CHƯƠNG 3 : LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG
4.1 Mô tả số liệu
Bảng 4.1 mơ tả tính chất của các biến tác giả sử dụng để thực hiện hồi quy trong mơ hình hồi quy với 48 quan sát. Mean là giá trị trung bình, Median là trung vị của mẫu quan sát. Std.Dev là độ lệch chuẩn cho biết mức độ dao động của các biến số xung quanh giá trị trung bình.
Bảng 4.1: Tóm tắt thống kê các biến
GDPGAP IFL OPEN RERMIS ERD Mean 0.003549 146.6756 119.8116 -0.052308 116.3089 Median 0.462399 129.5350 115.8206 1.122002 113.2392 Maximum 16.22015 259.4378 172.5233 4.072306 147.8633 Minimum -22.08450 98.89330 75.78121 -9.541669 100.0000 Std. Dev. 9.838144 48.35533 23.88197 3.432603 12.03747 Skewness -0.517856 0.844155 0.460490 -1.124693 1.240014 Kurtosis 2.614535 2.498696 2.502638 3.292466 3.974529 Jarque-Bera 2.442563 6.203390 2.191142 10.29055 14.20050 Probability 0.294852 0.044973 0.334349 0.005827 0.000825 Sum 0.170341 7040.427 5750.955 -2.510780 5582.829 Sum Sq. Dev. 4549.087 109897.2 26806.38 553.7898 6810.332 Observations 48 48 48 48 48
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa trung bình trong giai đoạn này là 16.345 đồng, Độ mở cửa trung bình của nền kinh tế Việt Nam là 1,198. Tỷ giá hối đoái và lạm phát Việt Nam trong giai đoạn này biến động mạnh. Bảng 4.1 cũng cho thấy rằng độ mở của nền kinh tế Việt Nam là cao.
4.2 Ước lượng các giá trị cân bằng
Trong mơ hình kinh tế lượng được tác giả xây dựng ở mục 2.1. Các biết số tỷ giá hối đoái thực (RER) và GDP là những biến kinh tế vĩ mô thường bị tác động bởi nhiều yếu tố bên trong lẫn bên ngoài quốc gia, chẳng hạn như các cú sốc về chính sách tiền tệ và tài khoá trong nước hoặc biến động giá ở nước ngoài. Điều này hàm ý rằng giá trị cân bằng của chúng cũng biến thiên theo tính chu kỳ. Như vậy, ước lượng các giá trị cân bằng của các biến này cần phải sử dụng những phương pháp, kỹ thuật thích hợp để vừa đảm bảo tính chất thống kê của các biến vừa đảm bảo ý nghĩa kinh tế của nó.
Hiện nay có rất nghiều nghiên cứu khác nhau có liên quan đến chủ đề ước lượng các giá trị cân bằng trong dài hạn của các biến vĩ mơ này nhưng khơng có sự thống nhất với nhau về một phương pháp nhất định. Nguyên nhân chính như sau: thứ nhất, khơng có quan điểm chung về đặc tính xu thế (trend) của giá trị này, nó có thể mang tính tất định (deterministic) hoặc không tương quan (uncorrelated) cũng như là mối quan hệ giữa yếu tố xu thế và nhân tố chu kỳ (có thể tương quan hay khơng tương quan); Và nguyên nhân thứ hai là do mơ hình kinh tế lượng mà các tác giả nghiên cứu sử dụng.
Trong luận văn này, sử dụng phần mền Eview tác giá ước lượng giá trị cân bằng các biến tỷ giá hối đoái thực (RER) và GDP bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick Prescott filter).10 Thế mạnh của phương pháp lọc Hodrick – Prescott là ứng dụng được cho chuỗi dữ liệu không dừng, đặc biệt tối ưu đối với chuỗi dừng khi ở dạng sai phân bật hai – I(2) và chuỗi nhiễu trắng (white noise). Do vậy hầu hết các nhiên cứu gần đây về cơ chế truyền dẫn (pass through) từ sự sụt giảm tỷ giá đến lạm phát, giá trị cân bằng của các biến như GDP, tỷ giá hối đoái thực(RER) đều được ước lượng bằng phương pháp này vì đa phần các biến này đều không dừng.
