2.2.1. Phƣơng pháp nghiên cứu
Dựa trên những bài nghiên cứu của các tác giả trước, đồng thời với đặc tính của biến số kinh tế sử dụng trong bài nghiên cứu là số liệu chuỗi thời gian, các biến số có
thể tác động lẫn nhau theo thời gian, do đó với những ưu điểm của mô hình VAR đã nêu ở phụ lục tác giả quyết định sử dụng mô hình VAR (Vector Autoregression Model) trong bài nghiên cứu của mình, hàm phản ứng xung IRF (Impulse Response Function) và phân rã phương sai (Varriance Decomposition) để đo lường truyền dẫn tỷ giá vào lạm phát tại (cụ thể là CPI) tại Việt Nam giai đoạn 2000 – 2012
2.2.2. Các bƣớc thực hiện nghiên cứu
Điều chỉnh yếu tố mùa vụ của các chuỗi số liệu bằng bộ lọc Season Census X12 Kiểm định tính dừng của từng chuỗi số liệu bằng kiểm định Dickey – Fuller (kiểm định ADF)
Kiểm định yếu tố nhân quả của các chuỗi số liệu bằng kiểm định Granger nhằm xác định thứ tự tác động của các biến kinh tế với nhau.
Sử dụng mô hình Var cho chuỗi số liệu, thông qua mô hình Var xác định độ trễ của các biến sử dụng trong mô hình bằng Lag length Criteria.
Sử dụng hàm phản ứng đẩy IRF để xác định hệ số truyền dẫn bình quân của TGHĐ vào chỉ số giá tiêu dùng
Sử dụng phân tích phân rã phương sai để xác định tác động của từng biến.
2.2.3. Số liệu nghiên cứu
Dựa theo các nghiên cứu của các tác giả trước đó những biến được đề xuất trong mô hình bao gồm: Chênh lệch sản lượng tiềm năng (Output gap); Cung tiền (M2); Giá dầu (Oil price); Chỉ số giá nhập khẩu (Import price index); Chỉ số giá sản xuất (Production price index); TGHĐ hiệu lực danh nghĩa đa phương (Neer); Lạm phát trong nước (Inflation).
Tuy nhiên do không tìm được nguồn dữ liệu nên trong đề tài này tác giả đề xuất thay thế chỉ số giá nhập khẩu bằng sản lượng nhập khẩu, và chỉ số giá sản xuất bằng sản lượng sản xuất công nghiệp. Các số liệu được trình bày theo tốc độ tăng/giảm hàng quý từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2012, với quý 1 năm 2000 làm gốc. Do trình bày theo tốc độ tăng/giảm nên đôi lúc có số liệu âm, do đó tác giả không thực hiện tính loge cho chuỗi số liệu nữa.
Chênh lệch sản lƣợng tiềm năng: số liệu được tính bằng cách lấy sản lượng GDP thực hàng quý, trừ đi sản lượng GDP tiềm năng hàng quý. Nếu sản lượng GDP vượt quá GDP tiềm năng điều này dự báo rằng lạm phát sẽ tăng trong tương lai, theo ý tưởng của mô hình sản lượng tiềm năng, và ngược lại. Sau đó tính tốc độ tăng/giảm của sai lệch này. Sản lượng GDP tiềm năng được tính bằng cách dùng bộ lọc Hordrick – Presscot tính ra. Nguồn số liệu thu thập chủ yếu từ datastream.
Cung tiền: đây là biến số kinh tế được nhắc đến nhiều nhất trong nguyên nhân gây ra lạm phát, cũng như ảnh hưởng đến TGHĐ của mỗi quốc gia. Dư thừa tiền trong nền kinh tế là nguyên nhân dẫn đến sự sụt giảm giá trị tiền tệ của quốc gia trong chính đất nước cũng như khi so sánh với các nước khác. Nguồn số liệu được tác giả thu thập từ IMF. Sau đó được được so sánh tốc độ tăng giảm theo quý
Giá dầu: do hạn chế về số liệu trong bài nghiên cứu này tôi sử dụng giá dầu UK Brent theo quý, giá được niêm yết theo EUR. Nguồn dữ liệu lấy từ NHTW Châu Âu.
Sản lƣợng nhập khẩu: thay thế cho chỉ số giá nhập khẩu, với giả thiết đặt ra đây là một trong những nguồn cung hàng hóa trong nước, nguồn cung hàng hóa này phản ánh sự thay đổi trong tổng cầu của người dân quốc gia đó. Mà đây chính là nguyên nhân chính xác định sự thay đổi của lạm phát trong một quốc gia theo các nhà kinh tế học trường phái Keynes. Nguồn dữ liệu lấy từ Worldbank, Tổng cục thống kê, và Trang thông tin điện tử của Chính phủ.
Sản lƣợng sản xuất công nghiệp: tương tự như sản lượng nhập khẩu, chỉ số này thay thế cho chỉ số giá sản xuất với giả định đây là nguồn cung hàng trong nước ảnh hưởng đến lạm phát trong nước. Nguồn dữ liệu lấy từ ADB, Tổng cục thống kê và Trang thông tin điện tử của Chính phủ.
Lạm phát trong nƣớc: Được đo lường theo chỉ số CPI với giá cả danh nghĩa từng năm.Nguồn số liệu từ IMF
Hình 2.1 Lạm phát sau khi đƣợc điều chỉnh yếu tố mùa vụ
TGHĐ hiệu lực danh nghĩa đa phƣơng: được tính dựa trên TGHĐ của Việt Nam với các nước cùng với trọng số thương mại của 20 quốc gia Việt Nam nhập khẩu nhiều nhất. Công thức chi tiết đã được trình bày tại chương 1. Nguồn số liệu từ IMF và Bộ Công thương.
Hình 2.2 TGHĐ sau khi điều chỉnh yếu tố mùa vụ
2.2.4. Thực hiện nghiên cứu.
2.2.4.1. Kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu sau khi điều chỉnh yếu tố mùa vụ.
Dữ liệu của bất kỳ chuỗi thời gian nào đều có thể được coi là được tạo ra nhờ một quá trình ngẫu nhiên và một tập hợp dữ liệu cụ thể được coi là một kết quả (cá biệt), tức là một mẫu, của quá trình ngẫu nhiên đó. Sự khác biệt giữa quá trình ngẫu nhiên và kết quả của nó giống như sự khác biệt giữa tổng thể và mẫu trong dữ liệu đối chiếu. Cũng như chúng ta sử dụng các dữ liệu mẫu để suy ra các ước lượng về một tập hợp, thì trong lĩnh vực chuỗi thời gian, chúng ta dùng kết quả để suy ra các ước lượng về quá trình ngẫu nhiên đó. Do đó, nếu chuỗi dữ liệu thời gian dùng để nghiên cứu
không dừng, thì những ước lượng, kiểm định trong nghiên cứu không tạo được độ tin cậy cần thiết.
Dựa vào thực tế đó, tác giả thực hiện kiểm định ADF cho các chuỗi số liệu, và thu được kết quả rằng các số liệu sau khi đã được điều chỉnh yếu tố mùa vụ đều dừng.
Hình 2.4 Kiểm định tính dừng của TGHĐ
Theo đề xuất ADF để các biến dừng trị tuyệt đối kết quả kiểm định t-Statistic của các biến phải lớn hơn trị tuyệt đối t – Statistic của mức ý nghĩa, sau khi chạy kiểm định, các biến đều dừng và mức ý nghĩa chấp nhận đều thấp hơn 1% .
Kết quả đạt được gây ra sự bất ngờ cho chính tác giả, trong các nghiên cứu trước, hầu hết các chuỗi số liệu đều chỉ dừng tại sai phân bậc 1 của chuỗi.
