Thước đo lạm phát tổng thểở Việt Nam được tính toán theo sự thay đổi của CPI. Rổ hàng hóa được sử dụng để tính CPI của Việt Nam hiện nay bao gồm 11 nhóm hàng chính. Việc xây dựng rổ hàng hóa này được dựa trên trên kết quả khảo sát thị trường tại các tỉnh và thành phố trực thuộc trung ương, kết quả khảo sát mức sống hộ gia đình và điều tra quyền số CPI do Tổng cục Thống kê thực hiện trong năm 2008. Theo kế hoạch, rổ hàng hóa này được sử dụng trong giai đoạn 2009-1014.
-0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 2000Q1 2001Q1 2002Q1 2003Q1 2004Q1 2005Q1 2006Q1 2007Q1 2008Q1 2009Q1 2010Q1 2011Q1 GDP thực Inflation
Bảng 3.1: Chỉ số giá tiêu dùng theo tháng giai đoạn 2003-2010 (%)
Nguồn: Lạm phát và quy tắc chính sách tiền tệ - Phạm Thế Anh (2011)
Bảng 3.1 cho thấy cả tốc độ tăng lẫn sự biến động của CPI đang có xu hướng gia tăng trong giai đoạn gần đây. Trung bình trong giai đoạn 2008-2010, chỉ số CPI hàng tháng tăng khoảng 13,08% so với cùng kì, cao gần gấp đôi với con số 6,09 của giai đoạn 2003-2007. Đồng thời mức độ biến động, đo lường theo độ lệch chuẩn, của CPI cũng tăng từ 2,39% trong giai đoạn 2003-2007 lên tới 8,26% trong giai đoạn 2008-2010. Phân tách theo từng nhóm hàng có thể thấy nhóm hàng ăn và dịch vụăn uống đóng vai trò chi phối lớn nhất trong sự biến động của giá cả. Nhóm hàng này chiếm tỉ trọng lên tới xấp xỉ 40% trong rổ hàng, đồng thời luôn có mức tăng cũng như biến động cao hơn so với các nhóm hàng còn lại. Cụ thể, trong giai đoạn 2003-2007, giá nhóm hàng ăn và dịch vụ ăn uống có mức tăng trung bình cao gần gấp đôi, đồng thời có mức độ biến động cao hơn gấp ba lần so với con số tương ứng của các nhóm hàng còn lại. Trong giai đoạn 2008-2010, giá cả nhóm hàng ăn và dịch vụ ăn uống thậm chí còn tăng cao và biến động mạnh hơn. Trung bình giai đoạn này giá cả nhóm hàng ăn và dịch vụăn uống tăng 18,85% với độ lệch chuẩn lên tới 14,59%. Trong số các nhóm hàng còn lại,
nhà ở và vật liệu xây dựng, chiếm tỉ trọng 10.01%, và giao thông, chiếm tỉ trọng 8,87%, là những nhóm hàng có mức tăng cao và biến động vượt trội.
Những phân tích ở trên cho thấy thước đo lạm phát của Việt Nam phụ thuộc rất nhiều vào sự biến động giá cả của nhóm hàng hàng ăn và dịch vụ ăn uống. Nhóm hàng này chiếm tỉ trọng rất lớn và có giá cả phụ thuộc nhiều và điều kiện thời tiết và tính chất mùa vụ trong nông nghiệp. Ngoài ra, nhà ở, điện, khí đốt & vật liệu xây dựng và giao thông cũng là những nhóm hàng có tỉ trọng khá cao và giá cả của chúng bị chi phối bởi sự biến động của giá nguyên nhiên liệu thế giới. Tuy nhiên, những thay đổi bất thường về thời tiết hay biến động giá trên thị trường nguyên nhiên liệu thế giới nhiều khi chỉ mang tính tạm thời và nằm ngoài tầm kiểm soát của chính sách tiền tệ.
