Nhân tố chính quyết định lạm phát, nghiên cứu thực nghiệm tại việt nam giai đoạn 2005 2014

Dựa trên các lý thuyết nền tảng về lạm phát, các nghiên cứu thực nghiệm về lạm phát Việt Nam trước đây, thông qua mô hình VAR cấu trúc SVAR và mô hình VAR với các tham số biến động theo

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

oOo

PHAN THỊ BẢO NGỌC

NHÂN TỐ CHÍNH QUYẾT ĐỊNH LẠM PHÁT, NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2005 – 2014

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015

oOo

PHAN THỊ BẢO NGỌC

NHÂN TỐ CHÍNH QUYẾT ĐỊNH LẠM PHÁT, NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2005 – 2014

Chuyên ngành: Tài chính doanh nghiệp

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015

dưới sự hướng dẫn của PGS TS Nguyễn Thị Ngọc Trang Các thông tin, số liệu trong luận văn là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng, cụ thể Kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác

Tác giả

Phan Thị Bảo Ngọc

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH

TÓM TẮT 1

1 GIỚI THIỆU 2

1.1 Lý do chọn đề tài 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3 Phương pháp nghiên cứu 3

1.4 Cấu trúc của bài nghiên cứu 3

2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 4

2.1 Các lý thuyết kinh tế nền tảng về các nhân tố tác động đến lạm phát 4

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về tác động của các nhân tố gây ra lạm phát 6

2.2.1 Tác động của giá cả hàng hóa thế giới đến lạm phát 6

2.2.2 Tác động của chênh lệch sản lượng thực tế và chênh lệch sản lượng tiềm năng 8

2.2.3 Tác động của chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ 9

2.2.4 Ảnh hưởng kết hợp của các nhân tố chính tác động đến lạm phát 11

2.3 Những nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam về tác động của các nhân tố đến lạm phát 12

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19

3.1 Mẫu dữ liệu nghiên cứu 19

3.2 Giả thiết nghiên cứu và kỳ vọng về dấu tác động của biến nghiên cứu 21

3.2.1 Giả thiết nghiên cứu 221

3.2.2 Kỳ vọng về dấu tác động 281

3.3 Mô hình nghiên cứu 212

3.3.1 Tổng quan về mô hình vecto tự hồi quy cấu trúc (SVAR) 22

3.3.1.1 Phương pháp ước lượng SVAR 25

3.3.1.2 Hàm phản ứng đẩy 25

3.3.1.3 Phân rã phương sai cho sai số dự báo 27

3.3.2 Mô hình TVP – VAR (Time-Varying Parameter VAR) với biến động ngẫu nhiên 28

3.3.2.1 Tạo mẫu β 31

3.3.2.2 Tạo mẫu α 32

3.3.2.3 Tạo mẫu h 33

3.3.2.4 Tạo mẫu 33

4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 34

4.1 Thống kê mô tả về các đặc điểm dữ liệu trong bài nghiên cứu 34

4.2 Tương quan Pearson – mối quan hệ đơn biến giữa các biến số 36

4.3 Phân tích mối quan hệ đa biến giữa các biến số 37

4.3.1 Kết quả kiểm tra tính dừng của các biến số 37

4.3.2 Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu trong mô hình đa biến 38

4.3.3 Ước lượng mô hình VAR rút gọn 39

4.3.3.1 Kết quả ước lượng mô hình VAR rút gọn 39

4.3.3.2 Các kiểm định đối với mô hình VAR rút gọn 42

4.3.4 Kết quả từ mô hình SVAR 46

4.3.4.1 Kết quả kiểm định mối quan hệ tức thời giữa các biến số trong mô hình SVAR 47

4.3.4.2 Phân tích hàm phản ứng đẩy IRF của các cú sốc cấu trúc 49

4.3.4.3 Phân tích phân rã phương sai 54

4.3.5 Kết quả thực nghiệm từ mô hình TVP – VAR với những biến động ngẫu nhiên 57

4.3.5.1 Quá trình tạo mẫu dữ liệu cho các ước tính tiên nghiệm và hậu nghiệm 58

4.3.5.2 Kết quả ước tính của mô hình TVP-VAR 59

4.3.5.3 Các kết quả ước lượng hậu nghiệm trong biến động ngẫu nhiên của các cú sốc cấu trúc trong mô hình TVP-VAR 60

4.3.5.4 Phân tích hàm phản ứng đẩy từ mô hình TVP-VAR 63

5 KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA BÀI NGHIÊN CỨU 66

5.1 Kết luận của bài nghiên cứu 66

5.2 Hạn chế của bài nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo 68 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

CPI (Consumer Price Index): Chỉ số giá hàng tiêu dùng

OLS (Ordinary Least Square): Mô hình bình phương nhỏ nhất

VAR (Vecto Autoregressive): Mô hình Vector tự hồi quy

SVAR (Structural Vecto Autoregressive): Mô hình Vector tự hồi quy cấu trúc

TVP – VAR (Time Varying Parameters Vecto Autoregressive): Mô hình Vector

tự hồi quy với các tham số biến đổi theo thời gian

IRF (Impulse Response Function): Hàm phản ứng đẩy

FEVD (Forecast Error Variance Decomposition): Phân rã phương sai cho sai số dự báo

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu về tác động của các nhân tố đến lạm phát ở Việt

Nam 16

Bảng 3.1: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu 19

Bảng 3.2: Kỳ vọng về dấu tác động của các biến trong mô hình nghiên cứu 21

Bảng 4.1: Thống kê mô tả về các biến số trong bài nghiên cứu 344

Bảng 4.2: Tương quan Pearson – mối tương quan đơn biến giữa các biến số 366

Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu 377

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu trong mô hình VAR 38

Bảng 4.5: Chỉ tiêu lựa chọn mô hình VAR phù hợp 39

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mô hình VAR rút gọn 400

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định AR root test cho mô hình VAR rút gọn 433

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định tính dừng phần dư của mô hình VAR rút gọn 444

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định nhân quả Granger theo cặp tại độ trễ bậc 3 485

Bảng 4.10:Ma trận hệ số tác động tức thời giữa các biến số trong mô hình SVAR 48

Bảng 4.11: Kiểm định LR về sự phù hợp trong các áp đặt cấu trúc mô hình SVAR 49

Bảng 4.12: Kết quả phân tích phân rã phương sai trong mô hình SVAR 555

Bảng 4.13: Kết quả ước lượng mô hình TVP – VAR 600

DANH MỤC HÌNH

Hình 4.1: Kết quả kiểm định AR root test cho mô hình VAR rút gọn 444 Hình 4.2: Kết quả hàm phản ứng đẩy của lạm phát phản ứng lại đối với các cú sốc tác động trong mô hình SVAR 51 Hình 4.3: Kết quả phân rã phương sai trong mô hình SVAR 57 Hình 4.4: Kết quả ước lượng của mô hình TVP – VAR cho dữ liệu đồng thời 59 Hình 4.5: Kết quả ước lượng hậu nghiệm đối với các cú sốc cấu trúc trong mô hình TVP – VAR 61 Hình 4.6: Hàm phản ứng đẩy của các cú sốc các nhân tố đối với lạm phát trong mô hình TVP – VAR 64

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu này được thực hiện nhằm xem xét tác động của các nhân tố đến lạm phát của Việt Nam Dựa trên các lý thuyết nền tảng về lạm phát, các nghiên cứu thực nghiệm về lạm phát Việt Nam trước đây, thông qua mô hình VAR cấu trúc (SVAR) và mô hình VAR với các tham số biến động theo thời gian (TVP – VAR), bài nghiên cứu đã tổng hợp và thực hiện nghiên cứu về lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn từ quý 3 năm 2005 đến quý 4 năm 2014 Qua nghiên cứu với mô hình SVAR, bài nghiên cứu đã thấy rằng có mối quan hệ tác động tức thời của lạm phát đến lãi suất trên thị trường liên ngân hàng Khi phân tích về hàm phản ứng đẩy trong mô hình SVAR, bài nghiên cứu đã thấy rằng các

cú sốc sản lượng và thâm hụt ngân sách có tác động đáng kể đến lạm phát, trong khi các yếu tố về giá cả hàng hóa thế giới và lãi suất thị trường tiền tệ tác động khá yếu đến lạm phát tại các độ trễ tác động Mặt khác, khi tiến hành xem xét phân rã phương sai của sai số trong mô hình SVAR, bài nghiên cứu nhận thấy, yếu tố chủ yếu gây ra lạm phát ở Việt Nam vẫn do bản thân lạm phát gây ra Cuối cùng, bằng mô hình TVP – VAR, bài nghiên cứu đã mô phỏng lại một cách khá phù hợp điểm gãy cấu trúc về lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn Việt Nam gia nhập WTO và khủng hoảng kinh tế toàn cầu diễn ra

