PHẢN ỨNG XUNG CỦA LẠM PHÁT ĐỐI VỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM

Bài tiểu luận hướng dẫn người xem có thể thực hiện các bước trong việc chạy mô hình VAR bằng phần mềm Stata, mô hình đơn giản gồm 2 biến. Bài tiểu luận đã áp dụng mô hình tự động hồi quy Vector (VAR), kiểm định đồng liên kết và kiểm định tính dừng cho dữ liệu chuỗi thời gian từ năm 1996 đến năm 2019 để kiểm tra tác động của lạm phát đối với tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn và dài hạn. Kếtquả cho thấy hai biến trong mô hình dừng ở độ trễ I (1) tại mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%; kiểm định Trace Test và MaxEigen của Jonhansen chỉ ra có hai phương trình đồng liên kết ở mức ý nghĩa 5 %. Bài tiểu luận chỉ ra rằng kết quả của mô hình VAR là cơ sở đểthúc đẩy tăng trưởng kinh tế; bên cạnh đó, tỷ lệ lạm phát có quan hệ tỷ lệ thuận với tăng trưởng kinh tế. Kết quả hỗ trợ chính sách tiền tệ. Lạm phát cần được duy trì ở mức hợp lý để tăng trưởng kinh tế tốt. Nếu lạm phát cao hơn mức này, khả năng tăng trưởng sẽ giảm xuống. Lạm phát và tăng trưởng kinh tế là mối quan hệ nhân quả một chiều. Có nghĩa làtốc độ tăng trưởng kinh tế thể hiện mối quan hệ nhân quả với tỷ lệ lạm phát, nhưng tỷ lệ lạm phát không thể hiện mối quan hệ nhân quả với tốc độ tăng trưởng kinh tế.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM LỚP CAO HỌC K30-2, MÃ LHP: 21D1FIN60501901 CHUYÊN NGÀNH TÀI CHÍNH BÀI TIỂU LUẬN KHƠNG THUYẾT TRÌNH ĐỀ TÀI: PHẢN ỨNG XUNG CỦA LẠM PHÁT ĐỐI VỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM HỌ VÀ TÊN: TRỊNH THỊ OANH MÃ SỐ HỌC VIÊN: 202111082 GIẢNG VIÊN GIẢNG DẠY: TS VŨ VIỆT QUẢNG MÔN HỌC: KINH TẾ LƯỢNG TÀI CHÍNH MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH GIỚI THIỆU NỘI DUNG TIỂU LUẬN GIỚI THIỆU NỘI DUNG TIỂU LUẬN PHẦN 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY PHẦN 2: PHÂN TÍCH KIỂM ĐỊNH HỒI QUY CHO CÂU HỎI NGHIÊN CỨU I Câu hỏi nghiên cứu II Phương pháp nghiên cứu Phương pháp bình phương nhỏ thơng thường (OLS) Phương pháp sử dụng mơ hình Vec-tơ tự động hồi quy VAR Mô tả biến số liệu Chạy kiểm định mơ hình phân tích hồi quy phần mềm STATA Thảo luận kết phân tích hồi quy KẾT LUẬN 19 TÀI LIỆU THAM KHẢO 20 PHỤ LỤC 20 DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Kiểm định tính dừng độ trễ (0) (1) biến GDP INF 10 Bảng 2: Các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ tối ưu VAR 12 Bảng 3: Mơ hình VAR độ trễ tối ưu chọn – độ trễ 12 Bảng 4: Mối quan hệ nhân Granger VAR 13 Bảng 5: Kiểm định đồng liên kết Johansen (Trace Test Max-eigenvalue Test) 14 Bảng 6: VAR Residual Serial Correlation LM Tests (Lagrange – multiplier test) 15 Bảng 7: Variance Decomposition – Phân tích phương sai 16 Bảng 8: Điều kiện ổn định mơ hình 18 GIỚI THIỆU Bài tiểu luận áp dụng mơ hình tự động hồi quy Vector (VAR), kiểm định đồng liên kết kiểm định tính dừng cho liệu chuỗi thời gian từ năm 1996 đến năm 2019 để kiểm tra tác động lạm phát tăng trưởng kinh tế ngắn hạn dài hạn Kết cho thấy hai biến mơ hình dừng độ trễ I (1) mức ý nghĩa 1%, 5% 10%; kiểm định Trace Test Max-Eigen Jonhansen có hai phương trình đồng liên kết mức ý nghĩa % Bài tiểu luận kết mơ hình VAR sở để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế; bên cạnh đó, tỷ lệ lạm phát có quan hệ tỷ lệ thuận với tăng trưởng kinh tế Kết hỗ trợ sách tiền tệ Lạm phát cần trì mức hợp lý để tăng trưởng kinh tế tốt Nếu lạm phát cao mức này, khả tăng trưởng giảm xuống Lạm phát tăng trưởng kinh tế mối quan hệ nhân chiều Có nghĩa tốc độ tăng trưởng kinh tế thể mối quan hệ nhân với tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ lạm phát mối quan hệ nhân với tốc độ tăng trưởng kinh tế Phần tiểu luận xếp sau: Sau tổng quan tài liệu nghiên cứu, tiểu luận tập trung vào phân tích kiểm định hồi quy câu hỏi nghiên