3.2.6 Kỳ vọng lạm phát
Công chúng có khuynh hướng lưu giữấn tượng về lạm phát trong quá khứ, đồng thời có kỳ vọng nhạy cảm về làm phát trong tương lai. Đây là hai yếu tốđồng thời chi phối mức lạm phát hiện tại. Vấn đề này đã được chứng minh trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam: Nguyễn Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010); Trương Văn Phước và Chu Hoàng Long (2005) …
3.3 Tranh luận về nguyên nhân lạm phát trong giai đoạn nghiên cứu
Nếu lạm phát trong năm 2000 là -0,5%, 2001 là 0,8% và giai đoạn 2003 – 2004 giao động ở mức 4% thì trong năm 2004 đã tăng lên đến 7% và tiếp tục duy trì ở mức cao này, cho đến hiện nay đã và đang tăng tới mức báo động ở mức 2 con số. Nguyên nhân lạm phát tăng cao trong giai đoạn này được tranh luận với những ý kiến trái chiều như sau:
• Lạm phát tăng cao là do tính toán các chỉ số giá. Lạm phát cao bắt nguồn từ tỷ trọng của một số hàng hoá thiết yếu trong rổ hàng hoá tính chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là quá cao và có thể là không còn phù hợp. Vì thế cần phải thay đổi lại tỷ trọng này hoặc phải có một chỉ số nào đó trung thực hơn, chẳng hạn như tính lạm phát cơ bản (core inflation).
• Lạm phát là do nhập khẩu. Trong giai đoạn lạm phát Việt Nam tăng cao cũng là giai đoạn giá dầu thô thế giới tăng cao nếu đầu năm 2000 giá dầu thế giới vào
khoản 26 đến 28 USD/Thùng thì đến năm 2007 giá dầu thế giới đã lên tới 80 USD/Thùng và đến cuối năm 2010 giao động khoản trên 70 USD/Thùng. Giá dầu tăng kéo theo giá cả của một loạt các hàng hoá có liên quan tăng lên nhanh chóng. Và do vậy nó ảnh hưởng sâu rộng đến các mặt hàng nhập khẩu của Việt Nam.
Hình 3.14: Giá dầu thế giới trong giai đoạn 2000 - 2010 (USD/Thùng)
Nguồn: Dữ liệu được lấy từwww.ioga.com và tính toán của tác giả
• Lạm phát là hiện tượng tiền tệ.Điều này hàm ý rằng lạm phát trong nền kinh tế tăng nhanh là do in quá nhiều tiền, mọi nguyên nhân khác đều là thứ yếu hoặc là một cứ sốc tạm thời. Do vậy, giải pháp căn bản để giảm lạm phát là phải giảm cung tiền. 0 20 40 60 80 100 120 140 Giá dầu
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Kết quả nghiên cứu bằng phương pháp nghiên cứu định tính cho thấy:
• Lạm phát Việt Nam và sự sụt giảm tỷ giá hối đoái có mối quan hệ đồng biến trong phần lớn các giai đoạn tuy nhiên có một số giai đoạn mối quan hệ này là nghịch biến.
• Tỷ giá thực và lạm phát Việt Nam có quan hệ nghịch biến. Khi tỷ giá hối đoái thực giảm thì lạm phát tăng và ngược lại.
• Độ mở cửa của nền kinh tế Việt Nam và lạm phát có mối quan hệ đồng biến (tương quan thuận).
• Mức độ tăng trưởng của GDP thực và lạm phát là tương quan thuận (đồng biến) Ngoài ra phương pháp tính và kỳ vọng lảm phát ban đầu cũng ảnh hướng tới lạm phát Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu
Tranh luận về nguyên nhân lạm phát tại Việt Nam: (1) Thứ nhất, Lạm phát tăng cao là do tính toán các chỉ số giá. Lạm phát cao bắt nguồn từ tỷ trọng của một số hàng hoá thiết yếu trong rổ hàng hoá tính chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là quá cao và có thể là không còn phù hợp; (2) Thứ hai, Lạm phát là do nhập khẩu; (3) Thứ ba, lạm phát là hiện tượng tiền tệ. Điều này hàm ý rằng lạm phát trong nền kinh tế tăng nhanh là do in quá nhiều tiền, mọi nguyên nhân khác đều là thứ yếu hoặc là một cứ sốc tạm thời.
