Để kiểm định tính dừng cho các chuỗi số liệu, chúng tôi sử dụng kiểm định ADF (Augmented Dickey – Fuller) truyền thống. Ngoài ra sử dụng thêm kiểm định PP (Phillips Peron) để tham khảo thêm kết quả, tăng tính chính xác đối với kết luận về tính dừng của chuỗi số. Độ trễ trong kiểm định ADF được lựa chọn dựa trên các chỉ tiêu AIC (Akaike Information Criterion) và SIC (Schwarz Information Criterion).
Kết quả kiểm định tính dừng được thể hiện ở bảng 4.1.
Bảng 4.1. Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu
Biến ADF (AIC) ADF (SIC) Giá trị tới hạn ( mức ý nghĩa) PP Giá trị tới hạn ( mức ý nghĩa) 1% 5% 10% 1% 5% 10% LCPI -2.001 -1.735 -4.034 -3.447 -3.148 -1.779 -4.027 -3.443 -3.146 LM2 -1.329 -1.329 -3.479 -2.883 -2.578 -1.501 -3.479 -2.883 -2.578 LOIL -1.608 -2.149 -3.480 -2.883 -2.578 -1.905 -3.479 -2.883 -2.578 LCN -4.853 -10.06 -4.028 -3.444 -3.147 -10.23 -4.027 -3.443 -3.146 LEX 0.4573 0.4573 -3.479 -2.883 -2.578 0.233 -3.479 -2.883 -2.578 R -1.625 -3.008 -3.481 -2.883 -2.579 -2.084 -3.479 -2.883 -2.578 DLCPI -1.839 -1.937 -3.488 -2.887 -2.580 -2.160 -3.484 -2.885 -2.579 DLM2 -11.51 -11.51 -3.479 -2.883 -2.578 -11.52 -3.479 -2.883 -2.578 DLEX -5.174 -11.51 -3.480 -2.883 -2.579 -11.76 -3.479 -2.883 -2.578 DR -6.465 -6.465 -3.481 -2.883 -2.579 -7.379 -3.479 -2.883 -2.578 D2LCPI -2.290 -3.906 -3.490 -2.888 -2.581 -4.087 -3.485 -2.885 -2.579 DLOIL -4.719 -9.291 -3.479 -2.883 -2.578 -9.263 -3.479 -2.883 -2.578
(Nguồn: Kết quả kiểm định của tác giả)
Các kết quả về chuỗi dừng đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, độ trễ tối
lại kiểm định tính dừng không có xu hướng.
Từ bảng trên cho thấy, trừ chuỗi lcn là chuỗi dừng có xu hướng thì các biến còn lại đều là các chuỗi không dừng. Sau khi tiến hành lấy sai phân bậc nhất cho các biến còn lại, riêng biến lcpi thì lấy sai phân theo mùa vụ, kết quả cho thấy các biến sau khi lấy sai phân bậc nhất đều là các chuỗi dừng với mức ý nghĩa 1%, riêng biến dlcpi thì phải tiếp tục lấy đến sai phân bậc 2. Từ đây có thể kết luận các chuỗi số, trừ tổng giá trị sản xuất công nghiệp và chỉ số giá tiêu dùng, đều là các chuỗi tích hợp bậc nhất, I(1). Chuỗi lcn là tích hợp bậc 0, I(0), chuỗi lcpi là tích hợp bậc hai, I(2).
