4.4. Kiểm định và phân tích ERPT đến lạm phát tại Việt Nam bằng mơ hình VAR:
4.4.6. Hàm phản ứng xung (IRF):
Ở bước này, các hàm phản ứng xung (IRF) sẽ lần lượt được tính tốn để từ đó số hóa được phản ứng của từng thành phần trong mơ hình VAR với mỗi cú sốc khác nhau. Vì đối tượng nghiên cứu chủ yếu xoay quanh ERPT đến lạm phát tại Việt Nam nên trong nội dung chương này tác giả sẽ tập trung xem xét, đánh giá chi tiết về mức độ cũng như tốc độ phản ứng của hai loại chỉ số giá IPI và CPI trước một cú sốc tỷ giá trong 24 thời kỳ (tháng) tính từ khi cú sốc khởi phát. Riêng về biểu đồ IRF của các biến số cịn lại sẽ được trình bày tại phụ lục 4 của bài viết này.
Bảng 4.8: Thay đổi ròng của hai loại chỉ số giá và NEER trước một cú sốc tỷ giá
Step Response of d1ln_ipi Response of d1ln_cpi Response of d1ln_neer2
Coirf Lower Upper Coirf Lower Upper Coirf Lower Upper
0 .004252 .003688 .004816 0 0 0 .004276 .003732 .004819 1 .006534 .005397 .007671 .00099 .000625 .001355 .006595 .005484 .007705 2 .006686 .005091 .008281 .00214 .001461 .00282 .006655 .005107 .008202 3 .006412 .004406 .008418 .002573 .001557 .003589 .006188 .004271 .008106 4 .00608 .003657 .008504 .00276 .001375 .004145 .005838 .003552 .008124 5 .006802 .003878 .009726 .002646 .000881 .004411 .006513 .003785 .00924 6 .007713 .004265 .01116 .003064 .000876 .005251 .007478 .004287 .010669 7 .007433 .003412 .011454 .003564 .000928 .006199 .007085 .003393 .010777 8 .007133 .002605 .011662 .003872 .000783 .006961 .006688 .002574 .010802 9 .007492 .002506 .012478 .004457 .000911 .008003 .006842 .002353 .01133 10 .007393 .001974 .012812 .005067 .001035 .009099 .006506 .001666 .011346 11 .007558 .001752 .013364 .005393 .00085 .009936 .006395 .00123 .01156 12 .007688 .0015 .013876 .005787 .000744 .01083 .006485 .000981 .011989 13 .006432 -.000109 .012973 .005898 .000357 .011439 .005157 -.000676 .010991 14 .005853 -.001075 .012781 .006008 -.000019 .012036 .004586 -.001636 .010809
15 .005065 -.002331 .01246 .005802 -.000719 .012322 .003916 -.002806 .010637 16 .004745 -.00316 .01265 .005598 -.001402 .012598 .00361 -.003662 .010882 17 .004497 -.004007 .013 .00525 -.002216 .012716 .003446 -.004491 .011382 18 .003626 -.005584 .012836 .004998 -.002912 .012909 .002688 -.00602 .011396 19 .002043 -.007913 .012 .004563 -.003783 .01291 .001143 -.008366 .010652 20 .000551 -.01021 .011313 .003907 -.004868 .012682 -.00019 -.010567 .010186 21 -.000358 -.011996 .011279 .002859 -.006339 .012058 -.000985 -.012286 .010316 22 -.001519 -.014056 .011017 .001841 -.007797 .011479 -.002013 -.014245 .010219 23 -.002404 -.015886 .011078 .001106 -.008972 .011184 -.002689 -.015901 .010524 24 -.003835 -.018312 .010641 .00048 -.010046 .011007 -.003972 -.018204 .01026
Nguồn số liệu: kết quả tính tốn của tác giả trong phần mềm Stata
Bằng việc áp dụng phương pháp Cholesky với thứ tự các biến được xấp xếp như sau: d1ln_oilprice; d1output; d1ln_m2; d1ir_lend; d1ln_cpi; d1ln_neer2; d1ln_ipi, bảng
4.8 thể hiện mức độ và chiều hướng thay đổi được cộng dồn của ba biến số d1ln_ipi,
d1ln_cpi và d1ln_neer2 trước một cú sốc dương của tỷ giá giả định bằng 1 độ lệch chuẩn qua các thời kỳ trong giai đoạn khảo sát. Ngồi ra bảng cịn cung cấp thêm thông tin về hai cực trị của khoảng tin cậy 95% cho từng biến động ở mỗi thời kỳ.
Biểu đồ 4.2: IRF tích lũy của hai loại chỉ số giá IPI và CPI trước một cú sốc tỷ giá
Nguồn: kết quả tính tốn của tác giả trong phần mềm Stata Bảng 4.8 và biểu đồ 4.2 đã cho thấy, ngay từ mốc thời kỳ 0 khi cú sốc tỷ giá vừa
khởi phát, giá nhập khẩu (được đại diện bằng biến d1ln_ipi) đã có phản ứng tăng rõ rệt. Tuy nhiên, cùng lúc đó, giá tiêu dùng (được đại diện bằng biến d1ln_cpi) vẫn chưa có sự biến động nào được ghi nhận. Ở thời kỳ kế tiếp, khi giá tiêu dùng bắt đầu phản ứng tăng ở mức 0.00099 thì mức thay đổi cộng dồn của giá nhập khẩu đã đạt 0.006534. Cứ như vậy trong suốt 15 thời kỳ đầu tiên (tính cả mốc thời kỳ 0), mức độ và tốc độ biến động tích lũy của giá nhập khẩu luôn lớn hơn và nhanh hơn so với giá tiêu dùng. Trong đó, giá nhập khẩu đạt mức thay đổi cực đại 0.007688 vào thời kỳ 12, giá tiêu dùng đạt mức thay đổi cực đại 0.006008 vào thời kỳ 14. Từ thời kỳ 15, hiện tượng đảo chiều phản ứng xuất hiện, biến động tích lũy của cả hai loại giá bắt đầu giảm. Lúc này, tốc độ thay đổi của giá nhập khẩu cũng vượt trội hơn và đi qua mốc 0 vào thời kỳ 21 trong khi giá tiêu dùng cịn ở mức 0.002859 và vẫn duy trì trạng thái dương đến thời kỳ 24.
-.02 -.01 0 .01
0 10 20 30 0 10 20 30
varbasic, d1ln_neer2, d1ln_cpi varbasic, d1ln_neer2, d1ln_ipi
95% CI cumulative orthogonalized irf step
Như vậy, theo các kết quả tính tốn, trước một cú sốc dương của tỷ giá, hai loại giá đều có chiều hướng gia tăng rõ nét. Điều này hồn toàn phù hợp với thực tiễn và các lý thuyết kinh tế đã có. Giá nhập khẩu gần như bám sát theo chiều hướng thay đổi của NEER (được đại diện bằng biến d1ln_neer2) – tăng lên khi tỷ giá tăng và giảm xuống khi tỷ giá hạ nhiệt. Đặc biệt, đối với giá tiêu dùng, tuy có sự phản ứng chậm hơn nhưng lại chịu ảnh hưởng từ cú sốc dương ban đầu một cách “dai dẳng” hơn khiến nó đi chệch khỏi xu hướng biến động của NEER kể từ thời kỳ 20 (giá tiêu dùng vẫn duy trì mức thay đổi tích lũy dương nhưng NEER đã chuyển sang mức thay đổi tích lũy âm).
4.4.7. Hệ số ERPT:
Từ định nghĩa về ERPT đến lạm phát đã trình bày kết hợp cùng những số liệu có được từ IRF, hệ số ERPT được xác định bằng công thức:
PTt, t+s = Pt, t+s/Et, t+s
Trong đó:
PTt, t+s là mức độ truyền dẫn tích lũy được từ các thay đổi cộng dồn của tỷ giá đến
giá cả bắt đầu ở thời kỳ t tới thời kỳ t+s.
Pt, t+s là mức độ thay đổi cộng dồn của giá bắt đầu ở thời kỳ t tới thời kỳ t+s. Et, t+s là mức độ thay đổi cộng dồn của tỷ giá bắt đầu ở thời kỳ t tới thời kỳ t+s.
Bảng 4.9: Hệ số ERPT của hai loại chỉ số giá
Step IPI CPI Step IPI CPI
0 0.994387 0 13 1.247237 1.143688 1 0.990751 0.150114 14 1.276276 1.310074 2 1.004658 0.321563 15 1.293412 1.481614 3 1.036199 0.415805 16 1.314404 1.550693 4 1.041453 0.472765 17 1.304991 1.523506 5 1.044373 0.406264 18 1.348958 1.859375 6 1.031426 0.409735 19 1.787402 3.992126 7 1.049118 0.503035 20 -2.9 -20.5632 8 1.066537 0.578947 21 0.363452 -2.90254 9 1.095001 0.651418 22 0.754595 -0.91456
11 1.181861 0.843315 24 0.965509 -0.12085
12 1.185505 0.892367
Nguồn số liệu: kết quả tính tốn của tác giả trong phần mềm Stata và Excel Bảng 4.9 cho thấy, ngay từ thời kỳ 0 hệ số ERPT của giá nhập khẩu đã ở mức rất Bảng 4.9 cho thấy, ngay từ thời kỳ 0 hệ số ERPT của giá nhập khẩu đã ở mức rất
cao, 99.44% sự thay đổi tích lũy của tỷ giá đã truyền dẫn đến giá nhập khẩu. Ngay từ thời kỳ 2, con số này đã vượt ngưỡng 100%. Đối với giá tiêu dùng, quá trình truyền dẫn chỉ bắt đầu từ thời kỳ 1 ở mức độ thấp 15.01%. Trong suốt 12 thời kỳ tiếp theo, giá nhập khẩu vẫn ln có hệ số ERPT cao hơn so với giá tiêu dùng. Tuy nhiên độ chênh lệch lại được thu hẹp nhanh chóng. Và đến thời kỳ 14, khi giá nhập khẩu đảo chiều phản ứng với tốc độ cao cũng là lúc hệ số ERPT của giá tiêu dùng vượt trội hơn so với giá nhập khẩu. Hiên tượng này liên tục kéo dài đến thời kỳ 19 khi cả giả nhập khẩu và giá tiêu dùng cùng đạt được mức truyền dẫn cực đại tương ứng 178.74% và 399.21%. Sự xuất hiện của các giá trị đột biến và giá trị âm từ thời kỳ 19 là do mức thay đổi tích lũy của NEER có chiều hưởng giảm mạnh so với hai loại giá và đi qua mốc 0 từ rất sớm. Ý nghĩa của những con số này sẽ được trình bày chi tiết hơn ở chương tiếp theo.
4.4.8. Phân rã phương sai (Variance Decomposition):
Vẫn với thứ tự sắp xếp các biến số như trên, tác giả lần lượt triển khai quy trình phân rã phương sai theo phương pháp Cholesky cho từng thành phần trong mơ hình VAR. Bảng 4.10 và bảng 4.11 là tổng hợp các kết quả thu được đối với hai biến d1ln_ipi và d1ln_cpi. Riêng về kết quả phân rã phương sai của những biến số cịn lại, tác giả sẽ trình bày chi tiết tại phụ lục 5 của bài viết này.
Bảng 4.10: Phân rã phương sai đối với biến số giá nhập khẩu
Step S.E. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi
0 0.009205 16.70103 0.131752 3.858534 0.779522 0.451711 74.69151 3.38594 1 0.011027 22.60237 1.868188 4.211905 0.545539 0.724286 67.03139 3.016327 2 0.011523 20.98763 8.676214 3.99445 0.972569 1.145898 61.45526 2.767979 3 0.012056 19.19573 7.926381 4.26063 2.736638 2.826491 56.31462 6.739513 4 0.012308 19.60136 7.61762 4.089102 4.106944 2.939843 54.29349 7.351641 5 0.012715 18.90635 8.025447 4.362182 5.936617 3.204853 51.99622 7.568322 6 0.013138 17.70804 7.654416 7.398422 5.575877 4.013777 50.38215 7.267316
7 0.013449 17.37949 8.195218 8.965282 5.358659 3.842469 48.2353 8.023581 8 0.013777 18.60845 7.850864 10.6564 5.106632 3.703685 46.12771 7.94626 9 0.014013 18.95914 7.605751 10.52745 6.143051 3.950217 44.81812 7.996278 10 0.015206 16.81326 6.536818 11.88035 10.37586 9.208743 38.07433 7.110638 11 0.015753 17.80646 6.431764 11.32973 11.26596 10.39356 35.51649 7.25603 12 0.0165 21.69247 5.869996 10.36016 10.27011 9.533238 32.39297 9.881047 13 0.018003 29.66617 5.173474 9.26542 10.29668 8.008148 28.9145 8.675603 14 0.01949 31.39569 5.992538 9.122973 13.23519 7.611175 24.97904 7.663389 15 0.020028 30.7999 5.907045 9.722529 13.79391 8.259594 24.19848 7.318545 16 0.020987 31.12832 5.522277 12.59807 13.56588 7.875622 22.11786 7.191978 17 0.022044 35.32063 5.160145 12.10704 13.35685 7.34844 20.09305 6.613851 18 0.02266 35.85365 5.621299 11.46903 13.54558 7.546 19.53237 6.432072 19 0.023326 35.54653 5.856154 11.77485 13.33218 7.371861 20.04439 6.074035 20 0.024048 35.31555 5.553856 12.05208 12.68749 7.204607 20.20559 6.980827 21 0.024448 35.02535 5.530283 12.45368 12.85581 6.99949 20.03351 7.101873 22 0.024904 35.99188 5.544865 12.24804 12.39541 6.746512 20.06737 7.005923 23 0.025232 36.93442 5.450399 11.97164 12.21778 6.616854 19.97937 6.829535 24 0.025734 37.32554 5.242755 11.57414 11.98708 6.887673 20.2895 6.693311
Nguồn số liệu: kết quả tính tốn của tác giả trong phần mềm Eviews Bảng 4.11: Phân rã phương sai đối với biến số giá tiêu dùng
Step S.E. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi
0 0.004196 0.586707 5.201038 5.479606 12.23818 76.49447 0 0 1 0.005387 4.866044 3.391165 4.742355 8.173893 65.21086 11.82363 1.792052 2 0.006248 7.684245 2.5582 3.932742 10.28754 52.24498 20.6562 2.636085 3 0.006694 7.032179 3.315587 3.527058 10.75246 50.3068 19.45513 5.61078 4 0.007011 9.688378 4.109221 3.388343 9.916058 47.53337 17.98336 7.381274 5 0.007307 8.945188 3.815379 7.383589 9.134869 46.48511 16.64106 7.594812 6 0.007701 9.757865 4.205396 10.0493 9.697709 41.96533 16.00555 8.318847 7 0.008528 10.90342 4.631287 16.92653 8.332229 35.36484 14.25666 9.585036 8 0.009047 9.830629 4.159146 23.48096 8.667333 31.62117 13.07565 9.165113 9 0.00975 9.072822 3.956554 27.83871 10.42373 28.10847 12.51546 8.084249 10 0.010216 8.329461 4.141871 30.53066 10.43715 25.70991 12.64851 8.202426 11 0.010573 7.777106 4.577042 31.53957 10.10029 25.73004 12.14186 8.134094 12 0.010848 7.567534 5.300484 30.24737 9.97191 27.17981 11.9969 7.735993 13 0.011074 9.603564 5.368622 29.48937 10.04858 26.40563 11.54607 7.538173 14 0.011368 10.47882 6.029053 28.18482 10.14209 25.75675 10.99015 8.418336
16 0.012327 14.76196 7.08344 24.82501 13.12923 22.75741 9.540349 7.902596 17 0.01292 17.14716 6.651954 23.93191 14.43946 21.40096 8.938627 7.489926 18 0.013552 19.047 6.552592 22.74365 16.26786 19.8896 8.244399 7.254902 19 0.014362 22.49896 6.195796 21.15519 16.20459 18.35512 7.662279 7.928074 20 0.015051 23.67367 5.808326 20.75859 17.06404 17.20096 7.641873 7.852534 21 0.01579 25.56282 5.553409 19.62664 16.92597 15.78401 8.484877 8.062286 22 0.016423 26.51899 5.199156 19.65627 16.13413 14.83468 9.189117 8.467657 23 0.016803 27.86935 4.968558 19.52567 15.85871 14.19841 9.447486 8.131817 24 0.0172 29.5286 4.749452 19.04397 15.25125 13.93063 9.480088 8.016004
Nguồn số liệu: kết quả tính tốn của tác giả trong phần mềm Eviews
Theo bảng 4.10, biến động của giá nhập khẩu chịu sự chi phối chủ yếu từ bốn nhân tố bao gồm: cú sốc giá dầu, cú sốc cung tiền, cú sốc lãi suất và cú sốc tỷ giá. Trong 13 thời kỳ đầu tiên (tính cả mốc thời kỳ 0), các cú sốc tỷ giá là nhân tố giữa vai trò quan trọng nhất với mức cực đại đạt đến 74,69% (tức có khả năng giải thích đến 74.69% những biến động của giá nhập khẩu), kế đến là giá dầu, cung tiền và lãi suất. Tuy nhiên kể từ thời kỳ 13 trở đi, các cú sốc giá dầu đã vượt trội hơn hẳn, trở thành yếu tố chủ yếu tác động gây ra những thay đổi của giá nhập khẩu với mức cực đại lên đến 37.33% (thời kỳ 24), xếp thứ hai lúc này là tỷ giá. Đồng thời cung tiền và lãi suất cũng dần khẳng định khả năng tác động đến giá nhập khẩu của mình qua từng thời kỳ.
Theo bảng 4.11, năm nhân tố giữ vai trò chủ chốt tạo ra các biến động của giá tiêu dùng là: cú sốc giá dầu, cú sốc cung tiền, cú sốc lãi suất, cú sốc tỷ giá và cú sốc của chính nó. Trong suốt 10 thời kỳ đầu tiên (tính cả mốc thời kỳ 0), các cú sốc nội tại của giá tiêu dùng chính là thành phần quan trọng, giải thích được phần lớn các biến động của chính nó với mức cực đại lên đến 76.49% (thời kỳ 0), kế đến là tỷ giá, lãi suất và cung tiền. Thế nhưng ở những thời kỳ sau đó, cú sốc từ cung tiền giữ vai trò quan trọng nhất kiến tạo nên sự biến động của loại giá này với khả năng giải thích cực đại lên đến 31.54% (thời kỳ 11), kế đến là các cú sốc từ giá tiêu dùng, tỷ giá, lãi suất và giá dầu. Từ thời kỳ 19 trở về sau, cú sốc giá dầu đã trở thành nguyên nhân chủ yếu gây các biến động trong giá tiêu dùng, với khả năng giải thích cực đại lên đến 29.53% (thời kỳ 24).
Mục tiêu nghiên cứu Các khía cạnh của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam đã được tác giả khám phá
Lượng hóa các giá trị cụ thể về mức độ, chiều hướng truyền dẫn của sự thay đổi tỷ giá lên chỉ số giá hàng hóa nhập khẩu.
Trước một cú sốc dương của tỷ giá, IPI có chiều hướng gia tăng rõ nét. IPI gần như bám sát theo chiều hướng thay đổi của NEER – tăng lên khi tỷ giá tăng và giảm xuống khi tỷ giá hạ nhiệt. Hệ số ERPT của giá nhập khẩu tính chung cho 12 thời kỳ đầu tiên đạt mức 106,60% và trong 12 thời kỳ tiếp theo là 80,42%.
Lượng hóa các giá trị cụ thể về mức độ, chiều hướng truyền dẫn của sự thay đổi tỷ giá lên chỉ số giá hàng hóa tiêu dùng.
Trước một cú sốc dương của tỷ giá, CPI có chiều hướng gia tăng rõ nét. Mặc dù có sự phản ứng chậm hơn nhưng lại chịu ảnh hưởng từ cú sốc dương ban đầu một cách “dai dẳng” hơn khiến nó đi chệch khỏi xu hướng biến động của NEER ở những thời kỳ cuối của năm thứ 2 (giá tiêu dùng vẫn duy trì mức thay đổi tích lũy dương nhưng NEER đã chuyển sang mức thay đổi tích lũy âm). Hệ số ERPT của giá tiêu dùng tính chung cho 12 thời kỳ đầu tiên đạt mức 49,42% và trong 12 thời kỳ tiếp theo là -100,43%.
Lượng hóa thời gian từ khi một cú sốc tỷ giá xuất hiện đến khi nó ảnh hưởng đến lạm phát quốc gia thông qua các chỉ số giá hay nói cách khác là độ trễ của ERPT.
Vào thời kỳ 0, IPI đã bắt đầu phản ứng trước sức ép của cú sốc tỷ giá dương ban đầu. Sau đó, vào thời kỳ 1, CPI cũng đã có những động thái phản hồi lại tác động của cú sốc. Song song đó, bài nghiên cứu cịn ghi nhận, hiệu lực của cú sốc có thể kéo dài trong khoảng 24 thời kỳ (2 năm) kể từ khi nó xuất hiện.
Nguồn: tổng hợp từ các kết quả tính tốn, kiểm định của tác giả trong phần mềm Eviews, Stata và Excel
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Với các kết quả đã có, tác giả đã có thể khẳng định mơ hình cũng như các biến số được lựa chọn để kiểm định, phân tích ERPT đến lạm phát tại Việt Nam là hoàn toàn phù hợp. Nhìn chung, các nhận xét được rút ra từ những giá trị thống kê ước lượng được đều khá tương đồng so với nhiều cơng trình nghiên cứu trước đây và lý thuyết học thuật có liên quan. Tất cả đã chứng minh được sự tồn tại của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam. Đồng thời còn cho thấy sự truyền dẫn trong giai đoạn được khảo sát ln ở mức rất cao.
Bảng 4.13: Tóm tắt biến động tích lũy của hệ số ERPT sau mỗi ba tháng
Step 3 6 9 12 15 18
IPI 1.036199 1.031426 1.095001 1.185505 1.293412 1.348958
CPI 0.415805 0.409735 0.651418 0.892367 1.481614 1.859375
Nguồn số liệu: kết quả tính tốn của tác giả trong phần mềm Stata và Excel
Từ đó đã thuyết phục tác giả tin tưởng rằng tỷ giá hối đoái hay thị trường ngoại hối