Kỳ vọng lạm phát và các yếu tố ảnh hưởng đến kỳ vọng lạm phát tại việt nam luận văn thạc sĩ

Ngoài ra, Keynes cùng nhiềunhà kinh tế thuộc trường phái Keynes khi đó còn trình bày những cách thức mà cácchính sách của Chính phủ có thể tác động tới tổng cầu và tư đó tác động lên t

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-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

Tp.Hồ Chí Minh - Năm 2013

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 GI Ớ I THI Ệ U 1

1.1 B ố i c ả nh l ạ m phát t ạ i Vi ệ t Nam 1

1.2 M ụ c tiêu nghiên c ứ u 5

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

2.1 Lý thuyết về ky vọng lạm phát 7

2.2 Các phương pháp đo lườ ng k y v ọ ng l ạ m phát 15

2.2.1 Đo lường trên cơ sơ khảo sát 15

2.2.2 Đo lường trên cơ sơ thị trường tài chính 16

2.2.3 Đo lường trên cơ sơ mô hình định lượng 17

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

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨ U 23

3.1 Mô hình nghiên c ứ u 23

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

3.1.2 Kiểm định các nhân tố tác động đến ky 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 tư tổng quát đến đơn giản theo trường phái LSE 28

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

hồi quy xây dưng 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 K Ế T LU Ậ N 42

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

NHTW Ngân hàng Trung ương

NHNN Ngân hàng Nhà nước

TCTK Tổng cục thống kê

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

REER Real effective exchange rate – Tỷ giá thực hiệu lực

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

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 ky vọng lạm phát tại ViệtNam và các yếu tố tác động đến nó Với các kết quả nghiên cứu đạt được, luận văn nàygóp phần làm sáng tỏ hơn một số vấn đề như: Có thể ứng dụng mô hình ARIMA để dựbáo ky vọng lạm phát tại Việt Nam như thế nào? Những yếu tố nào tác động đến kyvọng lạm phát tại Việt Nam? Mức độ tác động của các yếu tố này đến ky vọng lạmphát như thế nào? Ky vọng lạm phát đóng vai trò như thế nào trong việc hoạch địnhcác 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

ky vọng lạm phát tư chuỗi lạm phát quá khứ Để kiểm định 7 yếu tố tác động đến kyvọng lạm phát tại Việt Nam: lạm phát quá khứ, lỗ hổng sản lượng, chi tiêu của chínhphủ, tỷ giá thực hiệu lực, lãi suất thực, giá dầu và giá gạo, luận văn đã sử dụng môhình hồi quy được xây dựng theo phương pháp tư tổng quát đến đơn giản và mô hìnhVAR

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

độ trễ của lạm phát, kế đến là lãi suất thực và mức độ tăng trong chi tiêu của Chínhphủ là hai yếu tố ảnh hương mạnh mẽ đến ky 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 độngđến ky 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 kyvọng lạm phát tại Việt Nam là rất rõ ràng, điều này thể hiện qua mức độ và sự tácđộng dai dẳng của lạm phát quá khứ đến ky vọng lạm phát tại Việt Nam trong thờigian qua Tư đó, một lần nữa cho thấy tầm quan trọng của việc dự báo ky vọng lạmphát trong việc kiểm soát lạm phát của nước ta bên cạnh việc thực thi những chínhsách 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 trư giai đoạn 2000-2003 khi lạm phátthấp và ổn định ơ mức 5% trơ xuống, tỷ lệ lạm phát ơ Việt Nam thường xuyên caohơn, lạm phát kéo dài lâu hơn và dao động mạnh hơn so với lạm phát ơ các nước lánggiềng

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 tưng 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 nguyênnhân cơ bản của tình trạng này là điều kiện thời tiết bất lợi, thiếu hụt lương thực, tốc

độ tăng trương chậm trong cả lĩnh vực nông nghiệp và công nghiệp và hệ thống tàichính yếu kém trong suốt những năm 1980 Những cuộc khủng hoảng này được tiếpnối bơi sự tự do hóa hàng loạt các loại giá cả và một loạt các cải cách cơ cấu kinh tếkhiến lạm phát tăng cao và trơ thành khủng hoảng

8

-Đối mặt với những cuộc khủng hoảng này, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã phải tíchcực 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 đầugiảm mạnh xuống dưới 20% năm 1992 và gần 10% năm 1995 Chính phủ tiếp tục cácchính sách vĩ mô thận trọng cùng với những cải cách sâu rộng nhằm tự do hóa giá cảtrong nước và mơ cửa nền kinh tế Việt Nam cho thương mại và đầu tư quốc tế trongnhững 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 hàngViệt Nam tư quốc tế) giảm mạnh Giai đoạn này được đánh dấu bơi tỷ lệ lạm phátthấp, thậm chí có thời ky giảm phát nhẹ đầu tiên vào năm 2000 với tỷ lệ lạm phát đượctính là -0,5% mặc dù tiền tệ và tín dụng tăng rất nhanh (30-40%/năm) và đồng ViệtNam phá giá mạnh (khoảng 36%) trong giai đoạn 1997-2003 Lãi suất cũng dần đượctự do hóa tư giữa những năm 1990 với lãi suất cơ bản được áp dụng thay cho trần lãisuất cho vay Và tư năm 2002, các ngân hàng thương mại ơ Việt Nam được phép đặtlãi suất cho vay và lãi suất tiết kiệm theo các điều kiện thị trường