CHƯƠNG 4
KIỂM ĐỊNH CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TỪ VIỆC PHÁ GIÁ TIỀN ĐỒNG TỚI LẠM PHÁT VIỆT NAM TRONG
GIAI ĐOẠN 2000 – 2011
4.1 Mô tả số liệu
Bảng 4.1 mô tả tính chất của các biến tác giả sử dụng để thực hiện hồi quy trong mô hình hồi quy với 48 quan sát. Mean là giá trị trung bình, Median là trung vị của mẫu quan sát. Std.Dev là độ lệch chuẩn cho biết mức độ dao động của các biến số xung quanh giá trị trung bình.
Bảng 4.1: Tóm tắt thống kê các biến
GDPGAP IFL OPEN RERMIS ERD Mean 0.003549 146.6756 119.8116 -0.052308 116.3089 Median 0.462399 129.5350 115.8206 1.122002 113.2392 Maximum 16.22015 259.4378 172.5233 4.072306 147.8633 Minimum -22.08450 98.89330 75.78121 -9.541669 100.0000 Std. Dev. 9.838144 48.35533 23.88197 3.432603 12.03747 Skewness -0.517856 0.844155 0.460490 -1.124693 1.240014 Kurtosis 2.614535 2.498696 2.502638 3.292466 3.974529 Jarque-Bera 2.442563 6.203390 2.191142 10.29055 14.20050 Probability 0.294852 0.044973 0.334349 0.005827 0.000825 Sum 0.170341 7040.427 5750.955 -2.510780 5582.829 Sum Sq. Dev. 4549.087 109897.2 26806.38 553.7898 6810.332 Observations 48 48 48 48 48 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa trung bình trong giai đoạn này là 16.345 đồng, Độ mở cửa trung bình của nền kinh tế Việt Nam là 1,198. Tỷ giá hối đoái và lạm phát Việt Nam trong giai đoạn này biến động mạnh. Bảng 4.1 cũng cho thấy rằng độ mở của nền kinh tế Việt Nam là cao.
4.2 Ước lượng các giá trị cân bằng
Trong mô hình kinh tế lượng được tác giả xây dựng ở mục 2.1. Các biết số tỷ giá hối đoái thực (RER) và GDP là những biến kinh tế vĩ mô thường bị tác động bởi nhiều yếu tố bên trong lẫn bên ngoài quốc gia, chẳng hạn như các cú sốc về chính sách tiền tệ và tài khoá trong nước hoặc biến động giá ở nước ngoài. Điều này hàm ý rằng giá trị cân bằng của chúng cũng biến thiên theo tính chu kỳ. Như vậy, ước lượng các giá trị cân bằng của các biến này cần phải sử dụng những phương pháp, kỹ thuật thích hợp để vừa đảm bảo tính chất thống kê của các biến vừa đảm bảo ý nghĩa kinh tế của nó.
Hiện nay có rất nghiều nghiên cứu khác nhau có liên quan đến chủ đề ước lượng các giá trị cân bằng trong dài hạn của các biến vĩ mô này nhưng không có sự thống nhất với nhau về một phương pháp nhất định. Nguyên nhân chính như sau: thứ nhất, không có quan điểm chung vềđặc tính xu thế (trend) của giá trị này, nó có thể mang tính tất định (deterministic) hoặc không tương quan (uncorrelated) cũng như là mối quan hệ giữa yếu tố xu thế và nhân tố chu kỳ (có thể tương quan hay không tương quan); Và nguyên nhân thứ hai là do mô hình kinh tế lượng mà các tác giả nghiên cứu sử dụng. Trong luận văn này, sử dụng phần mền Eview tác giá ước lượng giá trị cân bằng các biến tỷ giá hối đoái thực (RER) và GDP bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick Prescott filter).10 Thế mạnh của phương pháp lọc Hodrick – Prescott là ứng dụng được cho chuỗi dữ liệu không dừng, đặc biệt tối ưu đối với chuỗi dừng khi ở dạng sai phân bật hai – I(2) và chuỗi nhiễu trắng (white noise). Do vậy hầu hết các nhiên cứu gần đây về cơ chế truyền dẫn (pass through) từ sự sụt giảm tỷ giá đến lạm phát, giá trị cân bằng của các biến như GDP, tỷ giá hối đoái thực(RER) đều được ước lượng bằng phương pháp này vì đa phần các biến này đều không dừng.
Về mặt ý tưởng, phương pháp lọc Hodrick – Prescott sẽ ước lượng giá trị cân bằng bằng cách tìm giá trị tối thiểu của các giá trị biến động xung quanh giá trị xu hướng dài hạn. Cách ước lượng giá trị cân bằng chuỗi dữ liệu yt bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott được mô tả bởi phương trình dưới đây:
10 Bên cạnh phương pháp ước lượng xu thế dài hạn của Hodrick – Prescott còn có các kỹ thuật khác cũng thường xuyên được sử dụng như phương pháp lọc Kalman, Schlicht, Band – Pass ….
/(&(0 − &(0∗)+ 2 /(&(0∗ − &(0∗) − (&(0∗− &(0∗ )
Trong phương trình trên yt là giá trị thực tế, 0∗ là giá trị thể hiện xu thế (giá trị cân bằng) và 2 là hệ số san bằng chuỗi dữ liệu (smoothing coefficient). Nếu 2 càng nhỏ thì giá trị ước lượng tối ưu càng gần với giá trị quan sát và ngược lại 2 càng cao thì kết quảước lượng có chiều hướng là một đường tuyến tính. Điều này chỉ ra rằng bật tự do
2 là rất quan trọng. Hodrick và Prescott (1997) phát triển mô hình này và đề xuất giá trị 2 là 100 cho số liệu năm, 1600 cho số liệu theo quý và 14400 cho số liệu theo tháng.
Hình 4.1: Giá trị cân bằng của RER và GDP 2001Q1 – 2011Q4
Nguồn: Vẽ từ số liệu ước lượng bằng phương pháp lọc Hodrick - Prescott
Ghi chú: RER, GDPR là tỷ giá hối đoái thực và GDP thực. “Trend” là ước lượng giá
trị cân bằng của các biến số và “Cycle” là dao động mang tính chu kỳ (tức là chênh lệch giữa giá trị thực và giá trị cân bằng) của các biến số.
Hình 3.2 bên trên biểu diễn giá trị thực tế, giá trị cân bằng (ký hiệu là trend) và giá trị giao động có tính chu kỳ (ký hiệu là cycle) của các biến GDP thực và tỷ giá hối đoái thực. Giá trị cân bằng của 2 biến này được ước lượng bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick – Prescott filter) với 2 = 1600.
Về mặt xu thế có thể thấy, tốc độ tăng GDP thực cân bằng biến thiên tăng dần theo thời gian. Trong khi đó tỷ giá hối đoái thực cân bằng biến thiên giảm dần theo thời gian. -60,000 -40,000 -20,000 0 20,000 40,000 80,000 120,000 160,000 200,000 240,000 280,000 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 GDPR Trend Cycle Hodrick-Prescott Filter (lambda=1600)
-10.0 -7.5 -5.0 -2.5 0.0 2.5 5.0 70 80 90 100 110 120 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
RER Trend Cycle Hodrick-Prescott Filter (lambda=1600)
Sự sai lệch trong tỷ giá hối đoái thực (misalignment of RER) được tác giả tính toán dựa vào chênh giữa tỷ giá hối đoái thực và giá trị cân bằng của tỷ giá hối đoái thực được ước lượng bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick – Prescott filter) với 2 = 1600.
