(LUẬN văn THẠC sĩ) lạm phát kỳ vọng và chính sách tiền tệ ở các quốc gia châu á và việt nam

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Trong hai thập kỷ qua, các nền kinh tế Châu Á mới nổi đã trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng, dẫn đến áp lực kiểm soát lạm phát ngày càng gia tăng Để điều hành lạm phát hiệu quả, các chính phủ cần hiểu rõ các yếu tố chính gây ra lạm phát trong nước, đặc biệt là sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 Sự gia tăng nhanh chóng của lạm phát từ tháng 10/2009, do các gói kích thích kinh tế và giá thực phẩm, dầu mỏ tăng cao, đã làm cho kỳ vọng lạm phát trở nên khó kiểm soát Kỳ vọng về lạm phát đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng niềm tin của công chúng đối với ngân hàng trung ương, từ đó giúp các chính sách tiền tệ trở nên linh hoạt hơn Ngoài kỳ vọng lạm phát, các yếu tố như cung tiền và lãi suất cũng ảnh hưởng lớn đến lạm phát ở các quốc gia Đông Nam Á, đặc biệt là các nước đang phát triển.

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

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

Mức độ kỳ vọng lạm phát của người dân Việt Nam phụ thuộc vào diễn biến lạm phát trong quá khứ, với chỉ số lạm phát từ năm 2005 đến nay luôn ở mức cao hơn so với Thái Lan và Trung Quốc Sự cao và dai dẳng của lạm phát đã hình thành kỳ vọng lạm phát cao trong dân cư, gây khó khăn cho Chính phủ trong việc kiểm soát tình hình kinh tế.

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

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

Trong ba năm qua, ổn định vĩ mô, đặc biệt là lạm phát, đã trở thành một trong bốn vấn đề quan trọng trong chính sách kinh tế của Việt Nam Sau khi gia nhập WTO, nền kinh tế Việt Nam đã chuyển sang mô hình kinh tế mở, khiến ảnh hưởng của kinh tế toàn cầu ngày càng rõ rệt Khác với khủng hoảng năm 1997, Việt Nam giờ đây đang đối mặt với khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 và khủng hoảng nợ công tại Mỹ và Châu Âu Từ năm 2011, Việt Nam vẫn đang nỗ lực kiềm chế lạm phát và tìm cách phục hồi kinh tế Nhiều thách thức mới trong quản lý kinh tế vĩ mô đã xuất hiện, đòi hỏi sự tiếp cận hệ thống và toàn diện để xác định các yếu tố vĩ mô quyết định lạm phát trong bối cảnh hiện tại.

Tác giả nghiên cứu đề tài “LẠM PHÁT KỲ VỌNG VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ Ở CÁC QUỐC GIA CHÂU Á VÀ VIỆT NAM” nhằm đánh giá tác động của các yếu tố vĩ mô đến lạm phát tại Châu Á, đặc biệt là ở Việt Nam Nghiên cứu tập trung vào ảnh hưởng của kỳ vọng lạm phát đối với tỷ lệ lạm phát hiện tại và khả năng dự báo của các yếu tố này đối với sự hình thành lạm phát trong tương lai.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn này phân tích và đánh giá các nhân tố vĩ mô chính ảnh hưởng đến lạm phát tại các quốc gia Châu Á, đặc biệt là Việt Nam, trong giai đoạn 1996 – 2013 Thời kỳ này chứng kiến sự tác động mạnh mẽ của hai cuộc khủng hoảng kinh tế vào năm 1997, ảnh hưởng đến nền kinh tế khu vực Nghiên cứu nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và lạm phát, từ đó rút ra các bài học kinh nghiệm cho chính sách kinh tế trong tương lai.

Năm 2008, nghiên cứu đánh giá tác động của chính sách tiền tệ trong mô hình NKPC, từ đó xây dựng mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng cho các quốc gia Luận văn cũng phân tích sự khác biệt về vai trò của các nhân tố này đối với lạm phát kỳ vọng giữa các quốc gia phát triển và đang phát triển.

Câu hỏi nghiên cứu

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

Lạm phát trong quá khứ có tác động đáng kể đến lạm phát hiện tại và việc hình thành lạm phát kỳ vọng ở các quốc gia Châu Á, bao gồm Việt Nam Những trải nghiệm về lạm phát trước đây giúp người tiêu dùng và doanh nghiệp điều chỉnh kỳ vọng giá cả trong tương lai, từ đó ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng và đầu tư Sự liên kết này giữa lạm phát quá khứ và hiện tại là yếu tố quan trọng trong việc xây dựng chính sách kinh tế và kiểm soát lạm phát, nhằm đảm bảo sự ổn định tài chính và phát triển bền vững cho các quốc gia trong khu vực.

Chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh lạm phát ở các quốc gia Châu Á, đặc biệt là tại Việt Nam, thông qua hai nhân tố chính là tăng trưởng cung tiền và lãi suất thực Tăng trưởng cung tiền cao có thể dẫn đến lạm phát gia tăng, trong khi lãi suất thực thấp thường kích thích tiêu dùng và đầu tư, tạo áp lực lên giá cả Do đó, việc quản lý hiệu quả chính sách tiền tệ là cần thiết để duy trì ổn định giá cả và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững trong khu vực.

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

Bố cục của luận văn

Luận văn này bao gồm 5 chương: Chương 1 giới thiệu tổng quan nội dung và lý do nghiên cứu đề tài Chương 2 trình bày lý thuyết, phương pháp và kết quả các nghiên cứu thực nghiệm liên quan Chương 3 mô tả mẫu dữ liệu, phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và giải thích các biến phân tích Chương 4 thảo luận về kết quả thực nghiệm, trong khi Chương 5 đưa ra kết luận của luận văn.

TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Tổng quan lý thuyết về lạm phát và NPKC

Theo lý thuyết hiện đại về lạm phát của Samuelson và Nordhaus (2005) trong cuốn "Kinh tế vĩ mô, bản thứ 18", có ba nguyên nhân chính gây ra lạm phát: cầu đẩy, chi phí đẩy và các kỳ vọng về lạm phát trong tương lai, cũng như ảnh hưởng của lạm phát trong quá khứ.

Lạm phát cầu đẩy xảy ra khi tổng cầu tăng không ổn định, tạo áp lực lên nguồn lực kinh tế và dẫn đến GDP thực lớn hơn GDP tiềm năng, tức là có khe hở sản lượng dương Sự gia tăng tổng cầu có thể do người tiêu dùng chi tiêu nhiều hơn, lãi suất giảm, thuế cắt giảm, hoặc niềm tin người tiêu dùng tăng Một yếu tố quan trọng khác là sự gia tăng cung tiền trong nền kinh tế, làm tăng tổng cầu và dẫn đến tăng giá Nếu cầu tăng nhanh hơn cung, điều này sẽ gây ra lạm phát.

