Xây dựng hàm cầu tiền trong điều hành chính sách tiền tệ tại việt nam

78 1.1K 1
Xây dựng hàm cầu tiền trong điều hành chính sách tiền tệ tại việt nam

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

LỜI CẢM ƠN Để kết thúc khoá học 2012 – 2016 đánh giá kết sau thời gian học tập trường, nhằm gắn liền lý thuyết với thực tiễn, củng cố hoàn thiện kiến thức học, biết áp dụng lý thuyết vào thực tiễn, trí nhà trường, khoa Ngân Hàng cô giáo chủ nhiệm, em tiến hành thực khoá luận tốt nghiệp: “Xây dựng hàm cầu tiền điều hành sách tiền tệ Việt Nam” nhận hướng dẫn nhiệt tình thầy cô giáo khoa Ngân Hàng, đặc biệt cô Nguyễn Thanh Nhàn cán Ngân Hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi Nhánh Ba Đình, đến khoá luận hoàn thành Nhân dịp này, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới tất tình cảm quý báu Mặc dù có nhiều cố gắng bước đầu làm quen với công tác nghiên cứu khoa học, khoá luận không tránh khỏi thiếu sót định Em mong nhận ý kiến, đóng góp thầy cô để khoá luận hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 18 tháng năm 2016 Sinh viên thực Vũ Thị Kim Anh LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan đề tài nghiên cứu em thực Các số liệu kết luận nghiên cứu trình bày khóa luận trích dẫn rõ ràng Không có hành vi chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo hay gian trá Em xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nghiên cứu Sinh viên: Vũ Thị Kim Anh DANH MỤC CÁC KÝ TỰ VIẾT TẮT Viết tắt NHNN CSTT Nguyên văn Ngân hàng Nhà Nước Chính sách tiền tệ IMF Quỹ tiền tệ quốc tế ( International Monetary Fund) VNĐ Việt Nam đồng M1 M2 Tổng khối lượng tiền hẹp (tổng lượng tiền mặt hệ thống ngân hàng khoản tiền gửi không kỳ hạn) Tổng phương tiện toán (tổng lượng tiền mặt hệ thống ngân hàng + tiền gửi VNĐ ngoại tệ dân cư, DN NHTM) ECM VECM Mô hình hiệu chỉnh sai số (Error Correction Model) Mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction Model) PAM Mô hình hiệu chỉnh phần (Partial Adjustment Model) VAR Mô hình véc tơ tự hồi quy (Vector Autoregressive Model) ARDL ADF NHTM Autoregressive Distributed Lag Kiểm định Dickey Fuller mở rộng Ngân hàng thương mại MỤC LỤC CHƯƠNG CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ CẦU TIỀN Bảng1.1: Kết ước lượng cầu tiền dài hạn theo mô hình ECM nước phát triển 17 Bảng 1.2 Ước lượng hệ số co giãn thu nhập bán co giãn lãi suất số nước 20 Bảng 1.3: Kết ước lượng cầu tiền Võ Trí Thành Suiwah Leung 22 Bảng1.4: Kết ước lượng cầu tiền Phạm Quốc Thắng 23 Bảng 1.5: Ước lượng hàm cầu tiền ngắn hạn Nguyễn Phi Lân 23 Bảng 1.6: Kết ước lượng cầu tiền Đặng Chí Trung 24 Bảng 1.7: Kết nghiên cứu cầu tiền Hà Quỳnh Hoa 24 2.1 Khung điều hành sách tiền tệ Việt Nam 27 2.1.1 Mục tiêu điều hành sách tiền tệ 27 2.1.2 Điều hành cầu tiền thực tế cấp thiết xây dựng hàm cầu tiền 36 2.2 Mô hình xác định hàm cầu tiền Việt Nam 37 2.2.1 Lựa chọn biến số 37 Bảng2.2 Mô tả biến sử dụng đề tài dấu kỳ vọng biến 39 2.2.2 Lựa chọn mô hình 40 2.2.3 Số liệu 40 2.2.4 Kết mô hình 41 Bảng2.3 Kết kiểm định Unit Root – ADF cho chuỗi số liệu 41 hàm cầu tiền M2 41 Bảng 2.5 Kết ước lượng mô hình cầu tiền M2 ngắn hạn 46 CHƯƠNG 49 ỨNG DỤNG HÀM CẦU TIỀN TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM 49 3.1 Định hướng điều hành sách tiền tệ Việt Nam thời gian tới 49 3.1.1 Dự báo tình hình kinh tế Việt Nam thời gian tới 49 3.1.2 Mục tiêu điều hành kinh tế Việt Nam năm tới 50 3.1.3 Định hướng điều hành sách tiền tệ Việt Nam thời gian tới 52 3.2 Ứng dụng việc lựa chọn mục tiêu sách tiền tệ 53 3.3 Ứng dụng việc lựa chọn công cụ sách tiền tệ 55 KẾT LUẬN 58 DANH MỤC BẢNG, HÌNH CHƯƠNG CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ CẦU TIỀN .6 Bảng1.1: Kết ước lượng cầu tiền dài hạn theo mô hình ECM nước phát triển 17 Bảng 1.2 Ước lượng hệ số co giãn thu nhập bán co giãn lãi suất số nước .20 Bảng 1.3: Kết ước lượng cầu tiền Võ Trí Thành Suiwah Leung 22 Bảng1.4: Kết ước lượng cầu tiền Phạm Quốc Thắng 23 Bảng 1.5: Ước lượng hàm cầu tiền ngắn hạn Nguyễn Phi Lân .23 Bảng 1.6: Kết ước lượng cầu tiền Đặng Chí Trung 24 Bảng 1.7: Kết nghiên cứu cầu tiền Hà Quỳnh Hoa 24 2.1 Khung điều hành sách tiền