước tính hệ quả của các chính sách thay thế. Đây thường là
những mô hình tuyến tính tiêu chuẩn, với công thức cấu trúc như sau:

(2.1)
Trong đó,

là vector

của các biến nội sinh.

sinh và trễ của các biến nội sinh. Phần dư

là vector các biến ngoại

đại diện cho các biến động cấu trúc

(structural innovations) của nền kinh tế.

là ma trận phương sai – hiệp

phương sai của các biến động cấu trúc này1. Ma trận hệ số

và

là các tham số

cần ước lượng. Vấn đề cơ bản khi ước lượng các mô hình cấu trúc là không thể ước
lượng trực tiếp (2.1) và nhận được giá trị đúng của

và . Thông tin từ mẫu dữ liệu

không đủ để thực hiện điều này nếu không có thêm các giới hạn xác định
(identifying restrictions). Có một tập hợp vô hạn các giá trị khác nhau cho

và

mà tất cả đều hàm ý chính xác phân phối xác suất tương tự như dữ liệu quan sát.
Điều này dẫn đến việc không thể ước lượng giá trị đúng của

và

từ riêng dữ liệu

quan sát. Do đó, các tham số cấu trúc này được cho là “không xác định”.
Để chứng minh vấn đề này, dạng rút gọn của mô hình (2.1) được đưa ra, nó thể hiện
tất cả thông tin từ mẫu dữ liệu quan sát. Trong dạng rút gọn, mỗi biến nội sinh là
một hàm của các biến định trước2. Nhân 2 vế của (2.1) cho ma trận

, ta được

dạng rút gọn như sau:
(2.2)
Với

và

gọn được cho bởi

, ma trận phương sai – hiệp phương sai của dạng rút
.

Tiếp theo, ta xem xét một mô hình cấu trúc khác thu được bằng cách nhân (2.1) cho
một ma trận

không suy biến :
(2.3)

1

Tất cả các biến đều được viết dưới dạng logarit.

2

Xem Hamilton (1994), trang 245.


8



R ràng, hai mô hình (2.3) và (2.1) có cấu trúc khác nhau nhưng lại có chung một
dạng rút gọn, hàm ý cả hai mô hình này là tương đương nhau về mặt quan sát. Đây
chính là vấn đề xác định mô hình: nếu không có thêm những giả định bổ sung, còn
gọi là các hạn chế xác định, thì không thể suy ra các tham số cấu trúc của mô hình
“đúng” từ tập hợp dữ liệu quan sát bởi vì các mô hình cấu trúc khác nhau lại cho ra
cùng một dạng rút gọn.
2.1.2. Phương pháp giải quyết vấn đề xác định
Trong các mô hình kinh tế thực nghiệm Keynes, vấn đề xác định được giải quyết
bằng cách áp đặt một tập hợp các hạn chế tiên nghiệm lên các thành phần của ma
trận

và

để giữ lại chỉ một ma trận

các hạn chế xác định. Trong số

3.

Ma trận

có

các hạn chế đó, có

phần tử cần phải áp đặt
hạn chế chỉ đơn giản là sự

chuẩn hóa hệ số bằng 1 (đường chéo của ma trận ). Với

phần tử còn lại,

phương pháp truyền thống áp đặt các giới hạn tuyến tính lên các thành phần của ma
trận

và

4.

Thông thường, các hạn chế loại trừ (exclusion restrictions) được sử

dụng cho mục đích này. Lưu ý, trong phương pháp xác định truyền thống, ma trận
phương sai – hiệp phương sai của các biến động cấu trúc

thường không được áp

đặt các ràng buộc hạn chế: cụ thể là phương pháp này không giả định các biến động
cấu trúc phải trực giao.
Minh họa sau đây sẽ giúp chúng ta hiểu r hơn về cách giải quyết vấn đề xác định
trong các mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes. Một mô hình đơn giản gồm một
biến sản lượng

– đại diện cho các biến phi chính sách và một biến cú sốc tiền tệ

3

Xem Faust (1999), trang 5.