cứu, sau phần thảo luận kết đưa kết luận NỘI DUNG TIỂU LUẬN PHẦN 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY Các tài liệu cho thấy lạm phát mức phù hợp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (GDP) tăng trưởng tốt, lệch khỏi mức (dưới trên) làm GDP xuống bắt đầu gây tổn hại cho kinh tế Qua nghiên cứu phân tích tác động lạm phát tăng trưởng kinh tế nhận thấy lạm phát tăng trưởng GDP quan hệ nhân chiều hai chiều Emi, Jón, & Miao, (2016) nghiên cứu mối quan hệ tăng trưởng kinh tế lạm phát Trung Quốc năm gần phương pháp chênh lệch có hệ thống đường cong Engel cắt ngang chuỗi thời gian để xây dựng ước tính thay tăng trưởng lạm phát Trung Quốc Những kết lạm phát thực tế mức cao tăng trưởng tiêu dùng bị phóng đại mức Một số nghiên cứu đánh giá mối quan hệ tỷ lệ lạm phát tăng trưởng GDP Pakistan cách sử dụng liệu hàng năm lạm phát tăng trưởng GDP, sử dụng kỹ thuật khác OLS, FMOLS, TAR mơ hình ngưỡng để ước tính mối quan hệ thực biến liên quan Những kết mối quan hệ chiều tỷ lệ lạm phát tốc độ tăng trưởng kinh tế Pakistan ngưỡng lạm phát 5,5% đến 9% khẳng định mối quan hệ phi tuyến chúng (Gulnaz, Sidra, & Atta, 2017) Lạm phát cao ln có mối tương quan với thay đổi giá gia tăng, dẫn đến không chắn khả sinh lời tương lai dự án đầu tư Vì Muhammad, Imran, & Fatima (2011) xem xét lại tồn mối quan hệ lạm phát tăng trưởng kinh tế Pakistan phương pháp hồi quy bình phương nhỏ OLS, kết cho thấy lạm phát thường xuyên tác động tiêu cực đến tăng trưởng GDP sau ngưỡng định Mối quan hệ lạm phát tăng trưởng tiêu cực tìm thấy kinh tế Pakistan Ngồi ra, nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm tác động lạm phát đến tăng trưởng kinh tế (Robert, 2013; Faraji & Kenani, 2012; Kanchan & Chandan, 2011; Fakhri, 2011; Thanabalasingam, 2013) cho thấy khơng có thống mối quan hệ lạm phát tăng trưởng kinh tế nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm Các tác giả kết chủ yếu phụ thuộc vào giả định thơng qua nghiên cứu Theo đó, tài liệu lý thuyết mối quan hệ lạm phát tăng trưởng kinh tế tích cực, tiêu cực trung tính Hơn nữa, kết thực nghiệm có hai mơ hình: mối quan hệ tuyến tính phi tuyến tính (Al-Khulaifi, 2018; Mustafa, & Sivarajasingham, 2019) Nghiên cứu Keynes rằng, ngắn hạn, có đánh đổi lạm phát tăng trưởng, tức tỷ lệ lạm phát cao làm tăng trưởng GDP giai đoạn này, tăng trưởng tỷ lệ lạm phát có mối tương quan thuận Tuy nhiên, dài hạn, tỷ lệ lạm phát tăng liên tục để thúc đẩy tăng trưởng GDP GDP giảm (Mishkin, 2016) Hầu hết nghiên cứu trước áp dụng mơ hình hồi quy đơn giản hệ số tương quan để kiểm tra thực nghiệm mối quan hệ lạm phát tăng trưởng kinh tế, ví dụ, số tác giả tìm ngưỡng lạm phát Bangladesh dựa phương pháp Bình phương tối thiểu thơng thường OLS để dự báo lạm phát % (Khairul & Md Sazib, 2017) Một nghiên cứu khác xác định mối quan hệ tốc độ tăng trưởng GDP tỷ lệ lạm phát Ghana áp dụng phương pháp biểu đồ phân tán, phân tích tương quan hồi quy tuyến tính đơn giản ước tính OLS, kết cho thấy có mối quan hệ tuyến tính âm mạnh mẽ tốc độ tăng trưởng GDP tỷ lệ lạm phát Ghana (Patrick, Prudence, & Edmond, 2013; Nurlanova, Omarov, & Satpayeva, 2020) Các tác giả nghiên cứu mối quan hệ lạm phát tăng trưởng GDP sau tự hóa thương mại tài Brazil áp dụng mơ hình ước tính cho trường hợp Brazil (Carolina, 2015) Shapan (2016) điều tra mối quan hệ lạm phát tăng trưởng kinh tế Bangladesh phép thử Dickey-Fuller kiểm định tính dừng để có kết kết Bangladesh có mối quan hệ thuận chiều dài hạn có ý nghĩa thống kê tỷ lệ lạm phát tăng trưởng kinh tế Zakiah, Umaruddin Usman (2019) kiểm tra tác động Tổng cung tiền, lạm phát tỷ giá hối đoái thu nhập quốc dân Indonesia giai đoạn 1996 - 2017 Sử dụng ước tính OLS Mơ hình hồi quy tự động Vector (VAR) với Hàm phản ứng xung (IRF) Các ước tính OLS cho thấy Lượng cung tiền (JUB) có ảnh hưởng tích cực đáng kể lạm phát có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể đến tăng trưởng kinh tế Tỷ giá hối đối khơng có ảnh hưởng đáng kể đến tăng trưởng kinh tế Kết kiểm định VAR cho thấy có mối quan hệ trực tiếp cung tiền thu nhập quốc dân mối quan hệ trực tiếp thu nhập quốc dân tỷ giá hối đoái Kết nghiên cứu với việc phân tích phản ứng cung tiền năm, lạm phát biến đổi bốn năm tỷ giá hối đoái thay đổi ba năm để ổn định dư chấn biến khác nghiên cứu gây Forhad & Homaifar (2017) kiểm tra tính hiệu việc truyền tải sách tiền tệ Bangladesh cách sử dụng Mơ hình tự động hồi phục vectơ có cấu trúc (SVAR) giai đoạn 1972-2014 Kết cho thấy cú sốc sách tiền tệ có ảnh hưởng ngắn hạn đến sản lượng thực (GDP), mức giá tỷ giá hối đoái Các cú sốc sách tiền tệ dẫn đến lạm phát, áp lực dẫn đến giá đồng Taka Bangladesh Đa số tài liệu cho thấy, nghiên cứu áp dụng mơ hình OLS, VAR số mơ hình khác để ước tính dự báo kết bối cảnh lạm phát, tăng trưởng GDP cụ thể quốc gia Hơn nữa, hầu hết tài liệu giới hạn liệu phân tích phạm vi quốc gia Được biết, mơ hình VAR phương pháp ước lượng phổ biến cho mơ hình dự báo tăng trưởng kinh tế Vì vậy, nhằm tập trung xem xét liệu tỷ lệ lạm phát có tác động đến tăng trưởng GDP hay không mức lạm phát phù hợp để tăng trưởng kinh tế tốt Việt Nam, áp dụng mơ hình VAR cho liệu Việt Nam tốc độ tăng trưởng GDP lạm phát để phân tích tác động chúng PHẦN 2: PHÂN TÍCH KIỂM ĐỊNH HỒI QUY CHO CÂU HỎI NGHIÊN CỨU I Câu hỏi nghiên cứu Lạm phát có tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam hay không? Ngược lại, tăng trưởng kinh tế Việt Nam có tác động đến lạm phát hay khơng? Có quan hệ dài hạn lạm phát tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam hay không? II Phương pháp nghiên cứu Để xem xét thật lạm phát có tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam hay không, sử dụng hai phương pháp: Mô hình bình phương nhỏ thơng thường (OLS) Mơ hình tự động hồi quy vec-tơ VAR Tuy nhiên, VAR giúp trả lời tất câu hỏi nghiên cứu phía trên, nên tập trung vào VAR Phương pháp bình phương nhỏ thơng thường (OLS) Phương pháp bình phương nhỏ thông thường (OLS) phương pháp sử dụng để đoán hệ số hồi quy cổ điển cách tối thiểu hóa tổng bình phương sai số Mơ hình kiểm định có dạng: 𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝜀𝑡 Trong đó, 𝐺𝐷𝑃𝑡 (𝐺𝐷𝑃) kỳ t, 𝐼𝑁𝐹𝑡 tỷ lệ lạm phát tính theo số tiêu dùng kỳ t β0 số, β1 tham số biến lạm phát, 𝜀𝑡 sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn Để kiểm tra tính hợp lệ mơ hình cần kiểm tra giả định cổ điển Kiểm định giả định cổ điển theo Gujarati Porter (2011) nhằm đảm bảo kết nghiên cứu hợp lệ với liệu sử dụng lý thuyết không thiên vị, quán đánh giá hệ số hồi quy cách hiệu Các giả định Cổ điển phải kiểm định bao gồm: Kiểm tra phù hợp mô hình để đảm bảo liệu nghiên cứu phân phối bình thường Kiểm tra độ tuyến tính để để xác định mối quan hệ biến phụ thuộc biến độc lập Kiểm tra đa cộng tuyến nhằm mục đích kiểm tra xem mơ hình hồi quy có tìm thấy mối tương quan biến độc lập hay không Kiểm tra tượng phương sai thay đổi nhằm mục đích kiểm tra xem mơ hình hồi quy có tồn bất bình đẳng phương sai từ quan sát dư sai sót từ quan sát sang quan sát khác hay không Kiểm tra tự tương quan nhằm mục đích kiểm tra xem mơ hình hồi quy tuyến tính có mối tương quan lỗi thời kỳ định lỗi thời kỳ trước hay khơng Phương pháp sử dụng mơ hình Vec-tơ tự động hồi quy VAR Như biết, mơ hình kinh tế lượng đại sử dụng để chứng minh tác động, ảnh hưởng lạm phát tăng trưởng kinh tế kinh tế Việt Nam Do đó, mơ hình Vec-tơ tự động hồi quy (VAR) lựa chọn lý sau: thứ nhất, biến mơ hình dạng chuỗi thời gian biến tự tương quan, mơ hình VAR phù hợp để xử lý vấn đề chuỗi thời gian tự tương quan Thứ hai, mơ hình VAR xem xét mối quan hệ nhân biến kinh tế, ưu điểm mà mơ hình hồi quy cổ điển khơng làm được, VAR thích hợp phân tích sách hoạch định kinh tế vĩ mơ Cuối cùng, mơ hình VAR nhiều học giả hàng đầu sử dụng để nghiên cứu lạm phát tăng trưởng kinh tế, việc tiếp tục sử dụng VAR việc so sánh kết nghiên cứu dễ dàng (Kumar & Paramanik, 2020) Như vậy, mối quan hệ tỷ lệ lạm phát tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam xem xét chúng có quan hệ thuận hay nghịch, tuyến tính hay phi tuyến tìm tác động lạm phát đến tăng trưởng kinh tế Vì vậy, sử dụng mơ hình kinh tế lượng VAR để phân tích Đầu tiên, liệu phải kiểm tra tính dừng Tính dừng kiểm định mơ hình ADF Sau kiểm định đồng liên kết mối quan hệ nhân Granger thực 2.1 Kiểm định tính dừng Kiểm định tính dừng hay cịn gọi kiểm định Unit Root Test công cụ thường sử dụng để kiểm tra xem chuỗi thời gian có đứng yên hay không Dickey Fuller (1981) giới thiệu kiểm định Dickey Fuller (DF) kiểm định (ADF) mở rộng Tuy nhiên áp dụng kiểm định ADF để thực kiểm định tính dừng (Dinh, 2019a) Cụ thể, theo Dickey Fuller (1981) mơ hình kiểm định mở rộng ADF có dạng: 𝛥𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝛼0 + 𝛽𝐺𝐷𝑃𝑡−1 + ∑𝑛𝑗=1 𝛾𝑗 𝛥𝐺𝐷𝑃𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡 (1) 𝛥𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝛼0 + 𝛿𝑡 + 𝛽𝐺𝐷𝑃𝑡−1 + ∑𝑛𝑗=1 𝛾𝑗 𝛥𝐺𝐷𝑃𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡 (2) Trong đó: 𝛥𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝐺𝐷𝑃𝑡 - 𝐺𝐷𝑃𝑡−1 , 𝐺𝐷𝑃𝑡 : chuỗi liệu thời gian theo thời gian; n: chuỗi thời gian đứng yên; 𝜀𝑡 : nhiễu trắng Theo đó, biến tăng trưởng tổng sản phẩm nước (GDP) Việt Nam gọi biến phụ thuộc biến tỷ lệ lạm phát (INF) Việt Nam gọi biến độc lập Mơ hình (2) khác với mơ hình (1) điểm có thêm biến xu hướng thời gian t Biến xu hướng giá trị từ số đến số n Nhiễu trắng thuật ngữ sai số ngẫu nhiên, giả định có giá trị trung bình 0, phương sai không đổi không tương quan Kết kiểm tra ADF thường nhạy cảm với lựa chọn độ dài n điểm tĩnh, tiêu chuẩn thơng tin Akaike (AIC) Akaike (1973) sử dụng để chọn độ trễ k tối ưu cho mơ hình ADF Cụ thể, giá trị n chọn cho AIC nhỏ Kiểm định giả thuyết: 𝐻0 : 𝛽 = 0: 𝐺𝐷𝑃𝑡 𝑙à 𝑐ℎ𝑢ỗ𝑖 𝑑ữ 𝑙𝑖ệ𝑢 𝑡ℎờ𝑖 𝑔𝑖𝑎𝑛 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑑ừ𝑛𝑔 𝐻0 : 𝛽 < 0: 𝐺𝐷𝑃𝑡 𝑙à 𝑐ℎ𝑢ỗ𝑖 𝑑ữ 𝑙𝑖ệ𝑢 𝑡ℎờ𝑖 𝑔𝑖𝑎𝑛 𝑑ừ𝑛𝑔 Để kiểm tra giả thuyết 𝐻0 , giá trị tính tốn (t) so sánh với giá trị tới hạn Nếu giá trị tính tốn (t) lớn giá trị tới hạn, giả thuyết 𝐻0 bị bác bỏ, tức chuỗi liệu có tính dừng ngược lại, giả thuyết 𝐻0 chấp nhận, tức liệu khơng đứng n Để phân tích chuỗi thời gian với phương pháp bình phương nhỏ thơng thường, giả định phương sai giá trị trung bình chuỗi số độc lập với thời gian (tức trình tĩnh) Chuỗi thời gian khơng dừng khơng đáp ứng giả định này, đó, kết từ kiểm định giả thuyết bị sai lệch phải phân tích phương pháp khác Một phương pháp gọi đồng liên kết Đồng liên kết nơi mà hai chuỗi thời gian I(1) 𝑋𝑡 𝑌𝑡 mơ tả q trình tĩnh (Dinh, 2020b) Phương trình OLS viết: 𝜀𝑡 = 𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝛽2 𝐼𝑁𝐹𝑡 Trong 𝛽2 q trình tĩnh Để 𝐺𝐷𝑃𝑡 𝐼𝑁𝐹𝑡 đồng liên kết tồn véc tơ 𝐺𝐷𝑃𝑡 𝐼𝑁𝐹𝑡 trạng thái cân Lý cho kiểm định tính dừng đồng liên kết để tránh hồi quy giả 2.2 Kiểm định đồng liên kết Kiểm định đồng liên kết xác định mối quan hệ ổn định, lâu dài tập hợp biến Tuy nhiên, (Rao, 2007) lưu ý kiểm định khơng tìm thấy mối quan hệ vậy, khơng phải chứng cho thấy mối quan hệ khơng tồn tại, gợi ý mối t-statistics 3.26 -2.92 -3.24 Kết cho thấy tất tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ tối ưu VAR chọn độ trễ (1) AIC 8.1425 * Đây sở để ước tính mơ hình VAR mơ hình phù hợp, mơ hình VAR dự báo: 𝐺𝐷𝑃 = 0.336 × 𝐺𝐷𝑃 𝐿1 − 0.025 × 𝑑_𝐼𝑁𝐹 𝐿1 + 4.211 (𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 1) 𝑑_𝐼𝑁𝐹 = 3.941 × 𝐺𝐷𝑃 𝐿1 − 0.476 × 𝑑_𝐼𝑁𝐹 𝐿1 − 25.99 (𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 2) Cả hai mơ hình VAR có khác biệt tương quan, mơ hình VAR (1) cho thấy biến GDP biến INF có mối tương quan nghịch Lạm phát cao cung tiền tăng liên tục làm giảm GDP dài hạn Điều tương tự với lý thuyết Keynes nghiên cứu mối quan hệ tăng trưởng kinh tế lạm phát phi tuyến tính Mơ hình VAR (2) cho thấy biến có tương quan thuận, tỷ lệ lạm phát vừa phải làm tăng cung tiền phù hợp với tăng trưởng kinh tế, khuyến khích tăng trưởng GDP Kết hợp hai mơ hình này, mối quan hệ hai biến đường phi tuyến 5.2.3 Kiểm định quan hệ nhân Granger Kiểm định quan hệ nhân Granger sử dụng nghiên cứu để trả lời liệu thay đổi biến INF có xảy với biến GDP hay khơng ngược lại Trong mơ hình VAR, biến hồi quy dựa giá trị khứ giá trị biến khác Mối quan hệ biến gắn với nhau, thể độ trễ biến phương trình mở rộng tương quan “nhiễu trắng” phương trình khác Kết kiểm định mối quan hệ nhân Granger mơ hình VAR thể Bảng Bảng 4: Mối quan hệ nhân Granger VAR Dependent variable: GDP Excluded Chi-2 df Dependent variable: d_INF Prob Excluded Chi-2 df Prob d_INF 1.0845 0.298 GDP 10.608 0.001 All 1.0845 0.298 All 10.608 0.001 13 Như biết, kiểm định nhân Granger ngụ ý mối tương quan giá trị biến kỳ giá trị khứ biến khác, phụ thuộc lẫn biến Kiểm định cho thấy dấu hiệu mối tương quan chiều Cụ thể, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế thể mối quan hệ nhân với tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ lạm phát mối quan hệ nhân với tốc độ tăng trưởng kinh tế Kết chứng minh mô hình VAR phù hợp tỷ lệ lạm phát có độ trễ năm với tốc độ tăng trưởng kinh tế Có nghĩa lượng tiền cung ứng vào lưu thơng, khơng ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế vào lúc này, tác động đến tăng trưởng kinh tế năm sau 5.2.4 Kiểm định đồng liên kết Johansen Kiểm định đồng liên kết sử dụng để xác định có tồn mối quan hệ dài hạn biến hay không Kiểm định Johansen sử dụng để xác định mức độ nhạy cảm hai biến (xem Bảng 5) Bảng 5: Kiểm định đồng liên kết Johansen (Trace Test Max-eigenvalue Test) Trace Test Max-rank Eigenvalue Trace statistic 5% critical value - 34.9410 15.41 0.73785 6.8255 3.76 0.27749 - - Max Eigenvalue Test Max-rank Eigenvalue Max-Eigen statistic 5% critical value - 28.1155 14.07 0.73785 6.8255 3.76 0.27749 - - Cointegrating Equations - Johansen normalization restriction GDP d_INF Std err - d_INF -0.425675 0.556707 14 Kết Bảng cho thấy đồng liên kết biến độc lập có ý nghĩa thống kê 5% Vì vậy, lâu dài, lạm phát tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế, tức lạm phát tăng mức 1% thời gian dài GDP giảm xuống khoảng 0.43% (giả sử yếu tố khác không đổi) Sự đồng liên kết biến GDP INF (khi tìm độ trễ tối ưu thơng qua kiểm định độ trễ biến GDP biến d_INF) kiểm định phương pháp Johansen Kết cho thấy thống kê Trace đạt 34.9100 6.8255 lớn giá trị tới hạn 15.441 3.76 mức ý nghĩa 5% Vì vậy, giả thuyết H0 (số lượng vector đồng liên kết ≤ rank) bị bác bỏ H1 chấp nhận Tương tự kết thống kê MaxEigen đạt 28.1155 6.8255 lớn giá trị tới hạn 14.07 3.76 mức ý nghĩa 5% Như vậy, giả thuyết H0 (số lượng vector đồng liên kết = rank) bị bác bỏ Tức biến GDP INF tồn hai phương trình đồng liên kết mức ý nghĩa 5% 5.2.5 Kiểm định tương quan phần dư Được biết, phần dư liền kề có tương quan, phần dư dự đoán phần dư Trong thống kê, điều gọi tự tương quan Mối tương quan thể thơng tin giải thích mà biến độc lập khơng mơ tả Các mơ hình sử dụng liệu chuỗi thời gian dễ gặp cố Vì vậy, kiểm định tự tương quan loại kỹ thuật hữu ích để đánh giá mức độ phù hợp mơ hình (Bảng 6) Bảng 6: VAR Residual Serial Correlation LM Tests (Lagrange – multiplier test) Lag Chi-2 df Prob > Chi-2 3.5337 0.47277 0.7874 0.94013 H0: no autocorrelation at lag order Kết không cho phép bác bỏ giả thuyết H0 Rõ ràng khơng có tự tương quan phần dư cho độ trễ kiểm tra nào, kiểm định khơng cho thấy dấu hiệu sai sót mơ hình 5.2.6 Phân tích phương sai Phân tích phương sai đề cập đến việc phân tích phương sai sai dự báo cho khoảng thời gian cụ thể Phân tích phương sai biến có tác động ngắn hạn dài hạn đến biến GDP INF Bên cạnh đó, phân tích phương sai để xem xét tỷ lệ phần 15 trăm biến động chuỗi thời gian quy cho biến mốc thời gian chọn (xem Bảng 7) Bảng 7: Variance Decomposition – Phân tích phương sai Phân tích phương sai biến GDP Phân tích phương sai biến d_INF Step GDP d_INF Step GDP d_INF 100 99.60 99.47 28.09 0.5 71.90 98.57 33.05 1.4 66.95 98.90 30.88 1.1 69.12 99.10 37.07 0.9 62.93 99.07 40.43 0.9 59.57 99.18 41.25 0.8 58.74 99.28 44.66 0.7 55.33 99.31 47.16 0.7 52.84 10 99.36 48.63 10 0.6 51.37 Trong biến phân tích tác động trung dài hạn, kiểm định phân tích phương sai áp dụng để dự báo tác động lạm phát tăng trưởng kinh tế 10 năm tới Giai đoạn từ năm thứ đến năm thứ tư (trung hạn), mức độ tác động nội sinh đến tăng trưởng kinh tế giảm dần từ 99.47 % xuống 98.90 % Giai đoạn từ năm thứ năm đến năm thứ mười (dài hạn), mức độ tác động tăng trưởng kinh tế gần khơng đổi (99 %) Trong đó, mức độ tác động nội sinh lạm phát giảm dần từ 99.60 % xuống 51.37 % giai đoạn 10 năm (trung dài hạn) Có thể thấy tác động nội sinh lạm phát trễ năm so với tác động nội sinh tăng trưởng kinh tế Bảng cho thấy, trung dài hạn, tỷ lệ lạm phát tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế tỷ lệ tác động tăng dần Tác động năm thứ hai, từ 28.09 % đến 48.63 % Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động chậm đến tỷ lệ lạm phát, dường không tác động, giao động từ 0.5 % đến 1.4 % vòng 10 năm 5.2.7 Phân tích phản ứng xung 16 Đối với mơ hình VAR, phân tích phản ứng xung bước quan trọng phân tích kinh tế lượng Mục đích mơ tả phát triển biến GDP INF mơ hình để phản ứng với cú sốc biến (xem Hình 1) Hình 1: Phản ứng xung biến mơ hình Biểu đồ phía bên phải Hình lạm phát thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cao Điều cho thấy cú sốc cung tiền vào kinh tế gây phản ứng làm tăng GDP Tuy nhiên, năm sau lạm phát gây phản ứng tiêu cực GDP, tức làm cho GDP xuống năm Biểu đồ phía bên phải Hình cho thấy cú sốc tích cực lạm phát gây gia tăng lạm phát, sau giảm, tăng, , hiệu ứng biến sau khoảng năm 5.2.8 Kiểm tra ổn định mơ hình VAR 17 Bảng 8: Điều kiện ổn định mơ hình Eigenvalue Modulus -0.3640382 +0.6762596i 0.768017 -0.3640382 +0.6762596i 0.768017 -0.07396849 0.073968 Đầu chứa bảng hiển thị giá trị riêng ma trận đồng hành môđun liên quan chúng Kết giá trị riêng nhỏ 1, kết luận phương trình đồng liên kết dự đốn đứng n (Bảng 8) Nếu tất giá trị riêng nằm bên vịng trịn đơn vị (Hình 2), VAR thỏa mãn điều kiện ổn định Vì mơ-đun giá trị riêng nhỏ nên ước lượng thỏa mãn điều kiện ổn định giá trị riêng Bên cạnh đó, việc sử dụng đồ thị tạo biểu đồ giá trị riêng với thành phần thực trục x thành phần phức tạp trục y Biểu đồ bên cách trực quan giá trị riêng nằm bên vòng tròn đơn vị Kết sở để đánh giá tác động tỷ lệ lạm phát đến tăng trưởng GDP thực tế Việt Nam qua giai đoạn: từ năm 1996 đến năm 2019 Mơ hình VAR coi ổn định động có phần dư chuỗi thời gian dừng tất hệ số đa thức đặc trưng nằm vịng trịn đơn vị Mơ-đun ước tính nhỏ Nó mẫu chọn có tính ổn định, phù hợp với mơ hình có ý nghĩa thống kê (xem Hình 2) 18 Hình 2: Mơ hình VAR có mơ - đun đơn vị KẾT LUẬN Mục tiêu tiểu luận phân tích tác động lạm phát đến tăng trưởng GDP Việt Nam thông qua mẫu thu thập Mô hình VAR áp dụng để xây dựng mơ hình dự báo tăng trưởng GDP Kết cho thấy lạm phát có tác động đến tăng trưởng GDP hai biến vượt qua kiểm định quan hệ nhân Granger đồng liên kết Bài tiểu luận hoàn thành việc xem xét động lực lạm phát nội sinh tăng trưởng kinh tế phân tích phản ứng xung, kiểm định đồng liên kết, quan hệ nhân Granger, Lạm phát Việt Nam không tác động trực tiếp đến tăng trưởng GDP thực tế năm tại, tác động đến tăng trưởng GDP sau năm, nghĩa trường hợp Chính phủ đưa lượng tiền vào lưu thơng khơng thể tác động đến tăng trưởng GDP năm tại, điều tác động đến tăng trưởng GDP năm sau Các kết hoàn toàn phù hợp với mẫu thu thập Bất kỳ quốc gia quan tâm đến số lạm phát để tăng trưởng phát triển kinh tế Bởi vì, tỷ lệ lạm phát vượt phản ứng xung, làm giảm tốc độ tăng trưởng GDP Lạm phát tăng trưởng kinh tế tồn tác động chiều trung dài hạn (từ tỷ lệ lạm phát đến tăng trưởng kinh tế) Tóm lại, rõ ràng tăng trưởng kinh tế lạm phát hòa nhập với lạm phát tác động đến tăng trưởng kinh tế chậm năm Do đó, Chính phủ khơng nên theo đuổi tăng trưởng kinh 19 tế cách trì tỷ lệ lạm phát dài hạn mà cần thực mục tiêu phù hợp ổn định lạm phát dài hạn để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững, tránh cú sốc cung tiền Về dài hạn, tốc độ lạm phát tăng nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế kinh tế bị lạm phát cao làm cho kinh tế xuống TÀI LIỆU THAM KHẢO Doan Van Dinh, Impulse Response of Inflation to Economic Growth Dynamics: VAR Model Analysis, Journal of Asian Finance, Economics and Business, 2020 Doan Van Dinh, Money supply and inflation impact on economic growth, Journal of Financial Economic Policy, 2019 PHỤ LỤC import excel "C:\Users\HP\Downloads\stata3.xlsx", sheet("Data") firstrow tsset year time variable: year, 1996 to 2019 delta: unit regress GDP INF Source | SS df MS Number of obs = -+ F(1, 22) Model | 851389802 = 24 0.84 851389802 Prob > F Residual | 22.3244657 = 0.3696 22 1.01474844 R-squared = 0.0367 -+ Adj R-squared = -0.0070 Total | 23.1758556 23 1.00764589 Root MSE = 1.0073 -GDP | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -INF | -.0353344 0385756 -0.92 0.370 -.1153353 0446665 _cons | 6.783739 3139954 21.60 0.000 6.132553 7.434926 - dfuller GDP Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 23 Interpolated Dickey-Fuller 20 Test 1% Critical Statistic Value 5% Critical Value 10% Critical Value -Z(t) -3.847 -3.750 -3.000 -2.630 -MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0025 dfuller INF Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 23 Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical Statistic Value 5% Critical Value 10% Critical Value -Z(t) -2.963 -3.750 -3.000 -2.630 -MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0385 gen d_INF=d.INF (1 missing value generated) dfuller d_INF Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 22 Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical Statistic Value 5% Critical Value 10% Critical Value -Z(t) -6.743 -3.750 -3.000 -2.630 -MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 varsoc GDP d_INF Selection-order criteria Sample: 2001 - 2019 Number of obs = 19 + -+ |lag | LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC | 21 | + | | | -80.8196 20.9532 8.71785 8.73468 8.81727 | | | -71.3537 18.932* 0.001 11.847* 8.1425* 8.19297* 8.44074* | | | -67.5525 7.6025 0.107 12.3423 8.16342 8.24755 8.6605 | | | -66.7686 1.5679 0.815 18.1541 8.50196 8.61973 9.19786 | | | -65.0154 3.5064 0.477 25.2092 8.73846 8.88989 9.63319 | + -+ Endogenous: GDP d_INF Exogenous: _cons var GDP d_INF, lags(1/1) Vector autoregression Sample: 1998 - 2019 Number of obs Log likelihood = -87.52364 FPE AIC = 16.94232 HQIC Det(Sigma_ml) = 9.785881 Equation Parms R-sq 22 = 8.502149 = 8.572245 SBIC RMSE = chi2 = 8.799706 P>chi2 -GDP 733902 0.1546 4.021951 0.1339 d_INF 4.93774 0.4263 16.3504 0.0003 | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -GDP | GDP | L1 | 3356299 1798647 1.87 0.062 -.0168983 6881582 | d_INF | L1 | -.0252806 0242755 -1.04 0.298 -.0728597 0222985 | _cons | 4.211094 1.164215 3.62 0.000 1.929275 6.492912 22 -+ -d_INF | GDP | L1 | 3.941466 1.210141 3.26 0.001 1.569633 6.313299 L1 | -.4761325 1633272 -2.92 0.004 -.796248 -.156017 | d_INF | | _cons | -25.36844 7.83291 -3.24 0.001 -40.72066 -10.01622 - vargranger Granger causality Wald tests + + | Equation Excluded | chi2 df Prob > chi2 | | + -| | GDP d_INF | 1.0845 | GDP ALL | 1.0845 0.298 | 0.298 | | + -| | d_INF GDP | 10.608 | d_INF ALL | 10.608 0.001 | 0.001 | + + vecrank GDP d_INF, trend(constant) max Johansen tests for cointegration Trend: constant Number of obs = Sample: 1999 - 2019 Lags = 21 5% maximum trace critical rank parms LL eigenvalue statistic value -94.179173 34.9410 15.41 -80.121398 0.73785 6.8255 3.76 23 10 -76.708653 0.27749 5% maximum max rank parms LL critical eigenvalue statistic value -94.179173 28.1155 14.07 -80.121398 0.73785 10 -76.708653 0.27749 6.8255 3.76 vec GDP d_INF Vector error-correction model Sample: 1999 - 2019 Number of obs AIC HQIC Det(Sigma_ml) = 7.062896 Parms = 8.584904 SBIC RMSE 21 = 8.487752 Log likelihood = -80.1214 Equation = R-sq chi2 = 8.935405 P>chi2 -D_GDP 782314 0.1523 3.053356 0.5489 D_d_INF 4.2047 0.8637 107.7193 0.0000 | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -D_GDP | _ce1 | L1 | -.038475 144357 -0.27 0.790 -.3214095 2444595 | GDP | LD | 0113035 2468236 0.05 0.963 -.4724619 4950688 | d_INF | 24 LD | -.0353224 0330912 -1.07 0.286 -.10018 0295352 | _cons | 0618364 1710046 0.36 0.718 -.2733265 3969993 -+ -D_d_INF | _ce1 | L1 | 5.365341 7758744 6.92 0.000 3.844656 6.886027 | GDP | LD | -1.398093 1.326601 -1.05 0.292 -3.998183 1.201996 | d_INF | LD | 5090182 1778551 2.86 0.004 1604287 8576078 | _cons | 000444 9190972 0.00 1.000 -1.800954 1.801841 -Cointegrating equations Equation Parms chi2 P>chi2 _ce1 58.46601 0.0000 Identification: beta is exactly identified Johansen normalization restriction imposed -beta | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -_ce1 | GDP | d_INF | -.425675 0556707 -7.65 0.000 -.5347875 -.3165625 _cons | -6.397888 -25 veclmar Lagrange-multiplier test + + | lag | chi2 df Prob > chi2 | | + -| | | 3.5337 0.47277 | | | 0.7874 0.94013 | + + H0: no autocorrelation at lag order irf set irf (file irf.irf now active) irf create IRFF, step(10) (file irf.irf updated) irf graph irf, irf(IRFF) impulse ( GDP d_INF) response ( GDP d_INF) irf table fevd, irf(IRFF) impulse ( GDP d_INF) response ( GDP d_INF) Results from IRFF + + | | (1) | (2) | (3) | (4) | | step | fevd | fevd | fevd | fevd | | + -+ -+ -+ -| |0 |0 |0 |0 |0 | |1 |1 | 003927 | |2 | 994756 | 280932 | 005244 | 719068 | |3 | 985654 | 330483 | 014346 | 669517 | |4 | 988994 | 308765 | 011006 | 691235 | |5 | 990999 | 37066 | 009001 | 62934 | |6 | 990683 | 404297 | 009317 | 595703 | |7 | 991803 | 412527 | 008197 | 587473 | |8 | 992821 | 446637 | 007179 | 553363 | |9 | 993103 | 471615 | 006897 | 528385 | |10 | 993626 | 486304 | 006374 | 513696 | | 996073 | 26 + + (1) irfname = IRFF, impulse = GDP, and response = GDP (2) irfname = IRFF, impulse = GDP, and response = d_INF (3) irfname = IRFF, impulse = d_INF, and response = GDP (4) irfname = IRFF, impulse = d_INF, and response = d_INF vecstable, graph Eigenvalue stability condition + + | Eigenvalue | Modulus | | + -| | | | | -.3640382 + 6762596i | 768017 | | -.3640382 - 6762596i | 768017 | | -.07396849 | 073968 | + + The VECM specification imposes a unit modulus 27 ... -Z(t) -6 .743 -3 .750 -3 .000 -2 .630 -MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 varsoc GDP d_INF Selection-order criteria Sample: 2001 - 2019... -Z(t) -3 .847 -3 .750 -3 .000 -2 .630 -MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0025 dfuller INF Dickey-Fuller test for unit root... -3 .750 5% -3 .000 10% -2 .630 Tính dừng biến INF độ trễ (1) 0.0385 Prob.* t-Statistic Augmented Dickey–Fuller Test statistic (ADF) -6 .743 Test critical values: Prob.* t-Statistic 1% -3 .750 5% -3 .000