Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Kiểm định cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

PHẠM THIÊN BẢO

KIỂM ĐỊNH CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT)

ĐẾN LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp. Hồ Chí Minh - năm 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

PHẠM THIÊN BẢO

KIỂM ĐỊNH CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT)

ĐẾN LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. TRƯƠNG THỊ HỒNG

Tp. Hồ Chí Minh - năm 2015

LỜI CAM ĐOAN

Kính thưa quý thầy cô Trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.

Tôi xin cam đoan bài nghiên cứu: “Kiểm định cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT)

đến lạm phát tại Việt Nam” là công sức và thành quả lao động trí óc của chính tôi: Phạm

Thiên Bảo dưới sự hướng dẫn của PGS. TS. Trương Thị Hồng. Tất cả các số liệu đầu

vào phục vụ cho công tác mô hình hóa vấn đề nghiên cứu cũng như các kết quả kiểm

định, ước lượng được trình bày trong công trình này đều là những giá trị thật. Đồng thời,

tôi xin cam đoan đã tuân thủ một cách đầy đủ, chính xác và nghiêm túc các quy định về

thực hiện Luận văn Thạc sĩ do Viện Đào tạo sau Đại học trực thuộc Trường Đại học

Kinh tế Việt Nam đề ra.

Ký tên

Phạm Thiên Bảo

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ......................................................................................... 1

1.1. Giới thiệu vấn đề nghiên cứu: ............................................................................ 1

1.2. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu: ................................................................... 1

1.3. Mục tiêu/câu hỏi nghiên cứu: ............................................................................. 3

1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu: ................................................................................... 3

1.3.2. Câu hỏi nghiên cứu: ..................................................................................... 3

1.4. Đối tượng và phạm vị nghiên cứu: ..................................................................... 4

1.5. Phương pháp nghiên cứu: ................................................................................... 4

1.6. Kết cấu của luận văn:.......................................................................................... 5

1.7. Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu: ........................................................... 6

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT) ĐẾN LẠM PHÁT ............................................................................................................ 8

2.1. Giới thiệu về Chương 2: ..................................................................................... 8

2.2. Cơ sở lý thuyết về ERPT đến lạm phạt: ............................................................. 9

2.2.1. Định nghĩa cơ bản về tỷ giá hối đoái và lạm phát: ...................................... 9

2.2.1.1. Tỷ giá hối đoái: ..................................................................................... 9

2.2.1.2. Lạm phát: .............................................................................................. 9

2.2.2. Bộ ba bất khả thi: ......................................................................................... 9

2.2.3. Các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ quốc gia: ...................................... 10

2.2.3.1. Kênh lãi suất: ...................................................................................... 11

2.2.3.2. Kênh giá cả tài sản: ............................................................................. 11

2.2.4. Lý thuyết ngang giá sức mua (Purchasing Power Parity - PPP): .............. 16

2.2.4.1. Hình thức tuyệt đối: ............................................................................ 17

2.2.4.2. Hình thức tương đối: ........................................................................... 18

2.3. Lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về ERPT đến lạm phát: .... 19

2.3.1. Định nghĩa về ERPT đến lạm phát: ........................................................... 19

2.3.2. Ba hướng tác động của tỷ giá lên tỷ lệ lạm phát quốc gia: ........................ 19

2.3.2.1. Về tác động trực tiếp: .......................................................................... 19

2.3.2.2. Về tác động gián tiếp: ......................................................................... 19

2.3.2.3. Về tác động từ các dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài: ................. 20

2.3.3. Mức độ và tốc độ của ERPT đến các loại chỉ số giá trong nền kinh tế: .... 20

2.3.4. ERPT đến lạm phát trên bình diện quốc tế: ............................................... 22

2.3.5. Ba hướng tiếp cận vấn đề nghiên cứu hiện nay: ........................................ 23

2.3.6. Điểm lại những công trình nghiên cứu tiêu biêu về vấn đề ERPT đến lạm phát đã được triển khai tại Việt Nam: ..................................................................... 24

CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT) ĐẾN LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM TRONG NHỮNG NĂM GẦN ĐÂY ........................... 31

3.1. Giới thiệu về chương 3: .................................................................................... 31

3.2. Nhìn nhận ban đầu về thực trạng cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát giai đoạn từ năm 2004 đến năm 2014: ................................................................ 32

3.3. Năm 2011: ........................................................................................................ 37

3.3.1. Tình hình biến động tỷ giá năm 2011: ....................................................... 37

3.3.2. Tình hình lạm phát năm 2011: ................................................................... 40

3.4. Năm 2012: ........................................................................................................ 43

3.4.1. Tình hình biến động tỷ giá năm 2012: ....................................................... 43

3.4.2. Tinh hình lạm phát năm 2012: ................................................................... 45

3.5. Năm 2013: ........................................................................................................ 48

3.5.1. Tình hình biến động tỷ giá năm 2013: ....................................................... 48

3.5.2. Tình hình lạm phát năm 2013: ................................................................... 51

3.6. Năm 2014: ........................................................................................................ 53

3.6.1. Tình hình biến động tỷ giá năm 2014: ....................................................... 53

3.6.2. Tình hình lạm phát năm 2014: ................................................................... 56

CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH VÀ PHÂN TÍCH CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT) ĐẾN LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM ................................................................. 61

4.1. Giới thiệu chương 4: ......................................................................................... 61

4.2. Mô hình và phương pháp nghiên cứu: .............................................................. 62

4.2.1. Mô hình tự hồi quy vector (VAR): ............................................................ 62

4.2.2. Mô hình VAR cấu trúc hay SVAR: ........................................................... 63

4.2.3. Hàm phản ứng xung (IRF) và phân rã phương sai (Variance Decomposition): ...................................................................................................... 65

4.3. Quy trình ứng dụng mô hình VAR: .................................................................. 66

4.4. Kiểm định và phân tích ERPT đến lạm phát tại Việt Nam bằng mô hình VAR:

4.4.1. Các biến số trong mô hình VAR: .............................................................. 67

4.4.1.1. Giá dầu (Oil price/Commodity price): ................................................ 67

4.4.1.2. Sản lượng (Output): ............................................................................ 67

4.4.1.3. Cung tiền (Money supply): ................................................................. 67

4.4.1.4. Lãi suất (Interest rate): ........................................................................ 68

4.4.1.5. Giá tiêu dùng (Consumer price index): ............................................... 68

4.4.1.6. Giá nhập khẩu (Import price index): ................................................... 69

4.4.1.7. Tỷ giá hối đoái danh nghĩa (NEER): .................................................. 69

4.4.2. Tính dừng của các chuỗi số liệu: ............................................................... 70

4.4.3. Độ trễ tối ưu cho mô hình VAR: ............................................................... 73

4.4.4. Ước lượng mô hình VAR: ......................................................................... 75

4.4.5. Kiểm định tính phù hợp của mô hình VAR: .............................................. 76

4.4.5.1. Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình VAR: ............... 76

4.4.5.2. Điều kiện vững Eigenvalue: ................................................................ 77

4.4.5.3. Kiểm định tính dừng của các phần dư trong mô hình VAR: .............. 78

4.4.6. Hàm phản ứng xung (IRF): ........................................................................ 79

4.4.7. Hệ số ERPT: .............................................................................................. 82

4.4.8. Phân rã phương sai (Variance Decomposition): ........................................ 83

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN TỔNG QUÁT VỀ CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT) ĐẾN LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ ............. 88

5.1. Giới thiệu chương 5: ......................................................................................... 88

5.2. Những kết luận tổng quát về ERPT đến lạm phát tại Việt Nam: ..................... 89

5.3. Một số khuyến nghị hỗ trợ quản lý kinh tế vĩ mô, kiềm chế lạm phát, bình ổn tỷ giá: 92

5.3.1. Chấp nhận việc áp dụng đại trà các sản phẩm phái sinh trên thị trường ngoại hối của các chủ thể kinh tế: ........................................................................... 92

5.3.2. Nâng cao hiệu quả chi tiêu của Chính phủ: ............................................... 92

5.3.3. Cải thiện nguồn cung ngoại tệ từ những thế mạnh vốn có của quốc gia: .. 93

5.3.4. Đẩy mạnh phát triển công nghiệp sản xuất nhiên liệu: .............................. 94

5.3.5. Tập trung phát triển giáo dục, khoa học nhằm nâng cao năng suất lao động, tạo ra các sản phẩm thay thế tốt cho hàng hóa nhập khẩu: ........................... 95

5.3.6. Kiểm soát, thu hẹp hình thức giao dịch tiền mặt trong xã hội: .................. 96

KẾT LUẬN .................................................................................................................... 99

TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt

Ý nghĩa

Consumer Price Index: Chỉ số giá tiêu dùng

CPI

Exchange rate pass-through: cơ chế truyền dẫn tỷ giá

ERPT

Impulse Response Function: hàm phản ứng xung

IRF

Import Price Index: Chỉ số giá nhập khẩu

IPI

Foreign Direct Investment: Đầu tư trực tiếp nước ngoài

FDI

Nominal Effective Exchange Rate: Tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương

NEER

Ngân hàng thương mại

NHTM

Ngân hàng Trung ương

NHTW

Open Market Operations: hoạt động trên thị trường mở

OMO

Purchasing Power Parity: ngang giá sức mua

PPP

Structural VAR: mô hình VAR cấu trúc

SVAR

Vector Autoregression: mô hình tự hồi quy vector (mô hình VAR)

VAR

World Trade Organization: Tổ chức thương mại thế giới

WTO

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Tổng kết đóng góp quan trọng của các học giả kinh tế trong các nghiên cứu trước đây về vấn đề ERPT đến lạm phát quốc gia ......................................................... 27

Bảng 3.1: Thay đổi so với tháng trước của CPI và tỷ giá hối đoái USD/VND trong giai đoạn từ năm 2004 đến năm 2014 ................................................................................... 32

Bảng 4.1: Tổng hợp tên và ký hiệu của các biến số trong mô hình VAR ..................... 70

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu ....................................... 72

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu sau khi lấy sai phân bậc 1 ........................................................................................................................................ 72

Bảng 4.4: Xác định độ trễ tối ưu cho mô hình VAR ..................................................... 73

Bảng 4.5: Các hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh của mô hình VAR ......................................... 75

Bảng 4.6: Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình VAR ........................... 77

Bảng 4.7: Kiểm định tính dừng của các phần dư trong mô hình VAR .......................... 78

Bảng 4.8: Thay đổi ròng của hai loại chỉ số giá và NEER trước một cú sốc tỷ giá ...... 79

Nguồn số liệu: kết quả tính toán của tác giả trong phần mềm Stata .............................. 80

Bảng 4.9: Hệ số ERPT của hai loại chỉ số giá ............................................................... 82

Bảng 4.10: Phân rã phương sai đối với biến số giá nhập khẩu ...................................... 83

Bảng 4.11: Phân rã phương sai đối với biến số giá tiêu dùng........................................ 84

Bảng 4.12: Các mục tiêu nghiên cứu đã hoàn thành ...................................................... 85

Bảng 4.13: Tóm tắt biến động tích lũy của hệ số ERPT sau mỗi ba tháng .................... 87

Bảng 5.1: Hệ số ERPT của một số quốc gia trên thế giới .............................................. 90

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 2.1: Hệ số ERPT của các loại chỉ số giá ước lượng được tại Việt Nam (trích dẫn trong công trình nghiên cứu năm 2012) .................................................................. 25

Biểu đồ 2.2: Hệ số ERPT tại Việt Nam trước và sau khi hội nhập (trích dẫn trong công trình nghiên cứu năm 2015) .................................................................. 26

Biểu đồ 3.1: Biến động so với tháng trước của CPI và tỷ giá USD/VND giai đoạn từ năm 2004 đến năm 2014 ................................................................................................ 35

Biểu đồ 3.2: Tình hình biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm 2011 .............. 40

Biểu đồ 3.3: Tình hình biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm 2012 .............. 45

Biểu đồ 3.4: Tình hình biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm 2013 .............. 51

Biểu đồ 3.5: Tình hình biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm 2014 .............. 56

Biểu đồ 3.6: Biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) các tháng trong năm giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2014 ............................................................................................... 58

Biểu đồ 4.1: Nghiệm của ma trận liên hợp .................................................................... 77

Biểu đồ 4.2: IRF tích lũy của hai loại chỉ số giá IPI và CPI trước một cú sốc tỷ giá .... 81

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Giới thiệu vấn đề nghiên cứu:

Bài nghiên cứu này trình bày về cơ chế truyền dẫn tỷ giá (Exchange rate pass-

through - ERPT) đến lạm phát - một trong những khía cạnh mới nổi của hệ thống kinh

tế toàn cầu những năm gần đây, đề cập đến những biến động trong giá cả gây ra bởi tác

động của các cú sốc tỷ giá hối đoái. Trong phạm vi bài nghiên cứu, tác giả kỳ vọng sẽ

góp phần làm rõ mối quan hệ đang tồn tại giữa hai biến số vĩ mô này tại Việt Nam. Trong

đó, bao gồm nhiều mặt của vấn đề từ mức độ đến tốc độ truyền dẫn tới các loại chỉ số

giá trong bối cảnh hiện đại ngày nay, cập nhật được những thông tin mới nhất khi quốc

gia đã và đang tiến sâu vào quá trình hợp tác kinh tế toàn cầu. Trên cơ sở tham khảo,

chọn lọc các phương pháp nghiên cứu trước đây, một mô hình VAR đã được tiến hành

và cho ra những thông tin, số liệu hữu ích.

1.2. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu:

Tham gia vào Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) từ ngày 11 tháng 01 năm 2007,

với tiêu chí tự do hóa thương mại, đầu tư, Việt Nam đã có thêm nhiều cơ hội phát triển

khi mà dòng vốn nước ngoài giờ đây mạnh mẽ chảy vào Việt Nam – một thị trường tiềm

năng đang khát vốn với môi trường chính trị pháp lý khá ổn định trong mắt các nhà đầu

tư. Về cơ bản, các doanh nghiệp sẽ được tiếp cận với hàng hóa nhập khẩu ở mức giá thấp

hơn rõ rệt so với trước đây (xét trong điều kiện tỷ giá ổn định) do những hàng rào thuế

quan, những sự bảo hộ của nhà nước đã được bãi bỏ hoặc dần bị cắt giảm. Điều đó đã

làm giảm đi chi phí sản xuất kinh doanh của một bộ phận không nhỏ doanh nghiệp có

nguồn nguyên vật liệu đầu vào phải nhập khẩu. Bên cạnh đó người dân cũng được tiêu

dùng hàng hóa trong sự lựa chọn đa dạng hơn.

Nhưng ở một khía cạnh khác ta thấy việc gia nhập WTO lại là thách thức đối với

Việt Nam: thách thức phải thay đổi hình ảnh một nền kinh tế phi thị trường trong nhận

định của thế giới; thách thức phải đối mặt với những sự cạnh tranh mới khốc liệt hơn từ

bên ngoài quốc gia; và thực sự là thách thức khi các rủi ro của nền kinh tế đều tăng, các

biến số kinh tế vĩ mô cũng trở nên bất ổn hơn do mặt trái của quá trình toàn cầu hóa mà

tiêu biểu nhất chính là tính biến động, bất ổn của tỷ giá ngày càng tăng. Tỷ giá hối đoái

kể từ khi Việt Nam bắt đầu có những nỗ lực chuyển mình để trở thành nền kinh tế thị

trường thực thụ đã dần lộ rõ vai trò trọng yếu của mình trong sự phát triển bền vững của

quốc gia. Và kể từ năm 2007, vai trò ấy lại càng được khẳng định hơn nữa khi mà các

lực bên ngoài quốc gia khiến cho nó chi phối mạnh mẽ, sâu sắc hơn nhiều phương diện

kinh tế - xã hội trong đó có vấn đề lạm phát bằng cơ chế truyền dẫn tỷ giá (Exchange

rate pass-through – ERPT).

Cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát – một vấn đề mới nổi nhưng lại

nhanh chóng thể hiện rõ sự hữu ích và thiết yếu của mình trong công tác ổn định thị

trường, quản lý vĩ mô. Minh chứng là ngày càng có nhiều những công trình khám phá

mối quan hệ giữa hai biến số này được thực hiện bởi các học giả kinh tế khác nhau với

phạm vi nghiên cứu cũng hết sức đa dạng trên toàn cầu. Thấu hiểu cơ chế truyền dẫn tỷ

giá (ERPT) là thấu hiểu được cách thức mà qua đó sự biến động của tỷ giá sẽ tác động

đến lạm phát quốc gia. Cụ thể hơn, nắm bắt được cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) thông

qua các phương pháp định lượng sẽ giúp ta có thể mô hình hóa và ước tính tốc độ, mức

độ cũng như thời gian ảnh hưởng của sự thay đổi tỷ giá lên các chỉ số giá của nền kinh

tế. Đây thực sự là công cụ vô cùng hữu ích hỗ trợ tích cực để các Ngân hàng Trung ương

(NHTW) hoàn thành tốt nhiệm vụ, chức năng của mình đổi với nền kinh tế. Và đối với

các quốc gia mới nổi như Việt Nam hiện nay, khi mà kiềm chế lạm phát luôn là mục tiêu

dành được sự ưu tiên hàng đầu trong công tác điều hành kinh tế thì những thông tin mà

ERPT cung cấp lại càng quan trọng hơn nữa. Nó giúp Chính phủ và các cơ quan chức

năng có thể cân lượng một cách hợp lý các “liều thuốc” cũng như xác định thời điểm

thích hợp tung ra chính sách để giải quyết hiệu quả nhất các vấn đề thực tế đang diễn ra.

Từ bối cảnh thực tế đó kết hợp với những hiểu biết có được trong quá trình học tập,

làm việc cũng như xét thấy tại Việt Nam vẫn còn thiếu các nghiên cứu về vấn để này,

tác giả đã chọn đề tài: “Kiểm định cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát tại

Việt Nam”.

1.3. Mục tiêu/câu hỏi nghiên cứu:

1.3.1. Mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu của tác giả trong bài nghiên cứu này là kiểm định sự tồn tại của cơ chế

truyền dẫn tỷ giá lên hai loại chỉ số giá tiêu biểu, đại diện cho điểm đầu và điểm cuối

trong chuỗi giá cả của một quốc gia đó là: chỉ số giá hàng hóa nhập khẩu và chỉ số giá

hàng hóa cuối cùng tức chỉ số giá tiêu dùng. Quan trọng hơn, trong quá trình mô hình

hóa vấn đề nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành khảo sát, đánh giá về mức độ, tốc độ và sự

khác biệt trong cơ chế truyền dẫn biến động tỷ giá đến các loại chỉ số giá – yếu tố truyền

tải thông tin về lạm phát quốc gia. Hay nói cách khác là:

- 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.

- 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.

- 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.

- Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số kiến nghị thiết thực hỗ trợ quản

lý kinh tế vĩ mô của Việt Nam trong tương lai.

1.3.2. Câu hỏi nghiên cứu:

Thông qua việc áp dụng các công cụ, mô hình kinh tế lượng thích hợp trong phân

tích, kiểm chứng để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra, tác giả kỳ vọng bài viết

sẽ tìm ra câu trả lời cho một số câu hỏi sau đây:

- ERPT đến chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số giá tiêu dùng là một cơ chế truyền

dẫn toàn phần hay một phần?

- Mức độ của ERPT đến các loại giá (chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số giá tiêu

dùng) khác biệt như thế nào?

- Tốc độ của ERPT có đồng nhất giữa hai loại chỉ số giá (chỉ số giá nhập khẩu

và chỉ số giá tiêu dùng) hay không?

1.4. Đối tượng và phạm vị nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu: Đầu tiên là yếu tố khởi nguồn của vấn đề cơ chế truyền

dẫn tỷ giá (ERPT) đến giá cả - tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương (NEER); tiếp theo

là các chỉ số kinh tế vĩ mô mang thông tin liên quan đến lạm phát quốc gia bao gồm: chỉ

số giá nhập khẩu (IPI) và chỉ số giá giá tiêu dùng (CPI). Bên cạnh đó bài nghiên cứu còn

xem xét đến lượng cung tiền, lãi suất, sản lượng, giá dầu trong nền kinh tế. Và dựa trên

các biến số này, tác giả kỳ vọng sẽ mô hình hóa được mối quan hệ nhân quả giữa tỷ giá

và lạm phạt quốc gia.

Về không gian: vấn đề điều tra và lượng hóa cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến

lạm phát trong bài nghiên cứu sẽ được giới hạn trong phạm vi nội bộ Việt Nam và ở cấp

độ tổng thể của nền kinh tế.

Về thời gian: công tác nghiên cứu cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát

sẽ được thực hiện trên nền tảng một bộ các số liệu có liên quan, là giá trị quan sát theo

tháng của các biến số trong mô hình được tập hợp từ tháng 1 năm 2004 đến tháng 12

năm 2014.

Về công cụ nghiên cứu: Tác giả sẽ tận dụng các kiến thức, lý thuyết về lĩnh vực

kinh tế, kết hợp với những khám phá của nhiều học giả đã được thế giới công nhận để

xây dựng nên những lập luận, những lời giải thích cho các hiện tượng cũng như các kết

quả nghiên cứu về cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát. Ngoài ra, các mô hình,

phương pháp kinh tế lượng liên quan đến dữ liệu chuỗi thời gian cùng một số phần mềm

chuyên dụng như Excel, Stata, Eviews, … sẽ được vận dụng thường xuyên như những

công cụ hỗ trợ tính toán quan trọng trong việc lượng hóa vấn đề nghiên cứu.

1.5. Phương pháp nghiên cứu:

Bài viết sử dụng mô hình VAR trong kiểm định, phân tích về cơ chế truyền dẫn tỷ

giá (ERPT) đến lạm phát Việt Nam. Đây là một phương pháp phổ biến, được ứng dụng

rộng rãi bởi nhiều học giả khác nhau trên thế giới trong phần lớn các bài nghiên cứu liên

quan. Theo đó, sau quá trình lượng hóa, mối liên hệ qua lại giữa lạm phát và tỷ giá hối

đoái sẽ được làm rõ trên cơ sở xác định ảnh hưởng và tốc độ của ERPT đến từng loại chỉ

số giá một cách riêng rẽ. Ngoài ra còn cho phép chi tiết hóa cách thức mà các cú sốc

chính sách tiền tệ và cú sốc tỷ giá kết hợp để tạo ra tác động làm thay đổi giá cả quốc

gia.

Về nguồn số liệu và phương pháp xử lý ban đầu: tác giả thu thập chuỗi số liệu thô

của 7 biến số trên tại trang web chính thức của tổ chức IMF (www.imf.org) và Tổng Cục

Thống kê Việt Nam (www.gso.gov.vn). Kế đến lần lượt tiến hành điều chỉnh yếu tố mùa

cho từng chuỗi bằng phương pháp Census X12. Ngoài hai biến sản lượng và lãi suất, các

biến còn lại sẽ tiếp tục được lấy log tự nhiên.

1.6. Kết cấu của luận văn:

Chương 1 Giới thiệu: như vừa thấy ở phần trên, trong chương này, tác giả đã nêu

lên bối cảnh kinh tế quốc gia hiện nay với nhiều thách thức và cơ hội, kết hợp cùng

những lập luận để thể hiện tính cấp thiết của việc nghiên cứu ERPT đến lạm phát tại Việt

Nam. Đồng thời, tác giả cũng đã đề cập đến các mục tiêu cần đạt được; làm rõ về định

hướng, phạm vị nghiên cứu cũng như phương pháp kinh tế lượng cụ thể để tiến hành

kiểm định, phân tích vấn đề.

Chương 2 Cơ sở lý thuyết về cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát: tác

giả sẽ tiến hành trình bày về những lý thuyết học thuật có liên quan kết hợp với việc lược

khảo các công trình nghiên cứu của các học giả đã được cộng đồng kinh tế thế giới công

nhận. Qua đó xây dựng nên nền tảng lý luận của bài viết, hỗ trợ giải thích các hiện tượng

kinh tế trong thực tiễn, các kết quả nghiên cứu trong bài, định hướng, xác định được cách

tiếp cận, phương pháp kinh tế lượng phù hợp với tình hình Việt Nam. Ngoài ra còn góp

phần nhấn mạnh hơn nữa sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu.

Chương 3 Thực trạng cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát tại Việt

Nam trong những năm gần đây: tác giả sẽ trích dẫn những con số thực tế liên quan đến

tình hình lạm phạt và tỷ giá hối đoái thu thập được. Trên cơ sở đó diễn giải một cách

định tính về mối liên hệ nhân quả giữa hai biến số kinh tế vĩ mô này. Và từ đây giúp

người đọc rút ra được một số nhận định sơ lược, phần nào cảm nhận về sự tồn tại của

ERPT đến lạm phát tại Việt Nam.

Chương 4 Kiểm định và phân tích cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát

tại Việt Nam: trong chương này, tác giả sẽ trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu,

mô hình kinh tế lượng được áp dụng trong bài, diễn giải về các biến số tham gia trong

quá trình kiểm định, lượng hóa ERPT đến lạm phát Việt Nam cùng các thông tin về

nguồn dữ liệu và cách thức xử lý. Kế đến là những phân tích, đánh giá vấn đề từ các kết

quả nghiên cứu thu được.

Chương 5 Kết luận tổng quát về cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát

tại Việt Nam và một số khuyến nghị: từ những con số có được sau quá trình mô hình

hóa ERPT đến lạm phát, tác giả sẽ đưa ra kết luận tổng quát về cơ chế này. Đồng thời

nêu lên một số khuyến nghị với kỳ vọng sẽ hữu ích cho công tác quản lý vĩ mô, ổn định

giá cả thị trường trong tương lai khi nền kinh tế Việt Nam ngày càng mở cửa, hội nhập

mạnh mẽ vào xu thế toàn cầu hóa, gắn kết cùng các quốc gia trên thế giới.

1.7. Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu:

Với bài nghiên cứu của mình, tác giả kỳ vọng sẽ khiến sự quan tâm của cộng đồng

kinh tế quốc gia về vấn đề khoa học này được nâng lên một tầm cao mới. Công trình

nghiên cứu được tiến hành trên cơ sở kế thừa có chọn lọc các kiến thức kinh tế, toán học

từ cơ bản đến nâng cao sẽ đem đến những thông tin về cường độ cũng như tốc độ thực

tế của ERPT đến từng loại chỉ số giá, đến lạm phát Việt Nam bằng các chỉ số, hệ số tính

toán có được từ mô hình nghiên cứu đã xây dựng. Qua đó sẽ đưa cơ chế truyền dẫn này

đến gần với các học giả trong nước hơn, khiến họ có được những nhận định chi tiết, cụ

thể cũng như lượng hóa được sự quan trọng, tầm ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đối với

nền kinh tế Việt Nam trong thời đại mới khi đã tham gia WTO, mở cửa hội nhập mạnh

mẽ trên mọi phương diện. Bên cạnh đó, còn đưa ra một công cụ trợ giúp dự đoán biến

động lạm phát hữu ích đối với công tác quản lý vĩ mô. Ngoài ra, bài viết với cái nhìn bao

quát về ERPT đến giá cả trên phạm vi toàn hệ thống kinh tế quốc gia sẽ là tiền đề cho

các nghiên cứu chuyên sâu về cơ chế truyền dẫn này ở mức độ khu vực kinh tế, ngành

nghề, địa bàn trong nội bộ lãnh thổ sau này nhằm hoàn thiện hơn nữa những hiểu biết về

ERPT đến lạm phát Việt Nam từ cấp đơn vị đến cấp tổng thể.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CƠ CHẾ

TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT) ĐẾN LẠM PHÁT

2.1. Giới thiệu về Chương 2:

Như đã trình bày ở phần trên, ERPT đến lạm phát là chuyên đề kinh tế mới nổi,

mang tính toàn cầu và được quan tâm nhiều trong những năm gần đây. Tuy nhiên trên

thực tế, những hiểu biết về vấn đề này đã tồn tại từ rất lâu. Tỷ giá hối đoái xuất hiện khi

đời sống kinh tế xã hội đã phát triển, các hoạt động mua bán không còn bị bó buộc trong

lãnh thổ mỗi quốc gia và con người đã biết sử dụng tiền giấy (hay tín tệ) làm trung gian

trao đổi hàng hóa, sản phẩm cũng như đo lường giá trị của cải, vật chất. Tỷ giá hối đoái

là chất keo kết nối, đưa các nền kinh tế đến gần nhau hơn, góp phần tạo ra sự thuận lợi,

dễ dàng trong thương mại quốc tế. Chính từ lúc đó, tỷ giá hối đoái đã trở thành một trong

những biến số vĩ mô quan trọng nhất của mọi quốc gia trên con đường phát triển hội

nhập, có ảnh hưởng sâu rộng đối với các vấn đề kinh tế trong đó có lạm phát. Những hệ

quả vô hình cũng như hữu hình mà tỷ giá tạo ra đã thôi thúc cộng đồng kinh tế thế giới

không ngừng tìm hiểu, giải thích để có thể quản lý kinh tế tốt hơn. Từ đó đã cho ra các

học thuyết, lý luận thiết thực cũng như các khám phá mới từ nghiên cứu thực nghiệm,

giúp nhân loại hoàn thiện hơn nữa những hiểu biết về các vấn đề xoay quanh tỷ giá và

lạm phát. Đồng thời là cơ sở vững chắc cho nghiên cứu về sau. Do vậy trong chương

này, tác giả sẽ tiến hành trình bày về những lý thuyết học thuật có liên quan kết hợp với

việc lược khảo một số công trình nghiên cứu của các học giả đã được cộng đồng kinh tế

thế giới công nhận. Qua đó giúp người đọc có được một vài nhận định sơ lược về ERPT

đến lạm phát, xây dựng nên nền tảng lý luận của bài nghiên cứu, hỗ trợ giải thích các

hiện tượng kinh tế trong thực tiễn, các kết quả nghiên cứu trong bài viết, định hướng,

xác định được hướng tiếp cận, phương pháp kinh tế lượng phù hợp với tình hình Việt

Nam. Ngoài ra còn góp phần nhấn mạnh hơn nữa sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu.

2.2. Cơ sở lý thuyết về ERPT đến lạm phạt:

2.2.1. Định nghĩa cơ bản về tỷ giá hối đoái và lạm phát:

2.2.1.1. Tỷ giá hối đoái:

“Tỷ giá hối đoái là hệ số quy đổi của một đồng tiền nước này sang đồng tiền khác.

Hay cách khác, tỷ giá hối đoái là giá cả đơn vị tiền tệ của một nước được biểu hiện bằng

khối lượng các đơn vị tiền tệ nước ngoài.” (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008, trang

316).

2.2.1.2. Lạm phát:

“Lạm phát là hiện tượng tiền trong lưu thông vượt quá nhu cầu cần thiết làm cho

chúng bị mất giá, giá cả của hầu hết các loại hàng hóa tăng lên đồng loạt.” (Sử Đình

Thành và cộng sự, 2008, trang 150).

“…, khi tính mức độ lạm phát, các nhà kinh tế sử dụng chỉ số giá cả. Chỉ số giá cả

thường được sử dụng nhất là chỉ số giá tiêu dùng (consumer price index – CPI). Chỉ số

này phản ánh mức thay đổi giá cả của một giỏ hàng hóa tiêu dùng so với năm gốc cụ thể.

Thông thường các nhóm chính trong giỏ hàng hóa là thực phẩm, quần áo, nhà cửa, chất

đốt, vận tải và y tế.” (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008, trang 150).

“Ngoài chỉ số tiêu dùng được sử dụng rộng rãi nhất để tính chỉ số lạm phát, người

ta còn sử dụng các chỉ số giá khác như chỉ số giá cả sản xuất, chỉ số “giảm lạm phát

GDP”. Chỉ số “giảm lạm phát GDP” đo lường sự khác biệt giữa GDP theo giá hiện hành

và giá cố định cùng các thành phần của nó.” (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008, trang

150).

2.2.2. Bộ ba bất khả thi:

“Bộ ba bất khả thi là lý thuyết rất phổ biến trong kinh tế được phát triển bởi Robert

Mundell và Marcus Fleming vào thập niên 1960. Bộ ba bất khả thi có thể phát biểu như

một định đề: một quốc gia không thể đồng thời đạt được tỷ giá cố định, hội nhập tài

chính và độc lập tiền tệ. Diễn đạt định đề này trong sách giáo khoa thông thoáng hơn,

theo đó một quốc gia chỉ có thể lựa chọn cùng một lúc đồng thời hai trong ba mục tiêu

là độc lập tiền tệ, ổn định tỷ giá và hội nhập tài chính.” (Trần Ngọc Thơ và cộng sự,

2011, trang 265).

“Ổn định tỷ giá và hội nhập tài chính được kết hợp bằng cách lựa chọn chế độ tỷ

giá cố định nhưng phải từ bỏ độc lập tiền tệ. Điều này có nghĩa chính phủ đã mất đi một

công cụ để điều chỉnh lãi suất trong nước độc lập với lãi suất nước ngoài.

Độc lập tiền tệ và hội nhập tài chính được kết hợp bằng cách lựa chọn chế độ tỷ

giá thả nổi nhưng phải từ bỏ mục tiêu ổn định tỷ giá. Với lựa chọn này, chính phủ

(NHTW) được quyền tự do ấn định lãi suất nhưng đổi lại tỷ giá phải vận hành theo những

nguyên tắc của thị trường.

Ổn định tỷ giá và độc lập tiền tệ được kết hợp bằng cách lựa chọn thị trường vốn

đóng. Lựa chọn này có nghĩa chính phủ phải thiết lập kiểm soát vốn. Khi có kiểm soát

vốn, mối liên hệ giữa lãi suất và tỷ giá sẽ bị phá vỡ.” (Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2011,

trang 266).

2.2.3. Các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ quốc gia:

Trong kỷ nguyên hiện đại ngày nay, Chính sách tiền tệ luôn là “thần dược” hữu

hiệu, hỗ trợ tích cực để NHTW và Chính phủ mọi quốc gia giải quyết các vấn đề hóc

búa, những câu hỏi lắc léo được đặt ra trong quá trình quản lý vĩ mô. Bằng cách điều tiết

quy mô cung cầu tiền tệ tương thích theo từng giai đoạn thăng trầm cụ thể của nền kinh

tế thông qua những biến số chuyên dụng như: lãi suất (i), các mức tỷ lệ dự trữ bắt buộc(d),

hoạt động mua bán các loại chứng khoán trên thị trường mở (Open Market Operations -

OMO), … Chính sách tiền tệ song hành cùng chính sách tài khóa quốc gia góp phần hiện

thực hóa các chủ trương, kế hoạch của Nhà nước trong việc duy trì sự ổn định kinh tế,

đảm bảo các hoạt động sản xuất, đầu tư luôn diễn ra nhịp nhàng, đều đặn với cường độ

hợp lý theo từng thời kỳ. Qua đó thực hiện các mục tiêu kiểm soát lạm phát, an ninh tiền

tệ, gia tăng thêm việc làm, phát triển kinh tế bền vững. Đồng thời là “chiếc khiên” linh

hoạt giúp hạn chế những tổn thất, thiệt hại xã hội do các cuộc khủng hoảng tài chính –

tiền tệ gây ra.

Tuy nhiên, phân tích chuyên sâu hơn có thể thấy, dường như Chính sách tiền tệ có

phần ưu việt hơn đôi chút bởi cách thức thực hiện tương đối dễ dàng, ít nhất là khi so

sánh với Chính sách tài khóa. Nguyên nhân là do Chính sách tài khóa luôn được Chính

phủ và Nhà nước đặt trong nỗi đắn đo về sự phản hồi của người dân trước những thay

đổi về mức thuế hay nguy cơ bị hạ bậc tín nhiệm quốc gia và rủi ro nợ công do tăng

cường chi tiêu Chính phủ. Mặt khác, tốc độ tác động của Chính sách tiền tệ cũng nhanh

hơn. Đồng thời, nó còn cho phép tạo ra những “liều lượng” điều tiết vĩ mô rất đa dạng

từ thấp đến cao – một điều mà Chính sách tài khóa khó có thể làm được (vì các cú sốc

tăng/giảm thuế hay chi tiêu công thì luôn tạo những biến động rất lớn trong quốc gia do

tầm ảnh hưởng sâu rộng của hai biến số này trong hệ thống kinh tế).

Tại các quốc gia, tác động của chính sách tiền tệ có thể được truyền dẫn thông qua

những kênh sau đây:

2.2.3.1. Kênh lãi suất:

Một chính sách tiền tệ nới lỏng khi được triển khai sẽ khuếch đại quy mô cung tiền

(M ↑) kết hợp với lượng cầu tiền theo quy luật thị trường sẽ làm lãi suất thực trong nền

kinh tế hạ nhiệt (i ↓) tức là làm giảm chi phí sử dụng vốn nói chung. Qua đó tạo điều

kiện thuận lợi để các cá nhân và tổ chức kinh tế dễ dàng tiếp cận với các khoản tín dụng

và sẽ tăng cường vay vốn, đáp ứng những nhu cầu chi tiêu phục vụ đời sống (C ↑) cũng

như đầu tư sinh lợi (I ↑). Hệ quả là tổng cầu gia tăng, đồng thời mở rộng quy mô sản

lượng quốc gia (Y ↑). Tương tự như vậy, cơ chế truyền dẫn sẽ diễn ra theo chiều hướng

ngược lại khi chính sách tiền tệ thắt chặt được thực hiện. Cũng cần nói thêm rằng, kênh

truyền dẫn này có thực sự hiệu quả hay không là tùy vào mức độ hoàn thiện của thị

trường tiền tệ và thị trường vốn (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008).

2.2.3.2. Kênh giá cả tài sản:

Bên cạnh giá của tiền tệ (lãi suất), còn có ba hình thức giá tài sản mà thông qua đó

hình thành ba kênh truyền dẫn Chính sách tiền tệ cũng không kém phần trọng yếu đối

với hệ thống kinh tế quốc gia. Thứ nhất là tỷ giá hối đoái, thứ hai là giá chứng khoán và

cuối cùng là giá bất động sản (Mishkin, 2004).

 Tỷ giá hối đoái:

+ Chi phối cán cân thương mại: Trong nền kinh tế mở hiện đại, tỷ giá hối đoái

luôn tồn tại xuyên suốt, len lỏi, tác động đến mọi phương diện của hoạt động giao thương

giữa một quốc gia và phần còn lại của thế giới. Biến số này chi phối mạnh mẽ các mức

giá cả của hàng hóa xuất nhập khẩu, là căn nguyên của những biến động giá cả nội địa

về sau - điều mà có thể làm thay đổi lượng cung cầu trên thị trường. Bên cạnh đó, nó còn

trực tiếp tác động lòng tin người dân và rủi ro tổn thất vốn trong hoạt động đầu tư quốc

tế. Chính vì thế mà tỷ giá hối đoái – cầu nối giữa các đồng tiền trên thế giới đã trở thành

một trong những kênh truyền dẫn Chính sách tiền tệ quan trọng (ảnh hưởng chủ yếu lên

cán cân thương mại) theo một cơ chế truyền dẫn được khái quát như sau: với Chính sách

tiền tệ nới lỏng, Chính phủ sẽ tạo ra một sự tăng trưởng trong cung tiền (M ↑), tạo ra sự

dư thừa tiền tệ xét trong mối tương quan với cầu tiền so với thời điểm trước dẫn đến

đồng nội tệ bị giảm giá hay tỷ giá hối đoái tăng (E ↑). Đến lượt mình, tỷ giá tăng tạo ra

lợi thế cạnh trạnh trên trường quốc tế cho hàng hóa trong nước vì giá cả đã trở nên rẻ

hơn so với hàng hóa nước ngoài khi quy ra ngoại tệ. Kết quả là hoạt động xuất khẩu sẽ

được đẩy mạnh trong khi nhập khẩu nói chung lại bị kiềm chế bởi trên mỗi đơn vị hàng

hóa ngoại nhập, giờ đây các chủ thể trong nước phải chi một lượng tiền tệ lớn hơn hay

nói cách khác là xuất khẩu ròng tăng (NX ↑) tạo ra sự tăng trưởng trong tổng cầu và sản

lượng quốc gia (Y ↑) dẫn đến những thay đổi về giá cả của nền kinh tế. Quay lại với hoạt

động nhập khẩu, sự gia tăng của tỷ giá hối đoái sẽ kéo giá nhập khẩu quy nội tệ tăng lên.

Đối với các doanh nghiệp cần có nguồn đầu vào ngoại nhập để phục vụ quá trình tạo ra

sản phẩm, điều này đồng nghĩa với việc quy mô chi phí sản xuất sẽ trở nên lớn hơn. Do

đó làm mức giá cả đầu ra bị đẩy lên cao. Tương tự như vậy, sự tăng giá của các hàng hóa

nhập khẩu phục vụ đời sống cũng sẽ góp phần tạo ra sự gia tăng mức giá trên thị trường

hàng tiêu dùng nói chung. Kết hợp với nhau, tất cả những điều này sẽ dẫn đến những

nhiễu động trong tình hình lạm phát quốc gia (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008).

+ Chi phối bảng cân đối kế toán doanh nghiệp: cũng trong trường hợp Chính sách

tiền tệ nới lỏng được áp dụng, tỷ giá hối đoái theo cơ chế vừa đề cập sẽ tăng lên (E ↑),

tạo thêm gánh nặng nợ cho các tổ chức kinh tế có tồn tại những khoản tín dụng bằng

ngoại tệ đóng vai trò là một phần cấu thành nên nguồn vốn trên bảng cân đối kế toán

(khi quy về nội tệ) khiến cho giá trị tài sản ròng suy giảm (NW ↓). Điều này đồng nghĩa

với sự giảm sút về uy tín cũng như khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng trên thị trường

của các tổ chức này bởi người cho vay lo ngại về sự bất ổn tài chính và rủi ro vỡ nợ của

bên vay. Từ đó tạo ra sự cản trở đối với hoạt động đầu tư (I ↓), làm giảm khả năng phát

triển của nền kinh tế (Y ↓) (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008).

 Giá chứng khoán:

+ Chi phối hoạt động đầu tư: theo quy luật của mình, chính sách tiền tệ nới lỏng

tất yếu sẽ khiến lãi suất suy giảm (i ↓). Lúc này, đối với các nhà đầu tư việc rót vốn vào

các loại cổ phiếu sẽ “lý tưởng” hơn so với các loại trái phiểu có mức lãi suất được quy

định cụ thể. Trong bối cảnh đó, các tổ chức kinh tế khi tung ra thị trường cổ phiểu mới

để huy động vốn sẽ dễ dàng bán được với mức giá cao, thu được nhiều vốn huy động

hơn thời điểm trước với cùng một lượng cổ phiếu phát hành. Và đến khi một lượng tiền

mới có mức giá cao hơn được bổ sung vào nguồn vốn đang tồn tại, điều đó sẽ góp phần

đẩy giá trị thị trường của doanh nghiệp tăng lên (q ↑). Ở đây tác giả cũng xin được nói

rõ hơn về chỉ số q. Chỉ số q ở đây theo mô hình q-Tobin (1969) là thương số giữa giá trị

vốn hóa thị trường và chi phí thay thế vốn (tức là chi phí để hình thành các tài sản, công

cụ mới khi các công cụ, tài sản cũ đã được khai thác hết khả năng sử dụng) (Tobin,

1969).Vì vậy, nếu q tăng cao tức là doanh nghiệp sẽ có nguồn tài chính dồi dào hơn so

với chi phí cần thiết để thay thế vốn. Qua đó không những hỗ trợ tái hình thành các tài

sản, công cụ mà còn có cơ hội thuận tiện để tài trợ thêm cho các dự án mở rộng quy mô

sản xuất, nâng cao năng suất, gia tăng tài sản, tức là đẩy mạnh đầu tư (I ↑) làm tăng sản

lượng quốc gia (Y ↑) (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008).

+ Chi phối bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp: như vừa đề cập ở phần trên

chính sách tiền tệ nới lỏng có thể làm tăng tính hấp dẫn của cổ phiếu phát hành, thể hiện

qua sự tăng cao của giá bán các loại chứng khoán này trên thị trường (Ps ↑), làm cho giá

trị ròng của doanh nghiệp trở nên lớn hơn (NW ↑). Yếu tố này sẽ củng cố uy tín, chất

lượng của doanh nghiệp trên thị trường, dễ dàng tiếp cận với các khoản tín dụng, tăng

khả năng vay nợ (L ↑) hỗ trợ tích cực cho các hoạt động đầu tư (I ↑) và kết quả cuối cùng

là sản lượng sẽ tăng (Y ↑) (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008).

+ Tác động quy mô “nguồn tài lực trọn đời” của các cá nhân/hộ gia đình: theo

mô hình chu kỳ cuộc sống (Ando and Modigliani, 1963) thì mức tiêu dùng của các cá

nhân/hộ gia đình chịu ảnh hưởng trực tiếp và chủ yếu bởi “nguồn tài lực trọn đời”.

“Nguồn tài lực trọn đời” được cấu thành bởi nhiều thành tố trong đó tiêu biểu, thường

thấy nhất là các tài sản tài chính hay cụ thể hơn là các cổ phiếu, trái phiếu. Trên cơ sở

đó, khi Chính sách tiền tệ nới lỏng làm các chứng khoán đang thuộc sở hữu của cá

nhân/hộ gia đình dần có giá hơn thì quy mô “nguồn tài lực trọn đời” của các chủ thể kinh

tế này cũng được nâng lên đáng kể (W ↑), khiến họ mạnh dạn hơn trong tiêu dùng (C ↑).

Hệ quả là sản lượng sẽ tăng (Y ↑) (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008).

 Giá bất động sản:

+ Chi phối hành vi chi tiêu cho bất động sản: Khi áp dụng chính sách tiền tệ nới

lỏng, Chính phủ sẽ khiến lãi suất trong nền kinh tế hạ nhiệt (i ↓), tức là chi phí sử dụng

vốn nói chung cũng như chi phí sử dụng vốn nhằm mục đích liên quan đến bất động sản

nói riêng (các nhà đầu tư dùng vốn để xây dựng, kinh doanh các dự án nhà hay các cá

nhân sử dụng vốn để mua sắm bất động sản phục vụ nhu cầu sinh hoạt đời sống) giảm.

Khi đó cầu về bất động sản trên thị trường tăng, đẩy giá bất động sản tăng lên (Ph ↑). Giá

bất động sản nóng hơn còn là do các nhà đầu tư tăng chi tiêu xây dựng các dự án để đáp

ứng sức mua của thị trường làm chi phí đầu vào hình thành bất động sản gia tăng dẫn

đến đầu ra cũng tăng theo. Thị trường bất động sản sôi động hơn nhìn chung sẽ đem đến

lợi nhuận nhiều hơn cho các doanh nghiệp xây dựng làm các tổ chức này lại càng đẩy

mạnh hơn nữa nhu cầu vay vốn để tiếp tục đầu tư. Tóm lại chi tiêu cho bất động sản sẽ

tăng (H ↑), dẫn đến tổng sản lượng trong nền kinh tế tăng (Y ↑) (Sử Đình Thành và

cộng sự, 2008).

+ Tác động đến sự “sung túc” của các cá nhân/hộ gia đình: Bất động sản là một

trong thành phần quan trọng trong danh mục đầu tư của các cá nhân/hộ gia đình. Vì vậy,

tương tự như tác động của giá chứng khoán lên “nguồn tài lực trọn đời”, chính sách tiền

tệ nới lỏng sẽ đẩy giá bất động sản được nâng lên (Ph ↑) cũng sẽ làm các chủ thể kinh tế

này trở nên “sung túc” hơn, khiến họ mạnh dạn hơn khi chi tiêu dùng (C ↑) làm tăng sản

lượng quốc gia (Y ↑) (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008).

+ Tác động đến quy mô tài sản, nguồn vốn của các tổ chức Tài chính-Ngân

hàng: thực tiễn, khi tiến hành cấp tín dụng cho nền kinh tế, trong phần lớn các trường

hợp, Ngân hàng đều yêu cầu người vay phải có tài sản bảo đảm. Và dễ thấy rằng bất

động sản là tài sản thường được sử dụng nhất để thế chấp cho các khoản vay. Do đó khi

Chính sách tiền tệ nới lỏng được triển khai (M ↑) kéo theo là sự nóng lên của giá trị bất

động sản (Ph ↑) tức là tăng khả năng bảo đảm của tài sản. Điều này sẽ khiến quy mô vốn

vay được tung ra trên thị trường trở nên lớn hơn, phục vụ đắc lực cho hoạt động tiêu

dùng và đầu tư ( C ↑, I ↑). Ngoài ra còn làm tăng giá trị ròng của các định chế tài chính

(NWb ↑). Qua đó sẽ cải thiện được sản lượng quốc gia (Y ↑) (Sử Đình Thành và cộng

sự, 2008).

Trên đây là cách thức cũng như quá trình mà chính sách tiền tệ tác động lên sản

xuất và giá cả trong nền kinh tế (Sử Đình Thành và cộng sự, 2008).

Về cơ bản, lãi suất là “cánh tay đắc lực” truyền dẫn những thông tin, mục tiêu được

Chính phủ, NHTW hàm chứa bên trong Chính sách tiền tệ đến hệ thống kinh tế, là chiếc

cầu nối, trung chuyển các cú sốc Chính sách tiền tệ để tạo ra sự tác động lên những biến

số vĩ mô nhằm dẫn dắt thị trường đi đúng định hướng và phát triển bền vững. Tuy nhiên,

đối với những nền kinh tế mới nổi và trong giai đoạn “giao mùa” chuyển đổi cơ chế (tiêu

biểu như Việt Nam) – nơi mà hệ thống tài chính chưa thật sự hoàn thiện, ý thức người

dân về những hạn chế của việc sử dụng tiền mặt trong lưu thông chưa cao, … thì “sức

mạnh” của công cụ lãi suất đã bị suy yếu đi nhiều, khiến kênh truyền dẫn này kém hiệu

quả. Thay vào đó, tỷ giá hối đoái đã trở thành tác nhân trọng yếu trong sự truyền dẫn các

cú sốc chính sách tiền tệ đến sản lượng quốc gia và giá cả (Bhattacharya et al., 2011;

Catao and Pagan, 2009; Mashat and Billmeier, 2007; Norris and Floerkemeier, 2006)

tức là ERPT đến giá cả. Vì vậy, tại Việt Nam hiện nay, tất yếu phải kiểm định vấn đề

liệu rằng việc duy trì sự bình ổn của tỷ giá có thể hạn chế, kiểm soát được các biến động

về giá gây bất lợi cho kinh tế quốc gia hay không?

2.2.4. Lý thuyết ngang giá sức mua (Purchasing Power Parity - PPP):

Như vậy, sự biến động tỷ giá hối đoái bằng những cách thức riêng có của mình sẽ

tạo ra ảnh hướng đến tình hình giá cả quốc gia. Tuy nhiên đó cũng chỉ là một mặt của

vấn đế, chuyên đề kinh tế này vẫn chưa đến hồi kết khi mà một thắc mắc khác được đưa

ra: Có hay không sự ảnh hưởng của tỷ lệ lạm phát lên tỷ giá hối đoái? Đáp án là có. Đây

cũng là câu trả lời của nhà kinh tế học Gustav Cassel khi đưa ra lý thuyết ngang giá sức

mua (Purchasing Power Parity – PPP) vào năm 1920.

Lý thuyết này bắt nguồn từ quy luật một giá cho rằng: mức giá của cùng một loại

sản phẩm tại hai quốc gia tuy rằng khác nhau về hình thức (đơn vị tính, độ lớn của mức

giá) do sử dụng hai loại tiền tệ khác nhau để lượng hóa giá trị nhưng khi quy về một

thước đo chung theo tỷ lệ chuyển đối hiện hành thì phải có giá trị bằng nhau. Trong

trường hợp điều đó không xảy ra, hoạt động kinh doanh chệnh lệch giá sẽ đóng vai trò

như công cụ điều tiết hữu hiệu, điều chỉnh theo chiều hướng: làm tăng giá trện thị trường

có mức giá thấp ban đầu (do cầu trên thị trường này tăng lên nhằm phục vụ cho hoạt

động bán lại trên thị trường có giá hấp dẫn hơn) ngược lại làm giảm giá trên thị trường

có giá cao trước đó (do một lượng lớn hàng hóa giá rẻ được đưa vào thị trường này dẫn

đến cung lớn hơn cầu). Quá trình này diễn ra liên tục và sẽ kết thúc khi sự cân bằng của

quy luật một giá được thiết lập trở lại (Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2011).

Nếu đặt PA

1 và PA

2 lần lượt là giá của sản phẩm A tại quốc gia 1 và quốc gia 2

(trong đó đồng tiền của quốc gia 1 là nội tệ; đồng tiền quốc gia 2 là ngoại tệ) và S1/2(PPP)

là tỷ lệ chuyển đổi giữa hai đồng tiền hay tỷ giá hối đoái thì:

S1/2(PPP)* PA

2 = PA

1 hay S1/2(PPP) = PA

1 / PA

2

Trên nền tảng đó, hai hình thức của lý thuyết ngang giá sức mua đã được hình thành

bao gồm: hình thức tuyệt đối và hình thức tương đối.

2.2.4.1. Hình thức tuyệt đối:

Với giả định thế giới chỉ tồn tại hai quốc gia và không tồn tại chi phí vận chuyển

hay hàng rào thuế quan cùng các hạn ngạch, Gustav Cassel cho rằng mức giá chung hay

một rổ hàng hóa tương đương nhau trong hai nền kinh tế khác nhau khi quy về cùng một

loại tiền tệ theo tỷ lệ chuyển đổi hiện hành phải có giá trị bằng nhau. Nói cách khác, sức

mua của hai đồng tiền phải ngang nhau. Như vậy, với giá tính bằng ngoại tệ của một rổ

hàng hóa tại nước ngoài khi chuyển đổi thành nội tệ, người ta vẫn có thể mua được một

rổ hàng hóa với thành phần và quy mô tương tự như thế ở trong nước. Tỷ lệ chuyển đổi

đó gọi là tỷ giá hối đoái ngang giá sức mua (S(PPP)). Nếu gọi PA và PB lần lượt là mức

giá chung của hai quốc gia A và B (đồng tiền của quốc gia A đóng vai trò là nội tệ và

của quôc gia B là ngoại tệ) thì:

SA/B(PPP)* PB = PA hay SA/B(PPP) = PA / PB

Thế nhưng khi lạm phát diễn ra với tỷ lệ không giống nhau tại 2 quốc gia (IA ≠ IB)

PPP sẽ không còn tồn tại nữa:

SA/B ≠ PA(1+IA) / PB(1+ IB)

Giả định rằng (IA > IB). Lúc này, hàng hóa trong nước dần trở nên kém hấp dẫn do

giá đã tăng cao so với hàng hóa ngoài quốc gia, khiến lượng cầu nội tệ phục vụ mục đích

mua hàng hóa của người nước ngoài giảm xuống tức là thu hẹp quy mô xuất khẩu. Trong

khi đó, hoạt động nhập khẩu lại được đẩy mạnh bởi người dân trong nước tìm đến hàng

hóa nước ngoài với giá rẻ tương đối, kéo theo sự gia tăng của cầu ngoại tệ. Kết quả là

đồng nội tệ dần suy yếu biểu hiện ở sự tăng lên của tỷ giá hối đoái (SA/B ↑) đến một mức

nào đó mà PPP được tái thiết lập và S(PPP) lại xuất hiện. Vì vậy dù cho lạm phát tại

nước ngoài có thấp hơn nhưng khi giá hàng nhập khẩu được quy về nội tệ tại mức tỷ giá

ngang bằng sức mua mới thì vẫn có một mức tăng tuyệt đối bằng với mức tăng giá của

hàng hóa trong nước so với trước kia (Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2011).

2.2.4.2. Hình thức tương đối:

Đến gần với thực tế hơn, hình thức này thừa nhận rắng có sự tồn tại của chi phí vận

chuyển và hàng rào thuế quan làm mức giá chung tại hai quốc gia khi quy về một đồng

tiền chung có thể khác biệt. Tuy nhiên tỷ lệ biến động của giá cả hai nước phải giống

nhau khi lạm phát diễn ra. Tức là:

(1+IB)*(1+eA/B) = (1+IA)

Trong đó: eA/B là phần trăm biến động của tỷ giá hối đoái do sự chênh lệch lạm phát

ở hai vùng lãnh thổ.

Và khi PPP được tái thiết lập trong hình thức tương đối này, người dân nội địa sẽ

cảm thấy rằng việc mua hàng trong nước hay nước ngoài đều là như nhau vì giá của hàng

hóa hai quốc gia đều tăng lên với cùng một tỷ lệ.

Ngoài ra, hình thức tương đối của PPP còn có thể được viết dưới dạng:

eA/B = (1+IA) / (1+IB) – 1

Đây chính là một trong những ứng dụng của lý thuyết PPP là dự báo biến động của

tỷ giá hối đoái trong tương lại với quy luật lạm phát quốc gia nào lớn hơn thì đồng tiền

quốc gia đó sẽ dần mất giá trong tương lai (Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2011).

Như vậy, lý thuyết ngang giá sức mua (PPP) đã ít nhiều góp phần làm hoàn thiện

hơn hệ thống kiến thức liên quan đến mối quan hệ giữa hai biến số kinh tế vĩ mô quan

trọng bậc nhất là lạm phát và tỷ giá hối đoái, đưa ra những diễn giải thuyết phục về chiều

ngược lại của vấn đề ERPT đến lạm phát (Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2011).

2.3. Lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về ERPT đến lạm

phát:

2.3.1. Định nghĩa về ERPT đến lạm phát:

Đầu tiên, cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến giá cả có thể được định nghĩa là tỷ

lệ % biến động trong giá nhập khẩu quy nội tệ gây ra bởi 1% thay đổi trong tỷ giá hối

đoái danh nghĩa giữa hai đồng tiền của quốc gia xuất khẩu và nhập khẩu (Campa and

Goldberg, 2002; Goldberg and Knetter, 1997).

Tuy nhiên, ở một góc nhìn tổng quát hơn, không chỉ đề cập đến sự biến động giá

nhập khẩu, định nghĩa về ERPT đến giá cả còn hàm ý là tỷ lệ % biến động của các chỉ

số giá khác trong hệ thống kinh tế như giá hàng hóa trung gian hay giá hàng hóa cuối

cùng (tương ứng đại diện cho chỉ số giá sản xuất, chỉ số giá bán lẻ hay chỉ số gia tiêu

dùng), … gây ra bởi 1% thay đổi của tỷ giá hối đoái danh nghĩa (Bhattacharya et al.,

2011).

2.3.2. Ba hướng tác động của tỷ giá lên tỷ lệ lạm phát quốc gia:

Để hiện thực hóa các lý thuyết, xác định một cách rõ ràng có những cách thức mà

theo đó sự thay đổi của tỷ giá có thể tác động đến giả cả của nền kinh tế, nhiều nghiên

cứu đã được tiến hành và kết quả đã cho thấy được có ba hướng tác động chính của tỷ

giá lên giá cả hay lạm phát quốc gia là: tác động trực tiếp; tác động gián tiếp và tác động

của dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (Dobrynskaya and Levando, 2005; Lafleche,

1996).

2.3.2.1. Về tác động trực tiếp:

Những biến động của tỷ giá sẽ làm cho giá của các hàng hóa nhập khẩu (bao gồm

cả hàng hóa đầu vào phục vụ cho quá trình sản xuất và hàng hóa được người tiêu dùng

cuối cùng tiêu thụ) khi quy về nội tệ tính chung trong nền kinh tế biến động

(Dobrynskaya and Levando, 2005; Lafleche, 1996).

2.3.2.2. Về tác động gián tiếp:

Tỷ giá biến động sẽ gián tiếp ảnh hưởng đến các yếu tố cấu thành tổng cầu và lương

như đầu tư (I), khả năng vay nợ (L), xuất khẩu ròng (NX) như đã đề cập ở phần lý thuyết

về các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ quốc gia, qua đó sẽ gây ra những thay đổi về

giá (Dobrynskaya and Levando, 2005; Lafleche, 1996).

2.3.2.3. Về tác động từ các dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài:

Sự gia tăng trong tỷ giá hối đoái sẽ làm giá lao động trong nước tính bằng ngoại tệ

giảm xuống. Đây thực sự là một lợi thế kinh tế rất lớn, hấp dẫn các doanh nghiệp nước

ngoài, thu hút họ tiến hành cung cấp các nguồn vốn đầu tư trực tiếp (FDI), đặt những cơ

sở, dây truyền sản xuất tại quốc gia có đồng tiền bị mất giá. Một mặt là để tận dụng được

nguồn nhân lực giá rẻ (khi quy ra ngoại tệ) tạo ra sản phẩm với giá thành cạnh trạnh.

Mặt khác giúp các doanh nghiệp nước ngoài có được những “nội ứng” trên lãnh thỗ của

nước nhập khẩu, cho phép ổn định, tăng trưởng thị phần xuất khẩu của họ vào nước này.

Ngoài ra còn có thể đem các sản phẩm được sản xuất từ đây phấn phối đến những thị

trường lân cận khác một cách dễ dàng, thuận lợi với chi phí vận chuyển thấp. Cũng trong

bối cảnh tỷ giá gia tăng làm suy giảm phần nào lượng hàng hóa nhập khẩu, các doanh

nghiệp trong nước sẽ nỗ lực hơn nữa trong việc cải tiến sản xuất, nâng cao năng suất để

cung cấp nhiều sản phẩm với chất lượng tốt hơn thay thế cho hàng nhập khẩu bị thiếu

hụt, đáp ứng kịp thời nhu cầu của thị trường trong nước. Nói chung là đầu tư sẽ tăng (I

↑) làm tổng cầu tăng (Y ↑) kế đến gây ra các tác động đến giá cả thị trường (Dobrynskaya

and Levando, 2005; Lafleche, 1996).

2.3.3. Mức độ và tốc độ của ERPT đến các loại chỉ số giá trong nền kinh tế:

Trên phương diện lý thuyết, ERPT đến giá sẽ là một điều vô nghĩa nếu người bán

(quốc gia xuất khẩu) sử dụng đồng tiền của người mua (quốc gia nhập khẩu, đóng vai

trò là thị trường tiêu thụ cuối cùng) làm công cụ để đo lường giá trị sản phẩm hay còn

được gọi là định giá LCP (Local currency pricing). Khi đó dù cho các lực trong nền kinh

tế của quốc gia nhập khẩu tác động qua lại làm ảnh hưởng đến tỷ lệ trao đổi giữa hai

đồng tiền thì chỉ số giá nhập khẩu (tại quốc gia nhập khẩu) vẫn không chịu ảnh hưởng

của ERPT do giá hàng hóa nước ngoại lúc này đã được cố định theo nội tệ mà không

quan tâm đến việc quy đổi giá trị thông qua thước đo tỷ giá nữa.

Nhưng ở phương diện ngược lại, nếu người bán (quốc gia xuất khẩu) định giá sản

phẩm xuất khẩu bằng chính đồng tiền do nước mình phát hành hay còn gọi là định giá

PCP (Producer currency pricing) thì ERPT sẽ thể hiện chức năng của mình là cơ chế

truyền dẫn một phần (truyền dẫn không hoàn toàn) hoặc toàn bộ (truyền dẫn hoàn toàn)

ảnh hưởng của biến động tỷ giá lên lạm phát tại quốc gia nhập khẩu. Vì lúc này tại nước

nhập khẩu, giá hàng hóa nhập khẩu được tính bằng giá PCP do nhà sản xuất nước ngoài

quy định nhân với tỷ giá giữa hai đồng tiền của nước xuất khẩu và nước nhập khẩu.

Chính như thế, khi tỷ giá thay đổi sẽ làm ảnh hưởng đến giá nhập khẩu của quốc gia tiêu

thụ.

Tuy nhiên LCP và PCP chỉ dừng lại ở mức lý thuyết học thuật căn bản khi xây

dựng những hiểu biết về ERPT vì trong phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm có liên

quan, cả hai lập luận này đều bị bác bỏ. Thay vào đó các nhà nghiên cứu đã đưa ra nhiều

minh chứng cho thấy rằng: trong ngắn hạn, mức độ truyền dẫn ERPT đến giá giao động

trong khoảng giá trị từ 0 đến 1 (thể hiện cơ chế truyền dẫn một phần) và trong dài hạn,

đây lại là cơ chế truyền dẫn gần như toàn phần (do mức độ truyền dẫn dần tiệm cận giá

trị 1) (Campa and Goldberg, 2002, 2006; Goldberg and Knetter, 1997; McCarthy,

2000). Và với sự phát triển không ngừng của thế giới nói chung cũng như khoa học kinh

tế nói riêng, các học giả trên thế giới còn nhận thấy rằng dường như có tồn tại sự khác

biệt về tốc độ, mức độ truyền dẫn của tỷ giá đến giá cả giữa các “mảnh ghép” tạo nên hệ

thống kinh tế hoàn chỉnh của một quốc gia. Do vậy, nhiều công trình nghiên cứu đã được

triển khai để phân tích ERPT đến giá cả nội địa ở cấp độ khu vực kinh tế, vùng, ngành

nghề và cho ra các kết quả thực nghiệm thể hiện sự đồng thuận (các nghiên cứu của

Goldberg and Knetter, 1997; Campa and Goldberg, 2002, 2006).

Như vậy, tại sao lại có sự tồn tại của những khác biệt đó? Câu hỏi này đã được

không ít các học giả kinh tế chú ý đến và tham gia vào việc tìm hiểu, khám phá nguồn

gốc của vấn đề. Nhiều lời giải thích đã được nêu ra về sự chênh lệch mức độ ERPT đến

lạm phát giữa các thành phần, khu vực trong nền kinh tế. Tiêu biểu có thể đề cập đến là:

- Do vai trò của hàng nhập khẩu trong quy trình sản xuất tức là tỷ trọng của các

yếu tố nhập khẩu trong thành phần cấu tạo nên sản phẩm cuối cùng của các

ngành nghề, khu vực thậm chí là giữa các doanh nghiệp trong cùng một ngành

đều không giống nhau. Theo đó ngành nghề nào có càng có nhiều nguồn đầu

vào cần phải nhập khẩu thì mức độ của ERPT sẽ cao hơn bởi các yếu tố ngoại

nhập chi phối chi phí sản xuất nhiều hơn (Feinberg, 1986; Feinberg, 1989);

- Do tính thay thế của các sản phẩm nội đia cho sản phẩm nhập khẩu của mỗi

loại mặt hàng là khác nhau. Cho nên loại mặt hàng nào có các sản phẩm được

sản xuất trong nước càng dễ thay thế cho sản phẩm nước ngoài khi có biến

động (điều này biểu hiện ở chất lượng, mẫu mã, độ bền, … tương tự như hàng

nhập khẩu, giúp người tiêu dùng dễ dàng chấp nhận sản phẩm này thay vì sản

phẩm kia) thì mức độ ERPT càng thấp (Yang, 1997);…

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu thực nghiệm của một số nhà kinh tế đã cho thấy cường

độ truyền dẫn ERPT đến từng loại chỉ số giá khác nhau là không giống nhau. Cụ thể,

mức độ truyền dẫn các cú sốc tỷ giá đến chỉ số giá nhập khẩu là cao nhất kế đến lần lượt

giảm dần đối với chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá tiêu dùng (Burstein et al., 2002;

Choudhri et al., 2002; Ito and Sato, 2008; McCarthy, 2000). Chúng ta có thể dễ dàng

tìm thấy những tài liệu khoa học có liên quan hàm chứa lời giải thích cho sự khác biệt

này (Bhattacharya et al., 2011; Burstein et al.,2002; Dobrynskaya and Levando, 2005;

Gueorguiev, 2003; Lafleche, 1996;Obstfeld and Rogoff, 2000).

2.3.4. ERPT đến lạm phát trên bình diện quốc tế:

Từ góc nhìn bao quát hơn, khi các phân tích, đánh giá về ERPT vượt ra khỏi phạm

vi lãnh thổ một nước. Công đồng kinh tế thế giới đã nhận ra rằng ERPT đến lạm phát là

không đồng nhất giữa các quốc gia, trong đó mức độ truyền dẫn tại những nước phát

triển là rất thấp (Campa and Goldberg, 2002; Choudhri et al., 2002; McCarthy, 2000).

Đối lập với điều ấy, tại các nền kinh tế mới nổi, người ta lại tìm được nhiều bằng chứng

có giá trị cho thấy mức độ truyền dẫn là khá cao, đồng thời tốc độ của ERPT đến lạm

phát cũng nhanh hơn đáng kể (Calvo and Reinhart, 2000; Choudhri and Hakura, 2001;

Goldfajn and Werlang, 2000). Căn nguyên của sự khác biệt này được cho là do tình

trạng chênh lệch tỷ lệ lạm phát giữa các nước. Cụ thể, giá trị lạm phát ở nơi nào ít biến

động mạnh, duy trì thương xuyên ở mức thấp thì nơi đó sẽ có mức độ ERPT tương đối

thấp (Taylor, 2000). Song song đó, sự không đồng nhất về mức độ thay đổi quy mô sản

lượng theo giá tức là độ co giãn của hàm cung và hàm cấu giữa các quốc gia cũng là yếu

tố gây nên các khác biệt về ERPT trên từng lãnh thổ (Spitaller, 1980).

2.3.5. Ba hướng tiếp cận vấn đề nghiên cứu hiện nay:

Tìm hiểu về ERPT đến lạm phát, khảo sát các tài liệu khoa học liên quan có thể

thấy, hiện nay đang có ba phương pháp tiếp cận vấn đề nghiên cứu chính yếu, hỗ trợ cho

các học giả kinh tế trong việc lượng hóa cơ chế truyền dẫn này. Đó là: phương pháp kinh

tế lượng phương trình duy nhất; mô hình tự hồi quy vectơ (VAR); mô hình vectơ điều

chỉnh sai số (VEC).

Ưu điểm của phương pháp thứ nhất là sư đơn giản, dễ thực hiện. Tuy nhiên, hướng

tiếp cận này không phải là một sự lựa chọn khôn ngoan dành cho các nhà nghiên cứu do

chỉ xét đến mối quan hệ nhân quả từ một phía, tức là chỉ đánh giá tác động của sự thay

đổi tỷ giá lên tình hình lạm phát quốc gia nhưng lại không quan tâm đến việc liệu có hay

không sự tồn tại các ảnh hưởng ngược lại từ biến động lạm phát lên tỷ lệ trao đổi của hai

đồng tiền. Vì vậy phương pháp này rất ít được áp dụng trong công tác kiểm tra, đánh giá

về ERPT đến lạm phạt của cộng đồng kinh tế thế giới (e.g. Campa and Goldberg, 2002;

Campa et al., 2005; Goldfajn and Werlang, 2000).

Từ lý do đó, mô hình tự hồi quy vector (VAR) – phương pháp tiếp cận thứ hai đã

được các nhà kinh tế học “trọng dụng” hơn hẳn. Bởi lẽ, khác với phương pháp đầu tiên,

mô hình này có khả năng kiểm tra, đánh giá được mối tương tác qua lại giữa các biến số

chứ không chỉ đơn thuần là mối quan hệ nhân quả một chiều, thể hiện một cách toàn diện

hơn các khía cạnh của vấn đề nghiên cứu. McCarthy (2000) là người đã thành công khi

áp dụng phương pháp tiếp cận này (kết hợp với thao tác lấy sai phân bậc 1 của bộ dữ

liệu) trong đo lượng ERPT đến lạm phát. Nối tiếp thành công đó, nhiều công trình nghiên

cứu khác dựa trên hướng tiếp cận này đã được tiến hành sau đó tại rất nhiều nơi trên thế

giới (Billmeier and Bonato, 2002; Gueorguiev, 2003; Faruqee, 2006; Ito and Sato,

2008).

Dù như thế nhưng mô hình VAR cũng không phải là tuyệt đối hoàn hảo trong

nghiên cứu. Vì chính thao tác lấy sai phân trong quá trình thực hiện là đã làm giảm bớt

số lượng các quan sát, gây thất thoát phần nào các thông tin chứa đựng trong bộ dữ liệu

(Billmeier and Bonato, 2002; Christiano and Ljungqvist, 1988). Đó cũng chính là lý

do mà một số công trình nghiên cứu hướng đến phương pháp thứ ba – mô hình vectơ

điều chỉnh sai số (VEC) (Bhattacharya et al., 2011) để có thể bảo toàn hàm lượng thông

tin của bộ dữ liệu.

2.3.6. Điểm lại những công trình nghiên cứu tiêu biêu về vấn đề ERPT đến

lạm phát đã được triển khai tại Việt Nam:

Một cú sốc tỷ giá có ảnh hưởng mạnh mẽ, rõ rệt nhất đến tình hình lạm phát tại

Việt Nam trong vòng 12 tháng kề từ khi nó khởi phát và mất dần tác dụng ở những giai

đoạn sau đó (Võ Văn Minh, 2009). Đây là nhận định của học giả Võ Văn Minh (2009)

trong công trình nghiên cứu “Exchange Rate Pass-Through And Its Implications For

Inflation In Vietnam”. Bên cạnh đó, tính chất cũng như mức độ ERPT trong môi trường

kinh tế Việt Nam cũng đã được ông này thể hiện khá chi tiết. Cụ thể:

- ERPT đến giá nhập khẩu có tốc độ nhanh hơn đồng thời cường độ cũng mạnh

hơn so với giá tiêu dùng (Võ Văn Minh, 2009);

- ERPT đến giá nhập khẩu là cơ chế truyền dẫn hoàn toàn ngay cả trong ngắn

hạn (hệ số ERPT vượt mốc giá trị 1 kể từ thời kỳ 5 và kéo dài đến hết thời kỳ

7, trong đó đạt cực đại 132% vào thời kỳ 5) (Võ Văn Minh, 2009).

- ERPT đến giá tiêu dùng luôn ở mức thấp và là cơ chế truyền dẫn không hoàn

toàn trong suốt các thời kỳ khảo sát của hàm phản ứng xung (giá trị cực đại

của hệ số ERPT là 21% đạt được vào thời kỳ 10) (Võ Văn Minh, 2009).

Lược khảo nghiên cứu của hai tác giả Nguyễn Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường

(2012) trong bài “Sự Chuyển Dịch Tỷ Giá Hối Đoái Vào Các Mức Giá Tại VN”, ta

cũng thấy được những bằng chứng thực nghiệm có giá trị cùng những kết luận khá tương

đồng với Võ Văn Minh (2009). Trong công trình này, biến giá sản xuất đã được các tác

giả thêm vào mô hình nhằm xây dựng chuỗi giá cả quốc gia một cách hoàn chỉnh nhất.

Qua đó có thể phân tích ERPT đến lạm phát nội địa chi tiết, đầy đủ hơn. Nhìn chung,

ERPT đến giá nhập khẩu cũng như giá sản xuất đều được ghi nhận là cơ chế truyền dẫn

toàn phần trong ngắn hạn và dài hạn. Riêng về ERPT đến giá tiêu dùng vẫn là cơ chế

truyền dẫn một phần trong phạm vi các thời kỳ được khảo sát, phân tích (Nguyễn Thị

Ngọc Trang và Lục Văn Cường, 2012).

Biểu đồ 2.1: Hệ số ERPT của các loại chỉ số giá ước lượng được tại Việt Nam

(trích dẫn trong công trình nghiên cứu năm 2012)

Nguồn: Nguyễn Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường, 2012. Sự Chuyển Dịch Tỷ Giá

Hối Đoái Vào Các Mức Giá Tại VN. Tạp chí Phát triển & Hội nhập, số 7, trang 12

Triển khai kiểm chứng, phân tích và đánh giá ERPT đến lạm phát tại Việt Nam

bằng công cụ toán học ở hai giai đoạn kế tiếp nhau của nền kinh tế quốc gia nhưng lại

hàm chứa nhiều thay đổi, khác biệt (trước và sau khi Việt Nam trở thành thành viên của

WTO) trong công trình nghiên cứu “Cơ Chế Truyền Dẫn Chính Sách Tiền Tệ Ở Việt

Nam Tiếp Cận Theo Mô Hình SVAR”, hai học giả Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu

Tuấn (2013) cũng đã có thu được những kết quả giá trị. Theo đó hệ số ERPT tại Việt

Nam đã gia tăng khá nhiều kể từ sau cột mốc hội nhập ngày 11 tháng 01 năm 2007, báo

hiệu tỷ giá hối đoái đã và đang chi phối ngày càng mạnh mẽ đến tình hình biến động giá

cả quốc gia, thị trường ngoại hối là một trong những nhân tố chủ chốt của toàn bộ hệ

thống tài chính, tiền tệ nội địa (Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn, 2013).

Vấn đề này cũng đã được nhắc lại theo chiều hướng đồng thuận trong bài nghiên

cứu “Tác Động Truyền Dẫn Tỷ Giá Hối Đoái Đến Lạm Phát Tại Việt Nam” của tác

giả Trần Văn Hùng (2015). Từ các giá trị ước lượng được, ông này đã xác định:

- Trong giai đoạn từ năm 2002 đến năm 2006, hệ số ERPT tại Việt Nam vào

khoảng 3,3% ở năm đầu tiên kể từ khi cú sốc tỷ giá khởi phát và tăng lên

4,2% ở năm tiếp theo (Trần Văn Hùng, 2015).

- Trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2014, hệ số ERPT tại Việt Nam đã có

sự đột biến đáng chú ý, nâng lên đến 42,2% ở năm đầu tiên và tiếp tục gia

tăng đến 65,1% ở năm kế tiếp (Trần Văn Hùng, 2015).

- Kết hợp cả hai giai đoạn từ năm 2002 đến năm 2014, hệ số ERPT tại Việt

Nam đo lường được trong hai năm đầu tiên kể từ khi cú sốc tỷ giá xuất hiện

lần lượt là 35,7% và 55,4% (Trần Văn Hùng, 2015).

Biểu đồ 2.2: Hệ số ERPT tại Việt Nam trước và sau khi hội nhập

(trích dẫn trong công trình nghiên cứu năm 2015)

Nguồn: Trần Văn Hùng, 2015. Tác Động Truyền Dẫn Tỷ Giá Hối Đoái Đến Lạm

Phát Tại Việt Nam. Tạp chí Tài chính, kỳ 1 tháng 9, trang 46

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Bảng 2.1: Tổng kết đóng góp quan trọng của các học giả kinh tế trong các nghiên

cứu trước đây về vấn đề ERPT đến lạm phát quốc gia

Cơ chế truyền dần tỷ giá (ERPT) đến lạm phát

Các công trình nghiên cứu

Định nghĩa về ERPT đến lạm phát:

Cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát có

- Campa and Goldberg, 2002

thể được định nghĩa là tỷ lệ % biến động trong giá

- Goldberg and Snetter, 1997

nhập khẩu quy nội tệ gây ra bởi 1% thay đổi trong tỷ

giá hối đoái danh nghĩa giữa hai đồng tiền của quốc

gia xuất khẩu và nhập khẩu.

ERPT đến giá cả còn hàm ý là tỷ lệ % biến động

- Bhattacharya et al., 2011

của các chỉ số giá khác trong hệ thống kinh tế như

giá hàng hóa trung gian hay giá hàng hóa cuối cùng

(tương ứng đại diện cho chỉ số giá sản xuất, chỉ số

giá bán lẻ hay chỉ số gia tiêu dùng), … gây ra bởi 1%

thay đổi của tỷ giá hối đoái danh nghĩa.

Ba hướng tác động của tỷ giá lên tỷ lệ lạm phát

- Dobrynskaya and Levando, 2005

quốc gia: tác động trực tiếp; tác động gián tiếp và tác

- Lafleche, 1996

động của dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài.

Mức độ và tốc độ của ERPT đến các loại chỉ số

giá trong nền kinh tế:

Trong ngắn hạn, mức độ truyền dẫn ERPT đến

- Campa and Goldberg, 2002, 2006

giá giao động trong khoảng giá trị từ 0 đến 1 (thể hiện

- Goldberg and Knetter, 1997

cơ chế truyền dẫn một phần) và trong dài hạn, đây lại

- McCarthy, 2000

là cơ chế truyền dẫn gần như toàn phần (do mức độ

truyền dẫn dần tiệm cận giá trị 1).

Mức độ truyền dẫn các cú sốc tỷ giá đến chỉ số

- Burstein et al., 2002

giá nhập khẩu là cao nhất kế đến lần lượt giảm dần

- Choudhri et al., 2002

đối với chỉ số giá sản xuất và chỉ số giá tiêu dùng.

Ito and Sato, 2008

- McCarthy, 2000

Sự chênh lệch mức độ ERPT đến lạm phát giữa

- Goldberg and Knetter, 1997

các thành phần, khu vực trong nền kinh tế.

- Campa and Goldberg, 2002, 2006

Nguyên nhân:

- Tỷ trọng của các yếu tố nhập khẩu trong thành

- Feinberg, 1989

phần cấu tạo nên sản phẩm cuối cùng của các

ngành nghề, khu vực thậm chí là giữa các

doanh nghiệp trong cùng một ngành đều

không giống nhau.

- Yang, 1997

- Tính thay thế của các sản phẩm nội đia cho

sản phẩm nhập khẩu của mỗi loại mặt hàng là

khác nhau.

ERPT đến lạm phát trên bình diện quốc tế:

Mức độ truyền dẫn tại những nước phát triển là

- Campa and Goldberg, 2002

rất thấp.

- Choudhri et al., 2002

- McCarthy, 2000

Tại các nền kinh tế mới nổi, người ta lại tìm được

- Calvo and Reinhart, 2000

nhiều bằng chứng có giá trị cho thấy mức độ truyền

- Choudhri and Hakura, 2001

dẫn là khá cao, đồng thời tốc độ của ERPT đến lạm

- Goldfajn and Werlang, 2000

phát cũng nhanh hơn đáng kể.

Nguyên nhân:

- Chênh lệch tỷ lệ lạm phát giữa các nước.

- Taylor, 2000

- Sự không đồng nhất về mức độ thay đổi quy

mô sản lượng theo giá tức là độ co giãn của

hàm cung và hàm cấu giữa các quốc gia.

- Spitaller, 1980

Nguồn: tổng hợp từ các công trình nghiên cứu trước đây

ERPT đến lạm phát đối với các nền kinh tế mới nổi, trong thời đại mới - hội nhập

toàn cầu (tiêu biểu như Việt Nam) luôn là vấn đề vĩ mô cần được hết sức quan tâm. Tỷ

lệ trao đổi giữa các đồng tiền có thể thông qua những yếu tố cấu thành nên tổng cầu, cán

cân thanh toán, các dòng vốn đầu tư nước ngoài,… để có thể truyền dẫn tác động của

mình đến sản lượng cũng như tình hình lạm phát quốc gia. Mặt khác, tỷ giá cũng có

những phản ứng nhất định trước sự biến động của lạm phát. ERPT đến giá cả tồn tại

thường xuyên, lâu dài song song với các hoạt động thương mại, đầu tư quốc tế. Cơ chế

này có tính phân hóa rất cao, thể hiện ở sự khác biệt từ mức độ đến tốc độ truyền dẫn đối

với từng loại chỉ số giá. Qua đó thể hiện phần nào cách thức mà hàng hóa nước ngoài

thâm nhập vào quá trình sản xuất và thị trường trong nước. Sự không đồng nhất còn tồn

tại giữa các quốc gia, giữa nước phát triển và đang phát triển hay giữa ngành nghề, khu

vực. Nguyên nhân là do mỗi đối tượng nghiên cứu đều có những đặc điểm riêng biệt như

tính co giãn của cung cầu, hiệu quả của công tác kiểm chế lạm phát,… Đồng thời ERPT

đến lạm phát cũng vô cùng nhạy cảm và biến đổi tuy theo tình hình kinh tế vĩ mô và vi

mô từng thời đoạn (thay đổi trong tiền lương hay tổng thu nhập quốc gia, thay đổi về

thói quen chi tiêu của người dân, thay đổi về chính sách quản lý tỷ giá,…). Vì vậy, dù

rằng hiện nay đã có rất nhiều công trình khoa học liên quan đến vấn đề này được tiến

hành ở khắp mọi nơi trên thế giới với những cấp độ bao quát khác nhau, từng bước góp

phần hoàn thiện bức tranh về mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát nhưng công tác nghiên

cứu ERPT đến lạm phát tại Việt Nam vẫn chưa bao giờ là “lỗi thời” cả. Hơn nữa, việc

này cần phải được tiến hành thường xuyên, chi tiết cho từng ngành nghề, khu vực, để có

thể nhận định đúng đắn, kịp thời những thay đổi của ERPT trước bối cảnh vĩ mô không

ngừng biến động, góp phần hỗ trợ tích cực cho công tác quản lý kinh tế quốc gia.

CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG CƠ CHẾ TRUYỀN DẪN

TỶ GIÁ (ERPT) ĐẾN LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

TRONG NHỮNG NĂM GẦN ĐÂY

3.1. Giới thiệu về chương 3:

Từ sau cột mốc ngày 11 tháng 01 năm 2007, trên con đường mở cửa, hợp tác phát

triển bền vững cùng bè bạn năm châu, kinh tế Việt Nam đã trải qua không ít những thay

đổi thăng trầm. Đi cùng những cơ hội trong thời đại toàn cầu hóa là những thách thức,

rủi ro mới, đòi hỏi Chính phủ và Nhà nước phải hết sức tỉnh táo, khéo léo trong công tác

điều hành. Sự thay đổi của mọi biến số vĩ mô giờ đây không chỉ phụ thuộc vào các yếu

tố nội tại bên trong quốc gia mà còn chịu sự ảnh hưởng ngày càng sâu sắc từ tình hình

các nước trên thế giới như một hệ quả của quá trình hội nhập. Trong đó, có lẽ tỷ giá hối

đoái chính là biến số nhạy cảm với các tín hiệu hay những cú sốc kinh tế nhất. Biến động

tỷ giá luôn là một ẩn số phực tạp khôn lường, tác động không ngừng đến đời sống kinh

tế -xã hội bao gồm cả lạm phát. Những thay đổi, quyết định trong điều hành chính sách

tỷ giá của Chính phủ và NHTW đi kèm với các phân tích về tình hình giá cả luôn là tin

tức nóng bỏng được nhắc đến liên tục trong những năm gần đây. Nếu như nội dung

chương trước đã làm rõ về mối liên hệ giữa tỷ giá và lạm phát một cách chung nhất thì

trong chương này, tác giả sẽ tiến hành trích dẫn những con số thực tế thu thập được liên

quan đến chúng. Trên cơ sở đó sẽ diễn giải một cách định tính về mối liên hệ nhân quả

giữa hai biến số vĩ mô này. Và từ đây sẽ giúp người đọc rút ra những nhận định sơ lược

về vai trò của tỷ giá trong tình hình biến động lạm phát cụ thể trong trường hợp của Việt

Nam và phần nào cảm nhận được sự tồn tại của ERPT đến giá cả ở nước ta hiện nay.

3.2. Nhìn nhận ban đầu về thực trạng cơ chế truyền dẫn tỷ giá (ERPT)

đến lạm phát giai đoạn từ năm 2004 đến năm 2014:

Bảng 3.1: Thay đổi so với tháng trước của CPI và tỷ giá hối đoái USD/VND trong

giai đoạn từ năm 2004 đến năm 2014

Thời điểm Tỷ giá USD/VND Biến động của CPI so với tháng trước Biến động của tỷ giá USD/VND so với tháng trước 0.17% 1.10% 15,670 Jan 2004

3.00% 15,728 0.37% Feb 2004

0.80% 15,754 0.17% Mar 2004

0.50% 15,727 -0.17% Apr 2004

0.90% 15,746 0.12% May 2004

0.80% 15,732 -0.09% Jun 2004

0.50% 15,735 0.02% Jul 2004

0.60% 15,762 0.17% Aug 2004

0.30% 15,755 -0.04% Sep 2004

0.00% 15,755 0.00% Oct 2004

0.20% 15,812 0.36% Nov 2004

0.60% 15,776 -0.23% Dec 2004

1.10% 15,817 0.26% Jan 2005

2.50% 15,794 -0.15% Feb 2005

0.10% 15,815 0.13% Mar 2005

0.60% 15,817 0.01% Apr 2005

0.50% 15,844 0.17% May 2005

0.40% 15,865 0.13% Jun 2005

0.40% 15,872 0.04% Jul 2005

0.40% 15,877 0.03% Aug 2005

0.80% 15,885 0.05% Sep 2005

0.40% 15,905 0.13% Oct 2005

0.40% 15,908 0.02% Nov 2005

0.80% 15,908 0.00% Dec 2005

1.20% 15,924 0.10% Jan 2006

2.10% 15,924 0.00% Feb 2006

-0.50% 15,914 -0.06% Mar 2006

0.20% 15,930 0.10% Apr 2006

0.60% 15,973 0.27% May 2006

0.40% 15,989 0.10% Jun 2006

0.40% 15,997 0.05% Jul 2006

0.40% 16,011 0.09% Aug 2006

0.30% 16,038 0.17% Sep 2006

0.20% 16,065 0.17% Oct 2006

0.60% 16,093 0.17% Nov 2006

0.50% 16,073 -0.12% Dec 2006

1.10% 16,061 -0.07% Jan 2007

2.20% 15,994 -0.42% Feb 2007

-0.20% 16,012 0.11% Mar 2007

0.50% 16,039 0.17% Apr 2007

0.80% 16,062 0.14% May 2007

0.90% 16,109 0.29% Jun 2007

0.90% 16,139 0.19% Jul 2007

0.60% 16,240 0.63% Aug 2007

0.50% 16,239 -0.01% Sep 2007

0.70% 16,109 -0.80% Oct 2007

1.20% 16,141 0.20% Nov 2007

2.90% 16,117 -0.15% Dec 2007

2.38% 16,104 -0.08% Jan 2008

3.56% 16,070 -0.21% Feb 2008

2.99% 16,004 -0.41% Mar 2008

2.20% 15,960 -0.27% Apr 2008

3.91% 16,022 0.39% May 2008

2.14% 16,347 2.03% Jun 2008

1.13% 16,507 0.98% Jul 2008

1.56% 16,495 -0.07% Aug 2008

0.18% 16,508 0.08% Sep 2008

-0.19% 16,517 0.05% Oct 2008

-0.76% 16,493 -0.15% Nov 2008

-0.68% 16,600 0.65% Dec 2008

0.32% 16,973 2.25% Jan 2009

1.17% 16,976 0.02% Feb 2009

-0.17% 16,973 -0.02% Mar 2009

0.35% 16,938 -0.21% Apr 2009

0.44% 16,938 0.00% May 2009

0.55% 16,949 0.06% Jun 2009

0.52% 16,961 0.07% Jul 2009

0.24% 16,968 0.04% Aug 2009

0.62% 16,984 0.09% Sep 2009

0.37% 17,002 0.11% Oct 2009

0.55% 17,177 1.03% Nov 2009

1.38% 17,942 4.45% Dec 2009

1.36% 17,941 -0.01% Jan 2010

1.96% 18,243 1.68% Feb 2010

0.75% 18,544 1.65% Mar 2010

0.14% 18,544 0.00% Apr 2010

0.27% 18,544 0.00% May 2010

0.22% 18,544 0.00% Jun 2010

0.06% 18,544 0.00% Jul 2010

0.23% 18,723 0.97% Aug 2010

1.31% 18,932 1.12% Sep 2010

1.05% 18,932 0.00% Oct 2010

1.86% 18,932 0.00% Nov 2010

1.98% 18,932 0.00% Dec 2010

1.74% 18,932 0.00% Jan 2011

2.09% 20,318 7.32% Feb 2011

2.17% 20,673 1.75% Mar 2011

3.32% 20,714 0.20% Apr 2011

2.21% 20,678 -0.17% May 2011

1.09% 20,622 -0.27% Jun 2011

1.17% 20,610 -0.06% Jul 2011

0.93% 20,618 0.04% Aug 2011

0.82% 20,628 0.05% Sep 2011

0.36% 20,708 0.39% Oct 2011

0.39% 20,803 0.46% Nov 2011

0.53% 20,813 0.05% Dec 2011

1.00% 20,828 0.07% Jan 2012

1.37% 20,828 0.00% Feb 2012

0.16% 20,828 0.00% Mar 2012

0.05% 20,828 0.00% Apr 2012

0.18% 20,828 0.00% May 2012

-0.26% 20,828 0.00% Jun 2012

-0.29% 20,828 0.00% Jul 2012

0.63% 20,828 0.00% Aug 2012

2.20% 20,828 0.00% Sep 2012

0.85% 20,828 0.00% Oct 2012

0.47% 20,828 0.00% Nov 2012

0.27% 20,828 0.00% Dec 2012

1.25% 20,828 0.00% Jan 2013

1.32% 20,828 0.00% Feb 2013

-0.19% 20,828 0.00% Mar 2013

0.02% 20,828 0.00% Apr 2013

-0.06% 20,828 0.00% May 2013

0.05% 20,845 0.08% Jun 2013

0.27% 21,036 0.92% Jul 2013

0.83% 21,036 0.00% Aug 2013

1.06% 21,036 0.00% Sep 2013

0.49% 21,036 0.00% Oct 2013

0.34% 21,036 0.00% Nov 2013

0.51% 21,036 0.00% Dec 2013

0.69% 21,036 0.00% Jan 2014

0.55% 21,036 0.00% Feb 2014

-0.44% 21,036 0.00% Mar 2014

0.08% 21,036 0.00% Apr 2014

0.20% 21,036 0.00% May 2014

0.30% 21,120 0.40% Jun 2014

0.23% 21,246 0.60% Jul 2014

0.22% 21,246 0.00% Aug 2014

0.40% 21,246 0.00% Sep 2014

0.11% 21,246 0.00% Oct 2014

-0.27% 21,246 0.00% Nov 2014

21,246 -0.24% 0.00%

Dec 2014 Nguồn số liệu: trang web của Tổng Cục Thống kê Việt Nam, 2004 – 2014 và

trang web của Quỹ tiền tệ quốc tế, 2004 – 2014

Biểu đồ 3.1: Biến động so với tháng trước của CPI và tỷ giá USD/VND giai đoạn từ

năm 2004 đến năm 2014

5.00%

8.00%

7.00%

4.00%

6.00%

g n á h t i ớ v

c ớ ư r t

5.00%

3.00%

g n á h t i ớ v

4.00%

o s i

2.00%

3.00%

c ớ ư r t

o s D N V D S U á i g

2.00%

1.00%

P C a ủ c i ổ đ

1.00%

ỷ t a ủ c i ổ đ

0.00%

y a h T %

-1.00%

y a h T %

4 0 0 2

9 0 0 2

2 1 0 2

7 0 0 2

4 1 0 2

5 0 0 2

6 0 0 2

0 1 0 2

1 1 0 2

4 0 0 2

9 0 0 2

4 1 0 2

8 0 0 2

3 1 0 2

6 0 0 2

1 1 0 2

7 0 0 2

2 1 0 2

6 0 0 2

1 1 0 2

r a

y a

l u J

-2.00%

-1.00%

n a J

n u J

t c O

p e S

b e F

p e S

b e F

0 1 0 2 r p A

5 0 0 2 r p A

c e D

4 0 0 2 v o N

8 0 0 2 g u A

9 0 0 2 v o N

3 1 0 2 g u A

4 1 0 2 v o N

y a M

CPI USD/VND

Nguồn: trang web của Tổng Cục Thống kê Việt Nam, 2004 – 2014 và trang web của

Quỹ tiền tệ quốc tế, 2004 – 2014

USD/VND là loại tỷ giá cơ sở, giữ vai trò hết sức quan trọng đối với nền kinh tế,

được rất nhiều các chủ thể kinh tế sử dụng làm thước đo cho tình trạng sức khỏe của hệ

thống tài chính quốc gia. Nó có sức ảnh hướng sâu sắc hơn đến các biến số kinh tế vĩ mô

so với tỷ giá của các ngoại tệ khác. Từ những luận điểm đó, tác giả cho rằng, trong phạm

vi chương này có thể sử dụng tỷ giá hối đoái danh nghĩa chính thức USD/VND để đại

diện cho biến số tỷ giá của nền kinh tế trong quá trình phân tích thực trạng cơ chế truyền

dẫn tỷ giá (ERPT) đến lạm phát – những phân tích định tính. Cũng cần nhấn mạnh rằng,

tỷ giá USD/VND được thể hiện trong bảng 3.1 thực chất là giá trị trung bình của tỷ giá

hối đoái chính thức USD/VND đo lường được trong từng tháng của giai đoạn từ đầu năm

2004 đến cuối năm 2014 được tác giả thu thập trên trang web của Quỹ tiền tệ quốc tế

(www.imf.org).

Nhìn vào bảng 3.1 và biểu đồ 3.1 ta có thể nhanh chóng đặt ra câu hỏi vì sao trong

khoảng thời gian từ năm 2004 đến năm 2014, có những giai đoạn mà tỷ giá rất bình ổn

nhưng lạm phát quốc gia vẫn có xu hướng bị đẩy lên cao? Đó là vì ngoài tỷ giá hối đoái,

lạm phát còn chịu sự chi phối từ rất nhiều các biến số vĩ mô khác. Tỷ giá hối đoái trong

những lúc này không phải là gánh nặng của nền kinh tế mà đã trở thành một trong những

yếu tố quan trọng hỗ trợ Chính phủ và Nhà nước kiểm chế phần nào sự bùng nổ của lạm

phát thông qua việc duy trì ổn định mức giá của các hàng hóa nhập khẩu. Thế nhưng,

khi thị trường ngoại hối trở nên căng thẳng, tỷ giá gia tăng, gây ra tình trạng chi phí đẩy

kết hợp cùng các yếu tố khác như khủng hoảng kinh tế toàn cầu, sức mua thị trường suy

giảm,… sẽ khiến tình hình lạm phát trở nên phức tạp và tiêu cực hơn rất nhiều. Đây cũng

chính là nguyên nhân lý giải vì sao khi tỷ giá hối đoái bị đẩy lên cao thì chỉ số giá CPI

lại có sự biến động mạnh hơn so với các thời kỳ trước đó.

3.3. Năm 2011:

3.3.1. Tình hình biến động tỷ giá năm 2011:

Vào thời điểm khởi đầu của năm 2011, NHTW ấn định tỷ giá bình quân liên ngân

hàng USD/VND ở mức 18.932. Cùng lúc đó, tại các ngân hàng thương mại (NHTM) tỷ

giá mua vào và bán ra USD/VND được niêm yết xoay quanh giá trị 19.495 – 19.500.

Còn trên thị trường tự do, tỷ lệ trao đổi giữa hai đồng tiền có những diễn biến phức tạp

và đã vượt xa biên độ cho phép +/-3% của NHTW lúc bấy giờ, chênh lệch so với mức

giá chính thức của hệ thống NHTM khoảng 1.500 đồng, báo hiệu tình trạng hết sức căng

thẳng trên thị trường ngoại hối. Đồng nội tệ liên tục giảm giá vào cuối tháng 1 do sức ép

từ quy mô cầu ngoại tệ của nền kinh tế ngày càng tăng. Và đến ngày 31 tháng 01 tỷ giá

USD/VND đã vượt ngưỡng 21.500.

Bất lực trước những diễn biến tiêu cực của tỷ giá hối đoái, NHTW buộc lòng phải

phá giá nội tệ với tỷ lệ cao không tưởng là 9,30% đồng thời thu hẹp biên độ giao động

chỉ còn +/-1% vào ngày 11 tháng 02. Qua đó đã làm tỷ giá bình quân liên ngân hàng tăng

mạnh từ 18.932 lên 20.693. Đối với Chính phủ và NHTW, lần phá giá táo bạo không

kém phần hi hữu này, một mặt là để xoa dịu sức nóng của cung cầu ngoại tệ đã tích tụ

từ cuối năm 2010 và dẫn trở nên bí bách, đang “bóp ngạt” nền kinh tế từng ngày. Mặt

khác, với mức điều chỉnh tỷ giá kỷ lục làm thỏa mãn thị trường, NHTW kỳ vọng sẽ trấn

áp được các luồng dư luận về sự mất giá nội tệ trong tâm lý của các chủ thể kinh tế khi

Việt Nam chưa thoát khỏi khủng hoả ng từ năm 2008. Hành động này như một lời khẳng

định mạnh mẽ rằng tỷ giá sẽ được duy trì ổn định trong tương lai và không có một sự

điều chỉnh nào thêm nữa hoặc có chăng chỉ là những biến động không đáng kể. Từ đó

dần dần củng cố niềm tin vào sức mạnh của đồng nội tệ của người dân trong nước cũng

như các nhà đầu tư nước ngoài, góp phần hạn chế sự rút vốn ồ ạt ra khỏi nền kinh tế do

e ngại rủi ro tỷ giá.

Tiếp nối động thái ngày 11 tháng 02, từ tháng 3 năm 2011 NHTW liên tục triển

khai áp dụng nhiều biện pháp hành chính nhằm theo sát diễn biến thị trường, kiểm soát

chặt chẽ các giao dịch liên quan đến ngoại hối, có biện pháp xử lý kịp thời, nghiêm khắc.

Trong ngày 09 tháng 04, trần lãi huy động USD đã được điều chỉnh giảm còn 1%

đối với các tổ chức kinh tế và 3% đối với các cá nhân theo nội dung của Thông tư

09/2011/TT-NHNN. Trước đó, vào thời điểm đầu tháng 3, Thông tư 02/2011/TT-

NHNN cũng đã được NHTW ban hành, ấn định mức trần lãi suất huy động dành cho nội

tệ không đươc cao hơn 14% tại các tổ chức tín dụng. Riêng trường hợp của các quỹ tín

dụng nhân dân cơ sở giá trị này không được vượt ngưỡng 14,50%. Những “liều thuốc

đặc trị” này ngay lập tức đã phát huy tác dụng của mình, khiến các chủ thể kinh tế dần

từ bỏ hành động cất trữ ngoại tệ dưới hình thức các khoản tiền gửi và chuyển sang nắm

giữ nội tệ trên các tài khoản tại NHTM do mức chệnh lệch tỷ suất sinh lợi quá lớn. Mặc

dù vẫn tồn tại nhiều tiểu xảo né tránh luật lệ của các tổ chức tín dụng nhưng nhìn chung

thành quả đạt được từ những biện pháp điều hành tỷ giá này là khá tốt. Minh chứng là

đến ngày 28 tháng 04, tỷ giá USD/VND trên thị trường chỉ còn xấp xỉ ở mức 20.590.

Tận dụng thời cơ nguồn cung ngoại tệ đang trở lại, ngày 29 tháng 04, NHTW đã

bất ngờ tăng tỷ giá mua vào, thu hút các tổ chức tín dụng bán lại USD cho mình. Nhờ đó

đã tiếp thêm khoảng 3 tỷ USD vào dự trữ ngoại hối quốc gia, truyền tải đến người dân

thêm bằng chứng về sự ổn định của VND trong tương lai khi quy mô dự trữ được mở

rộng. Bên cạnh đó, một số điều luật mới về nghĩa vụ kết hối của tổ chức kinh tế, tiêu

biểu như Thông tư 13/2011/TT-NHNN kết hợp với đà phát triển của tín dụng ngoại tệ

đã trợ lực hữu hiệu cho sự gia tăng của nguồn cung USD, từng bước đưa thị trường vào

trạng thái ổn định hơn.

Tuy nhiên sau đó, để hạn chế sự thất thoát ngoại tệ ra khỏi quốc gia trong quá trình

cấp tín dụng (do các chủ thể kinh tế không có nguồn ngoại tệ đối ứng đầu vào để thực

hiện nghĩa vụ hoàn trả nợ), NHTW đã dần “khép cửa” đối với hoạt động này bằng một

số mệnh lệnh hành chính như Quyết định 1209/QĐ-NHNN ngày 01 tháng 06, nâng tỷ

lệ dự trữ bắt buộc đối với các nguồn vốn huy động bằng ngoại tệ. Trước đó một ngày,

trần lãi suất huy động ngoại tệ lại được điều chỉnh giảm xuống theo yêu cầu của Thông

tư 14/2011/TT-NHNN chỉ còn 0,50% đối với tổ chức kinh tế và 2% đối với cá nhân.

Như vậy khoảng cách chệnh lệch tỷ suất sinh lợi giữa nội tệ và ngoại tệ đã được nới rộng

thêm, khiến các chủ thể kinh tế ngày càng “tín nhiệm” tiền đồng và đưa đến sự hạ nhiệt

của tỷ giá trong giai đoạn sau đó. Từ ngày 01 tháng 07 đến ngày 09 tháng 07 tỷ giá

USD/VND bình quân liên ngân hàng đã được điều chỉnh giảm từ mức 20.618 xuống còn

20.608.

Tuy nhiên, do cung cầu ngoại tệ lại có những biến động phức tạp sau đó, chỉ số này

lại được NHTW điều chỉnh trở về 20.618 đồng tương ứng với 1 USD vào ngày 10 tháng

08. Không muốn tình trạng lại trở nên xấu hơn, ngày 07 tháng 09, ông Nguyễn Văn Bình

– thống đốc NHTW đã phát đi thông điệp với nội dung chính khẳng định tỷ giá nếu có

điều chỉnh từ thời điểm đó đến khi kết thúc năm 2011 sẽ nằm trong khoảng biên độ 1%.

Trong tháng 10 năm 2011, NHTW đã nhiều lần điều chỉnh tăng tỷ giá bình quân

liên ngân hàng, theo hướng bám sát thị trường, cập nhật kịp thời tình hình cung cầu. Cho

đến ngày 31 tháng 10, tỷ giá USD/VND bình quân liên ngân hàng đã ở mức 20.803 tức

cao hơn 0,85% so với thời điểm đầu tháng 8. Có lẽ sự giảm giá của đồng nội tệ sẽ còn

trầm trọng hơn nên như trong hai tháng 9 và 10, NHTW không kịp thời tung ra 2 tỷ USD

bổ sung vào nguồn cung ngoại tệ của nền kinh tế, đồng thời thu về một lượng lớn phương

tiện thanh toán bằng nội tệ đang tồn tại. Đợt điều chỉnh cuối cùng trong năm 2011 là vào

ngày 14 tháng 12 khi tỷ giá USD/VND được nâng lên mức 20.813 do nhu cầu ngoại tệ

phục vụ cho nhu cầu thanh toán các các đơn hàng, hợp đồng tăng lên vào giai đoạn kết

thúc năm tài chính, tức cao hơn 0,90% so với thời điểm ngày 07 tháng 09. Điều này đồng

nghĩa với việc NHTW đã hoàn thành xuất sắc cam kết của mình đối với nền kinh tế.

3.3.2. Tình hình lạm phát năm 2011:

Trên chặng đường quản lý, điều hành vĩ mô năm 2011, lạm phát đã không ít lần

tạo ra những cú sốc lớn đối với tâm lý người dân trong nước cũng như các nhà đầu tư

nước ngoài. Tình hình biến động giá vô cùng phức tạp là rào cản rất lớn đối với tăng

trưởng sản lượng, phát triển kinh tế quốc gia, ảnh hưởng mạnh đến hành vi sản xuất, tiêu

dùng và đầu tư, gây áp lực lên đời sống xã hội. Từ góc nhìn tổng thể, xuyên suốt các

tháng của năm 2011 có thể thấy, sức mua của đồng nội tệ liên tục bốc hơi trong giai đoạn

từ đầu quý I đến khoảng giữa quý II, trong đó đạt đỉnh điểm đồng thời đánh dấu mức

tăng mạnh nhất trong năm vào tháng 4 khi chỉ số giá tiêu dùng (CPI) được đẩy lên cao

hơn 3,30% so với tháng trước. Từ cuối quý II trở đi, lạm phát đã có dấu hiệu hạ nhiệt rõ

rệt nhưng rồi lại nóng lên vào thời điểm kết thúc quý IV và chạm mốc 18,13% so với

đầu năm vào tháng 12.

Biểu đồ 3.2: Tình hình biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm 2011

3.50% 3.30%

3.00%

2.50%

2.20% 2.20% 2.10% 2.00%

1.70% 1.50%

1.20% Biến động CPI qua các tháng của năm 2011 1.10% 1.00% 0.90% 0.80% 0.40% 0.50% 0.50% 0.40%

0.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Nguồn số liệu: trang web Tổng Cục Thống kê Việt Nam, 2011

Nếu như CPI các tháng 10, 11 và 12 của năm 2010 lần lượt tăng ở các mức 1,10%,

1,90% và 2,00% thì sang tháng đầu tiên của năm 2011, mức tăng của chỉ số này đã giảm

xuống đáng kể còn 1,70%. Vào thời điểm đó, thị trường chứng khoán cũng cho thấy

nhiều dấu hiệu hết sức khả quan, các hoạt động mua bán diễn ra khá sôi nổi, chỉ số VN-

index luôn duy trì trạng thái tăng trưởng và được đẩy lên mức cao nhất của năm 522

điểm vào ngày 9 tháng 2. Trước những mảng sáng của nền kinh tế, nhiều học giả đã nhận

định việc kiềm chế lạm phát ở mức 7% như mục tiêu đã đề ra là khá khả thi.

Thế nhưng cộng hưởng từ nhiều yếu tố như: quyết định điều chỉnh mức tiền lương

tối thiểu đã có hiệu lực từ ngày 1 tháng 1; tình hình nguồn thu kiều hối diễn biến tích

cực và nhu cầu tiêu dùng của xã hội tăng cao nhằm chuẩn bị cho tết cổ truyền hằng năm

đã khiến lạm phát “trở mặt” ngay sau đó. 2,10% chính là mức tăng của CPI trong tháng

2. Nếu cộng dồn hai tháng đầu tiên của quý I, mức tăng giá cả đã ở mức 3,80% so với

đầu năm, tức là đã “hoàn thành” hơn 50% của mức 7% lạm phát mục tiêu. Sự quan ngại

trong nền kinh tế cũng từ đó bùng nổ, tạo cơ hội cho kỳ vọng về sự mất giá của nội tệ

quay trở lại và còn mạnh mẽ hơn trong tâm lý các tầng lớp dân cư. Hiển nhiên khi lợi

ích của các tổ chức và cá nhân bị đe dọa do tiền đồng mất giá, họ sẽ chọn cách từ bỏ việc

nắm giữ phương tiện thanh toán “yếu kém” và tìm đến các loại ngoại tệ có sức mua mạnh

hơn mà chủ yếu là USD nhằm đáp ứng các nhu cầu thanh toán quốc tế trong tương lai

(đối với tổ chức) và bảo toàn giá trị nguồn vốn (đối với cả tổ chức và cá nhân). Bên cạnh

đó, một số nhà đầu tư với tâm lý bi quan về sức khỏe của nền kinh tế cũng có xu hướng

rút vốn khỏi lãnh thổ Việt Nam. Kết hợp với nhau các chủ thể này đã làm cầu ngoại tệ

trên thị trường tăng đáng kể, khiến thị trường ngoại hối trở nên căng thẳng, tạo ra khoảng

cách ngày càng lớn giữa tỷ giá chính thức và không chính thức.

Kiệt sức trước sự bất cập của cung cầu ngoại tệ, NHTW đã phải phá giá tiền đồng

đến 9,30% để theo kịp thị trường và trấn an tâm lý người dân. Tuy nhiên đây lại là một

trong những nguồn cơn của đợt bùng nổ lạm phát vào những tháng tiếp theo. Sau sự kiện

ngày 11 tháng 2, tỷ giá trong hệ thống NHTM đã có nhiều biến động mà xu hướng chủ

yếu là tăng mạnh khiến cho hoạt động nhập khẩu gặp nhiều khó khăn, giá của các mặt

hàng nước ngoài khi quy ra tiền đồng tăng cao đáng kể, tạo hiệu ứng làm tăng chi phí

sản xuất và mặt bằng giá hàng hóa tiêu dùng một cách đột ngột. Cũng vào tháng 2, giá

xăng dầu đã được nâng lên khoảng 20% đồng thời giá điện được điều chỉnh cao hơn

15,28%. Hai nguồn lực quan trọng chi phối nhiều mặt của đời sống xã hội này “bắt tay”

với câu chuyện tỷ giá ngay lập tức trở thành đòn bẫy “tai hại” đưa CPI tháng 3 và tháng

4 lên cao ngất ngưởng với mức tăng lần lượt là 2,17% và 3,32%. Như vậy có thể thấy,

tỷ giá có vai trò cực kỳ lớn khi đưa lạm phát lên đỉnh điểm của năm 2011. Thị trường

chứng khoán lúc này cũng phải hứng chịu không ít tác động tiêu cực, VN-index trượt

dài không phanh chỉ còn ở mức 452 điểm vào ngày 3 tháng 3.

Đến tháng 5, mức tăng của CPI đã giảm xuống còn 2,21%. Một trong những nhân

tố được cho là có góp phần quan trọng tạo ra thành quả đó chính là công tác điều hành

tỷ giá linh hoạt mà cụ thể là động thái đẩy mạnh mua vào ngoại tệ của NHTW từ ngày

29 tháng 4, bổ sung thêm gần 3 tỷ USD cho dự trữ ngoại hối và tính kịp thời của Thông

tư 02/2011/TT-NHNN, Thông tư 09/2011/TT-NHNN (nội dung các thông tư vừa được

đề cập ở phần trên). Các quyết định liên quan đến tỷ giá này cùng với những tác động từ

việc thực thi Nghị quyết 11/2011/NQ-CP ngày 24 tháng 02 về kiểm soát chặt chẽ tăng

trưởng tín dụng, cung tiền, bội chi ngân sách,… đã góp phần ổn định tâm lý người dân,

khôi phục dần niềm tin, sự tín nhiệm đối với nội tệ, hạ nhiệt tỷ giá, hạn chế sự suy yếu

của tiền đồng, đưa các hoạt động kinh tế có liên quan dần trở về trạng thái ổn định hơn.

Ở tháng tiếp theo, lạm phát tiếp tục được cải thiện, CPI chỉ tăng khoảng 1,10% và tình

hình dần đi vào ổn định sau đó. Sự nóng lên trở lại của lạm phát vào cuối năm (CPI tháng

12 tăng 0,53%) chủ yếu là do các động thái điều chỉnh tỷ giá liên ngân hàng liên tiếp

trong tháng 10 cùng lần điều chỉnh vào ngày 14 tháng 12 cộng hưởng với nhu cầu tiêu

dùng tăng cao thường thấy vào thời điểm kết thúc năm và một số biến cố thiên tai ảnh

hưởng đến sản xuất, quy mô sản lượng cung ứng, tạo thêm lượng cầu phụ trội.

3.4. Năm 2012:

3.4.1. Tình hình biến động tỷ giá năm 2012:

Khác hẳn với tình hình căng thẳng trước đó, thị trường ngoại hối Việt Nam năm

2012 đã đi vào trạng thái tương đối bình ổn. Dù những biến động về tỷ giá hối đoái vẫn

thường xuất hiện trong suốt chặng đường 12 tháng của năm nhưng hầu hết đều diễn ra

với cường độ không lớn và dần bị “chế ngự” bởi các quyết định kịp thời, khéo léo không

kém phần linh động của Chính phủ và NHTW. Thành tích duy trì tỷ giá bình quân liên

ngân hàng cố định ở mức 20.828 chính là điểm sáng nổi bật nhất trong công tác quản lý

điều hành tỷ giá giai đoạn này, hoàn thành xuất sắc cam kết đã đề ra hồi đầu năm (biến

động tỷ giá trong năm không vượt quá biên độ từ 2% đến 3%). Tỷ lệ trao đổi giữa các

đồng tiền được niêm yết tại các NHTM đã từng bước tiệm cận với các mức giá được

chào ra trên thị trường tự do, duy trì khá tốt khoảng cách, chỉ còn hơn kém nhau trong

phạm vi từ 20 đến 70 đồng cho 1 USD. Do đó đã phản ánh chân thật hơn về quy mô

cung cầu ngoại tệ của hệ thống kinh tế.

Nhận thấy sức nóng thị trường dần tăng lên ngay từ những ngày đầu tiên của năm,

từ thời điểm ngày 13 tháng 2, cơ quan đầu não của Ngành Ngân hàng đã có động thái

điều chỉnh tỷ giá mua vào tại Sở giao dịch ở mức hấp dẫn, cao hơn so với giá trị được

niêm yết tại các NHTM nhằm kêu gọi những tổ chức này bán lại ngoại tệ để hỗ trợ Nhà

nước mở rộng quy mô, phát triển nguồn dữ trữ ngoại hối. Điều đó đồng nghĩa với việc

giúp Chính phủ và NHTW khẳng định hơn nữa khả năng điều tiết thị trường ngày càng

vững mạnh của mình, tạo dựng thêm niềm tin của các chủ thể kinh tế đối với nội tệ. Do

vậy có thể đón đầu và ngăn chặn được tình hình leo thang của tỷ giá. Và tính đến cuối

năm 2012, NHTW đã tiếp thêm khoảng 10 tỷ USD vào nguồn dự trữ ngoại hối. Chính

nhờ quyết định đúng đắn này, tỷ giá USD/VND công bố trong hệ thống các NHTM đã

hạ nhiệt còn dưới mức 20.860 – 20.920 lần lượt tương ứng với chiều mua vào và bán ra

vào thời điểm kết thúc quý II, sau khi đã tăng dần thêm 0,55% giai đoạn 6 tháng đầu

năm. Tiếp nối, diễn biến tích cực này, tỷ giá từng bước giảm xuống vào quý III cũng như

quý IV và khá ổn định vào những ngày cuối năm – một điều được cho là hi hữu so với

những năm trước. Xu hướng này cũng được thể hiện trên thị trường tự do. Cụ thể, đến

tháng 9 năm 2012, tỷ giá USD/VND không chính thức đã trở về gần mức 20.850 – 20.870

cho hai chiều mua và bán.

Cũng cần nhấn mạnh rằng, công tác đẩy mạnh mua ròng ngoại tệ sẽ không thể tạo

nên thành công của nhiệm vụ quản lý, điều hành tỷ giá năm 2012 nếu không được sự hỗ

trợ từ các nhân tố như:

+ Những thay đổi khả quan trong hoạt động giao thương quốc tế kết hợp với sự

phục hồi của các dòng vốn đầu tư nước ngoài và sự tăng trưởng của quy mô kiều hối làm

tăng cung ngoại tệ.

+ Thành tích tốt trong công tác kiểm soát sự tăng trưởng của tín dụng bằng ngoại

tệ nhằm hạn chế sự thất thoát ngoại hối ra khỏi quốc gia. Tính đến cuối năm 2012, quy

mô tín dụng bằng ngoại tệ đã suy giảm 1,56% so với năm 2011.

+ Tỷ suất sinh lợi của tiền đồng tuy đã giảm đi đáng kể trong năm nhưng khi so

sánh với tỷ suất sinh lợi của ngoại tệ thì vẫn còn tương đối hấp dẫn. Vào năm 2012, trần

lãi suất huy động nội tệ giảm từ con số 14% theo Thông tư 30/2011/TT-NHNN xuống

còn 9% vào cuối quý II theo Thông tư 19/2012/TT-NHNN và tồn tại ở mức 8% vào cuối

quý IV khi Thông tư 32/2012/TT-NHNN được ban hành. Trong khi trần lãi suất huy

động bằng ngoại tệ căn cứ vào quy định của Thông tư 14/2011/TT-NHNN giao động

trong khoảng từ 0,5% đến 2% tùy theo từng đối tượng. Qua đó, thu hút các chủ thể kinh

tế nắm giữ tiền đồng thay vì ngoại tệ, góp phần ngăn chặn sự suy giảm sức mua của nội

tệ, hỗ trợ cho sự ổn định của tỷ giá.

+ Quá trình thắt chặt quản lý, điều hành, thu hẹp dần các đối tượng được tham gia

trên thị trường vàng của Chính phủ và NHTW.

3.4.2. Tinh hình lạm phát năm 2012:

Trải qua cuộc “đối đầu” hết sức gây cấn năm 2011 và đứng trước nguy cơ lạm phát

sẽ quay trở lại ở giai đoạn tiếp theo, các nhà cầm quyền càng trở nên thận trọng và dè

chừng hơn đối với “căn bệnh kinh niên” này. Mục tiêu kiểm soát mức tăng giá cả năm

2012 đã được cấp lãnh đạo Nhà nước nâng lên 10% (thay thế giá trị 7% trước đó). Tuy

nhiên, cộng đồng kinh tế trong và ngoài nước lúc bấy giờ với những đánh giá bi quan đã

không ít lần cho rằng tình hình lạm phát sẽ còn phức tạp hơn nữa đi đôi với mức gia tăng

ngày càng mạnh, tiếp tục là “ngõ cụt nan giải” đối với kinh tế vĩ mô Việt Nam và do đó,

con số này là hoàn toàn bất khả thi. Thế nhưng, thực tế đã chứng minh điều ấy chỉ đúng

một phần. Cậu chuyện lạm phát năm 2012 là một chuỗi các sự kiện bất ngờ, khó lường

và không kém phần khác biệt ngay từ khi khởi đầu với hai chu trình “tăng – giảm” rõ rệt

nối tiếp nhau và đạt đỉnh vào tháng 9 khi mức tăng giá cán mốc 2,20% so với tháng trước

rồi hạ nhiệt nhanh chóng sau đó. Cộng dồn các tháng, lạm phát Việt Nam đã cán mốc

6,81%. – một con số không tưởng, thấp hơn nhiều so với chỉ tiêu kế hoạch đã đề ra, vượt

qua cái được gọi là bất khả thi trước đó.

Biểu đồ 3.3: Tình hình biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm 2012

2.50%

2.20%

2.00%

1.50% 1.40%

1.00% 1.00% 0.80% 0.60% Biến động CPI qua các tháng của năm 2012 0.50% 0.50% 0.30% 0.20% 0.20%

0.10% 0.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

-0.30% -0.30% -0.50%

Nguồn số liệu: trang web Tổng Cục Thống kê Việt Nam, 2012

Theo quy luật vốn có thường niên, mang tính thời vụ, chỉ số CPI trong hai tháng

đầu quý I đã tăng mạnh trở lại, lần lượt ở mức 1,00% và 1,37% so với tháng trước do

hiệu ứng cầu kéo trong thời gian trước và sau tết âm lịch. Đến cuối tháng 3, CPI được

ghi nhận chỉ tăng nhẹ khoảng 0,20%. Dù vậy, mức giảm lạm phát này lại không thể xoa

dịu được kỳ vọng về sự suy giảm sức mua của tiền đồng trong tâm lý các chủ thể kinh

tế. Nguyên nhân là do trước đó vào ngày 07 tháng 03 giá xăng lại được đẩy lên thêm

2.100 đồng/lít và cán mốc cao nhất của năm vào ngày 20 tháng 04 khi được điều chỉnh

cộng thêm 900 đồng vào đơn giá. Thế nhưng lạm phát sau đó lại khiến dư luận vô cùng

“ngỡ ngàng” khi chẳng có một sự bùng nổ nào diễn ra cho đến cuối tháng 8. Hơn thế

nữa, giảm phát lại thế chỗ cho lạm phát trong tháng 6 và tháng 7 khi mức tăng của CPI

giảm dưới mốc 0% và đạt giá trị âm lần lượt tại -0,26% và – 0,29%. Phải chăng không

hề có một hiệu ứng chi phí đẩy được tạo ra từ động thái tăng mạnh giá của xăng dầu của

Chính phủ và Nhà nước? Thực chất, hiệu ứng ấy vẫn luôn tồn tại tuy nhiên tác động của

nó đã bị kiềm chế bởi những lần điều chỉnh giảm giá xăng dầu sau đó, kéo dài từ giữa

quý II đến đầu quý III (đưa đơn giá xăng từ mức 23.800 về còn 20.600 vào ngày 02 tháng

7) và một số yếu tố vĩ mô khác:

+ Thứ nhất phải kể đến chính là sự bình ổn của tỷ giá hối đoái có được từ cung

cách điều hành linh động, khéo léo tùy cơ ứng biến. Nội tệ dần tranh thủ được niềm tin

của các chủ thể kinh tế. Minh chứng tiêu biểu là khảo sát đến cuối quý 4 của năm 2012,

số dư tiền gửi nội tệ đã đạt được tốc độ tăng trưởng cực kỳ cao lên mức 36%. Trái ngược

với xu hướng đó, số dư tiền gửi ngoại tệ lại suy giảm mạnh chỉ bằng xấp xỉ 87% so với

cùng kỳ. Nhờ đó góp phần hạn chế sự mất giá của tiền đồng. Bên cạnh đó tạo thuận lợi

cho các hoạt động nhập khẩu, góp phần giảm bớt gánh nặng về rủi ro biến động giá của

các nguồn đầu vào ngoại nhập, giúp các tổ chức không phải cùng lúc đối mặt với sự gia

tăng đồng loạt của các yếu tố phục vụ sản xuất, làm dịu đi phần nào hiệu ứng chi phí

đẩy.

+ Thứ hai, các mệnh lệnh hành chính trong Nghị quyết số 01/NQ-CP ngày 03 tháng

01 đã dần thể hiện được tính hữu ích của mình đối với nền kinh tế. Một mặt đưa ra khuôn

khổ chi tiêu nghiêm khắc hơn đối với Ngân sách Nhà nước, thu hẹp quy mô bội chi. Mặt

khác, hỗ trợ kiểm soát tốt vấn đề tăng trưởng tín dụng (kết thúc năm 2012, tốc độ tăng

trưởng chỉ xấp xỉ 8,91% so với cùng kỳ), nhờ đó kiềm chế sự mở rộng quy mô của cung

tiền M2. Ngoài ra các động thái điều chỉnh giảm lãi suất thị trường (trong năm 2012, lãi

suất đồng nội tệ đã giảm đáng kể từ 3% đến 6% song song đó lãi suất cấp tín dụng cũng

hạ nhiệt rõ rệt từ 5% đến 9%) kết hợp với những quyết định ưu đãi về thuế theo nội dung

Nghị quyết số 13/NQ-CP ngày 10 tháng 05 đã tạo thêm thuận lợi để các tổ chức kinh tế

kiểm soát tốt chi phí đầu vào, vượt qua khó khăn, duy trì và phát triển hoạt động sản

xuất.

+ Thứ ba, sự suy thoái sức mua của thị trường, chưa thể phục hồi từ sau khủng

hoảng năm 2008 khiến các tổ chức kinh tế dù phải đối mặt với sự khuyếch đại của chi

phí sản xuất nhưng vẫn chào bán với mức giá tăng không quá cao để thu hút tiêu dùng,

thanh lý hàng tồn kho, cầm cự trước nguy cơ giải thể, phá sản.

Tuy nhiên đến tháng 9 năm 2012, lạm phát bất ngờ tăng cao trở lại ở mức 2,20%

so với tháng trước trong khi tỷ giá hối đoái và một số vấn đề vĩ mô vẫn khá ổn định. Đây

chính là kết quả nhận được từ việc Chính phủ điều chỉnh mức giá của một số nhóm hàng

thiết yếu trong rổ hàng hóa CPI mà chủ yếu là giáo dục, thuốc và dịch vụ y tế với mức

tăng rất mạnh lần lượt là 10,5% và 17,02%. Bện cạnh đó các dịch vụ vận tải cũng có xu

hướng biến động giá tương tự với tỷ lệ biến động 3,83% do sự tăng giá trở lại của xăng

dầu từ tháng 7 năm 2012.

Trong lúc đó Chỉ thị số 25/2012/CT-TTg đã kịp thời được ban hành vào ngày 26

tháng 09 nhằm kiểm soát chặt chẽ giá cả, ổn định thị trường đồng thời kéo dài lộ trình

điều chỉnh tăng mức giá đối với các dịch vụ y tế và điện đã cứu vãn được tình hình, kéo

mức tăng của CPI xuống nhanh chóng trong 3 tháng của IV lần lượt ở mức 0,80%; 0,50%

và 0,30%. Ngoài ra, tình hình tỷ giá hối đoái ổn định, nguồn cung ngoại tệ khá tốt có thể

đáp ứng được nhu cầu ngoại tệ tăng cao vào dịp cuối năm phục vụ cho các việc thanh

toán các hợp đồng thương mại quốc tế, các khoản tín dụng đáo hạn kết hợp với lần điều

chỉnh giảm giá xăng dầu vào ngày 11 tháng 11 cũng đã góp phần tạo ra xu hướng đi

xuống của lạm phạt trong giai đoạn này.

3.5. Năm 2013:

3.5.1. Tình hình biến động tỷ giá năm 2013:

Trong năm 2013, Việt Nam đã chứng kiến khá nhiều những biến động trên thị

trường ngoại hối. Tỷ giá có chiều hướng gia tăng trong quý I và quý II sau đó hạ nhiệt

dần nhờ các biện pháp quyết liệt từ cấp điều hành kinh tế vĩ mô. Chưa dừng lại ở đó, tỷ

giá còn có chiều hướng suy giảm nhanh chóng trong những tháng cuối năm khiến NHTW

phải tiến hành thu mua ngoại tệ để tránh ảnh hưởng xấu đến hoạt động xuất khẩu. Tuy

tính ổn định đã có phần giảm sút so với giai đoạn trước đó nhưng nhìn chung, tỷ giá cũng

không tạo ra tác động tiêu cực nào đáng kể đối với kinh tế vĩ mô, các khía cạnh của đời

sống xã hội. Đồng thời hoàn thành được cam kết đã đề ra từ đầu năm (biến động của tỷ

giá hối đoái trong năm không vượt ngưỡng 2% đến 3%). Đó là nhờ vào những diễn biến

thuận lợi của cung cầu ngoại tệ trên thị trường kết hợp với tính đúng đắn, kịp thời của

các quyết định, mệnh lệch từ cấp lãnh đạo Nhà nước theo định hướng điều hành, quản

lý ngoại hối linh động, kỷ luật cao, giải quyết triệt để các vấn đề phát sinh, chú trọng

củng cố, duy trì niềm tin của thị trường đối với nội tệ.

Vào những ngày cuối quý I, thị trường ngoại hối dần trở nên căng thẳng hơn. Sự

gia tăng chính là xu hướng chủ đạo của tỷ giá trong giai đoạn này. Không ngồi yên chờ

đợi “bàn tay vô hình” có thể giải thoát cho thị trường, NHTW đã nhanh chóng điều chỉnh

giảm tỷ giá bán USD/VND xuống mức 20.950 – một mức giá khá hấp dẫn, giúp hệ thống

các NHTM dễ dàng tiếp cận với nguồn dữ trự ngoại hối khi xảy ra hiện tượng thiếu hụt

ngoại tệ phục vụ cho hoạt động kinh doanh. Thông qua các tổ chức tín dụng, NHTW đã

trợ lực tích cực cho nguồn cung ngoại tệ trên thị trường, đáp ứng kịp thời, đầy đủ nhu

cầu của các chủ thể kinh tế. Từ đó ngăn chặn được sự leo thang của tỷ giá.

Tuy nhiên, động thái này của NHTW vẫn không làm thỏa mãn được thị trường của

các đồng tiền. Sau khi tỷ giá vừa hạ nhiệt chưa lâu, mâu thuẫn cung cầu ngoại tệ đã quay

trở lai nhanh chóng từ đầu tháng 4 và kèo dái đến cuối quý II. Ghi nhận trên thị trường

chính thức, tỷ giá USD/VND được niêm yết tại các NHTM đều đã được đẩy lên chạm

mốc giới hạn trần 21.036. Dù vậy con số này vẫn thấp hơn tỷ giá được chào trên thị

trường tự do đến khoảng 284 đồng. Mức chênh lệch giữa hai thị trường đã bị kéo dãn

nhanh chóng, tăng gấp 4 lần so với năm 2012 (chênh lêch khoảng 70), báo hiệu câu

chuyện tỷ giá đã đến hồi gây cấn. Trước tình thế đó, NHTW buộc phải điều chỉnh tỷ giá

USD/VND bình quân liên ngân hàng lên mức 21.036 tức tăng thêm 1% vào ngày 28

tháng 06 để bắt kịp tình hình thực tế. Cùng ngày, Thông tư 14/2013/TT-NHNN đã bắt

đầu được áp dụng, đưa trần lãi suất huy động bằng ngoại tệ đối với các tổ chức và cá

nhân lần lượt về mốc 0,25% và 1,25%. Sự điều chỉnh này là hoàn toàn hợp lý và đúng

lúc nhằm đảm bảo tỷ suất sinh lợi của nội tệ vẫn giữ được tính hấp dẫn so với tỷ suất

sinh lợi của ngoại tệ khi trần lãi suất huy động bằng tiền đồng lại có chiều hướng đi

xuống, còn ở mức 7% đối với tiền gửi kỳ hạn từ 1 tháng đến 6 tháng theo yêu cầu của

Thông tư 15/2013/TT-NHNN cũng có hiệu lực vào ngày 28 tháng 06. Từ đó củng cố

niềm tin đang bị lung lay của thị trường, khiến người dân tiếp tục mạnh dạn nắm giữ

cũng như “xem trọng” tiền đồng thay vì ngoài tệ, kiềm chế kỳ vọng phá giá nội tệ đang

trực chờ bùng phát trong nền kinh tế vào giai đoạn căng thẳng.

Thế nhưng, tình hình đã không có sự khởi sắc. Ghi nhận tại các NHTM, người ta

vẫn không hề thấy được sự hạ nhiệt nào hay thậm chí là biểu hiện chững lại của tỷ giá

USD/VND niêm yết kể từ sau thời điểm hai Thông tư liên quan đến trần lãi suất của

NHTW được ban hành, chủ yếu xoay quanh mốc giá trị 21.140 – 21.230 tương ứng với

chiều mua vào và bán ra. Phải đến ngày 11 tháng 07, khi NHTW cam kết về sự cố định

của tỷ giá bình quân liên ngân hàng cho đến cuối năm thì sức mạnh của tiền đồng trên

thị trường mới thực sự phục hồi trở lại, xu hướng đi xuống của tỷ giá thể hiện rõ rệt nhất

vào cuối tháng 7 và những ngày đầu của tháng 8. Nội tệ dần khẳng định vai trò của mình

trong danh mục đầu tư cũng như trong nhu cầu tích trữ của các chủ thể kinh tế. Nếu như

vào năm 1990, tỷ lệ tiền gửi bằng ngoại tệ trên tổng cung tiền M2 tồn tại ở mức trên 30%

thì đến năm 2011 con số này chỉ còn ở mức 15,80% và không ngừng suy giảm cho đến

cuối tháng 8 năm 2013 chỉ còn xấp xỉ 12%.

Chớp lấy thời cơ, khôi phục, mở rộng quy mô dự trữ ngoại hối đã bị hao hụt đáng

kể trong hai quý đầu năm đồng thời ngăn chặn những ảnh hưởng tiêu cực của sự tụt dốc

tỷ giá đối với hoạt động xuất khẩu, ngày 07 tháng 08, NHTW đã mạnh tay tăng tỷ giá

USD/VND mua vào lên 21.100 từ mức giá trị 20.826 đã niêm yết trước đó và duy trì

trạng thái mua ròng cho đến lúc tỷ giá bình ổn trở lại. Đến ngày 10 tháng 10, NHTW lại

tiến hành thu mua ngoại tệ nhằm đối phó với đợt sụt giảm thứ hai của tỷ giá do nguồn

cung ngày càng vượt trội (trong đó giữ vai trò đáng chú ý và khá nổi bật chính là kiều

hối với tổng giá trị tích lũy được đến cuối quý 4 năm 2013 đạt mức 11 tỷ USD) so với

lượng cầu đang dần thu hẹp.

Từ cuối quý IV, sự ổn định được tái lập trên thị trường ngoại hối, các mức tỷ giá

USD/VND được chào trên thị trường tự do xấp xỉ 21.180 và 21.200 tương ứng với chiều

mua vào và bán ra, tái tiệm cận với tỷ giá chính thức.

3.5.2. Tình hình lạm phát năm 2013:

Lũy kế 12 tháng của năm 2013 với các mức tăng khá thấp, đặc biệt có những giai

đoạn mang giá trị âm của chỉ số CPI, lạm phát Việt Nam chính thức dừng chân ở mốc

6,04%, đạt được mục tiêu quản lý, kiểm soát giá cả tăng dưới 7% như đã định hướng.

Tuy nhiên thành tích này lại không đồng nghĩa với việc sức khỏe kinh tế đã trở nên khá

hơn sau cuộc khủng hoảng năm 2008. Bởi nó được cấu thành từ nhiều yếu tố tích cực

cũng như tiêu cực mà nổi bật là sự yếu kém của sức mua trên thị trường chưa được cải

thiện. Trong năm này, lạm phát lại có những biến động bất thường, không tuân theo các

quy luật đã hình thành từ nhiều năm trước đó.

Biểu đồ 3.4: Tình hình biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm 2013

2.50%

2.00%

1.50% 1.30% 1.30%

1.10% 1.00%

0.80% 0.50% 0.50% Biến động CPI qua các tháng của năm 2013 0.50% 0.30% 0.30% 0.00% 0.00% 0.10% 7 1 2 3 4 5 8 9 10 11 12 -0.20% 6 -0.10%

-0.50%

Nguồn số liệu: trang web Tổng Cục Thống kê Việt Nam, 2013

Như thường lệ, mức tăng của CPI trong hai tháng đầu năm lại được đẩy lên cao,

xấp xỉ ở tỷ lệ 1,3% so với tháng trước do yếu tố thời tiết, điều kiện khí hậu và nhu cầu

mua sắm, tiêu dùng tăng lên trong dịp tết âm lịch. Ngoài ra tốc độ lạm phát trong thời

gian này còn được trợ lực bởi các động thái điều chỉnh giá cả các sản phẩm dịch vụ trong

Ngành Y tế ở một số khu vực đã bắt đầu được triển khai từ quý I năm 2013 sau khi bị trì

hoãn trong năm 2012 theo Chỉ thị số 25/2012/CT-TTg. Ghi nhận vào tháng 1, địa

phương có nhóm hàng thuốc và dịch vụ y tế tăng mạnh là Thừa Thiên Huế với tỷ lệ

86,29%, kế đến là Đà Nẵng với mức tăng 63,92%.

Cộng dồn giá trị lạm phát hai tháng đầu năm, tâm lý của các chủ thể kinh tế trở nên

bất ổn vì lo lắng nền kinh tế không thể thực hiện được mục tiêu kiểm soát giá. Đây có lẽ

cũng là một trong những nguyên nhân khiến thị trường ngoại hối nóng lên trở lại vào

cuối quý I. Thế nhưng, lạm phát gần như đã bị xóa tên khỏi biểu đồ giá và được thay thế

bằng giảm phát ngay trong tháng 3 xấp xỉ ở mức -0,20% và tiếp tục xuất hiện vào tháng

5 ở ngưỡng -0,10% sau khi CPI bất động ở tháng trước đó. Nguyên nhân là do sau mùa

lễ, tết – yếu tố mang tính thời vụ, sức mua lại trờ về với bản chất thật sự của mình: suy

kiệt và yếu kém. Điều này khiến các nhà sản xuất đưa ra mức giá không cao, thậm chí là

giảm giá để thu hút tiêu dùng, duy trì nguồn thu nhập trong bối cạnh hoạt động không

hết công suất, kém hiệu quả. Bên cạnh đó, tình hình tỷ giá hối đoái vào thời gian này tuy

có nhiều biến động nhưng luôn được kiểm soát chặt chẽ bởi Chính phủ và NHTW nên

đã hạn chế được phần nào tác động của hiệu ứng chi phí đẩy.

Tháng 6 và thàng 7, lạm phát đã trở lại với các mức tăng lần lượt là 0,10% và 0,30%

do các giải pháp điều hành thị trường ngoại hối đang dần yếu sức trước áp lực cung cầu

đang ngày càng căng thẳng, đưa đến đỉnh điểm khi động thái điều chỉnh tỷ giá USD/VND

bình quân liên ngân hàng tăng thêm 1% của NHTW được triển khai vào ngày 28 tháng

6, khiến các mặt hàng nhập khẩu khi quy nội tệ đều tăng giá đáng kể. Trong đó tiêu biểu

là ba lần tăng giá xăng từ cuối quý II đến đầu quý III. Qua đó tác động đến hàng loạt các

khía cạnh của nền kinh tế, làm mặt bằng giá cả tăng lên. Ngoài ra, sự kiện ngày 28 tháng

6 còn là một trong những nguyên nhân quan trọng khiến Tập đoàn điện lực Việt Nam

(EVN) điều chỉnh tăng giá điện sau đó vào ngày 1 tháng 8 lên mức 1.508,85 đồng/kWh

nhằm giảm bớt gánh nặng từ khoản nợ nước ngoài ước tính đến năm 2013 khoảng 99.260

tỷ đồng. Giá điện tăng cộng hưởng cùng những thay đổi về giá trong Ngành Y tế và

Ngành Giáo dục sau đó đã tạo ra đợt leo thang của lạm phát trong tháng 8 ở mức 0,83%

và tháng 9 ở mức 1,06%.

Trong những tháng còn lại của năm, lạm phát bắt đầu chu trình hạ nhiệt của mình.

Nguyên nhân vẫn là do sức mua của thị trường tiếp tục bị bó buộc. Bên cạnh đó, sự giảm

nhanh của tỷ giá hối đoái từ đầu tháng 10 cũng là nhân tố cấu thành nên xu hướng đường

đi của giá cả trong quý IV bởi nền kinh tế được tiếp cận với các hàng hóa ngoại nhập ở

mức giá rẻ hơn khi quy nội tệ.

Như vậy, nhìn chung tỷ lệ lạm phát thấp trong năm 2013 là hệ quả từ sự suy yếu

của sức mua kéo theo là những khó khăn, đình trệ trong hoạt động sản xuất kinh doanh.

Đến lượt mình các tổ chức kinh tế khi đối mặt với thực trạng thị trường ảm đạm sẽ cắt

giảm đầu tư, thu hẹp các cơ hội nghề nghiệp cũng như thu nhập xã hội và kéo tổng cầu

suy giảm như một vòng xoáy đi xuống bất tận. Ngoài ra niềm tin của thị trường vào đồng

nội tệ luôn được cấp lãnh đạo Nhà nước chú trọng củng cố, duy trì thông qua công tác

điểu hành, quản lý ngoại hối cũng là một nhân tố quan trọng cần được nhắc đến, hỗ trợ

đắc lực kiềm chế lạm phát trong năm này.

3.6. Năm 2014:

3.6.1. Tình hình biến động tỷ giá năm 2014:

Dư âm từ sự dồi dào của nguồn cung ngoài tệ nửa sau năm 2013 chính là một trong

những tiền đề, cơ sở vững chắc giúp thị trường ngoại hối hoạt động ổn định trong những

tháng đầu năm 2014. Sau đó, xu hướng tăng đã xuất hiện rõ rệt trở lại, kéo dài âm ỉ đến

tận những ngày gần kết thúc năm do sự tác động của nhiều nhân tố vĩ mô. Gia tăng tỷ

giá USD/VND bình quân liên ngân hàng thêm 1% là một trong hàng loạt các động thái

mà Chính phủ và NHTW buộc phải triển khai để giải quyết những bất cập của cung cầu

ngoại tệ, co hẹp khoảng cách chệnh lệch giữa thị trường chính thức và thị trường tự do.

Đồng nội tệ đã bị phá giá một lần nữa. Tuy nhiên đây là lần điều chỉnh duy nhất trong

năm 2014 với mức biến động không lớn và khoảng cách chệnh lệch giữa các mức tỷ giá

trên thị trường chính thức và thị trường tự do cũng không quá nhiều. Từ đó cho thấy tình

hình tỷ giá vẫn trong tầm kiểm soát của Chính phủ và NHTW, không gây quá nhiều áp

lực lên sức khỏe kinh tế vĩ mô.

21.036 đồng tương ứng bằng 1 USD là mức tỷ giá bình quân liên ngân hàng được

duy trì cố định trong suốt gần 5 tháng đầu năm 2014. Trên thị trường của các loại tiền

tệ, người ta cũng không ghi nhận được sự biến động tăng giảm tỷ giá bất thường nào. Từ

cuối quý II, tính căng thẳng tái bùng phát trong vấn đề quản lý, điều tiết tỷ giá. Thị trường

dần nóng lên, tỷ giá bắt đầu có những thay đổi đáng chú ý. Ngày 19 tháng 06, để thỏa

mãn thị trường, NHTW đã tiến hành nâng tỷ giá USD/VND bình quân liên ngân hàng

lên con số 21.246. Mâu thuẫn giữa cung và cầu ngoại tệ lại dịu đi phần nào. Vào thời

điểm 30 tháng 06, tại thị trường tự do, tỷ giá USD/VND đã gia tăng thêm 0,6% so với

những ngày đầu năm 2014 và xấp xỉ ở mức 21.305. Trong khi đó, tỷ giá USD/VND được

công bố chính thức ở nhiều NHTM chủ yếu giao động trên dưới giá trị 21.251, tức đã

tăng thêm đến 0,8% so với đầu tháng 1 năm 2014.

Kế đến, trong cuộc họp cấp cao diễn ra vào ngày 29 tháng 09, đại diện NHTW đã

khẳng định cộng dồn các mức điều chỉnh tỷ giá nếu có trong năm 2014 sẽ không vượt

ngưỡng 1,43%. Đưa ra tỷ lệ nằm dưới mức mục tiêu điều chỉnh tỷ giá hồi đầu năm

(không vượt quá 2%), NHTW kỳ vòng các chủ thể kinh tế sẽ tin tưởng vào sự ổn định,

ít biến động của tỷ giá hối đoái cho đến cuối năm. Từ đó củng cố thêm niềm tin của cộng

đồng đối với nội tệ. Tuy nhiên, đây vô tình lại là con dao hai lưỡi, có tác dụng phụ mang

tính tiêu cực đối với tâm lý thị trường. Bởi lẽ, sau khi khấu trừ đi lần điều chỉnh 1% vào

hồi tháng 6, tỷ giá bình quân liên ngân hàng vẫn còn có thể tăng thêm 0,43% theo tuyên

bố từ NHTW. Phần lớn các tầng lớp dân cư đều xem đó như một “lời nhắc khéo” rằng

tiếp tục phá giá tiền đồng là điều sớm muộn mà không nhận ra bản chất thực sự của con

số 1,43% là định hướng, sự quyết tâm của cấp lãnh đạo Nhà nước trong công tác quản

lý, điều tiết thị trường ngoại hối. Do vậy, tình hình tỷ giá đã có những biến động phức

tạp ngay từ đầu tháng 10. Tỷ giá USD/VND niêm yết tại hệ thống NHTM nhìn chung đã

được nâng lên thêm 10 đồng.

Trước chuyển biến xấu đi của tỷ giá, NHTW vào ngày 06 tháng 10 đã phát đi thông

điệp với nội dung cam kết giữ cố định tỷ giá bình quân liên ngân hàng cho đến cuối năm

2014 nhằm trấn an tâm lý người dân. Đồng thời cũng cung cấp thêm các bằng chứng về

các điều kiện thuận lợi trên thị trường ngoại hối như: diễn biến tích cực của tình hình thu

chi ngoại tệ quốc gia (cán cân thanh toán mang giá trị dương, cán mốc 11 tỷ USD tính

đến cuối tháng 9); tính cân đối giữa nguồn cung và nguồn cầu ngoại tệ vẫn được đảm

bảo, … Tuy nhiên sức nóng của thị trường chỉ yếu đi đôi chút rồi nhanh chóng bị đẩy

lên cao trở lại. 150 đồng là mức chênh lệch tỷ giá USD/VND tính bình quân giữa hai

tháng đầu quý IV.

Ngày 18 tháng 11, NHTW đã một lần nữa lên tiếng cam kết về sự cố định của tỷ

giá bình quân liên ngân hàng cho đến cuối năm. Tuy nhiên sự tăng giá vẫn không có dấu

hiệu dừng lại và kéo dài âm ỉ đến cuối tháng 12. Ghi nhận vào ngày 25 tháng 12, Ngân

hàng TMCP Đông Á là tổ chức có tỷ giá niêm yết cao nhất trong hệ thống các NHTM ở

mức 21.375 – 21.445 tương ứng với hai chiều mua vào và bán ra. Trên thị trường tự do

lúc bấy giờ tỷ giá cũng đã ở mức 21.500 – 21.650.

Có thể thấy, chung quy sự căng thẳng trên thị trường ngoại hối bắt đầu từ cuối

tháng 5 và kéo dài đến cuối quý IV xuất phát từ tâm lý bất an các tổ chức kinh tế khi thời

gian cho phép áp dụng các hoạt động cấp tín dụng bằng ngoại tệ phục vụ một số hoạt

động sản xuất, kinh doanh gần kết thúc theo quy định của Thông tư 29/2013/TT-NHNN.

Và hệ quả dễ thấy từ điều này chính là việc tiếp cận nguồn vốn vay bằng các đồng tiền

nước ngoài của một bộ phận không nhỏ các chủ thể trong nền kinh tế sẽ trở nên bất khả

thi. Do vậy, nhiều tổ chức kinh tế đã tranh thủ đi vay cũng như tích trữ ngoại tệ bằng

nhiều cách để chuẩn bị xoay sở trước những khó khăn trong giai đoạn mới. Ngoài ra, kỳ

vọng phá giá nội tệ bùng phát kể từ sự kiện ngày 29 tháng 09 cũng góp phần không nhỏ

tạo ra các biến động của tỷ giá hối đoái trong quý IV.

Nắm bắt được tâm lý này, ngày 25 tháng 12 NHTW đã ban hành Thông tư

43/201/TT-NHNN kéo dài thời gian triển khai cấp tín dụng bằng ngoại tệ đối với các tổ

chức kinh tế hoạt động trong lĩnh vực xuất khẩu và xăng dầu đến hết năm 2015.

3.6.2. Tình hình lạm phát năm 2014:

Từ những định hướng, chính sách đúng đắn, kịp thời của các cấp lãnh đạo Nhà

nước kết hợp với diễn biến tích cực của thị trường trong và ngoài nước và một số yếu tố

vĩ mô, lạm phát đã chính thức dừng lại ở mức 1,84% vào cuối năm 2014. Đây là một giá

trị rất khiêm tốn được cấu thành từ các mức tăng thấp cùng một sồ lần điều chỉnh giảm

nhẹ của chỉ số CPI trong suốt 12 tháng, ghi dấu thành tích vượt trội của Việt Nam trong

nỗ lực điều tiết, kiểm soát biến động giá cả trong nhiều năm trở lại đây.

Biểu đồ 3.5: Tình hình biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong năm 2014

2.50%

2.00%

1.50%

1.00%

0.69% Biến động CPI qua các tháng của năm 2014 0.55% 0.50% 0.40% 0.30% 0.23% 0.22% 0.20% 0.11% 0.00% 0.08% 5 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11 12 -0.24% -0.27% -0.44% -0.50%

Nguồn số liệu: trang web Tổng Cục Thống kê Việt Nam, 2014

Khác biệt so với những năm trước, vào tháng 1 – thời điểm các hoạt động mua sắm,

tiêu dùng chuẩn bị cho tết âm lịch diễn ra sôi nổi làm tăng lượng cầu của thị trường, chỉ

số số giá CPI chỉ tăng nhẹ ở mức 0,69% so với tháng 12 năm 2013. Đây là mức tăng khá

thấp nếu so sánh với giai đoạn 2011 – 2013 khi tốc độ tăng giá tháng đầu tiên của quý I

lần lượt là 1,70%; 1,00% và 1,25%. Thị trường lại càng bất ngờ hơn khi trong tháng 2,

lạm phát tiếp tục giảm tốc chỉ còn ở tỷ lệ 0,55% so với tháng trước và nhanh chóng được

thay thế bằng hiện tượng giảm phát với mức điều chỉnh -0,44% trong tháng tiếp theo.

Có hai nguyên nhân tạo ra quỹ đạo mang tính hi hữu của giá trong giai đoạn này. Một là

do sự hạ nhiệt liên tục của giá xăng dầu làm giảm bớt đáng kể các chi phí của nền kinh

tế, góp phần kéo mặt bằng giá đi xuống phần nào. Hai là do tính hiệu quả trong công tác

quản lý thị trường của các cơ quan chức năng có liên quan, chú trọng theo dõi, hỗ trợ

xây dựng nguồn cung hàng hóa dồi dào có thể đáp ứng đầy đủ nhu cầu của các chủ thể

kinh tế. Ngoài ra, tình hình tỷ giá hối đoái ổn định trong giai đoạn này cũng đã góp phần

kiềm chế chi phí đầu vào của các tổ chức kinh tế và sự biến động giá cả của hàng hóa

ngoại nhập để từ đó hỗ trợ kéo lạm phát đi xuống.

Đến tháng 4, lạm phát đã trở lại với mức tăng không đáng kể 0,08% và nâng lên

giá trị 0,20% vào tháng tiếp theo. Sự tăng tốc này cũng trùng khớp với thời điểm thị

trường ngoại hội bắt đầu có dấu hiệu căng thẳng. Kết thúc tháng 6, CPI đã tăng thêm

0,30% tạo thành một đỉnh trên đường đi của giá trong năm 2014. Đó là do tác động từ

động thái điều chỉnh tỷ giá USD/VND bình quân liên ngân hàng vào ngày 19 tháng 6

cùng những diễn biến sau đó của thị trường ngoại hối đã làm ảnh hưởng đến giá nhập

khẩu cộng hưởng với những lần điều chỉnh tăng giá của một số nhóm hàng trong đó có

lương thực, thực phẩm, y tế,… Trong hai quý giữa năm 2014, xu hướng tăng giá đã quay

trở lại. Tuy nhiên, các biến động đều dưới ngưỡng 1%, không gây áp lực quá lớn cho

kinh tế vĩ mô. Bởi lẽ sự giảm giá của xăng dầu, tính ổn định của tỷ lệ trao đổi giữa các

đồng tiền (dù đã có nhiều biến động hơn so với đầu năm 2014 nhưng vẫn có thể kiểm

soát được) tiếp tục là lực cản hữu hiệu đối với tốc độ của lạm phát trong khi sức mua của

thị trường vẫn chưa có những thay đổi khả quan hơn.

Vào những tháng cuối năm, đơn giá xăng dầu tiếp tục được điều chỉnh theo hướng

đi xuống và với cường độ ngày càng mạnh hơn tạo thuận lợi cho các hoạt động sản xuất,

tiết kiệm chi phí. Song song đó, những nỗ lực của các cơ quan chức năng trong việc

thanh tra, kiểm soát, quản lý giá cả thị trường ngay từ đầu năm, đặc biệt đối với các sản

phẩm sữa và dịch vụ trong Ngành Giao thông vận tải đã dần có được những thu hoạch

to lớn hơn. Đáng chú ý là giá cước các dịch vụ giao thông vận tải đã giảm đi nhiều bám

sát lộ trình điều chỉnh giá xăng dầu từ 2% đến 33%. Ngoài ra, sau hai lần lên tiếng khẳng

định về sự cố định của tỷ giá USD/VND bình quân liên ngân hàng vào ngày 06 tháng 10

và ngày 18 tháng 11, tỷ giá tuy vẫn duy trì chiều hướng tăng nhưng cường độ của các

biến động đã giảm đi phần nào. Từ đó góp phần kiếm chế lạm phát. Vì vậy, trong tháng

10, lạm phát đã hạ nhiệt xuống còn 0,11% và tiếp tục đi qua mức 0 chuyển thành giảm

phát trong hai tháng cuối cùng với tỷ lệ lần lượt là -0,27% và -0,24%. Hai giá trị âm của

biến động CPI trong tháng 11 và tháng 12 một lần nữa lại cho thấy sức mua của thị

trường vẫn đang “ì ạch” trong khó khăn.

Tóm lại, tỷ lệ lạm phát dưới 2% trong năm 2014 thực chất bị chi phối bởi nhiều

nhân tố. Trong đó, đóng vai trò quan trọng là: Tính ì của sức mua trên thị trường từ sau

khủng hoảng năm 2008 là khá lớn, chưa có những thay đổi tích cực đáng chú ý; Sự bình

ổn của tỷ giá hối đoái cũng như thị trường ngoại hối; Các điều chỉnh hạ giá xăng dầu

liên tiếp (tính đến cuối năm 2014, giá xăng đã giảm khoảng 6.330 đồng/lít tương ứng

với tỷ lệ -26% so với năm trước); Diễn biến thuận lợi của mặt bằng giá cả các loại hàng

hóa trên thế giới. Ngoài ra, sự gia tăng với tốc độ thấp của tín dụng và lượng cung tiền

M2 lần lượt ở các mức 12,62% và 15,99% trong năm 2014 cũng đã góp phần kiềm chế

các biến động về giá trong suốt 12 tháng.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Biểu đồ 3.6: Biện động chỉ số giá tiêu dùng (CPI) các tháng trong năm giai đoạn từ

năm 2011 đến năm 2014

3.50%

3.00%

2.50%

2.00%

1.50%

1.00%

0.50%

0.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 -0.50%

-1.00%

Biến động CPI qua các tháng của năm 2011 Biến động CPI qua các tháng của năm 2012

Biến động CPI qua các tháng của năm 2013 Biến động CPI qua các tháng của năm 2014

Nguồn số liệu: trang web Tổng Cục Thống kê Việt Nam, 2011-2014

Như vậy, bằng những chính sách, định hướng đúng đắn kết hợp với sự khéo léo

trong cách ứng biến trước các sự kiện bất ngờ của Chính phủ và NHTW, tình hình tỷ giá

hối đoái Việt Nam đã dần chuyển mình từ trạng thái căng thẳng, biến động mạnh mẽ

không ngừng vào năm 2011 sang trạng thái tương đối ổn định ở các năm 2012, 2013 và

2014. Từ đó trở thành một trong những nhân tố hàng đầu, tác động tích cực ngược trở

lại đối với các công tác điều hành, quản lý kinh tế vĩ mô khác bao gồm cả kiểm soát giá

cả thị trường. Tỷ giá hối đoái được điều tiết tốt đã góp phần bình ổn giá cả hàng hóa

nhập khẩu, hỗ trợ điều tiết các biến động của chi phí sản xuất cũng như mặt bằng giá cả

hàng hóa tiêu dùng. Lòng tin của người dân đối với nội tệ được duy trì và củng cố theo

thời gian là rào cản vững chắc chống lại sự suy giảm sức mua của tiền đồng. Lạm phát

từ đó cũng hạ nhiệt dần từ mức 18,13% vào năm 2011 chỉ còn 1,84% vào năm 2014.

Nhìn vào biểu đồ 3.6 có thể thấy, đường đi của chỉ số giá CPI qua các năm đã dần được

làm phẳng, ít gồ ghề, từng bước tiệm cận với trục hoành hơn, thuận theo chiều hướng ổn

định của tỷ giá hối đoái. Qua đó đã khiến tác giả càng tin tưởng hơn về sự tồn tại của

ERPT đến lạm phát tại Việt Nam đồng thời thôi thúc tác giả thực hiện các tính toán,

kiểm định nhằm lượng hóa được mức độ, tốc độ của cơ chế truyền dẫn này.

CHƯƠNG 4: KIỂM ĐỊNH VÀ PHÂN TÍCH CƠ CHẾ

TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT) ĐẾN LẠM PHÁT TẠI

VIỆT NAM

4.1. Giới thiệu chương 4:

Các diễn biến, sự kiện khác nhau trong quá khứ thăng trầm của nền kinh tế quốc

gia mà tác giả đề cập ở chương trước đều đã nêu bật lên được chủ đề bài viết. Sự hiện

diện của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam đã dần trở nên rõ nét hơn. Tuy nhiên, như vậy

là vẫn chưa đủ. Quá trình phân tích định tính này sẽ không được đánh giá cao khi chưa

kết hợp cùng các tính toán, kiểm định chuẩn mực dựa trên những số liệu thực tế để đưa

ra kết quả thống kê cụ thể, mang tính thuyết phục. Đồng thời làm sáng tỏ thêm các khía

cạnh khác nhau của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam chứ không chỉ dừng lại ở mức độ

hiểu biết đơn thuần về sự tồn tại của nó. Đó cũng là đòi hỏi tất yếu mà công tác điều

hành vĩ mô đặt ra. Bởi lẽ, mọi biện pháp nói chung cũng như các quyết định liên quan

đến quản lý tỷ giá hối đoái nói riêng từ cấp lãnh đạo Nhà nước đều sẽ tiềm ẩn rủi ro sai

lầm cực kỳ lớn, ảnh hưởng xấu đến tổng thể đời sống xã hội nếu không đảm bảo được

tính chính xác, phù hợp. Hay nói cách khác, mọi động thái, chính sách đều phải được

cân nhắc kỹ lưỡng về “liều lượng”, sức hấp thụ của nền kinh tế dựa trên các hiểu biết

chuyên sâu, đầy đủ. Và cụ thể hơn, trong phạm vi bài nghiên cứu này, đó chính là thông

tin về mức độ và độ trễ tác động của tỷ lệ trao đổi giữa các đồng tiền lên tình hình giá cả

quốc gia khi có biến động. Hiển nhiên, những điều đó chỉ có thể được thu thập bằng

phương pháp định lượng. Do vậy, ở chương này, tác giả sẽ trình bày chi tiết về phương

pháp nghiên cứu, mô hình kinh tế lượng được áp dụng trong bài viết, diễn giải về các

biến số tham gia trong quá trình kiểm định, lượng hóa ERPT đến lạm phát tại Việt Nam.

Bên cạnh đó, còn cung cấp thông tin về nguồn dữ liệu và cách thức xử lý. Kế đến sẽ tiến

hành phân tích, đánh giá vấn đề từ các kết quả nghiên cứu thu được.

4.2. Mô hình và phương pháp nghiên cứu:

4.2.1. Mô hình tự hồi quy vector (VAR):

Xuyên suốt quá trình nghiên cứu, khám phá không ngừng nghỉ hàng thế kỷ qua,

các học giả kinh tế đã tìm ra hàng loạt mối quan hệ giữa các yếu tố, thành phần vi mô và

vĩ mô cấu tạo nên hệ thống kinh tế quốc gia. Phần lớn trong đó là các liên hệ đa chiều,

là sự tương tác qua lại giữa các biến số với nhau chứ không chỉ đơn thuần là quy trình

“nguyên nhân-kết quả” một chiều tác động. Tiêu biểu nhất có thể để cập đến chính là

mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát quốc gia – chủ đề của bài nghiên cứu này.

Tỷ giá được điều chỉnh có thể gây ra nhiều biến động đối với tình hình giá cả trong nước.

Tuy nhiên, khi lạm phát có sự thay đổi, nó cũng có tác động ngược trở lại lên tỷ giá. Và

trên cơ sở đó mô hình tự hồi quy vector (Vector Autoregressive Model) viết tắt là VAR

ra đời chính là một sự tiến bộ tất yếu của khoa học kinh tế nhằm phục vụ cho nhu cầu

kiểm chứng, lượng hóa các mối quan hệ đa chiều ngày càng phổ biến trên thế giới. Đặc

biệt rất quen thuộc trong nghiên cứu các vấn đề liên quan đến tiền tệ quốc gia.

VAR là một hệ phương trình mà trong đó mỗi biến số được giải thích bởi một

lượng hữu hạn biến trễ của chính nó và các biến số còn lại được đề cập trong mô hình

(tức là với một độ trễ xác định). Qua đó thể hiện được tác động của các biến ngoại sinh

lên biến nội sinh ở thời điểm đương thời cũng như trong giai đoạn kế tiếp ở tương lai

(Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2013).

Giả sử, vấn đề nghiên cứu gồm có hai biến số A và B với độ trễ được xác định là 1

kỳ. Khi đó hệ phương trình của mô hình VAR bậc 1 hay VAR (1) sẽ được biểu diễn như

(1)

{Yt = a10 + a11 ∗ Yt − 1 + a12 ∗ Zt − 1 + uYt Zt = a20 + a21 ∗ Yt − 1 + a22 ∗ Zt − 1 + uZt

Trong đó uYt và uZt là các nhiễu trắng.

Viết dưới dạng ma trận:

] = [

] + [

] (2)

uYt uZt

a10 a20

a11 a12 a21 a22

[Yt Zt

]*[Yt − 1 Zt − 1

Hay: Y = A0 + A1*Yt-1 + ut (3)

Tương tự như vậy đối với mô hình VAR bậc p hay VAR (p):

Y = A0 + A1Yt-1 + A2Yt-2 + … + ApYt-p+ ut ()

4.2.2. Mô hình VAR cấu trúc hay SVAR:

Mặc dù hàm chứa nhiều ưu điểm nổi bật, vượt trội trong phân tích kinh tế song mô

hình VAR đôi khi lại không phải là một sự lựa chọn hợp lý. Nguyên nhân là vì trên thực

tế có tồn tại những mối quan hệ kinh tế mà biến nội sinh vừa phụ thuộc vào các biến quá

khứ vừa phụ thuộc vào các biến hiện tại hay biến đương thời. Ví dụ như đầu tư thời điểm

t (It) phụ thuộc vào các mức lãi suất trong quá khứ (rt-1, rt-2, rt-3,…) nhưng đồng thời

cũng phụ thuộc vào tình hình lãi suất ở hiện tại (rt). Như vậy, mô hình VAR trong những

trường hợp này sẽ không còn bám sát vấn đề trong thực tế, ảnh hướng đáng kể đến tính

chính xác của các kết quả ước lượng. Trên cơ sở đó, mô hình VAR cấu trúc (Structural

VAR) hay còn gọi là SVAR đã ra đời, giải quyết sự bất cập của mô hình VAR bằng cách

đưa thêm các biến đương thời vào hệ phương trình (Jan, 2001; Lutz, 2011).

Trở lại với giả định trước, cũng xét hai biến A và B với độ trễ là 1 kỳ. Nhưng khi

này mô hình SVAR được áp dụng, ta sẽ có được hệ phương trình sau đây:

(4)

{Yt = a10 + a11 ∗ Zt + a12 ∗ Yt − 1 + a13 ∗ Zt − 1 + uYt Zt = a20 + a21 ∗ Yt + a22 ∗ Yt − 1 + a23 ∗ Zt − 1 + uZt

Trong đó Yt và Zt được gọi là các biến đương thời.

] = [

] + [

] (5)

uYt uZt

a10 a20

a12 a13 a22 a23

Viết dưới dạng ma trận: ]*[Yt Zt

[ 1 −a21

−a11 1

]*[Yt − 1 Zt − 1

Hay: A1*Y = A0 + A2Yt-1 + ut (6)

Tương tự như vậy đối với các mô hình SVAR bậc p hay SVAR (p).

A1Y = A0 + A2Yt-1 + A3Yt-2 + … + Ap+1*Yt-p+ ut (**)

Thế nhưng, nếu để SVAR ở dạng này, công tác ước lượng sẽ gặp rất nhiều khó

khăn vì vậy mô hình cần được biến đổi về dạng đơn giản (reduced form SVAR). Để đơn

giản, tác giả sẽ xem xét trở lại (6) (mô hình 2 biến với độ trễ 1 kỳ). Để đưa về dạng đơn

giản, cần tiến hành nhân hai vế của cho A1

-1 là mà trận nghịch đảo của A1. Khi đó:

Y = A1

-1*A0 + A1

-1A2Yt-1 + A1

-1*ut (7)

Thay thế bằng ký hiệu mới, đơn giản hơn, ta được:

Y = B0 + B1*Yt-1 + 𝜺t (8)

Như vậy, sau khi biến đổi về dạng đơn giản, SVAR lại trở thành mô hình VAR ban

đầu, thuận lợi hơn trong việc tính toán. Tuy nhiên, một vấn đề khác lại nảy sinh là lúc

này thành phần ngẫu nhiên của mô hình mà cụ thể là 𝜺t trong (8) được tính bằng tích

số giữa A1

-1 và ut, hay nói cách khác nó không còn là những cú sốc nguyên thủy ban đầu

trong (4), (5) và (6). Do vậy đòi hỏi phải có phương pháp bóc tách các cú sốc trong quá

trình mô hình hóa để tìm lại tác động thật sự của mỗi cú sốc lên từng biến số trong mô

hình SVAR. Nói về vấn đề bóc tách, hiện nay tồn tại khá nhiều phương pháp nhưng tất

cả tụ chung lại được quy về hai nhóm chính đó là bóc tách đệ quy và bóc tách bất đệ

quy.

Quy trình bóc tách đệ quy được đề cập đầu tiên bởi Christopher Sims (1980). Theo

đó, ông này đề nghị nên đưa ra các giả định về tính chất phụ thuộc đương thời của các

biến số trong mô hình để từ đó biến đổi ma trận A1 trong (5) về dạng ma trận tam giác.

Tức là, giả sử mô hình đang nghiên cứu có hai biến Yt và Zt với độ trễ 1 kỳ, tác giả sẽ

cho rằng vào bất kỳ thời điểm t nào, biến Yt sẽ phụ thuộc vào chính nó ở quá khứ và biến

Zt ở quá khứ cũng như hiện tại. Trong khi đó Zt lại không phụ thuộc Yt mà chỉ phụ thuộc

vào chính nó ở quá khứ. Điều đó nghĩa là tác giả đã ngầm áp đặt cho –a21 = 0. Từ đó làm

giảm bớt số tham số cần phải ước lượng trong mô hình. Cách làm cũng tương tự như vậy

đối với mô hình SVAR với các độ trễ lớn hơn (Christopher, 1980). Phương pháp này

đơn giản nhưng hàm chứa hạn chế rất lớn. Đó là việc áp đặt mang tính đệ quy này quá

cứng nhắc, bất biến, phụ thuộc nhiều vào trình tự sắp xếp các biến trong mô hình, trình

tự khác nhau kết quả ước lượng có thể thay đổi dẫn đến không bám sát thực tế vấn đề

kinh tế-xã hội, giảm tính chính xác của mô hình. Đây chính là tiền đề cho sự ra đời của

kỹ thuật bóc tách bất đệ quy.

Quy trình bóc tách bất đệ quy vẫn nhằm mục đích đưa ra các hạn chế xác định cụ

thể làm giảm bớt các tham số cần ước lượng trong mô hình SVAR. Tuy nhiên, quy trình

này không phải là một sự áp đặt thiếu thực tế, mang nặng tính chủ quan như quy trình

bóc tách đệ quy. Nó chủ yếu dựa vào các lý thuyết học thuật, các kết quả nghiên cứu

thực nghiệm về sự tương tác giữa các biến số kinh tế đã được thế giới công nhận. Từ đó

đưa ra quyết định về cấu trúc tương tác giữa các thành phần hay cú sốc trong mô hình

một cách hợp lý hơn. Từ đó vừa làm giảm bớt số lượng các tham số cần tính toán vừa

nâng cao tính chính xác của mô hình ước lượng. Tóm lại là vẫn tiến hành áp đặt giá trị 0

cho vài tham số nhưng không theo một quy tắc cố định nào mà thay đổi tùy theo tính

chất của các đối tượng nghiên cứu. Đồng thời cũng không hề phụ thuộc vào thứ tự sắp

đặt các biến số (Ben, 1986; Christopher, 1986).

4.2.3. Hàm phản ứng xung (IRF) và phân rã phương sai (Variance

Decomposition):

Phối hợp cùng mô hình VAR hay SVAR trong phân tích định lượng còn có hàm

phản ứng xung (Impulse Response Function) viết tắt là IRF nhằm mục đích xem xét,

đánh giá tính hiệu lực của từng cú sốc đến mỗi biến số trong mô hình. Hay nói cách khác,

qua khảo sát đồ thị của hàm phản ứng xung, ta sẽ biết được một cú sốc giả định với mức

độ nào đó (ví dụ: một độ lệch chuẩn), khởi phát ở thời điểm t bất kỳ sẽ tác động mạnh

như thế nào? tích cực hay tiêu cực đến từng biến số? và ảnh hưởng của cú sốc sẽ được

kéo dài bao lâu sau đó? (Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2013).

Và nếu như hàm phản ứng xung (IRF) thể hiện được tác động riêng lẻ của mỗi cú

sốc đến từng biến số thì kỹ thuật phân rã phương sai (Variance Decomposition) sẽ mang

đến góc nhìn bao quát hơn, cho thấy sự phối hợp tạo ra hiệu ứng chung và mức độ đóng

góp của từng cú sốc, thành phần có trong mô hình đối với sự biến động của mỗi biến số

(Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2013).

Từ những hiểu biết về hai dạng mô hình VAR và SVAR kết hợp với việc lược khảo

các công trình nghiên cứu trước đây, tác giả đã cân nhắc và đưa ra quyết định chọn mô

hình VAR để lượng hóa ERPT đến lạm phát tại Việt Nam. Vì bất chấp những hạn chế

về mặt lý thuyết so với SVAR, mô hình này vẫn có tính phổ biến cao, được ứng dụng

rộng rãi trong công tác số hóa và phân tích các vấn đề tài chính tiền tệ nói chung cũng

như ERPT đến lạm phát nói riêng hiện nay. Bên cạnh đó, độ chính xác và tính hiệu quả

cũng đã được kiểm chứng và chấp nhận bởi rất nhiều học giả kinh tế khác nhau trên thế

giới.

4.3. Quy trình ứng dụng mô hình VAR:

Để tính toán, kiểm định và phân tích được bản chất của vấn đề ERPT đến lạm phát

tại Việt Nam thông qua mô hình kinh tế lượng VAR, tác giả sẽ triển khai lần lượt các

bước quy trình sau đây:

Bước 1: Kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu đã thu thập được bằng kiểm định

nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller. Trong trường hợp các chuỗi dữ liệu không

thỏa mãn tính dừng, tác giả sẽ thực hiện thao tác lấy sai phân của các chuỗi thời gian ở

các bậc khác nhau và lần lượt đánh giá lại tính dừng.

Bước 2: sau khi các chuỗi thời gian đạt được tính dừng, việc lựa chọn độ trễ phù

hợp sẽ được tiến hành. Trong đó các tiêu chuẩn kiểm định LR, FPE, AIC, HQIC và SBIC

đều sẽ được tác giả cân nhắc, xem xét và đánh giá để quyết định mức độ trễ phù hợp với

vấn đề nghiên cứu cũng như tình hình kinh tế Việt Nam.

Bước 3: triển khai ước lượng mô hình VAR với mức độ trễ phù hợp đã lựa chọn.

Với kết quả có được sau quá trình lượng hóa, tác giả sẽ xem xét hệ số R2 và R2 hiệu

chỉnh của từng phương trình trong mô hình đồng thời sử dụng kiểm định nhân quả

Granger để có cái nhìn ban đầu về khả năng giải thích của các biến độc lập đối với các

biến phụ thuộc.

Bước 4: kiểm tra tính phù hợp của mô hình VAR bằng một số phương pháp thông

dụng.

Bước 5: phân tích cụ thể, lượng hóa sự tương tác qua lại giữa các biến số bằng hàm

phản ứng xung (IRF) và phân rã phương sai (Variance Decomposition).

4.4. Kiểm định và phân tích ERPT đến lạm phát tại Việt Nam bằng mô

hình VAR:

4.4.1. Các biến số trong mô hình VAR:

Dựa trên nền tảng của những công trình nghiên cứu trước đây, tác giả đã quyết định

phân tích, đánh giá ERPT đến lạm phát tại Việt Nam bằng dữ liệu tháng của 7 biến số

kinh tế vĩ mô bao gồm: giá dầu, sản lượng quốc gia, cung tiền, lãi suất, giá tiêu dùng,

giá nhập khẩu và tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương (NEER) giai đoạn từ tháng 1

năm 2004 đến tháng 12 năm 2014 với tổng cộng 132 quan sát cho mỗi biến số. Trong

đó:

4.4.1.1. Giá dầu (Oil price/Commodity price):

Giá dầu (thế giới) được sử dụng ở dạng chỉ số được đưa vào để gắn kết Việt Nam

với phần còn lại của nền kinh tế thế giới trong vấn đề ERPT đến lạm phát. Qua đó giúp

mô hình bám sát thực tế, phù hợp với bối cảnh mở cửa hội nhập toàn diện, hướng theo

xu thế toàn cầu hóa hiện nay. Năm gốc được chọn là 2010. Chuỗi số liệu gốc được tác

giả thu thập trên trang web của Quỹ tiền tệ quốc tế (www.imf.org).

4.4.1.2. Sản lượng (Output):

Sản lượng trong bài nghiên cứu này thực chất là lỗ hổng sản lượng (output gap)

được tính bằng đơn vị %, thể hiện mức độ chệnh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng

tiềm năng của quốc gia. Tuy nhiên do những hạn chế về nguồn số liệu trong giai đoạn

nghiên cứu, tác giả đã sử dụng sản lượng công nghiệp cùng phương pháp lọc Hodrick-

Prescott filter (nhằm tìm ra những giá trị đại diện cho các mức sản lượng tiềm năng từng

thời kỳ) như một giải pháp thay thế để xây dựng nên chuỗi thời gian của biến này. Chuỗi

số liệu gốc của sản lượng công nghiệp được tác giả thu thập trên trang web của Tổng

Cục Thống kê Việt Nam (www.gso.gov.vn), đơn vị tính là tỷ VND.

4.4.1.3. Cung tiền (Money supply):

Cung tiền được hiểu theo nghĩa rộng bao hàm cả tín tệ trong lưu thông và tiền gửi

thanh toán tại các ngân hàng hay nói cách khác là M2. Ở đây cũng xin được nói thêm

rằng: tác giả đã cân nhắc đến việc sử dụng cung tiền M1. Tuy nhiên, trong các mô hình

VAR thử nghiệm có sử dụng M1 đại diện cho cung tiền (thay vì là M2), kết quả ước

lượng lại không thực sự tốt để phân tích ERPT. Các chuỗi số liệu gốc được tác giả thu

thập trên trang web của Quỹ tiền tệ quốc tế (www.imf.org), đơn vị tính là nghìn tỷ VND.

4.4.1.4. Lãi suất (Interest rate):

Lãi suất được sử dụng là lãi suất cho vay của các NHTM. Chính xác hơn, đây là

giá trị trung bình của lãi suất cho vay các khoản vốn lưu động ngắn hạn tại 4 NHTM

thuộc sở hữu Nhà nước. Như đã trình bày ở chương 2 của bài viết này: đối với những

nền kinh tế mới nổi và trong giai đoạn “giao mùa” chuyển đổi cơ chế (tiêu biểu như Việt

Nam) – nơi mà hệ thống tài chính chưa thật sự hoàn thiện, ý thức người dân về những

hạn chế của việc sử dụng tiền mặt trong lưu thông chưa cao, … thì “sức mạnh” công cụ

lãi suất của NHTW đã bị suy yếu đi nhiều (Bhattacharya et al., 2011; Catao and Pagan,

2009; Mashat and Billmeier, 2007; Norris and Floerkemeier, 2006). Đây cũng chính

là lý do vì sao tác giả không sử dụng lãi suất tái cấp vốn trong mô hình như phần lớn các

nghiên cứu về ERPT trước đây. Ưu điểm của lãi suất cho vay so với lãi suất tái cấp vốn

chính là tính kịp thời, phản ứng khá linh hoạt trước những biến động của nền kinh tế. Vì

vậy mô hình VAR khi có sự hiện diện của lãi suất cho vay sẽ có ý nghĩa cao hơn, phản

ánh đầy đủ hơn vai trò của lãi suất trong vấn đề ERPT đến lạm phát. Để củng cố lập luận

của mình, tác giã đã triển khai mô hình VAR thử nghiệm có chứa biến lãi suất tái cấp

vốn (thay vì là lãi suất cho vay). Và các kết quả ước lượng được sau đó đều không thực

sự tốt. Các chuỗi số liệu gốc được tác giả thu thập trên trang web của Quỹ tiền tệ quốc

tế (www.imf.org), đơn vị tính là %.

4.4.1.5. Giá tiêu dùng (Consumer price index):

Giá tiêu dùng trong nền kinh tế được đại diện bằng chỉ số giá CPI với năm gốc

được chọn là 2010. Chuỗi số liệu gốc được tác giả thu thập trên trang web của Quỹ tiền

tệ quốc tế (www.imf.org).

4.4.1.6. Giá nhập khẩu (Import price index):

Giá nhập khẩu trong nền kinh tế được đại diện bằng chỉ số giá IPI với năm gốc

được chọn là 2010. Các chuỗi số liệu gốc được tác giả thu thập trên trang web của Quỹ

tiền tệ quốc tế (www.imf.org) và trang web của Tổng Cục Thống kê Việt Nam

(www.gso.gov.vn).

4.4.1.7. Tỷ giá hối đoái danh nghĩa (NEER):

Tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương được tính bằng công thức:

Wi

NEER = ∏ 𝒆𝒏 𝒊=𝟏 i

Theo đó:

ei là tỷ giá hối đoái danh nghĩa của giữa đồng tiền quốc gia thứ i và VND được đo

lường ở dạng chỉ số, năm gốc là 2010, theo cách niêm yết: 1 đơn vị ngoại tệ bằng một

lượng đơn vị VND. Tỷ giá của các loại ngoại tệ trong giai đoạn nghiên cứu được tác giả

thu thập trên trang web của Quỹ tiền tệ quốc tế (www.imf.org).

i có giá trị chạy từ 1 đến 20 lần lượt đại diện cho 20 quốc gia chiếm tỷ trọng lớn

nhất trong tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam hiện nay (bao gồm: Trung

Quốc, Nhật Bản, Mỹ, Hàn Quốc, Singapore, Thái Lan, Malaysia, Australia, Đức, Hong

Kong, Indonesia, Ấn Độ, Anh, Hà Lan, Pháp, Campuchia, Philippines, Thụy Sĩ, Ý và

Liên Bang Nga với tổng giá trị trên 80%). Số liệu về cơ cấu theo quốc gia trong tổng

kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt Nam được tác giả thu thập trên trang web của Tổng

Cục Thống kê Việt Nam (www.gso.gov.vn).

Wi là tỷ trọng của quốc gia thứ i trong tổng kim ngạch xuất nhập khẩu của Việt

Nam.

NEER là sự so sánh giá trị của nội tệ với một rổ tiền tệ mà quốc gia sử dụng chủ

yếu trong các hoạt động giao thương quốc tế. Vì vậy nó mang ý nghĩa bao quát hơn so

với tỷ giá USD/VND, thể hiện đầy đủ hơn sức mạnh của nội tệ trên trường quốc tế. Hơn

thế nữa, với bối cảnh tại Việt Nam hiện nay, NEER sẽ có nhiều biến động hơn so với tỷ

giá USD/VND, phản ánh chân thực hơn cung cầu trên thị trường ngoại hối. Nhờ vậy sẽ

giúp công tác kiệm định, phân tích ERPT đến lạm phát chính xác và hợp lý hơn.

Về nguồn số liệu và phương pháp xử lý ban đầu: tác giả thu thập chuỗi số liệu

thô của 7 biến số trên tại trang web chính thức của tổ chức IMF (www.imf.org) và Tổng

Cục Thống kê Việt Nam (www.gso.gov.vn). Kế đến lần lượt tiến hành điều chỉnh yếu tố

mùa cho từng chuỗi bằng phương pháp Census X12. Ngoài hai biến sản lượng và lãi

suất, các biến còn lại sẽ tiếp tục được lấy log tự nhiên. Phụ lục 1A trình bày giá trị quan

sát của các biến số trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2004 đến tháng 12 năm 2014.

Bảng 4.1: Tổng hợp tên và ký hiệu của các biến số trong mô hình VAR

Ký hiệu sai phân bậc 1 của Ký hiệu của biến số Biến số biến số(*)

ln_oilprice d1ln_oilprice Giá dầu

output d1output Sản lượng

ln_m2 d1ln_m2 Cung tiền

ir_lend d1ir_lend Lãi suất

ln_cpi d1ln_cpi Giá tiêu dùng

ln_ipi d1ln_ipi Giá nhập khẩu

ln_neer2 d1ln_neer2 Tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương

(*) Tương tự như vậy, sai phân bậc n của một biến X nào đó bất kỳ trong mô hình

sẽ có ký hiệu dạng dnX.

4.4.2. Tính dừng của các chuỗi số liệu:

Để kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu, tác giả sử dụng phương pháp kiểm

định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF). Trong đó các mức độ trễ thích

hợp nhất tương ứng với từng chuỗi số liệu và từng dạng mô hình kiểm định nghiệm đơn

vị sẽ được chọn bằng tiêu chuẩn SBIC. Phương pháp ADF, có ba dạng mô hình có thể

được sử dụng trong quá trình kiểm định đó là:

(1) ∆Yt = b0 + βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + 𝜺 (có hệ số chặn)

(2) ∆Yt = b0 + b1t + βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + 𝜺 (có hệ số chặn và xu hướng)

(3) ∆Yt = βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + 𝜺 (không có hệ số chặn và không có xu hướng)

Theo đó, các giả thuyết được sử dụng cho công tác kiểm định sẽ là:

H0: chuỗi số liệu không dừng

H1: chuỗi số liệu có tính dừng

Tuy nhiên cũng cần lưu ý rằng: các giá trị kiểm định chỉ hữu dụng trong việc xem

xét chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết H0 khi hệ số β trong các mô hình ước lượng được

có giá trị âm (β<0).

Sau đây là kết quả mà tác giả đã thu được sau khi tiến hành kiểm định ADF trên cả

ba dạng mô hình với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews và Stata:

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu

∆Yt = b0 + βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε (Include ∆Yt = b0 + b1t + βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε ∆Yt = βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε (No

Intercept) (Include Intercept And Trend) Intercept And No Trend)

Lag Lag Lag t-Statistic β1 Prob.* t-Statistic β1 Prob.* t-Statistic β1 Prob.* length length length

2 -2.120 -0.0029401 23.65% -1.206 -0.0143204 90.93% 4.012 0.0011346 100.00% 2 2 ln_m2

2 -2.838 -0.0594141 5.30% -2.750 -0.0582142 21.59% -0.660 -0.0029831 42.97% 2 2 ir_lend

1 -0.925 -0.0036247 77.95% -1.181 -0.0221025 91.43% 2.725 0.0005716 99.84% 1 1 ln_ipi

2 -0.903 -0.0012177 78.70% -2.363 -0.0258980 39.95% 2.057 0.0003033 99.05% 2 2 ln_cpi

2 -2.661 -0.0500264 8.10% -2.533 -0.0811161 31.15% 0.196 0.0002782 74.16% 1 2 ln_oilprice

1 -2.460 -0.1381491 12.55% -2.373 -0.1371693 39.40% -2.470 -0.1381280 1.36% 1 1 output

1 -0.993 -0.0059527 75.59% -1.158 -0.0224148 91.87% -1.491 -0.0084294 12.69% 1 1 ln_neer2

Nguồn số liệu: kết quả kiểm định của tác giả trong phần mềm Eviews và Stata

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu sau khi lấy sai phân bậc 1

∆Yt = b0 + βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε ∆Yt = b0 + b1t + βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε ∆Yt = βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε (No

(Include Intercept) (Include Intercept And Trend) Intercept And No Trend)

Lag Lag Lag t-Statistic β1 Prob.* t-Statistic β1 Prob.* t-Statistic β1 Prob.* length length length

1 -5.155 -0.5213468 0.00% -5.578 -0.5898847 0.00% -2.190 -0.1061193 2.80% 1 1 d1ln_m2

1 -4.847 -0.4730030 0.00% -4.902 -0.4842696 0.03% -4.865 -0.4728594 0.00% 1 1 d1ir_lend

0 -7.380 -0.6025084 0.00% -7.394 -0.6062688 0.00% -4.096 -0.4127210 0.01% 2 0 d1ln_ipi

1 -3.174 -0.2093895 2.15% -3.224 -0.2155752 7.97% -2.311 -0.1001928 2.07% 1 1 d1ln_cpi

0 -7.648 -0.6694417 0.00% -7.843 -0.6890891 0.00% -7.670 -0.6664407 0.00% 0 0 d1ln_oilprice

0 -21.442 -1.5453480 0.00% -21.393 -1.5457130 0.00% -21.527 -1.5453770 0.00% 0 0 d1output

0 -7.735 -0.6430314 0.00% -7.640 -0.7706449 0.00% -7.506 -0.611044 0.00% 0 1 d1ln_neer2

Nguồn số liệu: kết quả kiểm định của tác giả trong phần mềm Eviews và Stata

Theo các kết quả thu được trong bảng 4.2, các chuỗi số liệu hầu như đều không

dừng ngay cả ở mức ý nghĩa 10% (do giá trị p_value > 10% dẫn đến việc chưa thể bác

bỏ giả thuyết H0).

Thế nhưng, nhìn vào bảng 4.3 ta thấy, sau khi tiến hành lấy sai phân bậc 1, các

chuỗi số liệu hầu như đều thỏa mãn tính dừng ở mức ý nghĩa 1% (do giá trị p_value <

1% dẫn đến việc bác bỏ giá thuyết H0 và chấp nhận giả thiết H1). Và nếu xét ở mức ý

nghĩa 10% thì có thể xem tất cả các chuỗi số liệu đều đã có tính dừng. Do vậy, sai phân

bậc 1 của các biến số sẽ được sử dụng để ước lượng mô hình VAR trong bài viết này.

4.4.3. Độ trễ tối ưu cho mô hình VAR:

Như đã trình bày trong quy trình ứng dụng mô hình VAR, độ trễ tối ưu được tác

giả cân nhắc, lựa chọn trên cơ sở xem xét đồng thời cả năm tiêu chuẩn kiểm định LR,

FPE, AIC, HQIC và SBIC nhằm giúp mô hình có thể bám sát thực tế, nâng cao ý nghĩa

của các ước lượng thu được.

Bảng 4.4: Xác định độ trễ tối ưu cho mô hình VAR

Lag

LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC

0 2494.26 1.7e-27 -41.8027 -41.7363 -41.6392

1 2636.27 284.02 49 0.000 3.5e-28* -43.3658 -42.8348* -42.058*

2 2670.45 68.366 49 0.035 4.5e-28 -43.1168 -42.1211 -40.6646

3 2700.08 59.256 49 0.150 6.3e-28 -42.7912 -41.3308 -39.1947

4 2743.11 86.058 49 0.001 7.3e-28 -42.6909 -40.7658 -37.95

5 2794.32 102.43 49 0.000 7.5e-28 -42.7281 -40.3384 -36.8429

6 2843.81 98.973 49 0.000 8.2e-28 -42.7363 -39.8818 -35.7068

7 2885.41 83.201 49 0.002 1.1e-27 -42.612 -39.2928 -34.4381

8 2919.75 68.677 49 0.033 1.7e-27 -42.3655 -38.5817 -33.0473

9 2978.03 116.56 49 0.000 2.0e-27 -42.5215 -38.273 -32.059

10 3053.57 151.07 49 0.000 1.8e-27 -42.9675 -38.2543 -31.3606

11 3128.41 149.68 49 0.000 2.0e-27 -43.4018 -38.2239 -30.6505

12 3230.68 204.55* 49 0.000 1.7e-27 -44.2972* -38.6546 -30.4016

Nguồn số liệu: kết quả kiểm định của tác giả trong phần mềm Stata

Theo bảng 4.4, các tiêu chuẩn kiểm định đã không có sự đồng nhất trong vấn đề

xác định độ trễ tối ưu. Cụ thể, nếu dựa trên ba tiêu chuẩn FPE, HQIC và SBIC, độ trễ

thích hợp cho mô hình được đề xuất là 1. Tuy nhiên giá trị này lại bằng 12 khi xem xét

hai tiêu chuẩn LR và AIC.

Dễ thấy rằng, sự ưu tiên đối với từng mức độ trễ được đề xuất dù khác nhau nhưng

thực sự không quá chênh lệch (mức độ trễ 1 có ba tiêu chuẩn đồng thuận trong khi mức

độ trễ 12 cũng có hai tiêu chuẩn đồng thuận). Vì vậy để trả lời câu hỏi “độ trễ tối ứu của

mô hình VAR?” cần thiết phải đánh giá bối cảnh, thực trạng kinh tế Việt Nam cũng như

tham khảo các lý thuyết học thuật, công trình nghiên cứu có liên quan:

Thứ nhất, xét ở tầm kinh tế vĩ mô, các biến số kinh tế nói chung cũng như tỷ giá

và lạm phát nói riêng luôn có sự tương tác qua lại mật thiết và “dai dẳng”. Một cú sốc ở

kỳ hiện tại vẫn có thể duy trì tác động của nó đến nhiều biến số của nền kinh tế với cường

độ khác nhau trong một khoảng thời gian dài sau đó. ERPT đến giá cả quốc gia cũng

không ngoại lệ. Cho nên việc áp dụng độ trễ lớn hơn 1 sẽ giúp mô hình VAR phản ánh

đúng bản chất vấn đề đồng thời đem lại cái nhìn đầy đủ hơn về mức độ ERPT đến lạm

phát theo thời gian.

Thứ hai, thực tế cho thấy, khi thị trường ngoại hối biến động, tỷ giá thay đổi có thể

sẽ tác động ngay đến hoạt động ngoại thương, trực tiếp và nhanh chóng ảnh hưởng đến

giá nhập khẩu. Tuy nhiên, trong nội bộ của nền kinh tế, tỷ giá không thể tác động đến

giá tiêu dùng nhanh như thế. Bởi lẽ, phần lớn các hợp đồng thương mại giữa các chủ thể

bên trong nền kinh tế về việc trao đổi, phân phối nguyên vật liệu, sản phẩm hay hàng

hóa với những mức giá đã xác định trước luôn có hiệu lực trong một khoảng thời gian

nào đó. Vì vậy, chi phí đầu vào của người bán sẽ ít biến động khi một cú sốc tỷ giá mới

khởi phát. Giá bán (giá tiêu dùng nói riêng) từ đó cũng chậm thay đổi hơn làm nền kinh

tế “chưa nhận ra” được tác động của thị trường ngoại hối lên giá tiêu dùng.

Thứ ba, những người bán luôn xem xét đến chi phí thực đơn (menu cost). Tức là

cân nhắc lợi ích thu được khi bỏ ra chi phí cho hoạt động quảng cáo mới, chỉnh sửa bao

bì, bảng giá, … sản phẩm khi giá đầu vào biến động (Sheshinski and Weiss, 1977). Yếu

tố này cũng làm tăng thêm “tính ì” của giá tiêu dùng trước những thay đổi của tỷ giá giai

đoạn đầu.

Thứ tư, với tần suất can thiệp vào thị trường ngoại hối ngày càng lớn của Chính

phủ và NHTW hiện nay, những biến động về tỷ giá có thể được “khắc chế” tạm thời. Vì

vậy các biến số vĩ mô khác có thể sẽ rất ít chịu ảnh hướng cho đến khi các nhà chức trách

“buông tay” đối với tỷ giá, thuận theo cung cầu thị trường.

Từ những lý do trên, độ trễ bằng 12 đã được tác giả lựa chọn áp dụng. Điều này

cũng hoàn toàn tương đồng so với những công trình nghiên cứu trước đây khi mức độ

trễ của mô hình luôn lớn hơn 1.

4.4.4. Ước lượng mô hình VAR:

Trên cơ sở độ trễ tối ưu đã xác định, mô hình VAR với 7 biến số được triển khai.

Bảng chi tiết các hệ số trong mô hình được trình bày ở phụ lục 1B.

Bảng 4.5: Các hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh của mô hình VAR

Sample: 2005M02 – 2014M12 No. of obs = 119

Log likelihood = 3230.683 AIC = -44.29719

FPE = 1.73e-27 HQIC = -38.65462

Det(Sigma_ml) = 6.19e-33 SBIC = -30.40158

Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 Adj. R-sq

0.280533 d1ln_oilprice 85 .065779 0.7927 455.0361 0.0000

0.411188 d1output 85 .048172 0.8303 582.4083 0.0000

0.448879 d1ln_m2 85 .009223 0.8412 630.3782 0.0000

0.497456 d1ir_lend 85 .005139 0.8552 702.8245 0.0000

0.688668 d1ln_cpi 85 .004196 0.9103 1207.567 0.0000

0.270871 d1ln_neer2 85 .009043 0.7899 447.4291 0.0000

0.327128 d1ln_ipi 85 .009205 0.8061 494.7862 0.0000

Nguồn số liệu: kết quả ước lượng của tác giả trong phần mềm Eviews và Stata

Từ bảng 4.5 ta thấy, các giá trị p_value của kiểm định chi bình phương đều có giá

trị bé hơn mức ý nghĩa 5%. Điều đó nghĩa là các hệ số ước lượng được ở mỗi phường

trình đều không đồng thời bằng 0. Nói cách khác, tất cả phương trình trong mô hinhVAR

đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Bên cạnh đó, các hệ số R2 đều ở mức giá trị cao trên

75%. Qua đó thể hiện khả năng giải thích rất tốt của các biến độc lập cho biến phụ thuộc

trong mỗi phương trình. Xét đến R2 hiệu chỉnh (được cho có độ tin cậy cao hơn R2). Ở

mỗi phương trình, giá trị của hệ số này nhỏ hơn đáng kể so với R2. Thế nhưng, tất cả vẫn

xấp xỉ ở mức 30% trở lên – ngưỡng giá trị được cho là tốt trong nghiên cứu, lượng hóa

các vấn đề kinh tế vĩ mô.

Tiếp theo, một kiểm định nhân quả Granger sẽ được triển khai để cụ thể hóa những

gì R2 và R2 hiệu chỉnh đã thể hiện. Tức là làm rõ hơn mối quan hệ, khả năng giải thích

cho nhau của từng cặp biến số, mang đến cái nhìn bao quát nhất để trả lời cho câu hỏi có

hay không sự tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc trong mỗi phường trình?

Theo quy ước của kiểm định Granger, các giả thuyết sẽ được cho như sau (giả sử

hai biến số X và Y đang được xem xét):

H0: tất cả các biến trễ của X không là nguyên nhân gây ra những thay đổi của

Y hay tất cả các biến trễ của X không tác động đến Y.

H1: tất cả các biến trễ của X là nguyên nhân gây ra những thay đổi của Y hay

tất cả các biến trễ của X có tác động đến Y.

Kết quả của kiểm định nhân quả Granger được trình bày chi tiết tại phụ lục 2 của

bài viết này.

Nhìn chung, hầu như tất cả các giá trị p_value của kiểm định nhân quả Granger

đều rất bé (bé hơn mức ý nghĩa 5%), dẫn đến kết luận bác bỏ H0, thừa nhận mối quan hệ

nhân quả giữa các biến số. Hay nói cách khác là phần lớn các biến độc lập có thể giải

thích tốt cho biến phụ thuộc trong từng phương trình. Qua đó phần nào thể hiện được

tính phù hợp của mô hình VAR trong kiểm định và phân tích ERPT đến lạm phát.

4.4.5. Kiểm định tính phù hợp của mô hình VAR:

Nhằm đảm bảo về tính phù hợp của mô hình VAR trong phân tích, đánh giá vấn đề

ERPT đến lạm phát tại Việt Nam, tác giả sẽ tiếp tục triển khai thêm một số kiểm định

phổ biến sau đây:

4.4.5.1. Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình VAR:

Các giả thuyết phục vụ cho kiểm định này bao gồm:

H0: không có hiện tượng tự tương quan ở độ trễ n

H1: có hiện tượng tự tương quan ở độ trễ n

Bảng 4.6: Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình VAR

Lag chi2 df Prob > chi2 1 59.9020 49 0.13675

2 54.7619 49 0.26518

3 59.7769 49 0.13919

4 36.1849 49 0.91301

Nguồn số liệu: kết quả kiểm định của tác giả trong phần mềm Stata

Theo bảng 4.6, ở các mức độ trễ, H0 đều được chấp nhận do giá trị p_value lớn

hơn mức ý nghĩa 5%. Hay nói cách khác, không có hiện tượng tự tương quan trong mô

hình VAR.

4.4.5.2. Điều kiện vững Eigenvalue:

Biểu đồ 4.1: Nghiệm của ma trận liên hợp

Nguồn: kết quả kiểm định của tác giả trong phần mềm Stata

Với biểu đồ 4.1, tác giả đã có thể kết luận mô hình VAR đáp ứng được điều kiện

vững do tất cả các điểm giá trị đều nằm bên trong vòng tròn đơn vị. Kết quả tính toán

chi tiết đối với các eigenvalue được trình bày tại phụ lục 3 của bài viết này.

4.4.5.3. Kiểm định tính dừng của các phần dư trong mô hình VAR:

Tiếp sau đây, phần dư trong phương trình của mỗi biến số sẽ được đánh giá về tính

dừng trên cả 3 dạng mô hình của kiệm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller

(ADF). Mức độ trễ thích hợp nhất tương ứng với từng phần dư và từng dạng mô hình

kiểm định cũng sẽ được chọn bằng tiêu chuẩn SBIC.

Bảng 4.7: Kiểm định tính dừng của các phần dư trong mô hình VAR

∆Yt = b0 + βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε

(Include Intercept)

Lag length t-Statistic β1 Prob.*

-11.58530 -1.121763 0 0.00% e_oilprice

-11.13414 -1.021670 0 0.00% e_output

-10.38509 -0.973354 0 0.00% e_m2

-10.47266 -0.955876 0 0.00% e_ir_lend

-11.39954 -1.061710 0 0.00% e_cpi

-11.34668 -1.062290 0 0.00% e_neer2

-11.32500 -1.059289 0 0.00% e_ipi

∆Yt = b0 + b1t + βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε

(Include Intercept And Trend)

Lag length t-Statistic β1 Prob.*

-11.530450 -1.121923 0 0.00% e_oilprice

-11.132650 -1.028651 0 0.00% e_output

-10.385000 -0.976351 0 0.00% e_m2

-10.421570 -0.956336 0 0.00% e_ir_lend

-11.373680 -1.064729 0 0.00% e_cpi

-11.335480 -1.064133 0 0.00% e_neer2

-11.290870 -1.059703 0 0.00% e_ipi

∆Yt = βYt-1 + ∆Yt-1 + ∆Yt-2 + … + ε

(No Intercept And No Trend)

Lag length t-Statistic β1 Prob.*

0 -11.64378 -1.122061 0.00% e_oilprice

0 -11.18015 -1.021600 0.00% e_output

0 -10.43055 -0.973347 0.00% e_m2

0 -10.51568 -0.955822 0.00% e_ir_lend

0 -11.44889 -1.061695 0.00% e_cpi

0 -11.39552 -1.062207 0.00% e_neer2

0 -11.37355 -1.059197 0.00% e_ipi

Nguồn số liệu: kết quả kiểm định của tác giả trong phần mềm Eviews và Stata

Kết quả kiểm định được thể hiện trong bảng 4.7 đã chứng minh các phần dư đều

đồng thời thỏa mãn tính dừng trong cả ba dạng mô hình của kiểm định ADF.

4.4.6. Hàm phản ứng xung (IRF):

Ở bước này, các hàm phản ứng xung (IRF) sẽ lần lượt được tính toán để từ đó số

hóa được phản ứng của từng thành phần trong mô 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 còn 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

Response of d1ln_ipi Response of d1ln_cpi Response of d1ln_neer2 Step 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 toán 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. Ngoài ra bảng còn 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 toán 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 còn ở mức 0.002859 và vẫn duy trì trạng thái dương đến thời kỳ 24.

Như vậy, theo các kết quả tính toán, trước một cú sốc dương của tỷ giá, hai loại giá

đều có chiều hướng gia tăng rõ nét. Điều này hoàn 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 13 0.994387 0 1.247237 1.143688

1 14 0.990751 0.150114 1.276276 1.310074

2 15 1.004658 0.321563 1.293412 1.481614

3 16 1.036199 0.415805 1.314404 1.550693

4 17 1.041453 0.472765 1.304991 1.523506

5 18 1.044373 0.406264 1.348958 1.859375

6 19 1.031426 0.409735 1.787402 3.992126

7 20 1.049118 0.503035 -2.9 -20.5632

8 21 1.066537 0.578947 0.363452 -2.90254

9 22 1.095001 0.651418 0.754595 -0.91456

10 23 1.136336 0.77882 0.894013 -0.41131

11 24 1.181861 0.843315 0.965509 -0.12085

12 1.185505 0.892367

Nguồn số liệu: kết quả tính toán 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

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 luôn 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 mô 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 còn 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 toán 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

15 0.011699 13.0627 5.780509 26.63079 11.42834 24.653 10.48585 7.958818

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 toán 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).

Bảng 4.12: Các mục tiêu nghiên cứu đã hoàn thành

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

Trước một cú sốc dương của tỷ giá, IPI có chiều hướng gia tăng

thể về mức độ, chiều

rõ nét. IPI gần như bám sát theo chiều hướng thay đổi của

hướng truyền dẫn của sự

NEER – tăng lên khi tỷ giá tăng và giảm xuống khi tỷ giá hạ

thay đổi tỷ giá lên chỉ số

nhiệt. Hệ số ERPT của giá nhập khẩu tính chung cho 12 thời kỳ

giá hàng hóa nhập khẩu.

đầu tiên đạt mức 106,60% và trong 12 thời kỳ tiếp theo là

80,42%.

Lượng hóa các giá trị cụ

Trước một cú sốc dương của tỷ giá, CPI có chiều hướng gia

thể về mức độ, chiều

tăng rõ nét. Mặc dù có sự phản ứng chậm hơn nhưng lại chịu

hướng truyền dẫn của sự

ảnh hưởng từ cú sốc dương ban đầu một cách “dai dẳng” hơn

thay đổi tỷ giá lên chỉ số

khiến nó đi chệch khỏi xu hướng biến động của NEER ở những

giá hàng hóa tiêu dùng.

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

Vào thời kỳ 0, IPI đã bắt đầu phản ứng trước sức ép của cú sốc

khi một cú sốc tỷ giá xuất

tỷ giá dương ban đầu. Sau đó, vào thời kỳ 1, CPI cũng đã có

hiện đến khi nó ảnh

những động thái phản hồi lại tác động của cú sốc. Song song

hưởng đến lạm phát quốc

đó, bài nghiên cứu còn ghi nhận, hiệu lực của cú sốc có thể kéo

gia thông qua các chỉ số

dài trong khoảng 24 thời kỳ (2 năm) kể từ khi nó xuất hiện.

giá hay nói cách khác là

độ trễ của ERPT.

Nguồn: tổng hợp từ các kết quả tính toán, 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 mô 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 công 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 luôn 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

1.036199 1.031426 1.095001 1.185505 1.293412 1.348958 IPI

0.415805 0.409735 0.651418 0.892367 1.481614 1.859375 CPI

Nguồn số liệu: kết quả tính toán 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

chính là một trong những nhân tố có ảnh hưởng quan trọng nhất đến những biến động

của giá cả quốc gia. Vì vậy cần được các nhà điều hành kinh tế vĩ mô quản lý chặt chẽ

và có các giải pháp điều tiết hữu hiệu nhằm phục vụ mục tiêu bình ổn thị trường, nâng

cao vị thế đồng nội tệ trong tương lai.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN TỔNG QUÁT VỀ CƠ CHẾ

TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ (ERPT) ĐẾN LẠM PHÁT TẠI

VIỆT NAM VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ

5.1. Giới thiệu chương 5:

Có thể nói ba mục tiêu nghiên cứu đầu tiên của bài viết đều đã được hoàn thành

thông qua quá trình ước lượng mô hình VAR kết hợp cùng công tác khảo sát, đánh giá

IRF và phân rã phương sai. Sự tồn tại của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam giờ đây đã

được khẳng định chắc chắn trên cả hai khía cạnh định tính và định lượng. Qua đó càng

nhấn mạnh hơn nữa tính cấp thiết của đề tài, ủng hộ quan điểm của tác giả về tầm ảnh

hưởng của tỷ giá hối đoái đến nền kinh tế trong giai đoạn đầu mở cửa hội nhập toàn diện

như hiện nay.

Và để nối tiếp những gì đã đạt được, ở chương này, tác giả sẽ đưa ra một số kết

luận mang tính tổng quát nhất về đặc điểm, tính chất của vấn đề ERPT đến lạm phạt tại

Việt Nam trên cơ sơ chắt lọc từ những nội dung học thuật và tính toán đã trình bày ở

phần trên. Đồng thời cũng sẽ trình bày nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt của cơ chế này

tại nước ta so với một số quốc gia khác. Đây chính là lời giải cho các câu hỏi nghiên cứu

đã được đặt ra từ đầu, đóng vai trò tiền đề để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu còn lại

nhưng cũng không kém phần quan trọng đó là: đưa ra được những kiến nghị thiết thực

hỗ trợ quản lý kinh tế vĩ mô trong tương lai.

5.2. Những kết luận tổng quát về ERPT đến lạm phát tại Việt Nam:

Đến đây, sự tồn tại của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam hiển nhiên là điều không

thể bác bỏ. Tương tự như các kết quả nghiên cứu trước đây, vấn đề ERPT đến giá cả khi

được phân tích, đánh giá trong bối cảnh kinh tế nước ta vẫn cho thấy những tính chất,

đặc điểm cố hữu:

Thứ nhất, tỷ giá luôn là nhân tố quan trọng gây ra các thay đổi về giá cả quốc gia.

Khi một cú sốc tỷ giá khởi phát, làm cho tỷ lệ trao đổi giữa các đồng tiền tăng lên sẽ

khiến cho hệ thống giá cả trong nền kinh tế mà tiêu biểu là giá nhập khẩu và giá tiêu

dùng tăng lên nhanh chóng sau đó. Sự thay đổi cùng chiều của các biến số cho thấy được

vai trò của tỷ giá đối với chi phí sản xuất đầu vào và giá thành sản phẩm đầu ra như đã

được lập luận trong các lý thuyết học thuật trước đây.

Thứ hai, mức độ ERPT của từng loại giá là hoàn toàn không giống nhau. Trong

nhiều thời kỳ được khảo sát, ảnh hưởng của những biến động trong tỷ giá luôn được

truyền dẫn đến giá nhập khẩu với cường độ mạnh hơn so với giá tiêu dùng. Điều này đã

được chứng minh bằng những con số cụ thể khi tác giả khảo sát IRF của hai loại chỉ số

giá trước một cú sốc tỷ giá dương (từ thời kỳ 0 đến thời kỳ 13).

Thứ ba, tốc độ truyền dần của cú sốc tỷ giá đến giá nhập khẩu nhanh hơn đáng kể

so với giá tiêu dùng qua nhiều thời kỳ khảo sát. Quá đó đã mô phỏng được trình tự tác

động và khả năng cũng như tốc độ thẩm thấu ảnh hưởng của tỷ giá lên “các lớp” trong

chuỗi giá cả tại Việt Nam (khởi đầu từ giá nhập khẩu đến giá sản xuất và kết thúc ở giá

tiêu dùng).

Thứ tư, trong ngắn hạn, ERPT đến giá tiêu dùng là một cơ chế truyền dẫn không

hoàn toàn (hệ số ERPT bé hơn giá trị 1). Tuy nhiên, trong dài hạn, nó đã trở thành cơ

chế truyền dẫn hoàn toàn (hệ số ERPT dần tiệm cận và vượt qua giá trị 1).

Bên cạnh đó, vấn đề ERPT đến lạm phát tại Việt Nam vẫn hàm chứa những khía

cạnh rất riêng biệt so với nhiều quốc gia khác trên thế giới. Đáng chú ý chính là ERPT

đến giá nhập khẩu là một cơ chế truyền dẫn hoàn toàn ngay cả trong ngắn hạn và dài

hạn. Đồng thời hệ số ERPT của các loại giá qua từng thời kỳ đều rất cao so với nhiều

quốc gia đã được khảo sát.

Bảng 5.1: Hệ số ERPT của một số quốc gia trên thế giới

Step US Canada Finland Italy Japan Spain Sweden UK Korea 0 0.62 0.95 0.32 0.45 0.57 0.47 0.35 0.52 0.81

3 0.50 1.08 0.74 1.11 0.82 1.41 0.90 0.60 0.81

6 0.28 0.84 0.69 0.56 0.70 1.15 0.78 0.44 0.67 IPI 9 0.22 0.57 0.68 0.86 0.41 1.36 0.40 0.19 0.61

12 0.23 0.45 0.66 0.94 0.07 1.00 0.10 0.11 0.44

15 0.19 0.33 0.56 0.93 -0.25 0.76 -0.17 0.04 0.39

0 0.01 -0.07 -0.02 0.05 0.02 -0.04 0.15 0.02 0.09

3 0.02 0.02 -0.02 0.14 0.07 0.02 0.36 0.05 0.17

6 0.04 0.02 0.10 0.11 0.08 0.02 0.34 0.04 0.11 CPI 9 0.06 0.05 0.18 0.07 0.11 0.01 0.29 0.04 0.09

12 0.08 0.03 0.16 0.05 0.10 0.02 0.23 0.02 0.04

15 0.01 0.02 0.15 0.02 0.10 0.03 0.20 -0.07 -0.03

Nguồn: An and Wang, 2011

Sự chênh lệch về hệ số ERPT giữa Việt Nam và các quốc gia trong bảng 5.1 bắt

nguồn từ hai nguyên nhân chủ yếu:

Thứ nhất là khác biệt về đặc điểm cấu trúc, tình hình kinh tế giữa quốc gia phát

triển và quốc gia đang phát triển như Việt Nam hiện nay. Anh, Mỹ, Nhật hay Hàn Quốc,

… đều là những nước có nền công nghiệp và khoa học vững mạnh. Do vậy nhu cầu nhập

khẩu máy móc, thiết bị hay công nghệ hiện đại phục vụ sản xuất từ nước ngoài là rất

thấp. Đồng thời các sản phẩm trong nước với các mẫu mã đa dạng cùng uy tín và chất

lượng mang tầm cỡ quốc tế có thể thay thế tốt cho các hàng hóa ngoại nhập. Cho nên khi

tỷ giá tại các quốc gia này có sự biến động sẽ không gây ảnh hưởng quá nhiều lên chi

phí sản xuất và kéo theo là giá thành sản phẩm trên thị trường cũng ít biến động hơn.

Đối với Việt Nam, điều này lại hoàn toàn trái ngược. Ngành công nghiệp nước ta hiện

nay vẫn còn non yếu trong khi khoa học kỹ thuật chưa thực sự phát triển. Vì vậy dẫn đến

có rất ít các sản phẩm nội địa có khả năng thay thế tốt cho sản phẩm nước ngoài, đặc biệt

là các nguyên vật liệu phục vụ sản xuất. Hay nói cách khác là chi phí đầu vào tại Việt

Nam phụ thuộc khá nhiều vào yếu tố nhập khẩu. Hệ quả là giá nhập khẩu dễ dàng bị chi

phối bởi những biến động của tỷ giá sau đó gây ra tác động dây chuyền lên mặt bằng giá

cả hàng hóa tiêu dùng. Bên cạnh đó, việc cân nhắc về chi phí thực đơn (menu cost) cũng

khiến cho hệ số ERPT của Việt Nam trở nên khác biệt. Với tình hình lạm phát ổn định,

ít biến động, ngưới bán ở các quốc gia phát triển sẽ chậm điều chỉnh lại giá sản phẩm

nhằm giữ chân khách hàng, lấy doanh số bù đắp cho phần lợi nhuận bị mất đi do không

tăng giá theo lạm phát. Trong khi đó, tại Việt Nam, lạm phát luôn là vấn đề khó lường

và thường thay đổi với cường độ mạnh khiến cho các nhà sản xuất phải thường xuyên

điều chỉnh các mức giá để tránh khỏi tình trạng thua lỗ, phá sản. Từ đó đã tạo cơ hội để

tỷ giá truyền dẫn nhiều hơn các tác động của mình lên nền kinh tế.

Thứ hai là tâm lý của các chủ thể kinh tế tại Việt Nam. Thật vậy, đã từ nhiều năm

nay, tâm lý luôn là một trong những yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến thị trường

ngoại hối nước ta. Khi một cú sốc dương của tỷ giá khới phát, sự bi quan của các tầng

lớp dân cư lại bùng phát dữ dội, hoạt động mua bán ghim giữ ngoại tệ lại diễn ra ồ ạt,

phần lớn thị trường bị dẫn dắt bởi viễn cảnh mất giá của đồng nội tệ. Do vậy làm cho

nhu cầu nắm giữ tiền đồng trong nền kinh tế hạ xuống nhanh chóng. Uy tín đồng tiền

suy giảm, sức mua cũng từ đó giảm theo càng gây thêm áp lực lên tỷ giá và đẩy tình hình

lạm phát đến mức căng thẳng thái quá, vượt ra khỏi sức ảnh hưởng thật sự của cú sốc

ban đầu. Các giá trị đột biến và giá trị âm mà ta thấy được trong bảng 4.9 từ thời kỳ 19

trở đi cũng đã diễn tả rất sinh động một khía cạnh khác của vấn đề tỷ giá và lạm phát tại

Việt Nam hiện nay đó là: khi tỷ giá trở về mức giá trị cũ với tốc độ nhanh (biến động

tích lũy dần tiệm cận mức 0) do cú sốc ban đầu dần mất đi tác dụng thì trên thị trường

yếu tố tâm lý còn chưa “nguôi ngoai”, các chủ thể vẫn tiếp tục lo sợ về những cú sốc

mới có thể xuất hiện trong tương lai. Do vậy làm cho nhu cầu nắm giữ nội tệ chưa có

những chuyển biến tích cực khiến mức giá mà đặc biệt là giá tiêu dùng hạ nhiệt chậm

hơn (làm xuất hiện các giá trị đột biến khi tính toán hệ số ERPT), không còn bám sát chu

trình biến động của tỷ giá nữa, thậm chí khi tỷ giá đã giảm nhưng các mức giá vẫn tăng

(nguyên nhân dẫn đến sự xuất hiện của các giá trị âm). Tóm lại, sự truyền dẫn các biến

động của tỷ giá đến tình hình lạm phát Việt Nam nhờ vào yếu tố tâm lý thị trường đã trở

nên mạnh mẽ hơn rất nhiều so với các quốc gia khác.

Ngoài ra, quá trình phân rã phương sai cũng cho thấy được bên cạnh tỷ giá hối đoái,

các biến số giá dầu, cung tiền và lãi suất cũng có những tác động rất lớn đến tình hình

lạm phát quốc gia trong ngắn hạn và dài hạn.

5.3. Một số khuyến nghị hỗ trợ quản lý kinh tế vĩ mô, kiềm chế lạm phát,

bình ổn tỷ giá:

5.3.1. Chấp nhận việc áp dụng đại trà các sản phẩm phái sinh trên thị

trường ngoại hối của các chủ thể kinh tế:

Sản phẩm phái sinh mà tiêu biểu là các sản phẩm quyền chọn mua và quyền chọn

bán là những công cụ phòng chống rủi ro tỷ giá rất hiệu quả đã được ứng dụng rộng rãi

trên thế giới. Việc dễ dàng tiếp cận với các sản phẩm này hơn sẽ khiến các chủ thể kinh

tế an tâm khi nắm giữ nội tệ. Bởi lẽ, khi thị trường ngoại hối dần bất ổn và căng thẳng,

họ đã có ngay những giải pháp an toàn với mức chi phí hợp lý để duy trì quy mô tài sản

và ổn định các hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như tiêu dùng. Từ đó sẽ khắc phục

dần tình trạng ghim giữ ngoại tệ của các chủ thể kinh tế trong thời gian dài, do áp lực

gây ra bởi tâm lý bi quan về sức mạnh của đồng nội tệ. Qua đó sẽ giúp gia tăng nguồn

cung ngoại tệ từ nội tại của quốc gia, hỗ trợ tích cực trong việc duy trì trạng thái bình ổn

của thị trường các đồng tiền. Tuy nhiên cũng cần đưa ra những giới hạn nhất định khi áp

dụng các sản phẩm này như: quy mô tối đa của các hợp đồng phái sinh (để tránh tình

trạng đầu cơ và các cuộc tấn công tiền tệ từ bên ngoải quốc gia), quy định về việc chứng

minh nhu cầu ngoại tệ trong tương lại đối với các giao dịch hoán đổi bán giao ngay –

mua kỳ hạn của các doanh nghiệp,…

5.3.2. Nâng cao hiệu quả chi tiêu của Chính phủ:

Hoạt động chi tiêu ngân sách Nhà nước cần được quản lý chặt chẽ hơn, chú trọng

tính hiểu quả. Cụ thể cần nhanh chóng cắt giảm tất cả hoạt động chi tiêu không đem lại

lợi ích kinh tế cho quốc gia như xây dựng các tượng đài nghìn tỷ một cách thiếu khoa

học như hiện nay. Ngoài ra, cần hiện đại hóa các thủ tục hành chính trên cơ sở sự tiến

bộ của khoa học và công nghệ thông tin để từ đó tinh giảm biên chế, cắt giảm đi phần

nào chi phí trả lương cho các cán bộ viên chức Nhà nước, bố trí lại lực lượng lao động

giữa các ngành nghề, khu vực kinh tế một cách hiệu quả hơn theo hướng tập trung phần

lớn nhân lực vào các ngành nghề trực tiếp tạo ra thu nhập và của cải cho quốc gia.

5.3.3. Cải thiện nguồn cung ngoại tệ từ những thế mạnh vốn có của quốc

gia:

Lúa gạo đã và đang giữ vai trò chủ đạo trong hoạt động xuất khẩu của Việt Nam

hiện nay. Đây thật sự là nguồn cung ngoại tệ dồi dào và ổn định. Thế nhưng do trình độ

kỹ thuật còn nhiều yếu kém, kiến thức chuyên môn của người nông dân chưa được nâng

cao đúng mức dẫn đến toàn bộ quá trình sản xuất từ khâu gieo trồng đến chăm sóc, thu

hoạch và chế biến còn rất thủ công, chưa được hiện đại hóa, cơ giới hóa một cách triệt

để, gây tốn kém, gia tăng chi phí đầu vào hơn nữa còn làm giảm chất lượng. Do đó, hoạt

động xuất khẩu gạo hiện nay thực chất vẫn chỉ là xuất khẩu nông sản thô với giá trị gia

tăng không cao, không được các bạn hàng thế giới ưa chuộng bằng các sản phẩm đến từ

đối thủ cạnh tranh lớn nhất của nước ta là Thái Lan. Chính vì vậy nhất thiết phải tăng

cường phát triển khoa học trong nông nghiệp, đặc biệt là ở khâu nghiên cứu, lai tạo giống

mới cho năng suất và chất lượng cao. Đồng thời cần đẩy mạnh công nghiệp hóa chế biến

nông sản nói chung cũng như các sản phẩm lúa gạo nói riêng nhằm tạo ra giá trị gia tăng

cao hơn. Từ đó giúp nâng cao dần uy tín, thượng hiệu Việt Nam trong lĩnh vực lương

thực, thực phẩm trên trường quốc tế, cải thiện mức giá bán, mở rộng thị trường, gia tăng

quy mô nguồn thu ngoại tệ.

Song song đó cần khai thác triệt để và có hiệu quả nhất ngành công nghiệp không

khói. Các hoạt động quảng bá du lịch, truyền tải những hình ảnh về con người, cảnh vật

cùng các đặc trưng nghệ thuật nổi tiếng của quốc gia đến bạn bè năm châu cần được triển

khai liên tục và có khoa học. Bên cạnh đó phải tăng cường các công tác kiểm tra, giám

sát và xử lý nghiêm khắc những thủ đoạn kinh doanh bất chính trong Ngành Du lịch để

mang đến cho mọi du khách những tour lữ hành thật sự chất lượng, phục vụ tận tâm,

chuyên nghiệp thể hiện đầy đủ bản sắc văn hóa dân tộc. Công tác kiến tạo hạ tầng, hoàn

thiện giao thông, cải thiện vệ sinh môi trường để đem đến cho du khách quốc tế hình ảnh

một Việt Nam sạch đẹp, văn minh cũng là những nhân tố quan trọng hỗ trợ phát triển du

lịch, khơi thông, gắn kết các địa danh nổi tiếng quốc gia trong các tour xuyên Việt với

lợi nhuận cao. Những điều đó sẽ góp phần gia tăng số lượng du khách nước ngoài đến

với Việt Nam, mang theo nguồn ngoại tệ hết sức dồi dào và đa dạng.

Như vậy, từ những thế mạnh vốn có, Việt Nam hoàn toàn có thể cải thiện nhanh

chóng lượng cung ngoại tệ trên thị trường. Qua đó mở rộng quy mô dự trữ ngoại hối

quốc gia, tăng cường khả năng kiểm soát tỷ giá của Chính phủ và NHTW khiến người

dân vững tin hơn vào nội tệ, hạn chế tác động của yếu tố tâm lý lên diễn biến của tỷ giá

và lạm phát.

5.3.4. Đẩy mạnh phát triển công nghiệp sản xuất nhiên liệu:

Như đã trình bày ở phần trên, việc đưa giá dầu vào mô hình nghiên cứu là cách để

thể hiện sự giao thoa, kết nối giữa Việt Nam và nền kinh tế toàn cầu trong bối cảnh hội

nhập sâu rộng ngày nay. Điều này là rất cần thiết vì nó giúp công tác ước lượng, phân

tích ERPT đến lạm phát trở nên chính xác và gần với thực tế hơn. Vai trò quan trọng của

giá dầu trong mô hình càng được nhấn mạnh hơn nữa khi quá trình phân rã phương sai

đã cho thấy biến số này là một trong những tác nhân chính gây ra sự biến động của giá

cả. Kết luận này là hoàn toàn hợp lý với thực tiễn đời sống. Bởi lẽ, theo sự tiến bộ của

tri thức loài người, cùng với quá trình hiện đại hóa và cơ giới hóa, dầu khí từ lâu đã trở

thành nhân tố không thể thiếu trong mọi hoạt động sản xuất, len lỏi vào nhiều phương

diện của hoạt động tiêu dùng. Khi giá dầu tăng, lập tức một loạt các hiệu ứng dây chuyền

sẽ được khởi phát, tạo ra hiện tượng chi phí đẩy trong toàn nền kinh tế khiến vấn đề lạm

phát trở nên nóng hơn.

Hiện nay, phần lớn các sản phẩm dầu khí phục vụ cho nhu cầu của nền kinh tế Việt

Nam đều phải nhập khẩu từ nước ngoài. Hệ quả là chi phí sản xuất của quốc gia rất nhạy

cảm với tình hình biến động trên thị trường năng lượng thế giới, chịu ảnh hưởng mạnh

mẽ từ các nhân tố bên ngoài đất nước. Chính vì vậy, nhiệm vụ cấp thiết giờ đây là phải

đẩy mạnh phát triển ngành công nghiệp hóa dầu, tận dụng có hiệu quả tài nguyên dầu

khí đã có. Song song đó, tập trung nghiên cứu, ứng dụng công nghệ sản xuất hỗn hợp

nhiên liệu xăng và methanol vừa được tiếp nhận trong thời gian gần đây. Qua đó tạo ra

nguồn cung năng lượng từ trong nội bộ quốc gia, góp phần ổn định chi phí đầu vào, hạn

chế phần nào tác động của biến động giá dầu thế giới trong tương lai, hướng tới mục tiêu

phát triển bền vững.

5.3.5. Tập trung phát triển giáo dục, khoa học nhằm nâng cao năng suất

lao động, tạo ra các sản phẩm thay thế tốt cho hàng hóa nhập khẩu:

Giáo dục là tiền đề cho sự giàu mạnh của quốc gia. Trình độ dân trí cao sẽ giúp các

tầng lớp dân cư có được góc nhìn, nhận thức đúng đắn về những vấn đề đời sống xã hội

nói chung cũng như các vấn đề kinh tế nói riêng. Vì vậy, tác giả thiết nghĩ cần phải đẩy

mạnh hoàn thiện, phát triển hệ thống giáo dục quốc gia một cách nhanh chóng và quyết

liệt hơn nữa. Ngành giáo dục cần phải tích cực đổi mới trên cơ sở tiếp thu có chọn lọc

các phương pháp, mô hình đào tạo nhân sự nổi tiếng từ bạn bè năm châu. Hoạt động giáo

dục cần phải được truyền bá rộng rãi và phi lợi nhuận trên khắp đất nước thông qua sự

hỗ trợ của Ngân sách Nhà nước và cộng đồng xã hội để tất cả người dân có thể đến

trường, trao dồi kiến thức một cách miễn phí, để học tập thực sự là quyền lợi cao quý

của mỗi đồng bào. Từ đó giúp nâng cao mặt bằng dân trí, cung cấp cho mọi thành phần

kinh tế từ lực lượng trí thức, thương nhân đến người nông dân và đội ngũ công nhân

những kiến thức cần thiết để có khả năng tiếp thu và ứng dụng hiệu quả, kịp thời các

thành tựu khoa học kỹ thuật mới được chuyển giao trong bối cảnh hội nhập, hòa theo xu

thế toàn cầu hóa.

Bên cạnh đó, phát triển giáo dục sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho công tác nghiên cứu

khoa học, phát minh sáng chế trong nội bộ quốc gia, từng bước giúp Việt Nam trở nên

tự chủ về công nghệ kỹ thuật sản xuất. Hệ quả là năng suất lao động của toàn xã hội sẽ

được gia tăng, nhiều sản phẩm mới với chất lượng và uy tín vượt trội được công nhận

trên trường quốc tế sẽ xuất hiện. Trong đó có những sản phẩm đóng vai trò là nguyên

vật liệu phục vụ sản xuất sẽ có thể thay thế tốt cho sản phẩm nhập khẩu trong quá trình

sản xuất, góp phần giúp người bán kiểm soát tốt hoạt động kinh doanh, giảm dần sự phụ

thuộc của chi phí vào những nhân tố bên ngoài quốc gia có thể gây ra tình trạng lạm phát

do hiệu ứng chi phí đẩy. Đồng thời chuyển đổi hoạt động ngoại thương Việt Nam từ gia

công xuất khẩu sang sản xuất thành phẩm xuất khẩu đem đến giá trị gia tăng cao, tạo ra

nguồn thu ngoại tệ dồi dào, hỗ trợ cân đối cung cầu thị trường ngoại hối, tránh những

biến động bất thường về tỷ giá, hạ thấp hệ số ERPT của các loại giá cả trên thị trường.

Đặc biệt, khi trình độ dân trí đã được nâng cao, năng suất lao động và chất lượng

sản phẩm được hoàn thiện, mức sống người dân có những chuyển biến tích cực thì yếu

tố tâm lý sẽ bị đẩy lùi hoàn toàn khỏi mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát, khiến những

biến động của giá cả thể hiện một cách chính xác nhất tác động của một cú sốc tỷ giá

ban đầu. Do lúc này các chủ thể kinh tế với nhận thức mang tính khoa học và điều kiện

sống ổn định sẽ vững tin hơn vào sức khỏe của nền kinh tế, tín nhiệm hơn sức mua của

đồng nội tệ.

5.3.6. Kiểm soát, thu hẹp hình thức giao dịch tiền mặt trong xã hội:

Thông qua kết quả nghiên cứu thực nghiệm có thể thấy, cung tiền cũng là nhân tố

quan trọng ảnh hưởng đến tình hình lạm phát tại Việt Nam hiện nay. Cho nên kiểm soát

tốt cung tiền hiển nhiên sẽ góp phần bình ổn giá cả, kiểm chế lạm phát. Từ quan điểm

đó, tác giả cho rằng:

Trước hết, cần phải tăng cường vận động, tuyên truyền, giới thiệu đến các chủ thể

kinh tế những lợi ích vượt trội của giao dịch chuyển khoản đối với nền kinh tế và cá

nhân. Giáo dục phát triển chính là tiền đề quan trọng cho sự thành công của công tác

này.

Kế đến, Nhà nước và hệ thống các NHTM cần phải phối hợp đầu tư mở rộng, tăng

cường mật độ mạng lưới máy ATM trên toàn quốc nhằm tạo thuận lợi cho người dân khi

nắm giữ các tài khoản thanh toán và chuyển đổi tiền mặt. Đồng thời tập trung nghiên

cứu phát triển những tính năng mới cho máy như rút tiền theo mệnh giá yêu cầu của chủ

thẻ, thanh toán chi phí điện, nước bằng máy ATM, bảo mật an toàn bằng vân tay, …

Bên cạnh đó cần thiết phải đưa ra những biện pháp, điều luật quyết liệt hơn buộc

những người bán trong nền kinh tế phải chấp nhận hình thức thanh toán qua thẻ trong

phần lớn các giao dịch kinh tế. Về phía người mua, các nhà điều hành kinh tế vĩ mô nên

đưa ra các gói kích cầu, hỗ trợ tiêu dùng như khuyến mãi, giảm giá khi người dân thực

hiện thanh toán chuyển khoản.

Tất cả những điều trên sẽ giúp kiểm soát, thu hẹp, đẩy lùi thói quen sử dụng tiền

mặt trong phần lớn các giao dịch như hiện nay. Khối lượng tín tệ lưu thông trong nền

kinh tế càng ít sẽ làm công tác quản lý cung tiền, điều hành lãi suất càng trở nên hiệu

quả, nâng cao khả năng kiểm soát, ngăn chặn các hoạt động rửa tiền có khả năng làm

lũng đoạn hệ thống tài chính tiền tệ và gây lạm phạt. Những động thái điều tiết từ Chính

phủ và NHTW cũng sẽ nhanh chóng có tác dụng, hỗ trợ nền kinh tế phát triển ổn định,

bền vững.

TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Như vậy, với việc chắt lọc nội dung hàm chứa từ các kết quả nghiên cứu thực

nghiệm thu được phối hợp cùng những hiểu biết về đặc thù riêng có trong nền kinh tế

nước ta, tác giả đã thành công trong công tác phân tích và đánh giá các khía cạnh của

vấn đề ERPT đến lạm phát tại Việt Nam hiện nay từ mức độ tới tốc độ truyền dẫn của tỷ

giá đến các loại giá cả. Các câu hỏi nghiên cứu đều đã được thỏa mãn và cho thấy những

nét tương đồng giữa Việt Nam và các quốc gia khác trong vấn đề nghiên cứu này. Về cơ

bản mức độ truyền dẫn của tỷ giá đến giá nhập khẩu vẫn lớn hơn so với giá tiêu dùng.

Đồng thời tốc độ truyền dẫn cũng nhanh hơn đáng kể. Đáng chú ý là hệ số ERPT của

các loại giá đều rất cao thể hiện rõ nét sức ảnh hưởng mạnh mẽ của yếu tố tâm lý thị

trường đến hai biến số vĩ mô tỷ giá và lạm phát.

Những khám phá về bản chất của ERPT đến lạm phát tại Việt Nam chính là cơ sở

nền tảng để tác giả đưa ra những khuyến nghị, góp ý. Nội dung của các khuyến nghị này

chủ yếu xoay quanh các vấn đề: tăng trưởng nguồn cung ngoại tệ; hỗ trợ giải quyết nhu

cầu về nguồn năng lượng phục vụ sản xuất; tự chủ về công nghệ kỹ thuật và nguyên vật

liệu đầu vào; kiểm soát tốt chi phí giá thành của nền kinh tế và quan trọng hơn cả là xóa

bỏ dần tâm lý bi quan về sự mất giá của nội tệ. Qua đó góp phần giải quyết những mâu

thuẫn đang còn tồn tại trong mối quan hệ giữa tỷ giá và lạm phát. Tác giả kỳ vọng những

khuyến nghị này sẽ thực sự hữu ích cho công tác điều hành vĩ mô, ổn định giá cả thị

trường trong tương lai khi nền kinh tế Việt Nam ngày càng mở cửa, hội nhập mạnh mẽ

vào xu thế toàn cầu hóa, gắn kết cùng các quốc gia trên thế giới.

KẾT LUẬN

Bài viết này đã chứng minh được sự tồn tại của ERPT đến lạm phát tại Viêt Nam,

mô tả khá chính xác những đặc điểm, khía cạnh của vấn đề. Đồng thời còn khám phá ra

sự khác biệt đáng chú ý so với những nghiên cứu trước đây là ERPT đến giá nhập khẩu

tại Việt Nam thực chất là một cơ chế truyền dẫn hoàn toàn ngay cả trong ngắn hạn.

Nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt này là do trình độ sản xuất nước ta còn nhiều yếu

kém, nền tảng khoa học, kỹ thuật vẫn rất hạn chế kết hợp cùng yếu tố tâm lý bi quan của

các chủ thể trong nền kinh tế về đồng nội tệ. Qua đó càng thể hiện được sức ảnh hưởng

và vai trò to lớn của tỷ giá hối đoái trong nền kinh tế Việt Nam đương thời, cảnh báo đến

các nhà điều hành vĩ mô những vấn đề mà nền kinh tế đang phải đối mặt trong những nỗ

lực kiểm soát lạm phát. Với những kết quả thực nghiệm đã thu được có thể nói, trong

bối cảnh ngày nay, chỉ cần một biến động nhỏ của tỷ giá cũng có thể gây ra những xáo

trộn to lớn cho tình hình giá cả quốc gia. Xu hướng toàn cầu hóa càng mạnh mẽ, hội

nhập càng sâu rộng, Việt Nam sẽ phải đối mặt với những rủi ro ngày càng lớn hơn xuất

phát từ tỷ giá và thị trường ngoại hối. Vì vậy đòi hỏi các nhà lãnh đạo phải luôn coi trọng

đúng mức vấn đề điều hành tỷ giá ở giai đoạn hiện tại và cả sau này.

Dĩ nhiên bên cạnh những nỗ lực, cố gắng và thành quả đạt được, tác giả tự nhận

thấy bài viết của mình vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế mang tính khách quan và chủ quan.

Tiêu biểu như: số lượng quan sát chưa nhiều, chưa đánh giá được tác động của tỷ giá lên

chỉ số giá sản xuất, chưa thể hiện được bản chất thật sự của biến số lỗ hổng sản lượng

do sử dụng chỉ tiêu sản lượng công nghiêp như một biến thay thế cho GDP,… Những

hạn chế này chắc chắn sẽ làm suy giảm phần nào độ tin cậy của các kết quả ước lượng.

Với mục tiêu nhận diện, lượng hóa và phân tích được ERPT đến các mức giá chung

của nền kinh tế, tác giả kỳ vọng bài nghiên cứu này sẽ là cơ sở tham khảo hữu ích để các

nghiên cứu chuyên sâu khác được tiến hành trong tương lai, xây dựng một cách hoàn

chỉnh, chi tiết những hiểu biết về ERPT đến lạm phát tại Việt Nam từ cấp độ quốc gia

đến từng lĩnh vực, ngành nghề hay vùng, địa phương.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tham khảo tiếng Việt

1. Đại Học Kinh Tế TP. Hồ Chí Minh, 2011. Tài Chính Quốc Tế, năm 2011

2. Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2013. Giáo Trình Kinh Tế Lượng. Hà

Nội: Nhà Xuất Bản Đại Học Kinh Tế Quốc Dân

3. Nguyễn Thị Ngọc Trang và Lục Văn Cường, 2012. Sự Chuyển Dịch Tỷ Giá Hối

Đoái Vào Các Mức Giá Tại VN. Tạp chí Phát triển & Hội nhập, số 7, trang 7-13

4. Sử Đình Thành và cộng sự, 2008. Nhập Môn Tài Chính - Tiền Tệ. Hà Nội: Nhà

Xuất Bản Lao Động Xã Hội

5. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn, 2013. Cơ Chế Truyền Dẫn Chính Sách

Tiền Tệ Ở Việt Nam Tiếp Cận Theo Mô Hình SVAR. Tạp chí Phát triển & Hội

nhập, số 10, trang 8-16

6. Trần Văn Hùng, 2015. Tác Động Truyền Dẫn Tỷ Giá Hối Đoái Đến Lạm Phát

Tại Việt Nam. Tạp chí Tài chính, kỳ 1 tháng 9, trang 44-46

7. Võ Văn Minh, 2009. Exchange Rate Pass-Through And Its Implications For

Inflation In Vietnam. VDF Working Paper, WP 0902. Vietnam Development

Forum

Tài liệu tham khảo tiếng Anh

1. An, L., Wang, J., 2011. Exchange Rate Pass-through: Evidence Based On Vector

Autoregression With Sign Restrictions. Globalization And Monetary Policy

Institute, WP 70. Dallas: Research Department of Federal Reserve Bank Of

Dallas

2. Ando, A., Modigliani, F., 1963. The "Life Cycle" Hypothesis Of Saving:

Aggregate Implications And Tests. The American Economic Review, 53: 55-84

3. Ben, S.B., 1986. Alternative Explanations Of The Money-Income Correlation.

Econometric Research Program, Research Memorandum 321. Princeton

University

4. Bhattacharya, R., Patnaik, I., Shah, A., 2011. Monetary Policy Transmission In

An Emerging Market Setting. IMF Working Paper, WP/11/5. Washington D.C:

International Monetary Fund

5. Billmeier, A., Bonato, L., 2002. Exchange Rate Pass-through And Monetary

Policy In Croatia. IMF Working Paper, WP/02/109. Washington D.C:

International Monetary Fund

6. Burstein, A., Eichenbaum, M., Rebelo, S., 2002. Why Are Rates Of Inflation So

Low After Large Devaluations?. NBER Working Paper Series, WP 8748.

Cambridge: National Bureau Of Economic Research

7. Calvo, G.A., Reinhart, C.M., 2000. Fear Of Floating. NBER Working Paper

Series, WP 7993. Cambridge: National Bureau Of Economic Research

8. Campa, J.M., Goldberg, L.S., 2002. Exchange Rate Pass-through Into Import

Prices: A Macro Or Micro Phenomenon?. NBER Working Paper Series, WP

8934. Cambridge: National Bureau Of Economic Research

9. Campa, J.M., Goldberg, L.S., 2006. Pass-through Of Exchange Rates To

Consumption Prices: What Has Changed And Why?. NBER Working Paper

Series, WP 12547. Cambridge: National Bureau Of Economic Research

10. Campa, J.M., Goldberg, L.S., González-Mínguez, J.M., 2005. Exchange Rate

Pass-through To Import Prices In The Euro Area. NBER Working Paper

Series,WP 11632. Cambridge: National Bureau Of Economic Research

11. Catao, L., Pagan, A., 2009. The Credit Channel And Monetary Transmission In

Brazil And Chile: A Structural VAR Approach. The 2009 Annual Conference Of

The Central Bank Of Chile

12. Christopher, A.S., 1980. Macroeconomics And Reality. Econometrica, 48: 1-48

13. Christopher, A.S., 1986. Are Forecasting Models Usable For Policy Analysis?.

Federal Reserve Bank Of Minneapolis: Quarterly Review, 10: 2-16

14. Choudhri, E.U., Faruqee, H., Hakura, D.S., 2002. Explaining The Exchange Rate

Pass-through In Different Prices. IMF Working Paper, WP/02/224. Washington

D.C: International Monetary Fund

15. Choudhri, E.U., Hakura, D.S., 2001. Exchange Rate Pass-through To Domestic

Prices: Does The Inflationary Environment Matter?. IMF Working Paper,

WP/01/194. Washington D.C: International Monetary Fund.

16. Christiano, L.J., Ljungqvist, L., 1988. Money Does Granger-cause Output In The

Bivariate Money-Output Relation. Journal Of Monetary Economics, 22: 217-

235

17. Dobrynskaya, V., Levando, D., 2005 A Study Of Exchange Rate Pass-through

Effect In Russia. Working Paper, WP9. Moscow: Higher School Of Economics,

State University

18. Faruqee, H., 2006. Exchange Rate Pass-through In The Euro Area. IMF Staff

Papers, 53: 63-88

19. Feinberg, R.A., 1986. Credit Cards As Spending Facilitating Stimuli: A

Conditioning Interpretation. Journal Of Consumer Research, 13: 348-356

20. Feinberg, R.M., 1989. The Effects Of Foreign Exchange Movements On US

Domestic Prices. The Review Of Economics And Statistics, 71: 505-511

21. Goldberg, P.K., Knetter, M.M., 1997. Goods Prices And Exchange Rates: What

Have We Learned?. Journal Of Economic Literature, 35: 1243-1272

22. Goldfajn, I., Werlang, S.R.C., 2000. The Pass-through From Depreciation To

Inflation: A Panel Study. Working Paper Series, 5. Brazil: Research Department

Of Central Bank Of Brazil

23. Gueorguiev, N., 2003. Exchange Rate Pass-through In Romania. IMF Working

Paper, WP/03/130. Washington D.C: International Monetary Fund

24. Ito, T., Sato, K., 2008. Exchange Rate Changes And Inflation In Post-Crisis

Asian Economies: Vector Autoregression Analysis Of The Exchange Rate Pass-

Through. Journal Of Money, Credit And Banking , 40: 1407-1438

25. Jan, G., 2001. An Introduction Into The SVAR Methodology: Identification,

Interpretation And Limitations Of SVAR Models. Kiel Working Paper, WP

1072. Kiel Institute Of World Economics

26. Lafleche, T., 1996. The Impact Of Exchange Rate Movements On Consumer

Prices. Bank Of Canada Review Winter 1996-1997

27. Lutz, K., 2011. Structural Vector Autoregressions. Michigan: University Of

Michigan, Department Of Economics

28. Mashat, R., Billmeier, A., 2007. The Monetary Transmission Mechanism in

Egypt. IMF Working Paper, WP/07/285. Washington D.C: International

Monetary Fund

29. McCarthy, J., 2000. Pass-through Of Exchange Rates And Import Prices To

Domestic Inflation In Some Industrialized Economies. Staff Reports, 111. New

York: Research Department Of Federal Reserve Bank Of New York

30. Mishkin, F.S., 2004. The Economics Of Money, Banking, And Financial

Markets. US: Addison-Wesley

31. Norris, E.D., Floerkemeier, H., 2006. Transmission Mechanisms Of Monetary

Policy In Armenia: Evidence From VAR Analysis. IMF Working Paper,

WP/06/248. Washington D.C: International Monetary Fund

32. Obstfeld, M., Rogoff, K., 2000. New Directions For Stochastic Open Economy

Models. Journal Of International Economics, 50: 117-153

33. Sheshinski, E., Weiss, Y., 1977. Inflation And Costs Of Price Adjustment. The

Review Of Economic Studies, 44: 287-303

34. Spitaller, E., 1980. Short-run Effects Of Exchange Rate Changes On Terms Of

Trade And Trade Balance. IMF Staff Papers, 27: 320-348

35. Taylor, J.B., 2000. Low Inflation Pass-Through and the Pricing Power of Firms.

European Economic Review, 44: 1389-1408

36. Tobin, J., 1969. A General Equilibrium Approach To Monetary Theory. Journal

of Money, Credit and Banking, 1: 15-29

37. Yang, J., 1997. Exchange Rate Pass-through In US Manufacturing Industries.

The Review Of Economics And Statistics, 79: 95-104

PHỤ LỤC 1A: GIÁ TRỊ QUAN SÁT BAN ĐẦUCỦA

CÁC BIẾN SỐ TRONG MÔ HÌNH VAR

obs M2 ir_lend IPI CPI Oil_price Y NEER NEER2

392.8673 0.0954 68.22368 52.38187 39.73168 27732 1 0.790092 1

392.1222 0.0954 68.74019 53.96367 39.63045 28268 1.005388 0.794349 2

404.093 0.0954 68.52182 54.38953 42.604 29667 0.99956 0.789744 3

410.7699 0.0954 68.73539 54.63289 42.65461 29590 0.999242 0.789493 4

417.1294 0.0954 68.05083 55.1196 47.61474 30758 0.988102 0.780691 5

420.2627 0.0954 68.14294 55.6063 44.97018 31699 0.9912 0.783139 6

427.4034 0.0954 68.3929 55.84966 47.99435 31797 0.993751 0.785155 7

438.3628 0.0963 68.52078 56.21469 53.24551 32194 0.991723 0.783552 8

445.3931 0.0987 68.91235 56.33636 52.70141 30953 0.992909 0.78449 9

456.9611 0.1001 69.44233 56.33636 59.30649 30926 0.998748 0.789103 10

472.4456 0.1001 70.65413 56.45804 53.43531 31094 1.018109 0.8044 11

495.4473 0.1025 71.11225 56.82307 49.46214 31329 1.02484 0.809718 12

503.1306 0.1025 71.45833 57.43145 54.27043 35221 1.027445 0.811776 13

510.2054 0.111 71.91045 58.89158 56.38355 29261 1.026197 0.81079 14

517.0243 0.111 72.17404 58.95241 64.44377 36273 1.029437 0.81335 15

526.8852 0.108 71.81551 59.31745 64.07682 37353 1.022735 0.808055 16

533.1283 0.108 71.82901 59.5608 60.49591 38406 1.022966 0.808238 17

544.6005 0.1103 71.01292 59.80415 68.18917 39115 1.014934 0.801891 18

548.3515 0.1103 70.69989 60.04751 71.32722 39631 1.006804 0.795467 19

566.7013 0.1103 71.56435 60.29086 78.28659 40659 1.016104 0.802816 20

577.7932 0.1118 71.83984 60.77757 78.00821 40796 1.014502 0.80155 21

588.3086 0.1118 71.64566 61.02092 73.63013 42394 1.007739 0.796206 22

604.7913 0.114 71.08092 61.26427 69.56839 42177 1.002625 0.792166 23

648.5737 0.114 71.42684 61.75098 71.45375 42973 1.005785 0.794663 24

677.3885 0.11175 72.87605 62.48104 78.9066 37287 1.020423 0.806228 25

675.8232 0.11175 72.96897 63.81949 75.55345 37851 1.019324 0.80536 26

699.9885 0.11175 73.06375 63.5153 77.09717 40914 1.020448 0.806248 27

704.9937 0.11175 73.91975 63.63697 86.04312 43065 1.028749 0.812806 28

714.8226 0.11175 75.14293 64.002 86.81498 44125 1.044127 0.824956 29

727.1654 0.11175 74.4682 64.24536 86.41007 43365 1.036281 0.818758 30

735.2048 0.11175 74.66959 64.48871 91.7498 44264 1.038217 0.820287 31

751.7814 0.11175 75.08946 64.73206 90.86407 45085 1.040919 0.822422 32

753.0119 0.11175 75.29265 64.91458 78.41312 46191 1.042189 0.823425 33

767.1063 0.1118 75.29505 65.09709 73.32645 46563 1.041855 0.823161 34

789.9297 0.1118 76.05909 65.46212 73.55421 46771 1.052818 0.831823 35

841.0107 0.1118 77.02444 65.82715 77.18574 49387 1.060323 0.837752 36

872.5494 0.1118 76.75019 66.49638 67.56916 46155 1.054736 0.833338 37

905.4548 0.1118 76.9386 67.9565 72.85828 39873 1.053155 0.83209 38

949.1811 0.1118 77.55229 67.77398 76.6796 45188 1.059746 0.837297 39

979.6729 0.1118 78.28446 68.13901 82.37363 47120 1.066852 0.842911 40

1005.314 0.1118 78.73552 68.62572 82.37363 48675.18 1.069728 0.845184 41

1029.562 0.1118 78.84876 69.23411 86.28353 50656 1.070063 0.845448 42

1056.451 0.1118 80.0837 69.90333 93.2176 50819 1.080507 0.8537 43

1076.896 0.1118 80.77753 70.26836 88.73829 51692 1.084922 0.857188 44

1110.983 0.1118 81.48725 70.63339 97.3173 49701 1.091788 0.862613 45

1154.499 0.1118 82.11436 71.18093 103.9477 49976 1.094958 0.865117 46

1183.135 0.1118 83.43019 72.03267 115.4876 52108 1.108231 0.875605 47

1253.997 0.1118 83.56265 74.10118 113.1594 55166 1.104427 0.872599 48

1293.054 0.1118 84.88002 75.86549 114.9182 52951 1.114406 0.880483 49

1280.506 0.1118 86.12734 78.60322 118.6256 46413 1.119245 0.884306 50

1300.249 0.14595 87.17736 80.91508 128.8622 56087 1.130849 0.893475 51

1278.398 0.14265 87.51942 82.74023 137.9853 54988 1.13 0.892804 52

1298.039 0.165286 87.44527 85.96467 155.3458 55563 1.123569 0.887723 53

1295.492 0.191143 89.08917 87.78982 166.4175 56771 1.13892 0.899851 54

1300.594 0.2025 90.67694 88.76323 167.7208 56427 1.153367 0.911266 55

1302.893 0.2019 89.06886 90.16252 144.97 56229 1.135564 0.8972 56

1347.514 0.1986 87.72982 90.34503 125.6356 55720 1.118201 0.883482 57

1367.228 0.18 85.5427 90.16252 91.97756 55630 1.091512 0.862395 58

1394.62 0.1326 83.72732 89.49329 68.37897 55343 1.075123 0.849446 59

1513.544 0.1098 85.20322 88.88491 52.54957 66618.13 1.098601 0.867996 60

1561.466 0.1008 86.88623 90.57021 55.56488 50644 1.117379 0.882832 61

1589.603 0.0939 85.58158 90.76929 52.84177 58212 1.098693 0.868068 62

1645.309 0.0915 85.01175 90.63232 59.40892 53218 1.090525 0.861615 63

1693.558 0.0915 86.14254 90.3572 63.61888 55469 1.104375 0.872557 64

1737.815 0.096 87.84493 90.75477 73.51689 56566 1.12648 0.890023 65

1775.952 0.0996 88.28967 91.25152 87.47238 58382 1.133362 0.89546 66

1800.854 0.0996 88.72982 91.72606 81.80979 59072 1.136683 0.898084 67

1806.203 0.1026 89.44783 91.94508 90.6359 61050 1.142065 0.902336 68

1842.315 0.1035 90.57584 92.51696 86.52616 63296 1.1544 0.912082 69

1866.069 0.10464 91.8057 92.85766 93.73715 63772 1.169232 0.923801 70

1884.089 0.10464 93.16583 93.3687 98.1423 64411 1.184437 0.935814 71

1910.587 0.12 96.50546 94.65847 94.75096 66045 1.22318 0.966425 72

1912.147 0.12 97.00228 95.94825 97.5769 62791 1.223117 0.966375 73

1948.241 0.12 98.16653 97.82816 94.5481 50932 1.231801 0.973236 74

1982.389 0.12 99.89671 98.55822 100.3385 59692 1.254222 0.990951 75

2022.8 0.1386 100.3434 98.69814 106.4607 62666 1.255877 0.992258 76

2076.12 0.1323 99.18426 98.96583 95.58057 64741 1.240128 0.979815 77

2166.591 0.1323 98.40155 99.18485 94.55253 66153 1.233269 0.974396 78

2174.354 0.1325 99.94772 99.23961 94.28758 68524 1.249322 0.98708 79

2257.348 0.13 102.1078 99.46786 96.014 69513 1.271276 1.004425 80

2325.022 0.13251 104.3662 100.7709 96.30637 70758 1.294744 1.022967 81

2339.569 0.13251 106.744 101.829 103.4028 72095 1.318605 1.041819 82

2358.708 0.13251 106.916 103.7234 106.9649 71343 1.316304 1.040001 83

2478.31 0.153 106.6259 105.7858 113.967 75269 1.308375 1.033737 84

2484.091 0.153 108.1735 107.6188 117.251 73745 1.316677 1.040296 85

2512.947 0.16418 115.8629 109.8728 123.6644 59650 1.402499 1.108103 86

2495.422 0.16418 118.4248 112.2541 137.4731 68418 1.430626 1.130326 87

2484.012 0.1791 119.9278 115.9804 147.1805 71631 1.444776 1.141506 88

2485.327 0.18075 120.4935 118.5434 136.8883 74035 1.448399 1.144368 89

2544.739 0.18075 120.5801 119.834 133.9305 75325 1.447426 1.1436 90

2580.562 0.1809 121.7723 121.2337 136.5037 79919.83 1.455065 1.149635 91

2721.519 0.1809 122.7171 122.3607 127.1095 83356.38 1.46144 1.154672 92

2673.757 0.1755 121.2347 123.3695 127.5875 85106.86 1.441265 1.138732 93

2635.058 0.16695 121.1232 123.8148 126.4324 89532.42 1.437439 1.135709 94

2652.391 0.1551 121.3981 124.2965 133.3193 94009.04 1.440717 1.138299 95

2774.281 0.15315 120.934 124.9509 131.9289 98521.47 1.433562 1.132646 96

2777.058 0.1544 122.1604 126.2052 135.256 85812.2 1.4375 1.135757 97

2774.124 0.1536 123.3433 127.932 142.6086 94393.42 1.449718 1.145411 98

2827.346 0.151 122.8906 128.132 149.0381 104021.6 1.438825 1.136804 99

2867.599 0.147 123.2282 128.2047 143.9334 105581.9 1.440229 1.137914 100

2921.575 0.143 122.289 128.4319 131.7954 110227.5 1.429558 1.129482 101

2987.087 0.126 121.3167 128.0956 114.8021 112432 1.421009 1.122728 102

3023.008 0.125 121.7052 127.723 122.4222 116029.9 1.424851 1.125764 103

3083.581 0.1249 122.7101 128.5319 133.2155 120787.1 1.430006 1.129837 104

3149.681 0.1249 123.9741 131.3584 134.528 126343.3 1.439502 1.137339 105

3170.356 0.1237 124.4331 132.4763 130.8222 133671.2 1.443963 1.140864 106

3259.071 0.1237 124.1046 133.0944 128.0091 140087.4 1.44141 1.138846 107

3455.221 0.1194 124.5383 133.4579 128.0102 147091.8 1.440347 1.138007 108

3551.305 0.12 124.6844 135.1211 132.9131 142384.8 1.434974 1.133761 109

3595.909 0.1186 124.5383 136.9116 136.2227 112056.9 1.424148 1.125208 110

3670.338 0.1168 123.4633 136.648 129.841 147803 1.415145 1.118095 111

3682.786 0.1032 123.2278 136.6753 125.0814 150167.9 1.412746 1.116199 112

3720.891 0.102 122.5521 136.5935 125.7093 157075.6 1.405524 1.110493 113

3798.455 0.1008 122.4693 136.6662 126.2084 160060 1.402914 1.108431 114

3814.6 0.1008 123.022 137.0298 133.1237 165502.1 1.404859 1.109968 115

3866.306 0.0969 123.4542 138.1658 136.7307 126101.7 1.405097 1.110156 116

3911.271 0.0969 124.1506 139.6291 137.6437 133418.5 1.407549 1.112093 117

3956.535 0.0963 125.528 140.3199 133.44 141557.8 1.421165 1.122851 118

4031.95 0.0963 125.0173 140.7925 129.7996 148072.4 1.413838 1.117062 119

4194.62 0.0963 124.4962 141.5105 133.4846 157388.2 1.40655 1.111304 120

4285.872 0.0963 124.4684 142.492 129.3834 146656.4 1.400249 1.106325 121

4282.574 0.0963 125.1146 143.2737 132.6321 129089.5 1.403381 1.1088 122

4347.138 0.0948 125.4601 142.6466 131.6496 154749.8 1.406674 1.111402 123

4396.884 0.0924 126.2076 142.7556 132.7896 159177.9 1.411565 1.115266 124

4448.111 0.0828 126.8155 143.0374 133.7859 166343 1.415104 1.118062 125

4555.402 0.0828 127.1279 143.4736 137.1281 167174.8 1.418753 1.120945 126

4553.303 0.0804 127.9591 143.8008 133.1449 167509.1 1.425678 1.126417 127

4627.227 0.0852 127.7712 144.1189 126.6005 170691.8 1.42156 1.123163 128

4702.371 0.084 126.6473 144.6915 121.335 170009 1.405805 1.110715 129

4742.003 0.0816 125.5385 144.8551 108.9819 177829.4 1.394156 1.101512 130

4821.912 0.0816 123.4298 144.4643 97.37804 187254.4 1.371755 1.083812 131

5022.639 0.0816 122.2721 144.1189 76.61817 195868.1 1.357122 1.072251 132

Nguồn số liệu: trang web của Tổng Cục Thống kê Việt Nam, 2004 – 2014 và

trang web của Quỹ tiền tệ quốc tế, 2004 - 2014

PHỤ LỤC 1B: CÁC HỆ SỐ ƯỚC LƯỢNG ĐƯỢC TRONG MÔ HÌNH VAR

VARIABLES d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi

0.120 0.0828 0.0402*** 0.00358 0.00433 0.0134 0.0227* L.d1ln_oilprice

(0.0987) (0.0723) (0.0138) (0.00771) (0.00629) (0.0136) (0.0138)

0.148 0.250*** -0.0130 0.0161** -0.0163** -0.0193 -0.0197 L2.d1ln_oilprice

(0.104) (0.0764) (0.0146) (0.00815) (0.00665) (0.0143) (0.0146)

0.0242 0.160** -0.0734*** -0.0288*** -0.00686 0.0183 0.0157 L3.d1ln_oilprice

(0.110) (0.0809) (0.0155) (0.00863) (0.00704) (0.0152) (0.0155)

0.0853 0.0532 -0.0418** -0.00806 0.00902 0.00701 0.0115 L4.d1ln_oilprice

(0.121) (0.0884) (0.0169) (0.00943) (0.00770) (0.0166) (0.0169)

0.256** 0.0954 -0.0256* -0.00694 -0.00270 -0.000277 0.00470 L5.d1ln_oilprice

(0.111) (0.0810) (0.0155) (0.00864) (0.00706) (0.0152) (0.0155)

0.149 0.171** -0.0417*** 0.0258*** 0.0105 -0.0112 -0.00727 L6.d1ln_oilprice

(0.105) (0.0767) (0.0147) (0.00818) (0.00668) (0.0144) (0.0146)

0.138 0.0542 -0.00375 0.0178** 0.00806 0.0182 0.0238* L7.d1ln_oilprice

(0.101) (0.0740) (0.0142) (0.00790) (0.00645) (0.0139) (0.0141)

0.170* 0.201*** 0.0156 0.0491*** -0.0219*** -0.0572*** -0.0545*** L8.d1ln_oilprice

(0.100) (0.0735) (0.0141) (0.00784) (0.00640) (0.0138) (0.0140)

0.346*** 0.0137 -0.0123 0.0155* 0.00147 -0.00551 -0.0142 L9.d1ln_oilprice

(0.107) (0.0781) (0.0150) (0.00833) (0.00680) (0.0147) (0.0149)

0.393*** 0.00571 -0.00295 0.0285*** 0.000246 -0.00929 -0.00663 L10.d1ln_oilprice

(0.100) (0.0732) (0.0140) (0.00781) (0.00638) (0.0137) (0.0140)

0.174* -0.0300 0.0176 0.00128 0.000180 0.00236 0.00414 L11.d1ln_oilprice

(0.0929) (0.0680) (0.0130) (0.00725) (0.00592) (0.0128) (0.0130)

0.0312 -0.0822 -0.00602 -0.0129* 0.000955 -0.0204* -0.0206* L12.d1ln_oilprice

(0.0888) (0.0650) (0.0125) (0.00694) (0.00566) (0.0122) (0.0124)

0.107 -0.593*** 0.0865*** -0.000926 0.0211*** -0.0381** -0.0252 L.d1output

(0.125) (0.0912) (0.0175) (0.00973) (0.00795) (0.0171) (0.0174)

0.130 -0.120 0.0726*** -0.00996 -0.00435 -0.0778*** -0.0764*** L2.d1output

(0.152) (0.111) (0.0213) (0.0119) (0.00971) (0.0209) (0.0213)

-0.201 -0.192** 0.0137 -0.0311*** 0.00141 -0.00432 -0.00764 L3.d1output

(0.129) (0.0942) (0.0180) (0.0100) (0.00820) (0.0177) (0.0180)

-0.524*** 0.0117 0.0178 -0.0301*** -0.0109 -0.0292* -0.0367** L4.d1output

(0.122) (0.0894) (0.0171) (0.00953) (0.00778) (0.0168) (0.0171)

-0.111 -0.200** 0.0130 -0.0406*** 0.0126 -0.0144 -0.0280 L5.d1output

(0.126) (0.0919) (0.0176) (0.00981) (0.00801) (0.0173) (0.0176)

-0.202 0.165 -0.0121 -0.0366*** 0.00965 -0.0238 -0.0246 L6.d1output

(0.137) (0.101) (0.0193) (0.0107) (0.00877) (0.0189) (0.0192)

-0.379*** 0.0778 0.0171 -0.0378*** 0.0143* 0.0615*** 0.0527*** L7.d1output

(0.130) (0.0955) (0.0183) (0.0102) (0.00832) (0.0179) (0.0183)

-0.554*** -0.0938 0.0128 -0.00892 -0.00797 0.0183 0.0101 L8.d1output

(0.126) (0.0922) (0.0176) (0.00983) (0.00803) (0.0173) (0.0176)

-0.224** -0.0834 0.0275* -0.0120 -0.0107 -0.0284* -0.0342** L9.d1output

(0.112) (0.0818) (0.0157) (0.00873) (0.00713) (0.0154) (0.0156)

-0.00917 -0.184** 0.0164 -0.0230** 0.0158** -0.0189 -0.0191 L10.d1output

(0.114) (0.0838) (0.0160) (0.00894) (0.00730) (0.0157) (0.0160)

-0.119 -0.176** 0.0472*** -0.0262*** 0.00487 -0.00993 -0.00460 L11.d1output

(0.107) (0.0787) (0.0151) (0.00839) (0.00685) (0.0148) (0.0150)

-0.0977 -0.293*** 0.0554*** -0.0301*** 0.0128** 0.0227* 0.0299** L12.d1output

(0.0904) (0.0662) (0.0127) (0.00706) (0.00577) (0.0124) (0.0127)

-0.648 -0.482 0.105 -0.122** 0.0643 -0.00147 0.0349 L.d1ln_m2

(0.652) (0.477) (0.0914) (0.0509) (0.0416) (0.0896) (0.0912)

-0.00607 0.737 0.412*** 0.00540 -0.0133 0.0435 0.0241 L2.d1ln_m2

(0.629) (0.461) (0.0882) (0.0491) (0.0401) (0.0865) (0.0880)

0.667 0.426 0.183** 0.119** -0.00134 -0.0535 -0.0279 L3.d1ln_m2

(0.622) (0.455) (0.0872) (0.0486) (0.0397) (0.0855) (0.0870)

1.204* 0.979** -0.0320 0.0419 -0.0339 0.0561 0.102 L4.d1ln_m2

(0.623) (0.456) (0.0874) (0.0487) (0.0397) (0.0857) (0.0872)

0.889 -0.745* -0.247*** 0.193*** 0.0971** -0.00202 -0.0321 L5.d1ln_m2

(0.616) (0.451) (0.0864) (0.0481) (0.0393) (0.0847) (0.0862)

-0.210 0.427 -0.0374 -0.0520 -0.0131 0.115 0.109 L6.d1ln_m2

(0.590) (0.432) (0.0828) (0.0461) (0.0377) (0.0812) (0.0826)

1.128** -0.713* 0.0863 0.0713* 0.0192 -0.0267 -0.00424 L7.d1ln_m2

(0.539) (0.395) (0.0755) (0.0421) (0.0344) (0.0741) (0.0754)

1.082** -0.192 -0.0219 0.00681 0.0494 0.0539 0.0639 L8.d1ln_m2

(0.522) (0.382) (0.0732) (0.0408) (0.0333) (0.0718) (0.0731)

-0.429 -0.584 0.169** 0.120*** -0.0719** -0.219*** -0.200*** L9.d1ln_m2

(0.544) (0.399) (0.0763) (0.0425) (0.0347) (0.0748) (0.0762)

-0.224 -1.632*** 0.127 -0.107** 0.119*** -0.0857 -0.0821 L10.d1ln_m2

(0.573) (0.419) (0.0803) (0.0447) (0.0365) (0.0787) (0.0801)

0.421 0.247 0.123 0.162*** -0.0373 -0.133 -0.129 L11.d1ln_m2

(0.607) (0.445) (0.0852) (0.0474) (0.0387) (0.0835) (0.0850)

-1.552*** 0.0371 0.118 -0.175*** 7.67e-05 0.149** 0.133* L12.d1ln_m2

(0.545) (0.399) (0.0765) (0.0426) (0.0348) (0.0750) (0.0763)

-3.619*** -1.296 -0.632*** -0.207** -0.144* -0.170 -0.180 L.d1ir_lend

(1.258) (0.921) (0.176) (0.0983) (0.0802) (0.173) (0.176)

-3.540*** -2.306** 0.391** -0.282*** 0.321*** 0.304* 0.262 L2.d1ir_lend

(1.243) (0.910) (0.174) (0.0971) (0.0793) (0.171) (0.174)

-2.366* -0.878 0.312* 0.331*** -0.0141 0.123 0.103 L3.d1ir_lend

(1.309) (0.959) (0.184) (0.102) (0.0835) (0.180) (0.183)

-1.514 0.598 0.621*** 0.0305 -0.0180 0.221 0.269 L4.d1ir_lend

(1.358) (0.995) (0.190) (0.106) (0.0866) (0.187) (0.190)

-4.326*** 1.247 0.362* -0.172* -0.303*** -0.244 -0.327* L5.d1ir_lend

(1.319) (0.966) (0.185) (0.103) (0.0842) (0.181) (0.185)

-0.973 -3.132*** 0.207 -0.261** -0.0131 0.359* 0.322* L6.d1ir_lend

(1.345) (0.985) (0.189) (0.105) (0.0858) (0.185) (0.188)

-1.540 0.191 0.218 -0.110 0.0218 -0.187 -0.212 L7.d1ir_lend

(1.311) (0.960) (0.184) (0.102) (0.0836) (0.180) (0.183)

0.915 -1.555* -0.0666 -0.356*** 0.0967 0.319* 0.263 L8.d1ir_lend

(1.287) (0.943) (0.180) (0.101) (0.0821) (0.177) (0.180)

-3.830*** 3.081*** -0.644*** -0.455*** -0.125 0.250 0.264 L9.d1ir_lend

(1.247) (0.913) (0.175) (0.0974) (0.0795) (0.171) (0.174)

-3.488** -3.330*** -0.0996 -0.0676 0.0520 0.780*** 0.765*** L10.d1ir_lend

(1.367) (1.001) (0.192) (0.107) (0.0872) (0.188) (0.191)

-1.421 -0.791 0.521*** 0.00982 -0.0815 -0.377** -0.361* L11.d1ir_lend

(1.384) (1.013) (0.194) (0.108) (0.0883) (0.190) (0.194)

5.318*** 1.536 0.243 0.241** 0.0470 -0.379** -0.418** L12.d1ir_lend

(1.365) (1.000) (0.191) (0.107) (0.0871) (0.188) (0.191)

2.085 2.078* 0.0982 0.00128 0.670*** 0.292 0.283 L.d1ln_cpi

(1.528) (1.119) (0.214) (0.119) (0.0975) (0.210) (0.214)

-0.326 0.628 -0.352 0.381*** -0.201* -0.160 -0.113 L2.d1ln_cpi

(1.781) (1.304) (0.250) (0.139) (0.114) (0.245) (0.249)

3.113* -0.473 0.528** 0.188 0.288*** 0.503** 0.571** L3.d1ln_cpi

(1.597) (1.169) (0.224) (0.125) (0.102) (0.220) (0.223)

2.459 3.634*** -0.173 0.382*** -0.309*** -0.458** -0.473** L4.d1ln_cpi

(1.664) (1.218) (0.233) (0.130) (0.106) (0.229) (0.233)

6.015*** -4.113*** -0.507** 0.219* 0.164 -0.0874 -0.154 L5.d1ln_cpi

(1.611) (1.180) (0.226) (0.126) (0.103) (0.221) (0.225)

-1.792 -0.171 -0.226 -0.179 -0.231** -0.459** -0.369 L6.d1ln_cpi

(1.642) (1.202) (0.230) (0.128) (0.105) (0.226) (0.230)

1.877 -1.272 0.179 -0.558*** 0.0529 0.107 0.00466 L7.d1ln_cpi

(1.683) (1.233) (0.236) (0.131) (0.107) (0.231) (0.236)

-5.107*** -0.135 -0.301 -0.191 0.0798 -0.258 -0.252 L8.d1ln_cpi

(1.812) (1.327) (0.254) (0.142) (0.116) (0.249) (0.254)

-3.047* 1.483 0.399* -0.0964 -0.109 0.102 0.0413 L9.d1ln_cpi

(1.682) (1.232) (0.236) (0.131) (0.107) (0.231) (0.235)

0.178 1.839 0.0604 -0.103 0.270*** -0.181 -0.242 L10.d1ln_cpi

(1.558) (1.141) (0.218) (0.122) (0.0994) (0.214) (0.218)

-0.559 0.768 -0.371 -0.0500 -0.350*** 0.574** 0.494** L11.d1ln_cpi

(1.663) (1.218) (0.233) (0.130) (0.106) (0.229) (0.233)

0.156 -3.295*** 0.0373 -0.0671 0.142 0.539** 0.592*** L12.d1ln_cpi

(1.606) (1.176) (0.225) (0.125) (0.102) (0.221) (0.225)

9.157*** 1.698 0.780* 0.124 -0.192 -0.0358 0.00881 L.d1ln_neer2

(3.379) (2.474) (0.474) (0.264) (0.216) (0.464) (0.473)

0.870 4.626** 0.0841 1.379*** -0.140 -0.0721 -0.0356 L2.d1ln_neer2

(3.189) (2.335) (0.447) (0.249) (0.203) (0.438) (0.446)

0.642 5.896** -0.200 -0.239 -0.407* -0.971** -0.993** L3.d1ln_neer2

(3.268) (2.393) (0.458) (0.255) (0.208) (0.449) (0.457)

4.822 -2.951 -0.492 0.500** -0.265 0.174 0.187 L4.d1ln_neer2

(3.103) (2.272) (0.435) (0.242) (0.198) (0.427) (0.434)

3.279 3.131 0.330 -0.194 0.165 -0.813** -0.800* L5.d1ln_neer2

(2.992) (2.191) (0.420) (0.234) (0.191) (0.411) (0.419)

3.520 -1.082 1.565*** 0.576** -0.208 0.499 0.380 L6.d1ln_neer2

(3.098) (2.269) (0.434) (0.242) (0.198) (0.426) (0.434)

1.614 -1.630 -0.346 -0.00159 -0.386* -0.257 -0.322 L7.d1ln_neer2

(3.226) (2.362) (0.452) (0.252) (0.206) (0.443) (0.451)

7.048** 2.454 -0.301 -0.266 -0.281 -0.622 -0.741* L8.d1ln_neer2

(3.180) (2.329) (0.446) (0.248) (0.203) (0.437) (0.445)

4.414 -4.701** -0.192 -0.326 0.223 0.990** 0.812** L9.d1ln_neer2

(2.891) (2.117) (0.405) (0.226) (0.184) (0.397) (0.405)

2.694 -5.527** -0.414 -0.0376 -0.250 -0.0963 0.0554 L10.d1ln_neer2

(2.973) (2.177) (0.417) (0.232) (0.190) (0.409) (0.416)

-0.0910 -1.490 0.732* -0.0706 0.166 1.211*** 1.156*** L11.d1ln_neer2

(2.839) (2.079) (0.398) (0.222) (0.181) (0.390) (0.397)

6.586** -0.394 0.609 0.645*** -0.423** 0.358 0.117 L12.d1ln_neer2

(2.852) (2.088) (0.400) (0.223) (0.182) (0.392) (0.399)

-6.768** -2.663 -0.969** -0.202 0.426** 0.581 0.528 L.d1ln_ipi

(3.342) (2.448) (0.469) (0.261) (0.213) (0.459) (0.468)

-2.060 -4.745** -0.0185 -1.205*** 0.142 -0.356 -0.369 L2.d1ln_ipi

(3.134) (2.295) (0.439) (0.245) (0.200) (0.431) (0.439)

-0.577 -7.110*** 0.475 0.0125 0.424** 1.087** 1.107** L3.d1ln_ipi

(3.228) (2.364) (0.453) (0.252) (0.206) (0.444) (0.452)

-5.414* 3.684* 0.459 -0.387 0.215 -0.403 -0.416 L4.d1ln_ipi

(3.035) (2.223) (0.426) (0.237) (0.194) (0.417) (0.425)

-3.639 -2.646 -0.334 -0.0984 -0.225 0.999** 0.978** L5.d1ln_ipi

(2.992) (2.191) (0.419) (0.234) (0.191) (0.411) (0.419)

-5.141* 1.474 -1.372*** -0.514** 0.304 -0.400 -0.344 L6.d1ln_ipi

(3.050) (2.234) (0.428) (0.238) (0.195) (0.419) (0.427)

-1.283 2.807 -0.223 -0.114 0.395* 0.398 0.484 L7.d1ln_ipi

(3.166) (2.319) (0.444) (0.247) (0.202) (0.435) (0.443)

-7.905** -2.341 0.0305 0.349 0.362* 0.678 0.803* L8.d1ln_ipi

(3.221) (2.359) (0.452) (0.252) (0.205) (0.443) (0.451)

-2.313 4.341** 0.264 0.418* -0.118 -0.606 -0.367 L9.d1ln_ipi

(2.958) (2.166) (0.415) (0.231) (0.189) (0.407) (0.414)

-1.864 5.422** 0.935** 0.282 0.229 -0.325 -0.432 L10.d1ln_ipi

(3.154) (2.310) (0.442) (0.246) (0.201) (0.434) (0.441)

2.938 -0.00271 -0.711* 0.248 -0.233 -0.876** -0.711* L11.d1ln_ipi

(2.956) (2.165) (0.414) (0.231) (0.189) (0.406) (0.414)

-5.059* 1.079 -0.591 -0.301 0.468** -0.944** -0.692 L12.d1ln_ipi

(3.055) (2.238) (0.428) (0.239) (0.195) (0.420) (0.428)

-0.0299 0.0189 0.0105** -0.00401* -0.00563*** 0.000869 -0.000135 Constant

(0.0292) (0.0214) (0.00409) (0.00228) (0.00186) (0.00401) (0.00408)

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

119 119 119 119 119 119 119 Observations

Nguồn số liệu: kết quả ước lượng của tác giả trong phần mềm Stata

PHỤ LỤC 2: KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER

Equation Excluded chi2 df Prob > chi2

d1ln_oilprice d1output 39.374 12 0.000

d1ln_oilprice d1ln_m2 36.799 12 0.000

d1ln_oilprice d1ir_lend 71.556 12 0.000

d1ln_oilprice d1ln_cpi 37.632 12 0.000

d1ln_oilprice d1ln_neer2 35.493 12 0.000

d1ln_oilprice d1ln_ipi 30.484 12 0.002

d1ln_oilprice ALL 318.61 72 0.000

d1output d1ln_oilprice 33.634 12 0.001

d1output d1ln_m2 45.587 12 0.000

d1output d1ir_lend 49.884 12 0.000

d1output d1ln_cpi 39.539 12 0.000

d1output d1ln_neer2 24.144 12 0.019

d1output d1ln_ipi 26.577 12 0.009

d1output ALL 313.8 72 0.000

d1ln_m2 d1ln_oilprice 41.186 12 0.000

d1ln_m2 d1output 57.135 12 0.000

d1ln_m2 d1ir_lend 53.306 12 0.000

d1ln_m2 d1ln_cpi 23.297 12 0.025

d1ln_m2 d1ln_neer2 33.987 12 0.001

d1ln_m2 d1ln_ipi 35.2 12 0.000

d1ln_m2 ALL 468.24 72 0.000

d1ir_lend d1ln_oilprice 79.942 12 0.000

d1ir_lend d1output 47.464 12 0.000

d1ir_lend d1ln_m2 65.877 12 0.000

d1ir_lend d1ln_cpi 83.81 12 0.000

d1ir_lend d1ln_neer2 50.338 12 0.000

d1ir_lend d1ln_ipi 38.345 12 0.000

d1ir_lend ALL 468.38 72 0.000

d1ln_cpi d1ln_oilprice 32.101 12 0.001

d1ln_cpi d1output 46.887 12 0.000

d1ln_cpi d1ln_m2 32.346 12 0.001

d1ln_cpi d1ir_lend 43.078 12 0.000

d1ln_cpi d1ln_neer2 29.338 12 0.004

d1ln_cpi d1ln_ipi 38.322 12 0.000

d1ln_cpi ALL 400.92 72 0.000

d1ln_neer2 d1ln_oilprice 28.134 12 0.005

d1ln_neer2 d1output 50.574 12 0.000

d1ln_neer2 d1ln_m2 20.045 12 0.066

d1ln_neer2 d1ir_lend 55.779 12 0.000

d1ln_neer2 d1ln_cpi 39.435 12 0.000

d1ln_neer2 d1ln_ipi 22.276 12 0.035

d1ln_neer2 ALL 309.35 72 0.000

d1ln_ipi d1ln_oilprice 28.804 12 0.004

d1ln_ipi d1output 51.485 12 0.000

d1ln_ipi d1ln_m2 18.389 12 0.104

d1ln_ipi d1ir_lend 54.884 12 0.000

d1ln_ipi d1ln_cpi 38.941 12 0.000

d1ln_ipi d1ln_neer2 18.216 12 0.109

d1ln_ipi ALL 309.88 72 0.000

Nguồn số liệu: kết quả kiểm định của tác giả trong phần mềm Stata

PHỤ LỤC 3: CÁC GIÁ TRỊ EIGENVALUE

No. Eigenvalue Modulus No. Eigenvalue Modulus

1 .9941063 + .1041235i .999544 43 .7111335 + .6246594i .946525

2 .9941063 - .1041235i .999544 44 .7111335 - .6246594i .946525

3 -.9053251 + .3815874i .982457 45 .8948394 + .3066444i .945922

4 -.9053251 - .3815874i .982457 46 .8948394 - .3066444i .945922

5 .4558998 + .8677975i .980264 47 -.9339833 + .1345843i .94363

6 .4558998 - .8677975i .980264 48 -.9339833 - .1345843i .94363

7 -.627084 + .7433195i .972501 49 .9415937 .941594

8 -.627084 - .7433195i .972501 50 .3644146 + .8627031i .936512

9 -.7683826 + .5951184i .971894 51 .3644146 - .8627031i .936512

10 -.7683826 - .5951184i .971894 52 .8635504 + .3557345i .933952

11 -.1186622 + .9625685i .969855 53 .8635504 - .3557345i .933952

12 -.1186622 - .9625685i .969855 54 .2173339 + .90622i .931917

13 .6168103 + .7482879i .969737 55 .2173339 - .90622i .931917

14 .6168103 - .7482879i .969737 56 .8898718 + .2493123i .924137

15 -.8675222 + .4300044i .968245 57 .8898718 - .2493123i .924137

16 -.8675222 - .4300044i .968245 58 -.208217 + .8954302i .91932

17 .7807854 + .5708798i .967228 59 -.208217 - .8954302i .91932

18 .7807854 - .5708798i .967228 60 -.0334099 + .9143433i .914953

19 .1182059 + .9582617i .965525 61 -.0334099 - .9143433i .914953

20 .1182059 - .9582617i .965525 62 .4704881 + .7782808i .909439

21 .9527172 + .1524217i .964833 63 .4704881 - .7782808i .909439

22 .9527172 - .1524217i .964833 64 .1135369 + .901554i .908675

23 -.3283996 + .9064642i .964118 65 .1135369 - .901554i .908675

24 -.3283996 - .9064642i .964118 66 -.4119201 + .8092526i .908057

25 -.1911365 + .9448056i .963945 67 -.4119201 - .8092526i .908057

26 -.1911365 - .9448056i .963945 68 .5727325 + .7006421i .904943

27 -.7801789 + .5620987i .961579 69 .5727325 - .7006421i .904943

28 -.7801789 - .5620987i .961579 70 -.8665612 + .1454635i .878685

29 -.4158105 + .8659911i .960645 71 -.8665612 - .1454635i .878685

30 -.4158105 - .8659911i .960645 72 .6818571 + .5142287i .854026

31 .3177398 + .9032796i .957535 73 .6818571 - .5142287i .854026

32 .3177398 - .9032796i .957535 74 -.6022753 + .5744799i .832324

33 -.9190556 + .2576719i .954494 75 -.6022753 - .5744799i .832324

34 -.9190556 - .2576719i .954494 76 -.08619155 + .8062491i .810843

35 .8559632 + .417124i .95219 77 -.08619155 - .8062491i .810843

36 .8559632 - .417124i .95219 78 -.6372605 + .4032169i .754112

37 -.5180377 + .7948178i .948735 79 -.6372605 - .4032169i .754112

38 -.5180377 - .7948178i .948735 80 .6901297 + .197222i .717757

39 -.9476066 + .03549169i .948271 81 .6901297 - .197222i .717757

40 -.9476066 - .03549169i .948271 82 -.6957778 .695778

41 -.6528902 + .6873117i .947978 83 .4285023 + .2930683i .519137

42 -.6528902 - .6873117i .947978 84 .4285023 - .2930683i .519137

Nguồn số liệu: kết quả kiểm định của tác giả trong phần mềm Stata

PHỤ LỤC 4: BIỂU ĐỒ HÀM PHẢN ỨNG XUNG TÍCH

LŨY CỦA CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH VAR

1. Phản ứng trước cú sốc giá dầu:

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả trong phần mềm Eviews

2. Phản ứng trước cú sốc sản lượng:

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả trong phần mềm Eviews

3. Phản ứng trước cú sốc cung tiền:

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả trong phần mềm Eviews

4. Phản ứng trước cú sốc lãi suất:

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả trong phần mềm Eviews

5. Phản ứng trước cú sốc giá tiêu dùng:

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả trong phần mềm Eviews

6. Phản ứng trước cú sốc tỷ giá:

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả trong phần mềm Eviews

7. Phản ứng trước cú sốc giá nhập khẩu:

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả trong phần mềm Eviews

PHỤ LỤC 5: PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI CÁC BIẾN

TRONG MÔ HÌNH VAR

Variance Decomposition of d1ln_oilprice:

s.e. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi

Step 0.065779 100 0 0 0 0 0 0 1 0.070907 87.86524 0.046084 0.185585 1.292662 0.506788 7.48984 2.613798 2 0.074774 80.59786 2.122344 1.375842 3.583487 1.424901 8.509025 2.386536 3 0.078902 72.52911 7.51444 2.941513 3.228174 3.106591 7.663219 3.016954 4 0.082228 70.54629 7.677786 4.408338 3.278221 3.913904 7.223506 2.951956 5 0.089701 63.86172 7.177495 6.315972 5.59271 8.011467 6.53369 2.506942 6 0.094279 60.52702 6.983993 7.96515 5.910044 7.486615 8.62229 2.504893 7 0.101751 54.59032 6.20919 13.63755 5.350067 6.638203 10.0306 3.544068 8 0.106758 52.19548 5.928359 16.53358 5.576215 6.849031 9.123978 3.793361 9 0.109953 49.93393 5.6367 17.17928 6.155258 6.907866 10.25454 3.932426 10 0.113948 49.95941 5.621288 16.03989 5.924558 6.445138 11.7351 4.274612 11 0.115961 48.54092 5.787707 15.82509 6.030568 6.490123 12.9089 4.416693 12 0.122041 43.83045 5.867824 17.96863 8.975706 6.016912 12.03429 5.306195 13 0.127631 43.0656 5.771514 16.73544 10.89876 6.319333 11.03087 6.17848 14 0.130846 41.53612 5.783665 16.62012 13.01968 6.366174 10.50135 6.172887 15 0.136508 39.62898 5.439425 15.93685 15.44849 7.388359 10.48602 5.671875 16 0.139505 38.91607 5.48741 16.36839 15.24933 7.46764 10.24316 6.267995 17 0.144348 37.62646 5.54836 15.39305 17.93893 7.479749 9.568015 6.445439 18 0.145916 37.67685 5.688062 15.10986 18.26871 7.3613 9.422352 6.472872 19 0.147386 36.93585 6.15347 14.83942 18.40967 7.246915 9.235905 7.178774 20 0.149622 36.89996 6.039685 14.55783 18.26055 7.05507 9.308703 7.878203 21 0.150329 36.65913 6.370202 14.52998 18.2097 6.992145 9.279377 7.959476 22 0.151171 36.51338 6.316686 14.45794 18.05606 6.930986 9.850762 7.874199 23 0.152009 36.54669 6.251307 14.43966 18.31009 6.909603 9.743919 7.798727 24 0.152529 36.65199 6.209962 14.37917 18.31406 6.964657 9.727644 7.752519 25

Variance Decomposition of d1output:

Step s.e. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi

0.048172 3.287919 96.71208 0 0 0 0 0 1 0.059506 2.920546 91.88985 0.92515 0.244946 1.812993 1.631992 0.574527 2

0.063548 5.268423 83.69226 5.389903 0.497086 1.643246 2.549901 0.959186 3 0.064519 5.203779 82.54741 5.306639 0.590402 1.594505 2.799239 1.958023 4 0.068224 5.064187 75.51141 6.473425 1.177061 2.840922 3.593121 5.339872 5 0.07279 8.341137 66.42071 5.783987 3.742041 6.571266 3.827189 5.313665 6 0.076321 7.779319 61.40052 10.57256 5.34123 6.048865 4.022535 4.834962 7 0.077997 7.743341 59.28307 11.84855 5.140204 6.150737 4.437609 5.396496 8 0.082599 14.17602 52.87519 13.80287 4.617609 5.523864 4.149538 4.854906 9 0.08602 13.16163 49.55032 16.64357 5.075189 7.259639 3.829475 4.480179 10 0.089541 12.76431 46.71817 15.36798 8.934039 7.468974 3.638035 5.108485 11 0.091814 12.8722 44.45473 14.90727 11.91422 7.370746 3.560687 4.920149 12 0.094733 12.46057 42.59819 14.03389 13.33988 7.936323 3.351943 6.279214 13 0.098114 14.27201 43.0785 13.24581 12.44053 7.565959 3.336101 6.061086 14 0.100543 13.61191 44.54342 12.6242 12.10653 7.770207 3.237261 6.106469 15 0.102793 14.5101 44.49847 12.08145 11.58872 7.790743 3.469344 6.061177 16 0.104341 14.58403 44.83032 11.72709 11.27116 7.91211 3.467886 6.207401 17 0.105762 15.3433 43.64438 11.44423 10.99634 8.191444 4.154072 6.22623 18 0.106203 15.31859 43.73919 11.35132 10.92741 8.144407 4.254063 6.265026 19 0.107157 15.04936 43.59599 11.58486 11.15511 8.036647 4.184922 6.393115 20 0.107598 14.99643 43.52576 11.54626 11.06454 8.220077 4.171919 6.475006 21 0.108015 15.04009 43.45073 11.58154 11.01589 8.198355 4.282818 6.430586 22 0.109124 14.85569 43.94972 11.363 11.23916 8.04148 4.210282 6.340672 23 0.109414 14.86165 43.71719 11.31092 11.32192 8.00153 4.23532 6.55147 24 0.110882 14.99793 42.56795 11.52681 11.08657 8.650453 4.603841 6.566444 25

Variance Decomposition of d1ln_m2:

Step s.e. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi

0.009223 1.50814 0.415825 98.07604 0 0 0 0 1 0.010574 1.295461 11.05726 77.2749 5.892568 0.130053 1.938329 2.411437 2 0.011412 1.157021 13.26522 74.97937 6.027133 0.185615 1.737384 2.648251 3 0.012143 5.351943 13.48232 70.48703 5.325646 1.117464 1.57695 2.658644 4 0.012679 4.909205 16.87059 66.74726 5.572528 1.123337 1.474018 3.303067 5 0.013444 9.909198 16.33373 60.29742 7.673255 1.275213 1.464478 3.046698 6 0.015214 10.81759 15.82622 47.86039 12.55035 2.612645 3.073963 7.258846 7 0.01701 16.65036 12.66182 40.81519 11.61971 2.164645 10.22814 5.860126 8 0.019356 19.72028 10.06824 35.63223 10.75515 3.168027 13.65121 7.004857 9 0.021028 25.26369 9.61931 31.49604 9.492101 2.857332 13.8427 7.428831 10 0.021516 25.2483 9.980112 31.43826 9.750323 3.094712 13.22247 7.265823 11 0.021865 26.26468 10.53504 30.49252 9.552807 2.998331 13.09957 7.057055 12

0.022646 26.43341 9.96231 29.04221 9.066666 2.861867 13.27035 9.363175 13 0.023113 25.74943 10.10713 28.88286 9.343823 2.870116 13.99982 9.046826 14 0.023361 25.58855 10.13256 28.62589 9.148321 2.974229 14.46829 9.062162 15 0.023666 25.58487 10.2421 27.91318 9.854074 2.938784 14.47909 8.987901 16 0.023887 25.14866 10.05482 27.80975 10.03403 3.041065 14.97884 8.932833 17 0.024234 24.43454 9.77093 27.7205 11.58177 3.104163 14.6757 8.712405 18 0.02472 23.63742 9.561458 27.47402 13.73659 3.014435 14.17484 8.401233 19 0.025094 23.40706 9.640354 26.68538 14.16981 3.084517 13.7776 9.235272 20 0.025398 23.79284 9.413724 26.19352 14.34431 3.564737 13.45076 9.240101 21 0.026198 24.35296 9.919773 24.63533 16.04817 3.498614 12.66349 8.881658 22 0.026654 24.12855 9.859821 23.85602 17.7688 3.382695 12.33233 8.67179 23 0.026781 24.04686 10.15191 23.63081 17.86403 3.391513 12.25386 8.661029 24 0.027147 24.84453 10.05237 22.99818 18.17076 3.513169 11.92916 8.491832 25

Variance Decomposition of d1ir_lend:

Step s.e. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi

0.005139 5.212817 5.020721 14.45108 75.31538 0 0 0 1 0.005372 5.496145 5.022915 15.79354 71.97611 0.004888 1.302297 0.404106 2 0.006167 6.839368 6.710905 12.25633 55.01711 2.793129 6.93902 9.444144 3 0.007044 9.263686 11.24442 9.521307 47.40495 7.715058 5.329533 9.521041 4 0.007152 8.986675 10.98587 9.262431 48.12061 8.168109 5.201259 9.275049 5 0.0076 8.715467 12.61072 8.902701 42.64806 12.54636 5.856521 8.720164 6 0.007734 9.466837 13.01929 8.948392 41.31841 12.1223 6.568003 8.556764 7 0.008183 8.885353 12.17498 10.65967 36.93899 15.25138 5.86704 10.22259 8 0.008931 8.006706 10.35859 12.4145 35.74553 19.48184 5.065918 8.926922 9 0.009548 7.439947 9.473676 15.5711 37.14563 17.80105 4.58133 7.987264 10 0.009787 7.307204 9.35688 15.08481 35.35622 20.5598 4.642247 7.692842 11 0.010164 6.866031 8.977695 16.65542 33.11684 21.85263 5.212781 7.318602 12 0.010338 6.664607 9.156418 16.41246 32.10771 21.99209 6.009715 7.656999 13 0.010446 6.835795 8.968227 16.33782 32.85722 21.54256 5.959311 7.499072 14 0.010961 10.53966 8.709371 15.37465 31.18517 19.78348 5.853801 8.553866 15 0.011154 10.91928 8.561161 15.14833 31.55149 19.54268 5.906268 8.370791 16 0.01158 11.56956 8.406824 16.37088 30.82095 18.20387 6.214759 8.413155 17 0.012135 14.80603 7.681049 15.60864 30.71167 16.63269 5.844501 8.715431 18 0.012586 15.52604 7.236435 16.4098 30.82452 15.46444 5.811749 8.727011 19 0.012909 17.00649 6.93129 16.16479 30.62483 14.69893 5.952649 8.621017 20 0.013319 18.17497 6.539939 17.41184 29.24697 13.94029 5.878238 8.807764 21 0.013749 19.03183 6.140185 17.64581 28.55429 13.31701 6.549399 8.761488 22

0.014166 19.60337 5.78358 18.46798 27.36523 12.68849 7.565394 8.525962 23 0.014415 20.00179 5.732654 18.51372 26.43989 12.27397 8.412826 8.625157 24 0.014645 21.11631 5.814235 17.9944 26.25684 11.90145 8.487262 8.429496 25

Variance Decomposition of d1ln_cpi:

Step s.e. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi

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 15 0.011699 13.0627 5.780509 26.63079 11.42834 24.653 10.48585 7.958818 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 25

Variance Decomposition of d1ln_neer2:

Step s.e. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi

0.009043 15.24097 0.404207 3.823037 1.612682 0.672703 78.2464 0 1 0.010845 19.10895 4.064902 3.543657 1.129521 0.930149 70.39866 0.824153 2 0.011275 17.8959 9.636349 3.502472 1.968724 1.063515 65.14747 0.785573 3

0.011841 16.22595 8.780964 4.912322 3.713692 1.977862 59.61112 4.778093 4 0.012031 16.17385 8.605302 5.014399 4.776134 2.031457 58.03696 5.361895 5 0.012312 15.55934 9.039501 5.109964 5.79142 2.290019 56.473 5.736758 6 0.0128 14.41835 8.664481 8.111219 5.41173 3.581997 54.23778 5.574435 7 0.013055 14.67596 9.370004 8.631737 5.471019 3.450261 52.45395 5.947068 8 0.013405 17.16875 8.914179 9.454994 5.348335 3.27603 50.05891 5.778804 9 0.01361 17.49446 8.656815 9.176069 6.889144 3.273143 48.60676 5.903612 10 0.014836 15.727 7.286272 11.57545 10.96166 8.165216 41.08509 5.199317 11 0.015436 17.55845 7.102609 11.13944 11.73687 8.84201 37.97174 5.648889 12 0.016286 21.84355 6.380135 10.01317 10.55879 7.979719 34.1199 9.104734 13 0.01767 29.70125 5.70268 8.941251 10.04273 6.780343 30.96295 7.868801 14 0.018987 32.02783 6.193599 8.764796 12.20042 6.568136 27.13242 7.112807 15 0.019427 31.38151 6.124918 9.554962 12.47933 7.330964 26.33291 6.795403 16 0.020275 31.5431 5.750609 12.34474 12.29146 7.244051 24.25557 6.570464 17 0.021109 35.38131 5.384485 11.86086 12.02732 6.858236 22.39914 6.088639 18 0.021552 35.65141 5.799072 11.37887 12.01123 7.232313 21.92098 6.006132 19 0.022136 35.37022 6.03777 11.51132 11.74673 7.154859 22.48559 5.69352 20 0.022681 35.27081 5.811376 11.63997 11.2125 7.151778 22.62689 6.286671 21 0.022935 34.81237 5.837306 12.05841 11.39225 7.014163 22.54916 6.336352 22 0.023345 35.70412 5.864985 11.85154 10.99617 6.771798 22.44143 6.369965 23 0.023605 36.55243 5.76137 11.60094 10.95927 6.651068 22.23613 6.238782 24 0.024022 36.84522 5.566783 11.22784 10.75234 6.917972 22.47068 6.219165 25

Variance Decomposition of d1ln_ipi:

Step s.e. d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi d1ln_neer2 d1ln_ipi

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 37.32554 5.242755 11.57414 11.98708 6.887673 25

d1ln_neer2 d1ln_ipi.

0.025734 20.2895 6.693311 Cholesky Ordering: d1ln_oilprice d1output d1ln_m2 d1ir_lend d1ln_cpi