TIỂU LUẬN TÀI CHÍNH QUỐC TẾ KỲ VỌNG LẠM PHÁT VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở ẤN ĐỘ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC TIỂU LUẬN TÀI CHÍNH QUỐC TẾ KỲ VỌNG LẠM PHÁT VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở ẤN ĐỘ Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang Nhóm thực hiện : Nhóm 3 Lớp : TCDNĐêm 1K20 Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 5 năm 2012 DANH SÁCH NHÓM 3TCDN ĐÊM 1K20 1. Huỳnh Quốc Bảo 2. Vũ Trung Dũng 3. Huỳnh Thị Hải Hà 4. Đặng Thị Hòa 5. Ngô Thị Hân 6. Hà Đức Hiếu 7. Trần Minh Lam 8. Huỳnh Thị Phương Lan 9. Văn Thị Mỹ Ngân 10. Trần Thị Ánh Tuyết 11. Trần Thị Kim Yến 1. Mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu tập trung vào các mục tiêu chính sau:  Xem xét những yếu tố đo lường lạm phát trong tương lai  Trên cơ sở đó, xác định yếu tố quyết định của kỳ vọng lạm phát, từ đó đề ra một chính sách tiền tệ hợp lý để vận hành nền kinh tế tốt hơn. 2. Các công trình nghiên cứu trước đây Có thể nói cuộc tranh luận về đường cong Phillips Keynes tạo ra sự kết nối giữa các kỳ vọng lạm phát và chính sách tiền tệ.  Phillips Alban W. (1958), The relationship between unemployment and the rate of change of money wages in the UK 18611957, Economica. Nhiều năm sau khi hình thành các đặc điểm kỹ thuật ban đầu của đường cong Phillips, mô hình chi phối là kỳ vọng thích nghi. Đường cong Phillips biểu thị quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát (đường cong Phillips phiên bản lạm phát) hoặc giữa tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ tăng trưởng GDP (đường cong Phillips phiên bản GDP). Đường này được đặt theo tên Alban William Phillips, người mà vào năm 1958 đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm dựa trên dữ liệu của nước Anh từ năm 1861 đến năm 1957 và phát hiện ra tương quan âm giữa tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ tăng tiền lương danh nghĩa. Mô hình đường cong Phillip của trường phái kinh tế học vĩ mô tổng hợp Kinh tế Mỹ thập niên 1960 có hiện tượng tỷ lệ lạm phát khá cao mặc dù tốc độ tăng trưởng GDP cũng cao. Để giải thích hiện tượng đó, các nhà kinh tế của trường phái kinh tế học vĩ mô tổng hợp đã sử dụng kết quả nghiên cứu của Phillips và dựng nên đường cong Phillips dốc xuống phía phải trên một đồ thị hai chiều với trục hoành là các mức tỷ lệ thất nghiệp và trục tung là các mức tỷ lệ lạm phát. Trên đường này là các kết hợp giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp. Dọc theo đường cong Phillips, hễ tỷ lệ thất nghiệp giảm xuống thì tỷ lệ lạm phát sẽ tăng lên; và ngược lại. Từ đó, trường phái kinh tế học vĩ mô tổng hợp lý luận rằng để giảm tỷ lệ thất nghiệp chính phủ đã sử dụng chính sách quản lý tổng cầu, song do tỷ lệ thất nghiệp có quan hệ ngược chiều bền vững với tỷ lệ lạm phát, nên tăng trưởng kinh tế cao đương nhiên gây ra lạm phát. Lạm phát là cái giá phải trả để giảm tỷ lệ thất nghiệp. Lúc này vấn đề kỳ vọng lạm phát được đặt ra : Có 02 lý thuyết về kỳ vọng lạm phát: Kỳ vọng thích nghi (adaptive expectation) và kỳ vọng hợp lý (Rational expectation) . • Kỳ vọng thích nghi : kỳ vọng được hình thành dựa vào lạm phát quá khứ (lý thuyết quán tính)

1 Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu tập trung vào các mục tiêu chính sau:

 Xem xét những yếu tố đo lường lạm phát trong tương lai

 Trên cơ sở đó, xác định yếu tố quyết định của kỳ vọng lạm phát, từ đó đề ramột chính sách tiền tệ hợp lý để vận hành nền kinh tế tốt hơn

2 Các công trình nghiên cứu trước đây

Có thể nói cuộc tranh luận về đường cong Phillips Keynes tạo ra sự kết nốigiữa các kỳ vọng lạm phát và chính sách tiền tệ

 Phillips Alban W (1958), "The relationship between unemployment and the rate of change of money wages in the UK 1861-1957," Economica Nhiều năm sau khi

hình thành các đặc điểm kỹ thuật ban đầu của đường cong Phillips, mô hình chi phối

là kỳ vọng thích nghi Đường cong Phillips biểu thị quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và

tỷ lệ lạm phát (đường cong Phillips phiên bản lạm phát) hoặc giữa tỷ lệ thất nghiệp vàtốc độ tăng trưởng GDP (đường cong Phillips phiên bản GDP) Đường này được đặttheo tên Alban William Phillips, người mà vào năm 1958 đã tiến hành nghiên cứuthực nghiệm dựa trên dữ liệu của nước Anh từ năm 1861 đến năm 1957 và phát hiện

ra tương quan âm giữa tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ tăng tiền lương danh nghĩa

Mô hình đường cong Phillip của trường phái kinh tế học vĩ mô tổng hợp

Kinh tế Mỹ thập niên 1960 có hiện tượng tỷ lệ lạm phát khá cao mặc dù tốc độtăng trưởng GDP cũng cao Để giải thích hiện tượng đó, các nhà kinh tế của trườngphái kinh tế học vĩ mô tổng hợp đã sử dụng kết quả nghiên cứu của Phillips và dựngnên đường cong Phillips dốc xuống phía phải trên một đồ thị hai chiều với trục hoành

là các mức tỷ lệ thất nghiệp và trục tung là các mức tỷ lệ lạm phát Trên đường này làcác kết hợp giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp Dọc theo đường cong Phillips, hễ

tỷ lệ thất nghiệp giảm xuống thì tỷ lệ lạm phát sẽ tăng lên; và ngược lại

Từ đó, trường phái kinh tế học vĩ mô tổng hợp lý luận rằng để giảm tỷ lệ thấtnghiệp chính phủ đã sử dụng chính sách quản lý tổng cầu, song do tỷ lệ thất nghiệp cóquan hệ ngược chiều bền vững với tỷ lệ lạm phát, nên tăng trưởng kinh tế cao đươngnhiên gây ra lạm phát Lạm phát là cái giá phải trả để giảm tỷ lệ thất nghiệp

Lúc này vấn đề kỳ vọng lạm phát được đặt ra :Có 02 lý thuyết về kỳ vọng lạm

phát: Kỳ vọng thích nghi (adaptive expectation) và kỳ vọng hợp lý (Rational

expectation)

 Kỳ vọng thích nghi : kỳ vọng được hình thành dựa vào lạm phát quá khứ (lýthuyết quán tính)

 Kỳ vọng hợp lý lúc đầu được đưa ra bởi John Muth, sau đó được phổ biến bởiRobert Emerson Lucas Kỳ vọng hợp lý ( Rational expectation) : các kỳ vọng được

dự báo một cách tốt nhất căn cứ vào tất cả các thông tin sẵn có bao gồm các thôngtin về chính sách Nếu chính sách cắt giảm lạm phát được tin cậy, các kỳ vọnglạm phát có thể đều chỉnh nhanh

 John Fraser Muth (27 /09/ 1930 – 23/10/ 2005) là một nhà kinh tế người Mỹ.

Ông được biết đến như "cha đẻ của cuộc cách mạng kỳ vọng hợp lý trong kinh tế", " Rational Expectations and the Theory of Price Movements " từ năm 1961 Ông sử

dụng thuật ngữ để mô tả nhiều tình huống kinh tế, trong đó kết quả phụ thuộc mộtphần vào những gì mọi người mong đợi xảy ra Giá của một hàng hóa nông nghiệp, ví

dụ, phụ thuộc vào có bao nhiêu mẫu Anh nông dân trồng, do đó phụ thuộc vào giá cảnông dân mong đợi để nhận ra khi họ thu hoạch và bán cây trồng của họ Một ví dụkhác, giá trị của một loại tiền tệ và tỷ lệ khấu hao của nó phụ thuộc một phần vàonhững gì mọi người mong đợi Và chính điều này làm cho mọi người vội vàng rời bỏmột đồng tiền mà họ mong đợi mất đi giá trị, qua đó góp phần mất giá trị của đồngtiền đó Tương tự như vậy, giá của một cổ phiếu hay trái phiếu phụ thuộc một phầnvào những gì người mua tiềm năng và người bán tin rằng nó sẽ có trong tương lai

 Robert Emerson Lucas, Jr (sinh ngày 15 tháng chín 1937, Yakima,

Washington) là một nhà kinh tế học Mỹ tại Đại học Chicago Ông đã nhận được giải

thưởng Nobel Kinh tế năm 1995 "Expectations and the Neutrality of Money” năm

1972 với lý thuyết về “ những kỳ vọng hợp lý” để giải thích sự thất bại của các biệnpháp quản lý sức cầu

 Milton Friedman (31/ 7/1912 – 16/ 11/ 2006) là một nhà kinh tế học người

Mỹ

Năm 1967, Friedman đã đọc diễn văn chủ tịch trước Hội Kinh tế Mỹ, trong đóông lập luận rằng mối tương quan giữa lạm phát và thất nghiệp, dù dữ liệu có thể hiệnđiều đó, cũng không đại diện cho một sự đánh đổi thực sự, ít ra là trong dài hạn Ôngtuyên bố: “Luôn luôn có một sự đánh đổi tạm thời giữa lạm phát và thất nghiệp,

nhưng không phải sự đánh đổi lâu dài.” Nói cách khác, nếu các nhà ra chính sách thửgiữ tỉ lệ thất nghiệp thấp nhờ vào một chính sách làm cho lạm phát cao lên, họ sẽ chỉthành công trong ngắn hạn Theo Friedman, thất nghiệp sau này sẽ lại tăng, ngay cảkhi lạm phát duy trì ở mức cao Nói cách khác, nền kinh tế sẽ trải qua thời kỳ mà saunày Paul Samuelson sẽ đặt tên là suy lạm phát (stagflation)

Friedman và Edmund S Phelps- người đã giành giải Nobel Kinh tế năm

2006, độc lập nghiên cứu và đã đi đến cùng một kết quả Friedman đã áp dụng ýtưởng về hành vi hợp lý Ông lập luận rằng, sau một thời kỳ lạm phát kéo dài, người

ta sẽ đưa kỳ vọng về lạm phát trong tương lai vào quyết định của họ, làm vô hiệu hóabất kỳ hiệu quả tích cực nào của lạm phát đối với việc làm Chẳng hạn, một lý do lạmphát có thể dẫn đến việc làm cao hơn là do thuê nhiều công nhân sẽ trở nên có lợi hơnkhi giá tăng nhanh hơn lương lao động Nhưng một khi người lao động hiểu rằng sứcmua của lương họ sẽ bị giảm vì lạm phát, họ sẽ đòi trước những thỏa thuận lương caohơn, để cho lương tăng kịp với giá Kết quả là, sau khi tình trạng lạm phát diễn ra mộtthời gian, nó sẽ không còn đem lại sức tăng việc làm như ban đầu nữa Thực tế, tỉ lệthất nghiệp sẽ tăng lên nếu tình trạng lạm phát diễn ra không như mong đợi

Vào lúc Friedman và Phelps đưa ra những ý tưởng của họ, Mỹ chưa có nhiềukinh nghiệm về tình trạng lạm phát kéo dài Nên điều này thực sự có ý nghĩa dự báohơn là cố gắng giải thích những gì diễn ra trong quá khứ Tuy thế, tình trạng lạm phátdai dẳng những năm 1970 đã kiểm tra giả thiết của Friedman-Phelps Đúng thế, tươngquan lịch sử giữa lạm phát và tỉ lệ thất nghiệp bị phá vỡ đúng theo cách mà Friedman

và Phelps dự đoán: vào năm 1970, khi tỉ lệ lạm phát tăng đến hai con số, tỷ lệ thấtnghiệp lên cao, còn cao hơn cả những năm giá cả ổn định của thập niên 1950 và 1960.Cuối cùng lạm phát được kiểm soát vào những năm 1980, nhưng chỉ sau một thời kỳnhọc nhằn với tỉ lệ thất nghiệp cực cao, tồi tệ nhất kể từ cuộc Đại Suy thoái

Với việc dự đoán trước tình trạng suy lạm phát, Friedman và Phelps đã đạtđược một thành tựu lớn lao của kinh tế học thời hậu chiến Thành tựu này, hơn bất kỳkết quả nào khác, xác nhận địa vị của Milton Friedman như một nhà kinh tế vĩ đại củacác nhà kinh tế, bất kể những gì người ta có thể nghĩ về các vai trò khác của ông

Lý luận của chủ nghĩa tiền tệ về đường cong Phillips

Chủ nghĩa tiền tệ đã bác bỏ lý luận nói trên của trường phái kinh tế học vĩ mô

tổng hợp Họ cho rằng đường cong Phillips như trên chỉ là đường cong Phillips ngắn hạn Friedman đã đưa ra khái niệm tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên, theo đó khi thị trường lao động ở trạng thái cân bằng vẫn có thất nghiệp Đây là dạng thất nghiệp tự nhiên

Vì thế, ở trạng thái cân bằng, tỷ lệ thất nghiệp vẫn là một số dương Và khi nền kinh

tế cân bằng, thì lạm phát không xảy ra Đường cong Phillips ngắn hạn dốc xuống phíaphải và cắt trục hoành ở giá trị của tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên Hễ chính phủ áp dụng các biện pháp nhằm đưa tỷ lệ thất nghiệp xuống dưới mức này, thì giá cả sẽ tăng lên (lạm phát), và có sự dịch chuyển lên phía trái dọc theo đường cong Phillips ngắn hạn

Sau khi lạm phát tăng tốc, cá nhân với hành vi kinh tế điển hình (hành vi duy

lý) sẽ dự tính lạm phát tiếp tục tăng tốc Trong khi tiền công danh nghĩa không đổi,lạm phát tăng nghĩa là tiền công thực tế trả cho họ giảm đi Họ sẽ giảm cung cấp laođộng, thậm chí tự nguyện thất nghiệp Tỷ lệ thất nghiệp lại tăng lên đến mức tỷ lệ thấtnghiệp tự nhiên, trong khi tỷ lệ lạm phát vẫn giữ ở mức cao

Nếu nhà nước vẫn cố gắng giảm tỷ lệ thất nghiệp xuống dưới mức tự nhiên, cơchế như trên lại xảy ra Hậu quả là, trong dài hạn, tỷ lệ thất nghiệp vẫn ở mức tự nhiên

mà tỷ lệ lạm phát lại bị nâng lên liên tục Chính sách của nhà nước như vậy là chỉ cótác dụng trong ngắn hạn, còn về dài hạn là thất bại

Tập hợp các điểm tương ứng với tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên và các mức tỷ lệlạm phát liên tục bị đẩy lên cao tạo thành một đường thẳng đứng Đường này được

gọi là đường Phillips dài hạn.

Các nghiên cứu trong bài

1 Sự tìm kiếm mở rộng cho các kỹ thuật tốt hơn và phương pháp thu thậpthông tin và xử lý: Mankiw, N Gregory, Ricardo Reis and Justin Wolfers, 2003,

“Disagreement about Inflation Expectations,” NBER Working Paper No 9796(June), (Cambridge, Massachusetts)

2 Một số nghiên cứu cũng như chỉ ra rằng câu trả lời khảo sát thể hiệnbiến động cao:Blanchflower, David G., and Conall MacCoille, 2009, “theFormation of Inflation Expectations: An Empirical Analysis for the UK,” NationalBureau of Economic Research (NBER) Working Paper No 15388 (Cambridge,Massachusetts)

3 Sự phát triển trong tập hợp tiền tệ vẫn còn chứa các thông tin "tốtnhất"về lạm phát trong tương lai, và do đó đầu ra chi tiết về độ chênh lệch sảnlượng không tốt lắm :Callen, Tim, and Dongkoo Chang, 1999, “Modeling andForecasting Inflation in India,” IMF Working Paper, WP/99/119 (September),International Monetary Fund, Washington D.C

4 Mô hình ARMA đã chứng minh mạnh mẽ việc tạo ra các dự báo lạmphát trong ngắn hạn, là một xem xét quan trọng cho nghiên cứu này, và đã được

nghiên cứu để làm tốt hơn mô hình cấu trúc: Meylar, Aidan, Geoff Kenny and

Terry Quinn, 1998, “Forecasting Irish Inflation Using ARIMA Models,” MunichPersonal RePEs Archive (MPRA) Paper No 11359 (December)

5 Kỳ vọng lạm phát trong nền kinh tế thị trường mới nổi, hoặc tập trungvào mục tiêu tin cậy: Minella, A., Paulo Springer de Freitas, Ilan Goldfajn, andMarcelo Kfoury Muinhos, 2003, “Inflation Targeting in Brazil: ConstructingCredibility Under Exchange Rate Volatility,” Journal of International Money andFinance, Vol 22, pp 1015-40

Các nghiên cứu thực nghiệm khác

1 Michael J Lamla and Samad Sarferaz, March 2012, Updating Inflation Expectations - điều tra nghiên cứu làm thế nào các kỳ vọng lạm phát hình thành Bằng

việc phân tích đặc tính của thời gian để cập nhật những kỳ vọng và yếu tố quyết địnhtiềm năng của nó Thiết lập một mô hình kinh tế linh hoạt theo dõi sự hình thành của

kỳ vọng lạm phát của người tiêu dùng tại mỗi thời điểm trong chuỗi thời gian Kếtquả cho thấy rằng xu hướng cập nhật các kỳ vọng lạm phát thay đổi đáng kể theo thờigian và có liên quan đến số lượng và chất lượng của tin tức

2 Stefania Albanesi và ctg, 2002,Expectation Traps and Monetary Policy

Tại sao nói rằng lạm phát liên tục cao trong một số thời kỳ và liên tục thấptrong khoảng thời gian khác? Phần lớn đổ lỗi cho chính sách tiền tệ Kết quả cho thấy,trong một mô hình cân bằng tiêu chuẩn, không có cam kết dẫn đến cân bằng nhiều,hoặc bẫy kỳ vọng Trong những cái bẫy, kỳ vọng lạm phát cao hay thấp dẫn dắt côngchúng để có những hành động tự vệ mà sau đó hướng các nhà hoạch định tiền tệ rachính sách tối ưu

3 Martin D Cerisola và Gaston Gelos, What Drives Inflation Expectations in Brazil? An Empirical Analysis (2005)

Nghiên cứu này xem xét các yếu tố quyết định kinh tế vĩ mô của các kỳ vọnglạm phát khảo sát tại Brazil kể từ khi nước này thông qua khung mục tiêu lạm phátnăm 1999 Kết quả nghiên cứu cho thấy khung lạm phát mục tiêu đã giúp neo kỳvọng, với sự phát tán của những kỳ vọng lạm phát giảm đáng kể, đặc biệt là trongthời gian không chắc chắn cao Tác giả cũng cho thấy rằng ngoài mục tiêu lạm phát,quan điểm của chính sách tiền tệ, như tỷ lệ thặng dư chính hợp nhất so với GDP, đãtrở thành công cụ trong việc hình thành nên các kỳ vọng Tầm quan trọng của lạmphát trong quá khứ trong việc xác định kỳ vọng xuất hiện là tương đối thấp, và bằngchứng thực nghiệm tổng thể không cho thấy sự hiện diện của sự trì trệ đáng kể trongquá trình lạm phát

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Tại sao Michael Debabrata Patra và Partha Ray lại sử dụng mô hình ARMA?

• Phương pháp ARMA không giả định có những mối quan hệ cấu trúcgiữa các biến hoặc những tác động dẫn truyền quan trọng trong mô hình hồi quy

• Phương pháp ARMA rất kém trong việc dự đoán các điểm thay đổi lênxuống của lạm phát

• Tuy nhiên ARMA được chứng minh là một mô hình mạnh mẽ để dựđoán lạm phát trong ngắn hạn

Hồi quy giá trị của lạm phát trong hiện tại (hoặc tương lai) từ các giá trị lạmphát trong quá khứ với ARMA:

tự tương quan (autocorrelated)

Cho chuỗi dữ liệu time series X t, mô hình ARMA là một công cụ để hiểu và có

lễ để dự đoán các giá trị tương lai của chuỗi này Mô hình bao gồm hai phần, phần tựhồi quy autoregressive (AR) và phần bình quân dịch chuyển moving average (MA)

Mô hình thường được coi là mô hình ARMA(p,q) khi p là order của phần autoregressive và q là order của phần moving average

 Ký hiệu AR(p) liên quan tới mô hình tự hồi quy autoregressive với order p Phần mô hình AR(p) được viết:

1 1

Trong đó:

 Chuỗi dữ liệu time series Xt : lạm phát kỳ vọng thời gian t

 1, ,p là các tham số của mô hình, c là hằng số (constant) và t là nhiễu trắng (white noise)

 Ký hiệu MA(q) là cho phần moving average có order q:

1 1

 Trong đó θ1, , θq là thông số của mô hình, μ là giá trị kỳ vọng của

(thường được giả sử là bằng 0), và , , là nhiễu trắng (white noise)

 Mô hình tổng quan sẽ bao gồm hai mô hình con AR(p) và MA(q)

Nói chung, một quá trình ngẫu nhiên được coi là dừng nếu như trung bình và phương sai của nó không đổi theo thời gian và giá trị của đồng phương sai giữa hai thời đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách và độ trễ về thời gian giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính

Có nhiều loại kiểm định như sử dụng hàm tự tương quan (ACF), trị thống kê Q (Box và Pierce) và trị thống kê LB (Ljung-Box) Tuy nhiên, một trong những

phương pháp được sử dụng phổ biến và có độ tin cậy cao là kiểm định nghiệm đơn vị

của Dickey-Fuller (ADF)

Đồng liên kết

Giả sử có một ông già và một cậu bé đi dạo một cách ngẫu nhiên trong côngviên (random walk) Vị trí của cậu bé sẽ không cho biết bất kỳ một thông tin nào về vịtrí của ông lão

Giả sử một bà lão dắt một chú chó đi dạo trong công viên, bà lão và chú chókết nối bằng sợi dây à vị trí của bà lão luôn dao động quanh vị trí của chú chó mộtkhoảng nhất định Ta gọi bà lão và chú chó có mối quan hệ đồng liên kết

Tại sao phải kiểm định tính đồng liên kết

Khi hồi quy với các biến trong mô hình không có trạng thái dừng, ta phải kiểmđịnh tính đồng liên kiết của các biến để đảm bảo trong dài hạn các biến này luôn cânbằng với nhau

Trong ngắn hạn đôi khi ta phải sử dụng cơ chế hiệu chỉnh sai số để đảm bảotính cân bằng của các biến, dù cho các biến có đồng liên kết với nhau đi chăng nữa

Phương pháp kiểm định đồng liên kết

Phương pháp 2 bước của Engle-Granger với giả định các biến trong phươngtrình không có đồng liên kết, tương đương với việc phần dư là bước ngẫu nhiên khôngdừng

Xem xét : hệ số xác định R squared rất cao 0.9260 và phần sai số hồi quy thấp0.0061

Kiểm định t-statistic cho các biến đều có p-value < 0,05

Kiểm định F hợp lý

Trị thống kê Durbin-Watson nằm trong vùng chấp nhận 1,2447, chứng tỏ hiệntượng tương quan chuỗi không quá lớn

Thế các hệ số đã được ước lượng vào thì phương trình hồi quy sẽ có dạng :

πe = 0.006 + 0.91πt-1 – 0.22 πt-12 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12e = 0.006 + 0.91πe = 0.006 + 0.91πt-1 – 0.22 πt-12 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-1 – 0.22 πe = 0.006 + 0.91πt-1 – 0.22 πt-12 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-12 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t + 0.32εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-2 - 0.85εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-12

Xem xét : hệ số xác định R squared rất cao 0.9260 và phần sai số hồi quy thấp0.0061

Kiểm định t-statistic cho các biến đều có p-value < 0,05

Kiểm định F hợp lý

Trị thống kê Durbin-Watson 1,2447 nằm trong vùng chấp nhận

So sánh các điểm dự đoán với lạm phát thực tế

Dựa trên những sai lệch giữa dự đoán và thực tế, ta thêm độ trễ theo mùa t-13 vàsai số theo mùa t-14 để tối thiểu hóa các sai lệch này Vậy ta có phương trình ướclượng lạm phát kỳ vọng như sau :

πe = 0.006 + 0.91πt-1 – 0.22 πt-12 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12e = 0.006 + 0.91πe = 0.006 + 0.91πt-1 – 0.22 πt-12 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-1 – 0.22 πe = 0.006 + 0.91πt-1 – 0.22 πt-12 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-12 + 0.20 πe = 0.006 + 0.91πt-1 – 0.22 πt-12 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-13 + εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t + 0.32εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-2 - 0.85εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-12 - 0.27εt-14 εt + 0.32εt-2 - 0.85εt-12t-14

Thống kê mô tả của mô hình