Về mặt ý tưởng, phương pháp lọc Hodrick – Prescott sẽ ước lượng giá trị cân bằng bằng cách tìm giá trị tối thiểu của các giá trị biến động xung quanh giá trị xu hướng dài hạn. Cách ước lượng giá trị cân bằng chuỗi dữ liệu yt bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott được mơ tả bởi phương trình dưới đây:
/(&(0 − &(0∗)+ 2 /(&(0∗ − &(0∗) − (&(0∗− &(0∗ )
Trong phương trình trên yt là giá trị thực tế, 0∗ là giá trị thể hiện xu thế (giá trị cân bằng) và 2 là hệ số san bằng chuỗi dữ liệu (smoothing coefficient). Nếu 2 càng nhỏ thì giá trị ước lượng tối ưu càng gần với giá trị quan sát và ngược lại 2 càng cao thì kết quả ước lượng có chiều hướng là một đường tuyến tính. Điều này chỉ ra rằng bật tự do
2 là rất quan trọng. Hodrick và Prescott (1997) phát triển mơ hình này và đề xuất giá trị 2 là 100 cho số liệu năm, 1600 cho số liệu theo quý và 14400 cho số liệu theo tháng.
Hình 4.1: Giá trị cân bằng của RER và GDP 2001Q1 – 2011Q4
Nguồn: Vẽ từ số liệu ước lượng bằng phương pháp lọc Hodrick - Prescott
Ghi chú: RER, GDPR là tỷ giá hối đoái thực và GDP thực. “Trend” là ước lượng giá
trị cân bằng của các biến số và “Cycle” là dao động mang tính chu kỳ (tức là chênh lệch giữa giá trị thực và giá trị cân bằng) của các biến số.
Hình 3.2 bên trên biểu diễn giá trị thực tế, giá trị cân bằng (ký hiệu là trend) và giá trị giao động có tính chu kỳ (ký hiệu là cycle) của các biến GDP thực và tỷ giá hối đoái thực. Giá trị cân bằng của 2 biến này được ước lượng bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick – Prescott filter) với 2 = 1600.
Về mặt xu thế có thể thấy, tốc độ tăng GDP thực cân bằng biến thiên tăng dần theo thời gian. Trong khi đó tỷ giá hối đối thực cân bằng biến thiên giảm dần theo thời gian. -60,000 -40,000 -20,000 0 20,000 40,000 80,000 120,000 160,000 200,000 240,000 280,000 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 GDPR Trend Cycle
Hodrick-Prescott Filter (lambda=1600)
-10.0 -7.5 -5.0 -2.5 0.0 2.5 5.0 70 80 90 100 110 120 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
RER Trend Cycle
Sự sai lệch trong tỷ giá hối đoái thực (misalignment of RER) được tác giả tính tốn dựa vào chênh giữa tỷ giá hối đoái thực và giá trị cân bằng của tỷ giá hối đoái thực được ước lượng bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick – Prescott filter) với 2 = 1600.
Cũng bằng cách ước lượng giá trị cân bằng của GDP thực bằng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick – Prescott filter). Tác giả cũng ước lượng sự sai lệch trong GDP thực (Deviation GDP) từ số liệu ước lượng xu hướng (estimated trend) và tính ra được GDP gap.
