Các chuỗi dữ liệu chúng tôi sử dụng trong mô hình có thời gian từ Q1 1995 đến Q4 2010, thu thập từ các nguồn dữ liệu chính thống của IMF (International Financial Statistics), Tổng cục thống kê (GSO) và Ngân hàng Nhà nước nên hoàn toàn có thể tin tưởng được về độ chính xác của chuỗi số liệu. (Bảng số liệu xin xem phần phụ lục 2.10)
Biến Ký hiệu Nguồn Logarit Chỉ số giá tiêu dùng P IFS LnP
Tổng thu nhập GDP Y IFS, GSO LnY Tỷ giá hối đoái Ex IFS, NHNN LnEx Lãi suất tiền gửi Rate IFS
Giá gạo thế giới Rice IFS LnRice Cung tiền M2 M2 IFS LnM2
Bảng 2. 12: Biến và ký hiệu sử dụng trong mô hình nhân tố gây lạm phát
84
Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian, chúng tôi dựa vào kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF). Độ trễ trong kiểm định ADF được lựa chọn dựa trên ba chỉ tiêu là Akaike Information Criterion (AIC), Schwwarz Information Criterion (SIC) và Log likelihood. Đồng thời, chúng tôi sử dụng kiểm định tự tương quan để giúp lựa chọn được độ trễ phù hợp85.
Từ kết quả kiểm định trên chúng ta thấy, tất cả các chuỗi dữ liệu đều không dừng nếu tính theo chuỗi dữ liệu gốc. Ngoại trừ chỉ số giá (P) dừng ở sai phân bậc 2 với mức ý nghĩa 1%; tất cả các dữ liệu còn lại đều chỉ dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%; riêng biến thu nhập quốc gia (Y) có mức ý nghĩa 5%. Do vậy, sai phân bậc một của các chuỗi dữ liệu: Giá gạo (rice), lãi suất (rate), cung tiền (M2), tỷ giá hối đoái (Ex) và thu nhập quốc gia (Y) sẽ được sử dụng trong mô hình xác định các nhân tố quyết định lạm phát ở Việt Nam (với biến chỉ số giá P được lấy sai phân bậc 2).