LẠM PHÁT KỲ VỌNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở CÁC QUỐC GIA CHÂU Á VÀ VIỆT NAM.PDF

LỜI CAM ĐOANTôi xin cam đoan luận văn ‘‘LẠM PHÁT KỲ VỌNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở CÁC QUỐC GIA CHÂU Á VÀ VIỆT NAM’’ là công trình nghiên cứu của chính tác giả, nội dung được đúc kết từ qu

TP Hồ Chí Minh – Năm 2013

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-o0o -TRẦN THỊ BÍCH NGỌC

LẠM PHÁT KỲ VỌNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

Ở CÁC QUỐC GIA CHÂU Á VÀ

VIỆT NAM

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng

Mã số : 60.34.02.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

TP Hồ Chí Minh - Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn ‘‘LẠM PHÁT KỲ VỌNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở CÁC QUỐC GIA CHÂU Á VÀ VIỆT NAM’’ là công trình nghiên cứu của chính tác giả, nội dung được đúc kết từ quá trình học tập và các kết quả nghiên cứu thực tiễn trong thời gian qua, số liệu sử dụng là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng Luận văn được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS TS Nguyễn Thị Liên Hoa

Tác giả luận văn TRẦN THỊ BÍCH NGỌC

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC PHỤ LỤC

TÓM TẮT 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 2

1.1 Lý do chọn đề tài 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 4

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 5

1.4 Bố cục của luận văn 5

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 6

2.1 Tổng quan lý thuyết về lạm phát và NPKC 6

2.2 Cách thức hình thành kỳ vọng trong NPKC: 8

2.3 Diễn biến lạm phát kỳ vọng theo mô hình NPKC ở Việt Nam giai đoạn từ Khủng hoảng tài chính thế giới 2008 10

2.4 Các nghiên cứu thực nghiệm theo mô hình NPKC ở các quốc gia Châu Á 11

2.5 Các nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam 13

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 17

3.1 Mô hình nghiên cứu 17

3.2 Mẫu dữ liệu nghiên cứu 20

3.3 Phương pháp nghiên cứu 21

3.3.1 Xử lý dữ liệu ban đầu 21

3.3.2 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP trước khi xây dựng mô hình

23

3.3.3 Phương pháp ARIMA để tìm độ trễ của lạm phát trong mô hình 25

3.3.4 Phương pháp OLS để xây dựng mô hình cuối cùng 28

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 31

4.1 Kết quả ước lượng của Việt Nam 31

4.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP 31

4.1.2 Ước lượng ARIMA tìm độ trễ của lạm phát 34

4.1.3 Ước lượng OLS tìm ra mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam 38

4.1.4 Kiểm định đồng liên kết Engle-Granger 41

4.2 Kết quả ước lượng ở tám quốc gia Châu Á 42

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 49

5.1 Kết luận và hàm ý 49

5.2 Hạn chế của luận văn 50 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ADF: Augmented Dickey-Fuller

CPI: Chỉ số giá tiêu dùng

FAO: Tổ chức lương nông thế giới

FDI: Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài

FII: Vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài

FPI: Vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài vào thị trường chứng khoán GDP: Tổng sản phẩm quốc nội

IFS: International Monetary Fund’s International Financial Statistics HP: Hodrick – Prescott

NHNN: Ngân hàng nhà nước

NKPC: Mô hình đường cong Phillips mới

OECD: Organization for Economic Co-operation and Development PP: Phillips-Perron

PPI: Chỉ số sản xuất công nghiệp

WB: Ngân hàng Thế giới

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1: Dự báo mối quan hệ giữa các biến độc lập và lạm phát

Bảng 2: Tóm tắt hành vi của các hệ số AC và PAC trong mô hình MA,

AR và ARMA Bảng 3: Các giá trị đặc trưng cho kiểm định DW = 0

Bảng 4: Kiểm định ADF đối với dữ liệu Việt Nam

Bảng 5: Kiểm định PP đối với dữ liệu Việt Nam

Bảng 6: Kết quả các tham số của mô hình ARIMA, AR(4) được ước

lượng theo phần mềm Stata Bảng 7: Kết quả các tham số của mô hình ARIMA, MA(4) được ước

lượng theo phần mềm Stata Bảng 8: Kết quả các tham số của mô hình ARIMA, AR(4) MA(4) được

ước lượng theo phần mềm Stata Bảng 9: Kết quả các thông số kiểm định

Bảng 10: Kết quả ước lượng mô hình lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam

Bảng 11: Kết quả kiểm định đồng liên kết theo phần mềm Stata

Bảng 12: Phân loại các quốc gia theo IMF

Bảng 13: Tóm tắt các biến có ý nghĩa trong mô hình dự báo lạm phát kỳ

vọng ở Hàn Quốc và Singapore Bảng 14: Tóm tắt các biến có ý nghĩa trong mô hình dự báo lạm phát kỳ

vọng ở các quốc gia còn lại Bảng 15: Chế độ Tỷ giá ở các quốc gia Châu Á

Phụ Lục 2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

Phụ Lục 3: Số liệu dưới dạng ln của các nước

Phụ Lục 4: Các yếu tố xác định lạm phát kỳ vọng ở các nước

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu này theo đuổi cách thức xác định lạm phát trong tương lai ở tám quốc gia Châu Á – Hàn Quốc, Singapore, Ấn Độ, Thái Lan, Malaysia, Philippine, Indonesia và quan trọng là ở Việt Nam trong giai đoạn từ những năm 1991 đến đầu năm 2013, thông qua việc tìm hiểu các nhân tố gây ra lạm phát kỳ vọng ở các nước này bằng việc ước lượng theo mô hình đường cong Phillip mới (NKPC) từ các nhân tố vĩ mô chính như lạm phát trong quá khứ, chính sách tiền tệ, chi phí biên và các cú sốc sung

Các kết quả thực nghiệm cho thấy lạm phát trong quá khứ, đặc biệt là lạm phát trước đó một năm có ảnh hưởng rất lớn đến lạm phát hiện tại và là dự báo tốt nhất cho lạm phát kỳ vọng trong ngắn hạn Một điểm thú vị khác là bài nghiên cứu còn tìm thấy mức ý nghĩa thống kê của biến giá lương thực thế giới ở sáu trên tám quốc gia – giá này được lấy từ tổ chức FAO Điều này khác với các nghiên cứu trước đây và khẳng định rằng, giá lương thực thế giới vẫn có ảnh hưởng, tác động lên kỳ vọng và lạm phát sau đó ba tháng

Từ khóa: Lạm phát, lạm phát kỳ vọng, chính sách tiền tệ, khe hở sản lượng, khe hở cung tiền thực, mô hình ARIMA, kiểm định ADF, kiểm định PP, kiểm định đồng liên kết Enger-Granger

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Lý do chọn đề tài

Trong suốt hai thập kỷ gần đây, các nền kinh tế Châu Á mới nổi có tốc độ tăng trưởng rất cao và nhanh Điều này đã và đang khiến các vấn đề liên quan đến việc kiểm soát lạm phát trở nên gay gắt và bức thiết hơn bao giờ hết Vì vậy, muốn điều hành lạm phát một cách hiệu quả, Chính phủ mỗi quốc gia phải hiểu và nắm được các áp lực chính gây ra lạm phát trong chính quốc gia

