Tiểu luận về mô hình chuỗi thời gian phi tuyến STAR trong phân tích dự báo chỉ tiêu kinh tế vĩ mô

ðể rồi, từ ñây rút ra kinh nghiệm nghiên cứu về lạm phát và cầu tiền ở Việt Nam; - Phân tích thực trạng diễn biến lạm phát, vai trò ñiều hành chính sách tiền tệ nhằm kiểm soát lạm phát

Do vậy, việc nghiên cứu và xây dựng một mô hình phù hợp với ñiều kiện kinh tế - xã hội ở Việt Nam là rất cần thiết Qua tìm hiểu thực tế về công tác dự báo

ở Việt Nam, cùng với sự gợi ý của giáo viên hướng dẫn GS Nguyễn Khắc Minh, NCS ñã mạnh dạn lựa chọn mô hình mô hình chuỗi thời gian phi tuyến STAR làm công cụ chính ñể nghiên cứu trong luận án tiến sĩ và tên ñề tài gắn liền với công cụ

chính này là: “ Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến (STAR) trong phân tích và dự

báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ở Việt Nam” cho công trình nghiên cứu của mình

2 Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Mục tiêu nghiên cứu của luận án bao gồm:

- Tổng hợp cơ sở lý thuyết về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn Trên cơ sở

ñó, luận án tổng quan tình hình nghiên cứu thực nghiệm về lạm phát và cầu tiền bằng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn ở các nước trên thế giới ðể rồi, từ ñây rút ra kinh nghiệm nghiên cứu về lạm phát và cầu tiền ở Việt Nam;

- Phân tích thực trạng diễn biến lạm phát, vai trò ñiều hành chính sách tiền tệ

nhằm kiểm soát lạm phát ở Việt Nam trong giai ñoạn 2000-2011;

- Xây dựng mô hình ñường Phillips phi tuyến phân tích lạm phát theo cách tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn

- Xây dựng mô hình hàm cầu tiền phi tuyến xác ñịnh ngưỡng lạm phát theo tiếp cận hồi quy chuyển tiếp trơn

- ðưa ra một số khuyến nghị dựa trên cơ sở các kết quả ước lượng ñược

3 ðối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án

Với cầu tiền:

- Phân tích vai trò của chính sách tiền tệ trong kiểm soát lạm phát, hiệu quả của việc thực thi chính sách tiền tệ ở Việt Nam trong giai ñoạn từ 2000-2011;

- Cơ chế hoạt ñộng truyền dẫn của chính sách tiền tệ ñến lạm phát và tăng trưởng

3.2 Phạm vi nghiên cứu

- Phạm vi nghiên cứu chính của luận án này chủ yếu là tập trung vào nghiên cứu một họ của lớp mô hình chuỗi thời gian phi tuyến, cụ thể là nghiên cứu mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR và một số trường hợp riêng của họ mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn này

- Vì lớp mô hình chuyển tiếp trơn (STR) ñã ñược nhiều nước trên thế giới nghiên cứu và vận dụng vào phân tích hầu hết các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô, chẳng hạn tăng trưởng, lạm phát, cầu tiền và ñể làm rõ quy trình vận dụng STR vào phân tích

vĩ mô, chúng tôi lựa chọn hai chỉ tiêu vĩ mô quan trọng có tính thời sự ở Việt Nam trong thời gian gần ñây là lạm phát, cầu tiền làm ñối tượng nghiên cứu ðối với các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô khác, quy trình STR cũng ñược vận dụng một cách tương tự Với lý do này, dựa trên cơ sở số liệu ñược thu thập từ nhiều nguồn khác nhau (GSO, NHNN, WB, IMF) của nền kinh tế Việt Nam thời kỳ từ 2000 ñến 2011, tác giả sẽ xây dựng các mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn ñể phân tích lạm phát và cầu tiền ở Việt Nam

4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thống kê: các số liệu trong luận án ñược thu thập từ các nguồn: GSO, NHNN, WB, IMF Các số liệu sử dụng trong luận án liên quan tới việc phân tích ñịnh lượng như: GDP, CPI, khối lượng tiền M2, giá dầu thế giới Tất cả các số liệu trên sau khi thu thập ñều có sự ñiều chỉnh về cùng một gốc so sánh (năm 1994)

ñể có phù hợp giữa các dãy số ñược sử dụng trong ước lượng

Phương pháp mô hình hóa: phương pháp này nhằm làm rõ hơn các phân tích ñịnh tính, ñịnh lượng ñược trình bày bằng bảng biểu, bằng hình vẽ cụ thể và bằng ngôn ngữ toán học ðiểm mạnh của phương pháp này là xây dựng, xác ñịnh mô hình của ñối tượng (mô hình hóa ñối tượng) và dùng mô hình làm công cụ suy luận phục vụ yêu cầu nghiên cứu (phân tích mô hình)

Phương pháp phân tích kinh tế lượng: ứng dụng lớp mô hình chuỗi thời gian phi tuyến STR ñể xây dựng các mô hình thực nghiệm cho các biến số kinh tế vĩ mô

là lạm phát, cầu tiền ở Việt Nam giai ñoạn từ 2000-2011

Các phần mềm ñược sử dụng trong luận án gồm: phần mềm Eview 7.0; phần mềm Jmulti Các công cụ sẽ hỗ trợ cho việc phân tích ñịnh lượng các mô hình thực

nghiệm ñược xây dựng trong luận án

5 Ý nghĩa khoa học của luận án

(i) ðề xuất các mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn cho các biến số vĩ mô

là: lạm phát và cầu tiền của Việt Nam;

(ii) Trình bày các kết quả thực nghiệm các mô hình nói ở ñiểm (i);

(iii) ðưa ra một số khuyến nghị dựa trên cơ sở các kết quả ước lượng ñược

ở ñiểm (ii), các kiến nghị này là có cơ sở khoa học, và hợp lý

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MÔ

Trước ñây, khi ñối mặt với các hiện tượng phi tuyến trong kinh tế, các nhà

mô hình thường xử lý bằng cách lấy xấp xỉ tuyến tính cho các hiện tượng phi tuyến Với cách xử lý như trên, ít nhiều nó ñã giúp cho các nhà kinh tế giải thích ñược một

số các hiện tượng kinh tế phi tuyến Tuy nhiên, cách xử lý như thế này cũng chỉ giúp cho các nhà kinh tế giải quyết ñược một số nhỏ các trường hợp riêng lẻ chứ không phải là một cách trọn vẹn Vì thế, các chỉ ñịnh phi tuyến ñã cho thấy tính hữu ích của nó trong việc giải thích cho các trường hợp phi tuyến Và ngày nay, các mô hình phi tuyến ñã có một chỗ ñứng vững chắc hơn trong việc mô hình hóa tài chính

và kinh tế vĩ mô Các mô hình kinh tế lượng phi tuyến có thể ñược chia thành hai nhóm Nhóm thứ nhất là các mô hình không xếp mô hình tuyến tính vào một dạng ñặc biệt của mô hình phi tuyến Nhóm thứ hai gắn với một số mô hình quen thuộc,

nó bao trùm cả mô hình tuyến tính Mô hình hồi quy hoán chuyển, các mô hình dạng hoán chuyển Markov, và mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn là những ví dụ cho nhóm mô hình này Các nhà nghiên cứu quan tâm tới việc áp dụng các mô hình này

có thể lựa chọn mô hình tuyến tính làm xuất phát ñiểm và sau ñó xem xét dạng phi tuyến mở rộng nếu chúng tỏ ra là cần thiết Do vậy, chương một của luận án sẽ trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn, quy trình mô hình hóa STR của nó bao gồm: chỉ ñịnh, ước lượng và ñánh giá Và ñể làm rõ hơn vấn ñề lý thuyết và khả năng ứng dụng của lớp mô hình trên trong thực tế, thì tiếp theo luận

án sẽ trình bày tổng quan tình hình nghiên cứu về ứng dụng mô hình chuỗi thời gian chuyển tiếp trơn trên thế giới

1.1 Cơ sở lý thuyết mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn

Trong phần cơ sở lý thuyết này, tác giả sẽ không trình bày lại các mô hình tuyến tính mà chỉ trình bày tóm tắt ngắn gọn về mô hình chuyển tiếp trơn (STR) dạng chuẩn, và các trường hợp ñặc biệt của nó cùng với quy trình mô hình hóa của STR

1.1.1 Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR)

Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) là một trong các dạng của mô hình hồi quy chuỗi thời gian phi tuyến, ñược ñề xuất bởi Bacon và Watts (1971) [21] dựa trên sự phát triển từ mô hình hồi quy hoán chuyển mà Quandt (1958) [64] ñã ñưa ra trước ñó, và gần ñây việc áp dụng lớp mô hình STR ñược rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm ñến và ñánh giá lại, trong ñó ñáng kể nhất là các nghiên cứu của Granger và Terasvirta (1996) [43], Terasvirta (1998) [72] Trong một nghiên cứu mới nhất về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR, Terasvirta [73] ñã ñưa ra dạng chuẩn tổng quát về lớp của mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) này, dạng chuẩn tổng quát của nó ñược biễu diễn dưới dạng:

(iv) u t là sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn;

(v) G(γ, c, st) là một hàm của biến chuyển tiếp s t và bị chặn (0 £ G £ 1), hàm

số này liên tục tại mọi vị trí trong không gian tham số với mọi giá trị của s t, trong ñó

γ là tham số (ñộ dốc) chỉ tốc ñộ của hàm chuyển tiếp, và c = (c1, …, ck)’ là véc tơ

các tham số vị trí (tham số ngưỡng) thỏa mãn: c 1 ≤ … ≤ c k và tham số ngưỡng này cho biết vị trí mà quá trình chuyển tiếp có thể xảy ra

1 Dấu ‘ trên ñầu mỗi ký tự π, θ, z, w…trong biểu thức (1.1) là các ma trận chuyển vị của các ma trận tương ứng π, θ, z, w

Bằng cách biến ñổi toán học, ta có thể viết lại phương trình (1.1) dưới dạng khác là:

mà Quandt ñề xuất năm 1958 thì mô hình STR có sự khác biệt hơn ở chỗ nó cho phép sự thay ñổi giữa hai thời kỳ trong cùng một tiến trình là liên tục, ứng với mỗi giá trị khác nhau của hàm chuyển tiếp G( γ, c, st ) nằm trong khoảng (0, 1)

Người ta có thể dùng bất kỳ hàm khả vi liên tục nào làm hàm chuyển tiếp miễn là nó thỏa mãn ñiều kiện: 0£ G( , c, s )g t £ 1,"c, s ,t g ¹ 0 Tuy nhiên, trong thực nghiệm người ta thường hay lựa chọn dạng hàm chuyển tiếp có dạng là: hàm logistic, hàm mũ

1.1.2 Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm logistic tổng quát (LSTR)

Nếu hàm chuyển tiếp trong biểu thức (1.1) có dạng là hàm logistic tổng quát:

Các lựa chọn phổ biến nhất của K là K = 1 và K = 2

- ðối với K = 1 các tham số p + q G( , , )g c s t thay ñổi ñơn ñiệu và là một hàm

của s t từ π tới π +θ Khi ñó, mô hình thu ñược gọi là LSTR1 sẽ có một ngưỡng duy

nhất và cho thấy quá trình chuyển giữa hai trạng thái là ñơn ñiệu

- ðối với K = 2 các tham số p+ q G( , , )g c s t thay ñổi ñơn ñiệu xung quanh

ñiểm giữa (c 1 + c 2 )/2, tại ñó hàm logistic ñạt giá trị cực tiểu, giá trị cực tiểu nằm

giữa 0 và 1/2 Khi ñó, mô hình ñược gọi là LSTR2 sẽ có hai ngưỡng, một ngưỡng phía trên và một ngưỡng phía dưới giữa hai trạng thái

-Tham số c trong (1.5) ñược giải thích là ngưỡng giữa hai thời kỳ, hàm GK=1

là một hàm ñơn ñiệu tăng từ 0 ñến 1 theo biến chuyển tiếp s t

Khi st = c, thì hàm GK= 1( , c, c)g = 0, 5, có thể nói rằng tham số vị trí c ñại diện

cho các ñiểm chuyển tiếp giữa hai thời kỳ với

Hình 1.1, cho thấy tốc ñộ của tham số ñộ dốc γ sẽ cho phép quá trình chuyển

tiếp của GK=1 từ 0 ñến 1 diễn ra nhanh như thế nào

- Với γ = 1 cho thấy quá trình chuyển tiếp của GK=1 từ 0 ñến 1 tương ñối

chậm, với γ = 10 cho thấy quá trình chuyển tiếp diễn ra khá nhanh

Khi γ = 0, thì hàm GK=1 = 0,5 Trong trường hợp này mô hình (1.1) là một

mô hình hồi quy tuyến tính

Trong thực nghiệm, mô hình LSTR với K = 1 (LSTR1) có thể mô hình hóa

hành vi bất ñối xứng Ví dụ, giả sử rằng biến chuyển tiếp s t ño lường các giai ñoạn trong chu kỳ kinh doanh Khi ñó, mô hình LSTR1 có thể mô tả tính chất của chúng trong miền tăng trưởng khác với tính chất ñộng trong miền suy thoái, và cho phép chuyển tiếp trơn từ thái cực này sang thái cực kia

Khi γ → ∞, hàm GK=2 ñạt giá trị bằng 0; Khi c1 = c2 với γ < ∞, thì hàm GK=2

= 0,5 Khi ñó, tham số γ sẽ kiểm soát ñộ dốc và vị trí c1 và c2 của hàm chuyển tiếp

và nhỏ của s t nhưng lại khác khi nó nhận giá trị trung bình ở giữa

1.1.3 Trường hợp hàm chuyển tiếp trơn là hàm mũ (ESTR)

Lập luận tương tự như trên, nếu hàm chuyển tiếp trong (1.1) có dạng là hàm

Hình 1.3 ðồ thị của hàm ESTR với *

1

c = 0

Hình 1.2 và hình 1.3 cho thấy cả hai mô hình LSTR2 và ESTR ñều cho phép tái chuyển ñổi cấu trúc Tuy nhiên, về mặt trực quan ta có thể nhìn thấy rằng với giá trị γ lớn, quá trình chuyển tiếp của st từ 1 ñến 0 và trở lại 1 của mô hình ESTR diễn

ra nhanh hơn nhiều so với quá trình chuyển tiếp của mô hình LSTR2 vì quá trình chuyển tiếp trong LSTR2 thường diễn ra chậm hơn khi mà khoảng trống giữa hai vị trí c1 và c2 là khá lớn

Khi γ → ∞ thì (1.1) với (1.7) trở thành tuyến tính, hàm chuyển tiếp GE =0 tại

st = *

1

c , và GE =1 tại các vị trí còn lại Do ñó, mô hình ESTR không phải là một xấp

xỉ tốt của mô hình LSTR2 khi γ trong mô hình LSTR2 lớn và khoảng cách của (c 2 –

c 1 ) không gần bằng 0

1.1.4 Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR)

Nếu trong biểu thức (1.1), véc tơ x t không chứa bất kỳ một biến nào nằm

trong thành phần của w t mà chỉ chứa các trễ của biến nội sinh, tức là véc tơ x t chỉ chứa:

(i) u t là sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn;

(ii) π = (π 0, π1,…, πm)’ và θ = (θ 0, θ 1,…, θ m)’ là các ((m+1)×1) véc tơ tham số;

(iii) xt = (1, y t-1, …, y t-p )’ là véc tơ các biến trễ p thời kỳ của biến phụ thuộc y t ; (iv) G( , ,g c y t d- ) là hàm số liên tục và bị chặn trên (0,1) của chuyển tiếp s t = y t-d Như vây, mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR) là một trường hợp ñặc

biệt của mô hình STR ( khi w t trong biểu thức (1.1) vắng mặt) Cho nên, tùy thuộc vào dạng hàm chuyển tiếp trơn G mà ta sẽ có các dạng mô hình STAR khác nhau

tương ứng theo các dạng hàm chuyển tiếp khác nhau

1.1.5 Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTAR)

Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTAR) là mô hình tự hồi quy chuẩn ñể cho hệ số tự hồi quy là một hàm logistic:

2 STAR – viết tắt của cụm từ Smooth Transition Autoregressive Model

Dễ thấy rằng, khi γ tiệm cận 0 hoặc vô cùng, giá trị của θ không ñổi thì mô

hình LSTAR trở thành một mô hình AR(p) ðối với các giá trị khác của γ thì mức

ñộ phân rã tự hồi quy phụ thuộc vào giá trị của y t-d như bảng dưới ñây:

Bảng 1.1 Hành vi của y t-d ñối với các giá trị trung gian của y

trong mô hình LSTAR

y t-d → -∞ G → 0 yt = p0 + p1yt 1- + ¼ + ppyt p- + ut

y t-d → +∞ G → 1 y t = (p0 + q0 ) + (p1 + q1 )y t 1- + ¼ + u t

Hệ số chặn và các hệ số tự hồi quy thay ñổi trơn giữa hai cơ chế khi giá trị

của y t-d thay ñổi Tương tự như mô hình LSTR, ở mô hình LSTAR cũng có các lựa chọn phổ biến nhất của K là K =1 hoặc K =2

Hình 1.4 ðồ thị của hàm LSTAR1 với K = 1, γ = 0.01, 3, 20 và 50 ðồ thị ứng

với giá trị thấp nhất của γ γγγ nằm gần ñường thẳng ( , , ) 1

G = ñối xứng quanh ñiểm giữa 1 2

2

c + c

, tại ñó hàm logistic nhận ñược giá trị cực tiểu

Hình 1.5 đồ thị của hàm LSTAR 2 với K = 2, γ = 0.01, 3, 20 và 50 đồ thị ứng

với giá trị thấp nhất của γ γγγ nằm gần ựường thẳng ( , , ) 1

2

t

1.1.6 Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR)

Tương tự như mô hình STR với hàm chuyển tiếp là hàm mũ (ESTR), ta cũng

có mô hình STAR mũ (ESTAR) đó là (1.9) với hàm chuyển tiếp:

( t -d )2

G = 1 - exp[ - g y Ờ c ] , g > 0 (1.11)

Trong mô hình ESTAR, khi γ tiếp cận ựến 0 hoặc vô cùng, giá trị của

hàm chuyển tiếp G không ựổi và mô hình ESTAR trở thành mô hình AR(p)

Trong các trường hợp còn lại, mô hình sẽ có tắnh chất phi tuyến Các hệ số

của mô hình ESTAR ựối xứng quanh ựiểm y t-d = c Hành vi của y t-d có thể

ựược tóm lược như sau:

Bảng 1.2 Hành vi của y t-d trong mô hình ESTAR

yt-d→ c G → 0 yt = p0 + p1yt 1- + ¼ + ppyt p- + ut

yt-d→ rời xa c G → 1 y t = (p0 + q0 ) + (p1 + q1 )y t 1- + ¼ + u t

Hình 1.6 minh họa cho chuyển tiếp trong mô hình ESTAR ñạt giá trị cực tiểu tại 0 Vì thế, mô hình ESTAR thường sử dụng thành công trong các chuỗi mô hình kinh tế vĩ mô, chẳng hạn như tính thay ñổi bất thường của một chuỗi lạm phát

Hình 1.6 ðồ thị của hàm ESTAR với γ = 0.01, 3, 20 và 50

1.2 Quy trình mô hình hóa LSTR

Do tầm quan trọng của mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTR) trong thực nghiệm là rất phong phú, trong mục 1.2 này luận án sẽ trình bày quy trình mô hình hóa mô hình STR với hàm chuyển tiếp có dạng là hàm logistic đối với việc mô hình hóa STR với hàm chuyển tiếp là hàm mũ sẽ không trình bày vì cách thức ựược thực hiện cũng tương tự Quy trình mô hình hóa LSTR gồm ba giai ựoạn như sau:

(i) Thiết lập mô hình hồi quy phi tuyến chuyển tiếp trơn;

(ii) Ước lượng mô hình;

(iii) đánh giá chất lượng mô hình

1.2.1 Thiết lập mô hình

Giai ựoạn thiết lập mô hình hồi quy phi tuyến chuyển tiếp trơn ựược tiến hành theo hai bước Bước thứ nhất, là chọn lựa một mô hình tuyến tắnh làm xuất phát ựiểm ựể thực hiện cho việc phân tắch Bước thứ hai, thực hiện các kiểm ựịnh tắnh phi tuyến ựối với mô hình tuyến tắnh ựược chọn lựa ở bước thứ nhất ựể quyết ựịnh dạng của STR là LSTR1 hoặc LSTR2

để kiểm ựịnh tắnh phi tuyến của mô hình tuyến tắnh ựược lựa chọn ở bước

thứ nhất phải phải tuân theo các chỉ ựịnh của mô hình STR, biến chuyển tiếp s t phải luôn ựược xác ựịnh trước Do lý thuyết kinh tế thường không nói rõ biến chuyển

tiếp s t là biến nào, nên việc xác ựịnh một biến nào ựó trong tập hợp con của các thành phần của véc tơ các biến giải thắch x t = (z t',w t')Ỗ, với z t' = (1, y ,t 1- Ử , yt p- )', và

wt = w1t, Ử , wkt ' làm biến chuyển tiếp sẽ ựược thực hiện thông qua các kiểm

ựịnh lần lượt ựược áp dụng cho từng biến nằm trong thành phần của x t

Có hai khả năng xảy ra trong khi thực hiện việc kiểm ựịnh tắnh phi tuyến của

mô hình tuyến tắnh ban ựầu Một là, nếu không bác bỏ giả thuyết gốc3 thì người xây dựng mô hình phải chấp nhận mô hình tuyến tắnh và không thực hiện với các mô

3 Giả thiết gốc là giả thiết mô hình không có tắnh phi tuyến

hình STR nữa Hai là, nếu kết quả kiểm ñịnh bác bỏ các giả thuyết gốc thì mô hình STR nào có sự bác bỏ mạnh nhất ño bằng giá trị xác suất (p-value), sẽ ñược chọn làm mô hình STR cần ước lượng

1.2.1.1 Kiểm ñịnh tính tuyến tính dựa theo chỉ ñịnh của mô hình STR

Xét mô hình hồi quy STR chuẩn (1.1):

= 0

Giả sử, biến chuyển tiếp s t là một thành phần trong tập hợp các biến giải

thích x t = (z t',w t')’ ñã ñược xác ñịnh Khai triển Taylor bậc 3 xung quanh giả thiết gốc γ = 0 của hàm chuyển tiếp G (γ, c, st), ta thu ñược hàm xấp xỉ như sau:

H H

0 1

g g

' 0 ' 1

q q

ïï

ïïî

thì theo phương pháp mà Luukkonen, ta chỉ cần kiểm ñịnh cặp giả thiết:

kê LM-test có thể cho kết quả ñáng tin cậy Nhưng trong trường hợp cỡ mẫu là

“nhỏ” hoặc “vừa” thì thống kê LM-test có thể bị sai chệch Vì vậy, Luukkonen

ñã dùng thống kê F ñể thay thế cho thống kê LM, và thống kê F này có số bậc tự

thì giả thiết H0 sẽ bị bác bỏ, trong trường hợp ngược lại, chưa có ñủ cơ sở ñể bác bỏ H0.

1.2.1.2 Lựa chọn dạng của mô hình STR logistic (LSTR)

Sau khi thực hiện các kiểm ñịnh ñối với mô hình (1.12) xem nó có dạng tuyến tính hay phi tuyến Nếu kết quả kiểm ñịnh cho thấy mô hình (1.12) có dạng phi tuyến thì bước tiếp theo là chọn dạng của mô hình LSTR

Việc lựa chọn dạng của mô hình LSTR có thể dựa trên kết quả kiểm ñinh của hàm hồi quy (1.15) Cách chọn lựa dạng mô hình LSTR mà Teräsvirta (2004) ñề xuất dựa trên trật tự của các kiểm ñịnh:

(i) Kiểm ñịnh giả thuyết gốc H04: β3 = 0 trong (1.10);

(p-có hai lựa chọn xảy ra là: LSTR2 hoặc ESTR Trong thực hành, người ta thường chọn mô hình LSTR2 và bổ sung thêm một cặp kiểm ñịnh giả thuyết là:

H0: c1 = c2; H1: c1 ≠ c2 Nếu chấp nhận giả thuyết bổ sung H0 ta chọn mô hình LSTR2, còn trường hợp bị bác bỏ H0 chọn mô hình ESTR

4Vì cả ba giả thuyết H03 , H 04 và H 02 có thể ñồng thời bị bác bỏ ở mức ý nghĩa truyền thống là: 0,05 hoặc 0,01; do ñó chúng ta phải dùng tới mức ñộ bác bỏ mạnh nhất.

1.2.2 Ước lượng các tham số của mô hình LSTR

Sau khi xác ñịnh ñược biến chuyển tiếp và dạng của mô hình STR thì bước tiếp theo trong quy trình mô hình hóa STR là ước lượng các tham số trong mô hình (1.12) Các tham số trong mô hình STR (1.12) ñược ước lượng theo phương pháp bình phương nhỏ nhất phi tuyến ( NLS)

1.2.3 Kiểm ñịnh thu hẹp mô hình

Cũng giống như trong các mô hình tuyến tính, một hàm hồi phi tuyến quy phù hợp không có nghĩa là tất cả các biến ñộc lập ñều cùng giải thích cho biến phu thuộc, mà chỉ cần có ít nhất một biến ñộc lập có giải thích Do ñó, hàm hồi quy phi tuyến phù hợp chưa phải là ñiều kiện ñủ ñể chỉ ra tất cả các biến ñộc lập ñều giải thích cho biến phụ thuộc Vì thế, sau khi ñã ước lượng mô hình, chúng ta phải xem xét mô hình ñã thích hợp chưa Các kiểm ñịnh phải ñược tiến hành Trước hết, ta

cần loại bỏ dần các biến ựộc lập mà hệ số ước lượng của nó có xác suất bác bỏ cao nhất, ựi ựến mô hình thắch hợp Khác với mô hình tuyến tắnh, trong mô hình hồi quy

chuyển tiếp trơn muốn loại bỏ ựi một thành phần trong x t như xjt chẳng hạn ựòi hỏi phải thực hiện thông qua các ràng buộc πj = θj = 0

Các loại ràng buộc ựó có thể là:

- πj = 0, tham số tương ứng sẽ không xuất hiện nếu G(γ, c, st) = 0;

- πj = - θj, tham số tương ứng sẽ không xuất hiện nếu G(γ, c, st) =1;

- θj = 0 , các biến chỉ xuất hiện ở phần tuyến tắnh

1.2.4 đánh giá chất lượng mô hình bằng các kiểm ựịnh

Trong quy trình mô hình hóa STR, việc ựánh giá chất lượng của mô hình STR là giai ựoạn cuối cùng, và cũng giống như mô hình tuyến tắnh, một mô hình phi tuyến STR thu ựược sau khi ước lượng xong các tham số thì cần phải ựem ựi kiểm ựịnh Mục ựắch của việc kiểm ựịnh này là ựể kiểm tra xem mô hình STR thu ựược có bị khuyết tật hay không, ựể từ ựó ựánh giá ựộ tin cậy của nó Các kiểm ựịnh khuyết tật trong mô hình STR thường quan tâm là:

(i) Kiểm ựịnh không có tự tương quan;

(ii) Kiểm ựịnh không có thành phần phi tuyến bị bỏ sót

1.2.3.1 Kiểm ựịnh không có tự tương quan

Trước khi kiểm ựịnh không có tự tương quan cho mô hình STR Ta cần quan tâm ựến bổ ựề của Godfrey sau:

Bổ ựề 1 (Godfrey (1988))

Giả sử, rằng M(zt ; ψ) là một hàm khả vi hai lần liên tục theo các tham số tại

mọi vị trắ trong miền không gian mẫu và:

y t = M(zt ; ψ) + u t , t = 1, Ầ, T (1.19)

trong ựó, u t = αỖvt + εt với α = (α1,Ầ, αq )Ỗ, vt = (ut-1, Ầ, ut-q )Ỗ và εt ∼ iid N(0, σ2)

Giả thuyết gốc là không có tự tương quan bậc q nếu α = 0

Áp dụng bổ ựề Godfrey, giả sử mô hình STR có dạng (1.12) thỏa mãn các ựiều kiện γ <∞:

y = p'x + q'x G( , , )g c s + u , t = 1, ,T

Hồi quy phương trình trên thu ñược phần dư là uˆ t, hồi quy phụ uˆ ttheo các trễ của nó là uˆt-1, ,uˆt q- :

H H

1.2.3.2 Kiểm ñịnh không còn thành phần phi tuyến bị bỏ sót

Sau khi kiểm ñịnh tính tự tương quan của mô hình STR xong thì việc quan trọng tiếp theo cần ñặt ra là liệu có yếu tố phi tuyến nào bị bỏ sót hay không ðể xem xét vấn ñề này, trong STR người ta xét hồi quy bổ trợ sau:

Lúc này, kiểm ñịnh F ñược sử dụng giống như trường hợp kiểm tính tính tuyến tính

1.3 Tổng quan về nghiên cứu mô hình chuỗi thời gian chuyển tiếp trơn trên thế giới

1.3.1 Tình hình nghiên cứu ở nước ngoài và trong nước về lạm phát

1.3.1.1 Các nghiên cứu lạm phát ở nước ngoài

Dựa theo những lý thuyết ñã có về lạm phát, các nghiên cứu thực nghiệm nhằm giải thích những biến ñộng của lạm phát của từng nước cụ thể ngày càng sâu

và rộng ðặc biệt, có nhiều nghiên cứu sâu sắc về vấn nạn lạm phát ở các nước ñang phát triển nơi mà hệ thống tài chính chưa hoàn thiện và tồn tại nhiều bế tắc về cơ cấu Với nhiều cách tiếp cận khác nhau, các nghiên cứu thực nghiệm từ 1990 cho ñến nay cho thấy rằng cách tiếp cận truyền thống ñối với các nhân tố quyết ñịnh lạm phát ở các nước ñang phát triển là không còn phù hợp, có thể là do các chính sách không phù hợp hoặc do tính thay ñổi liên tục của Chính phủ, chênh lệch về năng suất lao ñộng ở các khu vực của nền kinh tế, việc tăng lương, cung lương thực thực phẩm thiếu co giãn, các hạn chế về ngoại hối cũng như những hạn chế về ngân sách Một số nghiên cứu ñiển hình gần ñây về các nhân tố quyết ñịnh lạm phát trong một quốc gia có nền kinh tế nhỏ và mở và ñang trong giai ñoạn chuyển ñổi, với những bằng chứng thiết thực về lý thuyết cũng như thực nghiệm ñều thừa nhận rằng xuất hiện tính phi tuyến trong dãy số liệu chuỗi thời gian giữa quan hệ giữa sản lượng ñầu ra và lạm phát, dựa vào mô hình ñường cong Phillips phi tuyến Sau ñây, là một

số các nghiên cứu ñiển hình về lạm phát ở một số nước trên thế giới bằng mô hình chuỗi thời gian phi tuyến

Dolado, Ramon và Naveira [35] nghiên cứu các tác ñộng của một ñường cong Phillips phi tuyến ñể phân tích và tìm ra nguồn gốc của các quy tắc chính sách tiền tệ tối ưu của các nước: ðức, Pháp, Tây Ban Nha và Mỹ Kết quả ước lượng cho thấy rằng quy tắc ñể chính sách tiền tệ ñạt tối ưu là phi tuyến Từ kết quả nghiên

cứu thực nghiệm trên, các tác giả chỉ ra bằng chứng có tính phi tuyến trong các thủ tục hoạt ñộng tại các ngân hàng trung ương Châu Âu khi thiết lập một tỷ lệ lãi suất ngắn hạn ñể kiểm soát chính sách tiền tệ

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm về mối liên hệ giữa lạm phát và tăng trưởng của Malaysia trong giai ñoạn 1970-2005, các tác giả Qaiser Munir, Kasim Mansur

và Fumitaka Furuoka [62] cho thấy giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế ở Malaysia

có tính phi tuyến trong suốt thời kỳ nghiên cứu Từ kết quả thực nghiệm của mô hình tự hồi quy phi tuyến (TAR), các tác giả ñã chỉ ra ngưỡng lạm phát là 3,89% và kết luận rằng tăng trưởng kinh tế ổn ñịnh chỉ khi lạm phát ñược duy trì dưới ngưỡng cho phép là 3,89% Qua ñó, các tác giả có ñề xuất kiến nghị với Ngân hàng Trung ương Malaysia trong khi thực hiện các chính sách tiền tệ nên duy trì mức ổn ñịnh lạm phát dưới ngưỡng 3,89% ñể kích thích tăng trưởng

Mở rộng nghiên cứu của Svensson (1997) [67] về lạm phát mục tiêu ở Châu

Âu, Schaling [60] ñã sử dụng mô hình chuỗi thời gian phi tuyến ñể mô tả lạm phát mục tiêu bằng ñường cong lồi Phillips, trong ñó kết quả nhấn mạnh rằng nguyên nhân lạm phát do tổng cầu và ñộ lệch dương của tổng cầu từ sản lượng tiềm năng gây lạm phát cao hơn so với ñộ lệch âm của tổng cầu có tác dụng là chống lạm phát

Kết quả nghiên cứu về lạm phát của khu vực Châu âu và Úc do Mayes và Viren [58] cho giai ñoạn 1987-2001 bằng mô hình phi tuyến, hệ quả của chính sách tiền tệ ñơn ñộc khi mà các quan hệ kinh tế chủ yếu là phi tuyến hoặc bất ñối xứng ở mức ñộ phân tán Với dữ liệu của EU và các quốc gia thuộc tổ chức hợp tác & phát triển kinh tế (OECDs), kết quả cho thấy rằng có tính chất phi tuyến cũng như tính chất bất ñối xứng xảy ra ở các ñường cong Phillips và Luật Okun Thất nghiệp cao chỉ ảnh hưởng tương ñối hạn chế trong việc cắt giảm lạm phát, trong khi ñó tỷ lệ thất nghiệp thấp lại ảnh hưởng nhiều ñến việc tăng tỷ lệ lạm phát

ðể xem xét ñộ lệch của sản lượng tiềm năng từ mô hình ñường cong Phillips tuyến tính của Úc, Huh [48] sử dụng một mô hình véc tơ tự hồi quy (VAR) của sản lượng, lạm phát, và bổ sung vào yếu tố thương mại với mô hình chỉ ñịnh là tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình nắm bắt

ñược các tính năng khi có phi tuyến xuất hiện trong dữ liệu rất rõ Dựa trên phương pháp xấp xỉ phi tuyến, các chi phí ñầu ra cho việc giảm lạm phát ñược tìm thấy là khác nhau, phụ thuộc rất nhiều vào tình trạng của nền kinh tế, mục tiêu lạm phát, và cho dù các nhà hoạch ñịnh chính sách tìm cách giảm phát hoặc ngăn chặn lạm phát tăng cao ðiều này ngụ ý rằng, các kết luận dựa trên ñường cong Phillips tuyến tính thông thường sẽ cung cấp các tín hiệu sai lệch về chi phí của việc giảm lạm phát cũng như quan ñiểm chính sách phù hợp

Böhm [29] cũng sử dụng cách tiếp cận mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn Trong phương trình diễn ñạt về lạm phát của Áo, bao gồm mô tả những tính năng nổi bật của cung và cầu, Böhm phát hiện ra khả năng chỉ ñịnh của các mô hình STAR Tính chất phi tuyến và bất ñối xứng ñược tìm thấy trong các thành phần có liên quan trong phương trình lạm phát ở Áo, và sự thay ñổi trong tỷ lệ thất nghiệp ñược chứng minh là có tác ñộng lớn hơn về lạm phát trong thời kỳ giá cả biến ñộng tăng

Kavkler và Böhm [46] nghiên cứu một mô hình nổi tiếng của lý thuyết lạm phát tiền tệ mà có thể ñược ñặc trưng trong ngắn hạn bởi một phương trình mô tả hệ thống tiền tệ bổ sung vào ñường cong Phillips và Luật Okun của nước ðức Các công cụ cơ bản ñể xác ñịnh và ước lượng các phương trình mô hình ñều tiếp cận theo hồi quy chuyển tiếp trơn Các phản ứng chính sách bất ñối xứng có thể ñược bắt nguồn từ các kết quả mô phỏng cho hệ thống ước lượng phi tuyến này Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong thời gian nghiên cứu sự gia tăng ñáng kể trong tỷ lệ thất nghiệp, cho biết những thay ñổi ñáng kể trong cấu trúc trong nền kinh tế (bao gồm

cả việc thống nhất nước ðức) Những thay ñổi trong chức năng chuyển ñổi khá chặt chẽ theo cùng với sự gia tăng lớn trong tỷ lệ thất nghiệp, phản ánh sự phá vỡ cấu trúc như việc thống nhất nước ðức, các cú sốc dầu, và các chính sách hạn chế tiền

tệ của thập niên tám mươi

Nghiên cứu của Gregoriou [43] về việc mô hình hóa khoảng chênh lạm phát

so với mục tiêu trong một mẫu gồm 5 quốc gia OECD có sử dụng cơ chế lạm phát mục tiêu trong thập niên 1990 ñã cho thấy bằng chứng khá mạnh về tính chất phi

tuyến trong quá trình ñiều chỉnh ñối với 5 quốc gia trong mẫu Những khoảng chênh lạm phát ñược phân loại là các mô hình ESTAR trong tất cả các nước Các

mô hình ESTAR ước lượng ñược vượt qua ñược tất cả các kiểm ñịnh và phản ánh tương ñối ñúng ñắn về tính chất phi tuyến tìm thấy trong chuỗi khoảng chênh của lạm phát so với mục tiêu Kết quả ước lượng mô hình ESTAR mà Gregoriou thực hiện cho 5 quốc gia thuộc nhóm OECD là: Anh, Úc, New Zealand, Canada, Thụy ðiển cho thấy, trong tất cả các trường hợp nước Anh là nước có tốc ñộ ñiều chỉnh về lạm phát mục tiêu cao nhất so với các quốc gia còn lại,

hệ số ñiều chỉnh là c = 0,435 và ñây cũng chính là quốc gia thành công nhất với cơ chế lạm phát mục tiêu xét trên tiêu chí khoảng chênh lạm phát bình quân so với mục tiêu gần như bằng không Các quốc gia ñặt ra mục tiêu quá thấp (Anh, Úc, New Zealand) có ñộng cơ áp dụng các chính sách chủ ñộng ñể kiểm soát lạm phát và dẫn tới việc thu hẹp khoảng chênh lệch này tương ñối nhanh, ngược lại những nước ñặt

ra mục tiêu quá cao (Canada và Thụy ðiển) thì có tốc ñộ ñiều chỉnh chậm hơn do ít chịu áp lực về kiểm soát lạm phát do lạm phát liên tục thấp hơn so với mục tiêu Do vậy, dù rằng mục tiêu có tính chất ñối xứng tại mọi quốc gia ñể sao cho khoảng chênh “cao hơn” hoặc “ thấp hơn” so với mục tiêu cần ñược xem xét giống như nhau, nhưng có lẽ việc ñánh giá “quá cao” hoặc “quá thấp” mục tiêu sẽ ảnh hưởng tới tốc ñộ ñiều chỉnh thời kỳ tiếp theo

Tóm lại, kết quả thực nghiệm của Gregoriou cho thấy tốc ñộ ñiều chỉnh

về mục tiêu của các nước là không giống nhau Trong khi Anh, Úc, và New Zealand có tốc ñộ ñiều chỉnh về mục tiêu khá nhanh thì Canada và Thụy ðiển lại có tốc ñộ ñiều chỉnh về lạm phát mục tiêu chậm hơn Với bằng chứng từ thực nghiệm, Gregoriou ñã ñi ñến là quá trình ñiều chỉnh tại các quốc gia mà ñánh giá quá thấp mục tiêu diễn ra nhanh gần gấp hai lần so với tại các quốc gia ñánh giá quá cao mục tiêu

5

Kế tiếp theo là Úc (c=0,427), New Zealand (c=0,401) còn Thụy ðiển (c=0,256) và

Canada (c=0,242) thì quá trình ñiều chỉnh về lạm phát mục tiêu diễn ra tương ñối chậm

1.3.1.2 Các nghiên cứu lạm phát ở Việt Nam

Vì lạm phát là một trong những chủ ñề ñược thảo luận nhiều trong thời gian qua nên có rất nhiều các nghiên cứu về lạm phát ở Việt Nam ñược thực hiện trong thời gian qua Trong một nghiên cứu công bố [13], các tác giả ñã tổng quan những nghiên cứu trước ñó về các nhân tố quyết ñịnh ñến lạm phát ở Việt Nam, kết quả tổng quan cho thấy:

1 Hầu hết các nghiên cứu chỉ lấy giá dầu quốc tế (và ñôi khi giá gạo quốc tế) làm ñại diện cho các nhân tố cung, bỏ qua các nhân tố khác như chi phí sản xuất, giá ñôn và các yếu tố cứng nhắc khác

2 Hầu hết các nghiên cứu với số liệu cập nhật chỉ ñến cuối năm 2008 ñều lạc hậu về số liệu và do ñó không tính ñến những lần lạm phát gia tăng gần ñây cũng như cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2008-2009 ñã dẫn ñến một loạt những thay ñổi trong môi trường và chính sách vĩ mô

3 Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm về vai trò của tiền tệ là trái ngược nhau có thể là do các giai ñoạn nghiên cứu khác nhau, tần suất của số liệu khác nhau và phương pháp ước lượng khác nhau

4 Mặt khác, các nghiên cứu ñều khá ñồng nhất về vai trò quan trọng của lạm phát trong quá khứ ñối với lạm phát hiện tại và vai trò rất nhỏ của tỷ giá và giá cả quốc tế

Các nhược ñiểm trên ñã ñược Nguyễn Thị Thu Hằng và cộng sự [13] khắc phục khi xây dựng mô hình VECM mở rộng gồm ba kênh truyền tải: kênh ngang giá sức mua (PPP), kênh tổng cầu (AD) và kênh tổng cung (AS) Kết quả ước lượng ñược từ mô hình VECM mở rộng cho thấy nguồn gốc gây lạm phát ở Việt Nam trong

thời kỳ nghiên cứu: (1) Quán tính lạm phát của Việt Nam là cao và là một nhân tố quan trọng quyết ñịnh lạm phát của Việt Nam trong hiện tại (2) Tốc ñộ ñiều chỉnh

trên thị trường tiền tệ và thị trường ngoại hối là rất thấp, hàm ý kiểm soát lạm phát

một cách có hiệu quả là rất khó một khi nó ñã bắt ñầu tăng lên (3) Mức chuyển tỷ

giá vào lạm phát là ñáng kể trong ngắn hạn với việc phá giá dẫn ñến giá cả tăng lên

trong khi thâm hụt ngân sách cộng dồn không có ảnh hưởng nhiều ñến lạm phát (4)

Cung tiền vài lãi suất có tác ñộng ñến lạm phát nhưng với ñộ trễ và mức chuyển trong ngắn hạn của giá quốc tế ñến giá nội ñịa cũng có vai trò nhất ñịnh

ðể nghiên cứu lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000-2011, ðặng Huyền Linh [2] đã xây dựng mơ hình đường cong Philipps phân tích cho mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát Các biến trong mơ hình đường Phillips này gồm: chỉ số giảm phát GDP làm đại diện cho mức độ gia tăng của giá cả hàng hĩa và dịch vụ; chênh

lệch giữa GDP và GDP tiềm năng, gọi là độ chênh sản lượng (ur); chỉ số giá nhập khẩu tính theo USD (pm$); tỷ giá hối đối VND/USD (er) và biến giả D2008,

D2011 giải thích cho những biến động bất thường của lạm phát trong hai năm 2008,

2011 Với số liệu chuỗi thời gian từ theo năm từ 1990 đến 2011 tác giả đã thu được kết quả ước lượng như sau:

dlog(infla) = 0,031 + 1,169 * dlog(ur) + 0,348 * dlog(infla(-1)) +

0,126 * dlog(pm$*er) + 0,117 * d2008 + 0,094 * d2011

Từ kết quả ước lượng mơ hình, bằng cách phân rã các tác động của các nhân

tố xác định lạm phát, tác giả đã nhận dạng một số nguyên nhân lạm phát ở Việt

Nam giai đoạn 1991-2011 là:

- Quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát theo chiều từ tăng trưởng đến lạm phát được chia thành 3 giai đoạn rất rõ rệt là 1991-1997, 1998-2003 và 2004-2011 Trong đĩ, giai đoạn 1991-1997 và 2004-2011 tồn tại quan hệ dương, tăng trưởng cĩ ảnh hưởng đến lạm phát; giai đoạn 1998-2003 tồn tại quan hệ âm, tăng trưởng khơng ảnh hưởng đến lạm phát

- Các nguyên nhân chính gây ra tình trạng lạm phát cao trong vài năm gần đây

là tốc độ tăng trưởng GDP vượt quá tốc độ tăng trưởng GDP tiềm năng và lạm phát

kỳ vọng cao Yếu tố chí phí đẩy cũng gĩp phần gây ra lạm phát cao, trong đĩ tác động của tỉ giá là chủ yếu

Một nghiên cứu khác về nguyên nhân lạm phát ở Việt Nam của Vương Thị Thảo Bình [18] cũng được thực hiện vào 2012 Trong nghiên cứu này, tác giả đã phát triển mơ hình đường cong Phillips cho Việt Nam và thu được kết quả ước lượng như sau:

g_cpi = 0,065+1,035g_cpi(-1) – 0,675g_cpi(-2)

+ 0,2926g_cpi(-3) +0,097gap(-1) +0,075(d1 * CAUDN) + 0,0416g_oil

Trong ñó, g_cpi là tỷ lệ lạm phát tính theo CPI; gap là phần chênh lệch giữa sản lượng thực tế so với sản lượng tiềm năng; CAUDN ñược ño bằng phần chênh lệch giữa tỷ lệ tăng thu nhập danh nghĩa so với tỷ lệ tăng tiềm năng và d 1 là biến giả

của năm 2011; g_oil là tốc ñộ tăng giá dầu thế giới ñược ño bằng sai phân của loga

giá dầu thế giới

Từ kết quả ước lượng ñược tác giả ñã chỉ ra lạm phát ở Việt Nam trong giai ñoạn 2000-2011 chịu tác ñộng nhiều nhất bởi yếu tố kỳ vọng, tâm lý Tiếp theo, lạm phát chịu ảnh hưởng của lạm phát cầu kéo và tác giả cũng chỉ ra rằng sốc giá dầu có tác ñộng ñến sự biến ñộng của lạm phát nhưng mức ñộ tác ñộng thấp hơn nhiều so với mức ñộ tác ñộng của kỳ vọng, tâm lý ðồng thời, tác giả cũng cho thấy lạm phát không chịu sự tác ñộng của yếu tố tiền tệ trong những năm ñầu 2000 mà chỉ chịu tác ñộng của yếu tố tiền tệ vào cuối giai ñoạn nghiên cứu

Nhìn chung, các nghiên cứu về nguyên nhân gây lạm phát ở Việt Nam trong thời gian gần ñây là khá nhiều và hầu hết dựa theo cách tiếp cận hồi quy tuyến tính, rất ít các nghiên cứu tiếp cận theo tiếp cận hồi quy phi tuyến Một trong số ít các nghiên cứu về lạm phát ở Việt Nam tiếp cận theo hồi quy phi tuyến là nghiên cứu của Phạm Thị Thu Trang [15] ðể xác ñịnh các yếu tố ảnh hưởng tới lạm phát tại Việt Nam trong giai ñoạn từ năm 2000 ñến năm 2009, trong phương trình mô tả là

gồm bốn nhóm yếu tố: (i) Yếu tố tiền tệ: Cung tiền-mr; (ii) Yếu tố cung: Giá dầu- dau; (iii) Yếu tố cầu: Tổng cầu (ñại diện bằng giá trị sản xuất công nghiệp- cn), giá gạo- gao; (iv) Yếu tố kỳ vọng thể hiện bằng các giá trị trễ của tỷ lệ lạm phát, tác giả

ñã lượng hoá các tác ñộng này bằng phân tích chuỗi thời gian phi tuyến, cụ thể là

mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTR1) Kết quả nghiên cứu cho thấy tất

cả các biến ngoại sinh cn, mr, dau, gao ñều có mặt trong mô hình Hệ số của các

biến giải thích ñều có ý nghĩa thống kê Trong phần tuyến tính, có mặt các biến trễ của lạm phát, tốc ñộ tăng cung tiền thực tế và tốc ñộ tăng giá gạo Các biến số tốc

ñộ tăng giá trị sản xuất công nghiệp, tốc ñộ tăng cung tiền thực tế, tốc ñộ tăng giá dầu, tốc ñộ tăng giá gạo và biến trễ của lạm phát có mặt trong phần phi tuyến của

mô hình Từ kết quả phân tích ñịnh lượng, tác giả ñã kết luận lạm phát tại Việt Nam

chịu ảnh hưởng của các yếu tố: tiền tệ, phía cung, phía cầu và lạm phát kỳ vọng Trong ñó, yếu tố tiền tệ là yếu tố tác ñộng mạnh nhất tới lạm phát

Một nghiên cứu khác cũng tìm hiểu các nhân tố quyết ñịnh tới lạm phát ở Việt Nam thông qua mô hình hóa hành vi phi tuyến của lạm phát [10], kết quả nghiên cứu ñã cho thấy bác bỏ mạnh mẽ giả thuyết tuyến tính và ủng hộ cho mô hình dạng LSTAR trên cơ sở dữ liệu Kết quả từ mô hình LSTAR ước lượng ñược

ñã cho thấy tốc ñộ ñiều chỉnh về trạng thái cân bằng diễn ra nhanh hơn một chút Bằng chứng thực nghiệm này ñã gợi ý việc ứng dụng mô hình chuỗi thời gian phi tuyến ñể phân tích nguyên nhân lạm phát ở Việt Nam có thể cho kết quả tốt hơn mô hình dạng tuyến tính Kết quả phân tích cũng cho thấy rằng, lạm phát ở Việt Nam chịu tác ñộng của cả nhân tố trong nước thông qua dư cung tiền, và các nhân tố bên ngoài thông qua tỷ giá Tuy nhiên, hệ số ñiều chỉnh chậm hàm ý rằng các chính sách tiền tệ và tỷ giá dùng ñể kiểm soát ít có khả năng hiệu quả

Một nghiên cứu ñiển hình gần ñây về lạm phát mục tiêu do nhóm nghiên cứu

GS Nguyễn Khắc Minh, Nguyễn Minh Hải và Phan Tất Hiển [8] ñã tổng hợp các lý thuyết, kết các kết quả thực nghiệm về việc mô hình hóa hành vi phi tuyến của khoảng chênh lạm phát so với mục tiêu của 5 nước OECD bằng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR) Qua ñó, tác giả ñã ñưa ra một vài kết luận và bài học kinh nghiệm về lạm phát mục tiêu: thực hiện lạm phát mục tiêu linh hoạt, ñiều ñó

có nghĩa là hướng tới việc ổn ñịnh lạm phát xung quanh một mức lạm phát mục tiêu

cụ thể lớn hơn không và thấp, ñồng thời cũng quan tâm tới việc ổn ñịnh nền kinh tế thực, và nó ñược biểu thị bằng việc ổn ñịnh khoảng chênh sản lượng, tức là ổn ñịnh sản lượng xung quanh thước ño sản lượng tiềm năng Do tính trễ của các hành ñộng của chính sách tiền tệ và tác ñộng tới lạm phát và sản lượng nên cách tốt nhất ñể thực hiện công việc này là có cái nhìn hướng về tương lai và thực hiện việc ñặt mục tiêu cho dự báo ðiều này có nghĩa là phải xác lập biến công cụ của ngân hàng trung ương ñể dự báo khoảng chênh lạm phát và sản lượng tương ứng

Các nghiên cứu thực nghiệm ñã chỉ ra rằng một số quốc gia ñã chuyển sang cấu trúc tổ chức chính sách tiền tệ mới bằng cách công bố một mục tiêu ñịnh lượng

cụ thể cho tỷ lệ lạm phát Lý do của sự ựiều chỉnh này là do kết quả hoạt ựộng nghèo nàn trong các cơ chế trước ựây Hệ quả là trong suốt thập niên 1990, ở các nước thực hiện lạm phát mục tiêu thì lạm phát ựã thấp hơn và ắt dao ựộng hơn

Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy tốc ựộ ựiều chỉnh giữa lạm phát thực tế so với lạm phát mục tiêu ở các nước là không giống nhau, nó không tuân theo quy luật tuyến tắnh Nguyên nhân của quá trình ựiều chỉnh ỘnhanhỢ hay ỘchậmỢ là do ựánh giá Ộquá thấpỢ hoặc Ộquá caoỢ so với mức lạm phát mục tiêu ựề ra đây là một bài học về xác ựịnh mục tiêu ỘựiểmỢ hoặc ỘkhoảngỢ phải dựa trên cơ sở ựánh giá ựúng với khả năng của nền kinh tế

1.3.2 Tình hình nghiên cứu ở nước ngoài và trong nước về cầu tiền

1.3.2.1 Các nghiên cứu cầu tiền ở nước ngoài

Trên thực tế, nghiên cứu ựịnh lượng về cầu tiền ựã có từ trước những năm

1970 của thế kỷ trước, phần lớn các nghiên cứu chỉ ựược tiến hành tại các nước có

hệ thống tiền tệ vững mạnh, ựặc biệt là Hoa Kỳ và Vương Quốc Anh và rất ắt nghiên cứu ựược thực hiện tại các nước ựang phát triển Do cầu tiền ựóng một vai trò quan trọng trong phân tắch kinh tế vĩ mô, ựặc biệt là liên quan ựến sự lựa chọn

và thực thi chắnh sách tiền tệ của mỗi quốc gia nên xu hướng nghiên cứu thực nghiệm cầu tiền ựã lan rộng tới một số quốc gia phát triển cũng như những quốc gia ựang phát triển Theo ựà thời gian, cùng với sự phát triển của các kỹ thuật ựịnh lượng thì các mô hình kinh tế lượng càng ngày càng phản ánh sát với thực tế hơn và cho kết quả dự báo trong tương lai một cách tương ựối chắnh xác Từ cuối những năm 1990 trở lại ựây, các nghiên cứu thực nghiệm về cầu tiền bằng mô hình kinh tế lượng phi tuyến ngày càng hiệu quả, vì các dạng mô hình phi tuyến có thể ựược xem là ựã nắm bắt ựược các phản ứng bất ựối xứng, những thay ựổi cấu trúc, và các hiện tượng khác của phát triển kinh tế xung quanh thời kỳ nghiên cứu, vấn ựề chỉ ựịnh cầu tiền phi tuyến có thể ựã ựược nghiên cứu của nhiều tác giả

Kết quả nghiên cứu cầu tiền ở đài Loan trong giai ựoạn 1962-1996 do

Huang, Lin, Cheng thực hiện năm 2001 [49] cho thấy khi chắnh phủ có sự ựiều tiết

và kiểm soát chặt chẽ biến ñộng của lãi suất tiền gửi và chỉ số giá tiêu dùng thì sự can thiệp quá mức của chính phủ ñể ñạt mục tiêu ñề ra làm cho quan hệ giữa các biến giải thích cầu tiền là phi tuyến Hơn nữa, mối quan hệ phi tuyến này có khuynh hướng thay ñổi nhanh chóng khi nền kinh tế ñang ở trong ñà suy thoái hơn là khi nền kinh tế có xu hướng ñi lên

Nghiên cứu của Choi và Saikkonen năm 2004 [4, tr 35] cho thấy cầu tiền nhạy cảm hơn với lãi suất khi lãi suất ở mức cao Vì khi lãi suất ở mức cao mà lại

có sự biến ñộng tăng thêm nữa thì chi phí cơ hội của việc nắm giữ tiền cao hơn và chính nó làm cho công chúng trở nên nhạy cảm với sự thay ñổi của lãi suất khi họ ñưa ra quyết ñịnh nắm giữ tiền Mặt khác, giả thuyết của chu kỳ chính trị cho thấy rằng những chính trị gia ñương chức trước các kỳ bầu cử thường thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng ñể thúc ñẩy tăng trưởng kinh tế nhằm mục tiêu tái ñắc cử nhiệm kỳ sau

Nhiên cứu về cầu tiền của Nhật do nhóm nghiên cứu Youngsoo Bae, Vikas Kakkar và Masao Ogaki thực hiện năm 2006 [4, tr 35], theo ba dạng hàm dựa trên các lý thuyết cầu tiền khác nhau Trong ñó, hai dạng hàm là phi tuyến và một có dạng tuyến tính thông thường Kết quả của nghiên cứu này cho thấy dạng hàm cầu tiền dài hạn phi tuyến là phù hợp hơn cả

Nghiên cứu cầu tiền trong dài hạn của Mỹ, Anh trong giai ñoạn 1961-1997

do Chen và Wu [31] thực hiện bằng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR)

Kết quả nghiên cứu của họ cho thấy việc sử dụng phương pháp ñồng tích hợp tuyến tính thông thường trong giải thích cầu tiền trong dài hạn là không thích hợp sau khi

tính ñến sự tồn tại của chi phí giao dịch Tương tự, Sarno, Taylor và Peel (2003)

[63] ñề xuất một mô hình cân bằng hiệu chỉnh phi tuyến (Nonlinear CEM) là một dạng của mô hình (ESTAR) cho cầu tiền của Mỹ mà kết quả cho thấy cầu tiền của

Mỹ ổn ñịnh trong suốt thời kỳ 1869 - 1997

Nghiên cứu cầu tiền M1 ở ðức cho giai ñoạn 1962-1995, Lutkepohl và cộng

sự [56, tr 240] ñã xem xét ñến tính ổn ñịnh của hàm cầu tiền nước ðức và ñồng thời

cũng quan tâm tới khả năng phi tuyến Cụ thể, xem xét các tác ñộng của việc thống

nhất nước ðức tới cầu tiền M1 trong cả thời kỳ quan sát từ 1960Q1 tới 1995Q4 Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng trước khi mô hình hóa STR thì các nghiên cứu trước ñây về cầu tiền M1 ở ðức ñã chỉ ra rằng tính mùa vụ trong cầu tiền ñã thay ñổi do việc Thống nhất Tiền tệ nước ðức vào ngày 1 tháng Bảy năm 1990 ðiều này dẫn tới một tập hợp các biến giả theo mùa ñể bổ sung vào những biến ñã có trong mô hình Các biến giả mới nhận giá trị khác không kể từ sau quý 3 năm 1990 Sau khi

mô hình hóa STR và thực hiện ước lượng, kết quả ước lượng thu ñược cho thấy hàm cầu tiền ở ðức phù hợp với dạng phi tuyến hơn là dạng tuyến tính

Với kết quả nghiên cứu cầu tiền của Trung Quốc trong giai ñoạn 1987-2004,

các tác giả Darran Austin và Bert Ward [32, tr 199] ñã khẳng ñịnh một khi nền kinh

tế có sự cải cách hệ thống tài chính diễn ra thì cấu trúc hàm cầu tiền tuyến tính bị phá vỡ, và thông qua kết quả ước lượng ñược từ hàm cầu tiền phi tuyến, các tác giả chỉ ra hàm cầu tiền của Trung Quốc ổn ñịnh chỉ khi lạm phát ñạt dưới ngưỡng 5,37% ðồng thời, họ cũng ñưa khuyến nghị cho các nhà ñiều hành chính sách tiền

tệ Trung Quốc nên duy trì mức lạm phát dưới 5,37%

1.3.2.2 Các nghiên cứu cầu tiền ở Việt Nam

Cho ñến hiện nay số lượng công trình nghiên cứu ñịnh lượng về cầu tiền cho Việt Nam là tương ñối ít Trong ñó, các nghiên cứu hầu hết chỉ ñược thực hiện ở trong nước và số ít ñược thực hiện ở ngoài nước Mặc dù, các nghiên cứu ñược thực hiện ở trong nước hay ngoài nước, có khác nhau về cách lựa chọn dạng hàm, các biến tác ñộng, phương pháp tiếp cận ñể xây dựng và ñưa ra dạng hàm cầu tiền khác nhau nhưng nhìn chung các các kết quả ước lượng thu ñược ñều có một hàm ý khá giống nhau là giải thích hành vi nắm giữ tiền, khả năng ứng dụng nó trong ñiều hành chính sách tiền tệ trong những giai ñoạn nhất ñịnh Dưới ñây là một số trường hợp ñại diện cho tình hình nghiên cứu cầu tiền cho Việt Nam trong thời gian qua

Nghiên cứu về cầu tiền M1 của Việt Nam trong giai ñoạn 1977-1991 do Võ Trí Thành và Suiwah Leung thực hiện năm 1996 [4], với cách tiếp cận bằng mô

hình ñiều chỉnh từng phần (PAM), các tác giả ñã chỉ ra rằng ở giai ñọan 1977 –

1991 cầu tiền tỷ lệ thuận với thu nhập, tỷ lệ nghịch với biến lạm phát và việc cải cách giá cả cũng cĩ ảnh hưởng đến cầu tiền

Trong nghiên cứu cầu tiền M1 của Việt Nam, giai đoạn 1991-2002 tác giả ðặng Trí Trung [34] đã xây dựng mơ hình hàm cầu tiền trong dài hạn cho Việt Nam với các biến số giải thích gồm: sản lượng cơng nghiệp (IO); lãi suất cho vay cĩ kỳ hạn 3 tháng; tỷ lệ lạm phát (Inflation); tỷ giá hối đối thực tế giữa USD/VND (REX) Với số liệu chuỗi thời gian từ tháng 1/1991 đến tháng 12/2002, kết quả ước lượng được bằng mơ hình hiệu chỉnh từng cho thấy các biến số trong mơ hình cầu tiền dài hạn đều cĩ ý nghĩa thống kê và dấu của các hệ số phù hợp với lý thuyết Tuy nhiên, các hệ số chưa phản ánh đúng với tình hình thực tiễn trong giai đoạn

nghiên cứu Cụ thể, dấu của hệ số IO là b 1 = 0,066 dương là phù hợp nhưng giá trị quá nhỏ (chỉ cĩ 0.066) khơng thể giải thích được đối với đặc điểm của nền kinh tế trong quá trình chuyển đổi tiền tệ hĩa và hệ thống tài chính phát triển mức độ thấp

như ở Việt Nam Trong khi, dấu của hệ số REX (0,136), và dấu của biến trễ biến phụ thuộc M 1t-1 (0,936) là dương và khá lớn Ảnh hưởng của lạm phát ngược chiều với cầu tiền phản ánh qua dấu âm của hệ số INF là hợp lý Như vậy, các hệ số ước lượng được

của ðặng Chí Trung chỉ cĩ ý nghĩa về mặt thống kê mà khơng cĩ giá trị trong việc giải thích thực tiễn

Nếu như các nghiên cứu về cầu tiền ở Việt Nam được thực hiện trước năm

2008 chỉ dừng lại ở khối lượng tiền hẹp M1 thì sau năm 2008 các nghiên cứu được thực hiện khơng chỉ dừng lại ở việc phân tích và ước lượng cho khối lượng tiền hẹp M1 mà cịn xem xét cho cả khối lượng tiền thực tế M2 Sau đây là mơt số nghiên cứu điển hình cho cầu tiền ở Việt Nam được thực hiện sau năm 2008

Trong luận án tiến sĩ, Trường ðại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội (2008), tác giả

Hà Quỳnh Hoa [4, tr 128, 142] đã tập trung vào việc ước lượng cho cả hai khối lượng tiền là M1 của Việt Nam trong giai đoạn 1994M7-2006M12 và M2 của Việt Nam trong giai đoạn 2000M6-2006M12 bằng mơ hình véc tơ hiệu chỉnh sai số (VECM)

ðể ước lượng cho khối lượng tiền M1, tác giả sử dụng hàm cầu tiền cĩ dạng:

M1= f(lip, aninfe, ger)

Với mô hình trên các biến số ñược giải thích lần lượt là: M1- là khối lượng

tiền hẹp; lip- là tốc ñộ thay ñổi của chỉ số công nghiệp; aninfe- là tỷ lệ lạm phát kỳ vọng; ger- là tỷ lệ mất giá của ñồng nội tệ

ðể ước lượng cho khối lượng tiền M2, Hà Quỳnh Hoa sử dụng hàm cầu tiền

có dạng:

M2 = f(lip, tpkb, ger) Trong ñó, M2 khối lượng tiền thực tế, lip- là tốc ñộ thay ñổi của chỉ số công nghiệp; tpkb- là lãi suất tín phiếu kho bạc trúng thầu bình quân năm; ger- là tỷ lệ

mất giá của ñồng nội tệ

Kết quả ước lượng từ mô hình VECM cho thấy hàm cầu tiền M1 phù hợp hoàn toàn với lý thuyết và thực tiễn Kết quả cũng ñã chỉ ra cầu tiền phụ thuộc dương với thu nhập và phụ thuộc âm với chi phí cơ hội của việc nắm giữ tiền Hệ

số co giãn của cầu tiền với thu nhập, với ger phản ánh ñúng thực trạng của một nền kinh tế trong quá trình tiền tệ hóa và có hiện tượng ñôla hóa Trong khi ñó, kết quả ước lượng cầu tiền M2 lại cho thấy tổng phương tiện thanh toán phụ thuộc nhiều nhất vào thu nhập và tỷ giá, còn lãi suất của kho bạc có ảnh hưởng yếu tới M2 Tóm lại, cả hai ước lượng hàm cầu tiền M1, M2 mà Hà Quỳnh Hoa nghiên cứu ñều ổn ñịnh trong thời kỳ nghiên cứu và phản ánh ñúng ñặc ñiểm kinh

tế Việt Nam trong thời kỳ chuyển ñổi, quá trình tiền tệ hóa diễn ra ở mức cao

Gần ñây nhất, ñể nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và chính sách tiền tệ của Việt Nam, TS Nguyễn Phi Lân [12] ñã xây dựng hàm cầu tiền (M2) mở rộng

trong dài hạn sau khi bổ sung thêm biến lạm phát kỳ vọng (π) và mô hình hàm cầu

tiền dài hạn cơ bản mà tác giả nghiên cứu trước ñó Với số liệu theo quý trong giai ñoạn từ 1999 (quý I) ñến 2010 (quý IV), kết quả hồi quy theo phương pháp hiệu chỉnh sai số dạng véc tơ (VECM) cho thấy dấu của các hệ số ước lượng phù hợp với

lý thuyết và có ý nghĩa thống kê; cầu phương tiện thanh toán phụ thuộc thuận chiều vào thu nhập và ngược chiều ñối với tỷ giá và kỳ vọng lạm phát ðồng thời, tác giả cũng ñã chỉ ra hiện tượng găm giữ vàng và ngoại tệ là khá phổ biến mỗi khi nội tệ mất giá hoặc kỳ vọng lạm phát trong dân chúng tăng cao

Nhìn chung các nghiên cứu thực nghiệm về cầu tiền ở Việt Nam mới chỉ dừng lại ở việc sử dụng các mô hình tuyến tính Rất ít các nghiên cứu thực nghiệm

về cầu tiền bằng mô hình hồi quy phi tuyến, chẳng hạn như phương pháp hồi quy chuyển tiếp trơn Nghiên cứu của Bùi Duy Phú [1, tr 55] là một trong những nghiên cứu hiếm hoi sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến chuyển tiếp trơn (STR) ñể nghiên cứu cầu tiền hẹp M1 ở Việt Nam giai ñoạn 2000Q1-2010Q4 Theo tiếp cận hồi quy phi tuyến, tác giả ñã xây dựng hàm cầu tiền phi tuyến cho Việt Nam có dạng là mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTR1)

Với kết quả thu ñược từ mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (LSTR1), tác giả chỉ ra lượng tiền M1 của Việt Nam phụ thuộc rất lớn vào sự gia tăng của chỉ số giá

cả, trong khi ñó các biến khác ñều bị loại bỏ vì không có ý nghĩa thống kê và kết luận rằng với nền kinh tế Việt Nam, lạm phát là một hiện tượng có tác ñộng lớn nhất tới tiền tệ Hơn nữa, cũng từ mô hình ước lượng thu ñược, tác giả ñã chỉ ra các

hệ số của LnCPI và ∆LnCPI ở phần tuyến tính ñều nhận giá trị dương khá lớn, còn

ở phần phi tuyến hệ số của LnCPI và ∆LnCPI ñều nhận giá trị âm Tác giả ñã kết

luận rằng áp lực của cung tiền rất lớn khi nền kinh tế rơi vào tình trạng lạm phát cao Cuối cùng, tác giả ñã khuyến nghị ñể cho mức lạm phát ñủ thấp, ổn ñịnh mà không ảnh hưởng tới các quyết ñịnh của hộ gia ñình và doanh nghiệp thì Ngân hàng Trung ương Việt Nam cần giữ cho mức chênh lệch lạm phát giữa các tháng kế tiếp

ở dưới mức 1,014%

1.3.3 Một số hướng nghiên cứu khác ở trong và ngoài nước có ứng dụng

mô hình chuỗi thời gian phi tuyến

Nghiên cứu ñầu tiên về mô hình STAR là của Bacon (1971) [21], người ñã ñề

xuất ra mô hình STAR ñã vận dụng mô hình của mình ñể tìm hiểu xem tác ñộng của dòng nước chảy xuống một con kênh có ñộ nghiêng tới chiều cao của lớp ñịa tầng bề mặt bị ñọng nước có chứa hoạt tính trên bề mặt Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng ñộ dày của lớp ñịa tầng ñược giả ñịnh là phụ thuộc phi tuyến vào dòng nước

Skalin và Terasvirta (1999) [68], áp dụng mô hình ESTAR với dữ liệu chuỗi

thời gian hàng năm ñối với chín biến kinh tế vĩ mô: việc làm, sản xuất công nghiệp,

tiêu thụ, xuất khẩu, nhập khẩu ựối với Thụy điển trong giai ựoạn 1870 ựến năm

1988 ựể giải thắch "chu kỳ kinh doanh Thụy điển" Tác giả chỉ ra hai ựóng góp lớn của mô hình ESTAR đầu tiên, nó giải thắch sự sụt giảm mạnh của việc làm trong những năm 1920 tốt hơn so với mô hình tuyến tắnh AR Thứ hai, nó theo dõi dữ liệu

từ những năm 1960 trở ựi tốt hơn trong khi mô hình tuyến tắnh không giải thắch ựược

Hall và cộng sự (2001) [50], sử dụng mô hình LSTAR với dữ liệu chuỗi thời

gian từ tháng 1/1876 ựến tháng 5/1998 của cục khắ tượng thủy văn của Liên Bang

Úc ựể nghiên cứu hiện tượng El Nino Southern Oscillation (ENSO) là một sự gián ựoạn của hệ thống khắ quyển ựại dương ở vùng nhiệt ựới Thái Bình Dương có những hậu quả quan trọng ựối với các ựiều kiện thời tiết toàn cầu Kết quả chỉ ra rằng, hiện tượng El Nino không tuân theo một quy luật nào và mô hình LSTAR có thể giúp cho việc dự ựoán hiện tượng El Nino xảy ra trước một vài tháng

M Koster (2005) [60], áp dụng mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR)

mô hình hoá mô hình vĩ mô của nền kinh tế Nam Phi Kết quả cho thấy các mô hình phi tuyến cho kết quả dự báo tốt hơn mô hình tuyến tắnh

N.Forster và cộng sự (2007) [39] dùng mô hình LSTAR mô hình hoá tác

ựộng của các cải cách nền kinh tế tại các nước Trung và đông Âu (ECCE) Kết quả tắnh ựược khả năng chuyển dịch theo xu hướng và ựịnh mức, giải thắch ảnh hưởng của việc cải cách ựến GDP và năng suất lao ựộng Kết quả cũng cho thấy hầu hết cấu trúc bị phá vỡ tại các nước CEEC bởi một quá trình dừng xu thế hoặc quá trình nghiệm ựơn vị Kết quả cũng cho thấy cải cách tác ựộng rất ắt vào tăng trưởng GDP, tác ựộng mạnh vào năng suất lao ựộng

Ralf Bruggemann, Jana Riedel (2011) [26], sử dụng mô hình LSTAR ựể

phân tắch lãi suất trong ngắn hạn ở Vương Quốc Anh thời kỳ 1970-2006 Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng những phát hiện dựa trên các mô hình tuyến tắnh cho thấy mắc khá nhiều các sai lầm và có thể dẫn ựến dự báo tỷ lệ lãi suất kém đồng thời nhóm tác giả nhấn mạnh rằng ựối với trường hợp của Vương quốc Anh, phương pháp hồi quy phi tuyến chuyển tiếp trơn là một lựa chọn khả thi cho việc phân tắch các chắnh sách tiền tệ và dự báo lãi suất

GS Nguyễn Khắc Minh, Nguyễn Mạnh Hùng và Nguyễn Việt Hùng [61], sử

dụng hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTAR) ñể mô hình hoá tác ñộng của những cải cách chính sách kinh tế ở Việt Nam từ 1985 tới 2006 trong ba khu vực kinh tế: nông nghiệp, khu vực công nghiệp và khu vực dịch vụ Tác giả nghiên cứu tác ñộng của việc cải cách tới tăng trưởng GDP và năng suất lao ñộng trong từng khu vực Tác giả có bằng chứng về sự thay ñổi cấu trúc của chuỗi GDP và bằng chứng tác ñộng tích cực của các cải cách ñến tăng trưởng GDP thông qua các kết quả ước lượng từ mô hình LSTR1 cho ba chuỗi GDP ñược cho như sau:

Kết quả ước lượng của các tham số γ từ ba mô hình cho thấy tốc ñộ dịch

chuyển của khu vực nông nghiệp giữa thời ñầu và thời kỳ cuối là nhanh hơn các khu vực khác Kết luận rằng, cải cách trong lĩnh vực nông nghiệp thành công trong việc khuyến khích nông dân làm việc và ổn ñịnh vĩ mô Các kết quả cũng cho thấy các chính sách cải cách khác ñã ñược thực hiện có những tác ñộng khác nhau tới tăng trưởng GDP của từng khu vực kinh tế ở Việt Nam

Nhìn chung, các thực nghiệm về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn ở các nước trên thế giới ñã thể hiện và giải thích rõ hơn so với mô hình truyền thống nhất

là ñối với những tác ñộng mang tính thể chế, cải cách chính sách của những quốc gia ñang trong giai ñoạn phát triển

2

1

ˆ

11, 02 0, 028 (0, 092 0, 0084 ) 1 exp (7, 76/ )( 0, 445) ˆ

1.4 Tóm tắt chương 1

Ở nước ngoài, việc phát triển và sử dụng các mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR ñể phân tích các hoạt ñộng kinh tế vĩ mô cũng như trong các lĩnh vực khác ñã ñược tiến hành mạnh mẽ trong nhiều năm và ñã thu ñược nhiều kết quả tích cực cả về lý thuyết và thực nghiệm Còn ở Việt Nam tuy cũng ñã có khá nhiều hoạt ñộng nghiên cứu kinh tế vĩ mô như: lạm phát, cầu tiền, cũng như các chỉ tiêu kinh tế

vĩ mô khác bằng các mô hình kinh tế lượng song những nghiên cứu dựa trên lớp các

mô hình chuỗi thời gian phi tuyến còn khá hiếm hoi và thực sự chưa có nhiều ñúc kết về kết luận và kinh nghiệm thực tế trong vấn ñề này Vì vậy, ñể làm rõ hơn vấn

ñề lý thuyết và khả năng ứng dụng của lớp mô hình chuỗi thời gian chuyển tiếp trơn STR vào phân tích một số chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ở Việt Nam, thì chương một của luận án ñã tập trung vào một số vấn ñề như sau:

- Trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR dạng chuẩn, các trường hợp ñặc biệt của nó

- Tổng quan tình hình nghiên cứu của lớp mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR ở một số nước trên thế giới trong ñó có Việt Nam vào nhiều lĩnh vực khác nhau: kinh tế, ñịa lý, khí tượng…Dựa vào các kinh nghiệm nghiên cứu của các nước bằng

mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR mà tác giả ñã tổng kết sẽ là tư liệu quan trọng cho nghiên cứu của mình

Và, nội dung của chương tiếp theo sẽ xem xét thực trạng diễn biến về lạm phát, vai trò của chính sách tiền tệ của Việt Nam trong giai ñoạn 2000-2011 cũng như xem xét ñến các nhân tố ảnh hưởng ñến chúng, qua ñó chọn lựa các biến giải thích và chọn lựa mô hình ước lượng thích hợp cho quá trình tiếp tục phát triển kinh

tế ở Việt Nam

Chương 2 PHÂN TÍCH DIỄN BIẾN LẠM PHÁT, VAI TRÒ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TRONG KIỂM SOÁT LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM

Như ñã trình bày ở chương một, lớp mô hình hồi quy dạng chuyển tiếp trơn (STR) ñã ñược nhiều nước trên thế giới bao gồm cả những quốc gia phát triển và ñang phát triển vận dụng vào lĩnh vực phân tích vĩ mô Tuy vậy, không phải lúc nào một mô hình tốt nhất trong xu hướng nghiên cứu trên thế giới ñã là một mô hình chuẩn ñể mà ñem ñi áp dụng cho tất cả các nước Việc xây dựng một mô hình nghiên cứu, với các biến số phù hợp ñể phân tích cho các biến vĩ mô của một quốc gia nó còn phụ thuộc vào hoàn cảnh hình thành lịch sử, tính thể chế, số liệu, quy mô của từng quốc gia ñó

Tiếp theo chương 1, nội dung chương hai của luận án sẽ tập trung xoay quanh việc phân tích diễn biến của lạm phát và vai trò của việc ñiều hành chính sách tiền tệ trong kiểm soát lạm phát ở Việt Nam giai ñoạn từ 2000-2011 ðồng thời, cũng như xem xét tính khả thi trong việc ứng dụng lớp mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn STR vào phân tích hai biến số vĩ mô là lạm phát và cầu tiền của Việt Nam, trên cơ sở số liệu thu thập ñược từ nhiều nguồn khác nhau

Với mục ñích ñó, chương 2 của luận án ñược bố cục như sau Mục 2.1 diễn biến lạm phát và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam trong giai ñoạn 2000-2011 Mục 2.2 Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng ở Việt Nam Mục 2.3 phân tích vai trò của chính sách tiền tệ trong vấn ñề kiểm soát lạm phát ở Việt Nam trong giai ñoạn từ 2000-2011 Mục 2.4 phân tích các nhân tố chính ảnh hưởng ñến lạm phát ở Việt Nam Mục 2.5 là tóm tắt chương 2

2.1 Diễn biến lạm phát Việt Nam giai ñoạn từ 2000 ñến 2011

Sau gần 30 năm cải cách và phát triển kinh tế, ñặc biệt là sau khi hoàn

thành chiến lược: “ổn ñịnh- phát triển kinh tế xã hội ñến năm 2000 ”6 ñã ñưa ñất nước Việt Nam ra khỏi tình trạng trì trệ, khủng hoảng kinh tế và ñang bước vào

6 Chiến lược do ðại hội ðảng lần thứ VII (6/1991)