Như vậy, 6 biến được sử dụng để đưa vào mô hình VAR là: d2lcpi, lcn, dloil, dlm2, dr, dlex. Từ đây có phương trình biểu diễn sự tác động của các nhân tố tới lạm phát với biến phụ thuộc là d2lcpi:
D2lcpi = β0 + β1id2lcpit-i+ β2ilcnt-i+ β3idloilt-i+ β4idlm2t-i+ β5idlext-i+ β6idrt- i. (1)
4.1.2. Kiểm định lựa chọn độ trễ phù hợp cho mô hình
Với 6 biến đã thu được ở trên, tiến hành hồi quy mô hình VAR với độ trễ 12. Sau đó, tiến hành kiểm định độ trễ phù hợp cho mô hình. Có nhiều chỉ tiêu để kiểm tra độ trễ phù hợ cho mô hình VAR và các chỉ tiêu này cho kết quả khác nhau. Để độ trễ phù hợp cho việc nghiên cứu, dựa trên tiêu chuẩn AIC và LR nhận thấy độ trễ 12 là phù hợp cho việc thực hiện hồi quy mô hình VAR ( phục lục 3)
4.2. HỒI QUY MÔ HÌNH
Từ mô hình VAR (12) đã xây dựng được, chúng tôi tiến hành hồi quy phương trình đánh giá các tác động của các biến số tới d2lcpi, từ đó rút ra các kết quả thực nghiệm. Tiến hành hồi quy phương trình (1) với k=12. Sau khi thu được kết quả, loại bỏ các tham số không có ý nghĩa thống kê thu được kết quả thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2. Kết quả hồi quy các biến số tác động đến dlcpi
Biến phụ thuộc: dlcpi Mẫu: 2000m1 2011m4
Biến Tham số Sai số chuẩn p
Dlcpi(-1) 0.2636 0.1454 0.0777 D2lcpi(-12) -0.26625 0.13598 0.0576 Lcn(-1) 0.01655 0.009751 0.00978 Dlm2(-5) -0.0185 0.0053 0.0013 Dlm2(-11) 0.0919 0.0522 0.0861 R-squared 0.8998 Adjusted R-squared 0.7098 F-ststistic 4.7376 Prob(F-ststistic) 0.00001
(Nguồn: Kết quả tác giả ước lượng được)
Kết quả hồi quy được ước lượng ở bảng 4.2 cho thấy:
Thứ nhất, lạm phát trong quá khứ có ảnh hưởng lớn đến lạm phát ở quý hiện tại. Sự ảnh hưởng này kéo dài trong khoảng 3 tháng tức bằng 1 quý. Điều này hàm ý rằng sự gia tăng lạm phát ở Việt Nam thường kéo dài trong 2 quý liên tiếp có thể do một số nguyên nhân như sự phản ứng chậm trễ của các chính sách kiềm chế lạm phát, tính chất “dai dẳng” của việc tăng giá, hay kỳ vọng lạm phát còn có thể tăng cao của dân chúng. Ở độ trễ thứ 12, sự tương quan với lạm phát ở hiện tại lại theo chiều ngược lại. Điều này cho thấy, sau khoảng 2 quý khi có sự gia tăng lạm phát thì lạm phát thường có xu hướng giảm xuống. Đó là khi các chính sách kiềm chế lạm phát của chính phủ phát huy tác dụng.
Từ bảng trên cũng nhận thấy, sự biến động của lạm phát trong thời kỳ này ít chịu sự ảnh hưởng của biến động giá dầu thế giới. Điều này là do các chính sách trợ giá xăng dầu của Chính phủ thông qua các công cụ như trợ giá trực tiếp, các quỹ bình ổn giá xăng dầu, sự kiểm soát giá của thị trường độc quyền về dầu. Ngoài ra, việc tính toán chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng của Tổng Cục Thống kê thường được thực hiện trước những đợt tăng giá xăng dầu trong nước cũng là một nguyên nhân khiến sự gia tăng giá xăng dầu không ảnh hưởng đến biến động lạm phát ở Việt Nam.
Tổng giá trị sản lượng công nghiệp có mối tương quan dương với lạm phát. Tức là khi tổng giá trị sản xuất công nghiệp tăng lên sẽ đẩy lạm phát lên cao. Tổng giá trị sản xuất công nghiệp hàng tháng có thể đaị diện cho GDP hàng tháng. Đối với một sự gia tăng trong tổng cầu tất yếu sẽ đẩy mức giá lên cao. Tuy nhiên về mặt dài hạn thì mối quan hệ này không còn đúng. Khi đó, nền kinh tế đáp ứng được tổng cầu trong nước, hoặc đã xuất hiện các hàng hóa thay thế được cầu của người tiêu dùng, cân bằng cung cầu được thiết lập, không còn xuất hiện sự tăng giá do thiếu cung.
