4. Nội dung và kết quả nghiên cứu
4.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Một quá trình ngẫu nhiên được coi là dừng nếu như trung bình và phương sai của nó khơng đổi theo thời gian và giá trị của đồng phương sai giữa hai thời đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách và độ trễ về thời gian giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính. Tính dừng của hàm ngẫu nhiên sẽ làm đơn giản rất nhiều việc thống kê mơ tả nó, từ đó giúp cho việc dự báo chúng bằng các phương pháp toán học dễ dàng hơn. Vì vậy, trước khi sử dụng các hàm tốn học để dự báo, phân tích một chuỗi thời gian cần xem xét tính dừng của nó. Có nhiều cách để kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu, bài nghiên cứu này sử dụng kiểm định Augmented Dickey – Fuller (ADF) để xem xét tính dừng của các biến số trong mơ hình. Kết quả kiểm định như sau:
Biến (chuỗi gốc) ADF (t)
Lạm phát - Inflation (%/quý) -4.486084*** Lỗ hỗng sản lượng – Outputgap (%) -5.026406*** Lãi suất thực –G_ Real_Interest (% thay đổi) -6.381172*** Tỷ giả thực hiệu lực – G_REER (% thay đổi) -6.019859*** Giá gạo – G_Rice (% thay đổi) -4.919287*** Giả dầu – G_Oil (% thay đổi) -5.289827***
*** 1 % level of significance; ** 5 % level of significance; * 10 % level of significance
Bảng 1:Kết quả kiểm định tính dừng của các biến nghiên cứu
Từ kết quả bảng trên, so sánh giá trị t kết quả kiểm định ADF của từng biến với các giá trị t mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, ta thấy tất cả các biến đều dừng ở chuỗi dữ liệu gốc với mức ý nghĩa 1%.
4.2 Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến số.
Việc nghiên cứu các mơ hình có độ trễ và tự hồi quy cho phép ta nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa hai biến Y và X để trả lời cho câu hỏi X tác động đến sự thay đổi của Y hay Y gây ra sự thay đổi của X hay cả X và Y tác động lẫn nhau.Theo Granger, nếu X gây ra sự thay đổi của Y thì sự thay đổi của X phải có trước sự thay đổi của Y, tức là nếu X giúp cho việc dự đoán Y trong hồi quy của Y đối với các giá trị trễ của X như là các biến giải thích sẽ đóng góp một cách có
ý nghĩa vào khả năng giải thích của mơ hình. Như vậy, việc kiểm định quan hệ nhân quả Granger giữa các biến giúp ta biết được liệu các biến nào có tác động với nhau, đặc biệt là biến nào có ý nghĩa giải thích cho sự thay đổi của lạm phát kỳ vọng.Kết quả kiểm định nhân quả Granger được trình bày chi tiết trong Bảng
2 - Phụ lục. Kết quả được tóm tắt như sau:
Lạm phát quá khứ tác động lạm phát kỳ vọng (mức ý nghĩa 1%) Giá dầu tác động lạm phát kỳ vọng (mức ý nghĩa 5%)
Giá gạo tác động lạm phát kỳ vọng (mức ý nghĩa 1%) Lãi suất thực tác động lạm phát (mức ý nghĩa 5%)