Cũng bằng cách ước lượng giá trị cân bằng của GDP thực bằng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick – Prescott filter). Tác giả cũng ước lượng sự sai lệch trong GDP thực (Deviation GDP) từ số liệu ước lượng xu hướng (estimated trend) và tính ra được GDP gap.
4.3 Kiểm định nghiệm đơn vị
Một trong những kiểm định quan trọng trong các mô hình sử dụng chuỗi thời gian (times serie) là kiểm định tính dừng (stationary) hay còn gọi là kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) của các biến. Tác giả sử dụng kiểm định gia tăng Dickey – Fuller (Augmented Dickey Fuller – gọi tắt là kiểm định ADF) cho tất cả các biến đầu vào của mô hình.11
Trong luận văn này tác giả sẽ kiểm định tính dừng của 2 loại biến: thứ nhất là kiểm định tính dừng của các biến cần ước lượng giá trị cân bằng, thứ hai là kiểm định tính dừng của các biến đưa vào phương trình hồi quy đã được trình bày ở mục 2.1
Kiểm định tính dừng của các biến cần ước lượng giá trị cân bằng:
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định ADF các biến ước lượng giá trị cân bằng
RER Misalignment RER Misalignment_1 Độ trễ (lag) 1 0 Dạng hồi quy C C Thống kê t (t-statistics) -2.817044 -4.738526 Giá trị P (P-value) 0.0637 0.0003
Thống kê Durbin – Watson) 2.064171 1.965489
GDP Gap GDP Gap_1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Độ trễ (lag) 3 2
Dạng hồi quy C C
Thống kê t (t-statistics) -3.166771 -16.27001
Giá trị P (P-value) 0.0289 0.0000
Thống kê Durbin – Watson 1.905588 2.163401
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu
Ghi chú: dạng hồi quy: N (none) là không có hằng số trục tung và biến xu thế; C (Constant, hệ số trục tung) là có biến hằng số trục tung, hệ số trục tung và T (trend) là có đủ hằng số, hệ số trục tung và xu thế
Bảng 4.2 bên trên tóm tắt các kết quả thống kê của kiểm định ADF cho các biến phải ước lượng giá trị cân bằng bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick – Prescott filter). Giả thuyết H0 của kiểm định ADF này là có nghiệm đơn vị (unit root), nghĩa là chuỗi thời gian kiểm định là không dừng (non – stationary). Kết quả kiểm định cho thấy biến sai lệch trong tỷ giá hối đoái thực (misalignment of RER) và biến GDP gap là dừng ở sai phân bậc 1 hay còn gọi là I(1). Ở mức sai phân này thì giá trị tuyệt đối của thống kê t (t-statistics) đều lớn hơn giá trị tới hạn thống kê .
Thống kê Durbin – Watson của biến RER Misalignment_1 là 1.965489 và của biến GDP Gap_1 là 2.163401cũng đạt yêu cầu vì nó có xu hướng gần với 2. Điều này có nghĩa là: không có hiện tượng tương quan chuỗi trong dữ liệu và tuân thủ các nguyên tắc thống kê được giảđịnh (không nhận dạng sai mô hình – non specification error).
Bảng 4.3: Giá trị tới hạn của thống kê cho mẫu nghiên cứu
Phần trăm sai số
Dạng hồi quy 1% 5% 10%
N (None) -2.614029 -1.947816 -1.612492
C (Constant) -3.574446 -2.923780 -2.599992
T (Trend) -4.161144 -3.506740 -3.183002
Hình 4.2: RER Misalignment và GDP gap dạng mức và I(1)
Kiểm định tính dừng của các biến đưa vào phương trình hồi quy:
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định ADF các biến đưa vào phương trình hồi quy
ERD ERD_1 ERD_2
Độ trễ (lag) 2 4 1
Dạng hồi quy C C C