Phân tích diễn biến lạm phát ở việt nam và ứng dụng mô hình ARIMA dự báo lạm phát

Trong quá trình làm khóa luận tốt nghiệp, do hạn chế về thời gian và kinh nghiệm của một sinh viên, đ ng thời d mức đ phức tạp của đề tài nên không tránh khỏi những thiếu sót, rất mong n

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

PHÂN TÍCH DIỄN BIẾN LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM VÀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA DỰ BÁO LẠM PHÁT

Sinh viên thực hiện:

LÊ THỊ NGỌC Lớp: K45A TCNH Niên khóa: 2011 - 2015

Lời Cảm Ơn

Để ho n thành khó luận tốt nghiệp này, trước hết tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý thầy cô giáo trong kho Tài chính – Ngân hàng, trường Đại học Kinh tế Huế đ trang bị kiến thức cho tôi trong suốt thời gian học tập tại trường v tạ mọi điều kiện giúp đ tôi trong quá trình thực tập v làm chuyên đề tốt nghiệp Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến TGS.TS Phan Thị Minh Lý đ trực t ếp hướng d n tận t nh, giúp tôi

ho n thành khó luận tốt nghiệp này.

Tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến Ban lãnh đ o, cán bộ Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ng ại Thương - Chi nhánh Huế, các anh chị phòng Tổng Hợp đ nhiệt t nh giúp đ tôi trong việ cung cấp văn bản tài liệu, g p ý

v giải đ p các thắc mắc, tạ mọi điều kiện thuận lợi giúp tôi ho n thành kỳ thực tập v ho n thành khó nghiệptốt nghiệp của mình.

Cuối cùng, tôi muốn gửi lời cảm ơn đến gia đình v b n bè đã luôn sát cánh, đ ng viên v giúp đ tôi trong suốt thời gian qua.

Trong quá trình làm khóa luận tốt nghiệp, do hạn chế về thời gian và kinh nghiệm của một sinh viên, đ ng thời d mức đ phức tạp của đề tài nên không tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của quý thầy

cô và các b n sinh viên quan tâm đến đề tài.

Huế, ng y 15 tháng 5 năm 2015.

Sinh viên thực hiện:

Lê Thị Ngọc Trường Đại học Kinh tế Huế

MỤC LỤC

Trang

Trang phụ bìa i

Lời cảm ơn ii

Mục lục iii

Danh mục các kí hiệu và chữ viết v

Dnah mục sơ đồ, đồ thị vi

Dnah mục bảng vii

PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục tiêu nghiên cứu: 2

3 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 3

4 Phương pháp nghiên cứu 3

5 Kết cấu đề tài: 4

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 5

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ LẠM PHÁT VÀ DỰ BÁO LẠM PHÁT 5

1.1 Tổng quan về lạm phát 5

1.1.1 Khái niệm về lạm phát 5

1.1.2 Các đặc trưng cơ bản của lạm phát 6

1.1.3 Phân loại lạm phát 6

1.1.4 Phương pháp đo lường lạm phát: 8

1.1.5 Nguyên nhân dẫn đến lạm phát 10

1.1.6 Tác động của lạm phát đến đời sống, kinh tế, xã hội 13

1.2 Tổng quan về phương pháp dự báo lạm phát 16

1.2.1 Tính dừng 16

1.2.2 Quá trình tự hồi quy (AR), trung bình trượt (MA) và mô hình ARIMA 21

1.2.3 Phương pháp Box – Jenkins (BJ) 23

1.2.4 Mô hình hoá phương sai (ARCH/ GARCH) 25

Trường Đại học Kinh tế Huế

CHƯƠNG 2: DIỄN BIẾN LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN

TỪ THÁNG 1 NĂM 2008 – THÁNG 12 NĂM 2014 28

2.1 Tổng quan về nền kinh tế Việt Nam hiện nay 28

2.2 Phân tích tình hình diễn biến lạm phát trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2005 đến tháng 12 năm 2014 30

2.1.1 Giai đoạn từ tháng 2005 đến 2008 31

2.1.2 Giai đoạn từ tháng 2009 đến 2011 36

2.1.3 Giai đoạn từ tháng 2012 đến nay 40

CHƯƠNG 3: DỰ BÁO LẠM PHÁT TỪ THÁNG 5 NĂM 2015 ĐẾN THÁNG 8 NĂM 2015 45

3.1 Lý do chọn chỉ số giá tiêu dùng (CPI) 45

3.2 Dữ liệu nhiên cứu 45

3.3 Kết quả nghiên cứu 46

3.3.1 Thống kê mô tả số liệu 46

3.3.2 Kiểm định tính dừng 47

3.3.3 Lựa chọn mô hình ARIMA(p,d,q) phù hợp 49

3.3.4 Kiểm định tính ARCH 54

3.3.5 Tiến hành dự báo 54

3.4 Nhận xét 56

PHẦN III: KẾT LUẬN 58

1 Kết luận 58

2 Hạn chế của đề tài 58

3 Hướng phát triển đề tài 59

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 60

PHỤ LỤC 62

Trường Đại học Kinh tế Huế

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU

AIC, SIC, RMSE, MAE và MAPE : Chỉ số đo lường thống kê của sai số

Trường Đại học Kinh tế Huế

DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Biểu đồ lạm phát do cầu kéo 10

Hình 1.2: Biểu đồ lạm phát chi phí đẩy 11

Hình 1.3: Biểu đồ lạm phát do cung tiền tăng 12

Hình 2.1: Biểu đồ lạm phát giai đoạn 2005-2014 30

Hình 2.2: Biểu đồ lạm phát giai đoạn 2005-2008 31

Hình 2.3: Biểu đồ lạm phát giai đoạn 2009-2011 36

Hình 2.4: Biểu đồ lạm phát trong giai đoạn từ năm 2012 đến nay 40

Hình 3.1: Đồ thị chuỗi Chỉ số tiêu dùng ở Việt Nam 46

Hình 3.2: Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi CPI 47

Hình 3.3: Đồ thị chuỗi sai phân bậc 1 của chuỗi CPI 48

Hình 3.4: Kết quả kiểm định tính dừng chuỗi sai phân bậc 1 của CPI 48

Hình 3.5: Dự báo chỉ số giá tiêu dùng 51

Hình 3.6: Giá trị thực và giá trị dự báo chỉ số CPI 52

Hình 3.7: Kiểm định tính ARCH của mô hình ARIMA(1,1,5) 54

Hình 3.8: Dự báo CPI trong giai đoạn 5/2015 đến 7/2015 55

Hình1: ACF và PACF của chuỗi chỉ số CPI 63

Hình 2: ACF và PACF chuỗi sai phân bậc 1 của CPI 64

Hình 3: Ước lượng mô hình ARIMA(1,1,1) 65

Hình 4 : Ước lượng mô hình ARIMA(1,1,2) 66

Hình 5: Ước lượng mô hình ARIMA(1,1,3) 67

Hình 6: Ước lượng mô hình ARIMA(1,1,4) 68

Hình 7: Ước lượng mô hình ARIMA(1,1,0) 69

Hình 8: Ước lượng mô hình ARIMA(2,1,1) 70

Hình 9 : Ước lượng mô hình ARIMA(3,1,1) 71

Hình 10: Ước lượng mô hình ARIMA(1,1,5) 72

Hình 11: Kiểm tra tự tương quan mô hình ARIMA(1,1,5) 73

Hình 12: Kiểm tra tự tương quan phần dư mô hình ARIMA(1,1,5) 75

Hình 13: Kiểm tra tính ARCH của mô hình ARIMA(1,1,5) 77

Trường Đại học Kinh tế Huế

DANH MỤC CÁC BIỂU BẢNG

Bảng 3.1: Thống kê mô tả chuỗi CPI 46

Bảng 3.2: Thống kê mô tả chuỗi sai phân bậc 1 của CPI 49

Bảng 3.3: Xác định mô hình ARIMA 50

Bảng 3.4: Giá trị thực tế là giá trị dự báo ngoài mẫu CPI 52

Bảng 3.5: Giá trị thực tế và giá trị dự báo tỷ lệ lạm phát trong giai đoạn 1/2015 đến 4/2015 53

Bảng 3.6: Dự báo tỷ lệ lạm phát giai đoạn 5/2015 đến 7/2015 56

Trường Đại học Kinh tế Huế

TÓM TẮT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Năm 2005 – 2015, tình hình kinh tế - xã hội trong nước và thế giới có nhiều diễn biến phức tạp, lạm phát luôn ở trong trạng thái “chờ chực” gây suy thoái kinh tế, sản xuất trì trệ, đời sống nhân dân khó khăn, gây khó khăn cho các nhà hoạch định chính sách khi đưa ra các quyết định kinh tế - xã hội Từ đó, yêu cầu nắm bắt được diễn biến và dự báo lạm phát trở nên vô cùng quan trọng Đó là chính là lý do tôi lựa

chon đề tài “ Phân tích diễn biến lạm phát ở Việt Nam và ứng dụng mô hình ARIMA

dự báo lạm phát” với mục tiêu phân tích tình hình biến động lạm phát ở Việt Nam

đồng thời ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo lạm phát trong 3 tháng 5,6,7/2015 Phần nội dung đề tài bao gồm cơ sở lý thuyết về lạm phát, nêu ra được khái niệm, bản chất, phân loại, phương pháp đo lường và những tác động của lạm phát đến đời sống kinh tế xã hội Lý thuyết mô hình ARIMA được sử dụng để phân tích chuỗi thời gian

Trong chương 2, đề tài tập trung phân tích diễn biến lạm phát theo 3 giai đoạn:

từ năm 2005 đến 2008; từ năm 2009 đến 2011 và từ năm 2012 đến 2014 Ở giai đoạn 1 (2005 - 2008) lạm phát tăng với tốc độ nhanh và luôn cao hơn các nước láng giềng do chính sách tiền tệ nới lỏng trong thời gian dài và ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng toàn cầu Sang giai đoạn 2 (2009 - 2011) diễn biến lạm phát vẫn còn nhiều phức tạp do giá cả trên thị trường thế giới tăng cao và Chính phủ không kiên trì với mục tiêu kiềm chế lạm phát Cuối cùng, giai đoạn 3 lạm phát được kiềm chế một cách thành công nhờ giá dầu trên thị trường thế giới giảm sâu giảm sức ép đến tình hình sản xuất kinh doanh trong nước, bên cạnh đó, chính sách kiềm chế lạm phát đã được Chính phủ thực hiện nhất quán

Chương 3 ứng dụng mô hình ARMA(1,1,5) để dự báo lạm phát trong 3 tháng tiếp theo Kết quả hồi quy cho thấy lạm phát có xu hướng tăng nhẹ Điều này có thể giải thích cho tình hình kinh tế - xã hội đang trên đà phát triển và giá dầu trên thị trường thế giới có dấu hiệu tăng trở lại

Cuối cùng là phần kết luận, những hạn chế và hướng mở rộng của đề tài

Trường Đại học Kinh tế Huế

PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ

1 Lý do chọn đề tài

Lạm phát là một trong những chỉ tiêu đánh giá trình độ phát triển kinh tế của một quốc gia nhưng cũng là một trở ngại lớn nhất trong công cuộc phát triển đất nước Lịch sử kinh tế hiện đại cho thấy, lạm phát là một hiện tượng kinh tế phổ biến ở mọi quốc gia, bất kể đó là quốc gia phát triển hay đang phát triển, nó là căn bệnh kinh niên của mọi nền kinh tế hàng hoá tiền tệ Lạm phát tác động đến mọi hệ thống kinh tế dù ở mức độ cao hay thấp Nó tác động đến tăng trưởng kinh tế, ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của một quốc gia, tương tác với hệ thống thuế có thể gây méo mó các quyết định kinh tế của các tổ chức, cá nhân Tuỳ thuộc vào cấu trúc nền kinh tế và khả năng thích ứng với sự thay đổi liên tục của lạm phát mà sự tác động lên nền kinh tế của lạm phát tích cực hay tiêu cực và theo những phương thức khác nhau Điều này có nghĩa là không phải lạm phát lúc nào cũng xấu Thực tế trong nền kinh tế thị trường, nhiều quốc gia còn sử dụng lạm phát một con số để kích thích nền kinh tế phát triển Và một nền kinh tế có lạm phát cao hay thiểu phát liên tục luôn gây tốn kém cho xã hội Bên cạnh đó, lạm phát còn có tính thường trực, nếu không kiểm soát thường xuyên, không có những giải pháp chống lạm phát kịp thời thì hậu quả thật khó lường Vì vậy, mục tiêu duy trì một tỷ lệ lạm phát thấp

và ổn định là mục tiêu hàng đầu và là mục tiêu dài hạn trong hầu hết các định hướng ổn định, phát triển kinh tế vĩ mô của các nền kinh tế

Kể từ khi giải phóng thống nhất đất nước, Việt Nam đã trải qua những cuộc khủng hoảng kinh tế trầm trọng Điển hình là cuộc lạm phát năm 1987 với mức tăng 700-1000%, đồng tiền mất giá trầm trọng, sản xuất trì trệ, đời sống nhân dân khó khăn Và gần đây nhất là cuộc lạm phát năm 2007-2008, do ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, cú sốc về giá năm 2007 đã làm cho nền kinh tế nước

ta đối mặt với lạm phát tăng cao ở mức hai con số Những tác hại mà lạm phát đem đến cho nền kinh tế nước ta là suy thoái kinh tế, sản xuất trì trệ, đời sống nhân dân lâm vào hoàn cảnh khó khăn, nhất là tầng lớp nhân dân lao động, đe dọa tính ổn

Trường Đại học Kinh tế Huế

định của nền kinh tế vĩ mô, tác động xấu đến môi trường kinh doanh, gây khó khăn cho các nhà hoạch định chính sách khi đưa ra các quyết định về kinh tế-xã hội v.v Bước sang năm 2015, nền kinh tế Việt Nam diễn ra trong bối cảnh kinh tế thế giới đang phục hồi chậm sau suy thoái và được đánh giá là đang chuyển biến tích cực với mức tăng trưởng của quý I là 6.03% so với cùng kỳ năm trước; cao hơn nhiều so với mức tăng 5.06% của cùng kỳ năm 2014 (theo Tổng cục Thống kê công

bố ngày 26/3/2015) Nhờ giá dầu giảm và thanh khoản toàn cầu tăng nên các nền kinh tế mới nổi hy vọng sẽ đạt được mức tăng trưởng khả quan hơn Và cũng nhờ

đó mà tình hình sản xuất kinh doanh trong nước thuận lợi hơn, không chịu nhiều sức ép về chi phí đầu vào Măc khác, sự biến động của giá dầu lại gây áp lực lớn đến cân đối ngân sách Nhà nước Đặc biệt, CPI ba tháng đầu năm 2015 tăng 0.74%

so với cùng kỳ năm 2014, điều này cho thấy tốc độ tăng của CPI tương đối thấp trong khoảng 10 năm trở gần đây Tuy nhiên, trong nền kinh tế vẫn còn tồn tại một

số yếu tố có thể gây áp lực lên lạm phát năm 2015; điển hình như giá dầu có dấu hiệu phục hồi, khiến cho giá xăng có chiều hướng tăng mạnh trong thời gian tới

Bởi sự tác động to lớn của lạm phát đến đời sống kinh tế xã hội, cộng thêm bối cảnh kinh tế chính trị trong nước và thế giới diễn ra phức tạp, chứa đựng nhiều tiềm

ẩn rủi ro nên việc dự báo lạm phát là rất cần thiết Dự báo lạm phát không chỉ có ý nghĩa trong việc cung cấp thông tin cho các nhà hoạch định chính sách, mà còn có ý nghĩa đối với các nhà kinh doanh trong việc điều chỉnh chiến lược kinh doanh của mình Còn đối với những người lao động có thể giảm thiểu rủi ro thu nhập thực bị giảm khi lạm phát tăng bằng cách điều chỉnh hợp đồng tiền lương của mình Nhận thấy được ý nghĩa thực tiễn của việc nghiên cứu và dự báo lạm nên tôi quyết định

chọn đề tài “ Phân tích diễn biến lạm phát ở Việt Nam và ứng dụng mô hình ARIMA

dự báo lạm phát “

2 Mục tiêu nghiên cứu:

Đề tài thực hiện nhằm đạt các mục tiêu sau:

 Lý luận cơ bản về lạm phát; tác động to lớn của lạm phát đến tình hình kinh tế-xã hội và các phương pháp đo lường lạm phát

Trường Đại học Kinh tế Huế

 Phân tích thực tế diễn biến lạm phát ở Việt Nam trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2005 đến cuối năm 2014

 Dự báo lạm phát ở Việt Nam trong ngắn hạn thông qua việc sử dụng mô hình ARIMA, nhằm cung cấp thông tin cho các nhà hoạch định chính sách và giúp cho các nhà kinh doanh có thể điều chỉnh các chiến lược kinh doanh của mình

3 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

3.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là chuỗi thời gian chỉ số lạm phát và chuỗi thời gian CPI ở nền kinh tế Việt Nam Chuỗi thời gian lạm phát sau khi thu thập được dùng

để phục vụ mục đích phân tích và chuỗi thời gian CPI được sử dụng để dự báo như

 Không gian: chỉ số tỷ lệ lạm phát và chỉ số giá tiêu dùng tại thị trường Việt Nam

 Thời gian: các số liệu thu thập trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2005 đến tháng 12 năm 2014

4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thu thập số liệu: Số liệu thu thập được sử dụng trong mô hình

là chuỗi số liệu thời gian tỷ lệ lạm phát và chuỗi số liệu chỉ số giá tiêu dùng ở nền kinh tế Việt nam trong vòng 10 năm từ nguồn Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế IMF (imf.org)

- Thống kê: Tóm tắt, trình bày, tính toán các đặc trưng của chuỗi để phản ánh khái quát đối tượng nghiên cứu

- Phân tích và tổng hợp: phân chia đối tượng nghiên cứu theo những giai đoạn nhỏ để làm rõ sự biến động Từ đó rút ra kết luận về xu hướng biến động trong toàn

bộ thời gian nghiên cứu đồng thời đưa ra phán đoán về xu hướng trong tương lai

- So sánh: so sánh sự biến động giữa từng giai đoạn, giữa thị trường trong nước và thị trường nước ngoài

Phương pháp phân tích chuỗi thời gian: sử dụng mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt (ARIMA) để dự báo và được trình bày ở mục 1.2

 Phần II: Nội dung và kết quả của đề tài nghiên cứu, gồm 3 chương

- Chương 1: Cơ sở lí thuyết về lạm phát và dự báo lạm phát

Giới thiệu tổng quan về lạm phát Bao gồm bản chất của lạm phát; phân loại lạm phát; phương pháp đo lường và những tác động của lạm phát đến đời sống kinh

tế xã hội Đồng thời giới thiệu tổng quan về phương pháp dự báo ARIMA

- Chương 2: Diễn biến lạm phát ở Việt Nam từ tháng 1 năm 2005 đến tháng 12 năm 2014

- Chương 3: Dự báo lạm phát từ tháng 1 năm 2015 đến tháng 7 năm 2015

 Phần III: Kết luận

Trường Đại học Kinh tế Huế

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ LẠM PHÁT VÀ DỰ BÁO LẠM PHÁT

1.1 Tổng quan về lạm phát

1.1.1 Khái niệm về lạm phát

Lạm phát là một phạm trù vốn có của nền kinh tế thị trường, nó đã trở thành mối quan tâm của rất nhiều người Vậy lạm phát là gì ?