4.3 Mô phỏng chuỗi lãm phát kỳ vọng bằng mơ hình ARIMA.
Trước hết, ta xác định các giá trị p, d, q của mơ hình ARIMA(p,d,q):Theo kết quả kiểm tra tính dừng của các biến ở trên, chuỗi số liệu lạm phát dừng ngay ở chuỗi gốc I(0) nên giá trị d=0.Để xác định các giá trị p và q, ta dựa vào lược đồ tương quan và tương quan riêng phần sau:
Nhìn trên lược đồ PACF ta thấy p có thể là giá trị là 1 (đạt cực đại tại giá trị 1 và giảm sau đó) và trên lược đồ ACF thì q có thể là giá trị 4 (đạt cực đại tại giá trị 4 và giảm sau đó). Như vậy mơ hình ARIMA có thể là các giá trị sau: ARIMA(1,0,4), ARIMA(1,0,0) và ARIMA(0,0,4). Lần lượt chạy mơ hình với các giá trị trên (Kết quả chi tiết được trình bày tại Bảng 04 – Phụ Lục). So sánh các kết quả đạt được dự trên các giá trị R-squared, AIC, SC của các mơ hình, ta có được mơ hình tốt nhất trong số các mơ hình này với kết quả như sau:
Bảng 5: Kết quả hồi quy mơ hình ARIMA(0,0,4)từ chuỗi lạm phát thực tế
Từ kết quả trên ta có phương trình sau đây để tạo ra chuỗi lạm phát kỳ vọng từ chuỗi lạm phát thực tế.
Trong đó:
: lạm phát kỳ vọng
Hình 5: Lạm phát thực và lạm phát kỳ vọng được mô phỏng từ mơ hình ARIMA
Ta thấy mơ hình tạo ra chuỗi lạm phát kỳ vọng phản ánh khá tốt lạm phát thực tế và chỉ bị chệch trong giai đoạn khủng khoảng kinh tế 2007 – 2008. Kết quả kiểm định phần dư của mơ hình ARIMA được trình bày trong Bảng 06 – Phụ lục cho thấy phần dư là một chuỗi dừng, vì vậy ta có thể kết luận mơ hình dự báo lạm phát kỳ vọng trên là phù hợp.
4.4 Kiểm định các nhân tố tác động đến lạm phát kỳ vọng tại Việt Nam bằng mơ hình VAR.
4.4.1 Xác định độ trễ tối ưu của mơ hình.
Trong mơ hình VAR, độ trễ tối ưu của mơ hình thường được lựa chọn dựa trên các kiểm định Akaike information Criterion (AIC), Schwarz Information
Criterion (SC) và LR. Dựa trên các tiêu chuẩn AIC, SC và LR thì độ trễ được lựa chọn là 2 và 3.
Bảng 7: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu của mơ hình VAR
4.4.2 Kết quả kiểm định từ mơ hình VAR.
So sánh kết quả mơ hình VAR với độ trễ là 2 và 3 theo các tiêu chuẩn về R bình phương, AIC, SC, Log Likelihood, mơ hình VAR được lựa chọn là mơ hình có độ trễ bằng 3 (Chi tiết Bảng 8 - Phụ lục). Kết quả Bảng 08 – Phụ lục, cho thấy yếu tố chủ yếu tác động đến lạm phát kỳ vọng là độ trễ của chính nó, kế đến là lạm phát q khứ và giá dầu. Nhân tố lỗ hổng sản lượng, tỷ giá thực hiệu lực, giá gạo và lãi suất thực cũng tác động đến lạm phát kỳ vọng nhưng không thực sự mạnh mẽ. Kết quả phương trình mơ hình VAR được trình bày qua phương trình sau:
ex_inflation =
@coef(1) * ex_inflation(-1) + @coef(2) * ex_inflation(-2) + @coef(3) * ex_inflation(-3) + @coef(4) * inflation(-1) + @coef(5) * inflation(-2) + @coef(6) * inflation(-3) +
@coef(10) * g_real_interest(-1) + @coef(11) * g_real_interest(-2) + @coef(12) * g_real_interest(-3) + @coef(13) * g_reer(-1) + @coef(14) * g_reer(-2) + @coef(15) * g_reer(-3) +
@coef(16) * g_oil(-1) + @coef(17) * g_oil(-2) + @coef(18) * g_oil(-3) +
@coef(19) * g_rice(-1) + @coef(20) * g_rice(-2) + @coef(21) * g_rice(-3) + @coef(22)
Trong đó:
@coef(1) = 0.5420959 @coef(2) = 0.0066649 @coef(3) = -0.0008360 @coef(4) = 0.0623427 @coef(5) = 0.0388640 @coef(6) = -0.0518210 @coef(7) = 0.0014831 @coef(8) = -0.0159973 @coef(9) = -0.0194408 @coef(10) = -1.639e-05 @coef(11) = 0.0002906 @coef(12) = 0.0001989 @coef(13) = -0.0125991 @coef(14) = 0.0024923 @coef(15) = 0.0170036 @coef(16) = 0.0247747 @coef(17) = -0.0138873 @coef(18) = -0.0109437 @coef(19) = 0.0159676 @coef(20) = -0.0111800 @coef(21) = 0.0056349 @coef(22) = 0.0053389
Mức độ tác động của các biến đến lạm phát kỳ vọng sẽ được phân tích rõ hơn khi tiến hành xem xét hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai.
Hình 5: Sự tác động của các biến tới lạm phát kỳ vọng qua hàm phản ứng đẩy
Đầu tiên là tác động của cú sốc giá dầu, quan sát hàm phản ứng đẩy ta thấy, khi giá dầu tăng lên thì lạm phát kỳ vọng sẽ tăng lên ngay trong thời gian ngắn sau đó giảm dần và triệt tiêu tại kỳ nghiên cứu thứ 3 (Quý). Điều này cho thấy sự phù hợp với thực tế Việt Nam, mỗi khi Chính phủ cho tăng giá xăng dầu sẽ dẫn đến giá cả của các mặt hàng khác tăng lên tương ứng: chi phí vận chuyển, chi phí sản xuất..... Qua đây cho thấy đây là yếu tố rất quan trọng tác động đến lạm phát kỳ vọng, vì vậy cần nghiên cứu kỹ để có những chính sách cho phù hợp.
Kế đến là sự tác động của lạm phát quá khứ, quan sát mơ hình hàm phản ứng đẩy ta thấy, khi lạm phát tăng cao thì lạm phát kỳ vọng tăng mạnh trong thời gian ngắn sau đó giảm dần và triệt tiêu tại kỳ nghiên cứu thứ 4(Quý). Điều này hoàn toàn phù hợp cả trong lý thuyết lẫn thực tế, bên cạnh đó cho thấy được sự tác động dai dẵn của lạm phát quá khứ đến lạm phát kỳ vọng.
Mơ hình phản ứng đẩy cũng cho thấy sự tác động của cú sốc giá gạo đến đến lạm phát kỳ vọng là không thực sự mạnh mẽ. Điều này cũng phù hợp với thực tế của Việt Nam, bởi vì giá gạo sử dụng trong bài nghiên cứu là giá gạo thế giới tính theo USD. Trong khi đó Việt Nam là một trong những nước xuất khẩu gạo hàng đầu thế giới, do đó khi giá gạo thế giới tăng giá gạo trong nước không thay đổi nhiều trong ngắn hạn bởi vì lượng cung gạo dồi dào trong nước.
Tương tự như tác động của cú sốc giá gạo, khi lỗ hổng sản lượng gia tăng cho thấy áp lực về cầu tăng từ đó cũng làm tăng lạm phát kỳ vọng trong ngắn hạn, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng của lỗ hổng sản lượng đến lạm phát kỳ vọng là không lớn, điều này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây.
Quan sát mơ hình phản ứng đẩy cho thấy, khi tỷ giá thực hiệu lực tăng thì lạm phát kỳ vọng cũng tăng ngay sau đó, điều này cũng phù hợp với thực tế tại Việt Nam. Việt Nam là một quốc gia có tỷ lệ nhập siêu cao trong khu vực, hàng hóa nhập khẩu chiếm một tỷ trọng khá lớn trong cơ cấu hàng hóa nội địa, bên cạnh đó trong cơ cấu xuất khẩu của Việt nam thì nguyên liệu nhập khẩu cũng chiếm đến 70%. Vì vậy khi tỷ giá hiệu lực tăng thể hiện đồng Việt Nam bị mất giá (định
giá thấp) dẫn đến làm gia tăng giá cả của các mặt hàng, từ đó cũng làm tăng lạm phát nói chung và lạm phát kỳ vọng nói riêng. Tuy nhiên kết quả mơ hình phản ứng đẩy cũng cho thấy tác động của tỷ giá thực hiệu lực đến lạm phát kỳ vọng cũng không thực sự mạnh mẽ.
Qua mơ hình phản ứng đẩy cho thấy, sự gia tăng của lãi suất thực dẫn đến lạm phát kỳ vọng cũng gia tăng tương ứng nhưng mức độ ảnh hưởng là không thực sự mạnh mẽ. Kết quả này trái ngược với kết quả của của hai bài nghiên cứu trước đây của Patra và Partha Ray (2010) và Cerisola và Gelos (2005). Theo hai bài nghiên cứu trước thì khi gia tăng lãi suất thực thì lạm phát kỳ vọng sẽ giảm tương ứng và kết quả này cũng phù hợp với lý thuyết truyền thống. Tuy nhiên tại Việt Nam trong gia đoạn nghiên cứu thì ngược lại, có thể thích vấn đề này như sau:
(i) Trong bài nghiên cứu, lãi suất thực = lãi suất danh nghĩa – tỷ lệ lạm phát, lãi suất danh nghĩa trong bài được tính tốn bằng lãi suất bình qn của các NHTM (nguồn ITF). Theo lý thuyết khi lạm phát tăng thì NHNN sẽ tăng lãi suất danh nghĩa tương ứng để đảm bảo lãi suất thực luôn dương. Tại Việt Nam trong giai đoạn vừa qua, do sự cạnh tranh lãi suất không lạnh mạnh giữa các NHTM dẫn đến lãi suất huy động (lãi suất danh nghĩa) luôn đẩy cao hơn so với quy định của NHNN, trong khí đó tỷ lệ lạm phát khơng thay đổi nhiều dẫn đến lãi suất thực cũng tăng tương ứng. Trước hình lãi suất huy động tăng cao dẫn đến lãi suất cho vay cũng tăng theo tương ứng vì vậy làm gia tăng rủi ro trong nền kinh tế, gia tăng chi phí cho doanh nghiệp từ đó cũng làm gia tăng lạm phát, đây cũng chính là cái vịng lẩn quẩn trong điều hành chính sách tiền tệ của NHNN trong giai đoạn vừa qua, vì vậy một câu hỏi đặt ra trong giai đọan này là “lãi suất cao có chống được lạm phát cao hay không?”
(ii) Theo lý thuyết cổ điển thì khi tăng lãi suất sẽ làm giảm lạm phát, tuy nhiên ở các nước phát triển thì lãi suất được duy trì khá thấp (dưới 5%) và tín dụng cá nhân chiếm tỷ trọng cao trong cơ cấu nợ vay vì vậy khi có sự điều chỉnh lãi suất trong ngắn hạn sẽ không ảnh hưởng nhiều đến cơ cấu sản xuất của doanh nghiệp. Tại Việt Nam thì mặt bằng lãi suất là rất cao vì vậy nếu
áp dụng lý thuyết trên không phù hợp sẽ biến lạm phát do cầu kéo thành lạm phát do chi phí đẩy. Đây cũng là một gợi ý quan trọng trong điều hành chính sách vĩ mơ tại Việt Nam.
Để làm rõ hơn mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến lạm phát kỳ vọng, bài nghiên cứu xem xét thêm kết quả phân rã phương sai của lạm phát kỳ vọng
Bảng 9: Kết quả phân rã phương sai của lạm phát kỳ vọng
Theo kết quả từ phân rã phương sai cho thấy, lạm phát kỳ vọng chịu tác động chủ yếu bởi độ trễ của chính nó (chiếm tỷ lệ từ 43% đến 73% trong sự thay đổi của lạm phát kỳ vọng), kế đến là lạm phát quá khứ tác động khá đáng kể đến lạm phát kỳ vọng (Chiếm tỷ lệ từ 16% - 21% trong sự thay đổi của lạm phát kỳ vọng), qua đây cho thấy sức ì của lạm phát tại Việt Nam là rất lớn. Cú sốc trong giá dầu tác động tương đối lớn đến lạm phát kỳ vọng (chiếm tỷ lệ từ 6,6% - 9,3% trong sự thay đổi của lạm phát kỳ vọng). Sự tác động của lỗ hỗng sản, tỷ giá thực hiệu lực đến lạm phát kỳ vọng là không thực sự mạnh mẽ (lần lượt chiếm tỷ lệ từ 0,1% - 6,6%, và 0,6% - 3,7% trong sự thay đổi của lạm phát kỳ vọng), tác động của giá gạo đến lạm phát kỳ vọng là không đáng kể (chiếm tỷ lệ từ 0,9% - 1,8% trong sự thay đổi của lạm phát kỳ vọng). Đáng chú ý là sự biến động trong lãi suất thực tuy không ảnh hưởng nhiều đến lạm phát kỳ vọng trong thời gian ngắn, nhưng lại tác động khá lớn đến lạm phát kỳ vọng từ kỳ thứ 7 (chiếm 21% ở kỳ thứ 9 và 10). Điều này cho thấy ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến lạm phát kỳ vọng thường có độ trễ khá dài.
Để thấy rõ hơn mức độ tác động của các nhân tố đến lạm phát kỳ vọng, ta xem xét qua biểu đồ phân rã phương sai như sau:
Hình 7: Mức độ tác động của các biến đến lạm phát kỳ vọng tại Việt Nam qua
5 │ Kết luận
Theo báo cáo của World Bank (2013), lạm phát là một vấn đề rất quan trọng của nền kinh tế Việt Nam hiện nay, rủi ro lạm phát cần đặt lên hàng đầu so với các mục tiêu kinh tế vĩ mô khác. Trước bối cảnh đó việc xác định, phân tích các nhân tố tác động đến lạm phát từ đó đưa ra các giải pháp tổng thể là một vấn đề rất cấp bách và hệ trọng. Qua các nghiên cứu thực nghiệm từ các quốc gia phát triển đã chứng minh rằng trong số những nhân tố tác động đến lạm phát thì lạm phát kỳ vọng được xem như một nhân tố quan trọng hàng đầu. Chính vì vậy nội dung của bài nghiên cứu này tập trung vào vấn đề lạm phát kỳ vọng tại Việt Nam. Với các kết quả nghiên cứu đạt được, bài nghiên cứu này góp phần làm sáng tỏ hơn một số vấn đề đáng chú ý như sau: Cách thức đo lường lạm phát kỳ vọng tại Việt Nam? Những nhân tố nào tác động đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam? Mức độ tác động của các nhân nhân tố đến kỳ vọng lạm phát như thế nào? Kỳ vọng lạm phát đóng vai trị như thế nào trong việc hoạch định các chính sách kinh tế vĩ mơ nói chung và lạm phát nói riêng tại Việt Nam?
Kết quả nghiên cứu cho thấy, có thể dùng mơ hình trung bình trượt tự hồi quy – ARIMA để mô phỏng chuỗi lạm phát kỳ vọng từ chuỗi lạm phát quá khứ. Dựa trên chuỗi lạm phát kỳ vọng được tạo ra từ mơ hình ARIMA, luận văn đã xác định được 6 nhân tố chính tác động đến lạm phát kỳ vọng tại Viêt Nam: lạm phát quá khứ, lỗ hổng sản lượng, tỷ giá thực hiệu lực, lãi suất thực, giá dầu và giá gạo. Tuy nhiên cách thức và mức độ tác động của các nhân tố đến kỳ vọng lạm phát tại Việt Nam là không giống nhau.
Luận văn đã sử dụng mơ hình vec-tơ tự hồi quy – VAR để kiểm định 6 nhân tố tác động đến kỳ vọng lạm tại Việt Nam. Dựa trên phân tích kết quả mơ hình VAR, mơ hình phản ứng đẩy và kết quả phân rã phương sai của lạm phát kỳ vọng, kết quả cho thấy yếu tố tác động mạnh nhất đến lạm phát kỳ vọng chính là