đó Các áp lực này đã trở nên căng thẳng hơn từ sau năm 2008 – hậu quả của khủng hoảng tài chính toàn cầu – lạm phát gia tăng rất nhanh từ tháng 10/2009 – thời điểm các gói kích thích kinh tế của các nước trên thế giới được tung ra để cứu kinh tế Từ đó, các yếu tố tiền tệ tích lũy từ các gói kích thích kinh tế cùng với giá lương thực và dầu mỏ tăng cao đã đẩy lạm phát tăng quá nhanh Những yếu tố về kỳ vọng trong thời gian này trở nên mất kiểm soát khiến các nhà hoạch định chính sách không thể thành công với các chính sách tiền tệ của mình Kỳ vọng về lạm phát là yếu tố rất quan trọng đối với các nhà hoạch định chính sách Bởi việc neo thành công những kỳ vọng này sẽ tạo dựng niềm tin của dân chúng đối với ngân hàng trung ương, từ đó giúp chính sách tiền tệ phát huy tác dụng của mình, tạo ra một không gian tương đối cho các chính sách tiền tệ trở nên linh hoạt hơn trong ngắn hạn Những kỳ vọng

về lạm phát trong tương lai có ảnh hưởng rất lớn đến quá trình ra quyết định của các đại diện trong nền kinh tế Bên cạnh yếu tố lạm phát kỳ vọng, các yếu

tố liên quan đến chính sách tiền tệ như cung tiền và lãi suất cũng có vai trò quan trọng không kém trong việc hình thành lạm phát ở các quốc gia Châu Á, đặc biệt là các quốc gia đang phát triển ở khu vực Đông Nam Á

Hình 1: Lạm phát kỳ vọng ngắn hạn ở các quốc gia Đông Nam Á

(Nguồn: Economic Consensus, BIS Papers No 70, năm 2012)

Mức độ kỳ vọng lạm phát của người dân phụ thuộc vào diễn biến lạm phát trong quá khứ Từ năm 2005 đến nay chỉ số lạm phát của Việt Nam luôn ở mức cao so với hai quốc gia có thể xem là tương tự như nước ta là Thái Lan

và Trung Quốc Chính mức độ cao và dai dẳng đó đã dần hình thành mức độ

kỳ vọng lạm phát cao trong người dân và có thể dẫn đến khả năng kiểm soát của Chính phủ sẽ rất khó khăn

Hình 2: Lạm phát thực tế và lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam

(Nguồn: Economic Consensus, BIS Papers No 70, năm 2012)

Ba năm gần đây, ổn định vĩ mô là một trong bốn vấn đề quan trọng trong định hướng chính sách ở Việt Nam, trong đó lạm phát là vấn đề nổi bật nhất Sau khi gia nhập WTO, nền kinh tế Việt Nam dần chuyển sang nền kinh tế mở, sự ảnh hưởng của kinh tế thế giới lên kinh tế Việt Nam ngày càng rõ nét Khác với giai đoạn Khủng hoảng năm 1997, Việt Nam là một ngoại lệ thì nay Việt Nam đang bị cuốn vào dòng xoáy của Khủng hoảng tài chính thế giới 2008 và khủng hoảng nợ công ở Mỹ và Châu Âu Từ 2011 đến nay, Việt Nam vẫn đang rất chật vật xoay sở trong việc kiềm chế sự gia tăng của lạm phát, các yếu tố kỳ vọng và tìm cách đưa kinh tế thoát khỏi suy thoái Nhiều thách thức mới cho việc quản lý kinh tế vĩ mô được đặt ra Hàng loạt những thay đổi trong mô trường vĩ mô và chính sách kinh tế đã đặt ra yêu cần mới trong việc tiếp cận một cách có hệ thống và toàn diện nhằm xác định những nhân tố vĩ

mô quyết định lạm phát trong bối cảnh mới

Vì vậy, tác giả chọn đề tài “LẠM PHÁT KỲ VỌNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở CÁC QUỐC GIA CHÂU Á VÀ VIỆT NAM” để đánh giá tác động của các nhân tố vĩ mô chính lên lạm phát ở Châu Á và quan trọng là ở Việt Nam, trong đó xem xét ảnh hưởng của yếu tố kỳ vọng của các nhân tố lên lạm phát hiện tại Từ đó, đưa ra khả năng dự báo của các nhân tố này đối với sự hình thành lạm phát trong tương lai

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn này nghiên cứu, đánh giá và kiểm định lại các các nhân tố vĩ mô chính tác động lên lạm phát ở các quốc gia Châu Á nói chung và ở Việt Nam nói riêng trong giai đoạn 1996 – 2013, giai đoạn mà hầu hết các quốc gia Châu Á chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ hai cuộc khủng hoảng năm 1997 và

2008, trong đó đánh giá tác động của nhân tố mới là chính sách tiền tệ trong

mô hình NKPC Từ đó, tác giả xây dựng mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng ở

các quốc gia này, đồng thời luận văn còn tìm hiểu sự khác biệt về vai trò của

từng nhân tố này đối với lạm phát kỳ vọng giữa nhóm các quốc gia phát triển

và đang phát triển

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu trên, tác giả đưa ra một số câu hỏi nghiên

cứu như sau:

 Lạm phát trong quá khứ ảnh hưởng như thế nào đến lạm phát hiện tại và

việc hình thành lạm phát kỳ vọng ở các quốc gia Châu Á và Việt Nam ?

 Vai trò của chính sách tiền tệ qua hai nhân tố tăng trưởng cung tiền và lãi

suất thực có tác động như thế nào đối với lạm phát ở các quốc gia Châu Á

và đặc biệt là ở Việt Nam ?

 Khả năng dự báo của các nhân tố này đối với việc hình thành lạm phát

trong tương lai ?

1.4 Bố cục của luận văn

Luận văn này gồm có 5 chương : chương 1 giới thiệu trình bày tổng quan các

nội dung chính của luận văn và giải thích lý do tác giả chọn đề tài này để

nghiên cứu Chương 2 trình bày tổng quan lý thuyết, nội dung, phương pháp

và kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan trước đây Chương 3

mô tả mẫu dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu

và giải thích các biến được sử dụng để phân tích Chương 4 thảo luận về

những kết quả thực nghiệm Chương 5 kết luận của luận văn

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Tổng quan lý thuyết về lạm phát và NPKC

Các lý thuyết hiện đại về lạm phát của Samuelson và Nordhaus (2005) trong cuốn sách của mình “Kinh tế vĩ vô, bản thứ 18” cho thấy có ba nguyên nhân chính dẫn đến lạm phát: cầu đẩy, chi phí đẩy và các kỳ vọng lạm phát trong tương lai cũng như lạm phát trong quá khứ

 Lạm phát cầu đẩy diễn ra khi tổng cầu tăng không ổn định dẫn đến việc gia tăng các áp lực lên nguồn lực kinh tế và GDP thực lớn hơn GDP tiềm năng, tức là khe hở sản lượng dương Một sự gia tăng trong tổng cầu có thể đến từ nhiều nguyên nhân như người tiêu dùng chi tiêu nhiều hơn, hoặc cũng có thể do lãi suất giảm, thuế bị cắt hay đơn giản là niềm tin của người tiêu dùng gia tăng… Và một nguyên nhân khác không kém phần quan trọng là sự gia tăng trong cung tiền mở rộng – tổng tiền trong nền kinh tế trong một thời điểm làm gia tăng tổng cầu, từ đó làm giá cả tăng lên Điều này sẽ dẫn đến lạm phát nếu cầu tăng nhanh hơn cung

 Lạm phát chi phí đẩy: cách tiếp cận này dựa trên nguyên nhân là sự gia tăng trong chi phí các nhân tố sản xuất Khi chi phí sản xuất tăng cao, sản lượng giảm sút Cung bị giảm dẫn đến giá tăng Theo đó, người lao động yêu cầu mức lương cao hơn và điều này lại dẫn đến tăng chi phí Mà nguyên nhân chi phí các nhân tố sản xuất tăng cao có thể do giá dầu, sự phá giá đồng tiền dẫn đến giá nhập khẩu các nguyên liệu tăng cao, lãi suất tăng khiến chi phí vay nợ tăng cao…