Tư những năm 1996-2003, tỷ lệ lạm phát bình quân được duy trì trong khoảng tư 5% mỗi năm và khá ngang bằng với tỷ lệ lạm phát của các nước trong khu vực Tuynhiên, sau giai đoạn ổn định này thì lạm phát có xu hướng gia tăng trơ lại và ngày mộtphức tạp hơn Khơi đầu là năm 2004 với tỷ lệ lạm phát 9.5%, cao hơn rất nhiều so vớimục tiêu 6% mà Chính phủ đặt ra Khi tiền tệ, tín dụng tăng thì lạm phát cũng tăngtheo Khi các tác động tiêu cực đối với tăng trương 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 ơ cảkhu vực nhà nước và khu vực FDI trong năm 2003 đã khiến giá cả tăng lên Đóng gópthêm 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 lạmphát Những cú sốc cung này chủ yếu ảnh hương đến giá lương thực thực phẩm với giálương thực thực phẩm tăng 15,5% so với tỷ lệ lạm phát chung là 9,5% và lạm phát philương 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 tư giaiđoạn này lạm phát tại Việt Nam luôn ơ mức cao và khá xa so với tỷ lệ lạm phát củacác 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 khigiảm nhẹ vào năm 2006 còn 6,6% đã tăng mạnh tới 12,57% năm 2007 và lên tới gần20% năm 2008 Có nhiều lý do đã được đưa ra nhằm giải thích cho sự tăng mạnh trơlại của lạm phát trong những năm 2007-2008 Những lý do này bao gồm sự tăng mạnhcủa mức lương tối thiểu, sự gia tăng của giá cả hàng hóa quốc tế, chính sách tiền tệlỏng lẻo và không linh hoạt, chính sách quản lý tỷ giá cứng nhắc và thiếu linh hoạt, sự

mơ cửa của Việt Nam với thế giới tư khi Việt Nam gia nhập WTO vào cuối năm 2006khiến cho luồng vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài đổ vào Việt Nam, đẩy giá chứngkhoán và giá tài sản lên rất cao Để giữ ổn định tỷ giá, NHNN đã phải bơm một lượngtiền đồng lớn vào nền kinh tế góp phần làm trầm trọng hơn tình trạng lạm phát Chínhsách tiền tệ nới lỏng cùng với ky vọng lạm phát thường dẫn đến lạm phát thực tế ơ giaiđoạn tiếp theo của chu ky kinh tế Chính sách tỷ giá chỉ có tác động cộng hương chocác tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế chứ không có tác động mạnh mẽtrực tiếp đến lạm phát Sự gia tăng của cung tiền và tín dụng trong nền kinh tế trong cảthập 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 quảcủa nó đã kéo theo tỷ lệ lạm phát Việt Nam xuống còn 6,88% trong năm 2009 Giáquốc tế giảm cùng với tổng cầu giảm đã giúp Việt Nam đảo ngược xu thế gia tăngđáng ngại của lạm phát trong năm 2008 Khi các gói kích cầu của Chính phủ bắt đầugia tăng tư quý II năm 2009, cung tiền cũng bắt đầu tăng mạnh và tín dụng cũng códấu hiệu tương tự Các ngân hàng thương mại trơ nên thiếu hụt tiền mặt và đều cốgắng tăng lãi suất nhằm thu hút tiền gửi Vì vậy, cuộc cạnh tranh lãi suất đã bắt đầukhiến 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 khôngkhuyến 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 trơ lại ơmức 11,75% so với mục tiêu đề ra là 7-8% và tỷ lệ lạm phát năm 2011 lên đến hơn18% 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, rơivào 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 lạmphát 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 nhânrất quan trọng, đó là “lòng tin” của người dân vào các chính sách của Chính phủ đanggiảm dần hay nói cách khác là “ky vọng lạm phát” của người dân vẫn tăng cao bấtchấp mọi nỗ lực kiềm chế lạm phát của Chính phủ Chính vì điều này mà các biệnpháp can thiệp của Chính phủ nhằm kiềm chế lạm phát trong giai đoạn này đã khôngphát huy tác dụng như mong đợi

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

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

ra các giải pháp phù hợp là một vấn đề rất quan trọng tại Việt Nam Thời gian qua córất 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 ky vọng lạm phát(Expectation inflation) hoặc chưa đưa ra các đánh giá mang tính định lượng liên quanđến ky vọng lạm phát Trong khi đó, các nghiên cứu thực nghiệm tư các nền kinh tếphát triển Anh, Mỹ, Đức đến các quốc gia mới nổi như Brazil, Ấn Độ, đều chothấy tầm quan trọng của ky vọng lạm phát Đây làm một nhân tố cực ky quan trọngtrong việc dự báo và kiểm soát lạm phát tại các quốc gia Bên cạnh đó, việc đánh giáthích đáng vai trò của ky vọng lạm phát sẽ giúp ích rất nhiều trong việc thực thi cácchính sách vĩ mô của Chính phủ.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

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

“ky vọng lạm phát”, đây làm một yếu tố cực ky quan trọng việc dự báo và kiểm soátlạm phát tại các quốc gia Nhận thấy được tầm quan trọng của vấn đề trên, vì vậy mụctiêu đề tài là tập trung vào việc đo lường ky vọng lạm phát và phân tích các yếu tố ảnhhương đến ky vọng lạm phát tại Việt Nam trong giai đoạn 2000 – 2012, tư đó đưa ramột số kiến nghị trong việc kiểm soát lạm phát tại Việt Nam Giải quyết mục tiêunghiên 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 dungquan 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 ky vọng lạm

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

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

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

phương pháp đo lường ky 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 Bêncạnh đó, đề tài nghiên cứu cũng xác định được phương trình hồi quy gồm 7 yếu tố tácđộng đến ky vọng lạm phát tại Việt Nam Phần này tập trung trình bày các bước xâydựng mô hình ARMA, mô hình hồi quy theo phương pháp tư 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 tư mô hình ARIMA có tính

mùa vụ và mô hình hồi quy theo phương pháp tư tổng quát đến đơn giản, hàm phảnứng đẩy tư mô hình VAR (Vec-tơ tự hồi quy) để kiểm định mức độ tác động của cácyếu tố đến ky 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 củanghiên cứu này nhằm đề xuất các hướng mơ cho các nghiên cứu sau

2 LÝ THUYẾT VỀ KỲ VỌNG LẠM PHÁT VÀ TỔNG

QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Lý thuyết về ky vọng lạm phát

Năm 1958, tư 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 ơ các quốc gia khác vànăm 1960, Paul Samuelson và Robert Solow, hai nhà kinh tế người Anh, đã trình bày

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

Mối quan hệ ngược chiều này kết hợp cùng với lý thuyết về tiền lương, tiêu dùng, lãisuất và thất nghiệp của Keynes (1936) đã dẫn tới nhiều gợi ý chính sách quan trọngvào thời điểm đó Keynes cho rằng chi tiêu của hộ gia đình tùy thuộc vào thu nhập khảdụng ky vọng, và chi tiêu hay đầu tư của doanh nghiệp thì phụ thuộc vào ky vọng củachủ doanh nghiệp về tình hình kinh tế trong tương lai Ngoài ra, Keynes cùng nhiềunhà kinh tế thuộc trường phái Keynes khi đó còn trình bày những cách thức mà cácchính sách của Chính phủ có thể tác động tới tổng cầu và tư đó tác động lên tổng sảnlượng và mức nhân dụng trong điều kiện không vượt quá giới hạn sản xuất với niềmtin về một mối quan hệ ngược chiều bền vững giữa tỷ lệ lạm phát và thất nghiệp nhưđường cong Philips nêu ra Họ cho rằng chính sách của Chính phủ sẽ thể hiện một sựđánh đổi giữa tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát Chính phủ có thể dùng chính sách tài khóahoặc 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 trương kinh tế và tỷ lệ thất nghiệp thấp

Tuy nhiên, trong những năm 1970s và đầu những năm 1980s, các nhà kinh tế bắt đầunghi ngờ những kết luận tư đường cong Philips khi chứng kiến tỷ lệ lạm phát và tỷ lệthất nghiệp đều cao trong giai đoạn này Friedman (1968) và Phelps (1967) đã tấncông ý tương 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 congPhilips trong dài hạn (LRPC – Long Run Philips Curve) Theo đó đường cong Philipsngắn hạn sẽ có dạng dốc xuống, đường cong Phillips dài hạn có dạng là một đườngthẳng đứng song song với trục tung (tỷ lệ lạm phát) Giải thích cho vấn đề nàyFriedman đưa ra khái niệm “thất nghiệp tự nhiên” theo đó khi thị trường lao động cânbằng thì vẫn có thất nghiệp, đây là dạng thất nghiệp tự nguyện Vì vậy khi nền kinh tếcân bằng thì lạm phát bằng “0”, nhưng tỷ lệ thất nghiệp vẫn là con số dương (thấtnghiệp tự nhiên) Trong ngắn hạn khi Chính phủ dùng các biện pháp để kéo tỷ lệ thấtnghiệp xuống (bằng cách tác động vào tổng cung) dẫn đến lạm phát gia tăng Trongkhi lạm phát tăng, tiền lương danh nghĩa không đổi dẫn đến tiền lương thực giảm vìvậy giảm nguồn cung lao động (hay tự nguyện thất nghiệp) vì vậy kéo tỷ lệ thất nghiệptăng trơ 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 đượcgọi là đường Phillips dài hạn hay còn gọi là đường NAIRU (Non- AcceleratingInflation 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 sẽtăng ơ mức gần bằng ky vọng lạm phát (tỷ lệ lạm phát trong tương lai mà thị trường dựbáo, mong đợi) và ngoài ra, ông cho rằng ky vọng lạm phát giai đoạn tiếp theo sẽ bằng

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

dạng đường cong Philips mà còn mơ ra một khía cạnh kinh tế vĩ mô “lý thuyết kyvọng” Đó là ky vọng của người dân về các sự kiện kinh tế sẽ ảnh hương đến các kếtquả kinh tế.

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

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

Tỷ lệ

Lạm phát

Đường cong Phillips dài hạn

Đường cong Phillips ngắn hạn

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 ky vọng tác động như thế nào đến nềnkinh tế, ý tương của Friedman và Phelps vẫn còn nhiều khiếm khuyết Các nhà kinh tếkhác tranh luận rằng ky vọng của công chúng phức tạp hơn rất nhiều, không chỉ dựatrên những thông tin trong quá khứ mà còn xét đến cả những xu hướng trong tương lai

Tư hạn chế đó, “lý thuyết ky vọng hợp lý” ra đời và được phát triển bơi Muth (1961).

Lý thuyết được xây dựng trên ky vọng hợp lý còn được gọi là lý thuyết cổ điển mới

Ky vọng hợp lý là ky vọng mà các chủ thể kinh tế tạo thành dựa trên kinh nghiệm quákhứ và dự đoán của họ về những tác động ơ hiện tại và tương lai của chính sách và cácsự kiện kinh tế Một khác biệt cơ bản giữa ky vọng thích nghi và ky vọng hợp lý là tốc

độ mà ky vọng lạm phát thay đổi Ky vọng thích nghi dựa trên thông tin quá khứ nênthay đổi chậm hơn ky vọng hợp lý do các chủ thể kinh tế phải chờ thông tin hiện tại trơthành thông tin quá khứ thì họ mới thay đổi ky 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 tổngcầu, các chủ thể kinh tế sẽ mất cảnh giác và mức giá ky vọng của người dân khôngthay đổi ngay lập tức Điều này trong ngắn hạn tỷ lệ lạm phát và thất nghiệp sẽ có sựđánh đổi và về dài hạn khi người dân đã dự đoán được lạm phát cao, lúc này họ sẽ yêucầu một mức tăng lương tương ứng dẫn tới không có sự đánh đổi lạm phát và thấtnghiệp trong dài hạn Nếu như chính sách được dự đoán, lúc này người lao động sẽngay lập tức dự đoán được giá cả sẽ tăng và do đó họ đòi một tỷ lệ tăng tương ứng củatiền lương Kết quả là sẽ không có sự đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp cả trongngắn hạn và dài hạn Điều này ngụ ý là trong những điều kiện nhất định cụ thể là chínhsách được dự đoán chính xác, ky vọng là hợp lý và giá cả cùng với tiền lương linhhoạt, cả 2 chính sách tài khóa và tiền tệ dùng để kích thích kinh tế đều không có hiệuquả trong ngắn hạn (không làm tăng được GDP thực lẫn giảm tỷ lệ thất nghiệp) Tranhluận này được gọi là “Mệnh đề Chính sách Vô Hiệu - Policy IneffectivenessProposition (PIP)”

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

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 hỏinày.

Mankiw và đồng sự (2003), đã dùng bộ dữ liệu khảo sát để kiểm tra sự tồn tại của giảđịnh ky vọng hợp lý Kết quả quan sát trên dữ liệu ky vọng trong năm tới cho thấy,khoảng phân vị của tỷ lệ ky vọng lạm phát của người tiêu dùng là tư 0 đến 5% và đuôicủa phân phối khá dài với 5% người tiêu dùng ky vọng giảm phát và khoảng 10% chorằng lạm phát sẽ ơ mức 10% Trong khi đó, đối với các nhà kinh tế khoảng phân vịbiến động ơ mức 1,5% đến 3% và ít hơn 2% người trả lời dự báo về giảm phát Tỷ lệlạm 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 ky vọng của người tiêu dùng vàcác chuyên gia trong lĩnh vực kinh tế – không giống với những gì giả định về ky vọnghợp lý đưa ra

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

lý, thích nghi, tiếp thu mang tính thích nghi, xu hướng ngoại suy và thông tin cứngnhắc Kết quả kiểm định trên dữ liệu khảo sát cho thấy có 40% chủ thể có ky vọng gầnhợp lý, 35% mang xu hướng ngoại suy, 5% là ky vọng thích nghi và 20% còn lại sửdụng 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 ơ Anh củaMitchell và Weale (2007) chỉ ra chỉ có 40% người được khảo sát đưa ra ky vọng gầnhợp lý so với 60% người được khảo sát còn lại

Blanchflower và MacCoille (2009), sử dụng số liệu tư việc khảo sát thực tế củaNHTW Anh nhằm kiểm tra tác động của nhân khẩu học đối với việc thiết lập ky vọng.Kết quả nghiên cứu cho thấy quá trình thiết lập ky vọng phụ thuộc nhiều vào trình độhọc vấn, lứa tuổi, giới tính, thu nhập và vùng địa lý Trong đó, khả năng dự báo chínhxác cao hơn đối với nam giới, người có sơ hữu nhà, người có trình độ văn hóa tốt,người giàu và những người sống ơ phía Đông Nam nước Anh Không những ky vọng

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

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

(2009) tóm tắt ba nguyên nhân chính của ky 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 Ky 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 bơi vì nó không đáng để họ đầu tưvào các mô hình phức tạp Ky vọng là không thống nhất một cách hợp lý theo sự tối

ưu hóa lợi ích của tưng cá nhân

Sims (2009) đưa ra khái niệm sự thiếu chú ý hợp lý để giải thích lý do mà con ngườikhông sử dụng tất cả thông tin hoàn toàn miễn phí Khái niệm được sử dụng để bác bỏhai giả định của lý thuyết ky vọng hợp lý là phân phối xác suất đồng nhất và khả năngthu thập – xử lý thông tin tối ưu của chủ thể kinh tế Tác giả cho rằng, ngay cả cácthông tin miễn phí trên mạng cũng được truyền tải một cách hạn chế và phụ thuộc vàonhiều 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 vàgián đoạn trong các dự báo của họ Vì vậy, “lý thuyết thiếu chú ý hợp lý” cho rằng cómột sự khác biệt về quan điểm của các chủ thể, dựa theo cách mà mỗi chủ thể tối đahóa 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 thấysự không thực tế của giả định ky vọng hợp lý, thay vào đó các chủ thể sẽ thực hiện cácsuy luận mang tính thống kê các thông số không chắc chắn về sự phát triển của nềnkinh tế Kết quả thực nghiệm của Orphanides và Williams (2003) cho thấy hiện diệncủa sự tiếp thu đã làm gia tăng độ nhạy của ky vọng lạm phát và cấu trúc ky hạn củalãi suất trước các cú sốc kinh tế Ky 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 ky vọng lạm phát cóliên kết chặt chẽ với thành công của NHTW trong việc truyền đạt các mục tiêu.

Đứng trước việc lý thuyết ky vọng đã bộc lộ những khiếm khuyết và không phù hợpvới 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 xáchơn Trường phái “Keynes mới - New Keynesian” ra đời vào cuối thập niên 70, trườngphái Keynes mới hệ thống lại và xây dựng nền tảng vi mô cho các lý thuyết về kyvọng 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 khácbiệt giữa GDP thực và GDP tiềm năng (GDP thực – GDP tiềm năng) Nếu lỗ hổng sảnlượng là một số dương thì được gọi là lỗ hổng lạm phát và chỉ ra tăng trương của tổngcầu vượt quá tổng cung và có thể tạo ra lạm phát, nếu lỗ hổng sản lượng là một số âmthì 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 tư 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 tảmối quan hệ giữa 3 nhân tố vĩ mô: lãi suất danh nghĩa, lỗ hổng sản lượng và lạmphát.Tương ứng với 3 nhân tố là sự thay đổi của 3 đường kinh tế cơ bản: IS - mô tảhành vi của hộ gia đình, AS (tổng cung) - thể hiện quyết định định giá của các doanhnghiệp 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 hoặcxuống dưới) Để đối phó với các cú sốc, NHTW sẽ sử dụng công cụ lãi suất để đápứng mục tiêu giữ tỷ lệ lạm phát ơ mức mong muốn và duy trì lỗ hổng sản lượng khôngđổi Taylor đã đề xuất: NHTW nên gia tăng lãi suất danh nghĩa cao hơn 1% khi lạmphát gia tăng 1% (Taylor Principal)

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

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

Không đồng tình với giả định ky vọng hướng về quá khứ, Woodford (2003) cùng vớinhiều nhà nghiên cứu khác đã đưa ra giả định ky vọng hướng về tương lai - Forward –looking Lý thuyết này phát biểu rằng con người có thể dự đoán lạm phát trong tươnglai dựa trên rất nhiều biến số tư những thông tin có sẵn và nhất là mức độ tín nhiệmcủa NHTW Tư giả định của mình, lý thuyết đã xem xét các điều kiện cân bằng trongngắn hạn lẫn dài hạn và cho rằng NHTW ngoài những biện pháp truyền thống nhưtăng lãi suất, tăng dự trữ bắt buộc,…thì NHTW có thể kiểm soát ky vọng lạm phát đểchống lạm phát Ví dụ như mặc dù tỷ lệ lạm phát hiện tại là cao nhưng với mức độ tínnhiệm 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 ky vọng lạm phát dài hạncủa công chúng ổn định và tư đó doanh nghiệp, người dân vẫn yên tâm gia tăng sảnxuất, tiêu dùng Kết quả là tác động của lạm phát cao trong hiện tại sẽ được giảmthiểu

Trong thời gian gần đây, trường phái Keynes mới đã tìm cách kết hợp cả hai giả định:

ky vọng hướng về quá khứ và ky vọng hướng về tương lai và đưa ra mô hình đườngcong Philips kết hợp của trường phái Keynes mới (Hybrid New Keynesian PhilipsCurve) Clarida và đồng sự (1999) đã phát triển một mô hình cấu trúc sử dụng dữ liệutheo quý tư 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

tư các hệ số hồi quy mà các tác giả kiểm định hành vi nào chiếm ưu thế hơn Kết quả

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

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

2.2 Các phương pháp đo lường ky vọng lạm phát

2.2.1 Đo lường trên cơ sở khảo sát

Đây là một phương pháp khá phổ biến trong đo lường ky vọng lạm phát, có 2 đốitượng chính thường được dùng để khảo sát ky vọng lạm phát đó là: (i) Khảo sát hộ giađình và các doanh nghiệp (ii) khảo sát những chuyên gia dự báo Cả hai phương phápđều 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 tươngđối thấp

2.2.2 Đo lường trên cơ sở thị trường tài chính

Một phương pháp khác để đo lường ky vọng lạm phát đó là dựa vào “cơ sơ của thịtrường tài chính” hay các sản phẩm tài chính phòng ngưa lạm phát (trái phiếu điềuchỉnh theo lạm phát - TIPS, các sản phẩm phái sinh như inflation swap,…) Phươngpháp này đòi hỏi nhiều giả định mới vì vậy làm cho mức độ chính xác của báo cáogiảm 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 ky vọng lạm phát Do thịtrường 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 xáchơn

Ở các thị trường tài chính phát triển, việc đo lường ky vọng lạm phát ngắn hạn thườngdựa trên những hợp đồng hoán đổi ngắn hạn có phòng ngưa lạm phát (thông qua swapspread), trong khi đó ky vọng lạm phát dài hạn thường được đo bằng các loại tráiphiếu chính phủ hay các sản phẩm phái sinh dài hạn

Việc đo lường ky vọng lạm phát dựa trên sự khác biệt giữa tỷ suất trái phiếu (yield)phòng ngưa lạm phát với tỷ suất danh nghĩa của trái phiếu thông thường có cùng kyhạn, hay còn gọi là tỷ lệ lạm phát ngang giá Về cơ bản, tỷ lệ lạm phát ngang giá trongcác sản phẩm tài chính phòng ngưa lạm phát có thể phân tích thành ba thành phần: (1)

ky vọng lạm phát trong ky 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 ky vọng lạmphát khi mà nó bị gắn vào tỷ suất sinh lợi của các sản phẩm tài chính này trong khiphần bù rủi ro lại không ổn định theo thời gian do còn bị tác động bơi các nhân tố khác

và giá cả những sản phẩm tài chính này trong một thời ky nhất định có thể bị định giásai 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 bàinghiên cứu nhất định Nhược điểm lớn nhất trong cách tiếp cận này là phải sử dụngkhá nhiều giả định, đòi hỏi nguồn dữ liệu lớn và kết quả thu được phụ thuộc đáng kểvào mô hình được chọn Tuy nhiên đối với những nước chưa có một hệ thống khảo sátđáng tin cậy và thị trường tài chính chưa phát triển như Việt Nam, cách tiếp cận nàycùng với một số giả định hợp lý sẽ rất hữu ích và có thể chấp nhận được Bài nghiêncứu sẽ sử dụng phương pháp thiên về tính toán này để tạo ra chuỗi ky vọng lạm phát ơViệt 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 ky vọng lạm

phát

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

Trong nghiên cứu của Galati và đồng sự (2008), ky vọng lạm phát được hình thànhdưới 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 dựngmức ky vọng của mình dựa trên những thông tin được cập nhật liên tục, vì vậy kyvọng của họ sẽ rất nhạy cảm với các cú sốc, những thông tin hay sự kiện bất ngờ củanền 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 quákhứ hoặc xem ky 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 củatưng 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 tư các chủ thể khác Cách thức này rất dễ bị nhiễu và lệch lạc dotâm lý đám đông, bầy đàn Tỷ trọng tương đối giữa các thông tin này sẽ tùy thuộc vàosự sẵn có và độ tin cậy của nguồn dữ liệu

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

Dựa vào sơ đồ trong hình 2.2 cho thấy ky vọng lạm phát được hình thành dưới tácđộng của nhận thức và thái độ về lạm phát tư những dự đoán kinh tế (economicsforecast) của các chuyên gia, công bố chính sách của Chính phủ, phát ngôn củaNHTW, các khuyếch đại mang tính chất xã hội tư các kênh truyền thông và truyềnmiệng Ngoài ra, nhận thức về lạm phát còn chịu tác động trực tiếp tư tình hình biếnđộng giá cả và thu nhập Những yếu tố bên trên không chỉ tác động đến ky vọng trongtương lai mà chính bản thân các yếu tố này cũng bị ảnh hương bơi ky vọng trong quákhứ được lưu giữ trong giai đoạn hiện tại

Sư khếch đại xã hội

Social amplification

Môi trường kinh tế xã hội The socio-economic environment

Áp lưc thị trường lên thu nhập

Market forces on income Các dư báo kinh tếEconomic forecasts

Cá thể The individual

Thay đổi giá cả

Price changes/Inflation Sư nhận thứcPerceptions Quan điểmAttitudes

Áp lưc thị trường lên giá

Market forces on prices

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 nhậnthức và tư nhận thức tác động tới ky vọng là có độ trễ nhất định, khi nền kinh tế xuấthiện các cú sốc thì phải mất một khoảng thời gian để ky vọng lạm phát thay đổi Tốc

độ thay đổi tùy thuộc vào: độ dài của cú sốc, phản ứng chính sách của NHTW và cáchthức tạo lập ky vọng lạm phát Do vậy, tư ý tương này NHTW nên phản ứng và thựchiện những biện pháp quyết liệt, hiệu quả ngay khi cú sốc xảy ra để bình ổn tâm lý thịtrường nhằm giữ cho ky vọng lạm phát dài hạn của công chúng ổn định Có như vậythì 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 ky vọng còn phụ thuộc vào tốc độthông tin được truyền đi Tác giả cho rằng thông tin được truyền đi một cách rất chậmchạp hoặc thậm chí còn bị mất mát khi tới công chúng (thông tin bất cân xứng) Điềunày làm cho phản ứng của công chúng bị lệch về thời gian, kém chính xác và khôngđồng nhất làm xuất hiện hiện tượng phân tán ky vọng lạm phát trong công chúng

Blanchflower và Maccoille (2009) cho rằng mặc dù cơ chế hình thành ky vọng thìtương đối giống nhau tuy nhiên mỗi cá nhân lại có ky vọng lạm phát tương đối khácnhau Điểm khác nhau này phụ thuộc vào giới tính, địa vị, trình độ học vấn, nghềnghiệp và thậm chí cả vị trí địa lý nơi đối tượng khảo sát sinh sống Bên cạnh đó, thìtrong một số điều kiện nhất định, tình trạng thất nghiệp cao của nền kinh tế cũng khiếnchất lượng dự báo giảm, do người lao động bị giảm khả năng mặc cả về tiền lương vàhọ 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 kyvọng lạm phát như đã được trình bày ơ trên đóng vai trò quan trọng trong quá trìnhhoạch định chính sách vĩ mô nhằm đối phó với các cú sốc nội sinh và ngoại sinhkhông mong đợi của nền kinh tế

Nghiên cứu của Cerisola và Gelos (2005) tập trung vào việc kiểm định các yếu tố tácđộng đến ky vọng lạm phát tại Barzil, dựa trên khảo sát tư khu vực tư nhân và dữ liệukhảo sát thị trường của NHTW Brazil Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy đểkiểm định 6 yếu tố tác động đến ky 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 ky vọng lạmphát tại Brazil có sự khác nhau Trong đó lạm phát quá khứ tác động không mạnh đến

ky vọng lạm phát, lạm phát mục tiêu là yếu tố quan trọng nhất ảnh hương đến ky vọnglạm 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 ky vọng lạm phát Chi phí biên thểhiện qua lỗ hổng tiền lương và lỗ hổng tỷ giá hối đoái hiệu dụng cũng tác động đáng

kể đến ky vọng lạm phát Hệ số của lỗ hổng tiền lương là dương thể hiện áp lực vềphía cầu (khi lỗ hổng tiền lương tăng ngụ ý thu nhập thực cao hơn thu nhập tiềm năngdẫn đến cầu về hàng hóa dịch vụ tăng lên gây áp lực tăng ky vọng lạm phát) Hệ số lỗhổng 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 tư các hànghóa nhập khẩu và qua cơ chế truyền dẫn làm tăng lạm phát trong một giai đoạn ngắnsau đó Tuy nhiên những biến trễ dài hơn lại thể hiện một dấu âm và điều này cho thấytác động của 2 nhân tố vưa nêu là tạm thời và bị đảo ngược trong dài hạn Tác độngcủa chính sách tiền tệ thông qua biến lãi suất thực là không nhất quán và không có ýnghĩa thống kê Tác giả cho rằng tác động này thay đổi qua nhiều giai đoạn thị trườngtài 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 tốđến ky vọng lạm phát thay đổi theo thời gian Hình 2.3 cho thấy, mức độ tác động củacác nhân tố (nói cách khác là sự đóng góp của mỗi nhân tố trong việc neo ky vọng lạmphát) thay đổi theo thời gian Cụ thể, trong giai đoạn đầu (cho tới năm 2002) mọi việctiến hành khá suôn sẻ và NHTW có được một sự tín nhiệm đáng kể tư công chúng (thểhiện qua lãi suất và lạm phát mục tiêu đóng vai trò đáng kể) Tư cuối 2002 tới đầu

2003, Brazil đối mặt với những ảnh hương tiêu cực tư nhiều cú shock trong và ngoàinước 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 kểtrong giai đoạn này) Cuối năm 2003 và trong năm 2004, tình hình yên ổn trơ lại khicác cam kết của NHTW được thực thi tốt, niềm tin công chúng trơ lại.

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, bài nghiên cứu đã chỉ ra sự khó khăntrong việc kiềm chế lạm phát cũng như neo ky vọng lạm phát khi đề cập đến tác độngcủa những mặt hàng bị quản lý giá (administered prices) Những mặt hàng bị quản lýgiá bao gồm một số loại dịch vụ công như giá sử dụng điện thoại cố định, giá xăng, giáđiện, 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 ơ Brazilđược quyết định bởi công ty nhà nước Petrobas Sự điều chỉnh giá các mặt hàng nàygây sức ép rất lớn lên lạm phát Đa số các mặt hàng này phụ thuộc khá lớn vào giáquốc tế, ảnh hương đến đại đa số người dân, có cơ chế truyền dẫn lớn tư 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 địnhlượng để đo lường ky vọng lạm phát và kiểm định các yếu tố tác động đến ky vọnglạm phát tại Ấn Độ Trong đó tác giả sử dụng mô hình ARIMA có tính mùa vụ(SARIMA) để đo lường ky vọng lạm phát tại Ấn Độ dựa trên chuỗi dữ liệu WPI (chỉ

số giá bán buôn – wholesale price index) hàng tháng tư 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 tácđộng đến ky vọng lạm phát tại Ấn Độ: lạm phát quá khứ, chênh lệch sản lượng, tốc độtăng của chi tiêu chính phủ, % thay đổi tỷ giá thực hiệu lực, lãi suất thực, mức tăng giácác mặt hàng cơ bản, mức tăng giá nhiên liệu tư 04.1997 đến 12.2008

Trên cơ sơ sử dụng mô hình SARIMA, tác giả xây dựng được phương trình đo lường

ky 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 ky vọnglạm phát ơ Ấn Độ là không giống nhau Trong đó, lạm phát quá khứ có tổng hệ số caonhất

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

3.1 Mô hình nghiên cứu

Việc đo lường ky vọng lạm phát trên cơ sơ khảo sát là phương pháp phổ biến nhất hiệnnay Tuy nhiên, Việt Nam chưa có một hệ thống khảo sát đáng tin cậy, trình độ hiểubiết của người dân về thị trường, về các yếu tố vĩ mô cũng như thông tin về các chínhsách kinh tế vĩ mô còn nhiều hạn chế, đồng thời, việc khảo sát đòi hỏi rất nhiều thờigian, nguồn lực nên bài nghiên cứu này đã không thực hiện dự báo ky vọng lạm pháttrên cơ sơ khảo sát Đo lường ky vọng lạm phát trong ngắn hạn dựa trên cơ sơ các sảnphẩm tài chính phòng ngưa lạm phát cũng không khả thi ơ Việt Nam do chúng ta chưa

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

sử dụng các mô hình định lương, dựa theo mô hình nghiên cứu của Michael DebabrataPatra và Partha Ray (2010), gồm 2 mô hình nghiên cứu chính: (1) Mô hình ARIMA cótính mùa vụ (SARIMA) để đo lường ky vọng lạm phát tại Việt Nam; (2) Mô hình hồiquy được xây dựng theo phương pháp LSE (London School of Economics) để kiểmđịnh các yếu tố tác động đến ky vọng lạm phát Việt Nam trong giai đoạn 2000 – 2012

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

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

đo lường ky vọng lạm phát tại Việt Nam nhằm hỗ trợ nhau trong việc rút ra kết quả tincậy hơn cho bài nghiên cứu vì như đã nói ơ trên, thông tin về các yếu tố vĩ mô ơ ViệtNam còn rất hạn chế nên bên cạnh mô hình hồi quy gồm một số biến số vĩ mô, bàiluận chọn sử dụng thêm mô hình tự hồi quy ARIMA để dự báo ky vọng lạm phát tạiViệt 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 bìnhtrượt) 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, tư đó dự báo giá trị Yt trongtương lai Mô hình ARIMA được áp dụng khá phổ biến vào việc phân tích và dự báocác 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 sơ 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, trongnhiều nghiên cứu trước đây, ARIMA đã được chứng minh là tạo ra các dự báo lạmphát ngắn hạn đáng tin cậy và đã cho thấy hiệu quả tốt hơn so với các mô hình địnhlượng 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 tư 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 tư trung bình trượt (có trọng số) của xung nhiễutại 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 mơ 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 theomột quá trình AR thuần túy (và nếu có thì giá trị của p bằng bao nhiêu) hay một quátrình MA thuần túy (và nếu có thì giá trị của q bằng bao nhiêu) hay một quá trìnhARMA (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 xuấthiện 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 đơngiản 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 dưng (cần phảikiểm định tính dưng vì các thành phần AR và MA của mô hình ARIMA chỉ liên quanđến các chuỗi thời gian dưng)

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

Mô hình MA(q): đồ thị PACF giảm dần theo dạng hình sóng hoặc hình sin, ACF giảmđột 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 môhình Đôi khi phép tính này có thể được thực hiện bằng phương pháp bình phương tốithiểu nhưng đôi khi ta phải sử dụng các phương pháp ước lượng phi tuyến (thông sốphi 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 ơmức 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 mộtnghệ thuật nhiều hơn là một khoa học; cần phải có kỹ năng tốt để lựa chọnđúng mô hình ARIMA Một kiểm định đơn giản về mô hình lựa chọn là xem xemcác phần dư ước lượng tư 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

tư đầu Như vậy, phương pháp luận BJ là một quá trình lặp lại

Bước 4: Dư 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 báothu được tư phương pháp này tin cậy hơn so với các dự báo tính tư 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 môhình ARIMA có tính mùa vụ để đo lường ky 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 tư 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 ky vọng lạm phát

tại Việt Nam Mô hình này đã được sử dụng trong bài nghiên cứu của Patra và ParthaRay (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 ky vọng lạm pháttại 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 đổitrong chi tiêu chính phủ, lãi suất thực, % thay đổi trong giá dầu, % thay đổi trong giágạo Tuy nhiên do yếu tố đặc trưng của kinh tế Việt Nam cũng như hạn chế trong quátrình thu thập dữ liệu nên bài luận văn có một số thay đổi trong bộ số liệu này Cụ thểlà:

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

(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

thu thập số liệu, bài nghiên cứu này chỉ sử dụng % thay đổi của giá dầu – hànghóa có ảnh hương quan trọng đến hầu hết các hàng hóa khác trong nền kinh tế vàgiá gạo – mặt hàng lương thực, thực phẩm quan trọng của Việt Nam.

Các yếu tố được kiểm định trong

nghiên cứu của M.D.Patra và

Partha Ray (2010)

Các yếu tố được chọn kiểm định trong bài luận văn này

Lạm phát quá khứ - Lagged inflation Lạm phát quá khứ - Inflation

Lỗ hổng sản lượng – GDPGap Lỗ hổng sản lượng – OutputGap

% Thay đổi chi tiêu chính phủ

-G(EXPN)

% Thay đổi chi tiêu chính phủ G_EXPN

-Lãi suất thực - Real Interest Rate Lãi suất thực – Real_Int_ Rate

% Thay đổi tỷ giá thực hiệu lực

–

G(REER)

% Thay đổi tỷ giá thực hiệu lực –G_REER

% Thay đổi giá nhiên liệu – πFL % Thay đổi giá dầu – G_Oil

% Thay đổi giá hàng thiết yếu – πPR % Thay đổi giá gạo – G_Rice

Mô hình của bài luận này có dạng như sau:

(2) Inflation e = f [ ∑ i Inflation t-i , ∑ i Outputgap t-i , ∑ i G_EXPN t-i ,

∑ i Real_Int_Rate t-i , ∑ i G_REER t-i , ∑ i G_Oil t-i , ∑ i G_Rice t-i ]

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

Chiến lược xây dựng mô hình tư tổng quát đến đơn giản (còn gọi là top -downapproach) được khởi xướng bởi ông Hendry (1985) (trường phái kinh tế lượngLondon - LSE) Ý tưởng cơ bản của chiến lược này là mô hình đầu tiên sẽ căn cứ vàotoàn bộ các biến mà dữ liệu có sẵn, đây là một quá trình hình thành mô hình tư dữ liệu