Lạm phát chi phí đẩy xảy ra khi chi phí sản xuất tăng, dẫn đến giảm sản lượng và giá cả tăng Khi giá cả tăng, người lao động yêu cầu mức lương cao hơn, từ đó tạo ra vòng luẩn quẩn làm tăng chi phí Nguyên nhân chính của việc tăng chi phí sản xuất có thể bao gồm giá dầu tăng, sự phá giá đồng tiền làm tăng giá nguyên liệu nhập khẩu, và lãi suất cao khiến chi phí vay nợ gia tăng.

Kỳ vọng lạm phát gần đây đóng vai trò quan trọng trong dự báo lạm phát, được các nhà kinh tế và chính sách theo dõi chặt chẽ Những kỳ vọng này tác động đến hành vi của người dân theo nhiều cách và có ảnh hưởng lâu dài đến mức lạm phát.

Nghiên cứu về lạm phát theo mô hình đường cong Phillips đã chỉ ra rằng lạm phát kỳ vọng đóng vai trò quyết định trong việc xác định lạm phát hiện tại và tương lai Các mô hình của Friedman và Phelps, cùng với những cải biên gần đây từ Fischer và Taylor, đã khẳng định tầm quan trọng của yếu tố này Kết quả từ Calvo, Gali và Gertler cũng hỗ trợ cho nhận định này, cho thấy việc xác định các nhân tố kỳ vọng là cần thiết để dự báo lạm phát Mô hình NPKC mô tả mối quan hệ giữa lạm phát và kỳ vọng của các đại diện kinh tế, cho thấy rằng lạm phát có xu hướng tăng khi khe hở sản lượng gia tăng Khi chi phí cao được chuyển vào giá cả và lạm phát kỳ vọng tăng, các đại diện kinh tế sẽ điều chỉnh giá ngay hôm nay để phản ánh mức giá cao hơn trong tương lai Mô hình NKPC đã được Gali, Gertler và Whelan phát triển, làm rõ thêm các mối quan hệ này.

Lạm phát kỳ vọng bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi lạm phát trong quá khứ và hiện tại, như được chỉ ra trong mô hình NPKC Nghiên cứu của Woodford (2003) và Christiano, Eichenbaum, Evans (2005) nhấn mạnh vai trò quan trọng của lạm phát quá khứ trong việc xác định lạm phát hiện tại và tương lai Nhân tố này là yếu tố quyết định trong việc hình thành kỳ vọng về lạm phát.

Cách thức hình thành kỳ vọng trong NPKC

Kỳ vọng lạm phát của người dân được thu thập thông qua các tổ chức khảo sát độc lập như Michigan, Reuters, và các cuộc điều tra hộ gia đình.

“Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp” cho thấy rằng người dân có thể dự đoán lạm phát trong năm tới dựa vào lạm phát của năm trước hoặc trung bình của vài năm gần đây, được gọi là kỳ vọng thích nghi Ngoài ra, họ cũng có thể sử dụng thông tin hiện tại để đưa ra dự đoán, phương pháp này được các nhà kinh tế học gọi là kỳ vọng hợp lý Tuy nhiên, giữa các nhà kinh tế vẫn tồn tại những quan điểm khác nhau về cách hình thành kỳ vọng thích nghi và kỳ vọng hợp lý.

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

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

Các tổ chức và cá nhân, bao gồm hộ kinh doanh và doanh nghiệp, sẽ không còn phải lo lắng về lạm phát, đồng thời cũng nhận thức được rằng mức lạm phát có thể thay đổi bất cứ lúc nào.

Khi lạm phát đạt mức cao, việc theo dõi nó trở nên cần thiết Nếu tỷ lệ lạm phát thay đổi chậm, mức lạm phát trong năm tới có thể dự đoán dựa trên mức lạm phát năm trước, cho thấy kỳ vọng có khả năng thích ứng dựa vào dữ liệu quá khứ Đường cong Phillips trong trường hợp này được biểu diễn bằng công thức: = + +, và sẽ dịch chuyển lên hoặc xuống tùy thuộc vào mức lạm phát của năm trước so với năm kia Theo lý thuyết kỳ vọng thích ứng, tỷ lệ lạm phát sẽ tăng hoặc giảm theo thời gian nếu chênh lệch lạm phát dương hoặc âm.

Khi chính sách của chính phủ thay đổi nhanh chóng, kỳ vọng thích ứng có thể dẫn đến sai lầm nghiêm trọng Các tổ chức sẽ điều chỉnh kỳ vọng dựa trên dự đoán tương lai thay vì quá khứ, chuyển từ kỳ vọng thích ứng sang kỳ vọng hợp lý Điều thú vị là, nếu các chính sách được dự đoán chính xác, chúng sẽ không còn tác dụng thực sự đối với nền kinh tế Ví dụ, khi chính phủ công bố tăng chi tiêu để thúc đẩy việc làm, các tổ chức sẽ ngay lập tức điều chỉnh kỳ vọng lạm phát, dẫn đến việc chính sách không hiệu quả và chỉ làm tăng tỷ lệ lạm phát.

Quá trình hình thành kỳ vọng có ảnh hưởng khác nhau đến hiệu quả của chính sách kinh tế Khi dân chúng hành động theo kỳ vọng thích nghi, chính sách sẽ có hiệu quả hơn so với kỳ vọng hợp lý Doanh nghiệp và người lao động thường thương lượng tiền lương dựa trên dự đoán giá cả trong tương lai Nếu người lao động tin rằng giá cả sẽ tăng gấp đôi khi họ nhận lương, họ sẽ coi đây là cơ hội để yêu cầu tăng lương ít nhất gấp đôi, nhằm tránh việc thu nhập của họ giảm sút trong tương lai.

Khi chủ doanh nghiệp đồng ý tăng lương gấp đôi, họ sẽ có lý do để tăng giá bán sản phẩm nhằm bù đắp cho chi phí tăng lên Nếu cả người lao động và doanh nghiệp đều kỳ vọng giá cả sẽ tăng gấp đôi trong tương lai, thì khả năng cao giá sẽ thực sự tăng ít nhất là gấp đôi Sự tăng giá này không phải do lạm phát hay biến động kinh tế mà chủ yếu xuất phát từ yếu tố kỳ vọng Do đó, các chính sách chống lạm phát sẽ gặp khó khăn khi yếu tố kỳ vọng chưa được ổn định.