4

Ngoài ra, các giới hạn xác định cần phải thực hiện đầy đủ các điều kiện xếp hạng và trật tự

xác định. Xem Greene (1997), trang 724.


9

– đại diện cho công cụ chính sách tiền tệ. Mô hình cấu trúc được giả định có
dạng:
(2.4)
Trong đó,

biểu thị các đa thức của toán tử trễ

và

là ma trận phương sai –

hiệp phương sai của các biến động cấu trúc. Phương trình (2.4) cho thấy tác động
của các công cụ chính sách tiền tệ lên hoạt động thực. Phương trình này có thể được
hiểu như một mối quan hệ tổng cầu lý thuyết, thường được sử dụng để ước tính số
nhân động mô tả tác động của các công cụ chính sách đến sản lượng. Phương trình
(2.4) có thể được hiểu như một hàm cung tiền. Giả định, NHTW thiết lập cung tiền
theo một cơ chế tương ứng với sản lượng, khi đó hành động chính sách linh hoạt sẽ
được nắm bắt bởi các cú sốc cung tiền

.

Dạng rút gọn của mô hình như sau:
(2.5)
và

Với

. Giả sử

Khi đó, dạng rút gọn (2.5) có

và

có cùng độ dài trễ thống nhất .

hệ số, trong khi mô hình cấu trúc (2.4) có

hệ số. Do đó, mỗi phương trình cần có thêm một hạn chế xác định để có thể ước
lượng các tham số cấu trúc từ dữ liệu quan sát.
Như trình bày ở trên, việc xác định trong các mô hình kinh tế học thực nghiệm
Keynes được thực hiện bằng cách áp đặt các hạn chế loại trừ lên các phần tử của ma
trận

và

. Những hạn chế này được áp đặt vào mô hình trên cơ sở tiên nghiệm

không thể kiểm định. Do đó, chúng cần dựa trên một nền tảng lý thuyết vững chắc.
Hạn chế đối với , có thể lập luận do sự chậm trễ trong việc thu thập số liệu thống
kê hoạt động kinh tế nên các nhà hoạch định chính sách tiền tệ không thể quan sát
sản lượng trong cùng thời kỳ. Do đó, không thể phản ứng tức thời với các biến động
sản lượng, ngụ ý hạn chế tham số

. Cũng có thể lập luận, chính sách tiền tệ

chỉ ảnh hưởng đến sản lượng sau một độ trễ nhất định do độ trễ trong cơ chế dẫn


10

truyền. Theo lập luận này, tham số
ma trận

có thể thiết lập bằng 0. Với hai hạn chế này,

trở thành ma trận đơn vị và dạng rút gọn (2.5) thực sự đại diện cho một

mô hình cấu trúc của nền kinh tế.
Mô hình cũng có thể xác định các hạn chế lên các phần tử của ma trận

. Ma trận

mô tả tác động của các biến trễ của biến nội sinh tác động lên cung tiền và sản
lượng hay mối quan hệ động giữa các biến trong mô hình. Trễ của các biến nội sinh
được xác định trước, tức chúng không tương quan với những biểu hiện hiện tại hoặc
tương lai của các cú sốc cấu trúc. Do đó, có thể xem chúng như các biến ngoại sinh.
Mặc dù điều này có thể làm cho các biến này dễ dàng xử lý thực nghiệm, nhưng áp
đặt hạn chế lên trễ của các biến nội sinh rất khó để lý giải bằng một quan điểm lý
thuyết, do các lý thuyết kinh tế thường không đề cập nhiều đến mối quan hệ động
giữa các biến. Do đó, sẽ thích hợp hơn nếu để các hệ số này được ước lượng thông
qua dữ liệu quan sát.
Một cách tiếp cận khác là tìm kiếm các biến ngoại sinh đóng vai trò là biến công cụ
để thực hiện việc xác định. Một biến được định nghĩa là ngoại sinh mạnh nếu nó
không tương quan với các biểu hiện hiện tại, tương lai hoặc quá khứ của các cú sốc
trong phương trình cấu trúc. Điều kiện này mạnh hơn so với việc các biến được
định trước. Việc sử dụng các biến ngoại sinh để xác định là đặc trưng của các mô
hình hệ phương trình động bởi các mô hình SVAR chỉ bao gồm các biến nội sinh.
Với mô hình cấu trúc đang xét, cần ít nhất hai biến ngoại sinh để xác định. Một biến
nên tương quan cao với tổng cầu nhưng không tương quan với các công cụ chính
sách và ngược lại. Việc sử dụng hai biến này để xác định được minh họa dưới đây.
 Xác định hàm cung tiền
Giả định chính sách tài khóa là biến ngoại sinh đối với mô hình trên và tác động lớn
đến tổng cầu nhưng không phải là một yếu tố trong quá trình thiết lập chính sách
tiền tệ và ngược lại. Tức giả định biến này bị hạn chế, trên cơ sở tiên nghiệm, là
không thích hợp cho việc xác định cung tiền, do đó, hệ số của biến này bằng 0 trong
phương trình cung tiền. Điều này cung cấp một hạn chế xác định cần thiết để ước

11

lượng các thông số cấu trúc trong phương trình này. Nguyên tắc xác định được
minh họa trong hình 2.1.
Hình 2.1: Xác định hàm cung tiền

Nguồn: Jan Gottschalk (2011), An introduction into the SVAR methodology:
identification, interpretation and limitations of SVAR models, Fig 1.
Hình 2.1 mô tả đường cung tiền MS và tổng cầu AD. Ban đầu, hệ thống này ở điểm
A. Giả định khi chính sách tài khóa mở rộng, biểu thị bằng dG1. Theo hạn chế xác
định, sự mở rộng này chỉ ảnh hưởng đến tổng cầu mà không ảnh hưởng trực tiếp
đến cung tiền. Khi đó, đường AD dịch chuyển và MS không đổi tạo thành trạng thái
cân bằng mới tại điểm B. Tương tự trong trường hợp chính sách tài khóa thu hẹp,
điểm cân bằng dịch chuyển đến điểm C. Nối ba điểm C, A, B ta được một mô tả tốt
cho đường cung tiền MS. Nói cách khác, thay đổi trong lập trường chính sách tài
khóa là một nguyên nhân ngoại sinh của sự thay đổi tổng cầu và giúp xác định
đường MS – đang bị ghì chặt bởi các giới hạn xác định.
 Xác định hàm tổng cầu
Tương tự, công cụ cần thiết để xác định hàm tổng cầu là một biến ngoại sinh tương
quan với cung tiền nhưng không phải là một yếu tố xác định tổng cầu. Rất khó để


12

tìm được một biến công cụ như vậy. Một ứng cử tương đối thích hợp là term
spread5. Biến này tương quan với cung tiền nếu các nhà hoạch định chính sách tiền
tệ điều chỉnh thay đổi cung tiền do tái phân bổ danh mục đầu tư – yếu tố phụ thuộc
vào sự thay đổi ngoại sinh trong term spread. Trường hợp giả định term spread độc

lập với tổng cầu, hàm tổng cầu được xác định tương tự như trên.
Một giả định phổ biến khác cho việc xác định tổng cầu là các biến tiền tệ trong
phương trình tổng cầu không nội sinh mà là biến ngoại sinh.Với giả định này, vấn
đề xác định không xuất hiện, phương trình tổng cầu có thể đơn giản ước lượng bằng
phương pháp OLS. Giả định này có một ý nghĩa đáng quan tâm nhưng thường
không được chú ý đối với ma trận phương sai – hiệp phương sai của các sai số cấu
trúc

: vì chính sách tiền tệ ngoại sinh với sản lượng, các hệ số

và

trong

phương trình cung tiền bằng 0. Hơn nữa, biến tiền tệ không tương quan với sai số
tổng cầu
2.2.

. Kết quả là sai số cấu trúc

và

trực giao.

Sự phê phán phương pháp xác định truyền thống trong các mô hình
kinh tế học thực nghiệm Keynes.

Một phê bình mạnh mẽ đến từ Sargent (1976), Lucas và Sargent (1979) liên quan
đến vấn đề kỳ vọng trong mô hình. Hai ông cho rằng các biến số kinh tế không chỉ
phụ thuộc vào quan hệ hiện thời mà còn phụ thuộc vào kỳ vọng trong tương lai. Hai

ông nhấn mạnh: bất kỳ phiên bản nào của học thuyết cho rằng các chủ thể kinh tế
hành xử trên cơ sở lợi ích riêng của họ thì sẽ trở nên mâu thuẫn với những hạn chế
xác định được áp đặt trong sự hình thành kỳ vọng. Hơn nữa, các hạn chế về kỳ vọng
– được sử dụng giải quyết vấn đề xác định – là hoàn toàn tùy tiện và không được
bắt nguồn từ bất kỳ giả định nào phản ánh những nguyên lý cơ bản về hành vi kinh
tế. Bởi vì không có bất kỳ lý thuyết nào được thiết lập với hàm ý rằng tỷ lệ lạm phát
dự kiến nên được mô hình hóa như một hàm tuyến tính của các giá trị lạm phát trễ,
nhưng giả thuyết này lại được sử dụng như một hạn chế xác định trong hầu hết các
mô hình thực nghiệm Keynes. Trong khi đó, vai trò của kỳ vọng ngày càng trở nên

5Chênh

lệch giữa lãi suất ngắn hạn và dài dạn.


13

phổ biến và tạo nên một ảnh hưởng lớn về mối quan hệ động giữa các biến trong
mô hình.
Ngoài ra, Lucas và Sargent còn cho rằng một sự thay đổi trong chính sách nhất thiết
phải dẫn đến sự thay đổi trong một vài tham số cấu trúc (ví dụ như mô tả hành vi
quá khứ của các biến số chính sách) và do đó ảnh hưởng đến các tham số của mô
hình rút gọn một cách rất phức tạp. Như vậy, Lucas và Sargent đã chỉ trích rằng nếu
không biết được tham số cấu trúc nào sẽ bất biến trước sự thay đổi của chính sách
và tham số cấu trúc nào sẽ thay đổi (và thay đổi như thế nào) thì một mô hình kinh
tế thực nghiệm sẽ không có giá trị trong việc đánh giá những chính sách thay thế.
Điều này r ràng là đúng bất kể các mô hình rút gọn có phù hợp với dữ liệu lịch sử
như thế nào hay có những dự báo vô điều kiện (unconditional forecasting) tốt như
thế nào.
Một phê phán khác đến đến từ Sims (1980), ông cho rằng các biến công cụ ngoại

sinh rất khó để có được. Đặc biệt các biến được xác định ngoại sinh trong các mô
hình kinh tế vĩ mô lớn thường được xử lý ngoại sinh trên cơ sở tiên nghiệm mặc
định chứ không phải là một kết quả đáng tin cậy. Với biến chính sách, ông chỉ ra
rằng chúng thường có một thành phần đáng để nội sinh ngăn cản việc xử lý chúng
như các biến ngoại sinh. Hơn nữa, Sims lập luận rằng các hạn chế xác định tiên
nghiệm ít đáng tin cậy. Đặc biệt khi cho phép các tác nhân hình thành quyết định
của mình trên cơ sở kỳ vọng hợp lý và tối ưu hóa liên thời gian (inter–temporal
optimization). Ví dụ điển hình cho phương pháp xác định truyền thống là một mô
hình hệ phương trình đối với cung – cầu một sản phẩm nông nghiệp. Trong đó, biến
thời tiết được sử dụng như một công cụ để xác định hàm cầu. Tức hạn chế xác định
thời tiết không ảnh hưởng trực tiếp đến nhu cầu nông nghiệp. Giả định này thậm chí
suy yếu nếu kỳ vọng hợp lý được chấp nhận: “Dù chúng ta hầu như chắc chắn nhu
cầu của người tiêu dùng ở Mỹ không bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ ở Brazil, chúng ta
phải thừa nhận rằng có thể người tiêu dùng Mỹ, sau khi đọc một thông tin về sương
giá ở Brazil từ báo chí, có thể cố gắng dự trữ cà phê với dự đoán ảnh hưởng của


14

sương giá đến giá cả. Do đó biến thời tiết có thể ảnh hưởng đồng thời đến cung –
cầu, thông qua “giá kỳ vọng”.
Với các công cụ biến ngoại sinh và các hạn chế đi kèm đã được áp đặt trong mô
hình ví dụ trên. Đầu tiên, biến chính sách tiền tệ được giả định không tương quan
với cung tiền. Giả định này bị bác bỏ bởi Barro (1977) khi lập luận rằng, do thuế in
tiền thu được tăng lên từ mở rộng cung tiền, chính phủ có xu hướng gia tăng chi tiêu
công. Khi đó, chính sách tài khóa trở thành một hàm của cung tiền, giả định ngoại
sinh sụp đổ.
Với biến term spread được giả định không tương quan với tổng cầu. Tuy nhiên, mô
hình Keynes mới với giả định chi tiêu thực hiện nay phụ thuộc vào mức độ chi tiêu
thực kỳ vọng trong tương lai (King, 2001). Vì term spread thường được sử dụng

như một yếu tố dự báo của hoạt động kinh tế tương lai, biến này sẽ tác động trực
tiếp đến tổng cầu hiện tại, do đó, hạn chế xác định sụp đổ.
Như vậy, luôn có rất nhiều khó khăn trong việc tìm kiếm các biến ngoại sinh thực
sự có thể sử dụng như các công cụ xác định. Điều này đặc biệt đúng trong lĩnh vực
kinh tế tiền tệ, bởi thực tế, tất cả các biến trong lĩnh vực tài chính – tiền tệ đều có
một mức độ nội sinh nhất định dựa trên thị trường tài chính được thiết lập tốt và kỳ
vọng hợp lý. Cũng với lý do đó, rất khó để biện minh trên cơ sở tiên nghiệm rằng
một biến nhất định không ảnh hưởng đến biến khác. Do đó, hầu như không có một
hạn chế giới hạn nào thuyết phục.
Theo sau những phê phán của Lucas – Sargent – Sims, kinh tế học thực nghiệm đã
phát triển hai phương pháp tiếp cận chủ yếu: tìm kiếm mô hình cấu trúc sâu của nền
kinh tế dựa trên nền tảng kinh tế học vi mô (được Sargent phát triển) và các tiếp cận
quan tâm đến tác động của các cú sốc không kỳ vọng – phương pháp vector tự hồi
quy VAR (do Sims đề xuất và phát triển). Hai phương pháp này sẽ được phân tích
cụ thể trong phần tiếp theo.


15

2.3.

Nền tảng mới của kinh tế học thực nghiệm

2.3.1. Xác định cấu trúc sâu của nền kinh tế
Đối mặt với phê phán của Lucas (1976), Sargent và một số các nhà kinh tế khác như
Hansen (Sargent và Hansen; 1980, 1981), Kydland và Prescott (1982) tiến hành các
nghiên cứu tìm kiếm cấu trúc sâu của nền kinh tế – cấu trúc bất biến trước sự thay
đổi chính sách. Điều này đỏi hỏi phải tìm kiếm các tham số sâu điều chỉnh hành vi
cá nhân liên quan đến thị hiếu, công nghệ, giới hạn nguồn lực và kỳ vọng,… Các
tham số sâu này phản ánh hành vi cá nhân đã bao hàm kỳ vọng chính sách và do đó

không bị thay đổi trước sự thay đổi chính sách – ngoại trừ các tham số mô tả bản
thân chính sách. Đây là lý thuyết kinh tế vĩ mô dựa trên nền tảng kinh tế học vi mô
và đặt kỳ vọng làm trọng tâm.
Trong những nghiên cứu đầu tiên về vấn đề này, kỳ vọng hợp lý (rational
expectation) được cho là thích hợp hơn so với kỳ vọng thích nghi (adaptive
expectation) – đã bị Lucas (1976) phê phán – trong phân tích chính sách và hành vi
cá nhân (Sargent và Wallace, 1976). Khuôn khổ kỳ vọng hợp lý cho rằng các cá
nhân hình thành kỳ vọng tối ưu dựa trên kiến thức đầy đủ về tình trạng nền kinh tế.
Đối mặt với vấn đề xác định cũng như mô hình hóa nhân tố kỳ vọng để tạo ra sự
khả thi trong việc ước lượng mô hình, Sargent với một loạt nghiên cứu vào những
năm 1970 đã thành công trong việc đưa nhân tố kỳ vọng hợp lý vào các mô hình
kinh tế thực nghiệm bằng cách biến đổi các nhân tố kỳ vọng thành một số phương
trình giới hạn đồng thời (cross equation constraints), đồng thời giải quyết vấn đề
xác định trong mô hình.
Phương pháp xác định của Sargent thông qua các phương trình giới hạn đồng thời
có thể được minh họa qua ví dụ đơn giản gồm ba biến: lạm phát
và lãi suất

, sản lượng

. Lãi suất đại diện cho biến chính sách tiền tệ, trong khi lạm phát và

sản lượng được xác định bởi các chủ thể trong nền kinh tế như hộ gia đình và doanh
nghiệp. Tuy nhiên để đơn giản vấn đề, nền tảng vi mô sẽ không được đề cập chi tiết
ở đây. Phương trình mô tả các biến như sau:


16

Lạm phát:

(2.6)

Số hạng đầu tiên của vế phải phương trình nắm bắt khía cạnh hướng về tương lai
(forward-looking) của sự hình thành giá cả –
nhân tại thời điểm

biểu thị kỳ vọng của khu vực tư

nào6. Lạm phát kỳ vọng được đưa vào

của bất kỳ biến

trong phương trình nhằm phản ánh việc thiết lập giá cả hướng về tương lai của các
doanh nghiệp tư nhân, vì họ không thể thay đổi giá cả thường xuyên (ví dụ), do đó
cần quan tâm đến điều kiện nhu cầu trong tương lai và giá cả của các doanh nghiệp
khác. Số hạng thứ hai nắm bắt thành phần quá khứ của lạm phát, ví dụ do chỉ số hóa
trong các hợp đồng. (Lỗ hổng) sản lượng –

cũng ảnh hưởng đến giá cả đặc trưng

bởi sản lượng cao thường kết hợp với chi phí biên sản suất cao hơn. Cuối cùng,
là cú sốc ngoại sinh (thường được gọi là chi phí đẩy), đây là một biến ngẫu nghiên.
Sản lượng:

(2.7)

Số hạng đầu tiên là (lỗ hổng) sản lượng kỳ vọng, tương tự như giá, một phần sản
lượng được quyết định theo cách hướng về tương lai. Thứ đến là thành phần quá
khứ

có thể do chi phí điều chỉnh hay thói quen trong sở thích tiêu dùng.

Số hạng thứ ba

cho thấy sản lượng phản ứng ngược chiều với sự thay đổi

lãi suất thực; là lãi suất danh nghĩa và

–

là lãi suất thực. Ý tưởng ở đây là

một mức lãi suất thực cao sẽ làm giảm tiêu dùng hiện tại do liên quan đến tiêu dùng
trong tương lai. Sản lượng cũng bao gồm một nhân tố ngẫu nhiên

, ví dụ phản ánh

sự thay đổi trong thái độ tiêu dùng trong quan hệ với tiết kiệm.
Lãi suất: giả định NHTW thiết lập lãi suất danh nghĩa theo “quy tắc Taylor”.
(2.8)
Trong đó

là cú sốc chính sách tiền tệ. Ba tham số phản ứng trong quy luật chính

sách đều dương:
cao,
và
6

được hiểu là NHTW sẽ gia tăng lãi suất khi lạm phát tăng

có nghĩa là NHTW sẽ nâng lãi suất trong trường hợp sản lượng gia tăng
hàm ý về một sự thay đổi dễ dàng trong lãi suất.

Để đơn giản hóa, phương trình này và các phương trình về sau sẽ được lược bỏ các hằng số.


17

Để mô tả được những biến động vĩ mô thì tất cả các tham số của mô hình – các
và

vector hệ số

– phải được biết trước. Những cú sốc ngẫu nhiên

đều được

nhận biết qua thời gian, theo đó gây ra những biến động trong sản lượng và lạm
phát cũng như trong chính sách tiền tệ. Ví dụ như
khi hệ số

và

là những hệ số chính sách trong

phản ánh những tham số cấu trúc sâu – bất biến trước những thay

đổi của chính sách. Những hệ số này có thể phụ thuộc vào một số ít các tham số

như vậy. Vector

được giả định là những cú sốc bất ngờ, không thể dự đoán được.

Dường như rất r ràng rằng một sự thay đổi trong quy luật chính sách của cơ quan
tiền tệ – chẳng hạn như gia tăng độ nhạy cảm của lãi suất đối với lạm phát, gia tăng
giá trị của

– sẽ ảnh hưởng đến những tính chất của nền kinh tế theo thời gian.

Nhưng chính xác là ảnh hưởng ở mức độ nào? Khó khăn trong việc phân tích nền
kinh tế qua thời gian chính là những yếu tố trong hiện tại lại phụ thuộc vào kỳ vọng
về tương lai, ít nhất là nếu

phản ánh một số lượng hành vi có mục đích và hướng

về tương lai, ví dụ như những hiểu biết về cách thức hoạt động của nền kinh tế. Cụ
thể, nếu những doanh nghiệp tư nhân tại thời điểm

hình thành kỳ vọng về giá tại

thời điểm

và mong đợi rằng phương trình hình thành giá vẫn giữ nguyên tại

thời điểm

, thì những kỳ vọng của họ phải phản ánh được thông tin này. Theo

đó, kỳ vọng hợp lý được hiểu một cách chính xác là những kỳ vọng được hình

thành dựa trên những thông tin và hiểu biết đầy đủ về hệ phương trình – bao gồm
các phương trình từ (2.6) – (2.8). Do đó, những sự kiện tại thời điểm sẽ phụ thuộc
vào những sự kiện tại thời điểm

, đến lượt nó những sự kiện tại thời điểm

lại phụ thuộc vào những sự kiện tại thời điểm

, và cứ tiếp diễn như thế.

Trước khi hình thành lý thuyết về kỳ vọng hợp lý, biến kỳ vọng được xem như là
một biến ngoại sinh trong mô hình hoặc được mô hình hóa thông qua những giá trị
quá khứ. Chẳng hạn như lạm phát dự kiến có thể được giả định là không đổi hoặc
bằng với lạm phát hiện tại. Điều này có nghĩa rằng việc tìm ra hướng giải quyết cho
hệ phương trình (2.6) – (2.8) sẽ trở thành một nhiệm vụ dễ dàng và mang tính rập
khuôn (máy móc). Tuy nhiên, giả định cơ bản cho rằng một sự thay đổi trong chế
độ chính sách sẽ không kích thích bất kỳ phản ứng nào trong kỳ vọng của khu vực


18

tư nhân. R ràng đây là một giả định không tưởng, đặc biệt là trong trường hợp của
chính sách tiền tệ.
Để giải quyết vấn đề này, Sargent (1977, 1978a, 1978b) sử dụng thực tế là các
phương trình cấu trúc như (2.6) – (2.8) cho phép một giải pháp “hướng về tương
lai”. Do đó, Sargent biểu diễn các biến hiện tại như tổng có trọng số của các cú sốc
hiện tại và tương lai được kỳ vọng (ε), cùng với các biến định trước
với tỷ trọng tất cả phụ thuộc vào các vector tham số cơ bản

. Tiếp đến, để thiết

lập các giả định phân phối cụ thể cho các các cú sốc, dựa trên các nghiên cứu thống
kê chuỗi thời gian cho thấy làm thế nào quy trình tổng quát của loại dữ liệu này có
thể ước lượng bằng cách sử dụng phương pháp maximum-likelihood. Mục tiêu là
ước lượng các vector

– các yếu tố quyết định sâu hơn của quá trình chuỗi thời

gian tổng quát – cho

.

Một cái nhìn sâu sắc ở đây là các tham số cấu trúc xuất hiện ở nhiều phương trình
khác nhau của hệ thống và do đó hàm ý những giới hạn đồng thời. Sargent gọi loại
giới hạn này là “đặc điểm nhận dạng” của kinh tế lượng kỳ vọng hợp lý và những
hạn chế như vậy vẫn là nhân tố trung tâm của việc ước lượng hiện đại. Sargent cũng
sử dụng phương pháp đệ quy đối với hệ phương trình tuyến tính (2.6) – (2.8).
Để minh họa phương pháp và biểu hiện mạch lạc làm thế nào các hạn chế đồng thời
xuất hiện, cần thiết phải sử dụng một đại diện đệ quy. Giải pháp cho hệ phương
trình (2.6) – (2.8) được phỏng đoán có dạng:
(2.9)
Trong đó

và

là các ma trận

ngẫu nhiên của phần dư

. Các thành phần của ma trận

và đặc tính

có thể dễ dàng được ước lượng các bằng phương pháp

hồi quy cơ bản.
Tuy nhiên, nhiệm vụ hiện tại không phải là ước lượng ma trận
tham số cơ bản
thành

. Đặt

và

và

, và hệ cấu trúc (2.6) – (2.8) có thể viết

mà là các
, (2.9) trở


19

7.

Tương ứng với giải pháp phỏng đoán, bắt buộc

, vì vector các cú sốc
. Giả sử ma trận –

–

–

–

không thể dự báo. Khi đó
khả nghịch, ta có :
–

Do đó, giải pháp phỏng đoán được xác định với

–
–

(2.10)
. Đây thực tế

–

là một hạn chế đồng thời, trong đó các tham số cơ bản trong

và

áp đặt các hạn

chế trên các hệ số ma trận .
Khi ước lượng một phương trình như

, với

là phần dư hồi quy,

cần thiết phải chấp nhận các hạn chế với lý thuyết áp đặt trên các hệ số ma trận .
Trong mô hình ví dụ, hạn chế bao gồm chín phương trình và tám tham số chưa xác
định (trong

). Hơn nữa, phần dư

có ma trận phương sai – hiệp phương sai

với sáu phần tử riêng biệt, bổ sung thêm sáu phương trình thông qua
–

–

–

–

. Ma trận phương sai – hiệp phương sai của

có

ba phần tử riêng biệt – do ba cú sốc độc lập ngẫu nhiên – bổ sung thêm ba tham số
cơ bản cần ước ượng. Như vậy, mô hình ví dụ có 15 phương trình và 11 tham số –
hoàn toàn có thể xác định miễn là các điều kiện nhất định được đáp ứng. Hệ có thể
ước lượng bằng cách sử dụng phương pháp maximum-likelihood, và hạn chế đồng
thời áp đặt bởi mô hình có thể được kiểm định một cách r ràng bằng một kiểm

định khả năng xác định.
Phương pháp của Sargent xác định một mô hình cấu trúc cụ thể của nền kinh tế, bao
gồm các mối quan hệ động được xác định tốt. Tuy nhiên, phương pháp phức tạp này
đòi hỏi những lập luận hết sức chặt chẽ để một mô hình cấu trúc sâu có sức thuyết
phục với nền kinh tế. Việc thiết lập các phương trình giới hạn đồng thời khiến mô
hình trở nên hết sức phức tạp trong trường hợp mô hình có quy mô lớn, và đặc biệt
khó khăn khi các mối quan hệ phi tuyến được biểu hiện (Sims 1986). Ngoài ra, phê

7

Ở đây,