 Kỳ vọng lạm phát thời gian gần đây được xem là một nhân tố quan trọng trong việc dự báo lạm phát và luôn được các nhà kinh tế, các nhà chính

sách theo dõi Bởi những kỳ vọng này ảnh hưởng lên hành vi của người dân theo nhiều cách khác nhau và có ảnh hưởng lâu dài lên lạm phát

Trong khi đó, khi nghiên cứu về lạm phát theo hướng của Phillips (1958) và Lipsey (1950) phát triển dựa trên mô hình đường cong Phillips, việc bổ sung vai trò kỳ vọng về lạm phát vào mô hình của Friedman (1960) và Edmund Phelps (1967) và những cải biên, chỉnh sửa gần đây của Fischer (1977) và Taylor (1979) đã khẳng định vai trò quyết định lớn đến lạm phát hiện tại và tương lai của lạm phát kỳ vọng Các kết quả của Calvo (1983) và Gali và Gertler (1999) cũng góp phần khẳng định thêm điều này Vì vậy, việc xác định các nhân tố kỳ vọng này sẽ giúp các nhà hoạch định dự báo được lạm phát trong tương lai NPKC mô tả mối quan hệ giữa lạm phát và kỳ vọng của các đại diện trong nền kinh tế về lạm phát tương lai, chi phí biên hay khe hở sản lượng Thông qua NPKC, lạm phát sẽ có xu hướng tăng khi khe hở sản lượng tăng, vì lúc này, chi phí cao được chuyển vào giá cả và khi lạm phát kỳ vọng tăng cao, các đại diện kinh tế sẽ tăng giá hôm nay để phản ánh mức giá cao hơn ở hôm sau Gali và Gertler (1999), Whelan, Karl (2005) đã phát triển

mô hình NPKC Đây là nhân tố có vai trò rất quan trọng quyết định đến lạm phát hiện tại và tương lai Nhân tố này giúp xác định yếu tố kỳ vọng của lạm phát

Có ba trường hợp cơ bản cho việc hình thành kỳ vọng:

 Khi lạm phát ở mức thấp trong suốt một khoảng thời gian dài, kỳ vọng sẽ

“tĩnh” – nói cách khác, các tổ chức cá nhân (hộ kinh doanh và doanh nghiệp) sẽ không còn lo lắng về lạm phát và làm ngơ trước sự thật rằng mức lạm phát có thể thay đổi

 Khi lạm phát ở mức tương đối cao, người ta đã không thể làm ngơ được nữa Nếu sự thay đổi trong tỷ lệ lạm phát diễn ra chậm, mức lạm phát của năm sau có thể dự tính được trên cơ sở mức lạm phát của năm trước – hay nói cách khác, khi đó kỳ vọng có khả năng thích ứng, tức là phụ thuộc vào các giá trị quá khứ của lạm phát Đường cong Phillips trong trường hợp này có công thức: = + +

Đường cong sẽ dịch chuyển lên hoặc xuống tùy thuộc vào mức lạm phát của năm ngoái cao hay thấp hơn mức lạm phát của năm kia Theo kỳ vọng thích ứng, tỷ lệ lạm phát sẽ tăng (giảm) theo thời gian nếu > 0 ( < 0), tức là − = > 0

 Khi những điều kiện cơ bản và chính sách của chính phủ thay đổi nhanh chóng, kỳ vọng thích ứng sẽ dẫn tới những sai lầm to lớn và đắt giá Trong những tình huống như vậy, các tổ chức cá nhân sẽ điều chỉnh kỳ vọng không phải dựa vào quá khứ, mà dựa trên cơ sở nhìn về phía trước và cố đoán biết các chính sách mà chính phủ sẽ ban hành trong tương lai Hay theo cách khác, các tổ chức cá nhân sẽ bỏ qua kỳ vọng thích ứng và chuyển sang kỳ vọng hợp lý Một điều thú vị là, khi các chính sách của chính phủ được tiên đoán m ột cách hoàn hảo thì chúng sẽ chẳng còn tác dụng gì cho nền kinh tế thực khi kỳ vọng được hình thành m ột cách hợp

lý Vì vậy, nếu chính phủ tuyên bố rằng sẽ tăng chi tiêu để tăng tỷ lệ việc làm, các tổ chức các nhân sẽ ngay lập tức điều chỉnh tăng tỷ lệ lạm phát kỳ vọng (đường cong Phillips dịch chuyển lên trên) và chính sách sẽ không

có hiệu quả gì ngoài việc làm tỷ lệ lạm phát tăng cao hơn

Quá trình hình thành kỳ vọng cũng ảnh hưởng khác nhau lên hiệu quả của chính sách kinh tế Nếu dân chúng hành động theo kiểu kỳ vọng thích nghi thì chính sách sẽ có công hiệu hơn là kỳ vọng hợp lý Trong thực tế, doanh nghiệp và người lao động sẽ thực hiện mặc cả tiền lương của mình trong giai đoạn làm việc bằng cách hình dung giá cả của giai đoạn đó như thế nào Một khi người lao động dự đoán rằng vào lúc vào lúc mà mình nhận lương giá cả

sẽ tăng gấp đôi thì chắc chắn rằng ngày đặt bút ký hợp đồng lao động hôm nay là cơ hội tốt nhất để họ yêu cầu doanh nghiệp phải tăng tiền lương của mình, ít nhất là gấp đôi, nếu không muốn sắp tới phải ăn chỉ bằng một nửa của ngày hôm nay

Và nếu chủ doanh nghiệp cũng đồng ý chuyện này, nghĩa là sẽ trả lương tăng gấp đôi, thì không có lý do gì họ không tăng giá bán sản phẩm để bù vào phần chi phí tăng lương (và cả những nguyên liệu đầu vào mà họ cũng nghĩ là

tăng) Như vậy, khi cả hai bộ phận này trong dân chúng cùng có một kỳ vọng

về giá cả trong tương lai tăng gấp đôi thì chắc chắn nó sẽ tăng ít nhất là gấp đôi Rõ ràng là, sự tăng giá này chẳng phải bắt nguồn từ tăng tiền quá mức, biến động giá tương đối như tỷ giá hay sự thay đổi cấu trúc của nền kinh tế

mà bắt nguồn từ yếu tố kỳ vọng Các chính sách chống lạm phát sẽ khó khăn hơn khi mà yếu tố kỳ vọng chưa ổn định

