Luận văn thạc sĩ kinh tế ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại việt nam

TÍNH CẤP THIẾT CỦA LUẬN ÁN

Lạm phát là chỉ tiêu kinh tế vĩ mô có tầm ảnh hưởng hết sức sâu rộng tới đời sống kinh tế - xã hội Tại phần lớn các nước đang phát triển, tăng trưởng nhanh kết hợp với dòng vốn vào "nóng" thường theo kèm mức lạm phát cao và kéo dài, đồng nội tệ mất giá, thâm hụt ngân sách cao, gây ra những bất ổn vĩ mô, từ đó dẫn đến tình trạng thất nghiệp và bất ổn chính trị - xã hội và đe dọa sự phát triển bền vững của nền kinh tế Thực tế cho thấy lạm phát cao không chỉ là vấn đề của riêng các nền kinh tế đang phát triển, mà điều này cũng từng diễn ra tại những quốc gia phát triển, điển hình là trường hợp lạm phát phi mã của CHLB Đức giai đoạn 1929 - 1933

Sau thời gian dài chống chọi với tỷ lệ lạm phát cao cùng những hệ luỵ đi kèm thì vào những năm đầu thập kỷ 90, khuôn khổ chính sách tiền tệ (CSTT) lạm phát mục tiêu đầu tiên trên thế giới đã ra đời tại New Zealand, theo đó Chính phủ và Ngân hàng NHTW đặt ra mục tiêu lạm phát từng năm cũng như trong trung hạn và được quyền chủ động sử dụng công cụ CSTT như nghiệp vụ thị trường mở, công cụ lãi suất, tỷ giá, dự trữ bắt buộc… để đạt được mục tiêu đó Một CSTT theo đuổi lạm phát mục tiêu được coi là thành công nếu tỷ lệ lạm phát thực tế dao động quanh ngưỡng mục tiêu đã đề ra Từ đó đến nay, đã có 27 quốc gia trên thế giới áp dụng đầy đủ khuôn khổ CSTT lạm phát mục tiêu (Hammond, 2012) Đa số các nước theo đuổi khuôn khổ này đã thành công trong việc duy trì mức lạm phát thấp, hợp lý với thực trạng nền kinh tế, cá biệt trong số đó có 3 nước hiện duy trì mục tiêu lạm phát ở mức 10% (Cộng hòa Séc, Colombia và Hungary) Một số quốc gia khác, tuy chỉ áp dụng một phần hoặc không áp dụng CSTT lạm phát mục tiêu, vẫn thừa nhận dự báo lạm phát là một trong những hoạt động ưu tiên hàng đầu của họ

Giống với đa số nền kinh tế đang phát triển, Việt Nam từng trải qua thời kỳ lạm phát cao, điển hình như giai đoạn khủng hoảng tài chính châu Á (1997 – 1998), hậu gia nhập WTO (2004 – 2006) và khủng hoảng tài chính toàn cầu (2007 – 2008) Điều đáng nói là, kể từ 2014 đến nay, tỷ lệ lạm phát của Việt Nam giảm về mức thấp một cách bất thường Trên thực tế, lạm phát ở mức thấp trong nhiều tình huống sẽ gây ra trở lực đối với phát triển tiềm năng kinh tế Nó thường kéo theo sức mua ì ạch, hoạt động sản xuất kinh doanh bị đình trệ, người tiêu dùng trì hoãn tiêu dùng để chờ đợi giá giảm sâu hơn, doanh nghiệp ngừng đầu tư và tuyển dụng để tiết kiệm chi phí Ở một khía cạnh khác, lạm phát quá thấp sẽ làm bào mòn doanh thu thuế, làm cản trở lộ trình tăng lương, bào mòn lãi suất cận biên, dẫn đến làm tăng gánh nặng nợ đối với doanh nghiệp và Chính phủ Diễn biến lạm phát khó lường như vậy đặt ra những yêu cầu mới đối với hoạt động phân tích, dự báo và kiểm soát lạm phát tại Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam, sao cho việc thực thi CSTT đạt hiệu quả cao, từ đó ổn định được giá trị đồng nội tệ trong bối cảnh hội nhập sâu rộng và trước nguy cơ bất ổn từ kinh tế thế giới Theo đó, quá trình điều hành CSTT cần phải được lượng hóa toàn

Luận văn Kinh tế diện nhằm đảm bảo dự báo lạm phát và các nhân tố vĩ mô quan trọng được tiến hành thuận lợi và hiệu quả Mặt khác, theo lập luận của Bùi Quốc Dũng (2014), việc xây dựng, vận hành và phát triển các lớp mô hình kinh tế lượng dự báo lạm phát được xem là điều kiện tiên quyết để NHNN có thể áp dụng khuôn khổ CSTT lạm phát mục tiêu thực thụ trong tương lai Chỉ khi năng lực dự báo lạm phát của NHNN được nâng tầm cùng NHTW các nước, việc điều hành CSTT của NHNN hướng về mục tiêu lạm phát mới thực sự đạt hiệu quả như mong đợi

Với việc điểm qua một số vấn đề còn tồn tại của công tác dự báo lạm phát trong hoạch định và điều hành CSTT, đồng thời nhận thấy hiện nay chưa có bất kỳ công trình khoa học nào đủ tầm bao quát về xây dựng và phát triển hệ thống mô hình dự báo lạm phát dành cho Việt Nam (đa số nghiên cứu mới dừng ở việc tập trung khai thác vào từng mô hình riêng lẻ), việc triển khai đề tài luận án “Ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam” là hết sức cấp thiết và có ý nghĩa quan trọng cả về lý luận và thực tiễn.

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Sự phát triển các lý thuyết về lạm phát

Các lý thuyết về la ̣m phát được hình thành từ khá sớm và không ngừng được hoàn thiện theo thời gian Trong tác phẩm “The Wealth of Nations”, Smith (1776) lần đầu đề cập đến thuật ngữ “lạm phát” khi tác giả này phân biệt “giá thực” và “giá danh nghĩa” Theo đó, giá thực của hàng hóa (giá tri ̣) được đi ̣nh nghĩa là khả năng mua được hàng hóa đó, trong khi giá danh nghĩa (tiền) chỉlà chi phí được đo lường duy nhất bằng tiền (được giữ cố đi ̣nh theo giá tri ̣ của vàng hoặc một số kim loa ̣i quý khác) Theo quan điểm này, giá thực của hàng hóa dựa trên sức lao động, trong khi giá danh nghĩa la ̣i biến động theo sự sẵn có của các kim loa ̣i quý và luật pháp của chế độ cai tri ̣ trong việc xác đi ̣nh kim loa ̣i quý

Mặc dù các nhà kinh tế ho ̣c cổ điển cho rằng biến động về giá của hàng hóa có thể tác động bất lợi tới nền kinh tế một cách ta ̣m thời (như ta ̣o ra phân phối của cải một cách thất thường giữa các bên bi ̣ ràng buộc theo hơ ̣p đồng quy đi ̣nh giá tiền cố đi ̣nh); sau cùng, những biến động này chỉđơn thuần là sự thay đổi quy mô mà theo đó giá tri ̣được đo lường (Bryan, 1997) Quan điểm cho rằng sự thay đổi về lượng của tiền chỉ tác động đến duy nhất giá tiền của hàng hóa (chứ không phải giá trị) cũng được nhiều nhà kinh tế ho ̣c cổ điển đồng tình Quan điểm này được coi là nền tảng để phát triển các lý thuyết về la ̣m phát trong đầu thế kỷ20, trong đó phải kể đến nhà kinh tế học người Mỹ Irving Fisher nổi tiếng với học thuyết số lượng tiền tệ (Quantity Theory of Money)

Lý thuyết của Fisher được phát triển trong một thời gian dài, đặc biệt trong bối cảnh cuộc tranh luận về tiền tệ diễn ra gay gắt trong cuộc bầu cử tổng thống năm 1986 (Laidler,

2011) Theo lý thuyết này, thời kỳ giảm phát thấp của Mỹ là do nguồn cung vàng thất ba ̣i

Luận văn Kinh tế trong duy trì sản lượng cần thiết để tương xứng với tốc độ tăng trưởng nhanh của tiền tệ, theo đó, tình tra ̣ng giảm phát cần có một giải pháp CSTT phù hơ ̣p, đó là gia tăng cung tiền

Hình 1: Mối liên hệ giữa lượng tiền và mức giá

Bất chấp những ý kiến trái chiều, Fisher (1911) tiếp tu ̣c phát triển lý thuyết này bằng đẳng thức nổi tiếng giữa la ̣m phát và tiền tệ như sau:

- T: tổng lượng giao di ̣ch bằng tiền

- M: tổng lượng tiền giao di ̣ch chính thức

- V: tốc độ lưu thông tiền M

- M’: tổng lượng tiền tín du ̣ng

- V’: tốc độ lưu thông tiền M’

Phương trình trên được thiết lập với các giả đi ̣nh: (i) P là biến phụ thuộc - chi ̣u tác động bởi các biến độc lập khác; (ii) tỷ trọng M’/M là cố định; (iii) V và V’ không đổi và độc lập với sự thay đổi của M và M’; (iv) T không đổi và độc lập so với M, V, M’, V’; (v) cầu tiền tệ tương xứng với giá tri ̣ giao di ̣ch; (vi) cung tiền là biến ngoại sinh không thay đổi; (vii) phương trình trên chỉ áp dụng trong phân tích ngắn hạn; và (viii) nền kinh tế ở trạng thái toàn dụng lao động (Ajuzie và cộng sự, 2008)

Những giả đi ̣nh trên tiếp tu ̣c là chủ đề thu hút nhiều ý kiến bình luận của các nhà kinh tế ho ̣c thời bấy giờ Trong đó, những bình luận sắc sảo và có tầm ảnh hưởng nhất thuộc về John Maynard Keynes (Higgins, 1978) khi ông cho rằng lý thuyết của Fisher quá cứng nhắc trong việc phân tích tác động của việc thay đổi cung tiền đối với tiêu dùng và mức giá chung trong nền kinh tế Trong tác phẩm “The General Theory of Employment, Interest and

Money”, Keynes (1936) đã phát triển lý thuyết của riêng mình với tên go ̣i “Lý thuyết ưa chuộng thanh khoản” (Liquidity Preference Theory) nhằm bác bỏ kết luận của lý thuyết Fisher cho rằng việc tăng cung tiền sẽ dẫn đến giá tăng thêm một lượng tương ứng Lý thuyết của Keynes có một số điểm khác biệt so với Fisher, cụ thể: (i) bác bỏ luận điểm cho rằng hộ gia đình và doanh nghiệp muốn nắm giữ một lượng cố đi ̣nh trong thu nhập của ho ̣; (ii) động cơ nắm giữ tiền của hộ gia đình và doanh nghiệp phu ̣ thuộc vào “tính ưa thích thanh khoản” của người nắm giữ tài sản; (iii) giả đi ̣nh tính ưa thích thanh khoản và cầu tiền tích luỹ có quan hệ ngược chiều với mức lãi suất hiện ta ̣i; (iv) tốc độ thu nhập về tiền có thể thay đổi theo thời gian do sự thay đổi trong kỳ vo ̣ng đối với biến động lãi suất trong tương lai; (v) cung tiền thay đổi có thể dẫn đến tốc độ lưu thông tiền thay đổi; (vi) giả đi ̣nh nền kinh tế toàn du ̣ng lao động có thể bỏ qua trong phân tích kinh tế mà vẫn đảm bảo độ tin cậy của kết quả Với những giả đi ̣nh trên, Keynes cho rằng pha ̣m vi, trong đó tăng cung tiền dẫn đến tăng chi tiêu, phu ̣ thuộc vào nhiều yếu tố trong việc xác đi ̣nh tốc độ tăng thu nhập về tiền; tăng chi tiêu không dẫn đến tăng mức giá chung một cách tương xứng; và quan hệ giữa cung tiền và tăng giá là không đơn giản như theo lý thuyết của Fisher Nhận đi ̣nh của Keynes được xem là sự bổ sung quan trọng vào sự phát triển lý thuyết về la ̣m phát trên thế giới, mà cho đến nay một số nhận đi ̣nh của ông vẫn đúng đắn và còn nguyên giá tri ̣ (Higgins, 1978)

Sau John Maynard Keynes, không thể không đề cập tới mô hình đường cong Phillips nổi tiếng, mà theo khẳng định của Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010), các lý thuyết la ̣m phát hiện đại chủ yếu xuất phát từ mô hình này Dựa trên việc so sánh tốc độ tăng tiền lương với tỷ lệ la ̣m phát ở Anh giai đoa ̣n 1861 – 1957, Phillips (1958) chỉ ra rằng khi thi ̣ trường lao động bi ̣ thắt chặt và tỷ lệ thất nghiệp giảm, tiền lương có xu hướng tăng nhanh hơn Do mức tăng tiền lương tương quan chặt chẽ với mức tăng giá, mối quan hệ trên thường được giải thích là sự đánh đổi giữa la ̣m phát và thất nghiệp Đường cong thể hiện sự đánh đổi này mang tên “đường cong Phillips” Một đường cong Phillips ổn đi ̣nh chứng tỏ nhà làm chính sách cho ̣n một trong nhiều tổ hơ ̣p giữa la ̣m phát và thất nghiệp ở mức chấp nhận được và xác đi ̣nh nó là mu ̣c tiêu trong các chính sách kinh tế vĩ mô (Cashell, 2004)

Trong một nghiên cứu khác về CSTT, Friedman (1968) đưa ra một số luận điểm gắn với mô hình đường cong Phillips: (i) các nhà tạo lập chính sách không có khả năng lựa cho ̣n bất cứ tỷ lệ thất nghiệp nào trong dài ha ̣n ngoài tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên, vốn phụ thuộc chủ yếu vào cấu trúc lao động và sản phẩm thi ̣ trường trong nền kinh tế; (ii) các giả đi ̣nh về sự đánh đổi giữa thất nghiệp và tỷ lệ la ̣m phát chỉ có tác du ̣ng trong ngắn ha ̣n như một hiện

Luận văn Kinh tế tượng ta ̣m thời; (iii) la ̣m phát được duy trì dưới mức cân bằng cấu trúc sẽ dẫn đến sự gia tăng tích luỹ của giá và tiền lương chủ yếu do sự bất ổn trong kỳ vo ̣ng (Friedman, 1968; Gordon, 2011) Trong khi đó, Phelps (1967) đã phát triển một lý thuyết mới về tỷ lệ thất nghiệp và la ̣m phát, trong đó nhấn ma ̣nh vai trò của la ̣m phát kỳ vo ̣ng cũng như thông tin bất hoàn hảo trong thi ̣ trường lao động Từ những nhận đi ̣nh trên, Friedman và Phelps đã đi đến chung một kết luận rằng không có sự đánh đổi giữa la ̣m phát và tỷ lệ thất nghiệp trong dài ha ̣n (Forder, 2010; Schawarzer, 2012)

Lucas (1972) sau đó tiếp tục bổ sung yếu tố kỳ vo ̣ng hơ ̣p lý vào mô hình đường cong Phillips với ngu ̣ ý những sai sót trong kỳ vo ̣ng bất hơ ̣p lý (“erroneous expectation errors”) sẽ không lặp la ̣i Ý tưởng về kỳ vo ̣ng hơ ̣p lý đã giúp Lucas và các học giả sau đó đưa ra một dự đoán đáng chú ý Tác giả này lập luận rằng CSTT được tiên liệu trước không thể thay đổi được GDP thực tế theo phương pháp thông thường hay theo phương pháp dự báo, kết quả mà sau đó được biết đến như “mệnh đề không hiệu quả về chính sách” So với phương pháp của Friedman và Phelps, phương pháp của Lucas hàm ý sự thay đổi trong sản lượng ngày càng xa so với mức tự nhiên có thể dẫn đến sự thay đổi về giá một cách đột ngột, đến mức NHTW không thể thay đổi sản lượng thông qua thực hiện thay đổi đã được dự báo trước đó trong CSTT (Gordon, 2011)

Những năm sau đó, đường cong Phillips tiếp tu ̣c được hiệu chỉnh, bổ sung, cu ̣ thể: Fischer (1977) và Taylor (1979) xem xét thêm sự cứng nhắc về tiền lương danh nghĩa vào mô hình; Calvo (1983) mô hình hóa việc điều chỉnh giá ngẫu nhiên; trong khi Gali và Gertler (1999) bổ sung yếu tố chi phí lao động vào mô hình Những điều chỉnh liên tiếp này dẫn tới sựra đời của đường Phillips mới (New-Keynesian Phillips Curve - NKPC) với đặc trưng về kỳ vo ̣ng, nghĩa là la ̣m phát được quyết đi ̣nh bởi các các yếu tố kỳ vo ̣ng trong tương lai Tuy nhiên sau đó, NKPC tiếp tu ̣c được điều chỉnh khi hàng loa ̣t các bằng chứng đáng tin cậy cho thấy rằng tỷ lệ la ̣m phát hiện ta ̣i còn phu ̣ thuộc vào tỷ lệ la ̣m phát trong quá khứ Trong các nghiên cứu gần đây của Woodford (2003) và Christiano và cộng sự (2005), giá tri ̣ quá khứ của la ̣m phát cũng bắt đầu được xem xét trong mô hình đường Phillips Mô hình NKPC lai bao gồm cả những đặc điểm kỳ vo ̣ng tương lai và những giá tri ̣ quá khứ của la ̣m phát và cả một biến đo lường áp lực của la ̣m phát do tồn ta ̣i dư cầu trong hệ thống

Trong quá trình xác đi ̣nh các nhân tố tác động đến la ̣m phát, không thể không nhắc đến “lạm phát cơ bản”, một khái niệm trong nhiều cuộc tranh luận giữa các nhà chính sách trong hơn hai thập kỷ qua Theo Wynne (2008), thuật ngữ “lạm phát cơ bản” lần đầu tiên được sử dụng bởi Schreder (1952) trong bối cảnh các nhà lập pháp đang tranh cãi về chênh lệch la ̣m phát mà nước Mỹ phải đối mặt vào đầu những năm 1950, theo đó “ngay cả những người có khuynh hướng đồng tình với khái niệm cân bằng giữa cung và cầu, cũng chỉ ra rằng đang có một lượng cung tiền cực lớn – và đó chính là lạm phát cơ bản lượng cung tiền của chúng ta đang cao gấp hơn 3 lần so với mức của năm 1939 ” (p.153) Sau

Schreder (1952), Tobin (1972) và Sprinkel (1975) tiếp tục gợi nhắc về “lạm phát cơ bản”, song cả ba học giả không đưa ra bất cứ bình luận nào về thuật ngữ này Theo tìm hiểu của Wynne (2008), Otto Eckstein là người đầu tiên đưa ra đi ̣nh nghĩa chính thức về la ̣m phát cơ bản vào năm 1981 Trong tác phẩm “Core Inflation”, Eckstein (1981) đi ̣nh nghĩa la ̣m phát cơ bản là thành phần tăng giá có tính xu hướng trong tổng cung, đồng thời đưa ra công thức tính la ̣m phát (π), theo đó la ̣m phát gồm có ba cấu phần: la ̣m phát cơ bản (π e ), la ̣m phát cầu kéo (π d ) và la ̣m phát chi phí đẩy (π s ): π = π e + π d + π s

Theo Eckstein (1981), la ̣m phát cơ bản được đo lường bằng bình quân của tốc độ gia tăng chi phí lao động đơn vi ̣ và chi phí sử du ̣ng vốn; đồng thời “tỷ lệ lạm phát cơ bản phản ánh sự tăng giá cần thiết do sự gia tăng mang tính xu hướng của chi phí đầu vào đối với quá trình sản xuất Sự gia tăng chi phí, đến lượt nó, là một hàm kỳ vọng về giá cơ bản

Các nhân tố tác động tới lạm phát

Cùng với quá trình xây dựng và phát triển các lý thuyết cơ bản về la ̣m phát, nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã áp du ̣ng hiệu quả các lý thuyết cơ bản này làm cơ sở để xác đi ̣nh những nhân tố chủ yếu tác động đến la ̣m phát, qua đó phần nào khắc ho ̣a những đặc điểm quan tro ̣ng về tình hình la ̣m phát trên thế giới

Khi nghiên cứu nguyên nhân gây ra la ̣m phát ta ̣i khu vực châu Phi giai đoa ̣n 1960 –

1989, Chhibber (1991) chỉ ra được mối quan hệ chặt chẽ giữa chế độ tỷ giá với la ̣m phát, theo đó các quốc gia sử du ̣ng chế độ tỷ giá thả nổi thường xảy ra tình tra ̣ng la ̣m phát cao, trong khi các nước áp du ̣ng chính sách tỷ giá cố đi ̣nh thì thường có mức la ̣m phát thấp hơn

Tuy nhiên, qua phân tích thực nghiệm kỹ lưỡng, vấn đề này phức ta ̣p hơn nhiều Theo kết quả nghiên cứu trên, ta ̣i các nước Ghana, Uganda, Sierra Leon và Zambia, tình tra ̣ng la ̣m phát cao vẫn diễn ra phổ biến trong thời kỳ sử du ̣ng chính sách tỷ giá cố đi ̣nh Nghiên cứu về điều chỉnh tỷ giá của Ghana còn chỉ ra rằng việc điều chỉnh tỷ giá chính thức thậm chí còn giúp giảm la ̣m phát nhờ giảm thâm hu ̣t tài khóa Mức la ̣m phát thấp và ổn đi ̣nh ta ̣i các quốc gia có chế độ tỷ giá cố đi ̣nh là do sự phối hơ ̣p giữa tài chính và tiền tệ, chứ không phải ở tỷ giá hối đoái cố đi ̣nh Do đó, tác giả này đi đến kết luận chính sách tỷ giá không có tác động quá lớn đến la ̣m phát ta ̣i các nước khu vực châu Phi trong giai đoa ̣n 1960 – 1989

Song, quan điểm trên không nhận được đồng tình của một số học giả Cụ thể, qua phân tích tác động của chính sách tỷ giá đến la ̣m phát trong cả dài ha ̣n và ngắn ha ̣n ta ̣i một nền kinh tế nhỏ, mở điển hình kết hơ ̣p với phân tích la ̣m phát trong thi ̣ trường ngoa ̣i hối dưới góc nhìn tài chính công, Bodart (1996) nhận thấy sự vận động của la ̣m phát thay đổi rõ rệt ngay cả khi việc điều chỉnh tỷ giá là thường xuyên hoặc ta ̣m thời Cu ̣ thể, nếu điều chỉnh là ta ̣m thời nhưng người dân xem là thường xuyên, la ̣m phát sẽ tăng trước và sau đó sẽ giảm dần về đến điểm dừng trước đó Ngược la ̣i, nếu công chúng xem sự điều chỉnh là ta ̣m thời, sự vận động của la ̣m phát thậm chí còn thất thường hơn: đầu tiên sẽ tăng lên trên mức khi tỷ giá thay đổi, sau đó giảm xuống dưới điểm dừng, và sau cùng là phu ̣c hồi sau khi quay lại mức tỷ giá hối đoái hợp nhất Bodart (1996) còn chứng minh rằng tỷ giá hối đoái thả nổi được duy trì lâu bao nhiêu thì mức độ biến động của la ̣m phát càng lớn bấy nhiêu Đối với tác động của việc điều chỉnh tỷ giá chính thức liên tu ̣c đến la ̣m phát, tác giả này chỉ ra rằng trong một nền kinh tế với tỷ giá danh nghĩa chính thức cố đi ̣nh, việc chuyển đổi liên tu ̣c các tỷ giá chính thức chỉ có tác động ta ̣m thời đến la ̣m phát Ngược la ̣i, khi NHTW điều chỉnh tỷ giá chính thức nhằm thu he ̣p khoảng cách với tỷ giá trên thi ̣ trường tự do, tác động đến la ̣m phát sẽ mang tính dài ha ̣n

Khi nghiên cứu các nhân tố chủ yếu tác động đến la ̣m phát ở Tanzania giai đoa ̣n

1992 – 1998, sử du ̣ng mô hình kinh tế lượng để phân tích cấu trúc vận động của la ̣m phát trong cả dài ha ̣n lẫn ngắn ha ̣n, Laryea và Sumaila (2001) rút ra kết luận rằng trong ngắn ha ̣n, sản lượng và tiền tệ (cung tiền M2) là những nhân tố chính gây nên tình tra ̣ng la ̣m phát ta ̣i Tanzania Tuy nhiên, trong dài ha ̣n, tỷ giá thi ̣ trường tự do cũng đóng vai trò quan tro ̣ng đối với la ̣m phát cùng với sản lượng và tiền tệ Bên ca ̣nh đó, nghiên cứu này còn chỉ ra rằng tác động của tỷ giá đến la ̣m phát chủ yếu được thể hiện qua hoa ̣t động thương ma ̣i hàng hóa, trong đó chủ yếu là hàng hóa nhập khẩu trong lĩnh vực phi chính thức

Từđỉnh điểm 18,6% của năm 1986, la ̣m phát ởNam Phi đã giảm ma ̣nh xuống còn 5,2% vào năm 1999, mức thấp nhất của nước này kể từ năm 1970, song vẫn cao hơn la ̣m phát ta ̣i các nước đối tác thương ma ̣i quan tro ̣ng là Đức, Nhật Bản, Anh và Mỹ (Akinboade và cộng sự, 2004) Để xác đi ̣nh các nhân tố chủ yếu gây ra tình tra ̣ng la ̣m phát ta ̣i Nam Phi trong giai đoa ̣n từ Q1/1970 - Q1/2001, Akinboade và cộng sự (2004) sử du ̣ng mô hình kinh

