Ảnh Hưởng Của Lãi Suất Và Tỷ Giá Đến Lạm Phát Tại Việt Nam.pdf

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Lãi suất, tỷ giá và lạm phát là những khái niệm trong số những vấn đề kinh tế vĩ mô được quan tâm nhiều nhất bởi cả các cơ quan quản lý và các nhà khoa học trong hàng thập kỷ qua Khi kết hợp lại với nhau, chúng đóng vai trò trung tâm của nền kinh tế với tư cách là phong vũ biểu kinh tế vĩ mô, đưa ra các tín hiệu liên quan đến hiệu quả vận hành của nền kinh tế Ngay cả về mặt thực tế, với tư cách là các biến số chính sách kinh tế vĩ mô nổi bật, chúng đóng vai trò trung tâm không chỉ trong việc xác định mà còn ảnh hưởng đến cả nền kinh tế thực và nền kinh tế danh nghĩa Do đó, mối quan hệ giữa các biến số này luôn nhận được sự quan tâm đáng kể từ nhiều mối quan tâm của xã hội, bao gồm các nhà hoạch định chính sách và các nhà kinh tế học vĩ mô đến các nhà đầu tư, công ty và thậm chí đến cả các hộ gia đình

Trong năm 2023, lạm phát của Việt Nam là ở mức 3.25%, đây là mức lạm phát được cho là phù hợp, vì Quốc hội Việt Nam đặt mục tiêu là lạm phát 2023 là không quá 4.5% (Đào Minh Thắng & Nguyễn Thùy Linh , 2024) Kể từ khi Việt Nam trải qua đợt lạm phát

“2 con số” vào năm 2011 (18.58%), nhà nước luôn quan tâm đến vấn đề kiểm soát lạm phát ở mức thấp và ổn định, nhằm tránh sự bất ổn cho kinh tế vĩ mô và tạo cơ sở cho tăng trưởng bền vững, với bằng chứng là mỗi năm Quốc hội đều đưa ra những mức lạm phát kỳ vọng Để có thể kiểm soát lạm phát, chính phủ thường lựa chọn công cụ chính sách tiền tệ là tỷ giá và và lãi suất Đối với tỷ giá, vì Việt Nam sử dụng chính sách tỷ giả thả nổi có quản lý, do đó nếu cần thiết, NHNN vẫn có thể tác động đến tỷ giá để qua đó có thể điều chỉnh lạm phát Đối với lãi suất, NHNN có thể sử dụng các công cụ khác nhau, chẳng hạn như thay đổi lãi suất chiết khấu, nghiệp vụ thị trường mở, đặt hạn mức tín dụng Tuy nhiên, Việt Nam trong những năm qua đã hội nhập sâu và mở cửa nhiều hơn với nền kinh tế toàn cầu (Lê Nguyễn Diệu Anh, 2024), do đó việc sử dụng các công cụ chính sách tiền tệ cũng cần ít nhiều phải dựa trên những diễn biến của thế giới Trong số những chỉ số vĩ mô thế giới nổi bật, lãi suất Hoa Kỳ là chỉ số được chú trọng nhiều nhất, không chỉ bởi những nước có quan hệ thương mại lớn với Hoa Kỳ mà còn là toàn bộ các quốc gia trên thế giới (Swanson, 2023), vì đây được xem là nền kinh lớn nhất thế giới và mọi chính sách của Hoa Kỳ đều sẽ ảnh hưởng đến các quốc gia khác (Dées & Galesi, 2021) Một số nghiên cứu tại Việt Nam đã được thực hiện để đánh giá tác động của lãi suất trong nước đến lạm phát như Nguyễn Thị Liên Hoa & Trần Đặng Dũng (2013) Lê Thị Tuấn Nghĩa & Chu Khánh Lân (2014), (Nguyễn Anh Tuấn & Phạm Đình Ngọc (2018), Trương Đông Lộc (2020), song theo tìm hiểu của tác giả, vẫn có ít nghiên cứu tìm hiểu sự ảnh hưởng của lãi suất Hoa Kỳ đến lạm phát tại Việt Nam Chính vì vậy, nghiên cứu này sẽ đóng góp vào khoảng trống thực nghiệm này bằng cách tìm hiểu về tác động của tỷ giá và lãi suất Hoa Kỳ đối với lạm phát tại Việt Nam, cũng như đi sâu vào cách thức, cơ chế và mức độ ảnh hưởng của các biến số nêu trên đến lạm phát

Từ những lý do thực tiễn đã được đề cập ở trên, nhận thấy được sự quan trọng và cấp bách về lạm phát tại Việt Nam trong những năm gần đây, tác giả quyết định lựa chọn đề tài nghiên cứu khoá luận: “Ảnh hưở ng c ủ a lãi su ấ t và t ỷ giá đế n l ạ m phát t ạ i Vi ệt Nam” Với phương pháp nghiên cứu định lượng giúp bài nghiên cứu có tính khách quan, cụ thể thông qua các bằng chứng thực nghiệm về tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến lạm phát của hệ thống ngân hàng trong giai đoạn 2015 - 2022 Bên cạnh đó, đề tài còn đóng góp các đề xuất, khuyến nghị phù hợp bên cạnh các chính sách ban hành của Chính phủ để hạn chế tối đa tỉ lệ lạm phát gia tăng tại Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu nghiên cứu chính là tìm hiểu về sự ảnh hưởng của tỷ giá và lãi suất đến lạm phát Đề xuất một số khuyến nghị phù hợp với thị trường tài chính trong việc kiểm soát lạm phát ở Việt Nam

1.2.2 M ụ c tiêu nghiên c ứ u c ụ th ể Để đạt được mục tiêu chính đã nêu, đề tài này hướng tới các mục tiêu cụ thể như sau:

Thứ nhất, đánh giá mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa lãi suất Hoa Kỳ, tỷ giá USD/VND và lạm phát tại Việt Nam

Thứ hai, đánh giá tác động của sự biến đổi bất ngờ (cú sốc) trong lãi suất Hoa Kỳ và tỷ giá đồng USD/VND đến lạm phát tại Việt Nam

Thứ ba, thời gian để lạm phát tại Việt Nam phản ứng lại một chính sách mới

Thứ tư, tác động ngược trở lại của một cú sốc trong lạm phát tại Việt Nam đến các yếu tố khác.

Câu hỏi nghiên cứu

Tương ứng với các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như vậy, đề tài này hướng tới trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau đây:

Thứ nhất, liệu có tồn tại mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa lãi suất Hoa Kỳ, tỷ giá USD/VND và lạm phát tại Việt Nam như thế nào?

Thứ hai, tác động của sự biến đổi bất ngờ (cú sốc) trong lãi suất Hoa Kỳ và tỷ giá USD/VND đến lạm phát tại Việt Nam như thế nào?

Thứ ba, thời gian để lạm phát tại Việt Nam phản ứng lại một chính sách mới dự kiến diễn ra trong khoảng bao lâu?

Thứ tư, tác động ngược trở lại của một cú sốc trong lạm phát tại Việt Nam đến các yếu tố khác như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượ ng nghiên c ứ u Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là mối quan hệ giữa lãi suất Hoa Kỳ, tỷ giá USD/VND và lạm phát tại Việt Nam

Phạm vi thời gian: Từ tháng 01 năm 2015 đến tháng 12 năm 2022 (8 năm ~ 96 tháng) Phạm vi không gian: Được khảo sát từ các chỉ số của Hoa Kỳ và Việt Nam

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp chính là phương pháp định lượng dựa trên mô hình VAR/VECM Số liệu nghiên cứu được thu thập từ cơ sở dữ liệu của IMF có dạng chuỗi thời gian, từ tháng 01 năm 2015 đến tháng 12 năm 2022 Phần mềm sử dụng để phân tích là STATA17 (MP).

Kết cấu của đề tài

Kết cấu của đề tài được trình bày theo bố cục bao gồm năm chương Thứ tự trình bày theo các chương như sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương đầu tiên sẽ nêu khái quát các vấn đề cần nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu cũng như phương pháp nghiên cứu Đây là những cơ sở lý luận cần thiết giúp luận văn có kết cấu chặt chẽ và đáp ứng yêu cầu cho từng vấn đề đặt ra.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Các khái niệm nghiên cứu

Lãi suất được hiểu là phần tăng thêm (thường là dưới dạng tiền) mà người đi vay (con nợ) trả cho người cho vay (chủ nợ) khi sử dụng tiền của chủ nợ trong một khoảng thời gian và thường được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm (Faure, 2014) Đây chính là khoản mà người đi vay phải trả để có thể vay, và là khoản lợi ích nhận được của người cho vay khi cho vay (Pindyck & Rubinfeld, 2013) Nói cách khác, lãi suất là chi phí đi vay hoặc giá phải trả cho việc thuê vốn (Mishkin, 2018)

2.1.1.2 Một số thuật ngữ lãi suất khác nhau cần phân biệt

Trên thị trường tài chính, bên cạnh lãi suất cho vay của các NHTM, còn có một số loại lãi suất khác mà NHNN thường sử dụng Tác giả sẽ trình bày sơ bộ về các lãi suất này để phục vụ cho việc lược khảo tài liệu, vì các tài liệu nghiên cứu khác nhau có thể sẽ sử dụng những loại lãi suất khác nhau, cũng như làm rõ ràng cho dữ liệu nghiên cứu

• Lãi suất thị trường mở (OMO)

Thuật ngữ “Hoạt động thị trường mở (OMO)” dùng để chỉ các hoạt động NHTU mua giấy tờ có giá (tín phiếu kho bạc) từ các ngân hàng và tổ chức tài chính, điều đó sẽ làm tăng dự trữ của các tổ chức này, tăng khả năng cho vay nhiều hơn Sự gia tăng cung tiền này thường dẫn đến lãi suất cho vay của các NHTM thấp hơn, vì các NHTM sẵn sàng cho vay với lãi suất rẻ hơn do dự trữ cao hơn Ngược lại, khi NHTU bán tín phiếu, họ sẽ lấy thanh khoản ra khỏi hệ thống ngân hàng bằng cách chuyển tiền từ NHTM sang NHNN để đổi lấy chứng khoán Kết quả là, các ngân hàng có ít tiền hơn để cho vay, điều này có thể làm giảm nguồn cung vốn vay và đẩy lãi suất cho vay của NHTM lên cao Lãi suất OMO chính là lãi suất của giấy tờ có giá mà NHNN đưa ra khi giao dịch trên OMO Lãi suất OMO còn được gọi là lãi suất tín phiếu

• Lãi suất (tái) chiết khấu

Hiểu đơn giản, lãi suất tái chiết khấu là lãi suất cho vay ngắn hạn của NHNN đối với các NHTM để các NHTM đáp ứng các nghĩa vụ ngắn hạn của họ Các NHTM thường nắm giữ chứng khoán hoặc phát hành các khoản vay mà họ có thể “chiết khấu” tại NHTU để đổi lấy thanh khoản ngay lập tức Tái chiết khấu có nghĩa là xuất trình các công cụ tài chính này cho NHTU và nhận lại tiền mặt, với số tiền được hoàn trả sẽ bao gồm lãi suất theo tỷ lệ tái chiết khấu Quá trình này là một hình thức vay ngắn hạn dành cho các ngân hàng thương mại, thường được sử dụng để đáp ứng tình trạng thiếu thanh khoản tạm thời

• Lãi suất dự trữ bắt buộc

Lãi suất dự trữ bắt buộc là tỷ lệ mà NHNN trả lãi cho các NHTM đối với khoản dự trữ mà họ nắm giữ tại NHTU đáp ứng ngưỡng dự trữ tối thiểu (hoặc bắt buộc) Dự trữ bắt buộc là một phần tiền gửi của NHTM phải được giữ tại NHNN và không thể sử dụng cho mục đích cho vay hoặc đầu tư Công cụ chính sách này là một phần trong khung pháp lý của NHTU nhằm đảm bảo tính thanh khoản và ổn định trong hệ thống ngân hàng, với mục tiêu ngăn chặn các NHTM sử dụng đòn bẩy quá mức tài sản của mình

Tất cả các loại lãi suất nêu trên được gọi chung là lãi suất điều hành

Ngoài ra, một số nghiên cứu còn sử dụng dữ liệu lãi suất liên ngân hàng, hay còn gọi là lãi suất qua đêm Lãi suất qua đêm là lãi suất mà các NHTM cho nhau vay tiền qua đêm Các ngân hàng thường có nhu cầu vay hoặc cho vay tiền vào cuối ngày để đáp ứng yêu cầu dự trữ bắt buộc do NHTU đặt ra nhằm đảm bảo ngân hàng có đủ thanh khoản để hoạt động Lãi suất qua đêm là mức mà các ngân hàng tính cho nhau đối với những khoản vay rất ngắn hạn này Đây là lãi suất cơ bản trong hệ thống tài chính, đóng vai trò là kỳ hạn ngắn nhất trong phổ lãi suất và là chỉ báo chính về tính thanh khoản trong hệ thống ngân hàng

Tỷ giá (gọi đầy đủ là tỷ giá hối đoái), được Harrison (1993) định nghĩa là tỷ giá mà một đồng tiền này có thể được trao đổi với một đồng tiền khác Edwards (1989) định nghĩa tỷ giá của một loại tiền tệ là giá của loại tiền tệ đó được biểu thị bằng đơn vị của loại tiền tệ khác Đó là mức giá tương đối giữa hai đồng tiền hoặc hai loại tiền tệ (Copeland, 2014) Nói cách khác, tỷ giá của một đồng tiền là mức tương ứng số lượng tiền của một loại tiền tệ thứ hai (Gerber, 2018)

Trong việc biểu thị tỷ giá, có hai cách biểu thị: trực tiếp và gián tiếp, và do đó cần thống nhất cách biểu thị tương ứng trong phạm vi nội dung của đề tài để tránh sự nhầm lẫn

Biểu thị trực tiếp thể hiện tỷ giá hối đoái là số lượng nội tệ cần thiết để mua một đơn vị ngoại tệ Ví dụ: để biểu thị tỷ giá VND (Việt Nam đồng) và USD (Đô la Mỹ), biểu thị trực tiếp sẽ như sau: 1 USD = 25,000 VND, hay USD/VND = 25,000 Điều này có nghĩa là phải mất 25,000 VND để mua 1 USD Biểu thị trực tiếp thường được sử dụng trên thị trường tiền tệ trong nước và mang tính trực quan để hiểu giá trị của ngoại tệ so với đồng nội tệ Hầu hết các tổ chức tín dụng và cả các tổ chức phi tín dụng tại Việt Nam hiện nay khi niêm yết giao dịch với khách hàng đều sử dụng cách biểu thị này

Biểu thị gián tiếp trái ngược với biểu thị trực tiếp, thể hiện tỷ giá hối đoái là lượng ngoại tệ có thể thu được từ một đơn vị nội tệ Sử dụng ví dụ tương tự như trên, tỷ giá VND và USD là: 1 VND = 1/25,000 USD (= 0.00004) Điều này cho thấy rằng một VND có thể đổi được 0.00004 USD Biểu thị gián tiếp thường được sử dụng phổ biến hơn trên thị trường thế giới hoặc các thị trường phi tập trung và cung cấp thông tin về giá trị của đồng nội tệ so với ngoại tệ

Trong phạm vi đề tài này, nếu như tác giả không trình bày cụ thể, khi nói đến tỷ giá thì tức là tác giả đang sử dụng biểu thị tỷ giá trực tiếp Do đó, nếu như tác giả nói tỷ giá tăng, nghĩa là 1 đồng ngoại tệ cần nhiều đồng VND hơn để mua, tức là đồng nội tệ bị mất giá, VND bị suy yếu Ngược lại, nếu tác giả nói tỷ giá giảm, nghĩa là 1 đồng ngoại tệ cần ít đồng VND để mua, tức là đồng nội tệ tăng giá, VND mạnh lên

Laidler & Parkin (1975) định nghĩa lạm phát là một quá trình giá cả tăng liên tục, hay tương đương, giá trị của tiền giảm liên tục Arestis & Hadjimatheou (1982) định nghĩa lạm phát theo hai cách khác nhau: “lạm phát là xu hướng tăng liên tục của mức giá chung” và

“lạm phát là tổng cầu vượt quá tổng cung” Tương tự, Wilczynski (1983) định nghĩa lạm phát là “tình trạng khối lượng tiền vượt quá lượng cung hàng hóa và dịch vụ, dẫn đến mức giá tăng”

Nhìn chung, các định nghĩa nêu trên đều nhấn mạnh đến sự tăng giá của hàng hóa nói chung, do đó, có thể hiểu rằng lạm phát là sự gia tăng mức giá của hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định Ngược lại với lạm phát là giảm phát, là sự giảm mức giá của hàng hóa và dịch vụ Lạm phát có nghĩa là cũng với một số lượng tiền, trước đây sẽ mua được nhiều hàng hóa hơn so với hiện tại, vì giá cả của hàng hóa tăng lên Lạm phát thường có liên hệ mật thiết với chính sách tiền tệ mở rộng (Bonab, 2017) Các NHTU cố gắng thường hạn chế lạm phát và tránh giảm phát để giữ cho nền kinh tế hoạt động trơn tru

Dựa trên nguyên nhân gây ra lạm phát, có thể chia lạm phát làm hai loại chính: Lạm phát do cầu kéo, và lạm phát do chi phí đẩy (Holzman, 1960)

• Lạm phát do cầu kéo

Mối liên hệ giữa lãi suất, tỷ giá và lạm phát

2.2.1 M ố i liên h ệ gi ữ a lãi su ấ t và l ạ m phát

Lý thuyết kinh tế cơ bản khẳng định về mối liên hệ ngược chiều giữa lãi suất và lạm phát (Mankiw, 2011) Khi lãi suất tăng lên sẽ làm cho lạm phát giảm, và ngược lại lãi suất giảm thì lạm phát sẽ tăng Nếu như lãi suất tăng, chi phí đi vay sẽ trở nên cao hơn Đứng trên khía cạnh người đi vay, họ sẽ có xu hướng giảm bớt việc vay tiền, các doanh nghiệp hạn chế vay mượn để đầu tư mở rộng sản xuất kinh doanh, người tiêu dùng hạn chế vay tiền để chi tiêu cá nhân, điều này làm nền kinh tế chậm lại và làm giảm lạm phát Đứng trên khía cạnh người gửi tiết kiệm, lãi suất cao hơn làm cho chi phí cơ hội của việc nắm giữ tiền mặt trở nên cao hơn, do đó họ có xu hướng gửi tiền tiết kiệm vào ngân hàng nhiều hơn, điều này làm giảm lượng tiền mặt lưu thông và giảm lạm phát Ngược lại, việc giảm lãi suất làm cho việc vay mượn trở nên rẻ hơn, khuyến khích chi tiêu và đầu tư Nhu cầu tăng lên sau đó có thể dẫn đến giá cao hơn hoặc lạm phát

Mặc dù lãi suất và lạm phát có mối liên hệ ngược chiều theo lý thuyết kinh tế cổ điển, nhưng nền kinh tế thực không chỉ bao gồm hai biến số này mà còn có nhiều yếu tố khác có thể ảnh hưởng, và sự tương tác giữa hai biến số này cũng sẽ khác nhau tùy thuộc vào bối cảnh (Golinelli & Rovelli, 2005) Các cơ chế mà lãi suất tác động đến lạm phát cũng được các học giả liên tục tìm hiểu và khám phá cho tới tận hiện tại Trong môi trường sản xuất, khi doanh nghiệp rất chú trọng vào việc xem xét lạm phát kỳ vọng (lạm phát trong tương lai), Tillmann (2008) khẳng định rằng lãi suất sẽ được dẫn truyền chủ yếu qua kênh chi phí, lãi suất cao hơn dẫn đến chi phí sản xuất biên cao hơn và cuối cùng dẫn đến lạm phát cao hơn Tại một số quốc gia sử dụng chế độ lạm phát mục tiêu, Kose & cộng sự (2012) chỉ ra rằng lãi suất chính sách tiền tệ phụ thuộc vào kỳ vọng lạm phát, ngụ ý rằng mối liên hệ giữa lãi suất và lạm phát có thể là hai chiều, tương ứng với hiệu ứng Fisher (xem 2.3.1) Những biến động giá đáng kể luôn có thể liên quan đến những diễn biến tiền tệ tương ứng trước đó và những biến động tiền tệ đáng kể luôn kéo theo những biến động giá tương ứng (Reynard, 2007)

2.2.2 M ố i liên h ệ gi ữ a t ỷ giá và l ạ m phát

Về lý thuyết, tác động trực tiếp ngay lập tức của sự thay đổi tỷ giá hối đoái là lên giá hàng hóa và dịch vụ nhập khẩu Nếu tỷ giá tăng (tức là đồng nội tệ giảm giá so với ngoại tệ), chi phí nhập khẩu tính theo đồng nội tệ sẽ tăng, làm cho giá của hàng hóa nhập khẩu tăng lên, cuối cùng làm tăng mức giá chung Ngược lại, nếu tỷ giá giảm (tức là đồng nội tệ tăng giá so với ngoại tệ), chi phí nhập khẩu tính theo đồng nội tệ sẽ giảm, làm cho giá của hàng hóa nhập khẩu giảm xuống, cuối cùng làm giảm mức giá chung Mức độ thay đổi giá nhập khẩu phụ thuộc vào độ co giãn của cầu nhập khẩu và mức độ truyền dẫn tỷ giá (Campa

Tỷ giá cũng sẽ có cơ chế tác động gián tiếp đến lạm phát thông qua cầu xuất nhập khẩu Khi tỷ giá tăng, các doanh nghiệp xuất khẩu có thể hưởng lợi Cầu xuất khẩu tăng lên này làm gia tăng tổng cầu và làm tăng lạm phát Ngược lại, khi tỷ giá giảm, các doanh nghiệp xuất khẩu bị thiệt hại đi, điều này làm cho cầu xuất khẩu giảm, và cầu nhập khẩu lại tăng lên, kết quả là làm cho lạm phát giảm Bên cạnh đó, việc đẩy mạnh sản xuất để xuất khẩu cũng đẩy nhanh nhu cầu về đầu vào, chẳng hạn như lương của người lao động Việc tăng lương cũng sẽ làm tăng lạm phát do chi phí đẩy

Biến động tỷ giá hối đoái cũng có thể gây ra tác động gián tiếp về phía cung và tác động đến giá cả trong nước (Deravi, et al., 1995) Khi tỷ giá tăng, đồng nội tệ mất giá, chi phí tính bằng nội tệ cho nguyên liệu nhập khẩu có thể tăng lên, làm tăng chi phí biên và do đó cũng làm tăng giá hàng hóa sản xuất trong nước Ngoài ra, các công ty cạnh tranh với hàng nhập khẩu có thể tăng giá sau khi các đối thủ cạnh tranh nước ngoài tăng giá, như một chiến lược để nâng cao tỷ suất lợi nhuận của họ

Một cơ chế gián tiếp khác làm cho tỷ giá thay đổi có thể ảnh hưởng đến lạm phát, đó là thông qua chi phí sản xuất Nhiều doanh nghiệp trong nước phụ thuộc vào nguyên liệu và linh kiện nhập khẩu để sản xuất Sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái sẽ làm thay đổi chi phí của những đầu vào này Đồng nội tệ mất giá sẽ làm tăng chi phí cho các doanh nghiệp, và sau đó các doanh nghiệp lại chuyển những chi phí cao hơn này sang người tiêu dùng dưới dạng giá bán sản phẩm cao hơn, góp phần gây ra lạm phát

Khi tìm hiểu về mối liện hệ giữa tỷ giá và lạm phát, các học giả sử dụng cụm từ

“truyền dẫn tỷ giá hối đoái”, hay gọi tắt là truyền dẫn tỷ giá (ERPT) ERPT được định nghĩa là “hiện tượng trong đó những thay đổi về tỷ giá được phản ánh qua những thay đổi trong giá nhập khẩu” (Fisher, 1989) ERPT là một khái niệm liên kết giữa thị trường tiền tệ và thị trường hàng hóa (Beladi, et al., 2010) Về cơ bản, ERPT mô tả mức độ biến động trong giá trị đồng tiền của một quốc gia được chuyển sang giá mà người tiêu dùng trả cho hàng hóa nhập khẩu và ngược lại ERPT còn cho biết sự biến động của tỷ giá ảnh hưởng như thế nào đến giá mà các nhà sản xuất trong nước nhận được đối với hàng hóa xuất khẩu Nói chung, sự ảnh hưởng của thay đổi tỷ giá đến giá cả trong nước (lạm phát) được xem là có hiện tượng truyền dẫn tỷ giá hối đoái

Taylor (2000) và Choudhri & Hakura (2006) cho rằng mức độ truyền dẫn tỷ giá hối đoái sẽ chịu ảnh hưởng lớn bởi môi trường lạm phát Trong mỗi trường lạm phát cao, giá cả tăng liên tục, doanh nghiệp cũng cần liên tục tăng giá, điều này tạo ra một vòng luẩn quẩn, một khi giá bắt đầu tăng, chúng sẽ tiếp tục tăng Vì vậy, trong môi trường lạm phát cao, khi giá trị nội tệ giảm và chi phí tăng lên, các công ty có nhiều khả năng chuyển những chi phí này sang người tiêu dùng bằng cách tăng giá Điều này có nghĩa là lạm phát cao dẫn đến hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá hối đoái cao hơn Theo Shintani & cộng sự (2013), mức độ truyền dẫn tỷ giá đến lạm phát sẽ thay đổi theo thời gian Điều này là bởi các công ty nhập khẩu liên tục đánh giá chi phí hoạt động và tỷ suất lợi nhuận của họ Khi có biến động về tỷ giá hối đoái, các công ty này phải đối mặt với quyết định: tuân thủ các hợp đồng hiện tại hoặc đàm phán lại các điều khoản/nguồn đầu vào để giảm thiểu tác động của thay đổi tỷ giá hối đoái Quá trình ra quyết định này về cơ bản là một hành vi tối ưu hóa nhằm tối đa hóa lợi nhuận trong khi giảm thiểu chi phí, và quá trình này cũng cần thời gian ít nhất là 1-

2 kỳ hợp đồng (Shintani, et al., 2013)

Tóm lại, mối liên hệ giữa tỷ giá và lạm phát là có thể tồn tại dựa trên một số quan điểm lý thuyết Ngoài ra, mức độ liên hệ giữa tỷ giá và lạm phát còn có sự khác nhau về thời gian và môi trường lạm phát Nghiên cứu này hướng tới xem xét sự ảnh hưởng của giữa tỷ giá tới lạm phát như thế nào trong bối cảnh Việt Nam.

Các lý thuyết liên quan

Hiệu ứng Fisher là một lý thuyết nổi tiếng về mối quan hệ giữa lạm phát và lãi suất Fisher (1930) đề xuất rằng lãi suất danh nghĩa trong bất kỳ thời kỳ nào đều bằng tổng lãi suất thực tế và tỷ lệ lạm phát kỳ vọng Mối liên hệ này được biểu thị bằng công thức toán học như sau:

𝑟 = 𝑖 − 𝜋 Trong đó, i là lãi suất danh nghĩa, r là lãi suất thực, π là lạm phát kỳ vọng

Theo đó, khi lạm phát kỳ vọng tăng lên, thì lãi suất thực sẽ giảm xuống, nếu như lãi suất danh nghĩa không thay đổi Hiệu ứng Fisher nhấn mạnh mối liên hệ giữa lạm phát kỳ vọng và lãi suất danh nghĩa, minh họa những kỳ vọng về lạm phát trong tương lai có thể định hình các hoạt động kinh tế hiện tại như thế nào Với giả định rằng nền kinh tế thực không chịu ảnh hưởng bởi nền kinh tế danh nghĩa, khi lạm phát kỳ vọng tăng lên thì lãi suất danh nghĩa cũng sẽ phải tăng lên tương ứng nếu như lãi suất thực không thay đổi Điều quan trọng trong lý thuyết của Fisher đó là mối quan hệ được đề cập là trong dài hạn (Mankiw, 2011) Trong ngắn hạn, hiệu ứng Fisher có thể không được áp dụng do những thay đổi lạm phát ngoài dự kiến Lãi suất danh nghĩa, được xác định khi bắt đầu vay, thể hiện chi phí đi vay Nếu lạm phát tăng bất ngờ, lãi suất danh nghĩa đã thỏa thuận (trong các hợp đồng cho vay) có thể không phản ánh chính xác mức tăng này, khiến cả người vay và người cho vay không kịp điều chỉnh Tuy nhiên, theo thời gian, khi lạm phát cao được dự đoán trước, nó sẽ được phản ánh vào các điều khoản cho vay mới, với lãi suất cao hơn Do đó, hiệu ứng Fisher về cơ bản chỉ ra rằng lãi suất danh nghĩa điều chỉnh để đáp ứng với kỳ vọng lạm phát Mặc dù lạm phát dự kiến có xu hướng phù hợp với lạm phát thực tế trong thời gian dài nhưng sự liên kết này không được đảm bảo trong ngắn hạn (Mankiw, 2011)

Như vậy, hiệu ứng Fisher đề xuất cho quan hệ nhân quả giữa lạm phát kỳ vọng và lãi suất danh nghĩa, lạm phát kỳ vọng tăng lên sẽ làm cho lãi suất tăng lên Kết quả thực nghiệm cho tác động của lạm phát và lãi suất sẽ xác nhận hiệu ứng Fisher Một điều đáng quan tâm là, mặc dù lãi suất danh nghĩa là một biến số có thể quan sát, nhưng lạm phát kỳ vọng lại không thể quan sát được (Cooray, 2002) Để có thể kiểm định thực nghiệm hiệu ứng Fisher, các học giả thường sử dụng lạm phát của kỳ trước để đại diện cho lạm phát kỳ vọng, với lập luận rằng người dân thường dựa vào lạm phát trong thời gian trước đây để hình thành dự đoán về lạm phát trong thời gian tiếp theo Khi này, hiệu ứng Fisher được kiểm định theo dạng hàm sau:

𝑖 𝑡 = 𝑓(𝜋 𝑡−𝑗 ) Với it là lãi suất danh nghĩa tại kỳ t và πt-j là lạm phát của j kỳ trước

Engsted (1995) cho thấy rằng sự chênh lệch giữa lãi suất dài hạn và lạm phát tại kỳ đại diện cho lạm phát kỳ vọng, có tác động đáng kể đến lạm phát trong tương lai, điều này giúp xác nhận một phần hiệu ứng Fisher rằng lãi suất danh nghĩa điều chỉnh tỷ lệ một đổi một với lạm phát kỳ vọng

Hiệu ứng Wicksell là cũng một khái niệm trong lĩnh vực kinh tế vĩ mô, được đặt theo tên của nhà kinh tế học người Thụy Điển Knut Wicksell (Wicksell, 1907; Wicksell, 1936)

Lý thuyết này giải thích mối quan hệ giữa lãi suất tự nhiên và lãi suất tiền tệ, đặc biệt tập trung vào việc các lãi suất này ảnh hưởng như thế nào đến giá cả và sự ổn định kinh tế Lãi suất tự nhiên được định nghĩa là lợi tức đầu tư vào hàng hóa vốn sẽ chiếm ưu thế trong nền kinh tế trao đổi hàng hóa, về cơ bản không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tiền tệ Ngược lại, lãi suất tiền tệ (lãi suất ngân hàng) là tỷ lệ thực tế mà người đi vay có thể nhận được vốn trên thị trường, chịu ảnh hưởng của chính sách tiền tệ và cung cầu vốn vay

Khi lãi suất ngân hàng thấp hơn lãi suất tự nhiên, việc vay tiền trở nên rẻ hơn Các doanh nghiệp và người dân có xu hướng vay nhiều hơn để đầu tư hoặc chi tiêu Điều này có thể dẫn đến nhu cầu về hàng hóa và dịch vụ nhiều hơn mức hiện có, đẩy giá thành lên cao, dẫn đến lạm phát Mặt khác, nếu lãi suất ngân hàng cao hơn lãi suất tự nhiên thì việc vay tiền sẽ tốn kém và sẽ có ít người hoặc doanh nghiệp muốn đầu tư hoặc chi tiêu hơn Điều này có thể dẫn đến nhu cầu ít hơn và có thể hạ giá hoặc làm giảm phát

Như vậy, hiệu ứng Wicksell cho rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất và tỷ lệ lạm phát, lãi suất tăng lên sẽ làm cho tỷ lệ lạm phát giảm Kết quả thực nghiệm cho tác động tiêu cực của lãi suất đến lạm phát sẽ xác nhận hiệu ứng Wicksell.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu này được thực hiện qua các giai đoạn sau: Hình thành mục tiêu nghiên cứu, Xây dựng cơ sở lý thuyết, Lựa chọn phương pháp nghiên cứu, Phân tích dữ liệu, Kết luận và đề xuất hàm ý chính sách

Trong giai đoạn đầu tiên là hình thành mục tiêu nghiên cứu, tác giả tìm hiểu về thực trạng lạm phát, lãi suất và tỷ giá Đồng thời tác giả cũng tìm hiểu sơ lược về các tài liệu nghiên cứu trước đây để đánh giá và xác định tính khả thi của đề tài nghiên cứu Qua đó, tác giả xác định được mục tiêu nghiên cứu, cụ thể hóa được đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Tiếp theo, tác giả đi sâu vào tìm hiểu cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu, bao gồm các khái niệm, lý thuyết về mối liên hệ giữa các khái niệm và hệ thống hóa các nghiên cứu đã được thực hiện, qua đó xây dựng được nền tảng lý luận cho bài nghiên cứu và xác định được những gì mà đề tài này có thể đóng góp vào tài liệu nghiên cứu hiện nay

Sau đó, tác giả tiến hành xác định phương pháp nghiên cứu phù hợp với đề tài và khả năng của mình Phương pháp nghiên cứu cũng cần phù hợp với tính sẵn có của các dữ liệu mà tác giả có thể thu thập

Sau khi đã thu thập được dữ liệu, tác giả tiến hành phân tích số liệu dựa trên phương pháp nghiên cứu đã được lựa chọn Kết quả nghiên cứu cũng sẽ được giải thích và thảo luận, cũng như so sánh với các nghiên cứu trước đây để đánh giá sự tương đồng và khác biệt

Cuối cùng, tác giả tóm gọn lại các kết quả chính của nghiên cứu, và dựa trên các phát hiện, tác giả đề xuất các hàm ý chính sách phù hợp để các nhà hoạch định chính sách kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế

Quy trình nghiên cứu được tóm tắt qua biểu đồ 3.1

Biểu đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả thiết kế

Mô hình nghiên cứu

Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này, tác giả tìm hiểu về mối liên hệ giữa lạm phát, lãi suất và tỷ giá Ký hiệu ba biến này lần lượt là cpi, inter, exc Mô hình nghiên cứu chính như sau:

Trong đó t là kỳ thứ t Mô hình trên cho thấy rằng cpi phụ thuộc vào giá trị trước đây của chính nó và cả giá trị trước đây của inter và exc Tuy nhiên, cả inter và exc cũng có thể chịu tác động của giá trị trước đây của chính chúng và cả các biến khác, vì vậy ta có thêm hai phương trình sau:

1,1 1 1,2 1 1,3 1 1, t t t t t exc = cpi − + inter − + exc − + Trong đó, cpi là chỉ số giá tiêu dùng inter là lãi suất chính sách của Ngân hàng trung ương Hoa Kỳ exc là tỷ giá hối đoái VND/USD

Hình thành mục tiêu nghiên cứu Xây dựng cơ sở lý thuyết Lựa chọn phương pháp nghiên cứu

Phân tích dữ liệu Kết luận và Hàm ý chính sách t là tháng thứ t

Trong đó, mối quan tâm chính của nghiên cứu là mô hình với biến phụ thuộc là cpi Tác giả sẽ đánh giá sự ảnh hưởng của lãi suất và tỷ giá đến lạm phát Phương pháp và quy trình phân tích được trình bày trong mục tiếp theo.

Phương pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu về chuỗi thời gian, đặc biệt là chuỗi thời gian về các chỉ số kinh tế vĩ mô, quy trình phân tích mô hình Vector tự hồi quy/Vector hiệu chỉnh sai số (VAR/VECM) được sử dụng rộng rãi và rất phổ biến Chẳng hạn, Chowdhury & cộng sự (2024) ứng dụng mô hình VECM để đánh giá sự ảnh hưởng của lạm phát và lãi suất lên sản lượng công nghiệp tại Bangladesh Derouez & cộng sự (2024) sử dụng kết hợp mô hình ARDL và VECM để phân tích mối liên hệ giữa gia tăng sản lượng năng lượng, phát triển công nghệ và phát triển kinh tế tại Ả Rập Xê-út Caraiani & cộng sự (2023) sử dụng mô hình VAR để nghiên cứu về chính sách tiền tệ và phát triển bền vững tại các quốc gia thuộc các nước G7 (Mỹ, Anh, Pháp, Đức, Nhật, Canada, Italia) Ý tưởng về VAR/VECM như sau: khi phân tích về mối liên hệ giữa hai hay nhiều chuỗi thời gian, cụ thể trong phạm vi đề tài là lãi suất (Hoa Kỳ), tỷ giá và lạm phát, sẽ tồn tài sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các giá trị trước của chuỗi này đối với giá trị trước của chuỗi khác Lạm phát có thể phụ thuộc vào sự biến đổi của tỷ giá trước đây, tỷ giá cũng có thể sẽ biến động theo lạm phát, tương tự lãi suất cũng có thể tác động đến lạm phát và lạm phát cũng có thể tác động đến lãi suất Sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các đối tượng như vậy làm cho ước lượng OLS cho từng đối tượng trở nên không còn hiệu quả vì sự tương quan giữa các sai số ước lượng giữa các mô hình Sims (1980) đã giới thiệu vector tự hồi quy hay

“VAR” để mô hình hóa nhiều sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến kinh tế mà không áp đặt các giả định quá nghiêm ngặt lên dữ liệu VAR cho phép ước lượng đồng thời các tác động quá khứ của một chỉ số lên chính nó vào thời điểm hiện tại cũng như tác động của giá trị quá khứ của các biến số khác lên biến số này Tuy nhiên, nếu như có hai biến số tồn tại một mối liên hệ dài hạn với nhau, nghĩa là chúng có xu hướng di chuyển về một khoảng cách với nhau trong dài hạn, thì chúng ta cũng có thể mô hình hóa mối liên hệ dài hạn này 1 Ví dụ, lãi suất do NHNN quy định ảnh hưởng đến chi phí vay tiền NHNN tăng lãi suất, việc vay mượn trở nên đắt đỏ hơn, thường dẫn đến giảm chi tiêu và đầu tư, điều này có thể làm dịu hoạt động kinh tế và giảm lạm phát Các NHTU thường nhắm tới một mức lạm phát nhất định, điều chỉnh lãi suất để quản lý tăng trưởng kinh tế và kỳ vọng lạm phát Trong ngắn hạn, cả lãi suất và tỷ lệ lạm phát đều có thể biến động, phản ứng với các cú sốc kinh tế và thay đổi chính sách khác nhau Tuy nhiên, nếu hai chuỗi này có quan hệ dài hạn với nhau, điều đó có nghĩa là có mối quan hệ cân bằng lâu dài giữa chúng Ngay cả khi các yếu tố ngắn hạn gây ra sai lệch thì mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ lệ lạm phát sẽ điều chỉnh theo thời gian để trở về trạng thái cân bằng này so với lãi suất Ví dụ, nếu lạm phát bắt đầu tăng đáng kể trên mức mục tiêu, NHTU có thể phản ứng bằng cách tăng lãi suất Theo thời gian, điều này sẽ giúp giảm lạm phát, đưa hai biến trở lại mối quan hệ cân bằng dài hạn của chúng Việc mô hình hóa mối quan hệ dài hạn này được thực hiện thông qua cơ chế hiệu chính sai số được giới thiệu bởi Engle & Granger (1987), sau này được phát triển thành mô hình vector hiệu chỉnh sai số VECM

3.3.2 Mô hình nghiên c ứ u và quy trình VAR/VECM

3.3.2.1 Thiết lập mô hình Để đơn giản và khớp với các ký hiệu ma trận sẽ được dùng để chứng minh trong các phần tiếp theo, giả sử gọi ba biến số lạm phát (cpi), lãi suất (inter), tỷ giá (exc) lần lượt là

X, Y, Z, và để đơn giản, giả sử các biến này chỉ chịu tác động của giá trị một kỳ ngay trước đó, các mô hình nghiên cứu về mối liên hệ qua lại được biểu diễn như sau:

1 Sau này được gọi là đồng tích hợp Định nghĩa chính xác về đồng tích hợp sẽ được tác giả trình bày trong phần sau Đặt quy ước như sau: t t t

Khi này, các phương trình có thể được viết dưới dạng ma trận như sau:

Tương tự như vậy, nếu như các biến được cho là có mối quan hệ với các giá trị trước

2 kỳ, 3 kỳ,… thì cũng có thể được biểu diễn như vậy: t 1 t-1 2 t-2 t

Quy trình VAR sẽ ước lượng phương trình (iii) và cho ra kết quả về các hệ số ước lượng β, với điều kiện là các biến được sử dụng phải là các biến dừng Nếu tồn tại quan hệ dài hạn giữa các thành phần của Y t , mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) sẽ được sử dụng để mô hình hóa quan hệ dài hạn đó

Trước khi đi sâu vào thủ tục phân tích chính thức trong nghiên cứu này, cần lưu ý rằng thủ tục phân tích có thể khác nhau một chút đối với từng nghiên cứu Điều này phụ thuộc vào quản điểm cá nhân của từng học giả, mục đích của bài nghiên cứu, và đóng góp kỳ vọng của mỗi đề tài Chẳng hạn, đa số các nghiên cứu sử dụng kiểm định tính dừng ADF để xem xét tính dừng của các biến nghiên cứu (Nasir, et al., 2015), một số nghiên cứu khác dựa trên kiểm định PP (Danish, et al., 2018) Một số nghiên cứu khác bổ sung thêm ước lượng FMOLS để đánh giá tác động dài hạn (Chowdhury, et al., 2024), hoặc kết hợp cả mô hình ARDL (Koondhar, et al., 2021) Tran (2018) thì bổ sung thêm kiểm định tính dừng theo mùa nhưng bỏ qua các bước phân tích phản ứng xung và phân rã phương sai Chen & Semmler (2024) lại chỉ sử dụng duy nhất phân tích phân rã phương sai mà bỏ qua các hệ số ước lượng khác Do đó, không có bất kỳ thủ tục phân tích nào được coi là quy chuẩn, tác giả sẽ xây dựng thủ tục phân tích dựa trên các kỹ thuật được sử dụng phổ biến và phù hợp với nguồn lực của mình

Bước 1: Kiểm định tính dừng

Một trong những yêu cầu cơ bản của phân tích chuỗi thời gian là các biến nghiên cứu phải dừng (stationary) Khái niệm dừng khá trừu tượng và còn tồn tại ở cả dạng yếu và dạng mạnh (Wooldridge, 2013) Trong hầu hết các phương pháp ước lượng hiện có, kể cả VAR/VECM, chúng ta cần ít nhất các chuỗi dừng ở dạng yếu Trong phạm vi đề tài này, khi tác giả sử dụng chuỗi dừng hay từ “dừng”, nghĩa là dừng ở dạng yếu

Hiểu một cách đơn giản, một chuỗi x được coi là dừng khi thỏa mãn 3 điều kiện sau:

1 Chuỗi có kỳ vọng không đổi theo thời gian:

2 Chuỗi có phương sai không đổi theo thời gian

3 Hiệp phương sai của giá trị trong hai thời điểm bất kỳ chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa hai thời điểm chứ không phụ thuộc vào thời điểm gốc:

Chuỗi sẽ được coi là không dừng (nonstationary) nếu không thỏa mãn 1 trong 3 điều kiện trên Một ví dụ điển hình cho chuỗi không dừng là mô hình AR(1) với tham số đơn vị, hay còn gọi là bước đi ngẫu nhiên:

Bước đi ngẫu nhiên là một chuỗi không dừng vì nó có phương sai thay đổi theo thời gian và hiệp phương sai của giá trị trong hai thời điểm bất kỳ có phụ thuộc vào thời điểm gốc Bước đi ngẫu nhiên là một trường hợp cho chuỗi nghiệm đơn vị Nếu chuỗi có nghiệm đơn vị tức là chuỗi đó không dừng Tên gọi nghiệm đơn vị là do ở mô hình trên, hệ số cho biến x t − 1 là 1, hay còn gọi là đơn vị

Dựa trên đó, Dickey-Fuller (DF) đã đề xuất rằng muốn kiểm tra một chuỗi có dừng hay không, ta cần hồi quy chuỗi đó theo giá trị quá khứ của chính nó (tương tự như mô hình 1.1) Nếu như chuỗi có nghiệm đơn vị thì chuỗi đó không dừng:

(1.2) Kiểm định DF có giả thuyết:

H0: ρ = 1 Ha: ρ < 1 Hay có thể nói rằng

H0: Chuỗi không dừng Ha: Chuỗi dừng

Nếu như H0 bị bác bỏ (p-value < 0.05 ở mức ý nghĩa 5%) thì ta kết luận chuỗi dừng

Ngoài ra, DF còn mở rộng thêm kiểm định này bằng cách biến đổi (1.2) và bổ sung thêm các biến sai phân nhằm khắc phục tương quan chuỗi, mở rộng thêm biến xu hướng và hằng số, gọi là kiểm định ADF (Augmented Dickey Fuller) là một phiên bản mạnh hơn so với kiểm định DF Tuy nhiên các cặp giả thuyết vẫn là như trên Nghiên cứu này sẽ sử dụng kiểm định ADF để kiểm định tính dừng cho các chuỗi nghiên cứu Ngoài ra để đảm bảo kết quả tác giả sẽ sử dụng thêm kiểm định PP

Nếu như H0 bị bác bỏ cho tất cả các chuỗi, nghĩa là các chuỗi đều dừng tại bậc gốc I(0), khi này tác giả sẽ tiến hành phân tích mô hình VAR Nếu các chuỗi không dừng tại bậc gốc, tác giả sẽ lấy sai phân cho từng chuỗi và tiến hành lại kiểm định ADF một lần nữa và tiến hành bước 2

Bước 2: Lựa chọn độ trễ tối ưu

Tác giả sẽ ước lượng mô hình (iii) thông qua VAR t 1 t-1 2 t-2 t

Tuy nhiên, cần xác định được cần có bao nhiêu độ trễ để mô hình tối ưu nhất Nếu như có quá nhiều biến trễ, sẽ làm giảm bậc tự do và gây phức tạp mô hình, nhưng quá ít biến có thể gây ra thiếu biến và giảm khả năng giải thích của mô hình Do đó, để xác định độ trễ phù hợp nhất, ta sẽ ước lượng mô hình với các độ trễ khác nhau và sử dụng các tiêu chí tiêu chuẩn thông tin như AIC, BIC, HQIC để đánh giá Độ trễ nào có các tiêu chuẩn thông tin nhỏ hơn thì độ trễ đó được coi là tối ưu hơn Sau khi xác định được độ trễ tối ưu, tác giả tiến hành bước 3

Bước 3: Kiểm định đồng tích hợp

Giả sử như chuỗi X t và chuỗi Y t là các bước đi ngẫu nhiên:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Xu hướng lạm phát, lãi suất và tỷ giá

Biểu đồ 4.1: Diễn biến lạm phát Việt Nam từ năm 2015-2022

Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu của IMF

Dựa vào biểu đồ 4.1, có thể thấy rằng diễn biến của lạm phát tại Việt Nam trong thời gian từ 2015 đến 2022 có sự biến động không ổn định, tuy nhiên hầu hết các năm thì tỷ lệ lạm phát đều dương Thời kỳ có những biến động mạnh nhất là vào thời gian từ tháng 1 năm 2020 đến tháng 3 năm 2021 Trong giai đoạn này tỷ lệ lạm phát có sự biến động mạnh, tháng giảm phát thấp nhất là tháng 4 năm 2020 với tỷ lệ là -1.54%, và tháng có lạm phát cao nhất là tháng 2 năm 2021 với tỷ lệ 1.52% Trong thời gian gần đây hơn thì lạm phát có xu hướng ổn định trở lại với biên độ giảm dần từ tháng 5 năm 2022 trở về sau

Biểu đồ 4.2: Diễn biến tỷ giá USD/VND từ năm 2015-2022

Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu của IMF Đối với tỷ giá hối đoái, có thể thấy một cách rõ ràng rằng từ năm 2015 cho tới 2022, đồng VND có xu hướng yếu đi, khi mà tỷ giá tăng liên tục, với mức cao nhất là 23,679 vào tháng 11 năm 2022 Mặc dù có một thời gian từ giữa năm 2019 đến nửa đầu năm 2022, tỷ giá có xu hướng ổn định, nhưng từ giữa năm 2022 trở đi thì tỷ giá lại tăng rất mạnh, thể hiện vị thế của VND đang có dấu hiệu suy yếu

Về lãi suất, có thể thấy rằng lãi suất mà FED đưa ra thường có hiệu lực trong ít nhất là từ 3 tháng, với nhiều đoạn nằm ngang trong biểu đồ, cho thấy rằng NHTU tại Hoa Kỳ thường có các chính sách lãi suất tương đối dễ đoán Từ tháng 1 năm 2015 đến cuối năm 2018, lãi suất Hoa Kỳ có xu hướng tăng nhẹ nhàng và cũng tương đối đều đặn sau đó đi ngang từ tháng 1 năm 2019 đến tháng 7 năm 2019 ở mức 2.375% Từ tháng 9 năm 2019 đến tháng

3 năm 2020, lãi suất chính sách tại Hoa Kỳ giảm mạnh xuống còn 0.125% Sau đó, mức lãi suất này được duy trì cho đến tận tháng 2 năm 2022

Biểu đồ 4.3: Diễn biến lãi suất (FED) từ năm 2015-2022

Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu của IMF

Sau một thời gian dài có mức lãi suất ở mức thấp, từ tháng 3 năm 2022 trở đi, FED liên tục tăng lãi suất và đạt đỉnh điểm vào tháng 12 năm 2022 ở mức 4.375%, đây là mức cao nhất trong thời gian từ năm 2015 đến 2022

Khi đặt diễn biến của lạm phát, tỷ giá và lãi suất trên cùng một biểu đồ, có thể nhận thấy một vài điểm chính khá thú vị Tỷ giá và lãi suất có xu hướng dịch chuyển cùng nhau, trong thời kỳ tỷ giá tăng thì lãi suất cũng có xu hướng tăng, ngược lại, khi tỷ giá đi ngang thì lãi suất cũng có xu hướng đi ngang Còn đối với lạm phát, có thể thấy lạm phát cũng có sự đồng pha nhẹ với lãi suất, trong giai đoạn mà lãi suất tăng thì lạm phát đa số đều dương, còn trong giai đoạn mà lãi suất giảm thì lạm phát sẽ âm Đặt trong mối tương quan giữa tỷ giá và lạm phát, cũng có thể thấy rằng khi tỷ giá tăng lên thì lạm phát cũng có xu hướng dương, còn khi tỷ giá đi ngang thì lạm phát có thể dương hoặc âm

Biểu đồ 4.4: Tỷ giá, lạm phát và lãi suất (FED)

Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu của IMF

Thống kê mô tả về các biến nghiên cứu

Bảng 4.1: Thống kê mô tả Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất cpi 5.0784 0.0687 4.9681 5.1933 inter 0.9870 0.9867 0.1250 4.3750 exc 10.0281 0.0261 9.9728 10.0724

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Theo bảng 4.1 về thống kê mô tả các biến nghiên cứu, biến cpi là chỉ số CPI tại Việt Nam dưới dạng logarit, có giá trị trung bình là khoảng 5.0784 và độ lệch chuẩn là 0.0687

Tỷ giá Tỷ lệ lạm phát Lãi suất (FED)

Giá trị nhỏ nhất là 4.9681 và giá trị lớn nhất là 5.1933 Có thể thấy rằng, sau khi lấy logarit thì chỉ số CPI đã trở nên mượt hơn và có độ lệch chuẩn tương đối thấp

Biến Inter đại diện cho lãi suất của Ngân hàng trung ương Hoa Kỳ, có giá trị trung bình là vào khoảng 0.987%, và độ lệch chuẩn là 0.9867% Giá trị nhỏ nhất là 0.125% và lớn nhất là 4.3750%

Biến exc đại diện cho tỷ giá giữa đồng VND và USD, cũng được dùng dưới dạng logarit, với giá trị trung bình là khoảng 10.0281, độ lệch chuẩn là 0.0261 Giá trị nhỏ nhất của biến này là 9.9728 và giá trị lớn nhất là 10.0724.

Kiểm định tính dừng

Trước khi đi vào phân tích mối liên hệ giữa các biến số, tác giả tiến hành kiểm định tính dừng cho các chuỗi thời gian bằng kiểm định Augmented Dickey-Fuller Kết quả kiểm định tính dừng được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định cho chuỗi bậc gốc

Biến p-value Kết luận cpi 0.9488 Không dừng inter 0.9959 Không dừng exc 0.9959 Không dừng

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata Đối với các chuỗi ở dạng gốc, kiểm định ADF cho giá trị p-value đều lớn hơn 0.05, cho thấy rằng các chuỗi được phân tích đều không dừng tại bậc gốc Do đó tác giả sẽ lấy sai phân và kiểm định lại tính dừng cho các chuỗi này Kết quả kiểm định được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định cho chuỗi sai phân bậc 1

Ghi chú: ∆ là ký hiệu sai phân bậc 1

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Có thể thấy rằng kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi sau khi lấy sai phân thì các chuỗi đều đã dừng, do đó các chuỗi đều là các chuỗi I(0).

Lựa chọn độ trễ tối ưu

Tiếp đến, tác giả lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình Kết quả về các tiêu chí lựa chọn mô hình được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.4: Lựa chọn độ trễ tối ưu Độ trễ FPE AIC HQIC SBIC

Ghi chú: * là độ trễ tối ưu được lựa chọn bởi tiêu chí tương ứng

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Dựa trên bảng 4.3, có thể thấy rằng ở tiêu chí FPE và AIC, độ trễ tối ưu được lựa chọn là 4 Tuy nhiên đối với tiêu chí HQIC và SBIC, độ trễ tối ưu của mô hình lại là ở bậc 0 Với sự không nhất quán như vậy giữa các tiêu chí, tác giả sẽ dựa vào 2 tiêu chí là FPE và AIC vì hai tiêu chí này được sử dụng phổ biến hơn trong các bài nghiên cứu Do đó, độ trễ tối ưu của mô hình được lựa chọn là ở độ trễ 4.

Kiểm định đồng tích hợp

Khi các chuỗi là I(1) như vậy thì có khả năng tồn tại đồng tích hợp giữa các chuỗi này Do đó tiếp theo tác giả sẽ kiểm định đồng tích hợp để xác định có tồn tại hay không mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến Kiểm định Johansen sẽ được thực hiện và kết quả kiểm định được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.5: Kiểm định đồng tích hợp Johansen Thống kê Trace

Số lượng đồng tích hợp Eigenvalue Thống kê Trace Giá trị tới hạn

Số lượng đồng tích hợp Eigenvalue Maximum

Giá trị tới hạn (mức 5%)

Ghi chú: * số mói liên hệ đồng tích hợp được lựa chọn bởi kiểm định tương ứng

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Theo kết quả kiểm định Johansen, có thể thấy rằng cả kiểm định Trace và kiểm định Maximum Eigenvalue đều lựa chọn số lượng mối đồng tích hợp là 1, như vậy có thể kết luận rằng có 1 mối quan hệ đồng tích hợp trong ba chuỗi nghiên cứu Khi tồn tại đồng tích hợp thì mô hình VECM sẽ được sử dụng để đánh giá mối liên hệ này.

Kết quả ước lượng mô hình VECM

Khi tồn tại mối quan hệ giữa các biến số, mối quan hệ này được thể hiện qua thành phần hiệu chỉnh sai số Ngoài ra chúng ta cũng có thể quan tâm tới mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến số với nhau Kết quả ước lượng VECM được thể hiện qua bảng 4.5 và 4.6

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mối quan hệ ngắn hạn

Hệ số ước lượng Sai số chuẩn z-statistics p-value

Ghi chú: ECTt-1 là thành phần hiệu chỉnh sai số, ∆ là ký hiệu sai phân bậc 1,

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Có thể thấy rằng, trong ngắn hạn, chỉ có duy nhất biến trễ của chính lạm phát ∆cpit-1 có ý nghĩa ở mức 5% và biến trễ của lãi suất ∆intert-1 có ý nghĩa ở mức 10% Kết quả này cho thấy rằng trong ngắn hạn, khi lãi suất Hoa Kỳ được ban hành bởi FED tăng lên 1% thì ngay lập tức lạm phát tại Việt Nam có xu hướng tăng 0.0039 hay 0.39% Còn khi mà lạm phát ở ngay tháng trước có sự chênh lệch 1% sẽ làm cho tháng này có sự chênh lệch 33.3% Con số này tuy chỉ mang tính ước lượng nhưng cũng tương đối lớn, cho thấy rằng thực tế lạm phát tại Việt Nam phụ thuộc rất nhiều và lạm phát của kỳ trước và lạm phát có tính ỳ rất lớn, cho thấy kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam dựa trên nhiều vào lạm phát kỳ trước Bên cạnh đó thì lạm phát tại Việt Nam cũng sẽ nhạy cảm với lãi suất Mỹ trong ngắn hạn

Trong bảng 4.5, chúng ta quan tâm chủ yếu tới thành phần hiệu chỉnh sai số ECTt-1

(Error Correction Terms) Hệ số ước lượng từ thành phần hiệu chỉnh sai số chính là hệ số điều chỉnh là thành phần giúp cung cấp thông tin về tốc độ điều chỉnh về điểm cân bằng dài hạn khi biến số ước lượng vượt ra khỏi mối cần bằng đó Trong phương trình của ∆cpi, hệ số của Ut-1 không có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên trong phương trình của ∆inter và ∆exc, hệ số điều chỉnh có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng lãi suất và tỷ giá mới là biến số chịu sự ảnh hưởng dài hạn Điều quan trọng trong mô hình VECM là mối quan hệ đồng tích hợp được thể hiện qua phương trình đồng tích hợp được ước lượng trong bảng sau:

Bảng 4.7: Kết quả phương trình đồng tích hợp beta Hệ số ước lượng Sai số chuẩn z p-value cpi 1.000 inter 0.0168 0.0029 5.8900 0.0000 exc -2.8934 0.0891 -32.4600 0.0000

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Trong phương trình đồng tích hợp, có thể thấy rằng biến inter đại diện cho lạm phát và biến exc đại diện cho tỷ giá đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy rằng các biến số này đều có thể kết hợp tuyến tính với cpi, nghĩa là đều cùng với nhau hình thành mối quan hệ đồng tích hợp với lạm phát

Dựa vào bảng 4.6, phương trình đồng tích hợp được viết như sau: cpi + 0.0168×inter - 2.8934×exc + 23.9436 = 0 Nếu viết lạm phát là hàm số của lãi suất và tỷ giá thì ta được phương trình sau: cpi = -23.9436 - 0.0168×inter + 2.8934×exc

Hiểu phương trình này như sau: trong dài hạn, nếu như lạm phát vượt ra ngoài mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát, lãi suất và tỷ giá 1%, thì lãi suất Hoa Kỳ sẽ tăng 0.0168% (vì hệ số của inter mang dấu âm) và tỷ giá sẽ giảm 2.8934% (vì hệ số của exc mang dấu dương) để kéo tỷ lệ lạm phát quay trở lại mức cân bằng.

Kiểm định sự ổn định

Để kiểm định sự ổn định của mô hình, tác giả sử dụng vòng tròn đơn vị Giá trị Eigenvalue của các hệ số ước lượng bé hơn 1 nên nằm trong vòng tròn đơn vị để đảm bảo được sự ổn định của mô hình

Biểu đồ 4.5: Kiểm định sự ổn định của mô hình

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Nhìn vào vòng tròn đơn vị có thể thấy rằng tất cả các điểm đều nằm trong vòng tròn đơn vị, và chỉ duy nhất có 1 điểm nằm trên vòng tròn đơn vị Do đó nhìn chung mô hình có tính ổn định

Bên cạnh đó, tác giả cũng kiểm định tự tương quan trong sai số của mô hình Để xác định sự hiện diện của tự tương quan, tác giả sử dụng kiểm định Lagrange-multiplier với bậc tương quan là 4 (vì đây là độ trễ của mô hình) Kiểm định này có giả thuyết H0: Không có tự tương quan Kết quả kiểm định thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.8: Kiểm định tự tương quan

Bậc tương quan χ 2 Bậc tự do p-value

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Dựa vào kết quả kiểm định ở bảng trên, có thể thấy rằng trong mô hình nghiên cứu đều không có tự tương quan cả từ bậc 1 tới bậc 4, do đó mô hình được coi là tốt

Bên cạnh đó, mô hình ước lượng có thể hiệu quả hơn nếu như sai số tuân theo phân phối chuẩn Để kiểm định phân phối chuẩn của sai số, tác giả sử dụng kiểm định Jarque- Bera, kiểm định độ lệch (Skewness) và kiểm định độ nhọn (Kurtosis) Các kiểm định này đều có giả thuyết H0: Không có tự tương quan Kết quả các kiểm định được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.9: Kiểm định tự tương quan

Kiểm định χ 2 Bậc tự do p-value

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Kết quả của cả ba kiểm định đều cho thấy rằng trong mô hình đánh giá về lạm phát, sai số của ước lượng tuân theo phân phối chuẩn Do đó mô hình ước lượng đạt yêu cầu và hiệu quả.

Hàm phản ứng xung

Để đánh giá phản ứng của lạm phát đối với các cú sốc về tỷ giá và lãi suất, tác giả sử dụng hàm phản ứng xung Kết quả phản ứng xung được biểu thị trong biểu đồ dưới đây:

Biểu đồ 4.6: Kết quả hàm phản ứng xung của lạm phát đối với các cú sốc

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Biểu đồ đầu tiên (góc trên, bên trái) thể hiện phản ứng của cpi đối với cú sốc của chính nó Biểu đồ thứ hai (góc dưới, bên trái) thể hiện phản ứng của cpi đối với cú sốc của lạm phát Biểu đồ thứ ba (góc trên, bên phải) thể hiện phản ứng của cpi đối với cú sốc về tỷ giá Cần lưu ý rằng khác với mô hình VAR, biểu đồ hàm phản ứng xung của VECM không có khoảng tin cậy và không nhất thiết hội tụ về mức 0 Đầu tiên, đối với phản ứng của cpi đối với cú sốc của chính nó, cpi có xu hướng phản ứng mạnh nhất với cú sốc của chính nó sau một kỳ (t+1) Với một cú sốc làm biến động cpi

1 lần độ lệch chuẩn thì sẽ làm cho cpi phản ứng với việc biến động mạnh sau ít nhất là 3 kỳ và sẽ không quay trở lại mức cân bằng, nhưng có xu hướng tăng lên 1 lần độ lệch chuẩn ở kỳ thứ 3 trở đi Như vậy về dài hạn, một cú sốc của cpi sẽ làm tăng chính cpi lâu dài

Bảng 4.10: Kết quả phân tích hàm phản ứng xung

Ghi chú: (1) Phản ứng của cpi đối với cú sốc cpi; (2) Phản ứng của cpi đối với cú sốc inter; (3) Phản ứng của cpi đối với cú sốc exc

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata Đối với phản ứng của cpi với cú sốc về lãi suất Hoa Kỳ, phản ứng là có nhưng rất nhỏ (gần bằng 0) với đường phản ứng nằm sát giá trị 0 Trong 10 thời kỳ đầu, cú sốc làm tăng lãi suất Hoa Kỳ 1 lần độ lệch chuẩn sẽ làm tăng lạm phát, tuy nhiên từ kỳ thứ 11 trở đi, lạm phát sẽ có xu hướng giảm và mức giảm có xu hướng mạnh dần Kết quả này cho thấy rằng trong dài hạn, lãi suất Hoa Kỳ và lạm phát tại Việt Nam có quan hệ ngược chiều nhau

Cuối cùng là phản ứng của cpi đối với cú sốc trong tỷ giá Khi có một cú sốc làm tỷ giá tăng lên, thì khi này lạm phát có xu hướng phản ứng mạnh trong vòng 5 tháng tiếp theo

Từ tháng thứ 6 trở đi thì phản ứng của lạm phát dần biến mất.

Phân rã phương sai

Bảng dưới đây cung cấp kết quả phân tích phân rã phương sai:

Bảng 4.11: Kết quả phân tích phân rã phương sai

Ghi chú: (1) Phản ứng của cpi đối với cú sốc cpi; (2) Phản ứng của cpi đối với cú sốc inter; (3) Phản ứng của cpi đối với cú sốc exc

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata Đối với phản ứng biến động của cpi trong 1 thời kỳ tiếp theo, gần như 100% là cpi lạm phát chỉ phản ứng trước cú sốc của chính nó Kể từ thời kỳ thứ 2 trở đi, cú sốc của lãi suất và tỷ giá có sự đóng góp nhiều hơn, tuy nhiên chỉ chiếm một phần rất nhỏ Kết quả này cho thấy rằng, vai trò của chính lạm phát trong việc quyết định giá trị của chính nó quan trọng hơn rất nhiều vai trò của lãi suất Hoa Kỳ hay tỷ giá.

Kiểm định nhân quả Granger

Trên thực tế, sự biến động của một biến số có thể là do một biến số khác gây ra Chẳng hạn như lạm phát giảm là do lãi suất tăng, tuy nhiên lạm phát cũng có thể là nguyên nhân gây ra việc lãi suất biến động Mối liên hệ nhân quả này sẽ được tác giả đánh giá bằng kiểm định nhân quả Granger Kết quả kiểm định thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định nhân quả Granger

Lãi suất không gây nhân quả Granger đến lạm phát 0.2780

Tỷ giá không gây nhân quả Granger đến lạm phát 0.4630

Lãi suất và Tỷ giá không gây nhân quả Granger đến lạm phát 0.4440 Lạm phát không gây nhân quả Granger đến lãi suất 0.2830

Tỷ giá không gây nhân quả Granger đến lãi suất 0.0440

Lạm phát và tỷ giá không gây nhân quả Granger đến lãi suất 0.0420

Lạm phát không gây nhân quả Granger đến tỷ giá 0.7430

Lãi suất không gây nhân quả Granger đến tỷ giá 0.2510

Lạm phát & lãi suất không gây nhân quả Granger đến tỷ giá 0.5000

Nguồn: Tác giả phân tích số liệu bằng Stata

Dựa trên kết quả từ bảng 4.14, có thể thấy rằng, lãi suất, tỷ giá không gây tác động nhân quả đến lạm phát, và cả hai biến này cũng đồng thời không gây tác động nhân quả đến lạm phát Kết quả kiểm định cũng cho thấy rằng lạm phát cũng không gây tác động nhân quả Granger đến lãi suất Tuy nhiên, tỷ giá lại gây nhân quả Granger đến lãi suất và khi kết hợp cùng nhau, lạm phát và tỷ giá cũng có tác động nhân quả đến lãi suất, với mức ý nghĩa ở mức 5% Cuối cùng, cả lạm phát và lãi suất đều không gây nhân quả Granger đến tỷ giá.