Hình 4.1: Tỷ lệ lạm phát giai đoạn 2003 – 2016
Lưu ý: Tỷ lệ lạm phát được tính bằng phần trăm thay đổi so với cùng kỳ năm trước
của chỉ số giá (CPI). Vùng được tô xám trong biểu đồ chính là khoảng thời gian thực hiện CSTT thắt chặt để chống lạm phát.
Biểu đồ mô tả thay đổi lạm phát 2003 – 2016, vùng tô màu xám thể hiện 3 đợt thắt chặt tiền tệ do lạm phát gây ra. Trong đó, phần lớn lạm phát thay đổi từ từ, chỉ riêng giai đoạn 2007 - 2008 lạm phát tăng đột biến lớn. Tất cả những đợt thay đổi CSTT sang thắt chặt đều xảy ra xung quanh mức đỉnh của lạm phát trong mỗi giai đoạn. Nhưng phản ứng của NHNN đối với tình hình lạm phát khơng thể dự báo trước được, mức lạm phát thời điểm bắt đầu thực hiện chính sách thắt chặt có sự khác biệt tương đối lớn ở mỗi giai đoạn, lần lượt là 9,64% - 14,09% - 13,9% tương ứng với quyết định của NHNN ở các thời điểm T01/2005 – T01/2008 – T03/2011. Những cú sốc ngoại sinh của chính sách cho thấy cú sốc là khơng thể dự đốn được. Tuy nhiên, Leeper (1997) tìm thấy trong một mơ hình logit, các cú sốc của Romer và Romer (1989) đã dự đoán được thông qua các biến trễ kinh tế2. Ông kết luận rằng những cú sốc này không phải là ngoại sinh. Tuy nhiên, kết quả này cần được giải thích thận trọng vì khả năng dự đốn được tương đối cao do sự phù hợp của mơ hình, đã được chỉ ra bởi Romer và Romer (1997), và được chứng minh bởi Sun (2012) với dữ liệu từ Trung Quốc. Tuy nhiên, Leeper đã chỉ ra được tầm quan trọng của việc dự đoán các cú sốc CSTT theo thời gian.
Bài nghiên cứu một lần nữa kiểm tra nhận định của Leeper với dữ liệu tại Việt Nam, dựa trên mơ hình logit của Sun. Mơ hình khá giống với phương pháp của Leeper nhưng chi tiết hơn. Mô hình logit này cho thấy rằng khi biên độ giao động lạm phát vượt quá ngưỡng chịu đựng của NHNN Việt Nam, nhà điều hành dừng các chính sách nới lỏng và chuyển sang thắt chặt. Mơ hình đưa ra như sau:
𝑬(𝑫𝒕𝒔| 𝒕) = 𝑭(𝜶, 𝑿) (7)
2 Shapiro (1994) đưa ra một kiểm định khác, thấy rằng 2011 lạm phát và thất nghiệp trong tương lai khơng
Trong đó E (·) là kỳ vọng; 𝐷𝑡𝑠 là biến giả về thay đổi chính sách, trong đó có giá trị là 1 nếu tháng đó, NHNN Việt Nam quyết định thay đổi chính sách để chống lạm phát; và có giá trị bằng 0 nếu ngược lại3 ; Ωt thể hiện cho những thông tin của NHNN Việt Nam, trong đó bao gồm sự gia tăng trong khoảng thời gian gần thời điểm xét của hai biến số kinh tế vĩ mô là sản lượng và lạm phát. Hai biến này phản ánh chi phí và lợi ích mà NHNN Việt Nam xem xét để xác định liệu có nên chuyển sang chính sách chống lạm phát. Đó là hai nhiệm vụ chính của NHNN Việt Nam4.
Ở bên phải của phương trình, F (·) là hàm logistic và α là hệ số cố định, 𝑋 =
(𝑔𝐼𝐼𝑃, 𝜋)′ là các biến kinh tế vĩ mô trong bộ thông tin Ωt, với 𝑔𝐼𝐼𝑃 =∑3𝑖=1𝑔𝐼𝐼𝑃,𝑡−𝑖 3 thể hiện tốc độ tăng trưởng trung bình của ngành sản xuất cơng nghiệp trong ba tháng trước và 𝜋 = ∑3𝑖=1𝜋𝑡−𝑖
3 là tỷ lệ lạm phát trung bình. Khi làm vậy, bài nghiên cứu cố gắng tránh hiện tượng overfitting (hiện tượng khi mơ hình giải thích mối tương quan tốt nhưng khả năng dự đoán lại yếu), tránh hiện tượng này bằng cách giới hạn số lượng hệ số hồi quy cần được ước lượng5. Mặt khác, bài nghiên cứu sử dụng giá trị trung bình của ba tháng qua để đại diện cho bộ thông tin lớn của NHNN Việt Nam.
Dữ liệu chuỗi thời gian trong tốc độ tăng trưởng sản xuất công nghiệp theo từng tháng. Tốc độ tăng trưởng của sản xuất cơng nghiệp được tính bằng cách so sánh chỉ số sản xuất công nghiệp lũy kế đến tháng báo cáo với cùng kỳ năm ngoái.
3 𝐷𝑡𝑠 = 1 khi t = tháng 1 năm 2005, tháng 1 năm 2008 và tháng 3 năm 2011.
4 Điều này phù hợp với những công thức đưa ra quyết định trong lý thuyết. Chẳng hạn, nguyên tắc quyết
định, được chỉ ra trong cơng thức (7) có nguồn gốc từ một hàm phi tuyến 𝐿 =12( 𝑡2 + 𝑦𝑡2) trong đó
𝑡 chính là những biến động trong lạm phát, 𝑦𝑡 chính là biến động trong sản lượng và biến tỷ trọng giữa hai nhiệm vụ này. NHNN Việt Nam tối thiểu hóa thay đổi bất thường trong lạm phát và sản lượng. Đồ thị sau sẽ mở rộng mơ hình này bằng việc đưa vào mơ hình một nhiệm vụ khác của NHNN Việt Nam: đó chính là cố định tỷ giá.
5 Tốt hơn nên sử dụng bình quân ba độ trễ của tăng trưởng sản lượng công nghiệp và lạm phát. Bởi khi ước
tính hai biến thể của cơng thức (7) bằng việc xác định bộ thông tin của NHNN Việt Nam với chỉ một độ trễ hoặc ba độ trễ của tăng trưởng sản lượng công nghiệp và lạm phát thì thu được những kết quả khá tương đồng.
Ví dụ, tốc độ tăng trưởng sản xuất công nghiệp cho năm 2011 Mj được tính như
sau: 𝑔𝐼𝐼𝑃,2016𝑀𝑗 = (𝐼𝐼𝑃2016𝑀𝑗
𝐼𝐼𝑃2015𝑀𝑗− 1) ∗ 100, với j = 1, 2, ..., 12, đưa ra tỷ lệ thay đổi
của chỉ số sản xuất công nghiệp trong tháng Mj so với cùng tháng này năm trước. Khi làm như vậy, chuỗi dữ liệu thời gian của tốc độ tăng trưởng công nghiệp không chứa yếu tố mùa vụ trong đó. Tuy nhiên, vẫn cịn những biến động bất thường trong giai đoạn đầu của một số năm do ảnh hưởng của Tết âm lịch. Tết âm có thể rơi vào tháng 1 hoặc tháng 2 dương lịch.
Bảng 4.1: Quyết định sang thắt chặt tiền tệ: ước lượng logistica
a b c Lạm phát 0.0521 0.0268 (0.0772) (0.0827)
Tăng trưởng sản lượng 0.165 0.153
(0.134) (0.137) Hằng số -4.486*** -6.247*** -6.343*** (1.018) (2.184) (2.173) Tóm lược thống kê: - Hệ số xác định giả (Pseudo R2) 0.0136 0.0643 0.0675 - Prob > chi2b 0.52 0.17 0.36
Chú thích: Dữ liệu theo tháng, độ lệch chuẩn được đặt trong dấu ngoặc đơn ( )
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
*** Bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1% - độ tin cậy 99%
a Ước lượng logictis dựa vào phương trình (7)
b Prob > chi2là p_value của mơ hình hồi quy logit, nhằm kiểm định giả thuyết H0 cho tất cả hệ số hồi quy bằng không (tức kiểm định giả thuyết: hệ số trước tất cả các biến độc lập bằng không loại trừ hệ số chặn – hằng số).
Bảng 4.1 trình bày kết quả ước lượng của ba trường hợp trong mơ hình (7)6. Trong cả ba trường hợp, các hệ số hồi quy đứng trước các biến trễ lạm phát và biến trễ tăng trưởng sản lượng đều có dấu đúng như lý thuyết dự đốn: lạm phát cao và tăng trưởng sản lượng cao làm tăng sác xuất thay đổi chính sách để thắt chặt tiền tệ. Tuy nhiên, khơng có hệ số hồi quy nào có ý nghĩa thống kê. Trong trường hợp chung nhất, c, với giả thuyết H0 cho hệ số hồi quy đứng trước cả hai biến lạm phát và tăng trưởng sản lượng bằng không – tức cả hai biến này khơng cùng dự đốn được thời điểm xảy ra cú sốc CSTT, kết quả mơ hình cho thấy giả thuyết H0 không thể bị loại bỏ ở mức ý nghĩa cao (36%). Tất cả ba mơ hình hồi quy có R2 cực thấp (cao nhất là 0.068) chỉ ra cho thấy đây khơng phải mơ hình phù hợp ước lượng sự thay đổi chính sách. Như vậy, không chứng tỏ được các biến số vĩ mơ này có khả năng dự báo cú sốc chính sách.
Xác suất của một sự thay đổi chính sách để chống lạm phát được tính tốn theo mơ hình logistic được trình bày trong hình 4.2 đường chấm màu xanh lá cây dọc đánh dấu ngày tháng của sự thay đổi chính sách. So sánh các bảng A và bảng B cho thấy lạm phát có vai trị quan trọng hơn trong việc dự đoán một sự thay đổi chính sách, mặc dù chính sách thắt chặt tiền tệ vào tháng 1/2005 thì khá phù hợp với biến sản lượng hơn, trong cả ba trường hợp, khả năng dự báo là thấp. Ví dụ, theo mơ hình tổng quát nhất, thể hiện trong bảng C, khả năng dự báo xảy ra chính sách thắt chặt là 0,13; 0,14 và 0,13, tương ứng trong ba trường hợp. Rõ ràng, sự thay đổi của NHNN Việt Nam để thắt chặt tiền tệ là khơng thể đốn trước.
A) Ước lượng chỉ với độ trễ lạm phát
6 Dữ liệu được giới hạn khác nhau, hồi quy dự báo thay đổi sang thắt chặt tiền tệ: mơ hình a hồi quy theo lạm
phát, mơ hình b hồi quy theo tăng trưởng sản lượng, mơ hình c hồi quy theo cả lạm phát và tăng trưởng sản lượng. Mơ hình logistic này vẫn có khả năng bị overfitting mặc dù trong bài nghiên cứu đã cố gắng hạn chế các tham số. Sử dụng mơ hình này để kiểm tra khả năng dự đốn khuynh hướng chính sách thắt chặt tiền tệ, xác định mức độ nội sinh của hành động chính sách.
B) Ước lượng chỉ với độ trễ sản lượng công nghiệp
C) Ước lượng cả với độ trễ lạm phát và sản lượng cơng nghiệp
Hình 4.2: Dự báo cú sốc thắt chặt tiền tệ chống lạm phát.
Tham khảo chú thích bảng 2, đường thẳng chấm xanh đánh dấu thời điểm cú sốc chính sách đã xảy ra.
Nguồn: Ước lượng của tác giả.
Bài nghiên cứu mở rộng kiểm định khả năng dự báo này bằng cách xem xét một trường hợp khác. Giả sử ổn định tỷ giá hối đoái là một trong những mục tiêu của NHNN Việt Nam, bài nghiên cứu đưa biến cán cân thương mại, vì có khả năng ảnh hưởng đến tỷ giá hối đối, vào mơ hình logistic (đồ thị khơng được thể hiện do
các hạn chế bài viết). Mơ hình với cán cân thương mại không làm thay đổi kết quả, có R2 là 0.093, cao hơn một chút. Hệ số hồi quy đứng trước biến trễ cán cân thương mại là âm, như dự đốn, nhưng khơng có ý nghĩa thống kê (hai hệ số kia cũng như vậy). Xác suất dự đoán là như nhau cho các đợt thắt chặt tiền tệ năm 2008 và 2011 như trong bảng C của hình 3. Tuy nhiên, xác suất dự đốn cho đợt thắt chặt tiền tệ năm 2005 tăng lên đến 0,16. Nó cho thấy rằng cán cân thương mại làm hạn chế khả năng dự đoán cho đợt thắt chặt tiền tệ năm 2005.
Bảng 4.2: Quyết định sang thắt chặt tiền tệ: ước lượng logistic (2)a
a b d e Lạm phát( ) 0.0521 -0.00668 (0.0772) (0.108)
Tăng trưởng sản lượng(y) 0.165 0.122
(0.134) (0.142)
Cán cân thương mại (BOT) -0.000986 -0.000723
(0.000663) (0.000818) Hằng số -4.486*** -6.247*** -4.758*** -6.156*** (1.018) (2.184) (0.919) (2.060) Tóm lược thống kê: - Hệ số xác định giả (Pseudo R2) 0.0136 0.0643 0.0611 0.0927 - Prob > chi2b 0.52 0.17 0.18 0.43 Chú thích:
Dữ liệu theo tháng, độ lệch chuẩn được đặt trong dấu ngoặc đơn ( ) * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
*** Bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1% - độ tin cậy 99%
a Ước lượng logictis dựa vào phương trình (7)
b Prob > chi2là p_value của mơ hình hồi quy logit, nhằm kiểm định giả thuyết H0 cho tất cả hệ số hồi quy bằng không (tức kiểm định giả thuyết: hệ số trước tất cả các biến độc lập bằng không loại trừ hệ số chặn – hằng số).
Nguồn: Ước lượng của tác giả.