Luận văn Kinh tế tế lượng để phân tích mối quan hệ giữa la ̣m phát với thi ̣ trường tiền tệ, thi ̣ trường lao động và thi ̣ trường ngoa ̣i hối ở Nam Phi, từđó đã đưa ra một số kết quả có thể được khái quát như sau: (i) trong ngắn ha ̣n, sự gia tăng của chi phí lao động và cung tiền mở rộng có tác động làm tăng la ̣m phát, trong khi tỷ giá danh nghĩa hữu hiệu có tác động ngược chiều đối với la ̣m phát; và (ii) trong dài ha ̣n, la ̣m phát tỷ lệ nghi ̣ch với lãi suất, nhưng vẫn tỷ lệ thuận với cung tiền mở rộng và sự tăng chi phí lao động trong nền kinh tế

Nhằm đánh giá tác động của tỷ giá đến la ̣m phát trong bối cảnh hậu khủng hoảng, Ito và Sato (2008) lựa cho ̣n phân tích các nước Indonesia, Hàn Quốc, Thái Lan, Malaysia và Singapore trong giai đoạn 1993 – 2005, từ đó đi đến các kết luận sau: (i) mức chuyển của cú sốc tỷ giá đối với la ̣m phát là tương đối thấp, trừ trường hơ ̣p của Indonesia; (ii) la ̣m phát hậu khủng hoảng của Indonesia khác với các quốc gia (bi ̣ khủng hoảng) khác nằm ở chính sách tiền tệ của Indonesia; và (iii) tác động của tỷ giá cũng chính là nguyên nhân khiến la ̣m phát gia tăng, đồng thời việc phá giá đồng nội tệ khiến các giải pháp khắc phu ̣c trở nên kém hiệu quả Điều này đưa đến một hàm ý rằng la ̣m phát bản chất vẫn nằm ở chính sách tiền tệ nội ta ̣i hơn là các tác động từ bên ngoài, mặc dù những tác động này vẫn hiện hữu

Không riêng gì các nước từng trải qua thời kỳ la ̣m phát cao, các nước la ̣m phát thấp cũng là đối tượng thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu Xác đi ̣nh các nhân tố tác động đến la ̣m phát có ý nghĩa quan tro ̣ng đối với Croatia trong nỗ lực đáp ứng tiêu chuẩn Maastricht nói riêng cũng như để gia nhập EU nói chung Malesevic (2009) áp du ̣ng phương pháp đồng tích hơ ̣p để phân tích số liệu la ̣m phát của Croatia trong giai đoa ̣n tháng 6/1994 – 6/2006, qua đó chỉ ra rằng trong dài ha ̣n la ̣m phát có quan hệ với tỷ giá, chi phí lao động, nhưng la ̣i không có quan hệ gì với mức cung tiền Cu ̣ thể, việc tăng giá tiền lương, phá giá đồng nội tệ đã làm tăng la ̣m phát; trong khi cung tiền la ̣i không có nhiều tác động đến la ̣m phát của Croatia, điều này ngu ̣ý rằng chính sách tiền tệ của Chính phủ trong thời gian này có thể phu ̣c vu ̣ cho các mu ̣c tiêu khác Đặc biệt, kết quả nghiên cứu của Malesevic khá tương đồng với các nghiên cứu trước đó về Croatia như của Payne (2002), Botric và Cota

(2006) về tác động của tiền lương và tỷ giá đến la ̣m phát; cũng như nhiều nghiên cứu về các quốc gia châu Âu khác như: Haderi và cộng sự (1999) về Albania; Ross (2000) về Slovenia; Brada và Kutan (2002) về Cộng hòa Séc, Hungary và Ba Lan

Khi nghiên cứu về các nhân tố tác động đến lạm phát tại các quốc gia vùng Caribbean (Barbados, Jamaica, Guyana và Trinidad và Tobago) trong giai đoạn 1970 –

2006, Greenidge và DaCosta (2009) rút ra các kết luận chính sau: (i) tại mỗi quốc gia, biến động giá dầu đều có tác động đến lạm phát trong cả ngắn hạn lẫn dài hạn, và tuy độ lớn có khác nhau, tác động dài hạn nhìn chung nhiều hơn so với tác động trong ngắn hạn; (ii) thay đổi của tỷ giá hối đoái danh nghĩa cũng là một nhân tố quan trọng tác động đến lạm phát đối với những quốc gia sử dụng chế độ tỷ giá thả nổi, theo đó trong 3 nước áp dụng chế độ tỷ giá thả nổi, sự thay đổi của tỷ giá danh nghĩa đã dẫn đến tăng lạm phát trong ngắn hạn; (iii)

Luận văn Kinh tế lãi suất tăng sẽ làm lạm phát tăng trong ngắn hạn, nhưng trong dài hạn lạm phát sẽ giảm dần xuống mức thấp hơn so với trước đó, hay nói cách khác tác động của tăng lãi suất là ngược chiều với lạm phát trong dài hạn; và (iv) mức kỳ vọng đối với lạm phát trong quá khứ có tác động làm tăng mức lạm phát trong hiện tại của 3 trong số 4 quốc gia được nghiên cứu

Bashir và cộng sự (2011) nghiên cứu thực tra ̣ng la ̣m phát ta ̣i Pakistan trong giai đoa ̣n

1972 – 2010 nhằm xác đi ̣nh những nhân tố tác động chủ yếu đến la ̣m phát của quốc gia này Bằng sử du ̣ng phương pháp đồng tích hơ ̣p Johansen để phân tích cân bằng dài ha ̣n và phương pháp hiệu chỉnh sai số (Error Correction Model – ECM) để phân tích ngắn ha ̣n, nghiên cứu này kết luận: cung tiền, tổng sản phẩm quốc nội, chi tiêu chính phủ và nhập khẩu là những nhân tố làm tăng la ̣m phát trong dài ha ̣n ở Pakistan trong giai đoa ̣n này và la ̣m phát có xu hướng giảm dần nhờ mức thu ngân sách nhà nước cao hơn Kết quả này cũng tương đồng với Ahmed và cộng sự (2013) khi nghiên cứu về các nhân tố tác động đến la ̣m phát ta ̣i Pakistan trong giai đoa ̣n 1971 – 2012, cụ thể: cung tiền, chi tiêu chính phủ, nhập khẩu, khủng hoảng giá năng lượng và sản lượng quốc gia dưới mức tiềm năng là những nhân tố làm gia tăng la ̣m phát; trong khi xuất khẩu hầu như không có tác động đến la ̣m phát ta ̣i Pakistan

Cũng trong năm 2011, các quốc gia châu Phi tiếp tu ̣c là mối quan tâm đối với nhiều nhà nghiên cứu, nhất là khi la ̣m phát cao tiếp tu ̣c tái diễn ta ̣i 4 nước là Ethiopia (bình quân 39%/năm), Uganda (bình quân 19%/năm), Kenya (bình quân 16%/năm) và Tanzania (13%/năm) trong giai đoa ̣n 2010 - 2011 (AfDB 2011) Thông qua phân tích đi ̣nh lượng trong cả dài ha ̣n và ngắn ha ̣n, Ngân hàng Phát triển Châu Phi (AfDB) đã chỉ ra rằng gia tăng cung tiền đóng góp vào mức lạm phát chung trong ngắn hạn lên đến 30% và 40% lần lượt tại Uganda và Ethiopia; trong khi đó, ta ̣i Kenya và Tanzania, tác nhân gây ra lạm phát có thể kể đến giá dầu với mức đóng góp tương ứng là 20% và 25%, bên ca ̣nh nhân tố cung tiền mở rộng Trong dài ha ̣n, nghiên cứu chỉ ra rằng chính sách mở rộng tiền tệ đóng vai trò quan tro ̣ng đối với sự gia tăng của la ̣m phát; đồng thời lưu ý tác động của la ̣m phát kỳ vo ̣ng đối với vòng xoáy la ̣m phát ta ̣i các quốc gia châu Phi này

Tại Việt Nam, một loạt các nghiên cứu thực nghiệm đã được triển khai nhằm giải thích biến động của lạm phát Dựa trên các lý thuyết nền tảng, các nghiên cứu về lạm phát tại Việt Nam cũng xem xét các nhân tố tác động tích hợp từ cả phía cầu kéo và phía chi phí đẩy nhằm luận giải sự biến động của lạm phát Tuy nhiên, do khuyết thiếu dữ liệu hoặc chủ ý của tác giả, đa phần các nghiên cứu này đều bỏ qua các tác nhân quan trọng từ phía cung mà chỉ tập trung vào các nhân tố từ phía cầu Tác nhân từ cung được sử dụng phổ biến hơn cả là giá dầu thế giới (trong một số trường hợp được thay thế bằng giá gạo) Về cơ bản, các nghiên cứu gần đây cho trường hợp Việt Nam thường xoay quanh: CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá dầu quốc tế

Ứng dụng và phát triển mô hình dự báo lạm phát

Dự báo la ̣m phát là một trong những cấu phần quan tro ̣ng trong hoa ̣ch đi ̣nh chính sách vĩ mô của nhiều quốc gia trên thế giới NHTW dựa vào dự báo la ̣m phát để đưa ra các biện pháp nhằm đa ̣t được mu ̣c tiêu của CSTT Trong khi đó, các chủ thể khác của nền kinh tế cũng dựa vào dự báo la ̣m phát để đánh giá phản ứng của các cơ quan hoa ̣ch đi ̣nh chính sách cũng như xác đi ̣nh kỳ vo ̣ng la ̣m phát trong tương lai

Kể từ thập niên 80 của thế kỷ trước, trước biến động mạnh mẽ và khó lường của la ̣m phát, nhiều nghiên cứu đã ra đời nhằm phân tích, đánh giá về độ chính xác tương đối của các mô hình dự báo la ̣m phát Cùng với đó, các phương pháp kiểm định chất lượng mô hình dự báo la ̣m phát cũng phát triển đa dạng Theo cách tiếp cận của Fama và Gibbons (1982,

1984), dự báo la ̣m phát được tiến hành dựa trên lãi suất danh nghĩa quan sát được của thi ̣ trường về la ̣m phát Meyler và cộng sự (1998) đã đưa ra mô hình chuỗi thời gian ARIMA để dự báo la ̣m phát ở Ireland, qua đó cho thấy mô hình này có kết quả dự báo tốt hơn Các thủ tu ̣c ước lượng mô hình ARIMA cho một chuỗi thời gian, go ̣i là phương pháp Box-Jenkins ba bước: Đi ̣nh da ̣ng mô hình, ước lượng, và kiểm đi ̣nh mô hình Ba bước này được lặp lại cho đến khi nào có được mô hình tốt Ở Việt Nam, mô hình ARIMA đã được sử du ̣ng khá phổ biến Gần đây, mô hình này được áp du ̣ng trong nghiên cứu của Đào Hoàng Dũng (2013) để dự báo CPI quý 1/2013 với kết quả dự báo đạt độ chính xác cao

Bước sang những năm đầu thế kỷ XXI, cùng sự ra đời của học thuyết tăng trưởng kinh tế mới, nghiên cứu của Sims (2006) chỉ ra rằng hầu hết các biến số vĩ mô đều là biến nội sinh và có sự tương tác lẫn nhau Dựa trên ý tưởng này, các lớp mô hình chuỗi thời gian đa biến bắt đầu phổ biến và được ứng dụng ngày càng rộng rãi cho mục tiêu dự báo, tiêu biểu hơn cả là VAR và VECM Engle và Yoo (1987) so sánh kết quả dựbáo được ước lượng bởi mô hình VECM với giả đi ̣nh rằng bậc độ trễ và ha ̣ng tích hơ ̣p được biết trước với kết quả dự báo của mô hình VAR với độ trễ chính xác; từ đó kết luận rằng mô hình VECM chỉ cho kết quả sai số bình phương trung bình trong dài ha ̣n Clements và Hendry (1995) lưu ý rằng kết luận của Engle và Yoo (1987) có thể không vững nếu các đối tượng nghiên cứu được xử lý sai phân chứ không đặt ở dạng nguyên trị, và sử du ̣ng quan sát này cho biện pháp thay thế chúng nhằm so sánh dựbáo đa biến Christoffersen và Diebold (1998) cũng sử du ̣ng cách thiết lập mô hình của Engle và Yoo, song lập luận ngược la ̣i bằng cách sử

Luận văn Kinh tế du ̣ng VAR ở dạng nguyên trị như một tiêu chuẩn trên cơ sở mô hình VAR chỉ áp đặt mức đồng liên kết mà không áp đặt nghiệm đơn vi ̣ Mô hình được xác đi ̣nh thứ tự trễ dựa trên tiêu chuẩn AIC và so sánh hiệu suất dự báo của mô hình ước lượng dưới tất cả các số có thể có của vector đồng liên kết (0 - 4) trong một hệ thống 4 biến Các tác giả nhận thấy rằng, giữ trật tự trễ liên tu ̣c, các mô hình số chính xác của vector đồng liên kết đa ̣t được mức sai số MSFE thấp hơn dự báo dài ha ̣n, đặc biệt là liên quan đến một mô hình quá chi tiết về ha ̣ng đồng tích hơ ̣p Có nhiều nghiên cứu dù đã đánh giá được hiệu quả của các tiêu chí cho ̣n mô hình cho việc quyết đi ̣nh độ dài trễ và số đồng liên kết, song vẫn chưa thể đánh giá chính xác hiệu quả của mô hình dựbáo được lựa cho ̣n Gonzalo và Pitarakis (1999) chỉ ra trong một hệ thống lớn, các bước lựa cho ̣n mô hình thông thường có thể làm giảm số ha ̣ng đồng tích hơ ̣p rất lớn

Cogley và Sargent (2001, 2005), Benati (2004) và Levin và Piger (2004) đều cho rằng sự thay đổi về thời gian có ý nghĩa quan tro ̣ng quyết định giá tri ̣ trung bình và tính ỳ của la ̣m phát Haldane và Quah (1999), Cogley và Sargent (2001) ghi nhận sự thay đổi lớn trong tương quan giữa la ̣m phát và thất nghiệp trong giai đoa ̣n sau Thế chiến II Về các bằng chứng trong giai đoa ̣n hậu Thế chiến II, các chuỗi thời gian của biến số vĩ mô cho thấy sự đứt gãy phương sai nhưng không liên quan đến sự thay đổi của giá tri ̣ kỳ vo ̣ng Cogley và Sargent (2005), Cogley và cộng sự (2010) đã sử du ̣ng mô hình cấu trúc VAR với chuỗi thời gian cho nền kinh tế Mỹ: các biến số la ̣m phát, thất nghiệp và lãi suất đặt trong mẫu với sự thay đổi ngẫu nhiên trên cơ sở ma trận hiệp phương sai nhiễu tương ứng Thêm vào đó, Sims và Zha (2006) khẳng định việc sử du ̣ng mô hình cấu trúc BVAR với biến thời gian thay đổi theo chuỗi Markov mà biến thời gian được quan sát ở trong môi trường động của Mỹ là hoàn toàn do điểm gãy của biến đổi các cú sốc mà không phải do các tham số hồi quy Điều này gơ ̣i ý việc bổ sung các thay đổi cấu trúc vào mô hình chuỗi thời gian có thể tăng khả năng dự báo la ̣m phát Kết quả ngoài mẫu của mô hình này có vẻ là một lựa cho ̣n tốt hơn so với các mô hình có thể thay thế khác Tổng quát hơn, Pesaran và cộng sự (2006), Koop và Potter (2007) đã chỉ ra mô hình dự báo với các điểm gẫy cấu trúc đưa ra dự báo tốt ngoài mẫu đối với một loa ̣t chuỗi biến vĩ mô

Một vấn đề khác của dự báo la ̣m phát là làm thế nào để cho ̣n biến dự báo cho la ̣m phát kỳ vo ̣ng Ví du ̣, dạng rút go ̣n của đường cong Phillips ám chỉ việc lựa cho ̣n mô hình khi la ̣m phát phu ̣ thuộc vào la ̣m phát quá khứ và la ̣m phát kỳ vo ̣ng Tỷ lệ thất nghiệp điển hình được sử du ̣ng như một thước đo về sự trì trệ của nền kinh tế trong mô hình dự báo la ̣m phát Tuy nhiên, đến nay vẫn còn nhiều ý kiến bất đồng về các thước đo phù hợp của hoa ̣t động thực tế được sử du ̣ng trong mô hình như vậy Theo đó, có hai cách tiếp cận được xét đến: (i) dựa trên sự kết hơ ̣p dự báo của các lựa cho ̣n có thể của các mô hình dựbáo đường cong Philips; (ii) dựa trên mô hình đường cong Phillips duy nhất chứa đựng thành phần chính là các biến trễ kinh tế cũng nhưcác đo lường thực tế

Stock và Watson (1999) cho thấy việc sử dụng mô hình đa biến nhằm dự báo ngoài mẫu cho hiệu quả vượt trội hơn so với mô hình tự hồi quy (AR) Theo đó, khi áp du ̣ng mô hình Bayesian trung bình với 93 thông số tiềm năng để dự báo la ̣m phát Mỹ theo quý ngoài mẫu, Wright (2009) đã quyết định loa ̣i bỏ dự báo la ̣m phát của AR ngoài mẫu Các học giả trên tiếp cận vấn đề thông qua mô hình đường cong Phillips dựa trên tỷ lệ thất nghiệp và các chỉ số Chicago Fed Economic Activity được lấy độ trễ thích hợp Giống như Stock và Watson, Groen và cộng sự (2013) dự báo lạm phát sử du ̣ng mô hình tự hồi quy có bổ sung biến ngoa ̣i sinh gia tăng (mô hình ARX) Song, điểm khác biệt của nghiên cứu này thể hiện ở chỗ các tác giả sử du ̣ng một khuôn khổ cho phép cả sự không chắc chắn trong mối quan hệ giữa la ̣m phát và biến dự báo cũng như sự không chắc chắn về các nhân tố tiềm năng trong hồi quy dự báo la ̣m phát Để đối phó với những bất định trên, mô hình trung bình Bayesian (BMA) được sử du ̣ng nhằm cho phép phá vỡ cấu trúc của nhiễu ngẫu nhiên (sai số) trong các thông số hồi quy hoặc phương sai lỗi của kết quả mô hình, hoặc cả hai Do đó, thủ tu ̣c dự báo của ho ̣ đồng thời kết hơ ̣p hai nguồn chính của sự không chắc chắn

Tại Việt Nam, việc nghiên cứu và ứng du ̣ng mô hình dự báo la ̣m phát cũng đã thu hút sự quan tâm của không chỉ cơ quan quản lý vĩ mô mà còn có các viện nghiên cứu, các chuyên gia và học giả kinh tế nhiều kinh nghiệm Nổi bật trong số đó có thể kể đến: Võ Trí Thành và cộng sự (2001) với mô hình tự hồi quy vector (VAR) và hiệu chỉnh sai số (ECM) cho thấy mối quan hệ giữa tiền tệ, CPI, tỷ giá và giá tri ̣ sản lượng công nghiệp thực tế với dữ liệu từ năm 1992 – 1999; Nguyễn Thi ̣ Kim Thanh (2006) nghiên cứu về la ̣m phát cơ bản; Nguyễn Thi ̣ Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013) nghiên cứu la ̣m phát ta ̣i Việt Nam theo phương pháp SVAR; Phạm Thế Anh (2009) với mô hình ước lượng các nhân tố tác động tới lạm phát tại Việt Nam; Đào Hoàng Dũng (2013) dự báo lạm phát Q1/2013 sử dụng mô hình đơn biến ARIMA; Bùi Quốc Dũng và Hoàng Việt Phương (2014) sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM) để dự báo lạm phát tại NHNN Việt Nam; Nguyễn Đức Trung và Nguyễn Hoàng Chung (2017) ứng dụng mô hình cân bằng động học ngẫu nhiên tổng quát (DSGE) để dự báo các yếu tố vĩ mô cho nền kinh tế … Ngoài ra, còn các nghiên cứu của Võ Văn Minh (2009), Phạm Thị Thu Trang (2009), Nguyen (2010), Tô Ánh Dương và cộng sự (2012), Lương Thị Nga và cộng sự (2014), Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự

(2014), Nguyễn Thị Thu Trang (2017); BIDV (2018)…

Tóm lại, dù đã đạt một số kết quả đáng ghi nhận về dự báo lạm phát, các nghiên cứu trước đây chưa thể giải quyết một cách thấu đáo và có hệ thống các mục tiêu: (i) Hệ thống hóa lý thuyết về mô hình dự báo lạm phát; (ii) Thiết lập mô hình định lượng khám phá mối liên hệ giữa các biến số vĩ mô và CPI, tạo tiền đề cho việc dự báo lạm phát và hoạch định chính sách; (iii) Hoàn thiện hệ thống mô hình dự báo lạm phát cho Việt Nam dựa trên các yêu cầu đặc thù trong điều hành chính sách Để tìm lời giải đáp đối với những vấn đề bỏ ngỏ trên, tác giả quyết định thực hiện đề tài luận án này

KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Khoảng trống nghiên cứu

Dựa trên tổng quan nghiên cứu, có thể thấy mặc dù chủ đề phát triển mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT không còn mới mẻ, song vẫn tồn tại những khoảng trống có thể tiếp tục khai thác và phát triển, cụ thể:

Th ứ nh ấ t, cho đến nay, chưa có một nghiên cứu nào tổng kết được một cách có hệ thống khung lý thuyết về mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT Đề tài được thực hiện nhằm trước hết hoàn thiện khoảng trống lý luận trên

Th ứ hai, khi áp dụng mô hình đơn biến để dự báo lạm phát, các nghiên cứu trước mới dừng ở việc sử dụng các thước đo giá cả truyền thống có tính tổng hợp như chỉ số giá tiêu dùng (CPI), chỉ số giá sản xuất (PPI) hoặc chỉ số giá giảm phát (GDP deflator) chứ chưa có sự phân tách cụ thể từng nhóm hàng hóa chủ chốt cấu thành CPI tổng thể Do đó, kết quả dự báo thu được từ các nghiên cứu này được đánh giá còn nặng tính phổ quát, kém tin cậy và thiếu sức thuyết phục Với việc lần đầu tiên thực nghiệm mô hình cho chuỗi giá các hàng hóa thành phần chính trong rổ CPI, luận án được kỳ vọng có thể cung cấp thêm một cách tiếp cận mới đầy đột phá trong công tác dự báo các biến số vĩ mô sử dụng mô hình đơn biến tại Việt Nam, nhờ đó, chất lượng dự báo có thể được nâng lên đáng kể dựa trên hàm lượng thông tin tiên lượng cụ thể và dồi dào

Th ứ ba, chưa có nghiên cứu độc lập nào ở Việt Nam ứng dụng và phát triển mô hình đa biến để dự báo mức tăng giá cả dựa trên việc xem xét đầy đủ các nhân tố từ cả phía cung và phía cầu của lạm phát Trên thực tế, đa phần các nghiên cứu trước đây thường tập trung vào các yếu tố “cầu kéo” khi phân tích, đánh giá biến động của lạm phát mà bỏ qua hẳn kênh tác động từ phía tổng cung Nhân tố duy nhất từ phía cung được đưa vào xem xét trong các nghiên cứu này là giá cả quốc tế (các cú sốc ngoại sinh) Hơn nữa, các nghiên cứu mới nhất về dự báo lạm phát tại Việt Nam được tiến hành trên các chuỗi dữ liệu từ năm 2015 trở về trước, theo đó mô hình thực nghiệm dường như đã bỏ qua sự hiện diện của nhiều yếu tố mới có ảnh hưởng trọng yếu tới kết quả dự báo lạm phát (ví dụ: chiến tranh thương mại Mỹ

- Trung; hiệp định TPP sụp đổ với sự rút lui của Mỹ và sau được thay thế bằng hiệp định CPTPP được ký kết giữa 11 quốc gia đối tác xuyên Thái Bình Dương; sự bùng phát của đại dịch COVID-19 khiến kinh tế toàn cầu tiến gần hơn tới một cuộc “đại khủng hoảng”…) Luận án được kỳ vọng có thể cung cấp thảo luận chính sách và phân tích chuyên sâu nhằm bao quát tốt những vấn đề lớn có tính thời sự nhờ việc vận dụng các công cụ định lượng hiện đại, được kiểm chứng chặt chẽ về mặt khoa học cùng các bằng chứng đáng tin cậy

Th ứ tư , việc dự báo lạm phát trong các nghiên cứu trước đây thường tập trung ở một số dạng thức mô hình nhất định, theo đó việc đánh giá, so sánh hiệu quả dự báo giữa các mô hình chưa được chú trọng Bởi lẽ việc đánh giá chất lượng mô hình dự báo chưa được các nhà nghiên cứu quan tâm, người đọc khó có thể bị thuyết phục rằng các mô hình được đề

Luận văn Kinh tế xuất này cung cấp kết quả đáng tin cậy và có luận cứ khoa học vững vàng, mặt khác, điểm mới đột phá của mô hình nghiên cứu so với các công trình trước đây cũng ít khi được đề cập Khắc phục tồn tại trên, luận án được triển khai không dừng lại ở việc thực nghiệm dự báo lạm phát thông qua các lớp mô hình dự báo khác nhau theo tần suất tháng và quý trong ngắn và trung hạn, việc đánh giá riêng rẽ, kết hợp so sánh hiệu quả dự báo giữa các lớp mô hình được triển khai cũng như so sánh với các mô hình được thực nghiệm trước đây cũng sẽ được nhấn mạnh nhằm rút ra bài học kinh nghiệm, hàm ý chính sách đối với công tác hoạch định và điều hành chính sách vĩ mô nói chung và điều hành giá cả nói riêng tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để tiếp tu ̣c đóng góp vào cơ sở lý luận đối với chủ đề dự báo lạm phát trong hoạch định và điều hành CSTT, đồng thời phần nào lấp đầy các khoảng trống đã nêu, luận án hướng tới giải quyết các câu hỏi nghiên cứu sau:

Th ứ nh ấ t, việc phát triển mô hình dự báo lạm phát trên cơ sở tổng hợp kết quả dự báo đơn biến đối với chuỗi giá các mặt hàng thành phần chính trong rổ CPI liệu có tạo sự đột phá về hiệu quả dự báo so với dự báo đơn biến với riêng chuỗi CPI tổng hợp?

Th ứ hai, các nhân tố xuất phát từ phía cung (giá sản xuất, tiền lương, tỷ giá), từ phía cầu (chênh lệch sản lượng, cung tiền, tín dụng, lãi suất) và từ phía nền kinh tế thế giới (giá dầu, giá hàng hóa thế giới, lãi suất hiệu dụng của FED) tác động ra sao tới biến động lạm phát qua các năm? Trong số này, kênh nào tác động chủ chốt nhất? Từ đó, liệu việc áp dụng cấu trúc mô hình chứa đựng đầy đủ các kênh tác động có thể giúp cải thiện đáng kể chất lượng dự báo lạm phát so với các cấu trúc khuyết thiếu trước đây?

Th ứ ba, trong các lớp mô hình dự báo được đề cập, mô hình nào là sự lựa chọn tối ưu cho mục đích dự báo lạm phát trong ngắn hạn và trung hạn? Tần suất dữ liệu (tháng/quý) nên được khai thác và vận dụng ra sao để hỗ trợ có hiệu quả cho các thủ tục dự báo? Mặt khác, khi tiến hành dự báo lạm phát ngoài mẫu trong bối cảnh xuất hiện cú sốc diện rộng (lúc này, các kịch bản thông thường bị vô hiệu hóa), lớp mô hình nào nên được áp dụng và điều chỉnh kỹ thuật nào cần được can thiệp để đảm bảo ổn định hiệu quả dự báo?

Th ứ tư , từ kết quả dự báo thu được theo tần suất và tầm xa khác nhau, có thể đưa ra những giải pháp, khuyến nghị nào để phát triển và áp dụng có hiệu quả các lớp mô hình dự báo lạm phát khác nhau phục vụ điều hành CSTT tại Việt Nam?

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu chung

Luận án hướng tới ứng dụng mô hình dự báo lạm phát phục vụ điều hành CSTT tại Việt Nam, trên cơ sở đó đề xuất giải pháp, khuyến nghị nhằm thúc đẩy ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT

Mục tiêu cụ thể

Th ứ nh ấ t, luận án trình bày cơ sở lý thuyết về mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT

Th ứ hai, luận án phân tích kinh nghiệm của NHTW các nước về ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT, từ đó rút ra bài học cho Việt Nam

Th ứ ba, luận án phân tích thực trạng lạm phát và điều hành CSTT nhằm kiểm soát lạm phát tại Việt Nam để tạo cơ sở cho việc thiết lập mô hình mối quan hệ giữa các biến số vĩ mô với lạm phát

Th ứ tư , luận án phân tích thực trạng phát ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT tại NHNN Việt Nam, từ đó rút ra đánh giá

Th ứ năm , luận án đề xuất hoàn thiện mô hình dự báo lạm phát ngắn hạn và trung hạn trong điều hành CSTT cho Việt Nam, từ đó đánh giá chất lượng mô hình dự báo

Th ứ sáu, luận án đề xuất giải pháp, khuyến nghị nhằm thúc đẩy ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT tại Việt Nam đến năm 2025.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng kết hợp giữa phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng để giải quyết các mục tiêu nghiên cứu đề ra Cụ thể:

- Phương pháp thống kê mô tả: là phương pháp gắn với thu thập số liệu, trình bày, tính toán và mô tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh tổng quát về đối tượng nghiên cứu

Phương pháp này được sử du ̣ng xuyên suốt quá trình thu thập, xử lý số liệu, tính toán, phân tích và trình bày các nội dung gắn với la ̣m phát ta ̣i Việt Nam

- Phương pháp phân tích và tổng hơ ̣p lý thuyết: là phương pháp nghiên cứu các tài liệu, lý thuyết khác nhau thông qua việc phân tích chúng thành từng bộ phận để tìm hiểu sâu sắc về đối tượng, từ đó liên kết từng bộ phận thông tin đã phân tích nhằm ta ̣o ra một hệ thống lý thuyết mới đầy đủ và sâu sắc về đối tượng Phương pháp này được sử dụng chủ yếu trong quá trình phân tích và tổng hơ ̣p các vấn đề lý thuyết về la ̣m phát, CSTT và mô hình dự báo lạm phát của Việt Nam và trên thế giới

- Phương pháp phỏng vấn sâu: Tác giả tiến hành phỏng vấn sâu đối với 15 chuyên gia, bao gồm lãnh đạo cấp Vụ, lãnh đạo cấp Phòng và cán bộ chuyên trách thuộc các Vụ Dự báo, Thống kê và Chính sách tiền tệ nhằm tìm hiểu quan điểm, nhận định, đánh giá của họ về thực tiễn triển khai dự báo lạm phát tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, đồng thời thu thập các ý kiến đề xuất, gợi mở của chuyên gia về việc phát triển hoàn thiện và đồng bộ hệ thống các mô hình dự báo, qua đó phục vụ hiệu quả cho hoạch định, điều hành CSTT tại Việt Nam

- Phương pháp mô hình hóa: là phương pháp dựa trên nghiên cứu cụ thể các đối tượng mục tiêu, có thể tiến hành mô phỏng la ̣i (simulate) đối tượng đó theo các cơ cấu, chức năng của đối tượng Trong luận án, phương pháp trên được sử du ̣ng để mô hình hóa (ở dạng phương trình) mối quan hệ giữa các biến số vĩ mô với la ̣m phát ta ̣i Việt Nam trong giai đoa ̣n

- Phương pháp tiên lượng: Dựa trên mối quan hệ giữa các biến số vĩ mô với lạm phát ta ̣i Việt Nam trong giai đoa ̣n 2005 – 2019 đã được mô hình hóa, luận án áp du ̣ng phương pháp này để tiên lượng (dự báo sử dụng mô hình định lượng) la ̣m phát ta ̣i Việt Nam trong ngắn và trung ha ̣n.

Dữ liệu

Dữ liệu phục vụ nghiên cứu được thu thập từ các nguồn sau: (i) dữ liệu tiền tệ - ngân hàng từ Thống kê tài chính quốc tế của IMF và NHNN Việt Nam; (ii) dữ liệu kinh tế vĩ mô từ Tổng cu ̣c Thống kê; (iii) dữ liệu giá cả quốc tế từ Fed St Louis; (iv) dữ liệu về tình hình dịch COVID-19 từ Trung tâm Phòng chống và Kiểm soát dịch bệnh Châu Âu (ECDC).

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN

Về mặt lý luận

Th ứ nh ấ t, về lý thuyết điều hành CSTT, luận án trình bày và phân tích vai trò của CSTT trong việc kiểm soát lạm phát dựa trên việc xem xét ba cơ chế đặc trưng: chính sách cố định tỷ giá hối đoái, chính sách hướng vào cung tiền và chính sách mục tiêu lạm phát Theo đó, ứng với từng mô hình chính sách, các đặc trưng quan trọng, ưu điểm và hạn chế đều được chỉ rõ

Th ứ hai, về lý thuyết mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT, trước tiên luận án làm rõ khái niệm và mục tiêu của dự báo lạm phát, phân tích vai trò của nó trong điều hành CSTT và đề xuất quy trình dự báo lạm phát với 8 bước Tiếp đó, luận án giới thiệu lý thuyết nền về các lớp mô hình dự báo lạm phát đang được áp dụng phổ biến gồm: lớp mô hình đơn biến (ARIMA) và lớp mô hình đa biến (gồm VAR và VECM)

Th ứ ba, luận án phân tích kinh nghiệm quốc tế về ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT, tập trung vào các khía cạnh: lựa chọn mô hình dự báo và đơn vị thực hiện dự báo, xây dựng, vận hành mô hình dự báo và ứng dụng kết quả dự báo lạm phát trong điều hành CSTT, từ đó rút ra bài học cho Việt Nam.

Về mặt thực tiễn

Th ứ nh ấ t, luận án tiến hành phân tích toàn diện diễn biến lạm phát thực tế tại Việt

Nam trong vòng 20 năm (2000 – 2019) Đối với từng lát cắt giai đoạn, tác giả rút ra các đặc trưng chính gắn với diễn biến lạm phát giai đoạn đó, làm rõ các nguyên nhân căn cơ đằng sau cũng như phân tích cụ thể cơ chế và thực tiễn điều hành CSTT hướng tới mục tiêu hàng đầu là kiểm soát lạm phát và thúc đẩy tăng trưởng Đây là cơ sở quan trọng cho việc phân tích mối quan hệ giữa các biến số vĩ mô với lạm phát tại Việt Nam

Th ứ hai, luận án tiến hành phân tích, đánh giá toàn diện thực trạng phát triển các lớp mô hình dự báo lạm phát tại NHNN Việt Nam và ứng dụng chúng trong điều hành CSTT Việc đánh giá này giúp chỉ ra một số kết quả đạt được, tồn tại và nguyên nhân của tồn tại, căn cứ vào đó để đề xuất khuyến nghị, giải pháp hoàn thiện mô hình dự báo đang được vận hành tại NHNN

Th ứ ba, luận án cải tiến, phát triển thực nghiệm các lớp mô hình ARIMA và VECM để dự báo lạm phát tại Việt Nam xuất phát từ lý thuyết về lạm phát, quá trình khảo lược các nghiên cứu trước đây, kết quả đánh giá thực trạng phát triển mô hình dự báo tại NHNN và thực tiễn vận hành của nền kinh tế Việt Nam Cụ thể, với mô hình ARIMA phục vụ dự báo ngắn hạn, tác giả phân tách cụ thể 10 nhóm chỉ số giá hàng hóa nhằm dự báo, đánh giá tác động và mức độ đóng góp của từng nhóm hàng hóa thành phần tới CPI tổng thể Trong khi đó, với mô hình VECM được hiệu chỉnh, cải tiến từ cấu trúc mô hình gốc được áp dụng tại NHNN, tác giả hướng tới giải quyết hai mục tiêu quan trọng gồm: (i) phân tích thực nghiệm mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô và lạm phát; (ii) tiến hành dự báo lạm phát trong trung

Luận văn Kinh tế hạn sử dụng các chuỗi biến tần suất tháng và quý Kết quả đánh giá dựa trên các tiêu chuẩn thống kê cho thấy chất lượng dự báo của các mô hình do luận án đề xuất tỏ ra vượt trội so với các phiên bản mô hình trước, và về cơ bản bám khá sát xu hướng thực

Th ứ tư, vận dụng mô hình VECM tần suất tháng và quý được cải tiến và phát triển về mặt cấu trúc, luận án đạt được thành công trong việc dự báo diễn biến CPI trong năm

2020 dựa theo các kịch bản chi phối của đại dịch COVID-19 đối với biến ngoại sinh (kịch bản “bất thường”) Kết quả chỉ ra rằng Việt Nam Nam có thể trải qua một cuộc giảm phát với CPI bình quân tháng giảm từ 1,07 – 1,23% và CPI bình quân quý giảm từ 2,11 – 2,13%

Th ứ năm, dựa trên định hướng về điều hành CSTT và phát triển hoạt động dự báo tại Việt Nam kết hợp tham khảo kinh nghiệm quốc tế và các đánh giá từ phân tích thực trạng, luận án đề xuất giải pháp, khuyến nghị nhằm thúc đẩy ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT tại Việt Nam đến năm 2025.

KẾT CẤU LUẬN ÁN

Ngoài phần Phần mở đầu, Kết luận chung, Tài liệu tham khảo và Phụ lục, nội dung luận án được kết cấu theo bốn chương sau:

Chương 1: Tổng quan mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ;

Chương 2: Thực trạng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam;

Chương 3: Đề xuất hoàn thiện mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam;

Chương 4: Khuyến nghị chính sách về việc ứng dụng mô hình dự báo lạm phát trong điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam

TỔNG QUAN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

TỔNG QUAN VỀ LẠM PHÁT

Theo Oxford English Dictionary (1989), thuật ngữ “lạm phát” được lần đầu tiên được sử dụng với hàm ý là sự mất giá của tiền tệ Đến năm 1874, “lạm phát” còn mang thêm nghĩa là sự gia tăng liên tục của giá cả Lạm phát theo nghĩa sự tăng lên của giá cả được nhấn mạnh trong suốt cuộc nội chiến tại Mỹ (1861-1865) khi đồng đô la bản vị vàng bị thay thế bằng đồng bạc xanh, loại tiền giấy phát hành bởi Chính phủ Mỹ và có xu hướng mất giá theo thời gian (Bernholz, 2003)

Lạm phát theo đó là một hiện tượng kinh tế xuất hiện cùng sự ra đời của tiền giấy và được nhìn nhận dưới nhiều góc độ bởi các tác động của nó đối với đời sống kinh tế - xã hội Trong lịch sử, các nhà kinh tế đã định nghĩa lạm phát theo nhiều cách tiếp cận khác nhau Theo Kemmerer (1942) và Crowther (1958), lạm phát là hiện tượng mà giá trị đồng tiền bị suy giảm theo thời gian Trong khi đó, Samuelson (1961) cho rằng lạm phát biểu thị bằng sự tăng lên của mặt bằng chung giá cả Cùng quan điểm với Samuelson, Johnson (1963) định nghĩa lạm phát là sự tăng lên bền vững của giá cả, còn Friedman (1968) nhận định lạm phát là việc giá cả tăng nhanh và kéo dài Tuy vậy, đa số các nhà kinh tế học hiện nay đồng tình với định nghĩa của Ackley (1961) theo đó, lạm phát là sự tăng lên liên tục và có thể xác định được của mặt bằng giá cả hàng hóa nói chung Làm rõ hơn khái niệm này, Dwivedi (2005) nhấn mạnh sự tăng giá phải diễn ra liên tục trong một khoảng thời gian (từ 1 – 2 năm) và sự tăng giá này không có phản ứng với bất kỳ các chính sách kiềm chế lạm phát nào khác

Về nguyên nhân gây ra lạm phát, các nhà kinh tế cũng có nhiều quan điểm khác nhau Các nhà kinh tế theo trường phái cổ điển, đại diện là Fisher (1911), chỉ ra rằng lạm phát gây ra bởi sự tăng lên của lượng cung tiền tại một mức sản lượng nhất định Nghiên cứu của tác giả này cho rằng giá cả bị ảnh hưởng của lượng cung tiền nhiều hơn là do lượng cung hàng hóa Mức giá cả nói chung hầu như chỉ thay đổi bởi các yếu tố tiền tệ (vàng, bạc, tiền giấy, tín dụng) và ít chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố hàng hóa Tuy nhiên, các nhà kinh tế theo trường phái Keynes, mà đại diện là J.M Keynes và Wicksell, cho rằng lạm phát được xác định dựa trên sự thay đổi của mặt bằng giá cả nói chung vốn được xác định dựa trên tổng cầu và tổng cung hàng hóa (Hansen, 1951) Theo đó, lạm phát là trường hợp mà tổng cầu hàng hóa, dịch vụ vượt quá lượng cung tại mức giá phổ biến; việc cầu vượt quá cung là nhân tố chung khiến cho lạm phát xuất hiện và tăng lên (Gupta, 2008)

Trong khi đó, các nhà kinh tế trường phái tân cổ điển mà đa ̣i diện là Samuelson

(1961) khẳng đi ̣nh: la ̣m phát xảy ra khi mức chung của giá cả cũng như chi phí tăng (giá

Luận văn Kinh tế bánh mì, dầu xăng, xe ô tô tăng, tiền lương, giá đất, tiền thuê tư liệu sản xuất) và do đó la ̣m phát chính là biểu thi ̣ sự tăng lên của giá cả Theo các nhà kinh tế theo trường phái tiền tệ, la ̣m phát là một hiện tượng tiền tệ (Friedman, 1989), theo đó la ̣m phát xuất hiện chủ yếu bởi sự tăng lên của cung tiền tệ lớn hơn mức tăng trưởng của nền kinh tế (Dornbush và Fischer,

1993) Việc tăng lên của lượng cung tiền ta ̣o thành la ̣m phát và việc cung tiền giảm đi gây ra giảm phát Nói một cách đơn giản nhất, có thể giả đi ̣nh rằng việc tăng cung tiền có thể khiến cho giá tiêu dùng tăng lên (Gupta, 2008)

Như vậy, hiểu một cách thấu đáo, la ̣m phát là sự tăng lên liên tục của mức giá cả chung Sự tăng giá tương đối của một số mặt hàng cụ thể có thể do chức năng, cơ chế phân phối của thi ̣ trường thì không được coi là la ̣m phát Ví du ̣, việc tăng giá hàng hóa lương thực có thể có nguyên nhân do việc mất mùa hơn là ảnh hưởng của la ̣m phát Ngoài ra, việc tăng lên của mức giá chung phải “liên tu ̣c” chứ không mang tính nhất thời do chi ̣u ảnh hưởng của các cú sốc mang tính ta ̣m thời và không lặp la ̣i Thuật ngữ “liên tu ̣c” hàm ý các chủ thể trong nền kinh tế bắt đầu tính toán về sự tăng lên của mức giá khi đưa ra các quyết đi ̣nh kinh tế của mình

Bên cạnh lạm phát, một số phạm trù khác liên quan tới sự thay đổi của mức giá hay mức độ tăng giá cần được đề cập trong phần này là giảm phát (deflation) và thiểu phát (disinflation) Trái ngược với lạm phát, giảm phát là tình trạng giảm giá chung của các loa ̣i hàng hóa, trong đó nguyên nhân có thể đến từ sự su ̣t giảm ma ̣nh của tổng cầu khiến nhà sản xuất phải cắt giảm ma ̣nh giá bán để hấp dẫn người mua (Bernanke, 2002) Trong thập niên

1920 – 1930, tại Mỹ, hiện tượng giảm phát xảy ra khá thường xuyên khi các điều hành đánh giá thấp tác động của giảm phát cũng như không đưa ra những biện pháp cần thiết để đối phó với hiện tượng này Tuy nhiên, tại các quốc gia đã từng tồn ta ̣i chế độ bản vi ̣ vàng, ví dụ như Thu ̣y Điển, việc thoát khỏi giảm phát dường như diễn ra khá nhanh chóng Trong khi đó, thiểu phát là hiện tượng sụt giảm liên tục của tỷ lệ lạm phát và nó thường xảy ra trước mỗi thời kỳ giảm phát Nguyên nhân gây ra thiểu phát có thể xuất phát từ việc áp dụng các biện pháp chống lạm phát quá liều (ví dụ: thắt chặt tiền tệ, tài khóa và hạn chế cầu quá mức), sử dụng các biện pháp ngăn ngừa lạm phát một cách cứng nhắc như trực tiếp kiểm soát giá của một số mặt hàng, hoặc có thể xuất phát từ những sai lầm trong điều hành vĩ mô (Cao Thị Ý Nhi và Đặng Anh Tuấn, 2017)

Giảm phát và thiểu phát ít nhiều có các hình thức biểu hiện bên ngoài khó phân biệt do chúng cùng thể hiện xu hướng sụt giảm của mức giá cả chung Mặt khác, cũng có không ít người ngộ nhận và đánh đồng giữa hai phạm trù giảm phát và thiểu phát, theo đó xóa nhòa ranh giới giữa hai học thuyết quan trọng: thuyết lạm phát giá cả và thuyết lạm phát lưu thông tiền tệ

(i) Thuyết lạm phát giá cả nhìn nhận lạm phát là quá trình tăng mức giá chung, trong khi giảm phát là quá trình giảm mức giá chung trong nền kinh tế Theo giác độ này, không hề có chỗ đứng cho khái niệm về thiểu phát

(ii) Thuyết lạm phát lưu thông tiền tệ (hay thuyết lạm phát số lượng tiền tệ) xem xét lạm phát là hiện tượng giá cả tăng do chính phủ bơm quá nhiều tiền vào lưu thông Ngược lại, việc cung ứng lượng tiền vào lưu thông thấp hơn mức cần thiết, dẫn đến sản xuất và lưu thông trong nền kinh tế bị “tắc nghẽn” do thiếu hụt tiền là hiện tượng thiểu phát (hay lạm phát âm) Dựa trên thuyết này, lạm phát zero là thời điểm tại đó xác lập sự cân bằng giữa cung – cầu tiền tệ, lượng tiền phát hành ra phù hợp với mức yêu cầu cần thiết của cầu lưu thông hàng hóa, dịch vụ của nền kinh tế Khi giảm phát vượt qua ngưỡng này thì nó và lạm phát sẽ biến mất và tình trạng thiểu phát xuất hiện Mối quan hệ giữa lạm phát, giảm phát và thiểu phát có thể được biểu diễn như Hình 1.1

Hình 1.1: Mối quan hệ lạm phát – giảm phát – thiểu phát

Nguồn: Cao Thị Ý Nhi và Đặng Anh Tuấn (2017)

1.1.2 Nguyên nhân gây ra lạm phát

1.1.2.1 L ạm phát do tăng cung tiề n

Theo lý thuyết số lượng tiền tệ, lượng tiền trong nền kinh tế quyết định giá trị của tiền và sự gia tăng khối lượng tiền tệ là nguyên nhân chủ yếu gây ra lạm phát Xét phương trình: M×V=P×Y, sự gia tăng lượng tiền trong nền kinh tế có thể đạt được thông qua một trong ba kịch bản sau: mức giá cả (P) tăng; sản lượng (Y) tăng; tốc độ lưu thông tiền tệ (V) giảm Khi tăng lượng cung ứng tiền tệ một cách nhanh chóng, kết quả là lạm phát sẽ tăng cao Tiền tệ là nguyên nhân trực tiếp gây ra lạm phát, tức là chỉ có tăng lượng tiền mới có thể tăng giá Vì vậy, việc quản lý tốt hạn mức tín dụng và linh hoạt hóa vòng quay của tiền được coi là một trong những giải pháp sử dụng đồng tiền có hiệu quả và góp phần kiềm chế lạm phát

Ban đầu nền kinh tế ở điểm 1 với mức sản lượng (tỷ lệ thất nghiệp) tự nhiên Yn, mức giá cả P1 – điểm giao nhau giữa đường tổng cung AS1 và đường tổng cầu AD1 Khi cung tiền tệ tăng lên, đường tổng cầu dịch chuyển sang phải tới vị trí AD2 Trong thời gian rất ngắn, nền kinh tế sẽ chuyển động đến điểm 1’ và mức sản lượng tăng vượt mức tự nhiên, đạt tới Y’ (Y’ > Yn) Điều này đã làm giảm tỷ lệ thất nghiệp xuống dưới mức tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên, tiền lương tăng lên và làm giảm đường tổng cung, theo đó đường tổng cung

Lạm phát zero (-) Thiếu tiền

Luận văn Kinh tế dịch chuyển tới vị trí AS2 Tại đây, nền kinh tế quay trở lại mức sản lượng tự nhiên trên đường tổng cung dài hạn Ở điểm cân bằng mới (điểm 2), mức giá cả tăng từ P1 lên P2

Hình 1.2: Lạm phát do lượng tiền cung ứng tăng liên tục và kéo dài

Cung tiền tệ tiếp tục tăng lên, đường tổng cầu lại dịch chuyển sang phải đến vị trí

AD3, đồng thời đường tổng cung tiếp tục dịch chuyển sang trái tới vị trí AS3, tạo nên điểm cân bằng mới của nền kinh tế (điểm 3) Tại đây, mức giá cả tiếp tục thể hiện xu hướng tăng đến P3 Nếu cung tiền tệ tiếp tục được gia tăng, sự dịch chuyển của đường tổng cầu và tổng cung sẽ tiếp tục diễn ra như kịch bản trên, theo đó mức giá tăng liên tục và lạm phát trở nên ngày càng tồi tệ hơn

TỔNG QUAN VỀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

1.2.1 Khái niệm chính sách tiền tệ

Chính sách tiền tệ là công cụ quản lý kinh tế vĩ mô quan trọng nhất mà Nhà nước giao cho NHTW thực hiện Theo quan điểm của Mishkin (2016): “CSTT là một trong các chính sách điều hành vĩ mô, được giao cho NHTW xây dựng và thực hiện thông qua các công cụ điều tiết lượng tiền cung ứng nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế - xã hội nhất định trong từng thời kỳ” Trong khi đó, theo định nghĩa của NHTW Canada (Bank of Canada -

BOC): “CSTT là việc thực thi các biện pháp ảnh hưởng tới cung tiền nhằm tác động tới lãi suất, điều kiện tín dụng và tỷ giá hối đoái của Canada Mục tiêu cuối cùng của CSTT nhằm tác động tới tổng sản phẩm quốc nội (GDP), việc làm, lạm phát và tăng trưởng kinh tế”

Cục Dự trữ liên bang (Federal Reserves System – FED) thì cho rằng: “CSTT là những quyết định của NHTW nhằm tác động đến tính thanh khoản, chi phí của tiền tệ và tín dụng nhằm đẩy mạnh việc thực hiện các mục tiêu kinh tế quốc gia”

Tại Việt Nam, căn cứ Điều 3 Luật Ngân hàng Nhà nước năm 2010: “CSTT là các quyết định tiền tệ ở tầm quốc gia của cơ quan nhà nước có thẩm quyền, bao gồm quyết định mục tiêu ổn định giá trị đồng tiền biểu hiện bằng chỉ tiêu lạm phát, quyết định sử dụng công cụ và biện pháp để thực hiện mục tiêu đề ra” Trong đó, NHNN Việt Nam thực hiện chức năng quản lý nhà nước về tiền tệ và ngân hàng, thực hiện chức năng của NHTW về phát hành tiền, ngân hàng của các tổ chức tín dụng và cung ứng dịch vụ tiền tệ cho Chính phủ

Tuy có nhiều quan điểm khác nhau về CSTT, nhưng về cơ bản: CSTT là chính sách kinh tế vĩ mô được xây dựng và thực thi bởi NHTW nhằm tác động tới cung – cầu tiền tệ,

Luận văn Kinh tế đảm bảo mục tiêu ổn định giá cả và tăng trưởng kinh tế Theo đó, nó có thể được hoạch định theo hai hướng:

(i) CSTT mở rộng: mở rộng khối lượng tiền cung ứng, hạ lãi suất hoặc tăng tỷ giá nhằm thúc đẩy đầu tư, tiêu dùng và xuất khẩu ròng, qua đó giúp khôi phục và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tạo công ăn việc làm

(ii) CSTT thắt chặt: giảm bớt lượng cung tiền, tăng lãi suất, giảm tỷ giá nhằm “hạ nhiệt” sự phát triển quá “nóng” của nền kinh tế và ngăn chặn nguy cơ lạm phát

Vận hành CSTT sao cho đạt hiệu quả cao luôn là một vấn đề gây tranh cãi, bởi lẽ CSTT ảnh hưởng trực tiếp tới sự phát triển bền vững của mỗi quốc gia Dù trong mỗi giai đoạn của chu kỳ kinh tế, CSTT được định hướng và thực thi theo những cách khác nhau, song nó đều hướng tới mục tiêu cuối cùng là ổn định và tăng trưởng kinh tế

1.2.2 Mục tiêu chính sách tiền tệ

Hình 1.4: Hệ thống mục tiêu và công cụ của CSTT

Nguồn: Mishkin (2016) 1.2.2.1 M ụ c tiêu cu ố i cùng

Một nền kinh tế thường đặt ra các mục tiêu cuối cùng tương đối đa dạng, trong đó chủ yếu hướng tới ổn định và tăng trưởng Mục tiêu ổn định bao gồm: ổn định giá trị đồng tiền, ổn định lãi suất và ổn định thị trường tài chính; trong khi đó, mục tiêu tăng trưởng tập trung vào hai khía cạnh chính: đảm bảo công ăn việc làm và tăng trưởng kinh tế a M ụ c tiêu ổn đị nh

- Ổn định giá trị đối nội của đồng tiền trên cơ sở kiểm soát lạm phát: Ổn định giá cả là mục tiêu hàng đầu của CSTT và là mục tiêu có tính dài hạn Các NHTW thường lượng hóa mục tiêu này bằng tỷ lệ gia tăng của chỉ số giá tiêu dùng xã hội

Tăng trưởng kinh tế Ổn định giá cả Cải thiện việc làm

Tổng tiền cung ứng (M1, M2, M3) Lãi suất ngắn hạn và dài hạn

Dự trữ (R), dự trữ không vay (NBR), tiền cơ sở (MB) Lãi suất liên ngân hàng, lãi suất ngắn hạn

HỆ THỐNG CÔNG CỤ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

Công cụ gián tiếp Công cụ trực tiếp Công cụ bổ trợ Công cụ khác

Việc công bố công khai chỉ tiêu này được coi là cam kết của NHTW nhằm ổn định giá trị tiền tệ về mặt dài hạn Điều này có nghĩa NHTW sẽ không tập trung điều chỉnh sự biến động giá cả trong ngắn hạn Do các biện pháp về CSTT tác động đến nền kinh tế có tính chất trung và dài hạn, cộng với những khó khăn trong việc dự báo chính xác thời điểm nào kết quả sẽ xảy ra, sẽ không hề khả thi đối với NHTW trong việc theo đuổi mục tiêu kiểm soát giá cả trong ngắn hạn Ổn định giá cả có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc định hướng phát triển kinh tế quốc gia vì nó góp phần làm tăng khả năng dự đoán những biến động của môi trường kinh tế vĩ mô Mức lạm phát thấp và ổn định tạo ra môi trường đầu tư ổn định, thúc đẩy nhu cầu đầu tư và đảm bảo sự phân bổ nguồn lực xã hội một cách có hiệu quả Đây là lợi ích có tầm quan trọng chiến lược đối với sự thịnh vượng của nền kinh tế quốc gia Lạm phát cao hay thiểu phát liên tục thường gây ra nhiều tổn thất cho xã hội, thậm chí cả trong trường hợp nền kinh tế phát triển khả quan nhất Sự biến động liên tục của tỷ lệ lạm phát dự tính làm méo mó, sai lệch thông tin, từ đó khiến cho các quyết định kinh tế trở nên kém tin cậy và thiếu hiệu quả Nguy hiểm hơn, sự bất ổn của giá cả có thể dẫn tới sự tái phân bổ nguồn lực kinh tế trong xã hội và giữa các nhóm dân cư một cách độc đoán

Tuy nhiên, lạm phát cũng có những khía cạnh tích cực trong trường hợp lạm phát vừa phải, khi nền kinh tế cần kích thích tăng trưởng – lúc này, lạm phát trở thành công cụ để điều tiết Ở đây, chúng ta cần làm rõ thêm rằng việc theo đuổi mục tiêu ổn định giá cả không đồng nghĩa với tỷ lệ lạm phát bằng không Các nghiên cứu về lạm phát cho thấy trong khi cố gắng duy trì lạm phát tiệm cận mức không, CSTT rất dễ đưa nền kinh tế rơi vào trạng thái thiểu phát và hậu quả sau đó còn trầm trọng hơn – suy thoái kinh tế Vì vậy, lạm phát ở mức vừa phải được chứng minh là có tác dụng khá tốt trong việc kích thích nền kinh tế tăng trưởng và ổn định Theo các nghiên cứu, mức lạm phát dao động trong khoảng 1,5- 4% được coi là phù hợp với các nền kinh tế phát triển Như vậy, việc chấp nhận sự tồn tại của lạm phát trong nền kinh tế không phải ý chí chủ quan của con người mà là một tất yếu khách quan, do đó cần phải có những giải pháp thích hợp để kiềm chế, điều tiết nó chứ không phải để triệt tiêu hoàn toàn

Vì vậy, có thể khẳng định ổn định giá cả là mục tiêu hàng đầu của CSTT Điều này giải thích vì sao “tăng trưởng nhanh với giá cả ổn định” luôn là phương châm của mọi CSTT, là kim chỉ nam cho mọi hành động điều tiết lượng tiền cung ứng Theo quan điểm của các nhà kinh tế học hiện đại, ổn định không đồng nghĩa với việc giữ nguyên, mà đó là ổn định trong sự kiểm soát của chính phủ và NHTW Ổn định giá trị tiền tệ thể hiện qua việc kiểm soát lạm phát và ổn định tỷ giá hối đoái

Tại các nước phát triển, NHTW đều coi ổn định giá cả là mục tiêu đặc thù và có tính dài hạn của CSTT Sự lựa chọn này xuất phát từ lập luận rằng CSTT không thể tác động tới tăng trưởng kinh tế về mặt dài hạn khi xem xét tới độ dốc của đường tổng cung dài hạn

Tại các nước đang phát triển, việc lựa chọn mục tiêu của CSTT, đặc biệt trong ngắn hạn, có phần phức tạp hơn Cụ thể, tại Việt Nam, theo Điều 3 Luật Ngân hàng Nhà nước năm 2010, NHNN cam kết theo đuổi CSTT đa mục tiêu: “CSTT quốc gia là các quyết định về tiền tệ ở tầm quốc gia của cơ quan nhà nước có thẩm quyền, bao gồm quyết định mục tiêu ổn định giá trị đồng tiền biểu hiện bằng chỉ tiêu lạm phát, quyết định sử dụng các công cụ và biện pháp để thực hiện mục tiêu đề ra” Mục tiêu định lượng của NHNN đặt ra là duy trì tỷ lệ lạm phát ở mức một con số và đảm bảo mức tăng trưởng đều đặn hàng năm

- Ổn định giá trị đối ngoại của đồng tiền trên cơ sở cân bằng cán cân thanh toán quốc tế và ổn định tỷ giá hối đoái:

KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ

1.4.1 Kinh nghiệm về lựa chọn mô hình dự báo lạm phát

Trong bối cảnh công cụ phân tích - dự báo định lượng phát triển ngày càng đa dạng, NHTW tại mỗi quốc gia phải tạo lập riêng cho mình một hệ thống mô hình dự báo lạm phát Theo đó, NHTW đi sau thường có lợi thế hơn ở việc được thừa hưởng thành tựu nghiên cứu mô hình từ NHTW tiên tiến đi trước Hiện nay, có nhiều dạng thức mô hình được các NHTW sử dụng cho mục tiêu dự báo lạm phát, ví dụ: mô hình ARIMA, VAR và các biến thể (tiêu biểu là VECM và SVAR), mô hình cân bằng động học ngẫu nhiên (DSGE) Tùy theo đặc trưng số liệu mỗi nước, đặc thù nền kinh tế và sự phát triển của NHTW, việc lựa chọn mô hình dự báo lạm phát tại mỗi NHTW là khác giống nhau Điều này giúp tạo ra một nguồn tài nguyên mô hình khá phong phú Trong quá trình kế thừa, NHTW đi sau cũng phải thực hiện một số hiệu chỉnh sao cho phù hợp với đặc trưng riêng có của nước mình

Nghiên cứu của Hammond (2012) và tổng hợp của tác giả cho thấy đa số các nước theo đuổi khung khổ CSTT lạm phát mục tiêu đều tin dùng mô hình DSGE cho mục tiêu phân tích vĩ mô và dự báo lạm phát, cụ thể: trong số 27 NHTW quốc gia theo đuổi CSTT

Luận văn Kinh tế lạm phát mục tiêu (tính đến ngày 30/06/2020), có tới 20 NHTW lựa chọn công cụ DSGE 1 Vấn đề đặt ra ở đây là ngoài những ưu điểm sẵn có theo lý thuyết, đâu là “điểm nghẽn” khiến một số NHTW trong nhóm theo đuổi mục tiêu lạm phát quyết định không sử dụng DSGE, và liệu DSGE có thích hợp cho phân tích và dự báo lạm phát tại NHTW các quốc gia mới nổi như Việt Nam không?

Trước tiên, bàn về ưu điểm, khác với mô hình phi cấu trúc vốn chủ yếu dựa trên số liệu và kỹ thuật mô hình chứ chưa quan tâm nhiều đến lý thuyết kinh tế (ví dụ: ARIMA, VAR, VECM), lớp mô hình cấu trúc mà tiêu biểu là DSGE thường tồn tại ở dạng "lai" (hybrid), tức có sự hội tụ giữa số liệu và lý thuyết gốc Theo luận giải của Bùi Quốc Dũng và Phạm Đức Anh (2016), điều khiến DSGE trở nên khác biệt so với các lớp mô hình lai cấu trúc khác là ban đầu nó được xây dựng trên nền kinh tế học vi mô, trong đó: hộ gia đình hướng tới tối đa hóa lợi ích với ràng buộc về thu nhập khả dụng, doanh nghiệp hướng tới tối đa hóa lợi nhuận hoặc tối thiểu hóa chi phí dựa trên ràng buộc về vốn, lao động và công nghệ, xã hội thì hướng tới tối đa hóa phúc lợi xã hội… Ở tầm phát triển cao hơn, DSGE có thể kết hợp cả kinh tế học vi mô và vĩ mô dựa trên lý thuyết mô hình Keynes và kỹ thuật ước lượng Bayes Do đó, ngày nay DSGE được sử dụng rộng rãi để phân tích và thảo luận chính sách, không chỉ ở tầm vĩ mô về tăng trưởng, lạm phát, mà còn gắn với việc nghiên cứu ứng xử của mỗi tác nhân trong nền kinh tế trước thay đổi của CSTK và CSTT, hoặc giải thích sự thay đổi trong cấu trúc kinh tế

Là lớp mô hình đa nhiệm và được ưa chuộng tại nhiều nền kinh tế lớn như Anh, Mỹ, Thuỵ Điển , tại sao đến nay DSGE vẫn không được sử dụng tại một số quốc gia, hoặc nếu có thì DSGE cũng không phải là công cụ chủ chốt phục vụ việc ra quyết định? Thực tế này xuất phát từ các nguyên nhân sau:

Th ứ nh ấ t, do sự phức tạp và mới mẻ trên phương diện kỹ thuật mô hình và công cụ máy tính cần phải có để xử lý mô hình Để có thể vận hành hiệu quả lớp mô hình này, cán bộ chuyên trách cần phải được đào tạo kiến thức nền về kinh tế học vĩ mô và vi mô, kiến thức chuyên sâu về kinh tế lượng, có kỹ năng lập trình thành thạo, đồng thời hệ thống máy tính phải có cấu hình mạnh để chạy các phần mềm phức tạp (Matlab, Mathematica ) Điều này đòi hỏi NHTW phải đầu tư rất lớn về trang thiết bị và nguồn nhân lực để có thể phát triển mô hình này một cách trọn vẹn

Th ứ hai, tính đúng đắn của lớp mô hình DSGE hiện nay đang là chủ đề tranh luận giữa các nhà kinh tế học nổi tiếng Ví dụ, Sims (2006) cho rằng mô hình DGSE hoàn thiện ở

1 20 NHTW theo đuổi CSTT lạm phát mục tiêu đã và đang áp dụng mô hình DSGE gồm: Anh, Armenia, Úc, Brazil, Canada, Chile, Cộng hòa Séc, Hungary, Iceland, Indonesia, Mexico, New Zealand, Na Uy, Peru, Philippines, Ba Lan, Hàn Quốc, Thụy Điển, Thái Lan, Thổ Nhĩ Kỳ 7 NHTW còn lại chưa áp dụng gồm: Colombia, Ghana, Guatemala, Israel, Romania, Serbia, Nam Phi

Luận văn Kinh tế thời điểm ra đời chưa thể đánh giá được tác động của tổng đầu tư, tổng tiêu dùng và một mảng rộng lớn về thị trường tài chính vốn là một cấu phần trọng yếu của nền kinh tế Ông cho rằng DSGE có thể giúp lý giải nền kinh tế vận hành như thế nào nhưng thật khó để đòi hỏi mô hình này phù hợp với sự chi tiết của các hành vi đã được xây dựng và các biến thay thế do sự hạn chế về mặt số liệu Một số học giả khác tỏ ra nghi ngờ đối với “nguyên lý phù hợp” (“Principle of Fit”) của mô hình Ngoài ra, Kocherlakota (2007) cho rằng một mô hình phù hợp hoàn toàn về số liệu vẫn có thể cung cấp lời giải đáp kém thuyết phục hơn cho các câu hỏi về chính sách so với một mô hình có độ phù hợp về số liệu thấp hơn Điều này đặc biệt đúng khi sử dụng kỹ thuật ước lượng Bayes, kể cả khi tham số tiên nghiệm được chọn không hoàn toàn chính xác, chúng vẫn được sử dụng để tạo ra "cú sốc động" Ngoài ra, tính cứng nhắc hay linh hoạt của giá trong ngắn hạn cũng là vấn đề gây tranh cãi, phần nào ảnh hưởng đến nền tảng lý thuyết chi phối mô hình DSGE

Th ứ ba, số liệu không đầy đủ và thiếu tin cậy cũng là một vấn đề phổ biến ở các nền kinh tế đang phát triển do hoạt động thống kê trong quá khứ chưa hoàn thiện, các phương pháp và số liệu thống kê hiện tại cũng thay đổi, khó đạt được sự nhất quán do cấu trúc nền kinh tế cũng như hệ thống chính sách liên tục thay đổi Thực tế tại NHTW Ba Lan cho thấy mặc dù họ sở hữu những chuyên gia hàng đầu để xây dựng và phát triển SOE (tên phiên bản DSGE tại Ba Lan), kết quả dự báo lạm phát từ DSGE cũng chỉ có tính tham khảo, và ngạc nhiên hơn, độ chính xác của dự báo DSGE còn xếp sau các lớp mô hình đơn giản hơn như VAR, SVAR, Bayes VAR

Do đó, ở bối cảnh hiện tại, việc phát triển mô hình DSGE để dự báo lạm phát ở Việt Nam là chưa phù hợp do những hạn chế về trang thiết bị kỹ thuật, trình độ nhân lực và tính đầy đủ của số liệu Tác giả cho rằng NHNN Việt Nam cần hướng tới các lớp mô hình dự báo lạm phát đơn giản, có sự phù hợp cao với điều kiện hiện tại như ARIMA, VAR và biến thể của VAR Tuy DSGE đang là xu thế của thời đại, song chúng ta cần xác định đó là nhiệm vụ nghiên cứu trong dài hạn

1.4.2 Kinh nghiệm về lựa chọn đơn vị thực hiện dự báo lạm phát

Tùy vào chức năng nhiệm vụ được phân công giữa các Bộ, Ngành trong điều hành CSTT nói chung và quản trị mục tiêu, kiểm soát lạm phát nói riêng, đơn vị chịu trách nhiệm triển khai và công bố dự báo lạm phát có sự khác biệt ở từng quốc gia:

Th ứ nh ấ t, tại các quốc gia mà NHTW được quyền tự công bố mục tiêu lạm phát và chủ động thực thi các biện pháp kiểm soát lạm phát (ví dụ: Singapore, Nhật Bản, Thụy Sỹ, Thụy Điển ), đơn vị thừa hành trực tiếp công tác dự báo lạm phát và phân tích, đánh giá triển vọng là các Vụ, Cục chuyên trách thuộc khối CSTT nằm trong NHTW, trong khi đơn vị tiếp nhận, thẩm định báo cáo kết quả dự báo để sử dụng cho việc hoạch định, điều hành CSTT và công bố dự báo là Ủy ban CSTT hoặc Hội đồng điều hành NHTW

Th ứ hai, tại các quốc gia mà công tác điều hành lạm phát và công bố mục tiêu lạm phát dựa trên sự thỏa hiệp giữa Bộ Tài chính và NHTW (ví dụ: Úc, Anh ), Bộ Tài chính chịu trách nhiệm công bố trong khi NHTW đóng vai trò cố vấn trong việc thiết lập mục tiêu điều hành Trong trường hợp này, về phía NHTW, Ủy ban CSTT hoặc Hội đồng điều hành là đơn vị chịu trách nhiệm chính trong việc thiết lập mục tiêu lạm phát và biện luận về các giải pháp điều hành căn cơ để từ đó chuyển giao, thảo luận ý kiến với đại diện Bộ Tài chính Theo đó, bộ phận tham mưu, thừa hành cho Ủy ban CSTT hoặc Hội đồng điều hành trong công tác dự báo lạm phát có thể là Vụ, Cục chuyên trách thuộc khối CSTT nằm trong NHTW, hoặc một ban tư vấn CSTT được thành lập riêng với đội ngũ nhân sự được tuyển chọn từ nhiều Vụ, Cục chuyên trách (trong đó có khối CSTT và Dự báo, Thống kê)

Th ứ ba, tại các quốc gia mà Chính phủ là người phê duyệt cuối cùng mục tiêu lạm phát (ví dụ: Brazil); Chính phủ có vai trò định hướng và tư vấn đối với việc thiết lập mục tiêu lạm phát và điều hành CSTT của NHTW (ví dụ: Hàn Quốc); hoặc việc thiết lập mục tiêu lạm phát nằm trong thỏa hiệp giữa Chính phủ và NHTW (ví dụ: Canada): công tác dự báo lạm phát làm căn cứ để xác định mục tiêu lạm phát nhìn chung vẫn thuộc về Ủy ban CSTT hoặc Hội đồng điều hành thuộc NHTW với bộ phận thừa hành là Vụ, Cục thuộc khối CSTT Trong một số trường hợp, để có căn cứ phê duyệt hoặc thống nhất quan điểm mục tiêu lạm phát được đề xuất bởi NHTW, Chính phủ có thể tiến hành lấy ý kiến rộng rãi từ các

THỰC TRẠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

Hình 2.1: Diễn biến CPI của Việt Nam, 2000 – 2019

(5/2012 – 12/2019) Lạm phát tăng cùng sự mở rộng liên tục tín dụng và cung tiền

Lạm phát cao đột biến do nhiều nguyên nhân, cung tiền và các yếu tố từ phía cung

Lạm phát thấp (trung bình dưới 4%/năm); CPI năm 2015 thấp nhất trong 20 năm qua

Nguồn: IMF International Financial Statistics (2020)

La ̣m phát là một trong số những mối quan tâm hàng đầu của mọi thành phần trong xã hội, gồm nhà hoa ̣ch đi ̣nh chính sách, nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, nhà đầu tư, trung gian tài chính và người dân Như đã trình bày ở Chương 1, nhân tố tác động đến la ̣m phát có thể được chia thành 4 nhóm chính: (1) Nhóm nhân tố ảnh hưởng đến tổng cầu; (2) Nhóm cú sốc thực hay cú sốc tổng cung; (3) Nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự cứng nhắc của giá cả;

(4) Nhóm nhân tố thể chế Trong nền kinh tế thực, la ̣m phát có thể xảy ra do ảnh hưởng hỗn hơ ̣p của các nhân tố kể trên (Hình 2.1) Đối với nền kinh tế Việt Nam, tùy từng giai đoạn mà mức độ tác động của các nhân tố đến la ̣m phát có thể khác nhau

2.1.1 Diễn biến lạm phát giai đoạn 2000 - 2007 Đặc trưng của giai đoạn này là sự tăng cao trở lại của lạm phát sau khi duy trì ở mức thấp trong thời kỳ trước đó Từ mức -0,45% năm 2000 và -0.3% năm 2001, lạm phát đã bắt đầu gia tăng mạnh kể từ năm 2004 với chỉ số CPI ở mức 9,61% so với năm 2013 Đây là

CPI so cùng kỳ (yoy) - Trục trái CPI so tháng trước (mom) - Trục phải

Luận văn Kinh tế mức tăng mạnh gấp 9 lần so với mức giảm phát những năm đầu thời kỳ và cao hơn so với mức mục tiêu 6% mà Chính phủ đặt ra

Bối cảnh vĩ mô đặc trưng của giai đoạn này là tăng trưởng kinh tế đã có nhiều cải thiện, cơ cấu kinh tế từng bước chuyển dịch theo hướng Công nghiệp hóa – Hiện đại hóa đất nước, đời sống xã hội và nhân dân không ngừng được cải thiện Tín dụng và cung tiền (M2) tăng mạnh (tỷ lệ tín dụng/GDP tăng từ 35,48% năm 2000 lên 85,64% năm 2007, tỷ lệ M2/GDP tăng tương ứng từ 49,33% lên 100,58%) là động lực quan trọng thúc đẩy tăng trưởng GDP (tăng trưởng GDP giai đoạn 2000 – 2007 đã vượt mức tăng trưởng sản lượng tiềm năng) Tuy nhiên, tín dụng mở rộng cũng là nguyên nhân chính khiến lạm phát giai đoạn này tăng cao so với giai đoạn từ năm 2000 trở về trước

Hình 2.2: Tăng trưởng GDP thực tế và tiềm năng, 2000 – 2007 (% yoy)

Nguồn: Tổng cục Thống kê (2020)

Bảng 2.1: GDP, CPI, tín dụng và M2, 2000 – 2007 (% yoy) Chỉ tiêu 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Nguồn: Ngân hàng Nhà nước và Tổng cục Thống kê (2020)

Bảng 2.1 cho thấy mối tương quan rõ ràng hơn giữa yếu tố tiền tệ, tín dụng và lạm phát trong giai đoạn 2000 – 2007 Cụ thể, khi tiền tệ, tín dụng tăng thì lạm phát cũng tăng theo Chính sách nới lỏng tín dụng và mở rộng đầu tư khiến tăng trưởng tín dụng và M2 thực tế năm 2000 lên đến 38,14% và 38,96% Mức kỷ lục tăng trưởng tín dụng và M2 được thiết lập vào năm 2007, lần lượt đạt 53,9% và 46,1%; gấp 10 và hơn 7 lần so với năm 2000)

GDP tiềm năng GDP thực tế

Hệ quả là, chỉ số CPI so với cùng kỳ cũng bứt tốc từ mức -0,60% năm 2000 lên mức 2,95% năm 2003 và 9,61% năm 2004, thậm chí là mức hai con số (12,63%) vào năm 2007

Cùng với tác động của mở rộng tiền tệ tín du ̣ng là tác động chi phí đẩy đến la ̣m phát Khi tác động tiêu cực đối với tăng trưởng của khủng hoảng châu Á giảm đi, cầu bắt đầu tăng lên cùng với sự bùng nổ của kinh tế thế giới và việc tăng giá của dầu thô dẫn đến sự tăng giá của nhiều loa ̣i hàng hóa nhập khẩu như phân bón, dược phẩm Đồng thời, chi phí sản xuất của tất cả các ngành đều tăng dẫn dến tăng giá các mặt hàng do nhà nước quản lý như điện, thép, than Cầu tăng lên cùng với sự gia tăng của tiền lương danh nghĩa ở cả khu vực Nhà nước và khu vực FDI (Chính phủ đã tiến hành 2 lần cải cách tiền lương trên cơ sở tăng lương tối thiểu) từ năm 2003 đã khiến giá cả tăng lên Phản ứng trước thực tra ̣ng la ̣m phát tăng cao, NHNN đã bắt đầu sử du ̣ng CSTT thắt chặt, làm cho lãi suất tăng lên chút ít và giữ tỷ giá cố đi ̣nh từ năm 2004 Trong khi đó, Bộ Tài chính và NHNN tiếp tu ̣c sử du ̣ng các biện pháp can thiệp lãi suất mang tính hành chính thay vì vận động theo tín hiệu thi ̣ trường (Camen 2006) Tuy nhiên, việc quản lý cứng nhắc tỷ giá hối đoái đã không thành công trong việc kiềm chế la ̣m phát, mà trái la ̣i mức giá cả ở Việt Nam bi ̣ đẩy tăng cao hơn rất nhiều so với các quốc gia khác trong cùng thời kỳ Thêm vào đó là di ̣ch cúm gà và thời tiết xấu năm

2003 khiến giá lương thực thực phẩm đã tăng 15,5% so với chỉ số giá chung (9,61%) và lạm phát phi lương thực thực phẩm là 5,2% trong năm 2004

Bảng 2.2: Quy mô tín dụng và M2, 2000 – 2007 (% GDP)

Chi tiêu chính phủ cũng tác động đáng kể tới mức tăng của chỉ số CPI trong giai đoa ̣n này Theo số liệu của Bộ Tài chính (2007), chi tiêu của Chính phủ đã tăng liên tu ̣c trong giai đoa ̣n này, từ mức 22,5% GDP năm 2000 lên mức 32,2% GDP năm 2007; tỷ lệ thu – chi NSNN/GDP mất cân đối: chi tăng cao (bình quân cả giai đoa ̣n 2000 – 2007 ở mức 32,6%), trong khi thu ngân sách vẫn ở mức thấp (bình quân 24,6% GDP) Bên ca ̣nh đó, cơ cấu chi NSNN cũng tiềm ẩn nhiều bất ổn, tỷ lệ chi thường xuyên cao (luôn ở mức khoảng

60 - 70% tổng chi NSNN) trong khi tỷ lệ chi đầu tư phát triển chỉ chiếm khoảng dưới 20% Thâm hu ̣t NSNN trung bình khoảng 4,83% và có thể tiếp tu ̣c tăng cùng với nhu cầu phát triển kinh tế xã hội sẽ ta ̣o áp lực lớn tới la ̣m phát, ổn đi ̣nh vĩ mô và ta ̣o ra gánh nặng chi trả trong tương lai

Trên thực tế, cùng với áp lực la ̣m phát, hiệu quả và sức ca ̣nh tranh của nền kinh tế còn thấp khiến tăng trưởng kém bền vững và tiềm ẩn rủi ro dài ha ̣n Tăng trưởng của giai đoa ̣n 2000 – 2007 được cho là dựa chủ yếu vào việc mở rộng cung tiền và tín du ̣ng chứ

Luận văn Kinh tế không thực sự dựa trên sự gia tăng thực tế của tổng cung và năng suất lao động (Nguyen,

2010) Có thể thấy, tốc độ tăng trưởng M2 và tín du ̣ng ở mức cao (bình quân giai đoa ̣n 2000 – 2007 khoảng 33%/năm); tỷ lệ đầu tư toàn xã hội/GDP khoảng 40%, trong đó năm 2007 đa ̣t mức 46,5% (mức cao nhất kể từ 1986) Tuy nhiên, hiệu quả sử du ̣ng vốn thấp, hệ số ICOR 1 chung của nền kinh tế tăng từ 4,89 lần giai đoa ̣n 2000 – 2005 lên 6,2 lần năm 2007 Cộng dồn cả giai đoa ̣n 2000 – 2007, tốc độ tăng trưởng M2 là 263,6%; gấp 4,3 lần tăng trưởng GDP cộng dồn của cùng thời kỳ (61,77%)

2.1.2 Diễn biến lạm phát giai đoạn 2008 – tháng 4/2012

Bảng 2.3: GDP, CPI, tín dụng và M2, 2008 – 2012 (% yoy)

Nguồn: Ngân hàng Nhà nước và Tổng cục Thống kê (2018) Đây là một trong những giai đoạn đột biến và khó lường nhất của kinh tế vĩ mô nói chung cũng như diễn biễn lạm phát ở Việt Nam nói riêng, khi CPI tăng cao vượt mức 20%, đặc biệt ở thời điểm tháng 8/2008 (28,35%) và tháng 8/2011 (23%)

Hình 2.3: Tình hình thu chi và thâm hụt NSNN, 2008 – 2012 (tỷ đồng)

1 ICOR (Incremental Capital - Output Ratio): Hệ số sử dụng vốn hay hệ số đầu tư tăng trưởng cho biết muốn có thêm một đơn vị sản lượng trong một thời kỳ nhất định cần phải bỏ ra thêm bao nhiêu đơn vị vốn đầu tư trong thời kỳ đó ICOR càng cao thì chứng tỏ thời kỳ đó hoặc nền kinh tế đó sử dụng vốn kém, không hiệu quả Theo thông lệ quốc tế, đối với các nước đang phát triển, hệ số ICOR ở mức 3-4 được coi là có hiệu quả và bền vững

Tổng thu NSNN Tổng chi NSNN

Thâm hụt NSNN Thâm hụt NSNN (%GDP, trục phải)

Sự gia tăng của la ̣m phát trong giai đoa ̣n này được cộng hưởng bởi nhiều nguyên nhân, đặc biệt là các yếu tố từ phía cung Nguyên nhân trước nhất và chủ yếu xuất phát từ việc cung tiền và tín du ̣ng tăng ma ̣nh trong giai đoa ̣n trước đó (2000 – 2007) nhất là sự tích tu ̣ khá lâu về lượng dư cung tiền kỷ lu ̣c của năm 2007 Cùng với đó, thâm hu ̣t NSNN và nơ ̣ công trong giai đoa ̣n 2007 – 2012 cũng diễn biến khá tương đồng với la ̣m phát theo xu hướng tăng Thâm hu ̣t NSNN/GDP tăng 10% và nơ ̣ công tăng cao gấp 2 lần so với giai đoa ̣n

2000 – 2006 Theo Bộ Tài chính (2012), tỷ lệ thu - chi NSNN/GDP bình quân ở mức 27,2% và 36,3%; tiếp tu ̣c mất cân đối hơn so với giai đoa ̣n 2000 – 2007 (tương ứng ở mức 24,6% và 32,6%)

THỰC TRẠNG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ NHẰM KIỂM SOÁT LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

Không giống các quốc gia có NHTW độc lập với Chính phủ hay theo đuổi định hướng lạm phát mục tiêu, NHNN Việt Nam là cơ quan thực thi CSTT trên cơ sở các chỉ tiêu về kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, thu chi NSNN được thiết lập bởi Chính phủ và Quốc hội Thông qua việc theo dõi, nhận định và phân tích diễn biến kinh tế - tiền tệ trong nước và quốc tế, NHNN tiến hành rà soát và đánh giá các giải pháp điều hành công cụ CSTT đã thực hiện, từ đó dự báo diễn biến tiền tệ, xây dựng phương án điều hành CSTT nhằm thực hiện mục tiêu của Quốc hội và trình Chính phủ phê duyệt như đề xuất định hướng điều hành CSTT, xây dựng các chỉ tiêu tiền tệ định hướng của năm, phối hợp đồng bộ với các chính sách vĩ mô khác Đồng thời, NHNN cũng đề xuất các giải pháp điều hành CSTT nhằm bảo đảm ổn định thị trường tiền tệ, góp phần kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô (Nguyễn Thị Thùy Vinh, 2016)

2.2.1 Mục tiêu chính sách tiền tệ

Việt Nam đang theo đuổi một CSTT có mục tiêu cuối cùng khá rộng - cụ thể, theo Khoản 1 Điều 4 Luận Ngân hàng Nhà nước năm 2010: “Hoạt động của NHNN nhằm ổn định giá trị đồng tiền; bảo đảm an toàn hoạt động ngân hàng và hệ thống các TCTD; bảo đảm sự an toàn, hiệu quả của hệ thống thanh toán quốc gia; góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội định hướng xã hội chủ nghĩa” Các mục tiêu này không những gây áp lực và làm phức tạp hóa việc thực thi chính sách của NHNN, mà ngay cả việc đánh giá hiệu quả điều hành CSTT trong từng thời kỳ cũng không hề đơn giản

Trên thực tế, việc điều hành CSTT của NHNN qua các năm hầu như hướng vào kiểm soát lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế theo mục tiêu Song, việc theo đuổi các mục tiêu này trong một số giai đoạn (nhất là từ 2004 trở đi) chưa bao giờ là một bài toán đơn giản, và thậm chí hoạt động điều hành này thường xuyên phải đứng trước quyết định đánh đổi giữa mục tiêu kiểm soát lạm phát và tăng trưởng kinh tế Ví dụ, năm 2004 và 2005, mục tiêu lạm phát đặt ra là dưới 5% và dưới 6,5%, song kết quả tăng CPI sau khi được kiểm soát lên tới 9,5% và 8,4% Năm 2010, mục tiêu lạm phát trong khoảng 7 - 8%, song lạm phát thực tế lại là 11,8% Đối với mục tiêu tăng trưởng kinh tế, mức tăng GDP thực tế hàng năm nhìn chung đã bám sát mục tiêu đặt ra, song vẫn còn đó những chênh lệch nhất định

Kể từ năm 2011, tăng trưởng kinh tế hầu như không đạt được mục tiêu đề ra (Bảng 2.5)

Bảng 2.5: Mục tiêu và thực hiện CSTT, 2000 – 2019 (% yoy)

Năm GDP CPI Tín dụng M2

Mục tiêu Thực hiện Mục tiêu Thực hiện Mục tiêu Thực hiện Mục tiêu Thực hiện

Nguồn: Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Nhà nước (2020) 2.2.1.2 M ụ c tiêu trung gian a T ổng phương tiệ n thanh toán (M2) Để thực hiện mục tiêu điều hành CSTT, vào đầu mỗi năm, NHNN đều xác định mục tiêu gắn với M2 và tín dụng đối với nền kinh tế Trong giai đoạn 2000 – 2005, giữa chỉ tiêu định hướng về M2 và kết quả thực hiện cũng có sự chênh lệch nhưng không cao (0,5 - 5%) Tuy nhiên, kể từ năm 2006, mức chênh lệch giữa chỉ tiêu định hướng M2 và mức thực hiện tăng lên do Việt Nam hội nhập ngày càng sâu rộng vào nền kinh tế thế giới, trong khi kinh tế trong nước và thế giới chứng kiến nhiều biến động phức tạp cũng có tác động mạnh mẽ tới việc thực hiện các chỉ tiêu tiền tệ định hướng Bảng 2.5 cho thấy vào năm 2007, chỉ tiêu M2 định hướng là 20 - 23%, trong khi mức tăng M2 thực tế lên tới 46,12%; năm 2008, chỉ tiêu M2 định hướng là 32% trong khi số thực tế chỉ là 20,31% Tương tự, chỉ tiêu M2 định hướng và thực hiện cũng có sự chênh lệch khá lớn vào năm 2009 và 2010

Nguyên nhân chủ yếu khiến diễn biến M2 thực tế thiếu gắn kết với định hướng đề ra: (i) NHNN chưa xác định rõ ràng mục tiêu trung gian trong thực tế, việc điều hành các công cụ CSTT nhiều thời điểm hướng vào kiểm soát tín dụng, lãi suất thị trường và tỷ giá hối đoái Với việc điều hành CSTT hướng vào nhiều mục tiêu trung gian, nhiều khi việc điều hành CSTT còn khá bị động, điều tiết thị trường không đạt được mục tiêu như kỳ vọng; (ii) NHNN chưa thực sự kiểm soát được hết các tác nhân ảnh hưởng tới M2, nhất là tác nhân làm thay đổi tài sản có ngoại tệ ròng và cho vay chính phủ ròng Ngoài ra, lượng tiền gửi của các tổ chức khác có hoạt động ngân hàng cũng cần phải được kiểm soát chặt chẽ Tuy nhiên, từ năm 2000 tới nay, các tổ chức khác có hoạt động ngân hàng đã phát triển với quy mô tương đối lớn, ví dụ: quỹ hỗ trợ phát triển (Ngân hàng Phát triển Việt Nam – VDB), hệ thống công ty bảo hiểm, Kho bạc Nhà nước… đều nằm ngoài phạm vi kiểm soát của NHNN Điều này lý giải vì sao tác động của M2 đến các biến số của nền kinh tế chưa rõ ràng, diễn biến của tổng phương tiện thanh toán với ý nghĩa là mục tiêu trung gian dường như chưa phù hợp với tốc độ tăng trưởng và lạm phát b Ki ể m soát tín d ụng đố i v ớ i n ề n kinh t ế

Trong mục tiêu CSTT hàng năm, tăng trưởng tín dụng được xem là tiêu chí quan trọng hỗ trợ phát triển kinh tế Trong những năm qua, không chỉ NHNN mà cả Chính phủ và nhiều Bộ, ngành khác cũng rất quan tâm đến tăng trưởng tín dụng Trong điều kiện thị trường chứng khoán chưa phát triển, tín dụng khu vực ngân hàng là kênh cung ứng vốn trọng yếu phục vụ quá trình phát triển và đổi mới cơ cấu kinh tế, đổi mới trang thiết bị, kỹ thuật công nghệ cho các doanh nghiệp Việc kiểm soát tín dụng cho nền kinh tế được NHNN thực hiện trên hai phương diện: (i) NHNN không ngừng hoàn thiện cơ chế, chính sách tín dụng theo hướng thông thoáng, nâng cao quyền chủ động, tự chịu trách nhiệm của các TCTD, đồng thời đảm bảo nguyên tắc an toàn, hiệu quả Đến nay, qua nhiều lần chỉnh sửa, bổ sung, cơ chế tín dụng về cơ bản đã được hoàn thiện, một số vướng mắc trong thực tế triển khai đã dần được khắc phục; (ii) Kiểm soát mức độ tăng trưởng tín dụng

Có thể thấy mức độ kiểm soát tín dụng của NHNN theo định hướng còn khá hạn chế Trong nhiều năm, diễn biến tăng trưởng tín dụng chưa thực sự bám sát định hướng Mặc dù hàng năm, NHNN đã đặt ra chỉ tiêu định hướng, song trên thực tế, việc NHNN sử dụng các công cụ CSTT như lãi suất, nghiệp vụ tái cấp vốn… để tác động, điều tiết và kiểm soát tăng trưởng tín dụng theo định hướng vẫn thiếu đi tính hiệu quả Bảng 2.5 cho thấy trong phần lớn các năm, số thực hiện đều vượt mục tiêu đề ra Đặc biệt, năm 2007, chỉ tiêu tín dụng định hướng là 17 - 21% trong khi tín dụng thực tế tăng tới 54%; tương tự, năm

2010, chỉ tiêu tín dụng định hướng là 25% trong khi mức tăng thực tế đạt 31,19%, vượt hẳn mức định hướng Sang năm 2011 và 2012, số thực hiện lại thấp hơn so với mục tiêu, trong đó riêng năm 2012, mục tiêu đề ra khoảng 15 - 17%, song tăng trưởng tín dụng thực tế chỉ

Luận văn Kinh tế đạt 5,5% Nguyên nhân của sự sụt giảm mạnh trong tăng trưởng tín dụng xuất phát từ những khó khăn chung của nền kinh tế và quá trình điều hành CSTT

2.2.1.3 M ụ c tiêu ho ạt độ ng

Trong điều kiện thị trường tiền tệ Việt Nam chưa phát triển, khả năng cạnh tranh giữa các NHTM còn thấp, ứng xử của TCTD đối với những thay đổi của thị trường còn hạn chế, dẫn tới lãi suất của NHNN chưa mang lại hiệu ứng rõ rệt đối với lãi suất thị trường Do đó, trong bối cảnh hiện nay, NHNN chưa thể lựa chọn mục tiêu hoạt động là giá cả Thực tế, trong điều hành CSTT, NHNN chủ yếu hướng vào điều tiết lượng tiền cung ứng do Chính phủ phê duyệt hàng năm cho mục tiêu mua ngoại tệ, tái cấp vốn cho NHTM và các mục đích khác Với cách thức điều hành như vậy, thực chất NHNN đã lựa chọn mục tiêu hoạt động theo khối lượng

Hàng năm, để đảm bảo ổn định tiền tệ, NHNN cần phải xác định mức tăng trưởng tổng phương tiện thanh toán (M2) sao cho phù hợp với mục tiêu tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát và hệ số tạo tiền dự kiến của các TCTD Sau khi được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt mức cung tiền tăng thêm của năm, Thống đốc NHNN điều hành hoạt động cung ứng tiền trong phạm vi được Chính phủ phê duyệt thông qua các công cụ CSTT Với cách thức điều hành này, NHNN đã: (i) tác động vào tài sản có ngoại tệ của NHNN khi thực hiện mua, bán ngoại tệ trên thị trường ngoại tệ liên ngân hàng; (ii) tác động làm thay đổi khoản mục tài sản có trong nước ròng khi NHNN tiến hành tái cấp vốn cho các NHTM và thực hiện các mục đích khác như cho vay NSNN theo yêu cầu của Chính phủ Động thái này của NHNN có tác động làm thay đổi MB, qua đó tác động tới MS Tuy nhiên, trong điều hành lượng tiền cung ứng, khả năng kiểm soát các yếu tố làm thay đổi MB của NHNN còn khá hạn chế vì bên cạnh kế hoạch hành động của mình, NHNN cũng cần tuân thủ theo các chỉ đạo từ phía Chính phủ để theo đuổi nhiều mục tiêu khác nhau

2.2.2 Điều hành chính sách tiền tệ nhằm kiểm soát tại Việt Nam

Xu hướng của CSTT trong những năm qua về cơ bản là mở rộng có thận trọng để vừa góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, vừa kiềm chế hiệu quả tốc độ tăng giá Trong một vài thời điểm (ví dụ: đầu năm 2008 và cuối năm 2010), để hạn chế tốc độ tăng nhanh của lạm phát, NHNN đã sử dụng đồng bộ các công cụ để thắt chặt tiền tệ Tuy nhiên, do hiệu quả điều hành CSTT chưa cao cộng với sự thiếu chặt chẽ trong phối hợp với các chính sách vĩ mô khác (đặc biệt là sự phối hợp giữa CSTK – CSTT), lạm phát tiếp tục tăng cao, lên đến 11,8% trong năm 2010 và 18,1% năm 2011 (xem Bảng 2.5) Kết quả này tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững Phần này sẽ đi vào nghiên cứu và phân tích cơ chế điều hành CSTT của NHNN trong giai đoạn 2000 – 2019, từ đó xác định những vấn đề đặt ra

2.2.2.1 Điề u hành chính sách ti ề n t ệ giai đoạ n 2000 – 2007 a Giai đoạ n 2000 – 2003

Năm 2000, thực hiện nhiệm vụ phát triển kinh tế trong bối cảnh kinh tế tăng trưởng thấp và đối mặt với nguy cơ giảm phát (tăng trưởng GDP và lạm phát năm 1999 lần lượt chỉ đạt 4,8% và 0,1%), hoạt động của hệ thống ngân hàng phải đối mặt với nhiều khó khăn Trước tình hình đó, NHNN đã đề ra mục tiêu điều hành cho năm 2000 là thực hiện chính sách nới lỏng tiền tệ có thận trọng để vừa bảo đảm mục tiêu ổn định giá trị đồng tiền, kiểm soát lạm phát ở mức dưới 5%, góp phần đẩy mạnh tăng trưởng kinh tế, đồng thời thực hiện chủ trương kích cầu của Chính phủ và tiếp tục ổn định hoạt động hệ thống ngân hàng Nhìn chung trong giai đoạn 2000 – 2003, diễn biến kinh tế - tiền tệ trong nước và quốc tế diễn ra không quá phức tạp, CSTT điều hành bám khá sát các mục tiêu đã định, theo đó, kết quả tăng CPI được kiềm chế ở mức thấp, tăng trưởng kinh tế tăng dần qua các năm b Giai đoạ n 2004 – 2007

Chính phủ đặt mục tiêu tăng trưởng kinh tế cao nhằm hoàn thành mục tiêu phát triển kinh tế - xã hội 5 năm 2001 – 2005 (bình quân 7,4%/năm); năm 2005, mục tiêu tăng trưởng GDP đặt ra là 8 - 8,5% và tỷ lệ lạm phát định hướng dưới 6,5% Trong khi đó, bối cảnh kinh tế trong nước và quốc tế cho thấy nhiều diễn biến bất lợi và khó lường Mục tiêu CSTT đặt ra trong các năm 2004 và 2005 là ổn định tiền tệ, kiểm soát lạm phát, song không làm ảnh hưởng tới mục tiêu tăng trưởng kinh tế NHNN đã sử dụng nghiệp vụ thị trường mở như một công cụ trung tâm cho điều hành CSTT nhằm ổn định lãi suất – tiền tệ, hỗ trợ tích cực cho việc thực hiện mục tiêu tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát theo mục tiêu mà Quốc hội đề ra Đồng thời, giải pháp điều hành CSTT có vai trò then chốt giúp bình ổn tiền tệ trong các năm 2004 và 2005 và đạt được mức tăng trưởng cao (7,79% và 8,44%) với chủ trương ổn định tỷ giá USD/VND Thống đốc NHNN đã cam kết với công chúng là VND sẽ không giảm giá quá 1%/năm Sự cam kết này như một giải pháp tình thế có tác động mạnh mẽ tới tâm lý người dân và nhà đầu tư Tuy nhiên, xét về mặt dài hạn, việc sử dụng các biện pháp chính sách can thiệp để cam kết bình ổn tỷ giá có thể sẽ tác động tiêu cực tới sự phát triển của thị trường ngoại hối và không khuyến khích hoạt động xuất khẩu

Song, để thực hiện mục tiêu CSTT trong bối cảnh phức tạp như vậy, chủ trương ổn định tỷ giá dường như là một lựa chọn hợp lý Hỗ trợ cho chính sách ổn định tỷ giá là các giải pháp về lãi suất và dự trữ bắt buộc Cụ thể, năm 2005, NHNN đã 3 lần điều chỉnh tăng các mức lãi suất chỉ đạo nhằm hạn chế tăng trưởng tín dụng, đồng thời bảo đảm lợi tức thu được từ gửi VND có lợi hơn gửi bằng ngoại tệ, qua đó giảm áp lực dịch chuyển từ VND sang ngoại tệ

THỰC TRẠNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

2.3.1 Đặc trưng mô hình dự báo lạm phát tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Với mu ̣c tiêu điều hành của NHNN Việt Nam những năm gần đây là ổn đi ̣nh kinh tế vĩ mô, kiềm chế la ̣m phát, ổn đi ̣nh tỷ giá và thi ̣trường ngoa ̣i hối, công tác phân tích, dự báo la ̣m phát giữ một vai trò quan tro ̣ng trong việc cung cấp thông tin, dữ liệu phân tích, tạo cơ sở đề xuất khuyến nghi ̣ thực thi CSTT trình Ban lãnh đa ̣o NHNN Từ năm 2008 trở về trước, nhiệm vụ dự báo kinh tế vĩ mô – tiền tệ (trong đó có lạm phát) chủ yếu do Vụ Chính sách tiền tệ và Vụ Chiến lược phát triển ngân hàng triển khai (Nguyễn Thị Hiền, 2015) Kể từ năm 2009, công tác dự báo tiền tệ - ngân hàng bắt đầu mang tính chuyên sâu với việc Chính phủ ban hành Nghị định số 96/2008/NĐ-CP ngày 26/08/2008 quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của NHNN, trong đó có Vụ Dự báo, thống kê Trên cơ sở đó, Thống đốc NHNN lần lượt ban hành các Quyết định số 2851/QĐ-NHNN ngày 25/11/2008 và số 535/QĐ-NHNN ngày 23/03/2012 quy định về chức năng, nhiệm vụ và quyền hạn của Vụ Dự báo, thống kê Theo đó, Vu ̣ Dự báo, thống kê là đơn vi ̣ đươ ̣c NHNN giao nhiệm vu ̣ chính dự báo la ̣m phát, bên cạnh Vụ Chính sách tiền tệ cũng triển khai hoạt động này phục vụ quản lý chuyên trách và tham mưu cho Ban lãnh đạo NHNN

Dù còn nhiều khó khăn và thách thức, song từ khi thành lập đến nay, Vu ̣ Dự báo, thống kê đã từng bước tạo lập và phát triển một loạt công cu ̣ phân tích đi ̣nh lượng và dự báo la ̣m phát cho Việt Nam từ đơn giản tới phức tạp, tạo cơ sở đưa ra kết quả dự báo CPI đi ̣nh kỳ cũng như lượng hóa tác động của các nhân tố đến diễn biến la ̣m phát Trong số này, các lớp mô hình chuỗi thời gian như ARIMA, VAR, SVAR và VECM được chú trọng đầu tư, nghiên cứu và đưa vào thực nghiệm phục vụ phân tích chính sách vĩ mô và dự báo la ̣m phát ứng với từng ki ̣ch bản chính sách

Trong khuôn khổ của Luận án, tác giả lựa cho ̣n trình bày thực trạng ứng dụng lớp mô hình dự báo đơn biến ARIMA và các lớp mô hình đa biến là VAR và VECM - đây đều là các dạng thức đang được triển khai thường xuyên và đạt hiệu quả cao tại NHNN, có thể cập nhật dữ liệu liên tục và ước lượng được tác động của các biến số vĩ mô đối với la ̣m phát, do đó đáp ứng tốt khả năng dự báo nhanh nhạy, chính xác cho người sử dụng Như đã chỉ ra trong các nghiên cứu của Bùi Quốc Dũng (2014), xuất phát từ lý thuyết kinh tế ho ̣c và đặc thù riêng trong hoạt động tiền tệ – ngân hàng của Việt Nam, các nhóm tác nhân quyết định lạm phát được NHNN lựa chọn đưa vào mô hình VAR và VECM của NHNN gồm:

(i) Đa ̣i diện cho cung – cầu thi ̣trường: GDP, tổng mức bán lẻ hàng hóa, sản xuất công nghiệp, xuất khẩu - nhập khẩu, nhập siêu, cán cân thương ma ̣i

(ii) Đa ̣i diện cho CSTT: tổng phương tiện thanh toán M2, tín du ̣ng của nền kinh tế (VND, ngoa ̣i tệ), tổng tiền gửi (VND, ngoa ̣i tệ), tiền dự trữ MR, lãi suất cho vay (VND, ngoại tệ)

(iii) Đa ̣i diện cho chính sách tỷ giá: tỷ giá (tỷ giá bình quân liên ngân hàng và tỷ giá thi ̣ trường tự do)

(iv) Đa ̣i diện cho CSTT quốc tế: lãi suất hiệu du ̣ng của FED

(v) Đa ̣i diện cho thi ̣trường hàng hóa quốc tế: chỉ số giá hàng hóa quốc tế, giá dầu, chỉ số giálương thực – thực phẩm, chỉ số giá năng lươ ̣ng

(vi) Các biến giả về mùa vu ̣, thời điểm có sự thay đổi về cấu trúc (khủng hoảng tài chính )

Trong khi đó, với mô hình ARIMA của NHNN, quá trình ước lượng thực nghiệm hiện nay mới dừng lại ở việc tự hồi quy giá trị trong quá khứ của chuỗi CPI tổng thể dựa trên thủ tục Box-Jenkins Kết quả dự báo thu được

2.3.2 Dữ liệu cho mô hình dự báo Để vận hành tốt hệ thống mô hình kinh tế lươ ̣ng nói chung và các lớp ARIMA, VAR và VECM cho dự báo la ̣m phát nói riêng, cần phải thu thập đầy đủ dữ liệu kinh tế vĩ mô và tiền tệ - ngân hàng theo tháng và quý Tuy nhiên, theo lý giải của Bùi Quốc Dũng (2014) và Nguyễn Đức Trung (2017), do đặc thù thống kê Việt Nam (đặc biệt là thống kê ngoài ngành ngân hàng), một số biến vĩ mô thường không sẵn có dữ liệu cho chuỗi thời gian dài liên tục, và để khắc phục khiếm khuyết này, cán bộ chuyên trách của Vụ Dự báo, thống kê có thể tính toán và mô phỏng lại xu thế quá khứ của dữ liệu chỉ tiêu vĩ mô quan trọng dựa trên tham chiếu về mặt kỹ thuật và phương pháp tính toán của các NHTW lớn trên thế giới như FED và BOJ

Tóm lại, có thể khái quát về nguồn thu thập đầu vào cho mô hình dự báo của NHNN như sau: (i) số liệu tiền tệ - ngân hàng được thu thập hoặc ước tính ta ̣i Vu ̣ Dự báo, thống kê

- NHNN; (ii) số liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam đươ ̣c thu thập từ nguồn Tổng cu ̣c Thống kê; (iii) số liệu gắn với khu vực nước ngoài đươ ̣c thu thập từ NHTW các nước, ADB và IMF

2.3.3 Thực trạng ứng dụng mô hình dự báo tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

2.3.3.1 Th ự c tr ạ ng ứ ng d ụ ng mô hình ARIMA

Khi đề cập tới mục tiêu dự báo các biến số kinh tế nói chung và la ̣m phát nói riêng, ARIMA là phương pháp được ưa chuộng hơn cả do đây là lớp mô hình dễ sử du ̣ng, kết quả dự báo có độ chính xác cao, trừ trường hơ ̣p môi trường kinh tế vĩ mô có biến động lớn Tại NHNN Việt Nam, việc thực nghiệm ARIMA cho mục tiêu dự báo lạm phát hiện nay mới dừng lại ở việc tự hồi quy các giá trị trong quá khứ của chuỗi CPI tổng thể Theo đó, tiến hành thủ tục Box-Jenkins trên chuỗi dữ liệu CPI theo tháng của Việt Nam giai đoạn 2005 –

2019, thông qua đánh giá các biểu đồ ACF và PACF, tác giả xác định cấu trúc mô hình tối

Luận văn Kinh tế ưu có dạng ARIMA(1,1,6) Từ đó, luận án thu được kết quả dự báo trong mẫu (kèm đánh giá mức độ sai số) dựa trên cách tiếp cận của NHNN (Phụ lục 2.1) Kết quả này được tham chiếu so sánh để đánh giá chất lượng dự báo mô hình ARIMA được phát triển ở Chương 3

2.3.3.2 Th ự c tr ạ ng ứ ng d ụ ng mô hình VAR

Tại NHNN Việt Nam, cấu trúc VAR sử dụng cho dự báo lạm phát theo tháng và quý gồm biến CPI và các biến số tác động tới CPI, biến số trong nước, biến số đối ngoại, và có thể kèm theo biến giả mùa vụ (Bảng 2.6) – trong đó, các chuỗi biến đều được logarit hóa, ngoại trừ biến lãi suất để ở dạng thông thường

Bảng 2.6: Mô tả các biến trong mô hình VAR của NHNN

TT Biến số Diễn giải Nguồn TT Biến số Diễn giải Nguồn

1 CPI Chỉ số giá tiêu dùng TCTK 8 LENDING_R Lãi suất cho vay nội tệ IMF

2 NRETAIL Tổng mức bán lẻ hàng hóa

(chưa loại trừ yếu tố giá)

9 OER Tỷ giá bình quân liên ngân hàng (trung tâm)

3 RGDP Tổng sản phẩm quốc nội thực NHNN 10 ER_FM Tỷ giá thị trường tự do Reuters

4 M2 Tổng phương tiện thanh toán NHNN 11 OIL Giá dầu thô thế giới FED

5 CVND Dư nợ tín dụng nội tệ NHNN 12 FEDFUNDS Lãi suất hiệu dụng FED FED

6 CREDIT Tổng tín dụng của nền kinh tế

NHNN 13 WCP Chỉ số giá hàng hóa thế giới

7 MR Tiền dự trữ NHNN

Do đặc thù của mô hình VAR là cần phải ước lượng nhiều hệ số, với độ dài chuỗi trong vòng 15 năm (2005 – 2019), chỉ có tối đa là 180 quan sát đối với mô hình tháng và 60 quan sát đối với mô hình quý, việc lựa cho ̣n số trễ cho các mô hình ngoài việc dựa trên kiểm đi ̣nh kỹ thuật còn phải tính đến đặc thù số liệu Việt Nam, từ đó có những điều chỉnh phù hợp để các kết quả dự báo đảm bảo tốt độ tin cậy Cụ thể, các biến số tiền tệ đươ ̣c sử du ̣ng thay thế nhau trong các mô hình thực nghiệm Riêng trong mô hình tháng, biến tổng mức bán lẻ hàng hóa và di ̣ch vu ̣được sử dụng để thay thế biến RGDP của mô hình quý (do không có số liệu tháng của GDP) Theo đó, tổng số cấu trúc VAR được NHNN thiết lập là

17 mô hình, bao gồm: 7 mô hình VAR với 3 biến nội sinh (Phụ lục 2.2) và 10 mô hình VAR với 4 biến nội sinh (Phụ lục 2.3) Để đánh giá hiệu quả dự báo mô hình VAR, có thể áp dụng bộ tiêu chuẩn thống kê đo lường sai số gồm: RMSE, MAE, MAPE và hệ số Theil IC

ĐÁNH GIÁ CHUNG VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

Giai đoạn 2000 - 2019, công tác phát triển và vận hành các lớp mô hình kinh tế lượng dự báo lạm phát tại NHNN Việt Nam không ngừng được hoàn thiện và từng bước được đổi mới trong các khâu xây dựng cơ sở dữ liệu, lựa chọn biến số, chỉ định cấu trúc mô hình và đánh giá chất lượng mô hình Theo đó, mục tiêu cuối cùng mà hoạt động dự báo hướng đến là hỗ trợ tham mưu lãnh đạo cấp cao của NHNN trong việc ra quyết sách quan trọng trong điều hành CSTT, bên cạnh việc cung cấp tham chiếu cho việc thiết lập ngưỡng mục tiêu lạm phát trình Chính phủ xem xét trong từng thời kỳ

Xuất phát điểm từ phương pháp dự báo thông dụng song kỹ thuật thống kê còn đơn giản, sau 20 năm nghiên cứu và học hỏi kinh nghiệm các nước, hệ thống công cụ định lượng phục vụ dự báo lạm phát hiện nay của NHNN ngày càng đa dạng và phong phú, trong đó nổi bật là lớp mô hình chuỗi thời gian đơn biến (ARIMA) và đa biến (VAR và biến thể của VAR), bên cạnh kế hoạch hướng tới phát triển lớp mô hình kinh tế lượng vĩ mô và mô hình cân bằng động học ngẫu nhiên tổng quát (DSGE) trong tương lai Ngoài dự báo biến số vĩ mô trong điều kiện thông thường, các công cụ này cũng rất hữu dụng cho mục đích phân tích chính sách và dự báo theo các kịch bản chính sách chỉ định Theo thời gian, mức độ hoàn thiện và năng lực dự báo của các lớp mô hình tại NHNN ngày càng được nâng lên, qua đó đã hỗ trợ đắc lực cho công tác định hướng, hoạch định và điều hành CSTT Có thể coi đây là một trong những điểm sáng quan trọng xuất phát từ phía NHNN góp phần vào việc thực hiện mục tiêu kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô, bảo đảm an sinh xã hội và phát triển bền vững Minh chứng rõ rệt nhất cho nhận định trên thể hiện thông qua xu thế giảm mạnh và hội tụ ổn định về mức thấp (dưới 4%) của biến động lạm phát tại Việt Nam (xem Hình 2.1)

Trong bối cảnh hội nhập sâu rộng, yêu cầu phát triển các lớp mô hình dự báo (đặc biệt về chiều sâu) tại NHTW ngày càng khắt khe và phức tạp để bắt kịp những bước tiến mới của thời đại và thị trường Theo đó, tác giả thấy rằng bên cạnh kết quả đạt được, công

Luận văn Kinh tế tác xây dựng và vận hành mô hình dự báo lạm phát phục vụ điều hành CSTT của NHNN Việt Nam những năm qua còn bộc lộ một số tồn tại sau:

Th ứ nh ấ t, năng lực và chất lượng dự báo lạm phát của NHNN nhìn chung còn thấp so với những yêu cầu khắt khe của điều hành CSTT và quản lý, giám sát tiền tệ - ngân hàng một cách chủ động, linh hoạt và hiệu quả Mặc dù hệ thống mô hình dự báo hiện tại của NHNN bước đầu đã đón định được xu thế của lạm phát và những nhân tố tác động chủ yếu, song kết quả dự báo trong trung, dài hạn còn chênh lệch khá lớn so với thực tế

Th ứ hai, dự báo trong ngắn hạn sử dụng mô hình ARIMA tại NHNN hiện nay mới dừng ở việc thực nghiệm trực tiếp với chuỗi CPI tổng thể, vì vậy hiệu quả dự báo thu được chưa cao và hàm lượng thông tin tiên liệu còn thấp Hơn nữa, với cách thức triển khai hiện tại, nhu cầu xác định nguyên nhân chủ chốt và lượng hóa sự đóng góp của chúng vào biến động chung của giá cả cũng khó đạt được Giải quyết thấu đáo những tồn tại trên, kinh nghiệm của NHTW Macedonia và Philippines gợi ý việc thực nghiệm ARIMA trên dữ liệu phân tổ chuỗi giá các nhóm hàng thành phần trong rổ CPI có thể là một phương án phù hợp dành cho NHNN

Th ứ ba, mặc dù cấu trúc mô hình dự báo đa biến (VAR và VECM) của NHNN đã bao quát khá toàn diện các kênh truyền dẫn cơ bản của CSTT, song nếu đánh giá chặt chẽ hơn nữa từ giác độ tiếp cận kinh tế học cơ cấu và kinh tế học tiền tệ, một số điểm thiếu sót sau có thể được cân nhắc hiệu chỉnh:

(i) Từ phía cầu, kinh nghiệm thực hành dự báo tại các NHTW lớn trên thế giới và kết quả của các nghiên cứu trước đây (ví dụ: Ito và Sato, 2008; Bùi Quốc Dũng, 2014; Đặng Thị Quỳnh Anh và cộng sự, 2019 ) cho thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát được phản ánh chính xác và rõ nét nhất thông qua nghiên cứu chỉ tiêu “chênh lệch sản lượng” (đo lường sai biệt giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng) thay vì doanh số bán lẻ thực hay giá trị sản xuất công nghiệp như đang được sử dụng tại NHNN

(ii) Yếu tố lạm phát kỳ vọng vẫn chưa được xem xét trong cấu trúc thực nghiệm của NHNN, nguyên nhân có lẽ là do số liệu này vẫn đang trong quá trình nghiên cứu, đo lường thử nghiệm chứ chưa được công bố rộng rãi tại Việt Nam

(iii) Trong mô hình VECM, việc NHNN mới chỉ xem xét tổng tín dụng của nền kinh tế như một đại diện cho cú sốc CSTT tác động tới giá dường như chưa chuẩn xác và đầy đủ

Về khía cạnh này, nghiên cứu của Bùi Quốc Dũng (2014) gợi ý có thể thay thế (hoặc bổ sung) chỉ tiêu M2 đưa vào mô hình bởi lẽ hiện nay, tăng trưởng M2 luôn được xem là mục tiêu điều hành hàng đầu của CSTT tại Việt Nam, và đồng thời M2 cũng phản ánh rõ nét hơn cả tác động của việc NHNN mở rộng (thắt chặt) cung tiền tới biến động giá cả thực tế tại Việt Nam

(iv) Trong cấu trúc VECM hiện tại của NHNN, việc sử dụng tỷ giá bình quân liên ngân hàng (OER) có lẽ chưa thực sự phù hợp với nhịp phát triển năng động của kinh tế Việt

Nam, đặc biệt trong một thời kỳ dài trước khi NHNN công bố “tỷ giá trung tâm” kể từ tháng 1/2016, phản ứng điều chỉnh chỉ tiêu này thường chậm hơn khá nhiều so với diễn biến thực trên thị trường Thay vào đó, tác giả khuyến nghị NHNN có thể sử dụng các chỉ tiêu thay thế khác có tính định hướng thị trường hơn, ví dụ như tỷ giá của NHTM hay tỷ giá thị trường tự do

(v) Mô hình thực nghiệm VECM của NHNN dường như vẫn đang bỏ ngỏ các nhân tố chủ chốt về phía tổng cung tác động tới giả cả, ví dụ: tiền lương của nền kinh tế, chỉ số giá nhập khẩu hay chỉ số giá sản xuất Điều này có thể tác động tới kết quả phân tích thực nghiệm mối quan hệ giữa các biến số vĩ mô và lạm phát, cũng như ảnh hưởng tới mức độ chính xác của dự báo, do đã bỏ ngỏ một kênh truyền dẫn quan trọng về mặt lý thuyết

(vi) Đặc trưng mùa vụ chưa được tính tới trong các mô hình dự báo đa biến tại NHNN Việt Nam Theo đề xuất của tác giả, việc bổ sung biến giả mùa vụ gắn với các thời điểm giá cả biến động cao/thấp một cách bất thường trong năm (ví dụ: tết nguyên đán, các tháng cuối của năm tài chính ) khi nghiên cứu một nền kinh tế Á Đông đặc thù Việt Nam là việc làm cần thiết

2.5.3 Nguyên nhân của tồn tại

ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT

ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH ARIMA

3.1.1 Lí do lựa chọn mô hình

Tác giả sử du ̣ng mô hình ARIMA kết hợp phương pháp Box-Jenkins để dự báo la ̣m phát tháng ta ̣i Việt Nam trong ngắn hạn xuất phát từ những ưu điểm sau:

Th ứ nh ấ t, trong mọi trường hơ ̣p, mô hình ARIMA cung cấp kết quả dự báo ngắn ha ̣n đáng tin cậy nhất trong các phương pháp dự báo

Th ứ hai, mô hình ARIMA có phương pháp luận đơn giản, dễ sử du ̣ng, phù hơ ̣p với mu ̣c tiêu nghiên cứu

Th ứ ba, tác giả mong muốn ho ̣c hỏi, kế thừa kinh nghiệm sử du ̣ng mô hình ARIMA trong dự báo la ̣m phát từ các nghiên cứu trước đó, qua đó góp phần định hướng nâng cao hiệu quả dự báo tại Việt Nam

Hình 3.1: Diễn biến CPI tổng thể của Việt Nam, 2005 – 2019

Trục trái: chỉ số CPI (20100); Trục phải: tỷ lệ lạm phát (% mom)

Nguồn: Tổng cục Thống kê (2020) Đề tài sử dụng chuỗi số liệu CPI tần suất tháng từ 2005m1 – 2019m12 Đây là giai đoa ̣n bao hàm hai thời kỳ lạm phát đặc thù trong bối cảnh nghiên cứu: (i) giai đoa ̣n 2005 –

2007, la ̣m phát bắt đầu tăng tốc sau một chu kỳ ổn đi ̣nh ở mức thấp; (ii) giai đoạn 2008 –

2012, lạm phát cao đột biến, vượt ngưỡng 20% (so với cùng kỳ), đặc biệt tại thời điểm tháng 8/2008 (28,35%) và tháng 8/2011 (23,03%) Để loa ̣i bỏ yếu tố mùa vu ̣ và tác động của

Luận văn Kinh tế các cú sốc lớn về la ̣m phát trong giai đoa ̣n 2005 – 2019, số liệu CPI theo tháng được quy đổi về cùng một gốc (2010 = 100) dưới da ̣ng chỉ số và được thu thập từ Tổng cu ̣c Thống kê

Quan sát Hình 3.1, có thể nhận thấy xu thế tăng liên tục của CPI tổng thể qua các năm với mức tăng cao đột biến vào các năm 2008 và 2011 do sức ép tăng giá dầu và giá lương thực thế giới Các năm còn lại, chỉ số này về cơ bản tăng khá ổn định Trong quá trình thực nghiệm mô hình ARIMA, để có thể phân tích, đánh giá chính xác hơn diễn biến chỉ số giá trong ngắn hạn, tác giả sử dụng tỷ lệ lạm phát theo tháng (mom), được xác định theo công thức sau:

- 𝜋 𝑡 𝑚𝑜𝑚 : tỷ lệ lạm phát theo tháng (%) ở thời điểm t;

- CPI t , CPI t-1 : chỉ số giá tiêu dùng tại tháng t và (t - 1)

3.1.3 Thiết lập cấu trúc mô hình theo phương pháp Box-Jenkins Để dự báo CPI tổng thể (đặt là biến CPI), tác giả tiến hành dự báo CPI tháng của 10 nhóm hàng hóa thành phần chính bao gồm: hàng ăn và di ̣ch vu ̣ ăn uống (CPI1); đồ uống và thuốc lá (CPI2); may mặc, mũ nón, giày dép (CPI3); nhà ở, điện, nước và vật liệu xây dựng (CPI4); thiết bi ̣ và đồ dùng gia đình (CPI5); Thuốc men và di ̣ch vu ̣ y tế (CPI6); Giao thông và bưu chính (CPI7); Giáo dục (CPI8); Văn hóa, giải trí và du li ̣ch (CPI9); Hàng hóa và di ̣ch vu ̣ khác (CPI10)

Tiến hành kiểm đi ̣nh nghiệm đơn vi ̣ theo phương pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF) - tiêu chuẩn SIC và Phillips-Perron (PP), tác giả xác đi ̣nh được các chuỗi CPI1, CPI2, CPI3, CPI4, CPI5, CPI6, CPI7, CPI9, CPI10 dừng sai phân bậc nhất - I(1); riêng chuỗi CPI8 dừng sai phân bậc hai - I(2) (Phụ lục 3.1) Để xác định p và q cho mô hình ARIMA, tác giả tiến hành lựa chọn thực nghiệm

156 phương trình ứng với 10 nhóm hàng hóa dựa trên quan sát biểu đồ tự tương quan và tương quan riêng phần với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews 11 Bộ tiêu chí được sử dụng để lựa chọn cấu trúc mô hình dự báo tối ưu bao gồm: (1) độ nhiễu (σ 2 ) của mô hình là nhỏ nhất; (2) R 2 hiệu chỉnh đạt cực đại; (3) các chỉ tiêu thống kê AIC và SBIC đạt giá trị nhỏ nhất Từ đó, tác giả thu được kết quả mô hình dự báo CPI đối với 10 nhóm hàng hóa thành phần và CPI tổng thể theo phương pháp Box-Jenkins (mô hình ARIMA) như tại Phụ lục 3.2

Giá trị R 2 hiệu chỉnh = 0,639 thu được hàm ý mô hình giải thích được 63,9% biến động của chuỗi CPI Vì vậy, mô hình có chất lượng khá tốt và hoàn toàn thích hợp cho việc dự báo lạm phát trong ngắn hạn

3.1.4.1 K ế t qu ả d ự báo CPI 10 nhóm hàng hóa và CPI t ổ ng th ể giai đoạ n 2020m1 – 2020m3

Bảng 3.1: Dự báo CPI tổng thể và thành phần, 2020m1 – 2020m3 (% mom)

CPI hàng ăn, dịch vụ ăn uống

CPI đồ uống, thuốc lá

CPI may mặc, mũ nón, giày dép

CPI nhà ở, điện nước, VLXD

CPI thiết bị, đồ dùng gia đình

CPI thuốc men, dịch vụ y tế

CPI giao thông, bưu chính

CPI văn hóa, giải trí, du lịch

CPI hàng hóa, dịch vụ khác

Nguồn Tính toán của tác giả 3.1.4.2 K ế t qu ả d ự báo CPI t ổ ng th ể trong m ẫ u

Sử dụng mô hình ARIMA với chuỗi dữ liệu 2005m1 – 2019m9, kết quả kiểm định độ tin cậy dự báo cho 3 tháng cuối năm 2019 so với thực tế như ở Bảng 3.2

Bảng 3.2: CPI dự báo và thực tế theo nhóm hàng hóa, 2019m10 – 2019m12

Nguồn Tính toán của tác giả

Biểu đồ mô tả chi tiết kết quả dự báo CPI trong mẫu đối với từng nhóm hàng hóa sử dụng mô hình ARIMA được trình bày ở Phụ lục 3.3

Bảng 3.3: Đánh giá hiệu quả dự báo CPI tổng thể, 2019m10 – 2019m12

Thời gian Dự báo Thực hiện Sai số

Nguồn Tính toán của tác giả

Kết quả dự báo mô hình ARIMA cho thấy xu hướng trong ngắn hạn có sự thống nhất cao với thực tiễn (trong khoảng thời gian 3 tháng với điều kiện không có sốc mạnh từ bên ngoài) với mức sai số giảm hẳn so với cấu trúc ARIMA (1,1,6) được áp dụng tại NHNN (Phụ lục 2.1) Bảng kết quả cũng cho thấy một số nhóm hàng hóa được dự báo khá sát với thực tiễn, cụ thể là các nhóm không chịu ảnh hưởng của chính sách quản lý giá như nhóm thiết bị và đồ dùng gia đình; nhóm may mặc, mũ nón, giày dép; đồ uống và thuốc lá và hàng hóa dịch vụ khác Một số nhóm hàng hóa cơ bản chịu ảnh hưởng có tính chu kỳ và hàng hóa chịu ảnh hưởng của chính sách quản lý giá của Nhà nước như: thuốc men và dịch vụ y tế; giáo dục; giao thông và bưu chính; hàng ăn và dịch vụ ăn uống, về cơ bản, được tác giả dự báo đúng xu hướng với mức sai số rất nhỏ trong khoảng cho phép (dưới 5%)

Hình 3.2: Diễn biến CPI tổng thể và CPI thành phần, 2018m1 - 2020m3

(2020m1 - 2020m3 là số dự báo; % mom)

Nguồn: Tổng cục Thống kê (2020)

Hình 3.2 và Bảng 3.2 cho thấy các nhóm mặt hàng thuốc men và dịch vụ y tế, giáo dục, giao thông và bưu chính tăng cao và biến động mạnh nhất trong số 10 nhóm hàng hóa, theo đó bám sát lộ trình điều chỉnh các mặt hàng này theo giá thị trường (phù hợp với thực tế giai đoạn 2018 – 2020) Trong 3 tháng cuối năm 2019 và dự báo 3 tháng đầu năm 2020, tính chu kỳ của việc tăng giá các nhóm hàng hóa này sẽ lặp lại, tuy nhiên, biên độ dao động

CPI hàng ăn, dịch vụ ăn uống CPI đồ uống, thuốc lá CPI may mặc, mũ nón, giày dép CPI nhà ở, điện nước, VLXD CPI thiết bị, đồ dùng gia đình CPI thuốc men, dịch vụ y tế CPI giao thông, bưu chính CPI giáo dục

CPI văn hóa, giải trí, du lịch CPI hàng hóa, dịch vụ khác CPI tổng thể

Luận văn Kinh tế ngày càng được thu hẹp Mặc dù chịu ảnh hưởng gần đây của việc tăng giá dầu, song mức độ biến động của nhóm giao thông và bưu chính kể từ 2019m6 đến nay sẽ không còn quá lớn CPI của nhóm hàng ăn và dịch vụ ăn uống (trong đó có lương thực, thực phẩm) dự báo cho các tháng đầu năm 2020 sẽ trải qua những đợt tăng mạnh, một phần do ảnh hưởng của dịch tả lợn châu Phi - nguồn cung thịt lợn giảm làm cho giá thịt lợn tăng, song nguyên nhân chủ yếu xuất phát từ nhu cầu tiêu dùng lương thực, thực phẩm tăng mạnh trong dịp Tết nguyên đán và kể từ thời điểm bùng phát dịch viêm phổi cấp do chủng mới của virus Corona (COVID-19) vào giữa tháng 1/2020

3.1.4.3 Đóng góp củ a các nhóm hàng hóa trong CPI t ổ ng th ể

Bảng 3.4: Đóng góp của các nhóm hàng hóa trong CPI tổng thể (%)

(giai đoạn 2020m1 - 2020m3 là số dự báo)

Quyền số 36.12 3.59 6.37 15.73 7.31 5.04 12.26 5.99 4.29 3.3 Đóng góp của các nhóm hàng hóa trong CPI tổng thể (%)

Nguồn: Tính toán của tác giả

Việc dự báo chi tiết 10 nhóm hàng hóa trong rổ tính CPI còn cho phép đánh giá tác động và mức đóng góp của các nhóm hàng thành phần tới CPI tổng thể Cập nhật quyền số tính CPI (%) của 10 nhóm hàng hóa giai đoa ̣n 2015 – 2020, kết quả dự báo trong 3 tháng đầu năm 2020 cũng cho thấy nhóm hàng ăn và di ̣ch vu ̣ ăn uống; nhà ở, điện nước và vật liệu xây dựng; giao thông và bưu chính là 3 nhóm hàng hóa đóng góp chủ chốt (ảnh hưởng lớn nhất) vào CPI tổng thể trong các tháng 6, 7, 8 do ảnh hưởng của việc tăng giá dầu và nhu cầu ăn uống (ăn uống ngoài gia đình) tăng cao vào thời điểm nghỉ hè Từ tháng 9 - 11/2019, CPI nhóm thuốc men và di ̣ch vu ̣ y tế và nhóm giáo du ̣c cũng có chiều hướng tăng và ảnh hưởng ma ̣nh hơn tới CPI tổng thể, tuy nhiên tác động của hai nhóm hàng này giảm dần khi bước sang tháng 12/2019 CPI của các nhóm hàng hóa khác tương đối ổn đi ̣nh và có xu hướng tăng nhẹ như đồ uống và thuốc lá; may mặc, mũ nón, giày dép; thiết bị và đồ dùng gia đình bưu chính viễn thông và hàng hóa di ̣ch vu ̣ khác.

ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN MÔ HÌNH VECM

3.2.1 Lí do lựa chọn mô hình

Tác giả lựa cho ̣n mô hình VECM để dự báo la ̣m phát theo tháng và quý trong trung hạn bởi các lý do cơ bản sau:

Th ứ nh ấ t, về lý thuyết, mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM) là một dạng thức của mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM), song ưu việt hơn ECM ở chỗ nó được phát triển trên nền tảng lý thuyết của mô hình VAR và đồng thời cũng dựa trên lý thuyết về đồng tích hơ ̣p của các biến số

Th ứ hai, mô hình VECM là một da ̣ng của mô hình VAR tổng quát, được sử du ̣ng trong trường hơ ̣p dữ liệu có tồn ta ̣i chuỗi dữ liệu là không dừng và chứa đựng mối quan hệ đồng tích hơ ̣p, nhờ đó có thể khắc phu ̣c được một số nhược điểm của mô hình VAR da ̣ng chuẩn: (1) Đo lường hiện tượng đồng tích hơ ̣p giữa nhiều biến trong mô hình, tránh được một số lỗi của mô hình OLS thông thường như hồi quy giả mạo hoặc tự tương quan; (2) Nâng cao hiệu quả và độ chính xác của dự báo

Th ứ ba, mô hình VECM có tích hơ ̣p cả yếu tố dài ha ̣n (cân bằng dài ha ̣n) giúp hiệu chỉnh các biến động ngắn ha ̣n Vì vậy, năng lực dự báo của mô hình VECM về lý thuyết tốt hơn hẳn so với ECM và VAR Vì vậy, việc sử du ̣ng mô hình này sẽđảm bảo kết quả dự báo đáng tin cậy, nhờ đó đáp ứng hiệu quả yêu cầu nghiên cứu

Th ứ t ư , VECM là công cụ được ứng dụng khá phổ biến trên thế giới cũng như ta ̣i Việt Nam để dự báo la ̣m phát trong trung ha ̣n Theo đó, đề tài có thể ho ̣c hỏi, tham khảo và phân tích kinh nghiệm từ các nghiên cứu trước đây nhằm tiếp tục cải tiến, nâng cao hiệu quả dự báo của mô hình VECM Các nghiên cứu nổi bật đã từng áp dụng thành công mô hình VECM phục vụ công tác dự báo biến số vĩ mô có thể kể đến: Võ Trí Thành và cộng sự

(2001) với mô hình VAR và ECM đánh giá mối quan hệ giữa tiền tệ, CPI, tỷ giá và giá tri ̣ sản lượng công nghiệp thực tế với dữ liệu từ năm 1992 – 1999; Bùi Quốc Dũng và Hoàng Việt Phương (2014) sử du ̣ng mô hình VECM để dự báo CPI theo tháng và quý với dữ liệu nghiên cứu từ 2000 – 2013

Quá trình thực nghiệm dự báo VECM được thực hiện theo các bước sau:

- Bước 1: Lựa chọn biến số và xác định cấu trúc dữ liệu

- Bước 2: Kiểm đi ̣nh nghiệm đơn vi ̣ (tính dừng) theo phương pháp ADF và PP cho các chuỗi dữ liệu ở dạng đơn vi ̣ I(0) và sai phân bậc nhất I(1) Đây là điều kiện tiên quyết để đảm bảo kết luận được đưa ra có ý nghĩa trong phân tích và dự báo chuỗi thời gian, đồng thời làm tăng độ chính xác và tin cậy của mô hình (Huỳnh Thi ̣ Cẩm Hà và cộng sự, 2014)

- Bước 3: Xác đi ̣nh độ trễ tối ưu, kiểm đi ̣nh tự tương quan của phần dư và sự ổn đi ̣nh của mô hình

- Bước 4: Kiểm đi ̣nh mối quan hệ dài ha ̣n dựa trên việc xác đi ̣nh sự tồn ta ̣i của vector đồng liên kết Johansen, từ đó xác đi ̣nh phương trình đồng liên kết và đánh giá tác động của các biến số

- Bước 5: Áp dụng mô hình VECM để tiến hành dự báo lạm phát (trong mẫu và ngoài mẫu), xây dựng các kịch bản và đánh giá chất lượng dự báo của mô hình

3.2.2 Lựa chọn biến số và cấu trúc dữ liệu

Qua lược khảo nghiên cứu trước đây về các nhân tố tác động tới lạm phát, tác giả tiến hành xây dựng mô hình dự báo VECM dựa trên sự kết hợp giữa giác độ tiếp cận kinh tế học cơ cấu và kinh tế học tiền tệ Theo đó, lạm phát không chỉ dừng lại là hiện tượng tiền tệ do những méo mó trên thị trường tiền tệ trong nước, mà đây thực ra là hệ quả từ các tác nhân cầu kéo/chi phí đẩy (Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành, 2010) Theo nghiên cứu của Chhibber (1991) và một số công trình thực nghiệm gần đây gắn với nền kinh tế nhỏ, mở, tác giả phân tách mức giả cả chung thành hai cấu phần: (i) giá hàng hóa thương mại PT (giá hàng hóa, dịch vụ mà nước đó xuất khẩu hoặc nhập khẩu) và (ii) giá

Luận văn Kinh tế hàng hóa phi thương mại PN (giá hàng hóa, dịch vụ được sản xuất và tiêu dùng trong nước) Mối quan hệ này được minh họa như sau: logP = α logP T + (1 - α) logP N (0 < α < 1) (3.1) Đối với hàng hóa thương mại, những thay đổi về giá phụ thuộc vào sự thay đổi của giá hàng hóa quốc tế (logP F ) và thay đổi về tỷ giá hiện tại (logE): logP T = logP F + logE (3.2) Đối với hàng hóa phi thương mại, giá cả được quyết định bởi tương quan giữa tổng cung và tổng cầu tại thị trường trong nước Cụ thể:

(i) T ừ phía c ầ u: các nhân tố như thu nhập Y, lãi suất R, giá tài sản W, cán cân ngân sách (G - T) thay đổi có thể tạo ra dư cầu và tác động tới lạm phát Do đó, chúng được đặt vào nhóm tác nhân lạm phát do cầu kéo

𝑙𝑜𝑔𝑃 𝑁 𝐷 = 𝐹 (𝑌, 𝑅, 𝑊, 𝐺 − 𝑇) (3.3) (ii) T ừ phía cung: theo mô hình tăng giá chuẩn của Bruno (1979) và Gordon

(1975), giá hàng hóa phi thương mại được xác định là hàm của chi phí lao động (W C ), chi phí đầu vào (M C ) (gồm các hàng hóa trung gian nhập khẩu và sản xuất trong nước) và sự tăng giá từ phía cung (M U ) do thị trường không hoàn hảo Các nhân tố này thuộc nhóm tác nhân chi phí đẩy, tác động lên lạm phát trong nước:

Trong đó, M U thể hiện sự tăng giá theo những thay đổi của nền kinh tế khi cầu vượt mức và bản thân điều này dẫn đến lượng tiền thực trên thị trường tiền tệ trong nước dư thừa (Excess real money balances - EMB) Do có những khó khăn nhất định trong việc lượng hóa MU, nhiều học giả xem xét sử dụng thước đo thay thế là EMB Trong đó: ΔEMB = F (M S , M D ) = F (M S , Y, R, P E ) (3.5)

Trong đó: M S và M D thể hiện cung và cầu tiền Thị trường tiền tệ đạt trạng thái cân bằng khi EMB = 0; Y, R, P E lần lượt là sản lượng, lãi suất và mức giá kỳ vọng

Từ các phương trình (1) → (5), tác giả thu được dạng hàm tổng quát các nhân tố quyết định lạm phát theo phương trình (6), được chia thành 4 nhóm chính sau: (i) giá của khu vực nước ngoài; (ii) tỷ giá; (iii) cầu kéo; (iv) chi phí đẩy ΔP = F [ΔP F , ΔE, ΔY, ΔR, ΔW, Δ(G - T), ΔP E , ΔM S , ΔW C , ΔM C ] (3.6)

SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ MÔ HÌNH DỰ BÁO

Trước khi đưa ra đánh giá và so sánh chuyên sâu về hiệu quả mô hình, tác giả tóm lược kết quả dự báo thu được từ quá trình phát triển thực nghiệm như sau:

(1) Mô hình ARIMA: Kết quả dự báo 3 tháng đầu năm 2020 (Bảng 3.1)

(2) Mô hình VECM: Kết quả dự báo các biến nội sinh tần suất tháng và quý cho năm

2020 (dựa trên 2 kịch bản chi phối) như sau: x Theo tần suất tháng: Lạm phát bình quân dao động từ -1,23% đến -1,07%

→ Phản ánh tình trạng giảm phát (Bảng 3.8) x Theo tần suất quý: Lạm phát bình quân dao động từ -2,13% đến -2,11%

→ Phản ánh tình trạng giảm phát (Bảng 3.9)

3.3.1 Đánh giá hiệu quả mô hình ARIMA

Dựa trên giả đi ̣nh không có cú sốc lớn nào như cung tiền, tín du ̣ng, lãi suất, tỷ giá, giá dầu, lãi suất hiệu dụng của FED tác động đến nền kinh tế, đồng thời CPI chỉ chi ̣u tác động của tính chu kỳ hàng năm và các yếu tố lũy kế từ giai đoa ̣n trước, kết quả dự báo của tác giả theo mô hình ARIMA cho thấy: CPI các tháng 1, 2, 3 năm 2020 lần lượt là 1,88%, 1,39%, 0,72% Về nguyên tắc, các phép đo sai số dự báo của mô hình càng nhỏ thì độ chính xác của dự báo càng cao Sau khi thử nghiệm 156 phương trình và loa ̣i bỏ các AR, MA không có ý nghĩa thống kê đối với mô hình ARIMA của 10 nhóm hàng hóa và CPI tổng thể, tác giả lựa chọn kết quảước lượng CPI của 10 nhóm hàng hóa và CPI tổng thể có độ nhiễu, AIC và SBIC đạt giá trị nhỏ nhất Quá trình dự báo CPI các nhóm hàng hóa đầu vào, từ đó dự báo CPI tổng thể cho thấy mô hình phản ánh khá chuẩn xác xu thế và mức độ biến động của CPI các nhóm hàng hóa và CPI tổng thể, đặc biệt các nhóm hàng hóa không chi ̣u ảnh hưởng trực tiếp từ việc điều chỉnh giá của nhà nước Với R 2 = 0,639 và sai số dưới 5%, năng lực dự báo của mô hình đối với la ̣m phát nhìn chung khá tốt Kiểm nghiệm quá khứ, dự báo mức tăng CPI các tháng 10, 11, 12 năm 2019 đạt 0,62%, 1,04%, 1,41%, trong khi số thực tế là 0,62%, 0,95%, 1,50% (sai số ước tính dưới 5%) một lần nữa khẳng định về năng lực dự báo tốt của mô hình ARIMA Việc cập nhật tác động tăng/giảm của giá xăng dầu vào cuối năm 2019 - đầu năm 2020 và tác động của việc tăng giá vào di ̣p Tết được kỳ vọng giúp cải thiện hơn nữa độ chính xác của dự báo

Việc dự báo chi tiết 10 nhóm hàng hóa trong rổ CPI còn cho phép đánh giá tác động, mức độ đóng góp của các nhóm hàng hóa thành phần tới CPI tổng thể Kết quả dự báo 3 tháng đầu năm 2020 cho thấy nhóm hàng ăn và di ̣ch vu ̣ ăn uống; nhà ở, điện nước và vật liệu xây dựng; giao thông và bưu chính là 3 nhóm hàng hóa đóng góp chủ chốt nhất vào CPI tổng thể trong các tháng 6, 7, 8 do ảnh hưởng của việc tăng giá dầu và nhu cầu ăn uống (ăn uống ngoài gia đình) tăng cao vào thời điểm nghỉ hè; kể từ tháng 9 - 11/2019, CPI nhóm thuốc men và di ̣ch vu ̣ y tế và nhóm giáo du ̣c cũng có chiều hướng tăng và ảnh hưởng ma ̣nh hơn tới CPI tổng thể, tuy nhiên tác động của 2 nhóm hàng hóa này giảm dần khi bước sang tháng 12/2019

3.3.2 Đánh giá hiệu quả mô hình VECM

Với việc lựa cho ̣n các biến vĩ mô chủ chốt tác động tới la ̣m phát, xác đi ̣nh các nhân tố ngoa ̣i sinh (giá dầu, giá cả hàng hóa thế giới và lãi suất hiệu dụng của FED) và loa ̣i trừ

Luận văn Kinh tế hiện tượng đồng tích hơ ̣p, mô hình VECM dựa trên cấu trúc thích hợp giúp cung cấp kết quả dự báo lạm phát theo tháng và quý, từ đó tác giả có thể dự báo la ̣m phát bình quân theo năm Từ kết quả dự báo CPI các tháng trong năm 2020, tác giả tính toán được mức tăng CPI bình quân năm 2020 dao động trong khoảng -1,23% đến -1,07%; Kết quả dự báo CPI các quý cũng cho thấy xu thế tương tự đối với tình hình lạm phát của năm 2020, theo đó mức tăng CPI bình quân năm 2020 nằm trong khoảng -2,13 đến -2,11% Kết quả kiểm tra tính ổn đi ̣nh cho thấy mô hình đáp ứng tốt yêu cầu này; kết quả hàm phản ứng Cholesky cũng đã chỉ ra mức độ tác động của các cú sốc của IIP_GAP, CPI, M2, LENDING_R, ER_VCB, PPI và WAGE đối với biến cần dự báo (CPI) và ngược la ̣i, đảm bảo sự phù hơ ̣p và gắn kết tốt với lý thuyết kinh tế ho ̣c và cơ sở lý thuyết về la ̣m phát

Phát huy tốt những ưu thế sẵn có của mô hình VECM và kỹ thuật mô hình chuẩn xác với rất nhiều kiểm đi ̣nh được sử du ̣ng như: kiểm đi ̣nh tính dừng, kiểm đi ̣nh độ trễ, kiểm đi ̣nh tính ổn đi ̣nh của mô hình, kiểm đi ̣nh nhân quả giữa các biến, phân rã Cholesky , có thể khẳng đi ̣nh mô hình VECM là một công cu ̣ hữu hiệu để dự báo la ̣m phát trong trung hạn Việc xác đi ̣nh và loa ̣i bỏ hiện tượng đồng liên kết giữa các biến trong mô hình đã góp phần làm tăng tính chính xác của kết quả dự báo so với mô hình VAR Mặt khác, chất lượng dự báo của mô hình có thể được cải thiện hơn nữa thông qua dự báo từng biến của mô hình (phương pháp One-step Forecast) Cùng với đó, việc xem xét bổ sung các nhân tố tác động đến la ̣m phát như chỉ số giá nhập khẩu, giá xăng dầu trong nước sẽ góp phần hoàn thiện kết quả dự báo của mô hình trong thời gian tới

3.3.3 So sánh hiệu quả dự báo của hai mô hình

Trong khi mô hình ARIMA chỉ sử du ̣ng chuỗi CPI tháng trong quá khứ và CPI tháng của 10 nhóm hàng hóa thành phần thì mô hình VECM bao hàm nhiều biến số vĩ mô hơn và quá trình kiểm đi ̣nh các biến cũng như mối quan hệ giữa các biến được thực hiện khá kỹ lưỡng, vì vậy, về mặt phương pháp luận, mô hình VECM đã khẳng đi ̣nh tính ưu việt hơn trong dự báo la ̣m phát so với mô hình ARIMA Xét về thực tế, với độ dài đủ lớn của chuỗi dữ liệu (2005 – 2019) kết hợp với các bài kiểm đi ̣nh chặt chẽ trong quá trình thực nghiệm, VECM cung cấp kết quả dự báo CPI tháng và quý trong trung ha ̣n (1 năm) với độ tin cậy và chính xác hơn hẳn ARIMA (vốn chủ yếu dự báo ngắn ha ̣n) Hơn nữa, với việc dự báo các ki ̣ch bản khác nhau của biến ngoa ̣i sinh (được kiểm soát bởi một hoặc một vài tác nhân chi phối), chúng ta hoàn toàn có thể xây dựng các ki ̣ch bản dự báo CPI theo tháng và quý thông qua mô hình VECM, trong khi mô hình ARIMA chỉđưa ra được điểm dự báo

Quá trình thực nghiệm chỉ ra rằng, bắt đầu từ tháng thứ 3, kết quả dự báo theo mô hình ARIMA bắt đầu sai lệch nhiều hơn so với số thực tế, đặc biệt nếu không cập nhật diễn biến từng tháng trước liền kề để dự báo cho tháng sau; trong khi đó, kết quả mô hình VECM cho kết quả dự báo với mức độ sai lệch không quá lớn (dưới 2,5%), cụ thể với tần suất tháng: CPI của 2019m1 tăng 2,72% (chênh lệch 0,16% so với thực tế); CPI của 2019m12

Luận văn Kinh tế tăng 4,10% (chênh lệch 1,12%); với tần suất quý: CPI của 2019q1 tăng 2,70% (chênh lệch 0,07%), CPI của 2019q4 tăng 2,90% (chênh lệch 0,76%) Từ các dẫn chứng trên, có thể thấy mô hình VECM cung cấp kết quả dự báo ổn định, chính xác và đáng tin cậy hơn Việc đưa ra khoảng dự báo của mô hình VECM (chẳng ha ̣n, khoảng dự báo bình quân năm 2020 theo mô hình tần suất tháng từ -1,23% đến -1,07%; theo tần suất quý đạt từ -2,13% đến - 2,11%) đảm bảo độ tin cậy và khả năng phù hơ ̣p cao hơn với thực tế so với dự báo điểm của mô hình ARIMA (CPI tháng 1, 2, 3 năm 2020 lần lượt đạt 1,88%, 1,39%, 0,72% đi kèm giả đi ̣nh trong điều kiện ổn đi ̣nh, không có cú sốc lớn tác động đến nền kinh tế)

Về cả lý thuyết và thực tế triển khai, kết quả của cả hai mô hình đều khẳng đi ̣nh la ̣m phát (biểu hiện bằng chỉ số CPI) chi ̣u tác động rất lớn bởi chính nó trong quá khứ Việc sử du ̣ng dữ liệu CPI theo tháng của quá khứ và dự báo 10 nhóm hàng hóa đầu vào để rút ra kết quả dự báo cho CPI hiện ta ̣i và tương lai của mô hình ARIMA cho kết quả (đặc biệt về xu hướng) khá phù hơ ̣p với thực tế, sai số trong 3 tháng dự báo đầu tiên về cơ bản là khá thấp Đồng thời, phân tích phương sai của mô hình VECM cũng cho thấy biến động CPI chi ̣u ảnh hưởng gần như toàn diện (trên 90%) cú sốc trễ của chính nó ngay từ những tháng đầu tiên và tỷ lệ này sau 12 và 24 tháng giảm dần, lần lượt chỉ còn 73% và 40% Bên ca ̣nh chỉ số CPI, mô hình VECM cũng đánh giá phản ứng của CPI đối với các cú sốc của các biến IIP_GAP, M2, LENDING_R, ER_VCB, PPI và WAGE Kết quả thu được từ mô hình cũng tương đồng với diễn biến la ̣m phát thực của Việt Nam giai đoa ̣n 2005 – 2019, chẳng hạn:

- Khi đề cập về cú sốc từ phía cầu, khi một cú sốc chênh lệch sản lượng được tạo ra, CPI có xu hướng giảm nhẹ trong vòng 5 quý đầu tiên trước khi thiết lập trạng thái ổn định kể từ quý 6 Điều này có được là do trong bối cảnh kinh tế lạm phát cao và dễ thay đổi như Việt Nam, doanh nghiệp thường không muốn bị ràng buộc vào các hợp đồng dài hạn với mức giá cố định Thay vào đó, họ cố gắng linh hoạt hơn trong việc thiết lập giá để giảm thiểu ảnh hưởng của các cú sốc tới kết quả kinh doanh của mình Từ đó, hiệu ứng truyền tải từ các cú sốc tiền tệ tới CPI thường sẽ nổi trội hơn là các cú sốc sản lượng thực

- Về phía yếu tố thuộc CSTT, tỷ lệ giải thích của cú sốc tăng trưởng M2 đối với CPI thể hiện tác động dương kể từ tháng thứ 8 trở đi, đạt cực đại vào quý 3 và 4, sau đó dần đi vào ổn định Điều này tương tự với thực tế của giai đoa ̣n khủng hoảng 2007 – 2008, khi tín du ̣ng và M2 đi vào chu kỳ tăng trưởng “nóng” (53,9% và 45%), CPI cũng tăng dần, đa ̣t cực đa ̣i vào tháng 8/2008 (2008q3 tương đương khoảng quý 4 của mô hình), sau đó giảm về dưới 5% vào 2009q2 (tương đương khoảng 7 quý nếu coi tháng 10/2007 là thời điểm bắt đầu tăng lên của M2) Bên cạnh đó, kết quả hàm phản ứng Cholesky còn cho thấy việc gia tăng lãi suất cũng đạt được hiệu quả nhất định trong việc kiềm chế lạm phát tại Việt Nam Cụ thể, tác động ngược chiều của lãi suất đến CPI tăng dần và đa ̣t cực đa ̣i vào tháng thứ 9

- Một phát hiện đáng chú ý nữa là tỷ trọng tác động của cú sốc tiền lương tăng dần và đạt cực đại vào quý thứ 5, sau đó đi vào ổn định, trong khi cú sốc giá sản xuất khiến CPI

Luận văn Kinh tế gia tăng tức thì và tác động này diễn ra dai dẳng trong nhiều tháng tiếp theo (dù đóng góp của tiền lương và PPI vào mức tăng CPI theo kết quả phân rã phương sai là khá nhỏ bé)

Tóm lại, mỗi mô hình sở hữu ưu thế riêng trong quá trình dự báo và kết quả từ chúng đóng vai trò như một kênh tham chiếu để kiểm đi ̣nh kết quả các mô hình còn la ̣i Vì vậy, trong dự báo la ̣m phát nói riêng hay dự báo vĩ mô nói chung, cần kết hơ ̣p nhiều phương pháp, nhiều mô hình khác nhau nhằm đánh giá và tìm ra kết quả dự báo với độ chính xác và tin cậy cao nhất Trong đó, mô hình VECM sẽ góp phần khắc phu ̣c những ha ̣n chế của ARIMA và VAR, giúp cải thiện năng lực dự báo, tăng tính phù hơ ̣p và hiệu quả dự báo không chỉ đối với la ̣m phát mà còn đối với các chỉ số vĩ mô khác trong nền kinh tế

KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH VỀ VIỆC ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

ĐỊNH HƯỚNG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ VÀ PHÁT TRIỂN HOẠT ĐỘNG DỰ BÁO TẠI VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2025

4.1.1 Mục tiêu tổng quát điều hành chính sách tiền tệ

Dựa trên các mục tiêu phát triển kinh tế - xã hội của Quốc hội và Chính phủ và những đánh giá của NHNN về tình hình lạm phát và kinh tế vĩ mô, NHNN đặt ra mục tiêu tổng quát đối với điều hành CSTT giai đoạn từ nay tới năm 2025 là điều hành chủ động, linh hoa ̣t, thận trọng, phối hơ ̣p chặt chẽ với chính sách tài khóa và chính sách kinh tế vĩ mô khác nhằm kiểm soát lạm phát theo mục tiêu đề ra, góp phần ổn định kinh tế vĩ mô, thúc đẩy tăng trưởng bền vững, song song với bảo đảm an toàn và lành mạnh hoạt động của các tổ chức tín dụng

4.1.2 Định hướng giải pháp điều hành chính sách tiền tệ

Hướng tới xây dựng và áp du ̣ng khuôn khổ CSTT với mu ̣c tiêu hàng đầu là ổn đi ̣nh giá cả, phối hơ ̣p chặt chẽ với các chính sách kinh tế vĩ mô khác trong việc thực hiện các nhiệm vu ̣ kinh tế - xã hội (Chu Khánh Lân, 2018), định hướng giải pháp điều hành CSTT cho giai đoạn từ nay tới 2025 được xác định cụ thể như sau:

Th ứ nh ấ t, đổi mới điều hành công cu ̣ của CSTT theo hướng hiện đa ̣i, chuyển từ điều hành theo khối lượng sang điều hành theo giá; sử du ̣ng các công cu ̣ gián tiếp, ha ̣n chế và tiến tới dừng sử du ̣ng các biện pháp hành chính

Th ứ hai, xác đi ̣nh rõ cơ chế truyền tải CSTT và đánh giá hiệu quả cơ chế truyền tải theo các kênh, giải quyết tồn ta ̣i trong từng kênh truyền tải đang ha ̣n chế vai trò của CSTT tới hệ thống ngân hàng, thi ̣ trường tiền tệ - tài chính và nền kinh tế

Th ứ ba, đổi mới cơ chế tỷ giá theo hướng tăng cường sự linh hoa ̣t và gắn kết chặt chẽ với tín hiệu thị trường, ha ̣n chế các công cu ̣ trực tiếp, biện pháp hành chính trong quản lý thi ̣ trường ngoa ̣i tệ, tăng cường sử du ̣ng các công cu ̣ gián tiếp để can thiệp vào thi ̣ trường ngoa ̣i tệ Đổi mới công tác quản lý dự trữ ngoa ̣i hối phù hơ ̣p với thông lệ quốc tế, bảo đảm hài hòa các mu ̣c tiêu an toàn, thanh khoản và sinh lời

Th ứ tư, phát triển hoàn thiện hệ thống cơ sở dữ liệu và mô hình dự báo, cảnh báo sớm làm căn cứ phục vụ điều hành CSTT và hoa ̣t động ngân hàng

Th ứ năm, thực hiện các giải pháp quản lý ngoa ̣i hối hơ ̣p lý, đồng bộ với CSTT - tín du ̣ng; chuyển đổi quan hệ huy động - cho vay sang quan hệ mua - bán, tiến tới xóa bỏ tình tra ̣ng đô la hóa, vàng hóa trong nền kinh tế

Th ứ sáu, tăng cường phối hơ ̣p chính sách giữa NHNN và các cơ quan quản lý Nhà nước để bảo đảm sự hài hòa giữa CSTT và các chính sách vĩ mô

Th ứ b ả y, đẩy ma ̣nh quá trình hội nhập kinh tế khu vực và kinh tế quốc tế trong hoa ̣t động điều hành CSTT, chuẩn bi ̣ các điều kiện tốt nhất để ứng phó hiệu quả với biến động từ bên ngoài

4.1.3 Định hướng phát triển hoạt động dự báo tại Việt Nam

Xây dựng và phát triển mô hình kinh tế lượng phục vụ dự báo và phân tích kinh tế vĩ mô là một quá trình trường kỳ, đòi hỏi phải có chiến lược rõ ràng, sự đầu tư thích đáng về trí tuệ và nguồn lực cũng như việc không ngừng học tập và kế thừa những thành tựu tiến bộ của các nước đi trước Trên tinh thần đó, có thể khái lược định hướng phát triển căn cơ đối với công tác dự báo vĩ mô tại NHNN Việt Nam tới năm 2025 như sau:

Th ứ nh ấ t, để cải thiện độ chính xác của dự báo cũng như tạo sự gắn kết chặt chẽ hơn nữa với lý thuyết kinh tế học, trong thời gian tới, bên cạnh các lớp mô hình đa biến truyền thống đang được áp dụng như VAR và VECM, có thể mở rộng diện mô hình thực nghiệm sang các biến thể hiện đại và phức tạp hơn của VAR như SVAR, BVAR và CVAR

Ví du ̣, kinh nghiệm của Bùi Quốc Dũng (2014) cho thấy, khi nói tới SVAR, ưu điểm nổi trội nhất của lớp này là khả năng đi ̣nh danh vàđo lường tác động riêng biệt của các sốc kinh tế tới các biến số kinh tế vĩ mô quan tâm Theo đó, việc xây dựng và phát triển các mô hình SVAR trong diện quy mô nhỏ vẫn có thể đáp ứng khá tốt nhu cầu phân tích – dự báo, đồng thời ít khi gặp phải cản trở về kỹ thuật Tương tự, BVAR (được nâng tầm từ nền tảng VAR) mang tới lợi thế trong việc kết hơ ̣p các thông tin tiên nghiệm với dữ liệu thực để tất suy ra thông tin hậu nghiệm dựa trên phương pháp ước lượng Bayes Điều này có thể giúp giảm đáng kể mức sai biệt giữa kết quả dự báo và con số thực tế

Th ứ hai, ngoài việc tiếp tu ̣c nghiên cứu phát triển các biến thể mới của VAR, NHNN cũng lên kế hoạch nghiên cứu và phát triển thử nghiệm các lớp mô hình cấu trúc (ví du ̣: mô hình kinh tế lươ ̣ng vĩ mô, DSGE…) để đạt được một khung phân tích tổng quát, đồng thời cải thiện tốt hơn tầm xa dự báo Ví dụ, việc ứng du ̣ng mô hình kinh tế lươ ̣ng vĩ mô giúp cho cán bộ phân tích - dự báo của NHNN nắm bắt tốt hơn về các tác nhân và cơ chế tác động gây ra lạm phát, đồng thời, có thể đưa ra các kết quả mô phỏng chính sách với mức độ chi tiết cao làm cơ sở cho việc đề xuất chính sách và giải pháp kiểm soát lạm phát phù hợp Trong khi đó, mô hình DSGE từ lâu vẫn được coi là giải pháp dự báo và phân tích vĩ mô tối ưu tại các nền kinh tế áp dụng khuôn khổ CSTT lạm phát mục tiêu

Th ứ ba, về định hướng ứng dụng kết quả dự báo phục vụ điều hành CSTT: Bởi lẽ mỗi mô hình sở hữu những ưu điểm và hạn chế riêng phù hợp với từng loại tầm xa dự báo và bối cảnh phát triển kinh tế, vì vậy, để thu được kết quả dự báo các biến số vĩ mô khách quan, chính xác và toàn diện nhất, NHNN hướng tới việc vận hành đồng thời, kết hợp mô

Luận văn Kinh tế hình dự báo thuộc các trường phái khác nhau chứ không ưu tiên cho một (hay một vài) lớp mô hình riêng lẻ nào

Th ứ tư, về công tác đào ta ̣o và nâng cao năng lực cán bộ dự báo: Việc nghiên cứu, phát triển và vận hành các lớp mô hình kinh tế lượng diễn ra thường xuyên, liên tục, đòi hỏi phải có đội ngũ cán bộ giàu kinh nghiệm, am hiểu về kiến thức chuyên môn, kỹ thuật xử lý mô hình và làm chủ hiệu quả các công cụ và phần mềm tiên tiến Do đó, trong thời gian tới, NHNN hướng tới tiếp tục tuyển dụng bổ sung và có kế hoạch đào tạo bài bản (hợp tác với chuyên gia nước ngoài) đối với các lớp cán bộ dự báo kế cận, trang bị tốt nhất kiến thức về kinh tế học, kinh tế lượng và kỹ năng vận hành, làm chủ các phần mềm tiên tiến như SPSS, Eviews, Stata, Matlab và R.

KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH NHẰM HOÀN THIỆN MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

Cải tiến dạng thức mô hình ARIMA nhằm nâng cao chất lượng dự báo lạm phát trong ngắn hạn tại NHNN Việt Nam a Cơ sở đưa ra khuyế n ngh ị :

- Kế thừa và phát huy có chọn lọc kinh nghiệm về xây dựng và vận hành mô hình dự báo đơn biến – ngắn hạn của NHTW các nước Macedonia và Philippines

- Dự báo lạm phát ngắn hạn của Việt Nam dựa trên mô hình ARIMA đối với chuỗi giá các nhóm hàng thành phần trong rổ CPI ở Chương 3 cho thấy hiệu quả vượt trội so với thực nghiệm trực tiếp với biến CPI tổng thể

- Bám sát định hướng phát triển hoạt động dự báo tại NHNN Việt Nam về hoàn thiện cấu trúc các mô hình b Đơn vị th ự c hi ệ n: Vụ Dự báo, thống kê (NHNN) c N ộ i dung ki ế n ngh ị :

Th ứ nh ấ t, để dự báo xu hướng trong ngắn hạn của CPI tổng thể, dữ liệu đầu vào mô hình ARIMA cần xuất phát từ chuỗi giá các nhóm hàng thành phần trong rổ CPI theo tần suất tháng, ở cấp độ phân tổ cơ bản nhất (1 con số) gồm: (1) Hàng ăn và dịch vụ ăn uống;

(2) Đồ uống và thuốc lá; (3) May mặc, mũ nón và giày dép; (4) Nhà ở, điện nước và vật liệu xây dựng; (5) Thiết bị và đồ dùng gia đình; (6) Thuốc men và dịch vụ y tế; (7) Giao thông và bưu chính; (8) Giáo dục; (9) Văn hóa, giải trí và du lịch; (10) Hàng hóa, dịch vụ khác Như đã bình luận, việc thực nghiệm dự báo dựa trên phân tổ cho phép chúng ta nhận diện được “chùm” xu thế của các chỉ số giá bộ phận, điều không thể đạt được nếu thực nghiệm trực tiếp trên chuỗi CPI tổng thể Kết quả dự báo ARIMA dựa trên phân tổ cũng đạt được mức sai số thấp hơn hẳn so với việc thực nghiệm trực tiếp trên chuỗi CPI tổng thể mà NHNN đang áp dụng Ngoài ra, phương pháp phân tổ dữ liệu trên cũng cho phép xác định,

Luận văn Kinh tế lượng hóa các cú sốc giá thành phần nhằm phục vụ cho việc phân tích chính sách và hoạch định kịch bản dựa trên mô hình hóa tác động của các chỉ số giá bộ phận cũng như các yếu tố hình thành nên sốc

Th ứ hai, trong hệ thống phân tổ chỉ số giá phục vụ mô hình dự báo, có thể phân tổ sâu hơn đối với chỉ số giá một số nhóm hàng hóa đặc biệt quan trọng trong rổ CPI (có ảnh hưởng trọng yếu tới chỉ số giá cả tổng thể) để xem xét đồng thời cùng với các chỉ số giá phân tổ cơ bản Cụ thể, chỉ số giá các nhóm hàng sau đây có thể được phân tổ sâu hơn:

- Hàng ăn và dịch vụ ăn uống – phân thành 3 tổ: (i) Lương thực, (ii) Thực phẩm, (iii) Ăn uống ngoài gia đình

- Đồ uống, thuốc lá – phân thành 2 tổ: (i) Đồ uống, (ii) Thuốc lá

- Nhà ở, điện nước và vật liệu xây dựng – phần thành 4 tổ: (i) Tiền thuê nhà ở, (ii) điện, nước và chất đối, (iii) vật liệu xây dựng

- Thuốc men, dịch vụ y tế – phân thành 2 tổ: (i) Thuốc men, (ii) Dịch vụ y tế

- Giao thông, bưu chính – phân thành 2 tổ: (i) Giao thông, (ii) Dịch vụ bưu chính

Th ứ ba, dựa trên kinh nghiệm dự báo tại NHTW các nước cũng như kết quả ứng dụng thực nghiệm mô hình dự báo ARIMA trong luận án, tác giả đề xuất tầm nhìn dự báo tối ưu dành cho việc thực nghiệm ARIMA dự báo lạm phát ngắn hạn nên giới hạn từ 1 – 3 tháng Tất nhiên, để có thể nâng cao chất lượng dự báo hơn nữa, NHTW có thể tiến hành nghiên cứu chuyên sâu hơn nữa nhằm tìm ra cách thức đột phá về xử lý dữ liệu đầu vào, tái thiết cấu trúc ARIMA tối ưu theo bộ tham số (p, d, q) hoặc bổ sung một số hiệu chỉnh kỹ thuật nâng cao

Cải tiến dạng thức mô hình VAR và biến thể của VAR (điển hình là VECM) nhằm nâng cao chất lượng dự báo lạm phát trong trung hạn tại NHNN Việt Nam a Cơ sở đưa ra khuyế n ngh ị :

- Kế thừa và phát huy có chọn lọc kinh nghiệm về xây dựng và vận hành mô hình dự báo đa biến – trung hạn của FED và PBOC

- Dự báo lạm phát trung hạn của Việt Nam dựa trên cấu trúc VECM theo đề xuất ở Chương 3 cho thấy hiệu quả vượt trội so với cấu trúc mô hình gốc của NHNN Việt Nam

- Bám sát định hướng phát triển hoạt động dự báo tại NHNN Việt Nam về hoàn thiện cấu trúc các mô hình b Đơn vị th ự c hi ệ n: Vụ Dự báo, thống kê (NHNN) c N ộ i dung ki ế n ngh ị :

Như đã khẳng định ở phần trước, cấu trúc mô hình VAR và VECM chỉ được thừa nhận là phù hợp về cả khía cạnh lý thuyết và thực tiễn khi được phát triển trên nguyên lý

Luận văn Kinh tế truyền dẫn CSTT theo 5 kênh cơ bản (kênh tín dụng, kênh lãi suất, kênh tỷ giá, kênh giá hàng hóa và kênh kỳ vọng) kết hợp với lý thuyết về kinh tế học cơ cấu và kinh tế học tiền tệ

Do đó, tác giả đưa ra khuyến nghị nhằm cải tiến dạng thức VAR và VECM hiện hữu dành cho NHNN trong công tác dự báo lạm phát:

Th ứ nh ấ t, về phía tổng cầu, tác giả đề xuất sử dụng biến chênh lệch sản lượng nhằm thay thế cho chỉ tiêu doanh số bán lẻ thực hay giá trị sản xuất công nghiệp vốn đang được NHNN sử dụng cho việc thực nghiệm VAR và VECM Như các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra, quan hệ la ̣m phát - tăng trưởng được phản ánh chính xác nhất thông qua tương quan giữa la ̣m phát và chênh lệch sản lượng của nền kinh tế

Th ứ hai, về phía CSTT, tác giả đề xuất NHNN sử dụng đồng thời cả hai chỉ tiêu gồm cung tiền rộng (M2) và tín dụng cho nền kinh tế, thay vì chỉ sử dụng biến tín dụng như với mô hình thực nghiệm hiện nay Tại Việt Nam, tăng trưởng M2 luôn được coi là một trong những mục tiêu điều hành hàng đầu của CSTT, đồng thời nhiều học giả đã khẳng định M2 phản ánh khá chính xác mối quan hệ giữa việc mở rộng (thắt chặt) cung tiền của NHNN với diễn biến la ̣m phát thực Bên cạnh đó, ở một số thời kỳ diễn ra hiện tượng tín dụng tăng trưởng “nóng”, việc xem xét thêm chỉ tiêu tín dụng cũng sẽ giúp đánh giá thấu đáo hơn mối tương tác giữa CSTT và lạm phát, đồng thời làm rõ một số quan ngại gắn với tăng trưởng tín dụng “nóng” ở trên Hơn nữa, kết quả kiểm định độ vững đối với cấu trúc mô hình dự báo lạm phát VECM trong Chương 3 của luận án cũng cho thấy sự hiện diện của nhân tố M2 dường như khá hữu ích đối với việc cải thiện chất lượng dự báo trung hạn với dữ liệu quý, trong khi nhân tố tín dụng đối với nền kinh tế phù hợp hơn với cấu trúc mô hình dự báo trung hạn sử dụng dữ liệu tháng

KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH NHẰM THÚC ĐẨY ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO LẠM PHÁT TRONG ĐIỀU HÀNH CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ TẠI VIỆT NAM

Hoàn thiện quy trình báo cáo kết quả dự báo a Cơ sở đưa ra khuyế n ngh ị :

- Tham khảo có chọn lọc kinh nghiệm của NHTW các nước Mỹ, Anh, Úc và New Zealand về vận dụng kết quả dự báo lạm phát trong điều hành CSTT

- Nhằm góp phần vào việc hoàn thiện khuôn khổ pháp lý cho công tác dự báo lạm phát, vốn chưa được ban hành chính thức tại Việt Nam (đã nêu tại mục 2.5.3)

- Đề xuất được đưa ra căn cứ trên yêu cầu và tình hình thực tiễn của việc ứng dụng kết quả mô hình dự báo lạm phát trong điều hành CSTT tại Việt Nam (đã nêu tại mục 2.4)

- Bám sát định hướng phát triển hoạt động dự báo tại NHNN Việt Nam về ứng dụng kết quả dự báo phục vụ điều hành CSTT b Đơn vị th ự c hi ệ n: Vụ Dự báo, thống kê và Vụ Chính sách tiền tệ (NHNN) c N ộ i dung ki ế n ngh ị : Để thúc đẩy hiệu quả ứng dụng kết quả dự báo lạm phát trong điều hành CSTT, việc thiết lập quy trình chuẩn cho công tác báo cáo kết quả dự báo rõ ràng là một bước đi cần thiết Tác giả đề xuất quy trình báo cáo kết quả dự báo cần bao hàm 4 nội dung sau:

Th ứ nh ấ t, đề xuất dự báo

Bảng 4.1: Mẫu báo cáo đề xuất dự báo

K ế t qu ả d ự báo cho năm/ tháng/ quý … tạ i th ời điể m T

Mô hình Kịch bản So sánh với dự báo tại (T-1)

ARIMA VAR VECM Tiêu cực Cơ sở Tích cực

T+1 T+2 T+3 T+4 Đối với mỗi biến số cần dự báo, thông thường các mô hình khác nhau sẽ cho các kết quả không đồng nhất, do đó cán bộ dự báo cần so sánh các kết quả dự báo Nếu các kết quả dự báo đạt mức sai số thấp và đáng tin cậy, có thể kết hợp các kết quả dự báo (tính giá trị dự

Luận văn Kinh tế báo trung bình) để giảm thiểu sự không chắc chắn của mô hình Đồng thời, cần so sánh giá trị quan sát thực tế với con số dự báo thu được từ mô hình trong quá khứ để đưa ra các đánh giá về khả năng dự báo của mô hình Ngoài ra, nhóm dự báo cũng có thể tìm hiểu thêm các ý kiến, đánh giá cần thiết của chuyên gia đầu ngành về kết quả dự báo để lập báo cáo cuối cùng trình lên cấp có thẩm quyền

Trong báo cáo, kết quả dự báo hiện hữu cũng cần được so sánh hồi tố với các giá trị dự báo đã đưa ra trước đó, đồng thời cần phải giải thích sự sai biệt (nếu có) để Lãnh đạo Vụ có thể đưa ra quyết định cuối cùng về mức dự báo phù hợp

Các kết quả dự báo sau khi được phê duyệt sẽ là cơ sở để Vụ chủ quản tham gia góp ý với các đơn vị về diễn biến kinh tế vĩ mô và tiền tệ Tuy nhiên, mục tiêu quan trọng nhất vẫn là tham mưu cho Ban lãnh đạo NHNN trong việc ra các quyết định thực thi CSTT Việc tham mưu cho các lãnh đạo cấp cao được thể hiện thông qua báo cáo dự báo chính thức do

Vụ chủ quản soạn thảo

Th ứ hai, lập báo cáo dự báo chính thức

Trên cơ sở báo cáo kết quả dự báo đề xuất được Lãnh đạo Vụ phê duyệt, nhóm dự báo sẽ tiến hành lập báo cáo dự báo chính thức gửi Ban lãnh đạo NHTW Báo cáo kết quả dự báo là sản phẩm đầu ra của nhóm dự báo, trong đó trình bày những yếu tố đầu vào của quá trình dự báo, kết quả dự báo (gồm số liệu, bảng biểu, hình vẽ) kết hợp với phân tích, đánh giá, nhận định dựa trên các kết quả tính toán Từ các kết quả dự báo đó, nhóm dự báo đưa ra các đề xuất, khuyến nghị đối với việc điều hành CSTT hoặc các chính sách vĩ mô

- Về tần suất: thông thường, tại các NHTW, tần suất của báo cáo dự báo tương ứng với tần suất các cuộc họp chính sách, riêng dự báo về kinh tế vĩ mô và lạm phát được triển khai hàng quý để giúp Ban lãnh đạo có thể đưa ra các quyết sách tiền tệ kịp thời Trong trường hợp số liệu công bố hàng tháng có biến động bất thường, nhóm dự báo có thể đánh giá những thay đổi trong hoạt động kinh tế thông qua kiểm tra cùng một nhóm các chỉ số từ cùng một quan điểm

- Về nội dung: Cấu trúc báo cáo của các NHTW có thể khác nhau, song chủ yếu tập trung vào các mục như sau: (1) Môi trường bên ngoài; (2) Hoạt động kinh tế; (3) Diễn biến giá cả; (4) Tiền tệ - tín dụng; (5) Tình hình tài khóa (Đề xuất khung báo cáo chính thức: xem Phụ lục 4.1)

Th ứ ba, theo dõi và đánh giá kết quả dự báo

Một trong những tác vụ cần thiết và quan trọng của quá trình dự báo là theo dõi và đánh giá kết quả dự báo dựa trên tính toán sai số dự báo giữa con số dự báo tại các thời điểm khác nhau và con số công bố thực tế Mục tiêu của việc theo dõi và đánh giá kết quả dự báo nhằm xác nhận đối với từng chỉ tiêu vĩ mô cần dự báo, có thể lựa chọn mô hình nào để đạt được chất lượng dự báo tốt nhất, đồng thời với mỗi mô hình được lựa chọn, dự báo trong ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn sẽ cung cấp kết quả dự báo tốt nhất Theo đó, một mô

Luận văn Kinh tế hình có thể là lựa chọn tốt nhất cho dự báo trong ngắn hạn, song không còn hiệu quả khi dự báo trung – dài hạn

Bảng 4.2: Theo dõi và đánh giá kết quả dự báo lạm phát để lựa chọn mô hình dự báo tốt nhất

Kỳ dự báo Mô hình

Kết quả dự báo lạm phát

Bảng 4.3: Theo dõi và đánh giá kết quả dự báo lạm phát để lựa chọn kỳ hạn dự báo tốt nhất

Bên cạnh lựa chọn mô hình dự báo tốt nhất cho tầm xa dự báo gắn với chỉ tiêu cần dự báo, việc theo dõi sai số dự báo qua các lần thực hiện dự báo cũng sẽ giúp xác định mô hình nào có khả năng dự báo tốt trong ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn Ví dụ, khi sử dụng mô hình VECM để dự báo lạm phát của Việt Nam trong năm 2020, cần tiếp tục đưa ra dự báo chỉ tiêu này cho giai đoạn 2021-2025 với việc thực hiện dự báo 3 lần cho mỗi kỳ dự báo (lần 1: trước 18 tháng, lần 2: trước 12 tháng, lần 3 trước 6 tháng) Việc theo dõi, đánh giá sai số dự báo được thực hiện dựa trên các mẫu biểu Bảng 4.2 đối với mục tiêu lựa chọn mô hình tốt nhất và Bảng 4.3 đối với mục tiêu lựa chọn kỳ hạn dự báo tốt nhất

Vì vậy, theo dõi, đánh giá kết quả dự báo để tìm ra sự kết hợp tốt nhất giữa mô hình và tầm xa dự báo là khâu không thể bỏ qua trong quy trình báo cáo kết quả dự báo của NHNN Đây sẽ là cơ sở cho việc lựa chọn kết quả dự báo ngoài mẫu để đưa vào các báo cáo, đồng thời là cơ sở để tiến hành rà soát và hiệu chỉnh các mô hình nhằm cải thiện chất

Luận văn Kinh tế lượng dự báo và nâng cao năng lực tham mưu chính sách của đội ngũ dự báo chuyên trách cho Ban lãnh đạo NHNN trong điều hành CSTT

Th ứ tư, vận hành và hiệu chỉnh mô hình định kỳ

Tiêu đề	Ứng Dụng Mô Hình Dự Báo Lạm Phát Trong Điều Hành Chính Sách Tiền Tệ Tại Việt Nam
Tác giả	Phạm Đức Anh
Người hướng dẫn	PGS.TS. Nguyễn Đức Trung, PGS.TS. Phạm Thị Hoàng Anh
Trường học	Học viện Ngân hàng
Chuyên ngành	Tài chính - Ngân hàng
Thể loại	Luận án tiến sĩ kinh tế
Năm xuất bản	2020
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	245
Dung lượng	10,29 MB