Thứ tư, sự tác động của cung tiền để kiềm chế lạm phát không có tác động ngay lập tức đến lạm phát mà phải sau khoảng 5 tháng, tức gần 2 quý, thì các chính sách thắt chặt để kiềm chế lạm phát mới phát huy tác dụng. Điều này thể hiện ở sự tương quan âm của độ trễ 5 trong biến cung tiền với lạm phát. Các chính sách thắt chặt tiền tệ của chính phủ trong bối cảnh lạm phát gia tăng nhằm kiểm soát lượng tiền lưu thông như tăng lãi suất để thu hút tiền từ lưu thông vào hệ thống ngân hàng, kiểm soát chặt chẽ tăng trưởng tín dụng, phát hành trái phiếu để thu hút bớt lượng tiền khỏi lưu thông. Tuy nhiên, đến độ trễ 11, cung tiền lại có tương quan dương tới lạm phát. Đó là do sau thời điểm phát huy tác dụng kiềm chế lạm phát của những chính sách tiền tê, lạm phát được đẩy lùi, chính phủ lại có chủ trương thực hiện các chính sách mở rộng để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
Từ giá trị của Adjusted R-squared cho thấy mô hình này là khá hợp lý, các biến độc lập giải thích được 70,98% sự biến động của mức giá chung.
4.3. KIỂM ĐỊNH ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ TỚILẠM PHÁT LẠM PHÁT
Để kiểm định các kết quả thu được từ phương trình hồi quy trên, chúng tôi sử dụng các kiểm định trong mô hình VAR để đánh giá và phân tách các tác động đến lạm phát, đồng thời cũng biết được một cú sốc lạm phát sẽ tác động như thế nào đến các biến số.
4.3.1. Kiểm định nhân quả Granger
Kiểm định Granger nhằm trả lời câu hỏi liệu giá trị trong quá khứ của một biến nào đó có giúp dự báo một biến khác hay không. Tức là có thể xác định được biến nào là nguyên nhân gây ra sự biến động của một biến phụ thuộc.
Tiến hành kiểm định nhân quả Granger với VAR(12) đã xây dựng.
Bảng 4.3. Các biến số ảnh hưởng tới lạm phát
Dependent variable: D2LCPI
Excluded Chi-sq df Prob.
LCN 7.942659 12 0.7896 DLOIL 5.500793 12 0.9391 DLM2 28.18100 12 0.0052 DR 6.905013 12 0.8638 DLEX 13.06024 12 0.3647 All 91.01062 60 0.0060
(Nguồn: kết quả tác giả ước lượng được)
Bảng 4.3 cho thấy giá trị của tất cả các nhân tố đều là nguyên nhân gây ra sự biến động trong mức giá chung, trong đó lm2 là biến giải thích điển hình nhất cho sự biến động của lạm phát. Điều này hoàn toàn thực tế khi chính sách tiền tệ là một công cụ điển hình của chính phủ, thông qua việc tác động đến cung tiền để kiềm chế sự biến động lạm phát trong nước. Ngoài ra, bảng 4.3 cũng cho thấy sự biến động của giá dầu thế giới không có tác động nhiều tới lạm phát Việt Nam. Điều này, khẳng định lại kết quả kiểm định trong phần 2 khi giá dầu trong nước không biến động mạnh như giá dầu thế giới bởi các chính sách trợ giá của chính phủ.
Bảng 4.4. Các biến số ảnh hưởng tới tỷ giá
Dependent variable: DLEX
Excluded Chi-sq Df Prob.