2.3 Diễn biến lạm phát kỳ vọng theo mô hình NPKC ở Việt Nam giai đoạn từ Khủng hoảng tài chính thế giới 2008

Vào đầu năm 2007, nền kinh tế Việt Nam lúc này còn rất lạc quan, thị trường chứng khoán, bất động sản có giá tăng rất nhanh, FDI và FPI tăng rất mạnh và lớn nên dù cán cân tài khoản vãng lai bị thâm hụt nặng nhưng Ngân hàng nhà nước (NHNN) vẫn có thể âm thầm mua vào ngoại tệ mà không gây sức ép lên

tỷ giá Lúc này nền kinh tế vẫn rất ổn định trên đường Phillips có lạm phát kỳ vọng thấp Chỉ sau đó ít lâu đến quý 4 năm 2007, lạm phát ở Việt Nam, lần đầu tiên sau nhiều năm, vượt qua ngưỡng một con số Cũng trong năm 2007, chính sách tiền tệ của NHNN thể hiện qua các biện pháp hành chính vào lãi suất và tăng trưởng tín dụng đã có tác dụng không nhỏ lên lãi suất Thực tế là lãi suất liên ngân hàng một tháng trung bình cho cả quý giảm từ 8.26% trong quý 1 xuống 5.55% trong quý 3, điều này cho thấy nền kinh tế đã được nới lỏng một cách gián tiếp Trong quý 4 năm 2007, NHNN bắt đầu thực hiện siết thanh khoản làm lãi suất liên ngân hàng tăng trở lại lên 6.75% Nhưng lần thắt chặt này đã khiến nền kinh tế rời khỏi đường Phillips rất nhanh Vì vậy đầu năm 2008, NHNN nâng tất cả các loại lãi suất chính sách, phát hành 20,000 tỷ tín phiếu bắt buộc để rút thanh khoản về, đặt trần tăng trưởng tín dụng và chấm dứt tích lũy dự trữ ngoại tệ Lãi suất liên ngân hàng một tháng đã tăng vọt lên 8.97% và đạt đỉnh 19.31% vào quý 3 năm 2008 Đồng thời, lãi suất cơ

bản lúc này tăng lên 14% từ ngày 11/06/2008 Lần thắt chặt đã diễn ra rất nhanh và quyết liệt Điều này khiến nền kinh tế phản ứng như lý thuyết với đường Phillips mới có lạm phát kỳ vọng cao hơn Quý 1 năm 2009, tăng trưởng GDP chỉ còn 3.1% so với năm ngoái đến từ hai nguyên nhân chính là tiền tệ bị thắt chặt và ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng tài chính thế giới 2008 Giá các loại nguyên liệu thô và giá dầu giảm mạnh, kéo lạm phát ở Việt Nam giảm theo Nhờ vậy, lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam giảm mạnh trong năm

2009 và giúp nền kinh tế trở về đường Phillips ban đầu

Từ tháng 10/2008, NHNN bắt đầu cắt giảm lãi suất và đến quý 1 năm 2009, lãi suất cơ bản chỉ còn 7%, thấp hơn năm 2007 Lãi suất liên ngân hàng lúc này giảm xuống còn 6.73%, chính sách tiền tệ đã được nới lỏng quá nhanh Gói kích cầu thông qua hỗ trợ lãi suất, tăng đầu tư công và giảm thuế lên lến 8% GDP đã được giữ quá lâu trong giai đoạn này và lãi suất cơ bản chỉ được nâng lên 8% vào cuối năm 2009 và đạt 8.78% vào quý 4 năm 2010 đã khiến lạm phát một lần nữa quay trở lại 2 con số Lạm phát kỳ vọng tăng rất nhanh khiến các nỗ lực thắt chặt tiền tệ trong năm 2011 của NHNN trở nên chật vật trong hai năm 2011 và 2012

2.4 Các nghiên cứu thực nghiệm theo mô hình NPKC ở các quốc gia Châu Á

Trong hầu hết các mô hình NPKC đo lường cho các quốc gia phát triển, khe

hở sản lượng được ứng dụng như một chỉ số đo lường tổng cầu Mối liên hệ giữa lãi suất và mức cầu dư ở các nền kinh tế phát triển được tìm thấy rất rõ ràng bởi tính hiệu quả cao trong cơ chế truyền dẫn từ chính sách tiền tệ vào kinh tế thực thông qua lãi suất Vì vậy Scheibe và Vines (2005) cho rằng không nên đưa cung tiền cùng với khe hở sản lượng vào mô hình Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm trên mười mô hình về lạm phát của Razzak (2002) lại

cho thấy khe hở sản lượng lại không phải là biến giải thích có ý nghĩa thống

kê đối với lạm phát, mà các biến thuộc về chính sách tiền tệ như cung tiền và lãi suất thực mới là biến có ý nghĩa thống kê tốt hơn trong việc cung cấp thông tin về lạm phát trong tương lai Với các quốc gia đang phát triển, mô hình đo lường lạm phát theo khe hở sản lượng cũng ít được ứng dụng Nghiên cứu của Coe và McDermott (1997) về việc sử dụng mô hình có yếu tố khe hở sản lượng ở Châu Á cũng cho thấy mô hình này không thực sự hiệu quả ở Thái Lan, Trung Quốc và Ấn Độ Một lý giải có thể chấp nhận được trong trường hợp này là các quốc gia đang phát triển có thị trường tài chính không thực sự phát triển, và do đó mối liên hệ giữa lãi suất và tổng cầu yếu Vì vậy, đối với các quốc gia đang phát triển, khe hở cung tiền thực nên được đưa vào

mô hình như là một nhân tố tiềm năng trong việc xác định lạm phát kỳ vọng thay cho khe hở sản lượng

Các cú sốc cung nội địa, đặc biệt là các cú sốc liên quan đến khu vực nông nghiệp, có thể cung cấp những chỉ báo vĩ mô quan trọng đối với các quốc gia đang phát triển Không xét đến việc các cú sốc này là tạm thời hay lâu dài, phạm vi ảnh hưởng lên lạm phát phụ thuộc vào tỷ trọng của khu vực ảnh hưởng này trong chỉ số giá Ví dụ, ở các quốc gia đang phát triển, thực phẩm chiếm tỷ trọng lớn trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Ngoài ra, giá thực phẩm

có xu hướng không ổn định vì ảnh hưởng của thời tiết cũng như sự tồn tại của các hàng rào thương mại Thêm vào đó, một sự gia tăng trong giá các hàng hóa thực phẩm không chỉ làm tăng lạm phát ngắn hạn do tỷ trọng cao trong CPI, mà còn khiến kỳ vọng lạm phát gia tăng, từ đó có những tác động không tốt lên tỷ lệ lạm phát

Kết quả của Carolina và Unsal (2011) cũng cho thấy lạm phát ở Châu Á trong suốt hai thập kỷ gần đây chủ yếu do các cú sốc tiền tệ và sốc cung, tuy nhiên

ảnh hưởng của các cú sốc này trong những năm gần đây không còn mạnh nữa,

mà các áp lực từ phía cầu bắt đầu trở thành những nguyên nhân lớn đối với lạm phát ở Châu Á Sốc cung giải thích 45% những dao động lạm phát ở Châu Á, trong đó ¾ đến từ sốc giá hàng hóa Sốc cầu giải thích 55% còn lại,

¾ phản ánh tác động của sốc tiền tệ và ¼ đến từ khe hở sản lượng Đặc biệt, những thay đổi trong cung tiền và lãi suất chỉ giải thích 25% dao động lạm phát; trong đó chỉ có 15% đến từ tỷ giá dù tỷ giá đóng vai trò quan trọng đối với các quốc gia như Indonesia và Hàn Quốc Khi phân chia nguồn gốc của các cú sốc, Carolina và Unsal (2011) cho thấy 60% dao động lạm phát ở Châu

Á chủ yếu do các yếu tố nội địa, 30% do các nhân tố toàn cầu và 10% còn lại

do yếu tố khu vực Kết quả của Puzon (2009) đối với ASEAN-4 cho thấy lạm phát ở Thái Lan chủ yếu do lạm phát quá khứ gây ra; còn ở Indonesia, lãi suất, các cú sốc giá và khủng hoảng tài chính 1997 là những nguyên chính khiến lạm phát tăng cao; đối với Phillipines là lãi suất, tỷ giá quá khứ và tỷ lệ thất nghiệp quá khứ Ho và McCauley (2003) cho rằng vai trò của tỷ giá trong quá trình hình thành xu hướng lạm phát trong nước sẽ mạnh hơn đối với các quốc gia đang phát triển Ito và Sato (2006) cũng tìm ra ý nghĩa thống kê của biến tỷ giá trong việc xác định lạm phát ở Hàn Quốc và Thái Lan nhưng lại không đúng với Singapore

2.5 Các nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam

Dựa theo lý thuyết, các nghiên cứu gần đây về lạm phát ở Việt Nam đã kết hợp nhiều nhân tố từ cả phía cầu đẩy và chi phí đẩy nhằm giải thích các biến động của lạm phát Các nhân tố này bao gồm CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá dầu và giá gạo thế giới

Jongwanich và Park (2008) khi nghiên cứu các nhân tố gây ra lạm phát ở chín

quốc gia Châu Á, trong đó có Việt Nam, thông qua mô hình kết hợp các nhân

tố chi phí đẩy (lạm phát trong giá dầu và giá lương thực quốc tế) và các nhân

tố cầu kéo (CPI, PPI, tỷ giá và khe hở sản lượng) đã chỉ ra rằng giai đoạn lạm phát gia tăng ở Châu Á năm 2007 – 2008 chủ yếu đến từ dư cung và kỳ vọng lạm phát chứ không phải các nhân tố chi phí đẩy dù rằng lạm phát giai đoạn này trùng hợp với sự gia tăng của giá lương thực và giá dầu thế giới

Nguyễn Trí Thành và Võ Thu Hằng (2010) tìm thấy độ trì trệ của lạm phát Việt Nam là cao và là một trong những nhân tố quan trọng quyết định lạm phát của Việt nam trong hiện tại Ngoài ra, hai tác giả này cũng cho thấy kiểm soát lạm phát một cách có hiệu quả trở nên rất khó một khi nó đã bắt đầu tăng lên và mức chuyển tỷ giá vào lạm phát là đáng kể trong ngắn hạn với việc phá giá dẫn đến giá cả tăng lên trong khi thâm hụt ngân sách cộng dồn không có ảnh hưởng nhiều đến lạm phát Cung tiền và lãi suất khi tác động lên lạm phát

có một độ trễ nhất định

Các kết quả nghiên cứu về vai trò của tiền tệ thì trái ngược nhau, có thể do các giai đoạn nghiên cứu khác nhau cũng như dữ liệu và phương pháp ước lượng khác nhau Một nghiên cứu của IMF (2006) sử dụng dữ liệu quý trong giai đoạn 2001 – 2006 cho thấy tồn tại vai trò quan trọng của tiền tệ đối với lạm phát Nghiên cứu đã khẳng định tốc độ tăng cung tiền và tín dụng bắt đầu

có mối quan hệ với lạm phát từ năm 2002 Bên cạnh đó còn chỉ ra rằng trong khi kỳ vọng lạm phát và khe hở sản lượng có tác động đến lạm phát thì các cú sốc giá dầu và tỷ giá có ít vai trò trong việc giải thích biến động của lạm phát trong giai đoạn nghiên cứu Lạm phát ở Việt Nam thường kéo dài hơn những nước khác trong khu vực Điều này một lần nữa cho thấy một khi người dân

đã có kỳ vọng về lạm phát, việc kiểm soát trở nên khó khăn hơn Võ Trí Thành và cộng sự (2000) và Carmen (2005) khẳng định tồn tại mối quan hệ

cùng chiều giữa tốc độ tăng trưởng cung tiền và lạm phát ở Việt Nam Tuy nhiên, nghiên cứu của IMF (2003) và Lê Việt Hùng và Pfau (2008) lại cho thấy tiền tệ hầu như không có tác động gì đến lạm phát

Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013) trong khuôn khổ phương pháp SVAR cho thấy chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát, đặc biệt là cung tiền M2 và độ trễ của tác động này là khoảng 6 tháng, còn tỷ giá không tác động nhiều mà chủ yếu thể hiện vai trò kênh truyền dẫn Đồng thời, vai trò của yếu tố kỳ vọng lên việc tăng giá trong nước, sự kỳ vọng này bắt nguồn từ nhiều nguồn nhưng chủ yếu vẫn

là do sự ảnh hưởng của lạm phát cao trong quá khứ và vấn đề điều hành của người làm chính sách

Trương Văn Phước và Chu Hoàng Long (2005) sử dụng phương pháp ước lượng Granger cho giai đoạn từ tháng 7 năm 1994 đến tháng 12 năm 2004 và chứng minh rằng các nhân tố quyết định lạm phát trong giai đoạn này là lạm phát của các kỳ trước và khe hở sản lượng Cung tiền không có ý nghĩa đối với lạm phát và tác động của giá dầu, giá gạo quốc tế cũng như mức chuyển

tỷ giá và lạm phát là rất thấp

Nguyễn Thùy Vinh và Fujita (2007) sử dụng cách tiếp cận VAR để nghiên cứu tác động của tỷ giá đối với sản lượng và lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn từ 1992 đến 2005 Các tác giả cho thấy rằng nguyên nhân chủ yếu khiến sản lượng và mức giá thay đổi là các biến động của các biến này trong quá khứ và tỷ giá có ảnh hưởng nhiều đến cán cân thương mại và sản lượng hơn đến lạm phát Mô hình VAR của tác giả bao gồm sản lượng công nghiệp, CPI,

tỷ giá, cung tiền, thâm hụt thương mại và lãi suất của Mỹ Mô hình này tập trung chủ yếu vào mức chuyển của tỷ giá và do vậy bỏ qua các nhân tố quyết

định lạm phát khác

Phạm Thế Anh (2008) đã sử dụng các số liệu truyền thống cho giai đoạn tháng 1/1994 đến tháng 8/2008 trong mô hình SVAR và chỉ ra rằng những biến động trong quá khứ của các biến có vai trò giải thích cho hầu hết các biến được nghiên cứu với các cú sốc cung tiền M2 và lãi suất đóng vai trò rất nhỏ Tác giả còn nghiên cứu các nhân tố quyết định lạm phát cho giai đoạn này với dữ liệu quý của CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng công nghiệp

và sai số ECM từ các kiểm định tự tương quan cho mối quan hệ PPP và mối quan hệ về cầu về tiền Nghiên cứu đã khẳng định vai trò của lạm phát quá khứ và sản lượng đối với lạm phát đồng thời khẳng định giá dầu quốc tế không có ảnh hưởng đến lạm phát hiện tại Một phát hiện khác của nghiên cứu là vai trò quan trọng của tốc độ tăng trưởng cung tiền đến lạm phát (sau 3 kỳ) trong khi lãi suất đóng vai trò bị động

Có thể thấy, tổng quan các nghiên cứu đã có về các nhân tố quyết định đến lạm phát ở Việt Nam đều cho thấy lạm phát quá khứ có vai trò rất quan trọng quyết định lạm phát hiện tại và tương lai Chính yếu tố này tác động đến kỳ vọng của người dân Các kết quả về vai trò của tiền tệ thông qua hai biến cung tiền và lãi suất trái ngược nhau Trong khi đó, vai trò của tỷ giá và giá cả quốc tế rất nhỏ khá đồng nhất ở các nghiên cứu trước đây

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình nghiên cứu

Bài nghiên cứu kết hợp mô hình của Pami Dua (2009) áp dụng cho tám quốc gia Châu Á và Patra và Ray (2010) đã từng áp dụng ở Ấn Độ để tìm ra các nhân tố tác động lên lạm phát và xây dựng mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng

Mô hình sử dụng để thực hiện nghiên cứu:

kỳ vọng

Trong đó, lạm phát kỳ vọng được xác định bởi các yếu tố:

 Yếu tố kỳ vọng được thể hiện qua độ trễ i thời kỳ so với thời điểm t

 : Lạm phát trễ i thời kỳ so với thời điểm t

 Nhân tố cầu trong nước thể hiện qua biến ( − ∗), ( 2 − 2∗) và Trong hầu hết các

mô hình Phillips đo lường cho các quốc gia phát triển, khe hở sản lượng,

= ( − ∗), được ứng dụng như một chỉ số đo lường tổng cầu Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm trên mười mô hình về lạm phát của Razzak (2002) lại cho thấy khe hở sản lượng lại không phải là biến giải thích có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích và dự báo lạm phát, mà các biến thuộc về chính sách tiền tệ như cung tiền, = ( 2 − 2∗), và lãi suất thực, , dường như cung cấp thông tin về lạm phát trong tương lai tốt hơn những gì biến khe hở sản lượng mang lại Đối với các quốc gia đang phát triển, mô hình đo lường lạm phát theo khe hở sản lượng cũng ít được ứng dụng Nghiên cứu của Coe và McDermott (1997) về việc sử dụng mô hình khe hở sản lượng ở Châu Á cũng cho thấy mô hình này không thực sự hiệu quả ở Thái Lan, Trung Quốc và Ấn Độ

Vì vậy, để có thể có cái nhìn rõ hơn cũng như xác định tính hiệu quả của các biến trong việc xác định lạm phát, tác giả sử dụng cả hai biến khe hở sản lượng và khe hở cung tiền thực để đo lường

 Nhân tố cầu bên ngoài được xác định bởi biến tỷ giá – ( ) Tỷ giá tác động trực tiếp lên giá nhập khẩu và từ đó sẽ có tác động truyền dẫn khiến giá cả tăng cao, cũng như tác động lên lạm phát kỳ vọng Ho và McCauley (2003) cho rằng vai trò của tỷ giá trong quá trình hình thành xu hướng lạm phát trong nước sẽ mạnh hơn đối với các quốc gia đang phát triển Ito và Sato (2006) cũng tìm ra ý nghĩa thống kê của biến tỷ giá trong việc xác định lạm phát ở Hàn Quốc và Thái Lan nhưng lại không đúng với

Singapore

Trong bài nghiên cứu này, phần trăm thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực sẽ

là biến được dùng để đo lường lạm phát, thể hiện tính cạnh tranh của một quốc gia lên cầu

 Nhân tố cung nội địa: các cú sốc cung nội địa, đặc biệt là các cú sốc liên quan đến khu vực nông nghiệp, có thể cung cấp những chỉ báo vĩ mô quan trọng đối với các quốc gia đang phát triển Không xét đến việc các cú sốc này là tạm thời hay lâu dài, phạm vi ảnh hưởng lên lạm phát phụ thuộc vào

tỷ trọng của khu vực ảnh hưởng này trong chỉ số giá Ví dụ, ở các quốc gia đang phát triển, thực phẩm chiếm tỷ trọng lớn trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Ngoài ra, giá thực phẩm có xu hướng không ổn định vì ảnh hưởng của thời tiết cũng như sự tồn tại của các hàng rào thương mại Thêm vào

đó, một sự gia tăng trong giá các hàng hóa thực phẩm không chỉ làm tăng lạm phát ngắn hạn do tỷ trọng cao trong CPI, mà còn khiến kỳ vọng lạm phát gia tăng, từ đó có những tác động không tốt lên tỷ lệ lạm phát

Trong bài nghiên cứu này, các biến lạm phát giá thực phẩm trong nước – – được dùng để đo lường nhân tố này

 Nhân tố cung bên ngoài: tiêu dùng năng lượng có tỷ lệ lớn trong rổ hàng hóa CPI ở một số quốc gia Hầu hết các quốc gia đang phát triển có sự quản lý điều tiết giá hàng hóa năng lượng Tuy nhiên, các nền kinh tế này thường phải đối mặt với áp lực lạm phát rất lớn suốt những thời kỳ khác nhau do quá trình tự do hóa giá các hàng hóa thuộc diện quản lý điều tiết Ngoài ra, dù giá các hàng hóa này có là nguyên nhân gây ra lạm phát hay không thì vẫn phải chịu sự ảnh hưởng của quy luật tự nhiên trong cung cầu Giá dầu được dùng để đại diện cho sốc cung bên ngoài Bên cạnh đó, giá lương thực thế giới cũng được xem xét như nhân tô cung bên ngoài khi đưa vào mô hình trong các nghiên cứu thực nghiệm Vì vậy, trong phạm vi

bài nghiên cứu này, tác giả cũng đưa hai nhân tố này – , – vào mô hình

Bảng 1: Dự báo mối quan hệ giữa các biến độc lập và lạm phát

3.2 Mẫu dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu được lấy theo quý từ quý 1/1991 đến quý 2/2013 cho tám quốc gia Châu Á gồm Hàn Quốc, Ấn Độ, Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thailand và Việt Nam Dữ liệu được lấy từ IFS, WB, OECD, Ngân hàng Trung ương và Cục thống kê của mỗi quốc gia

Trong đó:

Hàn Quốc: 1991Q1 – 2013Q1

3.3 Phương pháp nghiên cứu

3.3.1 Xử lý dữ liệu ban đầu

Đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả, phân tích, so sánh số liệu và giá trị trung bình của các biến đại diện của từng quốc gia bao gồm lạm phát quá khứ, GDP, M2, lãi suất thực, tỷ giá đồng nội tệ/USD, chỉ số giá lương thực trong nước, chỉ số giá lương thực thế giới và giá dầu

 Để đo lường khe hở sản lượng và khe hở cung tiền thực, tác giả sử dụng phương pháp lọc Hodrick-Prescott (HP) (với hệ số làm trơn 1600) để tìm

ra xu hướng của dữ liệu (dù rằng có thể sản lượng tiềm năng hơi khác so với thực tế do các yếu tố nhiễu gây ra, có thể không thể loại bỏ được bằng phương pháp làm trơn) Phương pháp này đã được các tác giả trước đây sử dụng như Dua (2009), Patra và Ray (2010), Le (2011)

Phương pháp lọc HP phân tích dữ liệu sản lượng thực tế trong một xu hướng dài hạn và các thành phần mang tính chu kỳ và từ đó cung cấp một ước lượng hữu ích về mức tăng trưởng sản lượng tiềm năng

Phương pháp HP thể hiện qua công thức sau:

( − )

là tham số làm trơn Vì dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu quý nên khi thực hiện HP ta chọn tham số = 1600 (Nếu dữ liệu là năm thì = 100, dữ liệu là tháng thì = 14400) Và dữ liệu OUTGAP được tìm thấy là dữ liệu dừng nên sẽ không cần thực hiện sai phân để đưa về dừng như các dữ liệu thời gian khác

Tương tự, khe hở tiền tệ thực cũng được đo lường bằng phương pháp này Khe hở tiền tệ thực đối với mỗi quốc gia, tác giả sẽ dùng dữ liệu tăng trưởng cung tiền M2 hoặc M3 sau khi điều chỉnh loại bỏ yếu tố lạm phát được dùng để đo lường tổng tiền

 Ảnh hưởng của những thay đổi trong tỷ giá lên lạm phát được đo lường bằng những thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực Tuy nhiêm đối với một số các quốc gia, dữ liệu này bị thiếu nên sẽ được thay thế bằng tỷ giá hối đoái danh nghĩa theo đồng nội tệ/USD sau khi đã điều chỉnh lạm phát, như vậy bất kỳ một sự gia tăng trong tỷ giá hối đoái thể hiện sự giảm giá của đồng nội tệ

 Dữ liệu về chỉ số giá thực phẩm trong nước được lấy từ nguồn tổng cục thống kê và ngân hàng trung ương của mỗi quốc gia

 Khác với các nghiên cứu trước đây là lấy chỉ số giá gạo thế giới làm biến nghiên cứu và quan sát thì trong bài nghiên cứu này, tác giả lấy chỉ số giá thực phẩm thế giới từ tổ chức FAO để quan sát Về chỉ số giá dầu, tác giả lấy dữ liệu về giá dầu giao ngay Cushing, OK WTI Spot Price FOB

(Dollars per Barrel) trên website Thomson Reuters Sau đó, đưa dữ liệu về dưới dạng chỉ số

3.3.2 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP trước khi xây dựng mô hình Bước tiếp theo sau khi có được đầy đủ dữ liệu các biến ở các quốc gia, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị qua kiểm định ADF và PP để kiểm tra chuỗi dữ liệu của các biến có phải là dữ liệu dừng hay không Nếu không dừng sẽ phải thực hiện sai phân bậc 1 hoặc sai phân bậc 2

Tại sao chuỗi thời gian dừng quan trọng và dấu hiệu nào để biết một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng?

Gujarati (2003) cho rằng nếu một chuỗi thời gian không dừng thì chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó trong khoảng thời gian đang được xem xét Vì thế, mẫu dữ liệu thời gian sẽ mang một kết quả nhất định Kết quả là không thể khái quát hóa cho các giai đoạn khác Đối với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng có thể sẽ không có giá trị Trong dự báo dựa theo chuỗi thời gian, một giả định luôn được đưa ra là xu hướng vận động của dữ liệu quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn tương lai Và như vậy việc chuỗi dữ liệu không dừng và luôn thay đổi sẽ không thể giúp gì cho dự báo Ngoài ra, khi hồi quy một biến của một chuỗi thời gian đối với một biến của chuỗi thời gian khác, ta thường thu được giá trị R2 rất cao, mặc dù không hề

có mối liên hệ có ý nghĩa nào giữa chúng Tình huống này là thí dụ cho vấn

đề hồi quy giả mạo Vấn đề này xuất hiện bởi vì nếu như cả hai chuỗi thời gian được xét đến đều thể hiện các xu hướng mạnh (xu hướng lên hoặc xuống liên tục), thì R2 có giá trị cao là do sự hiện diện của xu hướng loại này, chứ không phải do mối quan hệ trong dài hạn của hai chuỗi thời gian đó Do đó, vấn đề quan trọng là tìm ra mối quan hệ giữa các biến số kinh tế là thực hay

giả Hơn nữa, khi biết dữ liệu dừng hay không, chúng ta sẽ giới hạn được số

mô hình dự báo phù hợp nhất cho dữ liệu Vì vậy, kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP được đưa ra để khắc phục tình trạng trên

Kiểm định Dickey-Fuller được áp dụng đối với các hồi qui được thực hiện ở các dạng sau:

∆ Yt = β1 + β2t + Ώ ∆Yt-1 + αi ∑ ∆y + ut, mà ở đó ∆Yt-1 = Yt-1 – Yt-2, ∆Y

Giả thuyết H0 vẫn là Ώ = 0, có nghĩa là Y có nghiệm đơn vị (Y là không dừng)

và H1: Ώ < 0, Yt là chuỗi dừng Khi kiểm định DF được áp dụng cho các mô hình, nó được gọi là kiểm định gia tăng Dickey-Fuller (ADF)

Kiểm định ADF dựa trên giả định sai số ngẫu nhiên nên khi sử dụng phương pháp này phải chắc chắn rằng sai số đó là không có tương quan với nhau và

có sự biến đổi cố định Do đó, trong nghiên cứu thực nghiệm, phương pháp ADF thường được dùng kèm theo kiểm định PP Trong khi kiểm định ADF hiệu chỉnh tương quan chuỗi bậc cao hơn bằng cách đưa thêm sự sai lệch độ trễ bên vế phải của phương trình kiểm định, thì kiểm định PP hiệu chỉnh

thống kê t của hệ số từ phương trình hồi quy AR(1) để giải thích tương quan chuỗi trong phương trình

3.3.3 Phương pháp ARIMA để tìm độ trễ của lạm phát trong mô hình

Trước hết, để tìm độ trễ của biến lạm phát trong quá khứ, tác giả dựa trên nghiên cứu của Patra và Ray (2010) khi xây dựng mô hình dự báo lạm phát

kỳ vọng ở Ấn Độ, sử dụng mô hình ARIMA – tự hồi quy trung bình trượt cho các nước:

= [ ( ), ( ), ( ), ( )]

Trong đó, p, q, m và n tương ứng là bậc của AR, MA, SAR, SMA SAR và SMA đại diện cho tính mùa vụ Đối với biểu thức trung bình động liên quan đến nhân tố làm sai lệch dự báo với trung bình của nó, sự phối hợp tuyến tính giữa sai số hiện tại và sai số quá khứ, vì thời gian chuyển động về phía trước, nên các sai số trong sự phối hợp đó cũng sẽ dịch chuyển về phía trước Mô hình ARIMA đưa ra hồi quy đơn biến, đồng thời tính toán độ lệch của chuỗi

dữ liệu với kỳ vọng toán Mô hình ARIMA do George Box và Gwilym Jenkins (1976) nghiên cứu và tên của họ thường được dùng để gọi tên các quá trình ARIMA tổng quát, áp dụng vào việc phân tích và dự báo các chuỗi thời gian Quá trình nhận dạng của một mô hình ARIMA không có tính mùa hay

có tính mùa phụ thuộc vào những công cụ thống kê – đó là hệ số tự tương quan, hệ số riêng phần, và đồ thị tương quan

Tuy nhiên, việc thực hiện mô hình này có những hạn chế và khó khăn nhất định Đó là việc sử dụng mô hình vẫn chưa được ghi nhận trong bất kỳ lý thuyết hay công thức nào trước đó (Patra và Ray, 2009) Ngoài ra, ARIMA còn có hạn chế khác là có thể dự báo thiếu chính xác tại các điểm ngoặt Dù

vậy, mô hình ARIMA vẫn cho thấy có thể dùng để dự báo lạm phát trong ngắn hạn khá tốt, tốt hơn so với các mô hình cấu trúc phức tạp (Stockton và Glassman, 1987; Litterman, 1986; Meylar và cộng sự, 1998)

Các bước xây dựng mô hình:

 Trong giai đoạn nhận diện mô hình cần làm rõ chuỗi dữ liệu có phải là chuỗi dừng hay không Thường thì chuỗi không dừng có thể biến đổi thành chuỗi dừng bằng cách lấy sai phân Trong trường hợp này mô hình ARIMA được xác định cho chuỗi sai phân

 Sau khi có được chuỗi dừng, cần phải xác định đặc điểm chung của mô hình Việc chọn mô hình phụ thuộc vào việc so sánh các kiểu chuyển vận của hệ số tự tương quan và tự tương quan từng phần

- Nếu hàm tự tương quan mẫu giảm mạnh tại một vài điểm, còn tự tương quan từng phần giảm đều về 0, ví dụ tại q giá trị, khi đó mô hình phù hợp là MA(q)

- Nếu hàm tự tương quan mẫu giảm đều theo dạng hàm mũ, còn tự tương quan từng phần giảm mạnh tại một vài điểm, ví dụ sau p giá trị, mô hình phù hợp là AR(p)

- Nếu cá 2 hàm tự tương quan và tự tương quan từng phần không giảm mạnh mà dần tiến về 0, khi đó chọn mô hình ARIMA(p,q)

Bảng 2: Tóm tắt hành vi của các hệ số AC và PAC trong mô hình

MA, AR và ARMA

MA(q) Ngừng đột ngột ở bước q Tắt dần

AR(p) Tắt dần Ngừng đột ngột ở bước p

 Tính sau số phần dư bình phương trun bình s2 và ước lượng sự thay đổi sai

số Sai số phần dư bình phương trung bình dùng để so sánh và đánh giá các mô hình khác nhau Ngoài ra, nó còn được sử dụng để xác định giới hạn sai số của dự báo

 Kiểm định mô hình: phần lớn các đồ thị phần dư, áp dụng trong phân tích hồi quy, có thể sử dụng để phân tích phần dư trong mô hình ARIMA Biểu

đồ tần suất phần dư và độ thị phân phối chuẩn của chúng đặc biệt hữu ích (để kiểm định tính chuẩn), cũng như đồ thị trình tự của chúng theo thời gian (để kiểm định độ phân tán của các giá trị) Các hệ số tự tương quan phần dư riêng lẻ rk(e) phải nhỏ và phải nằm trong lân cận 0 bên trong khoảng ±2/√ Tự tương quan phần dư lớn đáng kể ở các thời đoạn trễ nhỏ hoặc có tính mùa vụ, nghĩa là mô hình lựa chọn không phù hợp và cần phải chọn mô hình khác hoặc thay đổi mô hình hiện tại Kiể định chung tính phù hợp của mô hình được thực hiện nhờ kiểm định Chi bình phương Các tiêu chí lựa chọn mô hình: Nếu như các mô hình có chứa cùng một lượng tham số như nhau, thì thường sẽ ưu tiên chọn mô hình có sai số bình phương trung bình (s2) nhỏ nhất Tuy nhiên, cá mô hình có số lượng tham số nhiều hơn có thể có sai số bình phương trung bình nhỏ Mô hình được lựa chọn là

mô hình có AIC hoặc BIC tối thiểu

 Tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC)

Trong đó, là tổng bình phương phần dư, chia cho tổng số quan sát

 Tiêu chuẩn thông tin Bayes (BIC)

= + ln

Đại lượng này là “nhân tố phạt”, tính khi đưa vào tham số bổ sung vào mô hình Tiêu chuẩn BIC đặt lên hạn chế lớn số lượng các tham số so với tiêu chuẩn AIC Như vậy tối thiểu hóa tiêu chuẩn BIC khi lựa chọn mô hình bao giờ cũng cho số lượng tham số, không lớn hơn số lượng tham số thiết lập theo tiêu chuẩn AIC Thưởng thì cả 2 tiêu chuẩn này đều cho cùng một kết quả

3.3.4 Phương pháp OLS để xây dựng mô hình cuối cùng

Sau khi thực hiện ARIMA, tác giả tiến hành tìm độ trễ cho các biến còn lại bằng phương pháp của Hendry như Patra và Ray (2010) đã từng thực hiện cho việc xây dựng phương trình dự báo lạm phát kỳ vọng ở Ấn Độ Phương pháp này bắt chước thuyết rút gọn để có được mô hình kinh tế lượng cuối cùng Phương pháp này là nền tảng của phương pháp LSE cung cấp các bước thực hiện mang tính thực nghiệm cao thực hiện kết hợp giữa các mô hình kinh tế lượng và các hiện tượng thực tế để đo lường (Chao, 2001; Campos và cộng

sự, 2004) Đối với mỗi quốc gia, bước đầu tiên, tác giả bắt đầu từ một mô hình tổng quát bằng cách chạy theo OLS, sau đó thực hiện các bước thử nghiệm thống kê cơ bản để giảm tính phức tạp bằng cách loại trừ các biến không có ý nghĩa thống kê và kiểm tra tính giá trị của việc rút gọn để đảm bảo tính phù hợp của mô hình Quá trình rút gọn này được lặp lại cho đến khi tìm

ra được các kết quả mô tả cuối cùng Trong quá trình thực hiện bước này, các

kiểm định biến được thực hiện liên tục để xem xét việc giữ lại biến nào, loại

bỏ biến nào cho mô hình

Sau khi có được mô hình cuối cùng, tác giả thực hiện kiểm định đồng tích hợp để biết được giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích có thật sự tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn hay không Đó là lý do tại sao tác giả phải tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị trước khi tiến hành hồi quy Nhưng nếu kiểm định nghiệm đơn vị lại không bác bỏ được giả thuyết chuỗi có nghiệm đơn vị, tức là chuỗi số liệu không dừng thì ta có thể dùng sai phân để có được các chuỗi trước khi sử dụng cho hồi quy Việc dùng sai phân dễ dẫn tới mất thông tin về mối quan hệ dài hạn giữa các biến, nên tác giả thực hiện hồi quy giữa hai biến ở các mức ban đầu, ngay cả khi cả hai biến đều có nghiệm đơn vị, khi

tổ hợp tuyến tính giữa các biến là một chuỗi dừng Ta có thể ước lượng tham

số đồng tích hợp bằng cách tiến hành hồi quy OLS của chuỗi biến độc lập lên biến phụ thuộc Phần dư của hồi quy này có thể dùng để kiểm định xem liệu giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có thực sự tồn tại mối quan hệ dài hạn hay có đồng tích hợp hay không? Nếu không có đồng tích hợp thì tổ hợp tuyến tính của chúng là không dừng và do đó phần dư sẽ không dừng

Kiểm định đồng tích hợp hay kiểm định nhân quả Granger (Granger, 1969) được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu để trả lời cho câu hỏi là có hay không có sự thay đổi của X gây ra sự thay đổi của Y và ngược lại (X và Y phải có sự tương quan) Do đó, để kiểm định mối quan hệ tác động này, tác giả sử dụng kiểm định Enger-Granger Thực hiện kiểm định giả thuyết H0: et

là không dừng, tức không có mối quan hệ đồng tích hợp Ta có thể tiến hành kiểm này bằng hai cách:

 Cách thứ nhất có thể tiến hành kiểm định Dickey và Fuller cho chuỗi phần

Nếu et là không dừng thì giá trị et- et-1 sẽ rất gần 0, và như vậy giá trị thống kê

DW sẽ rất gần 0 Do đó, ta có thể chỉ việc kiểm định giả thuyết DW = 0 R.F.Engle và C.W Granger đã xây dựng bảng các giá trị cho kiểm định DW

= 0 như Bảng 3 Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng cả hai cách để kiểm định đồng tích hợp

Bảng 3: Các giá trị đặc trưng cho kiểm định DW = 0

Mức ý nghiã % Giá trị đặc trưng của DW

CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Kết quả ước lượng của Việt Nam

Trước hết, tác giả thực hiện phương pháp lọc HP để tìm khe hở sản lượng – OUTGAP và khe hở cung tiền thực – MONGAP Vì hai biến này được tìm thấy qua phương pháp HP nên dữ liệu này đã được đưa về dữ liệu dừng, không cần thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị

Đối với các biến còn lại, ngoại trừ lãi suất, như chỉ số CPI, phần trăm thay đổi trong tỷ giá, chỉ số giá thực phẩm trong nước, chỉ số giá thực phẩm thế giới (dữ liệu lấy từ Tổ chức lương nông thế giới – FAO) và chỉ số giá dầu thế giới (dữ liệu lấy từ giá dầu giao ngay Cushing, OK WTI Spot Price FOB (Dollars per Barrel) trên website Thomson Reuters) không dừng tại I(0) nên tác giả đưa các biến này về dạng ln, đã điều chỉnh theo mùa vụ và thực hiện sai phân bậc 1 thì hai kiểm định ADF và PP cho thấy dữ liệu có tính dừng tại I(1) 4.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP

Bảng 4: Kiểm định ADF đối với dữ liệu Việt Nam

Biến Dữ liệu ban đầu P-value Sai phân bậc 1 P-value

và PP đều cho thấy dữ liệu có tính dừng tại I(1)