Mô hình lạm phát ở Việt nam

Mô hình lạm phát ở Việt nam Qua quá trình làm việc tại ban nghiên cứu chính sách kinh tế vĩ mô thuộc Viện nghiên cứu quản lý kinh tế Trung ương em đã được thu thập, nghiên cứu một số cơ sở dữ liệu của Viện về dân số, nguồn lao động, tài khoản quốc gia, tỷ lệ tăng đầu ra, đầu tư tài chính, sản xuất, tín dụng ngân hàng . Do có nhiều nguồn số liệu khác nhau như của IMF, WB, ADB, Tổng cục thống kê. Nhưng em thấy nguồn số liệu của ADB là nhất quán, đầy đủ . Vì vậy em chọn số liệu từ nguồn này để thực hiện việc xây dựng mô hình về lạm phát ở Việt nam. Bảng số liệu được thu thập từ năm 1986 đến năm 2003 và đã được xử lý. Xin đưa ra bảng số liệu liên quan đến lạm phát được lấy từ bảng số liệu của ADB như sau: NĂM P INF M2 GROWTH_GDP 1986 . 1.10 112.00 2.84 1987 . 3.80 471.00 3.63 1988 . 18.70 2569.00 6.01 1989 . 25.20 7419.00 4.68 1990 . 42.20 11358.00 5.09 1991 . 70.70 20300.71 5.81 1992 . 83.10 27144.00 8.70 1993 . 87.40 32288.00 8.08 1994 . 100.00 43005.65 8.83 1995 . 112.60 52710.25 9.54 1996 5.7 117.70 64678.04 9.34 1997 3.2 121.90 81558.00 8.15 1998 7.8 133.10 102415.63 5.76 1999 4.2 133.30 142645.86 4.77 2000 -1.6 132.50 222882.00 6.79 2001 -0.4 133.50 279781.00 6.89 2002 4.0 138.90 329150.00 7.08 2003 3.3 143.00 411233.00 7.26 P: Chỉ số giá tiêu dùng CPI thay đổi hàng năm, % INF: Chỉ số giá tiêu dùng, 1994=100 M2: Cung tiền GROWTH_GDP: Tỷ lệ tăng GDP Trong bảng số liệu trên, chỉ số được sử dụng là chỉ số giá tiêu dùng được hiệu chỉnh khi lấy năm 1994 làm năm gốc. Khi lấy chỉ số này sẽ làm nổi bật hơn ý nghĩa kinh tế trong mô hình vì nó chứa đựng yếu tố thời gian. Tuy nhiên để có cái nhìn rõ hơn về tình hình lạm phát trong những năm gần đây, người viết xin đưa ra một số biểu đồ biểu diễn tỷ lệ lạm phát trong 15 năm (1991-2003) dưới đây cùng với biểu đồ về tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và cung tiền tệ. Từ những biểu đồ trên đây ta thấy rằng tỷ lệ lạm phát có những mối quan hệ với tỷ lệ phát triển kinh tế, lượng tiền tệ đang lưu thông trên thị trường. Từ năm 1992-1997 ta thấy rằng tỷ lệ tăng trưởng kinh tế là khá cao, năm 1992 là 8.7%, năm 1993 là 8.08%, năm 1995 là 9.54% . cùng với đó tỷ lệ lạm phát cũng khá cao. Trong 2 năm 2000 và 2001 trong khi tỷ lệ tăng trưởng kinh tế là 6.79% và 6.89% thì tỷ lệ lạm phát lại là âm –1.6% và -0.4%. Điều đó nói lên rằng tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ tăng trưởng kinh tế - đúng theo sự phân tích của các nhà kinh tế. Cũng từ biểu đồ trên ta thấy những mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và cung tiền M2. Qua những phân tích ở trên cùng với những số liệu thu thập được em xin đề xuất một mô hình lạm phát ở Việt nam như sau: )_,( 2 + + = GDPGROWTHMfINF Mô hình tổng quát trên có thể viết tường minh dưới dạng hàm tuyến tính như sau: INF = a 0 + a 1 M2 + a 2 GROWTH_GDP Mô hình dạng Cobb-Douglas: log(INF) = b 0 + b 1 log(M2) + b 2 log(GROWTH_GDP) Hồi quy tuyến tính ta được kết quả sau: Như vậy: INF = 0.0002493857646*M2 + 12.52822597*GROWTH_GDP - 19.5608958 Về mặt ý nghĩa kinh tế mà nói đây là một mô hình đúng. Mô hình nói lên rằng khi cung tiền lưu thông trên thị trường tăng thì tỷ lệ lạm phát tăng, khi tốc độ phát triển kinh tế tăng thì tỷ lệ lạm phát cũng tăng. Tuy nhiên để kiểm định xem đây có phải là một mô hình tốt hay không ta tiến hành các kiểm định sau: ♦Kiểm định những biến không cần thiết: H 0 : a 1 = 0 và H 0 : a 2 = 0 H 1 : a 1 ≠ 0 H 1 : a 2 ≠ 0 Bằng kiểm định Wald Coefficient Restrictions ta thu được các kết quả sau: Wald Test: Equation: EQ01 Null Hypothesis: C(1)=0 F-statistic 22.54539 Probability 0.000259 Chi-square 22.54539 Probability 0.000002 Với mức ý nghĩa 5%, nhìn vào kết quả kiểm định trên ta thấy F=22.54539 với P = 0.000259 < α do đó giả thiết H 0 bị bác bỏ. Điều đó có nghĩa là sự có mặt của M2 là có ý nghĩa. Kết quả khi kiểm định cặp giả thiết thứ 2 là: Wald Test: Equation: EQ01 Null Hypothesis: C(2)=0 F-statistic 13.78476 Probability 0.002084 Chi-square 13.78476 Probability 0.000205 Tương tự đối với trường hợp trên thì sự có mặt của GROWTH_GDP là có ý nghĩa. ♦Kiểm định tự tương quan: Bằng kiểm định BG ta có kết quả sau: Giá trị của F = 15.20101, p = 0.001605; (n-1)R 2 = 9.370161, p = 0.002205. Như vậy tồn tại hiện tượng tự tương quan. Khắc phục tự tương quan bằng cách đưa thêm biến vào mô hình. Ta đưa các biến trễ một thời kỳ của M2 và GROWTH_GDP vào mô hình và ước lượng lại ta được kết quả sau: INF = 0.001233738768*M2 - 0.001254990744*M2(-1) + 1.023366727*GROWTH_GDP +13.68557162*GROWTH_GDP(-1) - 31.2473543 Bằng kiểm định BG ta có kết quả sau: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.412127 Probability 0.534042 Obs*R-squared 0.613922 Probability 0.433315 Nhìn vào kết quả ta thấy rằng hiện tượng tự tương quan đã được khắc phục. ♦Kiểm định phương sai của sai số thay đổi: Bằng kiểm định White ta thu được kết qủa sau: Giá trị thống kê F = 3.825545, p = 0.026420 cho biết phương sai của sai số thay đổi. Ta khắc phục hiện tượng này bằng cách logarit cơ số e 2 vế của phương trình ban đầu, ta được mô hình: log(INF) = b 0 + b 1 log(M2) + b 2 log(GROWTH_GDP) Hồi quy tuyến tính được kết quả như sau: Như vậy: LOG(INF) = 0.4727393204*LOG(M2) + 1.074406851*LOG(GROWTH_GDP) - 2.800233486 Thực hiện kiểm định White ta được kết quả sau: White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.531178 Probability 0.087057 Obs*R-squared 9.239416 Probability 0.099887 Kiểm định trên cho ta kết luận phương sai của sai số đồng đều. Tuy nhiên kiểm định BG cho ta thấy rằng mô hình tồn tại tự tương quan. Xét kiểm định BG ở dưới đây cho ta kết quả như đã nói ở trên. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 4.327013 Probability 0.036277 Obs*R-squared 7.193695 Probability 0.027410 Ta thêm các biến trễ một thời kỳ vào mô hình, hồi quy ước lượng ta được kết quả sau: Mô hình: LOG(INF) = 0.002471340455*LOG(M2) + 0.5363579236*LOG(GROWTH_GDP) + 0.3539161846*LOG(M2(-1)) + 0.2633895759*LOG(GROWTH_GDP(-1)) - 0.8328749641 Kiểm định mô hình trên: ♦Kiểm định những biến không cần thiết ta lần lượt thu được các kết quả sau: Wald Test: Equation: EQ03 Null Hypothesis: C(1)=0 F-statistic 4.67E-05 Probability 0.994662 Chi-square 4.67E-05 Probability 0.994550 Null Hypothesis: C(2)=0 F-statistic 2.206136 Probability 0.163253 Chi-square 2.206136 Probability 0.137463 Null Hypothesis: C(3)=0 F-statistic 1.256862 Probability 0.284180 Chi-square 1.256862 Probability 0.262246 Null Hypothesis: C(4)=0 F-statistic 0.492121 Probability 0.496363 Chi-square 0.492121 Probability 0.482983 Các kết quả trên cho thấy rằng sự có mặt của các biến trong mô hình là có ý nghĩa. ♦Kiểm định tự tương quan: Mô hình không tồn tại tự tương quan. ♦Kiểm định phương sai của sai số thay đổi: Kết quả cho thấy phương sai của sai số là đồng đều. Vậy ta thu được mô hình lạm phát ở Việt nam là một mô hình tốt có dạng sau: log(INF t ) = c 0 + c 1 log(M2 t ) + c 2 log(M2 t-1 ) + c 3 log(GROWTH_GDP t ) + c 4 log(GROWTH_GDP t-1 ) Kết quả thực nghiệm thu được là: LOG(INF) = 0.002471340455*LOG(M2) + 0.5363579236*LOG(GROWTH_GDP) + 0.3539161846*LOG(M2(-1)) + 0.2633895759*LOG(GROWTH_GDP(-1)) - 0.8328749641 Kết Luận Theo hai kinh tế gia Loungani và Swagel, có bốn nguồn gốc ảnh hưởng đến hiện tượng lạm phát tại các nước đang phát triển như Việt Nam. Thứ nhất ngân sách thiếu hụt. Sự kiện này đưa đến việc in thêm tiền để tài trợ ngân sách hoặc khủng hoảng cỏn cõn vóng lai (balance of payments) và đồng tiền mất giá. Nguồn gốc thứ hai là mức cung không đủ thoả món mức cầu. Nguồn gốc thứ ba là chi phớ sản xuất đột ngột gia tăng. Nguồn gốc thứ tư làm trỡ hoón lạm phỏt là khế ước lương bổng. Đối với Việt Nam, nguồn gốc của tỡnh trạng lạm phỏt hiện nay là ngõn sỏch thiếu hụt và chi phớ sản xuất đột ngột gia tăng. Khi giá cả tăng khoảng một vài phần trăm một năm, mức lạm phát này không đáng ngại. Trái lại lạm phát giá cả ôn hoà cũn kớch thớch nền kinh tế phỏt triển thờm vỡ làm cho mức tiờu thụ gia tăng nhờ vào gia tăng lợi tức giả tạo, việc đầu tư vào nhà cửa cũng tăng vỡ giỏ nhà sẽ tăng trong tương lai. Việc đầu tư vào máy móc và cơ sở thương mại sẽ bành trướng giá thị trường tăng nhanh hơn chi phí sản xuất. Tuy nhiên mức lạm phát hàng năm lên cao ở mức trên 5% là một điều đáng ngại vỡ nú sẽ làm xỏo trộn cỏc hoạt động kinh tế và xó hội. Những người nghèo và hoặc có lợi tức cố định bị thiệt thũi nhiều nhất. Hưu bổng mất giá. Giới tiêu thụ mua sắm vội vàng vỡ sợ giỏ cả sẽ tiếp tục tăng lại càng làm cho vật giá leo thang thêm. Hậu quả là mức tiết kiệm, việc mua bảo hiểm và trái phiếu dài hạn bị giảm mạnh. Ngoài ra lạm phát cũn tạo ra nạn đầu cơ tích trữ. [...]... đến mức lạm phát đáng kể tại Việt Nam vào năm 2004 và 2005 trong lúc Việt Nam đang cố mở mang nền kinh tế và tranh thủ để xin vào Tổ Chức Thương Mại Thế Giới (WTO) Trước áp lực về giá cả gia tăng đột ngột, Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam (NHNNVN) cho rằng giá cả gia tăng hiện nay không đồng nghĩa với mức lạm phát cao và không đồng ý gia tăng lói suất trong lỳc này, cú lẽ vỡ sợ làm cản trở đầu tư và phát triển... tư và phát triển kinh tế Khi đó sẽ dễ dàng cho NHNNVN có một quyết định chính xác Mặc dù tăng lói suất và chớnh phủ giảm chi tiờu sẽ làm kinh tế phỏt triển chậm lại, Việt Nam sẽ khụng cú chọn lựa nào khỏc hơn là ưu tiên ngăn chặn nạn lạm phỏt . giữa tỷ lệ lạm phát và cung tiền M2. Qua những phân tích ở trên cùng với những số liệu thu thập được em xin đề xuất một mô hình lạm phát ở Việt nam như sau:. dựng mô hình về lạm phát ở Việt nam. Bảng số liệu được thu thập từ năm 1986 đến năm 2003 và đã được xử lý. Xin đưa ra bảng số liệu liên quan đến lạm phát