Chƣơng 1 : LÝ THUYẾT VỀ LẠM PHÁT VÀ MƠ HÌNH VAR
2.3 XÂY DỰNG MƠ HÌNH KIỂM ĐỊNH NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG LẠM
2.3.2 Cơ sở lý thuyết và nguồn số liệu
Có nhiều nhân tố trong nền kinh tế tác động đến lạm phát, tuy nhiên một mơ hình thực nghiệm khơng thể nào bao hàm được tất cả. Chưa kể đến một mơ hình với quá nhiều biến có thể dẫn đến một kết quả sai lệch do các hạn chế, hay mối tương quan giữa các biến. Đồng thời, qua phân tích và kết hợp báo cáo của các nghiên cứu trước đây, chúng ta thấy nguyên nhân cơ bản của lạm phát xảy ra và lặp lại trong thời gian dài là do các yếu tố trong nước gây ra đồng thời yếu tố cầu tác động mạnh hơn rất nhiều so với yếu tố cung.
Từ ý nghĩa trên, trong báo cáo này tác giả sử dụng mơ hình VAR cơ bản để kiểm định các yếu tố tác động đến lạm phát, mơ hình thường được sử dụng phổ biến trong phân tích mối quan hệ các biến số vĩ mơ trong nền kinh tế. Mơ hình được xây
dựng dựa trên nghiên cứu của Canova Fabio and Luca Gambetti (2006) “The
structural dynamics of output growth and inflation: some international evidence”
(Tác giả sử dụng các biến gồm: lãi suất, cung tiền, CPI và tăng trưởng để phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng và lạm phát), bài nghiên cứu của
tác giả TS. Phạm Thế Anh (7/2008) “Ứng dụng mơ hình SVAR trong việc xác định hiệu ứng của chính sách tiền tệ và dự báo lạm phát ở Việt Nam” (Bài viết
dùng các biến: Lãi suất, sản lượng công nghiệp, cung tiền, CPI và giá dầu để phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ đến tăng trưởng và lạm phát), và kết hợp
cùng phân tích về nguyên nhân cơ bản gây ra lạm phát trong thời gian qua, đề tài đưa ra các biến số trong mơ hình nghiên cứu của mình như sau:
Biến Ký hiệu
và đơn vị Nguồn
Chỉ số giá tiêu dùng CPI - % TCTK:GSO
Giá trị sản lượng công nghiệp (giá so sánh 1994) IND-tỷ VND TCTK:GSO
Đầu tư công GI - tỷ VND TCTK:GSO
Cung tiền M2 M2 - tỷ VND ADB
Lãi suất tiền gởi kỳ hạn 6 tháng IR - % ADB
Các chuỗi số liệu được biểu diễn dưới dạng logarit cơ số tự nhiên ngoại trừ biến chỉ số giá tiêu dùng CPI và lãi suất huy động. Số liệu được thu thập từ Tổng cục Thống kê (GSO) và Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB – Asian Development Bank).
Mô tả các biến:
Biến chỉ số giá tiêu dùng (CPI) được sử dụng để phân tích sự tác động của nó đến các yếu tố khác, đồng thời cũng xem xét như là yếu tố lạm phát quá khứ có ảnh hưởng đến lạm phát hiện tại hay không.
Biến giá trị sản lượng công nghiệp (IND) xem xét yếu tố tăng trưởng tác động đến mức giá chung của nền kinh tế.
Biến cung tiền (M2) được xem xét về chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến lạm phát trong nền kinh tế.
Biến lãi suất (IR) dùng xem xét sự tác động của nó đến lạm phát và ngược lại công cụ lãi suất sẽ phản ứng thế nào khi lạm phát xảy ra.
Biến đầu tư cơng (GI) xem xét yếu tố cơ bản của phía cầu sẽ ảnh hưởng thế nào đến lạm phát. Đồng thời đầu tư công cũng được xem xét như là kênh lan truyền của chính sách tiền tệ. Theo tác giả nhận định thì yếu tố này là nhân tố đóng vai trị quyết định cho lạm phát trong thời gian qua, vấn đề mà các nghiên cứu trước đây thường đề cập đến là cung tiền, hay cầu chứ chưa xét đến bản chất bên trong của cung tiền hay yếu tố cầu gây ra cho lạm phát.
2.3.3 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng:
Để xác định các nhân tố tác động đến lạm phát trong mơ hình thực nghiệm, tác giả thực hiện theo các bước sau:
Bƣớc 1: Thực hiện kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu thời gian trong
mơ hình. Các chuỗi này đều ở dạng logarit, trừ chỉ số giá (CPI) và lãi suất (IR). Nếu các chuỗi khơng dừng (hay có nghiệm đơn vị) chúng ta phải lấy sai phân cho tới khi nó có tính dừng trước khi đưa vào mơ hình thực nghiệm. Giữa các chuỗi khơng dừng có thể có tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp (mối quan hệ trong dài hạn).
Bƣớc 2: Xác định độ trễ tối ưu và thực hiện ước lượng mơ hình
Bƣớc 3: Sử dụng phương pháp phân tích Engle – Granger nhằm kiểm tra mối
quan hệ giữa các biến trong mơ hình. Cụ thể: (i) kiểm tra mối quan hệ giữa biến chỉ số giá và cung tiền; (ii) mối quan hệ giữa biến sản lượng công nghiệp và chỉ số giá; (iii) kiểm tra mối quan hệ giữa biến đầu tư công và cung tiền; (iiii) kiểm tra mối quan hệ giữa đầu tư công và chỉ số giá tiêu dùng; (iiiii) kiểm tra mối quan hệ chỉ số giá và lãi suất.
Bƣớc 4: Thực hiện khảo sát qua phân rã phương sai để xem sự tác động và giải
thích biến động cho nhau giữa các biến số trong mô hình. Từ đó có thể nhận định ngun nhân gây ra lạm phát tăng cao trong thời gian qua.
2.3.3.1 Kiểm định tính dừng chuỗi dữ liệu:
Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian, báo cáo dựa vào kiểm định ADF (Augmented Dickey – Fuller) truyền thống. Kiểm định PP (Phillips Person) cũng được tham khảo để tăng thêm tính chính xác đối với kết luận về tính dừng của các chuỗi dữ liệu. Độ trễ trong kiểm định ADF được lựa chọn trên các chỉ tiêu AIC (Akaike Information Criterion) và SIC (Schwarz Information Criterion). Kết quả kiểm định tính dừng được trình bày tóm lược trong bảng 2-4 và bảng 2-5.
Qua kết quả, ta có thể kết luận các chuỗi số liệu đều tích hợp bậc 0, I(0) đồng nghĩa các chuỗi dữ liệu là dừng với các mức ý nghĩa 10% và 5%, (thống kê t tính toán lớn hơn thống kê t tra bảng tương ứng các mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10% thì được coi là dừng) do vậy các biến sẽ được sử dụng trong mơ hình xác định các nhân tố tác động đến lạm phát.
Bảng 2-4: Kiểm định ADF đối với các chuỗi dữ liệu
Augmented Dickey-
Fuller test CPI IR LGIND LGM2 LGGI
t-Statistic -4,104495 -3,309728 -11,28784 -4,208152 -3,974531
Prob.* 0,0216 0,0282 0,0000 0,0186 0,0257
Test critical 1% -4,498307 -3,808546 -4,440739 -4,532598 -4,440739
5% -3,658446 -3,020686 -3,632896 -3,673616 -3,632896
10% -3,268973 -2,650413 -3,254671 -3,277364 -3,254671
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Bảng 2-5: Kiểm định PP đối với các chuỗi dữ liệu Phillips-Perron Phillips-Perron
test statistic CPI IR LGIND LGM2 LGGI
t-Statistic -5,497349 -3,309728 -9,906948 -3,677670 -10,713050
Prob. 0,0011 0,0282 0,0000 0,0459 0,0000
Test critical values:
1% level -4,440739 -3,808546 -4,440739 -4,440739 -4,440739 5% level -3,632896 -3,020686 -3,632896 -3,632896 -3,632896 10% level -3,254671 -2,650413 -3,254671 -3,254671 -3,254671 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Nguồn: Trích từ kết quả chạy Eview 2.3.3.2 Xác định độ trễ tối ưu:
Để xác định độ trễ tối ưu, tác giả sử dụng các kiểm định AIC, HQ, SC. Kết quả cho thấy độ trễ tối ưu được lựa chọn cho mơ hình là 2 (bảng 2-6). Do vậy bài viết sẽ sử dụng mơ hình VAR với độ trễ là 2.
Bảng 2-6: Kiểm định độ trễ tối ƣu bằng kiểm định AIC, SC, HQ
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: CPI LGIND LGM2 IR LGGI Exogenous variables: C
Date: 08/21/13 Time: 15:07 Sample: 1990 2012
Included observations: 19
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -102.5278 NA 0.056688 11.31871 11.56725 11.36077
1 -2.360472 137.0710 2.32e-05 3.406365 4.897585 3.658739
2 50.55270 44.55846* 2.49e-06* 0.46813* 3.20203* 0.93082*
* indicates lag order selected by the criterion
2.3.3.3 Ước lượng mơ hình VAR:
Mơ hình ước lượng các nhân tố tác động đến lạm phát được xác định như sau:
Trong đó: k là độ trễ (k=2)
β1i , β2i … là ma trận hệ số vuông εt là phần dư
2.3.4 Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình VAR:
Từ mơ hình ước lượng đã xây dựng, tiến hành chạy mơ hình VAR trên eview với độ trễ là 2. Kết quả cuối cùng được trình bày trong phụ lục 3, và các biến số khơng có ý nghĩa thống kê sẽ được loại ra khỏi mơ hình. Từ đó cho ta một số nhận định như sau:
2.3.4.1 Ảnh hưởng của yếu tố kỳ vọng:
Kết quả ước lượng cho thấy lạm phát quá khứ, lãi suất và đầu tư có ảnh hưởng đến lạm phát hiện tại có ý nghĩa thống kê. Hàm ý rằng công chúng có khuynh hướng lưu giữ ấn tượng về lạm phát trong quá khứ đồng thời có kỳ vọng nhạy cảm về lạm phát trong tương lai. Ký ức hay ấn tượng về một giai đoạn lạm phát cao trong quá khứ sẽ mờ dần sau một thời gian.
Bảng 2-7: Mối quan hệ giữa CPI và các biến số khác
CPI CPI(-2) -0.948234* (0.48151) IR(-2) 2.379554* (1.20017) LGGI(-1) -61.89997** (30.4289)
(*, ** tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10% và 5%)
-49-
Bên cạnh đó, khi phân tích kết quả phân rã phương sai cho thấy lạm phát quá khứ có tác động mạnh đến hiện tại, giải thích cho nguyên nhân làm biến động lạm phát cho kỳ sau (bảng 2-8) và sự ảnh hưởng này giảm dần sau 2 kỳ có lạm phát thấp. Số liệu trong bảng 2-8 cho biết CPI q khứ sẽ đóng góp vào giải thích cho sự thay đổi của lạm phát hiện tại là 88,36%, đầu tư cơng giải thích cho sự biến động lạm phát là 11,62% và tương tự các yếu tố khác trong năm đầu tiên. Sau độ trễ 2 năm thì CPI quá khứ giải thích cho biến động của lạm phát hiện tại có xu hướng giảm xuống, trong khi đầu tư công và các yếu tố khác tăng lên. Tuy nhiên sự đóng góp chủ yếu cho lạm phát biến động vẫn là lạm phát quá khứ và đầu tư công.
Bảng 2-8: Tác động của các yếu tố đến biến giá theo thời gian
Năm CPI % LGIND % LGM2 % IR % LGGI % 1 88,36 0,00 0,01 0,00 11,62 2 54,99 4,96 9,13 2,24 28,65 5 54,29 7,05 10,30 2,45 25,88
Nguồn: Trích từ kết quả chạy Eview
-.08 -.04 .00 .04 2 4 6 8 10 -.08 -.04 .00 .04 2 4 6 8 10 -.08 -.04 .00 .04 2 4 6 8 10 -.08 -.04 .00 .04 2 4 6 8 10 -.08 -.04 .00 .04 2 4 6 8 10 -.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10
Res pons e of LGM2 to CPI
-.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10
Res pons e of LGM2 to LGIND
-.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10 Res pons e of LGM2 to LGM2 -.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10 Res pons e of LGM2 to IR -.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10
Res pons e of LGM2 to LGGI
-2 -1 0 1 2 3 2 4 6 8 10
Res pons e of IR to CPI
-2 -1 0 1 2 3 2 4 6 8 10
Res pons e of IR to LGIND
-2 -1 0 1 2 3 2 4 6 8 10 Res pons e of IR to LGM2 -2 -1 0 1 2 3 2 4 6 8 10 Res pons e of IR to IR -2 -1 0 1 2 3 2 4 6 8 10
Res pons e of IR to LGGI
-.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10
Res pons e of LGIND to CPI
-.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10
Res pons e of LGIND to LGIND
-.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10
Res pons e of LGIND to LGM2
-.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10
Res pons e of LGIND to IR
-.2 -.1 .0 .1 .2 2 4 6 8 10
Res pons e of LGIND to LGGI
-8 -4 0 4 8 2 4 6 8 10
Res pons e of CPI to CPI
-8 -4 0 4 8 2 4 6 8 10
Res pons e of CPI to LGIND
-8 -4 0 4 8 2 4 6 8 10
Res pons e of CPI to LGM2
-8 -4 0 4 8 2 4 6 8 10
Res pons e of CPI to IR
-8 -4 0 4 8 2 4 6 8 10
Res pons e of CPI to LGGI
Nguồn: Trích từ kết quả chạy Eview
Hình 2-9: Phản ứng của CPI trƣớc cú sốc từ chính nó
Khi phân tích qua hình 2-9 cho thấy CPI quá khứ có tác động dương đến lạm phát hiện tại và sau khoản 2 năm thì sự tác động này mờ nhạc dần.
Như vậy, giải quyết vấn đề lạm phát không phải thực hiện trong ngắn hạn mà phải sử dụng các chính sách kiềm chế mạnh tay và kiên trì, ổn định trong thời gian dài, chứ khơng mang tính đối phó, nhất thời. Mặc dù, sự ảnh hưởng của lạm phát kỳ
Việt Nam không duy trì được mức lạm phát ở mức thấp trong thời gian dài. Kết hợp thực tế, lạm phát Việt Nam cứ qua rồi lại đến trong thời gian ngắn cho thấy các chính sách sử dụng chỉ mang tính đối phó chưa có chiến lược dài hạn nhằm ổn định vĩ mơ nền kinh tế.
Kết quả phân tích qua hàm phản ứng, cho thấy CPI phản ứng mạnh đối với chính nó. Điều này càng chứng tỏ nhận định ở trên là hợp lý và cũng phù hợp với các báo cáo nghiên cứu trước đây về kết luận yếu tố kỳ vọng tác động mạnh đến lạm phát.
2.3.4.2 Sự tác động của lãi suất đến lạm phát:
Nghiên cứu cho thấy lạm phát thời gian qua cũng chịu ảnh hưởng bởi lãi suất, tuy nhiên sự ảnh hưởng là khơng lớn và có độ trễ. Lãi suất đóng góp vào giải thích cho sự thay đổi CPI vào khoảng 2,24% trong ngắn hạn, và có thể tăng lên trong dài hạn nhưng sự gia tăng là rất nhỏ. Điều này chứng tỏ lãi suất ảnh hưởng lên lạm phát mang tính thụ động, và thể hiện sự phản ứng chậm chạp lãi suất trong kiềm chế lạm phát (bảng 2-7 và bảng 2-8).