tệ Việt Nam .27 2.1.1 Mục tiêu điều hành sách tiền tệ 27 2.1.2 Điều hành cầu tiền thực tế cấp thiết xây dựng hàm cầu tiền 36 2.2 Mô hình xác định hàm cầu tiền Việt Nam .37 2.2.1 Lựa chọn biến số 37 Bảng2.2 Mô tả biến sử dụng đề tài dấu kỳ vọng biến 39 2.2.2 Lựa chọn mô hình 40 2.2.3 Số liệu 40 2.2.4 Kết mô hình 41 Bảng2.3 Kết kiểm định Unit Root – ADF cho chuỗi số liệu .41 hàm cầu tiền M2 41 Bảng 2.5 Kết ước lượng mô hình cầu tiền M2 ngắn hạn 46 CHƯƠNG 49 ỨNG DỤNG HÀM CẦU TIỀN TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM .49 3.1 Định hướng điều hành sách tiền tệ Việt Nam thời gian tới 49 3.1.1 Dự báo tình hình kinh tế Việt Nam thời gian tới 49 3.1.2 Mục tiêu điều hành kinh tế Việt Nam năm tới 50 3.1.3 Định hướng điều hành sách tiền tệ Việt Nam thời gian tới 52 3.2 Ứng dụng việc lựa chọn mục tiêu sách tiền tệ 53 3.3 Ứng dụng việc lựa chọn công cụ sách tiền tệ 55 KẾT LUẬN .58 MỞ ĐẦU i.Sự cần thiết thực đề tài Cầu tiền đóng vai trò quan trọng phân tích sách kinh tế vĩ mô, đặc biệt việc lựa chọn hành động sách tiền tệ Để nhà hoạch định sách tiền tệ dự báo nhu cầu tiền kinh tế đưa định liên quan đến cung ứng tiền đáp ứng nhu cầu không gây bất ổn cho thị trường tiền tệ nói riêng kinh tế nói chung cầu tiền phải ước lượng ổn định Đó điều kiện tiên cho sách tiền tệ hiệu Chính quan trọng cầu tiền việc hoạch định thực thi sách tiền tệ mà vài thập kỷ qua, nghiên cứu mặt lý thuyết thực nghiệm cầu tiền thực nhiều giới Tuy nhiên, phần lớn nghiên cứu thực nước phát triển, đặc biệt Anh, Mỹ nghiên cứu thực nước phát triển Đặt bối cảnh năm gần trước tác động chế độ tỉ giá thả nổi, xu hướng toàn cầu hóa thị trường vốn, tự hóa khu vực tài chính, cải cách thị trường nội địa nước phát triển ngày tăng, việc nghiên cứu cầu tiền ngày Ngân hàng Trung ương, nhà hoạch định sách, nhà nghiên cứu quan tâm nhiều thực trở thành vấn đề thời quốc gia Xuất phát từ thực tế hoạt động thị trường tài Việt Nam chủ yếu dựa vào hệ thống ngân hàng thực tế điều hành sách tiền tệ Ngân hàng Nhà nước việc nghiên cứu cầu tiền dự báo cầu tiền cần thiết Việt Nam Đó gợi ý cho việc chọn đề tài: “Xây dựng hàm cầu tiền điều hành sách tiền tệ Việt Nam” ii Tổng quan hàm cầu tiền Từ lâu, tiền sử dụng làm phương tiện trao đổi kinh tế quốc gia Vì thế, việc nước phải tính toán khối lượng tiền in ấn phát hành năm cho phù hợp với nhu cầu thực tế trở thành vấn đề quan tâm hàng đầu Do đó, giới, cầu tiền nghiên cứu từ sớm, ban đầu lí thuyết sơ khai nhờ có nỗ lực phát triển không ngừng nghỉ nhà kinh tế mà mô hình hàm cầu tiền dần hoàn chỉnh cụ thể hoá cho kinh tế với đặc điểm khác quốc gia, đặc biệt quốc gia phát triển Một nghiên cứu cho đặt móng cho việc nghiên cứu hàm cầu tiền nghiên cứu vào cuối kỉ 19, đầu kỉ 20 Irving Fisher nhà kinh tế trường phái Cambridge phát triển cách tiếp cận cổ điển cầu tiền, với nội dung chủ yếu học thuyết xác định thu nhập danh nghĩa Tuy nhiên, vai trò người tiên phong nên tránh khỏi thiếu sót như: việc đề cập đến vấn đề lãi suất biến để xác định hàm cầu tiền quan điểm hay không số họ giải thích thỏa đáng tầm quan trọng lý việc cho biến vào hàm cầu tiền mà xây dựng Mặc dù vậy, nhà kinh tế phủ nhận vai trò vô quan trọng công lao to lớn nhà tiên phong Từ đó, nhiều học thuyết cầu tiền đời ngày mang tính thuyết phục hơn, học thuyết cầu tiền tệ trường phái Keynes, cách tiếp cận Baumol, Tobil với quan điểm đắn dân cư nắm giữ tiền không đáp ứng nhu cầu giao dịch mà phục vụ nhu cầu đầu dự phòng, từ xây dựng biến phù hợp với nhu cầu riêng Từ nghiên cứu đó, năm 1956, Milton Friedman phát triển học thuyết cầu tiền tệ qua báo: “Học thuyết số lượng tiền tệ: Một xác nhận lại” đó, cách nghiên cứu mình, thay phân tích động đặc biệt thúc đẩy việc giữ tiền Keynes làm, Friedman đơn giản nêu lên cầu tiền tệ bị ảnh hưởng nhân tố ảnh hưởng đến cầu loại tài sản Tuy nhiên, tấy nghiên cứu từ lý thuyết, việc xây dựng hàm cầu tiền lựa lý luận cổ điển nên tính thuyết phục chưa cao nên từ đòi hỏi phương pháp xác định dựa số thực tế lịch sử qua Điều thúc đẩy nhà nghiên cứu phát triển việc xây dựng cầu tiền lên tầm cao Theo đó, cầu tiền xây dựng qua phương pháp định lượng vào trước năm 1970, với nghiên cứu tiêu biểu như: nghiên cứu Fan Liu (1970) sử dụng số liệu hàng năm từ 1953 đến 1968 nước Châu Á cho thấy thu nhập thực tế tương quan thuận chiều với cầu tiền thực tế, hay nghiên cứu Miller (1991) Mỹ với chuỗi số liệu kéo dài từ quý năm 1959 đến quý năm 1987 với hai biến số để xác định cầu tiền thu nhập thực tế mức giá , bên cạnh có nghiên cứu Drake Chrystal (1994) với biến bao gồm thu nhập thực tế, mức giá bổ sung thêm hai biến quan trọng lãi suất thân khối lượng tiền lãi suất tài sản thay thế, nghiên cứu Artis (1993) sử dụng cách tiếp cận thông qua việc chuyển đổi biến tương ứng với tiền tệ quốc gia, nghiên cứu Arize Shiff (1993) Nhật mối quan hệ tỷ lệ thuận khối lượng M2 GNP với số liệu từ quý năm 1973 đến quý năm 1988 Hầu hết nghiên cứu xây dựng tảng kinh tế nước phát triển với thị trường tài nắm vai trò chủ đạo việc cung ứng vốn cho thị trường, tỷ lệ thất nghiệp thấp, tăng trưởng GDP bền vững đồng thời lãi suất tự hóa, tín hiệu từ thị trường phản ánh tác động trực tiếp đến hàm cầu tiền Ở nước phát triển, nơi thị trường tài chưa thật vững mạnh, kinh tế phát triển thiếu ổn định việc xây dựng hàm cầu tiền khó khăn hơn, nhiên có nghiên cứu ghi nhận cách tích cực nghiên cứu Hossain(1988) ước lượng mô hình cầu tiền ngắn hạn cho Bangladesh sử dụng liệu quý từ quý năm 1974 đến quý năm 1985 Như vậy, quốc gia ngày đánh giá cao vai trò việc xây dựng hàm cầu tiền phù hợp điều hành sách tiền tệ, dần trở thành lối chung đắn cho tất nhà hoạch định sách Tuy vậy, số lượng nghiên cứu thức cầu tiền Việt Nam lại tương đối ít, hiệu ứng dụng điều hành sách tiền tệ hạn chế Đồng thời, với quốc gia phát triển, kinh tế chưa thực ổn định cung ứng vốn chủ yêu thông qua hệ thống ngân hàng Việt Nam việc xây dựng hàm cầu tiền nhiều công sức thời gian, việc đưa biến cho phù hợp phụ thuộc vào giai đoạn phát triển kinh tế Cho đến thời điểm này, số lượng nghiên cứu định lượng cầu tiền thực Một số nghiên cứu như: Phạm Quốc Thắng (1996) xây dựng hàm cầu tiền theo mô hình hiệu chỉnh phần (PAM) cho thời kỳ 1985-1995, số liệu nghiên cứu lấy theo năm Với số lượng 10 quan sát, kết ước lượng có ý nghĩa phân tích dự báo Nghiên cứu Đặng Chí Trung (2004) xét cầu tiền theo tháng (1991:T1- 2002: T12) theo mô hình PAM đưa thêm biến giải thích ảnh hưởng tỷ giá hối đoái thực tế đến nhu cầu nắm giữ tiền 57 NHNN cần sử dụng thành thạo linh hoạt công cụ CSTT gián tiếp nghiệp vụ thị trường mở, sách tái chiết khấu, dự trữ bắt buộc Các công cụ gián tiếp NHNN sử dụng linh hoạt hiệu điều tiết cao nhanh chóng biến động mang tính mùa vụ cầu tiền ngắn hạn + Đối với công cụ dự trữ bắt buộc: công cụ mang tính chất thị trường có tác động gián tiếp đến trình tạo tiền NHTM cung ứng tiền tệ Tuy nhiên, năm trước, NHNN thường giữ cố định thời gian dài làm giảm vai trò điều tiết cung ứng tiền tệ công cụ Vì thế, NHNN cần sử dụng công cụ cách linh hoạt hơn, cần kết hợp với công cụ khác để giảm thiểu khuyết điểm công cụ dự trữ bắt buộc ảnh hưởng mạnh đến khối tiền cung ứng gây bất ổn cho hoạt động ngân hàng + Đối với công cụ nghiệp vụ thị trường mở: công cụ có ảnh hưởng trực tiếp đến dự trữ NHTM ảnh hưởng gián tiếp đến mức lãi suất Vì thế, để thực mục tiểu cuối kiểm soát lạm phát NHNN phải nên phát hành tín phiếu để hút bớt tiền lưu thông Từ làm giảm trữ NHTM, đồng thời làm giảm lượng tiền cung ứng thị trường Kết luận chương Như vậy, việc xác định hàm cầu tiền có vai trò vô quan trọng việc điều hành CSTT Việt Nam, từ giúp NHNN xác định lượng tiền cung ứng thêm hàng năm đáp ứng cầu nên kinh tế Vấn đề thực cần thiết,đặc biệt thời kì nước ta theo đuổi mục tiêu ổn định giá Trên sở nghiên cứu lý thuyết cổ điển với công trình theo sau giới, nhận thấy cấp thiết vấn đề nghiên cứu hàm cầu tiền Việt Nam, nghiên cứu đưa hàm cầu tiền xây dựng sở yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp tới cầu tiền kinh tế Từ đó, thấy rằng, khung điều hành CSTT nay, có nhân tố khác tác động với mức độ không giống tới cầu tiền tệ Việt Nam Như vậy, không đơn có hai yếu tố: GDP, tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến cầu tiền cách xác định NHNN nay, cần 58 tính toán tất tác động yếu tố để đưa lượng cung tiền phù hợp, từ CSTT trở nên hiệu điều hành cách linh hoạt, chủ động Bài nghiên cứu với mô hình ước lượng đưa cụ thể độ co giãn cầu tiền với nhân tố góp phần định hướng rõ cách xác định lượng tiền cung ứng qua đưa số khuyến nghị việc lựa chọn mục tiêu, công cụ sử dụng điều hành sách tiền tệ phù hợp với mục tiêu cuối KẾT LUẬN Nghiên cứu với đề tài “Xây dựng hàm cầu tiền điều hành sách tiền tệ Việt Nam” tập trung nghiên cứu vấn đề lý luận thực tiễn việc nghiên cứu cầu tiền giới Việt Nam; xây dựng hàm cầu tiền cho Việt Nam; đồng thời khái quát thực trạng điều hành sách tiền tệ điều hành cầu tiền CSTT Việt Nam thời gian qua đưa khuyến nghị cho việc điều hành CSTT dựa sở phân tích thực trạng cầu tiền Những nội dung cụ thể mà nghiên cứu gồm: Tập hợp cách có hệ thống lý thuyết cầu tiền nhằm cung cấp cách hệ thống sở lý thuyết cho nghiên cứu sau cầu tiền Tổng hợp nghiên cứu thực nghiệm cầu tiền rút kinh nghiệm liên quan tới công việc định lượng cầu tiền việc lựa chọn biến, mô hình, phương pháp ước lượng, Tổng quan sách tiền tệ Việt Nam Bài nghiên cứu ước lượng hàm cầu tiền M2 cho kinh tế Việt Nam giai đoạn 2004 – 2015 việc áp dụng mô hình VECM Kết ước lượng có sở phù hợp với lý thuyết 59 Đưa số khuyến nghị lựa chon mục tiêu, công cụ điều hành CSTT Tuy nghiên cứu đạt mục tiêu nghiên cứu đề song việc nghiên cứu "Xây dựng hàm cầu tiền điều hành sách tiền tệ Việt Nam" nghiên cứu gợi mở cho việc ứng dụng phân tích định lượng cầu tiền vào việc điều hành CSTT NHNN Để việc điều hành CSTT đạt hiệu trình phát triển NHNN thành NHTW đại cần phải có nhiều nghiên cứu sâu mà luận án chưa thực được, chẳng hạn việc ước lượng hàm cầu tiền thành tố tổng khối lượng tiền, ước lượng với biến chi phí hội lãi suất thị trường chợ đen… TÀI LIỆU THAM KHẢO Kinh tế học (1995), David Begg, Nxb Giáo dục, Hà nội Tiền tệ - Ngân hàng (2012), Học viện Ngân hàng, Nxb Dân trí Tài quốc tế (2012), GS.TS Nguyễn Văn Tiến, Nxb Thống kê Kinh tế lượng (2013), TS Bùi Duy Phú, Nxb Giáo dục “Hàm cầu tiền Việt Nam qua mô hình Wong, phân tích dự báo (2012”), TS Bùi Duy Phú, Ths Trần Thị Lộc, Tạp chí Ngân Hàng “Cầu tiền mối quan hệ với lạm phát sách tiền tệ Việt Nam” (2011), TS Nguyễn Phi Lân, Tạp chí Ngân Hàng “Cầu tiền hệ sách tiền tệ Việt Nam (2008)”, Luận án TS Hà Quỳnh Hoa Báo cáo tình hình Kinh tế - xã hôi (2004 – 2014), Tổng cục Thống kê Luật NHNN (2010), Ngân hàng Nhà nước 10 “Khung sách tiền tệ Việt Nam năm 2012 gợi ý sách”, PGS.TS Lê Thị Tuấn Nghĩa; ThS Chu Khánh Lân, Tạp chí Ngân Hàng 11 Chính sách tiền tệ năm 2014 vấn đề đặt năm 2015 - TS Nguyễn Thị Kim Thanh – NHNN, Tạp chí tài (2015) 12 Vietnam in the 1980s: Prices reforms and Stabilization, Offprint of "Banca Nazionale del Lavoro Quarterly Review", No 197- June 1996, Suiwah Leung and Vo Tri Thanh (1996) 60 13 “ Government deficit and the inflation process in developing countries” Aghevi, B.B and Khan, M.S,(1978) 14 “Estimating a European demand for money”, Bernd Hayo 15 “An Empirical Analysis of the Money Demand Function in ASEAN5” - Han Yu & Pei-Tha Gan 16 “Demand for Money in Asian Countries: Empress Evidens”, Fan, L.S and Liu, Z.R (1970), Indian Economic Journal 17 “Demand for money in Lao PDR and policy implications”,Somphao Phaysith,2012 PHỤ LỤC Phụ lục Kết kiểm định nghiệm đơn vị biến hàm cầu tiền M2 Null Hypothesis: LNM2 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -2.547924 -3.605593 -2.936942 -2.606857 0.1122 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNM2) Method: Least Squares Date: 05/14/16 Time: 15:13 Sample (adjusted): 2004Q1 2015Q1 Included observations: 45 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LNM2(-1) C -0.265580 0.777289 0.104234 0.299022 -2.547924 2.599441 0.0150 0.0132 0.145912 0.123436 0.375144 5.347862 -16.51389 6.491916 0.015003 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.030545 0.400688 0.925694 1.010138 0.956227 2.087521 Null Hypothesis: D(LNM2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length:1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation t-Statistic Prob.