4.3 Kiểm định nghiệm đơn vị
Một trong những kiểm định quan trọng trong các mơ hình sử dụng chuỗi thời gian (times serie) là kiểm định tính dừng (stationary) hay còn gọi là kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) của các biến. Tác giả sử dụng kiểm định gia tăng Dickey – Fuller (Augmented Dickey Fuller – gọi tắt là kiểm định ADF) cho tất cả các biến đầu vào của mơ hình.11
Trong luận văn này tác giả sẽ kiểm định tính dừng của 2 loại biến: thứ nhất là kiểm
định tính dừng của các biến cần ước lượng giá trị cân bằng, thứ hai là kiểm định tính dừng của các biến đưa vào phương trình hồi quy đã được trình bày ở mục 2.1
Kiểm định tính dừng của các biến cần ước lượng giá trị cân bằng:
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định ADF các biến ước lượng giá trị cân bằng RER RER Misalignment RER Misalignment_1 Độ trễ (lag) 1 0 Dạng hồi quy C C Thống kê t (t-statistics) -2.817044 -4.738526 Giá trị P (P-value) 0.0637 0.0003
Thống kê Durbin – Watson) 2.064171 1.965489
GDP Gap GDP Gap_1
Độ trễ (lag) 3 2
Dạng hồi quy C C
Thống kê t (t-statistics) -3.166771 -16.27001
Giá trị P (P-value) 0.0289 0.0000
Thống kê Durbin – Watson 1.905588 2.163401
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu
Ghi chú: dạng hồi quy: N (none) là khơng có hằng số trục tung và biến xu thế; C
(Constant, hệ số trục tung) là có biến hằng số trục tung, hệ số trục tung và T (trend) là có đủ hằng số, hệ số trục tung và xu thế
Bảng 4.2 bên trên tóm tắt các kết quả thống kê của kiểm định ADF cho các biến phải ước lượng giá trị cân bằng bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick – Prescott (Hodrick – Prescott filter). Giả thuyết H0 của kiểm định ADF này là có nghiệm đơn vị (unit root), nghĩa là chuỗi thời gian kiểm định là không dừng (non – stationary). Kết quả kiểm định cho thấy biến sai lệch trong tỷ giá hối đoái thực (misalignment of RER) và biến GDP gap là dừng ở sai phân bậc 1 hay còn gọi là I(1). Ở mức sai phân này thì giá trị tuyệt đối của thống kê t (t-statistics) đều lớn hơn giá trị tới hạn thống kê .
Thống kê Durbin – Watson của biến RER Misalignment_1 là 1.965489 và của biến GDP Gap_1 là 2.163401cũng đạt yêu cầu vì nó có xu hướng gần với 2. Điều này có nghĩa là: khơng có hiện tượng tương quan chuỗi trong dữ liệu và tuân thủ các nguyên tắc thống kê được giả định (không nhận dạng sai mơ hình – non specification error).
Bảng 4.3: Giá trị tới hạn của thống kê cho mẫu nghiên cứu Phần trăm sai số Phần trăm sai số
Dạng hồi quy 1% 5% 10%
N (None) -2.614029 -1.947816 -1.612492
C (Constant) -3.574446 -2.923780 -2.599992
T (Trend) -4.161144 -3.506740 -3.183002
Hình 4.2: RER Misalignment và GDP gap dạng mức và I(1)
Kiểm định tính dừng của các biến đưa vào phương trình hồi quy:
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định ADF các biến đưa vào phương trình hồi quy
ERD ERD_1 ERD_2
Độ trễ (lag) 2 4 1
Dạng hồi quy C C C
Thống kê t (t-statistics) 2.495552 0.152739 -7.929603
Giá trị P (P-value) 1.0000 0.9661 0.0000
Thống kê Durbin – Watson) 1.936383 2.004610 1.995340
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 RERMISALIGNMENT -8 -6 -4 -2 0 2 4 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 RERMIS_1 -50,000 -40,000 -30,000 -20,000 -10,000 0 10,000 20,000 30,000 40,000 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 GDPGAP -80,000 -60,000 -40,000 -20,000 0 20,000 40,000 60,000 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 GDPGAP_1
IFL IFL_1
Độ trễ (lag) 2 1
Dạng hồi quy C C
Thống kê t (t-statistics) 2.882100 -3.930453
Giá trị P (P-value) 1.0000 0.0039
Thống kê Durbin – Watson) 2.012168 1.898088
OPEN
Độ trễ (lag) 0
Dạng hồi quy T
Thống kê t (t-statistics) -6.113425 Giá trị P (P-value) 0.0000 Thống kê Durbin – Watson) 1.983596
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu
Ghi chú: dạng hồi quy: N (none) là khơng có hằng số trục tung và biến xu thế; C
(Constant, hệ số trục tung) là có biến hằng số trục tung, hệ số trục tung và T (trend) là có đủ hằng số, hệ số trục tung và xu thế
Bảng 3.5 bên trên là kết quả kiểm định tính dừng của ERD (Exchange rate depreciation – sự sụt giảm tỷ giá), IFL (inflation – lạm phát) và OPEN (openess – độ mở của của nền kinh tế). Kết quả kiểm định cho thấy biến OPEN có giá trị tuyệt đối của thống kê t (t-statistic) là 6.113425 lớn hơn giá trị tới hạn của thống kê , hơn nữa thống kê Durbin – Watson của biến OPEN là 1.983596 gần tới 2. Điều này cho thấy khơng có hiện tượng tự tương quan. Như vậy kết quả kiểm định cho thấy biến OPEN là dừng.
Kết quả kiểm định ADF cũng cho thấy biến IFL là dừng ở sai phân bậc 1 hay còn gọi là I(2) , và ERD dừng ở sai phân bậc 2 hay còn gọi là I(2). Ở mức sai phân này thì giá trị thống kê t (t-statistic) và thống kê Durbin – Watson đều phù hợp với giả thuyết thống kê nghĩa là giá trị tuyệt đối của thống kê t (t-statistic) đều lớn hơn giá trị tới hạn của thống kê và và giá trị thống kê Durbin – Watson đều tiến về tới 2 (khơng có hiện tượng tự tương quan).
Hình 4.3: IFL và ERD dạng mức và I(1), I(2)
4.4 Tác động của sụt giảm tỷ giá đến lạm phát
Trong phương trình hồi quy cơ chế truyền dẫn từ sự sụt giảm tỷ giá đến lạm phát đã được xây dựng ở mục 2.1, tác giả kỳ vọng về dấu của các biến GDP Gap, IFL và ERD và OPEN là dương (tương quan thuận) điều này có nghĩa là lạm phát tương quan thuận với mức độ phá giá đồng tiền, lạm phát ban đầu, GDP gap và độ mở cửa của nền kinh tế. Điều này hàm ý rằng lạm phát, mức độ phá giá đồng tiền, GDP gap và độ mở cửa của nền kinh tế ở thời điểm t cao thì lạm phát trong giai đoạn t + j cũng cao. Ngược lại, tác giả kỳ vọng về dấu biến RER Misalignment là âm (tương quan nghịch) nghĩa là sai lệch trong tỷ giá hối đối thực trong giai đoạn t là lớn thì lạm phát trong giai đoạn t + j là nhỏ và ngược lại. Kỳ vọng về đấu được mô tả cụ thể ở Bảng 3.6 dưới đây.
-0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 IFL -4 0 4 8 12 16 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 IFL_1 90 100 110 120 130 140 150 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 ERD -6 -4 -2 0 2 4 6 8 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 ERD_2
, = + ê, + () + () + () + () + u Bảng 4.5: Kỳ vọng về dấu các biến Biến Kỳ vọng dấu GDP Gap + RER Misalignment - Open + ERD + IFL +
Để hiểu rõ hơn về cơ chế truyền dẫn từ sự sụt giảm tỷ giá tới lạm phát, trong luận văn này tác giả sẽ ước lượng sự truyền dẫn theo 4 giai đoại đoạn: từ giai đoạn t tới giai đoạn t + 3; t + 6; t + 9 và t + 12 bằng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (method least squares).
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng cơ chế truyền dẫn thời gian t đến t + 3
Dependent Variable: IFL_1 Method: Least Squares
Hệ số tương
quan Kỳ vọng dấu Thống kê t Giá trị P
ERD_2 0.6281 + 2.1926 0.0344** RER Misalighment_1 -0.6742 - -1.9142 0.0629*** GDP Gap_1 0.0598 + 1.8931 0.0658*** IFL_1 0.4208 + 2.5613 0.0144* OPEN 0.0283 + 1.1014 0.3168 R Squared 0.5296
Durbin – Watson Stat 1.3913
*,**,*** Thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%
Bảng 4.7: Kết quả ước lượng cơ chế truyền dẫn thời gian t đến t + 6
Dependent Variable: IFL_1 Method: Least Squares
Hệ số tương quan
Kỳ vọng dấu Thống kê t Giá trị P
ERD_2 -0.3173 + -0.7927 0.4328 RER Misalighment_1 -0.3132 - -0.6915 0.4935 GDP Gap_1 0.0705 + 1.7132 0.0948*** IFL_1 -0.0061 + -0.0287 0.9772 OPEN 0.0972 + 2.6041 0.0131* R Squared 0.2333
Durbin – Watson Stat 0.9885
*,**,*** Thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng cơ chế truyền dẫn thời gian t đến t + 9
Dependent Variable: IFL_1 Method: Least Squares
Hệ số tương
quan Kỳ vọng dấu Thống kê t Giá trị P
ERD_2 1.4001 + -3.5975 0.0009* RER Misalighment_1 -1.2628 - 2.9645 0.0053* GDP Gap_1 0.0728 + 2.1426 0.0388** IFL_1 0.4540 + 1.9885 0.0542*** OPEN 0.0866 + 2.7695 0.0087* R Squared 0.5012
Durbin – Watson Stat 1.2665
*,**,*** Thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%
Bảng 4.9: Kết quả ước lượng cơ chế truyền dẫn thời gian t đến t + 12
Dependent Variable: IFL_1 Method: Least Squares
Hệ số tương quan
Kỳ vọng dấu Thống kê t Giá trị P
ERD_2 0.8968 + -2.0311 0.0497** RER Misalighment_1 -1.8128 - 3.6761 0.0008* GDP Gap_1 -0.0188 + -0.5134 0.6108 IFL_1 0.7137 + 2.5824 0.0140* OPEN 0.0456 + 1.3192 0.1954 R Squared 0.5296
Durbin – Watson Stat 1.3913
*,**,*** Thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu
Kết quả ước lượng cơ chế truyền dẫn từ thời gian t tới thời gian t + 3 (trễ 3 tháng) được mô tả ở bảng 4.6. Kết quả hồi quy cho ta thấy sự sụt giảm tỷ giá (ERD), sự sai lệch trong GDP thực và tỷ lệ lạm phát ban đầu là tương quan cùng chiều (tương quan thuận) với lạm phát. Trong khi đó sai lêch trong tỷ giá hối đoái thực (RERMISALIGNMENT) có mối quan hệ nghịch biến với lạm phát, nghĩa là sai lệch trong tỷ giá hối đoái thực cao sẽ làm cho lạm phát giảm.
Hệ số truyền dẫn của tỷ giá trong giai đoạn này là 0,6281 nghĩa là tỷ giá hối đoái sụt giảm 10% thì làm cho lạm phát tăng 6,281%. Điều này là phù hợp với diễn biến tình trạng lạm phát và phá giá đồng tiền ở Việt Nam. Trong tình trạng khủng hoảng kinh tế, Việt Nam đã liên tục phá giá tiền đồng để đẩy mạnh xuất khẩu và khôi phục sản xuất trong nước. Ngân hàng nhà nước đã liên tục phá giá tiền đồng với biên độ lớn trong giai đoạn nghiên cứu này và kết quả là lạm phát Việt Nam luôn tăng cao và hiện nay