2.3.4.3 Sự tác động của đầu tư công và cung tiền đến lạm phát:
Bảng 2-9: Kết quả kiểm định nhân quả Granger
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Dependent variable: CPI
Excluded Chi-sq df Prob.
LGIND 3.337185 2 0.1885
LGM2 11.30234 2 0.0035
IR 4.002527 2 0.1352
LGGI 6.253647 2 0.0439
All 18.73598 8 0.0163
Nguồn: Trích từ kết quả chạy Eview
Điều này càng rõ hơn qua phân rã phương sai, nguyên nhân cơ bản gây ra lạm phát là do đầu tư cơng và cung tiền đã góp thêm vào làm biến động của lạm phát và sự tác động này có độ trễ nhất định. Sự giải thích cho biến động của lạm phát trong ngắn hạn thì đầu tư cơng chiếm trên 28% và cung tiền khoảng 9% (bảng 2-8). Trong khi sự ảnh hưởng của đầu tư cơng giảm dần, thì sự giải thích của cung tiền lại tăng lên, trong dài hạn là 10,3%. Tuy nhiên sự giảm ảnh hưởng của đầu tư công là không đáng kể, điều này càng chứng tỏ rằng việc đầu tư cơng chỉ mang lại một ít hiệu quả, cộng thêm năng suất lao động thấp, sản lượng làm ra chỉ tăng một ít so với lượng vốn đầu tư, bên cạnh nhu cầu vật liệu cho đầu tư gia tăng và do đó áp lực tăng giá hàng hố trong tương lai do nó mang lại là phù hợp.
2.3.4.4 Tác động của đầu tư công đến các yếu tố khác:
Nghiên cứu cho thấy đầu tư cơng có ý nghĩa tham gia góp phần giải thích sự biến động hầu hết cho các biến số khác trong mơ hình với các mức ý nghĩa thống kê 5% và 10% (bảng 2-10). Mối quan hệ này cũng khá phù hợp với lý thuyết về sự tác động của đầu tư đến sản lượng, cung tiền và lãi suất.
Bảng 2-10: Quan hệ đầu tƣ công với các biến số khác
CPI LGIND LGM2 IR LGGI
LGGI(-1) -61.89997** -2.281749** 0.688871* -22.20977** 0.429258 (30.4289) (0.92445) (0.38169) (8.69996) (0.27867) LGGI(-2) 0.921264 2.513799*** 0.119845 -1.539586 0.512007***
(15.7899) (0.47971) (0.19806) (4.51450) (0.14460)
(*,**,*** tương ứng các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%)
Nguồn: Trích từ kết quả chạy eview
Bảng 2-11 thể hiện đầu tư cơng tham gia giải thích cho sự thay đổi của các yếu tố khác: năm 1 đầu tư cơng đóng góp cho CPI thay đổi là 11,62%, cung tiền là 10,56%, và sự tác động này tăng lên trong các năm sau. Điều này cho thấy đầu tư cơng đóng góp mạnh đến sự thay đổi của các nhân tố khác. Cung tiền phản ứng sớm nhất và không lớn đối với cú sốc của đầu tư công so với các nhân tố cịn lại. Điều
này có thể được lý giải bởi đầu tư cơng chỉ đóng góp một phần nhỏ vào sự gia tăng của cung tiền, và cung tiền còn chịu sự tác động của các yếu tố khác như: tín dụng, đầu tư tư nhân, đầu tư nước ngoài (FDI) hay đầu tư vào thị trường tài chính.
Bảng 2-11: Tác động của đầu tƣ cơng lên các biến số khác