(LUẬN văn THẠC sĩ) kỳ vọng lạm phát và các yếu tố ảnh hưởng đến kỳ vọng lạm phát tại việt nam , luận văn thạc sĩ

Để kiểm định 7 yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam: lạm phát quá khứ, lỗ hổng sản lượng, chi tiêu của chính phủ, tỷ giá thực hiệu lực, lãi suất thực, giá dầu và giá g

- - -

LÊ THỊ THÚY HẰNG

KỲ VỌNG LẠM PHÁT VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KỲ VỌNG LẠM PHÁT

TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC PHỤ LỤC

TÓM TẮT

1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Bối cảnh lạm phát tại Việt Nam 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 5

2 LÝ THUYẾT VỀ KỲ VỌNG LẠM PHÁT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 7

2.1 Lý thuyết về kỳ vọng lạm phát 7

2.2 Các phương pháp đo lường kỳ vọng lạm phát 15

2.2.1 Đo lường trên cơ sở khảo sát 15

2.2.2 Đo lường trên cở sở thị trường tài chính 16

2.2.3 Đo lường trên cơ sở mô hình định lượng 17

2.3 Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây về kỳ vọng lạm phát 17

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23

3.1 Mô hình nghiên cứu 23

3.1.1 Đo lường kỳ vọng lạm phát bằng mô hình ARIMA 24

3.1.2 Kiểm định các nhân tố tác động đến kỳ vọng lạm phát bằng mô hình hồi quy theo phương pháp LSE và mô hình VAR 27

3.1.2.1 Phương pháp xây dựng mô hình từ tổng quát đến đơn giản theo trường phái LSE 28

3.1.2.2 Mô hình tự hồi quy véc tơ -VAR……… 29

3.2 Dữ liệu nghiên cứu 32

4 NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 34 4.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu 34 4.2 Kết quả dự báo kỳ vọng lạm phát theo mô hình ARIMA có tính

mùa 35 4.3 Kiểm định các yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm phát qua mô hình

hồi quy xây dựng theo phương pháp từ tổng quát đến đơn giản và

mô hình VAR 37 4.4 Kiểm định tính dừng của phần dư cho mô hình 41

5 KẾT LUẬN 42 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

IMF International monetary Fund – Quỹ tiền tệ thế giới

ADB Asian development bank – Ngân hàng phát triển Châu Á Thái Bình Dương

IFS International foundation for science –Tổ chức khoa học quốc tế

CPI Consumer price index – Chỉ số giá tiêu dùng

GDP Gross domestic product –Tổng sản lượng quốc nội

không gia tăng lạm phát (tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên)

LSE London School Economics – Học viện Kinh tế Luân Đôn

VAR Vector autoregression – Mô hình tự hồi quy véc-tơ

trung bình trượt

ADF Kiểm định Augmented Dickey – Fuller

AIC Akaike information Criterion – Kiểm định Akaike

SC Schwarz Information Criterion – Kiểm định Schwarz

ACF Auto correlation Function - Hàm tự tương quan

PACF Partial autocorrelation function - Hàm tự tương quan riêng từng phần

DANH MỤC BẢNG

Bảng 4.1 Kiểm định tính dừng của các biến nghiên cứu

Bảng 4.2 Kết quả lược đồ tự tương quan và tương quan riêng phần

Bảng 4.3 Kết quả các mô hình ARIMA

Bảng 4.5 Kết quả kiểm định biến thừa cho mô hình

Bảng 4.6 Kiểm định tính dừng cho phần dư của mô hình các yếu tố tác động kỳ vọng

lạm phát

Bảng 4.7 Kiểm định tính dừng cho phần dư của mô hình VAR

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam và các quốc gia khác giai đoạn 2000 – 2009

Hình 2.1 Đường cong Philips ngắn hạn và dài hạn

Hình 2.2 Sự hình thành kỳ vọng lạm phát theo Ranyard và đồng sự (2008)

Hình 2.3 Đóng góp của mỗi nhân tố trong việc neo kỳ vọng lạm phát tại Brazil

Hình 4.1 Lạm phát thực và kỳ vọng lạm phát được mô phỏng từ mô hình ARMA

Hình 4.2 Phản ứng của kỳ vọng lạm phát trước cú sốc của các biến

DANH MỤC PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Kiểm định tính dừng (nghiệm đơn vị) của các biến

Phụ lục 2: Kết quả hồi quy mô hình ARIMA từ chuỗi lạm phát quá khứ

Phụ lục 4: Kết quả kiểm định phần dư từ mô hình ARIMA

Phụ lục 5: Kiểm định độ trễ tối ưu cho mô hình các yếu tố tác động kỳ vọng lạm phát

Phụ lục 6: Kết quả mô hình hồi quy tổng quát các yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm

phát

Phụ lục 7: Kết quả kiểm định mô hình hồi quy đã loại bỏ biến trong mô hình tổng

quát

Phụ lục 8: Kết quả kiểm định từ mô hình VAR

Phụ lục 9: Kết quả kiểm định thừa biến – Wald Test

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu này tập trung vào việc đo lường, dự báo kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam và các yếu tố tác động đến nó Với các kết quả nghiên cứu đạt được, luận văn này góp phần làm sáng tỏ hơn một số vấn đề như: Có thể ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam như thế nào? Những yếu tố nào tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam? Mức độ tác động của các yếu tố này đến kỳ vọng lạm phát như thế nào? Kỳ vọng lạm phát đóng vai trò như thế nào trong việc hoạch định các chính sách kinh tế vĩ mô nói chung và lạm phát nói riêng

Bài luận văn này đã dùng mô hình trung bình trượt tự hồi quy (ARIMA) để đo lường kỳ vọng lạm phát từ chuỗi lạm phát quá khứ Để kiểm định 7 yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam: lạm phát quá khứ, lỗ hổng sản lượng, chi tiêu của chính phủ, tỷ giá thực hiệu lực, lãi suất thực, giá dầu và giá gạo, luận văn đã sử dụng mô hình hồi quy được xây dựng theo phương pháp từ tổng quát đến đơn giản và mô hình VAR

Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố tác động mạnh nhất đến kỳ vọng lạm phát chính là

độ trễ của lạm phát, kế đến là lãi suất thực và mức độ tăng trong chi tiêu của Chính phủ là hai yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ đến kỳ vọng lạm phát Các yếu tố còn lại là: thay đổi trong giá dầu, giá gạo, tỷ giá thực hiệu lực, lỗ hổng sản lượng cũng tác động đến kỳ vọng lạm phát nhưng không thực sự rõ nét

Qua kết quả này càng góp phần khẳng định rằng xu hướng back-looking trong việc kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam là rất rõ ràng, điều này thể hiện qua mức độ và sự tác động dai dẳng của lạm phát quá khứ đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam trong thời gian qua Từ đó, một lần nữa cho thấy tầm quan trọng của việc dự báo kỳ vọng lạm phát trong việc kiểm soát lạm phát của nước ta bên cạnh việc thực thi những chính sách tiền tệ và tài khóa

1 GIỚI THIỆU

1.1 Bối cảnh lạm phát tại Việt Nam

Có thể nói, lạm phát luôn là nỗi “ám ảnh” đối với nền kinh tế và người dân nước ta Nhìn vào hình 1.1 dưới đây, ta có thể thấy ngoại trừ giai đoạn 2000-2003 khi lạm phát thấp và ổn định ở mức 5% trở xuống, tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam thường xuyên cao hơn, lạm phát kéo dài lâu hơn và dao động mạnh hơn so với lạm phát ở các nước láng giềng

Hình 1.1: Tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam và các quốc gia khác giai đoạn 2000 – 2009

Nguồn : Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2011)

Việt Nam đã từng trải qua giai đoạn siêu lạm phát trong nửa cuối những năm 1980 với

tỷ lệ lạm phát trên 300%/năm và trên 50%/năm đầu những năm 1990 Những nguyên nhân cơ bản của tình trạng này là điều kiện thời tiết bất lợi, thiếu hụt lương thực, tốc

độ tăng trưởng chậm trong cả lĩnh vực nông nghiệp và công nghiệp và hệ thống tài chính yếu kém trong suốt những năm 1980 Những cuộc khủng hoảng này được tiếp nối bởi sự tự do hóa hàng loạt các loại giá cả và một loạt các cải cách cơ cấu kinh tế khiến lạm phát tăng cao và trở thành khủng hoảng

Đối mặt với những cuộc khủng hoảng này, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã phải tích cực thắt chặt chính sách tiền tệ với lãi suất tháng tăng lên đến 12% và tỷ giá được giữ

cố định hoàn toàn so với USD Kết quả của những chính sách này là lạm phát bắt đầu giảm mạnh xuống dưới 20% năm 1992 và gần 10% năm 1995 Chính phủ tiếp tục các chính sách vĩ mô thận trọng cùng với những cải cách sâu rộng nhằm tự do hóa giá cả trong nước và mở cửa nền kinh tế Việt Nam cho thương mại và đầu tư quốc tế trong những năm 1990 Giai đoạn sau năm 1995 chứng kiến cuộc khủng hoảng Châu Á và

hệ quả của nó, giá cả thế giới và tổng cầu (cầu về hàng hóa trong nước và cầu hàng Việt Nam từ quốc tế) giảm mạnh Giai đoạn này được đánh dấu bởi tỷ lệ lạm phát thấp, thậm chí có thời kỳ giảm phát nhẹ đầu tiên vào năm 2000 với tỷ lệ lạm phát được tính là -0,5% mặc dù tiền tệ và tín dụng tăng rất nhanh (30-40%/năm) và đồng Việt Nam phá giá mạnh (khoảng 36%) trong giai đoạn 1997-2003 Lãi suất cũng dần được tự do hóa từ giữa những năm 1990 với lãi suất cơ bản được áp dụng thay cho trần lãi suất cho vay Và từ năm 2002, các ngân hàng thương mại ở Việt Nam được phép đặt lãi suất cho vay và lãi suất tiết kiệm theo các điều kiện thị trường

Từ những năm 1996-2003, tỷ lệ lạm phát bình quân được duy trì trong khoảng từ 5% mỗi năm và khá ngang bằng với tỷ lệ lạm phát của các nước trong khu vực Tuy nhiên, sau giai đoạn ổn định này thì lạm phát có xu hướng gia tăng trở lại và ngày một phức tạp hơn Khởi đầu là năm 2004 với tỷ lệ lạm phát 9.5%, cao hơn rất nhiều so với mục tiêu 6% mà Chính phủ đặt ra Khi tiền tệ, tín dụng tăng thì lạm phát cũng tăng theo Khi các tác động tiêu cực đối với tăng trưởng của khủng hoảng Châu Á giảm đi, cầu bắt đầu tăng lên Cầu tăng lên cùng với sự tăng lên của tiền lương danh nghĩa ở cả khu vực nhà nước và khu vực FDI trong năm 2003 đã khiến giá cả tăng lên Đóng góp thêm vào sự tăng giá này là các cú sốc cung do dịch cúm gà và thời tiết xấu gây ra Chính phủ nghiêng về quan điểm coi các cú sốc cung này là các nguyên nhân gây lạm phát Những cú sốc cung này chủ yếu ảnh hưởng đến giá lương thực thực phẩm với giá lương thực thực phẩm tăng 15,5% so với tỷ lệ lạm phát chung là 9,5% và lạm phát phi lương thực thực phẩm là 5,2% trong năm 2004

3%-Năm 2005 tỷ lệ lạm phát là 8,4% so với mục tiêu đề ra là dưới 6.5% Và kể từ giai đoạn này lạm phát tại Việt Nam luôn ở mức cao và khá xa so với tỷ lệ lạm phát của các nước trong khu vực

Trước tình hình này, NHNN vẫn tiếp tục sử dụng biện pháp thắt chặt tiền tệ và giữ cho

tỷ giá gần như cố định Nhưng thành công đã không lặp lại vì tỷ lệ lạm phát sau khi giảm nhẹ vào năm 2006 còn 6,6% đã tăng mạnh tới 12,57% năm 2007 và lên tới gần 20% năm 2008 Có nhiều lý do đã được đưa ra nhằm giải thích cho sự tăng mạnh trở lại của lạm phát trong những năm 2007-2008 Những lý do này bao gồm sự tăng mạnh của mức lương tối thiểu, sự gia tăng của giá cả hàng hóa quốc tế, chính sách tiền tệ lỏng lẻo và không linh hoạt, chính sách quản lý tỷ giá cứng nhắc và thiếu linh hoạt, sự mở cửa của Việt Nam với thế giới từ khi Việt Nam gia nhập WTO vào cuối năm 2006 khiến cho luồng vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài đổ vào Việt Nam, đẩy giá chứng khoán và giá tài sản lên rất cao Để giữ ổn định tỷ giá, NHNN đã phải bơm một lượng tiền đồng lớn vào nền kinh tế góp phần làm trầm trọng hơn tình trạng lạm phát Chính sách tiền tệ nới lỏng cùng với kỳ vọng lạm phát thường dẫn đến lạm phát thực tế ở giai đoạn tiếp theo của chu kỳ kinh tế Chính sách tỷ giá chỉ có tác động cộng hưởng cho các tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế chứ không có tác động mạnh mẽ trực tiếp đến lạm phát Sự gia tăng của cung tiền và tín dụng trong nền kinh tế trong cả thập kỷ qua đã rất mạnh, đặc biệt là vào năm 2007 khi tiền tệ tăng với tốc độ 47%/năm và tín dụng tăng 54% /năm

Cuối năm 2008 đầu năm 2009, khủng hoảng kinh tế toàn cầu nổ ra và những hậu quả của nó đã kéo theo tỷ lệ lạm phát Việt Nam xuống còn 6,88% trong năm 2009 Giá quốc tế giảm cùng với tổng cầu giảm đã giúp Việt Nam đảo ngược xu thế gia tăng đáng ngại của lạm phát trong năm 2008 Khi các gói kích cầu của Chính phủ bắt đầu gia tăng từ quý II năm 2009, cung tiền cũng bắt đầu tăng mạnh và tín dụng cũng có dấu hiệu tương tự Các ngân hàng thương mại trở nên thiếu hụt tiền mặt và đều cố gắng tăng lãi suất nhằm thu hút tiền gửi Vì vậy, cuộc cạnh tranh lãi suất đã bắt đầu khiến cho lãi suất cho vay bị đẩy lên cao (vượt trần lãi suất do các khoản phí cho vay)

Tuy nhiên, lãi suất thực vẫn là âm Việc này không khuyến khích tiết kiệm và không khuyến khích người dân gửi tiền, làm cho lạm phát đã cao, càng cao hơn

Tuy nhiên, tỷ lệ này không giữ được lâu, năm 2010 lạm phát lại tăng mạnh trở lại ở mức 11,75% so với mục tiêu đề ra là 7-8% và tỷ lệ lạm phát năm 2011 lên đến hơn 18% so với mục tiêu đề ra là 15% bất chấp hàng loạt các biện pháp kiềm chế lạm phát

mà Chính phủ đã đưa ra Chỉ đến năm 2012, khi nền kinh tế gặp nhiều khó khăn, rơi vào giai đoạn thiểu phát sâu thì tỷ lệ lạm phát mới được kéo xuống mức một con số (khoảng 6.8%) Có nhiều nguyên nhân để giải thích cho sự gia tăng mạnh mẽ của lạm phát trong giai đoạn này như: việc phá giá VND so với USD trong tháng 8 năm 2010, biến động của thị trường vàng trong nước và quốc tế Tuy nhiên, có một nguyên nhân rất quan trọng, đó là “lòng tin” của người dân vào các chính sách của Chính phủ đang giảm dần hay nói cách khác là “kỳ vọng lạm phát” của người dân vẫn tăng cao bất chấp mọi nỗ lực kiềm chế lạm phát của Chính phủ Chính vì điều này mà các biện pháp can thiệp của Chính phủ nhằm kiềm chế lạm phát trong giai đoạn này đã không phát huy tác dụng như mong đợi

Nhìn chung khi lạm phát tăng cao tại Việt Nam thì các giải pháp đưa ra hầu hết tập trung vào việc thắt chặt tiền tệ và bỏ qua (hoặc xem xét chưa thích đáng) các nhân tố quan trọng khác Như chúng ta đã biết, chính sách tiền tệ thắt chặt là một giải pháp trong ngắn hạn đồng thời chi phí cơ hội lớn (do phải đánh đổi bằng tăng trưởng), đặc biệt trong điều kiện nền kinh tế vừa “chập chững” thoát khỏi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu Vì vậy, trong giai đoạn này chính sách tiền tệ thắt chặt đã góp phần kiềm chế được sự gia tăng của lạm phát trong ngắn hạn nhưng về dài hạn thì vẫn chưa giải quyết được triệt để đã làm cho lạm phát ngày càng nghiêm trọng hơn tại Việt Nam

Trước bối cảnh đó, việc xác định chính xác các nguyên nhân gây ra lạm phát từ đó đưa

ra các giải pháp phù hợp là một vấn đề rất quan trọng tại Việt Nam Thời gian qua có rất nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước về nội dung này như: Camen (2006), Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010), Tuy nhiên hầu hết các tác giả

đã bỏ qua hoặc chưa xem xét thích đáng tác động của yếu tố kỳ vọng lạm phát (Expectation inflation) hoặc chưa đưa ra các đánh giá mang tính định lượng liên quan đến kỳ vọng lạm phát Trong khi đó, các nghiên cứu thực nghiệm từ các nền kinh tế phát triển Anh, Mỹ, Đức đến các quốc gia mới nổi như Brazil, Ấn Độ, đều cho thấy tầm quan trọng của kỳ vọng lạm phát Đây làm một nhân tố cực kỳ quan trọng trong việc dự báo và kiểm soát lạm phát tại các quốc gia Bên cạnh đó, việc đánh giá thích đáng vai trò của kỳ vọng lạm phát sẽ giúp ích rất nhiều trong việc thực thi các chính sách vĩ mô của Chính phủ

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Thời gian qua, vấn đề lạm phát lại nổi lên và trở thành tâm điểm tại các quốc gia, đặc biệt là các thị trường mới nổi nói chung và Việt Nam nói riêng Việc giữ lạm phát ổn định, vừa phù hợp với mục tiêu tăng trưởng kinh tế đồng thời ổn định kinh tế vĩ mô luôn là mục tiêu hàng đầu Tại mỗi quốc gia khác nhau thì các nhân tố gây ra lạm phát cũng như cách thức hình thành lạm phát đều có những nét đặc thù riêng Tuy nhiên, trong các nghiên cứu thực nghiệm từ các nền kinh tế phát triển Anh, Mỹ, Đức đến các quốc gia mới nổi như Brazil, Ấn Độ .đều cho thấy tầm quan trọng của nhân tố

“kỳ vọng lạm phát”, đây làm một yếu tố cực kỳ quan trọng việc dự báo và kiểm soát lạm phát tại các quốc gia Nhận thấy được tầm quan trọng của vấn đề trên, vì vậy mục tiêu đề tài là tập trung vào việc đo lường kỳ vọng lạm phát và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam trong giai đoạn 2000 – 2012, từ đó đưa ra một số kiến nghị trong việc kiểm soát lạm phát tại Việt Nam Giải quyết mục tiêu nghiên cứu của đề tài nhằm làm rõ các câu hỏi sau đây:

(1) Có thể dự báo kỳ vọng lạm phát bằng phương trình định lượng ARIMA từ chuỗi lạm phát trong quá khứ như thế nào?

(2) Những yếu tố nào ảnh hưởng đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam?

(3) Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam như

thế nào?

Để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu trên luận văn được tiến hành qua các nội dung quan trọng như sau:

Phần đầu, giới thiệu tổng quan về tình hình lạm phát tại Việt Nam và về đề tài

Phần hai, trình bày tóm tắt các khung lý thuyết quan trọng liên quan đến kỳ vọng lạm

phát như: đường cong Philips, đường cong Philips hiệu chỉnh, lý thuyết kỳ vọng hợp

lý, nội dung trường phái Keynes mới, các phương pháp đo lường kỳ vọng lạm phát Trong phần này, luận văn cũng sẽ tổng kết các kết quả nghiên cứu có liên quan đến kỳ vọng lạm phát như: mô hình, cách thức hình thành kỳ vọng lạm phát, độ trễ kỳ vọng lạm phát và tập trung vào các nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến kỳ vọng lạm phát dựa theo Patra và Partha Ray (2010)

Phần ba, dựa vào các kết quả đạt được từ các nghiên cứu trước đây, luận văn chọn

phương pháp đo lường kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam thông qua mô hình ARIMA (trung bình trượt tự hồi quy) có tính mùa vụ dựa trên số liệu lạm phát quá khứ Bên cạnh đó, đề tài nghiên cứu cũng xác định được phương trình hồi quy gồm 7 yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam Phần này tập trung trình bày các bước xây dựng mô hình ARMA, mô hình hồi quy theo phương pháp từ tổng quát đến đơn giản (còn gọi là phương pháp LSE) và mô hình VAR

Phần bốn, xử lý dữ liệu và phân tích các kết quả thu được từ mô hình ARIMA có tính

mùa vụ và mô hình hồi quy theo phương pháp từ tổng quát đến đơn giản, hàm phản ứng đẩy từ mô hình VAR (Vec-tơ tự hồi quy) để kiểm định mức độ tác động của các yếu tố đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam

Phần năm, luận văn tổng kết lại các kết quả đạt được và kiến nghị một số vấn đề trong

quản lý lạm phát tại Việt Nam Đồng thời đưa ra các hạn chế trong khuôn khổ của nghiên cứu này nhằm đề xuất các hướng mở cho các nghiên cứu sau

2 LÝ THUYẾT VỀ KỲ VỌNG LẠM PHÁT VÀ TỔNG

QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Năm 1958, từ những bằng chứng thực nghiệm, William Philips, một nhà kinh tế người

Newzealand, trong một bài nghiên cứu với tựa đề: “The Relation between

Unemployment and the Rate of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom, 1861-1957” đăng trên tạp chí Economica, đã mô tả mối quan hệ ngược chiều giữa sự

thay đổi tiền lương và thất nghiệp trong nền kinh tế Anh giai đoạn 1861 – 1957 Không lâu sau đó, mối quan hệ tương tự cũng được tìm thấy ở các quốc gia khác và năm 1960, Paul Samuelson và Robert Solow, hai nhà kinh tế người Anh, đã trình bày

“Đường cong Philips” của nước Mỹ từ 1935 tới 1959 trong một bài báo đăng trên American Economic Review Ngoài việc sử dụng dữ liệu nước Mỹ thay vì dữ liệu nước Anh, họ còn đo lường tỷ lệ lạm phát giá cả (thay vì tỷ lệ lạm phát tiền lương như của Philips) và họ tìm thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp

Mối quan hệ ngược chiều này kết hợp cùng với lý thuyết về tiền lương, tiêu dùng, lãi suất và thất nghiệp của Keynes (1936) đã dẫn tới nhiều gợi ý chính sách quan trọng vào thời điểm đó Keynes cho rằng chi tiêu của hộ gia đình tùy thuộc vào thu nhập khả dụng kỳ vọng, và chi tiêu hay đầu tư của doanh nghiệp thì phụ thuộc vào kỳ vọng của chủ doanh nghiệp về tình hình kinh tế trong tương lai Ngoài ra, Keynes cùng nhiều nhà kinh tế thuộc trường phái Keynes khi đó còn trình bày những cách thức mà các chính sách của Chính phủ có thể tác động tới tổng cầu và từ đó tác động lên tổng sản lượng và mức nhân dụng trong điều kiện không vượt quá giới hạn sản xuất với niềm tin về một mối quan hệ ngược chiều bền vững giữa tỷ lệ lạm phát và thất nghiệp như đường cong Philips nêu ra Họ cho rằng chính sách của Chính phủ sẽ thể hiện một sự đánh đổi giữa tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát Chính phủ có thể dùng chính sách tài khóa hoặc tiền tệ hoặc cả hai để kích thích kinh tế đạt tới một mức tổng cầu nhất định, dẫn

tới tăng GDP và giảm tỷ lệ thất nghiệp, chấp nhận một mức lạm phát cao hơn và xem

đó như một chi phí để có được tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ thất nghiệp thấp

Tuy nhiên, trong những năm 1970s và đầu những năm 1980s, các nhà kinh tế bắt đầu nghi ngờ những kết luận từ đường cong Philips khi chứng kiến tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp đều cao trong giai đoạn này Friedman (1968) và Phelps (1967) đã tấn công ý tưởng của đường cong Philips Friedman cho rằng có tới 2 đường cong Philips: đường cong Philips trong ngắn hạn (SRPC – Short-Run Philips Curve) và đường cong Philips trong dài hạn (LRPC – Long Run Philips Curve) Theo đó đường cong Philips ngắn hạn sẽ có dạng dốc xuống, đường cong Phillips dài hạn có dạng là một đường thẳng đứng song song với trục tung (tỷ lệ lạm phát) Giải thích cho vấn đề này Friedman đưa ra khái niệm “thất nghiệp tự nhiên” theo đó khi thị trường lao động cân bằng thì vẫn có thất nghiệp, đây là dạng thất nghiệp tự nguyện Vì vậy khi nền kinh tế cân bằng thì lạm phát bằng “0”, nhưng tỷ lệ thất nghiệp vẫn là con số dương (thất nghiệp tự nhiên) Trong ngắn hạn khi Chính phủ dùng các biện pháp để kéo tỷ lệ thất nghiệp xuống (bằng cách tác động vào tổng cung) dẫn đến lạm phát gia tăng Trong khi lạm phát tăng, tiền lương danh nghĩa không đổi dẫn đến tiền lương thực giảm vì vậy giảm nguồn cung lao động (hay tự nguyện thất nghiệp) vì vậy kéo tỷ lệ thất nghiệp tăng trở lại Tập hợp các điểm tương ứng với tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên và các mức tỷ

lệ lạm phát liên tục bị đẩy lên cao tạo thành một đường thẳng đứng Đường này được gọi là đường Phillips dài hạn hay còn gọi là đường NAIRU (Non- Accelerating Inflation Rate of Unemployment)

Trước lập luận trên, Friedman cho rằng luôn luôn có sự đánh đổi trong ngắn hạn giữa

tỷ lệ lạm phát và thất nghiệp nhưng sẽ không có sự đánh đổi trong dài hạn.Về dài hạn, người làm công sẽ tính toán đến lạm phát và trong hợp đồng lao động, tiền lương sẽ tăng ở mức gần bằng kỳ vọng lạm phát (tỷ lệ lạm phát trong tương lai mà thị trường dự báo, mong đợi) và ngoài ra, ông cho rằng kỳ vọng lạm phát giai đoạn tiếp theo sẽ bằng

tỷ lệ lạm phát của những năm trước đó Đây là giả định về “kỳ vọng thích nghi” của Friedman Kỳ vọng thích nghi là cách thức các chủ thể kinh tế mong đợi về tương lai chỉ dựa vào các thông tin quá khứ Nghiên cứu của Friedman không chỉ giới thiệu 2

dạng đường cong Philips mà còn mở ra một khía cạnh kinh tế vĩ mô “lý thuyết kỳ vọng” Đó là kỳ vọng của người dân về các sự kiện kinh tế sẽ ảnh hưởng đến các kết quả kinh tế

Cùng với Friedman, Phelps (1967) đã cải biên đường cong Philip thành đường cong Philips điều chỉnh với kỳ vọng lạm phát được đưa vào xem xét Phelps cho rằng khi kỳ vọng lạm phát tăng, đường cong Philips ngắn hạn sẽ dịch chuyển sang phải và lúc này

sẽ xảy ra tình trạng vừa có lạm phát cao vừa có thất nghiệp cao Hơn nữa, đường cong Philips trong dài hạn sẽ thẳng đứng Hiệu quả chính sách của Chính phủ lúc bấy giờ sẽ phụ thuộc vào kỳ vọng của người dân Nếu kỳ vọng lạm phát người dân cao, chính sách kích thích kinh tế sẽ chỉ mang lại lạm phát cao hơn mà không làm giảm tỷ lệ thất nghiệp

Hình 2.1: Đường cong Philips ngắn hạn và dài hạn

Tuy đã có nhiều đóng góp vào việc giải thích kỳ vọng tác động như thế nào đến nền kinh tế, ý tưởng của Friedman và Phelps vẫn còn nhiều khiếm khuyết Các nhà kinh tế khác tranh luận rằng kỳ vọng của công chúng phức tạp hơn rất nhiều, không chỉ dựa trên những thông tin trong quá khứ mà còn xét đến cả những xu hướng trong tương lai

Đường cong Phillips ngắn hạn Đường cong Phillips ngắn hạn mới

Đường cong Phillips dài hạn

Từ hạn chế đó, “lý thuyết kỳ vọng hợp lý” ra đời và được phát triển bởi Muth (1961)

Lý thuyết được xây dựng trên kỳ vọng hợp lý còn được gọi là lý thuyết cổ điển mới Kỳ vọng hợp lý là kỳ vọng mà các chủ thể kinh tế tạo thành dựa trên kinh nghiệm quá khứ và dự đoán của họ về những tác động ở hiện tại và tương lai của chính sách và các sự kiện kinh tế Một khác biệt cơ bản giữa kỳ vọng thích nghi và kỳ vọng hợp lý là tốc

độ mà kỳ vọng lạm phát thay đổi Kỳ vọng thích nghi dựa trên thông tin quá khứ nên thay đổi chậm hơn kỳ vọng hợp lý do các chủ thể kinh tế phải chờ thông tin hiện tại trở thành thông tin quá khứ thì họ mới thay đổi kỳ vọng

Lý thuyết cổ điển mới đưa ra 2 giả định quan trọng để xem xét trong bối cảnh nếu như

chính sách được dự đoán và khi chính sách không được dự đoán: (i) Kỳ vọng là hợp lý

và (ii) Lương và giá cả thì linh hoạt Nếu như chính sách không được dự đoán ví dụ

như khi FED bất ngờ mua chứng khoán chính phủ dẫn tới tăng tổng cung tiền và tổng cầu, các chủ thể kinh tế sẽ mất cảnh giác và mức giá kỳ vọng của người dân không thay đổi ngay lập tức Điều này trong ngắn hạn tỷ lệ lạm phát và thất nghiệp sẽ có sự đánh đổi và về dài hạn khi người dân đã dự đoán được lạm phát cao, lúc này họ sẽ yêu cầu một mức tăng lương tương ứng dẫn tới không có sự đánh đổi lạm phát và thất nghiệp trong dài hạn Nếu như chính sách được dự đoán, lúc này người lao động sẽ ngay lập tức dự đoán được giá cả sẽ tăng và do đó họ đòi một tỷ lệ tăng tương ứng của tiền lương Kết quả là sẽ không có sự đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp cả trong ngắn hạn và dài hạn Điều này ngụ ý là trong những điều kiện nhất định cụ thể là chính sách được dự đoán chính xác, kỳ vọng là hợp lý và giá cả cùng với tiền lương linh hoạt, cả 2 chính sách tài khóa và tiền tệ dùng để kích thích kinh tế đều không có hiệu quả trong ngắn hạn (không làm tăng được GDP thực lẫn giảm tỷ lệ thất nghiệp) Tranh luận này được gọi là “Mệnh đề Chính sách Vô Hiệu - Policy Ineffectiveness Proposition (PIP)”

Tuy nhiên những giả định của “lý thuyết kỳ vọng hợp lý” cụ thể như mọi người có kỳ

vọng đồng nhất, hợp lý và có khả năng dự đoán chính sách liệu có phù hợp với thực

tại hay không? Chúng ta sẽ xem xét các nghiên cứu thực nghiệm để trả lời cho câu hỏi này

Mankiw và đồng sự (2003), đã dùng bộ dữ liệu khảo sát để kiểm tra sự tồn tại của giả định kỳ vọng hợp lý Kết quả quan sát trên dữ liệu kỳ vọng trong năm tới cho thấy, khoảng phân vị của tỷ lệ kỳ vọng lạm phát của người tiêu dùng là từ 0 đến 5% và đuôi của phân phối khá dài với 5% người tiêu dùng kỳ vọng giảm phát và khoảng 10% cho rằng lạm phát sẽ ở mức 10% Trong khi đó, đối với các nhà kinh tế khoảng phân vị biến động ở mức 1,5% đến 3% và ít hơn 2% người trả lời dự báo về giảm phát Tỷ lệ lạm phát cao nhất được các nhà kinh tế dự báo là hơn 3% (khoảng 5% số câu trả lời) Kết quả này cho thấy một sự khác biệt khá rõ trong kỳ vọng của người tiêu dùng và các chuyên gia trong lĩnh vực kinh tế – không giống với những gì giả định về kỳ vọng hợp lý đưa ra

Pfajfa và Zakelj (2009), nghiên cứu cách thức thiết lập kỳ vọng lạm phát trên các chủ thể là cựu sinh viên và sinh viên hiện tại của trường đại học Tilbug – Hà Lan Nghiên cứu cho thấy rằng kỳ vọng là không đồng nhất và tồn tại ở năm dạng khác nhau: hợp

lý, thích nghi, tiếp thu mang tính thích nghi, xu hướng ngoại suy và thông tin cứng nhắc Kết quả kiểm định trên dữ liệu khảo sát cho thấy có 40% chủ thể có kỳ vọng gần hợp lý, 35% mang xu hướng ngoại suy, 5% là kỳ vọng thích nghi và 20% còn lại sử dụng mô hình tiếp thu thích nghi và thông tin cứng nhắc Hơn nữa, các chủ thể không

sử dụng cùng một mô hình trong các giai đoạn khác nhau Nghiên cứu ở Anh của Mitchell và Weale (2007) chỉ ra chỉ có 40% người được khảo sát đưa ra kỳ vọng gần hợp lý so với 60% người được khảo sát còn lại

Blanchflower và MacCoille (2009), sử dụng số liệu từ việc khảo sát thực tế của

NHTW Anh nhằm kiểm tra tác động của nhân khẩu học đối với việc thiết lập kỳ vọng Kết quả nghiên cứu cho thấy quá trình thiết lập kỳ vọng phụ thuộc nhiều vào trình độ học vấn, lứa tuổi, giới tính, thu nhập và vùng địa lý Trong đó, khả năng dự báo chính xác cao hơn đối với nam giới, người có sở hữu nhà, người có trình độ văn hóa tốt, người giàu và những người sống ở phía Đông Nam nước Anh Không những kỳ vọng

của người dân là không đồng nhất mà đôi khi còn thể hiện sự lệch lạc do tính lạc quan hoặc bi quan quá mức của họ Do đó các dự báo sẽ bị lệch theo hướng quá tin tưởng hoặc ngược lại (dân chúng Anh trở nên quá lạc quan về tương lai khi thu nhập của họ gia tăng và ngược lại)

Song song với các kết quả thực nghiệm, các nhà nghiên cứu đã đưa ra những lý do để giải thích tại sao thuyết kỳ vọng hợp lý lại không phù hợp Blanchflower và MacCoille

(2009) tóm tắt ba nguyên nhân chính của kỳ vọng không đồng nhất là: (i) các chủ thể

dùng các mô hình khác nhau; (ii) tập hợp thông tin khác nhau; (iii) khả năng xử lý thông tin khác nhau Kỳ vọng hợp lý có thể không bị bác bỏ bởi lý do các chủ thể dựa

theo các quy luật bất định một cách mù quáng; mà bởi vì nó không đáng để họ đầu tư vào các mô hình phức tạp Kỳ vọng là không thống nhất một cách hợp lý theo sự tối

ưu hóa lợi ích của từng cá nhân

Sims (2009) đưa ra khái niệm sự thiếu chú ý hợp lý để giải thích lý do mà con người không sử dụng tất cả thông tin hoàn toàn miễn phí Khái niệm được sử dụng để bác bỏ hai giả định của lý thuyết kỳ vọng hợp lý là phân phối xác suất đồng nhất và khả năng thu thập – xử lý thông tin tối ưu của chủ thể kinh tế Tác giả cho rằng, ngay cả các thông tin miễn phí trên mạng cũng được truyền tải một cách hạn chế và phụ thuộc vào nhiều nhân tố đối với người sử dụng Do đó, tồn tại một sự hạn chế về mặt sử dụng tối

ưu các thông tin Bên cạnh đó, các chủ thể hợp lý cũng có một sự chậm chạp, nhiễu và gián đoạn trong các dự báo của họ Vì vậy, “lý thuyết thiếu chú ý hợp lý” cho rằng có một sự khác biệt về quan điểm của các chủ thể, dựa theo cách mà mỗi chủ thể tối đa hóa lợi ích và phương pháp mà họ xử lý thông tin

Một lý giải khác là dựa trên mô hình tiếp thu Mô hình tiếp thu (learning) cho ta thấy sự không thực tế của giả định kỳ vọng hợp lý, thay vào đó các chủ thể sẽ thực hiện các suy luận mang tính thống kê các thông số không chắc chắn về sự phát triển của nền

kinh tế Kết quả thực nghiệm của Orphanides và Williams (2003) cho thấy hiện diện

của sự tiếp thu đã làm gia tăng độ nhạy của kỳ vọng lạm phát và cấu trúc kỳ hạn của lãi suất trước các cú sốc kinh tế Kỳ vọng lạm phát ít nhạy cảm hơn khi lạm phát mục

tiêu được áp dụng, điều này thể hiện được lợi ích của việc neo giữ kỳ vọng lạm phát có liên kết chặt chẽ với thành công của NHTW trong việc truyền đạt các mục tiêu

Đứng trước việc lý thuyết kỳ vọng đã bộc lộ những khiếm khuyết và không phù hợp với thực tế, không ngạc nhiên khi các nhà nghiên cứu kinh tế đã tìm cách bổ sung, hoàn thiện và phát triển những mô hình mới có khả năng diễn giải thực tại chính xác hơn Trường phái “Keynes mới - New Keynesian” ra đời vào cuối thập niên 70, trường phái Keynes mới hệ thống lại và xây dựng nền tảng vi mô cho các lý thuyết về kỳ vọng trước đây, thay đổi một số biến quan trọng trong đó đáng kể nhất là thay thế biến

số thất nghiệp thành “Lỗ hổng sản lượng - output gap” Lỗ hổng sản lượng là sự khác biệt giữa GDP thực và GDP tiềm năng (GDP thực – GDP tiềm năng) Nếu lỗ hổng sản lượng là một số dương thì được gọi là lỗ hổng lạm phát và chỉ ra tăng trưởng của tổng cầu vượt quá tổng cung và có thể tạo ra lạm phát, nếu lỗ hổng sản lượng là một số âm thì được gọi là lỗ hổng suy thoái và có thể gây ra giảm phát

Nội dung về trường phái Keynes mới được trình bày trong nghiên cứu này chủ yếu

tham khảo từ Kapinos (2009): A New Keynesian Workbook và trong khuôn khổ bài

nghiên cứu nàychỉ nêu ra các kết quả nghiên cứu chính mà không trình bày chi tiết các

mô hình định lượng Trường phái Keynes mới bắt đầu với mô hình tĩnh (static) mô tả mối quan hệ giữa 3 nhân tố vĩ mô: lãi suất danh nghĩa, lỗ hổng sản lượng và lạm phát.Tương ứng với 3 nhân tố là sự thay đổi của 3 đường kinh tế cơ bản: IS - mô tả hành vi của hộ gia đình, AS (tổng cung) - thể hiện quyết định định giá của các doanh nghiệp và MR (quy luật tiền tệ) - thể hiện chính sách tiền tệ của NHTW Khi có một

cú sốc cung hay cú sốc cầu, các đường kinh tế này thay đổi (dịch chuyển lên trên hoặc xuống dưới) Để đối phó với các cú sốc, NHTW sẽ sử dụng công cụ lãi suất để đáp ứng mục tiêu giữ tỷ lệ lạm phát ở mức mong muốn và duy trì lỗ hổng sản lượng không đổi Taylor đã đề xuất: NHTW nên gia tăng lãi suất danh nghĩa cao hơn 1% khi lạm phát gia tăng 1% (Taylor Principal)

Mở rộng mô hình tĩnh ban đầu, yếu tố kỳ vọng được đưa vào phương trình với những giả định quan trọng Ban đầu, kỳ vọng được giả định là hướng về quá khứ (backward –

looking), các đối tượng kinh tế hình thành kỳ vọng khi quan sát trạng thái cân bằng lạm phát trong quá khứ Mô hình này không chỉ cho thấy trạng thái cân bằng trong ngắn hạn khi phản ứng ngay lập tức với các cú sốc mà còn có thể cho thấy động thái điều chỉnh của nền kinh tế đến một trạng thái cân bằng dài hạn Ví dụ khi NHTW tăng lãi suất danh nghĩa để chống lạm phát, tỷ lệ lạm phát trong ngắn hạn sẽ giảm xuống và khi người dân quan sát tỷ lệ lạm phát giảm họ sẽ kỳ vọng lạm phát sẽ tiếp tục giảm hay ít nhất là ổn định trong tương lai Điều này tạo ra một môi trường vĩ mô ổn định dẫn đến các doanh nghiệp gia tăng sản xuất làm gia tăng tổng cung và kéo theo lạm phát tiếp tục giảm Trong một số trường hợp cực đoan, ở một số nước phát triển có thể gây ra giảm phát

Không đồng tình với giả định kỳ vọng hướng về quá khứ, Woodford (2003) cùng với nhiều nhà nghiên cứu khác đã đưa ra giả định kỳ vọng hướng về tương lai - Forward – looking Lý thuyết này phát biểu rằng con người có thể dự đoán lạm phát trong tương lai dựa trên rất nhiều biến số từ những thông tin có sẵn và nhất là mức độ tín nhiệm của NHTW Từ giả định của mình, lý thuyết đã xem xét các điều kiện cân bằng trong ngắn hạn lẫn dài hạn và cho rằng NHTW ngoài những biện pháp truyền thống như tăng lãi suất, tăng dự trữ bắt buộc,…thì NHTW có thể kiểm soát kỳ vọng lạm phát để chống lạm phát Ví dụ như mặc dù tỷ lệ lạm phát hiện tại là cao nhưng với mức độ tín nhiệm cao, NHTW có thể đơn giản cam kết rằng sẽ làm mọi cách để chống lạm phát

mà không cần đưa ra hành động cụ thể nào Việc này sẽ giữ kỳ vọng lạm phát dài hạn của công chúng ổn định và từ đó doanh nghiệp, người dân vẫn yên tâm gia tăng sản xuất, tiêu dùng Kết quả là tác động của lạm phát cao trong hiện tại sẽ được giảm thiểu

Trong thời gian gần đây, trường phái Keynes mới đã tìm cách kết hợp cả hai giả định: kỳ vọng hướng về quá khứ và kỳ vọng hướng về tương lai và đưa ra mô hình đường cong Philips kết hợp của trường phái Keynes mới (Hybrid New Keynesian Philips Curve) Clarida và đồng sự (1999) đã phát triển một mô hình cấu trúc sử dụng dữ liệu theo quý từ quý 1 năm 1960 tới quý 4 năm 1997 cho phép xem xét một tỷ lệ các công

ty dùng hành vi hướng về quá khứ để thiết lập giá cả Ngoài ra, Clarida cho rằng công

chúng bao gồm những người hướng về tương lai và những người nhìn về quá khứ và từ các hệ số hồi quy mà các tác giả kiểm định hành vi nào chiếm ưu thế hơn Kết quả

là hành vi kỳ vọng vào tương lai chiếm ưu thế hơn hành vi kỳ vọng vào quá khứ qua các bằng chứng thực nghiệm (hành vi thiết lập giá từ góc nhìn quá khứ không có ý nghĩa thống kê định lượng) Trong bài nghiên cứu, 2 tác giả còn kiểm tra sự tương quan chéo giữa 3 yếu tố: lạm phát, lỗ hổng sản lượng và thu nhập người lao động (một đại diện cho chi phí biên) Kết quả ước lượng cho thấy chi phí đơn vị lao động thực chiếm ưu thế hơn lỗ hổng sản lượng khi ước lượng đường cong Philips mới Lỗ hổng sản lượng dẫn tới lạm phát hơn là ngược lại Bên cạnh đó, các tác giả còn cho thấy chi phí đơn vị lao động thực tương quan mạnh mẽ với lạm phát

Sự phát triển trong lý luận về kỳ vọng lạm phát đã làm rõ và chứng minh thuyết phục vai trò của kỳ vọng lạm phát trong việc phân tích nguyên nhân, diễn biến lạm phát và đưa ra các gợi ý hết sức quan trọng cho những người hoạch định chính sách NHTW giờ đây phải xem việc kiểm soát và neo tốt kỳ vọng lạm phát của công chúng là một trong những ưu tiên hàng đầu khi thực hiện công việc điều hành chính sách tiền tệ của mình Để có thể làm được việc đó là không hề dễ dàng và đỏi hỏi phải biết được kỳ vọng lạm phát được hình thành như thế nào Điều này sẽ được giải thích rõ hơn trong những phần tiếp theo của bài nghiên cứu này

2.2.1 Đo lường trên cơ sở khảo sát

Đây là một phương pháp khá phổ biến trong đo lường kỳ vọng lạm phát, có 2 đối tượng chính thường được dùng để khảo sát kỳ vọng lạm phát đó là: (i) Khảo sát hộ gia đình và các doanh nghiệp (ii) khảo sát những chuyên gia dự báo Cả hai phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, tuy nhiên nhìn chung có những hạn chế

sau đây: (1) Chi phí khảo sát tốn kém do cỡ mẫu lớn và thời gian khảo sát dài; (2) Có

sự không đồng nhất trong các mẫu khảo sát vì vậy có thể gây ra nhiều khó khăn cũng

như sai số trong việc đo lường; (3) Khi thời gian khảo sát tương đối dài thì các câu trả

lời trong các cuộc khảo sát có thể bị những sự kiện xung quanh tác động vì vậy xảy ra

các lỗi đo lường trong quá trình khảo sát; (4) Việc khảo sát (đặc biệt là khảo sát các hộ

gia đình) không được thực hiện thường xuyên nên tạo ra bộ dữ liệu với tần số tương đối thấp

2.2.2 Đo lường trên cơ sở thị trường tài chính

Một phương pháp khác để đo lường kỳ vọng lạm phát đó là dựa vào “cơ sở của thị trường tài chính” hay các sản phẩm tài chính phòng ngừa lạm phát (trái phiếu điều chỉnh theo lạm phát - TIPS, các sản phẩm phái sinh như inflation swap,…) Phương pháp này đòi hỏi nhiều giả định mới vì vậy làm cho mức độ chính xác của báo cáo giảm đi đáng kể Tuy nhiên phương pháp này lại bộc lộ được nhiều ưu điểm so với với

phương pháp khảo sát truyền thống như : (1) Nguồn dữ liệu phong phú trong thị

trường tài chính có thể cung cấp những quan sát kịp thời về kỳ vọng lạm phát Do thị trường có khả năng xử lý được một số lượng lớn và thường xuyên các thông tin kinh

tế; (2) Cách đo lường này cho ước lượng chệch lệch gần như rất thấp do những người

tham gia thị trường thường có được thông tin tốt hơn và phân tích một cách chuẩn xác hơn

Ở các thị trường tài chính phát triển, việc đo lường kỳ vọng lạm phát ngắn hạn thường dựa trên những hợp đồng hoán đổi ngắn hạn có phòng ngừa lạm phát (thông qua swap spread), trong khi đó kỳ vọng lạm phát dài hạn thường được đo bằng các loại trái phiếu chính phủ hay các sản phẩm phái sinh dài hạn

Việc đo lường kỳ vọng lạm phát dựa trên sự khác biệt giữa tỷ suất trái phiếu (yield) phòng ngừa lạm phát với tỷ suất danh nghĩa của trái phiếu thông thường có cùng kỳ hạn, hay còn gọi là tỷ lệ lạm phát ngang giá Về cơ bản, tỷ lệ lạm phát ngang giá trong các sản phẩm tài chính phòng ngừa lạm phát có thể phân tích thành ba thành phần: (1) kỳ vọng lạm phát trong kỳ hạn còn lại của trái phiếu; (2) phần bù rủi ro lạm phát và (3) phần bù thanh khoản Khó khăn lớn nhất là làm thế nào để tính toán được kỳ vọng lạm phát khi mà nó bị gắn vào tỷ suất sinh lợi của các sản phẩm tài chính này trong khi phần bù rủi ro lại không ổn định theo thời gian do còn bị tác động bởi các nhân tố khác

và giá cả những sản phẩm tài chính này trong một thời kỳ nhất định có thể bị định giá sai do cung cầu biến động

2.2.3 Đo lường trên cơ sở mô hình định lượng

Phương pháp này hiện nay còn khá mới mẻ và chỉ được trình bày trong một số bài nghiên cứu nhất định Nhược điểm lớn nhất trong cách tiếp cận này là phải sử dụng khá nhiều giả định, đòi hỏi nguồn dữ liệu lớn và kết quả thu được phụ thuộc đáng kể vào mô hình được chọn Tuy nhiên đối với những nước chưa có một hệ thống khảo sát đáng tin cậy và thị trường tài chính chưa phát triển như Việt Nam, cách tiếp cận này cùng với một số giả định hợp lý sẽ rất hữu ích và có thể chấp nhận được Bài nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp thiên về tính toán này để tạo ra chuỗi kỳ vọng lạm phát ở Việt Nam và sẽ được mô tả chi tiết hơn trong phần mô hình của bài nghiên cứu

2.3 Tổng quan các kết quả các nghiên cứu trước đây về kỳ vọng lạm

phát

Có nhiều nghiên cứu trước đây về kỳ vọng lạm phát, sau đây đề tài xin được trình bày tóm tắt một số nghiên cứu mà nội dung chính liên quan đến phạm vi bài nghiên cứu này

Trong nghiên cứu của Galati và đồng sự (2008), kỳ vọng lạm phát được hình thành dưới 3 dạng:

Thứ nhất, trong điều kiện các chủ thể kinh tế có đầy đủ kiến thức, thông tin về nền

kinh tế và các mục tiêu được công bố của NHTW, các chủ thể kinh tế sẽ xây dựng mức kỳ vọng của mình dựa trên những thông tin được cập nhật liên tục, vì vậy kỳ vọng của họ sẽ rất nhạy cảm với các cú sốc, những thông tin hay sự kiện bất ngờ của nền kinh tế

Thứ hai, người dân sẽ dựa vào những quy tắc kinh nghiệm đơn giản để đưa ra mức dự

báo về lạm phát Có 2 hình thức chủ yếu về quy tắc này: dựa vào dữ liệu lạm phát quá khứ hoặc xem kỳ vọng của mình bằng với mục tiêu mà NHTW công bố Các chủ thể

kinh tế sẽ lựa chọn một trong hai hoặc cả hai dựa trên độ tin cậy và sự chính xác của từng hình thức trong quá khứ nhất là mức tín nhiệm của NHTW

Thứ ba, công chúng sẽ dựa vào thông tin có sẵn (truyền thông hay truyền miệng) và

thông tin thu được từ các chủ thể khác Cách thức này rất dễ bị nhiễu và lệch lạc do tâm lý đám đông, bầy đàn Tỷ trọng tương đối giữa các thông tin này sẽ tùy thuộc vào sự sẵn có và độ tin cậy của nguồn dữ liệu

Với nghiên cứu “Perceptions and expectation of price changes and inflation: A review and conceptual framework” (2008), Ranyard và đồng sự đã phác thảo một sơ đồ diễn giải cơ chế và tác nhân dẫn đến sự hình thành về kỳ vọng lạm phát

Dựa vào sơ đồ trong hình 2.2 cho thấy kỳ vọng lạm phát được hình thành dưới tác động của nhận thức và thái độ về lạm phát từ những dự đoán kinh tế (economics forecast) của các chuyên gia, công bố chính sách của Chính phủ, phát ngôn của NHTW, các khuyếch đại mang tính chất xã hội từ các kênh truyền thông và truyền miệng Ngoài ra, nhận thức về lạm phát còn chịu tác động trực tiếp từ tình hình biến động giá cả và thu nhập Những yếu tố bên trên không chỉ tác động đến kỳ vọng trong tương lai mà chính bản thân các yếu tố này cũng bị ảnh hưởng bởi kỳ vọng trong quá khứ được lưu giữ trong giai đoạn hiện tại

Hình 2.2: Sự hình thành kỳ vọng lạm phát theo Ranyard và đồng sự (2008)

Windram (2007) cho rằng sự tác động của những nhân tố xã hội – kinh tế tới nhận thức và từ nhận thức tác động tới kỳ vọng là có độ trễ nhất định, khi nền kinh tế xuất hiện các cú sốc thì phải mất một khoảng thời gian để kỳ vọng lạm phát thay đổi Tốc

độ thay đổi tùy thuộc vào: độ dài của cú sốc, phản ứng chính sách của NHTW và cách thức tạo lập kỳ vọng lạm phát Do vậy, từ ý tưởng này NHTW nên phản ứng và thực hiện những biện pháp quyết liệt, hiệu quả ngay khi cú sốc xảy ra để bình ổn tâm lý thị trường nhằm giữ cho kỳ vọng lạm phát dài hạn của công chúng ổn định Có như vậy thì việc kéo tỷ lệ lạm phát về mức mục tiêu sẽ dễ dàng và nhanh chóng hơn

Mankiw và đồng sự (2003) cho rằng tốc độ thay đổi kỳ vọng còn phụ thuộc vào tốc độ thông tin được truyền đi Tác giả cho rằng thông tin được truyền đi một cách rất chậm chạp hoặc thậm chí còn bị mất mát khi tới công chúng (thông tin bất cân xứng) Điều này làm cho phản ứng của công chúng bị lệch về thời gian, kém chính xác và không đồng nhất làm xuất hiện hiện tượng phân tán kỳ vọng lạm phát trong công chúng

Áp lực thị trường lên thu nhập

Market forces on income

Tổng các mức thu nhập

General income levels

Thay đổi giá cả

Price changes/Inflation

Áp lực thị trường lên giá

Market forces on prices

Môi trường kinh tế xã hội

The socio-economic environment

Các dự báo kinh tế

Economic forecasts

Blanchflower và Maccoille (2009) cho rằng mặc dù cơ chế hình thành kỳ vọng thì tương đối giống nhau tuy nhiên mỗi cá nhân lại có kỳ vọng lạm phát tương đối khác nhau Điểm khác nhau này phụ thuộc vào giới tính, địa vị, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thậm chí cả vị trí địa lý nơi đối tượng khảo sát sinh sống Bên cạnh đó, thì trong một số điều kiện nhất định, tình trạng thất nghiệp cao của nền kinh tế cũng khiến chất lượng dự báo giảm, do người lao động bị giảm khả năng mặc cả về tiền lương và họ sẽ đưa mối quan tâm về lạm phát xuống hàng thứ yếu

Việc hiểu rõ những cơ chế, quá trình cũng như những lệch lạc trong việc hình thành kỳ vọng lạm phát như đã được trình bày ở trên đóng vai trò quan trọng trong quá trình hoạch định chính sách vĩ mô nhằm đối phó với các cú sốc nội sinh và ngoại sinh không mong đợi của nền kinh tế

Nghiên cứu của Cerisola và Gelos (2005) tập trung vào việc kiểm định các yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Barzil, dựa trên khảo sát từ khu vực tư nhân và dữ liệu khảo sát thị trường của NHTW Brazil Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy để kiểm định 6 yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Brazil bao gồm: Lạm phát quá

khứ - Lagging inflation, lạm phát mục tiêu - Inflation target; Lỗ hổng tỷ giá hối đoái hiệu dụng - Real effective exchange rate gap; Lỗ hổng tiền lương - Real wage gap; Lãi suất thực - Interest rate; Tỷ lệ thặng dư trên GDP - Primary surplus

Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy mức độ tác động của các yếu tố đến kỳ vọng lạm phát tại Brazil có sự khác nhau Trong đó lạm phát quá khứ tác động không mạnh đến kỳ vọng lạm phát, lạm phát mục tiêu là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến kỳ vọng lạm phát Kết quả cũng xác nhận một yếu tố quan trọng khác đó là chính sách tài khóa (tỷ lệ thặng dư trên GDP) tác động đáng kể đến kỳ vọng lạm phát Chi phí biên thể hiện qua lỗ hổng tiền lương và lỗ hổng tỷ giá hối đoái hiệu dụng cũng tác động đáng

kể đến kỳ vọng lạm phát Hệ số của lỗ hổng tiền lương là dương thể hiện áp lực về phía cầu (khi lỗ hổng tiền lương tăng ngụ ý thu nhập thực cao hơn thu nhập tiềm năng dẫn đến cầu về hàng hóa dịch vụ tăng lên gây áp lực tăng kỳ vọng lạm phát) Hệ số lỗ hổng tỷ giá thực hiệu lực cũng là một số dương Điều này nhất quán với lý thuyết rằng

một đồng tiền giảm giá ngụ ý một sự tăng lên trong chi phí thực đầu vào từ các hàng hóa nhập khẩu và qua cơ chế truyền dẫn làm tăng lạm phát trong một giai đoạn ngắn sau đó Tuy nhiên những biến trễ dài hơn lại thể hiện một dấu âm và điều này cho thấy tác động của 2 nhân tố vừa nêu là tạm thời và bị đảo ngược trong dài hạn Tác động của chính sách tiền tệ thông qua biến lãi suất thực là không nhất quán và không có ý nghĩa thống kê Tác giả cho rằng tác động này thay đổi qua nhiều giai đoạn thị trường tài chính khác nhau dẫn tới sự không nhất quán như kết quả đã trình bày

Hình 2.3: Đóng góp của mỗi nhân tố vào việc neo kỳ vọng lạm phát tại Barzil

Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mức độ tác động của các nhân tố đến kỳ vọng lạm phát thay đổi theo thời gian Hình 2.3 cho thấy, mức độ tác động của các nhân tố (nói cách khác là sự đóng góp của mỗi nhân tố trong việc neo kỳ vọng lạm phát) thay đổi theo thời gian Cụ thể, trong giai đoạn đầu (cho tới năm 2002) mọi việc tiến hành khá suôn sẻ và NHTW có được một sự tín nhiệm đáng kể từ công chúng (thể hiện qua lãi suất và lạm phát mục tiêu đóng vai trò đáng kể) Từ cuối 2002 tới đầu

2003, Brazil đối mặt với những ảnh hưởng tiêu cực từ nhiều cú shock trong và ngoài nước khiến người dân nghi ngờ những cam kết của NHTW và do đó hành vi của họ

chuyển sang backwark-looking nhiều hơn (biến lạm phát trễ đóng vai trò đáng kể trong giai đoạn này) Cuối năm 2003 và trong năm 2004, tình hình yên ổn trở lại khi các cam kết của NHTW được thực thi tốt, niềm tin công chúng trở lại

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, bài nghiên cứu đã chỉ ra sự khó khăn trong việc kiềm chế lạm phát cũng như neo kỳ vọng lạm phát khi đề cập đến tác động của những mặt hàng bị quản lý giá (administered prices) Những mặt hàng bị quản lý giá bao gồm một số loại dịch vụ công như giá sử dụng điện thoại cố định, giá xăng, giá điện, giá dịch vụ xe công cộng,…Sự điều chỉnh giá các mặt hàng có thể do các công ty

tư nhân hoặc được thiết lập trực tiếp bởi chính phủ Ví dụ như giá xăng dầu ở Brazil được quyết định bởi công ty nhà nước Petrobas Sự điều chỉnh giá các mặt hàng này gây sức ép rất lớn lên lạm phát Đa số các mặt hàng này phụ thuộc khá lớn vào giá quốc tế, ảnh hưởng đến đại đa số người dân, có cơ chế truyền dẫn lớn từ tỷ giá và tạo

ra hành vi backward-looking mạnh hơn dẫn tới sự dai dẳng trong lạm phát

Nghiên cứu của Patra và Partha Ray (2010) hướng đến việc xây dựng mô hình định lượng để đo lường kỳ vọng lạm phát và kiểm định các yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Ấn Độ Trong đó tác giả sử dụng mô hình ARIMA có tính mùa vụ (SARIMA) để đo lường kỳ vọng lạm phát tại Ấn Độ dựa trên chuỗi dữ liệu WPI (chỉ

số giá bán buôn – wholesale price index) hàng tháng từ 04.1997 đến 12.2008 Sau đó, tác giả dùng phương pháp tiếp cận LSE để xây dựng mô hình kiểm định 7 nhân tố tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Ấn Độ: lạm phát quá khứ, chênh lệch sản lượng, tốc độ tăng của chi tiêu chính phủ, % thay đổi tỷ giá thực hiệu lực, lãi suất thực, mức tăng giá

các mặt hàng cơ bản, mức tăng giá nhiên liệu từ 04.1997 đến 12.2008

Trên cở sở sử dụng mô hình SARIMA, tác giả xây dựng được phương trình đo lường kỳ vọng lạm phát tại Ấn Độ dựa vào lạm phát trong quá khứ:

Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mức độ tác động của các nhân tố đến kỳ vọng lạm phát ở Ấn Độ là không giống nhau Trong đó, lạm phát quá khứ có tổng hệ số cao nhất

thể hiện hành vi backward-looking rõ nét của người dân Ấn Độ Giá xăng và giá các mặt hàng cơ bản có hệ số cao đáng kể cho thấy NHTW Ấn Độ nên quan tâm kiểm soát chặt chẽ giá các mặt hàng này nếu muốn kiểm soát tốt kỳ vọng lạm phát Ngoài ra, trái ngược với Cerisola và Gelos (2005), chính sách tài khóa ở Ấn Độ chỉ đóng vai trò khá mờ nhạt so với sự đóng góp rất lớn của chính sách tài khóa trong việc kiểm soát kỳ vọng lạm phát ở trường hợp Brazil Tỷ lệ lãi suất thực cũng có một ảnh hưởng đáng kể lên những dự đoán của người dân, lớn hơn những ảnh hưởng của chính sách tiền tệ hoặc thậm chí của việc điều chỉnh tỷ giá hối đoái Theo đó, phản ứng của chính sách tiền tệ sẽ cần phải tăng cường điều chỉnh trong chính sách lãi suất

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Việc đo lường kỳ vọng lạm phát trên cơ sở khảo sát là phương pháp phổ biến nhất hiện nay Tuy nhiên, Việt Nam chưa có một hệ thống khảo sát đáng tin cậy, trình độ hiểu biết của người dân về thị trường, về các yếu tố vĩ mô cũng như thông tin về các chính sách kinh tế vĩ mô còn nhiều hạn chế, đồng thời, việc khảo sát đòi hỏi rất nhiều thời gian, nguồn lực nên bài nghiên cứu này đã không thực hiện dự báo kỳ vọng lạm phát trên cơ sở khảo sát Đo lường kỳ vọng lạm phát trong ngắn hạn dựa trên cơ sở các sản phẩm tài chính phòng ngừa lạm phát cũng không khả thi ở Việt Nam do chúng ta chưa

có một thị trường tài chính phát triển, các sản phẩm tài chính phòng ngừa lạm phát còn rất ít Vì vậy, bài nghiên cứu này chọn đo lường kỳ vọng lạm phát bằng phương pháp

sử dụng các mô hình định lương, dựa theo mô hình nghiên cứu của Michael Debabrata

Patra và Partha Ray (2010), gồm 2 mô hình nghiên cứu chính: (1) Mô hình ARIMA có tính mùa vụ (SARIMA) để đo lường kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam; (2) Mô hình hồi quy được xây dựng theo phương pháp LSE (London School of Economics) để kiểm định các yếu tố tác động đến kỳ vọng lạm phát Việt Nam trong giai đoạn 2000 – 2012

Để làm rõ hơn mức độ tác động của các yếu tố đến kỳ vọng lạm phát, cũng giống như bài nghiên cứu của Patra và Partha Ray (2010), bài nghiên cứu này cũng đồng thời sử

dụng hàm phản ứng đẩy từ mô hình VAR Việc sử dụng nhiều mô hình định lượng để

đo lường kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam nhằm hỗ trợ nhau trong việc rút ra kết quả tin cậy hơn cho bài nghiên cứu vì như đã nói ở trên, thông tin về các yếu tố vĩ mô ở Việt Nam còn rất hạn chế nên bên cạnh mô hình hồi quy gồm một số biến số vĩ mô, bài luận chọn sử dụng thêm mô hình tự hồi quy ARIMA để dự báo kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam

3.1.1 Đo lường kỳ vọng lạm phát bằng mô hình ARIMA

Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average- Tự hồi qui trung bình trượt) được nghiên cứu bởi George Box và Gwilym Jenkins, là một mô hình đơn biến

sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian, mô hình xem xét giá trị trong quá khứ của biến số Yt

nhằm làm rõ một số mối quan hệ giữa các giá trị Yt, từ đó dự báo giá trị Yt trong tương lai Mô hình ARIMA được áp dụng khá phổ biến vào việc phân tích và dự báo các chuỗi thời gian

Mô hình này không cần những biến nào khác hay một mối quan hệ cấu trúc nào đó, vì

vậy nó khá đơn giản nhưng cũng có những bất lợi nhất định như : (i)không được hỗ trợ bởi các lý thuyết cơ sở hay một mối quan hệ cơ bản nào (ii)bên cạnh đó mô hình

ARIMA có thể tạo ra một kết quả không chất lượng trong dài hạn Tuy nhiên, trong nhiều nghiên cứu trước đây, ARIMA đã được chứng minh là tạo ra các dự báo lạm phát ngắn hạn đáng tin cậy và đã cho thấy hiệu quả tốt hơn so với các mô hình định lượng khác

Về cấu trúc, mô hình ARIMA (p,d,q) gồm có 2 thành phần sau:

 Mô hình tự hồi quy (Autoregressive) AR(p): Giá trị của chuỗi thời gian tại thời

điểm hiện tại được xác định từ p giá trị trước đó và một xung nhiễu:

 Mô hình trung bình trượt (Moving Average) MA(q): giá trị của chuỗi thời gian tại

thời điểm hiện tại được xác định từ trung bình trượt (có trọng số) của xung nhiễu tại thời điểm hiện tại và q thời điểm trước đó:

Mô hình hồi quy kết hợp trung bình trượt - ARMA(p,d,q):

Mô hình ARIMA mở rộng bao gồm các yếu tố thời vụ được ký hiệu tổng quát là:

ARIMA (p, d, q) (P, D, Q)S

Phần mô hình Phần mô hình S = số đoạn

không có tính mùa có tính mùa mỗi mùa

Câu hỏi đặt ra là: Khi xem xét một chuỗi thời gian, làm sao ta biết được là nó tuân theo một quá trình AR thuần túy (và nếu có thì giá trị của p bằng bao nhiêu) hay một quá trình MA thuần túy (và nếu có thì giá trị của q bằng bao nhiêu) hay một quá trình ARMA (và nếu có thì các giá trị của p và q bằng bao nhiêu) hay một quá trình ARIMA

mà ta phải biết các giá trị của p, d và q Phương pháp luận Box-Jenkins (BJ) đã xuất hiện đúng lúc để trả lời cho câu hỏi trên Phương pháp này gồm bốn bước:

Bước 1: Nhận dạng Tức là, tìm các giá trị thích hợp của p, d, q, s Các công cụ chủ

yếu để nhận dạng là hàm tự tương quan (ACF), hàm tự tương quan riêng phần

(PACF), và các biểu đồ tương quan vẽ dựa vào các hàm này Các biểu đồ này chỉ đơn giản là các điểm của ACF và PACF vẽ theo độ trễ

Hệ số d: là số lần lấy sai phân để chuỗi dữ liệu đạt được trạng thái dừng (cần phải kiểm định tính dừng vì các thành phần AR và MA của mô hình ARIMA chỉ liên quan đến các chuỗi thời gian dừng)

Mô hình AR(p): đồ thị ACF giảm dần theo dạng hình sóng hoặc hình sin, PACF giảm đột biến sau độ trễ p

Mô hình MA(q): đồ thị PACF giảm dần theo dạng hình sóng hoặc hình sin, ACF giảm đột biến sau độ trễ p

Mô hình ARMA (p, q): ACF và PACF đều giảm dần theo số mũ

Hệ số s: số đoạn mỗi mùa Thông thường, nếu chuỗi dữ liệu là chuỗi theo tháng thì s =

12, theo quý thì s = 4

Bước 2: Ước lượng Sau khi đã nhận dạng các giá trị thích hợp của p và q, bước tiếp

theo là ước lượng các thông số của các số hạng tự hồi quy và trung bình trượt trong mô hình Đôi khi phép tính này có thể được thực hiện bằng phương pháp bình phương tối thiểu nhưng đôi khi ta phải sử dụng các phương pháp ước lượng phi tuyến (thông số phi tuyến)

Bước 3: Kiểm tra chẩn đoán Sau khi đã lựa chọn mô hình ARIMA cụ thể và ước

lượng các tham số của nó, ta tìm hiểu xem mô hình lựa chọn có phù hợp với dữ liệu ở mức chấp nhận hay không bởi vì có thể một mô hình ARIMA khác cũng phù hợp với dữ liệu Đó là lý do tại sao phương pháp lập mô hình ARIMA của Box-Jenkins là một nghệ thuật nhiều hơn là một khoa học; cần phải có kỹ năng tốt để lựa chọn đúng mô hình ARIMA Một kiểm định đơn giản về mô hình lựa chọn là xem xem các phần dư ước lượng từ mô hình này có tính ngẫu nhiên thuần túy hay không; nếu có, ta có thể chấp nhận sự phù hợp này của mô hình; nếu không, ta phải lặp lại từ đầu Như vậy, phương pháp luận BJ là một quá trình lặp lại

Bước 4: Dự báo Một trong số các lý do về tính phổ biến của phương pháp lập mô

hình ARIMA là thành công của nó trong dự báo Trong nhiều trường hợp, các dự báo thu được từ phương pháp này tin cậy hơn so với các dự báo tính từ phương pháp lập

mô hình kinh tế lượng truyền thống, đặc biệt là đối với dự báo ngắn hạn Tất nhiên, từng trường hợp phải được kiểm tra cụ thể

Tương tự như bài nghiên cứu của Patra và Partha Ray (2010), bài luận này sử dụng mô hình ARIMA có tính mùa vụ để đo lường kỳ vọng lạm phát (Inflatione) tại Việt Nam

Mô hình có dạng như sau:

(1) Inflation e = f [ AR(p), MA(q), SAR(s), SMA(s) ]

3.1.2 Kiểm định các nhân tố tác động đến kỳ vọng kỳ vọng lạm phát bằng mô hình

hồi quy theo phương pháp LSE và mô hình VAR

Bài luận văn này sử dụng mô hình hồi quy được xây dựng theo phương pháp từ tổng quát đến đơn giản (theo trường phái kinh tế lượng London – LSE) và mô hình véc tơ tự hồi quy - VAR để tiến hành kiểm định các nhân tố tác động đến kỳ vọng lạm phát

tại Việt Nam Mô hình này đã được sử dụng trong bài nghiên cứu của Patra và Partha Ray (2010) như đã trình bày bên trên

Dựa theo những lý thuyết đã có về lạm phát và nghiên cứu của Patra và Partha Ray (2010), bài luận cũng đã chọn kiểm định 7 yếu tố chính tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam tương tự như trong nghiên cứu của Patra và Partha Ray (2010), đó là: lạm phát quá khứ, lỗ hổng sản lượng, % thay đổi của tỷ giá thực hiệu lực, % thay đổi trong chi tiêu chính phủ, lãi suất thực, % thay đổi trong giá dầu, % thay đổi trong giá gạo Tuy nhiên do yếu tố đặc trưng của kinh tế Việt Nam cũng như hạn chế trong quá trình thu thập dữ liệu nên bài luận văn có một số thay đổi trong bộ số liệu này Cụ thể là:

(i) Trong bài nghiên cứu của Patra và Partha Ray (2010), lạm phát quá khứ được tính từ WPI Tuy nhiên trong bài nghiên cứu này số liệu lạm phát quá khứ tại Việt Nam được tính toán từ CPI, cách tính này là phù hợp và phổ biến tại Việt Nam

(ii) Trong bài nghiên cứu của Patra và Partha Ray (2010), các tác giả sử dụng % thay

đổi của một số nhiên liệu và mặt hàng thiết yếu Tuy nhiên, vì hạn chế trong việc