D2LCPI 8.421080 12 0.7514 LCN 12.35816 12 0.4174 DLOIL 5.312423 12 0.9467 DLM2 26.90010 12 0.0080 DR 8.788068 12 0.7209 All 90.01144 60 0.0073
(Nguồn: Kết quả ước lượng của tác giả)
Bảng 4.4 cho thấy , giá trị của cung tiền m2 có tác dụng dự báo cho biến tỷ giá. Khi muốn thúc đẩy xuất khẩu, chính phủ thường thực hiện phá giá đồng nội tệ, làm cho hàng hóa trong nước trở nên rẻ tương đối so với hàng hóa ngoài nước. Tuy nhiên, sự phá giá này lại là nguy cơ lớn đẩy lạm phát trong nước lên cao khi đồng nội tệ bị mất giá. Vì thế, trong quá trình thực
hiện chính sách phá giá nội tệ để thúc đẩy xuất khẩu thường đi kèm với chính sách tiền tệ thắt chặt với các biện pháp để giảm lượng tiền lưu thông trong nền kinh tế giúp kiềm chế lạm phát.
4.3.2. Xây dựng các hàm phản ứng IRFs
Với mô hình VAR thường rất khó đọc hiểu các tham số bởi các biến đều có liên quan đến nhau và có rất nhiều tham số trong mô hình VAR. Vì thế, các hàm phản ứng giúp xác định hiệu ứng theo thời gian của cú sốc của một biến nào đó đối với các biến khác trong mô hình VAR. Cụ thể, IRFs cho biết khi cú sốc của một biến xảy ra thì trong bao lâu sẽ tác động đến các biến khác, và kéo dài trong khoảng thời gian là bao lâu. Tiến hành thực hiện trong VAR(12):
Bảng 4.5. Phản ứng của d2lcpi với các cú sốc của các biến
Period D2LCPI LCN DLOIL DLM2 DR DLEX
1 0.006083 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.007356 0.001540 7.09E-05 -0.000289 0.000292 -0.000336 3 0.008522 0.002979 -0.000538 -0.000267 0.001691 -0.001245 4 0.010217 0.004241 -0.001036 0.000702 0.001783 -0.001698 5 0.009902 0.006196 -0.001218 0.000443 0.000915 -0.001882 6 0.010998 0.008376 -0.002154 -0.001367 0.000197 -0.003593 7 0.009254 0.011354 -0.000124 0.013674 -2.91E-06 -0.004357 8 0.008202 0.009188 0.000663 0.009769 0.002625 -0.001940 9 0.005352 0.013253 -0.001737 0.018306 -0.000654 -0.003744 10 0.004218 0.011752 0.000862 0.026278 0.000608 -0.002330 11 0.000507 0.010269 0.000681 0.039873 0.001377 -0.000881 12 -0.003389 0.012661 -0.000480 0.070028 0.000870 -0.000905
Hình 4.1. Phản ứng của d2lcpi với cú sốc của các biến
(Nguồn: Kết quả tác giả ước lượng được)
Hình 4.1 kết hợp với cột giá trị đầu tiên của bảng 4.1 cho ta thấy, với 1 cú sốc về lạm phát trong quá khứ sẽ có tác động dai dẳng tới lạm phát hiện tại trong khoảng 2 quý đầu. Sau đó, khi các chính sách thắt chặt của chính phủ để kiềm chế lạm phát phát huy tác dụng thì phản ứng của mức lạm phát hiện tại với cú sốc lạm phát trong quá khứ giảm xuống rõ rệt và dường như hết tác dụng sau khoảng 12 tháng.
Với một cú sốc giá dầu thế giới, mức lạm phát trong nước hầu như không phản ứng. Chỉ sau khoảng 2 quý khi cú sốc giá dầu thế giới xảy ra, lạm phát trong nước mới có phản ứng nhẹ. Điều này được giải thích bằng cơ chế lạm phát do chi phí đẩy khi giá dầu thế giới tăng dẫn đến giá các nguyên vật liệu nhập khẩu cũng tăng dẫn đến tăng giá hàng hóa và tăng mức giá chung trong nước.
Bảng 4.5 cũng thể hiện rất rõ phản ứng của mức giá chung với biến cung tiền m2. Trong khoảng 6 tháng đầu khi thự hiện chính sách tiền tệ, lạm phát hầu như không phản ứng với chính sách này. Tuy nhiên sau đó, lạm phát đã phản ứng mạnh mẽ với các chính sách này. Điều này thể hiện, công cụ chính sách tiền tệ là một công cụ hữu ích của chính phủ khi muốn kiềm chế lạm phát trong bối cảnh lạm phát lên cao. Tuy nhiên, chính sách này lại thường có độ trễ khoảng 2 quý. Vì vậy, cần thận trọng khi thực hiên chính sách này bởi có thể nên sự suy giảm trong tăng trưởng sản lượng, và thực hiện
chính sách này với cái nhìn trong dài hạn.
Hình 4.2. Phản ứng của tổng giá trị sản xuất công nghiệp với các cú sốc
(Nguồn: Kết quả ước lượng của tác giả)
Khi một cú sốc về lạm phát xảy ra, tổng giá trị sản xuất công nghiệp
không phản ứng ngay lập tức với sự tăng giá này. Lúc này lạm phát chưa gây áp lực lên tổng cầu, hành vi chi tiêu của người tiêu dùng hay các nhà đầu tư chưa bị chi phối bởi lạm phát. Tuy nhiên, sau đó, giá trị sản xuất công nghiệp đã có xu hướng giảm mạnh. Lúc này các động thái thắt chặt chi tiêu đã xuất hiện, lạm phát đã ảnh hưởng tiêu cực đến tổng cầu.
Đối với một cú sốc giá dầu lại hầu như không ảnh hưởng đến tổng giá trị sản xuất công nghiệp. Điều này hoàn toàn đúng với thực tế khi dầu là một đầu vào quan trọng và cho đến giờ chúng ta vẫn chưa tìm ra được nguồn nguyên liệu thay thế được cho dầu. Tức là bất kể giá dầu lên cao, các doanh nghiệp vẫn phải sử dụng nguồn nguyên liệu này để duy trì sản xuất và sản lượng.
4.3.3. Phân rã phương sai cho mô hình
Phân rã phương sai phân tách sự biến thiên của một biến nội sinh nào đó trong mô hình theo các thành phần của cú sốc VAR. Nói cách khác, phân rã phương sai sẽ cho biết sự thay đổi của một biến trong mô hình được giải thích bởi bao nhiêu phần trăm do cú sốc của chính nó và do các cú sốc của biến khác.
Period S.E. D2LCPI LCN DLOIL DLM2 DR DLEX 1 0.006083 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.006425 93.55716 5.747852 0.012181 0.202134 0.206420 0.274250 3 0.006919 83.52468 9.282524 0.786275 0.175323 4.268526 1.962672 4 0.007330 79.75503 11.23243 1.160655 1.904601 3.818316 2.128963 5 0.007651 73.37373 16.83851 1.121901 1.863023 4.790823 2.012017 6 0.008491 61.24721 20.26729 2.126263 6.055759 4.606604 5.696877 7 0.017747 14.98450 7.453362 1.795227 73.21074 1.067044 1.489119 8 0.018692 13.82523 8.061737 1.795375 70.36410 2.939004 3.014553 9 0.021602 12.09174 9.577099 2.578388 68.29469 4.503986 2.954097 10 0.023326 10.60689 8.628192 3.453153 70.25506 4.155516 2.901199 11 0.027343 9.561716 6.573636 2.517562 75.85144 3.103495 2.392148 12 0.040981 5.160347 3.266709 1.201021 87.91019 1.396839 1.064892
(Nguồn: Kết quả ước lượng của tác giả)
Kết quả của bảng 4.6 đã thể hiện đã thể hiện sự thay đổi của các biến làm mức lạm phát thay đổi bao nhiêu phần trăm. Trong giai đoạn đầu, sự biến động lạm phát chủ yếu là do lạm phát trong quá khứ và sự biến động của tổng giá trị sản lượng công nghiệp. Tổng giá trị sản lượng công nghiệp đại diện cho tổng cầu của nền kinh tế, có nghĩa là, trong giai đoạn đầu tổng cầu trong nền kinh tế gây ra áp lực tới lạm phát. Xét đến cuối quý 2 tức ở tháng thứ 6, sự biến động của lạm phát được giải thích bởi 61,2% do lạm phát trong