và lạm phát ở các nước
2.2.1. Các nghiên cứu trên thế giới
Fabio Canova và Luca Gambetti (2008): tìm hiểu sự tác động của chính sách tiền tệ lên sự thay đổi trong tăng trưởng sản lượng và động lực lạm phát ở Mỹ. Tác giả kiểm định các cú sốc chính sách và quy tắc chính sách trong một hệ số biến thiên theo thời gian VAR bằng cách sử dụng dấu hiệu hạn chế xác định. Sự dẫn truyền của những cú sốc chính sách tương đối ổn định. Phương sai của các cú sốc chính sách giảm theo thời gian, nhưng những cú sốc chính sách đã góp phần gây nên tình trạng lạm phát, sự tăng trưởng sản lượng khơng ổn định và kéo dài. Tác giả tìm thấy bằng chứng của một sự gia tăng đáng kể ảnh hưởng lâu dài của lãi suất lên lạm phát.
Ulrich Camen (2006): tìm hiểu thực trạng của việc cải cách chính sách tiền tệ trong bối cảnh kinh tế và tài chính đang phát triển mạnh mẽ ở Việt Nam và xác định các vấn đề cải cách quan trọng liên quan đến chính sách tiền tệ. Bài nghiên cứu của ơng đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về phát triển kinh tế và tài chính, mơ tả các khn khổ chính sách tiền tệ hiện đang được sử dụng tại Việt Nam. Kiểm định Camen sử dụng là mơ hình VAR với các dữ liệu hàng tháng từ tháng 2 năm 1996 đến tháng 4 năm 2005 và lựa chọn khoảng thời gian phụ để kiểm tra sự ổn định của kiểm nghiệm.
BIS Working Papers by Ben S C Fung (2002): sử dụng mơ hình VAR để nghiên cứu những tác động của những cú sốc tiền tệ lên 7 nền kinh tế Đông Nam Á(Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Philippines, Singapore, Đài Loan, Trung Quốc và Thái Lan). Đối với mỗi nền kinh tế, kiểm định tương tự được áp dụng và các phản ứng động của một cú sốc tiền tệ sẽ được xem xét trong dự báo của của lý thuyết tiền tệ. Kết quả cho thấy rằng mơ hình VAR có khả năng đưa ra các dẫn truyền hợp lý cho hầu hết các quốc gia, đặc biệt là đối với các mẫu số liệu kết thúc trước khi cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997. Với sự hội nhập của các nền kinh tế, tỷ giá hối đối đóng một vai trị quan trọng trong việc xây dựng chính sách tiền tệ. Để nắm bắt một cách rõ ràng tầm quan trọng của tỷ giá hối đoái trong các nền kinh tế, các đo lường hợp lý cũng được áp dụng đối với tỷ giá để kiểm định mơ hình.
Mohammad S. Hasan (1999): sử dụng khái niệm về lý thuyết hội nhập và Vector xu hướng, bài nghiên cứu kiểm tra lại mối liên hệ giữa cung tiền và lạm phát tại Trung Quốc đại lục. Trái ngược với những nghiên cứu gần đây nhất trong lĩnh vực này, những kết quả ông đưa ra dựa trên đơn vị gốc và kiểm tra kết hợp cho thấy một mối quan hệ lâu dài đáng tin cậy giữa mức giá nói chung và cổ phiếu tiền mặt, cũng như giữa lạm phát và tăng trưởng tiền tệ. Phát hiện của ông cũng cho thấy một mối quan hệ hai chiều hoặc phản hồi giữa lạm phát và tăng trưởng tiền tệ.
Bernanke và Mihov (1998) và Leeper et al (1996) đã xây dựng một mơ hình cơ bản là phương pháp VAR để đo lường sự đổi mới trong chính sách tiền tệ và các
hiệu ứng kinh tế vĩ mô. Cụ thể là họ đã tiến hành xây dựng các trường hợp riêng cho việc lựa chọn các công cụ can thiệp như là yếu tố chính, quyết định mức độ tác động của chính sách tiền tệ. Cả hai đều lập luận rằng cách tiếp cận truyền thống, sử dụng những thay đổi trong lượng cung tiền để kích thích hay ức chế hoạt động của nền kinh tế là kém hiệu qua hơn so với việc dùng lãi suất. Điều này là vì tốc độ tăng trưởng của tổng lượng tiền còn phụ thuộc vào sự ảnh hưởng của hàng loạt các yếu tố phí chính sách khác.
2.2.2. Các nghiên cứu trong nước
Ở Việt Nam trong những năm gần đây có rất nhiều đề tài nghiên cứu về chính sách tiền tệ, về các mục tiêu vĩ mô của nền kinh tế trong đó có lạm phát. Tuy nhiên trong thời gian gần đây, đã có một số cơng trình nghiên cứu và các bài viết tiêu biểu của các nhà khoa học, nhà quản lý được phát hành và đăng tải liên quan đến chính sách tiền tệ và lạm phát như sau:
Lê Việt Hùng và Wade D.Pfau (2008) sử dụng mơ hình VAR rút gọn tập trung vào mối quan hệ giữa tiền tệ, các mức giá, lãi suất thực, tỷ giá thực và tín dụng. Kết quả cho thấy chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng ảnh hưởng đến sản lượng và giá cả. Nghiên cứu của Lê Việt Hùng và Wade D.Pfau có mơ tả các kênh truyền dẫn nhưng dữ liệu nghiên cứu cập nhật từ quý 1 năm 1996 đến quý 4 năm 2005.
Võ Văn Minh (2009) nghiên cứu đo lường mức độ truyền dẫn tỷ giá ở Việt Nam và đánh giá tác động sự thay đổi tỷ giá lên lạm phát. Tác giả sử dụng mơ hình VAR để ước lượng mức độ tác động của các cú sốc tỷ giá đến chỉ số giá nhập khẩu và tỷ lệ lạm phát trong nước. Dữ liệu được lấy từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 2 năm 2007.
Nguyễn Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường (2011) nghiên cứu về sự chuyển dịch tỷ giá vào các mức giá ở Việt Nam. Bài nghiên cứu này cung cấp bằng chứng về sự chuyển dịch tỷ giá hối đoái vào các mức giá ở Việt Nam trong dài hạn thông qua việc sử dụng phương pháp đồng liên kết Johansen, mơ hình vector hiệu
chỉnh sai số (VECM) và mơ hình vector tự quy (VAR). Dữ liệu được sử dụng từ quý 1 năm 2001 đến quý 4 năm 2011.
Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2013) nghiên cứu về phân tích cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ tại Việt Nam. Bài nghiên cứu này sử dụng mơ hình VAR cấu trúc (SVAR) để phân tích cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ Việt Nam. Các biến giá dầu và lãi suất cơ bản của Mỹ đại diện cho biến nước ngồi, sản lượng cơng nghiệp, lạm phát, cầu tiền, lãi suất, tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương đại diện cho nền kinh tế trong nước. Để nhận diện tác động của điểm gãy cấu trúc, bài nghiên cứu này phân tích cơ chế truyền dẫn tiền tệ qua hai giai đoạn trước và sau khi gia nhập WTO. Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu từ tháng 1 năm 1998 đến tháng 5 năm 2012.
Nguyễn Khắc Quốc Bảo và cộng sự (2013), cũng đóng góp một bài nghiên cứu về mức độ truyền dẫn của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế Việt Nam bằng mơ hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM). Trong mơ hình này tác giả sử dụng tám biến là giá dầu thế giới, lãi suất cơ bản Fed, sản lượng công nghiệp Việt Nam, chỉ số giá tiêu dùng, lãi suất kỳ hạn 3 tháng, tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương và chỉ số chứng khoán để đo lường các cú sốc của chính sách tiền tệ tác động lên nền kinh tế Việt Nam. Kết quả thực nghiệm với mơ hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM) cho thấy rằng mức độ truyền dẫn CSTT thơng qua kênh lãi suất khơng có ảnh hưởng lớn đến sản lượng công nghiệp, lạm phát và thị trường chứng khoán khi so với các kênh cịn lại. Dữ liệu chạy mơ hình nghiên cứu được lấy từ tháng 1 năm 1999 đến tháng 12 năm 2012.
2.3. Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
2.3.1. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng phương pháp VAR, xác định độ trễ theo tiêu chuẩn và phân tích đồng liên kết Johansen để xem xét mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến trong cơng cụ chính tiền tệ tác động đến lạm phát. Tuy nhiên, trong ngắn hạn xem xét mối quan hệ giữa các biến trong cơng cụ chính tiền tệ tác động đến lạm phát thì
bài nghiên cứu sử dụng hàm phản ứng phân rã Cholesky. 2.3.2. Mô tả dữ liệu
Dữ liệu được thu thập hằng quý từ quý 1 năm 1995 đến quý 1 năm 2013. Dữ liệu truy xuất từ Thống kê tài chính quốc tế IMF và website sbv.gov.vn.
Bảng 2.1 Mơ tả các biến trong mơ hình
STT Tên biến Ký hiệu Nguồn dữ liệu
1 Cung tiền M2 IMF tại website Nguồn: http://elibrary-
data.imf.org/ và
http://www.imf.org/external/data.htm
2 Lãi suất Dr NHNN tại website sbv.gov.vn
3 Tỷ giá danh nghĩa ER NHNN tại website sbv.gov.vn
4 Chỉ số giá tiêu dùng CPI IMF tại website Nguồn: http://elibrary-
data.imf.org/ và
http://www.imf.org/external/data.htm.
2.3.3. Cung tiền (M2)
Cung tiền M2 đóng vai trị là nhân tố đại diện cho chính sách tiền tệ khi phân tích tác động đến lạm phát trong nước. Theo quan điểm của trường phái trọng tiền (trường phái tiền tệ Keynes) cho rằng tốc độ gia tăng cung tiền là nguyên nhân gây ra lạm phát. Nếu cung tiền tăng nhanh hơn sự gia tăng của tổng sản phẩm trong nước sẽ gây áp lực tăng lạm phát trong nước.
Cung tiền M2 được xác định bằng tổng của tiền mặt, tiền gửi không kỳ hạn, séc du lịch, các khoản tiền gửi có thể viết séc, hợp đồng mua lại qua đêm, đô la châu Âu, tài khoản tiền gửi của thị trường tiền tệ, cổ phần trong quỹ hỗ tương của thị trường tiền tệ, tiền gửi tiết kiệm và tiền gửi ngắn hạn.
Cung tiền M21 đã được Hottmaister (1999) lựa chọn nghiên cứu việc xem xét tác động tới lạm phát ở Hàn Quốc; đồng thời nó bao hàm cung tiền M1 cộng với tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn do vậy đã được tác giả sử dụng để xem xét đại diện cho công cụ cung tiền của NHNN trong việc hoạch định các chính sách tiền tệ. Ngồi ra, chỉ tiêu M2 là chỉ tiêu sử dụng khá phổ biến trên thế giới và nguồn dữ liệu dược thống kê và công bố tương đối đầy đủ.
Đồ thị 1: Tình hình cung tiền M2 qua các năm (nghìn tỷ)
M2 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 96 98 00 02 04 06 08 10 12 2.3.4. Lãi suất (DR)
Là lãi suất bình quân liên ngân hàng, kỳ hạn 3 tháng, được xem xét như diễn biến của công cụ lãi suất ngắn hạn trong chính sách tiền tệ của NHNN. Tác giả lựa chọn lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn 3 tháng theo đề xuất nghiên cứu của Osuji Casmir Chinaemerem và Akujuobi, L.E (Ph.D) (2012); hơn nữa xét thấy tính hữu ích, linh hoạt và nhanh chóng của cơng cụ này trong viêc điều tiết lãi suất của hệ thống ngân hàng và từ đó tác động đến việc điều tiết lạm phát; và cuối cùng lãi suất bình quân liên ngân hàng khá thuận tiện và minh bạch, khách quan cho việc triển khai thu thập dữ liệu hơn các công cụ lãi suất tiền gửi của các NHTM.
Đồ thị 2: Tình hình lãi suất qua các năm (%)
1 Quy mơ cung tiền được chia làm nhiều cấp độ như sau: M0: tổng lượng tiền mặt. M0 còn được gọi là tiền cơ sở. M1: bằng tổng lượng tiền mặt (M0) và tiền mà các ngân hàng thương mại gửi tại ngân hàng trung ương. M1 còn được gọi là đồng tiền mạnh. M2: bằng M1 cộng với chuẩn tệ (tiết gửi tiết kiệm có kỳ hạn). M3: bằng M2 cộng với tất cả các khoản tiết kiệm khác gửi tại các tổ chức tín dụng. M4 (ở Anh): bằng M0 cộng với tiền trong tài khoản các loại. Tính thanh khoản theo nghĩa rộng: bằng M3 cộng với các trái phiếu và các khoản đầu tư tín thác.
DR 20 18 16 14 12 10 8 6 4 96 98 00 02 04 06 08 10 12
2.3.5. Tỷ giá danh nghĩa (ER)
Tỷ giá2 được xác định bằng diễn biến của cặp tỷ giá danh nghĩa giữa VND/USD làm đại diện cho một công cụ của chính sách tiền tệ của NHNN. Lý do người viết chọn cặp tỷ giá VND/USD vì tính phổ biến của USD trong giao dịch thương mại, hạch toán ngoại tệ của Việt Nam. Hơn nữa cặp tỷ giá VNĐ/USD có sức ảnh hưởng lớn đến tồn bộ nền kinh tế Việt Nam; thực tiễn cho thấy mỗi lần điều chỉnh cặp tỷ giá này của NHNN chúng ta đều cảm nhận được sự tăng giá của hàng hóa sau đó.
Đồ thị 3: Tình hình tỷ giá qua các năm (VND/USD)
ER 22,000 20,000 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 96 98 00 02 04 06 08 10 12
2.3.6. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)
2 Tỷ giá có 2 loại là tỷ giá danh nghĩa và tỷ giá thực. Tỷ giá danh nghĩa là tỷ giá được sử dụng hàng ngày trong giao dịch trên thị trường ngoại hối chẳng hạn như cặp VNĐ/USD, nó chính là giá của một đồng tiền được biểu thị thông qua đồng tiền khác mà chưa đề cập đến tương quan sức mua hàng hóa và dịch vụ giữa chúng.
Tỷ giá hối đoái thực là tỷ giá danh nghĩa được điều chỉnh bởi tương quan giá cả trong nước và ngoài nước. Khi tỷ giá danh nghĩa tăng hay giảm không nhất thiết phải đồng nghĩa với sự gia tăng hay giảm sức cạnh tranh thương mại quốc tế.
Chỉ số giá tiêu dùng là một chỉ số cơ bản đo lường giá cả hàng hoá dịch vụ và cho biết liệu nền kinh tế có bị lạm phát hoặc giảm phát hay không. Chỉ số giả cả thường rất được quan tâm theo dõi và nó đóng một vai trị quan trọng trong việc đưa ra các quyết định chính sách quan trọng của một quốc gia. Trong đề tài này người viết sử dụng CPI như đại diện cho thông số về lạm phát.
Đồ thị 4: Diễn biến chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam qua các năm (index 1995 = 100)
CPI 240 200 160 120 80 40 96 98 00 02 04 06 08 10 12
2.4. Nội dung các kiểm định
2.4.1. Kiểm định tính dừng
Theo Nguyễn Quang Đơng (2007) trong cuốn Giáo trình Kinh tế lượng nâng cao3, một khái niệm quan trọng trong các quy trình phân tích chuỗi thời gian là tính dừng. Một chuỗi dừng có các đặc điểm sau:
- Thể hiện xu hướng trở lại trạng thái trung bình theo một cách trong đó dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn.
- Có một giá trị phương sai xác định khơng thay đổi theo thời gian.
- Có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan giảm dần khi độ trễ tăng lên.
Nếu một chuỗi dừng thì giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (ở các độ trễ khác nhau) sẽ giống nhau không cần biết ta đang đo lường chúng tại thời
3 Giáo trình Kinh tế lượng – Chương trình nâng cao, Bộ mơn Điều khiển Kinh tế, Khoa toán Kinh tế, Trường đại học Kinh tế Quốc dân, NXB Khoa học và Kỹ Thuật 2007.
điểm nào. Điều này có nghĩa là, các đại lượng này không thay đổi theo thời gian. Một chuỗi dữ liệu như vậy sẽ có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao động xung quanh giá trị trung bình (đo bằng phương sai) sẽ là như nhau. Trong khi đó, nếu một chuỗi thời gian khơng dừng, nó sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai. Có hai lý do quan trọng khi biết một chuỗi thời gian là dừng hay không.
- Thứ nhất, Gujarati (2003) cho rằng nếu một chuỗi thời gian là khơng dừng, chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó chỉ trong khoảng thời gian đang được xem xét. Vì thế, mỗi một mẫu thời gian sẽ mang một tình tiết nhất định. Kết quả là chúng ta khơng thể khái qt hố cho các giai đoạn thời gian khác. Đối với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian khơng dừng như vậy có thể sẽ khơng có giá trị thực tiễn. Vì như chúng ta đã biết, trong dự báo chuỗi thời gian, chúng ta luôn giả định rằng xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì cho các giai đoạn tương lai. Và như vậy, chúng ta khơng thể dự báo được điều gì cho tương lai nếu như bản thân dữ liệu ln ln thay đổi. Hơn nữa, đối với phân tích hồi quy, nếu chuỗi thời gian khơng dừng thì tất cả các kết quả điển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính cổ điển sẽ khơng có giá trị, khơng có ý nghĩa và thường được gọi