2.2.4.2. Kiểm định yếu tố nhân quả Granger của các chuỗi số liệu
Theo các nghiên cứu trước đề xuất thứ tự truyền dẫn của các biến kinh tế được sắp xếp như sau: Giá dầu Chênh lệch sản lượng Cung tiền TGHĐ Chỉ số giá nhập khẩu Chỉ số giá sản xuất Chỉ số giá tiêu dùng. Với kỳ vọng đặt ra rằng các biến thay thế là sản lượng nhập khẩu và sản lượng sản xuất công nghiệp sẽ thay thế được biến chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số giá sản xuất. Nhưng trong bài nghiên cứu này, sau khi kiểm định nhân quả Granger khi so sánh mối quan hệ giữa các cặp biến số kinh tế với nhau, tác giả nhận thấy biến giá dầu, chênh lệch sản lượng, sản lượng công nghiệp không có mối quan hệ rõ ràng với các biến trong mô hình, khi sắp xếp vào trong mô hình truyền dẫn cũng không mang lại tác động tích cực. Do đó trong bài nghiên cứu tác giả đề xuất thứ tự truyền là: Sản lượng nhập khẩu Cung tiền
TGHĐ Chỉ số giá tiêu dùng.
Việc loại trừ biến chênh lệch sản lượng và sản lượng nhập khẩu ra khỏi mô hình truyền dẫn trong nền kinh tế Việt Nam theo tác giả không tạo ra bất cập trong bài nghiên cứu vì hai nguyên nhân. Thứ nhất nền kinh tế Việt Nam hiện nay đang nhập siêu, hàng hóa tiêu dùng trong nền kinh tế chủ yếu được nhập về từ nước ngoài. Thứ hai, trong bài nghiên cứu này tác giả nghiên cứu lạm phát thông qua chỉ số giá tiêu dùng tại Việt Nam, trong khi đó phần lớn hàng hóa trong rổ hàng hóa để tính chỉ số giá tiêu dùng lại là những hàng hóa được nhập khẩu.
Riêng việc loại trừ biến giá dầu trong mô hình ảnh hưởng đến lạm phát trong nước là khá ngạc nhiên cho tác giả nhưng có thể do số liệu giá đầu sử dụng trong bài nghiên cứu là giá UK Brent được khai thác tại vùng biển phía Bắc nước Anh. Trong khi Việt Nam nhập dầu chủ yếu tại thị trường Singapore và Trung Quốc nhưng những số liệu về giá dầu này tác giả không thu thập được do đó gây ra sự bất hợp lý trong mô hình.
Đồng thời dựa trên các bài nghiên cứu của các tác giả trước, biến giá dầu luôn được đặt đầu tiên trong chuỗi tác động của các biến số kinh tế vào lạm phát, cụ thể hơn
biến giá dầu tác động vào tỷ giá hối đoái sau đó mới tác động đến lạm phát. Nhưng mục tiêu trong bài nghiên cứu của tác giả là tìm hiểu xem có sự truyền dẫn giữa tỷ giá hối đoái vào lạm phát không, và hệ số truyền dẫn là bao nhiêu chứ không tập trung quá nhiều vào việc ảnh hưởng của giá dầu vào lạm phát. Do đó tác giả quyết định bỏ biến giá dầu ra khỏi mô hình mặc dù có thể gây ra một số bất hợp lý nhất định
Bảng 2.2 Kiểm định nhân quả Granger
Pairwise Granger Causality Tests Date: 08/14/13 Time: 00:54 Sample: 2000Q1 2012Q4 Lags: 1
Null Hypothesis: Obs
F-
Statistic Prob. Sản lượng công nghiệp không có quan hệ đến Sản
lượng nhập khẩu 50 0.09912 0.7543
Sản lượng nhập khẩu không có quan hệ đến Sản
lượng công nghiệp 0.57543 0.4519
Lạm phát không có quan hệ đến Sản lượng nhập khẩu 50 0.98173 0.3268 Sản lượng nhập khẩu không có quan hệ đến Lạm phát 13.6213 0.0006 Cung tiền không có quan hệ đến Sản lượng nhập khẩu 50 4.91092 0.0316 Sản lượng nhập khẩu không có quan hệ đến Cung tiền 11.0591 0.0017 Tỷ giá hối đoái không có quan hệ đến Sản lượng nhập
khẩu 50 0.19330 0.6622
Sản lượng nhậpkh ẩu không có quan hệ đến Tỷ giá
hối đoái 8.58216 0.0052
Giá dầu không có quan hệ với Sản lượng nhập khẩu 50 0.43077 0.5148 Sản lượng nhập khẩu không có quan hệ với Giá dầu 4.55582 0.0381 Chênh lệch sản lượng không có quan hệ với Sản
lượng nhập khẩu 50 0.01561 0.9011
Sản lượng nhập khẩu không có quan hệ với Chênh
lệch sản lượng 2.51857 0.1192
Lạm phát không có quan hệ với Sản lượng công
nghiệp 50 2.20193 0.1445
Cung tiền không có quan hệ với Sản lượgn công
nghiệp 50 1.46829 0.2317
Sản lượng công nghiệp không có quan hệ với Cung tiền 0.00489 0.9445 Tỷ giá hối đoái không có quan hệ với Sản lượng công
nghiệp 50 0.02280 0.8806
Sản lượng công nghiệp không có quan hệ với Tỷ giá
hối đoái 1.02957 0.3155
Giá dầu không có quan hệ với Sản lượng công nghiệp 50 0.34512 0.5597 Sản lượng công nghiệp không có quan hệ với Giá dầu 1.39865 0.2429 Chênh lệch sản lượng không có quan hệ với Sản
lượng công nghiệp 50 0.00609 0.9381
Sản lượng công nghiệp không có quan hệ với Chênh
lệch sản lượng 0.25001 0.6194
Cung tiền không có quan hệ với Lạm phát 50 10.4076 0.0023 Lạm phát không có quan hệ với Cung tiền 1.94045 0.1702 Tỷ giá hối đoái không có quan hệ với Lạm phát 50 13.5981 0.0006 Lạm phát không có quan hệ với Tỷ giá hối đoái 0.05653 0.8131 Giá dầu không có quan hệ với Lạm phát 50 0.40896 0.5256
Lạm phát không có quan hệ với Giá dầu 0.05330 0.8184
Chênh lệch sản lượng không có quan hệ với Lạm phát 50 0.00119 0.9727 Lạm phát không có quan hệ với Chênh lệch sản lượng 0.00705 0.9335 Tỷ giá hối đoái không có quan hệ với Cung tiền 50 3.46697 0.0689 Cung tiền không có quan hệ với Tỷ giá hối đoái 3.85868 0.0554 Giá dầu không có quan hệ với Cung tiền 50 1.56799 0.2167
Cung tiền không có quan hệ với Giá dầu 3.26497 0.0772
Chênh lệch sản lượng không có quan hệ với Cung tiền 50 0.71973 0.4005 Cung tiền không có quan hệ với Chênh lệch sản lượng 0.47421 0.4944 Giá dầu không có quan hệ với Tỷ giá 50 0.51040 0.4785
Tỷ giá không có quan hệ với Giá dầu 0.75607 0.3890
Chênh lệch sản lượng không có quan hệ với Tỷ giá
hối đoái 50 1.85887 0.1793
Tỷ giá hối đoái không có quan hệ với Chênh lệch
sản lượng 0.76621 0.3858
Giá dầu không có quan hệ với Chênh lệch sản lượng 0.41600 0.5221
2.2.4.3 Sử dụng mô hình VAR để ƣớc lƣợng hệ số truyền dẫn. * Ƣớc lƣợng độ trễ của các biến sử dụng trong mô hình.
Sử dụng phương pháp Lag length Criteria ta xác định được độ trễ của các biến dùng trong mô hình Var bằng 1.
Hình 2.5 Ƣớc lƣợng độ trễ của biến
Theo hình trên, ta thấy rõ độ trễ 1 được các kiểm định chấp nhận đồng loạt. Điều này giải thích việc ước lượng lạm phát trong mô hình Var được bắt đầu với kỳ đầu tiên là vào quý 3 năm 2000.
* Sử dụng hàm phản ứng đẩy IRF để xác định hệ số truyền dẫn TGHĐ vào lạm phát
Khi sử dụng hàm phản ứng đẩy của tỷ giá và lạm phát trong mô hình Var ta thu được kết quả sau đây
Hình 2.6 Hàm phản ứng đẩy của TGHĐ vào lạm phát
Theo đó tác động của TGHĐ vào lạm phát trễ hai kỳ, bắt đầu từ kỳ thứ 2 sự thay đổi của TGHĐ mới có tác động vào lạm phát và tác động trong kỳ này cũng là mạnh nhất. Tác động của TGHĐ vào lạm phát tiếp tục diễn là đến kỳ thứ 14 thì triệt tiêu.
Qua đó ta xác định được hệ số truyền dẫn của tỷ giá vào lạm phát theo công thức sau
𝑃𝑇𝑡,𝑡+𝑗 = 𝑇𝑗 =1𝑃𝑡,𝑡+𝑗
𝐸𝑡,𝑡+𝑗
𝑇
𝑗 =1 (2.1)
Trong đó: 𝑇𝑗 =1𝑃𝑡,𝑡+𝑗 là sự thay đổi tích lũy của yếu tố E do tác động của P 𝑇 𝐸𝑡,𝑡+𝑗
𝑗 =1 là sự thay đổi tích lũy của yếu tố E do chính nó Từ đó ta có bảng sau:
Bảng 2.3 Hệ số truyền dẫn của TGHĐ vào lạm phát
Kỳ tác động Tích lũy tác động của TGHĐ vào lạm phát Tích lũy tác động của lạm phát vào chính nó Hệ số truyền dẫn TGHĐ vào lạm phát 1 0 1.179 0 2 0.4612 2.0382 0.2263
Kỳ tác động Tích lũy tác động của TGHĐ vào lạm phát Tích lũy tác động của lạm phát vào chính nó Hệ số truyền dẫn TGHĐ vào lạm phát 3 0.6485 2.4073 0.2694 4 0.7496 2.4788 0.3024 5 0.7683 2.4417 0.3146 6 0.7668 2.3997 0.3195 7 0.7642 2.3813 0.3209
Vậy hệ số truyền dẫn bình quân của tỷ giá vào lạm phát trong năm đầu tiên tính từ khi TGHĐ có biến động là 0.12, và nếu tính bình quân trong hai năm là 0.22.
* Sử dụng hàm phản ứng đẩy IRF để xác định hệ số truyền dẫn sản lƣợng nhập khẩu vào cung tiền
Khi sử dụng hàm phản ứng đẩy của sản lượng nhập khẩu vào cung tiền trong mô hình Var ta thu được kết quả sau đây.
Dựa vào hình 2.15 ta có thể thấy được tác động của sản lượng nhập khẩu vào cung tiền chỉ trễ một kỳ, điều này có thể lý giải thông qua việc các đối tác nước ngoài thường chấp nhận cho doanh nghiệp Việt Nam thanh toán chậm từ 30 đến 45 ngày sau khi nhập hàng, và tác động này bị triệt tiêu sau 15 kỳ (tương đương gần 4 năm). Tương tự cách tính hệ số truyền dẫn của TGHĐ vào lạm phát, ta tính được hệ số truyền dẫn của sản lượng nhập khẩu vào cung tiền thông qua bảng sau:
Bảng 2.4 Hệ số truyền dẫn của sản lƣợng nhập khẩu vào cung tiền
Kỳ tác động
Tích lũy tác động của sản lƣợng nhập khẩu
vào cung tiền
Tích lũy tác động của cung tiền vào chính nó Hệ số truyền dẫn sản lƣợng nhập khẩu vào cung tiền 1 0.0046 2.2022 0.0021 2 -0.9732 3.2608 -0.2984 3 -1.6765 3.5200 -0.4763 4 -1.9592 3.4652 -0.5654 5 -2.0021 3.3669 -0.5946