Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế Việt Nam: Nghiên cứu giai đoạn 2001-2017

Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế Việt Nam: Nghiên cứu giai đoạn 2001-2017

(Tác giả: BÙI THỊ ĐIỆP, MAI BÌNH DƯƠNG – Nguồn: http://tapchitaichinh.vn/)

Bài viết nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam. Dữ liệu thứ cấp giai đoạn quý I/2000 đến quý IV/2017, được thu thập chủ yếu từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Kinh tế thương mại (TradingEconomics.com) và Tổng cục Thống kê. Tác giả sử dụng mô hình VAR và phân tích phản ứng đẩy để nghiên cứu mối quan hệ này. Kết nghiên cứu cho thấy, trong ngắn hạn là quan hệ nghịch biến và trong dài hạn là quan hệ đồng biến. Đây là cơ sở tác giả đề xuất một số khuyến nghị cho tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát ở Việt Nam hiện nay.
Ảnh minh họa. Nguồn: InternetẢnh minh họa. Nguồn: Internet

Trong phát triển kinh tế, thách thức cũng như khó khăn nhất chính là sự kết hợp hài hòa giữa tăng trưởng kinh tế và kiềm chế lạm phát. Vì vậy, một trong những mục tiêu quan trọng của các nhà quản lý và điều hành nền kinh tế ở bất kỳ quốc gia nào trên thế giới bao gồm cả Việt Nam là tạo dựng môi trường kinh tế vĩ mô ổn định với mức tăng trưởng kinh tế cao và bền vững, cùng với mức lạm phát thấp.

Trong nhiều thập kỷ qua, các nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình kinh tế lượng khác nhau tại các quốc gia trên thế giới nhằm nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng trong ngắn hạn hoặc trong dài hạn. Trên thực tế, tuỳ theo tình hình của mỗi nước, mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng có thể cùng chiều và cũng có thể ngược chiều.

Umaru và Zubairu (2012) sử dụng dữ liệu quý I/2005 đến quý II/2012 tại Nigeria bằng cách kiểm định nghiệm đơn vị của Dickey Fuller và Philips Perron. Nghiên cứu kết luận, lạm phát tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế thông qua việc khuyến khích sản xuất và tăng trưởng sản lượng.

Trong khi đó, Mallik và Chowdhury (2001) phân tích tác động lạm phát và tăng trưởng tại 4 quốc gia Nam Á (Bangladesh, Ấn Độ, Pakistan và Sri Lanka). Kết quả nghiên cứu chứng minh lạm phát và tăng trưởng có quan hệ với nhau một cách chắc chắn. Tính nhạy cảm của lạm phát đến sự thay đổi của mức độ tăng trưởng lớn hơn sự nhạy cảm của tăng trưởng đến sự thay đổi của lạm phát.

Faria (2001) kiểm định mối quan hệ giữa lạm phát và sản lượng trong bối cảnh nền kinh tế phải đối mặt với thời kỳ lạm phát cao kéo dài tại quốc gia Brazil, giai đoạn năm 1985 đến năm 1995. Kết quả cho thấy, lạm phát không ảnh hưởng đến sản lượng kinh tế trong dài hạn, tuy nhiên trong ngắn hạn sự ảnh hưởng của lạm phát đến sản lượng lại là nghịch biến.

Nhìn chung, thời gian qua đã có nhiều nghiên cứu khác về sự tác động qua lại giữa tăng trưởng và lạm phát. Tuy nhiên, mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng ở Việt Nam sử dụng dữ liệu theo quý giai đoạn quý I/2000 đến quý IV/2017. Kết quả nghiên cứu đề xuất các giải pháp thích hợp nhằm ổn định lạm phát, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.

Mô hình, phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Mô hình và phương pháp nghiên cứu: Dựa trên các mô hình nghiên cứu của Faria (2001) và Mallik và Chowdhury (2001), tác giả sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát (CPI) và tăng trưởng kinh tế (tốc độ tăng trưởng GDP) tại Việt Nam. Mô hình VAR(p) có dạng như sau:

Trong đó: yt là ma trận cột cấp 2×1; p: là độ trễ của yt; β: là ma trận cấp 2×1; Φ: là các ma trận vuông cấp 2×2; ut: Là nhiễu trắng.

Dữ liệu nghiên cứu sử dụng trong đề tài được thu thập từ 3 nguồn chủ yếu: IMF, trang Thông tin Kinh tế thương mại và Tổng cục Thống kê, giai đoạn từ quý I/2000 đến quý IV/2017. Bảng 1 mô tả giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và số quan sát dùng trong nghiên cứu.

Hàm phản ứng đẩy và kết luận

Trên cơ sở kết quả thực hiện các kiểm định của mô hình VAR như kiểm định tính dừng, kiểm định lựa chọn độ trễ tối ưu, kiểm định nhân quả granger, kiểm định tự tương quan của phần dư và kiểm định tính ổn định của mô hình cho thấy, mô hình đều thỏa mãn các điều kiện của mô hình VAR.

Thứ nhất, phản ứng của lạm phát khi có các cú sốc của tốc độ tăng trưởng kinh tế: Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy của các biến trong ước lượng VAR cho thấy, khi tăng trưởng kinh tế tăng lên một độ lệch chuẩn, lạm phát giảm nhẹ 6,47% trong quý thứ 1, tuy nhiên từ quý 2 đến quý 4 thì các cú sốc tăng trưởng kinh tế tác động mạnh, tích cực đến lạm phát và mạnh nhất là tăng 85,05% vào quý 3.

Mặt khác, từ quý thứ 5 trở đi các cú sốc của tăng trưởng kinh tế lại bắt đầu tác động ngược chiều đến lạm phát và bắt đầu tắt dần sau quý thứ 12 (sau 3 năm). Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%. Nhìn chung, tốc độ tăng trưởng kinh tế có xu hướng tác động tích cực đến lạm phát của Việt Nam. Do đó, có thể kết luận, trong ngắn hạn tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động tích cực đến lạm phát của Việt Nam, trong dài hạn mối quan hệ này có thể sẽ thay đổi chiều tác động và sẽ kéo dài đến 3 năm sau đó tắt dần.


Thứ hai, phản ứng của tốc độ tăng trưởng kinh tế khi có các cú sốc của lạm phát: Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy của các biến trong ước lượng VAR cho thấy, khiCPI tăng lên một độ lệch chuẩn, thì tốc độ tăng trưởng GDP giảm 4.36% trong quý thứ 1, mức giảm này tăng dần cho đến quý thứ 3 (giảm mạnh nhất là quý thứ 2 giảm 10,99%) và tắt dần cho đến sau quý thứ 3, kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

Từ kết quả này, khẳng định trong ngắn hạn, lạm phát tác động ngược chiều với tốc độ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam, phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm của Den Haan và Wouter (2000), Mallik và Chowdhury (2001) và Faria (2001).

Hàm ý chính sách

Lạm phát và tăng trưởng kinh tế tồn tại mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn, do đó, Chính phủ cần có cơ chế phối hợp đồng bộ, toàn diện giữa các chính sách kinh tế vĩ mô, đặc biệt là sự phối hợp chặt chẽ từ khâu hoạch định chính sách tiền tệ, chính sách tài khoá, chính sách tỷ giá và các chính sách khác để giải quyết để đạt được các mục tiêu kiềm chế, duy trì ổn định lạm phát và kích thích tăng trưởng.

Trong ngắn hạn, cần đẩy mạnh các biện pháp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và kiềm chế được lạm phát. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy, tồn mối quan hệ cùng chiều giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế trong dài hạn, do đó cần có chính sách điều tiết lạm phát phù hợp nhằm kích thích tăng trưởng kinh tế. Một số hàm ý chính sách đối với Việt Nam như sau:

Thứ nhất, đặt mục tiêu tăng trưởng kinh tế bền vững lên hàng đầu. Trong chính sách quản lý kinh tế, cần tuân thủ nghiêm các mục tiêu kế hoạch đã đặt ra, tránh tình trạng phải từ bỏ mục tiêu tăng trưởng hiện tại để kiềm chế lạm phát, hoặc đặt kỳ vọng tăng trưởng quá cao sẽ gây hiện tượng tăng trưởng nóng, gây áp lực lên lạm phát và đời sống của người dân.

Giữ vững ổn định kinh tế vĩ mô trong mọi tình huống ổn định để phát triển và phát triển trong ổn định. Đây là biện pháp tiên quyết, trong đó luôn chủ động bảo đảm ở mức tốt nhất các cam đối kinh tế vĩ mô, kịp thời có biện pháp xử lý hoặc làm giảm các biểu hiện như thâm hụt quá mức cán cân thanh toán, nhập siêu, tình trạng căng thẳng và mất cân đối về vốn đầu tư, nợ tồn đọng vốn đầu tư…

Thứ hai, Chính phủ không nên theo đuổi mục tiêu giữ lạm phát thấp bằng mọi giá, cần thực hiện các chính sách hướng tới mục tiêu ưu tiên hàng đầu là thúc đẩy tăng trưởng nhanh để rút ngắn thời gian thực hiện công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước.

Thực tế cho thấy, lạm phát cũng bị chi phối bởi những yếu tố khác. Do vậy, Chính phủ cần thực hiện các biện pháp nhằm ổn định lạm phát, tạo tiền đề để thúc đẩy tăng trưởng một cách bền vững, tránh những cú sốc lạm phát không có lợi cho nền kinh tế.

Tài liệu tham khảo:

1. ThS. Nguyễn Minh Sáng & Ngô Nữ Diệu Khuê (2015), Lạm phát và tăng trưởng kinh tế: Nghiên cứu thực nghiệm các nước đang phát triển và trường hợp Việt Nam, Tạp chí Phát triển & hội nhập số 21, tháng 03-04/2015.

2. Den Haan and Wouter 2000, “The comovement between output and prices”,  J. Monetary Econ., Vol 46, pp. 3-30;

3. Faria and Carneiro 2001, “Does Inflation Affect Growth in the Long and Short run”, Journal of Applied Economic, Vol. 4, No. 1. pp. 89-105;

4. Khan và Sehadji 2001, “Threshold Effects in the Relationship Between Inflation and Growth”, IMF Staff Papers, Vol. 48, No. 1.

5. Mallik and Chowdhury 2001, “Inflation and Economic Growth: Evidence from four South Asian Countri.es”, Asia-Pacific Development Journal,Vol. 8, No. 1. pp. 123-135;

6. Umaru and Zubairu 2012, “Effect of Inflation on the Growth and Development of the Nigerian Economy: An Empirical Analysis”, International Journal of Business and Social Science, Vol 3(10), pp. 183-191;

7. Các website: imf.org, tradingeconomics.com, gso.gov.vn…

———————&&&———————–

 

Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên Ngân hàng BIDV – Bình Dương

Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên Ngân hàng BIDV – Bình Dương

(Tác giả: TRẦN THỊ MẾN & TRẦN VĂN DŨNG – Nguồn: http://tapchitaichinh.vn)

Thông qua nghiên cứu định lượng, nhóm tác giả nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh tỉnh Bình Dương (BIDV Bình Dương). Kết quả nghiên cứu chỉ ra các nhân tố: Làm việc nhóm, gắn kết, niềm tin, hệ thống khen thưởng, hệ thống công nghệ thông tin, giao tiếp với đồng nghiệp, sự quan tâm của quản lý cấp cao có ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên BIDV Bình Dương.
Ảnh minh họa. Nguồn: InternetẢnh minh họa. Nguồn: Internet

Mục tiêu phát triển của BIDV thời gian tới là mở rộng thị trường, gia tăng doanh số, phục vụ tốt nhất nhu cầu khách hàng và hướng tới mục tiêu trở thành ngân hàng bán lẻ hàng đầu Việt Nam và khu vực.

Để thực hiện sứ mạng trên, mỗi nhân viên đòi hỏi phải có kỹ năng giao tiếp, kiến thức chuyên môn, thể hiện sự chuyên nghiệp, độ chính xác cao trong xử lý công việc và phải năng động, sáng tạo, có khả năng nắm bắt và dự báo thông tin thị trường để tư vấn cho từng khách hàng sử dụng sản phẩm dịch vụ phù hợp nhất. Vì vậy, giữa các nhân viên, bộ phận, phòng ban phải phối hợp thực hiện nhịp nhàng chứ không thể dựa vào kết quả làm việc của một cá nhân riêng lẻ.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết

Kothuri (2002) nhấn mạnh, tri thức trong tổ chức được xem là vốn trí tuệ và tồn tại theo hai dạng chính là hiện hữu và ẩn đi. Tri thức hiện ít phụ thuộc vào con người, có thể hệ thống, đo lường, phổ biến và lưu trữ, bao gồm thông tin và kỹ năng giao tiếp và truyền tải dữ liệu đến người khác. Tri thức ẩn đi phụ thuộc rất nhiều vào cá nhân và có thể tạo ra bằng cách xử lý thông tin kết hợp cùng tri thức và kinh nghiệm.

Theo Zack (1999), phần lớn tri thức trong các tổ chức là ẩn đi nên rất khó kết nối với nhau. Do tri thức luôn nằm trong bộ não của cá nhân, bao gồm rất nhiều kỹ năng nhận thức như niềm tin, hình ảnh, trực giác và kỹ năng, không phải tài liệu, chứng từ nên rất khó để diễn giải hoặc mô tả một cách rõ ràng.

Tsui và các cộng sự (2006) cho rằng, chia sẻ tri thức có thể giúp nhân viên chia sẻ sự hiểu biết và kinh nghiệm để giúp những dự án, kế hoạch hoàn thành một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Ngoài ra, chia sẻ tri thức liên quan đến từng cá nhân trong việc chia sẻ với tổ chức thông tin, ý tưởng, đề xuất và sự thành thạo đến những người khác.

Theo Maponya (2004) chỉ ra rằng, chia sẻ tri thức dựa trên kinh nghiệm thu được trong quá trình làm việc trong và ngoài tổ chức. Nếu tri thức có sẵn trong các thành viên, tổ chức sẽ giảm thiểu tối đa các quyết định trùng lặp và giải quyết vấn đề sẽ nhanh hơn. Các hoạt động chia sẻ tri thức hiệu quả sẽ giúp tái sử dụng tri thức của từng cá nhân và nâng cao tri thức lên một tấm cao mới.

Von Krough, Ichijo và Nonaka (2000) cho rằng, chia sẻ tri thức còn quan trọng trong việc tạo ra các tri thức mới và tận dụng chúng để cải thiện hiệu suất của doanh nghiệp. Chia sẻ tri thức là một phương tiện quan trọng mà qua đó nhân viên có thể đóng góp vào việc ứng dụng tri thức, đổi mới và cuối cùng là lợi thế cạnh tranh của công ty (Jackson, Chuang, Harden, Jiang và Joseph, 2006).

Dựa vào các cơ sở lý thuyết trên, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên tại BIDV như Hình.

Phương pháp nghiên cứu

Nhóm tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức và hiệu chỉnh các thang đo của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đã đề xuất. Nghiên cứu định lượng được sử dụng để đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hành vi chia sẻ tri thức của các nhân viên tại BIDV – Chi nhánh Bình Dương.

Cỡ mẫu để nghiên cứu dựa trên chọn mẫu thuận tiện gồm 285 nhân viên đang làm việc tại các chi nhánh của BIDV – Chi nhánh Bình Dương. Tác giả sử dụng kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0.

Kết quả nghiên cứu

Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha

Để có thể sử dụng kết quả khảo sát trong các đánh giá tiếp theo, tác giả phải kiểm định về mức độ tin cậy của dữ liệu thông qua sử dụng kiểm định bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Thang đo chỉ đảm bảo độ tin cậy khi hệ số Cronbach’s Alpha   0,6 hệ số tương quan biến – tổng > 0,3.

Đánh giá độ tin cậy thang đo Niềm tin có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,812 >0,6. Biến quan sát NT4 có hệ số tương quan biến tổng = 0,194< 0,3 nên biến quan sát này bị loại. Các biến quan sát còn lại đều có hệ số tương quan biến tổng >0,3 và nếu loại bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại.

Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo Niềm tin lần 2 có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,875 > 0,6 các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu loại bỏ cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên, nên thang đo đạt độ tin cậy và các biến quan sát sau khi loại bỏ NT4 được giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Đánh giá độ tin cậy thang đo Sự gắn kết có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,738 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu loại bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên, nên thang đo đạt độ tin cậy và các biến quan sát được giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Kiểm định độ tin cậy thang đo Hành vi chia sẻ tri thức (Bảng 1).

Như vậy, các thang đo của nghiên cứu đều đạt độ tin cậy. Thang đo của các yếu tố sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo để đo lường sự hội tụ của thang đo.

Phân tích EFA các biến độc lập

Kết quả phân tích EFA các biến độc lập lần thứ nhất có KMO = 0,901>0,6 cho thấy phân tích EFA là phù hợp, Kiểm định Bartlett’s Test có hệ số Sig = 0,000 <0,5 chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ chặt chẽ với nhau.

Với Eigenvalues = 1,130> 1, kết quả xoay nhân tố dữ liệu trích thành 7 nhân tố. Phương sai trích = 63,058% chứng tỏ 7 nhân tố này giải thích được 63,058% biến thiên của dữ liệu. Tuy nhiên, biến quan sát NT4, GK5 có hệ số tải < 0,5 nên bị loại để phân tích EFA lần 2.

Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều > 0,5, nên các biến quan sát đạt yêu cầu và không có biến quan sát nào bị loại.

Kết quả phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đều thể hiện sự tương quan với hệ số tương quan cao và mức ý nghĩa đảm bảo. Điều này cho thấy, các biến độc lập có sự tương quan tốt với biến phụ thuộc, đây là điều kiện cần thiết để sử dụng biến độc lập và biến phụ thuộc trong việc phân tích hồi quy.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể

Hệ số xác định R2 = 0,645 và R2 hiệu chỉnh R2adj = 0,636 nhỏ hơn R2 và thể hiện rằng 7 biến độc lập giải thích được 63,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc chia sẻ tri thức của nhân viên tại BIDV – Chi nhánh Bình Dương. Điều này chứng tỏ 7 biến độc lập này có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc Hành vi chia sẻ tri thức và có thể sử dụng để phân tích hồi quy của 7 biến độc lập đến hành vi chia sẻ tri thức (Bảng 2).

Bảng 2: Hệ số tương quan của mô hình hồi quy
Model R R Square Adjusted R Square Durbin-Watson
1 .803a 0,645 0,636 2,000

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Trong phân tích ANOVA, giá trị Sig = 0,000 < 0,05 như vậy việc phân tích ANOVA đã đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê, từ đó cho thấy, mô hình hồi quy phù hợp về mặt tổng thể. Nếu kết luận 7 biến độc lập này ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức thì đảm bảo được độ tin cậy trên 95%.

Kiểm định tự tương quan: Dò tìm vi phạm giả định tính độc lập của phần dư thông qua đại lượng thống kê Durbin-Watson (d). Đại lượng d này có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Với dữ liệu thống kê ta có hệ số Durbin-Watson trong phân tích bằng 2, đáp ứng yêu cầu 0<durbin-watson<4 cho=”” thấy=”” rằng,=”” không=”” xảy=”” ra=”” hiện=”” tượng=”” tự=”” tương=”” quan=”” giữa=”” các=”” phần=”” dư.<=”” p=””></durbin-watson<4>

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số VIF trong phép phân tích của mỗi yếu tố đều nhỏ hơn 10 (NT: 1,546 ; KT: 1,863 ; LVN: 1,850 ; DN: 1,693 ; QL: 1,883; CN: 1,558; GK:1,873) cho thấy, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình không bị vi phạm.

Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa

Chia sẻ tri thức = 0,366* Làm việc nhóm + 0,168* Gắn kết +0,122* Niềm tin + 0,115* Hệ thống khen thưởng + 0,114* Hệ thống công nghệ thông tin + 0,110* Giao tiếp với đồng nghiệp + 0,105* Sự quan tâm của quản lý cấp cao.

Kết luận và kiến nghị

Kết quả nghiên cứu cho thấy, các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên BIDV Bình Dương gồm: Làm việc nhóm; Gắn kết; Niềm tin; Hệ thống khen thưởng; Hệ thống công nghệ thông tin; Giao tiếp với đồng nghiệp; Sự quan tâm của quản lý cấp cao. Từ đó, nhóm tác giả đưa ra kiến nghị sau:

Yếu tố làm việc nhóm

Lãnh đạo BIDV Bình Dương cần đẩy mạnh làm việc nhóm ở những bộ phận dự án phát triển sản phẩm mới, dự án về cấp tín dụng của ngân hàng.

Những chức danh phó bộ phận về tín dụng và giao dịch viên, nhân viên làm việc ở bộ phận tín dụng, giao dịch viên, bộ phận phát triển sản phẩm mới, cần được đào tạo về kỹ năng làm việc nhóm, quản lý nhóm, BIDV Bình Dương nên giao chỉ tiêu kinh doanh cho từng nhân viên, bộ phận, phòng ban, chi nhánh để mỗi nhân viên của từng bộ phận, phòng ban, chi nhánh luôn phải hợp tác cùng nhau chia sẻ kinh nghiệm, chuyên môn, nghiệp vụ cho nhau để cùng nhau làm việc hiệu quả hơn và cuối cùng là đạt chỉ tiêu kế hoạch công việc được giao.

Yếu tố sự gắn kết

Để tăng sự gắn kết giữa nhân viên và ngân hàng nhằm thúc đẩy hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên, lãnh đạo BIDV nên tăng cường xây dựng chính sách khen thưởng hàng tháng, quý và cuối năm cho nhân viên có doanh số cao trong việc huy động vốn, cấp tín dụng, phát triển sản phẩm về thẻ tín dụng, thẻ ATM, nhân viên kiểm soát rủi ro và thu hồi nợ hiệu quả…

Cần có những buổi giao lưu, các hoạt động tập thể giữa các nhân viên như hoạt động văn hóa văn nghệ, hoạt động thể thao, giải trí, những hoạt động tập thể này có hiệu quả tạo sự gắn kết khá tốt trong nội bộ ngân hàng.

Yếu tố niềm tin

Lãnh đạo BIDV Bình Dương cần quan tâm tới việc đào tạo đội ngũ cán bộ nhân viên có trình độ chuyên môn cao đáp ứng nhu cầu công việc, phục vụ tốt nhu cầu khách hàng, đẩy mạnh sự phát triển ngân hàng.

Đồng thời, lãnh đạo có chính sách khuyến khích nhân viên giỏi chia sẻ kinh nghiệm cho đồng nghiệp; khuyến khích nhân viên mới vào làm việc mạnh dạn yêu cầu sự hỗ trợ từ đồng nghiệp, nhân viên giỏi kèm cặp nhân yếu chuyên môn, nhân viên mới, để họ phát huy năng lực cá nhân và chia sẻ với đồng nghiệp về chuyên môn.

Yếu tố hệ thống khen thưởng

BIDV cần xây dựng hệ thống khen thưởng chi tiết hơn, tạo mọi điều kiện để nhân viên phát triển toàn diện bản thân; có hình thức khen thưởng kịp thời và tuyên dương, trên toàn hệ thống để phát huy năng lực của mỗi nhân viên và góp phần chung cho hệ thống ngân hàng. Từ đó, tạo động lực cho nhân viên gắn kết hơn với ngân hàng, với nhu cầu hoàn thiện bản thân từ việc tự học và học hỏi từ đồng nghiệp.

Yếu tố hệ thống công nghệ thông tin

BIDV cần thực hiện các biện pháp xây dựng hệ thống các kênh trao đổi qua mạng internet, trao đổi bằng công nghệ cao để tạo được sự thuận tiện cho các nhân viên khi sử dụng.

BIDV cần hoàn thiện hệ thống quản lý trung tâm đào tạo và cập nhật liên tục đối với thư viện điện tử của ngân hàng.

Xây dựng phương án hỗ trợ các nhân viên về trang thiết bị công nghệ phục vụ việc trao đổi tri thức, việc hỗ trợ có thể bằng tài chính hoặc trực tiếp bằng thiết bị đồng bộ với chi phí hợp lý, đáp ứng được yêu cầu về công nghệ, khả năng trao đổi, làm việc trực tuyến; đồng thời khuyến khích nhân viên sử dụng công nghệ thông tin để chia sẻ tri thức với đồng nghiệp.

Yếu tố giao tiếp với đồng nghiệp

Các nhà quản lý cần quan tâm đến việc giao tiếp trực tiếp với nhân viên để nắm rõ tâm tư, nguyện vọng của từng nhân viên. Tổ chức các cuộc gặp gỡ, họp nhóm, các hoạt động ngoài trời giữa các thành viên cùng nhóm làm việc là vấn đề cần được thực hiện vì thông qua hình thức này thì sự chia sẻ thông tin và tri thức của nhân viên và cấp quản lý diễn ra cao hơn.

Ngân hàng cần chú trọng xây dựng văn hóa giao tiếp với đồng nghiệp nơi làm việc, để mọi ý kiến của nhân viên được lắng nghe, giúp nhân viên tự tin và có động lực hơn trong đề xuất ý tưởng, chia sẻ kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm làm việc cho đồng nghiệp.

Yếu tố quan tâm của cấp quản lý cấp cao

Để thúc đẩy hoạt động chia sẻ tri thức của nhân viên, lãnh đạo BIDV cần tăng cường khích lệ và tạo động lực chia sẻ tri thức trong đội ngũ nhân viên, đồng thời nâng cao vai trò chỉ đạo từ cấp quản lý và xây dựng các quy định về khen thưởng, ghi nhận đóng góp của cấp quản lý và đối với các nhân viên thể hiện sự tích cực trong quá trình trao đổi tri thức.

Trong các buổi làm việc với nhân viên, lãnh đạo cần tăng cường lắng nghe và thể hiện kinh nghiệm, kiến thức trong đánh giá chất lượng, giá trị của những kiến thức chia sẻ, lựa chọn những chia sẻ có giá trị để tiếp tục chia sẻ trong các cuộc tọa đàm tiếp theo, nhằm giới thiệu tới toàn thể nhân viên về những kiến thức hữu ích.

Tài liệu tham khảo:

1. Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Tập 1 & 2”, NXB Hồng Đức;

2. Bùi Thị Thanh (2014), “Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức với đồng nghiệp của giảng viên trong các trường đại học”, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 199, 71 – 79;

3. Bartol, K. M., & Srivastava, A. (2002), “Encouraging knowledge sharing: The role of organizational reward systems”, Journal of Leadship and Organisation Studies, 9 (1) 64 – 76;

4. Bock, G. W., & Kim, Y. G. (2002), “Breaking the myths of rewards: an exploratory study of attitudes about knowledge sharing”, Information Resources;

5. Boland, R. J. J., & Tenkasi, R.. V. (1995), “Perspective making and perspective taking in communities of knowing”, Organization Science, 6 (4), 350 – 372;

6. Chorn, N. H. (1987), “The relationship between business – level strategy organizational culture”, University of the witwatersrand, Johannesburg, South Africa.

———————&&&———————-

 

Những yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên các doanh nghiệp kiểm toán

Những yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên các doanh nghiệp kiểm toán

(Tác giả: PHAN THANH HẢI – Nguồn: http://tapchitaichinh.vn)

Nghiên cứu được thực hiện nhằm đo lường những yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng trong công việc của nhân viên hiện đang làm việc tại các doanh nghiệp kiểm toán trên địa bàn TP. Đà Nẵng.
Nghiên cứu về sự hài lòng của người lao động đóng vai trò quan trọng trong công tác quản trị nguồn nhân lực. Nguồn: InternetNghiên cứu về sự hài lòng của người lao động đóng vai trò quan trọng trong công tác quản trị nguồn nhân lực. Nguồn: Internet

Kết quả cho thấy, có 5 yếu tố ảnh hưởng thuận chiều đến sự hài lòng của nhân viên là quan hệ công việc với đồng nghiệp và lãnh đạo; tính chất công việc; phúc lợi, khen thưởng và sự công nhận; chính sách lương và quản trị doanh nghiệp; cơ hội thăng tiến và phát triển nghề nghiệp. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số gợi ý cho nhà quản lý doanh nghiệp kiểm toán trong việc hoàn thiện các chính sách trong thời gian tới.

Nghiên cứu về sự hài lòng của người lao động đóng vai trò quan trọng trong công tác quản trị nguồn nhân lực và được ứng dụng trong thực tiễn nhằm nâng cao đời sống cá nhân cũng như tính hiệu quả của tổ chức. Điều này được thể hiện qua số lượng lớn các công trình nghiên cứu đã được công bố: Sự hài lòng trong công việc của người lao động có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả công việc (Saari và Judge, 2004); (Spector P.E, 2007) hay sự trung thành với tổ chức (Luddy, 2005).

TP. Đà Nẵng là một trong các địa phương có tốc độ phát triển nhanh về lĩnh vực kiểm toán độc lập, thu hút một lượng lớn các chi nhánh, văn phòng đại diện của nhiều công ty kiểm toán lớn thực hiện công tác thiết lập bộ máy, tổ chức hoạt động kinh doanh tại địa bàn. Trong quá trình hình thành và phát triển, cũng giống như những doanh nghiệp (DN) khác, các DN kiểm toán (DNKT) đều quan tâm đến người lao động; coi nhân sự là vấn đề mấu chốt quyết định đến sự tồn tại, phát triển của công ty.

Mặc dù vậy, từ trước cho đến nay, liên quan đến sự hài lòng của người lao động đang làm việc trong lĩnh vực kiểm toán độc lập tại Việt Nam, hầu như chưa có nghiên cứu nào công bố có liên quan (ngoại trừ nghiên cứu của chính tác giả về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng trong công việc của kiểm toán viên (KTV) tại các DNKT ở Việt Nam); chưa có một nghiên cứu cụ thể tại các DNKT trên địa bàn TP. Đà Nẵng để đánh giá những tâm tư, nguyện vọng từ phía người lao động và cung cấp thông tin kịp thời, thuyết phục cho Hội đồng thành viên, Ban Giám đốc trong việc ban hành, điều chỉnh kịp thời các chính sách liên quan đến nhân viên.

 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu

Tác giả đã tiến hành khảo sát mẫu bằng cách phát ra 300 phiếu khảo sát đối với các cán bộ, nhân viên hiện đang làm việc tại các công ty, chi nhánh DNKT trên địa bàn TP. Đà Nẵng. Kết quả thu về được 290 phiếu. Sau khi thực hiện việc kiểm tra, loại bỏ các phiếu khảo sát không đạt yêu cầu có 274 phiếu khảo sát hợp lệ, đáp ứng yêu cầu về kích thước mẫu nghiên cứu.

Các yếu tố cũng như bảng hỏi được thiết kế dựa trên kết quả nghiên cứu khác nhau trong và ngoài nước trong thời gian qua; đồng thời nhận được sự tư vấn, góp ý của 10 chuyên gia là các nhà quản lý tại chính các DNKT, một số thành viên của Hội KTV hành nghề Việt Nam (VACPA), giảng viên kiểm toán các trường đại học. Thang đo trong nghiên cứu là thang đo Likert 5 điểm từ mức không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý.

Phương pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp kết hợp giữa nghiên cứu định tính và định lượng. Trong đó, nghiên cứu định tính là phương pháp phỏng vấn sâu bằng cách thảo luận tay đôi với chuyên gia có trình độ và kinh nghiệm. Kết quả khám phá các yếu tố tác động đến sự hài lòng trong công việc của nhân viên tại các DNKT được kiểm tra bằng phương pháp thống kê. Đối với phương pháp nghiên cứu định lượng, được tiến hành thông qua việc thu thập dữ liệu điều tra bảng câu hỏi và xử lý bằng phần mềm SPSS để phân tích dữ liệu bằng các kỹ thuật: Phân tích mô tả, kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích khám phá EFA, phân tích hồi quy bội.

Biến phụ thuộc: Sự hài lòng trong công việc của cán bộ, nhân viên hiện đang làm việc tại các DNKT trên địa bàn TP. Đà Nẵng.

Biến độc lập: Các yếu tố có liên quan như trình bày tại Bảng 1:

– Mô hình nghiên cứu: SAT = α0 + α 1X1 + α 2X2 + … + α7X7 + ei

Trong đó: SAT: Sự hài lòng chung của cán bộ công nhân viên hiện đang làm việc tại các DNKT trên địa bàn TP. Đà Nẵng; X = {X1,…, X7}: Các biến thang đo nhân tố ảnh hưởng đến SAT; α = {α0,…, α7}: Hệ số hồi quy tác động đến SAT; ei: sai số.

Kết quả nghiên cứu

Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha.

Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy, có 7 thành phần thang đo về đánh giá sự hài lòng của cán bộ công nhân viên hiện đang làm việc tại các DNKT trên địa bàn TP. Đà Nẵng và yếu tố phụ thuộc đều có độ tin cậy lớn hơn 0.6 nên đều tin cậy để sử dụng. Có 6 biến quan sát bị loại bỏ khỏi các phân tích tiếp theo đó là biến SAL1, BEN1, EVR1, PRO5, REL3, REL6. Điều đó cho thấy, thang đo được xây dựng có ý nghĩa trong thống kê và đạt hệ số tin cậy cần thiết. Kết quả đánh giá lại thang đo cho thấy, các thang đo đều thỏa mãn yêu cầu về đánh giá độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha. Như vậy, từ 37 biến độc lập ban đầu có thể loại 6 biến SAL1, BEN1, EVR1, PRO5, REL3, REL6, nên giữ lại 31 biến để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA…

Đối với đặc thù công tác kiểm toán, làm việc nhóm, phối hợp trong công việc với đồng nghiệp; tuân thủ chặt chẽ chương trình kiểm toán, chỉ đạo phân công của lãnh đạo đơn vị là điều hết sức quan trọng.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Đối với biến độc lập: Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành bằng phần mềm SPSS và kết quả chỉ số KMO là 0.814 > 0.5, giá trị Sig của kiểm định Bartlett’s bằng 0.000 < 0.05 cho thấy các biến có tương quan với nhau nên mô hình là phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Có 6 nhân tố được trích ra đều có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 và điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 6 có Eigenvalue là 1.629 > 1.

Tổng phương sai trích của 6 nhân tố bằng 70.175% > 50% điều này cho thấy, khả năng sử dụng 6 nhân tố thành phần này giải thích được 70.175% biến thiên của các biến quan sát. Dựa vào ma trận xoay nhân tố khi chạy EFA có 27 biến còn lại được trích thành 6 nhân tố và có 1 biến ADM4 bị loại. Như vậy, sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì 28 biến quan sát ban đầu đã bị loại đi 1 biến (ADM4). Còn lại 27 biến quan sát được nhóm lại thành 6 nhân tố và có 5/6 nhân tố này không có sự biến đổi so với mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu.

Các nhân tố này bao gồm: Nhân tố 1: Tính chất công việc (WORK): Được đo lường bởi các biến WORK1, WORK2, WORK3, WORK4; Nhân tố 2: Cơ hội đào tạo và thăng tiến (PRO): Được đo lường bởi các biến PRO1, PRO2, PRO3, PRO4; Nhân tố 3: Phúc lợi, Chế độ khen thưởng công nhận (BEN): Được đo lường bởi các biến BEN2, BEN3, BEN4, BEN5; Nhân tố 4: Quan hệ công việc (REL): Được đo lường bởi các biến REL1, REL2, REL4, REL5; Nhân tố 5: Môi trường và điều kiện làm việc (EVR): Được đo lường bởi các EVR2, EVR3, EVR4, EVR5; Nhân tố 6: Chính sách lương và công tác quản trị tại DN (POL): Được đo lường bởi các biến ADM1, ADM2, ADM3, SAL2, SAL3, SAL4 (Gộp biến tiền lương và chính sách quản trị, định hướng tương lai).

Đối với biến phụ thuộc: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với KMO bằng 0.848 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s có sig bằng 0.000 < 0.05 nên có thể khẳng định dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố. Phân tích đã rút trích từ 5 biến đánh giá sự hài lòng (SAT) thành một nhân tố chính có Eigenvalue bằng 2.526 và tổng phương sai trích là 84,53% >50%.

 Kết quả phân tích hồi quy

Từ kết quả của Bảng 2 cho thấy, có 5 yếu tố có ý nghĩa về mặt thống kê, gồm tính chất công việc; chính sách lương và quản trị DN; phúc lợi, khen thưởng và công nhận; quan hệ công việc; cơ hội đào tạo, thăng tiến. Riêng yếu tố về môi trường và điều kiện làm việc do có sig > 0.05 nên không phù hợp và bị loại. Vì vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:

SAT * = 0,262 WORK* + 0,202 PRO* + 0,251 BEN* + 0,316 REL* + 0,225 POL *

Bên cạnh đó, thống kê F của phân tích phương sai có p-value bằng 0,000 cho thấy, kết quả ước lượng là phù hợp. Giá trị R2 hiệu chỉnh = 0.437 cho biết, các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được 43,7%  sự biến thiên của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác, giá trị R2 hiệu chỉnh giải thích được 43,7% sự phù hợp của mô hình. Hệ số VIF của các biến phụ thuộc trong mô hình đều nhỏ hơn 10 cho thấy không có sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến.

Thảo luận và một số hàm ý

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu định lượng về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng trong công việc của cán bộ, nhân viên hiện đang làm việc tại các DNKT tại TP. Đà Nẵng, có thể rút ra một số kết luận sau:

Phương trình hồi quy tuyến tính bội được trích theo hệ số Beta chuẩn hóa cho thấy, nhân tố quan hệ công việc với đồng nghiệp và cấp trên trong quá trình công tác (Rel) có hệ số Beta chuẩn hóa cao hơn so với tất cả các nhân tố còn lại. Hệ số Beta chuẩn hóa của nhân tố còn lại lần lượt là: Tính chất công việc được giao (Work) bằng 0,262; Phúc lợi, khen thưởng (Ben) bằng 0.251; Chính sách lương và công tác quản trị DNKT bằng 0,237; Đào tạo, thăng tiến bằng 0,202.

Như vậy, quan hệ công việc đối với đồng nghiệp và cấp trên trong quá trình công tác đang là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của cán bộ nhân viên hiện đang làm việc trong lĩnh vực kiểm toán trên địa bàn TP. Đà Nẵng. Điều này có thể giải thích rằng, đối với đặc thù công tác kiểm toán, làm việc nhóm, phối hợp trong công việc với đồng nghiệp; tuân thủ chặt chẽ chương trình kiểm toán, chỉ đạo phân công của lãnh đạo đơn vị là điều hết sức quan trọng. Việc phân công, chỉ đạo rõ ràng, minh bạch, công bằng và mối quan hệ phối hợp với đồng nghiệp tốt sẽ tạo ra được sự thoải mái và ảnh hưởng lớn đến sự hài lòng của cán bộ nhân viên trong quá trình làm việc.

Với đặc thù công tác kiểm toán, điều kiện cần thiết và quan trọng nhất để nâng cao chất lượng dịch vụ và uy tín, thương hiệu của đơn vị là vấn đề con người, đội ngũ cán bộ nhân viên. Một khi đội ngũ nhân viên của đơn vị hài lòng với công việc, năng suất và hiệu quả, chất lượng làm việc đơn vị sẽ không ngừng gia tăng.

Hàm ý cho các nhà quản trị trong các DNKT tại TP. Đà Nẵng

Để tăng sự hài lòng trong công việc của đội ngũ cán bộ nhân viên thì các nhà quản trị tại các DNKT trên địa bàn TP. Đà Nẵng cần quan tâm đến các vấn đề: Cải thiện mối quan hệ công việc giữa các nhân viên và giữa nhân viên với các cấp quản lý đơn vị; Chú trọng đến việc bố trí tính chất công việc phù hợp với năng lực của nhân viên; Xây dựng chính sách về tiền lương và phương pháp quản trị đúng đắn, áp dụng các chế độ phúc lợi khen thưởng, đào tạo và đề bạt, bổ nhiệm xứng đáng.

Nhà quản trị tại các DNKT trên địa bàn cần phải chú trọng hơn nữa đến việc duy trì mối quan hệ thân thiện với nhân viên, sẵn sàng giúp đỡ hỗ trợ về mặt chuyên môn, quan tâm thấu thiểu những khó khăn, vướng mắc trong quá trình công tác; luôn cầu thị lắng nghe những góp ý, cải tiến từ phía nhân viên trước khi ra các quyết định chỉ đạo phù hợp. Bên cạnh đó, đơn vị cũng nên có các chính sách phù hợp để tạo ra một văn hóa doanh nghiệp đặc thù, một môi trường làm việc hòa đồng, thoải mái, sẵn sàng chia sẻ và hỗ trợ giữa các đồng nghiệp trong công việc.

Với đặc thù công tác kiểm toán, điều kiện cần thiết và quan trọng nhất để nâng cao chất lượng dịch vụ và uy tín, thương hiệu của đơn vị là vấn đề con người, đội ngũ cán bộ nhân viên của mình. Một khi đội ngũ nhân viên của đơn vị hài lòng với công việc thì năng suất và hiệu quả, chất lượng làm việc đơn vị sẽ không ngừng gia tăng.

Các nhà quản trị tại các DNKT trên địa bàn cần chú trọng đến việc không ngừng cải thiện chính sách tiền lương tương xứng với tính chất của từng nhiệm vụ, công việc được phân công. Chính sách này cần dựa trên năng lực của đội ngũ cán bộ nhân viên, sự phân công nhiệm vụ, tính chất công việc hợp lý đối với đội ngũ trong từng thời điểm nhất định và thời kỳ làm việc. Bên cạnh đó, đơn vị cũng cần xây dựng các chế độ đãi ngộ, khen thưởng hợp lý, công khai và minh bạch các chương trình và kế hoạch đào tạo, điều kiện bổ nhiệm, bãi nhiệm ở các chức danh cụ thể.

Những hạn chế và gợi ý cho nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện nên kết quả mang lại mang nặng yếu tố chủ quan của tác giả nghiên cứu, giảm đi tính khách quan và khái quát hóa. Vì vậy, các nghiên cứu sau nên xem xét đến việc sử dụng phương pháp chọn mẫu xác suất bởi nó đảm bảo được tính đại diện cao hơn và gia tăng kích cỡ của mẫu nghiên cứu để có kết quả phân tích tính chính xác hơn, khái quát hóa hơn.

Phạm vi nghiên cứu chỉ được thực hiện tại các công ty, chi nhánh, văn phòng đại diện của các DNKT trên địa bàn TP. Đà Nẵng với thời gian điều tra ngắn nên kết quả nghiên cứu chỉ mới thực sự đưa ra được một số các kết luận và kiến nghị khá chung. Các nghiên cứu kế tiếp có thể mở rộng phạm vi khảo sát rộng hơn trong từng khu vực, vùng miền hoặc cả nước để có cách nhìn, phương pháp đánh giá toàn diện, đầy đủ hơn.

Tài liệu tham khảo:

1. Đặng Hồng Vương (2016), Nghiên cứu các yếu tố tác động đến sự hài lòng trong công việc của người lao động tại các DN vừa và nhỏ tỉnh Bình Định;

2. Hà Nam Khánh Giao và Võ Thị Mai Phương (2011), Đo lường sự thỏa mãn công việc của nhân viên sản xuất tại công ty TNHH Thương mại dịch vụ Tân Hiệp Phát, Tạp chí Phát triển kinh tế số 248 (6/2011);

3. Nguyễn Cao Anh (2011), Đánh giá sự hài lòng của người lao động đối với doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh Bến Tre;

4. Lê Tuấn Lộc, Phạm Thị Minh Lý, Lê Xuân Lộc (2015), Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc của nhân viên tại các công ty truyền thông, Tạp chí Kinh tế phát triển số 220 (2015), tr 67-75;

5. Lê Thái Phong (2015), Các nhân tố tác động lên sự hài lòng của nhân viên: Nghiên cứu tại Hà Nội, Tạp chí Kinh tế phát triển số 219 (2015), tr 66-77;

6. Phan Thanh Hai (2017). The Research of Factors Affecting the Job Satisfaction of Auditors in Auditing Firms: Empirical Evidence in Vietnam. International Journal of Economic Research. Vol 14 No.9, pp. 315-328.

——————–&&&———————

Mô hình Bayesian VAR

Mô hình Bayesian VAR

(Tác giả: Minh Anh – Nguồn: kinhteking.wordpress.com)

Đây là một bài giới thiệu rất rất rất ngắn về mô hình BVAR, xem như là khai vị và “kích não” cho bạn nào thích tò mò. Đây là con đường “lắm gai” đấy, nhưng có thể sẽ là “heroin” gây nghiện với một số đồng chí 🙂

Mô hình VAR là một mô hình phổ biến trong phân tích chuỗi thời gian. Các chủ đề liên quan đến đến mô hình VAR gồm có: mô hình giản lược (reduced form VAR), xác định mô hình cấu trúc (structural VAR) từ mô hình giản lược, hàm phản ứng, phân tích phương sai…
Ví dụ một mô hình VAR với p=4 độ trễ VAR(4) với 3 biến nội sinh Y_{1}, Y_{2}, Y_{3} có dạng như sau:

Y_{t}=c+ B_{1}Y_{t-1}+ B_{2}Y_{t-2}+ B_{3}Y_{t-3} +B_{4}Y_{t-4} +v_{t}
trong đó Y_{t}=(Y_{1t},Y_{2t},Y_{3t})'

Thông thường, việc ước lượng mô hình VAR đòi hỏi phải ước lượng khá nhiều tham số. Ví dụ như một mô hình VAR 3 biến – lạm phát, sản lượng, và lãi suất – và bốn mức trễ (lag=4) như thường được sử dụng với số liệu theo quý. Mô hình này gồm có 42 tham số cần phải ước lượng: 1*3 hằng số (intercepts), 12*3 tham số của biến trễ, và 3 tham số của phương sai. Nếu có 80 số liệu theo quý (20 năm), thì việc ước lượng mô hình VAR như vậy thường có tính chính xác không cao (vì mức độ tự do- degrees of freedom- bị hạn chế), và hệ quả là các các dự báo thường đó độ lệch chuẩn lớn (biên dự báo rộng).

Do vậy, các nhà kinh tế lượng Bayesian đã đề xuất việc kết hợp thông tin tiền định –prior information (dựa vào các lý thuyết kinh tế hay các kết quả nghiên cứu từ các quốc gia khác) vào việc ước lượng các mô hình VAR. Cách tiếp cận lồng ghép này còn được gọi là BVAR. Nếu hiểu nôm na là thế này: cái “anh” dữ liệu không đủ thông tin để đạt được các ước lượng ý nghĩa thì mình kết hợp thêm cái thông tin có được từ “chị” lý thuyết (hay là chị thực nghiệm, chị kinh nghiệm, gì gì đấy) vào, để có thể có được những ước lượng ý nghĩa, và qua đó nâng cao khả năng dự báo các biến vĩ mô.

Để sử dụng BVAR, nhà nghiên cứu đưa các thông tin tiền định liên quan đến các tham số của mô hình (hằng số, tham số của biến trễ, hay phương sai của biến nhiễu). Một vài dạng thông tin tiền định phổ biến như:

1)Thông tin tiền định Minnesota (vì nguồn gốc của thông tin này là từ Fed Minnesota): dựa trên giả thuyết rằng các biến nội sinh trong mô hình VAR có dạng bước tự do (random walk process) hoặc theo dạng AR (1).

2)Thông tin tiền định Normal Inverse Wishart prior: có 2 dạng

* Thông tin tiền đinh ghép đôi tự nhiên (natural conjugate prior) -các thông số của mô hình VAR có phân phối tiền nghiệm là phân phối chuẩn, và ma trận hiện phương sai (variance-covariance matrix) có phân phối Inverse Wishart.

* Thông tin tiền định independent Normal inverse Wishart prior: Ví dụ như khi muốn xem xét tham số trễ của một biến nội sinh khác với tham số trễ của các biến khác (ví dụ như giới hạn liên quan đến giả định tính trung tính của tiền: money neutrality)

3)Thông tin tiền định trạng thái cân bằng (Steady State priors) và một số thông tin tiền định khác

Trên đây chỉ là một vài giới thiệu để “khêu gợi”” trí tò mò của các bạn. Để học BVAR các bạn có thể tham khảo các tài liệu sau:

1)Tài liệu khóa học (slides và MATLAB codes) về kinh tế lượng của GS. Gary Koop.
Link: https://sites.google.com/site/garykoop/teaching/sgpe-bayesian-econometrics

2)BEAR Toolbox 3.0 (sử dụng với MATLAB): được phát triển bởi Alistair Dieppe, Romain Legrand, và Björn van Roye – nhóm nghiên cứu Ngân hàng Trung Ương châu Âu

3)MSBVAR(Sử dụng với R): của hai nhà nghiên cứu Patrick Brandt và W. Ryan Davis


Xem thêm: Kiểm soát thông tin tiền định trong mô hình BVAR

Bạn đọc Yi có hỏi rằng: “”Hiện trong function “szbvar” và “msbvar” của R package này em thấy tác giả đã mặc định thông số lambda để fit model, rồi từ đó chạy ra dự báo. Em có thắc mắc nhỏ là có function nào chọn ra được các thông số này để tối thiểu hóa được sai số dự báo không ạ”

Đây là một câu hỏi hay và quan trọng ở khía cạnh ứng dụng. Mục đích của lambda chính là kiểm soát vai trò của thông tin tiền định.

+ Nếu thông tin tiền định quá chặt (tight prior) – nghĩa là phụ thuộc nhiều vào thông tin tiền định, thì kết quả hậu nghiệm sẽ không khác mấy so với thông tin tiền định. Đây chính là điểm thường bị chỉ trích của tiếp cận Bayesian, vì người nghiên cứu có thể sử dụng thông tin tiền định để “lái” kết quả. Do vậy, trong trường hợp này, thông tin từ data không có nhiều ảnh hưởng đến kết quả.
+ Ngược lại, nếu thông tin tiền định quá lỏng, thì nó sẽ không có ích và kết quả sẽ chủ yếu phụ thuộc vào data.

Do vậy, giá trị của lambda nên nằm giữa hai thái cực này. Việc xác định những giá trị này là một câu hỏi không phải dễ trả lời. Một vài nghiên cứu hướng dẫn về việc xây dựng thông tin tiền nghiệm trong một số trường hợp. Ví dụ như , nghiên cứu của De Mol và công sự (2008, JoE) “Forecasting using a large number of predictors: Is Bayesian shrinkage a valid alternative to principal components?“ (Link WP: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp700.pdf?ffd9f4561990919f315127a2eee70375).

Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu dựa trên đề xuất của Canova (Chương 10, 2007) “Methods for Applied Macroeconomic Research“ với Minnesota prior. Giáo sư Fabio chia sẻ chương này ở trên website cá nhân: http://apps.eui.eu/Personal/Canova/Articles/ch10.pdf (Đoạn cuối Trang 358) (Chú ý là ký hiệu GS Fabio dùng là phi). Các giá trị này có thể sử dụng như benchmark hoặc là điểm bắt đầu cho những nghiên cứu sâu hơn.

Như đã đề cập trong bài trước về việc sử dụng BVAR, nếu bạn nào đã quen dùng R, thì có thể sử dụng MSBVAR package (Liên quan đến câu hỏi trên: Giá trị của thông số lambda trong MSBVAR được quyết định bởi người sử dụng). Tuy nhiên, với các bạn mới bắt đầu, thì có lẽ sử dụng toolbox BEAR (MATLAB) sẽ dễ dàng hơn (xem hướng dẫn sử dụng ở đây).

———————–&&&———————–

Mô hình GAS

Mô hình GAS (Generalized Autoregressive Score)

(Nguồn: http://www.gasmodel.com)

Mô hình Điểm tự hồi quy tổng quát hóa [Generalized Autoregressive Score (GAS)] – còn có tên gọi khác là mô hình Điểm có điều kiện động [Dynamic Conditional Score (DCS)] hay Score Driven (SD) model, hoặc Dynamic Score (DySco) model – ra đời năm 2008. Mô hình này cung cấp một khung tổng quát để mô hình hóa các đại lượng biến thiên theo thời gian qua mô hình tham số [trường hợp riêng của mô hình GAS là mô hình Beta-t-(E)GARCH].  Các đặc điểm chính:

  • Dễ ước lượng & suy diễn: likelihood có dạng đóng (closed form)
  • Tổng quát hóa: tất cả các trường hợp có tham số thay đổi theo thời gian.

Nordpool Electricity Prices

GAS estimated volatility paths for Nordpool electricity prices based on the Student’s t distribution and the Gaussian distribution. The Gaussian GAS volatility model coincides with the familiar GARCH model

Mô hình này được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như mô hình hóa rủi ro tín dụng & phá sản, mô hình hóa sự tương quan và độ biến động của cổ phiếu, mô hình hóa các cấu trúc phụ thuộc biến đổi theo thời gian, mô hình hóa CDS spread; các vấn đề liên quan tới sự ổn định tài chính & rủi ro hệ thống, mô hình hóa dữ liệu tần suất cao, …

Xem các thông tin về mô hình này [bài báo, câu lệnh (R, Matlab, Ox)] trên trang: http://www.gasmodel.com


Xem thêm: https://insightr.wordpress.com/2017/06/07/non-gaussian-time-series-lets-handle-it-with-score-driven-models/

—————-&&&—————-

Chocolate và giải Nobel

Chocolate

(Tác giả: Lê Hồng Giang – Nguồn: kinhtetaichinh.blogspot.com)

Trong dịp Easter vừa rồi Felix Salmon tweet đồ thị sau về mối quan hệ giữa số lượng tiêu thụ chocolate bình quân đầu người của một quốc gia với số giải Nobel (trong 10 triệu dân) mà quốc gia đó đạt được:



Thoạt nhìn tôi nghĩ đây là một đồ thị marketing của các hãng sản xuất chocolate đang tồn hàng Easter, nhưng hóa ra theo Business Insider đây là kết quả của một bài nghiên cứu nghiêm túc đăng trên tạp chí New England Journal of Medicine, có lẽ là một trong những tạp chí hàng đầu về y khoa trên thế giới. Business Insider còn tìm được link của bản pdf miễn phí của bài nghiên cứu này và tôi không thể không đọc thử xem tác giả đã làm thế nào.

Hóa ra bài nghiên cứu vô cùng đơn giản. Tác giả download số liệuNobel laureates per capita từ Wikipedia (bao gồm cả giải Nobel hòa bình) và số liệu chocolate consumption per capita từ website của một số công ty sản xuất chocolate rồi chạy linear regression. Kết quả là correlation của hai biến số này rất cao (có thể thấy qua đồ thị trên) và highly significant. Tác giả cho rằng (dù rào trước đón sau rất nhiều) ăn nhiều chocolate sẽ làm tăng cognitive function vì chocolate có chứa nhiều chất flavonoids, do vậy làm tăng khả năng được giải Nobel.

Bất kỳ ai đã từng học qua một khóa econometrics sẽ thấy nghiên cứu này có nhiều vấn đề. Thứ nhất như chính tác giả đã thừa nhận correlation không phải causation, nhiều khả năng số giải Nobel và lượng chocolate consumption đều cùng do một yếu tố thứ ba quyết định, dễ thấy nhất là kinh tế (vd GDP per capita). Những yếu tố khác có thể ảnh hưởng lên số Nobel prize đáng ra tác giả phải control có thể là tỷ lệ đầu tư cho giáo dục, nghiên cứu, số lượng sinh viên đại học trên 1000 dân, số lượng bài báo khoa học hoặc patent, số lượng tiêu thụ các thực phẩm khác có hàm lượng flavonoids cao…

Thứ hai số lượng giải Nobel và chocolate consumption chắc chắn thay đổi theo thời gian. Ví dụ cụ thể là Thụy điển vài thập kỷ gần đây được rất ít giải Nobel so với khi giải này mới được thành lập. Bởi vậy sử dụng số liệu giải Nobel trong toàn bộ lịch sử (stock variable) so sánh với số lượng consumption của một năm (flow variable) đòi hỏi phải có một assumption là stock variable phân bổ đều theo thời gian còn flow variable không thay đổi, khó có thể đúng trên thực tế. Một người có cognitive function tốt (nên có khả năng được giải Nobel cao hơn) phải ăn nhiều chocolate lúc nhỏ, khi đi học, lúc làm nghiên cứu hay khi nào?

Thứ ba nếu ăn chocolate làm tăng cognitive ability thì một số kiểm chứng đơn giản hơn có thể thực hiện như chạy regression giữa lượng chocolate consumption với kết quả PISA, sẽ chính xác hơn so với số giải Nobel. Ngoài ra thay vì nghiên cứu “macro” như vậy tác giả có thể tiến hành nghiên cứu “micro”, nghĩa là so sánh số lượng tiêu thụ chocolate của từng cá nhân được giải Nobel (hoặc những người có thành tực khoa học cao như các giáo sư đại học) so với mức tiêu thụ trung bình. Tất nhiên làm nghiên cứu micro như vậy sẽ tốn kém và mất thời gian hơn so với việc download data từ Internet và chạy linear regression, nhưng một bài báo trên NEJE phải như vậy mới xứng đáng chứ. Hay tạp chí này không thực sự tốt như tôi tưởng?

————————————————————

Chocolate, xương, và giải Nobel

(Tác giả: Nguyễn Văn Tuấn – Nguồn: tuanvannguyen.blogspot.com)

Chocolate. Đại đa số dân thành thị và một số dân nông thôn đều biết, và thích chocolate. Nhưng cũng như bất cứ thực phẩm nào, chocolate cũng có lợi và có hại nếu ăn quá nhiều. Nhiều nghiên cứu y khoa cho thấy chocolate có lợi cho tim mạch, nhưng hình như không có lợi cho xương. Mấy tuần trước đây có một nghiên cứu làm ngỡ ngàng mọi người: chocolate có liên quan đến giải Nobel!


Khoảng 4 năm trước, đồng nghiệp Western Australia của tôi công bố một nghiên cứu cho thấy phụ nữ cao tuổi ăn nhiều chocolate có mật độ xương thấp [1]. Họ tính toán rằng những người ăn chocolate mỗi tuần ít nhất 1 lần có mật độ xương thấp hơn (khoảng 3%) so với những người ăn chocolate dưới 1 lần / tuần. Mật độ xương thấp hơn cũng có nghĩa là có nguy cơ gãy xương cao hơn. Chính vì thế mà nghiên cứu này làm dư luận xôn xao. Vừa xôn xao quan tâm, nhưng cũng vừa cười. Mật độ xương thấp hơn có 3% thì chẳng có ý nghĩa lâm sàng gì. Tôi nghĩ nếu tôi là người ăn chocolate mỗi tuần 1 lần thì tôi thấy vẫn chưa có lí do gì ngưng ăn loại kẹo đầy quyến rũ này.

Nhưng có lẽ ngạc nhiên hơn là mối liên hệ giữa chocolate và giải Nobel! Khó tin, nhưng có thật. Đó là công trình phân tích của bác sĩ Messerli (Đại học Columbia) đăng trên New England Journal of Medicine, một tập san được xem là kinh thánh y khoa [2]Trong bài này, ông thu thập dữ liệu về lượng chocolate tiêu thụ trong những quốc gia có người đoạt giải Nobel, và số giải Nobel cho từng quốc gia. Vì có sự khác biệt về dân số nên ông phải điều chỉnh cho dân số. Cách điều chỉnh của rất đơn giản:

  • ông tính toán lượng tiêu thụ chocolate trên mỗi người dân mỗi năm (tính bằng kg), gọi chỉ số này là X;
  • sau đó, ông tính số giải Nobel trên 10 triệu dân, gọi chỉ số này là Y;
  • sau cùng, ông tính hệ số tương quan (coefficient of correlation) giữa X và Y.

Biểu đồ sau đây cho thấy một xu hướng chung là những nước nào ăn nhiều (hay chính xác hơn là tiêu thụ nhiều) chocolate là những nước có nhiều giải Nobel. Chẳng hạn như Thuỵ Sĩ, nước tiêu thụ nhiều chocolate (khoảng 13 kg/người/năm) là nước có nhiều giải Nobel trên đầu người. China là nước ít tiêu thụ chocolate cũng là nước có ít giải Nobel nhất (thật ra, China chỉ có 1 giải duy nhất năm nay về văn học, nhưng cũng là giải thưởng mang tính chính trị, không thuyết phục). Hệ số tương quan giữa lượng tiêu thụ chocolate và số giải Nobel là 0.79, với trị số P < 0.0001, tức …. rất có ý nghĩa thống kê!

https://i2.wp.com/wmbriggs.com/blog/wp-content/uploads/2012/10/chocolate.nejm_.jpg

Biếu đồ mô tả mối liên quan giữa lượng chocolate tiêu thụ trên đầu người (trục hoành) và số giải Nobel tính trên 10 triệu dân (trục tung). Hệ số tương quan là 0.79.

Tại sao nước ăn nhiều chocolate lại là những nước đoạt nhiều giải Nobel? Bác sĩ Messerli lí giải rằng chocolate (hay những thực phẩm trong nhóm flavanol, có trong coca, trà, rượu đỏ, v.v.) có hiệu quả giảm huyết áp, tăng cường trí lực. Những chứng cứ trên được rút ra từ những nghiên cứu trên chuột. Tác giả đặt giả thuyết rằng ăn chocolate chẳng những tăng cường trí lực cho một cá nhân, mà còn cho cả cộng đồng. Do đó, kết quả phân tích này có vẻ phù hợp với giả thuyết của tác giả.

Thoạt đầu, đọc qua bài này tôi nghĩ tác giả muốn đùa. Đùa một cách … khoa học. Nhưng hình như không phải vậy, vì tác giả tỏ ra rất nghiêm túc trong diễn giải kết quả phân tích. Một giải thích khả dĩ khác có thể là liên quan nghịch đảo (reverse association). Hiện tượng liên quan nghịch đảo có nghĩa là người có trí lực tốt biết được hiệu quả tốt của kẹo chocolate nên họ ăn nhiều chocolate (chứ không phải ăn nhiều chocolate dẫn đến trí lực cao). Cũng có thể mối liên hệ giữa chocolate và giải Nobel là do trình độ phát triển kĩ nghệ và kinh tế, vì những nước phát triển ở phương Tây thường tiêu thụ nhiều chocolate hơn các nước nghèo hơn ở châu Á. Nhưng giả thuyết về trình độ phát triển kĩ nghệ không giải thích tại sao các nước như Mĩ cũng phát triển cao, nhưng giải Nobel trên đầu dân thì thấp hơn các nước như Thuỵ Sĩ, Đan Mạch, Na Uy, Anh, Đức, Thuỵ Điển.

Dù tác giả không đùa, nhưng tôi nghĩ tác giả muốn giễu cợt tập san New England Journal of Medicine. Nếu xem phân tích của tác giả là một “nghiên cứu” thì theo y học thực chứng, nghiên cứu này có giá trị rất thấp. Thấp là vì mối liên hệ giữa chocolate và giải Nobel thuộc loại ecologic association, với đơn vị phân tích là bình quân của một quốc gia, chứ không phải cá nhân. Chỉ khi nào tác giả “chứng minh” được những cá nhân đoạt giải Nobel ăn nhiều chocolate hơn những cá nhân không có giải Nobel thì kết quả mới có giá trị cao hơn.

Khi tính hệ số tương quan từ số quân bình thì lúc nào cũng có kết quả cao (như trường hợp này là 0.79), bởi vì cách tính này không xem xét đến những dao động trong mỗi quốc gia (within-country variation). Cái “nguỵ biện” hay fallacy của tác giả là ở chỗ này. Vì đơn vị là quốc gia, chứ không phải cá nhân, nên rất khó diễn giải kết quả này. Nếu theo cách suy luận của tác giả, tôi nghĩ cũng có thể nói rằng có mối liên quan giữa màu tóc và giải Nobel, giữa ăn thịt đỏ và giải Nobel (vì những nước giàu thường ăn thịt đỏ hơn là ăn rau quả như Á châu). Tác giả xem xét tất cả các yếu tố để giải thích cho mối liên quan, nhưng ông quên một lí do khác: ecologic fallacy! Có lẽ ecologic fallacy có thể dịch là ngụy biện quần thể.

Nếu có một bài mua vui cũng được một vài trống canh thì đây [2] chính là bài đó. Không ngờ kinh thánh y khoa mà cũng có cách mua vui hay như thế.

Tham khảo:

1. Hodgson JM, et al. Chocolate consumption and bone density in older women. Am J Clin Nutr 2008; 87:175-80.
2. Messerli FH. Chocolate consumption, cognitive function, and Nobel laureates. N Engl J Med 2012. Doi: 10.1056/NEJMMon1211064.

——————–&&——————–

Nghiên cứu lạm phát tại Việt Nam theo phương pháp SVAR

Nghiên cứu lạm phát  tại Việt Nam theo phương pháp SVAR

(Tác giả: Nguyễn Thị Liên Hoa &Trần Đặng Dũng – Nguồn: http://vjol.info.vn)

[Trích]

Bài viết này nghiên cứu về các yếu tố nào đã, đang và sẽ ảnh hưởng đến lạm phát tại VN, đồng thời chạy mô hình định lượng SVAR để kiểm định mức độ ảnh hưởng đến lạm phát của tổng yếu tố. Đây là phương pháp mới và hiệu quả được áp dụng ở nhiều quốc gia hiện nay trong việc phân tích chính sách vĩ mô. Bài nghiên cứu đi sâu vào giải quyết các vấn đề sau: (1) Các yếu tố tác động đến lạm phát ở VN; (2) Ảnh hưởng của cú sốc trong chính sách đến lạm phát? (3) Thời gian để lạm phát phản ứng lại một chính sách mới; và (4) Tác động ngược trở lại của một cú sốc trong lạm phát đến các yếu tố
khác.

1. Tổng quan
Dựa theo những lý thuyết đã có về lạm phát, các nghiên cứu về lạm phát ở VN gần đây đã kết hợp nhiều nhân tố từ cả phía chi phí đẩy và phía cầu kéo của lạm phát nhằm giải thích những biến động của lạm phát. Tuy nhiên, do thiếu số liệu hoặc do chủ ý của các tác giả,phần lớn các nghiên cứu đều bỏ qua các yếu tố thuộc phía cung và tập trung chủ yếu vào các nhân tố thuộc phía cầu. Nhân tố cung duy nhất được xem xét là các cú sốc từ quốc tế (giá của dầu và trong một vài trường hợp giá của gạo).
Tóm lại, những nghiên cứu gần đây về lạm phát ở VN xoay quanh các nhân tố: CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá dầu và giá gạo thế giới và hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng mô hình VAR hoặc VECM. Trong nghiên cứu này tác giả sẽ cân nhắc việc đưa thêm các biến thuộc phía cung và sử dụng số liệu cập nhật đến tháng 6 năm 2011,qua đó xem xét các vấn đề mới để cung cấp bức tranh toàn diện hơn, mới mẻ hơn về lạm phát ở VN.Để xây dựng được mô hình SVAR thực nghiệm, chúng ta cần phải giải quyết hai nội dung: (1) Lựa chọn các biến trong mô hình; và (2) Thiết lập các hạn chế của mô hình để đưa ra ma trận cấu trúc.

Xem thêm

[1] EXCHANGE RATE PASS-THROUGH AND ITS IMPLICATIONS FOR INFLATION IN VIETNAM

[2] Nominal Rigidities And The Real Effects Of Monetary Policy In A Structural VAR Model

[3] The Impact of Real Exchange Rate on Output and Inflation in Vietnam: A VAR  Approach

[4] Các nhân tố vĩ mô quyết định lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000-2010: Các bằng chứng và thảo luận

[5] Xác định các nhân tố quyết định lạm phát ở Việt Nam

[6] Cơ chế truyền dẫn tiền tệ dưới góc độ phân tích định lượng

[7] Sử dụng mô hình kinh tế lượng dự báo ngắn hạn – bài học từ Ngân hàng Trung ương Canada

[8] Ứng dụng mô hình SVAR trong việc xác định hiệu ứng của chính sách tiền tệ và dự báo lạm phát ở Việt Nam

[9] ỨNG DỤNG MÔ HÌNH SVAR TRONG PHÂN TÍCH HIỆU ỨNG CHUYỂN CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI Ở VIỆT NAM

[10] ỨNG DỤNG MÔ HÌNH SVAR NGHIÊN CỨU KÊNH TRUYỀN DẦN TIỄN TỆ VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH TIỄN TỆ Ở VIỆT NAM

——————&&——————