CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Mơ hình nghiên cứu
3.4.1. Ước lượng yếu tố lạm phát ngoài kỳ vọng
Một số phương pháp đo lường thành phần ngồi kỳ vọng của tỷ lệ lạm phát có thể được tìm thấy trong các tài liệu. Ước lượng phổ biến nhất (ví dụ, Schwert, 1981; Mestel và Gurgul, 2003; Diaz và Jareno, 2009; Li cùng cộng sự, 2010) sử dụng mơ hình chuỗi thời gian đơn giản để ước tính các thành phần lạm phát kỳ vọng, cụ thể là mơ hình ARIMA. Người ta cho rằng thành phần ngoài kỳ vọng này phụ thuộc vào dữ liệu của chính nó trong quá khứ. Lạm phát ngoài kỳ vọng (𝜋𝑡𝑢) được ước
tính bằng chênh lệch giữa tỷ lệ lạm phát quan sát được (𝜋𝑡) và lạm phát kỳ vọng (𝜋𝑡𝑒).
𝜋𝑡𝑢 = 𝜋𝑡 − 𝜋𝑡𝑒 (7)
Một số nghiên cứu dựa trên biểu thức nhất định mà phụ thuộc vào nhiều biến số để ước lượng tỷ lệ lạm phát, chẳng hạn như sự tăng trưởng của cung tiền, chi phí nhân công, giá dầu thô hoặc sự tăng trưởng của sản xuất công nghiệp (Hu và Willett, 2000; Boyd cùng cộng sự, 2005;. Williams và Adedeji, 2007). Các tác giả khác sử dụng mơ hình VAR để ước lượng tỷ lệ lạm phát (ví dụ, Anari và Kolari, 2001; Hagmann và Lenz, 2004), và các bộ lọc Kalman đơn giản (Lee, 1992) hoặc bộ lọc Hodrick-Prescott (Kramer ,1998; Pérez de Gracia và Cũnado, 2001; Claar, 2006).
Các nghiên cứu khác gần đây (Sack, 2000; Alonso và cộng sự, 2001;. Tessaromatis, 2003) sử dụng trái phiếu chính phủ theo chỉ số lạm phát (Government
inflation-indexed bonds) nhưng các trái phiếu này hiện nay không được phát hành tại Việt Nam.
Do vậy, tác giả sử dụng mô hình dự báo chuỗi thời gian ARIMA để ước lượng yếu tố lạm phát kỳ vọng.