30 25 20 15 3 10 2 5 1 0 0 -1 -2 -3 04 05 06 07 08 09 10 11 12
Như đã trình bày ở trên, phần ước lượng chưa tính đến những thay đổi trong chính sách tiền tệ hay sự khác biệt giá trị trung bình lạm phát ở những thời kỳ khác nhau. Sự thay đổi đó có thể là do cách đo lường lạm phát hoặc sự thay đổi trong tỷ lệ lạm phát của ngành. Trước khi xác định điểm gãy phù hợp cho chuỗi dữ liệu lạm phát, tôi thực hiện đo lường sự dai dẳng khi tính đến điều kiện giá trị trung bình của lạm phát thay đổi như đề xuất của Marques (2004). Với biến DEV_INF là kết quả chênh lệch giữa giá trị lạm phát tại thời điểm � và giá trị trung bình của lạm phát tại thời điểm � được tính tốn bằng kỹ thuật lọc
Quandt-Andrews unknown breakpoint test
Null Hypothesis: No breakpoints within trimmed data Equation Sample: 2004M04 2013M02 Test Sample: 2005M09 2011M09 Number of breaks compared: 73
Note: probabilities calculated using Hansen's (1997) method
Bảng 4.4 – Ước lượng mức dai dẳng trong lạm phát ở Việt Nam khi có tính đến sự thay đổi trong giá trị trung bình
Kết quả ước lượng cho thấy, nếu tính đến sự thay đổi trong giá trị trung bình, sự dai dẳng trong lạm phát cũng khá cao ở mức � = 0.909979 nhưng thấp hơn giá trị � khi giả định giá trị trung bình khơng đổi theo thời gian.
Sự thay đổi giá trị trung bình của lạm phát theo thời gian cũng có thể do sự thay đổi trong cơ chế chính sách tiền tệ, do đó, tơi tiến hành xác định điểm gãy phù hợp bằng kiểm định của Andrews và Ploberger (2004).
Bảng 4.5 – Kết quả kiểm định Andrews-Quandt
Statistic Value Prob.
Maximum LR F-statistic (2010M04) 2.913910 0.9995 Maximum Wald F-statistic (2008M07) 4.784402 0.9462
Exp LR F-statistic 0.709375 0.9990
Exp Wald F-statistic 0.932305 0.9736
Ave LR F-statistic 1.292167 0.9981
Ave Wald F-statistic 1.659792 0.9672
Trong kết quả cho thấy, theo phương pháp Maximum LR F-statistic thì điểm gãy là tháng 04/2010, cịn theo phương pháp Maximum Wald F-statistic thì điểm gãy là tháng 07/2008. Mẫu Biến (trễ) Hệ số ước lượng (�) CPI 2004M1:2013M2 DEV_INF(4) 0,909979
Chow Breakpoint Test: 2008M07
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Equation Sample: 2004M04 2013M02
Chow Breakpoint Test: 2010M04
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Equation Sample: 2004M04 2013M02
Tiếp theo tôi sử dụng kiểm định Chow để làm tăng thêm tính chắc chắn của kết quả kiểm định Andrews-Quandt.
Bảng 4.6a – Kết quả kiểm định Chow ở điểm gãy 07/2008
F-statistic 1.949007 Prob. F(4,99) 0.1083 Log likelihood ratio 8.110694 Prob. Chi-Square(4) 0.0876 Wald Statistic 19.13761 Prob. Chi-Square(4) 0.0007
Bảng 4.6b – Kết quả kiểm định Chow ở điểm gãy 04/2010
F-statistic 2.913910 Prob. F(4,99) 0.0252 Log likelihood ratio 11.90944 Prob. Chi-Square(4) 0.0180 Wald Statistic 11.59690 Prob. Chi-Square(4) 0.0206
Qua kết quả ở Bảng 4.6a, kiểm định Chow với kỹ thuật F-statistic chấp nhận giả thiết �0 là khơng có điểm gãy nào xảy ra, tuy hai kiểm định còn lại bác bỏ và cho là có điểm gãy tại thời điểm 07/2008. Còn ở Bảng 4.6b, cả ba kỹ thuật kiểm
định đều cho thấy có điểm gãy xảy ra tại thời điểm tháng 04/2010, với mức ý nghĩa là 5%. Điểm gãy thứ nhất khá hợp lý vì sau cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu năm 2008 xảy ra, nền kinh tế ở các nước đều gặp khó khăn, Chính phủ Việt Nam cùng Bộ tài chính và Ngân hàng Trung ương Việt Nam đã thực hiện các chính sách thắt chặt kinh tế, kiểm soát lạm phát trong giai đoạn này nhằm làm cho nền kinh tế hoạt động ổn định trở lại. Tuy nhiên, cuối năm 2010 và qua năm 2011, nền kinh tế bộc lộ nhiều khó khăn, lạm phát gia tăng trở lại. Nguyên nhân là trong quá trình phát triển kinh tế, Việt Nam tập trung vào đầu tư nhưng lại kém hiệu quả trong việc sử dụng vốn, cung tiền trong các năm tăng cao trong khi thực lực của nền kinh tế không mạnh, hiệu quả sử dụng vốn thấp khiến lượng
hàng hóa sản xuất ra khơng tăng cùng mức độ với tăng cung tiền. Từ đó, dẫn tới giá cả leo thang, VND mất giá. Như vậy điểm gãy thứ 2 được xác định cũng là một điểm gãy hợp lý.
Tôi sẽ tiến hành tách chuỗi dữ liệu thành 2 phần trước và sau điểm gãy lần lượt cho từng điểm gãy và cho cả 2 điểm gãy cùng một lúc để kiểm tra mức độ dai dẳng trong từng thời kỳ con. Với từng thời kỳ con tơi cũng sử dụng mơ hình tự hồi quy bậc p AR(p) để tính mức dai dẳng lạm phát, kết hợp với chỉ số bán chu kỳ (h).
Bảng 4.7 – Ước lượng mức dai dẳng lạm phát khi xem xét điểm gãy trong chuỗi thời gian
(a) – Điểm gãy 07/2008
Mẫu Biến (độ trễ) Hệ số ước lượng (�) Chỉ số bán chu kỳ (h) CPI 2004M01:2008M07 DLOGINF_IMF(1) 0,646256 1,58 CPI 2008M08:2013M02 INF_IMF(3) 0,918375 8,14 (b) – Điểm gãy 04/2010 Mẫu Biến Hệ số ước lượng (�) Chỉ số bán chu kỳ (h) CPI 2004M01:2010M04 DLOGINF_IMF(6) 0,567304 1,22 CPI
2010M05:2013M02 INF_IMF n/a n/a
(c) – Lấy cả 2 điểm gãy và tách thành 3 thời kỳ con
Mẫu Biến Hệ số ước lượng (�) Chỉ số bán chu kỳ (h) CPI 2004M01:2008M07 DLOGINF_IMF(1) 0.646256 1,58 CPI
2008M08:2010M04 INF_IMF n/a n/a
CPI
Kết quả ở Bảng 4.7(a) cho thấy điểm gãy hợp lý trong kỳ nghiên cứu là tháng 07/2008, khi mà tôi đo lường được sự dai dẳng lạm phát mức khá (� = 0.646256) ở thời kỳ trước và cao (� = 0.918375) ở thời kỳ sau điểm gãy,
tương ứng với thời gian mà cú sốc hấp thụ được một nửa là khoảng 2 tháng và 8 tháng tương ứng trước và sau điểm gãy. Hai trường hợp (b) và (c) không cho ta ý nghĩa thống kê cao khi chỉ có thời kỳ mẫu con trước điểm gãy đầu tiên là có thể đo lường.
Tóm lại, với phương pháp đơn biến, bài nghiên cứu đã cho kết quả sự dai dẳng
ở Việt Nam trong thời kỳ từ 01/2004 đến 02/2013 là khá cao, cả khi giả định khơng có sự thay đổi trong giá trị trung bình (ρ = 0.942395) và có sự thay đổi trong giá trị trung bình (ρ = 0.909979). Có điểm gãy chính sách ở tháng
07/2008 và tháng 04/2010; tuy nhiên, chỉ có điểm gãy đầu tiên là có giá trị thống kê cao.
4.2. Kết quả ước lượng mơ hình cấu trúc theo phương pháp đa biến
Tương tự như mơ hình AR(p), mơ hình GMM cũng địi hỏi các chuỗi dữ liệu phải dừng. Kiểm định nghiệm đơn vị được sử dụng, áp dụng ADF test và PP test để kiểm định tính dừng của tất cả các biến ngoài trừ lỗ hổng sản lượng vì biến này được tính tốn nhờ kỹ thuật HP Filter thì đã là chuỗi dừng.
Bảng 4.8 – Bảng kết quả kiểm định tính dừngBiến Giá trị thống kê t trong Biến Giá trị thống kê t trong
kiểm định ADF
Giá trị thống kê t hiệu chỉnh trong kiểm định PP INF -3.940434** -2.598495* DLOGFOOD -6.343728*** -6.365505*** DLOGM2 -8.608160*** -8.708166*** DLOGOIL -7.184009*** -7.184009*** OUTPUTGAP -12.25847*** -12.28349***
(Ghi chú: ***, **, * tương ứng mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%)
Sau khi thực hiện kiểm định tính dừng, ngoại trừ biến lỗ hổng sản lượng và lạm phát tính từ chuỗi CPI thì các biến đều khơng dừng. Nghiên cứu được thực hiện tiếp với việc lấy log các chuỗi dữ liệu cho chuỗi được trơn hơn và sau đó thực hiện sai phân bậc I, sau đó kiểm định lại thì các chuỗi đã dừng.
Dependent Variable: INF_IMF
Method: Generalized Method of Moments Date: 10/07/13 Time: 08:34
Sample (adjusted): 2004M08 2013M01 Included observations: 102 after adjustments Linear estimation & iterate weights Estimation weighting matrix: HAC (Bartlett kernel, Newey-West fixed bandwidth = 5.0000)
Standard errors & covariance computed using estimation weighting matrix Convergence achieved after 462 weight iterations
Instrument specification: INF_IMF(-1) INF_IMF(-2) INF_IMF(-3) INF_IMF(-4) INF_IMF(-5) INF_IMF(-6) DLOGM2(-1) DLOGM2(-2) DLOGM2(-3) DLOGM2(-4) DLOGM2(-5) DLOGM2(-6) DLOGFOOD(-1) DLOGFOOD(
-2) DLOGFOOD(-3) DLOGFOOD(-4) DLOGFOOD(-5) DLOGFOOD(-6) DLOGOIL(-1) DLOGOIL(-2) DLOGOIL(-3) DLOGOIL(-4) DLOGOIL(-5) DLOGOIL(-6) OUTPUTGAP(-1) OUTPUTGAP(-2) OUTPUTGAP(-3) OUTPUTGAP(-4) OUTPUTGAP(-5) OUTPUTGAP(-6) Constant added to instrument list
Bảng 4.9 – Kết quả ước lượng mơ hình cấu trúc
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.472833 0.086027 -5.496338 0.0000 INF_IMF(-1) 0.424201 0.017403 24.37461 0.0000 INF_IMF(1) 0.603298 0.018584 32.46301 0.0000 DLOGM2 9.889177 2.701751 3.660285 0.0004 DLOGFOOD -4.018621 1.308791 -3.070484 0.0028 DLOGOIL -0.993964 0.590591 -1.682998 0.0957 OUTPUTGAP -0.045524 0.012033 -3.783070 0.0003
R-squared 0.991269 Mean dependent var 11.27912
Adjusted R-squared 0.990717 S.D. dependent var 6.368916 S.E. of regression 0.613623 Sum squared resid 35.77067 Durbin-Watson stat 2.459887 J-statistic 14.29963
Với giá trị p-value của thống kê � − ��������� của mơ hình GMM là 0.939591> 0.05, cho ta thấy rằng kiểm định � − ��������� đã chấp nhận giả thuyết H0 là các
biến cơng cụ đưa vào đều phù hợp với mơ hình. Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê, và �2 = 0.991269 cho thấy mơ hình giải thích được
99.1269% sự thay đổi của lạm phát.
Để xác định tính hợp lý của mơ hình GMM, kiểm định � − ���� tiếp tục được
tiến hành. Kết quả như sau:
Bảng 4.10 – Kiểm định � − ���� cho từng biến công cụBiến kiểm định �� p-value
C 0.009182 0.9237 INF_IMF(-1) 0.232616 0.6296 INF_IMF(-2) 0.251253 0.6162 INF_IMF(-3) 0.278874 0.5974 INF_IMF(-4) 0.397072 0.5286 INF_IMF(-5) 0.455246 0.4999 INF_IMF(-6) 0.439443 0.5074 DLOGM2(-1) 0.233129 0.6292 DLOGM2(-2) 0.271494 0.6023 DLOGM2(-3) 0.187178 0.6653 DLOGM2(-4) 0.092032 0.7616 DLOGM2(-5) 0.151945 0.6967 DLOGM2(-6) 0.200363 0.6544 DLOGFOOD(-1) 0.029309 0.8641 DLOGFOOD(-2) 0.034409 0.8528 DLOGFOOD(-3) 0.821396 0.3648 DLOGFOOD(-4) 0.010023 0.9203 DLOGFOOD(-5) 0.231062 0.6307 DLOGFOOD(-6) 0.270756 0.6028 DLOGOIL(-1) 0.001195 0.9724 DLOGOIL(-2) 0.328458 0.5666 DLOGOIL(-3) 0.065034 0.7987
DLOGOIL(-4) 0.084539 0.7712 DLOGOIL(-5) 0.085895 0.7695 DLOGOIL(-6) 0.024323 0.8761 OUTPUTGAP(-1) 0.026806 0.8699 OUTPUTGAP(-2) 1.790612 0.1809 OUTPUTGAP(-3) 0.038228 0.8450 OUTPUTGAP(-4) 0.017470 0.8948 OUTPUTGAP(-5) 0.118336 0.7308 OUTPUTGAP(-6) 0.015064 0.9023
Kết quả kiểm định cho thấy ta đều chấp nhận giả thiết �0, tức là các biến công cụ đưa vào mơ hình đều ngoại sinh hay là các biến công cụ này không tương quan với phần dư của mơ hình. Từ đó, người viết đi vào phân tích bảng kết quả 4.9.
Bảng kết quả cho thấy có sự tương quan dương giữa lạm phát với lạm phát trong quá khứ, kỳ vọng lạm phát tương lai, và cung tiền; cịn chỉ số giá lương thực, giá dầu thơ thế giới và lỗ hổng sản lượng thì có tương quan âm; trong đó, biến cung tiền và giá lương thực thế giới tác động nhiều nhất đến lạm phát. Kết quả này tương tự kết quả bài nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Ngọc Trang (2012), tuy chỉ có biến lỗ hổng sản lượng là ngược lại. Lý do có thể là khoảng thời gian nghiên cứu giữa bài này và bài nghiên cứu trước đó là khác nhau, và đặc điểm của lỗ hổng sản lượng thời kỳ này khác thời kỳ mà tác giả Nguyễn Thị Ngọc Trang nghiên cứu. Theo quan điểm của người viết, sự tương quan âm này thể hiện sự thích ứng của chính sách trong q trình kiềm chế lạm phát, lỗ hổng sản lượng mang dấu âm cho thấy sự giảm áp lực lên lạm phát từ phía cầu.
Đối với cung tiền, theo lý thuyết kinh tế học, cung tiền tăng làm tổng tiền mặt trong nền kinh tế tăng, dẫn đến nhu cầu tăng, lượng cầu vượt quá lượng cung dẫn đến giá cả hàng hóa tăng theo làm lạm phát tăng. Điều này cũng trở thành một gánh nặng cho các nhà hoạch định chính sách tiền tệ khi họ phải có những bước
đi cẩn trọng trong việc điều hành cung tiền và lãi suất nhằm kiểm sốt tình hình lạm phát của Việt Nam.
Còn đối với chỉ số giá lương thực thế giới tăng thì ta thấy lương thực Việt Nam xuất khẩu sẽ tốt hơn do giá cả trong nước thấp hơn giá cả thế giới, làm cải thiện cán cân thương mại, cung tiền ngoại tệ tăng tương đối, cung tiền đồng Việt Nam giảm tương đối, dẫn đến đồng tiền Việt Nam tăng giá và giảm áp lực lạm phát. Tuy giá dầu thế giới có mức ảnh hưởng khơng lớn đến lạm phát nhưng nó cũng có những ảnh hưởng nhất định. Giá dầu tác động lên giá cả của nền kinh tế thơng qua hai kênh: trực tiếp như một loại hàng hóa tiêu dùng cuối cùng và gián tiếp như một yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất. Giá dầu thế giới tăng làm giá cả hàng hóa gia tăng dẫn đến lạm phát tăng. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu lại ngược lại. Nguyên nhân có thể là do, việc điều hành giá xăng dầu ở Việt Nam có sự kiểm sốt của Nhà nước, và biến động trong giá xăng dầu ở Việt Nam không tương đồng với biến động của giá xăng dầu trên thế giới, dẫn đến có sự xuất hiện tương quan âm này.
Với biến kỳ vọng lạm phát, như đã được trình bày, đó là biến được hình thành dựa trên lạm phát trong quá khứ và các biến cung tiền M2, lỗ hổng sản lượng, giá dầu, giá lương thực thế giới, cho nên nó thể hiện cả những yếu tố kỳ vọng của các biến còn lại. Hệ số cho thấy có tương quan dương giữa kỳ vọng lạm phát với lạm phát hiện tại, qua đó thể hiện kỳ vọng của người dân đối với lạm phát là cùng chiều. Đây là một khó khăn khác đối với nhà hoạch địch chính sách, nếu khơng có một chính sách hợp lý, với tình hình lạm phát cao ở Việt Nam hiện nay, người dân sẽ luôn luôn trong suy nghĩ rằng giá ngày mai ln cao hơn giá ngày hơm nay; khi đó, việc áp dụng các chính sách kiềm chế lạm phát sẽ rất khó khăn.
Mơ hình cấu trúc chuỗi thời gian sau khi điều chỉnh những thay đổi trong giá trị dài hạn của lạm phát, mức dai dẳng lạm phát nội tại là thấp hơn nhiều so với mơ
hình đơn biến. Mức dai dẳng này được đại diện bởi hệ số của biến lạm phát trong quá khứ (0.424201). Ước lượng này dựa trên giả định rằng kỳ vọng
lạm phát là hợp lý. Kết quả này có thể cho thấy, sau khi điều chỉnh các tác động dài
hạn đối với lạm phát, thì nguồn gốc hình thành nên sự dai dẳng của lạm phát khơng phải có ngun nhân chính là do lạm phát trong quá khứ (yếu tố nội tại), mà đó là sự kết hợp của yếu tố nội tại, các yếu tố ngoại lai và kỳ vọng trong tương lai đối với lạm phát; trong đó, cung tiền có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự dai dẳng lạm phát.
5. KẾT LUẬN
Trong bài nghiên cứu này, người viết đã đo lường sự dai dẳng của lạm phát và xác định các nhân tố tác động đến lạm phát ở Việt Nam giai đoạn từ tháng 01/2004 đến tháng 02/2013 thơng qua mơ hình AR(p) và mơ hình đường cong Phillips theo trường phái Keynes mới. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sự dai dẳng trong lạm phát ở Việt Nam là khá cao với � = 0.942395 khi áp dụng phương
pháp đơn biến. Tuy nhiên, khi áp dụng phương pháp đa biến, mức độ dai dẳng đã giảm xuống chỉ còn 0.424201, điều này thể hiện, lạm phát trong quá
khứ
không phải là nguyên nhân chính gây ra sự dai dẳng trong lạm phát. Nguyên nhân chính dẫn đến mức dai dẳng cao này là từ cung tiền mở rộng M2 và chỉ số giá lương thực thế giới. Trong đó, biến cung tiền là biến thể hiện chính sách tiền tệ được điều hành bởi Nhà nước Việt Nam, như vậy, nếu không kể đến chỉ số giá lương thực thế giới, thì cung tiền chính là nhân tố quan trọng nhất gây lên lạm phát ở Việt Nam và việc điều hành chính sách tiền tệ là một trong những nhiệm vụ quan trọng của Nhà nước Việt Nam để kiểm soát lạm phát. Kết quả này tương tự như một số các nghiên cứu trước đây như của tác giả Nguyễn Thị Ngọc Trang (2012) khi nghiên cứu cho Việt Nam, Gunter Coenen (2003) khi tác giả điều tra thành quả của nguyên tắc lãi suất tối ưu khi có một sự khơng chắc chắn về các mức độ dai dẳng của lạm phát, hay nghiên cứu của Benati (2008) về dai dẳng lạm phát ở Thụy Sỹ cũng cho thấy sự dai dẳng cao trong giai đoạn 1947-1999 nhưng gần bằng zero trong giai đoạn 2000-2006 do trong thời kỳ này Thụy Sỹ đã có thay đổi lớn trong chính sách tiền tệ.
Để kiềm chế lạm phát và giảm mức độ dai dẳng của lạm phát, theo Nguyễn Thị Ngọc Trang (2012), tác giả đã tổng hợp một số các nghiên cứu của các nhà kinh tế về áp dụng lạm phát mục tiêu của Ngân hàng trung ương.
Trong đó, tác giả trình bày một số ý kiến của Mishkin (2000) đã nêu ra về các điều kiện nghiêm ngặt để áp dụng lạm phát mục tiêu bao gồm: