Chúng tôi sử dụng các số liệu vĩ mô ở Việt Nam theo quý, từ quý I năm 2000 đến quý IV năm 2012 với các biến: giá dầu (OIL), chênh lệch sản lượng (GAP), cung tiền (M2), lãi suất ngắn hạn (R), tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (NEER), chỉ số giá nhập khẩu (IMP), chỉ số giá sản xuất (PPI) và chỉ số giá tiêu dùng (CPI).
3.2.1. Giá dầu thế giới (OIL)
Biến giá dầu thế giới đại diện cho cú sốc về phía cung. Số liệu thu thập được từ IMF theo giá dầu ngọt, nhẹ Brent; đơn vị tính USD/thùng, được hiệu chỉnh để loại bỏ yếu tố mùa vụ bằng phương pháp Census X12. Là một phương pháp được được Tổng cục thống kê Hoa Kỳ xây dựng và phát triển, được sử dụng ngày càng rộng rãi trong việc tách yếu tố mùa vụ khỏi dữ liệu chuỗi thời gian. Cơng cụ này được tích hợp sẵn trong phần mềm Eview mà chúng tôi sử dụng.
3.2.2. Chênh lệch sản lượng (GAP).
GAP là chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng. Sản lượng tiềm năng là sản lượng ở mức toàn dụng của nền kinh tế. Do đó GAP đại diện cho áp lực từ phía cầu của nền kinh tế. GDP thực của Việt Nam được thu thập từ Datastream và thực hiện đối chiếu với số liệu theo năm của tổng cục thống kê Việt Nam (GSO). GDP tiềm năng được tính tốn bằng cách sử dụng bộ lọc Hodrick-Prescott. Công cụ này tách GDP thực tế thành 2 thành phần: thành phần xu hướng (Trend) và thành phần chu kỳ (Cycle). Thành phần xu hướng được coi là GDP tiềm năng. Thành phần còn lại là GAP được thể hiện ở đường bên dưới trong hình sau:
Hình 3.1. Chênh lệch sản lượng-GAP giai đoạn 2000-2012.
Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam-http://gso.gov.vn/default.aspx?tabid=720 3.2.3. Cung tiền (M2), lãi suất (R)
Cung tiền đại diện cho phản ứng cũng như tác động của chính sách tiền tệ. Số liệu M2 được lấy từ IMF và cũng được loại bỏ yếu tố mùa vụ bằng hiệu chỉnh Census X12.
Lãi suất được lựa chọn ở đây là lãi suất kỳ hạn 3 tháng, được lấy từ IMF và thực hiện loại bỏ yếu tố mùa vụ.
3.2.4. Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (NEER)
Đây là biến quan trọng nhất của bài nghiên cứu. Lý do chúng tôi sử dụng tỷ giá hiệu lực danh nghĩa chứ không phải tỷ giá hiệu lực thực (REER) là do REER đã loại bỏ đi yếu tố lạm phát, là vấn đề mà bài nghiên cứu cần xem xét nên không phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của bài.
NEER được tính theo cơng thức sau:
N
NEERj (ei, j )
i1
Trong đó:
- N là số nước có quan hệ thương mại với nước cần nghiên cứu; bao gồm 15 quốc gia và khu vực có tỷ trọng nhập khẩu cao nhất : Úc, Trung Quốc (bao gồm cả
W
Hồng Kông), Khối Euro, Ấn Độ, Indonesia, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Nga, Singapore, Thụy Sỹ, Thái Lan, Anh và Hoa Kỳ.
- ei,j là tỉ giá giữa đồng tiền của nước cần nghiên cứu với đồng tiền của nước có quan hệ thương mại thứ i ở thời kỳ j. Tỷ giá này được tính tốn thơng qua tỷ giá giữa VND và USD và tỷ giá giữa đồng tiền của nước i và USD.
- Wi là tỉ trọng thương mại (trade weights) của nước có quan hệ thương mại thứ i; 3.2.5. Chỉ số giá nhập khẩu (IMP), Chỉ số giá nhà sản xuất (PPI), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI).
Các chỉ số giá này được điều chỉnh về năm gốc 2000 và được hiệu chỉnh mùa vụ. Nguồn CPI từ IMF, PPI và IMP được lấy từ GSO. Chỉ số PPI ở Việt Nam chưa được tính tốn cụ thể, do đó được thay thế bằng cách lấy trung bình của chỉ số giá bán sản phẩm của người sản xuất hàng nông, lâm, thủy sản và chỉ số giá bán sản phẩm của người sản xuất hàng cơng nghiệp.
Hình 3.2 Tỷ trọng hàng hố nhập khẩu từ 2000-2010.
Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam-http://gso.gov.vn/default.aspx?tabid=720 3.3. Các bước thực hiện.
3.3.1. Kiểm định tính dừng.
Do u cầu của mơ hình vector tự hồi quy là chuỗi dữ liệu phải có tính dừng để các kết quả ước lượng đáng tin cậy hơn. Một cách khái quát thì chuỗi thời gian được xem là có tính dừng nếu như trung bình, phương sai và hiệp phương sai của nó khơng đổi theo thời gian. Hiệp phương sai chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa 2 thời kỳ. Nói cách khác chuỗi thời gian có xu hướng trong dài hạn là khơng đổi thì ta gọi đó là chuỗi
dừng. Do đó ta cần phải thực hiện kiểm định xem các chuỗi thời gian đưa vào mơ hình đã có tính dừng hay chưa. Nếu chưa có ta thực hiện lấy sai phân để loại bỏ yếu tố xu hướng, tức là lấy chênh lệch thời kỳ này so với thời kỳ trước.
3.3.2. Ước lượng các hệ số của mơ hình và lựa chọn độ trễ.
Thực hiện ước lượng các hệ số bằng các chuỗi dừng với sự hỗ trợ của Eview 6.0 ở mức độ trễ cao nhất mà số liệu quan sát cho phép. Sau đó thực hiện lựa chọn độ trễ thích hợp. Độ trễ càng lớn thì giá trị hồi quy càng chính xác, tuy nhiên độ trễ lớn sẽ kéo theo số lượng tham số lớn và khó khăn trong việc ước lượng cũng như đọc hiểu ý nghĩa của chúng. Một cách tổng quát, với k biến và p trễ ta có số lượng tham số sử dụng trong mơ hình: k(1+kxp) tham số cần phải ước lượng . Nếu mơ hình có 8 biến và 4 trễ thì số tham số là 8(1+8x4)=264 tham số. Bài phân tích sử dụng một số tiêu chuẩn như AIC, SC để tìm ra độ trễ tối ưu nhất. Để thực hiện cân nhắc giữa việc tăng thêm độ trễ và giảm số lượng tham số cần ước lượng thì Eview sẽ thực hiện chọn độ trễ sao cho các giá trị AIC, SC là nhỏ nhất.
3.3.3. Phản ứng xung
Bài nghiên cứu này dựa theo kết quả của McCarthy (2000) trong việc xác định thứ tự sắp xếp các biến theo phương pháp Cholesky với ý nghĩa rằng các biến đứng trước có tác động tức thời đến các biến đứng sau, nhưng các biến đứng sau lại khơng có tác động tức thời đến các biến trước nó. Từ đó thực hiện đo lường phản ứng đẩy của một cú sốc của biến này ảnh hưởng đến các biến còn lại như thế nào. Cụ thể hơn, thực hiện mục tiêu của đề tài, xem xét 1% thay đổi của tỷ giá sẽ tác động đến lạm phát trong nước như thế nào. Cho thấy tỷ giá biến động có khiến lạm phát biến động hay khơng. Từ đó có chính sách tỷ giá tương ứng với vai trị của nó đối với lạm phát.
3.3.4. Phân rã phương sai
Đặt ngược lại vấn đề, nếu lạm phát biến động 1% thì nguyên nhân là ở đâu, cái nào là nguyên nhân chính? Thực hiện phân rã phương sai chính là nhằm mục đích đó. Xác định đúng nhân tố chính ảnh hưởng đến lạm phát sẽ là một công cụ hỗ trợ đắc lực trong việc điều hành chính sách vĩ mơ. Vừa tránh lãng phí cũng như tác động nhanh chóng, kịp thời.
20
Chương 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.1.Kiểm định tính dừng
Kiểm định nghiệm đơn vị ADF được lựa chọn để kiểm định xem chuỗi dữ liệu có tính dừng hay khơng. Kết quả kiểm định được tổng quát ở bảng sau:
Bảng 4.1. Kết quả kiểm định ADF
Kiểm định chuỗi tích hợp bậc 0 (H0:yt ~ I(1): chuỗi không dừng)
Biến Thống kê
kiểm định
Gía trị tới hạn Kết luận
Mức ý nghĩa 1% Mức ý nghĩa 5% Mức ý nghĩa 10% OIL -0.854343 -3.571310 -2.922449 -2.599224 không dừng GAP -14.05604 -3.565430 -2.919952 -2.597905 dừng M2 0.437121 -3.571310 -2.922449 -2.599224 không dừng R -1.972800 -3.571310 -2.922449 -2.599224 không dừng NEER -0.226589 -3.568308 -2.921175 -2.598551 không dừng IMP -0.129604 -3.571310 -2.922449 -2.599224 không dừng PPI 0.694255 -3.571310 -2.922449 -2.599224 không dừng CPI 1.851473 -3.571310 -2.922449 -2.599224 khơng dừng
Kiểm định chuỗi tích hợp bậc 1 (H0:yt ~ I(2): chuỗi khơng dừng)
Biến Thống kê
kiểm định
Gía trị tới hạn Kết luận
Mức ý nghĩa 1% Mức ý nghĩa 5% Mức ý nghĩa 10% DOIL -5.555307 -3.571310 -2.922449 -2.599224 dừng DM2 -3.792656 -3.571310 -2.922449 -2.599224 dừng DR -6.158825 -3.571310 -2.922449 -2.599224 dừng DNEER -5.030753 -3.568308 -2.921175 -2.598551 dừng DIMP -4.899618 -3.571310 -2.922449 -2.599224 dừng DPPI -3.712702 -3.571310 -2.922449 -2.599224 dừng DCPI -4.177703 -3.571310 -2.922449 -2.599224 dừng
21
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: DOIL GAP DM2 DR DNEER DIMP DPPI DCPI Exogenous variables: C Date: 11/16/13 Time: 23:37 Sample: 2000Q1 2012Q4
Included observations: 47
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Theo bảng kết quả trên thì biến GAP dừng bậc 0, các biến cịn lại là chuỗi dừng bậc 1. Do đó, ta thực hiện lấy sai phân 1 lần cho các chuỗi OIL, M2, R, NEER, IMP, PPI, CPI.
4.2.Ước lượng mơ hình hồi quy VAR.
Ngoài các biến và trật tự các biến được sắp xếp như sau: OIL. GAP, M2, R, NEER, IMP, PPI và CPI thì lựa chọn độ trễ cũng là một bước quan trọng để xác định mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.2. Lựa chọn độ trễ Lag 0 LogL 573.8415 LR NA FPE 4.82e-21 AIC -24.07836 SC -23.76344 HQ -23.95986 1 675.7793 164.8356 9.97e-22 -25.69274 -22.85847 -24.62618 2 759.3615 106.7007 5.49e-22 -26.52602 -21.17240 -24.51142 3 897.0489 128.8988 4.80e-23 -29.66165 -21.78868 -26.69900 4 1141.638 145.7129* 1.25e-25* -37.34631* -26.95399* -33.43561*
Căn cứ một số tiêu chuẩn thơng thường như AIC, SC thì ta thấy rằng độ trễ tối ưu được lựa chọn là 4 quý là phù hợp so với các bài nghiên cứu khác cùng thời kỳ.
Với độ trễ là 4 thì sau khi chạy hồi quy bằng Eview 6.0 thì có được kết quả như ở phụ lục 2.
Theo đó, ta có thể thấy tác động của các biến lên các chỉ số giá có ý nghĩa về mặt thống kê tương đối lớn. Tác động của giá dầu ở kỳ trước lên IMP có ý nghĩa ở mức 2.18532, ở 3 kỳ trước tác động lên CPI ở mức ý nghĩa 2.05124. GAP tác động đến PPI với mức ý nghĩa cao ở 4 quý liên tục. M2 ở độ trễ 1 ảnh hưởng lên IMP với mức ý nghĩa 3.20659, ở độ trễ 2 ảnh hưởng lên CPI với mức ý nghĩa 3.45660. Ý nghĩa ước lượng tác động của NEER(-4) lên IMP là 3.66472 và lên CPI 1.83148. Chỉ số giá sản xuất PPI ở độ trễ 3 có tác động lên chính nó ở hiện tại và chỉ số giá tiêu dùng với mức
ý nghĩa 2.30220 và 3.41423. CPI(-1) cũng có ảnh hưởng lên các chỉ số giá với mức ý nghĩa 4.55801 trong trường hợp IMP, 2.37838 đối với PPI và 2.24725 với CPI..
Tổng quát ta có thể thấy các mức ảnh hưởng ở trễ 2 và trễ 3 được đánh giá là rõ nét nhất đến các giá trị ở hiện tại. Tức các giá trị của chính nhân tố đó và các nhân tố khác ở quý trước và quý trước nữa có tác động rõ nét đến các chỉ số ở quý này.
Để có cái nhìn rõ hơn về ảnh hưởng của các biến ta xem xét phản ứng xung hay còn gọi là phản ứng đẩy ở phần sau.
4.3.Hàm phản ứng đẩy
Sử dụng chức năng Impulse trong Eview ta xem xét phản ứng tích lũy của các biến khi một biến thay đổi với cú sốc một độ lệch chuẩn. Ứng dụng thứ tự Cholesky với giả định các biến sau khơng có tác động tức thời đến các biến trước cho các biến: DOIL, GAP, DM2, DR, DNEER, DIMP, DPPI, DCPI. Kết quả như sau:
4.3.1.Một cú sốc giá dầu
Nhìn vào hình phản ứng của các chỉ số giá với biến động của giá dầu bên dưới ta có thể thấy giá dầu tác động tức thời đến lạm phát khi tất cả các chỉ số giá đều tăng ngay trong kỳ đầu tiên. Phản ứng của CPI nhỏ hơn và kéo dài hơn so với phản ứng của IMP và PPI. Do IMP và PPI chịu tác động trực tiếp đến việc giá dầu thay đổi, CPI chịu tác động sau cùng và chủ yếu là chịu tác động trung gian qua IMP và PPI. Khi giá dầu tăng, giá nhập khẩu là chịu tác động đầu tiên và tức thời, tiếp đến là chi phí sản xuất gia tăng khiến cho chỉ số giá sản xuất tăng và cuối cùng là đẩy giá tiêu dùng tăng. Tuy nhiên, trong q trình đó đã có sự chia sẽ lợi ích cũng như thiệt hại giữa nhà nhập khẩu, nhà sản xuất và người tiêu dùng nên CPI không bị ảnh hưởng nhiều như IMP và PPI. Nhìn chung tác động của giá dầu đến các chỉ số giá lạm phát đạt đỉnh ở quý thứ 3 và bắt đầu giảm dần ở quý thứ 4.
Hình 4.1. Phản ứng tích lũy của các nhân tố dưới tác động của 1 độ lệch chuẩn cú sốc giá dầu.
4.3.2.Một cú sốc về phía cầu.
Hình 4.2. Phản ứng tích lũy của các nhân tố dưới tác động của 1 độ lệch chuẩn chênh lệch sản lượng.
Nhình chung cú sốc về chênh lệch sản lượng không ảnh hưởng mấy đến tỷ giá và làm lạm phát tăng nhẹ. Thời gian đầu cầu vượt quá cung khiến nhu cầu nhập khẩu gia
tăng trong khi các hợp đồng nhập khẩu chưa thể thay đổi kịp về mặt số lượng hàng hoá nên đẩy giá nhập khẩu tăng nên chỉ số giá nhập khẩu tăng ngay sau đó cịn giá sản xuất và giá tiêu dùng thì đến quý thứ 2 mới bị tác động. Tuy nhiên, đây lại là cơ hội cho các nhà sản xuất trong nước tham gia vào thị trường để bù đắp cho phần thiếu hụt này nên lạm phát được ghi nhận là thấp. Hơn nữa, từ năm 2007 khi cầu vượt quá cung, điển hình trong những dịp lễ tết thì nhà nước đã thực hiện tốt vai trị điều tiết giá của mình khi tổ chức ra các điểm bình ổn giá, kêu gọi các doanh nghiệp thực hiện hỗ trợ người tiêu dùng. Hành động này đã đạt được những kết quả tốt cả về giá cả thực tế lẫn tâm lý ổn định lạm phát trong dân chúng. Như vậy trong giai đoạn này tác động từ phía cầu thơng qua chênh lệch sản lượng ảnh hưởng ít đến lạm phát.
4.3.3.Cú sốc đến từ chính sách tiền tệ
Hình 4.3. Phản ứng tích lũy của các nhân tố dưới tác động của 1 độ lệch chuẩn cung tiền DM2
Khi ngân hàng nhà nước tăng lượng cung tiền ra thị trường, có thể qua kênh phát hành trái phiếu và cũng có thể qua các gói hỗ trợ lãi suất khiến cho các doanh nghiệp cũng như cá nhân tích cực hơn trong việc đầu tư, sản xuất kinh doanh. Trong khi hàng hóa dịch vụ trong nước cũng như nhập khẩu chưa gia tăng kịp phục vụ cho nhu cầu tăng này, từ đó khiến cho giá nhập khẩu tăng, giá sản xuất và cả giá tiêu dùng tăng theo.
Thứ hai, tác động của cung tiền đến giá sản xuất và giá tiêu dùng kéo dài đến tận quý thứ 3 của năm thứ 2 sau biến động về cung tiền cho thấy tâm lý của người dân về các chính sách tiền tệ. Một mức tăng cung tiền sẽ khiến lạm phát tăng và lạm phát này được người dân ghi nhận và lưu giữ tâm lý kỳ vọng lạm phát tiếp tục tăng trong tương lai. Như thế góp phần làm lạm phát kéo dài. Do đó nhà nước nên cân nhắc việc kích cầu bằng phương thức này để tránh lạm phát tăng quá mức và nên định hướng tâm lý lạm phát của người dân cho phù hợp với mục tiêu đã đề ra.
Hình 4.4. Phản ứng tích lũy của các nhân tố dưới tác động của 1 độ lệch chuẩn cung tiền DR.
Lãi suất huy động vốn cũng là một trong những công cụ được ngân hàng nhà nước Việt Nam sử dụng để tác động đến thị trường tiền tệ. Lãi suất tiền gửi ngân hàng tuy không đầy đủ nhưng phần nào cũng phản ánh lãi suất trong nước. Lãi suất tăng cũng tác động khiến cho lạm phát tăng, tuy nhiên mức tăng này là rất nhỏ. Điều này có thể được giải thích thơng qua việc tăng lãi suất tiền gửi sẽ khiến có người dân có nhu