 Trong bộ Tư bản của mình, Các Mác viết: “Việc phát hành tiền giấy phải

được giới hạn ở số lượng vàng hoặc bạc thực sự lưu thông nhờ các đại diện tiền

vào lưu thông vượt quá số lượng vàng mà nó đại diện thì giá trị của tiền giấy giảm xuống, hiện tượng lạm phát xuất hiện

 Theo quan điểm của nhà kinh tế học Samuelson cho rằng: “Lạm phát xảy ra khi mức chung của giá cả và chi phí tăng - giá bánh mỳ, xăng dầu, xe ô tô tăng, tiền lương, giá đất, tiền thuê tư vật liệu sản xuất tăng” Theo ông, lạm phát chính là biểu thị sự tăng lên của giá cả

 Quan niệm cổ điển cho rằng: “ Lạm phát là hiện tượng tăng lên của mức

giá chung tại một thời điểm” [9, tr.462] Tuy nhiên không phải mọi sự tăng lên của

mức giá chung đều đáng lo ngại Nếu giá cả chỉ tăng tạm thời, trong ngắn hạn, sau

đó lại giảm xuống thì đó chỉ là kết quả của những biến động cung cầu tạm thời, không thể coi là lạm phát được Những trường hợp như vậy mà coi là lạm phát thì

sẽ dẫn đến sự cường điệu hóa nguy cơ lạm phát

 Quan điểm của nhà kinh tế học thuộc trường trọng tiền hiện đại Milton

Friedman đã định nghĩa: “ Lạm phát là hiện tượng giá cả tăng nhanh và liên tục

trong một thời gian dài” [9, tr.462] Theo trường phái này, sự tăng lên của mức giá

chung chỉ mới phản ánh hình thức biểu hiện của lạm phát, bản chất của lạm phát được thể hiện ở tính chất của sự tăng giá, đó là sự tăng giá với tốc độ cao và kéo

Trường Đại học Kinh tế Huế

dài Định nghĩa này cũng được các nhà kinh tế học theo trường phái Keynes ủng hộ,

và đặc biệt phù hợp với mục tiêu ổn định giá cả trong dài hạn của các NHTW (vì NHTW chỉ có thể điều chỉnh giá cả trong dài hạn chứ không thể điều chỉnh giá cả trong ngắn hạn)

 Qua các định nghĩa trên ta có thể định nghĩa: Lạm phát là hiện tượng giá

cả tăng nhanh và liên tục trong một thời gian dài

1.1.2 Các đặc trưng cơ bản của lạm phát

Lạm phát có thể nhận diện thông qua những đặc trưng cơ bản sau:

 Sự thừa tiền do cung tiền tăng quá mức

 Sự tăng giá cả đồng bộ và liên tục theo sự mất giá của tiền giấy

 Sự phân phối lại qua giá cả

b Lạm phát phi mã: Lạm phát phi mã xảy ra khi giá cả tăng nhanh, ở mức hai,

ba con số Trong điều kiện lạm phát phi mã, sản xuất không phát triển, hệ thống tài chính suy tàn Đặc biệt lạm phát ở mức ba con số một năm, đồng tiền sẽ mất giá nhanh chóng, thị trường tài chính bất ổn, chi phí cơ hội của việc giữ tiền cao Người

ta ví tiền mặt trong thời kỳ này như những hòn than rực lửa, ai giữ tiền càng nhiều

và càng lâu thì càng bị thiệt hại Vì vậy, mọi người không muốn giữ những đồng tiền đang mất giá, sẽ nhanh chóng chuyển sang cho người khác hoặc chuyển sang nắm giữ tài sản khác như ngoại tệ mạnh, bất động sản… Điển hình là cuộc lạm phát ở Việt Nam trong những năm 80, lạm phát lên đến 700%/năm

Trường Đại học Kinh tế Huế

c Siêu lạm phát: Xảy ra khi tốc độ tăng giá vượt xa mức lạm phát phi mã, có thể lên đến hàng ngàn lần Siêu lạm phát có sức phá huỷ mạnh toàn bộ hoạt động nền kinh tế và đi kèm là suy thoái nghiêm trọng Cuộc sống khó khăn, mọi thứ trở nên khan hiếm trừ tiền giấy Điển hình là cuộc siêu lạm phát ở Bolivia năm 1985 (12000%), cuộc siêu lạm phát ở Zimbabwe với tốc độ tạm tính là 2200000% vào 7/2008, giá 1 quả trứng là 7,5 tỷ đôla Zimbabwe, 1kg bắp giá 15 tỷ đôla Zimbabwe

1.1.3.2 Căn cứ vào tính chất:

a Lạm phát thuần tuý: Là lạm phát mà giá tất cả các hàng hoá và dịch vụ cùng tăng một tỷ lệ, nên giá cả tương đối giữa các mặt hàng là không thay đổi Kiểu lạm phát này hầu như không xảy ra

b Lạm phát dự tính được: lạm phát dự tính xuất hiện khi lạm phát xảy ra đúng như dự tính trước của các tác nhân kinh tế Trong trường hợp này, mọi khoản vay cũng như các hợp đồng đã được điều chỉnh phù hợp với lãi suất Thực tế, lạm phát là “con ngựa bất kham” , nên dự báo về lạm phát thường khó mà chính xác tuyệt đối

c Lạm phát không dự tính được (lạm phát bất ngờ): là loại lạm phát xảy ra không được dự kiến từ trước Nó là tác nhân gây xáo trộn trật tự kinh tế, làm phát sinh yếu tố tâm lý lo lắng và hoài nghi về năng lực điều hành của chính phủ Vì vậy đây là loại lạm phát nguy hiểm

1.1.3.3 Căn cứ vào nguyên nhân:

Căn cứ vào nguyên nhân lạm phát được chia thành 5 loại: lạm phát tiền tệ, lạm phát cầu kéo, lạm phát chi phí đẩy, lạm phát cơ cấu, lạm phát ngân sách

1.1.3.4 Căn cứ vào sự biến động:

a Lạm phát ngắn hạn: Biểu hiện mức giá cả biến động trong ngắn hạn, có tính chất thời vụ, như lạm phát tháng, quý, năm Lạm phát ngắn hạn được đo bằng CPI

b Lạm phát dài hạn: Thể hiện xu hướng của lạm phát trong dài hạn, được loại trừ sự biến động tạm thời có tính thời vụ của giá cả Lạm phát dài hạn thường được

đo bằng chỉ số lạm phát cơ bản

Trường Đại học Kinh tế Huế

1.1.4 Phương pháp đo lường lạm phát:

1.1.4.1 Chỉ số giá tiêu dùng (CPI- consumer Price Index)

CPI phản ánh mức giá bình quân của nhóm hàng hoá và dịch vụ cho nhu cầu tiêu dùng của các hộ gia đình Để xác định CPI người ta chọn ra một giỏ hàng hoá và dịch vụ tiêu biểu cho cơ cấu tiêu dùng của các hộ gia đình trong một giai đoạn nhất định, đồng thời xác định mức độ tiêu dùng của các hộ gia đình đối với từng hàng hoá

và dịch vụ trong giỏ Và tùy vào tình hình kinh tế-xã hội, thị hiếu tiêu dùng của người dân mỗi nước mà chủng loại hàng hóa trong giỏ sẽ thay đổi sao cho phù hợp

∑ Trong đó: Ip chỉ số tiêu dùng

ipj chỉ số của hàng hoá hay dịch vụ thứ j

dj tỷ trọng tiêu dùng của hàng hoá hay dịch vụ thứ j Hầu hết các quốc gia đều sử dụng chỉ số tiêu dùng để tính tỷ lệ lạm phát theo công thức sau:

( ) Trong đó: Gp là tỷ lệ lạm phát (%)

Ip là chỉ số giá tại thời kỳ hiện tại

Ip-1 là chỉ số giá tiêu dùng thời kỳ trước

1.1.4.2 Chỉ số giá bán buôn (PPI- Producer Price Index)

Chỉ số giá bán buôn phản ánh mức giá đầu vào, mà thực chất là chi phí sản xuất bình quân của xã hội Sự biến động của chi phí sản xuất tất yếu sẽ tác động đến

xu hướng biến động của mức giá chung của hàng hoá và dịch vụ thành phẩm trên thị trường

Trường Đại học Kinh tế Huế

Chỉ số giá bán buôn được xác định theo phương pháp tương tự chỉ số giá tiêu dùng nhưng do việc thu thập số liệu và xác định tỷ trọng phức tạp nên không phải quốc gia nào cũng tính và công bố chỉ số này

1.1.4.3 Chỉ số giảm phát tổng sản phẩm quốc nội – GDP

Đây là chỉ số đo mức giá bình quân của tất cả hàng hoá và dịch vụ tạo nên tổng sản phẩm quốc nội, được xác định theo công thức:

Trong đó : GDP danh nghĩa đo lường sản lượng theo giá hiện tại

GDP thực đo lường sản lượng theo năm cơ bản

1.1.4.4 Chỉ số lạm phát cơ bản

Lạm phát cơ bản là thước đo được sử dụng rộng rãi để đánh giá xu hướng cơ bản hay diễn biến chung của giá tiêu dùng bình quân Lạm phát cơ bản có thể nắm bắt xu hướng dài hạn hoặc phổ biến của hàng hóa dịch vụ bằng cách loại bỏ những dao động về giá mang tính thời vụ, và những đột biến về giá từ những cú “ sốc cung” tạm thời Chỉ số lạm phát cơ bản không thay thế CPI, mà chỉ đóng vai trò là chỉ tiêu bổ sung cho CPI, nó cung cấp thông tin về xu hướng dài hạn của giá tiêu dùng và được sử dụng như chỉ số lạm phát tương lai Như vậy, chỉ số lạm phát cơ bản giúp các nhà hoạch định chính sách xác định xu hướng lạm phát trong dài hạn

là thông tin hữu ích để hoạch định chính sách tiền tệ

Phương pháp tính toán chỉ số lạm phát cơ bản được nhiều quốc gia sử dụng là phương pháp loại trừ Phương pháp loại trừ tính lạm phát cơ bản bằng cách loại trừ giá cả của một số mặt hàng ra khỏi rổ CPI Các loại hàng hóa hay được loại trừ là những loại hàng hóa dễ bị biến động nhất Ví dụ là nhóm hàng hóa lương thực, thực phẩm, năng lượng Bên cạnh đó, còn có thể sử dụng phương pháp thống kê thuần túy, phương pháp tính lại quyền số mới, phương pháp bình quân gia quyền nghịch đảo độ lệch chuẩn hoặc phương sai Các phương pháp này thường được sử dụng nội

bộ để nghiên cứu và phân tích

Trường Đại học Kinh tế Huế

Trong thực tế, khi nhắc đến tỷ lệ lạm phát thì ta hiểu đó là chỉ tiêu đo lường được

và có ý nghĩa thiết thực trong đời sống kinh tế xã hội của quốc gia Do trình độ phát triển kinh tế thị trường và khả năng thống kê giữa các nước là khác nhau nên việc lựa chọn cũng khác nhau Hầu hết các nước đều chọn CPI, Mỹ chọn chỉ tiêu GDP deflator (vì ở Mỹ nền kinh tế thị trường và công tác thống kê gần như hoàn hảo, nên GDP deflator là chỉ tiêu tổng hợp, bao trùm và có ý nghĩa toàn diện hơn CPI)

1.1.5 Nguyên nhân dẫn đến lạm phát

1.1.5.1 Lạm phát do cầu ( còn gọi là lạm phát do cầu kéo)

Lạm phát cầu kéo: hậu quả của chính sách tạo việc làm quá mức Ngay khi nền kinh tế đạt được mang tại đó việc làm và sản lượng ở mức tự nhiên, thì vẫn tồn lại một tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên nhất định (khoảng 5%) Nếu các nhà hoạch định chính sách nỗ lực giảm mức tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên xuống, thì một chính sách tiền tệ mở rộng được sử dụng Chính phủ áp dụng chính sách kích cầu để dịch chuyển đường cầu AD1 đến AD2, sản lượng dịch chuyển từ mức tự nhiên Yn đến

YT, tỷ lệ thất nghiệp thực sự giảm xuống Nền kinh tế dịch chuyển đến điểm 1’, tại đây áp lực tăng lương làm dịch chuyển đường cung ngắn hạn sang trái từ AS1 đến

AS2, nền kinh tế đạt được tại mức 2 Tuy nhiên tại đây mức tỷ lệ thất nghiệp vẫn như ban đầu, chính phủ lại áp dụng chính sách kích cầu để giảm mức tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên xuống, kịch bản lại lặp đi lặp lại làm phát sinh lạm phát

Hình 1.1: Biểu đồ lạm phát do cầu kéo

Trường Đại học Kinh tế Huế

1.1.5.2 Lạm phát do cung (còn gọi là lạm phát do chi phí đẩy)

Các cú sốc cung tiêu cực hoặc làn sóng đòi tăng lương của người lao động chỉ có thể làm tăng giá và sản lượng trong ngắn hạn, trong dài hạn tác động của nó lên mức giá và tổng sản lượng là bằng không Vì vậy, những thay đổi trong

vế tổng cung không thể là nguyên nhân của lạm phát Tuy nhiên, các cú sốc cung cộng với chính sách chủ động tạo việc làm lại gây ra lạm phát Giả sử, ban đầu nền kinh tế cân bằng ở điểm 1, tại đó việc làm và sản lượng đều đạt mức tự nhiên của

nó Khi người lao động đòi tăng thu nhập thực và thắng lợi làm dịch chuyển đường cung ngắn hạn sang trái, từ AS1 đến AS2 Lúc này, nền kinh tế dịch chuyển đến điểm 1’, mức giá đã tăng đến P1’, sản lượng thấp hơn sản lượng tự nhiên nên dẫn đến thất nghiệp cao

Hình 1.2: Biểu đồ lạm phát chi phí đẩy

Các nhà hoạch định muốn đạt được mục tiêu việc làm cao sẽ sử dụng chính sách kích cầu, làm dịch chuyển đường cầu từ AD1 đến AD2, nền kinh tế cân bằng tại điểm 2, mức giá tăng đến P2 Nhưng thực tế, những người được tăng lương lại nhận thấy lương tăng mà giá cũng tăng, họ cũng không được lợi gì Nên những người lao động lại tiếp tục đòi tăng lương và họ lại thắng lợi Kịch bản cứ lặp đi lặp lại, làm

Trường Đại học Kinh tế Huế

đường cầu dịch chuyển liên tục từ AD1 đến AD4, làm giá cả tăng liên tục Vậy lạm phát chi phí đẩy là hiện tượng tiền tệ bởi vì nó không thể xảy ra nếu không có các chính sách tiền tệ đi kèm

1.1.5.3 Lạm phát do cung tiền tăng cao và liên tục

Giả sử, ban đầu nền kinh tế đạt cân bằng tại điểm 1, tổng sản lượng đạt ở mức

tự nhiên và giá cả là P1 Nếu cung tiền tăng liên tục trong năm, tổng cầu sẽ dịch chuyển từ AD1 đến AD2 Đầu tiên trong một thời gian ngắn, nền kinh tế dịch chuyển đến điểm 1’, tổng sản lượng đạt được có thể cao hơn mức tự nhiên, khiến cho lao động trở nên khan hiếm, đẩy mức lương cao lên, làm cho tổng cung nhanh chóng dịch chuyển sang trái Tại đây, nền kinh tế cân bằng tại điểm 2, tổng sản lượng quay trở lại mức tự nhiên, mức giá tăng từ P1 đến P2

Nếu cung tiền tiếp tục tăng trong những năm tiếp theo thì cơ chế điều chỉnh tổng cung, tổng cầu lại diễn ra như trên Và kết quả là tổng sản lượng chỉ có thể tăng tạm thời trong ngắn hạn và hầu như không đổi trong dài hạn, còn mức giá trị tăng liên tục sau mỗi lần cung tiền tăng Từ đó cho thấy “Tiền nhiều thì lạm phát cao”

Hình 1.3: Biểu đồ lạm phát do cung tiền tăng

Trường Đại học Kinh tế Huế

1.1.5.4 Lạm phát quán tính

Thực tế, hàng năm mức giá tăng lên theo một tỷ lệ khá ổn định, tỷ lệ lạm phát này được gọi là lạm phát ỳ (lạm phát cân bằng đều) Đây là loại lạm phát hoàn toàn được dự tính trước, mọi người đã biết và tính đến khi thõa thuận về các biến Tỷ lệ lạm phát này trong ngắn hạn và được duy trì cho đến khi có các cú sốc tác động đến nền kinh tế Lạm phát ỳ xảy ra, cả đường tổng cung và tổng cầu cùng dịch chuyển lên trên với tốc độ như nhau Sản lượng được duy trì ở mức sản lượng tiềm năng, mức giá tăng với một tỷ lệ ổn định theo thời gian

1.1.5.5 Một số nguyên nhân khác

Thứ nhất là tâm lý của người dân: khi người dân đã không còn tin tưởng vào đồng tiền của Nhà Nước, họ sẽ không giữ tiền mà đưa vào lưu thông bằng việc mua hàng hoá dự trữ, đầu tư kinh doanh … Dẫn đến cầu tăng nhanh hơn cung, đẩy giá

cả lên cao Có thể thấy giá cả tăng cao làm tiêu dùng tăng, tạo ra xoáy ốc lạm phát Thứ hai là thâm thụt ngân sách kéo dài: khi tình trạng thâm hụt ngân sách được giải quyết bằng cách in tiền, làm tăng mức cung ứng tiền dẫn đến đẩy tỷ lệ lạm phát lên cao Đối với các nước phát triển việc giả quyết thâm hụt ngân sách bằng cách phát hành trái phiếu có lợi hơn Tuy nhiên, việc phát hành trái phiếu kéo dài làm cầu về vốn tăng và lãi suất tăng cao Lúc này, để giảm lãi suất trên thị trường thì NHTW phải mua lại các trái phiếu đó, làm cho mức cung tiền tăng lên và đẩy lạm phát lên cao

Bên cạnh đó, các chính sách của Nhà Nước không hợp lý, mất cân đối cũng sẽ gây ra lạm phát cao

1.1.6 Tác động của lạm phát đến đời sống, kinh tế, xã hội

Trong thực tế, các cuộc lạm phát thường có hai đặc điểm: tốc độ tăng thường không đồng đều giữa các mặt hàng, tốc độ tăng giá và tăng lương cũng không đồng thời Chính hai đặc điểm này đã dẫn đến sự thay đổi tương đối về giá cả, từ

đó tác động đến nền kinh tế Cụ thể là phân phối lại thu nhập một cách ngẫu nhiên

Trường Đại học Kinh tế Huế

giữa các cá nhân, gây ra biến dạng về cơ cấu sản xuất và việc làm trong nền kinh

tế Để hiểu rõ hơn những tổn thất mà lạm phát gây ra cho xã hội, ta nghiên cứu hai trường hợp sau:

- Các hợp đồng tiền lương được chỉ số hoá lạm phát (điều chỉnh theo chỉ số lạm phát dự tính) nhưng tỷ lệ lạm phát thực tế không phải lúc nào cũng chính xác như dự tính Vì vậy, khi lạm phát thực tế tăng cao hơn mức dự tính thì thu thập thực của người lao động bị giảm

- Lạm phát có thể làm thay đổi nghĩa vụ nộp thuế của cá nhân Thông thường, thu nhập danh nghĩa được điều chỉnh tương thích với lạm phát nhanh hơn là thuế Do vậy khi thu nhập danh nghĩa tăng mà sắc thuế chưa thay đổi sẽ khiến mọi người phải nộp thuế nhiều hơn Thuế đã phân phối lại thu nhập của người đóng thuế

- Lạm phát gây ra sự bất tiện cho cuộc sống khi giá cả thị trường thường xuyên thay đổi, làm phức tạp hơn các quyết định liên quan đến cơ cấu tiêu dùng, tiết kiệm, đầu tư… làm tăng các chi phí của xã hội vào việc cập nhật giá cả

1.1.6.2 Tác động của lạm phát bất ngờ:

Lạm phát không dự tính được làm giá cả biến động bất thường, làm cho chức năng thước đo giá trị của tiền tệ bị sai lệch, làm ảnh hưởng tiêu cực đến mọi hoạt động kinh tế xã hội Bên cạnh đó, lạm phát bất ngờ phân phối lại của cải và thu nhập giữa các cá nhân trong xã hội không theo nỗ lực cống hiến của họ

Trường Đại học Kinh tế Huế

- Theo công thức Fisher, lãi suất danh nghĩa bằng lãi suất thực cộng với tỷ lệ lạm phát, mà lãi suất thực rất ít thay đổi nên lạm phát biến động càng mạnh thì lãi suất cũng danh nghĩa biến động càng mạnh Bên cạnh đó, lãi suất tác động nhiều mặt đến thu nhập, tiêu dùng, đầu tư … Vì vậy thông qua lãi suất, lạm phát đã tác động lên nhiều khía cạnh của nền kinh tế Đặc biệt khi lạm phát tăng cao, lãi suất cũng tăng cao dẫn đến kìm hãm sản xuất, nền kinh tế đình trệ và thất nghiệp gia tăng

- Lạm phát làm giảm thu nhập thực: khi lạm phát bất ngờ xảy ra thì những người có tiết kiệm ròng (cho vay nhiều hơn đi vay) và những người có thu nhập cố định bị thiệt hại Trong trường hợp này, người đi vay trả vốn gốc và tiền lãi bằng những đồng tiền kém giá trị hơn so với dự tính ban đầu Điều này có hàm ý lạm phát bất ngờ phân phối lại thu nhập từ người đi vay sang người cho vay, còn giảm phát là ngược lại

- Lạm phát phân phối lại của cải một cách ngẫu nhiên Khi lạm phát tăng dẫn đến sự thay đổi tương quan về giá Những người có hàng hoá tăng nhanh được hưởng lợi hơn những người có hàng hoá tăng chậm Bên cạnh đó, các hợp đồng lương của người lao động thường thỏa thuận theo tỷ lệ lạm phát dự tính Vì vậy, khi lạm phát cao hơn mức dự tính thì người lao động sẽ là người bị thiệt và doanh nghiệp sẽ là người hưởng lợi

- Lạm phát tăng mang lại khoản lợi cho chính phủ từ việc đánh thuế Tuy nhiên, nếu quốc gia đó có vay nợ nước ngoài thì lạm phát cao sẽ làm tăng khoản nợ của quốc gia đó (vì lạm phát làm đồng nội tệ mất giá)

- Tác động xấu đến cán cân thương mại: nếu lạm phát trong nước cao hơn lạm phát nước ngoài làm cho hàng hoá xuất khẩu trong nước kém hấp hẫn hơn, hoạt động xuất khẩu giảm dẫn đến cán cân thương mại thâm hụt

Tóm lại, lạm phát ở dưới dạng nào cũng tác động đến nền kinh tế Hậu quả của lạm phát rất nặng nề và nghiêm trọng Lạm phát gây ra hậu quả đến toàn bộ nền kinh tế-xã hội của mỗi nước Lạm phát làm cho việc phân phối lại sản phẩm xã hội và thu nhập trong nền kinh tế qua giá cả đều khiến quá trình phân hóa giàu nghèo thêm nghiêm trọng Lạm phát làm cho một nhóm này nhiều lợi nhuận trong khi nhóm khác

Trường Đại học Kinh tế Huế

bị thiệt hại nặng nề Và suy cho cùng gánh nặng của lạm phát lại đè lên vai của người lao động Tuy nhiên, lạm phát không phải bao giờ cũng là mặt trái của nền kinh tế Điều này có nghĩa là mục tiêu kiềm chế lạm phát không đồng nghĩa với việc đưa tỷ lệ lạm phát bằng không Ở mỗi quốc gia đều tồn tại một phạm vi lạm phát “an toàn” mà tại đó lạm phát ổn định và lợi cho tăng trưởng kinh tế trong dài hạn

1.2 Tổng quan về phương pháp dự báo lạm phát

Như chúng ta đã biết trong nghiên cứu định lượng tồn tại ba loại số liệu cơ bản

là số liệu theo thời gian, số liệu chéo và số liệu hỗn hợp Đối với các vấn đề kinh tế, loại số liệu mà chúng ta thường xuyên tiếp cận nhất là số liệu theo thời gian Ví dụ như các chuỗi số liệu GDP, chỉ số CPI, chỉ số VN-Index hay giá vàng theo thời gian Và nhiều nghiên cứu cho thấy rằng, các mô hình hồi quy cổ điển dường như không hiệu quả với loại số liệu theo thời gian này Vậy, làm thế nào để nghiên cứu một chuỗi số liệu theo thời gian và sử dụng nó để dự báo một cách hiệu quả?

Nói tổng quát, có bốn phương pháp dự báo kinh tế dựa vào dữ liệu chuỗi thời gian đó là: mô hình hồi quy đơn phương trình, mô hình hồi quy phương trình đồng thời, mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (ARIMA), mô hình tự hồi quy véctơ (VAR) Sự ra đời của phương pháp trung bình trượt kết hợp tự hồi quy đã dẫn đến một kỷ nguyên mới của các công cụ dự báo Trọng tâm của phương pháp này là phân tích các tính chất ngẫu nhiên của bản thân các chuỗi thời gian kinh tế theo triết

lí “hãy để dữ liệu tự nói” Nghĩa là trong mô hình chuỗi thời gian kiểu phương pháp luận Box- Jenkins Yt có thể được giải thích bởi các giá trị trong quá khứ hay giá trị trễ của bản thân biến Y và các sai số ngẫu nhiên Đôi khi các mô hình ARIMA còn được gọi là mô hình “lý thuyết a” bởi vì các mô hình này không thể suy ra được từ bất cứ lý thuyết kinh tế nào

1.2.1 Tính dừng

1.2.1.1 Khái niệm

“Một quá trình ngẫu nhiên được coi là dừng nếu như trung bình và phương sai của nó không đổi theo thời gian và giá trị của đồng phương sai giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách và độ trễ về thời gian giữa hai giai đoạn này chứ ko phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính” (Ramanathan, 2002)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Cụ thể, Yt được gọi là dừng nếu thỏa mãn đồng thời cả 3 điều kiện:

Tóm lại, nếu một chuỗi thời gian là dừng thì trung bình, phương sai, tự đồng phương sai (tại các độ trễ khác nhau) sẽ giữ nguyên không đổi dù chúng được xác định vào thời điểm nào đi nữa

1.2.1.2 Hậu quả của chuỗi không dừng

Trong mô hình hồi quy cổ điển, ta giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và chúng không tương quan với nhau Với dữ liệu là các chuỗi không dừng, các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, F mất hiệu lực, ước lượng và dự báo không hiệu quả Hay nói cách khác, nếu một chuỗi không dừng thì các ước lượng theo phương pháp hồi quy tuyến tính cổ điển sẽ không có ý nghĩa thực tiễn, làm nảy sinh vấn đề hồi quy giả mạo Lúc này, vấn đề

dự báo sẽ không chính xác Trong thực tế, phần lớn các chuỗi thời gian đều là chuỗi không dừng, kết hợp với những hậu quả trình bày trên đây cho thấy tầm quan trọng của việc xác định một chuỗi thời gian có tính dừng hay không

1.2.1.3 Cách kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian:

a Dựa trên đồ thị của chuỗi thời gian

Nếu đồ thị của chuỗi thời gian cho thấy trung bình và phương sai của quá trình

Yt không đổi theo thời gian, thì chuỗi thời gian đó có thể có tính dừng Đây chỉ là phương pháp trực quan, cho ta cái nhìn đầu tiên về tính dừng của chuỗi thời gian Tuy nhiên, khi gặp những chuỗi thời gian có xu hướng không rõ ràng thì phương pháp này trở nên khó khăn trong việc kiểm định tính dừng và đôi khi không chính xác

Trường Đại học Kinh tế Huế

b Dựa trên biểu đồ tương quan và tự tương quan riêng

Hàm tự tương quan (AFC): Đo lường sự phụ thuộc tuyến tính giữa các cặp quan sát Yt và Yt-k ACF với độ trễ k, ký hiệu bằng ρk, được xác định như sau:

( ) ( )

( )

Do đồng phương sai và phương sai đều được tính bằng một đơn vị đo nên ρkkhông có đơn vị đo và nó nằm trong khoảng từ -1 đến 1 Trong thực tế, một chuỗi thời gian được xem là dừng khi ACF giảm nhanh hay “tắt dần” nhanh về 0 sau 2 đến 3 độ trễ

Ý nghĩa thống kê của ρk nào đều có thể được đánh giá bởi sai số chuẩn của nó Theo Bartlett, nếu một chuỗi thời gian là thuần tuý ngẫu nhiên thì các hệ số tương quan mẫu sẽ được phân bố gần như chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1/n (với n là độ lớn của mẫu) [11, tr.10] Từ đó khoảng tin cậy 95% cho ρk là (-1.96

√ ; 1.96

√ ), nếu giá trị ρk nằm ngoài khoảng này thì ta có thể loại trừ giả thuyết cho rằng ρk = 0 Ngoài ra, Box- Pierce đã đưa ra kiểm định về sự đồng thời bằng 0 của các hệ số tương quan

m: thời lượng của độ trễ Với cỡ mẫu lớn, trị thống kê Q được phân bổ gần giống như với bậc tự do bằng với số độ trễ Bác bỏ H khi Q > ( ), tức là tồn tại ít nhất một ρk khác 0 Lúc này có thể suy đoán chuỗi đang xét chưa dừng

Trường Đại học Kinh tế Huế

Các hệ số tương quan ρk (k ≥ 2) phản ánh mức độ kết hợp tuyến tính của giá trị Yt và Yt-k Tuy nhiên, mức độ kết hợp này còn do một số biến khác gây ra Trong trường hợp này, các biến Yt-1, Yt-2,…, Yt-k+1 ảnh hưởng đến mức độ kết hợp của Yt

và Yt-k người ta xây dựng hệ số tương quan riêng (PAFC) của Yt và Yt-k :

( ) ∑

∑

Hệ số tương quan riêng đo lường mối quan hệ giữa hai biến khi tất cả các biến khác không đổi Chúng ta kiểm định các giả thuyết đối với ρkk là hoàn toàn tương tự như kiểm định các giả thiết đối với ρk

c Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey- Fuller

Một cánh kiểm định tính dừng khác được phổ biến hiện nay là kiểm định nghiệm đơn vị Để đơn giản ta xét mô hình sau:

Yt = ρYt-1+Ut (-1< ρ < 1) với Ut là nhiễu trắng

Nếu ρ=1 thì Yt là bước ngẫu nhiên và không dừng Do đó để kiểm định tính dừng của Yt ta kiểm định giả thiết:

H0: ρ=1 (chuỗi không dừng)

H1: ρ≠1 (chuỗi dừng) Phương trình trên được biến đổi thành:

Y t – Yt-1 = ρYt-1 – Yt-1 +Ut

= (ρ -1)Yt-1 + Ut

∆Yt = δYt-1 + Ut Với δ = ρ – 1 Giả thiết trên được viết lại như sau:

H0: δ = 0 (Yt là chuỗi không dừng)

H1: δ (Yt là chuỗi dừng)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Theo Dickey-Fuller các giá trị t của hệ số Y sẽ không tuân theo phân bổ student’s t ngay cả đối với các mẫu lớn mà tuân theo xác suất τ (tau statistic)

( )Kiểm định Tau còn biết đến như là kiểm định Dickey-Fuller Để kiểm định giả thiết H0 ta so sánh giá trị thống kê τ tính toán với giá trị τ tra bảng DF Nếu

| | | | thì ta bác bỏ giả thiết H0, tức chuỗi Yt là chuỗi dừng Vì những lý do về mặt lí thuyết và thực tiễn, kiểm định Tau được áp dụng đối với các hồi quy được thực hiện ở các dạng sau:

∆Yt = δYt-1 + Ut

∆Yt =

∆Yt = Nếu Ut có tự tương quan, ta biến đổi mô hình thành:

∑

Lúc này kiểm định DF như phương trình trên được gọi là kiểm định DF mở rộng, áp dụng cho chuỗi thời gian có bậc tự do cao hơn và quy trình tiến hành kiểm định hoàn toàn tương tự

1.2.1.4 Nhiễu trắng

Tính dừng là một giả định yếu hơn giả định phân phối chuẩn Tuy nhiên, hồi quy với chuỗi thời gian có tính dừng sẽ cho ta các thống kê đáng tin cậy Chỉ cần số quan sát tăng lên thì độ tin cậy càng lớn Do vậy, sai số Ut không nhất thiết phải tuân theo phân phối chuẩn miễn là quan sát đủ lớn Thay vào đó, Ut được giả định là

“nhiễu trắng” Xét phương trình sau:

biệt của chuỗi dừng Các điều kiện này hàm ý rằng chúng ta không thể dự báo được

từ những giá trị trung bình trong quá khứ của chính nó Nếu Ut còn có tự tương qua thì điều đó có nghĩa là còn tồn tại những thông tin ẩn chứa trong Ut mà chúng ta có thể khai thác để cải thiện mô hình hồi quy

1.2.1.5 Cách biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng

Nếu một chuỗi thời gian không có yếu tố mùa chưa dừng, ta cần biến đổi thành chuỗi dúng trước khi xây dựng mô hình ARIMA Phương pháp là lấy sai phân cấp d Cụ thể là nếu lấy sai phân bậc 1 (d=1) mà chuỗi chưa dừng thì lấy sai phân bậc 2 (d=2)……… Các nghiên cứu đã chứng minh luôn tồn tại một giá trị d xác định để sai phân cấp d của Yt là chuỗi dừng

Sai phân cấp 1: D(Yt) = Yt – Yt-1

Sai phân cấp 2: D2(Yt) = D [D(Yt)] = (Yt – Yt-1) – (Yt-1 – Yt-2)

……

Sai phân cấp d: D[Dd-1 (Yt)]

1.2.2 Quá trình tự hồi quy (AR), trung bình trượt (MA) và mô hình ARIMA

Trước khi nghiên cứu các mô hình, chúng ta cần hiểu rõ thế nào là biến trễ Biến trễ (độ trễ của một biến) là biến giá trị quá khứ của biến hiện tại Biến trễ thường gặp trong dữ liệu chuỗi thời gian Mô hình hồi quy không chỉ bao gồm biến hiện tại mà còn bao gồm giá trị quá khứ (giá trị trễ)

1.2.2.1 Mô hình tự hồi quy ( Autoregressive ) AR(p):

Là quá trình mà trong đó giá trị dự báo trên các giá trị trong quá khứ của nó Giá trị của chuỗi thời gian được xác định là dừng và tồn tại mối quan hệ phụ thuộc tuyến tính của các phân tử chuỗi vào phân tử p của nó cộng với nhiễu trắng không tương quan với nó, thì chuỗi này được gọi là quá trình tự hồi quy bậc p:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Trong đó là p hệ số tự hồi quy được lựa chọn để sinh ra giá trị

dự báo phù hợp nhất cho Yt qua các giá trị quá khứ Yt−1; Yt−2, ., Yt−p, và Ut là nhiễu trắng có trung bình được mong đợi bằng 0 Lưu ý đối với mô hình trên, chỉ có các giá trị hiện tại và quá khứ của Y được đưa vào mô hình, không có biến làm hồi quy nào khác

1.2.2.2 Mô hình trung bình trượt ( Moving Average) MA(q)

Giá trị của chuỗi thời gian tại thời điểm hiện tại được xác định từ trung bình trượt (có trọng số) của nhiễu tại thời điểm hiện tại và q thời điểm trước đó Nói cách khác, quá trình trung bình trượt đơn giản là một kết hợp tuyến tính của các số hạng ngẫu nhiên thuần tuý

Với , Ut là sai số ngẫu nhiên ở thời điểm t, Ut-1 là sai số ngẫu nhiên thời điểm , , Ut-p là sai số ngẫu nhiên thời điểm Khác với mô hình AR(p), mô hình MA(q) hàm ý Yt phụ thuộc vào vào thông tin sai số hiện tại và quá khứ

1.2.2.3 Quá trình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (ARMA)

Trong thực tế, có nhiều khả năng Y có cả đặc điểm của AR và MA, khi đó ta nói

Y tuân theo quá trình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy, ký hiệu ARMA(p,q) Một

quá trình ARMA(p,q) sẽ có p số hạng tự hồi quy và q số hạng trung bình trượt như sau:

Hay ∑ ∑

Mô hình ARMA (p, q) cho thấy biến Y tại thời điểm t không chỉ phụ thuộc vào giá trị quá khứ của nó mà còn phụ thuộc vào sai số quá khứ

1.2.24 Quá trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy (ARIMA):

Do mô hình Box-Jenkins chỉ mô tả chuỗi dừng hoặc những chuỗi đã sai phân hóa, nên mô hình ARIMA(p,d,q) thể hiện những chuỗi dữ liệu không dừng, đã được sai phân

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nếu một chuỗi thời gian dừng ở sai phân bậc d, ta nói chuỗi liên kết bậc d, ký

hiệu I(d) Kết hợp với quá trình ARMA ta có được mô hình trình trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy ARIMA(p,d,q) với p số hạng tự hồi quy và q số hạng trung

bình trượt, và cần lấy sai phân bậc d đề chuỗi dừng Phương trình tổng quát như sau:

Mô hình ARIMA(p,d,q) cho thấy biến Y tại thời điểm t không chỉ phụ thuộc vào giá trị quá khứ của nó mà còn phụ thuộc vào sai số quá khứ

1.2.3 Phương pháp Box – Jenkins (BJ)

George Box & Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA, được biết đến rộng rãi dưới cái tên phương pháp luận Box-Jenkin Phương pháp luận BJ trả lời cho ta câu hỏi: Khi xem xét một chuỗi thời gian, làm sao ta có thể biết được là nó tuân theo một quá trình ARIMA(p,d,q) nào? Phương pháp này gồm 4 bước:

Bước 1: Nhận dạng

Tức là tìm các giá trị thích hợp của p, d và q Với d là sai phân của chuỗi thời gian khảo sát, p là bậc của tự hồi quy, q là bậc của trung bình trượt Các công cụ chủ yếu để nhận là hàm tự tương quan (AFC), hàm tự tương quan riêng phần (PAFC) được vẽ theo độ trễ

*d : Đầu tiên ta kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu gốc Nếu chưa dừng thì tiến hành lấy sai phân I(d), bậc của d ở đây chính là bậc d trong mô hình ARIMA(p,d,q)

*p trong mô hình AR(p): một chuỗi dừng tự hồi quy bậc p nếu:

- Các hệ số tự tương quan ACF giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình sin

- Các hệ số tương quan riêng phần PACF có giá trị cao tại các độ trễ 1,2, … ,p

- Các hệ số tương quan riêng PACF giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình sin

- Các hệ số tự tương quan ACF giảm đột ngột ngay sau độ trễ p

AR(p) Suy giảm theo số mũ hay với dạng

sóng hình sin tắt dần hay cả hai

Đỉnh cao đáng kể qua các độ trễ p

MA(q) Đỉnh cao đáng kể qua các độ trễ p Suy giảm theo số mũ hay với dạng

sóng hình sin tắt dần hay cả hai

ARIMA(p,d,q) Suy giảm theo số mũ hay với dạng

sóng hình sin tắt dần hay cả hai

Suy giảm theo số mũ hay với dạng sóng hình sin tắt dần hay cả hai Bước 2: Ước lượng mô hình

Sau khi đã nhận dạng được mô hình, ta tiến hành ước lượng các tham số của

mô hình theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) Tuy nhiên, cũng có trường hợp ta sử dụng các phương pháp ước lượng phi tuyến

Bước 3: Kiểm tra chuẩn đoán

Làm thế nào để ta biết được mô hình ước lượng phù hợp một cách tương đối hợp lý với dữ liệu? Box-Jenkins đề nghị hai cách để thực hiện kiểm tra chuẩn đoán: phương pháp quá thích hợp (overfitting) và các kiểm tra chuẩn đoán áp dụng vào các phần dư

- Phương pháp quá thích hợp được hiểu là khi ta thêm các điều khoản ARIMA vào mô hình ở bước 1 thì các hệ số không có ý nghĩa thống kê, lúc đó mô hình bước

1 phù hợp hơn

- Chuẩn đoán phần dư là xem phần dư của mô hình có dừng hay không, tức là

có ngẫu nhiên không (không có sự tương quan) Nếu phần dư không phải là nhiễu trắng thì phải xem xét định dạng, nhận dạng lại mô hình Lúc đó có những yếu tố trong mô hình không phải là ngẫu nhiên mà ta chưa khai thác hết Có thể kiểm tra thông qua lược đồ tự tương quan ACF và PACF, Ljung Box, LM test của Breuch

Trường Đại học Kinh tế Huế

Godfrey Đồng thời cũng cần kiểm tra phần dư xem có tiệm cận phân phối chuẩn không, điều kiện hội tụ và dừng có thỏa mãn không Đặc biệt, sai số dự báo càng nhỏ thì mô hình càng tốt (so sánh giá trị dự báo với giá trị thực tế, mô hình nào có giá trj dự báo gần với giá trị thực tế thì đó là mô hình tốt nhất)

Bước 4: Dự báo

Dựa trên mô hình xây dựng, tiến hành dự báo điểm và khoảng cho những thời điểm trong tương lai và đánh giá độ chính xác của dự báo Trong nhiều trường hợp, các dự báo thu được từ phương pháp này tin cậy hơn so với dự báo từ phương pháp lập mô hình kinh tế lượng truyền thống Tuy nhiên, từng trường hợp phải được kiểm tra cụ thể

1.2.4 Mô hình hoá phương sai (ARCH/ GARCH)

1.2.4.1 Mô hình ARCH (AutoRegressive conditionnal Heteroshedasticity)

a Mô hình ARCH

Mô hình ARCH do Engle phát triển năm 1982, mô hình này cho rằng phương sai của hạng nhiễu tại thời điểm t phụ thuộc vào các hạng nhiễu bình phương ở các giai đoạn trước Engle cho rằng tốt nhất chúng ta nên mô hình hoá đồng thời giá trị trung bình và phương sai chuỗi số liệu khi nghi ngờ rằng giá trị phương sai thay đổi theo thời gian Mô hình đơn giản như sau:

Yt = β1 + β2Xt + utTrong đó Xt là một vectơ k x 1 các biến giải thích và B2 là một vectơ k x 1 các

Một cách để mô hình hoá ý tưởng này là cho phương sai phụ thuộc vào các biến trễ của các hạng nhiễu bình phương Điều này có thể được minh hoạ như sau:

ht = γ0 + γ1u2t-1Phương trình này được gọi là qui trình ARCH(1) và ý tưởng này cũng tương

t Mô hình ARCH(1) cho rằng khi có một cú sốc lớn ở giai đoạn t-1 thì giá trị ut cũng sẽ lớn hơn Nghĩa là khi u2t-1 lớn/ nhỏ thì phương sai của ut cũng sẽ lớn/ nhỏ Hệ số ước lượng γ1 phải có dấu dương vì phương sai luôn dương

 Mô hình ARCH(q)

Thực tế phương sai có điều kiện có thể phụ thuộc không chỉ một độ trễ mà còn nhiều độ trễ trước nó nữa, vì mỗi trường hợp có thể tạo ra một quy trình ARCH khác nhau

Trường hợp tổng quát ARCH(q) được thể hiện như sau:

Mô hình ARCH (q) sẽ mô hình hoá đồng thời giá trị trung bình và phương sai của một chuỗi các hệ số ước lượng γj phải có dấu dương vì phương sai luôn dương

b Kiểm định tính ARCH

Trước khi ước lượng các mô hình ARCH(q), điều quan trọng là chúng ta cần kiểm tra xem có tồn tại các ảnh hưởng ARCH hay không để biết các mô hình nào cần ước lượng theo phương pháp ARCH thay vì theo phương pháp ước lượng OLS Kiểm định ảnh hưởng ARCH sẽ được thực hiện theo qui trình như sau:

Bước 1: Ước lượng phương trình trung bình theo phương pháp OLS

Yt = β1 + β2Xt + et

Lưu ý, các biến giải thích có thể bao gồm các biến trễ của biến phụ thuộc và các biến giải thích khác có ảnh hưởng đến Yt Ngoài ra, khi thực hiện với dữ liệu mẫu, thì hạng nhiễu ut trong mô hình được đổi thành phần dư et

Bước 2: Ước lượng phương trình hồi qui phụ sau đây:

e2t = γ0 + γ1e2t-1 + γ2e2t-2 + γ3e2t-3 +….+ γqe2t-q + wtXác định hệ số xác định của mô hình hồi qui phụ, đặt tên là R2

Bước 3: Xác định giả thiết H0 như sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

CHƯƠNG 2: DIỄN BIẾN LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN

TỪ THÁNG 1 NĂM 2008 – THÁNG 12 NĂM 2014

2.1 Tổng quan về nền kinh tế Việt Nam hiện nay

Năm 2014, nền kinh tế-xã hội nước ta diễn ra trong bối cảnh thế giới có nhiều diễn biến phức tạp, xung đột mâu thuẫn xảy ra nhiều nơi, đặc biệt căng thẳng trên biển Đông Bên cạnh đó, kinh tế thế giới phục hồi chậm sau suy thoái toàn cầu, dự báo tăng trưởng năm 2014 và 2015 của hầu hết nền kinh tế các nước Đông Nam Á được điều chỉnh giảm Trước tình hình đó, mặc dù thống kê cho thấy kinh tế trong nước đã có dấu hiệu phục hồi, nhưng năng suất lao động và năng lực cạnh tranh của nền kinh tế nước ta vẫn chưa được cải thiện Tổng sản phẩm trong nước (GDP) ước tính tăng 5,98% so với năm 2013, là năm đầu tiên vượt kế hoạch 5 năm (2011-2015) kể từ năm 2011 Trong đó, khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản tăng 3,49% (cao hơn mức 2,64% của năm 2013), khu vực công nghiệp và xây dựng tăng 7,14% (cao hơn mức 5,43% của năm 2013), khu vực du lịch tăng 5,96% Tuy nhiên, xét cơ cấu GDP theo thành phần kinh tế thì doanh nghiệp tư nhân chỉ góp trên dưới 10% và không thay đổi từ năm 2005 đến 2013, trong khi đó thành phần kinh tế cá thể đóng góp nhiều nhất vào GDP Đều này cho thấy nền kinh tế nước ta phát triển nhỏ lẻ Về năng suất lao động ở nước ta liên tục tăng trong thời gian qua (3,7%/năm) Nhưng so với năng suất của các nước trong khu vực thì khoảng cách còn khá xa, chỉ bằng 1/18 năng suất lao động ở Singapore, bằng 1/6 của Malaysia Điểm nổi bật trong những tháng cuối năm 2014 là giá dầu mỏ trên thị trường thế giới giảm sâu và đang tiếp tục giảm Dẫn đến giá xăng dầu giảm làm hạ giá thành trong nước và thúc đẩy sản xuất kinh doanh, mặt khác đối với nước có trữ lượng dầu mỏ lớn thứ hai trong khu vực Đông Á như Việt Nam không tránh khỏi liên luỵ cũng như các nước xuất khẩu dầu thô khác Tính đến thời điểm 22/12/2014 tổng phương tiện thanh toán tăng 15,99% so với tháng 12 năm 2013, tín dụng đối với nền kinh tế tăng 12,62%, huy động vốn tăng 15,76%, dự trữ lạm phát tăng cao, tỷ giá ngoại tệ được kiểm soát trong biên độ đề ra Bên cạnh đó, CPI bình quân 2014 chỉ

Trường Đại học Kinh tế Huế

tăng 4,09% so với bình quân năm 2013, đây là mức tăng khá thấp Trong năm này, CPI bình quân mỗi tháng chỉ tăng 0,15% Kim ngạch xuất khẩu năm 2014 ước tính đạt 150 tỷ USD, tăng 13,6% so với năm 2013, trong đó khu vực kinh tế trong nước đạt 48,4 tỷ USD (tăng 10,4%, là mức tăng cao nhất từ năm 2012), khu vực có vốn đầu tư nước ngoài đạt 101,6 tỷ USD (tăng 15,2%) Nếu loại trừ yếu tố giá, kim ngạch xuất khẩu năm 2014 tăng 9,1%

Qua đầu năm 2015, tình hình kinh tế thế giới có nhiều dấu hiệu tích cực Sự phục hồi của kinh tế Mỹ sẽ là đầu tàu cho các nền kinh tế phát triển, làm tăng nhu cầu những mặt hàng xuất khẩu từ các nước đang phát triển, giúp các nước này ổn định tốc độ tăng trưởng, khu vực đồng Euro không còn áp lực từ những cuộc khủng hoảng nợ công Tình hình sản xuất trong nước thuận lợi nhờ giá dầu giảm mạnh nên không còn chịu nhiều sức ép từ chi phí đầu vào Tuy nhiên, sự biến động giá dầu gây sức ép đến cân đối ngân sách Nhà nước Ngay từ đầu năm, Chính phủ đã đưa ra các giải pháp cải thiện môi trường kinh doanh, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia Nhờ sự nỗ lực không ngừng trong cải cách thủ tục hành chính, cải cách cơ chế

và tái cơ cấu kinh tế, đồng thời phát huy tính chủ động, sáng tạo nên hoạt động sản xuất kinh doanh quý I năm 2015 của hầu hết các ngành, lĩnh vực đều có kết quả khả quan Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) quý I/2015 tăng 6,03% so với cùng kỳ năm

2014, trong mức tăng 6,03% của toàn nền kinh tế thì khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản tăng 2,14%, đóng góp 0,28 điểm phần trăm; khu vực công nghiệp và xây dựng tăng 8,35%, đóng góp 2,82 điểm phần trăm; khu vực dịch vụ tăng 5,82%, đóng góp 2,36 điểm phần trăm; thuế sản phẩm trừ trợ cấp sản phẩm tăng 4,47%, đóng góp 0,57 điểm phần trăm Tính đến thời điểm 20/3/2015 tổng phương tiện thanh toán tăng 2,09% so với tháng 12 năm 2014 (tăng 3,56% so với cùng kỳ năm 2014), tín dụng đối với nền kinh tế tăng 1,25% so với tháng 12 năm 2014 (giảm 0,57% so với cùng kỳ năm 2014) Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tháng 3 giảm 0,1% so với tháng 12/2014, tăng 0,93% so với cùng kỳ năm trước, CPI tháng 3 tăng chủ yếu

do ảnh hưởng từ nhu cầu tiêu dùng dịp tết Nguyên Đán Ất Mùi và các lễ hội đầu năm nên giá nhiều mặt hàng tăng cao Mặt khác tại thời điểm này giá gas, giá xăng dầu được điều chỉnh tăng cũng tác động vào mức tăng chung của CPI (đóng góp

Trường Đại học Kinh tế Huế

0.04% vào mức tăng chung) Mặt bằng lãi suất, tỷ giá, thị trường ngoại hối cơ bản

ổn định, thu chi ngân sách đạt kết quả tích cực Tổng vốn đầu tư xã hội đạt gần 30,4% GDP tăng 9.1% so với cùng kỳ, FDI thực hiện đạt 3,05 tỷ USD ( tăng 7%), vốn ODA giải ngân tăng 10,7%

Tóm lại, tình hình kinh tế-xã hội nước ta hiện nay đang có những chuyển biến

rõ nét về phục hồi tăng trưởng Kinh tế vĩ mô tiếp tục được ổn định; lạm phát được kiểm soát và duy trì ở mức thấp; thu ngân sách từ nguồn nội địa đạt ở mức khá; sản xuất công nghiệp tăng cao; môi trường kinh doanh được cải thiện; cầu tiêu dùng tăng lên Tuy nhiên, nền kinh tế vẫn còn tồn tại những khó khăn, thách thức Nợ công có xu hướng tăng nhanh và việc quản lý, sử dụng nợ công chưa tốt; áp lực giảm nợ xấu trong hệ thống ngân hàng; cán cân thương mại nghiêng mạnh về khu vực có vốn đầu tư nước ngoài, điều này cho thấy khu vực doanh nghiệp trong nước vẫn còn yếu; còn kim ngạch xuất khẩu nhiều mặt hàng nông, thủy sản được coi là thế mạnh trong lĩnh vực xuất khẩu có sự giảm sút đáng kể

2.2 Phân tích tình hình diễn biến lạm phát trong giai đoạn từ tháng 1 năm

2005 đến tháng 12 năm 2014

Hình 2.1: Biểu đồ lạm phát giai đoạn 2005-2014

Nguồn: imf org

0 5 10 15 20 25 30

Lạm phát trong giai đoạn 2005-2014 có xu hướng lạm phát theo chu kỳ, trải qua hai cuộc lạm phát là cuộc lạm phát 2007-2008 và cuộc lạm phát 2010-2011 Thời kỳ

từ 2004 đến 2011 là thời kỳ lạm phát gần như lặp đi lặp lại, cứ hai năm tăng cao mới

có một năm tăng thấp Năm 2004 tăng 9,5%, năm 2005 tăng 8,4% thì năm 2006 tăng 6,6% Năm 2007 tăng 12,63%, năm 2008 12,63%, năm 2008 tăng 19,89% thì năm

2009 tăng 6,52% Bước sang năm 2012, lạm phát được kiềm chế và đang có xu hướng giảm Nhiều ý kiến cho rằng cung tiền là chính là nguyên nhân sâu xa khiến cho lạm phát trong giai đoạn 2005-2014 luôn ở trong trạng thái chực chờ, ảnh hưởng đến ổn định nền kinh tế vĩ mô ở nước ta Bởi vì, nước ta đã áp dụng chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ mở rộng trong một thời gian dài từ năm 2000 đến năm

2009 Trong khoảng thời gian này, tín dụng nền kinh tế tăng lên gấp 10 lần, cung tiền M2 tăng lên gấp 7 lần, trong khi đó thực tế GDP chỉ tăng lên đúng 1 lần Điều này cho ta thấy, ở nước ta tỷ lệ đầu tư trong nền kinh tế khá cao nhưng lại không tạo ra một tốc độ tăng trưởng kinh tế tương ứng Và đồng tiền Việt Nam bị mất giá là điều tất yếu Chính vì vậy, mà lạm phát ở nước ta cao hơn nhiều so với các quốc gia khác trong cùng một thời kỳ, dù cùng chịu một cú sốc tăng giá của hàng hóa thế giới

2.1.1 Giai đoạn từ tháng 2005 đến 2008

Hình 2.2: Biểu đồ lạm phát giai đoạn 2005-2008

Nguồn: imf org

0 5 10 15 20 25 30

Trong giai đoạn này, lạm phát ở Việt Nam cao hơn các nước láng giềng (ngoại trừ Indonesia) Do tác động các cú sốc giá của năm 2007 và ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng toàn cầu bắt đầu vào năm 2008 đã làm chỉ số lạm phát ở nước ta có những diễn biến phức tạp ở mức hai con số, trở thành nổi lo của các nhà hoạch định chính sách lúc bây giờ

- Năm 2005-2006:

Giai đoạn từ năm 1999 đến 2001 là thời kỳ lạm phát thấp nhất của Việt Nam, CPI lần lượt chỉ ở mức 0.1%, -0.6% và 0.8% Thời kỳ này gắn liền với giai đoạn hậu khủng hoảng tài chính Đông Á năm 1997 – 1998 Lạm phát ở Việt Nam bắt đầu tăng cao từ năm 2004, cùng với giai đoạn bùng nổ của kinh tế thế giới và việc tăng giá của nhiều loại hàng hóa, mức lạm phát theo chỉ số CPI năm 2004 lên đến 9,5% (mức cao nhất kể từ năm 1996) Theo đà này, lạm phát năm 2005 tiếp tục ở mức cao 8,4% Cũng như năm 2004, tỷ lệ lạm phát năm 2005 vượt xa với chỉ tiêu Quốc Hội đề ra là 6,5% Tuy nhiên, giai đoạn này vẫn được nhận định là lạm phát vừa phải, chỉ ở mức một con số nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Trong giai đoạn này, nguồn vốn đầu tư tư nhân chủ yếu là dựa vào nguồn vốn ngân hàng nên tốc độ tăng trưởng tín dụng của hệ thống ngân hàng cũng đóng góp đáng kể để tăng đầu tư, tăng cầu của nền kinh tế và góp pần ảnh hưởng đến lạm phát Mức tăng tổng phương tiện thanh toán bình quân đạt 27,25% kết hợp với kinh tế thế giới tăng trưởng tạo điều kiện cho thúc đẩy xuất khẩu cũng như việc đầu tư nước ngoài vào Việt Nam, cải thiện cán cân thanh toán Đây cũng chính là những nhân tố làm dịch chuyển nền kinh tế nước ta từ giai đoạn thiểu phát sang giai đoạn lạm phát

Lạm phát năm 2006 vẫn tiếp tục ở mức cao, vượt quá 7%/năm, mức lạm phát trung bình năm 2006 ở khoảng mức 7,6%, ở mức độ này thì tương đối thấp so với giai đoạn 2004-2005, nhưng vẫn còn khá cao so với những năm 2001-2003 và các nước trong khu vực Bên cạnh đó, nhu cầu nội địa tăng cộng với giá cả hàng hóa trên thị trường thế giới tăng làm cho việc hạn chế lạm phát gặp khó khăn Ảnh hưởng nhiều nhất đến lạm phát là các sự tăng giá của các mặt hàng thực phẩm (9%),

Trường Đại học Kinh tế Huế