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

Vào đầu năm 2007, nền kinh tế Việt Nam lạc quan với thị trường chứng khoán và bất động sản tăng nhanh, thu hút FDI và FPI mạnh mẽ, mặc dù cán cân tài khoản vãng lai thâm hụt nặng Ngân hàng Nhà nước (NHNN) vẫn mua vào ngoại tệ mà không gây áp lực lên tỷ giá, duy trì ổn định kinh tế với lạm phát kỳ vọng thấp Tuy nhiên, đến quý 4 năm 2007, lạm phát lần đầu tiên vượt qua ngưỡng một con số NHNN áp dụng các biện pháp hành chính điều chỉnh lãi suất và tăng trưởng tín dụng, làm lãi suất liên ngân hàng giảm từ 8.26% xuống 5.55% Đến quý 4 năm 2007, NHNN thắt chặt thanh khoản, khiến lãi suất liên ngân hàng tăng trở lại 6.75%, làm nền kinh tế rời khỏi đường Phillips nhanh chóng Đầu năm 2008, NHNN nâng lãi suất chính sách, phát hành 20,000 tỷ tín phiếu và chấm dứt tích lũy dự trữ ngoại tệ, đẩy lãi suất liên ngân hàng lên 8.97% và đạt đỉnh 19.31% vào quý 3 năm 2008 Lãi suất cơ bản tăng lên 14% từ ngày 11/06/2008, dẫn đến lạm phát kỳ vọng cao hơn Đến quý 1 năm 2009, tăng trưởng GDP chỉ còn 3.1% do thắt chặt tiền tệ và ảnh hưởng từ khủng hoảng tài chính toàn cầu, trong khi giá nguyên liệu thô và dầu giảm mạnh kéo lạm phát tại Việt Nam giảm theo.

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

Từ tháng 10/2008, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã bắt đầu cắt giảm lãi suất, với lãi suất cơ bản giảm xuống còn 7% vào quý 1 năm 2009, thấp hơn so với năm 2007 Lãi suất liên ngân hàng cũng giảm xuống còn 6.73%, cho thấy chính sách tiền tệ đã được nới lỏng quá nhanh Gói kích cầu với hỗ trợ lãi suất, tăng đầu tư công và giảm thuế đã duy trì ở mức 8% GDP trong thời gian dài Lãi suất cơ bản chỉ được nâng lên 8% vào cuối năm 2009 và đạt 8.78% vào quý 4 năm 2010, dẫn đến việc lạm phát một lần nữa quay trở lại mức hai con số Sự gia tăng nhanh chóng của lạm phát kỳ vọng đã khiến các nỗ lực thắt chặt tiền tệ của NHNN vào năm 2011 gặp nhiều khó khăn trong hai năm tiếp theo.

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

Trong các mô hình NPKC đo lường cho quốc gia phát triển, khe hở sản lượng thường được sử dụng như một chỉ số tổng cầu, tuy nhiên, nghiên cứu của Scheibe và Vines (2005) chỉ ra rằng không nên kết hợp cung tiền với khe hở sản lượng trong mô hình Mặc dù khe hở sản lượng không phải là biến giải thích có ý nghĩa thống kê đối với lạm phát, nhưng các biến chính sách tiền tệ như cung tiền và lãi suất thực lại có thể cung cấp thông tin tốt hơn về lạm phát trong tương lai Đối với các quốc gia đang phát triển, mô hình lạm phát dựa trên khe hở sản lượng ít được áp dụng, như nghiên cứu của Coe và McDermott (1997) cho thấy mô hình này không hiệu quả ở Thái Lan, Trung Quốc và Ấn Độ Lý do có thể là do thị trường tài chính chưa phát triển, dẫn đến mối liên hệ giữa lãi suất và tổng cầu yếu Do đó, đối với các quốc gia đang phát triển, khe hở cung tiền nên được xem xét như một yếu tố tiềm năng trong việc xác định lạm phát kỳ vọng thay vì khe hở sản lượng.

Các cú sốc cung nội địa, đặc biệt trong lĩnh vực nông nghiệp, đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp chỉ báo vĩ mô cho các quốc gia đang phát triển Tác động của những cú sốc này lên lạm phát phụ thuộc vào tỷ trọng của khu vực bị ảnh hưởng trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI), trong đó thực phẩm thường chiếm tỷ trọng lớn Giá thực phẩm không ổn định do ảnh hưởng của thời tiết và hàng rào thương mại, dẫn đến việc gia tăng giá hàng hóa thực phẩm có thể làm tăng lạm phát ngắn hạn Hơn nữa, sự gia tăng này còn làm gia tăng kỳ vọng lạm phát, gây ra những tác động tiêu cực lên tỷ lệ lạm phát.

Kết quả nghiên cứu của Carolina và Unsal (2011) chỉ ra rằng lạm phát ở Châu Á trong hai thập kỷ qua chủ yếu do các cú sốc tiền tệ và sốc cung, nhưng ảnh hưởng của chúng đã giảm, trong khi áp lực từ cầu ngày càng trở thành nguyên nhân chính Sốc cung chiếm 45% dao động lạm phát, chủ yếu từ sốc giỏ hàng hóa, trong khi sốc cầu giải thích 55% còn lại, phản ánh tác động của sốc tiền tệ và khe hở sản lượng Đặc biệt, thay đổi trong cung tiền và lãi suất chỉ giải thích 25% dao động lạm phát, với 15% đến từ tỷ giá, mặc dù tỷ giá rất quan trọng đối với Indonesia và Hàn Quốc Carolina và Unsal cũng cho thấy 60% dao động lạm phát ở Châu Á do yếu tố nội địa, 30% từ nhân tố toàn cầu và 10% từ yếu tố khu vực Nghiên cứu của Puzon (2009) về ASEAN-4 cho thấy lạm phát ở Thái Lan chủ yếu do lạm phát quá khứ, trong khi ở Indonesia, lãi suất, cú sốc giá và khủng hoảng tài chính 1997 là nguyên nhân chính; ở Philippines, lãi suất, tỷ giá quá khứ và tỷ lệ thất nghiệp là yếu tố quan trọng Ho và McCauley (2003) nhấn mạnh rằng vai trò của tỷ giá trong việc hình thành xu hướng lạm phát sẽ mạnh hơn ở các quốc gia đang phát triển, trong khi Ito và Sato (2006) tìm ra ý nghĩa thống kê của tỷ giá trong việc xác định lạm phát ở Hàn Quốc và Thái Lan, nhưng không đúng với Singapore.

Các nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam

Nghiên cứu gần đây về lạm phát ở Việt Nam đã xem xét nhiều yếu tố từ cả phía cầu đẩy và chi phí đẩy để giải thích sự biến động của lạm phát Các yếu tố này bao gồm chỉ số giá tiêu dùng (CPI), cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá dầu và giá gạo trên thị trường thế giới.

Nghiên cứu của Jongwanich và Park (2008) về lạm phát ở chín quốc gia Châu Á, bao gồm Việt Nam, cho thấy rằng giai đoạn lạm phát gia tăng từ năm 2007 đến 2008 chủ yếu do dư cung và kỳ vọng lạm phát, chứ không phải do các yếu tố chi phí đẩy như giá dầu và giá lương thực quốc tế Mặc dù trong giai đoạn này có sự gia tăng giá lương thực và giá dầu thế giới, nhưng các yếu tố cầu kéo như CPI, PPI, tỷ giá và khe hở sản lượng đóng vai trò quan trọng hơn trong việc thúc đẩy lạm phát.

Nguyễn Trí Thành và Võ Thu Hằng (2010) chỉ ra rằng lạm phát tại Việt Nam có độ trì trệ cao, là yếu tố quan trọng trong việc xác định tình hình lạm phát hiện tại Họ cũng nhấn mạnh rằng việc kiểm soát lạm phát trở nên khó khăn khi nó đã bắt đầu tăng, và sự chuyển giao tỷ giá vào lạm phát trong ngắn hạn là đáng kể, với việc phá giá dẫn đến tăng giá cả Ngoài ra, thâm hụt ngân sách không ảnh hưởng nhiều đến lạm phát, trong khi cung tiền và lãi suất tác động đến lạm phát với một độ trễ nhất định.

Các nghiên cứu về vai trò của tiền tệ trong lạm phát có kết quả trái ngược, có thể do giai đoạn và phương pháp nghiên cứu khác nhau Một nghiên cứu của IMF (2006) cho thấy tiền tệ có vai trò quan trọng đối với lạm phát, với mối quan hệ giữa tốc độ tăng cung tiền và lạm phát bắt đầu từ năm 2002 Nghiên cứu này chỉ ra rằng kỳ vọng lạm phát và khe hở sản lượng ảnh hưởng đến lạm phát, trong khi cú sốc giá dầu và tỷ giá ít tác động Lạm phát ở Việt Nam thường kéo dài hơn so với các nước khác trong khu vực, cho thấy việc kiểm soát lạm phát trở nên khó khăn khi người dân đã có kỳ vọng Các nghiên cứu của Võ Trí Thành (2000) và Carmen (2005) xác nhận mối quan hệ cùng chiều giữa tốc độ tăng trưởng cung tiền và lạm phát, trong khi IMF (2003) và Lê Việt Hùng cùng Pfau (2008) lại cho thấy tiền tệ hầu như không ảnh hưởng đến lạm phát.

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013) sử dụng phương pháp SVAR cho thấy chính sách tiền tệ có ảnh hưởng lớn đến lạm phát, đặc biệt là qua cung tiền M2 với độ trễ khoảng 6 tháng Trong khi đó, tỷ giá không có tác động mạnh mà chủ yếu đóng vai trò như một kênh truyền dẫn Bên cạnh đó, yếu tố kỳ vọng về giá trong nước cũng rất quan trọng, chủ yếu xuất phát từ ảnh hưởng của lạm phát cao trong quá khứ và cách điều hành của các nhà chính sách.

Trương Văn Phước và Chu Hoàng Long (2005) đã áp dụng phương pháp ước lượng Granger để nghiên cứu giai đoạn từ tháng 7 năm 1994 đến tháng 12 năm 2004, và kết luận rằng lạm phát trong giai đoạn này chủ yếu bị ảnh hưởng bởi lạm phát của các kỳ trước và khe hở sản lượng Họ cũng chỉ ra rằng cung tiền không có tác động đáng kể đến lạm phát, và ảnh hưởng của giá dầu, giá gạo quốc tế, mức chuyển tỷ giá và lạm phát là rất thấp.

Nguyễn Thùy Vinh và Fujita (2007) đã áp dụng phương pháp VAR để phân tích ảnh hưởng của tỷ giá đến sản lượng và lạm phát tại Việt Nam trong giai đoạn 1992-2005 Nghiên cứu chỉ ra rằng sự thay đổi của sản lượng và mức giá chủ yếu do biến động trong quá khứ, với tỷ giá tác động mạnh mẽ đến cán cân thương mại và sản lượng hơn là lạm phát Mô hình VAR của họ bao gồm các yếu tố như sản lượng công nghiệp, CPI, tỷ giá, cung tiền, thâm hụt thương mại và lãi suất Mỹ, nhưng chủ yếu tập trung vào biến động của tỷ giá, do đó không xem xét các yếu tố khác ảnh hưởng đến lạm phát.

Phạm Thế Anh (2008) đã áp dụng mô hình SVAR với số liệu từ tháng 1/1994 đến tháng 8/2008, cho thấy biến động trong quá khứ của các yếu tố nghiên cứu giải thích hầu hết các hiện tượng, trong khi cú sốc cung tiền M2 và lãi suất chỉ có ảnh hưởng nhỏ Nghiên cứu còn phân tích các yếu tố quyết định lạm phát trong giai đoạn này thông qua dữ liệu quý của CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng công nghiệp và sai số ECM từ các kiểm định tự tương quan, khẳng định vai trò của lạm phát quá khứ và sản lượng đối với lạm phát hiện tại Đặc biệt, nghiên cứu chỉ ra rằng giá dầu quốc tế không ảnh hưởng đến lạm phát hiện tại, trong khi tốc độ tăng trưởng cung tiền có tác động quan trọng đến lạm phát sau 3 kỳ, còn lãi suất chỉ đóng vai trò bị động.

Các nghiên cứu về các nhân tố quyết định lạm phát ở Việt Nam cho thấy lạm phát trong quá khứ có ảnh hưởng lớn đến lạm phát hiện tại và tương lai, tác động mạnh đến kỳ vọng của người dân Kết quả cũng chỉ ra rằng vai trò của tiền tệ thông qua cung tiền và lãi suất có sự trái ngược, trong khi tỷ giá và giá cả quốc tế chỉ đóng vai trò nhỏ và khá đồng nhất trong các nghiên cứu trước đây.

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu này kết hợp mô hình của Pami Dua (2009) áp dụng cho tám quốc gia Châu Á và mô hình của Patra và Ray (2010) đã được áp dụng ở Ấn Độ, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát và xây dựng mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng.

Mô hình sử dụng để thực hiện nghiên cứu:

Mỗi quốc gia trải qua các giai đoạn phát triển khác nhau, dẫn đến những đặc điểm riêng biệt ảnh hưởng đến lạm phát Bài nghiên cứu này tập trung vào những nhân tố phổ biến nhất có khả năng tác động lớn đến lạm phát, được phân chia thành hai nhóm chính: nguyên nhân do cầu đẩy, do chi phí đẩy và các yếu tố kỳ vọng.

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

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

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

 Nhân tố cầu trong nước thể hiện qua biến ( − ∗ ), ( 2 − 2 ∗ ) và Trong hầu hết các mô hình Phillips đo lường cho các quốc gia phát triển, khe hở sản lượng,

Khe hở sản lượng, mặc dù được sử dụng như một chỉ số đo lường tổng cầu, lại không phải là biến giải thích có ý nghĩa thống kê trong việc dự báo lạm phát, theo nghiên cứu của Razzak (2002) trên mười mô hình Thay vào đó, các yếu tố thuộc về chính sách tiền tệ như cung tiền và lãi suất thực cung cấp thông tin về lạm phát trong tương lai tốt hơn Đặc biệt, mô hình đo lường lạm phát theo khe hở sản lượng ít được áp dụng ở các quốc gia đang phát triển Nghiên cứu của Coe và McDermott (1997) cũng chỉ ra rằng mô hình này không hiệu quả ở Thái Lan, Trung Quốc và Ấn Độ.

Để hiểu rõ hơn và đánh giá hiệu quả của các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát, tác giả đã sử dụng hai biến là khe hở sản lượng và khe hở cung tiền thực để thực hiện các phép đo lường.

Tỷ giá là một nhân tố cầu bên ngoài quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến giá nhập khẩu và dẫn đến sự gia tăng giá cả, từ đó tác động đến lạm phát kỳ vọng Ho và McCauley (2003) chỉ ra rằng vai trò của tỷ giá trong việc hình thành xu hướng lạm phát nội địa mạnh hơn ở các quốc gia đang phát triển Nghiên cứu của Ito và Sato (2006) cũng xác định được ý nghĩa thống kê của tỷ giá trong việc ảnh hưởng đến lạm phát ở Hàn Quốc và Thái Lan, nhưng không áp dụng được cho các quốc gia khác.

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phần trăm thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực để đo lường lạm phát và phản ánh tính cạnh tranh của quốc gia đối với cầu.

Cú sốc cung nội địa, đặc biệt trong lĩnh vực nông nghiệp, có thể cung cấp những chỉ báo vĩ mô quan trọng cho các quốc gia đang phát triển Mức độ ảnh hưởng của các cú sốc này lên lạm phát phụ thuộc vào tỷ trọng của khu vực nông nghiệp trong chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Ở các quốc gia này, thực phẩm thường chiếm tỷ trọng lớn trong CPI và giá thực phẩm thường không ổn định do ảnh hưởng của thời tiết và hàng rào thương mại Sự gia tăng giá thực phẩm không chỉ dẫn đến lạm phát ngắn hạn mà còn làm gia tăng kỳ vọng lạm phát, từ đó gây ra những tác động tiêu cực lên tỷ lệ lạm phát.

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

Nhân tố cung bên ngoài, đặc biệt là tiêu dùng năng lượng, chiếm tỷ lệ lớn trong rổ hàng hóa CPI tại nhiều quốc gia, đặc biệt là các quốc gia đang phát triển Những quốc gia này thường phải quản lý giá hàng hóa năng lượng, nhưng lại đối mặt với áp lực lạm phát cao do quá trình tự do hóa giá cả Dù giá năng lượng có phải là nguyên nhân gây ra lạm phát hay không, nó vẫn bị ảnh hưởng bởi quy luật cung cầu tự nhiên Giá dầu thường được sử dụng để đại diện cho sốc cung bên ngoài, trong khi giá lương thực thế giới cũng được xem xét như một nhân tố cung bên ngoài trong các nghiên cứu thực nghiệm Do đó, bài nghiên cứu này sẽ xem xét hai nhân tố này trong mô hình phân tích.

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

Thứ tự Biến Đại diện Quan hệ mong đợi

5 ( ) Tỷ giá hối đoái thực +

6 Giá lương thực trong nước +

7 Giá lương thực thế giới +

Mẫu dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu được thu thập theo quý từ quý 1 năm 1991 đến quý 2 năm 2013 cho tám quốc gia Châu Á, bao gồm Hàn Quốc, Ấn Độ, Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam Nguồn dữ liệu được lấy từ các tổ chức như IFS, WB, OECD, Ngân hàng Trung ương và Cục thống kê của từng quốc gia.

Phương pháp nghiên cứu

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

Để đo lường khe hở sản lượng và khe hở cung tiền thực, tác giả áp dụng phương pháp lọc Hodrick-Prescott (HP) với hệ số làm trơn 1600 nhằm xác định xu hướng dữ liệu Mặc dù sản lượng tiềm năng có thể khác biệt so với thực tế do các yếu tố nhiễu không thể loại bỏ hoàn toàn, phương pháp này đã được nhiều tác giả trước đây như Dua (2009), Patra và Ray (2010), Le (2011) sử dụng.

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

Phương pháp HP thể hiện qua công thức sau:

Tham số làm trơn [( − ) − ( − )] được chọn là 1600 trong nghiên cứu với dữ liệu quý, trong khi dữ liệu năm và tháng tương ứng là 100 và 14400 Dữ liệu OUTGAP đã được xác định là dữ liệu dừng, do đó không cần thực hiện sai phân để chuyển đổi về dạng dừng như các loại dữ liệu thời gian khác.

Khe hở tiền tệ thực được xác định bằng cách sử dụng dữ liệu tăng trưởng cung tiền M2 hoặc M3, đã điều chỉnh để loại bỏ yếu tố lạm phát, nhằm đo lường tổng tiền cho mỗi quốc gia.

Ảnh hưởng của sự biến động tỷ giá đến lạm phát được đánh giá qua thay đổi tỷ giá hối đoái thực Tuy nhiên, một số quốc gia thiếu dữ liệu này, do đó sẽ sử dụng tỷ giá hối đoái danh nghĩa giữa đồng nội tệ và USD, đã được điều chỉnh theo lạm phát Như vậy, bất kỳ sự gia tăng nào trong tỷ giá hối đoái đều phản ánh sự giảm giá của đồng nội tệ.

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

Khác với các nghiên cứu trước đây sử dụng chỉ số giá gạo thế giới, bài nghiên cứu này tập trung vào chỉ số giá thực phẩm toàn cầu từ tổ chức FAO Đồng thời, tác giả cũng sử dụng dữ liệu về giá dầu giao ngay Cushing, OK WTI Spot Price FOB để phân tích.

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

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

Sau khi thu thập đầy đủ dữ liệu các biến từ các quốc gia, tác giả tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị bằng phương pháp ADF và PP để xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu Nếu chuỗi dữ liệu không dừng, tác giả sẽ thực hiện sai phân bậc 1 hoặc bậc 2 để xử lý.

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

Theo Gujarati (2003), chuỗi thời gian không dừng chỉ có thể được phân tích trong khoảng

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

Phương trình ∆ Y t = β 1 + β 2t + Ώ Y t-1 + u t mô tả mối quan hệ giữa biến Y theo thời gian t, trong đó t là biến xu hướng Giả thuyết không được đặt ra là Ώ = 0, cho thấy sự hiện diện của nghiệm đơn vị Nếu số hạng sai số ut có tính tự tương quan, cần thực hiện các biến đổi thích hợp để điều chỉnh.

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

Giả thuyết H0 cho rằng Ώ = 0, tức là biến Y có nghiệm đơn vị và không dừng, trong khi H1 cho thấy Ώ < 0, nghĩa là chuỗi Yt là dừng Kiểm định Dickey-Fuller (DF) được sử dụng trong các mô hình này, và khi áp dụng, nó được gọi là kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).

Kiểm định ADF dựa trên giả định rằng sai số ngẫu nhiên không có tương quan và có sự biến đổi cố định Do đó, trong nghiên cứu thực nghiệm, ADF thường được kết hợp với kiểm định PP Kiểm định ADF điều chỉnh tương quan chuỗi bậc cao hơn bằng cách thêm sai lệch độ trễ vào phương trình kiểm định, trong khi kiểm định PP điều chỉnh thống kê t của hệ số từ hồi quy AR(1) để giải thích tương quan chuỗi trong phương trình.

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

Để xác định độ trễ của biến lạm phát trong quá khứ, tác giả tham khảo nghiên cứu của Patra và Ray (2010), trong đó họ đã xây dựng mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng ở Ấn Độ bằng cách sử dụng mô hình ARIMA (tự hồi quy trung bình trượt) cho các quốc gia khác.

Mô hình ARIMA, được nghiên cứu bởi George Box và Gwilym Jenkins vào năm 1976, sử dụng các tham số p, q, m và n để đại diện cho bậc của các thành phần AR, MA, SAR và SMA, trong đó SAR và SMA thể hiện tính mùa vụ Mô hình này thực hiện hồi quy đơn biến và tính toán độ lệch của chuỗi dữ liệu so với kỳ vọng toán Sự phối hợp tuyến tính giữa sai số hiện tại và sai số quá khứ cho thấy rằng các sai số này sẽ dịch chuyển về phía trước theo thời gian Quá trình nhận dạng mô hình ARIMA, có hoặc không có tính mùa, phụ thuộc vào các công cụ thống kê như hệ số tự tương quan, hệ số riêng phần và đồ thị tương quan.

Mô hình ARIMA mặc dù có thể dự báo lạm phát trong ngắn hạn hiệu quả hơn so với các mô hình cấu trúc phức tạp, nhưng vẫn gặp phải một số hạn chế nhất định Cụ thể, việc áp dụng mô hình này chưa được ghi nhận trong bất kỳ lý thuyết hay công thức nào trước đó (Patra và Ray, 2009), và nó cũng có thể dẫn đến dự báo thiếu chính xác tại các điểm ngoặt (Stockton và Glassman, 1987; Litterman, 1986; Meylar và cộng sự, 1998).

Các bước xây dựng mô hình:

NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả ước lượng của Việt Nam

Tác giả áp dụng phương pháp lọc HP để xác định khe hở sản lượng (OUTGAP) và khe hở cung tiền thực (MONGAP), với dữ liệu đã được đưa về dạng dừng, không cần kiểm định nghiệm đơn vị Đối với các biến khác như chỉ số CPI, tỷ giá, chỉ số giá thực phẩm trong nước và thế giới (dữ liệu từ FAO), cũng như chỉ số giá dầu thế giới (dữ liệu từ Thomson Reuters), do không dừng tại I(0), tác giả đã chuyển đổi các biến này sang dạng ln, điều chỉnh theo mùa vụ và thực hiện sai phân bậc 1 Kết quả từ kiểm định ADF và PP cho thấy dữ liệu có tính dừng tại I(1).

4.1.1 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP

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

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

(Nguồn: Tác giả tính toán bằng phần mềm Stata) Bảng 5: Kiểm định PP đối với dữ liệu Việt Nam

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

(Nguồn: Tác giả tính toán bằng phần mềm Stata)

Kết quả phân tích cho thấy hầu hết các dữ liệu không đạt mức ý nghĩa 5% Sau khi chuyển đổi dữ liệu sang dạng ln và thực hiện sai phân bậc 1, cả hai kiểm định ADF và PP đều chỉ ra rằng dữ liệu có tính dừng tại I(1).

Hình 3: Số liệu dưới dạng ln của các biến của Việt Nam, 2001Q1 – 2013Q1

(Nguồn: Tác giả tính toán và thực hiện vẽ đồ thị với phần mềm Stata)

4.1.2 Ước lượng ARIMA tìm độ trễ của lạm phát

Hình 4: Đồ thị tương quan của dữ liệu sau khi biến đổi sai phân bằng phần mềm Stata

AC chỉ ra mối quan hệ giữa lạm phát hiện tại và lạm phát trước đó k kỳ, ví dụ AC(4) = 0.4856 cho thấy mối quan hệ này đạt 48.56% Bậc q của MA(q) được xác định từ AC Trong khi đó, PAC phản ánh mối tương quan giữa lạm phát hiện tại và lạm phát trước đó k kỳ mà không bị ảnh hưởng bởi lạm phát (k-1) kỳ trước, ví dụ PAC(4) = 0.5160 cho thấy lạm phát hiện tại chịu ảnh hưởng 51.60% từ lạm phát trước đó 4 kỳ mà không tính đến 3 kỳ trước đó Bậc của PAC sẽ cho biết bậc p của AR(p) trong mô hình ARIMA.

Kiểm định giả thiết “tất cả tương quan từ độ trễ 1 đến độ trễ k bằng 0” được thực hiện thông qua thống kê Q của Box-Pierce Nếu giá trị của Prob>Q tại độ trễ k nhỏ hơn 5%, giả thiết sẽ bị bác bỏ Theo hình 4.1, tác giả nhận thấy rằng giá trị của Prob>Q tại độ trễ

Giá trị 1 là 14.13% lớn hơn 5%, cho thấy không có hiện tượng tự tương quan tại độ trễ 1 Tuy nhiên, các độ trễ còn lại có giá trị Prob>Q nhỏ hơn 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thiết Từ độ trễ 2 kỳ trở lên, chuỗi dữ liệu xuất hiện hiện tượng tự tương quan, cho phép sử dụng để dự báo trong mô hình.

Dựa vào đồ thị tương quan của lạm phát sau khi biến đổi sai phân, các mô hình được nhận dạng như sau:

 Mô hình 1 - ARIMA D.LINF_SA, AR(4)

Bảng 6: Kết quả các tham số của mô hình ARIMA, AR(4) được ước lượng theo phần mềm Stata

 Mô hình 2 - ARIMA D.LINF_SA, MA(4)

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

 Mô hình 3 - ARIMA D.LINF_SA, AR(4) MA(4)

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

Khi các mô hình có cùng số lượng tham số, thường ưu tiên chọn mô hình có sai số bình phương trung bình (s²) nhỏ nhất Tuy nhiên, những mô hình với nhiều tham số hơn vẫn có thể đạt được sai số bình phương trung bình thấp Mô hình được lựa chọn sẽ là mô hình có giá trị AIC hoặc BIC tối thiểu.

Dựa vào bảng 4.6 các tiêu chuẩn kiểm định được lựa chọn là z, Chi-quare ( ), AIC và BIC, mô hình phù hợp và được lựa chọn là Mô hình 2

Bảng 9: Kết quả các thông số kiểm định

Mô hình Chi-Square LL df AIC BIC

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

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

(Nguồn: Tác giả tính toán với phần mềm Stata)

Kết quả mô hình cho thấy lạm phát trễ, biến động giá thực phẩm trong nước và giá thực phẩm toàn cầu là những yếu tố chính ảnh hưởng đến lạm phát kỳ vọng tại Việt Nam Bên cạnh đó, khe hở sản lượng và khe hở cung tiền thực cũng đóng vai trò quan trọng trong bối cảnh này.

Mô hình nghiên cứu khẳng định rằng lạm phát cao trong quá khứ ảnh hưởng lớn đến lạm phát hiện tại, đặc biệt là do ký ức về siêu lạm phát những năm 1980 và 1990 Lạm phát quay trở lại mức trên một con số vào năm 2008 vẫn để lại dấu ấn sâu sắc Các nghiên cứu trước đây cho thấy ký ức về lạm phát cao chỉ mờ dần sau khoảng 6 đến 8 tháng lạm phát thấp liên tục Tuy nhiên, nghiên cứu mới sử dụng dữ liệu quý cho thấy lạm phát trong 4 kỳ trước, tương đương với 1 năm, vẫn tác động đáng kể đến lạm phát hiện tại và kỳ vọng lạm phát, với ảnh hưởng lớn nhất đạt 31.8% Điều này cho thấy uy tín của Chính phủ trong các chính sách lạm phát là rất quan trọng Do đó, Chính phủ cần duy trì mức lạm phát ổn định trong vòng một năm để khôi phục niềm tin của công chúng vào môi trường giá cả.

Khe hở sản lượng và khe hở cung tiền thực có ý nghĩa thống kê trong mô hình, nhưng ảnh hưởng của chúng lên lạm phát kỳ vọng là rất thấp và có độ trễ Điều này chỉ ra rằng trong ngắn hạn, hai biến này không tác động đáng kể đến lạm phát kỳ vọng Hơn nữa, biến động lãi suất thực không có ý nghĩa thống kê, khẳng định rằng chính sách tiền tệ qua lãi suất không hiệu quả trong việc điều hành lạm phát ngắn hạn Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây trên mô hình VAR và SVAR, cho thấy chính sách tiền tệ qua cung tiền có tác động đến lạm phát, trong khi lãi suất thì không.

Trong nghiên cứu này, tác giả không phát hiện ý nghĩa thống kê của biến tỷ giá trong mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam Theo phân loại của IMF, chế độ tỷ giá của Việt Nam được xác định là thả nổi có quản lý Trước năm 2008, chính sách tỷ giá của Việt Nam gần như cứng nhắc, và chỉ từ cuối năm 2008, Ngân hàng Nhà nước mới bắt đầu điều chỉnh tỷ giá với biên độ lớn hơn, với lần phá giá gần đây nhất là 9.3% Do đó, tác động của tỷ giá lên lạm phát không được tìm thấy với mức ý nghĩa thống kê.

Một điểm thú vị trong mô hình là biến giá lương thực nội địa, được thêm vào để đại diện cho các cú sốc cung từ khu vực nội địa Kết quả cho thấy giá lương thực nội địa có tác động lớn đến lạm phát hiện tại và lạm phát kỳ vọng tại Việt Nam, với sự gia tăng trong biến này làm tăng lạm phát sau 6 tháng lên 13.81% Ngoài ra, khác với các nghiên cứu trước, tác giả phát hiện giá lương thực thế giới cũng có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát sau 3 tháng, đạt mức 17.15%.

Nghiên cứu cho thấy không có tác động ngắn hạn của giá dầu lên lạm phát kỳ vọng tại Việt Nam, điều này phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đó Giá dầu quốc tế không ảnh hưởng nhiều đến lạm phát ở nước này do Chính phủ quản lý giá dầu nội địa, khiến biến động giá dầu quốc tế không phản ánh rõ ràng vào giá trong nước Sự thiếu hụt ý nghĩa thống kê trong việc đo lường tác động của giá dầu quốc tế được giải thích bởi sự chậm trễ trong việc giá dầu tác động đến giá cả trong nước qua hai kênh: trực tiếp như hàng hóa tiêu dùng và gián tiếp như yếu tố đầu vào sản xuất Kết quả mô hình nghiên cứu vì vậy là hợp lý.

4.1.4 Kiểm định đồng liên kết Engle-Granger

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

Trong quá trình kiểm định phần dư của mô hình OLS, tác giả đã thực hiện kiểm định ADF và Durbin Watson để đánh giá mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc So sánh kết quả từ Bảng 11 với Bảng 3 cho thấy phần dư của mô hình là chuỗi dừng, điều này chứng tỏ sự tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến trong mô hình Do đó, mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng tại Việt Nam được xem là đáng tin cậy.

Kết quả ước lượng ở tám quốc gia Châu Á

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phân tích sự khác biệt trong các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát kỳ vọng giữa hai nhóm quốc gia phát triển và đang phát triển ở Châu Á Việc phân loại này dựa trên tiêu chí của IMF trong báo cáo World Economic Outlook 2007, được trình bày trong Bảng 12.

Bảng 12: Phân loại các quốc gia theo IMF

Khu vực Phân loại theo IMF Đông Á

Hàn Quốc Nền kinh tế phát triển

Nam Á Ấn Độ Nền kinh tế đang phát triển Đông Nam Á

Singapore Nền kinh tế phát triển

Thái Lan Nền kinh tế đang phát triển

Philippine Nền kinh tế đang phát triển

Indonesia Nền kinh tế đang phát triển

Malaysia Nền kinh tế đang phát triển

Vietnam Nền kinh tế đang phát triển

Bài viết trình bày quy trình xây dựng mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng ở tám quốc gia Châu Á, tương tự như phương pháp áp dụng tại Việt Nam Các bước bao gồm thu thập dữ liệu các biến, kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP, xác định độ trễ của lạm phát thông qua phương pháp ARIMA, và tiến hành hồi quy OLS để xác định mô hình dự báo cuối cùng cho từng quốc gia Cuối cùng, thực hiện kiểm định đồng liên kết nhằm xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình.

Bảng 13: Tóm tắt các biến có ý nghĩa trong mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng ở Hàn Quốc và Singapore

Hàn Quốc Lạm phát OUTGAP MONGAP Lãi suất thực

Tỷ giá Giá lương thực trong nước

Giá lương thực thế giới Độ trễ (-4) (-5) (0) (-1) (-1)

Singapore Lạm phát OUTGAP MONGAP Lãi suất thực

Tỷ giá Giá lương thực trong nước

Giá lương thực thế giới Độ trễ (-2) (-4) (-5) (-1) (-3) (-1)

(Nguồn: Tác giả tính toán và thống kê với phần mềm Stata)

Bảng 14: Tóm tắt các biến có ý nghĩa trong mô hình dự báo lạm phát kỳ vọng ở các quốc gia còn lại

Các nước đang phát triển Ấn Độ Lạm phát OUTGAP MONGAP Lãi suất thực

Tỷ giá Giá lương thực nội địa

Giá lương thực thế giới Độ trễ (-2) (-4) (-3) (-1)

Indonesia Lạm phát OUTGAP MONGAP Lãi suất thực

Tỷ giá Giá lương thực nội địa

Giá lương thực thế giới Độ trễ (-4) (-2) (-3) (-1) (-3)

Malaysia Lạm phát OUTGAP MONGAP Lãi suất thực

Tỷ giá Giá lương thực nội địa

Giá lương thực thế giới Độ trễ (-3) (-4) (-2) (-4) (-1) (-3)

Philippine Lạm phát OUTGAP MONGAP Lãi suất thực

Tỷ giá Giá lương thực nội địa

Giá lương thực thế giới Độ trễ (-4) (-5) (-1) (-3) (-3) (-1)

Thái Lan Lạm phát OUTGAP MONGAP Lãi suất thực

Tỷ giá Giá lương thực nội địa

Giá lương thực thế giới Độ trễ (-1) (-3) (-4) (-5) (-2) (-1)

Việt Nam Lạm phát OUTGAP MONGAP Lãi suất thực

Tỷ giá Giá lương thực nội địa

Giá lương thực thế giới

Trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng tám biến, bao gồm CPI, khe hở sản lượng, khe hở cung tiền thực, lãi suất thức, tỷ giá thực, giá lương thực trong nước, giá lương thực thế giới và giá dầu Hai biến khe hở cung tiền thực và giá lương thực trong nước được bổ sung vào mô hình, trong khi các biến còn lại là những biến truyền thống đã được áp dụng trong các nghiên cứu quốc tế và nghiên cứu về lạm phát tại Việt Nam Tác giả thay thế biến khe hở cung tiền thực cho những thay đổi trong tăng trưởng cung tiền thực, dựa trên nghiên cứu của Razzak cho thấy biến này hiệu quả hơn trong việc giải thích và dự báo lạm phát Biến giá lương thực trong nước được thêm vào để phản ánh các cú sốc cung từ khu vực nội địa, vì đây là yếu tố gần gũi với người dân và thể hiện rõ kỳ vọng của họ Tuy nhiên, do chỉ thu thập được dữ liệu về biến này ở một số quốc gia, việc đo lường tác động của nó bị hạn chế.

Biến động ngắn hạn của các nhân tố quyết định lạm phát được tổng hợp trong bảng 21, chỉ bao gồm những biến có ý nghĩa thống kê Kết quả cho thấy, lạm phát ở tám quốc gia Châu Á chủ yếu bị ảnh hưởng bởi lạm phát trong quá khứ, đặc biệt là lạm phát với độ trễ 4 kỳ Điều này khẳng định vai trò quan trọng của lạm phát quá khứ trong việc xác định lạm phát hiện tại và ảnh hưởng đến kỳ vọng tương lai của người dân Những ấn tượng này, được lưu giữ trong ký ức, đã góp phần làm tăng nỗi lo sợ về lạm phát cao trong cộng đồng.

Lạm phát có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với tốc độ tăng trưởng sản lượng, thể hiện qua khe hở sản lượng, cho thấy tốc độ tăng trưởng cao hơn làm giảm áp lực lạm phát Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đó trong mô hình NKPC mới, cho thấy khe hở sản lượng không phải là biến có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích lạm phát hiện tại ở các quốc gia Châu Á, cũng như dự báo lạm phát kỳ vọng trong tương lai Chỉ ba trong số sáu quốc gia đang phát triển ở Châu Á cho thấy mức ý nghĩa thống kê của biến này, trong khi Ấn Độ và Indonesia có mức đóng góp đáng kể từ khe hở sản lượng, lần lượt là 18% và 28%, với độ trễ nhất định ảnh hưởng đến kỳ vọng lạm phát, cao hơn so với biến khe hở cung tiền thực ở Ấn Độ (13%) và Indonesia (15%).

Các nghiên cứu cho thấy lãi suất thực không có vai trò quan trọng trong ngắn hạn tại tám quốc gia, với việc thay đổi lãi suất không có ý nghĩa thống kê trong dự báo lạm phát kỳ vọng ở bảy quốc gia Ngược lại, khe hở cung tiền thực lại trở thành biến giải thích có ý nghĩa thống kê ở sáu quốc gia đang phát triển Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Razzak (2002), cho rằng khe hở cung tiền thực hiệu quả hơn khe hở sản lượng trong việc giải thích và dự báo lạm phát Mặc dù vậy, dấu và độ trễ của mối quan hệ này khác nhau giữa các quốc gia, cho thấy sự đặc thù riêng cần có chính sách phù hợp Đặc biệt, tại Philippines, khe hở cung tiền thực có tác động lớn (83%) ở độ trễ 3 kỳ, vượt qua cả lạm phát quá khứ, trong khi khe hở sản lượng không có ý nghĩa thống kê Tương tự, Ấn Độ, Thái Lan và Indonesia cũng cho thấy ảnh hưởng cao từ biến này, trong khi các quốc gia còn lại chỉ có ảnh hưởng thấp (6% - 7%).

Nghiên cứu cho thấy tác động của tỷ giá lên lạm phát không có ý nghĩa thống kê ở sáu quốc gia, ngoại trừ Hàn Quốc, nơi tỷ giá ảnh hưởng ngay lập tức đến lạm phát với mức tác động nhỏ (6%) Trong khi đó, tại Indonesia, tác động của tỷ giá có độ trễ 1 kỳ và 3 kỳ, với tác động lớn nhất ở độ trễ 1 kỳ (13%) và giảm dần còn 10% sau 3 kỳ.

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

Quốc gia Chế độ Tỷ giá

Hàn Quốc Thả nổi tự do từ năm 1997 Ấn Độ Thả nổi có quản lý

Singapore Thả nổi có quản lý

Thái Lan Thả nổi tự do từ năm 1997

Philippine Thả nội tự do

Indonesia Thả nổi có quản lý

Malaysia Thả nổi có quản lý

Việt Nam Thả nổi có quản lý

Khác với các nghiên cứu trước đây, tác giả phát hiện rằng giá lương thực thế giới có ảnh hưởng thống kê đến lạm phát ở sáu trên tám quốc gia, cho thấy mối liên hệ này tồn tại với độ trễ 1 và 3 kỳ Sự gia tăng giá lương thực thế giới có thể tác động đến lạm phát trong nước, mặc dù mức tác động không lớn Đặc biệt, Việt Nam chịu ảnh hưởng đáng kể với tỷ lệ 17.15%, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc các nhà hoạch định chính sách cần chú ý đến yếu tố này trong việc kiểm soát lạm phát.

Nghiên cứu trên tám quốc gia cho thấy giá dầu quốc tế không có tác động đáng kể đến lạm phát, và sự thay đổi giá dầu quốc tế không phải là nguyên nhân chính gây ra lạm phát trong nước Theo Mohanty và Klau (2001), giá dầu ở hầu hết các quốc gia này thường được Chính phủ quản lý trực tiếp, dẫn đến việc giá dầu trong nước không phản ánh các cú sốc từ giá dầu quốc tế Điều này giải thích tại sao không tìm thấy mối liên hệ thống kê giữa giá dầu quốc tế và lạm phát.