* -7.276049 -3.610453 -2.938987 -2.607932 0.0000 Dependent Variable: D(LNM2,2) Method: Least Squares Date: 05/14/16 Time: 08:29 Sample (adjusted): 2004Q2 2015Q1 Included observations: 44 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob D(LNM2(-1)) C -1.261185 0.045021 0.173334 0.064654 -7.276049 0.696341 0.0000 0.4906 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.588619 0.577500 0.399306 5.899461 -18.50894 52.94089 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -0.024699 0.614316 1.051740 1.137051 1.082349 1.871577 Null Hypothesis: LNGDP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -2.665937 -3.588509 -2.929734 -2.703064 0.0322 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNGDP) Method: Least Squares Date: 05/14/16 Time: 15:19 Sample (adjusted): 2004Q1 2015Q1 Included observations: 45 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LNGDP(-1) C -0.380979 0.855798 0.122059 0.270977 -3.121272 3.158188 0.0033 0.0029 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic 0.188286 0.168959 0.149657 0.940686 22.16409 9.742341 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.012940 0.164167 -0.916550 -0.835450 -0.886474 1.769119 Prob(F-statistic) 0.003253 Null Hypothesis: D(LNGDP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -7.509625 -3.596616 -2.933158 -2.704867 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNGDP,2) Method: Least Squares Date: 05/14/16 Time: 15:22 Sample (adjusted): 2004Q2 2015Q1 Included observations: 44 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob D(LNGDP(-1)) D(LNGDP(-1),2) C -1.525788 0.466656 0.016294 0.203178 0.141641 0.023449 -7.509625 3.294635 0.694868 0.0000 0.0021 0.4913 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.627954 0.608875 0.150892 0.887962 21.39100 32.91290 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -0.005475 0.241272 -0.875762 -0.751643 -0.830267 2.044706 Null Hypothesis: LNG has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -2.560281 -3.621023 -2.943427 -2.610263 0.1102 Dependent Variable: D(LNG) Method: Least Squares Date: 05/14/16 Time: 15:24 Sample (adjusted): 2004Q1 2015Q1 Included observations: 45 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LNG(-1) -0.166923 0.065197 -2.560281 0.0154 0.387406 0.310831 0.039650 0.050307 69.60897 5.059215 0.002831 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) -0.007919 0.047761 -3.492377 -3.274685 -3.415630 1.915914 Null Hypothesis: D(LNG) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -3.960426 -3.639407 -2.951125 -2.614300 0.0044 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNG,2) Method: Least Squares Date: 05/14/16 Time: 15:27 Sample (adjusted): 2004Q2 2015Q1 Included observations: 44 after adjustments Variable D(LNG(-1)) D(LNG(-1),2) Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient -1.082926 0.673716 0.587242 0.036157 0.035297 68.55141 8.825012 0.000023 Std Error 0.273437 0.255053 S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat t-Statistic Prob -3.960426 2.641473 0.0005 0.0136 0.056278 -3.620671 -3.306420 -3.513503 1.872694 t-Statistic Prob.* Null Hypothesis: LNDR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0(Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level -1.302898 -3.596616 -2.933158 -2.604867 0.6195 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNDR) Method: Least Squares Date: 05/14/16 Time: 15:30 Sample (adjusted): 2004Q1 2015Q1 Included observations: 45 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LNDR(-1) -0.091659 0.070350 -1.302898 0.2004 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.427533 0.382338 0.117627 0.525775 32.39618 9.459786 0.000085 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -0.006071 0.149669 -1.352199 -1.186707 -1.291540 1.906606 Null Hypothesis: D(LNDR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -5.841554 -3.596616 -2.933158 -2.604867 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNDR,2) Method: Least Squares Date: 05/14/16 Time: 15:32 Sample (adjusted): 2004Q2 2015Q1 Included observations: 42 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob D(LNDR(-1)) D(LNDR(-1),2) C -0.857780 0.516375 -0.003731 0.146841 0.138970 0.018320 -5.841554 3.715717 -0.203673 0.0000 0.0006 0.8397 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid 0.469990 0.442810 0.118675 0.549262 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion -0.001850 0.158985 -1.356115 -1.231996 Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 31.47841 Hannan-Quinn criter 17.29179 Durbin-Watson stat 0.000004 -1.310620 1.953737 Phụ lục 2: Kết kiểm tra đồng tích hợp M2 Sample (adjusted): 2004Q2 2015Q1 Included observations: 44 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LNM2 LNGDP LNG LNDR Lags interval (in first differences): to Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.1 Critical Value Prob.** None * At most * At most * At most * 0.632919 0.315998 0.244115 0.102975 67.27921 29.19665 14.76444 4.129514 44.49359 27.06695 13.42878 2.705545 0.0003 0.0585 0.0642 0.0421 Trace test indicates cointegrating eqn(s) at the 0.1 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.1 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No of CE(s) Eigenvalue Max-Eigen Statistic 0.1 Critical Value Prob.** None * At most At most At most * 0.632919 0.315998 0.244115 0.102975 38.08256 14.43221 10.63492 4.129514 25.12408 18.89282 12.29652 2.705545 0.0016 0.0906 0.0735 0.0421 Max-eigenvalue test indicates cointegrating eqn(s) at the 0.1 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.1 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I): LNM2 -2.694818 LNGDP 4.453428 LNG -9.639004 LNDR 1.273354 -1.115042 -0.014684 0.606999 -3.693192 -5.599594 -0.447259 -5.893598 2.883980 -7.092773 -2.340011 3.054458 0.579320 0.164054 0.054871 0.001002 0.021811 0.009959 0.024715 -0.007998 -0.048095 Log likelihood 112.5732 Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(LNM2) D(LNGDP) D(LNG) D(LNDR) 0.189466 -0.089805 - 0.001617 -0.059936 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LNM2 LNGDP LNG 1.000000 -1.652590 3.576867 (0.37943) (0.49116) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(LNM2) -0.510576 (0.15539) D(LNGDP) 0.242008 (0.06324) D(LNG) -0.004359 (0.01809) D(LNDR) 0.161517 (0.05796) Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LNM2 LNGDP LNG 1.000000 0.000000 4.145624 (0.82530) 0.000000 1.000000 0.344161 (0.46931) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(LNM2) -0.693502 0.237890 (0.14535) (0.28835) D(LNGDP) 0.180825 -0.602588 (0.06232) (0.12363) D(LNG) -0.005476 0.003502 (0.01957) (0.03881) D(LNDR) -0.137197 0.347474 (0.06170) (0.12241) Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LNM2 LNGDP LNG 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 LNDR 0.472519 (0.20435) 119.7893 LNDR 0.383311 (0.34339) 0.517873 (0.19527) 125.1068 LNDR -4.688052 (1.25204) - 0.096858 (0.14523) 0.000822 0.009701 -0.010998 -0.013371 0.000000 0.000000 Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(LNM2) -0.693648 (0.14526) D(LNGDP) 0.180462 (0.06100) D(LNG) -0.005359 (0.01913) D(LNDR) -0.137903 (0.05650) 1.000000 1.223305 (0.33772) 0.182125 (0.40104) -0.740983 (0.16841) 0.048286 (0.05280) 0.078161 (0.15600) -2.764406 (0.58079) 0.613525 (0.24389) -0.044562 (0.07647) -0.310475 (0.22591) Phụ lục 3: Kết ước lượng hàm cầu tiền dài hạn M2 Vector Autoregression Estimates Date: 05/07/16 Time: 09:59 Sample (adjusted): 2004Q1 2015Q1 Included observations: 45 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in Cointegrating Eq: CointEq1 LNM2(-1) 1.000000 LNGDP(-1) -1.652590 (0.37943) [-10.3256] LNG(-1) 3.576867 (0.49116) [35.9269] LNDR(-1) 0.472519 (0.20435) [16.0935] C -5.5237 Error Correction: D(LNM2) D(LNGDP) D(LNG) CointEq1 -2.362205 (1.01484) [-2.32767] 0.788199 (0.76607) [ 1.02889] 0.046274 (0.10088) [ 0.45868] LNM2 LNGDP LNG LNDR LNM2(-1) -0.101191 (0.23011) [-0.43975] -0.015945 (0.10394) [-0.15341] 0.032876 (0.02543) [ 1.29301] 0.107376 (0.08755) [ 1.22644] LNM2(-2) 0.053841 (0.21814) [ 0.24682] -0.101444 (0.09854) [-1.02952] -0.010842 (0.02410) [-0.44982] 0.087254 (0.08300) [ 1.05128] LNM2(-3) -0.563671 (0.22616) [-2.49239] -0.190993 (0.19851) [-0.96212] -0.089184 (0.10216) [-0.87302] -0.066448 (0.08967) [-0.74104] -0.045237 (0.02499) [-1.81023] 0.006370 (0.02193) [ 0.29041] -0.001348 (0.08605) [-0.01567] 0.108835 (0.07553) [ 1.44097] -0.076014 (0.45233) [-0.16805] 1.194835 (0.50671) [ 2.35804] 0.459119 (0.20432) [ 2.24709] 0.009394 (0.22888) [ 0.04104] 0.035607 (0.04998) [ 0.71241] 0.070966 (0.05599) [ 1.26751] -0.259995 (0.17210) [-1.51072] 0.329747 (0.19279) [ 1.71039] -0.755170 (0.53938) [-1.40007] 1.161118 (0.51891) 0.047300 (0.24364) [ 0.19414] 0.317032 (0.23439) -0.202267 (0.05960) [-3.39378] 0.097273 (0.05734) -0.322061 (0.20522) [-1.56933] -0.146644 (0.19743) LNM2(-4) LNGDP(-1) LNGDP(-2) LNGDP(-3) LNGDP(-4) LNG(-1) LNG(-2) LNG(-3) LNG(-4) LNDR(-1) LNDR(-2) LNDR(-3) LNDR(-4) C R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D dependent [ 2.23760] 3.546888 (1.81949) [ 1.94938] -5.453329 (2.57249) [-2.11986] -0.757791 (2.37910) [-0.31852] -4.063815 (1.96482) [-2.06828] 0.906398 (0.55504) [ 1.63304] -1.640154 (0.90595) [-1.81042] 1.231387 (0.90931) [ 1.35420] -0.267510 (0.54882) [-0.48743] 1.905413 (1.17019) [ 1.62829] [ 1.35256] 0.968269 (0.82187) [ 1.17813] -0.879837 (1.16200) [-0.75717] 1.506481 (1.07465) [ 1.40183] -2.693657 (0.88752) [-3.03504] 0.324317 (0.25071) [ 1.29358] -0.639917 (0.40922) [-1.56374] 0.007175 (0.41074) [ 0.01747] 0.237161 (0.24790) [ 0.95666] 1.433198 (0.52858) [ 2.71141] [ 1.69651] 1.301946 (0.20105) [ 6.47585] -0.697309 (0.28425) [-2.45316] 0.773037 (0.26288) [ 2.94063] -0.633962 (0.21710) [-2.92007] 0.081574 (0.06133) [ 1.33010] -0.080372 (0.10010) [-0.80289] 0.039572 (0.10048) [ 0.39385] -0.062831 (0.06064) [-1.03609] 0.106142 (0.12930) [ 0.82089] [-0.74275] 0.044613 (0.69228) [ 0.06444] -0.213394 (0.97877) [-0.21802] 1.762939 (0.90519) [ 1.94758] -0.315648 (0.74757) [-0.42223] 1.373029 (0.21118) [ 6.50172] 1.026550 (0.34469) [-2.97814] 0.449950 (0.34597) [ 1.30054] 0.012026 (0.20881) [ 0.05759] 0.345606 (0.44523) [ 0.77624] 0.839323 0.704015 1.546024 0.285254 6.203084 5.579196 0.634489 1.382262 2.928449 0.524320 0.715628 0.476157 0.315445 0.128850 2.988369 34.18945 -0.954970 -0.207197 2.216345 0.178026 0.956353 0.919598 0.018876 0.031519 26.01945 84.87918 -3.771066 -3.023293 0.048655 0.111159 0.915584 0.844498 0.223807 0.108533 12.87981 40.36705 -1.298170 -0.550397 2.214882 0.275227 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion 1.41E-08 1.09E-09 167.0664 -5.503690 -2.512599 Phụ lục 4: Kết ước lượng hàm cầu tiền ngắn hạn Estimation Method: Least Squares Sample: 2004Q1 2015Q1 Included observations: 45 Total system (balanced) observations 45 C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14) C(15) C(16) C(17) C(18) C(19) C(20) C(21) Coefficient Std Error t-Statistic Prob -2.078659 0.972613 0.853158 0.605251 0.488994 -1.083295 0.215937 -0.760940 0.694192 11.51294 -5.403849 1.132992 18.35930 10.94747 3.181274 4.545274 -2.785262 -0.345225 -0.438274 -0.322226 0.273966 0.532917 0.423242 0.307107 0.281252 0.203748 0.713242 0.767196 0.715718 0.548692 4.479936 4.807710 4.687982 6.592884 2.842000 2.593187 2.208686 1.667610 0.302801 0.274982 0.316616 0.269929 -3.869254 2.055679 2.778048 2.154408 2.399186 -1.519336 0.281074 -1.063099 1.265579 2.569630 -1.123953 0.241588 2.784506 3.851939 1.226739 2.058182 -1.670426 -1.141396 -1.570164 -1.334810 1.013690 0.0019 0.0564 0.0124 0.0412 0.0253 0.0255 0.0734 0.3246 0.2974 0.0264 0.2985 0.8345 0.0128 0.0023 0.2385 0.0849 0.1253 0.0794 0.0395 0.0842 0.0586 Determinant residual covariance R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Durbin-Watson stat 0.019254 0.89688 0.760760 0.214966 2.080323 Mean dependent var S.D dependent var Sum squared resid 0.026268 0.439494 0.693156 ... nghiên cứu cầu tiền Hà Quỳnh Hoa 24 2.1 Khung điều hành sách tiền tệ Việt Nam 27 2.1.1 Mục tiêu điều hành sách tiền tệ 27 2.1.2 Điều hành cầu tiền thực tế cấp thiết xây dựng hàm cầu tiền 36 2.2... 41 hàm cầu tiền M2 41 Bảng 2.5 Kết ước lượng mô hình cầu tiền M2 ngắn hạn 46 CHƯƠNG 49 ỨNG DỤNG HÀM CẦU TIỀN TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM 49 3.1 Định hướng điều hành sách tiền. .. cứu cầu tiền Hà Quỳnh Hoa 24 2.1 Khung điều hành sách tiền tệ Việt Nam .27 2.1.1 Mục tiêu điều hành sách tiền tệ 27 2.1.2 Điều hành cầu tiền thực tế cấp thiết xây dựng hàm cầu

Ngày đăng: 21/04/2017, 22:59

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • CHƯƠNG 1

  • CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ CẦU TIỀN

  • Bảng1.1: Kết quả ước lượng cầu tiền dài hạn theo mô hình ECM ở các nước phát triển

  • Bảng 1.2 Ước lượng hệ số co giãn thu nhập và bán co giãn lãi suất ở một số nước

  • Bảng 1.3: Kết quả ước lượng cầu tiền của Võ Trí Thành và Suiwah Leung

  • Bảng1.4: Kết quả ước lượng cầu tiền của Phạm Quốc Thắng

  • Bảng 1.5: Ước lượng hàm cầu tiền trong ngắn hạn của Nguyễn Phi Lân

  • Bảng 1.6: Kết quả ước lượng cầu tiền của Đặng Chí Trung

  • Bảng 1.7: Kết quả nghiên cứu cầu tiền của Hà Quỳnh Hoa

    • 2.1. Khung điều hành chính sách tiền tệ của Việt Nam

      • 2.1.1. Mục tiêu điều hành chính sách tiền tệ

        • 2.1.1.1. Mục tiêu cuối cùng

        • 2.1.1.2. Mục tiêu trung gian

        • 2.1.1.3. Mục tiêu hoạt động.

        • 2.1.1.4. Các công cụ sử dụng

      • 2.1.2. Điều hành cầu tiền trong thực tế và sự cấp thiết xây dựng hàm cầu tiền.

    • 2.2. Mô hình xác định hàm cầu tiền tại Việt Nam

      • 2.2.1. Lựa chọn biến số

  • Bảng2.2 Mô tả các biến sử dụng trong đề tài và dấu kỳ vọng của mỗi biến.

    • 2.2.2 Lựa chọn mô hình

    • 2.2.3. Số liệu

    • 2.2.4. Kết quả mô hình

  • Bảng2.3 Kết quả kiểm định Unit Root – ADF cho các chuỗi số liệu của

  • hàm cầu tiền M2

  • Bảng 2.5 Kết quả ước lượng mô hình cầu tiền M2 ngắn hạn

  • CHƯƠNG 3

  • ỨNG DỤNG HÀM CẦU TIỀN TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

    • 3.1. Định hướng điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam thời gian tới.

      • 3.1.1. Dự báo tình hình kinh tế của Việt Nam trong thời gian tới

      • 3.1.2. Mục tiêu điều hành kinh tế của Việt Nam trong những năm tới

      • 3.1.3. Định hướng điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam trong thời gian tới

    • 3.2. Ứng dụng trong việc lựa chọn mục tiêu của chính sách tiền tệ.

    • 3.3. Ứng dụng trong việc lựa chọn công cụ của chính sách tiền tệ

  • KẾT LUẬN

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan