Bài viết phân tích vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào bất động sản (FDIRE) tại Việt Nam theo cách tiếp cận kinh tế vĩ mô. Với mô hình vector tự hồi quy với hệ số thay đổi theo thời gian (TVC-BSVAR) và một bộ số liệu theo chuỗi thời gian từ tháng 01/2017 đến 02/2023, kết quả ghi nhận rằng khi vốn FDIRE thêm 1 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng ngắn hạn gia tăng thêm 2% và giá trị giao dịch chứng khoán tăng thêm 1% ngay trong tháng đầu tiên, và các tác động này giảm dần sau 12 tháng. Dòng vốn FDIRE cũng có đặc tính dai dẳng theo thời gian khi mà biến số này đóng góp phần lớn vào biến động của chính nó trong tương lai, vẫn đạt 50% sau 12 tháng. Điều này hàm ý rằng khi giá trị của dòng vốn đang ở mức cao thì nhiều khả năng sẽ tiếp tục ở mức cao, nhưng khi vốn bị suy giảm đột ngột xuống thấp thì sẽ khó quay trở lại mức ban đầu. <br><br> Abstract <br> The paper analyzes the foreign direct investment in real estates (FDIRE) in Vietnam by a macroeconomic approach. With a Time Varying Coefficients Bayesian Vector Autoregressive model (TVC-BSVAR) and a monthly time-series sample over 01/2017–02/2023, the evidence records that for an increase of 1 billion USD in FDIRE, the short-run economic growth rate raises by 2% and the stock market value increases by 1% right in the first month, and the impact decays after 12 months. The FDIRE is also persistent over time when it contributes largely to its future variation, with up to 50% after 12 months. This result implies that the FDIRE can be expected to be high if it is high but would be difficult to come back to its initial value if it reduces substantially.

Download

Sử dụng dữ liệu về đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) của 66 quốc gia đang phát triển giai đoạn 2013-2021, nghiên cứu này triển khai các phương pháp học máy bao gồm mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), rừng ngẫu nhiên (RFA) nhằm so sánh chất lượng dự báo với một phương pháp tiếp cận kinh tế lượng là GMM sai phân (DGMM). Trong đó, DGMM phân tích mối liên hệ giữa các nhân tố đầu vào ảnh hưởng tới thu hút FDI, trong khi ANN và RF dựa vào các nhân tố có ý nghĩa thống kê để đưa ra dự báo. Kết quả cho thấy các nhân tố độ lớn thị trường, độ mở thương mại, mức độ dồi dào của lao động, sự phát triển của thị trường tài chính là những nhân tố chính trợ lực cho thu hút FDI tại các quốc gia này. Trong khi đó, xét về mặt dự báo, sai số của RF là nhỏ nhất và vượt trội so với các phương pháp so sánh. Các phát hiện của mô hình kinh tế lượng và mô hình học máy cũng được thảo luận trong nghiên cứu. <br><br> Abstract <br> Utilizing foreign direct investment (FDI) data from 66 developing countries for the period 2013–2021, this study implements machine learning methods, including artificial neural networks (ANN) and random forests (RF), to compare predictive quality with that of an econometric approach, the difference generalized method of moments (DGMM). In this context, DGMM analyzes the relationships between the input factors influencing FDI attraction, while ANN and RF make predictions based on statistically significant factors. The results indicate that market size, trade openness, labor abundance, and financial market development are primary drivers facilitating FDI attraction in these countries. Regarding predictive accuracy, RF exhibits the lowest error and significantly outperforms the selected methods. The findings from both the econometric model and the machine learning models are also discussed in the study.

Download

Bài viết này đánh giá sự vững mạnh của nền tảng kinh tế vĩ mô tại Việt Nam, bằng phương pháp vector tự hồi quy cấu trúc với hệ số thay đổi theo thời gian (TVC-BSVAR), dựa trên bộ dữ liệu theo quý từ quý I/2007 đến quý IV/2020. Bằng chứng thực nghiệm ghi nhận ba nguyên lý căn bản gồm lạm phát đánh đổi với tăng trưởng, nội tệ mất giá giúp hỗ trợ tăng trưởng, và giảm lạm phát cải thiện tăng trưởng. Cấu trúc này quyết định mức tác động của các cú sốc từ nền kinh tế thế giới đối với nền kinh tế nội địa. Trong đó, lượng giải ngân của vốn FDI có vai trò thay thế tăng trưởng kinh tế thế giới trong đóng góp cho tốc độ tăng trưởng, tỷ lệ lạm phát nội địa và củng cố độ mạnh của đồng nội tệ. Từ đó, bài viết này đánh giá rằng nền tảng kinh tế vĩ mô tại Việt nam đang ở mức khá vững mạnh, dựa trên mức độ gắn kết chặt chẽ của các biến số kinh tế vĩ mô với mức tác động đáng kể của các cú sốc từ kinh tế thế giới. Bài viết gợi ý rằng việc cải thiện năng lực hấp thụ vốn FDI cần được ưu tiên để tạo thêm không gian chính sách cho việc trung hòa sự sụt giảm trong tăng trưởng kinh tế thế giới và ứng phó với cú sốc tiêu cực của giá dầu thế giới.

Download

Nghiên cứu này phát triển và kiểm định mô hình lựa chọn đầu tư dựa trên rủi ro và chênh lệch tỷ suất sinh lợi của các hình thức đầu tư dưới lăng kính của bất ổn toàn cầu và chính sách tiền tệ. Sử dụng dữ liệu bảng từ các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2013-2021, chúng tôi nhận thấy rủi ro của việc đầu tư vào tài sản cố định và bất ổn chính sách kinh tế toàn cầu gia tăng khiến các doanh nghiệp đầu tư vào các tài sản tài chính nhiều hơn, đây có thể được xem là một nơi trú ẩn sinh lời và có tính thanh khoản cao. Chính sách tiền tệ có thể giúp chống lại hiện tượng tài chính hóa, tuy nhiên, khi đặt trong bối cảnh bất ổn toàn cầu thì vai trò của chính sách tiền tệ bị lấn át. Ngoài ra, không có bằng chứng cho thấy chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa đầu tư tài sản cố định và tài sản tài chính ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn đầu tư tài chính của doanh nghiệp. <br><br> Abstract <br>This study develops and tests an investment choice model based on the risk and return gap of investment forms under the lens of global uncertainty and monetary policy. Using panel data from non-financial firms listed in Vietnam for the period 2013‒2021, we find that the risks of investing in fixed assets and global economic policy uncertainty increase, causing firms to invest more in financial assets, which can be considered a profitable and highly liquid haven. Monetary policy can help combat the phenomenon of financialization; however, in the context of global uncertainty, the role of monetary policy is diminished. Additionally, there is no evidence that the return gap between investments in fixed assets and financial assets affects the financial investment choice behavior of firms.

Download

Bài viết sử dụng phương pháp phân tích định lượng với một bộ dữ liệu chéo về các địa phương trong giai đoạn 2010-2021 để tập trung vào 6 địa phương trong vùng Đông nam bộ. Kết quả ghi nhận rằng hình thái tăng trưởng thu nhập của các địa phương trong vùng Đông nam bộ vẫn tuân theo hình thái chung của các địa phương trong cả nước. Trong đó, chất lượng cơ sở hạ tầng, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và mức xuất phát điểm về thu nhập là ba yếu tố mang tính quyết định đối với tăng trưởng thu nhập. Riêng các địa phương trong vùng Đông nam bộ đang hiện lên như các địa phương dẫn đầu xu hướng hội tụ về tăng trưởng thu nhập của các địa phương trong cả nước. Vì vậy, đối với vùng này, việc nâng cao chất lượng tăng trưởng để giúp mở rộng biên giới về thu nhập của cả nước có ý nghĩa quan trọng hơn hẳn so với tăng cường giá trị tuyệt đối về tăng trưởng thu nhập trong thời gian tới. <br><br>Abstract <br> The paper employs a quantitative analysis method with a panel dataset covering 63 provinces over the 2010-2021 period to focus on 6 provinces in South East region of Vietnam. The economic growth pattern of South East region still follows the common pattern of the whole economy, as a higher initial income combined with a lower income growth rate. In comparison with other provinces, the South East provinces is more affected by the labor force and institutional quality. The South East provinces are also leading the income growth convergence across provinces in the whole economy. In particular, Ho Chi Minh City is the leading province, expanding the income frontier for the other provinces. However, its income growth rate tends to decrease over time due to the reduction of the labor force, effective FDI capital, and institution quality.

Download