1 GIỚI THIỆU

1.1 Lý do chọn đề tài

Trong số các mục tiêu vĩ mô của một quốc gia, lạm phát vẫn luôn được xem

là một trong những ưu tiên hàng đầu trong việc thực thi các chính sách của Nhà nước Các Chính phủ hầu hết đều gặp phải một thách thức khá phổ biến, đó là việc kết hợp hài hòa giữa tăng trưởng kinh tế và kiềm chế lạm phát Để giải quyết câu hỏi này, các Chính phủ cần xác định được những yếu tố cơ bản gây ra lạm phát ở quốc gia của họ, để từ đó họ sẽ có các chính sách thích hợp nhằm kiềm chế lạm phát ở mức ổn định Có rất nhiều nguyên nhân gây ra lạm phát, trong đó nổi bật lên với 3 nguyên nhân chính, bao gồm: Tác động của giá cả hàng hóa thế giới, tác động từ phía cầu (tác động cầu kéo), tác động từ phía cung (tác động chi phí đẩy)

Việc nghiên cứu về những nguyên nhân gây ra lạm phát luôn thu hút sự quan tâm của những nhà nghiên cứu về kinh tế học Tại Việt Nam, vấn đề này cũng nhận được sự quan tâm khá lớn và những nhà nghiên cứu ở Việt Nam cũng

đã có rất nhiều nghiên cứu về đề tài này Hiện nay, các nghiên cứu của những nhà nghiên cứu (cả ở trên thế giới cũng như trong nước) hầu như chỉ tập trung xem xét về mức độ tác động của các nhân tố với hệ số cố định theo một trật tự tác động nhất định trong một khoảng thời gian dài Tuy nhiên, thực tế cho thấy, trong từng giai đoạn khác nhau, các nhân tố kể trên sẽ có mức độ tác động khác nhau đến lạm phát

Do đó, đề tài nghiên cứu này được thực hiện nhằm xem xét những biến động về ảnh hưởng của các nhân tố gây ra lạm phát trong những khoảng thời gian nhất định Từ đó, bài nghiên cứu cũng mong muốn đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm về sự ảnh hưởng ở các mức độ khác nhau của các nhân tố tác động đến lạm phát trong một nền kinh tế nhỏ và mới chuyển đổi như Việt Nam

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

- Xem xét tác động đơn biến của các nhân tố giá cả hàng hóa thế giới; chênh

lệch giữa sản lượng thực và sản lượng tiềm năng; chính sách tài khóa và chính sách

tiền tệ đến lạm phát

- Xem xét tác động đa biến của các nhân tố giá cả hàng hóa thế giới; chênh

lệch giữa sản lượng thực và sản lượng tiềm năng; chính sách tài khóa và chính sách

tiền tệ đến lạm phát theo một trật tự tác động nhất định với các hệ số không đổi theo

thời gian

- Xem xét tác động đa biến của các nhân tố giá cả hàng hóa thế giới; chênh

lệch giữa sản lượng thực và sản lượng tiềm năng; chính sách tài khóa và chính sách

tiền tệ đến lạm phát theo một trật tự tác động nhất định với các hệ số có sự thay đổi

theo thời gian

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với các chuỗi dữ

liệu thứ cấp của Việt Nam trong giai đoạn từ quý 3 năm 2005 đến quý 4 năm 2014

Sau quá trình thu thập và xử lý dữ liệu, bằng phương pháp kiểm định tương quan

Pearson, phương pháp SVAR và TVP – VAR, bài nghiên cứu sẽ tiến hành xem xét

cả tác động đơn biến, tác động đa biến với hệ số cố định và tác động đa biến với các

hệ số biến đổi của các nhân tố tác động đến lạm phát trong giai đoạn nghiên cứu

1.4 Cấu trúc của bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu sẽ được thực hiện theo cấu trúc 5 chương như sau: Chương

1 là chương giới thiệu về đề tài nghiên cứu Chương 2 trình bày sẽ tổng quan các

nghiên cứu đã được thực hiện về các nhân tố có tác động đến lạm phát Chương

3 trình bày cụ thể về phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu thu thập được sử

dụng trong bài nghiên cứu Chương 4 trình bày kết quả của bài nghiên cứu và

những thảo luận từ kết quả này Chương 5 đưa ra kết luận, một số gợi ý chính

sách cũng như những hạn chế còn tồn tại của bài nghiên cứu

2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Các lý thuyết kinh tế nền tảng về các nhân tố tác động đến lạm phát

Hiện nay, trên thế giới, có rất nhiều quan điểm, trường phái khác nhau nói

về tác động của các nhân tố đến lạm phát

Theo học thuyết về số lượng tiền tệ (I Fisher, 1911), ông cho rằng tồn tại

mối quan hệ giữa tổng lượng tiền lưu thông trong nền kinh tế với tổng chi tiêu để mua hàng hóa, dịch vụ được sản xuất ra trong nền kinh tế đó Điều này được thể hiện trong phương trình trao đổi của Fisher như sau:

Với M là lượng cung tiền (đại diện cho chính sách tiền tệ); V là tốc độ chu chuyển tiền tệ; P là mức giá cả chung của nền kinh tế; Y là tổng số lượng hàng hóa và dịch vụ sản xuất của nền kinh tế trong năm đó

Trong một nền kinh tế, tốc độ chu chuyển tiền tệ V sẽ phụ thuộc vào phương thức thanh toán (tiền mặt, tiền tín dụng ) được sử dụng trong các giao dịch Trong thời gian ngắn, do thói quen thanh toán của một nền kinh tế thường thay đổi rất chậm nên Fisher đã giả định rằng V không thay đổi Ngoài ra, Fisher cũng cho rằng trong điều kiện tiền lương và giá cả là hoàn toàn linh hoạt, tổng sản phẩm Y thường sẽ ở mức sản lượng tiềm năng và ít thay đổi trong ngắn hạn

Do đó, trong ngắn hạn, tỷ lệ tăng lên của lượng cung tiền (M) chính là tỷ lệ tăng lên của mức giá (P) Từ đó, có thể suy rộng ra rằng: Trong ngắn hạn, chính sách tiền tệ mở rộng sẽ làm tỷ lệ lạm phát trong nền kinh tế gia tăng tương ứng Nói cách khác, trong ngắn hạn, các cú sốc thay đổi trong chính sách tiền tệ sẽ có tác động cùng chiều với lạm phát

Theo học thuyết kinh tế theo trường phái Keyness (J.M Keynes, 1936)

trong thời kỳ Đại suy thoái, ông đã đưa ra mô hình tổng cung (AS) và tổng cầu (AD) trong nền kinh tế để giải thích cho những biến động của lạm phát Học thuyết cho rằng trong ngắn hạn, đường tổng cung AS sẽ có hệ số góc dương và

nhỏ hơn 900 Khi đó, những thay đổi trong tổng cầu AD sẽ làm cho tổng sản lượng và lạm phát thay đổi Cụ thể, khi tổng cầu tăng lên, đường tổng cầu AD sẽ dịch chuyển sang phải, kéo theo sự gia tăng trong tổng sản lượng cũng như sự gia tăng của mức giá cả chung của nền kinh tế Nếu tổng cầu tiếp tục gia tăng thì sản lượng và lạm phát sẽ tiếp tục tăng Trong dài hạn, đường tổng cung AS sẽ là

1 đường thẳng đứng với hệ số góc là 900 Khi đó, sự gia tăng trong tổng cầu AD

sẽ chỉ làm cho mức giá cả trong nền kinh tế gia tăng Từ đó, có thể thấy rằng, các

cú sốc tổng cầu của nền kinh tế đều có tác động cùng chiều với lạm phát cả trong ngắn hạn và trong dài hạn

Học thuyết của trường phái trọng tiền, tiêu biểu là học thuyết số lượng tiền tệ (M Friedman, 1956) đã đưa ra giải thích về nguyên nhân gây ra lạm phát

thông qua phương trình Cambrige như sau:

M S = k  P  Y

Với MS là lượng cung tiền, P là chỉ số giá cả của nền kinh tế, Y là tổng sản phẩm trong nền kinh tế và k là hằng số Vế bên phải phương trình chính là cầu tiền trong nền kinh tế Khi đó, cân bằng tiền tệ diễn ra khi lượng cung tiền MSbằng lượng cầu tiền MD Theo Friedman, trong nền kinh tế, cung tiền sẽ là biến ngoại sinh và được quyết định bởi các chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung ương Mặt khác, trong học thuyết này, sản lượng Y cũng được giả định là không đổi và nhu cầu về tiền của nền kinh tế sẽ được giả định là một tỷ lệ cố định theo

Y Vì thế, khi cung tiền gia tăng sẽ làm cho mức giá cả trong nền kinh tế gia tăng Có thể thấy rằng, học thuyết này đã đề cao vai trò của Ngân hàng Trung ương với chức năng kiểm soát mức cung tiền trong nền kinh tế nhằm mục tiêu trực tiếp kiểm soát lạm phát Nói rộng ra, Ngân hàng trung ương sẽ thực hiện các chính sách tiền tệ để mục tiêu kiểm soát làm phát hay nói cách khác, các cú sốc cung tiền sẽ có nhiều tác động đến tỷ lệ lạm phát của nền kinh tế

Theo lý thuyết tăng trưởng của trường phái Keynes mới, các nhà kinh tế

học thuộc trường phái này đã đưa ra khái niệm về mức sản lượng tiềm năng,

trạng thái toàn dụng lao động, tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên trong giải thích của mình Cụ thể, những nhà kinh tế học thuộc trường phái này đã giải thích lạm phát theo cơ chế “lạm phát nội tại”, tức là lạm phát xảy ra do tác động của các biến số nội sinh trong nền kinh tế Các nhà kinh tế học đã đưa ra những giải thích như sau: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, (1) nếu các chính sách kinh tế làm cho sản lượng thực tế trong nền kinh tế cao hơn mức sản lượng tiềm năng và tỷ lệ thất nghiệp thấp hơn tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên thì điều này sẽ làm cho lạm phát gia tăng do những nhà sản xuất trong nền kinh tế sẽ tăng giá bán sản phẩm mình; (2) nếu các chính sách kinh tế làm cho mức sản lượng thực tế trong nền kinh tế giảm xuống dưới mức tiềm năng và tỷ lệ thất nghiệp cao hơn tỷ

lệ thất nghiệp tự nhiên thì điều này sẽ làm giảm lạm phát do những nhà sản xuất trong nền kinh tế (luôn cố gắng sản xuất ở mức tiềm năng của nền kinh tế) sẽ giảm giá bán bán sản phẩm, kéo theo lạm phát giảm; (3) nếu chính sách kinh tế giữ cho mức sản lượng thực tế đúng bằng mức sản lượng tiềm năng, tỷ lệ thất nghiệp bằng với tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên, trong điều kiện nền kinh tế không phải chịu các cú sốc bên cung, thì tỷ lệ lạm phát sẽ không thay đổi

Từ những lý thuyết nền tảng trong các thời kỳ khác nhau, có thể thấy rằng, trong số các nguyên nhân gây ra lạm phát, có 4 nguyên nhân chính như sau: Tác động của giá cả hàng hóa thế giới (nhập khẩu lạm phát); chênh lệch giữa sản lượng thực tế và mức sản lượng tiềm năng; ảnh hưởng của các cú sốc chính sách tiền tệ; và ảnh hưởng của các cú sốc tài khóa Do đó, từ những lý thuyết nền tảng trên, bài nghiên cứu sẽ tiếp tục xem xét sự ảnh hưởng của 4 nhân tố trên thông qua các nghiên cứu thực nghiệm đã được tiến hành

2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về tác động của các nhân tố gây ra lạm phát

2.2.1 Tác động của giá cả hàng hóa thế giới đến lạm phát

Theo nghiên cứu của S Cecchetti và R Moessner (2008), với dữ liệu nghiên cứu chuỗi thời gian theo tháng trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2003 đến

tháng 8 năm 2008 của 19 quốc gia (lấy từ nguồn Datastream và tính toán của BIS) và bằng phương pháp hồi quy OLS trên các chuỗi dữ liệu bảng, các tác giả

đã thấy rằng giá cả hàng hóa tăng mạnh trong thời gian mẫu khảo sát cho đến giữa năm 2008 Trong đó, giá lương thực và giá năng lượng có tác động đáng kể đến mức độ và biến động của lạm phát ở những nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế đang phát triển Ngoài ra, trong giai đoạn những năm gần khủng hoảng tài chính toàn cầu, giá lương thực có nhiều tác động đến lạm phát hơn so với giá năng lượng

Theo G Gelos và Y Ustyugova (2012), với mẫu dữ liệu chuỗi thời gian của 31 quốc gia và 61 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn từ năm 2001 –

2010, bằng phương pháp hồi quy OLS gộp (Pooled OLS) và mô hình hiệu ứng các nhân tố cố định (Fixed Effective Model) dựa theo những tính toán trong mô hình lý thuyết đường cong Phillips, các tác giả đã thấy rằng có những tác động đáng kể từ các cú sốc giá cả nước ngoài đến lạm phát trong nước ở một số lượng lớn các quốc gia Cụ thể:

- Các quốc gia với những đặc điểm ổn định thường dễ bị tác động hơn sau khi đã trải qua tác động lạm phát kéo dài của các cú sốc lạm phát hàng hóa Đây thường là các quốc gia có tỷ trọng về thực phẩm cao trong rổ chỉ số giá hàng tiêu dùng (CPI) hoặc khá nhạy cảm đối với giá dầu trong nền kinh tế Đặc biệt, trong

cú sốc năm 2008, các nhà nhập khẩu nhiên liệu ròng đã đối mặt với một mức độ lạm phát thấp hơn dưới tác động của các điều khoản thương mại

- Các quốc gia có thể chủ động đưa ra một số biện pháp để hạn chế tác động dẫn truyền của giá cả hàng hóa thế giới đến lạm phát trong nước nếu có cơ chế quản lý tốt hơn, sự độc lập cao hơn của ngân hàng trung ương Tuy nhiên, các tác giả đã phát hiện thấy sự tự tin của các định chế tài chính mới là nguyên nhân quan trọng hơn để hạn chế tác động của giá cả hàng hóa thế giới đến lạm phát trong nước

- Nếu tỷ lệ lạm phát trong nước cao, các cú sốc giá cả hàng hóa sẽ có một tỷ

lệ truyền dẫn cao và dai dẳng đến lạm phát trong nước

Theo bài nghiên cứu của K Chuah, E Chong và J Tan (2013), với chuỗi

dữ liệu thời gian theo tháng từ năm 1992 đến năm 2012 của Malaysia, thông qua phương pháp hồi quy OLS, các tác giả đã tập trung vào việc xem xét tác động của giá cả hàng hóa thế giới đến lạm phát của Malaysia Các tác giả đã đi đến kết luận rằng giá cả hàng hóa toàn cầu chưa có ảnh hưởng liên tục và kéo dài đến lạm phát của Malaysia Điều này một phần đến từ co chế điều hành giá cả của Chính phủ Malaysia Hơn nữa, các tác giả cũng đưa ra nhận định rằng các yếu tố đặc trưng của quốc gia sẽ có thể làm thay đổi tác động của các cú sốc hàng hóa đến biến động lạm phát Các yếu tố này có thể bao gồm tỷ lệ lạm phát mục tiêu,

tỷ trọng của thực phẩm trong rổ CPI và chất lượng thể chế

2.2.2 Tác động của chênh lệch sản lượng thực tế và chênh lệch sản lượng tiềm năng

I Claus (2000) đã thực hiện bài nghiên cứu về tác động của chênh lệch sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng cho New Zealand với dữ liệu chuỗi thời gian theo quý trong giai đoạn từ quý 1 năm 1971 cho đến quý 3 năm 1999 Thông qua mô hình VAR và mô hình VAR cấu trúc (SVAR), tác giả đã đi đến kết luận rằng, chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng là một nhân tố rất quan trọng tác động đến lạm phát trong nước Từ kết luận trên, tác giả cho rằng chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng sẽ là một dấu hiệu quan trọng đối với người quản lý chính sách tiền tệ: Chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng dương hàm ý áp lực gia tăng về cầu hàng hóa, kéo theo áp lực về lạm phát gia tăng và do đó cần thực hiện các chính sách thắt chặt tiền tệ Ngược lại, khi chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng âm sẽ cho thấy hàm ý về áp lực cầu hàng hóa giảm, kéo theo áp lực về lạm phát giảm và do đó cần thực hiện các chính sách mở rộng tiền tệ

Trong bài nghiên cứu của W Bolt và P van Els (1998), với các chuỗi dữ liệu thời gian theo quý trong giai đoạn từ quý 1 năm 1979 đến quý 4 năm 1996 của Mỹ, Nhật và 11 quốc gia thuộc liên minh châu Âu EU (bao gồm Áo, Bỉ, Đức, Đan Mạch, Tây Ban Nha, Phần Lan, Pháp, Ý, Hà Lan, Anh và Thụy Điển) bằng phương pháp hồi quy OLS cho các chuỗi dữ liệu, hai tác giả đã xem xét xem liệu cấu trúc của chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng

có tác động đến lạm phát hay không? Thông qua mô hình lý thuyết về đường cong Phillips, các tác giả thấy rằng, việc thay đổi trong chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng sẽ có mức độ tác động khác nhau đến các quốc gia trong mẫu dữ liệu: Tác động này mạnh hơn ở các nước Ý, Thụy Điển và Anh, trong khi yếu hơn ở Tây Ban Nha, Hà Lan, Phần Lan, Nhật và Đức Ngoài

ra, các tác giả cũng thấy rằng, những thay đổi kéo dài liên tục của chênh lệch giữa sản lượng thực tế so với sản lượng tiềm năng cũng sẽ làm cho lạm phát kéo dài dai dẳng

2.2.3 Tác động của chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ

Theo S Fisher, R Sahay và C Végh (2002), với mẫu dữ liệu của 161 quốc gia (bao gồm 133 quốc gia có nền kinh tế thị trường và 28 quốc gia có nền kinh

tế chuyển đổi), các tác giả đã nghiên cứu về mô hình siêu lạm phát và lạm phát cao ở các quốc gia trong mẫu dữ liệu Thông qua hồi quy OLS cho các quốc gia, các tác giả đã đưa ra kết luận: Có mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa thống kê trong dài hạn giữa cân bằng tài khóa và việc phát hành thêm tiền Mối quan hệ này trong ngắn hạn sẽ mạnh hơn ở các quốc gia có tỷ lệ lạm phát cao nhưng không có ý nghĩa ở các quốc gia có tỷ lệ lạm phát thấp Mặt khác, các tác giả cũng thấy rằng, khi xem xét dữ liệu của các quốc gia, có thể sẽ có mối quan hệ cùng chiều giữa thâm hụt tài khóa và lạm phát (tuy nhiên nó không thường xuyên) Kết quả hồi quy cũng cho thấy chưa đủ cơ sở để kết luận về mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách vè chính sách tài khóa Tuy nhiên, khi phân chia dữ liệu, mối quan hệ này có ý nghĩa đối với các quốc gia có tỷ lệ lạm phát cao, trong khi chưa thể kết luận điều này với các quốc gia có tỷ lệ lạm phát thấp Mặt

khác, các tác giả cũng nhận thấy, có mối quan hệ trong dài hạn giữa lạm phát và cung tiền Mối quan hệ này sẽ mạnh hơn ở các quốc gia có tỷ lệ lạm phát cao so với các quốc gia có tỷ lệ lạm phát thấp

Theo T Davig, E Leeper và T Walker (2010), các tác giả đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về tác động của việc thu hẹp tài khóa (bao gồm việc gia tăng thuế và giảm chi tiêu tài khóa) đến tỷ lệ lạm phát kỳ vọng cũng như mục tiêu lạm phát của ngân hàng trung ương Với mẫu dữ liệu về nhóm các quốc gia tiên tiến G20 trong giai đoạn từ năm 1950 – 2010, các tác giả đã nhận thấy rằng các nền kinh tế tiên tiến đã trải qua một giai đoạn dài chưa được giải quyết được những áp lực tài khóa Mặt khác, các tác giả cũng thấy rằng mặc dù nguy cơ lạm phát cao có thể xảy ra nhưng nó rất ít xảy đến đối với các nền kinh tế tiên tiến Các tác động của lạm phát cao mặc dù có thể là một đặc điểm cân bằng của thị trường nhưng đây là những sự kiện ít được kỳ vọng, nhất là đối với những hộ gia đình trong nền kinh tế Do đó, các chính phủ cần có những chính sách chi tiêu và chính sách tiền tệ hợp lý để tỷ lệ lạm phát thực tế giống như mức tỷ lệ lạm phát

kỳ vọng được công bố

Trong bài nghiên cứu của A Nikolaos và K Constantinos (2013), với chuỗi

dữ liệu thời gian trong giai đoạn từ năm 1970 đến 2009 của 52 quốc gia (bao gồm 19 quốc gia đã phát triển và 33 quốc gia đang phát triển), các tác giả đã tiến hành nghiên cứu về mối liên hệ giữa lạm phát và sự mất cân đối tài khóa Các tác giả đã đi đến kết luận rằng các kết quả hỗ trợ khá hạn chế cho về mối quan hệ giữa mất cân đối tài khóa và lạm phát Tuy nhiên, các tác giả cũng thấy được có

sự khác biệt đáng kể giữa các quốc gia phát triển và các quốc gia đang phát triển: Đối với các quốc gia đang phát triển, cán cân ngân sách chính phủ có tác động

âm đến tỷ lệ lạm phát, trong khi ở các quốc gia đã phát triển, kết luận này là không đúng Cụ thể, đối với nhóm các quốc gia đang phát triển, mất cân đối tài khóa được xác định là nguyên nhân cơ bản gây ra những tác động đến lạm phát

so với các nhân tố khác (như tác động của sự trì trệ, tác động từ phía cầu, tác động từ phía cung hay tác động từ việc mở cửa thị trường) Ngược lại, đối với

nhóm các quốc gia đã phát triển, các tác giả thấy rằng không có mối quan hệ giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách Đồng thời, sự gia tăng phát triển tài chính

và độc lập tiền tệ cũng sẽ ngăn cản tác động của mất cân đối tài khóa đến lạm phát

2.2.4 Ảnh hưởng kết hợp của các nhân tố chính tác động đến lạm phát

Theo M Mohanty và M Klau (2001), với chuỗi dữ liệu của 14 quốc gia ở các nền kinh tế đang phát triển (bao gồm Ấn Độ, Hàn Quốc, Malaysia, Đài Loan, Thái Lan, Brazil, Chile, Mexico, Peru, Cộng hòa Séc, Hungary, Ba Lan và Nam Phi) trong giai đoạn thập niên những năm 1980 đến những năm thập niên 1990, bằng mô hình OLS, các tác giả đã nhận thấy rằng các nhân tố cung (như các cú sốc về các nhân tố bên ngoài, nhất là giá dầu; các cú sốc về nông nghiệp; tác động của lạm phát trong nước) có những ảnh hưởng lớn hơn so với tác động của các nhân tố cầu truyền thống

Theo F Canova, L Gambetti và E Pappa (2007), với chuỗi dữ liệu thời gian của Mỹ trong giai đoạn từ quý 1/1959– quý 4/2004, của khu vực EU trong giai đoạn

từ quý 1/1970 – quý 4/2002, của Anh trong giai đoạn từ quý 1/1963 – quý 4/2004 năm 1973 – 2003, bằng cách sử dụng mô hình SVAR thay đổi theo thời gian (Time-varying SVAR), các tác giả đã nhận thấy rằng những thay đổi sản lượng sẽ có nhiều tác động đến lạm phát Mặt khác, các tác giả cũng thấy rằng, các nguyên nhân khác nhau dẫn đến việc thay đổi sản lượng sẽ có những tác động khác nhau đến lạm phát quốc gia phát triển này Cụ thể, ở Mỹ, những thay đổi trong các cú sốc cầu sẽ có tác động đáng kể lớn đến lạm phát; ở khu vực liên minh châu Âu (EU), các cú sốc đến

từ sự thay đổi của các cú sốc chính sách tiền tệ và các cú sốc cung có tác động mạnh đến lạm phát; ở Anh, sự thay đổi trong cả các cú sốc cầu, cú sốc cung và cú sốc chính sách tiền tệ đều tác động mạnh đến lạm phát

Theo C Osorio và D Unsal (2013), với chuỗi dữ liệu của Trung Quốc, Ấn Độ

và Mỹ trong giai đoạn từ quý 1/1986 cho đến quý 1/2010, thông qua mô hình SVAR và GVAR (Global VAR), các tác giả đã đi đến kết luận rằng sự biến động

lạm phát của 2 quốc gia Trung Quốc và Ấn Độ đến chủ yếu từ các cú sốc cung nội địa Tuy nhiên, kể từ khi xảy ra cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới trong năm 2000, tác động của các nhân tố phía cầu đã gia tăng khá nhiều Từ đó, các các giả cho rằng những người làm chính sách nên gia tăng mức độ kiểm soát lạm phát để thúc đẩy tăng trưởng Ngoài ra, các tác giả cũng thấy rằng, tác động của các chính sách tiền

tệ đã giảm qua thời gian ở các quốc gia này Ngoài các yếu tố tác động này, các tác giả cũng thấy được những tác động gia tăng của giá cả hàng hóa thế giới cũng có những tác động đáng kể đến tổng cầu của nền kinh tế

2.3 Những nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam về tác động của các nhân

tố đến lạm phát

Tại Việt Nam, nghiên cứu về tác động của các nhân tố đến lạm phát cũng được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Đã có khá nhiều nghiên cứu về vấn đề này được thực hiện ở Việt Nam

Phạm Thế Anh (2008) đã thực hiện một nghiên cứu nhằm xem xét tác động của các cú sốc tiền tệ và đưa ra những dự báo về lạm phát của Việt Nam Tác giả đã

sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian theo tháng trong giai đoạn từ tháng 1 năm 1994 đến tháng 6 năm 2008 của Việt Nam đối với các biến số sản lượng công nghiệp, chỉ số giá hàng tiêu dùng, cung tiền rộng và lãi suất tiền gửi kỳ hạn 3 tháng Sử dụng mô hình SVAR và thông qua hàm phản ứng đẩy (IRF), tác giả đã nhận thấy rằng, các cú sốc về sự gia tăng lãi suất sẽ làm giảm tốc độ tăng sản lượng công nghiệp và tỷ lệ lạm phát Các cú sốc này sẽ tác động đến lạm phát sau khoảng từ 2 – 3 tháng Mặt khác, tác giả cũng thấy được sự gia tăng trong cầu tiền (kéo theo sự gia tăng ngay lập tức của lãi suất và kéo theo sự giảm sản lượng) cũng sẽ làm cho lạm phát giảm sau khoảng 2 tháng Khi xem xét đến sự phân rã phương sai sai số dự báo (FEVD), tác giả đã thấy rằng biến động của lạm phát Việt Nam chủ yếu là do các cú sốc lạm phát trong quá khứ gây ra (các cú sốc lạm phát trong quá khứ sẽ giải thích được hơn 90% biến động lạm phát ở hiện tại), còn các nhân tố chính sách tiền tệ và sản lượng đóng góp khá ít vào biến động của lạm phát

Theo Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010), các tác giả đã thực hiện bài nghiên cứu thực nghiệm để xem xét tác động của các nhân tố đến lạm phát Việt Nam với chuỗi dữ liệu theo tháng trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 7 năm 2010 Bằng các kiểm định đồng liên kết, các tác giả nhận thấy có 3 mối quan hệ trong dài hạn giữa lạm phát và các nhân tố tác động, tương ứng với 3 kênh tác động, bao gồm kênh ngang giá sức mua PPP, kênh tổng cầu và kênh tổng cung

3 kênh này được đại diện lần lượt bởi các biến số: chỉ số giá nhập khẩu và tỷ giá hối đoái chính thức, giá trị sản lượng công nghiệp, cung tiền M2, lãi suất danh nghĩa và giá dầu quốc tế Bằng phương pháp VECM, các tác giả đã nhận thấy hệ số ECM theo kênh PPP rất nhỏ, trong khi hệ số ECM của kênh tổng cung thì không có ý nghĩa thống kê Mặt khác, các tác giả cũng nhận thấy đối với Việt Nam, lạm phát tỷ

lệ nghịch với thay đổi sản lượng (tức là tăng trưởng cao sẽ làm giảm lạm phát ở Việt Nam); trong khi tác động của cung tiền M2 và lãi suất đến lạm phát cũng rất hạn chế (và cần 1 độ trễ sau 5 tháng) Ngoài ra, các tác giả cũng nhận thấy rằng giá

cả quốc tế (giá dầu quốc tế) không có nhiều tác động đến lạm phát do trong thời điểm nghiên cứu của tác giả, Chính phủ Việt Nam vẫn đang tiến hành trợ giá xăng dầu Thực hiện phân tích về phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy trong mô hình hồi quy, các tác giả nhận thấy hầu hết biến động lạm phát trong quá khứ sẽ tác động đến lạm phát ở hiện tại còn các nhân tố khác rất ít có tác động đến lạm phát; đồng thời tác động của các nhân tố khác đến lạm phát cũng sẽ cần một độ trễ tối thiểu là 6 tháng Từ đó, các tác giả đã đi đến kết luận rằng lạm phát ở Việt Nam chủ yếu đến từ những tác động trong quá khứ, còn các tác động của các nhân tố khác đến lạm phát thì khá hạn chế và cần một độ trễ tác động thì các nhân tố này mới có tác động đến lạm phát

Theo Nguyễn Thị Liên Hoa và Trần Đặng Dũng (2013), các tác giả đã xem xét

về các yếu tố đã, đang và sẽ tác động đến lạm phát của Việt Nam với chuỗi dữ liệu thời gian theo tháng từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 6 năm 2011 Bằng việc thực hiện mô hình SVAR với việc áp đặt một trật tự tác động của các cú sốc (bao gồm giá cả hàng hóa nước ngoài, tỷ giá, chính sách tiền tệ, cú sốc cầu và cú sốc cung)

đến lạm phát, các tác giả đã nhận thấy có ảnh hưởng từ các cú sốc giá cả hàng hóa nước ngoài (đại diện bởi giá dầu và giá gạo thế giới) đến CPI Tác động của giá dầu lớn hơn khá nhiều so với tác động của giá gạo nhưng cũng không lớn; đồng thời nó cần một độ trễ 6 tháng để tác động đến lạm phát Đối với các cú sốc chính sách tiền

tệ (đại diện bởi cung tiền M2 và lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm), các tác giả nhận thấy rằng cú sốc lãi suất ít tác động đến lạm phát trong khi cú sốc cung tiền M2 có tác động đến lạm phát với độ trễ sau 6 tháng và tác động này cũng dai dẳng Đối với các cú sốc về phía cầu (được đại diện bởi lỗ hổng sản lượng công nghiệp), các tác giả nhận thấy tác động đến lạm phát không đáng kể Cuối cùng, đối với các cú sốc cung (đại diện bởi chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số sản xuất), các tác giả nhận thấy cả hai cú sốc giá nhập khẩu và giá sản xuất đếu làm tăng lạm phát trong nước; tuy nhiên, trong khi các cú sốc giá nhập nhẩu có xu hướng kéo dài và có độ trễ tác động đến lạm phát thì các cú sốc giá sản xuất tác động ngay lập tức đến lạm phát nhưng

sẽ có xu hướng kéo các tác động tiến về 0 sau 20 tháng

Theo Tuấn Phan (2014), với chuỗi dữ liệu chuỗi thời gian theo quý trong giai đoạn từ quý 1 năm 1996 đến quý 4 năm 2012 của Việt Nam, tác giả đã sử dụng mô hình VAR và SVAR để xem xét tác động của các cú sốc (bao gồm chính sách tiền

tệ và các cú sốc giá cả hàng hóa nước ngoài) đến lạm phát Tác giả đã nhận thấy rằng, đối với cú sốc chính sách tiền tệ (được đại diện bởi lãi suất chính sách, cung tiền M2 và tăng trưởng tín dụng): Cú sốc lãi suất chính sách có tác động cùng chiều với lạm phát trong 2 quý đầu, tuy nhiên sau đó cú sốc này lại ngược chiều bắt đầu từ quý thứ 3; cú sốc cung tiền M2 thì sẽ có tác động dương đến lạm phát trong 10 quý đầu, sau đó sẽ có tác động âm đến lạm phát ở giai đoạn sau đó; còn cú sốc tăng trưởng tín dụng, tác động dương cũng đến trong 5 quý đầu tiên trước khi cú sốc này tác động âm đến lạm phát kể từ quý thứ 6 Các tác động của các cú sốc này đều kéo dài khá dai dẳng Đối với cú sốc giá cả hàng hóa nước ngoài (đại diện bởi giá dầu thế giới, giá gạo thế giới, GDP nước ngoài, lãi suất nước ngoài và giá cả hàng hóa nước ngoài), tác giả nhận thấy rằng các cú sốc GDP nước ngoài và giá cả hàng hóa nước ngoài có tác động dương và có tác động mạnh nhất, đúng kỳ vọng nhất đến

CPI Cuối cùng, trong khi các cú sốc giá gạo thế giới và lãi suất nước ngoài sẽ có tác động kết hợp (có thể dương và âm) thì các cú sốc giá dầu thế giới lại gây ra tác động âm đến CPI

Tóm lại, từ những nền tảng lý thuyết, những nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài và những nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam, bài nghiên cứu này sẽ tập trung xem xét ảnh hưởng của các nhân tố chính đến lạm phát Việt Nam, bao gồm giá cả hàng hóa thế giới, chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng, chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu về tác động của các nhân tố đến lạm phát ở Việt Nam

Tác giả Dữ liệu và phương

sai của sai số dự báo

(FEDV) đối với các

chuỗi dữ liệu của Việt

Nam trong giai đoạn

từ tháng 1 năm 1994

đến tháng 6 năm

2008

Phân tích tác động của các biến số sản lượng công nghiệp, cung tiền rộng, lãi suất tiền gửi kỳ hạn 3 tháng

và chỉ số giá hàng tiêu dùng (CPI)

- Các cú sốc về sự gia tăng lãi suất sẽ làm giảm tốc độ tăng tỷ lệ lạm phát sau độ trễ khoảng 2 – 3 tháng

- Tác động của cầu tiền cũng làm giảm lạm phát sau 2 tháng

- Hơn 90% biến động của lạm phát trong nước là do chính nó gây ra

VECM đối với các

chuỗi dữ liệu Việt

Nam trong giai đoạn

Phân tích tác động của các nhân tố đến lạm phát qua 3 kênh tác động: Ngang giá sức mua PPP, tổng cung và tổng

- Có 3 mối quan hệ tác động trong dài hạn tương ứng qua 3 kênh tác động đến lạm phát

- Hệ số ECM theo kênh PPP rất nhỏ, trong khi hệ số ECM của kênh

cầu thông qua các biến số chỉ

số giá nhập khẩu và tỷ giá hối đoái chính thức, giá trị sản lượng công nghiệp, cung tiền M2, lãi suất danh nghĩa và giá dầu quốc tế

tổng cung không có ý nghĩa thống kê

- Lạm phát tỷ lệ nghịch với sản lượng; cung tiền M2 và lãi suất tác động đến lạm phát khá hạn chế với độ trễ sau 5 tháng; còn giá dầu quốc

đẩy và phân tích phân

rã phương sai của sai

số dự báo đối với các

chuỗi dữ liệu của Việt

Nam trong giai đoạn

từ tháng 1 năm 2001

đến tháng 6 năm

2011

Áp đặt một trật tự tác động của các cú sốc đến lạm phát, bao gồm tác động của các nhân tố giá cả hàng hóa nước ngoài (đại diện bởi giá dầu và giá gạo thế giới), tỷ giá, chính sách tiền tệ (đại diện bởi cung tiền M2 và lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm), cú sốc cầu (được đại diện bởi lỗ hổng sản lượng công nghiệp) và cú sốc cung

- Đối với các cú sốc chính sách tiền tệ: Cú sốc lãi suất ít tác động đến lạm phát, trong khi các cú sốc cung tiền M2 có tác động dai dẳng đến lạm phát và có độ trễ tác động sau 6 tháng

- Đối với các cú sốc giá cả hàng hóa nước ngoài: Cú sốc giá dầu có tác động lớn hơn khá nhiều so với giá gạo nhưng cũng không lớn Các cú sốc giá dầu sẽ cần một độ trễ 6 tháng để tác động đến lạm phát

- Đối với các cú sốc về phía cầu: Các cú sốc lỗ hổng sản lượng công nghiệp có tác động đến lạm phát không đáng kể

- Đối với các cú sốc cung: Cả hai cú sốc giá nhập khẩu và giá sản xuất đếu làm tăng lạm phát trong nước Các cú sốc giá nhập nhẩu có xu

(đại diện bởi chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số sản xuất)

hướng kéo dài và có độ trễ tác động đến lạm phát; còn các cú sốc giá sản xuất tác động tức thì đến lạm phát nhưng sẽ có xu hướng kéo các tác động tiến về 0 sau 20 tháng

SVAR với các chuỗi

dữ liệu của Việt Nam

theo quý trong giai

đoạn từ quý 1 năm

1996 đến quý 4 năm

2012

Phân tích tác động của các cú sốc đến lạm phát, bao gồm các nhân tố chính sách tiền tệ (đại diện bởi các cú sốc lãi suất chính sách, cung tiền M2

và tăng trưởng tín dụng) và giá cả hàng hóa nước ngoài (đại diện bởi giá dầu thế giới, giá gạo thế giới, GDP nước ngoài, lãi suất nước ngoài và giá cả hàng hóa nước ngoài)

- Đối với các cú sốc chính sách tiền tệ: Các cú sốc chính sách tiền tệ đều tác động khá dai dẳng đến lạm phát Cú sốc lãi suất chính sách tác động cùng chiều với lạm phát trong 2 quý đầu nhưng có tác động âm

kể từ quý thứ 3; cú sốc cung tiền M2 có tác động dương đến lạm phát trong 10 quý đầu nhưng có tác động âm đến lạm phát ở các giai đoạn sau; cú sốc tăng trưởng tín dụng có tác động dương trong 5 quý đầu tiên nhưng có tác động âm đến lạm phát kể từ quý thứ 6

- Đối với cú sốc giá cả hàng hóa nước ngoài: Các cú sốc GDP nước ngoài và giá cả hàng hóa nước ngoài có tác động dương và có tác động mạnh nhất đến CPI; các cú sốc giá gạo thế giới và lãi suất nước ngoài

sẽ có tác động hỗn hợp (có thể dương và âm); còn cú sốc giá dầu thế giới có tác động âm đến CPI

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mẫu dữ liệu nghiên cứu

Bảng 3.1: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Giá dầu (Oil

IFS

Lãi suất INT

Lấy lãi suất liên ngân hàng qua đêm ngày đầu quý để đại diện cho tác động của chính sách tiền tệ

xăng A92) và dữ liệu lãi suất liên ngân hàng qua đêm Các biến sẽ số được tính toán như sau:

- Giá dầu nội địa của Việt Nam sẽ được lấy đại diện bởi giá xăng A92 Tại Việt Nam, các loại giá xăng dầu đều có nhiều tác động đến lạm phát Tuy nhiên, xăng A92 là loại xăng được sử dụng phổ biến nhất trong số các loại xăng dầu ở Việt Nam Do đó, bài nghiên cứu sẽ chọn xăng A92 để đại diện cho tác động của hang hóa thế giới ảnh hưởng đến Việt Nam

Bài nghiên cứu chọn biến giá xăng A92 do:

 Giá xăng dầu là 1 biến được đưa vào để tính chỉ số lạm phát của Việt Nam

 Nếu chỉ đưa biến giá dầu thế giới, sẽ không phản ánh được hết tác động

của tỷ giá cũng như ảnh hưởng của các loại thuế (nhập khẩu xăng dầu…) đến ảnh hưởng từ giá hàng hóa nước ngoài Vì thế, việc chọn xăng A92 trong nước sẽ phản ánh đầy đủ tác động của tỷ giá và ảnh hưởng từ các loại thế của Chính phủ vào giá cả hàng hóa nước ngoài, từ đó sẽ xem xét được chi tiết hơn về ảnh hưởng của giá cả hàng hóa nước ngoài đến lạm phát

- Giá trị Output Gap được tính từ % chênh lệch giữa giá trị GDP danh nghĩa thực tế và giá trị GDP danh nghĩa tiềm năng của Việt Nam Các giá trị GDP được sử dụng trong tính toán được hiệu chỉnh ảnh hưởng của yếu tố mùa vụ theo phương pháp điều chỉnh X11/X12 trước, sau đó mới được đưa vào tính toán Ngoài ra, giá trị GDP tiềm năng danh nghĩa của Việt Nam sẽ được tính toán bằng ứng dụng Hodrick – Prescott Filter trên phần mềm Eiews

- Lãi suất được sử dụng trong bài nghiên cứu là lãi suất liên ngân hàng qua đêm Ở Việt Nam, các loại lãi suất hầu như đều có tương quan với nhau và do đó những điều chỉnh lãi suất từ Ngân hàng nhà nước Việt Nam đều sẽ được truyền dẫn đến các chủ thể khác trong nền kinh tế Bài nghiên cứu chọn lãi suất liên ngân hàng qua đêm do đây loại lãi suất phản ánh khá sát so với những biến động điều chỉnh từ chính sách tiền tệ của ngân hàng nhà nước

- Thâm hụt ngân sách chính phủ được lấy trực tiếp từ nguồn dữ liệu trên trang web finance.vietstock.vn Tuy nhiên, do các giá trị thâm hụt ngân sách chỉ có dữ liệu theo năm nên bài nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp san chuỗi trung bình kết hợp bình phương (Quadratic – match average) trong phần mềm eviews để chuyển các dữ liệu theo năm sang các dữ liệu theo quý

3.2 Giả thiết nghiên cứu và kỳ vọng về dấu tác động của biến nghiên cứu 3.2.1 Giả thiết nghiên cứu

Giả thiết của bài nghiên cứu được xây dựng như sau:

 Giá xăng dầu có tác động đến lạm phát

Tác giả tiêu biểu (Năm)

Giá xăng dầu

(+) S Cecchetti và R Moessner (2008); G Gelos và Y

Ustyugova (2012); Hoa Nguyễn và Dũng Trần

Ít tác động K Chuah, E Chong và J Tan (2013); Hằng

động

S Fisher, R Sahay và C Végh (2002); A Nikolaos

và K Constantinos (2013)

3.3 Mô hình nghiên cứu

Bài nghiên cứu thực hiện bằng 3 phương pháp VAR, SVAR và TVP-VAR

 Mô hình VAR được sử dụng như là mô hình cơ bản, nguyên gốc ban đầu của

họ mô hình VAR Từ mô hình VAR này, bài nghiên cứu cũng có sự xem xét kết quả

mô hình VAR để so sánh với 2 mô hình còn lại

 Mô hình SVAR được sử dụng là mô hình trung tâm của nghiên cứu

 Mô hình TVP-VAR: Đây là điểm mới của bài nghiên cứu so với các bài nghiên cứu khác về lạm phát ở Việt Nam đã thực hiện trước đây Ngoài ra, với phương pháp này phần nào cũng sẽ phản ánh tốt hơn những biến động của các hệ số

trong từng giai đoạn dữ liệu

3.3.1 Tổng quan về mô hình vecto tự hồi quy cấu trúc (SVAR)

Mô hình VAR cấu trúc là một hệ thống các phương trình của các biến nội sinh, trong đó, giá trị của mỗi biến ở một thời điểm sẽ phụ thuộc vào giá trị tức thời của các biến khác và độ trễ của các biến nội sinh trong mô hình Mối quan hệ đồng thời giữa các biến được áp đặt bởi các lý thuyết kinh tế để tạo ra một giả định định dạng mô hình VAR cấu trúc có thể coi là mô hình tổng quát nhât, việc quyết định

hệ số nào trong ma trận hệ số tức thời của các biến có bằng 0 hay không là phụ thuộc vào ý nghĩa kinh tế của nó

Cụ thể, sự tương tác mang tính động của các chuỗi biến số kinh tế đang nghiên cứu được mô tả như sau:

( ) (3.1)

Với mô hình được biểu diễn như sau:

Trong đó:

yt là ma trận (nx1) của n biến nội sinh,

A là ma trận vuông (nxn) thể hiện mối quan hệ đồng thời giữa các biến số kinh tế đang được xem xét,

C là ma trận (nx1) các biến ngoại sinh (hệ số chặn trong mô hình)

Trong đó: là sai số ước lượng thỏa ( ) ( ) khi và ( ) khi

Phương trình (3.2) có thể được giải bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS thông thường Và sau đó, ý tưởng chính của phương pháp SVAR là để phân rã

các cú sốc dạng rút gọn ( ), trở về các hạng nhiễu cấu trúc trực giao được đặc trung bởi ∑

Đặt ( ) , và ( )

Từ (3.1) và (3.2), ta có:

( ) ( ) Hay (3.3)

Để ước lượng mô hình VAR cấu trúc (SVAR), đòi hỏi mô hình phải được định dạng Điều kiện cần thiết để có để định dạng mô hình một cách chính xác là các ma trận A và phải có cùng số hệ số như số hệ số trong ma trận hiệp phương sai của

mô hình VAR rút gọn Nói cách khác, điều kiện này nhằm đảm bảo có thể khôi phụ được các hệ số cấu trúc ban đầu từ mô hình dạng rút gọn

Ma trận A và có hệ số, trong khi đó ma trận phương sai – hiệp phương sai rút gọn có ( ) hệ số Vì vậy, cần áp đặt thêm ( ) ràng buộc giữa A và Trong mô hình SVAR chuẩn, ma trận A được ràng buộc là một

ma trận chéo, áp đặt ( ) ràng buộc cùng với đó ma trận thể hiện mối quan hệ tức thời giữa các biến, ma trận A có các giá trị trên đường chéo chính bằng 1, áp đặt n ràng buộc Và cuối cùng, chúng ta phải áp đặt thêm ( )/2 ràng buộc đối với

A

Có nhiều cách áp đặt các hệ số cho ma trận , Sims (1980) đưa ra cách áp đặt

đệ quy (được gọi là SVAR đệ quy), áp đặt theo dạng ma trận tam giác dưới (tất cả các tham số của ma trận trong tam giác trên bằng 0) Tuy nhiên, cách áp đặt này đôi khi phản ánh không đúng hoặc bỏ sót những mối quan hệ tức thời giữa các biến trong mô hình, do vậy các nhà nghiên cứu sau này đưa hai dạng ràng buộc để thực hiện SVAR là ràng buộc ngắn hạn (short – run) và dài hạn (long – run)

- Ràng buộc ngắn hạn ngăn chặn các cú sốc cấu trúc tác động tức thời đến các biến nội sinh bằng cách thiết lập các số 0 trên ma trận A

- Ràng buộc dài hạn ngăn chặn các cú sốc cấu trúc ảnh hưởng đến các biến nội sinh theo cách tích lũy

3.3.1.1 Phương pháp uớc lượng SVAR

- Bước 1: Xét tính dừng của chuỗi dữ liệu, nếu dữ liệu chưa dừng thì sử dụng phương pháp sai phân để biến đổi về chuỗi dừng, đầu tiên là sai phân bậc 1, nếu bậc

1 chưa được thì bậc hai

- Bước 2: Lựa chọn khoảng trễ phù hợp

- Bước 3: Ước lượng mô hình VAR rút gọn

- Bước 4: Xét mức độ phù hợp của mô hình VAR rút gọn (bằng việc kiểm định tính dừng của phần dư) Nếu phần dư của mô hình dừng thì mô hình là phù hợp với chuỗi thời gian và ngược lại)

- Bước 5: Phân rã ma trận phương sai – hiệp phương sai của phần dư ma trận rút gọn và khôi phục các hệ số cấu trúc ban đầu

3.3.1.2 Hàm phản ứng đẩy – impulse response function (IRF)

Mô hình VAR đã gây dấu ấn trong lý thuyết kinh tế, đưa ra một cơ sở thuận lợi và hữu ích đối với việc phân tích chính sách Hàm phản ứng đẩy IRF xem xét tác động của một cú sốc riêng rẽ đến các biến nội sinh khác như thế nào; để hiểu rõ hơn

về hàm phản ứng đẩy IRF, chúng ta sẽ viết lại phương trình cấu trúc dưới dạng trung bình trượt MA

]

Dưới đây là minh họa cho mô hình 2 biến mt và yt

Tại thời điểm bất kỳ:

[

] [ ] [

( ) ( )

( )

( )] [

] [

( ) ( )

( ) ( )] [ ]

Hệ số phản ứng cấu trúc của các biến

Vẽ đồ thị các hệ số phản ứng theo thời gian ta thu được hàm phản ứng đẩy

Như trên hình vẽ dưới đây thể hiện, sau một khoản thời gian các biến sẽ trở về vị trí cân bằng, tức tác động của cú sốc thời điểm t không còn ảnh hưởng tới các biến thời điểm t+k nào đó nữa Các hệ số ( ) sẽ giảm dần theo thời gian và tiến về 0 thì mô hình mới ổn định

3.3.1.3 Phân rã phương sai cho sai số dự báo (Forecast Error Variance Decomposition)

Quá trình phân rã phương sai là một sự thay thế phản ứng đẩy, để có một cái nhìn tổng quan đơn giản về cấu trúc động của mô hình SVAR Ngược lại với hàm phản ứng đẩy, nhiệm vụ của phân rã phương sai là để đạt được sự thông gọn về khả năng dự báo Ý tưởng là, ngay cả một mô hình hoàn hảo thì vẫn liên quan đến sự

mơ hồ về việc ước lượng các Bởi vì các sai số có liên quan là không chắc chắn Theo sự tương tác giữa các phương trình, sự không chắc chắn được chuyển đến tất

cả các phương trình Mục đích của phân rã là để giảm sự không chắc chắn trong một phương trình tới phương sai của sai số trong tất cả các phương trình

Ví dụ: Phân rã phương sai của sai số dự báo của biến tại thời điểm t+n là:

3.3.2 Mô hình TVP – VAR (Time-Varying Parameter VAR) với biến động ngẫu nhiên:

Theo như mô hình VAR (SVAR) chuẩn như trên, các hệ số phản ứng và tham

số cấu trúc được mặc định không đổi theo thời gian, tuy nhiên trong thực tế, các mối quan hệ này luôn biến đổi theo thời gian Mô hình TVP – VAR xây dựng để nắm bắt các yếu tố này

Từ mô hình VAR dạng rút gọn ( ) , lấy các hệ số trên từng hàng của ma trận ( ) thành dạng ma trận ( ) và định nghĩa ( ), trong đó ký hiệu của phép nhân Kronecker, mô hình có thể được viết lại:

Trong mô hình VAR rút gọn này, các tham số là cố định Chúng ta mở rộng

mô hình này sang mô hình TVP – VAR bằng việc cho phép các tham số thay đổi theo thời gian

Mô hình TVP – VAR với biến động ngẫu nhiên được biểu diễn như sau:

Trong đó các hệ số , và các tham số , và đều biến đổi theo thời gian Theo Primiceri (2005), để ( ) là vecto các thành phần hàng của ma trận tam giác dưới trong và ( ) với , đối với Giả sử các tham số trong (3.7) tuân theo bước ngẫu nhiên như dưới:

, , ,

(

)

( (

))Trong đó , và ( ), ( ),

Để thực hiện TVP – VAR, cần một số giả định Đầu tiên, giả sử các thành phần trong ma trận tam giác dưới của At được định dạng đệ quy trong hồi quy mô hình VAR Giả định này đơn giản và được sử dụng rộng rãi, mặc dù ước lượng mô hình cấu trúc có thể yêu cầu cấu trúc định dạng phức tạp hơn để tìm ra ngụ ý cấu trúc kinh tế theo như Christiano, Eichenbaum, và Evans (1999) và các nghiên cứu khác

Thứ hai, các tham số không được giả sử tuân theo các tiến trình dừng như AR(1), mà được giả sử tuân theo bước ngẫu nhiên

Thứ ba, cấu trúc phương sai – hiệp phương sai của các cú sốc của các tham số

biến đổi theo thời gian được thể hiện thông qua việc áp đặt các tham số , , Hầu hết các tài liệu nghiên cứu giả sử là ma trận đường chéo Trong bài nghiên cứu này, tác giả giả sử rằng cũng là ma trận đường chéo, giả sử này không ảnh hưởng nhiều đến kết quả ước lượng so sánh với giả định ma trận không đường chéo Thứ tư, khi mô hình TVP – VAR được thực hiện trong suy luận Bayesian, các tiền đề nên được lựa chọn cẩn thận bởi vì mô hình này có nhiều biến trạng thái và các biến này tuân theo tiến trình bước ngẫu nhiên không dừng Trong sự linh hoạt của mô hình TVP – VAR, các biến trạng thái có khả năng nắm bắt cả sự thay đổi từ

từ và thay đổi đột ngột trong cấu trúc kinh tế Tuy nhiên, việc cho phép các tham số thay đổi theo thời gian có thể dẫn đến vấn đề vượt quá định dạng (over-identification problem) Như được Primiceri (2005) đề cập, các tiền đề chặt chẽ cho

ma trận hiệp phương sai của hạng nhiễu trong tiến trình bước ngẫu nhiên giúp tránh được các hành vi giả mạo của các tham số biến đổi theo thời gian Hệ số biến đổi theo thời gian ( ( )) yêu cầu một tiên đề chặt chẽ hơn so mới mối quan hệ đồng thời ( ( )) và sự biến động ( ( )) của cú sốc cấu trúc cho phương sai của hạng nhiễu trong quá trình biến đổi theo thời gian của chúng Cú sốc cấu trúc chúng ta xem xét trong mô hình tác động một cách không kỳ vọng vào hệ thống kinh tế, và quy mô của nó biến động rộng hơn theo thời gian hơn là khả năng nắm bắt sự thay đổi trong hệ thống tự hồi quy của các biến số kinh tế thông qua các hệ số của mô hình VAR Trong hầu hết các tài liệu liên quan, một tiên đề chặt hơn được thiết lập cho , và Một phân tích độ nhạy cảm của tiên đề cho trước là cần thiết để kiểm tra tính vững của các kết quả thực nghiệm

Cuối cùng, thiết lập trạng thái ban đầu của các tham số biến đổi theo thời gian rất quan trọng Khi mô hình chuỗi thời gian là một tiến trình dừng, chúng ta thường giả sử trạng thái ban đầu tuân theo một phân phối dừng của tiến trình (cho ví dụ, (

)) trong mô hình hồi quy TVP – VAR Tuy nhiên, vì các tham số biến đổi theo thời gian là các bước ngẫu nhiên, chúng ta cần định rõ một tiên đề chắc

chắn cho , , Có hai cách để thiết lập tiên đề này Thứ nhất, theo Primiceri (2005), chúng ta sẽ thiết lập tiên đề của phân phối chuẩn trong đó có trung bình và phương sai dựa trên ước lượng của các tham số cố định từ mô hình VAR trong thời kỳ mẫu trước giai đoạn nghiên cứu (pre-sample period) Thứ hai, chúng

ta có thể thiết lập trạng thái phẳng cho thời điểm ban đầu, vì chúng ta không có

thông tin về trạng thái ban đầu

Trong bài nghiên cứu này, khi chạy TVP-VAR, bài nghiên cứu đã sử dụng phần mềm Matlab với code được trích từ phụ lục Ngoài ra, có thể tham khảo thêm đường link sau đây để lấy gói code đã được thiết lập trước

https://sites.google.com/site/jnakajimaweb/tvpvar

Phương pháp ước lượng:

Đặt { } và ( ) Chúng ta thiết lập mật độ xác suất tiên nghiệm của là ( ) Từ dữ liệu cho trước, tạo các mẫu từ hàm phân phối hậu nghiệm, ( ), bằng thuật toán MCMC :

(1) Thiết lập trạng thái ban đầu của và (2) Tạo mẫu

(3) Tạo mẫu (4) Tạo mẫu (5) Tạo mẫu

(6) Tạo mẫu (7) Tạo mẫu

(8) Lặp lại bước (2) Phương pháp ước lượng chi tiết được thực hiện như sau:

3.3.2.1 Tạo mẫu

Mẫu từ phân phối hậu nghiệm có điều kiện được tạo ra dựa trên mô hình mô hình trạng thái khoảng trống (state space model), với là biến trạng thái được tinh toán như sau: